Los límites de nuestra percepción: realidad, pensamiento crítico e inteligencia artificial
Más allá del RGB: ¿vemos la realidad o construimos una interpretación?
El fin de semana, durante una conversación con unos amigos médicos, comentábamos que los seres humanos tenemos tres tipos de conos en la retina, cuyas sensibilidades espectrales se superponen y nos permiten construir nuestra percepción del color.
Pero ¿qué pasaría si ampliáramos nuestra capacidad a cinco o más tipos de conos, o si extendiéramos el rango del espectro electromagnético al que somos sensibles?
¿Dejaría de ser real lo que hoy consideramos «real»? Pensemos, por ejemplo, en la visión de las abejas que pueden ver colores que los humanos no vemos o en la integración sensorial de algunos reptiles que pueden observar en la completa oscuridad.
Entonces, ¿qué es la realidad?
La realidad existe independientemente de nuestra capacidad para percibirla, pero nuestra representación de ella está condicionada por nuestros sentidos, nuestro cerebro y nuestros conocimientos.
Y surge nuevamente la pregunta: ¿qué es la realidad y cómo afecta nuestra manera de trabajar en fotografía?
Podemos distinguir tres niveles:
Realidad física: aquello que existe y produce efectos independientemente de que lo observemos.
Realidad percibida: la representación que nuestro sistema nervioso construye a partir de información sensorial limitada.
Realidad interpretada: el significado que atribuimos a lo percibido, influido por nuestra experiencia, cultura, conocimientos y convicciones.
Que no podamos percibir algo no significa que no exista. Que percibamos algo no significa que lo comprendamos. Y que creamos comprenderlo no significa que tengamos razón.
Tenemos que preguntarnos: ¿cuánto de lo que llamamos realidad corresponde al mundo que existe y cuánto al modelo que nuestro cerebro ha construido para permitirnos vivir en él?
Por eso, para nosotros, los maestros, enseñar a pensar críticamente es, en cierto sentido, enseñar a reconocer los límites de nuestra propia percepción y comprensión.
Ahora bien, ¿podemos representar con precisión una realidad que no percibimos completamente?
Partimos de dos consideraciones: nuestra percepción es limitada y nuestra interpretación es, en cierta medida, subjetiva. La experiencia, los conocimientos, el lenguaje y las convicciones condicionan la manera en que comprendemos y describimos lo observado.
Si nuestra percepción es limitada y nuestras interpretaciones están condicionadas por la experiencia, ¿qué sucede cuando convertimos esas interpretaciones en instrucciones para una inteligencia artificial?
Pensando en el trabajo que hemos venido desarrollando con IA, podemos considerar que una metodología estructurada permite reducir la incertidumbre.
Mediante la observación sistemática, la descripción precisa, el pensamiento lógico-crítico y el control de variables, podemos construir instrucciones más consistentes, verificables y reproducibles.
La inteligencia artificial no elimina las limitaciones de la percepción humana; incluso puede amplificarlas cuando las convertimos en instrucciones ambiguas.
Por eso, nuestro método no comienza con la generación de una imagen, sino con la construcción consciente y estructurada de la información que proporcionamos al sistema.
Los módulos específicos de la metodología que hemos venido desarrollando (RAP, IRP y PRS), orientados a establecer referencias, preservar la identidad y controlar variables, adquieren entonces una justificación que trasciende la fotografía: son mecanismos para organizar información, establecer restricciones, controlar variables y evaluar resultados.
Y algo que considero especialmente importante: un resultado visual convincente no necesariamente es un resultado correcto. La fidelidad debe evaluarse frente a las referencias y los objetivos establecidos, no solamente frente a su apariencia.
Me parece que, con este enfoque, lo que hemos venido haciendo trasciende la creación de imágenes mediante inteligencia artificial. Se convierte en una propuesta para observar con mayor profundidad, cuestionar nuestras interpretaciones y estructurar el pensamiento con rigor.
Porque no basta con aprender a darle instrucciones a la inteligencia artificial; primero debemos aprender a construir con rigor nuestras propias ideas.
Y quizá el mayor desafío no sea descubrir cuánto de la realidad somos capaces de percibir, sino reconocer cuánto de lo que creemos real nunca nos hemos detenido a cuestionar.
