🤯 ¿Pueden los embeddings entender el mundo o solo simularlo?

¡Hola, querido lector! ☕

Hoy quiero llevarte a ese punto intermedio entre la maravilla tecnológica y el vértigo existencial.
Vamos a hablar de algo que sostiene —silenciosa pero profundamente— todo lo que hacen los modelos como ChatGPT: los embeddings.

Y si bien estos sistemas logran respuestas cada vez más “inteligentes”, la pregunta sigue ahí, incómoda y brillante como el reflejo de una cuchara en el café:

👉 ¿Pueden las máquinas realmente comprender el lenguaje humano… o solo imitarlo de forma convincente?

🧠 ¿Qué es un embedding?

Imaginá que le pedís a una máquina que entienda qué significa la palabra crisis.
El problema es que para una IA, las palabras no tienen aroma, no duelen, no pesan. Solo son secuencias de caracteres.
Y por eso necesita traducirlas a otra cosa: a números.

Eso es un embedding:
📌 Una representación matemática de una palabra, como si cada término fuera un punto en un espacio de cientos o miles de dimensiones.

Lo fascinante es que la posición de ese punto depende de los contextos en los que esa palabra aparece en millones de textos.

• Crisis cerca de problema, incertidumbre, riesgo.

• Pero también puede estar cerca de oportunidad, cambio, resiliencia, dependiendo del corpus.

📌 Una palabra no tiene un solo sentido. Tiene múltiples vecindarios semánticos, múltiples identidades.
Y los embeddings capturan esa riqueza... parcialmente.

📚 Así funcionan GPT, ChatGPT y compañía

Modelos como GPT no entienden el lenguaje como nosotros.
Lo que hacen es convertir lo que decimos en estos vectores, comparar sus posiciones, calcular distancias y predecir qué palabra sigue.

👉 Lo que tú lees como una oración coherente, es para la máquina una secuencia de números que orbitan en un espacio abstracto, buscando patrones estadísticos.

Funciona. De hecho, funciona increíblemente bien.
Pero ahí mismo empieza la inquietud.

❗ El problema: comprender ≠ correlacionar

Sí, los embeddings reconocen que banco puede significar asiento, institución financiera o cardumen de peces.
Y pueden inferir el significado correcto según el contexto.

Pero... ¿qué clase de “significado” es ese?

Desde la filosofía del lenguaje —especialmente la fenomenología y la hermenéutica—, esto es apenas una capa superficial.
Porque:

• El lenguaje no se agota en el uso estadístico.

• No es solo una red de signos que remiten a otros signos.

• Es un tejido de historia, cuerpo, cultura, intención, experiencia.

Como diría Gadamer, comprender no es decodificar, es situarse en un horizonte de sentido compartido.
Y ese horizonte incluye cosas que los embeddings no pueden tocar:
👂 la entonación de una voz,
👣 la huella de un contexto,
💭 la precomprensión que traemos incluso antes de hablar.

🧩 ¿Qué nos está faltando?

El lenguaje humano es un fenómeno denso, ambiguo, simbólico y corporal.
Y tratarlo como un conjunto de coordenadas numéricas, aunque útil, es también una reducción radical.

La hermenéutica nos recuerda que toda interpretación parte desde un lugar: desde un cuerpo, una historia, un mundo vivido.
Y los embeddings no tienen mundo.
No tienen pasado.
No tienen piel.

Desde la antropología, podríamos decir que el lenguaje es también ritual, performativo, situado.
No se dice igual muerte en un hospital que en una canción.
No se dice igual amor en Quechua que en Silicon Valley.

Y sin esa dimensión encarnada, toda comprensión será… simulacro.

🤯 ¿Qué es realmente el lenguaje?

Aquí hay algunas preguntas que no buscan cerrarse, sino abrirse más con cada sorbo:

• ¿Puede una fórmula matemática capturar la ambigüedad poética de la palabra silencio?

• ¿Qué perdemos cuando reemplazamos la historia de un concepto por su frecuencia estadística?

• ¿Puede una máquina que no ha vivido interpretar una metáfora?

• ¿Es posible vectorizar el duelo, el anhelo, el juego del doble sentido?

• ¿Qué lugar ocupa el cuerpo en la construcción del significado? ¿Y la cultura? ¿Y el tiempo?

No es que los embeddings estén mal. Son una proeza técnica.
Pero hay que recordar: el lenguaje no es solo señal, es mundo compartido, es herida y memoria, es creación y malentendido.

Y eso, por ahora, ningún vector lo puede contener.

☕ La reflexión del café

Mientras tomaba mi cuarta taza del día (ya no por cafeína, sino por ritual), pensé en esto:

¿Qué tipo de comprensión queremos construir con la inteligencia artificial?
¿Una que calcule o una que interprete?
¿Una que ordene o una que comprenda la fragilidad del sentido?

Porque si dejamos que lo estadístico reemplace lo hermenéutico,
si aceptamos que una nube de números reemplace la polisemia del cuerpo,
entonces podríamos terminar creyendo que comprender es solo calcular.

Y ahí, quizá, habremos perdido más de lo que ganamos.

¿Qué piensas tú?

¿Es posible una inteligencia artificial verdaderamente hermenéutica?
¿O estamos, sin darnos cuenta, empobreciendo lo que significa entender?

Escríbeme, que estas cosas —como el café fuerte— se piensan mejor entre dos. ☕

Un abrazo entre palabras, vectores y silencios,
Fernando