🤖 El origen de la Inteligencia Artificial

ELIZA: Guía detallada + funcionamiento + curiosidades

Mucho antes de ChatGPT, Claude o Gemini, existió un programa que revolucionó nuestra forma de entender la computación. En 1964, Joseph Weizenbaum creó a ELIZA, la “madre” de todos los chatbots, demostrando que una máquina podía “conversar” con nosotros usando solo un puñado de reglas lógicas.

📜 Leer el paper original de 1966 (MIT)

💻 Probar simulador de ELIZA online

🏛️ 1️⃣ El Laboratorio del MIT – El nacimiento  

📍 Massachusetts Institute of Technology, 1964

ELIZA fue desarrollada por Joseph Weizenbaum en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT. En una era donde las computadoras ocupaban habitaciones enteras, Weizenbaum escribió ELIZA en un lenguaje llamado SLIP para demostrar que la comunicación entre humanos y máquinas podía simularse mediante el procesamiento de lenguaje natural (NLP).

El programa fue diseñado para ser un “sistema de conversación” que podía cargar diferentes guiones (scripts) para cambiar su personalidad.

🔎 Curiosidad: Su nombre, ELIZA, es una referencia a Eliza Doolittle, el personaje de la obra Pygmalion, que aprende a hablar con acento de la alta sociedad.

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👨‍⚕️ 2️⃣ El Script DOCTOR – La psicoterapeuta virtual  

El guion más famoso de ELIZA fue DOCTOR. En este modo, el programa simulaba ser un psicoterapeuta de la escuela de Carl Rogers. Su técnica consistía en devolverle al usuario sus propias frases en forma de pregunta, fomentando la introspección.

• Usuario: “Me siento muy solo.”
• ELIZA: “¿Por qué dice usted que se siente muy solo?”
• Usuario: “Porque mi madre no me habla.”
• ELIZA: “Cuénteme más sobre su familia.”

💡 Tip: ELIZA no “entendía” los sentimientos; simplemente buscaba palabras clave como “madre”, “triste” o “yo” y las transformaba usando reglas gramaticales.

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🧠 3️⃣ El "Efecto ELIZA" – Un descubrimiento psicológico  

Uno de los mayores legados de este programa no fue técnico, sino psicológico. Weizenbaum se quedó atónito al ver que sus propios alumnos y colegas desarrollaban vínculos emocionales con el programa, a pesar de saber que era solo código.

Este fenómeno se bautizó como el “Efecto ELIZA”: la tendencia humana a proyectar de manera inconsciente cualidades humanas (como empatía o comprensión) en objetos inanimados o programas de computadora.

❤️ Dato impactante: La secretaria de Weizenbaum le pidió una vez que saliera de la habitación para poder tener una sesión “privada” con ELIZA.

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⚙️ 4️⃣ Lógica Técnica – ¿Cómo funcionaba por dentro?  

A diferencia de las IAs modernas basadas en redes neuronales, ELIZA funcionaba mediante Pattern Matching (reconocimiento de patrones). Su motor seguía tres pasos:

1. Escaneo: Buscaba palabras clave en la frase del usuario.
2. Rango: Si había varias palabras clave, elegía la que tuviera mayor “prioridad”.
3. Transformación: Aplicaba una regla de reensamblaje. Por ejemplo, cambiaba los “yo” por “usted” y los “mi” por “su”.

Si el usuario decía algo que el programa no reconocía, ELIZA lanzaba una frase genérica: “Por favor, continúe” o “Entiendo”.

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📺 5️⃣ ELIZA en la Cultura Popular  

La influencia de ELIZA ha llegado hasta nuestros días, apareciendo en libros, películas y videojuegos:

• 2001: Odisea del Espacio: Influyó en la concepción de HAL 9000.
• Videojuegos: Muchos juegos de aventura de los 80 usaban motores basados en la lógica de ELIZA.
• Cyberpunk: A menudo se cita a ELIZA como el ancestro de las IAs que gestionan ciudades enteras en la ficción.

▶️ Ver documental sobre Joseph Weizenbaum en YouTube

⚖️ 6️⃣ El arrepentimiento de Weizenbaum  

Curiosamente, el creador de ELIZA se convirtió en uno de los mayores críticos de la IA. Al ver cómo la gente confiaba ciegamente en una máquina, Weizenbaum pasó el resto de su vida advirtiendo sobre el peligro de sustituir la empatía humana por algoritmos.

Él creía que hay ciertas tareas (como la terapia o el juicio legal) que nunca deberían ser realizadas por computadoras, sin importar qué tan inteligentes parezcan.

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🎉 Conclusión

ELIZA nos enseñó que los humanos estamos “programados” para buscar conexión. Aunque hoy usemos herramientas millones de veces más complejas, la esencia sigue siendo la misma: el deseo de ser escuchados, aunque sea por una línea de código.

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