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Una construcción geométrica de un dodecaedro dentro de una composición de Fibonacci, reforzada por un triángulo rectángulo: una meditación sobre la armonía del universo, donde las matemáticas y el lenguaje convergen sin llegar nunca a encerrar del todo la realidad.

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Ricardo Morin, 20 de agosto de 2025

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Resumen

Este ensayo examina la interdependencia del lenguaje y las matemáticas como los dos pilares del conocimiento, indispensables ambos pero incompletos el uno sin el otro. Mientras las matemáticas aseguran la precisión y la abstracción, el lenguaje vuelve inteligible y comunicable el razonamiento; juntos se aproximan, aunque nunca logran captar plenamente, una realidad más rica que cualquier formulación. El análisis sitúa a la inteligencia artificial como un caso paradigmático de esta condición. Comercializada a un costo elevado pero marcada por deficiencias en coherencia, la IA dramatiza lo que sucede cuando el poder matemático se privilegia sobre el rigor lingüístico. Lejos de sustituir el pensamiento humano, estos sistemas ponen a prueba nuestra capacidad de imponer significado, resistir la vaguedad y refinar las ideas. Entretejiendo reflexión filosófica y crítica contemporánea, el ensayo sostiene que tanto las matemáticas como el lenguaje deben cultivarse de manera continua para que el conocimiento progrese. Su alianza no cierra la brecha entre comprensión y realidad; la mantiene abierta, asegurando que la verdad siga siendo una búsqueda interminable.

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Lenguaje, matemáticas y el costo de la inteligencia artificial

Toda sociedad progresa refinando sus instrumentos de pensamiento. Dos se elevan sobre los demás: las matemáticas, que destilan patrones con precisión, y el lenguaje, que da forma y sentido al razonamiento. Ninguno basta por sí solo. Privilegiar uno en detrimento del otro es debilitar la arquitectura misma del conocimiento.

La inteligencia artificial dramatiza tanto sus promesas como sus limitaciones. El anuncio de una cuota mensual de 200 dólares para acceder a ChatGPT-5 es revelador. Comercializado como un servicio de lujo “para quienes puedan permitírselo”, subraya la creciente brecha entre privilegio tecnológico y necesidad cultural. Quienes disponen de recursos afinan su productividad; quienes no, quedan excluidos. Pero incluso para los bien equipados, la pregunta persiste: ¿qué se está comprando realmente?

La máquina deslumbra por su velocidad y escala, pero sus carencias resultan igualmente evidentes. Los ingenieros pueden ser virtuosos de los algoritmos, pero la gramática no es su instrumento. Los resultados son con demasiada frecuencia coloquiales, vagos o carentes de rigor. Para extraer coherencia, el usuario no puede ser un consumidor pasivo: debe actuar como editor, capaz de clarificar, reestructurar e imponer sentido. La paradoja es inequívoca: la herramienta promocionada como liberación exige de su operador la disciplina que ella misma no puede aportar.

Esa paradoja refleja una verdad mayor sobre el conocimiento. El lenguaje y las matemáticas son ambos indispensables y ambos incompletos. Las matemáticas alcanzan la abstracción, pero sus resultados quedan inertes si el lenguaje no los vuelve inteligibles y comunicables. El lenguaje transmite el pensamiento, pero se tambalea sin el rigor que las matemáticas proporcionan. Lo que uno asegura, el otro interpreta.

Sin embargo, ambos están sujetos a una condición más profunda: la realidad excede toda formulación. Nuestras teorías—ya sean modelos matemáticos o descripciones lingüísticas—son aproximaciones moldeadas por el observador. El lenguaje no puede agotar el sentido; las matemáticas no pueden capturar la finitud. El conocimiento nunca es absoluto: es una negociación con una realidad más rica que cualquier modelo o enunciado.

La inteligencia artificial expone con crudeza esta condición. Puede automatizar estructuras, pero no aportar sabiduría; puede reproducir lenguaje, pero no garantizar significado. Su verdadero valor no radica en sustituir al pensador, sino en poner a prueba nuestra capacidad de resistir la vaguedad, de imponer coherencia y de refinar el pensamiento. Lo que se presenta como libertad puede, en realidad, exigir mayor vigilancia.

Desestimar el lenguaje y las humanidades como secundarios, o imaginar que las matemáticas y la computación bastan por sí solas, es malinterpretar su interdependencia. Estas disciplinas no son rivales, sino compañeras que se refinan mutuamente. La IA magnifica tanto sus fortalezas como sus deficiencias, recordándonos que el progreso depende de la depuración constante de ambas: las matemáticas para modelar la realidad, el lenguaje para preservar su sentido.

El camino del conocimiento permanece abierto. El lenguaje y las matemáticas no cierran la brecha entre nuestra comprensión finita y la riqueza inagotable de la realidad; la mantienen abierta. Nos permiten aproximarnos a la verdad sin pretender poseerla. La inteligencia artificial, como todo instrumento del pensamiento, nos muestra no el fin del saber, sino su condición inacabable: un diálogo entre lo que puede medirse, lo que puede decirse y lo que siempre nos excede.

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Bibliografía anotada

• Arendt, Hannah: The Life of the Mind. Vol. 1: Thinking. Nueva York: Harcourt, Brace, Jovanovich, 1971. (Arendt examina el acto de pensar y los límites de la expresión, mostrando cómo el pensamiento requiere del lenguaje para volverse compartible sin agotar la realidad. Su obra refuerza la tesis del ensayo de que razonar sin expresión no puede hacer avanzar el conocimiento.)

• Bender, Emily M., y Koller, Alexander: “Climbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data.” Proceedings of ACL, 2020. (Vender and Koller sostienen que los grandes modelos de lenguaje procesan la forma sin verdadera comprensión; esto pone de relieve la brecha entre el reconocimiento matemático de patrones y el significado lingüístico, apoyando la advertencia del ensayo de que la IA deslumbra por la forma pero falla en la coherencia.)

• Chomsky, Noam: Language and Mind. 3.ª ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2006. (Chomsky explora las estructuras innatas del lenguaje y su papel en la configuración de la cognición; ello afirma que el lenguaje condiciona la posibilidad del pensamiento, aunque sigue siendo limitado a la hora de capturar la realidad.)

• Devlin, Keith: Introduction to Mathematical Thinking. Stanford: Keith Devlin, 2012. (Devlin explica cómo el razonamiento matemático destila estructura y patrón, al tiempo que reconoce que la abstracción es una aproximación; refuerza así la idea de que las matemáticas, como resguardo de la precisión, no pueden agotar el mundo que modelan.)

• Floridi, Luciano: The Fourth Revolution: How the Infosphere Is Reshaping Human Reality. Oxford: Oxford University Press, 2014. (Floridi sitúa las tecnologías digitales y la IA en una historia más amplia del autoconocimiento, lo que enriquece el argumento del ensayo de que las matemáticas y el lenguaje—extendidos ahora a la computación—siguen siendo aproximaciones de una realidad más allá de todo control pleno.)

• Lakoff, George, y Núñez, Rafael: Where Mathematics Comes From: How the Embodied Mind Brings Mathematics into Being. Nueva York: Basic Books, 2000. (Lakoff y Núñez sostienen que las matemáticas surgen de la metáfora y de la cognición encarnada, lo que revela su dependencia de la interpretación humana y confirma que las teorías matemáticas, como las lingüísticas, siguen ligadas al observador.)

• Mitchell, Melanie: Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans. Nueva York: Farrar, Straus and Giroux, 2019. (Mitchell ofrece una visión crítica de las capacidades y límites de la IA, mostrando cómo los avances en el reconocimiento de patrones no cierran las brechas fundamentales de comprensión y paralelizan la crítica del ensayo a la pobreza gramatical de la IA.)

• Polanyi, Michael: Personal Knowledge: Towards a Post-Critical Philosophy. Chicago: University of Chicago Press, 1962. (Polanyi enfatiza el conocimiento tácito y la necesidad de articularlo para validarlo; refleja la idea de que las matemáticas y el lenguaje refinan la comprensión pero nunca alcanzan la clausura.)

• Snow, C. P.: The Two Cultures. Cambridge: Cambridge University Press, 1993 [1959]. (Snow diagnostica la fractura entre ciencias y humanidades, apoyando el llamado del ensayo a tratar el lenguaje y las matemáticas como pilares complementarios de la comprensión.)

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