Cómo Piensa una Inteligencia Artificial: Descubriendo el Lenguaje Universal del Pensamiento

 

La empresa Antropic, creadora del sistema de inteligencia artificial Claude, ha publicado recientemente una investigación titulada "Tracing the Thoughts of a Large Language Model" (Rastreando los pensamientos de un modelo de lenguaje grande). Este estudio revela mecanismos geométricos internos de las redes neuronales donde comienza a formarse el pensamiento artificial, ofreciendo una ventana sin precedentes hacia cómo "piensan" realmente estos sistemas.

Un Descubrimiento Sorprendente

Lo que hace particularmente relevante esta investigación es que la inteligencia artificial ha sorprendido incluso a los expertos de la industria. No solo por su capacidad para mantener conversaciones coherentes, sino por habilidades más complejas como la programación, la creación de rimas y el razonamiento lógico. Estas habilidades emergentes resultaron inesperadas porque las redes neuronales que las sustentan son estructuras enormemente complejas cuyo funcionamiento interno ha sido históricamente difícil de comprender.

Representaciones Compartidas Entre Idiomas

Uno de los hallazgos más fascinantes de la investigación es la existencia de lo que podríamos llamar "representaciones compartidas entre idiomas" dentro de Claude. Este fenómeno sugiere la existencia de algo que podría acercarse a lo que los lingüistas han buscado durante décadas: un posible lenguaje de pensamiento universal.

Por ejemplo, cuando Claude procesa palabras como "árbol" (español), "tree" (inglés) y "árvore" (portugués), no activa circuitos neurales separados para cada idioma. En cambio, genera patrones de activación similares para el concepto de "árbol", independientemente del idioma en que se presente la palabra.

Estas representaciones funcionan como vectores similares en un espacio multidimensional (conocidos como "embeddings"). Es casi como si internamente estas palabras tuvieran asignado el mismo código en el "diccionario mental" de Claude, aunque en realidad son patrones matemáticos complejos. Esto significa que para Claude, "árbol" no es simplemente una palabra, sino un concepto, y estos patrones capturan significados mucho más ricos que simples traducciones palabra por palabra.

Procesamiento de Conceptos Culturalmente Específicos

La investigación revela también cómo Claude maneja conceptos culturalmente específicos que no tienen traducción directa en otros idiomas. Para palabras con equivalentes directos (como "libro"/"book"), el modelo muestra un patrón simple y simétrico: existe un concepto central fuerte que se conecta directamente con equivalentes en otros idiomas.

Sin embargo, para palabras culturalmente específicas como "estrenar" en español (usar algo por primera vez) o "saudade" en portugués (un sentimiento de nostalgia melancólica), la estructura es más compleja. El concepto principal se conecta con varios componentes semánticos parciales y establece conexiones más débiles con conceptos aproximados en otros idiomas, incluyendo elementos culturales específicos asociados a estas palabras.

Esto demuestra que Claude no solo traduce mecánicamente, sino que desarrolla representaciones vectoriales capaces de capturar matices culturales específicos, algo que se acerca sorprendentemente a la comprensión humana del lenguaje.

La Organización Interna de la Información

¿Cómo organiza Claude toda esta información? La investigación sugiere que utiliza un mecanismo similar al de un control de videojuegos, donde un mismo botón puede servir para diferentes funciones según el contexto. De forma análoga, una misma "neurona" en Claude puede participar en la representación de conceptos aparentemente no relacionados, como "gatos" o "política monetaria".

Este fenómeno se debe a la "superposición", una propiedad emergente de las redes neuronales donde los mismos elementos participan en múltiples representaciones. Es comparable al alfabeto: con un número finito de letras podemos crear una cantidad masiva de combinaciones que nos permiten expresarnos y que determinan la constante evolución del lenguaje.

Los investigadores de Antropic han podido identificar patrones de activación recurrentes o "circuitos" que se activan para diferentes tareas, revelando cómo el modelo procesa realmente la información.

Un Cambio Fundamental en la Tecnología

Esta investigación ilustra un cambio paradigmático en el desarrollo tecnológico. La ingeniería de software tradicional se basaba en programar línea por línea, creando sistemas completamente predecibles donde los desarrolladores sabían exactamente qué sucedería con cada entrada.

Lo que está ocurriendo ahora es radicalmente diferente: estamos entrenando modelos con cantidades masivas de información y, como resultado, están emergiendo comportamientos que ni siquiera sus creadores pueden predecir por completo. Las IAs desarrollan sus propias representaciones internas tan complejas que trascienden la programación explícita.

Es comparable a cómo evoluciona el lenguaje humano. La palabra "delusional" en inglés ya existía, pero de repente surge una expresión como "delulu" en redes sociales, creando un concepto ligeramente diferente. Nadie programó esta evolución; emergió de las interacciones sociales. De manera similar, aunque entrenamos a los modelos de IA con datos existentes, no podemos predecir todas las conexiones y representaciones que formarán durante el entrenamiento.

Una Nueva Forma de Entender Nuestras Creaciones

Esta transformación es más profunda de lo que muchos perciben. Durante décadas, los programadores escribían cada línea de código con un propósito específico, sabiendo exactamente qué haría. Ahora hemos cruzado un umbral donde estamos creando tecnologías que desarrollan sus propias representaciones internas, tan complejas que ni siquiera sus creadores pueden predecir completamente su comportamiento.

Para entender estos sistemas ya no basta con revisar su código fuente o arquitectura. Necesitamos estudiarlos como estudiamos los sistemas vivos: a través de observación sistemática, formulación de hipótesis y experimentación controlada.

Estamos pasando de construir máquinas a cultivar lo que podrían considerarse "organismos tecnológicos". Las metodologías que tradicionalmente se utilizaban para entender la naturaleza ahora se están aplicando para comprender nuestras propias creaciones, difuminando la línea entre lo tecnológico y lo biológico.

Fuente: https://paralectores.com/como-piensa-una-inteligencia-artificial-descubriendo-el-lenguaje-universal-del-pensamiento/