ELIZA es un programa de conversación escrito por Joseph Weizenbaum en el MIT y publicado en 1966: el primer chatbot célebre, aunque, según argumenta Shrager (2024), no fue concebido como producto sino como plataforma para estudiar la comunicación entre personas y máquinas. Corría en el sistema de tiempo compartido del Project MAC, estaba escrito en MAD-SLIP para una IBM 7094 y debía su nombre a la Eliza de Pygmalion: como ella, podía ir puliendo su lenguaje de la mano de un maestro (Weizenbaum, 1966, p. 36).
Cómo funciona
En ELIZA nada aprende ni razona. El programa recorre la frase buscando palabras clave, cada una con un rango de precedencia; si encuentra una, aplica una regla de descomposición asociada y luego una de reensamblado; si no, emite un comentario sin contenido o recupera una transformación anterior (Weizenbaum, 1966, p. 37). Weizenbaum lo explica con un extranjero que sabe poco inglés: oye «I am very unhappy these days», entiende solo «I am» y, para parecer interesado, responde «How long have you been very unhappy these days?». Aplicó una plantilla y un «reassembly kit» [kit de reensamblado], sin importar qué significaba el resto (1966, p. 37).
En notación formal, la plantilla (0 YOU 0 ME), donde 0 es cualquier secuencia, descompone «It seems that you hate me» en cuatro partes, y la regla (WHAT MAKES YOU THINK I 3 YOU) reinserta la tercera (1966, pp. 37–38). Son reglas de producción sobre cadenas, en la tradición de la IA simbólica. Un guiño para lingüistas: una nota aclara que «transformación» se usa en sentido genérico, no en el de Harris y Chomsky (1966, p. 37).
Lo decisivo es que el guion es datos, no programa: cambiando el guion cambia el personaje, e incluso el idioma. Ya había guiones en galés y en alemán (1966, p. 37), y el más grande tenía unas 50 palabras clave (1966, p. 38).
DOCTOR, el terapeuta rogeriano
El guion célebre, DOCTOR, imita a un psicoterapeuta rogeriano. No fue un capricho: la entrevista psiquiátrica es uno de los pocos diálogos en que un participante puede adoptar «the pose of knowing almost nothing of the real world» [la pose de no saber casi nada del mundo real] (1966, p. 42). Si alguien cuenta que fue a pasear en bote y el terapeuta responde «Tell me about boats», nadie concluye que ignora qué es un bote: supone que tiene un propósito. Ese supuesto lo aporta quien habla, y es él quien viste de plausibilidad las respuestas del programa. A algunos sujetos fue muy difícil convencerlos de que ELIZA no era humana, lo que Weizenbaum llama una forma llamativa del test de Turing (1966, p. 42) (ver El juego de la imitación).
Límites
Weizenbaum fue su crítico más lúcido. ELIZA descarta casi todo lo que se le dice, salvo lo que guarda su pequeña MEMORY, y uno de sus objetivos principales había sido ocultar su falta de comprensión (1966, p. 43). La conclusión del artículo suena contemporánea: ELIZA muestra lo fácil que es crear y sostener la ilusión de comprensión y, con ella, de un juicio digno de crédito; «A certain danger lurks there» (1966, pp. 42–43). Años después, en Computer Power and Human Reason (Weizenbaum, 1976), se volvió un crítico de delegar el juicio en las computadoras.
ELIZA y los chatbots actuales
Un asistente basado en un LLM no tiene guion escrito: sus continuaciones se aprenden de un corpus enorme. Pero conserva algo del diseño de ELIZA. Shanahan (2024) recuerda que un LLM desnudo no es un agente conversacional: hay que insertarlo en un sistema que administre los turnos y guiarlo con un prompt de diálogo (2024, p. 72). Cambió cuánto trabajo hace el modelo; no cambió cuánto trabajo hace el usuario.