Palabra Pública N°33 dic 2024 /ene 2025 - Universidad de Chile

provocó un gran temor, tanto psicoló- gico como económico, pero hoy pocos temen que estas máquinas se escapen de nuestro control. Por el contrario, los autos y los aviones forman parte de la vida cotidiana y a menudo son sinónimos de emoción y libertad. Entonces, ¿por qué hay tanto miedo frente a la inteligencia artificial? Para entender esta nueva ola tecno- lógica que tiene al Chatgpta la cabeza, podemos empezar con el famoso ex- perimento mental de la habitación china de John Searle, de 1980, que oculta el estereotipo más fastidioso de las máquinas computacionales bajo la apariencia de razonamiento lógico. En este experimento, Searle se imagina- ba solo en una habitación, siguiendo instrucciones de un programa de pro- cesamiento de símbolos escrito en inglés para responder a entradas es- critas en chino que eran deslizadas por debajo de la puerta. En el experi- mento, Searle no entiende el chino: “No sé chino, ni escrito ni hablado, y ni siquiera estoy seguro de poder re- conocer la escritura china como tal y distinguirla de, digamos, la escritura japonesa o los garabatos sin sentido”. Sin embargo, argumenta que, con un adecuado conjunto de instrucciones y reglas, podría responder de una ma- nera que haría que la persona afuera de la habitación creyera que entendía chino. En pocas palabras, Searle afir- ma que el hecho de que una máquina sea capaz de seguir instrucciones en chino no significa que la máquina entienda el chino, una característica distintiva de la llamada ia fuerte (en contraste con la ia débil). Compren- der significa, ante todo, comprender la semántica. Mientras que la sintaxis puede codificarse, el significado se- mántico cambia con la situación y las circunstancias. La habitación china de Searle se aplica a un ordenador que si- gue funcionando como una máquina del siglo xviii, como lo haría el Pato con Aparato Digestivo [el primer ro- bot mascota de la historia] o el Turco Mecánico [un supuesto autómata que jugaba ajedrez]. Sin embargo, este no es el tipo de máquina con el que esta- mos lidiando hoy. NoamChomsky, Ian Roberts y Jeffrey Watumull tenían ra- zón al afirmar que el Chatgpt es “un enorme motor estadístico de com- paración de patrones”. No obstante, debemos reconocer que, aunque los patrones son una característica pri- mordial de la información, el Chatgpt hace algomás que comparar patrones. Dicha crítica sintáctica se basa en una epistemologíamecanicistaque su- pone una causalidad lineal: una causa seguida de un efecto. Se puede inver- tir este proceso de causa y efecto para llegar a la causa última: el motor prin- cipal, el origen de la primera causa y el destino último de todo razonamiento José Benmayor. Reactor nuclear , 2013. 180 x 135 cm. 17