La relevancia guía la acción efectiva
Los autores demuestran que la relevancia determina qué información y acciones resultan significativas en un contexto determinado, y que sin ella los sistemas no pueden seleccionar lo pertinente. Esto implica que quien decide debe definir claramente los espacios de acción semiótica para que los resultados sean útiles.
En medio del auge de los modelos de lenguaje, surge la pregunta de qué distingue realmente al pensamiento humano de las máquinas. El paper de Rauterberg en Discover Artificial Intelligence sostiene que la relevancia y la asignación de significado son propiedades esenciales de cualquier acto inteligente, y que sin ellas ni los humanos ni los sistemas artificiales pueden seleccionar lo pertinente en un contexto dado.
Para desarrollar esta tesis, el autor contrasta los lenguajes formales y computacionales con el lenguaje natural, mostrando que los primeros, por su naturaleza sintáctica, no pueden expresar razones de pertenencia ni justificar por qué un elemento forma parte de un todo. Apela a ejemplos de motores de combustión y de instituciones parlamentarias para ilustrar cómo la relevancia responde a la pregunta de por qué algo tiene sentido dentro de un todo, y sostiene que esa capacidad de justificación es lo que la IA actual carece cuando se limita a manipular símbolos sin referencia a un contexto semiótico.
El argumento se dirige contra la visión reduccionista que equipara los procesos cerebrales con la computación digital y asume que aumentar la potencia de procesamiento basta para alcanzar una inteligencia general. Señala que, incluso con un número prácticamente ilimitado de dispositivos, la construcción de una IA general sigue siendo inalcanzable mientras no se definan explícitamente los espacios de acción semiótica donde las operaciones adquieren significado. Queda abierta la tensión entre la necesidad de formalizar esos espacios para que sean operables por máquinas y el riesgo de que la formalización elimine precisamente la dimensión de relevancia que se pretende capturar.
Definir esos espacios de acción semiótica implica que quienes lideran proyectos de contenido o productos tecnológicos especifiquen claramente los propósitos, los contextos de uso y los criterios de pertinencia que guíen la selección de información y acciones, de modo que los resultados generados por los sistemas sean útiles y no meramente estadísticos.
Conclusiones
- La relevancia es necesaria para que un sistema seleccione información pertinente y actúe de manera adecuada.
- Los lenguajes formales, por su naturaleza sintáctica, no pueden expresar la noción de relevancia.
- Construir sistemas inteligentes útiles requiere especificar espacios de acción semiótica concretos y acotados.
- Los límites humanos de tiempo, poder de cómputo y comunicación moldean lo que se considera relevante en cada situación.