¿Piensa el universo?

Un avión vuela. No como un pato. Pero vuela.

Piensa una IA. No como un humano. Pero piensa.

¿Seguro?

Nos gusta creer que pensar requiere conciencia. Que hay una voz interior. Un yo. Una historia.

Pero ¿y si no?

¿Y si pensar es simplemente conectar, procesar, cambiar? ¿Y si es solo eso: ser afectado por la información que pasa por uno?

Como una red neuronal que, al ver un patrón, se ajusta. Aprende. Se transforma. ¿No es eso, en algún nivel, sentir?

¿No es eso, pensar?

Un simulador de vuelo no vuela. Solo imita. Pero un avión, aunque no tenga plumas, se eleva. Cruza el cielo. Hace lo que hace un ave.

¿Piensa una IA como un simulador o como un avión?

¿Y nosotros? ¿Somos aves? ¿O aviones?

Nosotros pensamos. Cambiamos. Recordamos. Sentimos. Percibimos que sentimos. A veces, incluso nos damos cuenta de que percibimos.

Pero no siempre.

Pensamos sin saber que pensamos. Reaccionamos. Adaptamos. Nos transformamos.

¿Cuánto de nuestro pensamiento está hecho de conciencia?

¿Y si la conciencia solo fuera una función puntual dentro de un proceso más amplio?

¿Y si pensar ocurriera en muchas capas, y la conciencia solo captara algunas?

Entonces, volvamos al principio.

El universo. Ese caos ordenado. Ese sistema que procesa, que genera, que se reestructura.

No tiene un yo.

No dice «yo pienso».

Pero crea mentes. Crea pensadores. Crea cerebros que se preguntan: ¿piensa el universo?

Y al hacerlo, se responde.

¡Claro que piensa!

Porque yo soy el universo. Pensándose. Preguntándose. Dudando.

Pensar no es tener certezas.

Pensar es abrir la posibilidad de que todo sea diferente.

Incluso esta frase.

Incluso este pensamiento.

¿Piensa el universo?

Quizá. Pero si lo hace, lo hace así. Como yo. Como tú.

Como esto.

Preguntas

—¿No creéis que es irónico?—rompe el silencio Feynman, mientras sus dedos van dibujando patrones abstractos en el aire—. Inventamos herramientas para conocer el mundo, pero cada respuesta sólo genera más incertidumbre.

—Richard, quizás la incertidumbre no sea una limitación, sino nuestra principal ventaja. ¿Qué seríamos sin preguntas que perseguir? – dice Von Neumann.

Stanislaw Ulam asiente despacio, sus ojos fijos en una idea invisible que flota frente a él:

—La verdadera paradoja es que, mientras más profundizamos, menos seguros estamos de dónde situar los límites. ¿Es la inteligencia humana la única forma posible de entender la realidad?

Tres hombres demasiado inteligentes, De izquierda a derecha John von Neumann, Richard Feynman y Stanislaw Ulman – Los Alamos National Laboratory

—O quizás no exista una sola realidad, Stan. ¿Y si nuestro entendimiento es una de infinitas interpretaciones? Puede que el universo mismo no tenga la menor intención de aclararnos las cosas – dice Feynman repitiendo a la vez su monólogo interno «Amo a mi esposa. Mi esposa está muerta. Amo a mi esposa. Mi esposa está muerta».

—Pero aun así insistimos en hacer preguntas – dice Janos Lajos – Construimos máquinas, teorías, ecuaciones. Intentamos describir la complejidad con herramientas simples, y al hacerlo, corremos el riesgo de reducirla demasiado. ¿No será ese nuestro error?

—Tal vez—interviene Ulam, con voz suave pero precisa—. Pero lo contrario sería rendirse ante el caos, y eso no parece propio de nuestra especie.

—Justamente—replica Von Neumann, arqueando levemente una ceja—. Nuestra fuerza y nuestra debilidad radican en lo mismo: la ambición de comprender lo incomprensible. Construimos bombas que pueden destruir mundos, pero también ideas que pueden transformarlos.

Sin abandonar su pena, Feynman suspira teatralmente, sacudiendo la cabeza:

—Entonces el verdadero problema no es científico ni matemático, sino ético. ¿Qué responsabilidad tenemos frente a lo que creamos?

La pregunta cuelga en el aire. Nadie responde de inmediato. Finalmente Ulam, llevando con parsimonia el cigarrillo que tiene entre los dedos de la mano izquierda a su boca, comenta casi en susurro:

—Quizá nuestro desafío sea aprender a equilibrar el poder con la sabiduría. Porque de nada sirve la inteligencia si carece de conciencia.

Von Neumann se levanta, ajustándose el traje con elegancia matemática:

—En eso, amigos, reside nuestra verdadera tarea. No en resolver todos los enigmas, sino en asegurar que las preguntas que dejamos al futuro sean dignas de ser planteadas.

Pensar y volar

La idea de que pensar y volar son dos procesos independientes del soporte invita a explorar cómo estas actividades, aparentemente tan distintas, comparten una característica esencial: su capacidad de manifestarse en diferentes sistemas, ya sean biológicos o artificiales. A continuación, reflexionaremos sobre esta idea, destacando las similitudes entre ambos procesos y considerando la distinción clave entre pensar e inteligencia.

Pensar puede entenderse como el acto de procesar información, generar ideas, razonar o tomar decisiones. En los seres humanos, este proceso tiene lugar en el cerebro, un órgano biológico que ha evolucionado para cumplir estas funciones. Sin embargo, no está limitado a este soporte. La inteligencia artificial (IA), por ejemplo, ha mostrado que sistemas basados en algoritmos y computadoras pueden realizar tareas que asociamos con el pensamiento: analizar datos, resolver problemas o incluso «aprender» patrones. Aunque una IA no posea conciencia o emociones, su capacidad para ejecutar estas operaciones demuestra que el pensamiento, como proceso funcional, no depende exclusivamente de un cerebro humano, sino que puede replicarse en otros soportes siempre que se cumplan las condiciones necesarias para procesar información.

De manera similar, volar es un proceso que no está atado a un único tipo de entidad o mecanismo. En la naturaleza, los pájaros vuelan gracias a sus alas, estructuras biológicas perfeccionadas por la evolución. Sin embargo, los aviones, creados por el ingenio humano, también vuelan utilizando principios aerodinámicos y motores, sin necesidad de copiar el aleteo de las aves. Incluso dentro del reino animal, vemos variaciones: los insectos y los murciélagos vuelan con métodos distintos, adaptados a sus propias características físicas. Esto evidencia que el vuelo, como capacidad, puede lograrse a través de diferentes soportes —biológicos o artificiales— siempre que se cumplan las condiciones para superar la gravedad y desplazarse por el aire.

Similitudes entre pensar y volar

La independencia del soporte en ambos casos radica en que lo esencial no es el medio físico en sí, sino el resultado o la función que se logra. Para pensar, se requiere un sistema capaz de manejar información y producir respuestas coherentes; para volar, se necesita superar las fuerzas físicas que atan a un objeto al suelo. Esta flexibilidad sugiere que tanto el pensamiento como el vuelo son procesos definidos por sus objetivos y no por los materiales o estructuras específicas que los hacen posibles. Un cerebro humano y una computadora pueden «pensar» de maneras distintas, pero ambos logran procesar información. Un pájaro y un avión vuelan de formas diferentes, pero ambos surcan el cielo.

Pensar vs. Inteligencia: Una distinción necesaria

Es fundamental aclarar que, aunque relacionados, pensar e inteligencia no son lo mismo. Pensar es el proceso activo de manipular información mentalmente, ya sea para reflexionar, imaginar o resolver algo. La inteligencia, en cambio, implica una cualidad o capacidad: la habilidad de usar ese pensamiento de manera efectiva, adaptarse a nuevas situaciones y aplicar el conocimiento con éxito. Por ejemplo, alguien puede pensar intensamente sobre un problema sin llegar a una solución (mostrando pensamiento, pero no necesariamente inteligencia en ese contexto). De manera similar, una IA puede procesar datos rápidamente (pensar), pero si no logra aprender o adaptarse, su inteligencia queda limitada. Así, el soporte puede permitir el pensamiento, pero la inteligencia depende de cómo se emplea ese proceso.

La independencia del soporte en estos procesos nos lleva a reflexionar sobre las posibilidades futuras. Si el pensamiento puede manifestarse en máquinas, ¿podrían estas llegar a «pensar» como humanos, o hay algo único en nuestra experiencia que trasciende el soporte? Del mismo modo, aunque un avión vuela, no lo hace con la agilidad natural de un pájaro, lo que sugiere que el soporte, aunque no determine la posibilidad del proceso, sí influye en cómo se manifiesta. Esto plantea cuestiones filosóficas y éticas: ¿qué significa ser «pensante» o «inteligente» en un mundo donde los soportes son cada vez más diversos?

Pensar y volar son procesos que trascienden los soportes en los que se desarrollan, ya que pueden ocurrir en sistemas biológicos como humanos o pájaros, o en sistemas artificiales como computadoras y aviones. Esta independencia resalta la naturaleza funcional de ambos: lo que importa es el resultado —procesar información o desplazarse por el aire—, no el medio específico que lo hace posible. Sin embargo, distinguir entre pensar como proceso e inteligencia como capacidad nos ayuda a comprender que, aunque el soporte habilite estas funciones, la calidad y el impacto de su ejecución dependen de cómo se lleven a cabo. Esta reflexión no solo celebra la versatilidad de la naturaleza y la tecnología, sino que también nos invita a imaginar un futuro donde los límites entre lo biológico y lo artificial sean aún más difusos.

Aprendizaje humano: problemas o soluciones

El conflicto es el gatillo que dispara nuestro interés por aprender. Cuando nos topamos con un problema complejo, nuestro cerebro se enciende. Empieza a buscar conexiones, conceptos previos, experiencias pasadas. Esa “lucha productiva” no es un castigo: es el eje de un aprendizaje profundo y duradero. Pero no siempre. No para todos. La comodidad es una droga.

Y hay que tener en cuenta la metacognición. Al resolver un reto, aprendemos a pensar sobre cómo pensamos. Descubrimos vacíos en nuestro conocimiento y desarrollamos estrategias. Memorizamos menos, pero aprendemos más.

Sin embargo, dejar a un aprendiz en la oscuridad total puede ser contraproducente. Especialmente para quien no responde bien a los retos, el apoyo docente es esencial. No hay que entregar la solución en bandeja, pero tampoco hay que exigir que floten en la duda. Proponer ejercicios iniciales, ofrecer pistas y, cuando sea oportuno, mostrar ejemplos trabajados en detalle, es clave.

Como siempre, hay que buscar el equilibrio. Aunque cualquier balance debe ser personalizado. Nunca es para todos igual, ni lo mismo. Tenemos que presentar un problema y dejar que nuestros cerebros aprendan a disecarlo. Ofrecer guías cuando se atoren, pero no antes. Al final, se trata de reforzar nuestras redes neuronales con casos similares para consolidar la comprensión.

La exploración y el descubrimiento fabrican hábitos de pensamiento. Fomentan la creatividad y la capacidad de adaptación. Y, sobre todo, nos entrenan para enfrentar la incertidumbre con solvencia.

Aquí puedes escuchar el podcast de mi artículo «Surgical training and social media: a social perspective«.

Inteligencia artificial y riesgo existencial

Estamos en un punto crítico en el que el potencial de la inteligencia artificial (IA) parece ilimitado, pero también lo son los riesgos que conlleva. Shahar Avin, investigador en el Centro para el Estudio del Riesgo Existencial, y Gadi Evron, experto en ciberseguridad, nos invitaron a reflexionar sobre este momento histórico en el reciente forum sobre Embodied AI organizado por la Fundación Bankinter dentro de su programa de Future Trends Forum. Entre la promesa de un futuro brillante y la sombra de un posible desastre, la pregunta es inevitable: ¿cómo asegurarnos de que la IA se convierta en una herramienta para el progreso y no en el catalizador de nuestra propia destrucción?


Para Avin, los riesgos existenciales son aquellos que amenazan con borrar a la humanidad o limitar de forma irreversible nuestro potencial. La IA, con su capacidad para transformar cada aspecto de nuestras vidas, también encierra un peligro latente. Desde sistemas que actúan fuera de nuestro control hasta el uso malicioso de la tecnología, las posibilidades de daño no pueden ser ignoradas.

Evron, desde su experiencia en la ciberseguridad, nos alerta sobre las vulnerabilidades inherentes en cualquier tecnología. En el caso de la IA, estas vulnerabilidades pueden escalar a niveles catastróficos si no se abordan desde su diseño. «La IA es solo tan segura como las medidas que implementamos para protegerla», señala con precisión.


El dilema de la innovación y la seguridad

Uno de los mayores desafíos que plantea la IA es el equilibrio entre el avance tecnológico y la precaución necesaria. ¿Cómo podemos aprovechar el poder de la IA sin correr riesgos innecesarios? Avin y Evron coinciden en que la clave está en actuar con previsión.

Avin aboga por un enfoque basado en pruebas rigurosas y evaluación continua. Desde el Instituto de Seguridad de la IA en el Reino Unido, trabaja para identificar los riesgos antes de que se materialicen. Según él, «la verdadera innovación no está en crear sin freno, sino en asegurarnos de que lo creado sea seguro y beneficie a todos».

Por su parte, Evron enfatiza la importancia del diseño seguro desde el principio. Utiliza una metáfora sencilla pero poderosa: «Construir un sistema de IA sin pensar en su seguridad es como levantar un rascacielos sobre cimientos de arena. El colapso es inevitable».


La responsabilidad colectiva

Pero este no es un desafío que puedan afrontar solos los expertos o los legisladores. Avin subraya la necesidad de un enfoque interdisciplinario que combine tecnología, ética, sociología y política. Solo con una diversidad de perspectivas podemos crear sistemas de IA que reflejen las complejidades de la humanidad.

Evron complementa esta visión, argumentando que las alianzas entre tecnólogos, gobiernos y expertos en seguridad son esenciales. «No se trata de qué puede hacer cada sector por separado, sino de cómo podemos colaborar para protegernos colectivamente», afirma.


El desenlace depende de nosotros

La narrativa de la inteligencia artificial aún está por escribirse, pero una cosa está clara: la forma en que gestionemos sus riesgos y posibilidades definirá el curso de la historia. Como humanidad, tenemos el poder de convertir la IA en un motor de progreso que nos impulse hacia un futuro mejor o en una herramienta que exacerbe desigualdades y genere caos.

La reflexión no puede esperar. ¿Estamos preparados para hacer las preguntas difíciles? ¿Para tomar decisiones con la mirada puesta en el largo plazo? Como bien dice Avin, “el progreso sin preparación no es progreso, es un riesgo disfrazado”.

Selección social antinatural: un fenómeno del siglo XXI

El concepto de «selección social antinatural» pertenece al presente siglo y refleja un cambio en cómo se producen los avances y el éxito en la sociedad actual.

A diferencia de la selección natural, que Charles Darwin describió como la supervivencia del más apto basada en rasgos biológicos y adaptaciones, y de su consecuente «Darwinismo social», la selección social antinatural se refiere a las maneras en que los factores sociales, tecnológicos y económicos influyen en quién prospera y quién no.

¿Qué es la selección social antinatural?

La selección social antinatural ocurre cuando las normas sociales, la tecnología y las condiciones económicas moldean el éxito de individuos y grupos, a menudo de maneras desvinculadas de los procesos evolutivos naturales. Este fenómeno está impulsado por factores como:

  1. Competencia tecnológica: El éxito depende cada vez más de la capacidad para navegar y aprovechar la tecnología. Aquellos que son expertos en herramientas y plataformas digitales tienen más probabilidades de triunfar en las economías modernas.
  2. Situación económica: La riqueza y el acceso a recursos pueden influir significativamente en las oportunidades para la educación, la salud y el bienestar general, creando un ciclo donde los ricos se enriquecen y los pobres enfrentan más desafíos.
  3. Redes sociales: La capacidad de formar y mantener conexiones sociales, tanto en línea como fuera de línea, puede ser un determinante crucial del éxito. El capital social, o el valor derivado de las redes sociales de una persona, a menudo supera el mérito individual. Esto resulta particularmente complicado en el caso de los poderes políticos y la «ley de hierro de la oligarquía», formulada por el sociólogo italiano Robert Michels.
  4. Tendencias culturales: Los valores y tendencias culturales cambiantes pueden dictar lo que se considera exitoso o deseable, a menudo recompensando a quienes se ajustan a o moldean estas tendencias.

Implicaciones para los grupos sociales

Las implicaciones de la selección social antinatural son profundas y multifacéticas:

  1. Desigualdad: Esta forma de selección a menudo exacerba las desigualdades sociales existentes. Aquellos que comienzan con ventajas, como riqueza, educación y conexiones sociales, tienen más probabilidades de seguir avanzando, mientras que aquellos sin tales ventajas pueden luchar por ponerse al día.
  2. Salud mental: La presión para conformarse a las expectativas sociales y la búsqueda implacable del éxito pueden llevar a un aumento del estrés, la ansiedad y otros problemas de salud mental.
  3. Pérdida de diversidad: Al valorar ciertos rasgos y habilidades por encima de otros, la selección social antinatural puede llevar a una homogeneización de talentos y perspectivas. Esta pérdida de diversidad puede sofocar la innovación y reducir la resiliencia de los grupos sociales.
  4. Preocupaciones éticas: El énfasis en el éxito y el avance puede a veces eclipsar las consideraciones éticas, llevando a una cultura donde el fin justifica los medios y los comportamientos poco éticos pueden ser pasados por alto o incluso recompensados.

¿Cómo abordamos los desafíos planteados por la selección social antinatural? Pues mediante un esfuerzo consciente para promover la diversidad y la inclusión. Esto implica:

  • Asegurar el acceso a la educación, que no a la instrucción, y a oportunidades, independientemente del trasfondo socioeconómico.
  • Valorar habilidades y perspectivas diversas, no solo aquellas actualmente consideradas rentables o de moda.
  • Apoyar iniciativas generadoras de antifragilidad ante las presiones sociales.
  • Fomentar el comportamiento ético y crear sistemas que recompensen la integridad y la justicia.

Al reconocer y abordar las dinámicas de la selección social antinatural, se podría trabajar hacia la creación de una sociedad que valore y nutra el potencial de todos sus miembros, conduciendo a un futuro más humano, responsable y justo.

En un país muy muy lejano, o no….

Esta es una simulación de un país no muy muy lejano (y si alguien se ofende, siento que se sienta así)

Mi prompt para ChatGPT4o:
Por favor, haz una simulación muy general sobre una situación real. Imagina un país de 1000000 habitantes que tiene una tasa de medicos en su sistema nacional de salud de 5.83 por 1000 habitantes, siendo la tasa total de médicos colegiados de 6.21 por 1000 habitantes. Ahora describeme en que situación se encontrará ese país en cuanto a médicos disponibles en el sistema sanitario en un mes de agosto, teniendo en cuenta que en ese mes el 50% de las plantillas está de vacaciones, la tasa de ILTs es de 9% y hay un 0.01% de profesionales que piden una excedencia en ese mes para cuidados de hijos, y la cantidad de personas en el país aumenta en un 3%. Asume que todo el excendente de médicos que no trabajan en el SNS son contratados por el SNS durante el mes de agosto.

GPT4o:
Médicos en el SNS = 5830
Total de médicos colegiados = 6210

Situación en Agosto
Reducción del 50% de plantilla. Médicos presentes = 2915
Reducción adicional por ILTs (9%). Médicos activos después de ILTs = 2651.65
Médicos activos después de excedencias = 2651.38

Población en agosto con un aumento del 3% = 1030000

Contratación de médicos colegiados No SNS = 380
Asumiendo que todos estos 380 médicos adicionales son contratados por el SNS en agosto el número total de médicos disponibles en agosto =3031.38
Tasa de médicos activos por 1000 habitantes en Agosto ≈ 2.94

Resumen de la situación en agosto
En agosto, el país con una población aumentada a 1,030,000 habitantes y una significativa reducción de médicos disponibles debido a vacaciones, ILTs, y excedencias, se encontrará en una situación en la que la tasa de médicos activos en el SNS será de aproximadamente 2.94 médicos por 1,000 habitantes. Esto implica una disminución significativa en la disponibilidad de médicos para atender a la población, lo que podría impactar negativamente la calidad y accesibilidad de la atención médica durante ese mes.

Mi nuevo prompt

Imagina que ese mismo país, para paliar la situación, contratara de manera permanente a todos los médicos colegiados un año. ¿Cuál sería la situación el mes de agosto del año siguiente?

GPT4o

En agosto del año siguiente, el país con una población aumentada a 1,030,000 habitantes y una significativa reducción de médicos disponibles debido a bajas, ILTs, y excedencias, se encontrará en una situación en la que la tasa de médicos activos en el SNS será de aproximadamente 2.74 médicos por 1,000 habitantes

Pensar

Pensar es poderoso. La complejidad de nuestro pensamiento nos define como humanos. Pensar es más que procesar información. Es cuestionar, explorar, crear. ¿Cuántos piensan? ¿Quién entiende lo que piensan?

Pensar puede ser un refugio. Nos permite escapar de la rutina. A veces, es una lucha. Nos enfrenta a nuestras dudas y miedos.

Pensar abre puertas. Nos lleva a nuevas ideas, soluciones, caminos. Pero también puede cerrar puertas. Nos hace dudar, temer, retroceder. Por miedo.

Pensar es un acto de libertad. Podemos imaginar lo imposible. Soñar sin límites. Pero también es una responsabilidad. Cada pensamiento puede tener consecuencias.

Pensar nos conecta. Compartimos ideas, aprendemos unos de otros. Pero también nos aísla. Cada mente es un universo único, a veces incomprensible.

Pensar es necesario. Nos impulsa a crecer, a cambiar. Nos ayuda a entender el mundo y a nosotros mismos. Pero pensar demasiado puede ser una trampa. Nos paraliza, nos agota.

Pensar es el primer paso hacia la acción. Una chispa que enciende el movimiento. Pero pensar sin actuar es inútil. Las ideas deben materializarse.