Por qué la inteligencia artificial no puede crear conocimiento científico realmente nuevo

¿Puede la inteligencia artificial descubrir algo tan revolucionario como el heliocentrismo o inventar un avión desde cero?

Según una investigación de las universidades de Oxford y Estatal de Utah, la respuesta por ahora, es un claro “no”.

Los grandes modelos de lenguaje siguen siendo máquinas que predicen y reformulan datos del pasado, pero no son capaces de crear teorías nuevas ni razonar como lo hace la mente humana.

Los investigadores Teppo Felin y Matthias Holweg, autores del ensayo Theory Is All You Need: AI, Human Cognition, and Causal Reasoning, sostienen que la clave está en cómo pensamos.

A diferencia de la IA, que reproduce patrones estadísticos, los seres humanos construimos teoría desde muy temprano.

El lingüista Noam Chomsky ya lo planteaba en 1975: un niño no aprende a hablar solo por imitación, sino porque infiere reglas y genera explicaciones que trascienden lo que escucha.

Es decir, crea conocimiento original.

Felin lo resume así: los bebés no solo absorben información, sino que hacen hipótesis constantemente.

“Si se me cae la taza de la mesa, aprendo algo sobre el mundo”, explica.

Ese impulso por conjeturar, experimentar y formular teorías es, para los autores, lo que hace única a la cognición humana.

La teoría contra los datos

En su investigación, Felin y Holweg describen cómo la IA se basa en “predicción retrospectiva e imitativa”, mientras que el pensamiento humano es “prospectivo y guiado por teoría”.

Para ilustrar este contraste, plantean un ejercicio: una IA entrenada con todos los textos disponibles hasta 1633 concluiría que Galileo estaba equivocado y que la Tierra no se mueve.

Esto se debe a lo que llaman “asimetría entre datos y creencias”: los humanos pueden sostener ideas que contradicen lo que aparentemente dicen los datos… y a veces tienen razón.

Lo mismo ocurre con el caso de los hermanos Wright. Mientras la comunidad científica del siglo XIX insistía en que los objetos más pesados que el aire no podían volar, ellos decidieron experimentar, equivocarse y volver a intentar hasta lograrlo.

Sin datos que los respaldaran, construyeron una teoría que terminó cambiando la historia.

La creatividad humana: una ventaja que la IA no iguala

Para Felin, los modelos de lenguaje no son más que traductores avanzados: sistemas capaces de reorganizar información antigua, pero no de desafiarla ni imaginar algo completamente distinto.

“La IA extrapola datos del pasado —dice—, pero eso solo funciona cuando el entorno no cambia”.

El problema es que el mundo real cambia todo el tiempo.

A diferencia de las máquinas, las personas tomamos decisiones incluso sin tener los datos necesarios.

Nos arriesgamos, hacemos preguntas inesperadas y buscamos información que aún no existe.

Esa capacidad de actuar en escenarios inciertos, afirman los autores, es una forma de creatividad imposible de replicar con algoritmos.

Inteligencia artificial, sin pánico, pero sin fantasías

Felin también llama a no caer en el alarmismo que rodea a la inteligencia artificial.

Aunque figuras como Geoffrey Hinton, considerado el “padre de la IA”, han sugerido que los modelos de lenguaje podrían desarrollar formas de inteligencia o conciencia, los autores rechazan esta idea.

Comparar la mente humana con una máquina de procesamiento estadístico, aseguran, es conceptualmente equivocado.

Para ellos, la IA es una herramienta poderosa, sí, pero limitada.

Funciona como una “Wikipedia dinámica”, útil para organizar información y hacer predicciones, pero incapaz de reemplazar el razonamiento creativo y causal que caracteriza al pensamiento humano.

En un mundo que cambia constantemente, concluyen, la creatividad teórica sigue siendo nuestra ventaja más grande: una que la IA, al menos por ahora, no puede imitar.

Con información de El País.