Hinton, el padrino de la IA, lo dijo mejor: construimos los algoritmos de aprendizaje, pero ya no entendemos lo que han construido. Esa es la paradoja del aprendizaje profundo. Diseñamos las reglas de cómo aprenden estos sistemas, pero la lógica interna de sus redes neuronales se ha vuelto demasiado compleja para que la comprendamos por completo. Millones o incluso billones de parámetros interactúan de formas que ningún humano puede rastrear. Podemos observar lo que hacen, podemos medir la precisión, el comportamiento y la producción, pero no explicar realmente por qué lo hacen. Su razonamiento no es transparente; es emergente. En cierto sentido, hemos creado inteligencias alienígenas nacidas de nuestras matemáticas, todavía atadas a nuestro código pero evolucionando patrones que no podemos decodificar. Las máquinas están haciendo algo más allá de nuestra comprensión y eso podría ser lo más emocionante y lo más inquietante de la era de la IA.