Cuando solo tienes un ejemplo de cómo funciona algo, es fácil imaginar que solo puede funcionar de esa manera.

Si has visto pájaros, pero no aviones, podrías imaginar que todos los dispositivos voladores deben batir sus alas.

Si has visto brazos humanos, pero no brazos robóticos, podrías esperar que los brazos robóticos sangren cuando se cortan.

Si has visto cerebros, pero no computadoras, es posible que imagines que toda la computación debe tener características similares a las de un cerebro, que ejecuta una gran cantidad de neuronas lentas de forma extraordinariamente paralela, con un consumo de energía relativamente bajo.

Es posible que observes que las neuronas se cansan después de dispararse y necesitan reiniciarse transfiriendo millones de iones de potasio a través de la membrana celular, un proceso que dura aproximadamente un milisegundo. Es posible que deduzcas implícitamente de esto que cualquier elemento computacional pequeño probablemente se canse durante un milisegundo (argumentando, tal vez, que si fuera posible crear neuronas que pudieran reiniciarse en menos de un milisegundo, la evolución ya las habría construido).

Pero si razonas de esa manera, te sorprenderán los transistores, que pueden funcionar a una velocidad de 800 GHz, es decir, aproximadamente ochocientos millones de veces más rápido.

Una vez que estudias los detalles de los transistores, puedes ver todo tipo de razones por las que la comparación biológica no es muy informativa. Las neuronas no solo tienen que dispararse, sino que también son células que construyen el mecanismo de disparo a partir de orgánulos celulares. Son grandes y se alimentan de nutrientes transportados por la sangre. Por su parte, los transistores pueden tener un ancho de apenas unos átomos y funcionan con electricidad. Una vez que conoces algunos de los detalles, parece un poco ridículo imaginar que se puede inferir gran parte de la velocidad de disparo potencial de un transistor a partir de la velocidad de disparo de una neurona.

Cuando aprendes los detalles de cómo vuelan los aviones (utilizando la sustentación y la velocidad), ves que los detalles hacen irrelevantes la mayoría de los hechos sobre las aves (como los huesos ligeros y el aleteo). Cuando aprendes los detalles de cómo se construyen los brazos robóticos (utilizando acero, neumática y electricidad), ves que los detalles hacen que la mayoría de los hechos sobre los brazos (como la sangre, los músculos y los huesos) sean irrelevantes. Cuando aprendes los detalles de cómo se activan los transistores (utilizando electricidad y solo unos pocos átomos), ves que los detalles hacen que la mayoría de los hechos sobre las neuronas sean irrelevantes.^*

Cuando no conoces los detalles de cómo funciona una IA, es fácil imaginar que poseerá muchos aspectos de las mentes biológicas, que funcionará como lo hace tu cerebro. Pero si conocieras los detalles, muchas de esas inferencias empezarían a parecer ridículas. Empezarían a parecer como esperar que un brazo robótico sangrara al cortarlo. La IA terminaría por funcionar de una manera completamente diferente.

Pero eso es más difícil de ver si sabes muy poco sobre cómo funcionan las IA modernas. En el capítulo 2, describiremos el proceso mediante el cual se crean las IA modernas y discutiremos cómo nadie sabe cómo funcionan por dentro. Esto explica por qué es tan fácil para las personas cometer el error de esperar que actúen como otras personas o tecnologías con las que tienen experiencia, en lugar de ver lo extrañas que ya son y lo extrañas que se volverán a medida que la tecnología avance.