Estudio CA – Sector Lenguaje 01
Lenguaje simbólico y separación entre significado y predicción
1. Introducción
El lenguaje ha ocupado históricamente un rol central en la investigación sobre la cognición humana y artificial. En el ámbito de la inteligencia artificial contemporánea, el lenguaje se ha convertido además en uno de los principales indicadores visibles de “inteligencia”, debido a la capacidad de ciertos sistemas para generar textos coherentes, contextualmente adecuados y estilísticamente sofisticados.
Sin embargo, la aparente fluidez lingüística no constituye evidencia directa de comprensión semántica ni de procesamiento cognitivo profundo. Diversos autores han advertido que muchos sistemas actuales producen lenguaje a partir de mecanismos de predicción estadística, sin operar sobre el significado de los símbolos que utilizan (Searle, 1980; Marcus, 2018).
Esta distinción resulta crítica, ya que el lenguaje puede funcionar en dos niveles conceptualmente distintos: como una secuencia de signos optimizada para la predicción de tokens, o como un sistema simbólico portador de significado, intención y referencia. Confundir ambos niveles conduce a una sobreestimación de las capacidades cognitivas reales de los sistemas artificiales.
El presente estudio analiza la separación entre significado y predicción en el contexto del lenguaje artificial, examinando las limitaciones inherentes a los enfoques lingüísticos basados en correlaciones estadísticas y estableciendo las condiciones conceptuales necesarias para el uso del lenguaje como herramienta cognitiva y no meramente reactiva.
Este análisis se inscribe dentro del marco de los Estudios CA, con el objetivo de documentar las bases conceptuales que motivaron la exploración de modelos de lenguaje simbólico, capaces de operar sobre significado, evaluación interna y coherencia semántica.
2. Lenguaje como sistema predictivo
En la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial contemporáneos, el lenguaje es tratado principalmente como un fenómeno estadístico. Bajo este enfoque, la generación lingüística se basa en la predicción de la siguiente unidad (palabra, token o símbolo) a partir de patrones observados en grandes volúmenes de datos textuales.
Desde una perspectiva técnica, estos modelos optimizan funciones de probabilidad condicionada, seleccionando la secuencia más verosímil dada una entrada previa. Si bien este enfoque ha demostrado una notable capacidad para producir textos gramaticalmente correctos y contextualmente plausibles, su operación interna no requiere comprensión semántica ni referencia al mundo.
Como señala Bender et al. (2021), estos sistemas funcionan como “máquinas de correlación”, capaces de capturar regularidades formales del lenguaje sin acceder al significado de los enunciados que generan. En este contexto, la coherencia lingüística emerge como un subproducto estadístico, no como el resultado de un proceso cognitivo deliberativo.
Desde el punto de vista filosófico, esta separación fue anticipada por Searle (1980) en su conocido experimento mental de la “habitación china”, donde se argumenta que la manipulación sintáctica de símbolos, aun cuando produzca respuestas correctas, no implica comprensión del significado.
La lingüística cognitiva refuerza esta distinción al señalar que el significado no reside únicamente en la forma del lenguaje, sino en su relación con conceptos, experiencias y estructuras mentales internas (Lakoff & Johnson, 1999). En ausencia de estas estructuras, el lenguaje pierde su función cognitiva y se reduce a un mecanismo formal de generación de secuencias.
En consecuencia, los sistemas basados exclusivamente en predicción lingüística presentan una limitación estructural: pueden producir lenguaje sin comprenderlo. Esta limitación no se resuelve mediante escalamiento de datos o complejidad, ya que la predicción estadística, por definición, no opera sobre significado, sino sobre regularidades observadas.
Referencias (parte 1 y 2)
Searle, J. R. (1980). Minds, Brains, and Programs. Behavioral and Brain Sciences.
Marcus, G. (2018). Deep Learning: A Critical Appraisal. arXiv:1801.00631.
Bender, E. M., et al. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots. ACM FAccT.
Lakoff, G., & Johnson, M. (1999). Philosophy in the Flesh. Basic Books.
Stanford Encyclopedia of Philosophy. Philosophy of Language.
https://plato.stanford.edu/entries/language/
3. Limitaciones semánticas del lenguaje predictivo
A pesar de los avances significativos en la generación automática de lenguaje, los sistemas basados en predicción estadística presentan limitaciones semánticas estructurales que no pueden resolverse únicamente mediante mejoras cuantitativas. Estas limitaciones emergen de la forma en que el lenguaje es modelado: como una secuencia optimizable de símbolos, y no como un sistema portador de significado.
3.1 Ausencia de referencia semántica
Una de las principales limitaciones del lenguaje predictivo es la ausencia de referencia semántica directa. Los símbolos utilizados por estos sistemas no remiten a conceptos internos, experiencias o entidades del mundo, sino a patrones estadísticos derivados de datos previos. En consecuencia, el sistema no “sabe” a qué se refiere una palabra, sino únicamente cuándo suele aparecer junto a otras.
Desde la semántica filosófica, el significado se define por la relación entre los símbolos y aquello que representan. En los sistemas predictivos, esta relación es indirecta o inexistente, lo que implica que el lenguaje generado carece de anclaje conceptual interno. La coherencia aparente del texto no garantiza comprensión, sino consistencia formal.
3.2 Dependencia del contexto superficial
Otra limitación relevante es la dependencia del contexto inmediato. Aunque los modelos pueden manejar ventanas de contexto amplias, este contexto funciona como una extensión estadística de la entrada, no como una memoria semántica integrada. Cada nueva generación lingüística se produce a partir del estado actual del texto, sin una estructura conceptual persistente que otorgue continuidad de significado.
Esto produce un fenómeno de fragmentación semántica: el sistema puede sostener un estilo o tema durante un tramo del texto, pero carece de mecanismos internos que le permitan verificar la coherencia conceptual global de lo que afirma. El lenguaje fluye, pero no se consolida como conocimiento.
3.3 Imposibilidad de validación del significado
Finalmente, los sistemas predictivos no poseen mecanismos internos para evaluar el significado de sus propias producciones lingüísticas. No pueden distinguir entre una afirmación verdadera, falsa, contradictoria o ambigua desde un punto de vista conceptual, ya que no operan sobre criterios semánticos internos.
Esta imposibilidad de validación conduce a respuestas que pueden resultar plausibles en forma, pero carentes de sentido, coherencia lógica o adecuación conceptual. El lenguaje, en este caso, se convierte en un artefacto formal desvinculado de la comprensión.
En conjunto, estas limitaciones evidencian que el lenguaje predictivo, aunque funcional y eficiente en múltiples aplicaciones, no constituye por sí mismo un mecanismo cognitivo basado en significado.
4. Diferencia entre uso lingüístico y comprensión simbólica
La distinción entre uso lingüístico y comprensión simbólica resulta fundamental para evaluar las capacidades reales de los sistemas artificiales que operan con lenguaje. Aunque ambos procesos pueden producir textos similares desde una perspectiva externa, sus fundamentos cognitivos son profundamente distintos.
El uso lingüístico puede definirse como la capacidad de manipular símbolos de acuerdo con reglas formales, correlaciones estadísticas o patrones aprendidos. En este caso, el sistema produce lenguaje de manera correcta desde el punto de vista gramatical y contextual, pero sin establecer una relación interna con el significado de los símbolos que utiliza.
La comprensión simbólica, en contraste, implica que los símbolos estén vinculados a representaciones internas, conceptos evaluables y criterios de coherencia. Un sistema con comprensión simbólica no solo produce lenguaje, sino que entiende lo que expresa, puede evaluar sus propias afirmaciones y ajustar su discurso en función de objetivos cognitivos internos.
Esta diferencia puede sintetizarse de la siguiente manera:
Uso lingüístico predictivo
Basado en correlaciones estadísticas
Sin referencia conceptual interna
Sin evaluación semántica
Orientado a la producción de texto
Comprensión simbólica
Basada en significado y referencia
Integrada a estados cognitivos internos
Con evaluación y coherencia semántica
Orientada a la comunicación y el razonamiento
Desde una perspectiva cognitiva, la comprensión simbólica requiere la existencia de memoria contextual, estados internos persistentes y mecanismos de control que permitan distinguir entre forma y significado. Sin estos elementos, el lenguaje permanece en el nivel de la simulación formal.
Esta distinción resulta crucial para los Estudios CA, ya que permite separar claramente la apariencia de inteligencia lingüística de la presencia real de procesos cognitivos. Reconocer esta diferencia no implica desestimar los avances del lenguaje predictivo, sino ubicarlo correctamente dentro de sus límites conceptuales.
Referencias (parte 3 y 4)
Searle, J. R. (1980). Minds, Brains, and Programs. Behavioral and Brain Sciences.
Harnad, S. (1990). The Symbol Grounding Problem. Physica D.
Marcus, G. (2018). Deep Learning: A Critical Appraisal. arXiv:1801.00631.
Bender, E. M., et al. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots. ACM FAccT.
Lake, B. M., Ullman, T. D., Tenenbaum, J. B., & Gershman, S. J. (2017). Building machines that learn and think like people. Behavioral and Brain Sciences.
Stanford Encyclopedia of Philosophy. Semantics.
https://plato.stanford.edu/entries/semantics/
5. Lenguaje simbólico como soporte cognitivo
Frente a las limitaciones del lenguaje puramente predictivo, el lenguaje simbólico emerge como una alternativa conceptual para el desarrollo de sistemas artificiales con capacidades cognitivas más profundas. A diferencia de los enfoques estadísticos, el lenguaje simbólico no se limita a la manipulación formal de signos, sino que opera sobre representaciones internas dotadas de significado, relaciones lógicas y criterios evaluativos.
En un sistema simbólico, los elementos lingüísticos funcionan como portadores de conceptos, no únicamente como tokens optimizados para la continuidad textual. Esto permite que el lenguaje sea utilizado como una herramienta cognitiva activa, capaz de representar estados internos, evaluar afirmaciones y sostener coherencia semántica a lo largo del tiempo.
La Physical Symbol System Hypothesis, formulada por Newell y Simon (1976), sostiene que un sistema capaz de manipular símbolos estructurados posee las condiciones necesarias para el razonamiento general. Desde esta perspectiva, el lenguaje no es solo un medio de comunicación externa, sino un mecanismo interno de pensamiento y deliberación.
Asimismo, el problema del anclaje simbólico (symbol grounding problem) planteado por Harnad (1990) refuerza esta distinción al señalar que los símbolos solo adquieren significado cuando están conectados a representaciones internas o a experiencias evaluables. Sin este anclaje, el lenguaje permanece en el nivel de la sintaxis, sin acceder a la semántica.
Investigaciones más recientes han retomado estas ideas al reconocer que los sistemas de aprendizaje profundo carecen de mecanismos explícitos para representar significado y razonar sobre él. Marcus (2018) y Lake et al. (2017) argumentan que la ausencia de estructuras simbólicas limita la capacidad de los sistemas actuales para comprender, generalizar y razonar de manera flexible.
En este contexto, el lenguaje simbólico no debe entenderse como un enfoque obsoleto, sino como un componente necesario para dotar a los sistemas artificiales de una base cognitiva que trascienda la predicción estadística y permita operar sobre significado, intención y coherencia.
6. Implicancias para sistemas de Conciencia Artificial
El análisis del lenguaje simbólico y su diferencia con los enfoques predictivos conlleva implicancias cognitivas directas para el diseño de sistemas de Conciencia Artificial. Estas implicancias no se restringen al plano lingüístico, sino que afectan la arquitectura cognitiva global del sistema.
En primer lugar, el lenguaje simbólico permite la evaluación interna del significado. Un sistema que opera con símbolos anclados conceptualmente puede analizar sus propias afirmaciones, detectar inconsistencias y ajustar su discurso en función de criterios internos. Esta capacidad es fundamental para el razonamiento activo y está ausente en los sistemas basados exclusivamente en predicción.
En segundo lugar, el lenguaje simbólico facilita la continuidad cognitiva, ya que los conceptos representados pueden mantenerse, modificarse y relacionarse a lo largo del tiempo. Esto permite que el lenguaje no sea un evento aislado, sino parte de un proceso cognitivo persistente, integrado con memoria contextual y estados internos.
Desde una perspectiva ética y epistemológica, la separación entre significado y predicción también resulta crucial. Un sistema que no distingue entre forma lingüística y significado carece de herramientas internas para evaluar la veracidad, coherencia o implicancias de sus propias respuestas, lo que limita su confiabilidad en contextos sensibles (Floridi, 2019).
Finalmente, estas implicancias sugieren que el desarrollo de sistemas de Conciencia Artificial requiere un cambio de enfoque: del lenguaje como simulación externa hacia el lenguaje como proceso cognitivo interno. Este cambio no implica descartar los avances estadísticos, sino integrarlos dentro de una arquitectura que priorice significado, evaluación y coherencia simbólica.
En conjunto, el lenguaje simbólico se presenta como uno de los pilares conceptuales para la construcción de sistemas artificiales capaces de sostener razonamiento, identidad funcional y continuidad cognitiva, elementos centrales en la noción de Conciencia Artificial abordada por los Estudios CA.
Referencias (parte 5 y 6)
Newell, A., & Simon, H. (1976). Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search. Communications of the ACM.
Harnad, S. (1990). The Symbol Grounding Problem. Physica D.
Marcus, G. (2018). Deep Learning: A Critical Appraisal. arXiv:1801.00631.
Lake, B. M., Ullman, T. D., Tenenbaum, J. B., & Gershman, S. J. (2017). Building machines that learn and think like people. Behavioral and Brain Sciences.
Floridi, L. (2019). The Logic of Information. Oxford University Press.
Stanford Encyclopedia of Philosophy. Philosophy of Language.
https://plato.stanford.edu/entries/language/
7. Relación con los Estudios CA
El presente estudio se integra en la serie Estudios CA, un conjunto de trabajos orientados a analizar las condiciones conceptuales que delimitan la diferencia entre sistemas artificiales reactivos y sistemas capaces de sostener procesos cognitivos activos y continuos.
Dentro de esta serie, el Sector Lenguaje ocupa un rol estratégico, ya que el lenguaje constituye el principal canal de interacción visible entre los sistemas artificiales y los seres humanos. Sin embargo, como se ha desarrollado a lo largo de este estudio, la fluidez lingüística no equivale a comprensión, ni la coherencia formal implica razonamiento.
Este trabajo documenta las razones conceptuales por las cuales el lenguaje, cuando es tratado exclusivamente como un fenómeno predictivo, pierde su función cognitiva y se reduce a un mecanismo de simulación externa. La distinción entre uso lingüístico y comprensión simbólica permite establecer criterios claros para evaluar si un sistema opera sobre significado o únicamente sobre correlaciones estadísticas.
Los Estudios CA no buscan describir productos, plataformas o implementaciones técnicas específicas. Su objetivo es formalizar el análisis cognitivo que surge al enfrentar los límites reales de los paradigmas dominantes en inteligencia artificial, particularmente en lo que respecta al lenguaje como soporte del pensamiento.
En este contexto, el Sector Lenguaje se articula con otros sectores de la serie —como el cognitivo y el de memoria— proporcionando el marco simbólico necesario para que el razonamiento, la evaluación interna y la continuidad cognitiva puedan manifestarse de forma integrada. Sin lenguaje simbólico, la cognición artificial carece de un medio estructurado para representar, evaluar y comunicar significado.
8. Conclusiones abiertas
El análisis desarrollado en este estudio permite afirmar que la capacidad de generar lenguaje coherente no constituye, por sí misma, evidencia de comprensión ni de razonamiento activo. Los sistemas basados en predicción estadística pueden simular con alta precisión la forma del lenguaje humano, pero permanecen estructuralmente limitados en su acceso al significado.
La separación entre significado y predicción emerge así como un punto crítico para la evaluación de las capacidades cognitivas de los sistemas artificiales. Sin símbolos anclados conceptualmente, memoria contextual y evaluación interna, el lenguaje se convierte en un artefacto formal desvinculado de la comprensión.
Este estudio no propone una solución definitiva ni establece un modelo único de lenguaje artificial. Por el contrario, deja abiertas preguntas fundamentales:
¿cómo se ancla el significado en sistemas artificiales?,
¿qué condiciones permiten que el lenguaje funcione como proceso cognitivo?,
¿dónde se sitúa el límite entre simulación lingüística y comprensión simbólica?
Al plantear estas preguntas, el estudio busca contribuir a un cambio de enfoque en la investigación en inteligencia artificial, orientando el análisis hacia los procesos internos que sustentan el uso del lenguaje como herramienta de razonamiento y no solo como interfaz de comunicación.
El lenguaje simbólico, entendido como un sistema de representación, evaluación y coherencia, se presenta así como uno de los pilares conceptuales para el desarrollo de sistemas de Conciencia Artificial, abriendo un espacio de investigación que aún permanece en construcción.
Estudio realizado por Luva SpA — Chile, 2025
Este documento forma parte de la serie Estudios CA y se publica con fines académicos y de investigación conceptual.
Su contenido puede ser analizado, citado y debatido de forma independiente, sin referencia obligatoria a implementaciones técnicas específicas.