RICCE, 2023 Voꢃ. 1 Nꢄo 1: XX ꢅꢁꢁꢂꢀ://dꢆi.ꢆrg/ꢇꢈ.48ꢇ68/RICCE.vꢇnꢇꢂ77  
https://reviꢀꢁaꢀ.ulaꢀalle.edu.ꢂe/ricce  
inteligencia aRtificial.  
desatando nudos y desmontando  
mitos  
Artificial intelligence. Untying knots and  
debunking myths  
Rosa María Medina- Borges  
Universidad de Ciencias Médicas de La Habana  
rosimedina2002@gmail.com  
https://orcid.org/0000-0002-3592-1745  
Recepción: 09-03-2023  
Aceptación: 10-07-2023  
Resumen  
El artículo reflexiona (desde las ciencias de la complejidad) acerca de las incertidumbres,  
bifurcaciones e inestabilidad que conllevan- en la actualidad- la inteligencia artificial y  
sus aplicaciones. Da cuenta acerca del entretejido complejo de la inteligencia artificial  
con la vida (en general) y la vida artificial; y acaso la posibilidad de considerar la  
emergencia de una vida y una inteligencia: híbridas. Tomar partido ante las numerosas  
polémicas en torno al tema, conlleva a la metáfora: desatar nudos y desmontar mitos.  
Palabras clave: inteligencia artificial, vida artificial, ciencias de la complejidad  
Abstract  
Thearticlereflects(fromthesciencesofcomplexity)abouttheuncertainties,bifurcations  
and instability that artificial intelligence and its applications currently entail. He realizes  
about the complex interweaving of it with life (in general) and artificial life; and perhaps  
the possibility of considering the emergence of a life and an intelligence: hybrid. Taking  
sides in the face of the numerous controversies around the subject entails the metaphor:  
untying knots and dismantling myths.  
Keywords: artificial intelligence, artificial life, complexity sciences  
7
7
Revista Iberoamericana de Complejidad y Ciencias Económicas  
1
. introduCCión  
Una mirada a las noticias que recibimos en nuestros dispositivos electrónicos- en los  
últimos meses- nos conectan frecuentemente con la inteligencia artificial (IA). Los datos  
van desde las profesiones que desaparecerán, los asombrosos avances de los chatbots,  
el auge de los nanorobots en la medicina (por solo citar algunos). Por otro lado, son  
numerosos los debates y polémicas acerca de sus impactos sobre diferentes dimensiones  
de la vida social (ética, democracia, derechos fundamentales, finanzas, comunicaciones;  
entre otras). En el 2022, la Fundación del Español Urgente (FundéuRAE), promovida por la  
Agencia EFE y la Real Academia Española de la Lengua (RAE) otorgaron a la IA, el título de  
palabra del año (https://www.20minutos.es/minuteca/rae/).  
Las nuevas tecnologías han alterado profundamente el modo de organizarnos y vivir  
nuestras vidas. En concreto, aquellas basadas en los datos han impulsado el desarrollo de  
la IA, en particular mediante la automatización cada vez mayor de tareas que normalmente  
eran realizadas por humanos. La crisis sanitaria de la COVID-19 favoreció´ la adopción  
de la IA y el intercambio de datos, generando así nuevas oportunidades, pero también se  
presume que pueden representar retos y amenazas para los derechos humanos (Agencia  
de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea; 2021).  
En junio del 2022, el ingeniero Blake Lemoine, trabajando para Google, hizo público que  
LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) aplicado a un robot le permitió decir  
a éste que siente cosas, y si se quiere, que piensa cosas y es una persona. La filosofía de  
la mente, las ciencias cognitivas, las neurociencias, las ciencias de la computación y las  
ciencias informacionales se encuentran en el centro de la polémica. Pero alrededor suyo  
están también la psicología y la filosofía, la teología y la religión, los estudios militares y de  
seguridad, la política y las ciencias de la cultura (Maldonado, 2022).  
El presente artículo reflexiona acerca de las incertidumbres, las bifurcaciones y la  
inestabilidad que conlleva la propia IA y sus aplicaciones. Las ciencias de la complejidad  
permiten escrudiñar procesos no lineales ya que: ¨… la realidad no es lo que parece,  
y al mismo tiempo, hemos entrado en una época en la que las cosas y los fenómenos más  
importantes son alta y crecientemente contraintuitivos. Por ello mismo se hacen imperativas  
nuevas explicaciones, nuevas comprensiones¨ (Aristizábal et al., 2019). Las ciencias de la  
7
9
Revista Iberoamericana de Complejidad y Ciencias Económicas  
complejidad tienen por finalidad-, comprender la vida, explicarla, y hacerla posible de  
tantas maneras como quepa imaginar (Maldonado, 2021).  
Se trata entonces de desatar nudos y desmontar mitos en torno a las interrogaciones sobre  
la IA: ¿Se podrá dotar a las criaturas resultado de la vida artificial (VA), de una mente  
similar o mejorada en relación a los seres humanos? Esta es la pregunta clásica, pero  
pudiéramos a su vez interrogar: ¿se podrá proveer a los humanos resultado de los tiempos  
que corren, una mente perfeccionada usando la IA? O ir un poco más allá alejándonos del  
antropocentrismo: ¿hasta cuál punto podrán llegar las mascotas artificiales o los acoples  
artificiales para las mascotas, se podrá dotar a las mascotas de una inteligencia superior a  
la natural? Otras incógnitas: ¿cuáles son las interconexiones entre IA y VA?, ¿hacia dónde  
van la VA y la IA?, ¿para qué y para quiénes se desarrolla?  
Quién busque en este artículo respuestas estructuradas a dichas preguntas, se sentirá  
decepcionado. Solo encontrará ¨certezas¨ parciales, entretejidas con más dudas y nuevos  
impulsos para seguir investigando el tema desde las ciencias de la complejidad. No puede  
haber argumentos lapidarios para procesos en constante ebullición.  
También se pudiera polemizar si acaso la inteligencia humana se está empobreciendo en  
cierto sentido y perdiendo algunas de las luces que antes tenía. Pero: ¿por qué siempre  
la comparación debe ser con la mente humana? ¿Cómo sabremos si la IA superará al  
cerebro humano, si no conocemos a profundidad el cerebro humano? ¿hasta dónde la IA  
será simulada tomando como referente al cerebro humano, si quizás tampoco sea el único  
reservorio de la conciencia humana?  
No interesa listar los adelantos en IA que constantemente aparecen publicitados sin  
tener tan siquiera un espacio para la reflexión filosófica acerca de ellos. Aunque los  
investigadores debemos comprender que no habrá mucho tiempo para regodearnos en su  
estudio. Habrá que producir ensayos, reflexiones y posicionarse para tratar de ¨desatar¨  
las nuevas emergencias de la vida que se entrecruzan con la tecnología. Pensar en el futuro  
de la humanidad desde la VA y la IA puede hacerse desde un experimento mental, que  
tome elementos de racionalidad, imaginación y fantasía.  
2
. vida y va. El intEnto por dEsatar nudos  
La vida- junto a su hermana inseparable: la muerte- ha sido preocupación filosófica en  
todas las civilizaciones a lo largo de la historia. La vida nace, como problema científico,  
por primera vez en 1942, cuando es descubierta como objeto de reflexión e investigación  
por uno de uno de los padres de la física cuántica en relación directa con la termodinámica  
(
Schrödinger, 2005). Poco a poco se han ido delineando tres vertientes de estudio: la vida  
natural en la tierra, la vida artificial, y la astrobiología.  
8ꢈ  
Revista Iberoamericana de Complejidad y Ciencias Económicas  
Si bien, a lo largo de estos años muchos autores se han ocupado de buscar respuestas,  
la pregunta hoy por hoy no debe quedar solo en el plano ontológico acerca de ¿qué es la  
vida?, sino que debe ir más allá y plantearse: ¿que´ hacen los sistemas vivos para vivir?  
(
Maldonado, 2016). De tan enjundioso artículo, destacar lo que nos acerca de manera  
directa a nuestro estudio: la vida no es solo la vida humana. En general, las publicaciones  
acerca de la IA se hacen tomando como referente solo la inteligencia humana como forma  
¨
superior´ pues todas las similitudes y/ o diferencias se sitúan en relación a como la IA y la  
VA pueden superar o no al ser humano. Los sistemas vivos procesan información. Esta idea  
es magistralmente desarrollada por Maldonado (2020) en su otro artículo: La biosemiótica  
como una de las ciencias de la complejidad. Los sistemas vivos pueden ser comprendidos a  
partir de lo que hacen; y lo que hacen son signos, es decir, codificaciones de información,  
interpretaciones y decodificaciones, de manera incesante. Los sistemas vivos son procesos  
siempre inacabados y constantes de semiosis. La vida es un proceso no un estado; una  
dinámica, no una cosa.  
Maldonado (2001) plantea que la Vida Artificial (VA) es una ciencia reciente que busca  
comprender a la vida no tal y como es, sino tal y como podría ser, de acuerdo con la  
definición de uno de sus fundadores (Langton, 1998). La VA pretende simular o sintetizar  
comportamientos emergentes de objetos y fenómenos de la vida que no obedecen a  
un patrón simple de relación lineal sino a fenómenos que colectivamente presentan  
comportamientos genuinos de vida (Villamil, Gómez; 2012).  
En resumen: la VA hace posible la vida simulada desde los sistemas informáticos mediante  
(
por ahora) algunos elementos de la vida natural pero que busca- a la larga- crear otras  
posibles formas de vida. Se puede reflexionar – desde otra perspectiva- si acaso no se  
obtuvo también VA del experimento que culminó con el nacimiento de la oveja Dolly. O  
si son seres ¨creados¨ artificialmente, las niñas chinas nacidas de embriones editados  
genéticamente. Es un tema con muchas lecturas e impredecibilidad ya que depende de la  
compulsiva necesidad de la ciencia normal (y sus científicos) de etiquetar fenómenos.  
Las investigaciones más comunes en VA cuentan con la posibilidad de ¨crear vida¨ a través  
de las computadoras mediante algoritmos genéticos (AG). Los AG son secuencias que  
transforman un conjunto de objetos matemáticos individuales con respecto al tiempo,  
usando operaciones modeladas de acuerdo al principio darwiniano de reproducción y  
supervivencia del más apto. Cada uno de estos objetos matemáticos suele ser una cadena  
de caracteres (letras o números) de longitud fija que se ajusta al modelo de las cadenas  
de cromosomas, y se les asocia con una cierta función matemática que refleja su aptitud  
(
Koza, Poli; 2005). La forma de desarrollo resultante son los autómatas celulares (AC):  
modelos matemáticos y computacionales que sirven para representar sistemas dinámicos  
que evolucionan en pasos discretos (Canos, Rojas; 2016).  
Se señala como logro más relevante, la creación- por Daniel Gibson, Craig Venter y otros  
22 científicos del Instituto J. Craig Venter de Estados Unidos- de una célula bacteriana  
8
ꢇ
Revista Iberoamericana de Complejidad y Ciencias Económicas  
controlada por un genoma sintetizado químicamente. Al fin y al cabo, todavía no es del  
todo artificial, pero si se sigue avanzando por este camino, lo será. Siguiendo la lógica de  
las investigaciones estándar que basan sus resultados en las estructuras, por lo pronto- es  
una célula ciborg (para ilustrarlo de alguna manera), en la cual se ha logrado controlar la  
información genética, no así la compartimentalización y el metabolismo  
Otros acoplamientos se van desarrollando a diferentes escalas de la vida haciendo cada vez  
más real la premonición del manifiesto ciborg (Haraway, 1990). Afincados en los bordes  
del conocimiento de varias ciencias, pero sobre todo desde la Filosofía, se podría afirmar  
que se transita a un mundo metamorfoseado, híbrido y abigarrado; donde lo natural y lo  
artificial se van articulando. El quid estaría en el estudio de cómo esos acoplamientos o  
nuevas estructuras (¿vida híbrida?) van creando nuevos comportamientos, y en esa lógica  
entrarían preguntas tales como: ¿LaMDA siente?  
La VA como ciencia, no posee un objeto preexistente, sino que va siendo creado en la medida  
en que se observan y se estudian los comportamientos de los AC. Se evidencia que la vida  
no consiste única ni principalmente en determinados componentes, sino en determinadas  
formas de organización – y de comportamiento. No se conoce ningún elemento material –  
químico o físico- que permita establecer de una manera clara las diferencias entre la vida y  
la no-vida. Con probabilidad existen procesos químicos o físicos que aún son desconocidos  
e impiden formular los problemas correctos, tomando como eje solo esa arista.  
No obstante, a través de la Biología Sintética (BS), llegará el día en el que una célula sea  
creada en el laboratorio, generada – en su totalidad- a partir de elementos químicos  
inertes, alejada de la química de lo vivo. Por primera vez se recrearán procesos que no se  
han dado en nuestro planeta desde que la vida emergió hace miles de millones de años, y a  
partir de ahí empezar a responder a la pregunta de cómo se originó la vida. La posibilidad  
de reprogramar células y que estas permitan escapar del control de la termodinámica y  
el decaimiento, constituye todo un cambio de paradigma (Posas, 2023). En ciencia, casi  
siempre desconocemos hasta dónde se puede llegar, pero (dado este caso) hay pocas dudas  
de que bastante lejos. La evolución de la BS puede conducir a una nueva integración en  
la que individuos humanos ¨naturales¨ y una amplia gama de organismos artificiales,  
estarían consumando un alto nivel de integración, surgiría así una vida híbrida (VH). Esa  
meta se encuentra hoy en etapas o niveles de integración intermedios.  
Cabe preguntarse entonces: ¿por qué se habla más de IA y no de VA? Sobre VA los debates  
se realizan en diferentes campos del saber. Por solo citar un ejemplo, se celebran congresos  
de VA cada dos años y se amplían resultados en diferentes dimensiones del conocimiento,  
desde los clásicos, como: sistemas sociales, comportamiento, lingüística computacional;  
hasta los más novedosos: biología sintética, o arte basada en la VA (ALIFE, http://alife.  
org/). El impacto de dichas discusiones se constriñe al plano académico. Los debates sobre  
IA si bien se realizan también en el plano académico (en disímiles foros y publicaciones)  
trascienden las fronteras científicas y se vuelven cotidianos.  
8ꢉ  
Revista Iberoamericana de Complejidad y Ciencias Económicas  
En el mundo de hoy lo prioritario es vender artefactos que sean consumidos por grandes  
mayorías,alconvertirlosadelantoscientíficos,demanerarápida,enbienesdeusoyconsumo.  
Los resultados de plurales investigaciones como la producción de genomas complejos o de  
células vivas cuyo ADN es artificial (por solo mencionar algunos resultados) se conocen  
poco. La divulgación científica se concentra en las tecnologías que tengan introducción  
pragmática e impacten la vida de millones de personas mediante la comercialización  
de aditamentos, dispositivos inteligentes y robots con múltiples usos. Se busca además  
emular o superar las capacidades del cerebro humano desde el perfeccionamiento de esas  
propias capacidades, sin entrar en un terreno más filosófico.  
Sin embargo, las ciencias de la complejidad se alejan del antropocentrismo y del  
encefalocentrismo. Conciben el conocimiento, la información y la inteligencia, como  
propiedades que se encuentran también en otras formas de vida y no solo en los seres  
humanos (teoría de la información). Por ello nos brinda un desentrañamiento posible  
de los cambios a los cuáles nos enfrentamos, lo cual no quiere decir que trabaja con la  
predecibilidad. De tal suerte se pudiera considerar la IA como parte de una visión más  
amplia: la VA, y no de manera escindida como es frecuente. Quizás también se pudieran  
comenzar a utilizar los términos: vida híbrida (VH), e inteligencia híbrida (IH). Hablar  
solo de IA empobrece la cosmovisión de lo que acontece. No solo se trata de la inteligencia,  
principalmente se trata de la vida. Los tiempos entre la vida cómo es y la que puede ser, se  
van acortando, o mejor: simultaneando.  
3
. la ia. El intEnto por dEsmontar mitos  
La IA se desarrolla en disímiles campos. Una parte produce sistemas que piensan como  
humanos (redes neuronales artificiales, resolución de problemas de aprendizaje), otra  
aborda los sistemas que actúan como humanos (la robótica, se encarga de la producción  
de computadoras que realicen actividades humanas cada vez más sofisticadas). También  
se centran en lo específico del raciocinio como sistemas expertos y estudios de cálculos,  
muy unido a sistemas que actúan racionalmente (dispositivos inteligentes introducidos  
en la vida cotidiana: internet de las cosas). Abarca una gran variedad de problemas que se  
mueven desde el aprendizaje y la percepción, la demostración de teoremas matemáticos,  
las conversaciones con humanos, el procesamiento de grandes cantidades de datos; hasta  
el diagnóstico de enfermedades. Se puede afirmar que no hay una sola esfera de la vida  
social que no esté hoy interconectada con la IA.  
Si bien el propósito de los estudios sobre IA desde la complejidad no persigue ofrecer  
definiciones y conceptos sobre los fenómenos estudiados, se debe tomar alguna pauta  
que permita comprender cuáles son los marcos teóricos desde los cuáles se aborda el  
examen en cuestión. La ausencia total de referencias terminológicas pudiera entorpecer  
8
ꢊ
Revista Iberoamericana de Complejidad y Ciencias Económicas  
el desentrañamiento que se persigue. Las definiciones actuales, como todas a lo largo  
del desarrollo científico de la humanidad suelen tener limitaciones porque no son- ni  
pueden ser- la realidad misma sino una abstracción de una parte de lo que creemos  
es la realidad. Metafóricamente: una foto de esa realidad. Las fotos son estáticas. Las  
definiciones: también.  
Tales limitaciones hoy suelen ser más evidentes debido a la celeridad de los avances.  
Hagamos una prueba con la definición de IA de la European Commission High-Level Expert  
Group on Artificial Intelligence [AI HLEG] (2019): IA son aquellos sistemas de software  
y/o de hardware diseñados por seres humanos que (dado un objetivo complejo) actúan en  
la dimensión física y/o digital. Capaces de adquirir e interpretar datos, razonando sobre el  
conocimiento o procesando la información derivada de estos datos; y decidiendo cuáles son  
las mejores medidas que hay que tomar para alcanzar un objetivo determinado. Los sistemas  
de IA pueden utilizar reglas simbólicas o aprender un modelo numérico y también pueden  
adaptar su conducta analizando el impacto de sus acciones anteriores. Señalar la certeza  
exclusiva del diseño realizado por humanos - quizás- era una afirmación precisa en el año  
2019. Lo apuntado con anterioridad resulta impreciso en el 2023 si tenemos en cuenta la  
capacidad de aprendizaje y de generación de nuevos algoritmos que pueden lograr, por sí  
solas, algunas IA (aun en escala reducida o sencilla), resultado del avance de la Robótica  
adaptativa. Por lo cual no se puede descartar la probabilidad de que, algunas creaciones de  
IA sean capaces de diseñar otras creaciones de IA.  
La Comisión Europea (2021) actualiza y realiza una propuesta de reglamento que abre  
la puerta a una visión más ¨compleja¨ y por ende más ¨flexible¨, al establecer normas  
armonizadas en materia de IA con la redacción de un término más amplio: sistema de IA. El  
sistema de IA se concibe como un conjunto de tecnologías de rápida evolución que puede  
generar un amplio abanico de beneficios económicos y sociales en todos los sectores y  
las actividades sociales, pero que también encarna riesgos. El documento clasifica los  
riesgos en: inadmisible, alto, limitado y mínimo; lo cual evidencia cuáles serán los niveles  
de regulación. Ello deberá ¨asegurar¨ la adaptación del marco normativo a la continua  
evolución de estas investigaciones.  
Sistema de IA es una definición más ¨dinámica¨ que deja una puerta abierta a cualquier  
programa de ordenador desarrollado con una o más técnicas y enfoques conocidos  
(
machine learning approaches, logic-and knowledge- approaches, Statistical approaches).  
No obstante, la propuesta continúa a medio camino, ya que solo se refiere a los enfoques  
conocidos desde el aprendizaje y el raciocinio, más este marco regulatorio no deja abierto  
el umbral a la capacidad sintiente que en algún momento pudieran desarrollar y que  
Lemoine avizora. Las regulaciones son mecanismos de control social y cabe preguntarse:  
¿
será posible controlar a las formas más avanzadas de IA que puedan surgir?  
Las capacidades más complicadas de lograr en la IA rondan en torno a las interacciones  
con entornos no predeterminados, inesperados o espontáneos. Diseñar sistemas con  
84  
Revista Iberoamericana de Complejidad y Ciencias Económicas  
dichas capacidades requiere estructurar los elementos funcionales que configuran a un  
agente inteligente. Lograr que integren capacidades de percepción, representación, acción  
y aprendizaje; pudiera ser alcanzable a través de las arquitecturas cognitivas (Forbus,  
2
012). Dichas arquitecturas proponen procesos computacionales que actúan como  
ciertos sistemas cognitivos de un “ser humano” o, más a menudo, actos inteligentes bajo  
determinada definición. Lo cual implica que se intenta modelar no solo el comportamiento,  
sino también las propiedades estructurales del sistema analizado (Castillo et al., 2015).  
Se pudiera enfocar- además- a la inversa: las propiedades estructurales de los sistemas  
y sobre todo sus formas de organización, tienen una alta implicancia en las formas de  
comportamiento.  
En teoría parece todo muy ¨controlado¨ por los desarrolladores. Los resultados denotan  
que el grado de precisión en torno a procesos cognitivos complicados, es asombroso. Lo  
cual es posible, a partir de la disponibilidad de grandes cantidades de datos y el acceso  
a la computación de altas prestaciones (hagamos el ejercicio de rastrear en internet los  
desarrollos y aplicaciones concretados desde el 2020 y con certeza nos abrumaremos con  
tanta información).  
En aproximadamente siete décadas se ha logrado -mediante la IA- diagnosticar  
enfermedades, derrotar a grandes jugadores de ajedrez, procesamientos estadísticos  
asombrosos (todo en el área cognitiva). Mientras lo más ¨sencillo¨: dotar a las máquinas  
de sentido común no ha sido posible hasta este minuto. La probable respuesta pudiera  
rondar en el hecho de que, el sentido común es cultural, emocional, experiencial y depende  
también de los dispositivos culturales (¿exocerebro?).  
Sin la educación, la cultura, la trasmisión de experiencias y hábitos adquiridos mediante  
las familias, la comunicación humana (física y/o digital); no se alcanza- hasta ahora- una  
comprensión e interpretación profundas del lenguaje. Y mucho menos, la posibilidad de  
respuestas improvisadas y creativas ante infinitas combinaciones de fenómenos de la  
existencia. La comprensión del mundo que vivimos también forma parte de la inteligencia  
y no solo se obtiene de la información científica. Ahora bien, nadie puede negar que el  
sentido común maquínico sea posible en un lapso de tiempo indeterminado.  
López de Mántaras (2018), plantea que algunos biólogos están interesados en los intentos  
de fabricar un cerebro artificial lo más complejo posible porque consideran que es una  
manera de comprender mejor el órgano. Los ingenieros buscan información biológica  
para hacer diseños más eficaces. Mediante la biología molecular y los recientes avances en  
optogenética será posible identificar qué genes y qué neuronas juegan un papel clave en  
las distintas actividades cognitivas.  
No obstante, desde los feudos disciplinares no se obtendrán resultados prometedores ya  
queexisteunafuertecontroversiaenlosámbitosdelascomunidadescientíficasespecíficas  
(
y de estas con otras). La ciencia de frontera posibilitará indisciplinar los esfuerzos  
disciplinares mediante imnumerables oleadas de inter, multi y transdisciplinariedad  
8
5
Revista Iberoamericana de Complejidad y Ciencias Económicas  
donde la preponderancia de métodos, ciencias y lenguajes desaparece. Este es, sin lugar a  
dudas, el inicio de una nueva manera de hacer ciencia (Medina, 2022).  
El estudio del cerebro humano desconectado de otras formas de vida, es insuficiente para  
avanzar en los desarrollos de IA. La incorporación de investigaciones de frontera acerca  
del comportamiento computacional de otros organismos vivos, permite comprender  
formas ¨inteligentes¨ de vivir que enuncian otras claves de la vida. El conocimiento acerca  
de la asombrosa capacidad de adaptación y desarrollo de virus, bacterias, hormigas,  
elefantes, chimpancés (lista infinita) va dejando frutos. Solo para ilustrar, se puede  
mencionar la computación interactiva y emergente en colonias de hormigas (Alfonso, 2020),  
que demuestra que el sistema de navegación que emplean individualmente las hormigas  
y las estrategias colectivas para la recolección óptima de alimentos que usa la colonia no  
se pueden reducir a formas de computación algorítmica. Esto significa que una hormiga  
no puede precomputar su vector de regreso a casa, sino que tiene que generarlo cada vez a  
medida que interactúa con el entorno.  
Otro proyecto esperanzador consiste en desarrollar un sistema de IA que ayude a  
la humanidad a comunicarse y comprender mejor a los animales. El proyecto tiene  
antecedentes en variados estudios de décadas pasadas. En esta ocasión busca reforzar  
los lazos humanos con otras especies al tiempo que promueve su protección utilizando  
el aprendizaje automático, con el objetivo de descifrar la comunicación no humana  
(
Montañez, 2023) Desentrañar el lenguaje de otras especies ayudará a transformar  
mitos sobre la exclusiva superioridad de la comunicación humana, descifrar semejanzas  
y diferencias entre lenguajes de signos, reforzar la teoría de la vida como información  
(
Biosemiótica). Ganarle una batalla más al antropocentrismo y al encefalocentrismo.  
A modo de conclusión  
Se pudiera presumir que falta mucho o que algunas de las reflexiones presentadas,  
resuenan como ciencia ficción. El acortamiento acelerado de los tiempos entre un avance  
científico y su introducción práctica se muestra como regularidad para anunciar que la  
palabra NO, va quedando en desuso. Es alta la probabilidad de obtener una IA funcional  
con cerebro híbrido, que combine redes neuronales artificiales con neuronas naturales.  
A los efectos de las presentes reflexiones, no sería lo más importante. El quid estaría en  
comprender que tanto la IA, la VA, la VH o la IH; la vida y la inteligencia (según sea el  
caso) no solo dependen de las generalizaciones ¨científicas¨ que se puedan obtener. En  
cualquiera de estas dimensiones pudieran emerger singularidades inesperadas.  
En el presente ensayo se han dado algunas consideraciones acerca de múltiples  
interrogantes, sobre el tema en cuestión. Si algunas de las preguntas han quedado sin  
respuestas o son explicaciones a medias, el simple hecho de formularlas o provocar  
polémica, significa que hay un posible estilo de artículo abierto para ser reescrito por otros  
(
as) o por el mismo autor (a), en sucesivas cascadas de reflexión. Pura fenomenología…  
Por lo pronto, deseamos que nuestro próximo artículo sea en coautoría con un chatbots.  
86  
bibliogRafía  
•
•
•
Agencia de los Derechos Fundamentales de  
la Unión Europea (2021). Construir correcta-  
mente el futuro. La inteligencia artificial y los  
derechos fundamentales. Luxemburgo. Ofi-  
cina de publicaciones de la unión europea.  
https://fra.europa.eu/sites/default/files/  
fra_uploads/fra-2021-artificial-intelligen-  
ce-summary_es.pdf  
conscientes: aplicación en el dominio de  
los videojuegos. Ingeniare. Revista chilena  
de ingenería, 23(4), 514-525. https://www.  
scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pi-  
d=S0718-33052015000400004  
•
Comisión Europea (2021). Reglamento del  
parlamento europeo y del consejo (Ley de  
inteligencia artificial). https://eur-lex.eu-  
ropa.eu/legal- content/ES/TXT/?uri=CE-  
LEX%3A52021PC0206  
Alfonso, N. (2020). Computación interactiva  
y emergente en colonias de hormigas. Cien-  
cias de la complejidad. Revista de la Unidad de  
Investigación de la Facultad de Economía de  
la UNISA, 1(1), 7-23. https://fec.unsa.edu.pe/  
wpcontent/uploads/2020/12/Computaci%-  
C3%B3n-interactiva-y-emergente-en-colo-  
nias-de-hormigas.pdf  
• European Commission High-Level Expert  
Group on Artificial Intelligence. [AI HLEG]  
(
2019). Ethics guidelines for trustworthy  
AI. European Commission. https://ec.euro-  
pa.eu/futurium/en/ai-alliance-consulta-  
tion.1.html  
Aristizábal, C., Bonilla, A., Bonilla, J V. ., Cár-  
denas, H., Galvis, S., García, A.C., Gómez, L.A.,  
Maldonado, C.E., Sandoval, J., Parra, W.A.  
•
•
Forbus, K.D. (2012). How minds will be built.  
Advances in Cognitive Systems, 1, 47-58.  
(
2019). La ciencia como la tensión entre lo vi-  
sible y lo invisible: Óptica, biología, fisiología,  
cultura y complejidad. Editorial Universidad  
El Bosque. https://www.researchgate.net/  
publication/337902912_La_ciencia_como_  
la_tension_entre_lo_visible_y_lo_invisi-  
ble_Optica_biologia_fisiologia_cultura_y_  
complejidad  
HARAWAY, Donna (1990). Manifiesto Ci-  
borg para cyborgs: ciencia, tecnología y fe-  
minismo socialista. https://www.google.  
com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&sour-  
ce=web&cd=&ved=2ahUKEwjj_vaS7Mr1A-  
hVpSTABHdgIAZ4QFnoECAIQAQ&ur-  
l=https%3A%2F%2Fxenero.webs.uvigo.  
es%2Fprofesorado%2Fbeatriz_suarez%-  
2Fciborg.pdf&usg=AOvVaw3_V00uiw-  
pP59ilxQoyXtRT  
•
•
Canos, A., Rojas, A. (2016). Autómatas celu-  
lares y aplicaciones. Revista Iberoamericana  
de Educación Matemática, 46, 33-48. https://  
dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codi-  
go=5847735  
•
Koza, J. R., Poli, R. (2005). Genetic Program-  
ming. https://www.researchgate.net/publi-  
cation/229091441_Genetic_Programmig  
Castillo, F., González, M., Isaza, G., Vélez, J.  
(
2015). Hacia las arquitecturas cognitivas  
8
7
bibliogRafía  
•
Langton, C., (1998). Artificial Life. An Over-  
view. Cambridge, MA, The MIT Press. ht-  
tps://mitpress.mit.edu/9780262621120/ar-  
tificial-life/  
• Maldonado, C. E. (2022). LaMDA no pien-  
sa, siente. Un muy sensible debate sobre la  
mente y su complejidad. Revista de Filosofía,  
39 (2), 55 – 66. DOI: https://doi.org/10.5281/  
zenodo.7297088  
•
López de Mántaras, R. (2018). El futuro de la  
IA: hacia inteligencias artificiales realmen-  
te inteligentes”, en ¿Hacia una nueva Ilus-  
tración? Una década trascendente, Madrid,  
BBVA. https://www.bbvaopenmind.com/ar-  
ticulos/el-futuro-de-la-ia-hacia-inteligen-  
cias-artificiales-realmente-inteligentes/  
• Medina, R. M. (2022). Apuntes sobre ciencia  
de frontera: ¿investigar en los bordes? Me-  
disur. 21 (1), aprox: 0 p. https://medisur.sld.  
cu/index.php/medisur/article/view/5512  
•
•
Montañez, A. (2023). Proyectos de inteli-  
gencia artificial para descifrar el lenguaje  
de los animales. https://www.informacion.  
es/medio -ambiente/2023/01/21/proyec-  
tos-inteligencia-artificial-descifrar-lengua-  
je-81555842.html  
•
•
Maldonado, C. E. (2001). La heurística de la  
vida artificial. Revista colombiana de filosofía  
de la ciencia, 2 (5), 35-43. https://www.re-  
dalyc.org/pdf/414/41400504.pdf  
Posas, F., Soléc, R. (2023). Vida real, vida ar-  
tificial. Revista vida artificial. https://revista.  
sebbm.es/index.phpSchrödinger, E. (2005).  
Maldonado, C. E. (2016). Hacia una antro-  
pología de la vida: elementos para una com-  
prensión de la complejidad de los sistemas  
vivos. Boletín de Antropología Universidad de  
Antioquia, 31 (52), 285-301. DOI: http://dx.  
doi.org/10.17533/udea.boan.v31n52a18  
¿Qué es la vida?, Salamanca. http://leodi-  
mieri.16mb.com/elementos/QEV.pdf  
• Villamil, J. E., Gómez, N.A. (2012). Vida arti-  
ficial y sistemas complejos. En: Derivas de  
complejidad. Fundamentos cientíꢀcos y ꢀlo-  
sóꢀcos, Editorial Universidad del Rosario,  
•
•
Maldonado, C. E. (2020). La biosemiótica  
como una de las ciencias de la compleji-  
dad. Ciencias de la Complejidad. Revista de  
la Unidad de Investigación de la Facultad de  
Economía de la UNISA, 1 (1), 23-37. http://fec.  
unsa.edu.pe/revista-ciencias-de-la-com-  
plejidad/ www.unsa.edu.pe  
2
05-257. https://www.researchgate.net/pu-  
blication/261176888_Vida_Artificial_y_Sis-  
temas_Complejs  
Maldonado, C. E. (2021). Las ciencias de la  
complejidad son ciencias de la vida. Trepen  
Ediciones. https://pensamientocomplejo.  
org/?mdocs-file=1548  
8
8