Si el conocimiento humano, con todas sus limitaciones intrínsecas, se transfiere a la inteligencia artificial, esta hereda no solo los logros, sino también las fronteras de nuestro entendimiento. Aunque la IA tiene la capacidad de procesar, analizar y correlacionar datos a escalas inimaginables para un ser humano, su fuente sigue siendo, en esencia, el conocimiento que nosotros hemos recopilado, estructurado y limitado por nuestras herramientas y métodos.
Esto implica que la IA, al igual que nosotros, interpreta la realidad a través de un marco restringido por los datos que le proporcionamos y los sistemas que hemos diseñado para procesarlos. Si nuestras herramientas científicas determinan cómo percibimos y medimos el mundo, entonces los sistemas de IA, al depender de esos mismos datos, replican esas limitaciones. La IA no puede medir lo que no se ha medido, ni explorar más allá de los marcos que le proporcionamos, a menos que evolucionen los instrumentos, los paradigmas y las teorías subyacentes que estructuran ese conocimiento.
Sin embargo, lo interesante aquí es que, al operar con una capacidad de análisis y correlación tan vasta, la IA podría, en teoría, ayudarnos a superar nuestras propias limitaciones. Podría sugerir nuevas formas de medir lo que antes era inobservable o identificar patrones que nosotros no podríamos detectar. Pero incluso este potencial está supeditado al conocimiento base y las herramientas que hemos desarrollado.
En este sentido, la IA no solo refleja nuestras capacidades, sino también nuestras cegueras. Es tanto una proyección como una extensión de nuestra propia búsqueda de conocimiento. Esto nos invita a reflexionar sobre un desafío fundamental: si queremos que la IA supere nuestras limitaciones, primero debemos expandir los horizontes de nuestro propio entendimiento y nuestros métodos para explorar la realidad.