Una máquina inventa teorías sobre el pensamiento exprés

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Un círculo cerrado: la máquina propone una idea, la prueba en personas, ve los fallos y genera una nueva conjetura más precisa. Así funciona AutoCog, el científico cognitivo automático. Antes, en la ciencia del pensamiento (la ciencia cognitiva), lo más difícil — idear una teoría — lo hacían solo los humanos. Los datos los recogían autómatas, los modelos los calculaban computadoras, pero el paso creativo quedaba en manos de la persona. AutoCog cierra este ciclo por primera vez.

El sistema está organizado como un debate entre varios agentes basados en grandes modelos de lenguaje. Cada agente propone su modelo de toma de decisiones — no solo texto, sino un programa funcional. Luego, AutoCog diseña el experimento que mejor dirima la disputa, recluta voluntarios por internet y recoge sus respuestas. Las teorías se evalúan según lo bien que predicen el comportamiento humano. Los modelos perdedores analizan sus errores y renacen en versiones mejoradas. El ciclo se repite.

Este hallazgo no estaba programado de antemano. Cuando el sistema se puso a prueba con datos simulados, recuperó incluso estrategias inusuales que contradecían el «sentido común» del modelo de lenguaje. Esto significa que AutoCog realmente escucha los datos y no repite patrones aprendidos. En experimentos con personas reales, sus teorías resultaron más precisas que las aceptadas comúnmente y funcionaron en dos tareas diferentes. La prueba final la superó la nueva teoría: sus predicciones se confirmaron en un experimento preregistrado con nuevos participantes.

El círculo se ha cerrado. AutoCog convierte la construcción de teorías sobre el pensamiento de un arte nebuloso en una ciencia transparente, reproducible y acumulativa.