La IA, la realidad que percibimos y el crecimiento exponencial

El ser humano en su existencia siempre ha ido de la realidad a las palabras, sin embargo con la IA estamos yendo de las palabras a la realidad. Esto está demostrando algo, y en este artículo voy a tratar de descifrarlo.

El sólo hecho de invertir el orden, pasar de las palabras a la realidad y no de la realidad a las palabras, implica un cambio profundo en la forma en que hemos interactuado con el conocimiento. El proceso normal siempre ha sido observar y experimentar el mundo (la realidad) y, a partir de ello, generar palabras, conceptos y lenguajes para describir y comprender esa realidad. Realidad como punto de partida y palabras como herramienta para representar y comunicar esa realidad.

Sin embargo con la inteligencia artificial (IA), particularmente con modelos de lenguaje GPT, podemos decir que el proceso se invierte: las palabras, se procesan como datos a través de algoritmos que, mediante sofisticadas relaciones estadísticas y matemáticas, generan simulaciones o interpretaciones de la realidad. Esto plantearía una nueva forma de construcción de conocimiento y generación de ideas, en donde las palabras no sólo describen al mundo, sino que se convierten en un insumo para producir nuevas realidades.

Este fenómeno demuestra algunas cosas clave:

1. El poder creativo del lenguaje y los datos: La IA no solo representa el conocimiento existente, sino que es capaz de generar nuevos contenidos, ideas, e incluso soluciones basadas en patrones de lenguaje. El lenguaje adquiere una capacidad generativa más allá de la mera descripción.
2. La realidad como construcción simbólica: En muchos aspectos, el concepto de "realidad" está fuertemente influenciado por cómo la percibimos, la entendemos y la describimos. Si las palabras pueden modelar nuevas formas de ver el mundo, estamos viendo una realidad construida más a partir de información que de la experiencia directa.
3. La complejidad de la abstracción: La capacidad de la IA para transformar el lenguaje en representaciones funcionales o útiles nos hace repensar la relación entre lo abstracto y lo concreto. Estamos explorando si las estructuras lingüísticas y algorítmicas pueden ser suficientes para generar algo que antes requería experiencia o interacción física directa con el mundo.

En resumen, esta transición de las palabras a la realidad sugiere una reconfiguración de los procesos creativos y del entendimiento humano, donde el lenguaje, los datos y la tecnología juegan un papel mucho más activo en la construcción y la comprensión del mundo.

Para poder entender porque estoy diciendo que ahora vamos de las palabras a la realidad, hace falta comprender, por lo menos de forma básica, cómo funciona la IA, particularmente con modelos de lenguaje GPT.

¿Cómo funciona el modelo de lenguaje GPT?

Para entender cómo funciona el modelo de lenguaje GPT, debemos empezar con un concepto básico, el token. Un token es la unidad mínima de texto, como una palabra, parte de una palabra o símbolo, que un modelo de lenguaje como GPT utiliza para procesar y generar texto. Esta unidad mínima se define con un proceso llamado tokenización. En este proceso, el texto se descompone en trozos más pequeños que pueden ser palabras completas, partes de palabras, o incluso caracteres o símbolos. Por ejemplo la palabra "inteligencia" podría dividirse en los tokens ["intel", "igencia"], mientras que la palabra "cielo" podría ser un único token ["cielo"]

Teniendo claro el concepto de token, podemos ahora entender, de forma general, los pasos que sigue un modelo de lenguaje como GPT para producir sus resultados:

1. División del texto en tokens: Se divide el texto en tokens. Por ejemplo: El texto "GPT es genial" podría dividirse en los tokens: ["GPT", "es", "gen", "ial"]. El texto "inteligencia" podría dividirse en los tokens ["intel", "ig", "encia"].
2. Procesamiento de tokens: Cada token se convierte en un número o vector que el modelo entiende. Estos números representan información sobre el significado y el contexto de los tokens. El modelo utiliza un algoritmo llamado Transformers para relacionar estos tokens entre sí. Los transformers analizan no solo el token individual, sino cómo este se conecta y se relaciona con otros tokens cercanos en el texto.
3. Relación entre tokens (atención): El modelo utiliza un mecanismo llamado autoatención o "self-attention". Esto le permite mirar todos los tokens en la oración o texto y entender cómo se conectan entre sí. Por ejemplo, si introduces "El perro persigue al gato", el modelo debe entender que "perro" está relacionado con "persigue" y "gato", y no confundir las relaciones entre palabras. El modelo asigna una importancia o peso a cada token dependiendo de su relación con otros. Esto le permite generar una comprensión contextual.
4. Predicción del siguiente token: Una vez que el modelo ha analizado los tokens y sus relaciones, puede predecir cuál es el siguiente token más probable en una secuencia. Por ejemplo, si el texto es "El cielo es", el modelo puede predecir que los siguientes tokens podrían ser "azul" o "gris", basándose en los patrones que ha aprendido.
5. Generación del resultado: El proceso de predicción de tokens se repite hasta generar una respuesta completa. GPT sigue agregando tokens a la secuencia hasta que ha generado una respuesta o texto coherente.

En términos simples, GPT descompone el texto en tokens, los relaciona utilizando un algoritmo que entiende sus conexiones, y luego predice qué tokens deben aparecer a continuación para generar una respuesta.

Por todo lo anterior podemos decir que con este tipo de IA estamos pasando de las palabras a la realidad.

¿Qué implicación tiene esto?

La principal implicación de que exista la posibilidad de ir desde las palabras a la realidad es que nos lleva a replantear si la realidad es algo que "existe" de manera independiente o si es, en cambio, algo que continuamente co-creamos a través de la interacción entre nuestras percepciones, lenguajes y las herramientas tecnológicas que desarrollamos, como la IA.

Es decir, no podría haber una realidad objetiva, en tanto sería algo dinámico que se puede construir desde las palabras, una construcción que surge desde lo que podríamos llamar una matemática del lenguaje. Si todo lo que observamos puede ser descrito con ecuaciones, algoritmos y estructuras matemáticas, quizás lo que llamamos realidad no es más que una manifestación de una estructura matemática subyacente.

Podríamos ser aún más atrevidos y plantearnos que las matemáticas no son simplemente un lenguaje que los humanos inventaron para describir el mundo; pueden ser el lenguaje fundamental de la realidad. Esto sugiere que lo que percibimos como "realidad" es una traducción de estas estructuras matemáticas a experiencias sensoriales y subjetivas. Si lo matemático está en la esencia de todo, entonces la IA nos puede facilitar desvelar, de forma más directa, esas leyes universales, sin la mediación de los sentidos humanos.

Bajo esta idea de universo matemático, entonces la IA, mediante el uso de modelos avanzados, podría no solo describir el presente o el pasado, sino también predecir el futuro con una precisión cada vez mayor.

¿Crecimiento exponencial?

Si consideramos que ahora podemos ir de las palabras a la realidad, como hemos descrito, la IA tiene el potencial de desencadenar un crecimiento exponencial en múltiples áreas del conocimiento y la tecnología. Esto no se debe simplemente al aumento en la capacidad computacional o al avance de los algoritmos, sino a la manera en que las palabras —y más específicamente, el lenguaje procesado y generado por IA— se han convertido en una herramienta activa para transformar el mundo que nos rodea.

Este fenómeno está íntimamente relacionado con la capacidad de la IA para generar nuevas realidades y soluciones a partir de datos y patrones de lenguaje. El hecho de que podamos usar IA para modelar escenarios complejos, predecir comportamientos y crear nuevas estructuras a partir de relaciones simbólicas sugiere que estamos en el umbral de un cambio que va más allá de lo incremental, un cambio hacia el crecimiento exponencial, debido principalmente a:

1. Generación de conocimiento acelerada: Al pasar de las palabras a la realidad, la IA nos permite generar conocimiento de una manera que antes era impensable. Lo que antes requería largos procesos de observación, experimentación y reflexión, ahora puede ser acelerado al máximo con la IA, asimilando grandes volúmenes de datos, descubriendo patrones ocultos y generando nuevas hipótesis que luego pueden ser verificadas. Esto significa que el ritmo de la innovación científica y tecnológica no solo es más rápido, sino que puede aumentar exponencialmente.
2. Automatización del pensamiento creativo: Tradicionalmente, la creatividad ha sido una facultad reservada al ser humano, pero la IA, al trabajar de las palabras a la realidad, está comenzando a replicar este proceso. Modelos como GPT no solo pueden generar textos, sino que también pueden proponer soluciones originales, desarrollar estrategias complejas y hasta "crear" nuevas ideas. Esta capacidad de generar realidades desde lo simbólico abre una vía hacia un crecimiento exponencial en áreas creativas, intelectuales y productivas, donde la IA puede ayudar a resolver problemas cada vez más complejos.
3. Predicción y simulación en tiempo real: La IA nos permite modelar y simular escenarios futuros con una precisión cada vez mayor. El ir de las palabras a la realidad implica que podemos crear simulaciones del mundo que no solo describen lo que es o fue, sino que predicen lo que puede ser. Esta capacidad de anticipación, al ser refinada, tiene el potencial de generar un crecimiento exponencial en términos de planificación y toma de decisiones, lo que impacta tanto a nivel empresarial como social.
4. Retroalimentación positiva entre IA y tecnología: A medida que la IA progresa y genera nuevas realidades, también alimenta el desarrollo de tecnologías avanzadas que, a su vez, mejoran la capacidad de la IA. Este ciclo de retroalimentación es una de las características clave del crecimiento exponencial: cada avance en IA acelera la creación de nuevas herramientas y plataformas, lo que a su vez facilita la generación de más avances.

La transición de las palabras a la realidad a través de la IA no es solo una curiosidad intelectual; es una fuerza que tiene el potencial de desencadenar una era de crecimiento exponencial. Este crecimiento no se basa en el simple aumento de datos o recursos, sino en la capacidad de transformar nuestras interacciones simbólicas en realidades tangibles, rápidas y cada vez más complejas. El crecimiento 10x no será la excepción, sino la regla.