Hoy hablamos con ordenadores como quien abre una ventana. Escribimos una pregunta, esperamos unos segundos y recibimos una respuesta con apariencia de conversación. Esa naturalidad es engañosa. Detrás de lo que ahora llamamos inteligencia artificial hay una historia larga, llena de máquinas enormes, lenguajes olvidados y programas que parecían casi magia en una época en la que la informática todavía era una habitación.

Uno de esos programas fue ELIZA, creada por Joseph Weizenbaum en el MIT en los años sesenta. Su fama procede sobre todo de DOCTOR, un guion que imitaba la forma de responder de un terapeuta rogeriano. ELIZA no comprendía el significado de las frases, pero podía devolver preguntas tan bien colocadas que muchas personas sentían que había alguien al otro lado. Esa confusión entre conversación y comprensión sigue siendo, sesenta años después, una de las preguntas centrales de la inteligencia artificial.

Una arqueología de software

Un trabajo publicado en arXiv cuenta una historia poco habitual. En realidad no habla de la creación de una nueva IA, sino la recuperación de una antigua. Los autores encontraron en los archivos de Joseph Weizenbaum los listados originales de ELIZA y de una versión temprana del script DOCTOR, junto con diversos módulos auxiliares escritos en MAD, MAD-SLIP y FAP que permitieron reconstruir el sistema original. No era una leyenda informática, era papel impreso, código físico, una pieza de arqueología computacional.

Ese detalle importa porque durante mucho tiempo se extendió una idea equivocada. La de que ELIZA había nacido en Lisp. La confusión tenía sentido. Más tarde circularon versiones en Lisp y en BASIC, mucho más conocidas, y el propio guion DOCTOR se publicó con una estructura de listas que recordaba visualmente a Lisp. Pero la ELIZA original de Weizenbaum no estaba escrita en Lisp. Estaba escrita en MAD-SLIP, un entorno de programación hoy casi desaparecido.

El coche completo, no solo el motor

Para entender la importancia del resultado conviene separar cuatro piezas: IBM 7094, CTSS, MAD-SLIP y DOCTOR. ELIZA no era un archivo que pudiera abrirse hoy en un navegador. Era un programa nacido dentro de un ecosistema técnico muy concreto. Sacarlo de ahí sin explicarlo sería como decir que se ha restaurado un coche clásico conservando solo el volante.

IBM 7094

El IBM 7094 era el ordenador físico: una máquina enorme, carísima, con una potencia ridícula comparada con la de cualquier móvil actual. Es, por tanto, la máquina física sobre la que funcionaba ELIZA. Como tu Mac o PC actual. Sin él, ELIZA no podía ejecutarse.

CTSS

Sobre esa máquina funcionaba CTSS, el Compatible Time-Sharing System, uno de los primeros sistemas de tiempo compartido. Esto permitía que varias personas usaran el ordenador de forma interactiva, en lugar de entregar tarjetas perforadas y esperar horas o días. ELIZA no arrancaba directamente sobre el IBM 7094. Primero arrancaba CTSS. Después CTSS ejecutaba ELIZA.

MAD-SLIP

Encima de CTSS estaba MAD-SLIP, el lenguaje y sistema de listas en el que se escribió ELIZA. MAD era un lenguaje de programación; SLIP añadía capacidades para manejar listas y símbolos, justo lo que hacía falta para trabajar con palabras. MAD significa: Michigan Algorithm Decoder. SLIP significa: Symmetric List Processor.

SLIP añadía estructuras de listas al lenguaje MAD. Es decir: MAD + SLIP = MAD-SLIP.

Sería algo parecido a decir hoy: Python + una librería.

DOCTOR

Y, finalmente, estaba DOCTOR, que no era el programa principal, sino el guion: la colección de palabras clave, patrones y respuestas que daban a ELIZA su personalidad de falso terapeuta.

Una máquina que no comprendía

La fuerza de ELIZA estaba precisamente en su pobreza. No analizaba el mundo, no tenía memoria profunda, no elaboraba una interpretación psicológica. Buscaba palabras clave, aplicaba reglas y transformaba frases. Si alguien escribía “mi madre me preocupa”, el programa podía detectar “madre” o “mi”, invertir pronombres y devolver una pregunta que sonaba personal.

Por eso DOCTOR fue tan eficaz. Un terapeuta puede responder con preguntas abiertas, pedir ejemplos o devolver al paciente sus propias palabras. Ese estilo permitía que la ignorancia del programa pareciera escucha. El propio preprint recuerda que Weizenbaum eligió esa personalidad porque en una entrevista psiquiátrica era aceptable que el interlocutor preguntara mucho y pareciera saber poco.

Aquí está la paradoja: ELIZA era tonta de una forma muy inteligente. No necesitaba entender para producir la sensación de que entendía. Su éxito no demostró que la máquina pensara, sino algo quizá más inquietante: que los seres humanos somos muy buenos completando huecos. Ponemos intención donde solo hay reglas. Vemos conversación donde hay transformación de texto.

Volver a encender una máquina de 1966

La restauración no consistió en copiar el código a un ordenador moderno y pulsar ejecutar. Los autores tuvieron que reconstruir una pila histórica completa: el emulador del IBM 7094, el sistema CTSS, el entorno MAD-SLIP y el propio programa ELIZA. El paper habla de “reanimación” con bastante justicia, porque no se trataba de imitar el comportamiento desde fuera, sino de devolver a la vida el sistema desde dentro.

El proceso estuvo lleno de obstáculos. El código procedía de listados antiguos, difíciles de leer con OCR. Hubo que transcribir, limpiar, compilar y depurar. Algunas rutinas auxiliares tuvieron que recuperarse de otros listados del sistema CTSS y, en unos pocos casos, reconstruirse a partir de documentación histórica y del comportamiento esperado. Incluso apareció un error de un solo carácter en código de bajo nivel. Ese tipo de detalle recuerda que los programas no son ideas abstractas, sino objetos técnicos frágiles.

El momento culminante llegó cuando ELIZA volvió a responder a una frase clásica: “Men are all alike”. La respuesta fue la esperada: “In what way”. En español: “¿En qué sentido?”. Después de más de medio siglo, el primer chatbot volvía a hablar en su propio entorno.

Vive la experiencia del primer chatbot de la historia

Hasta ahora hemos hablado de la historia de ELIZA, de cómo fue creada en el MIT y de cómo un equipo de investigadores consiguió recuperar su código original casi sesenta años después. Pero la mejor forma de comprender por qué este programa marcó un antes y un después en la historia de la informática es probarlo.

A continuación puedes conversar directamente con nuestra reconstrucción histórica de ELIZA, desarrollada para Recursos de Ciencia en el XXI a partir del algoritmo original de Joseph Weizenbaum. No se trata de un modelo de inteligencia artificial generativa ni de una versión moderna inspirada en ELIZA, sino de una reimplementación histórica diseñada para reproducir con la mayor fidelidad posible el comportamiento del programa de 1966.

Si prefieres una experiencia más cómoda, también puedes abrir el simulador en una ventana independiente y a pantalla completa.

Lo que enseña ELIZA ahora

El valor de esta recuperación no está solo en la nostalgia. ELIZA ayuda a mirar el presente con más precisión. Hoy los sistemas conversacionales son infinitamente más complejos, pero la pregunta de fondo sigue ahí: ¿cuándo una respuesta parece comprensión y cuándo hay comprensión real? ELIZA obliga a separar la experiencia del usuario del mecanismo que la produce.

De hecho, el propio Joseph Weizenbaum quedó profundamente preocupado por la reacción de muchos usuarios. Comprobó que personas perfectamente conscientes de que estaban hablando con un programa llegaban a atribuirle comprensión, empatía e incluso confidencialidad. La máquina no entendía nada; la comprensión la ponían, en gran medida, quienes conversaban con ella.

El paper no presenta a ELIZA como una curiosidad muerta, sino como una pieza fundacional. Fue el primer programa que hizo realidad, aunque fuera de manera rudimentaria, la fantasía de conversar con un ordenador. Y al recuperarla en su ecosistema original, los autores nos devuelven una pregunta que sigue siendo tan actual como en 1966: cuando una máquina parece comprendernos, ¿qué parte de esa comprensión pertenece realmente a la máquina y qué parte la ponemos nosotros?