Imaginem una pregunta provocadora: i si les màquines poguessin pensar de manera “autista”?
No en un sentit clínic o diagnòstic, evidentment. Però sí en el sentit d’imitar alguns trets cognitius associats a la neurodiversitat: una atenció extraordinària als detalls, la capacitat de concentrar-se intensament en un problema o la tendència a detectar patrons que altres passen per alt.
Pot semblar una idea estranya. Però cada vegada més investigadors es plantegen una qüestió similar: la intel·ligència artificial (IA) actual està dissenyada només a imatge d’una ment “neurotípica”? I si fos així, què ens estem perdent?
Intel·ligència artificial ‘neurotípica’
La IA no és tan diversa com sembla. La majoria de sistemes actuals s’han desenvolupat amb un objectiu molt clar: ser eficients, coherents i predictibles.
Els algoritmes d’aprenentatge automàtic s’entrenen amb grans quantitats de dades i aprenen a detectar patrons que permeten predir la resposta més probable. Aquest enfocament ha fet possibles avenços espectaculars: traducció automàtica, reconeixement d’imatges o sistemes de conversa com els models generatius actuals.
Però també té una conseqüència important. En general, aquests sistemes estan optimitzats per trobar la millor solució dins d’un conjunt de possibilitats ja conegudes. Això els fa molt eficients, però sovint menys capaços d’explorar alternatives inesperades.
És una manera de pensar molt ordenada i sistemàtica. I això planteja una pregunta interessant: què passaria si les màquines també poguessin pensar d’una manera menys lineal?
El poder de la diversitat cognitiva
En biologia, la diversitat no és un error: és una estratègia. Les poblacions amb més variabilitat genètica tenen més probabilitats d’adaptar-se a canvis ambientals. Diferents individus poden respondre de manera diferent a un mateix problema, i aquesta variació és sovint el motor de la innovació evolutiva.
Amb la cognició humana passa una cosa semblant.
El concepte de neurodiversitat descriu el fet que el cervell humà pot funcionar de maneres diferents. Condicions com l’autisme, el TDAH o la dislèxia no només impliquen dificultats, sinó també formes alternatives de processar la informació. En alguns casos, això pot comportar característiques cognitives molt específiques, com ara: una gran sensibilitat als detalls, la capacitat de mantenir nivells d’atenció molt elevats en una tasca o o una manera de connectar idees aparentment allunyades.
Aquestes diferències no sempre són avantatges, però tampoc són simplement errors del sistema. Sovint representen variants cognitives dins d’un espectre més ampli de formes de pensar.
Aprofitant els trets de la diversitat
En un article recent proposem explorar precisament aquesta idea: dissenyar sistemes d’intel·ligència artificial inspirats en trets cognitius associats a la neurodiversitat.
La idea no és construir màquines amb diagnòstics ni simular trastorns humans. L’objectiu és molt més tècnic: identificar alguns mecanismes cognitius útils i veure si poden traduir-se en noves arquitectures computacionals.
Per exemple: un sistema inspirat en l’hiperfocus podria concentrar gran part dels seus recursos computacionals en fragments molt específics de la informació i prioritzar els elements més rellevants d’un problema.
Altres models podrien utilitzar formes de memòria selectiva, prioritzant esdeveniments rars, però importants, en lloc de tractar totes les dades de la mateixa manera.
També es poden explorar estratègies de pensament divergent, que generin múltiples solucions alternatives abans de convergir cap a una resposta final.
Aquestes idees parteixen d’un principi simple: la variabilitat cognitiva pot ser una font de creativitat i adaptabilitat.
Una IA més adaptativa, flexible i creativa
Molts dels problemes més difícils que afrontem avui no són ben definits. Des de la recerca científica fins a la gestió de sistemes complexos, sovint treballem amb informació incompleta, situacions ambigües o entorns canviants.
En aquests contextos, els sistemes que només optimitzen poden quedar atrapats en solucions previsibles. En canvi, sistemes amb més variabilitat interna podrien explorar millor l’espai de possibilitats: detectar anomalies, generar hipòtesis alternatives o identificar patrons inesperats.
En el nostre estudi suggerim que integrar principis inspirats en la neurodiversitat podria ajudar a desenvolupar IA més adaptativa, flexible i creativa. No es tracta de substituir els models actuals, sinó d’ampliar el ventall d’estratègies disponibles.
Preguntes ètiques
Què vol dir exactament “inspirar-se” en la neurodiversitat? Existeix el risc de convertir experiències humanes complexes en simples metàfores tecnològiques. Les persones neurodivergents no són models computacionals ni conjunts de característiques a copiar.
A més, hi ha preguntes sobre l’ús de dades, la representació de diferents col·lectius en els sistemes d’IA i la participació de persones neurodivergents en el disseny d’aquestes tecnologies.
Per això, molts investigadors insisteixen que qualsevol desenvolupament en aquesta direcció ha d’anar acompanyat de reflexió ètica i inclusió real de perspectives diverses.
Una lliçó que potser va més enllà de la IA
Potser la idea més interessant d’aquest debat no és tant si les màquines poden pensar de manera “autista” (i aquí sembla que ens tirem un tret al peu, els autors de la recerca). És una altra cosa.
Ens obliga a recordar que la intel·ligència humana no és uniforme. No hi ha una única manera correcta de pensar, ni un únic model de resolució de problemes. La tecnologia sovint tendeix a simplificar la realitat. Però la natura —i la ment humana— funcionen amb una combinació complexa d’ordre i variabilitat.
Si volem construir sistemes d’intel·ligència artificial més robustos i creatius, potser hem d’aprendre una lliçó molt antiga de la biologia: la diversitat no és un error del sistema. És part del seu funcionament.
I potser la pregunta real no és si la IA pot pensar com nosaltres, sinó què podem aprendre sobre la nostra pròpia manera de pensar quan intentem construir intel·ligències diferents.