Tus recuerdos ya contienen conocimiento

Algunos saben que llevo bastante tiempo trabajando en Deeditt.

Casi siempre lo hago temprano por la mañana, antes de empezar mis actividades del día. Durante el último año he estado refinando una funcionalidad de memoria que, aunque técnicamente puede parecer sencilla, me ha obligado a pensar mucho más en una pregunta de fondo:

¿para qué debería servir realmente una memoria asistida por inteligencia artificial?

La idea inicial parecía simple, si una persona escribe durante años sobre lo que vive, eventualmente aparecen patrones.

Problemas que se repiten, situaciones que generan emociones similares, decisiones parecidas, momentos felices que comparten ciertos elementos, experiencias que, vistas desde el presente, tienen mucho más sentido que cuando ocurrieron.

Entonces surge una posibilidad interesante:

¿qué pasaría si el sistema pudiera reconocer que lo que estás viviendo hoy se parece a algo que ya atravesaste antes?

Pero con el tiempo entendí que simplemente decir:

Esto ya te pasó

y es que así empezó todo, pero no es suficiente, eso es recordar. Lo realmente valioso es recuperar lo que aprendiste de aquello.

La memoria no es el recuerdo. Es lo que aprendimos de él.

Imaginemos que hoy escribes algo como:

“Siento que este proyecto no está avanzando y estoy pensando seriamente en abandonarlo.”

Un sistema de memoria relativamente simple podría encontrar una entrada de hace tres años donde escribiste algo parecido.

Eso ya puede ser interesante, pero probablemente no sea suficiente. Lo verdaderamente útil sería descubrir que unas semanas después de aquella entrada escribiste:

“Al final entendí que estaba intentando hacer demasiadas cosas al mismo tiempo. Reduje el alcance, terminé una parte pequeña y recuperé las ganas de continuar.”

Ahí aparece algo mucho más importante, porque no solamente recordaste que habías estado frustrado antes, sino que recordaste cómo saliste de aquello.

Y quizás esa pequeña lección, escrita por ti mismo hace años, sea exactamente lo que necesitabas volver a leer hoy.

Para mí, ahí empieza a aparecer algo mucho más cercano a la verdadera inteligencia. No porque una IA tenga una gran respuesta.

Sino porque es capaz de encontrar qué parte de tu propia experiencia puede ser relevante en este momento.

La sabiduría ya estaba ahí

Los modelos de lenguaje actuales son extraordinariamente buenos generando respuestas, puedes explicarles que estás frustrado, preocupado o confundido y probablemente recibirás una respuesta bastante razonable, pero hay algo que un modelo no puede fabricar:

tu experiencia vivida.

Una IA puede darte veinte consejos sobre cómo superar una dificultad, pero una frase que escribiste tú mismo cuatro años atrás, después de superar una situación casi idéntica, podría tener muchísimo más valor.

Porque esa frase no viene de un modelo, sino que viene de ti, de algo que viviste, de algo que aprendiste, de algo que quizás olvidaste que sabías.

Esa es la idea que estoy intentando explorar con la memoria en Deeditt. No construir una IA que tenga respuestas para todo. Sino construir un sistema capaz de encontrar el conocimiento que ya hemos acumulado a través de nuestra propia vida.

Entonces encontré Odyssey AI

Hace poco descubrí Odyssey AI, de Journey.

Journey lleva muchos años trabajando en journaling, y Odyssey propone una experiencia interesante: utilizar inteligencia artificial para conversar con tus recuerdos.

Su aproximación es inteligente y está bien diseñada. Puedes explorar lo que has escrito a lo largo del tiempo mediante una interfaz conversacional y hacer preguntas sobre experiencias anteriores. Journey presentó esta idea públicamente hace algún tiempo y explica parte de su enfoque en este artículo sobre Odyssey AI.

Desde el punto de vista técnico, hoy tenemos muchas de las piezas necesarias para construir experiencias de este tipo.

• Embeddings
• Búsqueda semántica
• Bases de datos vectoriales
• Un modelo de lenguaje

Recuperas recuerdos relacionados, los colocas dentro del contexto del modelo y construyes una conversación alrededor de ellos.

Y el resultado puede sentirse sorprendentemente natural, pero mientras observaba Odyssey me di cuenta de algo importante:

eso no es exactamente lo que quiero construir.

No porque Odyssey esté haciendo algo incorrecto, sino porque creo que estamos explorando dos ideas distintas sobre cómo debería relacionarse la inteligencia artificial con nuestra memoria.

Hablar con tus recuerdos no es lo mismo que aprender de ellos

Una interfaz de chat tiene una dinámica muy particular.

• Preguntas algo
• Obtienes una respuesta
• La respuesta genera otra pregunta
• Luego otra
• Y otra

La conversación puede continuar casi indefinidamente, eso puede ser útil para explorar ideas, pero también puede provocar algo que me preocupa cada vez más en productos basados en IA:

convertir la reflexión en otra forma de engagement.

Más preguntas, más respuestas, más tiempo dentro de la aplicación

Y, cuanto más larga se vuelve una conversación, más espacio existe para que el modelo empiece a interpretar.

Puede conectar cosas que quizás no deberían estar conectadas, puede inferir motivos que nunca escribiste, puede completar espacios vacíos con explicaciones que parecen razonables.

Y, eventualmente, existe el riesgo de terminar conversando no tanto con tus recuerdos, sino con una interpretación generada de ellos.

Eso no significa que la conversación sea mala, significa simplemente que quizá no siempre sea necesaria.

Quiero que la IA haga menos

La dirección que estoy explorando con Deeditt es deliberadamente más limitada.

El sistema debería observar, encontrar conexiones, reconocer patrones, entender secuencias.

Algo parecido a:

situación → experiencia → cambio → resultado → aprendizaje

Y después reconocer cuándo ese aprendizaje puede volver a ser útil.

Imaginemos que hoy estás pasando por una ruptura, un problema profesional o una etapa de inseguridad.

Quizás hace cinco años atravesaste algo parecido. En aquel momento escribiste sobre el miedo, después escribiste sobre una decisión que tomaste, meses más tarde escribiste que estabas mejor. Y, en algún punto de ese proceso, quedó registrada una pequeña conclusión:

“Pensé que perder aquello sería terrible, pero terminó abriendo espacio para algo mejor.”

Esa frase podría ser mucho más poderosa hoy que cualquier respuesta que una IA pueda inventar.

El trabajo del sistema sería simplemente encontrarla y traerla de vuelta. Mostrarte suficiente contexto para que entiendas por qué apareció y después dejarte pensar.

No todo tiene que ser sobre momentos difíciles

También hay otra parte de la memoria que me interesa mucho. No todo lo que necesitamos recordar está relacionado con problemas, pues también olvidamos las cosas que nos hacen bien. Las actividades que nos entusiasman, las personas con las que nos sentimos mejor, los pequeños rituales que mejoran nuestros días, los lugares donde solemos sentirnos tranquilos, los momentos que nos recuerdan quiénes somos.

Quizás escribiste varias veces que salir a caminar temprano por la mañana te ayudaba a pensar. O que cada vez que volvías a pintar después de meses sin hacerlo terminabas escribiendo que te sentías especialmente bien, o que las tardes construyendo algo con tu hijo aparecen repetidamente entre tus momentos favoritos.

Esas conexiones también son conocimiento.

Un sistema podría decirte:

“Hay algo interesante: varias veces escribiste que hacer esto te hacía sentir especialmente bien. Hace meses que no aparece en tus entradas.”

No necesariamente como una recomendación, no como:

“Deberías hacer esto.”

Simplemente como una observación, porque quizás tú sabrás qué hacer con ella.

La diferencia parece pequeña, pero para mí es fundamental

Un sistema conversacional podría decir:

“Hablemos sobre lo que sentiste entonces.”

La idea que estoy explorando en Deeditt sería más cercana a:

“Encontré algo de tu propia historia que podría ser importante ahora.”

Y después mostrarlo, la diferencia parece pequeña desde fuera, pero conceptualmente es enorme. En un caso, la inteligencia está principalmente en la respuesta que genera el modelo y en el otro, la inteligencia está en encontrar la experiencia correcta.

Para mí, esa segunda idea es mucho más interesante, porque no quiero que una IA se convierta en la narradora de nuestra vida, sino que quiero que nos ayude a encontrar aquello que nuestra propia vida ya nos enseñó.

Una memoria que no solamente recuerda

Durante mucho tiempo pensamos en los sistemas de memoria como lugares donde almacenamos cosas.

• Fotos
• Notas
• Diarios
• Documentos

Pero quizás la siguiente generación de herramientas de memoria pueda hacer algo diferente.

No solamente guardar, no solamente buscar, sino reconocer cuándo una experiencia del pasado contiene algo útil para el presente.

Y creo que ahí hay una oportunidad enorme, no para construir una IA que conozca nuestra vida mejor que nosotros. Sino para construir una herramienta que nos ayude a recordar mejor lo que ya sabemos gracias a haberla vivido.

He escrito más sobre la arquitectura técnica detrás de esta idea, embeddings, similitud semántica, conexiones temporales y cómo estoy pensando estas relaciones en:

Building a Journaling System That Remembers What You Already Survived

Mientras sigo trabajando en ello, hay una pregunta que cada vez me parece más importante:

cuando atravesamos algo difícil —o simplemente necesitamos recordar lo que nos hace bien—, queremos que una IA nos dé una respuesta, o preferimos que nos ayude a recuperar aquello que nuestra propia vida ya nos enseñó?

Happy thinking.

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Photo by Mick Haupt on Unsplash

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