Lección 1.1. La historia

Una historia que empieza cerca de la psicología

Antes de abrir ningún chat, vale la pena saber de dónde viene esta tecnología. Su historia casi nunca se cuenta desde este lado: la inteligencia artificial nació intentando imitar lo que estudia la psicología, y varias de sus ideas centrales las firmaron personas formadas en ella.

1943 · La neurona artificial. El neurofisiólogo Warren McCulloch y el lógico Walter Pitts publican un artículo con una idea sencilla y enorme: una neurona puede describirse como una pequeña máquina de decisiones. Recibe señales, las suma y, si pasan de un umbral, se activa. No era un ordenador. Era un modelo de cómo podría funcionar el cerebro.

1950 · La pregunta de Turing. El matemático Alan Turing abre un artículo con una pregunta: ¿pueden pensar las máquinas? Como es difícil de definir, la cambia por un juego, el juego de la imitación. Si una persona conversa por escrito con una máquina y no sabe distinguirla de un humano, quizá habría que tomarse en serio que piensa. Fíjate en lo que eligió como prueba: una conversación.

1956 · El nombre. Un grupo de investigadores propone reunirse un verano en Dartmouth, en Estados Unidos, para estudiar si una máquina puede simular aspectos de la inteligencia. La propuesta, fechada en agosto de 1955, usa el nombre que se quedó: inteligencia artificial.

1958 · Un psicólogo que construye una máquina que aprende. Frank Rosenblatt, doctor en psicología por la Universidad Cornell, publica en Psychological Review el perceptrón: una máquina que aprende a reconocer patrones ajustando la fuerza de sus propias conexiones. Aprender cambiando conexiones. Suena a lo que la psicología llevaba décadas estudiando.

ELIZA: sentirse escuchado no es ser comprendido

En 1966, Joseph Weizenbaum presenta ELIZA, un programa que conversa por escrito. Su versión más famosa imita a un terapeuta rogeriano: devuelve tus frases en forma de pregunta. Si escribías «estoy triste», respondía algo como «¿por qué dices que estás triste?». No entendía nada. Reconocía palabras y aplicaba reglas.

Y aun así, la gente se abría. Weizenbaum contó años después, en su libro Computer Power and Human Reason (1976), que su propia secretaria le pidió que saliera de la sala para hablar con ELIZA a solas. Aquello le preocupó tanto que dedicó años a advertir de los riesgos de confiar en las máquinas.

A esto se le llama efecto ELIZA: atribuir comprensión a una máquina que solo devuelve palabras. Guarda la idea, porque vuelve una y otra vez en el curso: sentirse escuchado no es lo mismo que ser comprendido.

Un matiz importante. Los modelos de hoy no son ELIZA: no se limitan a devolverte la frase, sino que responden con fluidez y, muchas veces, con acierto. Eso no resuelve la pregunta de Weizenbaum, la hace más difícil. Cuanto más convincente es la respuesta, más fácil es confundir la sensación de ser comprendido con la comprensión. Distinguir una cosa de la otra, con alguien delante, es exactamente tu oficio.

De la retropropagación a ChatGPT

1986 · Aprender de los errores. David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams publican en Nature un método para que las redes de neuronas artificiales aprendan de sus errores, la retropropagación: la red compara su respuesta con la correcta y corrige sus conexiones. Rumelhart se había doctorado en psicología matemática en Stanford, en 1967. Hinton se había licenciado en psicología experimental en Cambridge, en 1970. En 2024, Hinton compartió con John Hopfield el Premio Nobel de Física, por los descubrimientos que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales.

2017 · El transformer. Un equipo de investigadores de Google presenta una arquitectura nueva, el transformer. Su pieza clave se llama atención: permite a un modelo fijarse en todas las palabras de un texto a la vez y en cómo se relacionan, de modo que cada palabra se interpreta a la luz de las demás.

2022 · ChatGPT. El 30 de noviembre, OpenAI abre ChatGPT al público. Por primera vez, cualquiera puede conversar con un modelo de lenguaje desde el móvil. En enero de 2023, según un estudio del banco UBS recogido por Reuters, ya tenía unos 100 millones de usuarios activos al mes.

Entonces, qué es eso con lo que hablas

Un modelo de lenguaje es un sistema que ha leído una cantidad inmensa de texto y ha aprendido a predecir qué palabras vienen después. Con eso, que parece poco, redacta, resume, traduce, explica y conversa. No siente, no recuerda como tú y no sabe cuándo se equivoca.

La historia deja dos cosas para tu consulta. La primera: la IA se construyó mirando a la mente humana, y quien la conoce de cerca tiene mucho que decir sobre sus límites. La segunda: la máquina puede hacer que alguien se sienta escuchado sin comprenderle, y eso ya pasaba en 1966. Hoy la tienes al alcance de la mano, igual que tus pacientes. En la lección 1.2 el propio modelo te va a explicar cómo funciona.