Cuando se critica a la inteligencia artificial, suele aparecer el mismo argumento: “No podemos confiar en ella porque es una caja negra.” Es una objeción razonable. Si un modelo llega a una conclusión pero no somos capaces de reconstruir exactamente su razonamiento, ¿cómo aceptarlo como parte del trabajo científico? El físico teórico Kōji Hashimoto, de la Universidad de Kioto, tiene una respuesta para eso. En una entrevista reciente en la revista japonesa 現代化学 (Chemistry Today), lo plantea con una observación histórica simple pero incómoda — la ciencia siempre ha convivido con cajas negras. No lo dice para defender a la IA, sino para recordarnos algo que solemos olvidar sobre cómo avanza la ciencia.
Newton también era una caja negra
Hoy enseñamos la segunda ley de Newton —F = ma— como si fuera una verdad completamente comprendida. Pero durante siglos no fue así. La ecuación describía con enorme precisión el movimiento de los cuerpos, permitía construir puentes, calcular órbitas y explicar la caída de una manzana. Sin embargo, nadie sabía por qué la gravedad actuaba a distancia, ni qué mecanismo físico se escondía detrás. El propio Newton evitó especular sobre eso con su famosa frase hypotheses non fingo —“no invento hipótesis”—, que usó en los Principia Mathematica (1713) para responder a quienes le preguntaban cómo era posible que la gravedad actuara a distancia sin ningún mecanismo físico visible. Su respuesta era esencialmente esta: no lo sé, y no voy a inventar una explicación que no puedo demostrar. Describo el fenómeno con precisión matemática, pero no especulo sobre su causa profunda. Era, en cierto sentido, una caja negra extraordinariamente útil.
Durante casi dos siglos, la mecánica newtoniana fue la herramienta más poderosa de la física y, al mismo tiempo, una caja negra filosófica. Lo mismo ocurrió con Maxwell y las ecuaciones del electromagnetismo, cuyas predicciones llegaron mucho antes de que existiera una imagen clara del fotón. Lo mismo con la mecánica cuántica, que hoy predice con precisión extraordinaria el comportamiento de los electrones pero sigue generando debates sobre qué significa realmente lo que describe. Lo mismo con la termodinámica, que funcionaba antes de que los átomos fueran aceptados por toda la comunidad científica.
El patrón de fondo
La observación de Hashimoto apunta a algo estructural en la historia de la ciencia: las grandes herramientas conceptuales suelen aparecer antes de que las entendamos completamente. Primero llegan los resultados. Después, a veces décadas o siglos más tarde, llega la comprensión profunda de por qué esos resultados son correctos. Esto lleva a reconocer que la capacidad predictiva y la comprensión explicativa son dos cosas distintas, y que a veces una precede a la otra por mucho tiempo. La ciencia no avanza de forma lineal desde la comprensión hacia la aplicación. A menudo ocurre exactamente al revés.
La diferencia entre una caja negra científica y una superstición no es que la primera sea completamente transparente. La diferencia es que produce resultados reproducibles, puede ponerse a prueba y genera nuevas preguntas de investigación.
Este post está basado en ideas del Dr. Kōji Hashimoto, físico teórico de la Universidad de Kioto. Fuente: 橋本幸士, “AIによる科学の再構築 — 自然を学び、科学を生成する”, 現代化学 (Chemistry Today), No. 664, julio 2026, Tokyo Kagaku Dojin.