En la escuela de posgrado, mi profesor de arqueología experimental le dijo a un estudiante que hiciera un hueco para la puerta (el orificio en el marco de la puerta por el que se desliza el pestillo) en una losa de arenisca picoteándola con una piedra redondeada. Después de unas semanas, el estudiante presentó sus resultados a la clase. "Golpeé la piedra arenisca unas 10.000 veces", dijo, "y luego se rompió.
Este tipo de experiencia se conoce como aprendizaje individual. Funciona por prueba y error, con mucho de cada uno. También conocido como aprendizaje por refuerzo, es la forma en que los niños, los chimpancés, los cuervos y la inteligencia artificial a menudo aprenden a hacer algo por sí mismos, como construir una herramienta sencilla o resolver un rompecabezas.
Pero el aprendizaje individual tiene limitaciones. No importa cuánto se experimente mediante prueba y error, la mejora eventualmente llega a un techo. Los seres humanos han estado lanzando jabalinas durante varios cientos de miles de años, pero el rendimiento ha disminuido considerablemente. En los Juegos Olímpicos de 2024 en París, el lanzamiento de la medalla de oro estuvo aproximadamente un 5% por debajo del récord de Jan Železny en 1996. El nivel de juego experto en el juego de estrategia Go se mantuvo esencialmente estable desde 1950 hasta 2016, cuando la inteligencia artificial cambió la ecuación.
A lo largo de la existencia humana, estas limitaciones del aprendizaje individual no se han aplicado a la tecnología. Desde que Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en 1997, las supercomputadoras se han vuelto un millón de veces más rápidas y ahora rutinariamente superan a los humanos en el ajedrez y en muchos otros dominios.
¿Por qué las mejoras tecnológicas son tan diferentes? Mi trabajo como antropólogo sobre la evolución cultural y la innovación muestra que, a diferencia del desempeño individual, la tecnología avanza a través de la combinación y la colaboración. A medida que más personas e ideas se conectan, el número de combinaciones posibles crece de forma superlineal. La innovación tecnológica aumenta con el número de colaboradores.
Mi nuevo libro con el antropólogo Michael J. O'Brien, Collaborators Through Time, revela estos patrones en la existencia humana. Seguimiento de cómo 2 millones de años de tradición tecnológica han progresado a través de la colaboración entre expertos, entre generaciones y con otras especies.
La experiencia fue la clave. Debido a que las comunidades tradicionales saben quiénes son sus expertos, la especialización y la cooperación han apuntalado constantemente el éxito humano como especie.
Resumiría nuestra visión sobre cómo avanza la tecnología como TECH: tradición, experiencia, colaboración y humanidad.
Las hachas de mano achelenses son una de las primeras tecnologías desarrolladas por el hombre. Didier Descouens/Wikimedia Commons, CC BI-SA Tradiciones y experiencia: una base fundamental
La tradición tecnológica más larga documentada por los paleoantropólogos fue el hacha de mano achelense. Nuestros ancestros homínidos fabricaron herramientas de piedra multiusos durante casi un millón de años, incluidos unos 700.000 años en un sitio del este de África. La gente produjo herramientas achelenses a través de técnicas que aprendieron, practicaron y perfeccionaron a lo largo de generaciones.
Más tarde, pequeñas sociedades prehistóricas de humanos modernos prosperaron gracias a milenios de conocimientos especializados, como la música, los techos de paja, el cultivo de semillas, el enterramiento de cadáveres en pantanos y la elaboración de fideos de mijo e incluso queso apto para ser enterrado con momias.
Hace ya 22.000 años, las comunidades cercanas al mar de Galilea conservaban y utilizaban más de cien especies de plantas, incluidas hierbas medicinales. Los chamanes, expertos rituales en conocimiento y atención médica, ayudaron a sus grupos a sobrevivir. La evidencia arqueológica de las tumbas sugiere que estos expertos fueron ampliamente respetados durante miles de años: una chamán fue enterrada con un caparazón de tortuga, un ala de águila real y un pie humano cortado en una cueva en Israel.
Colaboración: conocimiento que abarca el tiempo y el lugar.
La experiencia tradicional por sí sola no hace avanzar la tecnología. El progreso tecnológico se produce cuando se combinan diferentes formas de experiencia.
La rueda puede haberse originado en comunidades mineras de cobre. Un experto obtenía cobre de los Balcanes, otro lo transportaba y un tercero lo fundía. Alrededor del 4000 a. C., otros especialistas fundieron cobre en el primer amuleto en forma de rueda: moldearon un modelo de cera, lo envolvieron en arcilla, lo cocieron en un horno, vierten el metal fundido en el molde y luego rompen el molde.
Las tecnologías de transporte remodelaron las antiguas redes de productos. A medida que las comunidades de Eurasia y África construyeron vehículos con ruedas y barcos y criaron caballos domesticados y otras bestias de carga, la cooperación se extendió a todos los continentes. El comercio marítimo y terrestre conectaba a herreros, escribas, eruditos religiosos, fabricantes de abalorios, tejedores de seda y tatuadores.
La experiencia a menudo se distribuía entre las ciudades y sus zonas de influencia, y las ciudades funcionaban como centros de redes de productos en todos los continentes. En el antiguo Egipto, ninguna comunidad podía producir una momia. Los especialistas en momificación de Saqqara dependían de una red continental que suministraba aceites, alquitranes y resinas, combinando estos materiales con técnicas especializadas de antisepsia, embalsamamiento, envoltura y sellado de ataúdes.
Anubis, dios de la momificación y del más allá, representado en un entorno de momificación. Los materiales de momificación procedían de todo el continente. André/Wikimedia Commons, CC BI-SA
En todo el mundo, estados e imperios (desde la civilización del valle del Indo hasta los vikingos, los mongoles, los habitantes del Mississippi y los incas) ampliaron estas redes, sirviendo como centros que coordinaron el intercambio de materias primas, conocimientos especializados y productos terminados. Estos intercambios podrían ser muy específicos: la porcelana china se entregaba exclusivamente a los palacios del siglo XII en la España islámica a través de comerciantes de Oriente Medio que añadían inscripciones árabes en pan de oro.
La escala ha cambiado, pero la estructura no. Hoy en día, dentro de un espacio de productos global, el iPhone se ensambla a partir de una red distribuida de conocimientos e instalaciones especializados.
Humanidad - aprendizaje social
Hoy en día, la IA puede alterar el patrón milenario de progreso tecnológico a través de la TECNOLOGÍA. La mayoría de los grandes modelos lingüísticos generan respuestas estadísticamente comunes, lo que puede aplanar la cultura y diluir la experiencia y la originalidad. El riesgo crece a medida que los datos de capacitación de alta calidad no utilizados (nuestra reserva de experiencia) se vuelven más escasos.
Esto crea un circuito de retroalimentación: los modelos entrenados intensivamente en contenido de baja calidad pueden degradarse con el tiempo, con disminuciones mensurables en el razonamiento y la comprensión. Algunos científicos ahora advierten que los humanos y los grandes modelos lingüísticos pueden quedar atrapados en un ciclo de contenido genérico reciclado que se refuerza a sí mismo, con pudrición cerebral para todos los involucrados. El extremo distópico es el colapso del modelo de IA, en el que sistemas fuertemente entrenados en su propia producción comienzan a producir tonterías.
Las imágenes producidas por una inteligencia artificial que se entrena sobre sus imágenes anteriores se degradan progresivamente. M. Bohaček y H. Farid, CC BI-SA
La descomposición del cerebro es una de las razones por las que algunos pioneros de la IA ahora se preguntan si los grandes modelos lingüísticos alcanzarán una inteligencia a nivel humano. Pero creo que ese es el enfoque equivocado. La clave para mejorar continuamente los modelos de IA es la misma que ha sostenido la experiencia humana durante milenios: mantener actualizados a los expertos humanos: la E en TECNOLOGÍA. Gracias a una especie de efecto "flautista", una minoría informada puede liderar a una mayoría desinformada que copia a sus vecinos.
En un experimento clásico, los guppies, siguiendo a sus vecinos, terminaron su formación detrás de un pez robótico que los guió hasta la comida. Un estudio reciente encontró que la congestión del tráfico se reduce cuando los vehículos autónomos representan sólo el 5% de los automóviles en la carretera. En ambos casos, una pequeña minoría informada reformó el comportamiento de todo el sistema.
Al igual que los humanos, los modelos de lenguaje grandes aprenden socialmente y el aprendizaje puede realizarse en ambos sentidos. Los diseñadores pueden aumentar la probabilidad de que los modelos sigan mejorando si se ocupan de incorporar las lecciones acumuladas de la experiencia humana a lo largo de la historia. A su vez, esto crea condiciones para que las personas y los modelos aprendan unos de otros.
En la década de 2010, AlphaGo de DeepMind redescubrió siglos de conocimiento humano acumulado sobre Go a través del aprendizaje individual y luego lo superó creando estrategias que nadie había jugado nunca. Más tarde, los maestros de Human Go adoptaron estas estrategias generadas por IA en su juego.
Los modelos de lenguaje grande bien entrenados también pueden resumir grandes cantidades de información científica, ayudar a disuadir a las personas de pensar en conspiraciones e incluso apoyar la cooperación misma al ayudar a grupos diversos a encontrar consenso. En estos casos, el aprendizaje fluye en ambas direcciones.
Desde las hachas de mano achelenses hasta las supercomputadoras, la innovación humana siempre ha dependido de la tradición, la experiencia, la cooperación y la humanidad. Si la IA está sintonizada para encontrar experiencia y confiar en ella, en lugar de diluirla, puede convertirse en la próxima gran tecnología de la humanidad (junto con la escritura antigua, los mercados y los primeros gobiernos) en nuestra larga historia como colaboradores a través del tiempo.
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