Cualquiera que haya trabajado con ChatGPT, Gemini o cualquier otra inteligencia artificial similar probablemente habrá tenido la impresión de que sí entienden. Una IA se comunica con nosotros casi como una persona común. Hacen bromas y responden a nuestro sarcasmo e incluso a pequeñas objeciones de una manera que parece muy humana.
Si les pides que preparen las diapositivas para una presentación, pueden hacerlo mejor de lo que lo harías tú mismo. Incluso he oído que muchos estudiantes están utilizando la IA para realizar las tareas de la escuela y la universidad.
Entonces, ¿no es evidente que entienden las cosas?
Si les pides que preparen las diapositivas para una presentación, pueden hacerlo mejor de lo que lo harías tú mismo. Incluso he oído que muchos estudiantes están utilizando la IA para realizar las tareas de la escuela y la universidad.
Entonces, ¿no es evidente que entienden las cosas?
Definitivamente no. La razón está en la forma misma en que se han diseñado las IA actuales. En realidad, no poseen ninguna capacidad de comprensión.
Todo lo que hace una IA es lo siguiente: basándose en lo que has dicho o en aquello con lo que fue entrenada previamente, simplemente realiza una coincidencia de patrones y predice cuál podría ser la respuesta más adecuada a tu pregunta.
Eso quizá no sea tan malo como parece. Después de todo, muchos de nosotros hacemos exactamente lo mismo. La mayoría de las personas funcionan de manera muy parecida a máquinas que reconocen patrones y hacen predicciones. Rara vez nos esforzamos por comprender algo en profundidad.
Entonces, ¿qué implica realmente comprender algo?
Dicho de una manera muy simplificada, significa conectar una palabra nueva con algo que ya conocemos. O, expresado de otro modo, descubrir el significado de una palabra nueva mediante algo que ya nos resulta familiar.
Pero esta conexión no tiene por qué limitarse únicamente a las palabras. Puede ir mucho más allá.
Por ejemplo, cuando alguien menciona la palabra «gato», nuestra mente la relaciona inmediatamente con un animal suave y peludo, con cuatro patas, una cola larga y que a veces ronronea. En realidad, conectamos una palabra con toda la descripción del ser vivo que representa.
Nuestra comprensión tampoco se limita únicamente a la experiencia visual.
Si alguna vez has viajado a ciertos países del sudeste asiático, basta con escuchar la palabra «durián» para que acudan a tu mente numerosos detalles: ese olor penetrante que puede resultar desagradable y, sin embargo, ese sabor sorprendentemente agradable que permanece en la boca.
En otras palabras, comprender no consiste simplemente en asociar una palabra con otra. También implica conectarla con las percepciones de todos nuestros sentidos, con experiencias pasadas y con el conocimiento que ya hemos acumulado. Pero recuerda que estas conexiones no son permanentes. Pueden cambiar con el tiempo cuando aparece nueva información. Y más adelante pueden recuperarse y utilizarse nuevamente.
¿Las IA no son capaces de hacer esto?
En las IA disponibles actualmente, ciertamente no. Una IA es, en esencia, una máquina limitada al lenguaje. Su ámbito está formado principalmente por palabras, frases y un enorme depósito de conocimiento.
Si se le enseña a una IA que «el durián es una fruta con un olor fuerte», simplemente asociará la palabra «durián» con una descripción de ese olor. Pero esto solo es posible durante su fase de entrenamiento. Solo sus creadores pueden enseñarle de esa manera. Tú y yo no podemos hacerlo después.
¿Te sorprende?
Probablemente no. Sabes perfectamente que, por muy inteligente que parezca una IA, al final no deja de ser un programa informático. Sin embargo, ¿alguna vez te has preguntado cómo un programa sin vida puede lograr tanto?
Veamos un poco más a fondo el origen de estas IA.
Las IA actuales se conocen como «modelos de lenguaje de gran escala» o «large language models». Funcionan alrededor del lenguaje humano. Los comienzos de estos programas fueron bastante simples. Su propósito original era traducir de un idioma a otro.
La mayoría de nosotros aprendimos nuevos idiomas en la escuela estudiando gramática, vocabulario y otras cosas similares. Pero ninguno aprendió su lengua materna de esa manera. Aun así, podemos hablarla con fluidez y con relativamente pocos errores gramaticales. ¿Cómo fue posible?
No fue mediante un aprendizaje consciente ni una comprensión deliberada.
Se ha descubierto que un niño comienza a aprender su lengua materna mientras aún está en el vientre de su madre. Incluso antes de nacer, puede escuchar las voces de las personas que hablan en el exterior.
Aunque el cerebro todavía no está completamente desarrollado en esa etapa, ya intenta identificar los límites entre las palabras del idioma que escucha a su alrededor. Sin embargo, no tiene la capacidad de comprender lo que está oyendo.
¿Cómo lo consigue?
¡Ese es el milagro que realizan las neuronas de su cerebro!
Una neurona es como una pequeña computadora biológica dentro de nuestro cerebro. Tenemos miles de millones de ellas. Mientras el feto crece y se convierte en un niño, algunas neuronas apenas están formándose. Otras ya se han formado y se preparan para tareas específicas. Otras más participan en el proceso de establecer sus funciones dentro del cerebro. Estas neuronas son las verdaderas protagonistas detrás de este fenómeno extraordinario.
Algunos investigadores muy ingeniosos observaron este proceso. Intentaron imitar a la propia naturaleza. Así surgió la idea de una «red neuronal artificial», inspirada en el cerebro humano.
Aunque este concepto comenzó en la década de 1940, el verdadero avance llegó en la década de 1980 con la aparición del algoritmo de retropropagación o «backpropagation». Un algoritmo es simplemente un programa informático.
Estos programas intentan imitar el funcionamiento de las redes neuronales biológicas. Sin embargo, la cantidad de cálculos que esconden estas simulaciones es tan enorme que, al principio, resultaba extremadamente difícil utilizarlas con fines prácticos.
Las computadoras ya existían, por supuesto, pero eran demasiado lentas para realizar los inmensos cálculos necesarios para implementar estas redes neuronales artificiales.
Más tarde llegó la era de las nuevas computadoras de procesamiento paralelo. Estas máquinas podían realizar miles de cálculos al mismo tiempo. Gracias al apoyo de este hardware tan potente, la idea de IA realmente útiles comenzó a tomar forma alrededor de 2018.
A estos sistemas se les enseñó prácticamente todo lo que estaba disponible: toda clase de información accesible gratuitamente en internet, el contenido condensado de innumerables libros y mucho más.
También se les enseñó qué tipo de información no debía aceptarse y cómo interactuar con los seres humanos. Así nacieron las IA modernas. Sin embargo, no estuvieron al alcance del público general hasta 2022.
A simple vista, estas IA parecen capaces de comprender nuestras órdenes, seguir nuestras instrucciones e incluso crear imágenes asombrosas. Da la impresión de que no existe límite para lo que pueden hacer.
Pero la verdadera pregunta sigue siendo la misma: ¿entienden realmente?
En su forma actual, definitivamente no. Para comprender de verdad, tendrían que desarrollar la capacidad de crear nuevas asociaciones entre conceptos. Tendrían que actualizar continuamente su conocimiento. En esencia, tendrían que ser capaces de recordar información nueva.
Incluso si limitamos la discusión únicamente a la comunicación mediante palabras, estos programas no poseen esa capacidad de memoria. Aunque parezcan recordar pequeñas cantidades de información, no pueden actualizar de forma autónoma y general su base fundamental de conocimientos. Solo son capaces de reconocer patrones y hacer predicciones.
¿Significa eso que hemos alcanzado el límite definitivo de la IA? En absoluto. En cierto sentido, estas máquinas fueron diseñadas deliberadamente de esta manera.
Incluso mientras dormimos, nuestro cerebro continúa actualizando recuerdos y reforzando aquello que ya comprendemos. Las IA actuales no pueden hacer eso. No fueron diseñadas para funcionar como los seres humanos, cuyos sistemas de memoria se actualizan continuamente las veinticuatro horas del día.
Por lo tanto, sí, las IA actuales no poseen una verdadera capacidad de comprensión. Pero eso no significa que nunca la tendrán. No existe ninguna razón para afirmar que siempre será imposible.
Si observamos la velocidad a la que avanza la tecnología de la IA, es probable que no esté lejos el día en que una IA comprenda, al menos, el mundo del lenguaje de una forma parecida a la nuestra, aunque no llegue a abarcar toda la riqueza de nuestras experiencias sensoriales. Dado que las palabras constituyen una parte enorme de nuestro mundo percibido, alcanzar siquiera ese nivel representaría ya un avance extraordinario.
Todo lo que hace una IA es lo siguiente: basándose en lo que has dicho o en aquello con lo que fue entrenada previamente, simplemente realiza una coincidencia de patrones y predice cuál podría ser la respuesta más adecuada a tu pregunta.
Eso quizá no sea tan malo como parece. Después de todo, muchos de nosotros hacemos exactamente lo mismo. La mayoría de las personas funcionan de manera muy parecida a máquinas que reconocen patrones y hacen predicciones. Rara vez nos esforzamos por comprender algo en profundidad.
Entonces, ¿qué implica realmente comprender algo?
Dicho de una manera muy simplificada, significa conectar una palabra nueva con algo que ya conocemos. O, expresado de otro modo, descubrir el significado de una palabra nueva mediante algo que ya nos resulta familiar.
Pero esta conexión no tiene por qué limitarse únicamente a las palabras. Puede ir mucho más allá.
Por ejemplo, cuando alguien menciona la palabra «gato», nuestra mente la relaciona inmediatamente con un animal suave y peludo, con cuatro patas, una cola larga y que a veces ronronea. En realidad, conectamos una palabra con toda la descripción del ser vivo que representa.
Nuestra comprensión tampoco se limita únicamente a la experiencia visual.
Si alguna vez has viajado a ciertos países del sudeste asiático, basta con escuchar la palabra «durián» para que acudan a tu mente numerosos detalles: ese olor penetrante que puede resultar desagradable y, sin embargo, ese sabor sorprendentemente agradable que permanece en la boca.
En otras palabras, comprender no consiste simplemente en asociar una palabra con otra. También implica conectarla con las percepciones de todos nuestros sentidos, con experiencias pasadas y con el conocimiento que ya hemos acumulado. Pero recuerda que estas conexiones no son permanentes. Pueden cambiar con el tiempo cuando aparece nueva información. Y más adelante pueden recuperarse y utilizarse nuevamente.
¿Las IA no son capaces de hacer esto?
En las IA disponibles actualmente, ciertamente no. Una IA es, en esencia, una máquina limitada al lenguaje. Su ámbito está formado principalmente por palabras, frases y un enorme depósito de conocimiento.
Si se le enseña a una IA que «el durián es una fruta con un olor fuerte», simplemente asociará la palabra «durián» con una descripción de ese olor. Pero esto solo es posible durante su fase de entrenamiento. Solo sus creadores pueden enseñarle de esa manera. Tú y yo no podemos hacerlo después.
¿Te sorprende?
Probablemente no. Sabes perfectamente que, por muy inteligente que parezca una IA, al final no deja de ser un programa informático. Sin embargo, ¿alguna vez te has preguntado cómo un programa sin vida puede lograr tanto?
Veamos un poco más a fondo el origen de estas IA.
Las IA actuales se conocen como «modelos de lenguaje de gran escala» o «large language models». Funcionan alrededor del lenguaje humano. Los comienzos de estos programas fueron bastante simples. Su propósito original era traducir de un idioma a otro.
La mayoría de nosotros aprendimos nuevos idiomas en la escuela estudiando gramática, vocabulario y otras cosas similares. Pero ninguno aprendió su lengua materna de esa manera. Aun así, podemos hablarla con fluidez y con relativamente pocos errores gramaticales. ¿Cómo fue posible?
No fue mediante un aprendizaje consciente ni una comprensión deliberada.
Se ha descubierto que un niño comienza a aprender su lengua materna mientras aún está en el vientre de su madre. Incluso antes de nacer, puede escuchar las voces de las personas que hablan en el exterior.
Aunque el cerebro todavía no está completamente desarrollado en esa etapa, ya intenta identificar los límites entre las palabras del idioma que escucha a su alrededor. Sin embargo, no tiene la capacidad de comprender lo que está oyendo.
¿Cómo lo consigue?
¡Ese es el milagro que realizan las neuronas de su cerebro!
Una neurona es como una pequeña computadora biológica dentro de nuestro cerebro. Tenemos miles de millones de ellas. Mientras el feto crece y se convierte en un niño, algunas neuronas apenas están formándose. Otras ya se han formado y se preparan para tareas específicas. Otras más participan en el proceso de establecer sus funciones dentro del cerebro. Estas neuronas son las verdaderas protagonistas detrás de este fenómeno extraordinario.
Algunos investigadores muy ingeniosos observaron este proceso. Intentaron imitar a la propia naturaleza. Así surgió la idea de una «red neuronal artificial», inspirada en el cerebro humano.
Aunque este concepto comenzó en la década de 1940, el verdadero avance llegó en la década de 1980 con la aparición del algoritmo de retropropagación o «backpropagation». Un algoritmo es simplemente un programa informático.
Estos programas intentan imitar el funcionamiento de las redes neuronales biológicas. Sin embargo, la cantidad de cálculos que esconden estas simulaciones es tan enorme que, al principio, resultaba extremadamente difícil utilizarlas con fines prácticos.
Las computadoras ya existían, por supuesto, pero eran demasiado lentas para realizar los inmensos cálculos necesarios para implementar estas redes neuronales artificiales.
Más tarde llegó la era de las nuevas computadoras de procesamiento paralelo. Estas máquinas podían realizar miles de cálculos al mismo tiempo. Gracias al apoyo de este hardware tan potente, la idea de IA realmente útiles comenzó a tomar forma alrededor de 2018.
A estos sistemas se les enseñó prácticamente todo lo que estaba disponible: toda clase de información accesible gratuitamente en internet, el contenido condensado de innumerables libros y mucho más.
También se les enseñó qué tipo de información no debía aceptarse y cómo interactuar con los seres humanos. Así nacieron las IA modernas. Sin embargo, no estuvieron al alcance del público general hasta 2022.
A simple vista, estas IA parecen capaces de comprender nuestras órdenes, seguir nuestras instrucciones e incluso crear imágenes asombrosas. Da la impresión de que no existe límite para lo que pueden hacer.
Pero la verdadera pregunta sigue siendo la misma: ¿entienden realmente?
En su forma actual, definitivamente no. Para comprender de verdad, tendrían que desarrollar la capacidad de crear nuevas asociaciones entre conceptos. Tendrían que actualizar continuamente su conocimiento. En esencia, tendrían que ser capaces de recordar información nueva.
Incluso si limitamos la discusión únicamente a la comunicación mediante palabras, estos programas no poseen esa capacidad de memoria. Aunque parezcan recordar pequeñas cantidades de información, no pueden actualizar de forma autónoma y general su base fundamental de conocimientos. Solo son capaces de reconocer patrones y hacer predicciones.
¿Significa eso que hemos alcanzado el límite definitivo de la IA? En absoluto. En cierto sentido, estas máquinas fueron diseñadas deliberadamente de esta manera.
Incluso mientras dormimos, nuestro cerebro continúa actualizando recuerdos y reforzando aquello que ya comprendemos. Las IA actuales no pueden hacer eso. No fueron diseñadas para funcionar como los seres humanos, cuyos sistemas de memoria se actualizan continuamente las veinticuatro horas del día.
Por lo tanto, sí, las IA actuales no poseen una verdadera capacidad de comprensión. Pero eso no significa que nunca la tendrán. No existe ninguna razón para afirmar que siempre será imposible.
Si observamos la velocidad a la que avanza la tecnología de la IA, es probable que no esté lejos el día en que una IA comprenda, al menos, el mundo del lenguaje de una forma parecida a la nuestra, aunque no llegue a abarcar toda la riqueza de nuestras experiencias sensoriales. Dado que las palabras constituyen una parte enorme de nuestro mundo percibido, alcanzar siquiera ese nivel representaría ya un avance extraordinario.
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© Dr. King, Swami Satyapriya 2026
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