El 2 de septiembre de 1955, cuatro investigadores presentaron formalmente una propuesta de pocas páginas para reunirse el verano siguiente en el Dartmouth College. La firmaban John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, y el texto, fechado unos días antes, el 31 de agosto, contenía una expresión que casi nadie había usado así: «inteligencia artificial». No describían una tecnología, porque apenas existía. Estaban bautizando un deseo. Y los nombres, conviene recordarlo, no son nunca inocentes.
Un nombre para huir de otro
La historia guarda un detalle revelador. McCarthy eligió «inteligencia artificial» en parte para huir de otra etiqueta, la cibernética, y de la sombra de su gran figura, Norbert Wiener. Quería un término nuevo, sin dueños y sin disputas previas. Buscaba neutralidad, pero la palabra que escogió era cualquier cosa menos neutral. Al decir «inteligencia», plantó una metáfora en el corazón de la disciplina, y esa metáfora venía con una pregunta incómoda de regalo, la que Alan Turing ya había formulado en 1950: ¿pueden pensar las máquinas?
La promesa que el nombre no podía pagar
El problema de llamar «inteligencia» a un programa es que la palabra promete una mente, y una mente es una deuda enorme. La propia propuesta de Dartmouth rezumaba un optimismo que hoy resulta entrañable: bastaría reunir a un grupo selecto durante un verano para lograr avances significativos. No fue así, ni de lejos. A los años de promesas desmesuradas siguieron los «inviernos de la IA», ciclos de entusiasmo y desplome de la financiación que el demoledor informe Lighthill de 1973 ayudó a desencadenar. El patrón se ha repetido cada década, y no es casual: cuando prometes una mente, cualquier resultado real sabe a poco.
Esa decepción tiene hasta un nombre técnico, el «efecto IA»: en cuanto un problema se resuelve, dejamos de considerarlo inteligencia y movemos la portería un poco más allá. El informático Larry Tesler lo resumió con sorna, «inteligencia artificial es todo lo que aún no se ha hecho». Ya en 1976, Drew McDermott advertía en un ensayo célebre, «La inteligencia artificial se encuentra con la estupidez natural», contra lo que llamó los «mnemónicos ilusorios»: bautizar una rutina con la palabra COMPRENDER no hace que el programa comprenda, pero engaña a quien la escribe y a quien la escucha.
La pregunta equivocada
Quizá el error de fondo sea seguir atrapados en la pregunta de Turing. Él mismo intentó disolverla sustituyéndola por un juego de imitación, un criterio práctico en lugar de una cuestión metafísica. Décadas después, Edsger Dijkstra lo dijo sin anestesia: preguntarse si las máquinas piensan es tan relevante como preguntarse si los submarinos nadan. El filósofo Hubert Dreyfus llevó ese escepticismo más lejos, al recordar todo lo que el cuerpo y el contexto aportan a la cognición humana y que ningún sistema de reglas captura. Aquí nuestro propio trabajo enlaza con esa intuición: como ya hemos explicado, la IA generativa no piensa ni entiende, predice. El nombre insinúa una cosa y la máquina hace otra.
La otra cara
Sería fácil, y un poco tramposo, concluir que el nombre fue solo un error de marketing, porque también funcionó. La ambición que encierra la palabra «inteligencia» atrajo a las mentes más brillantes y al dinero necesario, y fijó un norte hacia el que avanzar. Un nombre humilde, como el «procesamiento complejo de información» que preferían otros pioneros, quizá habría dado una disciplina más modesta y más lenta. La desmesura del nombre fue, en parte, fértil. No es casual que un crítico tan lúcido como Stuart Russell no proponga cambiar la palabra, sino el objetivo que hay detrás: el problema no es llamarla inteligencia, sino diseñarla para perseguir metas fijas que nunca capturan del todo lo que de verdad queremos. Y el propio McCarthy fue honesto hasta el final: definió la inteligencia como «la parte computacional de la capacidad de alcanzar objetivos en el mundo» y admitió que no existe una definición consensuada. Todavía no.
Setenta años después seguimos discutiendo si lo que hacen estas máquinas es «de verdad» inteligencia, y esa discusión interminable es la larga sombra de una palabra elegida un septiembre para esquivar a un colega. Hoy la disciplina ha vuelto a llenarse de promesas, de agentes que deciden y ejecutan y de sistemas que, según algunos, lo cambiarán todo, y conviene recordar cuántas veces hemos estado aquí. Como ya exploramos al hablar de las ilusiones que construimos sobre la red, el relato suele ir muy por delante de la realidad. La línea más influyente de aquella propuesta de Dartmouth no fue ninguna de sus afirmaciones técnicas. Fue su título. Cuando le pones a algo el nombre de «inteligencia», prometes una mente, y esa promesa es una deuda que hereda cada generación.
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