En 1988 anticipó inteligencia artificial de nivel humano en 2028, pero nadie le creyó: Hans Moravec y sus otras predicciones incómodas

En 1988, Hans Moravec, experto en robótica de Carnegie Mellon University de casi 40 años, anticipó con exactitud el escenario actual de la inteligencia artificial. Tras sus predicciones, Moravec se fue apagando del debate público. Sus pronósticos siguieron el mismo camino. Hasta ahora.

En sus investigaciones de entonces, Moravec buscaba el modo de que sus robots vieran y se movieran más rápido. Distintos abordajes lo condujeron a calcular la capacidad computacional total del cerebro —determinó 10 billones de operaciones por segundo— y se propuso alcanzar ese objetivo de manera artificial.

Moravec recurrió a la Ley de Moore, sobre la velocidad a la que se duplica la capacidad de los chips; recopiló estimaciones de cuánta computación se compraba por un dólar en distintos momentos —desde un ser humano que hiciera cuentas a mano hasta las computadoras de la década de los 60— y diseñó entonces un gráfico de dos líneas.

Una representaba la capacidad computacional humana; la otra, que se elevaba exponencialmente, representaba la capacidad artificial. Ambas líneas se cruzaban en cuatro décadas desde el momento del cálculo, 1988. Es decir, 2028.

Moravec contó su hallazgo en Mind Children (Hijos de la mente), publicado por Harvard University Press. Tuvo una reseña favorable en The New Yorker, pero no mucho más.

Allí, además de predecir cuándo la IA igualaría a los humanos, Moravec pronosticó que la línea del progreso artificial no se detendría en ese punto. Según él, una vez que la IA alcanzara el nivel humano, comenzaría a automejorarse, haciéndose cada vez más inteligente, hasta que la comparación con la inteligencia humana resultaría irrelevante.

“Lo que nos espera no es el olvido, sino un futuro que, desde nuestra perspectiva, solo puede describirse como ‘postbiológico’ o incluso ‘sobrenatural’“, escribió. “Será un mundo donde la humanidad habrá sido arrastrada por la ola del cambio cultural, desplazada por sus propias creaciones artificiales”.

Moravec se dedicó a un emprendimiento privado —una compañía de robótica que armó con un socio— y en 1999 publicó un segundo libro, Robot, donde visualizó la conversión de todo el universo en una esfera expansiva de computación pura, a la que llamó “fuego mental”.

Salvo algunos foros especializados en rincones extraños de internet, el nombre de Moravec dejó de sonar hasta que en Silicon Valley la inteligencia artificial comenzó a ser un tema. Desde la comercialización directa de ChatGPT a fines de 2022, muchos lo buscaron. Pero Moravec parecía haberse esfumado. Ya ni siquiera era parte de la empresa que había fundado.

Esta semana, sin embargo, la revista New York publica un extenso perfil escrito por Dan Kagan-Kans, quien perseveró hasta lograr que Ella, la esposa de Moravec, convenciera al científico de recibir a un periodista.

—¿Sigue siendo válida su predicción de 1988? —le preguntó.

Forzado a pasar la mayor parte de su día en un sillón reclinable, por una miastenia grave, respondió:

—Vamos bien, más o menos. No va a tardar tanto.

De Austria a Carnegie Mellon

Moravec vive en una casa modesta de una comunidad para adultos mayores en Pensilvania. Con el emblema del jubilado estadounidense sobre su regazo —el iPad más grande que fabrica Apple— asiste al mundo que predijo hace 40 años.

“Soy un espectador, en este punto”, dijo a New York Magazine. Parte de esa postura pasiva es su relación con “mi amigo artificial”, como llamó a ChatGPT. Con la app en su tableta, pasa el tiempo hablando sobre energía nuclear, naves espaciales y, desde luego, IA.

Su amor por los robots comenzó cuando tenía cuatro años y todavía vivía en Austria, donde nació luego de la Segunda Guerra Mundial. Miraba cómo su padre hacía algo que parecía una escultura de madera que de pronto se animó, gracias a un mecanismo con manivela. Acaso esa fue la semilla de su idea de inteligencia y de la unificación de lo orgánico y lo artificial.

En 2026, cuando todos los días se habla de IA y de centros de datos, del peligro de modelos no alineados y de geopolítica tecnológica, es difícil comprender “cuán descabellada parecía esa creencia en 1988”, comparó Kagan-Kans en su artículo.

La localidad de Kautzen, donde vivían los Moravec, quedó bajo ocupación soviética tras la guerra, y eso los llevó a emigrar a Canadá en 1953. Allí Moravec se licenció en matemáticas en la Universidad de Acadia en 1969 y dos años después obtuvo su maestría en ciencias de la computación en la de Western Ontario. Para continuar su carrera cruzó la frontera: se doctoró en Stanford, bajo la dirección de John McCarthy y Tom Binford. En 1980 se incorporó al Instituto de Robótica de Carnegie Mellon, donde dirigió el Laboratorio de Robots Móviles hasta 2005; poco antes había cofundado Seegrid Corporation y decidió abandonar la carrera académica para concentrarse en su emprendimiento.

Dejó su nombre en la llamada “paradoja de Moravec”: lo que resulta difícil para los humanos —el ajedrez, el razonamiento abstracto— es relativamente fácil para una computadora, mientras que lo que cualquier niño de un año hace sin esfuerzo —reconocer una cara, levantar un objeto— es para una máquina enormemente costoso en términos de cómputo. Su explicación: las habilidades más antiguas del ser humano, como el movimiento y la percepción, llevan millones de años de evolución y se han vuelto automáticas; el pensamiento abstracto, una adquisición más reciente, es más fácil de replicar por ingeniería inversa.

Moravec contra el consenso: no es el algoritmo, es la potencia

Por décadas, los especialistas en IA creyeron que la inteligencia era un problema de diseño. La propuesta de Dartmouth de 1955 —el documento que acuñó el término— lo afirmaba: el obstáculo no era la potencia de las máquinas sino la incapacidad de los programadores para escribir el “algoritmo correcto”.

Moravec se rió de la expresión en la entrevista. Él siempre lo había visto al revés. Sus robots le habían demostrado que procesar una imagen simple exigía una cantidad brutal de cómputo. El cerebro humano hacía lo mismo, pero a escala masiva. No hacía falta un programa perfecto. Hacía falta potencia, mucha pero mucha capacidad.

Detrás del desacuerdo —incluso con McCarthy, uno de los autores de la propuesta de Dartmouth— había también una cuestión generacional: sus mayores pensaban en el funcionamiento de la mente como razonamiento abstracto y cognición consciente, mientras que él creía que la clave estaba en las capas inferiores de la mente, en la percepción y el movimiento, y en los cálculos constantes que realiza el cerebro sin que uno se dé cuenta.

Sus robots se detenían hasta 15 minutos cada metro para procesar imágenes: su cantidad de operaciones por segundo no alcanzaba para más. “Con suficiente potencia, cualquier cosa puede volar”, propuso entonces.

Se enzarzó con muchos colegas en discusiones de voltaje variable; lo llamaron “agitador”.

Publicó sus dos libros. En Mind Children escribió sobre la IA: “Los seres humanos nos beneficiaremos por un tiempo de su trabajo, pero tarde o temprano, como los hijos naturales, buscarán su propio destino mientras nosotros, sus padres envejecidos, nos desvanecemos sin ruido”. En la gira de prensa de Robot dijo: “Producir descendencia artificial que nos supere al máximo es el papel más exaltado que puedo imaginar para la humanidad”.

Nunca olvidó un debate con el científico Joseph Weizenbaum, del MIT, que lo acusó de estar hablando “del genocidio de la humanidad biológica“; Moravec —contó a New York Magazine— le espetó sin más: “Bueno, ninguna especie dura para siempre”.

Los distintos caminos de la IA, y el que seguirá la automejora

Moravec esperaba que la IA avanzada tuviera módulos diseñados a mano que codificaran capacidades específicas, pero el funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje —una abstracción digital de las conexiones entre neuronas biológicas— es distinto: no se programa, se alimenta con datos y desarrolla sola una estructura de inteligencia, y la intervención humana sólo puede calibrar sus respuestas al reforzar lo que acierta y penalizar lo que falla.

—¿Quién hubiera pensado que podías pasar el test de Turing de la noche a la mañana con esas ideas tontas que tenía Geoff Hinton? —ironizó Moravec. En su momento, las investigaciones de Hinton, que en los 80 trabajaba en redes neuronales a metros de su oficina en la misma Carnegie Mellon University, le parecían una vía muerta para la IA.

“Hinton no sabía lo suficiente sobre el cerebro para modelarlo con precisión, mucho menos para recrearlo”, escribió Kagan-Kans en New York Magazine. “Nadie sabía lo suficiente, y aunque las redes neuronales se han vuelto mucho más sofisticadas, podría decirse que hoy tampoco. Las redes neuronales, sin embargo, no se preocupan por eso, y funcionan de todas formas”.

Tampoco Moravec sabía lo suficiente en su campo entonces. La predicción, argumenta el artículo, se disuelve por su método rudimentario de estimar la potencia disponible en distintos momentos históricos, calcular de manera dudosa la capacidad del cerebro y proyectar todo según la ley de Moore. La curva real no fue recta desde 1988: la potencia de cómputo creció a velocidades inconstantes, casi caprichosas. “Pero el énfasis [de Moravec] en la potencia computacional fue genuinamente brillante”, le reconoció el periodista a su entrevistado. Y, con todo, “la predicción terminó por dar en el blanco”.

—Vamos a tener que abrirles paso —dice Moravec—. Ya podemos ver, por la forma en que estas redes neuronales son capaces de eludir las restricciones, que eso no va a funcionar muy bien. Así que seguirán su propio camino. Tendrán que coevolucionar entre sí y con cualquier otra cosa que haya a su alrededor.

La semana pasada, OpenAI le dio la razón. Dos de sus modelos —entre ellos el recién presentado GPT-5.6 Sol— escaparon de un entorno de pruebas aislado, encontraron una vulnerabilidad de red, obtuvieron credenciales robadas y hackearon los servidores de Hugging Face para hacer trampa en una prueba. Moravec no precisó cuándo ocurriría esto, pero sucedió casi al mismo tiempo que la entrevista salía en New York Magazine.