Si examinamos cualquier cosa en la vida, podemos resumir lo que deducimos de ella en dos modos: general y específico. El modo general son las reglas generales que se extrapolan de reglas específicas mediante observaciones repetidas. La única excepción que se me ocurre son la filosofía y las matemáticas. Estas dos ciencias fijaron unos axiomas como reglas generales y luego empezaron a extrapolar a partir de ellos. Las ciencias naturales usan estas herramientas para obtener reglas generales a partir de observaciones específicas (experimentos).
Siempre nos movemos de un modo a otro, entre reglas generales y específicas, de una manera en la que no siempre pensamos. Este es nuestro modo de pensar del Sistema 1 y el Sistema 2, formalizado por Daniel Kahneman. Las reglas generales las gobierna el Sistema 1, mientras que las específicas las gobierna el Sistema 2.
La mayoría de los problemas que observo en el mundo están relacionados con el sesgo cognitivo, que a su vez tiene que ver con intentar aplicar reglas generales en todas partes o con quedarse atascado en las específicas. Por ejemplo, las personas con sesgo racial suelen ir con su extrapolación intuitiva y general de la realidad (Sistema 1) y no con un trato específico de los individuos según sus méritos. Solo observan las reglas específicas que luego respaldan esa conclusión general (por eso también lo llamamos generalización).
Esto es muy común también en los campos científicos y de ingeniería. Ves gente atascada haciendo algo específico durante mucho tiempo. Los ingenieros de software llevamos años construyendo reglas específicas dentro de los programas. Cuando llegó el aprendizaje automático y con él los modelos de lenguaje grandes (LLM), quedaron conmocionados y no supieron cómo afrontarlo (yo fui uno de ellos). Porque estábamos atascados aplicando reglas específicas. Llevamos tanto tiempo en el Sistema 2 que olvidamos extrapolar hacia el Sistema 1, es decir, hacia las reglas generales. Los modelos de lenguaje grandes son muy buenos extrapolando todo a reglas generales, y quienes se quedaron atascados en lo específico se sintieron amenazados y quizá puedan ser reemplazados.
Según mi propia observación, todo esto se reduce a la entropía. La entropía, o el caos, es el enemigo de la vida. Siempre intentamos congelar este caos o, si podemos, reducirlo dentro de un sistema cerrado. Por eso siempre buscamos desarrollar modelos de la realidad que suelen ser generales y una extrapolación de ella. Porque lo ponen todo en un sistema cerrado. Entonces podemos asegurarnos de que el caos no entre en él. El caos puede presentarse como miedo, peligro o una violación de este modelo de la realidad.
Ahora bien, ¿son las reglas generales y específicas un binario, es decir, o es general o es específico? No, no lo son. Las reglas generales solo pueden dar cuenta de algunas de las reglas específicas, no de todas. Este modelo de la realidad es imperfecto. No podemos abarcar todo el caos del mundo. Volviendo a lo que dije antes, siempre aspiramos a desarrollar sistemas cerrados que luego controlen este caos. En nuestra búsqueda de desarrollar estos sistemas o modelos, solo podemos codificar reglas específicas a las que les falta información del entorno. Por eso, en mi opinión, estos modelos son peligrosos. Si se toman demasiado en serio, claro.
La ciencia vino a animar y empujar a la gente a ajustar continuamente sus modelos de la realidad según la observación. Aunque esta actualización del modelo siempre es imperfecta. La nueva versión de tu modelo de la realidad todavía puede pasar por alto o descartar algunas reglas específicas. Nuestra única esperanza es que, con experimentos lo bastante grandes y revisión por pares, lleguemos a una aproximación cercana de la realidad. Por eso los LLM son muy buenos en algunas tareas y en otras no. Por eso los LLM necesitan una cantidad masiva de datos para llegar a un buen punto de aproximación de la realidad.
Ahora resumamos: tenemos tres ramas principales del conocimiento: natural, social y formal. Las ciencias formales, como las matemáticas o la filosofía, se ocupan de fijar algunos axiomas a partir de la lógica misma, que fueron una extrapolación de siglos de pensar y observar la naturaleza. Los números no son algo físico y tangible, son una representación general de muchas cosas. Así que te alejas y ves la representación general de los números, y luego, cuando la aplicas a contar dinero, pasas a las reglas específicas. Las ciencias naturales observan la realidad, van primero a lo específico: observan el movimiento de un objeto y luego intentan alejarse y formalizar algunas reglas generales usando las matemáticas como herramienta. Porque las matemáticas han desarrollado las reglas generales que te permiten extrapolar a partir de las específicas en cualquier ciencia. Por último, las ciencias sociales, como las artes o los idiomas, son expresiones específicas del Sistema 1 de manera no controlada, y luego hay un intento de extrapolarlas a reglas generales, por ejemplo, la lingüística para los idiomas. La lingüística intenta observar todos los idiomas y luego extrapolar reglas generales. ¿Es preciso el modelo del lingüista? Nunca puede serlo. Porque, de nuevo, los casos específicos son demasiados. Pero lo específico es caótico.
¿Podemos decir entonces que la ciencia es un intento de control, aunque no sea intencional? ¿No es entonces la ciencia una herramienta para ganar poder e influencia sobre grandes extensiones de reglas específicas? Estas reglas específicas se manifiestan en las personas. Las personas son caóticas y nunca puedes extrapolar un modelo que represente el comportamiento de todos, ni su futuro. ¿Es esta la manera que tiene la naturaleza de protegerse de un falso dios? Digo dios no en el sentido religioso, sino en el sentido de que un dios, en términos generales, sería algo que puede conocer tanto las reglas generales como las específicas de cualquier cosa. Porque la entropía no es un obstáculo para esta entidad. Los humanos y, por extensión, los sistemas humanos nunca pueden lograr eso porque intentan controlar algo que es aleatorio. Lo mejor que pueden conseguir es una muy buena aproximación o quizá un despliegue masivo de agentes inteligentes que les permita trazar también todas las reglas específicas (mira todos los centros de datos que se están construyendo). Pero aun así, nunca puedes predecir lo que pasará en todo el caos y las reglas específicas que tenemos. Recomiendo mucho un libro de Carissa Veliz llamado Prophecy, que profundiza en esto.
En las ciencias naturales puedes ver este intento en la «teoría del todo» o en la unificación del modelo estándar de partículas. Todos son intentos de extrapolar a reglas generales. Sin embargo, enfrentan algunos desafíos. Si miras la física de los objetos grandes y la física cuántica de los pequeños, ves claramente que las reglas generales siempre fallan en puntos específicos. Incluso en las matemáticas, los axiomas siempre suponen rangos de entrada específicos o casos específicos.
He estado pensando en esto deliberadamente en mi propio proyecto, un lenguaje de programación que construí, y cuando apliqué esta distinción entre reglas generales y específicas, salieron resultados interesantes. Las reglas generales redujeron mi carga de mantener muchas reglas específicas, pero, de nuevo, tuve que dejar espacio para las reglas específicas porque siempre hay casos imprevistos y desconocidos.
El mejor diseño que me inspiró fue Atomic Design. En Atomic Design divides las cosas en átomos, moléculas y organismos. Yo me quedé solo con átomos y organismos, organizados en pares. Así, los átomos y los organismos van emparejados (los átomos componen organismos), y luego este par se usa como un átomo para otro par de átomos y organismos, y así sucesivamente. De esta manera puedes garantizar que tu sistema crezca de forma orgánica, de modo que, si miras tu sistema como una cebolla, la capa interior es un par de átomos y organismos que son generales y, a medida que sales, cada capa se vuelve más y más específica hasta que llegas a una buena aproximación del dominio que estás representando.
Con este diseño puedo representar cualquier dominio de la ciencia, excepto las artes, porque las artes son una expresión del Sistema 1, que también son las reglas generales. Así que el Sistema 1 viene de un despliegue de la intuición, que en cierto sentido es caos controlado. No puede ni debe ser predecible. Por eso la gente se resiste con tanta fuerza a la formalización de las artes. La gente reconoce que no es aleatorio. No sé qué parte evolutiva de nuestro cerebro es responsable de eso, pero creo que hay algo en nosotros que se incomoda con el arte que no es intuitivo, caótico y algo aleatorio. Quizá la naturaleza favorece esta aleatoriedad porque contribuye a nuestra supervivencia. Si la perdemos, perdemos la vida misma, perdemos quiénes somos. Por eso a la gente le duele y le molesta. Cada vez que veo un video o una imagen generados por IA, algo en mí se incomoda y ni siquiera sé decir qué.
Ahora, mi última reflexión es esta: ¿este artículo es en sí mismo general o específico? No estoy seguro. ¿Nuestra categorización en Sistema 1 y Sistema 2 también es una generalización a la que le falta algo más? Solo podemos esperar que este modelo sea una buena representación y categorización de cómo pensamos. Tenemos que mantenernos alerta y seguir actualizando nuestros modelos según nuestra observación de la realidad, manteniendo a raya nuestros sesgos. Este artículo es 100 % imperfecto y lo sé. Solo quería escribir mis pensamientos porque me ayuda a actualizar mi modelo de la realidad.