s difícil saber qué es lo que pasa por la cabeza (es un decir) de esas complejas redes neuronales que constituyen las inteligencias artificiales. Se afirma, con razón, que no sabemos cómo una red neuronal aprende lo que aprende. Existen procesos que dependen de reglas bien definidas y que resultan, sin embargo, imprevisibles a largo plazo. Ocurre así con muchos de los autómatas celulares, algoritmos de una gran sencillez que producen patrones de una endiablada complejidad. Dado un, resulta imposible saber lo que ocurrirá en el paso 100 o 1000, salvo que, efectivamente, computemos el estado del sistema correspondiente a cada uno de esos pasos. Es lo que Stephen Wolfram llama irreductibilidad computacional. No hay una fórmula matemática (dependiente de algunas variables y parámetros) que permita conocer de antemano el a partir de
