Hace unos d\u00edas una empresa de inteligencia artificial anunci\u00f3 que hab\u00eda resuelto uno de los problemas del Milenio, esos siete enigmas matem\u00e1ticos que la comunidad cient\u00edfica llevaba d\u00e9cadas sin poder cerrar. La noticia dur\u00f3 poco tiempo limpia. Pronto surgieron acusaciones de que el sistema se hab\u00eda apoyado, sin reconocerlo, en el trabajo previo de dos matem\u00e1ticos que llevaban a\u00f1os avanzando el mismo problema por la v\u00eda dif\u00edcil: la de proponer, fallar, corregir y volver a proponer. La empresa lo neg\u00f3. La discusi\u00f3n sigue abierta. Pero lo que interesa aqu\u00ed no es qui\u00e9n tiene raz\u00f3n en el pleito de cr\u00e9ditos, sino lo que revel\u00f3 sin querer: que ya no est\u00e1 claro qu\u00e9 estamos celebrando cuando una m\u00e1quina anuncia una respuesta.<\/p>\n\n\n\n
Terence Tao, uno de los matem\u00e1ticos vivos m\u00e1s respetados, escribi\u00f3 por esos d\u00edas algo que merece quedarse m\u00e1s tiempo del que suele durar un comentario en una red social. Dijo, en esencia, que identificar un problema abierto que valga la pena est\u00e1 volvi\u00e9ndose un recurso escaso, porque basta el rumor de que alguien lo est\u00e1 trabajando para que el poder de c\u00f3mputo se lance a devorarlo antes de que ese trabajo humano termine de dar lo que ten\u00eda para dar. Y propuso algo inc\u00f3modo para la l\u00f3gica que domina este momento: que las empresas de inteligencia artificial, en vez de competir por anunciar primero la soluci\u00f3n a un problema, compitieran por anunciar primero una idea nueva. No una respuesta. Una idea.<\/p>\n\n\n\n
La diferencia no es sem\u00e1ntica. Un problema matem\u00e1tico abierto no se plantea porque a la humanidad le urja conocer ese n\u00famero o esa demostraci\u00f3n en particular. Se plantea porque, hist\u00f3ricamente, el intento de resolverlo obliga a inventar herramientas, conceptos y caminos que despu\u00e9s sirven para otra cosa, muchas veces m\u00e1s valiosa que el problema original. Cuando una m\u00e1quina entrega la respuesta como una caja cerrada, sin dejar rastro del proceso que la produjo, no solo resuelve el problema: cancela tambi\u00e9n todo lo que ese problema iba a ense\u00f1ar en el camino. El resultado llega. Lo que se pierde es invisible, y por eso nadie lo contabiliza.<\/p>\n\n\n\n
Esto no deber\u00eda sonarle ajeno a nadie que haya le\u00eddo el informe reciente de la OCDE sobre la prueba PISA. La comprensi\u00f3n lectora cae en el mundo, y cae de una manera que ya no puede explicarse s\u00f3lo por pobreza, desigualdad escolar o pandemias. Cae tambi\u00e9n, y quiz\u00e1s sobre todo, porque leer para comprender es un ejercicio estructuralmente parecido a resolver un problema matem\u00e1tico dif\u00edcil: exige tolerar la confusi\u00f3n durante un tramo, sostener varias hip\u00f3tesis a la vez, equivocarse de interpretaci\u00f3n y corregir. Es fricci\u00f3n. Y la fricci\u00f3n es exactamente lo que las herramientas actuales est\u00e1n dise\u00f1adas para eliminar. Un estudiante que no entiende un p\u00e1rrafo ya no necesita quedarse ah\u00ed, inc\u00f3modo, hasta que el sentido aparezca. Tiene una respuesta a un clic. La obtiene. Pero, igual que con Navier-Stokes, lo que se pierde en ese instante no es visible en la calificaci\u00f3n del examen. Se pierde en la capacidad que ese p\u00e1rrafo estaba destinado a construir y que nunca lleg\u00f3 a construirse.<\/p>\n\n\n\n
Aqu\u00ed conviene ser preciso sobre lo que se est\u00e1 se\u00f1alando, porque es f\u00e1cil deslizarse hacia una moraleja tecn\u00f3foba que no es el punto. No se trata de que la inteligencia artificial sea mala, ni de que resolver problemas antiguos sea un acto sospechoso. Se trata de que una civilizaci\u00f3n que mide \u00fanicamente resultados va a preferir sistem\u00e1ticamente cualquier herramienta que entregue resultados m\u00e1s r\u00e1pido, sin preguntarse jam\u00e1s qu\u00e9 parte del proceso descartado era, en realidad, el verdadero objeto de valor. La escuela lleva a\u00f1os entrenada para premiar la respuesta final por encima del razonamiento que la sostiene. La inteligencia artificial no invent\u00f3 esa jerarqu\u00eda de valores. <\/p>\n\n\n\n
Simplemente la llev\u00f3 a su consecuencia m\u00e1s eficiente.<\/p>\n\n\n\n
De ah\u00ed la imagen, inc\u00f3moda pero exacta, de la f\u00e1brica de zombis acad\u00e9micos: individuos capaces de producir el resultado esperado sin que ese resultado haya dejado, en el camino, ninguna huella cognitiva real. Personas acreditadas para demostrar que saben, cuya capacidad de sostener un razonamiento propio, sin embargo, se atrofia en la misma proporci\u00f3n en que se perfeccionan las herramientas que piensan por ellas. No hay maldad en esto, ni siquiera negligencia individual. Hay una econom\u00eda completa orientada a premiar el destino y a tratar el tr\u00e1nsito como un costo que conviene reducir a cero.<\/p>\n\n\n\n
Lo que Tao propone para las matem\u00e1ticas es, en el fondo, lo mismo que deber\u00eda exigirse a cualquier sistema educativo que todav\u00eda aspire a formar personas y no solo a certificar respuestas: dejar de medir el \u00e9xito por la velocidad con la que se llega a la soluci\u00f3n, y empezar a preguntarse qu\u00e9 idea nueva, qu\u00e9 capacidad, qu\u00e9 manera distinta de ver el problema qued\u00f3 instalada en quien lo intent\u00f3. Esa pregunta no tiene m\u00e9trica f\u00e1cil, y por eso nadie la est\u00e1 haciendo con la urgencia que merece. Mientras tanto, la comprensi\u00f3n lectora sigue cayendo, los problemas m\u00e1s dif\u00edciles de la matem\u00e1tica siguen cerr\u00e1ndose uno tras otro, y en ning\u00fan informe, en ning\u00fan anuncio, se registra lo que dejamos de aprender a cambio de dejar de tener que hacerlo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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