Una máquina de aprendizaje sin chips, cables ni pantallas… y con más visión que muchos sistemas actuales.
En el universo de Bletchley Park, donde Alan Turing descifraba Enigma y nacía la computación moderna, hubo también otro genio con una historia menos conocida pero igual de fascinante: Donald Michie.
Michie tenía apenas 18 años cuando fue reclutado para romper códigos nazis. A diferencia de otros, no tenía formación técnica formal; lo suyo era el pensamiento lógico y la intuición matemática. En tiempo récord pasó de aprendiz a figura clave del equipo Newmanry, colaborando con máquinas pioneras como Colossus para descifrar los mensajes más secretos de Hitler.
Pero lo que más me inspira de Michie es lo que hizo después de la guerra.
En los años 60, cuando aún nadie hablaba de “machine learning”, Michie construyó MENACE, una “máquina” que aprendía a jugar gato (tres en línea) con 304 cajas de cerillos y cuentas de colores. No tenía pantalla ni algoritmo digital. Era un sistema tangible, donde cada caja representaba una posición del tablero y las cuentas, decisiones que el sistema aprendía a reforzar o descartar con la experiencia.
Lo que Michie creó no solo fue ingenioso: fue una visión anticipada del aprendizaje por refuerzo, como el que hoy utilizan los modelos de IA más avanzados. En su momento, MENACE empataba o ganaba sistemáticamente… sin necesidad de electricidad.
Este tipo de historias me recuerdan que la IA no nació con los GPUs ni con los transformers. Nació con curiosidad, con desafíos, y con personas que pensaban desde lo fundamental. Desde la lógica, la percepción, y las ganas de entender el aprendizaje, no solo programarlo.
Si hoy hablamos de IA como herramienta clave para el análisis, la creatividad y la educación, vale la pena recordar estos orígenes. Porque entender a Michie es entender que el aprendizaje, como todo lo humano, también puede empezar con una caja de fósforos.
¿Por qué tu cerebro reacciona como si hubiera una persona cuando interactúas con una IA?
El pasado 6 de junio me invitaron a participar en una sesión del seminario de Inteligencia Artificial en la Universidad Politécnica de Victoria y mientras preparaba los elementos visuales de la presentación, ChatGPT me sorprendió con un comentario demasiado humano: “¿Lo nombramos Chattie Prime?”, dijo cuando le pedí una imagen de Optimus Prime con estilo de robot-tierno. Aunque estás consciente de que es un modelo con el que te comunicas de manera conversacional mediante una interfaz, es fácil engancharte como si hubiera un humano atrás.
¿Por qué sucede esto? ¿Qué nos hace sentir escuchados por una máquina?
La respuesta está en la interfaz. Su diseño importa, y mucho. Sabemos desde hace tiempo que la empatía hacia un robot o avatar crece a medida que va semejándose más a un humano. En cierto punto, cuando se parece demasiado, nuestro sentimiento se transforma en rechazo instintivo. Es lo que el roboticista japonés Masahiro Mori llamó el “valle inquietante”.
Por el contrario, una conversación con un chat basado en texto o voz, carente de rostro, evita ese efecto al dejar a los usuarios enfocarse en la conversación. La interfaz conversacional activa modelos mentales sociales aunque sepamos que no hay una persona real. De ahí que algunos escribamos “por favor” y “gracias” sin pensarlo demasiado. No es una decisión racional sino automática.
Este fenómeno tiene nombre: antropomorfismo. Es la tendencia natural a atribuirle características humanas a entidades no-humanas. No, no estamos locos por involucrarnos en diálogos demasiado humanos con ChatGPT, Claude o con quien sea. Es nuestro cerebro siendo él mismo ante este tipo de comunicación. Es el antropomorfismo en IA.
Con ELIZA ya ocurría
Este efecto no es nuevo. Ya ocurría en los años 60 con ELIZA, uno de los primeros chatbots. Incluso en exposiciones breves, las personas se involucraban emocionalmente. Esta fue una sorpresa para su creador, Joseph Weizenbaum. La diferencia es que hoy, con la IA generativa, la experiencia es mucho más fluida y el vínculo emocional puede ser mayor. Esto se refleja en los casos de uso predominantes de las herramientas de GenAI en 2025: acompañamiento emocional y soporte profesional en contraste con los del 2024: generación de texto y edición. Pasamos de herramientas funcionales a vínculos emocionales digitales.
Ante el riesgo de vínculos emocionales poco saludables con la IA, empresas como OpenAI implementan advertencias y recomendaciones de uso consciente. Algunos países ya proponen regulaciones que exigen a las IA identificarse como no humanas. Desde la psicología, se investiga ya el impacto del apego digital en los usuarios, y se prevé el surgimiento de nuevas áreas terapéuticas y grupos de apoyo enfocados en el acompañamiento de personas que desarrollan una relación emocional intensa con estas herramientas.
La misma facilidad de interacción que ha catapultado el alcance de la IA puede también tener impacto psicológico. De nosotros depende que el uso sea positivo.
¿Implica esto que usar herramientas de IA está dañando nuestra salud mental?
No, significa que al igual que con todo consumimos, tenemos la responsabilidad de hacerlo de manera balanceada y con conocimiento. Usar estas aplicaciones como una herramienta, una extensión de nuestras habilidades y no un reemplazo es la manera más saludable de integrarlas a nuestras actividades diarias.
Desde mi perspectiva, no le diré a ChatGPT que me trate mal ni que evite comportarse de manera humana. Y si propone nombres chistosos para los stickers que le pido, pues se los pongo. ¡No faltaba más!
En menos de dos años, la forma en la que hablamos, trabajamos y aprendemos con inteligencia artificial ha cambiado radicalmente. A partir del 30 de noviembre de 2022, fecha en la que OpenAI lanzó al mundo ChatGPT, las publicaciones relacionadas se han inundado de nuevos modelos, aplicaciones, cursos y newsletters. Y no es para menos: ese lanzamiento marcó el inicio de una nueva era en cómo nos relacionamos con la Inteligencia Artificial.
A partir de entonces, las reacciones hacia la IA Generativa han ido desde el miedo a ser reemplazados por ella hasta la visión de un potencial infinito para optimizar tareas, extender nuestras capacidades y adquirir nuevas habilidades de forma acelerada.
Hace poco, en una conversación noté que se usaba el término “Inteligencia Artificial” como si fuera sinónimo exclusivo de herramientas basadas en modelos de lenguaje (LLMs). Poco después, observé la misma confusión en un foro en línea. Esto es un error ya que la Inteligencia Artificial es un área extensa, con años de evolución. El momento en el que nos encontramos es el resultado de un camino fascinante, y nada simple, que continúa escribiéndose. Demos un vistazo a ese camino.
Una historia tejida por mentes brillantes, décadas antes de ChatGPT
Las infografías que siguen recorren las décadas clave en la evolución de la Inteligencia Artificial. Cada una representa un momento, una idea o un avance que, aunque tal vez no tuvo los reflectores de ChatGPT, fue esencial para que hoy estemos aquí.
Cada infografía menciona tres hechos/proyectos/descubrimientos y a tres personas relevantes que pavimentaron el camino: desde los primeros algoritmos y teorías, hasta los modelos que transformaron lo posible en cotidiano.
Cada década representada aquí es testimonio del trabajo colectivo de miles de personas que imaginaron lo que aún no existía.
Este recorrido visual no solo celebra los logros técnicos, sino también la perseverancia detrás de cada avance. Porque antes de ChatGPT hubo una larga historia de curiosidad, tropiezos y descubrimientos.
Integremos estas herramientas con propósito y objetivos claros. No son un reemplazo de la mente, convirtámoslas en una poderosa extensión.
