viernes, 3 de octubre de 2025

El "Ground" de Pierce y el lenguaje de la inteligencia artificial

En una publicación anterior, hablé del concepto de Ground para el folósofo y semiótico estadounidense Charles Sanders Peirce (ver aquí), que es una idea importante para entender sus teorías semióticas. Dado que esta noción tiene que ver con la codificación y los lenguajes, se puede determinar que existe una relación entre ese concepto filosófico profundo con una conexión tecnológica indirecta en el sentido de un algoritmo semiotizado. La relación se establece a través la comprensión de que el Ground (Base o Fundamento) es una parte esencial de todo proceso relacionado con los lenguajes. 

Para ver esa conexión hay que limitar el alcance del concepto. En la semiótica (teoría de los signos) de Peirce, un signo o representamen es algo que está en lugar de algo (su objeto) para alguien, en algún respecto o capacidad, que Peirce llamó el Ground. Se refiere a la calidad o idea pura bajo la cual el signo representa a su objeto. Es el aspecto o característica abstracta que hace que el signo funcione. Es parte de su categoría de "Primeridad" (Firstness).

Entonces pasamos al lenguaje de la Inteligencia Artificial (IA) y el problema del Grounding. En el contexto de la IA, especialmente con los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) como GPT-4 o Gemini, un desafío fundamental es el problema del Grounding del símbolo (Symbol Grounding Problem). Este problema se pregunta: ¿cómo puede un sistema de IA (o cualquier sistema simbólico) saber el significado de sus símbolos (palabras) si solo tiene acceso a más símbolos, sin una conexión real con el mundo físico y las experiencias? Esta pregunta justamente es la que trae como consecuencia la cuestión de si la IA realmente piensa o no. 

Para ello la Semiótica de Peirce como sirve como marco de análisis. Los investigadores y filósofos a menudo usan el marco de Peirce para analizar las limitaciones de los LLMs. Recordemos que la semiótica de Peirce es triádica: Signo (Representamen), Objeto e Interpretante. Es mucho más compleja que los modelos duales (como la de Saussure, que solo ve el significante y el significado). El análisis peirceano sugiere que los LLMs son muy buenos manejando el símbolo (la forma más alta de signo en Peirce, basada en la convención o la ley), pero carecen de las otras formas de signos que conectan el lenguaje con el mundo real, como los Íconos (similitud directa, como una imagen) o los Índices (conexión física o causal, como el humo es un índice de fuego), que son indicios.

El Ground (Base/Fundamento), como la cualidad pura bajo la cual el signo representa, puede verse como un antecedente filosófico de la necesidad de que el lenguaje de la IA tenga una base más allá de la mera manipulación de símbolos para lograr un significado auténtico y enraizado en el mundo. La falta de este "enraizamiento" (grounding) es lo que muchos críticos de la IA ven como la incapacidad de los LLMs para comprender verdaderamente, limitándose a imitar patrones estadísticos. 

Como vemos, el concepto de Ground de Peirce, junto con su semiótica más amplia, se puede usar como una herramienta conceptual y filosófica para debatir y proponer soluciones al problema de cómo darle a la IA un lenguaje que no solo manipule texto, sino que también tenga un significado enraizado o "fundamentado" en la realidad.

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