top of page

Inteligencia artificial. Una apología a la autosuficiencia cognitiva


 

Ilustraciones: Daniela Martínez Fernández

Por: Umberto León Domínguez


Raymond Kurzweil, futurista tecnológico, experto en inteligencia artificial y cofundador de la Singularity University, adelantó: “Vamos a ver tanto progreso en la década siguiente (2023-2033) como lo que vimos el siglo pasado (1923-2023)” –la traducción es del editor–. Esta frase hace referencia al nivel de transformación social que se espera con el advenimiento de las nuevas tecnologías. La plataforma “h1ps://2050.earth/” nos presenta y propone múltiples proyecciones sobre cómo viviremos de aquí al 2050. Hay predicciones para todos los gustos: distópicas, como la emergencia de enfermedades psicológicas: nuevas formas de trastornos de personalidad múltiple disparados por la difuminación de la frontera entre la identidad virtual y real, y utópicas, como la fusión del ser humano con máquinas creando una nueva especie: el homo technologicus, el cual tendría habilidades físicas y cognitivas muy superiores al actual homo sapiens sapiens. Puede incluso que ahora estemos viviendo el inicio de la era transhumanista, gracias a la rápida propagación de herramientas basadas en Inteligencia Artificial (IA) entre la población.

El uso masivo de la IA y su ubicuidad lograda gracias a los teléfonos inteligentes se pudiera considerar un protésico cognitivo, ya que nos potencia habilidades cognitivas como la resolución de problemas, hablar diferentes idiomas o incluso realizar complejos cálculos matemáticos sin necesidad de entenderlos. Pero no nos engañemos, la IA no es un fenómeno nuevo, sino que lleva con nosotros muchos años en la sombra, acompañándonos y creciendo en silencio. Desde que el científico computacional John McCarthy acuñó en 1956 el término de “Inteligencia Artificial” en la conferencia en el campus de Dartmouth College, hasta la aparición de las IA generativas, tales como Chat GPT en 2022, han pasado aproximadamente 70 años, casi toda una vida. Solo ahora nos hemos hecho conscientes de su existencia porque, tal como si de magia se tratara, apareció en nuestras vidas solucionándonos problemas que antes requerían recursos y formación. 

Es tal el impacto que Chat GPT ha sido el primer producto digital en llegar a los 100 millones de usuarios en tan solo dos meses, superando con un amplio margen a TikTok (9 meses) e Instagram (2 años y 4 meses)[1]. Esta irrupción ha generado una carrera tecnológica: ¿Quién desarrolla la IA más potente?, la ansiada Inteligencia Artificial General, la cual se espera que supere incluso a los humanos más expertos en sus áreas.

Esta carrera tecnológica podría ser similar a la carrera espacial entre Estados Unidos y la antigua Unión Soviética de mediados del siglo XX, solo que ahora no compiten estados, sino grandes compañías tecnológicas (hecho que dice mucho de la deriva del mundo actual). Esta carrera entre empresas tecnológicas ha impulsado que una parte significativa de la población tenga acceso a las IA generativas, las cuales están golpeando todas las esferas de nuestras vidas, porque nos convierte en artistas y genios. 

La IA no es un fenómeno nuevo, sino que lleva con nosotros muchos años en la sombra, acompañándonos y creciendo en silencio.

Antes, si alguien quería dibujar un planeta flotando en la inmensidad del espacio rodeado de naves espaciales o un bodegón clásico al estilo de Paul Cézanne requería la unión de la imaginación con una coordinación sensorio-motora y viso-espacial de precisión para controlar el pincel. Por el contrario, ahora lo sensorio-motor desaparece y solo queda la imaginación, que se materializa si eres capaz de expresarlo verbalmente a una IA generativa.

Tal es la fiebre por estas tecnologías que los usuarios están creando canciones nuevas con las voces de sus artistas favoritos. Solo hay que buscar en la red la polémica suscitada por Bad Bunny que cargó contra una canción que un fan creó con su voz a través de IA (Nostalgia). Hoy todos podemos pretender ser Steven Spielberg, Taylor Swift, JK Rowling o el mismísimo Albert Einstein, pero las herramientas no vienen solas, sino que están acompañadas de una factura que tarde o temprano tendremos que pagar.

Todas las personas que conocen mínimamente qué son las IA generativas saben que están transformando la sociedad en la que vivimos. Normalmente, las personas se imaginan que los cambios vendrán principalmente acompañados de la aparición de más robots y cómo estos irán sustituyendo paulatina y progresivamente los trabajos humanos; o en un aumento sin precedentes de la digitalización de la interacción social. Además, estas tecnologías podrían transformar nuestras estructuras mentales a través del bloqueo o inhibición del despliegue de ciertas funciones cognitivas.

Vivimos en un mundo complejo, el cual requiere que los problemas inherentes a la propia actividad cultural sean abordados y solucionados por el bien de la convivencia y, por ende, de la supervivencia humana. Estos problemas son retos que pueden necesitar un abordaje social y cooperativo o uno emocional e individual. Desde pensar en qué comer hoy hasta diseñar un plan estratégico para aumentar los beneficios de una empresa o cómo resolver el desempleo juvenil de un país, el ser humano necesita de un sistema cognitivo óptimo para resolver este tipo de problemas que la propia cultura y vida en sociedad generan. 

Ilustraciones: Daniela Martínez Fernández

La vida consiste en resolver problemas, y para esto, el sistema nervioso humano nos ha provisto de unos mecanismos neurocognitivos que se conocen como “Funciones Ejecutivas”. Según Adele Diamond, profesora de la University of British Columbia, estas funciones son un conjunto de habilidades cognitivas “simples” (que llama core executive functions), tales como la memoria de trabajo, el control inhibitorio y la flexibilidad cognitiva que interaccionan entre ellas permitiendo la emergencia de las funciones ejecutivas superiores. Identifica hasta tres funciones ejecutivas superiores: planificación, razonamiento y resolución de problemas. Según la autora, la inteligencia humana sería el resultado de la interacción de estas tres habilidades cognitivas en cuanto a nuestra habilidad a adaptarnos a entornos novedosos[2]. 

La cuestión que radica aquí es que estas habilidades necesitan de entrenamiento y estimulación para desarrollarse y alcanzar todo su potencial. Nadie se hace bueno jugando al baloncesto sin jugar. Pues lo mismo ocurre para razonar: si no razonamos o no nos esforzamos en resolver problemas, estas habilidades no emergerán en todo su esplendor. Y esto no es un tema banal, ya que la capacidad de resolver problemas se ha relacionado con diferentes indicadores de salud como bienestar psicológico, mayor red social, mayores ingresos y, en general, mayor calidad de vida.

Paradójicamente, la tecnología parece jugar un efecto contrario al de la estimulación de nuestra capacidad para resolver problemas. Las herramientas tecnológicas son protésicos cognitivos –ya lo decía– en las que descargamos la tarea de esforzarnos cognitivamente, ya que estas resuelven los problemas por nosotros. Por ejemplo, hacer una suma o  una multiplicación compleja no conlleva mayor problema, usamos la calculadora; buscar distintas fuentes de información para conocer las causas del calentamiento climático, no hay pierde, Google nos refiere a una majestuosa entrada de un blog con sus causas. Incluso, hay una teoría científica conocida como el Efecto Flynn, que postula la existencia de una tendencia mundial del crecimiento del cociente intelectual a través de las generaciones. Esta tendencia ha ido menguando desde los 70 provocando un Efecto Flynn Inverso, y una de las hipótesis que se plantea es que podría deberse a la aparición de las tecnologías y a su, cada vez, mayor presencia en la vida diaria de las personas[3]. 

Las consecuencias de no comprender el problema y planificar las acciones necesarias para resolverlo pueden ser catastróficas para el desarrollo intelectual del individuo.

Sin embargo, hoy en día, con la aparición de los chatbots de IA, el riesgo de que descarguemos cognitivamente la tarea de resolver problemas ha aumentado. Es la primera vez que una tecnología puede resolver distintos tipos de problemas y ofrecer una planificación de forma verbal. Ya no planeamos viajes, preguntamos a Chat GPT qué lugares debemos visitar y en qué días y horas; ya no escribimos ensayos para la universidad, le pedimos a Chat GPT que los escriba; ya no pensamos cuál sería el mejor logo para nuestro negocio, preguntamos a Chat GPT cómo visualiza un logo para nuestro negocio, y así hasta el infinito.

Si nos adentramos un poco más en cómo esta herramienta puede bloquear el despliegue de nuestra capacidad de resolver problemas, tenemos que consultar otro modelo cognitivo, como el ofrecido por el matemático George Pólya. Este explica que nuestra habilidad para resolver problemas se establece  en cuatro fases: comprender, planificar, ejecutar el plan y evaluar los resultados[4]. Si en vez de resolver un problema exclusivamente con nuestros recursos cognitivos, preguntamos a Chat GPT, su respuesta estará bloqueando que despleguemos la fase 1 (comprender el problema) y la fase 2 (planificar la solución al problema). De momento, con las fases 3 (ejecutar el plan) y 4 (evaluar la solución) no puede ayudarnos, ya que requeriría estar encarnado en un sistema con habilidades sensorio-motoras –aunque no nos confiemos, dentro de pocos años podrían aparecer estos sistemas debido a los avances que están ocurriendo en la industria robótica con empresas como Meta, Darpa, Nvidia e incluso Disney–.

Volviendo al tema que nos compete, las consecuencias de no comprender el problema (representación del problema) y planificar las acciones necesarias para resolverlo pueden ser catastróficas para el desarrollo intelectual del individuo. No esforzarnos en comprender el problema implica un no-entrenamiento en la habilidad de representarlo, es decir, de identificar, discriminar y plantear las relaciones de todas las variables que lo explican y su jerarquización. 

Además, el no planificar una solución, que consiste en la representación mental de las consecuencias de una serie de acciones con cierta incertidumbre, puede provocar el no-entrenamiento de la habilidad de planificación que es vital en nuestro día a día. A pesar de que, como se ha mencionado anteriormente, la irrupción de estas tecnologías podría parecer beneficiosa, un análisis más detallado nos indica que podrían impactar negativamente en nuestras habilidades cognitivas para adaptarnos a situaciones novedosas y complejas. Chat GPT no tiene la respuesta para todo, porque muchos de nuestros problemas no pueden (o no deberían) resolverse con su uso. 

Ilustraciones: Daniela Martínez Fernández

Las consecuencias no son solo personales, sino también sociales. Una comunidad o población con una baja habilidad para resolver problemas es una población más vulnerable para protegerse de ataques tales como leyes injustas, desastres naturales o la no anticipación de consecuencias negativas de sus propias acciones como grupo (escasez de recursos naturales, como ocurre con la pesca). Incluso, se ha encontrado una relación positiva entre el cociente intelectual (CI) de la población de un país con el Producto Interno Bruto (PIB) del mismo. Es decir, un CI alto se correlaciona con un PIB alto, mientras que un CI bajo se correlaciona con un PIB bajo. Esto sugiere que una posible estrategia para debilitar a una sociedad o a un país se puede basar en promover la no regulación del uso de estas tecnologías, de forma que una sociedad emocionalmente débil y con un CI bajo es una sociedad o cultura que podría colapsar. Es por ello que el uso indiscriminado de la tecnología basada en IA debe ser abordado social y legalmente para contrarrestar los efectos negativos que pudiera tener sobre la población, a la vez que se aprovechen sus bondades para edificar una sociedad sólida que integre estas tecnologías y mire al futuro con confianza.

La primera barrera de defensa contra esta posible injerencia de las tecnologías en nuestras habilidades ejecutivas es la educación, en especial la educación superior universitaria. Es cierto que nuestras habilidades de pensamiento deben estimularse desde los primeros años de vida, pero un reciente estudio publicado en Nature Communications, llevado a cabo con 10 mil 766 personas con edades entre los 8 y 35 años, señala que las funciones ejecutivas aceleran su maduración de los 10 a los 15 años, mientras que terminan de formarse entre los 18 y 20 años[5].  Estos resultados indican que es la época universitaria en la que el estudiante puede hacer uso pleno de sus habilidades ejecutivas. Por tanto, esta institución es responsable de estimular habilidades como el razonamiento, la planificación y, sobre todo, la resolución de problemas.

Los profesores debemos transformarnos también con este nuevo mundo y pasar de ser proveedores de conocimiento a dinamizadores de pensamientos.

Los profesores debemos transformarnos también con este nuevo mundo y pasar de ser proveedores de conocimiento a dinamizadores de pensamientos. No caigamos en tópicos que se han repetido generación tras generación de que los alumnos son más “vagos” que antes. Las nuevas generaciones, con un buen uso de la tecnología, podrán superar con creces a las viejas generaciones, no solo cognitivamente, sino también en valores.

En el presente, es importante que hagamos el ejercicio de ponernos en los zapatos del alumnado para conocer lo que sienten al tener entre cinco y siete materias, y todas con trabajos semanales. Si cada materia ocupa tres horas semanales, más otras tres para hacer cada tarea, el alumno semanalmente tiene entre 30 y 42 horas ocupadas, además de todas las actividades extracurriculares y personales que conlleva tener 20 años. Es por eso que el profesor debe actualizarse a estos nuevos contextos de chatbots + IA y modificar sus métodos didácticos. El cambio empieza al entender que la habilidad clave a estimular durante sus materias es la resolución de problemas, y que esta solo se estimula planteando actividades que requieran el despliegue cognitivo de sus cuatro fases: comprensión del problema, planificación, ejecución del plan y evaluación de los resultados. 

Es importante que estas tareas sean de tipo presencial, no para evitar el uso de Chat GPT, sino para que el profesor sea consciente de los procesos cognitivos que los estudiantes llevan a cabo al resolver los problemas y poder así moldearlos con procesos, técnicas y metodologías más eficientes, si fuera necesario. Bajo este prisma, el mejor profesor no es el manufacturero, sino el artesano, el que mediante técnicas neuropsicológicas sea capaz de individualizar el aprendizaje y moldear las cogniciones de los estudiantes hacia una mejor habilidad de resolución de problemas.

Sería insensato dejar toda la responsabilidad del cambio a los profesores y conformarnos con el cambio a un modelo educativo por competencias. Existe el riesgo de que las clases de competencia estén vacías de utilidad si no se entiende que lo que hay que estimular no es que la alumna o alumno sepan resolver un problema en especial, sino en generar un contexto de autodescubrimiento, dinamizado por el profesor, donde el alumnado tenga que desplegar sus habilidades ejecutivas, de forma que muestre al profesor los procesos mediante los cuales está resolviendo el problema.

El principal problema radica en que el foco todavía está puesto exclusivamente en el conocimiento técnico que tiene el profesor, y no sobre el conocimiento neuropsicológico que debería tener de cómo funciona la cognición humana. Con esto no estoy promoviendo la contratación de especialistas pedagógicos o neuropsicólogos para impartir las clases, sino que el modelo pedagógico en el que se forman los profesores al acceder a una institución universitaria debería ofrecer también la formación en técnicas y metodologías avaladas por la ciencia para estimular las habilidades ejecutivas de los alumnos.

Como experto en neurociencias, me da miedo cuando escucho a un profesor o académico hablar del estilo de aprendizaje, ya que es una receta tiktokera que no se encuentra sustentada por la ciencia. El aprendizaje no depende de la modalidad sensorial de entrada de la información, sino de las operaciones cognitivas (manipulaciones) sobre la información entrante, independientemente de la vía sensorial de acceso. Es la universidad la que debería procurar el entrenamiento del cuerpo docente en técnicas y metodologías de estimulación de las habilidades ejecutivas como una continuación del nuevo modelo educativo por competencias.

La universidad debe tener un rol en salvaguardar la capacidad del pensamiento puramente original y genuinamente humano. Esto no quiere decir que las materias no se integren con chatbots basados en IA o cualquier otro tipo de tecnología que pudiera actuar de protésico cognitivo durante la impartición de las clases. Todo lo contrario, la universidad debe integrar y formar al estudiante en el uso de estas tecnologías para ser más eficiente en su vida diaria y en el trabajo. Lo que defiendo es que en las actividades del salón de clase, el trabajo en el conocimiento técnico (eje central de la educación por competencias) debería ser el medio para alcanzar el fin de entrenar las habilidades ejecutivas en la resolución de problemas. Estas actividades deben diseñarse tanto con el uso de tecnologías como sin el uso de estas. Solo siendo conscientes de estas oportunidades y riesgos podremos promover desde las instituciones un futuro con autosuficiencia cognitiva.

 

Umberto León Domínguez

Profesor de Neuropsicología y Conducta Digital en la Universidad de Monterrey (UDEM); experto en Inteligencia Artificial.

 

REFERENCIAS

1 Forbes Staff. (2 de febrero de 2023). Chat GPT bate el récord de crecimiento más rápido de usuarios en la historia. Forbes México. https://www.forbes.com.mx/chatgpt-bate-el-record-de-crecimiento-mas-rapido-de-usuarios-en-la-historia/

2 Diamond, A. (2013). Executive Functions. Annual Review of Psychology, 64, pp.135-168. https://doi.org/10.1146/annurev-psych-113011-143750

3 Bratsberg, B., y Rogeberg, O. (2018). Flynn effect and its reversal are both environmentally caused. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(26), pp. 6674-6678. doi: 10.1073/pnas.1718793115

4 Alfaro, C. (2006). Las ideas de Pólya en la resolución de problemas. Cuadernos de investigación y formación en educación matemática, 1(1), pp. 1-13. https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/cifem/article/view/6967

5 Tervo, B., Calabro, F., Parr, A., Fedor, J., Foran, W., y Luna, B. (2023). A canonical trajectory of executive function maturation from adolescence to adulthood. Nature communications, 14(6922), pp. 1-17. https://www.nature.com/articles/s41467-023-42540-8

コメント


RECIENTES

bottom of page