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Glosario (MT) › Debates filosóficos

MT214

Comprensión

También: entender, competencia semántica

En inglés: Understanding

Capacidad de captar el significado de un enunciado o de una situación; si los LLMs la tienen, y en qué sentido, es un debate central sobre la IA.

Pocas palabras dividen tanto al campo. En una encuesta de 2022 a investigadores de procesamiento del lenguaje natural, citada por M. Mitchell y Krakauer (2023), 480 personas se repartieron casi por mitades (51 % contra 49 %) ante la afirmación de que un modelo entrenado solo con texto podría, con datos y cómputo suficientes, comprender el lenguaje en algún sentido no trivial.

Los escépticos tienen argumentos de distinto tipo. Para Searle (1980), la manipulación formal de símbolos no produce comprensión alguna: la del programa no es parcial sino «cero» (1980, p. 419) (véase La habitación china). Para Bender y Koller (2020), comprender es recuperar la intención comunicativa detrás de una expresión, algo imposible de aprender solo de la forma (2020, p. 5187) (véanse forma vs significado y El pulpo de las profundidades). M. Mitchell (2019) habla de una «barrera del significado»: comprender una situación supone conocimiento nuclear de física y psicología intuitivas, modelos mentales para simular y predecir, abstracción y analogía, y ningún sistema de IA la posee todavía (2019, ch. 14).

Millière y Buckner (2024a) proponen evitar la disputa verbal y hablar de competencia semántica, distinguiendo, con Marconi, su aspecto inferencial (definir, parafrasear, extraer consecuencias) del referencial (conectar palabras con objetos y acciones). El primero parece al alcance de los LLMs; el segundo es más discutido (2024a, sec. 3.3). También advierten contra la «falacia de la redescripción»: que un sistema pueda describirse como «mera estadística» o «predicción del siguiente token» no prueba que no implemente una capacidad cognitiva, igual que describir un piano como martillos golpeando cuerdas no prueba que no pueda producir armonía (2024a, sec. 3).

M. Mitchell y Krakauer (2023) sugieren que el problema tal vez sea tratar la comprensión como una sola cosa: podría haber modos distintos, con fortalezas y límites propios. La pregunta de fondo es qué clase de hecho es comprender: ¿una capacidad conductual, un modelo interno con cierta estructura o algo que exige intencionalidad y conciencia?

Fuentes

  • Bender, E. M., & Koller, A. (2020). Climbing towards NLU: On meaning, form, and understanding in the age of data. In D. Jurafsky, J. Chai, N. Schluter, & J. Tetreault (Eds.), Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 5185–5198). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2020.acl-main.463 §
  • Millière, R., & Buckner, C. (2024a). A philosophical introduction to language models—Part I: Continuity with classic debates (arXiv:2401.03910). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.03910 §
  • Mitchell, M. (2019). Artificial intelligence: A guide for thinking humans. Pelican Books. §
  • Mitchell, M., & Krakauer, D. C. (2023). The debate over understanding in AI’s large language models. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(13), Article e2215907120. https://doi.org/10.1073/pnas.2215907120 §
  • Searle, J. R. (1980). Minds, brains, and programs. Behavioral and Brain Sciences, 3(3), 417–424. https://doi.org/10.1017/S0140525X00005756 §