Tiempo de lectura: 14 minutos

El sueño de Diderot y d’Alembert

Hay teorías que sugieren que la Torre de Babel del Génesis [1] era el zigurat de Etemenanki, erigido en Babilonia entre los siglos 14 y 9 antes de Cristo en honor del dios Marduk. Según eso, pasaron cosa de 3.000 años desde que Yahvé confundió a los hombres hasta que Diderot y d’Alembert empezaron a publicar su Encyclopedie [2].

¡3.000 años!

Menos mal que desde entonces, ya no se puede confundir a los hombres: todo lo que tienen que saber está perfectamente recogido y clasificado.

El llamado “Ideal Enciclopédico” es uno de los pilares de la Ilustración (que en inglés dicen Enlightenment, nombre que nos invita a pensar en llevar la Luz a quién está en las tinieblas, lo cual es mucho más elevado que ilustrarla, dónde va a parar). Los propios autores incluyen una entrada “Encyclopédie” en la “Encyclopédie”, en la que definen su objetivo como:

“recoger todo el conocimiento desperdigado por la superficie de la tierra, para demostrar el sistema general a las personas con las que vivimos; y transmitirlo a las personas que vendrán después de nosotros; para que así, el trabajo de los siglos pasados no sea inútil para los siglos venideros, y nuestros descendientes, por estar más instruidos, sean más virtuosos y felices” [3]

Diderot y d’Alembert no hicieron el primer “diccionario”, tampoco hicieron el primer “tratado”, ni el primer “compendio”, ni fueron los primeros en afirmar que alguien podría ser más virtuoso y feliz por estar instruido.

Ni siquiera fueron los primeros que pensaron que era una gran idea recoger conocimiento, compartirlo y dejarlo para las generaciones venideras.

El ser humano lleva recopilando, compartiendo y legando conocimiento desde que aprendió a escribir, porque para eso aprendió a escribir. La forma más rudimentaria que se conoce son los diccionarios de términos en sumerio y arcadio, datados en algún momento del segundo milenio antes de Cristo. Son las míticas tablillas Urra=Ubullu, de las que se conocen al menos 24, y que contienen un léxico de 10.000 palabras en ambos idiomas. No te lo vas a creer, pero la primera traducción que se conserva de la historia, urra es igual que ubullu, ese concepto, es del de deuda con intereses.

La Tablilla 13 se conserva en el MET de NY, y recoge términos de animales domésticos

La historia de la humanidad es la historia de cómo se ha recogido, ordenado y presentado el conocimiento que se tenía en un momento concreto, para ponerlo a disposición de la siguiente generación. O la historia de cómo se han cobrado deudas con intereses, que también podría ser.

Lo relevante de la Enciclopedia de Diderot y d’Alembert es que nace con el objetivo de ser sistemática y exhaustiva (por ello recoge términos de todos los dominios de conocimiento de la época: matemáticas, botánica, filosofía, historia, arte, oficios…), y accesible (redactada en términos que permitieran que ese conocimiento pudiera llegar a cualquier persona de cualquier clase social siempre y cuando supiera leer). Fue necesaria la contribución de 150 autores para escribir las más de 75.000 entradas de la Encyclopédie, una titánica tarea de recopilación, desarrollo de contenidos, y edición.

Para el siguiente salto relevante en el acceso al conocimiento hubo que esperar a la enciclopedia Encarta de Microsoft del año 1993, que ocupaba un CD-ROM, tenía buscador y además habilitaba que las entradas de la enciclopedia se relacionaran unas con otras a través de enlaces. Hasta entonces, la búsqueda de un lema era un proceso que consistía en leer los lomos de cada tomo, coger el que contenía la inicial, y abrirlo por el principio, la mitad o el final según lo que se buscaba, para ir avanzando adelante o atrás. Y no existían los términos relacionados.

La Home de Encarta 1993 se sigue usando como ejemplo en los cursos de Visual Design y User Experience

El siguiente salto llegó en 2001, cuando la Wikipedia propusiera un modelo abierto de contribución y revisión descentralizada, donde el equipo editor pasa a estar formado por voluntarios con tiempo y ganas.

Pero la forma en la que hemos decidido estructurar el acceso al conocimiento desde la epoca de los sumerios siempre ha sido la misma: a través de entradas (o lemas). Una persona tiene que saber qué entrada quiere consultar para llegar a ella.

El buscador y los hipervínculos son mejoras incrementales de resolver el mismo problema.

El problema de llegar a una entrada.

Da igual que sea una tablilla de cera con escritura cuneiforme o una representación digital de ceros y unos en forma de página web. Cuando alguien quiere saber algo, accede a un conocimiento que se presenta como una serie de enunciado afirmativos agrupados bajo un título, con una estructura (es decir, con un orden, ¿qué orden? el que considera adecuado quién haya redactado la entrada)

Una entrada es una página en la que se te dice lo que se sabe sobre un tema, escrita por alguien que ha contribuido con su conocimiento, demostrado porque ha aportado referencias. Las referencias son la forma objetiva que tenemos para justificar por qué lo que hay escrito en una entrada es correcto, lo que no deja de ser una herencia del espíritu de Pensamiento Crítico que proponía la Encyclopédie.

El Acceso Universal al Conocimiento

El siguiente salto relevante es el de la Inteligencia Artificial Generativa, donde ya no accedemos a una entrada recogida y estructurada en algún sitio; sino que esa entrada se genera y estructura al momento, en tiempo real, a la medida de la pregunta que se haya hecho, o sea, del conocimiento al que se quiere acceder, a partir de la información clasificada en el modelo, o sus parámetros de grounding, o los enlaces de investigación.

Viendo los datos de los millones de parámetros, tokens y datos que van publicando los LLM [4], la primera conclusión que quiero compartir es que un LLM puede ser la materialización definitiva del Ideal Enciclopédico.

Primero, porque se basan en construir y alimentar un modelo con todo, y todo significa todo, el conocimiento generado por el ser humano, y si no lo tiene, lo puede buscar; segundo porque lo pone a disposición de cualquiera; tercero, porque lo mantiene vivo permanentemente, y cuarto porque ya ni siquiera hace falta saber leer, puedes interactuar por voz.

Digo “puede ser” y no “es” porque en el mundo todavía hay 2,6 mil millones de personas que no tienen acceso a Internet [5].

Apuesto a que tienen más fácil llegar a una Enciclopedia impresa en papel: en el mundo hay casi cuatro veces más personas desconectadas de Internet que analfabetos [6].

Interludio: dialogar con las máquinas

Hay otra cuestión interesante en lo que al acceso al conocimiento se refiere, y es la forma primitiva y esencial con el que buscamos una respuesta a algo que desconocemos.

Taleb introduce en su visión de la Antifragilidad lo que llama «Efecto Lindy» [7] que suguiere que ciertas realizaciones técnicas (o incluso tecnológicas) [8] desarrolladas por el ser humano persisten a lo largo del tiempo, sobreviven a cambios y revoluciones, mientras no se encuentra nada que las mejore. Por ejemplo, yo todos los años actualizo para mis sesiones de Innovación en Escuelas de Negocio la imagen que compara la Silla de Hatnefer [9] (un trono de madera datado en el siglo XV antes de Cristo) con el último catálogo de sillas de Jardín de la temporada de verano.

¿Qué hemos inventado en 3000 años?

Lo mismo, pero 3.000 años después. Alguien decidió que esa era la forma más sencilla y efectiva de estar sentado. La imagen maliciosamente invita a pensar que en todo este tiempo sólo hemos inventado los reposabrazos, pero ni siquiera eso. Ya había tronos egipcios con reposabrazos. Alguien decidió que apoyar los antebrazos era mejor que tenerlos en el regazo, y luego otro llamó a eso «ergonomía». La innovación en este caso no viene de la experiencia de sentarse, sino de cómo producir la silla, y ha consistido en que lo coges tú de un almacén, te lo llevas tú a tu casa, y lo montas tú con la llave Allen.

Decir que la innovación viene por oleadas significa reconocer que una realización técnica/tecnológica permanece mientras no llegue otra que la supere, y por lo general, la forma de superarla tiene que ver con la experiencia de quién la usa.

Volvamos al tema del conocimiento. ¿Qué formas hemos encontrado de acceder a él?

Cronológicamente, la primera forma que descubrimos todos los seres humanos cuando llegamos a los dos o tres años es preguntar al que sabe.

Ya se encarga el que sabe de procesar nuestra pregunta, acceder a su conocimiento y dar una respuesta. Preguntar al que sabe es una maravilla porque la carga cognitiva recae en él, al contrario del sillón Bondholmen, donde la carga cognitiva (y física) de montarlo (y que no quede torcido) te recae a ti.

Claro, cuando eres pequeño, tu padre, tu madre, tus abuelos, tus profes, son capaces de responder a tus preguntas. Luego vas creciendo y ya la cosa se complica. Lo mismo no tienes cerca al que sabe.

Así pasamos a la segunda forma: consultar entradas en una Enciclopedia o Wikipedia o Manual o en Google, haciendo disponible al que sabe. En el fondo, es lo mismo que se les ocurrió a los Acadios cuando hicieron sus tablillas de cera.

Ya nadie vende Enciclopedias físicas porque ocupan espacio, son incómodas de buscar, y el proceso de actualización por tomos adicionales no está bien resuelto. Pero la forma de acceso permanece desde hace miles de años: buscar una entrada en una página.

¿Es la manera más adecuada? Al fin y al cabo, las personas no buscamos todo lo que hay que saber de una entrada: buscamos sólo una parte, aquello relacionado con ella.

¿Cuánto medía la Torre de Babel?

Debería ser anormalmente alta, al menos para los estándares de la época. Se supone que Yahvé consideró que aquello no estaba bien y por eso castigó a los hombres a no entenderse entre ellos. Encontrar una respuesta a esa pregunta pasa por buscar la entrada de la Torre de Babel en alguna enciclopedia, y una vez en su página, encontrar esa información entre todo lo escrito.

De cualquier manera, esta forma de acceder a la información da más trabajo. Eres tú el que tienes que encargarte de buscar la información, procesarla, relacionarla y encontrar lo que te interesaba. La carga de filtrar entre todo el conocimiento recae en quién busca.

Luego la cosa ha ido mejorando con el tema de los buscadores, y entonces, en la medida en que alguien haya escrito eso en una entrada, Google puede llegar a indexarlo y encontrarlo, y saber que de todos los datos que dispone, el que necesitas es altura y forma. Entre 60 y 90 metros se calcula.

Si preguntar al que sabe es la primera opción por ser la más intuitiva, la que menos trabajo nos da, la más fácil, ahora puedes llevar al que sabe en tu bolsillo y preguntarle lo que quieras. Con la ventaja de que un chatbot construido sobre un LLM no tiene carga cognitiva, solo un fee mensual y ni siquiera eso porque siempre hay un plan gratuito. Todo apunta a que el proyecto de Jony Ive y Sam Altman va sobre eso.

Esta corriente que surge alrededor del prompting, o sea, de aprender a hacer preguntas al sistema, a mí me parece coyuntural (o incluso oportunista si se quiere ganar dinero con eso). Seguimos hablando de la importancia de darle contexto al sistema en la sesión de interacción para que tu interacción se parezca más a lo que quieres. Se basa en la premisa de aprender a “escribir la instrucción correcta para obtener el resultado correcto”, cuando lo que nos ha enseñado el Procesamiento del Lenguaje Natural y la Hiper-personalización es que el sistema, con el tiempo, ya aprenderá a entender lo que le queremos decir. Las Gems de Gemini en el fondo es eso.

¿Dónde estaban las guías de prompts hace 15 años? Ahí sí que eran necesarias. ¿Dónde estaban los post en LinkedIn con “Los 10 ciclos de conversación que tienes que saber para dar de alta tu siniestro”?. Cualquiera que se haya enfrentado a un IVR [10] para sacarse un billete de autobús, dar de alta un parte, o poner una queja, sabe de lo que hablo. Sólo había una cosa que los asistentes virtuales de la antigüedad (o sea, de hace tres años) sabían hacer bien en el 100% de los casos: salir del ciclo de atención y pasar la conversación a un humano.

El tarro de las Esencias

Lo que nos lleva a la tercera cuestión, ¿qué le tienes que preguntar a una Inteligencia Artificial?

Ese sí que es un salto cognitivo relevante porque nos lleva no sólo a la realización del Ideal Enciclopédico, sino al método de la Mayéutica de Sócrates. Este se basa en un maestro que hace preguntas, aceptándose que la pregunta adecuada es más importante que la respuesta correcta. Es difícil saber cuántos discípulos tenía el Maestro Sócrates, pero las fuentes clásicas mencionan por su nombre a 19 y no se indica que fueran todos concurrentes, sino a lo largo del tiempo. Claro, es que la Mayeútica no escala. Conocer a tus alumnos y su nivel de madurez para hacer la pregunta adecuada requiere carga cognitiva que no veas.

Pero… los modelos de IAG generales, ChatGPT, Gemini, Claude, Deepseek.. son capaces de proponer qué preguntas debes hacerles sobre un lema. ¿Son realmente las preguntas adecuadas? ¿O sólo las estadísticamente más probables? ¿O son las adecuadas porque son las más probables? Olvídate de eso. El avance de NotebookLM es grandioso, porque el modelo se entrena exclusivamente con el contenido que se le alimenta, y a partir de ahí, es capaz de generar una guía de estudio a medida para un usuario concreto sobre ese contenido.

Decir que NotebookLM es capaz de generar las preguntas adecuadas, equivale a reconocer la posibilidad de que sea la Inteligencia Artificial la que interpele al humano de manera relevante, que es justo lo contrario del prompting.

Personalmente, tengo inclinaciones realistas porque sí creo que existe la realidad que se manifiesta en fenómenos, y aunque es cada cual el que da sentido al fenómeno, también creo que hay conceptos o categorías universales donde el sentido que le damos es siempre el mismo. Volviendo a Platón, fue el primero en dar una respuesta coherente al problema del ente y el ser, al definir los conceptos ideales. Así, este ordenador portátil con el que escribo es un ente, existe, pero no es el único ordenador portátil. Es uno. Una representación particular concreta de la idea del ordenador portátil. Esta idea corresponde a una esencia que lo hace ser un ordenador portátil y no una tostadora. Luego esta visión ha sido revisada y ampliada.

Y ahí es donde llega, ya para terminar, mi principal reflexión, y la pregunta con la que quiero terminar. En “¿Qué significa pensar?” [11], Heidegger llega a la conclusión de que el pensamiento es la esencia del ser humano. Es decir, el pensamiento es lo que hace que todas las implementaciones particulares de seres humanos seamos seres humanos.

Pero ese pensar no es el pensar cuyo significado ha sido deslucido por el tiempo y la filosofía. Es decir, a traer cosas al pensamiento. Habitualmente asociamos “pensar” al logos griego: decir (algo) sobre (algo). Un pensamiento es lógico cuando ese (algo) que se dice corresponde además con la verdad del (algo) del que se dice.

Sin embargo, Heidegger se retrotrae al fragmento VI del poema de Parménides [12] para proponer que “pensar”, como actividad esencial del ser humano, consiste en poner de manifiesto y tomar en consideración la esencia del ente sobre el que pensamos.

Esto es importante, porque la definición aristotélico-escolástica del hombre como «animal racional» está superada de hace tiempo. Se sabe que los animales tienen rudimentos de lenguaje y de pensamiento, pero no se sabe que sean capaces de reducir y definir la esencia de un ente. Aunque estamos a punto de saberlo; la investigación reciente sugiere que los bonobos son capaces de crear estructuras lingüísticas [13] en las que emana un significado que va más allá de la mera agregación de términos. Sin embargo, Heidegger aporta que la esencia del «ser humano» es estar en el mundo y enfrentarnos al resto de entes que nos rodean, y darles un sentido. Heidegger aborda el problema ontológico del ser diciendo que hay una forma de ser específica para el «ser humano», la del ser-ahí (Dasein), una forma de ser que consiste en relacionarnos con lo que nos rodea, entenderlo, darle un sentido, muchas veces a través de la utilidad, pero siempre desde la posibilidad. De la unión de sentido-posibilidad-uso, el ser humano desvela la identidad de un ser, que puede no existir previamente, así que lo inventa, y luego lo convierte en un concepto «universal». Todas las culturas humanas han llegado a entender lo que es un martillo, su posibilidad, y su uso, aunque era algo que en un momento no existía y luego alguien lo inventó. Y en ese proceso, le hemos dado una esencia [14].

¿Pero qué es un LLM y su modelo interno sino el catálogo exhaustivo de los entes que conoce el ser humano? ¿Cuál es la esencia de un LLM sino la de definir y revelar la esencia de esos entes que almacena?

Hasta ahora sólo había un ser al que preguntar cuando no se sabía, que coincidía con el único ser que era capaz de preguntarse por la esencia de algo, y su posibilidad.

El día que la Inteligencia Artificial no sea capaz únicamente de encontrar la idea esencial de los conceptos que almacena, sino además de definirla o encontrar sus posibilidades, ¿dónde quedará la esencia del ser humano?