Por qué la IA temprana fue diseñada para ser aleatoria — y por qué dejamos de gustarla

Qué podrías hacer con esto

• Un investigador podría estudiar cómo funciona el pensamiento creativo "desordenado" examinando por qué una red neuronal produce respuestas inesperadas ¹.
• Una empresa como OpenAI podría reducir la aleatoriedad de un chatbot para que dé respuestas seguras y previsibles en lugar de extrañas ¹.
• Un psicólogo podría usar una red neuronal para observar los tipos de errores productivos que ocurren dentro de un modelo del cerebro ¹.

Una escapatoria basada en las matemáticas frente al orden

En los años cincuenta, un grupo de ingenieros y artistas debatía una pregunta sencilla: ¿pueden las máquinas ser creativas? Algunos, como John Pierce, un ingeniero eléctrico de Bell Labs, creían que la respuesta era sí — pero solo si permitías que las máquinas cometieran errores ¹.

Pierce argumentaba que las matemáticas deberían usarse para eliminar el orden del arte, no para reforzarlo. Al añadir ráfagas calculadas de aleatoriedad, una computadora podía romper con los patrones previsibles y producir algo inesperado — lo que él consideraba la chispa de la creatividad ¹.

Esta idea no era solo filosofía. Los investigadores comenzaron a construir las primeras redes neuronales — programas de computadora vagamente inspirados en cómo funciona el cerebro humano — que incluían deliberadamente aleatoriedad. Los psicólogos, en particular, se emocionaron porque estos modelos podrían permitirles estudiar los procesos "desordenados" dentro de la mente humana ¹.

Las respuestas extrañas eran el punto

Cuando pensamos en la IA hoy, generalmente imaginamos sistemas como ChatGPT que dan respuestas útiles y correctas. Pero los pioneros valoraban estos sistemas por exactamente la razón opuesta ¹.

Ya tenían máquinas que podían dar respuestas razonables y esperadas. Lo que les emocionaba de las redes neuronales era su capacidad para producir resultados extraños, sorprendentes e incluso bizarros — el tipo de salida que proviene de un pensamiento creativo, parecido a soñar ¹.

Estos sistemas vivían mayormente en laboratorios universitarios, por lo que una respuesta incorrecta o extraña no tenía consecuencias en el mundo real ¹. Eso cambió cuando la IA pasó de los laboratorios de investigación a los productos que la gente usa realmente todos los días.

El lijado de la rareza

Hoy en día, compañías como OpenAI y Anthropic reducen deliberadamente la aleatoriedad en sus sistemas. Los riesgos legales y financieros significan que un chatbot que ocasionalmente inventa hechos o da respuestas inesperadas es un pasivo ¹.

Lindquist llama a esto un "lijado" de la rareza: la imprevisibilidad creativa sigue estando ahí en el núcleo, pero ahora está mayormente suprimida ¹. Por eso la IA moderna a veces aún alucina: la aleatoriedad nunca se eliminó por completo, solo se controló.

La investigación aparece en la revista Past and Present, y Lindquist argumenta que siempre habrá una compensación entre creatividad y previsibilidad en las máquinas diseñadas para imitar el pensamiento humano ¹.

Los datos clave

• Los investigadores de IA temprana en los años 1950 añadieron intencionalmente aleatoriedad para imitar la creatividad humana
• El ingeniero de Bell Labs John Pierce argumentó que las matemáticas deberían eliminar el orden, no añadirlo, para permitir la producción creativa
• Las compañías modernas de IA suprimen esta aleatoriedad debido a riesgos legales y financieros
• La investigación fue publicada en la revista Past and Present por Benjamin Lindquist del MIT

Fuentes

1. Q&A: How AI came to model the “messy” human mind