Hoy conversamos con Santiago Sánchez Migallón, profesor de filosofía especializado en mente e inteligencia artificial y autor del blog La máquina de Von Neumann. La conversación gira en torno a una de las preguntas más discutidas actualmente: si sistemas como ChatGPT realmente entienden lo que dicen o simplemente producen respuestas coherentes mediante procesos estadísticos.

Uno de los ejes principales es la diferencia entre inteligencia, comprensión y conciencia. Santiago explica cómo los grandes modelos del lenguaje funcionan a partir de predicciones estadísticas sobre palabras y tokens, lo que ha llevado a compararlos con “loros estocásticos”. Sin embargo, también reconoce que sus capacidades actuales obligan a replantear qué entendemos exactamente por inteligencia y hasta qué punto ciertos comportamientos pueden considerarse comprensión.

Gran parte del episodio se centra en el llamado grounding problem o problema del anclaje del significado. A través de ejemplos clásicos de la filosofía de la mente y del lenguaje, se discute cómo los seres humanos asociamos palabras con experiencias reales del mundo, mientras que las máquinas operan únicamente sobre símbolos y representaciones matemáticas. Esto lleva a debatir si una IA puede comprender realmente conceptos como “perro”, “dolor” o “color rojo” sin tener experiencia directa de ellos.

También se aborda el problema de la conciencia y los límites actuales tanto de la filosofía como de las neurociencias para explicarla. Santiago diferencia claramente entre simular emociones y experimentarlas realmente, introduciendo conceptos como los qualia y la experiencia subjetiva. Desde esta perspectiva, sostiene que las máquinas actuales no poseen emociones, sensaciones ni conciencia fenomenológica, aunque puedan generar discursos convincentes sobre ellas.

Otro tema importante es la relación entre filosofía y ciencia. Frente a enfoques más alejados del empirismo, Santiago defiende una filosofía estrechamente conectada con las ciencias cognitivas, la neurociencia y la inteligencia artificial. La conversación explora cómo la filosofía puede aportar marcos conceptuales, experimentos mentales y análisis críticos, mientras que la ciencia proporciona los datos empíricos necesarios para avanzar en estos problemas.

Además, hablamos sobre divulgación, escritura y lectura en la era digital. Santiago reflexiona sobre la evolución de los blogs, la pérdida de hábitos de lectura profunda y la importancia de escribir como herramienta para pensar. También comenta cómo la inteligencia artificial está obligando a replantear conceptos tradicionales como identidad, relaciones humanas, creatividad o incluso qué significa ser humano.

En la parte final, repasamos su trayectoria personal, su interés temprano por la informática y cómo terminó combinando filosofía, inteligencia artificial y ciencias cognitivas. También hablamos sobre docencia, educación y los retos de enseñar filosofía en una época marcada por la inmediatez tecnológica y la fragmentación de la atención.

Como cierre, se subraya la necesidad de mantener espacios de reflexión pausada y crítica en medio del actual entusiasmo tecnológico. Comprender qué son realmente estas tecnologías y cuáles son sus límites requiere no solo avances técnicos, sino también reflexión filosófica y diálogo interdisciplinar.

Para más info sobre Santiago: https://about.me/santiagosanchezmigallon

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En este episodio hablo de una paradoja que llevo años viendo tanto en mí como en otros investigadores: cuanto mejor funciona tu sistema de productividad, más fácil es terminar sintiéndote desbordado otra vez. Aprendes GTD, Zettelkasten, time blocking o cualquier otro método, y durante un tiempo la sensación es buenísima. Capturas mejor las ideas, organizas mejor la información y consigues procesar más cosas. El problema aparece cuando esa nueva capacidad se convierte en permiso para asumir todavía más proyectos, más lecturas, más tareas y más compromisos. El sistema que parecía diseñado para darte claridad termina convirtiéndose en un contenedor de acumulación.

En el episodio reflexiono sobre cómo este fenómeno se ha vuelto mucho más visible en los últimos años. Autores como Andy Matuschak o Cal Newport llevan tiempo señalando que muchos sistemas de productividad y PKM terminan derivando hacia una acumulación infinita de información. El problema no suele ser falta de herramientas, sino precisamente lo contrario: que el sistema facilita guardar demasiado y cuestionar demasiado poco.

Una de las ideas centrales del episodio es que la salida no pasa por encontrar un sistema mejor, sino por aprender a eliminar. Y eliminar de verdad. No archivar indefinidamente ni mover tareas a listas de “algún día”. Borrar. El problema es que psicológicamente eso cuesta muchísimo porque cada nota, cada bookmark y cada tarea representa una hipótesis sobre el futuro: “quizás algún día esto me sirva”. Renunciar a esa posibilidad genera resistencia aunque, en la práctica, la mayoría de esas cosas nunca vuelvan a ser útiles.

También explico cómo replanteo la revisión semanal de GTD. En lugar de empezar revisando tareas y proyectos, intento comenzar revisando objetivos. Primero releo cuáles son las dos o tres direcciones reales en las que quiero avanzar y, solo después, vuelvo a mirar las listas. Ese pequeño cambio transforma completamente la revisión porque la pregunta deja de ser “¿podría servirme?” y pasa a ser “¿esto está alineado con lo que quiero conseguir?”. Y cuando la respuesta es no, el elemento se elimina en lugar de seguir aplazándolo indefinidamente.

Otra parte importante del episodio es la “prueba del enlace”, una técnica que utilizo especialmente en Obsidian para decidir qué notas merece la pena conservar. Cuando tengo dudas sobre una nota, intento conectarla con otras ideas ya existentes en mi sistema. Si aparecen conexiones naturales, significa que la idea forma parte de algo que realmente estoy pensando y desarrollando. Si no consigo encontrar conexiones reales, normalmente eso indica que la nota era ruido o una idea capturada por inercia.

En el fondo, el episodio termina siendo una reflexión sobre la relación con nuestro yo futuro. Capturar y guardar constantemente implica asumir que esa persona futura tendrá más tiempo, más energía o más capacidad para procesarlo todo. Y la realidad es que probablemente tendrá exactamente las mismas limitaciones que tenemos hoy. Por eso la pregunta importante no es “¿podría esto serme útil?”, sino “¿quiero que mi yo futuro tenga que ocuparse de esto?”.

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Hoy conversamos con Guillermo Restrepo, investigador en el Instituto Max Planck de matemáticas en las ciencias, cuyo trabajo combina química, matemáticas, historia y filosofía de la ciencia. La conversación gira en torno a entender la química no solo como una práctica experimental, sino como una forma de conocimiento que plantea preguntas conceptuales, sociales y éticas.

Uno de los ejes principales es la filosofía de la química, entendida como una rama de la filosofía de la ciencia que analiza qué hace única a la química y cómo se relaciona con otras ciencias como la física o la biología. Frente al enfoque habitual del químico, centrado en sintetizar sustancias, esta perspectiva introduce cuestiones más amplias, como el impacto social de los materiales, las implicaciones éticas de la investigación o la naturaleza de conceptos como sustancia o reacción. También se discute si la química puede reducirse a la física o si posee una autonomía conceptual propia.

Se aborda por qué estas preguntas no suelen formar parte del día a día científico. Restrepo señala que la historia de la química, especialmente desde el siglo XIX, ha estado marcada por una fuerte presión por producir resultadossustancias, lo que ha orientado la formación hacia objetivos prácticos. Esto, junto con la creación de comunidades académicas separadas, ha generado una distancia entre científicos y filósofos.

Otro tema clave es la tensión entre especialización e interdisciplinariedad. Aunque la especialización ha permitido grandes avances, también ha fragmentado el conocimiento. Se plantea la necesidad de enfoques más integradores que permitan conectar disciplinas y recuperar una visión más global de la ciencia.

Una parte relevante del episodio se centra en el trabajo de Restrepo sobre la tabla periódica. A partir de datos empíricos y herramientas matemáticas, propone entenderla como una estructura basada en relaciones de semejanza y de orden entre elementos. Este enfoque permite interpretarla como una estructura matemática, similar a una red, y conecta con intuiciones ya presentes en el trabajo de Mendeleev.

También se discuten estudios históricos que muestran una paradoja: el conocimiento químico crece de forma exponencial, pero su diversidad disminuye. La investigación se concentra en unos pocos elementos, lo que refleja sesgos tanto científicos como sociales. Este problema se extiende a la inteligencia artificial, que tiende a reproducir esos mismos patrones si se entrena con datos poco diversos.

En la parte final, se explora su trayectoria personal y su forma de investigar, basada en la curiosidad y en conectar ideas de distintas disciplinas. Muchas de sus ideas surgen fuera de la química, al interactuar con otras áreas o contextos.

Como cierre, se subraya la importancia de la divulgación. Generar conocimiento no es suficiente si no se comunica de forma comprensible. El valor de la ciencia depende también de su capacidad para ser compartida.

Para más información sobre su trabajo, puedes consultar su web https://sites.google.com/site/guillermorestrepo/Home y su perfil en Google Scholar https://scholar.google.com/citations?user=b4CW5CEAAAAJ&hl=en, o contactarle en restrepo@mis.mpg.de.

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