Las computadoras, ves, son bastante parecidas a los cerebros biológicos, solo que menos neuróticas y mucho mejores en matemáticas. Pero las similitudes son sorprendentes, especialmente cuando hablas de programación. Toma por ejemplo el concepto de la creación de objetos en la programación de software. No está tan lejos de la manera en que un cerebro divide la información en pequeños paquetes manejables de “cosidad”, para que no tengamos que pasar todo el día recordando para qué sirven las sillas.

Ahora bien, los cerebros tienen dos mitades, el hemisferio izquierdo y el derecho, que, aunque comparten el mismo cráneo, no siempre están en la misma sintonía. Son un poco como una CPU de computadora con un coprocesador: uno hace la mayor parte del trabajo, mientras el otro trata de seguir el ritmo y finge que sabe lo que está pasando. Pero, a veces, no es así.

En un experimento bastante famoso, se le mostraron diferentes instrucciones a un paciente con cerebro dividido, cuyas mitades cerebrales, por razones que omitiremos para evitar incomodidades, fueron separadas quirúrgicamente. Al hemisferio derecho se le pidió que se levantara, y –como buen medio cerebro obediente– lo hizo. Pero aquí viene el truco: cuando se le preguntó al hemisferio izquierdo, que es el encargado de hablar, por qué el paciente se había levantado, no tenía ni idea. En lugar de admitir esta falta de conocimiento, hizo lo que cualquier hemisferio seguro de sí mismo haría: inventó una historia. “Oh, solo quería estirarme un poco”, podría haber dicho. Tonterías, por supuesto, pero tonterías expresadas con confianza, que son las mejores tonterías.

Todo este asunto del cerebro dividido empieza a sonar un poco como la arquitectura moderna de computadoras, si lo miras lo suficientemente torcido. Piensa en contenedores que permiten a los programas vivir en sus propias pequeñas burbujas, al igual que nuestros hemisferios cerebrales, flotando alegremente sin preocuparse demasiado por lo que los otros contenedores están haciendo. Es todo muy eficiente, y uno empieza a preguntarse si la conciencia misma tal vez funciona de la misma manera: pequeños microservicios independientes que contribuyen a la ilusión de un único yo cohesivo.

Ahora, algunas personas están construyendo IA de manera similar, conectando estos pequeños cerebros modulares, cada uno diseñado para hacer una cosa realmente bien. Es un poco como crear un equipo de filósofos extremadamente enfocados, cada uno con su propia especialidad, solo que en lugar de meditar sobre los grandes misterios de la vida, son realmente buenos para adivinar cuál será la próxima palabra en una frase o cómo caerá una canica a través de un tablero lleno de clavijas aleatorias. Todo es muy impresionante, pero te hace pensar: si una de estas IA se levantara de repente, ¿sabría siquiera por qué? Y, quizás más importante: ¿qué demonios diría si le preguntaras?

Ah, pero si piensas que los pacientes con cerebro dividido y los modelos de conciencia en contenedores son confusos, solo espera hasta que incluyas el TDAH en la ecuación.

El TDAH, o Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad en adultos, es como un gran modelo de lenguaje, suponiendo que dicho modelo esté siendo operado por ardillas bajo los efectos de la cafeína. Las similitudes son, como siempre, alarmantemente claras, especialmente cuando te adentras en el encantador caos de la atención, o más bien, de la falta de ella.

Tomemos “Interferencia” como ejemplo. La interferencia es básicamente la versión del peor becario de oficina que el cerebro haya contratado jamás. Intentas concentrarte, de verdad, pero el becario sigue interrumpiendo con preguntas como: “¿Conoces esta canción pegajosa?” o “¿Alguna vez te has preguntado si los pingüinos tienen rodillas?” Para alguien con TDAH, filtrar distracciones es como intentar sacar un grano de arroz de un cuenco mientras hay un terremoto. ¿Y para los grandes modelos de lenguaje? Bueno, es un poco como darle una frase perfectamente coherente y ver cómo de repente se desvía hacia la fascinante historia de las fibras de alfombra.

Luego tenemos el infame “límite de tokens”. En los humanos, esto podría llamarse el punto en el que tu memoria de trabajo se rinde educadamente, dejándote en medio de una frase preguntándote de qué demonios estabas hablando. Para una IA, es el momento en que se da cuenta de que le han pedido que resuma Guerra y Paz, pero solo tiene espacio para 500 palabras, por lo que Tolstói va a ser muy, muy abreviado.

Y luego está el “cambio de contexto”. Si el cerebro fuera un navegador web, el TDAH sería esa persona con 47 pestañas abiertas, tres de ellas reproduciendo videos, y nadie sabe de dónde viene la música. Cambiar rápidamente entre tareas o pensamientos es una característica central de la experiencia del TDAH, y al igual que un modelo de IA que es interrumpido en medio de un proceso para manejar nuevas entradas, te deja en un estado perpetuo de “¿Qué estaba haciendo?”, una pequeña crisis existencial en ráfagas cortas.

La “asignación de atención”, o Attention Allocation, se vuelve muy interesante. El cerebro con TDAH es como una urraca con una cuenta de Pinterest, constantemente distraído por cosas brillantes, nuevas o completamente irrelevantes. Mientras tanto, cosas importantes como, digamos, terminar tus impuestos, se desvanecen en el ruido de fondo. Los modelos de IA no son muy diferentes. Pueden enfocarse en partes oscuras o irrelevantes de un conjunto de datos con el tipo de entusiasmo que la mayoría de la gente reserva para los videos de gatos.

Por supuesto, también está el “ajuste de hiperparámetros”, que suena terriblemente técnico, pero en realidad es solo la forma elegante en la que el cerebro dice: “Cada uno necesita una estrategia personalizada para funcionar de manera óptima”. Para una IA, esto significa ajustar parámetros como la tasa de aprendizaje, lo cual, seamos honestos, es solo una forma elaborada de descubrir cuánta cafeína necesita para sobrevivir al día. Para las personas con TDAH, significa descubrir que la única forma de terminar una tarea es establecer tres temporizadores, escuchar cantos de ballenas y, de vez en cuando, bailar en el sitio.

Ahora llegamos al siempre atractivo “aprendizaje por refuerzo” y la “sensibilidad a las recompensas”. Aquí está la cosa: los cerebros con TDAH tienen cierta predilección por las recompensas inmediatas. ¿Objetivos a largo plazo? Eso es algo que el “yo del futuro” puede resolver. En este momento, ese golpe de dopamina por comprar otra planta está llamando tu nombre. Los modelos de IA responden al refuerzo de manera similar: dales la recompensa adecuada y se comportarán como animales de circo bien entrenados. Pero si esa recompensa está demasiado lejos en el futuro, ni la IA ni el cerebro con TDAH ven el sentido en todo ese arduo trabajo.

Y luego, por supuesto, está el “ruido”. La experiencia del TDAH es similar a vivir dentro de una máquina de pinball, donde cada luz parpadeante y cada sonido de campana lanza tus pensamientos en diferentes direcciones. Este caos interno y externo es notablemente similar al “ruido” que dificulta la capacidad de procesamiento en un sistema de IA, haciendo difícil concentrarse en la tarea real. Imagina intentar escribir un ensayo mientras estás en medio de un concierto de rock; solo que el concierto está sucediendo dentro de tu cabeza.

En cuanto a lo que podría considerarse una “saludable” forma de procesamiento cognitivo, bueno, es un poco como preguntar: “¿Cuál es la mejor manera de organizar un cajón de calcetines?” Depende de los calcetines, ¿verdad? Algunos cerebros están maravillosamente equilibrados, con solo un toque de interferencia, una pizca de ruido y una buena dosis de asignación de atención. Otros, bueno, se parecen más al resultado de una explosión de calcetines.

En un cerebro “óptimo” hipotético, la interferencia sería mínima, el cambio de contexto estaría limitado a un respetable 10%, y la asignación de atención sería lo primordial. Pero seamos realistas: los cerebros, al igual que los grandes modelos de lenguaje, rara vez son óptimos. La mayoría del tiempo, están haciendo lo mejor que pueden para mantenerse al día con la absurda realidad mientras esquivan distracciones como una IA sobrecargada de cafeína tratando de responder a 12 preguntas no relacionadas al mismo tiempo. Y, francamente, eso es probablemente lo mejor que se puede esperar.

Pero si alguno de estos sistemas de IA alguna vez se levantara, ¿sabría siquiera por qué? Bueno, al igual que alguien con TDAH que se encuentra inexplicablemente en la cocina a las 3 a.m. sin saber por qué está allí, la respuesta es: probablemente no. Y si le preguntas qué está haciendo, espera nada menos que una respuesta entregada con absoluta confianza, aunque completamente absurda, porque al final, tanto el cerebro con TDAH como el modelo de IA son maestros en convencerse a sí mismos de que saben exactamente lo que está pasando, incluso cuando no tienen ni la menor idea.