Noam Chomsky, ¿«padre» de la Inteligencia Artificial? - Axis Mundi

Noam Chomsky, el genio venerado y vilipendiado, que en su día fue descrito como «el intelectual vivo más importante» (y a quien nos hemos referido varias veces en este espacio),[i] cumplió 95 años el pasado 6 de diciembre. Se trata de una figura monumental de la lingüística moderna,[ii] y un titán sólo algo menor de la psicología, la filosofía y el activismo político.

Sin embargo, su labor en el establecimiento de la Ciencia Cognitiva[iii] como disciplina es tan fundamental para el auge de la Inteligencia Artificial (IA) aunque rara vez se le reconoce, y ahora, en medio de la alarma actual de que las máquinas que simulan el lenguaje puedan convertirse en algo negativo para la humanidad,[iv] cabe preguntarnos, ¿nos hemos alejado demasiado de la visión de Chomsky de una ciencia de la mente humana?

Recordemos que Chomsky irrumpió en la escena académica en 1957 con Estructuras sintácticas,[v] una monografía de lingüística muy técnica que revolucionó el estudio del lenguaje, si bien, su verdadero estrellato llegó en 1959, con su legendaria reseña de Conducta verbal, de B. F. Skinner,[vi] psicólogo y conductista que estaba en el candelero de la psicología con su teoría del «condicionamiento operante».[vii]

La citada obra explica cómo el refuerzo y el castigo pueden utilizarse para crear asociaciones en la mente de las personas, que luego fomentan determinados comportamientos, por ejemplo, una estrella dorada concedida por un profesor a un alumno que se comporta bien fomentará más conductas similares. Y en su libro, Skinner intentó extender esta idea a la lingüística, dividiendo el lenguaje en componentes que, supuestamente, se adquieren mediante el condicionamiento operante.

Por su parte, Chomsky no estaba de acuerdo, por lo que destrozó las teorías de Skinner y demostró que el lenguaje no podía entenderse así. En primer lugar, los niños no están lo suficientemente expuestos al lenguaje como para aprender todas las frases posibles. Además, el lenguaje es creativo: a menudo pronunciamos frases que nunca antes habíamos oído, lo que significa que no pueden haberse adquirido mediante un simple proceso de recompensa y castigo.

De hecho, la mordaz crítica de Chomsky hizo algo más que excluir el conductismo[viii] de la lingüística: demostró lo útil que podía ser examinar la mente en lugar del comportamiento en ámbitos relacionados con el lenguaje como la antropología, la psicología y la neurociencia, lo cual ayudó a poner en marcha la revolución cognitiva, que finalmente dio lugar al campo de la ciencia cognitiva.

Una idea central de la que Chomsky fue pionero, junto con otros científicos cognitivos, es que la cognición humana (pensamiento, memoria, aprendizaje, lenguaje, percepción y toma de decisiones) puede entenderse en términos de procesos computacionales. Aunque ya existían varias teorías para explicar distintos aspectos de la cognición, ninguna ofrecía el marco seductor de la metáfora de la computadora: nuestro cerebro es el hardware, la cognición es el software y nuestros pensamientos y sentimientos son los resultados de salida (output).

De esta forma, el planteamiento de Chomsky es un hilo conductor que ha conectado a generaciones de investigadores de la IA, empezando probablemente por su colega del Instituto Tecnológico de Massachusetts (el famoso MIT) y pionero de la IA, Marvin Minsky,[ix] uno de los organizadores del Taller de Investigación de Dartmouth de 1956, que dio el banderazo de salida a la investigación sobre la IA.

En aquellos primeros días de la IA, las teorías de Chomsky sobre el lenguaje allanaron el camino para llevar las ideas del sobresaliente y malogrado pionero de la computación, Alan Turing,[x] sobre la inteligencia artificial al procesamiento del lenguaje.

En concreto, dos conceptos clave popularizados por Chomsky siguen presentes en la IA actual:

El primero es la «gramática generativa»: se trata de la idea de que existe un conjunto específico de reglas que determinan lo que hace que una frase sea gramaticalmente correcta (o incorrecta) en cualquier lengua.
El segundo es la idea de la «estructura profunda»: Chomsky decía que los lingüistas prestaban demasiada atención a la gramática tradicional, o «estructura superficial», de determinadas lenguas (esto se refiere a los distintos componentes —como palabras, sílabas y frases— que componen una expresión hablada). En su lugar, Chomsky quería averiguar la «estructura profunda» de todo el lenguaje, de la que somos en gran medida inconscientes. Esta estructura profunda es la que determina el componente semántico de una frase, es decir, su significado subyacente.

No es difícil ver cómo las ideas de Chomsky sobre la gramática generativa y la estructura profunda encajan con la IA generativa y el aprendizaje profundo[xi] actuales, ya que estableció el reto básico para todo este esfuerzo: elaborar las reglas «inteligentes» que generan el lenguaje. Sin esto, los expertos no podrían haber profundizado tanto en las redes neuronales,[xii] de hecho, no habrían entendido el lenguaje lo suficientemente bien como para siquiera empezar.

Y sesenta años después, modelos como ChatGPT[xiii] han alcanzado a Chomsky, y aunque algunos lingüistas creen que el éxito de los grandes modelos lingüísticos (LLM)[xiv] invalida el planteamiento del intelectual sobre el lenguaje, éste sostiene que tales modelos simplemente imitan en lugar de «aprender» de verdad. Según Chomsky, el conocimiento de las reglas profundas del lenguaje que contienen dichos modelos es un «embrollo» estadístico, no un análisis significativo.

En un ensayo aparecido en el New York Times, escrito junto con Ian Roberts y Jeffrey Watumull, titulado The False Promise of ChatGPT,[xv] Chomsky afirma que es «cómico y trágico» que «tanto dinero y tanta atención se concentren en tan poca cosa». Su principal queja es que estos sistemas son un callejón sin salida en la búsqueda de una verdadera Inteligencia General Artificial (AGI).[xvi] En su opinión, se trata más bien de un autocompletado (como el de Google y WhatsApp) perfeccionado, útil para crear código informático o hacer trampa al redactar un artículo, un ensayo o un trabajo escolar, pero no mucho más.

A Chomsky le preocupa que la popularidad de ChatGPT y los sistemas similares retrasen la exploración de otras arquitecturas de IA que no se basen en la fuerza bruta del «exprimido» estadístico de datos. Sobre todo, no cree que las redes neuronales (la base de gran parte de la IA actual) sean la arquitectura correcta para reproducir la inteligencia humana.

Con todo, a pesar de no estar impresionado por ChatGPT, Chomsky sí ve potencial para que la IA se convierta en el monstruo de un futuro sombrío. En el citado ensayo, escribió que las respuestas de ChatGPT pueden exudar «la banalidad del mal: plagio y apatía y obviedad». Aun así, el intelectual parece considerar a la IA como una preocupación secundaria en comparación con el cambio climático.[xvii]

Asimismo, existe una diferencia importante entre el trabajo ético y optimista de Chomsky en la ciencia cognitiva, y lo que ocurre actualmente en la industria de la IA: los avances en la modelización de la cognición ya no se producen principalmente en las universidades, en su lugar, grandes empresas como Google, Microsoft y OpenAI están acaparando los recursos.

El problema es que los actuales modelos de IA no tienen la meta de buscar de pistas sobre el pensamiento humano: su objetivo es ganar dinero, así, los usuarios les introducen un «estímulo» y obtienen una «respuesta», misma que, si es útil, hace que vuelvan a replantear el «estímulo». Con el tiempo, el modelo de IA aprenderá qué patrones de estímulo y respuesta funcionan, utilizando este conocimiento para volverse más adictivo e influyente, reforzando nuestro uso de él y, potencialmente, incluso cambiando nuestros comportamientos.

Estímulo, respuesta, refuerzo y comportamiento, ¿acaso nos recuerda al célebre «Perro de Pavlov»? [xviii] Chomsky combatió mucho para mantener el conductismo fuera de la lingüística y contribuyó enormemente a nuestra comprensión de cómo el lenguaje puede estar vinculado a los procesos mentales. Irónicamente, parece que tales contribuciones nos han llevado al terreno perfecto para la experimentación conductista facilitada por los actuales modelos de IA.