En Vision, David Marr propuso que un dispositivo que procesa información solo se entiende del todo cuando se lo describe en tres niveles (Marr, 1982, p. 25): el computacional (¿cuál es el objetivo del cómputo, por qué es apropiado, cuál es la lógica de la estrategia?), el algorítmico o representacional (¿qué representa la entrada y la salida, y qué algoritmo transforma una en otra?) y el de implementación (¿cómo se realiza físicamente?). Los niveles están acoplados, pero laxamente: un mismo cómputo admite muchos algoritmos, y un mismo algoritmo, muchos soportes (ver realizabilidad múltiple). Su ejemplo es una caja registradora: la teoría computacional explica por qué suma y no multiplica (1982, p. 22). Y su analogía más citada: querer entender la percepción estudiando solo neuronas es como querer entender el vuelo de las aves estudiando solo plumas (1982, p. 27).
Ku et al. (2026) proponen aplicar el esquema a los LLM. En el nivel computacional se parte de lo que sí conocemos, el objetivo de entrenamiento: la predicción del siguiente token. De ahí se predice que rendirá mejor cuando la respuesta correcta sea probable; GPT-4 cuenta bien las letras de una lista cuando la respuesta es 30 (97 % de aciertos) y mal cuando es 29 (17 %) (2026, p. 3). En el algorítmico, métodos de la psicología experimental, como el análisis de errores sistemáticos; en el de implementación, circuitos, activation patching y autoencoders dispersos, análogos de la neurociencia (2026, p. 3).
Hay una tensión instructiva. Para Millière y Buckner (2024b), la interpretabilidad mecanicista apunta, como la neurociencia de sistemas, al nivel algorítmico (2024b, sec. 2.5); Ku y colegas ubican esas herramientas en el de implementación, y admiten que las redes neuronales difuminan esa frontera (2026, p. 12). En una red, ¿dónde termina el algoritmo y empieza el hardware?
Los niveles ordenan también debates filosóficos. La disputa entre GOFAI y conexionismo es, en parte, sobre el nivel en que se explica la cognición, y la «falacia de la redescripción» consiste en creer que una descripción en el nivel de implementación («solo multiplica matrices») excluye capacidades en el computacional (Millière y Buckner, 2024a, sec. 3). Dennett (1987) ofrece otra jerarquía, la de las posturas física, de diseño e intencional (1987, pp. 16–17).