Clavá una vara recta en el suelo, a pleno sol, y mirá su sombra. Con ese dispositivo mínimo —el gnomon, uno de los instrumentos astronómicos más antiguos que conocemos— la humanidad averiguó algunas de las cosas más grandes que llegó a saber. Con un gnomon se pudo saber la hora, se fijaron solsticios y equinoccios, y con ellos el largo del año, base de todo calendario; se halló el meridiano —el norte preciso— sin brújula; se midió la latitud y la oblicuidad de la eclíptica, esa inclinación del eje terrestre de unos veintitrés grados y medio que origina las estaciones. Según la tradición, Anaximandro de Mileto trajo el gnomon de Babilonia a Grecia y ayudó a poner orden geométrico en el cielo.
Y, sobre todo, hacia el año 240 a.C., Eratóstenes hizo con dos sombras algo que todavía deja perplejo: midió la circunferencia de la Tierra. Sabía que en Siene —la actual Asuán—, al mediodía del solsticio de verano, una vara no proyectaba sombra alguna: el Sol caía a plomo e iluminaba el fondo de los pozos. En Alejandría, en ese mismo instante, su gnomon sí daba sombra, y el ángulo era de algo más de siete grados, aproximadamente la cincuentava parte de un círculo. La distancia entre ambas ciudades era conocida: unos 5.000 estadios. Si entre las dos cabía un cincuentavo de la vuelta completa, la vuelta entera medía cincuenta veces esa distancia: unos 250.000 estadios, una cifra extraordinariamente cercana a la circunferencia real del planeta. Un hombre, dos palos, una distancia conocida y una proporción bastaron para medir la circunferencia del mundo.
Esa proeza, que parece aislada, ilumina algo general. El filósofo Pierre Lévy llamó tecnologías intelectuales a las cosas con las que pensamos. En su libro de 1990 sostiene que la inteligencia no está encerrada en el cráneo, sino distribuida entre el cerebro, el cuerpo y los artefactos que inventamos para conocer mejor. El gnomon es un ejemplo perfecto; la escritura, el mayor de todos. Antes de ella, una cultura solo conservaba lo que la memoria viva lograra retener; la escritura permitió acumular el saber por fuera de los cuerpos, revisarlo y criticarlo, e hizo posibles la lista, el archivo, la ciencia que se corrige a lo largo de los siglos. No fue solo un modo de anotar pensamientos ya hechos: fue una máquina que permitió a los humanos generar pensamiento nuevo.
Sin la escritura y el número, la sombra de Eratóstenes habría sido apenas una sombra. Hizo falta anotar ángulos, comparar distancias, razonar proporciones. El gnomon producía una marca; el número la hacía calculable; la escritura la volvía transmisible; la geometría permitía leer en ella una forma invisible. La Tierra —y su circunferencia— no estaba en la vara, ni en la sombra, ni en la cuenta por separado. Estaba en la articulación entre todas esas cosas y una inteligencia capaz de leer una relación.
Las ciencias cognitivas llegaron, por otro camino, a una idea parecida: la mente extendida. Los procesos mentales no son secreciones del cerebro; se desarrollan en los objetos del entorno cuando estos cumplen, de forma estable, una función cognitiva. La agenda del teléfono donde guardamos los números que antes memorizábamos no es un apoyo externo a una memoria intacta, es parte del sistema con el que recordamos. Así como el gnomon era parte del sistema con el que se hacía astronomía. Pensar con cosas no es una metáfora poética, sino una descripción casi literal de cómo funciona la cognición humana.
Y conviene agregar una palabra que aguza la mirada: dispositivo —Giorgio Agamben llama así a todo aquello que tiene la capacidad de capturar, orientar, modelar, interceptar y controlar los gestos, las conductas y los discursos de los seres vivos—. Las tecnologías intelectuales nunca son neutras. Nos orientan a ciertos gestos y no a otros, vuelven fáciles unas operaciones y difíciles otras, organizan de antemano lo que es posible pensar. El gnomon vuelve medible el tiempo del cielo, y a cambio nos habitúa a pensar el cosmos como una geometría de sombras, dejando en penumbra lo que esa cuadrícula no captura. La escritura favorece la abstracción y la crítica, y debilita cierta memoria oral prodigiosa —de lo que ya se quejaba Platón. Cada dispositivo, mientras nos extiende en una dirección, nos repliega en otra. Por eso la pregunta lúcida no es si delegamos, sino qué delegamos y qué dejamos de ejercitar al hacerlo.
Pero hay un acto que ninguna cosa hace por nosotros
Hasta acá, el objeto. Pero hay algo que las cosas extienden y algo que no pueden hacer en nuestro lugar. Para verlo, conviene volver al momento en que nuestra época le puso nombre a la inteligencia de las máquinas. Fue en el verano de 1956, en el Dartmouth College: un grupo de investigadores —McCarthy, Minsky, Shannon, entre otros— reunió lo que aparecía disperso entre la lógica, la computación, la matemática y la cibernética. El nombre elegido por McCarthy fue deliberado: inteligencia artificial. No “automatización”, no “cálculo avanzado”: inteligencia. La palabra lo apartaba de la cibernética de Norbert Wiener —centrada en la comunicación y el control— y elevaba la apuesta: simular algo del orden del razonamiento. Antes de que las máquinas demostraran demasiado, ya habían sido bautizadas con una palabra enorme.
La elección encierra una paradoja que recién hoy se vuelve nítida. En la palabra inteligir resuena la idea de “leer entre”, “leer adentro”, captar lo que no está dado en la superficie. La sombra de Alejandría no decía “la Tierra es redonda y mide 250.000 estadios”; solo decía siete grados. Ese “entre” —el paso de la sombra a la forma del planeta— lo leyó Eratóstenes, no el gnomon.
Charles Sanders Peirce le puso nombre a esa operación: la llamó abducción. Junto a la deducción, que extrae lo que ya está contenido en las premisas, y la inducción, que generaliza a partir de casos, situó un tercer movimiento, el único que introduce una idea nueva. Ante un hecho sorprendente, conjetura una hipótesis que lo volvería esperable. No se sigue por necesidad ni se acumula por repetición. Se salta hacia la explicación que haría inteligible lo dado. Eratóstenes hizo exactamente eso. Siete grados de sombra en Alejandría y ninguna en Siene pedían una causa, y la hipótesis de una Tierra curva los volvía, de golpe, comprensibles. La abducción es el corazón de inteligir: leer en una marca la forma invisible que la explica. Inteligir es un acto subjetivo.
Y ahí aparece el problema contemporáneo. El campo bautizado con la palabra inteligencia terminó construyendo, en buena medida, máquinas que procesan: almacenan, clasifican, correlacionan, predicen, recombinan, responden. Lo hacen con una eficacia prodigiosa. Los modelos de lenguaje actuales redactan, traducen, resumen y conversan con una fluidez que parece milagrosa. Pero su potencia no elimina la pregunta de fondo: ¿procesar información equivale a inteligir? ¿Manipular signos y probabilidades equivale a leer entre líneas, a arriesgar la hipótesis que falta?
El gnomon ayuda a responder. La vara no “sabía” astronomía. No sabía que la Tierra era esférica, ni qué era un solsticio, ni que su sombra contenía una proporción. Y sin embargo, sin ella cierto conocimiento no habría sido posible. El dispositivo no pensaba solo, pero tampoco era un accesorio indiferente. Lo mismo ocurre hoy. Un modelo de lenguaje puede sostener una parte asombrosa de la redacción, la búsqueda y la organización simbólica; puede ayudarnos a pensar, como el papel ayuda a calcular o el gnomon ayudó a medir el cielo. Pero ayudar a pensar no es lo mismo que pensar: extender un acto no equivale a realizarlo como sujeto.
Podemos delegar en un dispositivo la memoria, el cálculo, la búsqueda, la clasificación, incluso la redacción. Todo lo que se puede objetivar en datos, procedimientos y combinaciones formales. Inteligir, en cambio, supone un sujeto que desea leer, que se pregunta por lo que falta, que conjetura un sentido no dado. Ninguna sombra se interpreta sola; ningún archivo se pregunta por lo que guarda; ningún modelo de lenguaje necesita saber qué quiso decir. Puede simular la forma de una respuesta, pero leer el sentido —qué importa, qué falta, qué se juega ahí— sigue siendo nuestro.
Aquí está el doble movimiento de toda esta serie. Pensamos con cosas, y eso es real, antiguo y fértil. El gnomon, la escritura, el número, el mapa, la computadora y la inteligencia artificial ampliaron lo que la humanidad puede conocer y hacer. Pero pensar con cosas no es lo mismo que las cosas piensen. El gnomon sostuvo la sombra, pero no entendió que medía el mundo; el papel sostiene el cálculo, pero no entiende lo que calcula; el modelo de lenguaje sostiene la redacción, pero no entiende lo que escribe.
La distinción no es un detalle técnico, sino la línea que separa la herramienta del sujeto. Confundirla —creer que porque una cosa extiende nuestro pensar, entonces piensa— es el malentendido del que viven muchas ilusiones sobre la inteligencia artificial. Saber pensar con cosas, lúcidamente, empieza por reconocer qué les pedimos, qué pueden extender y qué seguimos debiéndonos a nosotros mismos.
PARA ENTENDER MÁS | De la sombra al bit
En dos palabras. Antes de que existieran las computadoras, hubo, durante milenios, máquinas para ayudar a pensar: instrumentos que resolvían un problema dándole forma material. El gnomon fue una de las primeras. Mirado con ojos de hoy, era una computadora —analógica y de propósito único— y el primer eslabón de una historia que desemboca en el chip y en los modelos de lenguaje de los que habla esta serie.
El gnomon como computadora analógica. Una computadora analógica no manipula símbolos, sino que deja que un fenómeno físico haga el cálculo por nosotros. La sombra de la vara no representa el ángulo del Sol: lo encarna. La posición del astro se traduce, sin números ni pasos intermedios, en una longitud y una dirección sobre la tierra. Leer esa sombra es leer el cielo. Lo mismo hará, siglos después, una regla de cálculo. Deslizando dos escalas logarítmicas convierte una multiplicación en una suma de longitudes, y la respuesta aparece como una distancia. En todas, la cosa misma —la sombra, el engranaje, el largo— es la magnitud que se busca.
La línea hereditaria. De ese tronco salen dos ramas. Una, analógica, va del gnomon al astrolabio y al mecanismo de Antikythera —un engranaje griego del siglo II a.C. que predecía posiciones astronómicas y eclipses— y llega hasta los analizadores diferenciales de los años treinta. La otra, discreta, empieza con el ábaco, donde el número ya no es una magnitud continua sino una cuenta de fichas: cada bolilla está o no está, sin términos medios. Esa rama pasa por las calculadoras de Pascal y Leibniz —que además concibió el sistema binario—, por la máquina analítica de Babbage y las notas de Ada Lovelace, y termina en la computadora digital. El gnomon y el ábaco, juntos, contienen en germen las dos grandes maneras de calcular con cosas.
Analógico vs. digital. La diferencia es de fondo. En lo analógico, una magnitud está en relación con otra de manera continua: cuanto más alto el Sol, más corta la sombra, sin saltos. En lo digital, la magnitud se representa con símbolos discretos —dígitos y, al final, bits— que no se parecen a lo que nombran: el 7 no es más «largo» que el 3. Por eso lo digital puede copiarse sin pérdida, corregir sus propios errores y, sobre todo, abstraerse de aquello que mide. La sombra solo sabe de sombras; un bit puede representar un ángulo, una letra, un píxel o una nota musical.
Qué cambió con lo digital. El gnomon hacía una sola cosa: medir el cielo. Cada instrumento analógico estaba casado con su problema. El gran salto llegó cuando Alan Turing describió, en 1936, una máquina universal: un único dispositivo que, cambiando el programa y no el hardware, puede simular a cualquier otro. Ahí el «pensar con cosas» se vuelve general. Ya no fabricamos una herramienta por problema; tenemos una sola máquina que, según las instrucciones que reciba, mide, escribe, dibuja, traduce o conversa. La palabra computer, que antes nombraba a una persona que hacía cuentas, pasó a designar a esa máquina de propósito universal.
Lo que conecta con la nota. La lista que enumera el artículo —gnomon, escritura, número, mapa, computadora, inteligencia artificial— no es una colección de objetos sueltos: es una sola genealogía. Todos son dispositivos para pensar con cosas, y cada uno empuja la cognición un poco más lejos del cráneo. El gnomon dejaba el cálculo en la sombra; la computadora lo deja en el silicio; el modelo de lenguaje se hace cargo ya de una parte de la redacción misma. Pero el principio de la nota no cambia con la escala: la sombra no sabía que medía el mundo, el bit no sabe qué calcula y el modelo no sabe qué escribe. Cuanto más potente el dispositivo, más fácil resulta olvidar que el acto de inteligir sigue de este lado de la pantalla.