Breve historia de la inteligencia: las cinco grandes innovaciones en la inteligencia

Cada avance surge de una nueva reestructuración cerebral,

y otorga a los animales un conjunto de nuevas propiedades inteligentes.

A continuación, los hechos clave sobre cómo evolucionan los diferentes niveles de inteligencia:

Primera ruptura: cambio de orientación (búsqueda de beneficios y evitación de daños)

Nivel biológico: las primeras criaturas bilateralmente simétricas hace 5.5 millones de años (como ancestros similares a nematodos).

Base anatómica: aparición del primer cerebro (unos cientos de neuronas) y estructura corporal bilateralmente simétrica.

Características inteligentes:

Valencia: dividir el mundo en “bueno” y “malo”,

generando decisiones primitivas de acercamiento o evitación.

Navegación básica: capacidad para orientarse según la concentración de señales químicas,

evitar peligros (alta temperatura,

luz intensa) y nadar hacia la comida.

Emociones primitivas: evolución de funciones tempranas de dopamina y serotonina,

que representan señales de “buenas noticias próximas” y “buenas noticias en curso”.

Segunda ruptura: aprendizaje por refuerzo

Nivel biológico: los primeros vertebrados hace unos 500 millones de años (como peces primitivos similares a lampreas).

Base anatómica: formación de las seis estructuras básicas del cerebro moderno (ganglios basales,

tálamo,

hipotálamo,

mesencéfalo,

cerebelo,

corteza primitiva).

Características inteligentes:

Aprendizaje por prueba y error: evolución de los ganglios basales,

que utilizan dopamina como señal de “aprendizaje por diferencia temporal”,

permitiendo a los animales aprender secuencias complejas de movimientos mediante ensayo y error,

y no solo por reflejo.

Curiosidad: la sorpresa en sí misma se convierte en una señal de refuerzo,

impulsando a los animales a explorar nuevos entornos.

Reconocimiento de patrones: aparición de la corteza primitiva,

que permite al cerebro identificar patrones específicos de olor o visión,

dejando de depender únicamente de estímulos aislados.

Tercera ruptura: simulación y planificación

Nivel biológico: mamíferos tempranos (como pequeños mamíferos cavernícolas en la era de los dinosaurios).

Base anatómica: aparición de la neocorteza.

Características inteligentes:

Simulación interna: la neocorteza dota a los animales de la capacidad de realizar “simulaciones internas” antes de actuar,

es decir, previsualizar diferentes posibilidades en la mente.

Pensamiento lento: transición de comportamientos reactivos a la planificación,

capacidad para ponderar diferentes resultados imaginados y tomar decisiones,

lo que corresponde al pensamiento “Sistema 2” en psicología.

Cuarta ruptura: teoría de la mente (mentalización)

Nivel biológico: primates.

Características inteligentes:

Simulación social: capacidad para simular las intenciones,

pensamientos y emociones de otros (es decir, la teoría de la mente),

permitiendo interacciones sociales complejas y “manipulación política”.

Aprendizaje por imitación: capacidad para entender las intenciones detrás de las acciones de otros,

y aprender habilidades rápidamente mediante la imitación,

sin necesidad de ensayo y error en cada ocasión.

Quinta ruptura: lenguaje y pensamiento abstracto

Nivel biológico: humanos.

Características inteligentes:

Sistema de símbolos: el lenguaje no solo es una herramienta de comunicación,

sino un sistema simbólico social,

que permite a los humanos transmitir directamente ideas o modelos complejos.

Transmisión cultural: el lenguaje hace que el conocimiento deje de limitarse a la experiencia individual,

permitiendo que la evolución del pensamiento se aparte del ritmo lento de la evolución biológica,

y dando origen a la civilización humana.

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Voces críticas y limitaciones potenciales

Aunque “Breve historia de la inteligencia” ha sido elogiada por académicos como Daniel Kahneman por su perspectiva amplia y su capacidad de integración interdisciplinaria,

desde la biología evolutiva,

la neurociencia y la inteligencia artificial (IA),

el libro también enfrenta algunas críticas y limitaciones potenciales:

1. Cuestionamiento a la simplificación del marco de las “cinco rupturas”

Los críticos argumentan que,

Bennett simplifica la compleja historia evolutiva de 600 millones de años en “cinco saltos”, lo cual facilita su difusión,

pero tiene un fuerte tinte de **teleología**.

La evolución no es una escalera: en la comunidad de biología evolutiva se considera que,

la evolución no es una escalera que sube hacia la “inteligencia humana” como destino final,

sino un árbol que se ramifica en todas direcciones.

Simplificación excesiva: el libro vincula funciones cerebrales complejas con etapas evolutivas específicas (por ejemplo, igualando completamente la corteza neocorteza con simulación y planificación),

lo cual puede ser demasiado simplista desde la neurociencia.

En realidad,

existen interacciones altamente complejas entre áreas cerebrales antiguas (como los ganglios basales) y áreas nuevas (la corteza neocorteza),

que no son simplemente “módulos añadidos”.

2. Debate sobre la “imitación evolutiva” en IA

Bennett insinúa en el libro que,

para lograr una verdadera inteligencia artificial general (AGI),

el desarrollo de la IA debería repetir las cinco etapas de la evolución biológica (embodiment,

aprendizaje por refuerzo,

simulación, etc.).

Problemas de eficiencia computacional: los críticos señalan que,

la IA no necesariamente debe imitar el camino biológico para superar a los humanos.

Al igual que los aviones no necesitan batir las alas para volar más alto que los pájaros,

las arquitecturas basadas en grandes datos como Transformer (por ejemplo, GPT-4) ya muestran capacidades de razonamiento y lenguaje muy avanzadas sin haber pasado por las “cinco rupturas evolutivas”.

Ignorar ventajas no biológicas: algunos opinan que,

sobre enfatizar el “origen biológico” puede hacer que se ignore las ventajas específicas de la vida basada en silicio (como un poder de cálculo ultraalto,

memoria infinita y compartición instantánea de conocimientos),

limitando la imaginación sobre el potencial de la IA.

3. Limitaciones de considerar el lenguaje como última línea de defensa

El libro presenta el lenguaje y el pensamiento abstracto como la cúspide y la última ruptura de la inteligencia humana.

Impacto de los LLM: con la aparición de los grandes modelos de lenguaje (LLM),

se ha descubierto que la capacidad lingüística puede “emergir” a partir del análisis estadístico de enormes cantidades de texto,

sin necesidad de que los humanos tengan simulaciones sociales complejas ni teoría de la mente.

Esto desafía el argumento del libro de que “el lenguaje debe basarse en la socialización y la simulación mental”.

4. Sacrificio de profundidad interdisciplinaria

Dado que el libro abarca paleontología,

neuroanatomía,

psicología y ciencias de la computación,

algunos expertos en áreas específicas consideran que carece de rigor en ciertos detalles:

Detalles anatómicos: algunos neurobiólogos señalan que,

las descripciones de ciertas funciones cerebrales en el libro tienden más a una “localización funcional”,

y pasan por alto la cada vez más importante visión de “red distribuida” en la neurociencia moderna.

Resumen de la historia de la IA: para mantener la línea evolutiva,

el libro discute menos las partes de la historia de la IA que no encajan en esa lógica (como la lógica simbólica).

5. Preocupaciones sobre el antropocentrismo

Aunque Bennett enfatiza la evolución de la inteligencia,

la narrativa del libro sigue siendo “de los seres vivos simples a los humanos complejos”,

lo cual ha sido criticado por algunos filósofos ecológicos como **antropocentrismo**.

Esta perspectiva puede llevar a los lectores a pensar que la inteligencia de otros seres (como pulpos o cuervos) es solo un “producto intermedio” en el camino hacia la inteligencia humana,

y pasar por alto que en sus propias rutas evolutivas también han alcanzado niveles de especialización extrema.

Resumen: “Breve historia de la inteligencia” es considerado una excelente obra de **“gran historia”**,

muy exitosa en divulgación y en inspiración interdisciplinaria.

Pero para los investigadores que buscan una precisión extrema,

es más una “hipótesis con visión” llena de ideas que una conclusión científica definitiva.

Su mayor valor radica en recordar a los desarrolladores de IA que la inteligencia no es solo cálculo,

sino una acumulación a largo plazo de la vida para resolver problemas de supervivencia en entornos complejos.

**$RTX **$ZKP **$STABLE **