InvestigaciónAplicaciones 🇺🇸 27.07.2026 20:04

El Primer Sistema de Chat del Mundo Podía Cambiar Personalidades: El Código de ELIZA Revela Nuevos Secretos

MITMIT
El código fuente recientemente descubierto de ELIZA, el primer chatbot de la historia, muestra que el programa era mucho más complejo de lo que se pensaba. ELIZA no solo imitaba a un psicoterapeuta, sino que era una plataforma para múltiples "personalidades" (guiones), podía editar guiones y recordar el contexto. Esto cambia la comprensión del desarrollo temprano de la inteligencia artificial.
Un grupo de investigadores analizó el código fuente del programa ELIZA, que fue descubierto recientemente en los archivos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Anteriormente, ELIZA era conocida principalmente como una «amable terapeuta» que hacía preguntas orientadoras a los usuarios. Sin embargo, el análisis del código reveló que ELIZA no es solo un simple chatbot de sustitución de patrones; es una plataforma compleja que admite múltiples «personas» (scripts), incluido el famoso script Doctor (que imita a un psicoterapeuta), así como scripts para hablar del clima, matemáticas, poesía, color, paradojas, ascensores e incluso Francia. La arquitectura de ELIZA, que separa el sistema de los scripts, anticipó patrones de software modernos como la configuración como datos, la arquitectura de plugins y los lenguajes de dominio específico. Los investigadores señalan que la elección del papel de psicoterapeuta fue una conveniencia técnica: este rol permitía hacer preguntas abiertas generales sin requerir un conocimiento extenso del mundo real. Otros scripts configuraban diferentes personalidades, como el script Neweng para charlas informales sobre Nueva Inglaterra, donde el programa usa frases como «FRESCO AGRADABLE» y «ALLÍ ARRIBA». Por lo tanto, ELIZA no solo cambió las percepciones sobre la interacción humano-computadora, sino que también demostró que ya en la década de 1960 los desarrolladores sentaban las bases para crear chatbots con personalidades intercambiables.
Fuente: IEEE Spectrum AI — original
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