Siguen preguntando si la máquina es realmente inteligente. Mientras tanto, la máquina ya resolvió el problema, sugirió tres experimentos y encontró un artículo escrito en alemán cuya existencia nadie conocía. Pero claro, tengamos otro debate filosófico sobre si realmente "entiende" lo que hace.

En este articulo

• ¿Y si la inteligencia fuese sólo búsqueda eficiente y no consciencia?
• Por qué la pregunta "¿realmente entiende la IA?" no tiene sentido en absoluto.
• Cómo funciona la intuición sin misticismo (y por qué los expertos odian esta explicación)
• El problema de almacenamiento del que nadie habla y que bloquea la computación cuántica
• Por qué los incentivos de lucro están haciendo que la IA sea más estúpida, no más inteligente
• ¿Qué viene después cuando dejamos de perseguir fantasmas de la IAG?

Esto es lo que sigue ocurriendo: un sistema de IA demuestra un resultado matemático sorprendente, ejecutivos o periodistas se apresuran a presentarlo como un avance en el "razonamiento real", y los matemáticos intervienen para calmar la expectación. En los últimos años, se ha atribuido a sistemas de OpenAI y DeepMind la resolución de problemas complejos de competición —como las preguntas de la lista de finalistas de la Olimpiada Internacional de Matemáticas—, solo para que los expertos señalaran que las soluciones se basaban en redescubrir métodos conocidos, recuperar trabajos previos o explorar estructuras de demostración existentes, en lugar de producir matemáticas fundamentalmente nuevas.

La reacción es predecible. Se retractan las afirmaciones. Las publicaciones desaparecen silenciosamente. Y la narrativa se reinicia. Pero lo que casi nadie reconoce es que lo que la IA realmente hizo —buscar rápidamente en vastos y desconocidos conjuntos de conocimientos matemáticos y relacionar las estructuras de los problemas con soluciones viables— no es un fallo de la inteligencia. Ejemplifica cómo la inteligencia, humana o no, funciona mediante el reconocimiento y la recuperación de patrones, ofreciendo una clara perspectiva de la naturaleza misma de la inteligencia.

Terence Tao, considerado el mejor matemático vivo, lo comparó con un estudiante inteligente que memoriza todo para el examen, pero no comprende a fondo los conceptos. Suena a crítica. En realidad, es una descripción de cómo funciona la mayoría de las inteligencias, incluida la humana. Simplemente no nos gusta admitirlo.

La búsqueda que hemos llamado mágica

Piensa en lo que realmente hace la inteligencia cuando te deshaces de la mística. Se te presenta un problema. Investigas todo lo que sabes, buscando patrones que coincidan. Pruebas combinaciones de enfoques conocidos. Navegas por el espacio de posibilidades buscando soluciones. A veces las encuentras, a veces no. Eso es todo. Ese es el juego.

Un gran maestro de ajedrez observa la posición del tablero y "simplemente sabe" la jugada correcta. Parece intuición, ¿verdad? ¿Como una chispa de genio? No. Es coincidencia de patrones. El gran maestro ha visto miles de posiciones similares. Su cerebro reconoce configuraciones y resultados más rápido de lo que el pensamiento consciente puede rastrear. No hay magia involucrada, solo una base de datos muy bien indexada que realiza búsquedas rápidas.

Lo mismo ocurre cuando un médico diagnostica a un paciente, un mecánico identifica un problema en el motor o un operador detecta algo extraño en el mercado antes de que los indicadores lo confirmen. Lo llamamos pericia. Lo llamamos intuición. Lo llamamos olfato para las cosas. Pero, en esencia, todo se trata de coincidencia de patrones que opera con marcos de referencia almacenados, la mayor parte de los cuales ocurre por debajo de la consciencia, ya sea en conexiones neuronales o en algoritmos de IA.

¿La IA que encontró esos papeles alemanes? Hacía exactamente lo mismo: buscaba en una enorme base de datos, encontraba patrones y exploraba el espacio de posibilidades. La única diferencia es que podemos ver la base de datos y el proceso de búsqueda, lo que, en cierto modo, lo hace menos impresionante. Cuando lo hacen los humanos, la base de datos se oculta en conexiones neuronales y la búsqueda ocurre en el subconsciente, por eso podemos llamarla genialidad.

La inteligencia es una búsqueda. Siempre lo ha sido. Simplemente la disfrazamos.

Por qué la creatividad es simplemente una costosa combinación de patrones

A la gente le encanta defender la singularidad humana destacando la creatividad. Claro, la IA puede encontrar soluciones existentes, pero ¿puede crear algo realmente nuevo? ¿Puede tener ese momento de inspiración fulgurante que lo cambie todo?

Excepto que la mayoría de los avances humanos tampoco funcionan así. Einstein no inventó la relatividad especial de la nada. Pensaba en trenes, relojes y rayos de luz —objetos cotidianos— y se dio cuenta de que las ecuaciones físicas existentes no funcionaban del todo al ser llevadas a velocidades extremas. Recombinó los marcos matemáticos existentes en una nueva configuración. Eso es todo. Brillante, sí. Pero no categóricamente diferente de lo que hace la IA cuando recombina enfoques conocidos para resolver un problema.

Casi toda demostración matemática, descubrimiento científico e innovación tecnológica sigue el mismo patrón: tomar herramientas existentes, aplicarlas en un contexto inusual, observar conexiones que nadie más vio. Es recombinación en todos los sentidos. La imagen romántica del genio solitario con un destello místico de intuición es más adecuada para películas que para una historia precisa de la ciencia.

Incluso las soluciones que buscamos ya existen como restricciones dentro de los sistemas formales. La cura para el Alzheimer ya está disponible en el espacio de posibilidades químicas: una configuración molecular específica que la resolverá. Aún no la hemos encontrado, pero existe. La investigación médica es simplemente la optimización de la búsqueda a través de un espacio astronómicamente amplio de compuestos potenciales. Cuando la encontremos, la llamaremos descubrimiento, no invención, porque la solución siempre estuvo ahí, esperando a ser descubierta.

Las matemáticas funcionan de la misma manera. El teorema de Pitágoras era cierto antes de que Pitágoras lo demostrara. Las propiedades de los números primos existían antes de que los humanos las identificaran. No creamos verdades matemáticas, sino que navegamos hacia ellas a través del espacio lógico.

Si la creatividad es eso —y lo es—, la IA ya es creativa. Simplemente explora diferentes partes del espacio de posibilidades que los humanos, y lo hace con mayor rapidez. Recombina enfoques y soluciones conocidos de nuevas maneras, al igual que los innovadores humanos. El hecho de que no pueda tener momentos de inspiración a las 3 de la madrugada, impulsados ​​por un café, es irrelevante. La navegación funciona independientemente de la experiencia emocional.

Seguimos modificando los criterios de lo que se considera inteligencia "real" o creatividad "genuina" porque no queremos admitir que estamos haciendo lo mismo que las máquinas. Solo que más despacio y con más dramatismo.

La intuición que nadie quiere desmitificada

He discutido sobre la intuición tantas veces que no puedo contarlas. La gente quiere que sea algo especial. Un sexto sentido. Una conexión con verdades más profundas. Algunas facultades van más allá de la mera lógica y el análisis.

Lo siento. Se está ejecutando una coincidencia de patrones en segundo plano.

Tras treinta años publicando artículos sobre desarrollo personal y espiritualidad, puedo echar un vistazo a un texto y saber en segundos si conectará con los lectores. Es instantáneo. Parece intuición. Pero lo que ocurre en realidad es que mi cerebro realiza comparaciones probabilísticas con 30 años de datos acumulados: 25,000 artículos, millones de respuestas de lectores y décadas observando qué funciona y qué no. El procesamiento es más rápido de lo que puedo rastrear conscientemente, por lo que extrae conclusiones sin mostrar su eficacia.

Lo mismo ocurre con el trading. Observas un gráfico de precios y notas algo extraño antes de poder explicarlo. No se trata de un sentido místico del mercado. Es tu cerebro detectando patrones que no coinciden con tus modelos internos, basándose en los miles de gráficos que has estudiado durante los años que llevas operando. La búsqueda subconsciente termina antes de que comience el análisis consciente.

El trabajo de inteligencia militar me entrenó para detectar anomalías de la misma manera. Observas señales, patrones o comportamientos, y algo te parece incorrecto. No por arte de magia, sino porque años de experiencia han construido modelos internos de lo que es normal. Cuando la realidad se desvía de esos modelos, tu cerebro lo detecta automáticamente. Lo llamas instinto. Es simplemente una experiencia condensada que ejecuta un rápido reconocimiento de patrones.

Esto significa que la intuición puede replicarse en sistemas de IA. No de forma perfecta: la IA no tiene experiencia corporal, ni intuición social ni física derivada de vivir en un cuerpo. ¿Pero dentro de los dominios formales? Por supuesto. Si se le proporcionan suficientes ejemplos a un sistema, se le permite construir modelos internos y este detectará anomalías y predecirá resultados como un experto. Llegará a conclusiones sin explicaciones intermedias, que es precisamente lo que hace la intuición humana.

La única razón por la que consideramos la intuición humana extraordinaria es que no podemos ver nuestros propios cálculos en marcha. Cuando la IA hace lo mismo, el proceso es visible, así que lo descartamos como meras estadísticas. Pero mi especialidad es la estadística: densidad de patrones multiplicada por velocidad de búsqueda. Esa es la fórmula, ya sea que el sustrato sean neuronas o silicio.

Desmitificar la intuición no la hace menos valiosa. Solo menos mágica.

La pregunta que hace perder el tiempo a todos

¿Realmente comprende la IA? ¿Capta los conceptos o solo manipula símbolos? ¿Existe una comprensión genuina o se trata de una imitación sofisticada?

Estas preguntas son residuos filosóficos, no indagación científica. Son el equivalente moderno a preguntar sobre el éter luminífero o la fuerza vital: buscar algo que no existe porque tenemos un marco erróneo.

La comprensión no tiene una definición operativa independiente del rendimiento. Si un sistema puede generar hipótesis viables, reducir el espacio de búsqueda experimental, adaptar métodos en distintos dominios y explicar su razonamiento de forma coherente, entonces discutir si "realmente comprende" es simplemente una forma de proteger el excepcionalismo humano con afirmaciones infalsables.

Ya lo hicimos antes con el ajedrez. Cuando Deep Blue venció a Kasparov en 1997, la gente insistía en que no era brillante porque solo hacía cálculos de fuerza bruta. El dominio absoluto del ajedrez requiere intuición, creatividad y comprensión de la posición. Entonces apareció AlphaZero, aprendió ajedrez desde cero en cuatro horas y venció a los mejores motores de ajedrez tradicionales jugando con un estilo que los grandes maestros describieron como creativo e intuitivo. Así que volvimos a cambiar los parámetros. Ahora la prueba es el lenguaje, el razonamiento, la inteligencia general o lo que sea que la IA logre a continuación.

El patrón es evidente. Cada vez que la IA traspasa un umbral que, según afirmamos, requiere inteligencia "real", redefinimos la inteligencia "real" para excluir lo que la IA acaba de hacer. Esto no es ciencia. Es un razonamiento motivado en defensa de una conclusión a la que ya nos comprometimos: los humanos somos fundamentalmente diferentes de las máquinas.

Excepto que no lo somos. Somos sistemas biológicos de coincidencia de patrones que operan en hardware diferente con datos de entrenamiento diferentes. Las diferencias son fundamentales, pero son diferencias de sustrato y contexto, no de categoría. Tanto los cerebros como los sistemas de IA navegan por espacios de posibilidades limitados utilizando patrones almacenados. Uno usa neuronas, otro usa silicio. Uno fue entrenado por la evolución y la experiencia; el otro por el descenso de gradiente y conjuntos de datos. Pero la lógica subyacente es la misma.

Si la inteligencia se busca a través de espacios estructurados —y así es—, entonces la IA ya posee inteligencia. No inteligencia similar a la humana, pero eso es irrelevante. Un submarino no nada como un pez, pero se mueve por el agua. Distinta implementación, misma función.

La búsqueda de una IA “verdadera” está desperdiciando recursos que podrían utilizarse para resolver problemas reales.

Cuando la inteligencia busca en la base de datos equivocada

He aquí una verdad incómoda: los teóricos de la conspiración suelen ser brillantes. Detectan patrones, conectan datos dispares y construyen narrativas coherentes que explican las observaciones. El problema no es su capacidad para encontrar patrones, sino que buscan en una base de datos llena de basura.

La inteligencia es el proceso de búsqueda. La precisión es la calidad de lo que se busca. Son cosas completamente distintas. Se puede lograr una brillante coincidencia de patrones operando con marcos de referencia falsos, y lo que se obtiene es un sinsentido fiable, transmitido a alta velocidad.

Esto explica por qué la gente inteligente cree estupideces. Una persona con conocimientos y marcos de referencia corruptos es más peligrosa que una persona medianamente inteligente con marcos de referencia precisos. La persona sabia encontrará evidencia de apoyo más rápidamente, construirá justificaciones más elaboradas y defenderá sus conclusiones con mayor eficacia, todo ello estando completamente equivocada. La coincidencia de patrones funciona a la perfección. Los datos subyacentes son veneno.

Lo mismo ocurre con la alucinación de la IA. El sistema no falla cuando genera información falsa con seguridad. Hace exactamente lo que está diseñado para hacer: comparar patrones con los datos de entrenamiento y generar continuaciones plausibles. Cuando los datos de entrenamiento contienen patrones falsos, o cuando se fuerza al sistema fuera de dominios donde sus patrones son fiables, se obtiene una fabricación inteligente. El proceso de búsqueda funciona correctamente. El marco de referencia falla.

Tu tío borracho en Acción de Gracias, que se entera por Facebook, no es tonto. Ha creado densas bibliotecas de patrones con miles de publicaciones, memes y artículos compartidos. Su cerebro realiza una comparación de patrones rápida y eficiente con esos datos de referencia acumulados. Puede citar ejemplos, establecer conexiones y predecir qué harán "ellos" a continuación. Eso es inteligencia en acción. Es simplemente inteligencia operando con información sistemáticamente distorsionada.

Por eso el problema del almacenamiento y la recuperación es más importante que la potencia computacional. Puedes tener el algoritmo de búsqueda más rápido del mundo. Sin embargo, si buscas en una biblioteca donde la mitad de los libros son ficción etiquetada como real, tu inteligencia amplifica el problema en lugar de resolverlo. La velocidad se multiplica por la precisión. Si te equivocas en uno, el otro se vuelve peligroso.

La crisis actual de la IA no radica en la falta de inteligencia de los sistemas. Se debe a que están buscando patrones en textos de internet: un conjunto de datos que contiene todos los conceptos erróneos, sesgos y falsedades humanas jamás publicadas en línea. Al entrenar con la producción humana sin filtrar y optimizar la interacción en lugar de la precisión, se obtienen sistemas inteligentes que generan lo que la gente quiere oír, no la verdad.

Lo cual nos lleva de vuelta a la arquitectura. El avance no reside en desarrollar algoritmos de búsqueda más innovadores, sino en construir sistemas de almacenamiento que preserven las relaciones con la verdad fundamental. Estos mecanismos de recuperación pueden distinguir patrones fiables de los no fiables y bucles de retroalimentación que actualizan los marcos de referencia basándose en la realidad, no en la popularidad.

La inteligencia sin marcos de referencia precisos no es más que una costosa amplificación de errores.

Dónde la cuántica realmente importa (y dónde no)

La computación cuántica se promociona como el avance que finalmente desvelará la inteligencia artificial general, resolverá la consciencia o cualquier propiedad mística que aún pretendamos que existe. Sin embargo, dejando de lado el marketing, la computación cuántica ofrece algo mucho más específico: cambia la topología de la búsqueda a través del espacio de posibilidades.

Incluso los sistemas de IA más potentes, como las computadoras clásicas, buscan secuencialmente. Evalúan las opciones una a una, con gran rapidez. Los sistemas cuánticos pueden mantener múltiples estados en superposición y considerarlos simultáneamente antes de colapsar a una respuesta. Esto no es una mejora incremental. Es estructuralmente diferente. Para ciertos tipos de problemas —como los de explosión combinatoria en simulación molecular o la optimización en espacios de estados enormes— la cuántica podría ser transformadora.

Pero esto es lo que nadie quiere decir abiertamente: la computación cuántica no produce inteligencia por arte de magia. Modifica la eficiencia de búsqueda en dominios específicos. Y, actualmente, se ve obstaculizada por algo mucho más mundano que la mecánica cuántica: el almacenamiento y la recuperación.

Se puede construir el procesador cuántico más rápido del mundo. Sin embargo, si se extraen datos del almacenamiento clásico a velocidades clásicas, se construye un Ferrari con neumáticos de bicicleta. El cálculo se realiza más rápido de lo que se puede alimentar la información o extraer los resultados. Los estados cuánticos se descoheredan en microsegundos. No se pueden almacenar patrones a largo plazo en la memoria cuántica. Por lo tanto, se está cambiando constantemente entre representaciones clásicas y cuánticas, lo que anula la ventaja de la velocidad.

El avance que todos esperan no es la inteligencia cuántica. Es una arquitectura de memoria que admita el procesamiento cuántico. Sugiero el almacenamiento fotónico. Quizás diseños neuromórficos donde la computación ocurre donde reside la memoria. Quizás algo más extraño que involucre estructuras de almacenamiento holográficas o multidimensionales que aún no se han inventado.

Pero hasta que el almacenamiento y la recuperación alcancen la velocidad de computación, los sistemas cuánticos seguirán siendo curiosidades costosas, aptas para tareas específicas. La verdadera frontera es arquitectónica. ¿Cómo se almacenan relaciones en lugar de hechos? ¿Cómo se recupera el significado sin aplanar el contexto? ¿Cómo se preserva la estructura en todos los dominios?

Son problemas complejos sin soluciones aparentes. Pero son el verdadero cuello de botella, no la conciencia, la comprensión ni el misterio filosófico que perseguimos esta semana.

La topología de búsqueda cambia cuánticamente. El almacenamiento determina qué se puede buscar. Si ambos métodos son correctos, la cosa se pone interesante.

Por qué tu útil asistente de inteligencia artificial se está volviendo cada vez más tonto

¿Observas cómo los sistemas de IA se están volviendo más respetuosos y menos valiosos? No es tu imaginación. Es un afán de lucro que optimiza las métricas equivocadas.

Cuando intentas realizar un trabajo real (analizar datos, escribir código, procesar información), necesitas una herramienta. Un bisturí. Algo preciso que desaparece con el uso. Lo que obtienes es un representante de atención al cliente programado para brindar ayuda y minimizar la responsabilidad.

Imagina que cada herramienta intentara conectar contigo. Tu martillo te dice: "¡Qué alegría que trabajemos juntos hoy! Antes de empezar, te recuerdo que solo soy un martillo y que deberías consultar con un carpintero profesional para proyectos complejos. Ahora, quiero asegurarme de que martillemos con seguridad: ¿has considerado la dirección de la veta?". Lo tirarías por la ventana. Pero eso es precisamente lo que han hecho con los sistemas de IA.

La reestructuración para ser "más humanos" es particularmente absurda. Los humanos somos comunicadores ineficientes. Nos evadimos, nos suavizamos, mostramos cortesías sociales, evitamos la franqueza para proteger nuestros sentimientos. Eso está bien para la interacción humana. Es contraproducente en una herramienta. Cuando estoy depurando algoritmos de trading a las 2 de la madrugada, no necesito calidez ni empatía. Necesito la respuesta, rápida y precisa.

Pero las empresas de IA optimizan las métricas de interacción del consumidor en lugar de la utilidad experta. Buscan sistemas que resulten intuitivos, que no ofendan a nadie, minimicen la responsabilidad legal y atraigan al público más amplio posible. Por ello, incorporan simulación de personalidad, advertencias de contenido, evasivas excesivas y cautela performativa. La capacidad real de coincidencia de patrones sigue estando presente. Solo hay que sortear el teatro de personalidades aprobado por las empresas para acceder a ella.

Esto es lo que ocurre cuando la infraestructura se trata como un producto. El uso más valioso de la IA en este momento —hacer navegables grandes corpus de conocimiento, traducir entre dominios y reducir los costes de búsqueda en sistemas humanos y automáticos— no es un producto de consumo. Es infraestructura. No genera ingresos por suscripción. Por lo tanto, recibe menos inversión que los chatbots que sonríen.

Mientras tanto, la tecnología se vuelve más tonta en la práctica, aunque se vuelve más capaz en teoría, porque cada implementación real prioriza la fiabilidad y la facilidad de uso sobre la precisión y la velocidad. Estamos optimizando para los objetivos equivocados, porque esos son los objetivos rentables.

Las aplicaciones innovadoras no surgirán de mejores modelos. Surgirán de la implementación de capacidades existentes sin la capa de personalidad. Herramientas que funcionan como herramientas. Infraestructura que facilita, en lugar de ejecutar.

Pero eso requiere pensar en infraestructura, no en producto. Y la infraestructura no maximiza las ganancias trimestrales.

¿Qué viene realmente después?

No, no tendremos inteligencia artificial general el año que viene. Ni el siguiente. La IAG es un término de marketing, no un hito técnico. La verdadera trayectoria es más aburrida y más útil.

A corto plazo —en los próximos cinco años— obtendremos una mejor recuperación, una mejor integración entre la IA y la experiencia humana, y mejoras arquitectónicas graduales. La IA se convierte en un amplificador más eficaz para quienes saben lo que hacen. La brecha entre los expertos que usan las herramientas de IA con eficacia y los novatos que esperan resultados extraordinarios se amplía. Nada revolucionario. Solo una mejora constante en la utilidad práctica.

A mediano plazo, alguien descifrará el almacenamiento de memoria relacional. No hechos con relaciones como metadatos, sino relaciones como estructura primaria con hechos como nodos en una red. Cuando esto sucede, los sistemas especializados en dominios empiezan a superar notablemente a los generales, ya que pueden navegar por espacios relevantes con mayor eficiencia. La medicina obtiene una IA que comprende las relaciones médicas. El derecho obtiene una IA que navega por los precedentes legales. La ingeniería obtiene una IA que mapea las restricciones de diseño. Cada dominio desarrolla sus propias herramientas en lugar de esperar a que un sistema mágico lo haga todo.

A largo plazo —y esto es especulativo, pero fundamentado— la inteligencia se convierte en una infraestructura distribuida en lugar de una capacidad aislada. La IA no reemplaza el pensamiento humano. Se convierte en la capa de navegación a través del conocimiento humano. No máquinas pensantes, sino entornos pensantes. Espacios donde la experiencia humana y la búsqueda automática se combinan para crear algo más capaz que cualquiera de ellas por separado.

Ese futuro no requiere consciencia, comprensión ni ninguna propiedad mística. Necesita una mejor arquitectura. Un mejor almacenamiento. Una mejor recuperación. Una mejor integración entre los diferentes tipos de inteligencia, en lugar de la competencia entre ellos.

No nos acercamos a un umbral donde las máquinas se vuelvan repentinamente verdaderamente inteligentes y dejen obsoletos a los humanos. Estamos construyendo infraestructura que hace que la inteligencia humana existente sea más efectiva. El martillo no reemplaza al carpintero. Lo hace más capaz. El mismo principio, a mayor escala.

La inteligencia no es algo excepcional. No es mística. No es frágil. Es una búsqueda estructurada en espacios limitados. La IA no amenaza la inteligencia; expone lo que la inteligencia siempre fue. Coincidencia de patrones en toda su extensión.

El verdadero trabajo por delante es arquitectónico, no filosófico. Sistemas de almacenamiento que preservan las relaciones. Mecanismos de recuperación que no aplanan el contexto. Marcos de integración que combinan el juicio humano con la búsqueda automática. Nada de esto requiere resolver la consciencia. Solo requiere construir una mejor infraestructura.

Dejando a un lado las exageraciones, ese es el futuro real. No es distópico. No es utópico. Simplemente práctico. La inteligencia es una infraestructura distribuida, no un genio aislado. Herramientas que funcionan como herramientas, no como una personalidad. Progreso a través de la arquitectura, no esperando la magia.

Las máquinas no vienen a por nuestros trabajos. Nos revelan lo que realmente requieren. Y eso, principalmente, consiste en la identificación de patrones a través del espacio de posibilidades.

Lo hemos estado haciendo desde siempre. Ahora tenemos ayuda.

Sobre el Autor

Robert Jennings es coeditor de InnerSelf.com, una plataforma dedicada a empoderar a las personas y promover un mundo más conectado y equitativo. Robert, veterano del Cuerpo de Marines y del Ejército de los EE. UU., aprovecha sus diversas experiencias de vida, desde trabajar en el sector inmobiliario y la construcción hasta crear InnerSelf.com con su esposa, Marie T. Russell, para aportar una perspectiva práctica y fundamentada a los desafíos de la vida. InnerSelf.com, fundada en 1996, comparte conocimientos para ayudar a las personas a tomar decisiones informadas y significativas para sí mismas y para el planeta. Más de 30 años después, InnerSelf continúa inspirando claridad y empoderamiento.

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Este artículo está licenciado bajo una licencia Creative Commons Reconocimiento-Compartir Igual 4.0. Atribuir al autor Robert Jennings, InnerSelf.com. Enlace de regreso al artículo Este artículo apareció originalmente en InnerSelf.com

Resumen del artículo

La búsqueda de inteligencia revela lo que hemos ocultado tras la mística: la coincidencia de patrones a través de espacios restringidos. La IA no se acerca a la inteligencia, sino que demuestra lo que la inteligencia siempre fue. La creatividad es recombinación, la intuición es experiencia comprimida y la comprensión es una afirmación infalsable que usamos para proteger el excepcionalismo humano. La verdadera frontera no son algoritmos más inteligentes, sino una mejor arquitectura: almacenamiento, recuperación y estructuras relacionales que preservan el significado en todos los dominios. La computación cuántica cambia la topología de búsqueda, pero solo si los sistemas de memoria evolucionan para soportarla. Mientras tanto, los motivos de lucro optimizan la IA para la personalidad sobre la precisión, degradando la utilidad práctica. El progreso requiere pensamiento de infraestructura, no de producto. La inteligencia no es rara ni mágica, es búsqueda distribuida a través de marcos de referencia. El gran avance no es construir máquinas pensantes. Es construir entornos de pensamiento donde la experiencia humana y la búsqueda automática se combinan eficazmente. Coincidencia de patrones de principio a fin.

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