¿PUEDE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL IGUALAR LA INTELIGENCIA HUMANA? UN ANÁLISIS A LOS TRES TIPOS DE RAZONAMIENTO

DESARROLLO

INTRODUCCIÓN

La inteligencia artificial (IA) ha avanzado de forma asombrosa en los últimos años. Sistemas como ChatGPT, DeepMind, DeepSeek, entre otros y más conocidos son capaces de escribir textos, componer música o diagnosticar enfermedades. Sin embargo, ¿estas máquinas podrán alcanzar algún día el nivel de razonamiento y adaptabilidad de un ser humano? La respuesta es no, según expertos en filosofía, neurociencia y computación, el ser humano utiliza tres tipos de razonamiento: deductivo, inductivo y abductivo. Mientras que la IA actual domina solo los dos primeros, el tercero que propio de los humanos, sigue siendo una inalcanzable. A continuación, explicaremos por qué.

1. Razonamiento Deductivo: La Lógica de las Máquinas

El razonamiento deductivo opera bajo reglas predefinidas, moviéndose de lo general a lo particular. Por ejemplo:

• Premisa 1: Todos los humanos son mortales.
• Premisa 2: Sócrates es humano.
• Conclusión: Sócrates es mortal.

Este enfoque basado en silogismos fue la base de la IA clásica. Sistemas de cómputo aplican razonamiento deductivo como los expertos médicos de los años 80 (ej. MYCIN: uno de los primeros sistemas expertos o programas de inteligencia artificial (IA) para el tratamiento de infecciones sanguíneas) aplicaban reglas lógicas para diagnosticar infecciones, pero su limitación era evidente, Russell & Norvig, 2020: "ninguno de ellos generaba conocimiento nuevo, solo reproducían lo programado". Como señaló el filósofo Immanuel Kant, 1781: "estos son juicios analíticos: conclusiones ya contenidas en las premisas, sin aportar información novedosa".

¿Por qué la IA deductiva no basta?

Porque el mundo real no es un sistema cerrado de reglas. Los humanos enfrentamos problemas que requieren aprender de la experiencia, no solo seguir instrucciones.

2. Razonamiento Inductivo: El Poder y los Límites del Machine Learning

La IA moderna superó la rigidez deductiva gracias al aprendizaje automático (machine learning). Redes neuronales como GPT-4 analizan patrones en datos masivos para generalizar reglas. Por ejemplo, si miles de gatos en fotos son negros, y solo procesa fotos de gatos negros, Bishop, 2006: "la IA induce que todos los gatos son negros". Lake et al., 2017: "Esto imita cómo los humanos formamos hábitos: tras repetir una acción, anticipamos resultados".

Pero la inducción tiene un talón de Aquiles: asume que el futuro se comportará como el pasado. El filósofo David Hume advirtió este problema en el siglo XVIII, Hume, 1739: "la inducción no puede probar causalidad, solo correlación". En IA, esto se traduce en errores cuando aparecen casos atípicos; como un gato naranja; o cambios abruptos en los datos, Taleb, 2007.

Ejemplo práctico

Los correctores predictivos de texto usan inducción para anticipar palabras, pero fallan ante intenciones nuevas o contextos ambiguos. Por mucho que se entrenen, no improvisan como un humano.

3. Razonamiento Abductivo: La Creatividad que la IA No Puede Imitar

Aquí radica la clave de la inteligencia humana. La abducción, definida por Peirce, 1903: "inferencia hacia la mejor explicación, permite resolver problemas novedosos sin reglas previas". Por ejemplo:

• Un médico diagnostica una enfermedad rara integrando síntomas dispersos, historial del paciente y hasta intuición.
• Un padre calma a su hijo con un chiste improvisado durante una rabieta.

La abducción implica creatividad contextual: decidir bajo incertidumbre, influidos por emociones, experiencias pasadas e incluso fatiga. Kahneman, 2011: "pensamiento rápido: decisiones intuitivas y veloces, no basadas en algoritmos".

¿Por qué la IA no logra esto?

• Clark, 1997: "Las redes neuronales carecen de cuerpo y emociones, elementos clave en la toma de decisiones humanas".
• Hoffman, 2019: "La abducción requiere integrar factores no cuantificables: ética, empatía, o cultura".

Conclusión: La Brecha persistente

Aunque la IA supera a los humanos en tareas específicas (ej. procesar datos o jugar ajedrez), su dependencia de la inducción y deducción la limita ante lo impredecible Melanie Mitchell, 2021: "la IA actual no comprende el mundo; solo lo modela estadísticamente". Mientras no emule la abducción, la intuición y adaptabilidad, su inteligencia será siempre parcial.

La próxima vez que ChatGPT te sorprenda, recuerda: su "genialidad" es un espejismo estadístico. La verdadera inteligencia, como diría Peirce, 1903: está en arriesgarse a lo desconocido.