El anhelo del ser humano de crear entidades que le ayuden a sobrellevar las cargas de la vida puede verse materializado en las diferentes herramientas de la Inteligencia Artificial. Si bien, en noviembre de 2022, la opinión pública global se volcó en torno a la IA -con la irrupción mediática de ChatGPT– importa recordar que se trata de un campo disciplinar de larga data.
En esta ocasión, nuestro objetivo es indagar sobre cómo desde distintas disciplinas la Inteligencia Artificial se ha ido configurado. A partir de esta entrada, publicaremos semanalmente una serie dedicada a las principales disciplinas que la conforman. Por lo que a continuación, exploraremos algunas ideas filosóficas relacionadas con la IA. En este sentido, afirmamos que su comprensión es fundamental para deslindar las implicaciones éticas, políticas, económicas y legales.
Asimismo, consideramos que un mejor entendimiento de este campo disciplinar se realiza de manera histórica, más que simplemente analizando las herramientas que las industrias tecnológicas han creado recientemente. El deslinde de cualquier implicación ética, política, económica o legal de la Inteligencia Artificial está sesgado, si desconocemos los contextos que configuran este campo disciplinar.
Existe un problema lingüístico que debemos resolver en cuanto a la Inteligencia Artificial, ya que el concepto ha quedado subsumido en la simple referencia a las aplicaciones de las industrias tecnológicas. Esta situación es crucial, debido a que existen diversas cuestiones que pasan desapercibidas cuando el concepto solamente se equipara con la Inteligencia Artificial generativa.
Desde ahora aclaramos que seguimos la exposición de Stuart RUSSELL y Peter NORVIG en su libro Artificial Intelligence. A Modern Approach durante esta serie de entradas en el blog. Por lo que nuestras opiniones deben entenderse como simples indagaciones sobre el estado del Arte de la IA. Luego, nada de lo aquí planteado tiene estatus definitivo, por el contrario, son simples conjeturas.
En búsqueda de máquinas inteligentes
En 1950 el matemático inglés Alan TURING (1912–1954) creó una prueba de evaluación sobre la habilidad de las máquinas para exhibir conductas inteligentes o equivalentes a las humanas. Entre las capacidades de una computadora para superar la prueba destacan: 1) el procesamiento de lenguaje natural, 2) la representación del conocimiento, 3) el razonamiento automatizado, 4) el aprendizaje automático, 5) la visión computacional y 6) la robótica.[i]
Con base en lo anterior, podemos saber por qué la forma de pensar de los seres humanos es fundamental para la Inteligencia Artificial. Al respecto, las Ciencias cognitivas juegan un papel crucial en relación con la IA ya que se requiere de una teoría de la mente que la exprese como un programa computacional. En este sentido, la IA puede comprenderse como un campo donde intersecan las ciencias, las ingenierías y las humanidades al pretender construir entidades inteligentes.
Asimismo, es importante recordar que los agentes computacionales se diferencian de los programas porque buscan hacer algo más que simples secuencias de operaciones. Por ejemplo: operar de manera autónoma, percibir los ambientes, persistir sobre un periodo prolongado de tiempo, adaptarse al cambio y crear o perseguir objetivos.
Las leyes del pensamiento
En la antigua Grecia, Aristóteles (382–322 a.e.c.) pretendió estructurar el pensamiento correcto a fin de conocer las leyes que regulan las operaciones mentales. Los silogismos proveyeron patrones sobre estructuras argumentativas que siempre conducirían a conclusiones correctas si se partía de las premisas correctas.
Siguiendo a Stuart RUSSELL y Peter NORVIG, formular inferencias correctas es fundamental desde la aproximación de las leyes del pensamiento de la Inteligencia Artificial. Luego, debido a que un agente racional debe formular inferencias correctas, una forma de actuar racionalmente es pensando lógicamente.
No obstante la anterior aseveración, los autores también reconocen formas de actuar racionales que no necesariamente implican las inferencias lógicas. Por ejemplo, cuando nos alejamos inmediatamente de una estufa caliente por un reflejo, en lugar de contemplar la acción a realizar.
Aparatos “inteligentes”
En 1623 Wilhelm SCHICKARD (1592–1635) profesor germano de hebreo y astronomía, diseñó una máquina calculadora de entrada directa. Dicho aparato fue la primera máquina calculadora de varillas de NAPIER rotadas para la multiplicación con una máquina sumadora (aunque aún se discute su influencia sobre las calculadoras mecánicas).
A pesar del avance tecnológico que implicó esta máquina, el aparato creado por Blaise PASCAL (1623–1662) tuvo mayor difusión que el invento de SCHICKARD. Por otra parte, en 1672, el polímata germano Gottfried Wilhelm LEIBNIZ (1646–1716) diseñó una máquina llamada el contador escalonado. Este aparato tenía por objeto realizar operaciones a través de conceptos, más que de números.
Ideas filosóficas tras la IA
René DESCARTES (1569-1650) fue el primer pensador que indagó la distinción entre la mente y la materia (que la hace posible). El filósofo francés es un exponente del racionalismo, al considerar que el razonamiento juega un papel crucial en la comprensión del mundo. Asimismo, se vincula con el dualismo, al afirmar que existe una parte de la mente humana que se encuentra fuera de la naturaleza, exenta de las leyes físicas.
De acuerdo con RUSSELL y NORVIG desde la perspectiva del materialismo -y en oposición a la anterior tesis- se afirma que “las operaciones del cerebro sujetas a las leyes de la física constituyen la mente.” Por lo que el libre albedrío se define como la forma en que la percepción (de las elecciones disponibles) aparece frente a la entidad elegida.[ii]
Por otra parte, desde el positivismo lógico, Rudolf CARNAP (1891–1970) afirma que todo el conocimiento puede comprenderse como teorías lógicas vinculadas con oraciones de observación sensorial. En el libro Der logische Aufbau der Welt (1928), CARNAP definió un procedimiento computacional explícito para extraer conocimiento de experiencias elementales. Lo que a decir de RUSSELL y NORVIG se considera la primera teoría de la mente como un proceso computacional.
Asimismo, los autores de Artificial Intelligence. A Modern Approach señalan que la conexión entre el conocimiento y la acción es la última cuestión desde la perspectiva de la filosofía de la mente. En el caso de la Inteligencia Artificial, este factor es fundamental ya que la construcción de entidades inteligentes es uno de sus principales propósitos.
Aristóteles (382–322 a.e.c.) sostuvo que “las acciones se justifican por la conexión lógica entre los objetivos y el conocimiento de los resultados de la acción.”[iii] En este sentido, entre varias acciones no podemos determinar cuál se realizará, o con cuál se logrará el resultado al considerar el análisis con base en objetivos. No obstante lo anterior, el teólogo y filósofo francés Antoine ARNAULD (1612 – 1694) en su libro La logique, ou l´art de penser (1683) sugirió una fórmula cuantitativa para decidir la acción a tomar en estos casos.
Finalmente, RUSSELL y NORVIG recuerdan que el filósofo inglés John STUART MILL (1806–1873), en el libro Utilitarianism (1863), defendió la idea sobre el criterio de la decisión racional en todos los ámbitos humanos. Dicha idea es fundamental en el ámbito de la Inteligencia Artificial ya que justamente -al crear entidades inteligentes- necesita desarrollar la capacidad de tomar decisiones entre varias opciones.
Algunas conjeturas
En primer lugar es importante recordar que las ideas no son entidades que se desplazan etéreamente a través del tiempo ni del espacio. Las ideas surgen en contextos lingüísticos y sociales determinados tal y como lo sostiene la Escuela de Cambridge desde la perspectiva de Quentin SKINNER.[iv]
La Inteligencia Artificial abarca un campo disciplinar, pero también sectores tecnológicos, industriales, así como herramientas y aplicaciones. En este sentido, reducir el significado de la IA a cualquiera de estos aspectos, tergiversa la comprensión de un campo altamente complejo.
Ahora bien, al tratar de conocer el desarrollo de un campo disciplinar como la Inteligencia Artificial es razonable pensar que será suficiente identificar ciertas ideas para su comprensión. Particularmente tenemos nuestras reservas sobre la efectividad de esta aproximación, sin embargo, no negamos que para fines didácticos pudiera resultar útil.
Cuando una persona pretende indagar sobre el significado de una idea, es adecuado conocer el entramado intelectual que la circunda. Desde esta perspectiva se puede encontrar puntos de referencia que ayuden a entenderla. Sin embargo, una comprensión correcta, no sólo se logra mediante el conocimiento de dichos puntos, sino que también requiere entender los contextos que la conforman.
La comprensión correcta de la Inteligencia Artificial favorecerá regulaciones que garanticen la seguridad y el bienestar de la humanidad, al tiempo que permitan su desarrollo. En este sentido, la correcta -o incorrecta- apreciación de la IA redundará en el mayor beneficio -o el más grande perjuicio, en contra- de los seres humanos.
A través de estas conjeturas, en IP Consultores buscamos propiciar la discusión informada y crítica, más allá de las noticias maniqueas que circulan en los medios de comunicación sobre la Inteligencia Artificial. Por ello, fomentamos un debate razonable sobre una cuestión que está transformando la vida de millones de personas. En el espíritu de Ronald DWORKIN (1931-2013) la Inteligencia Artificial es un asunto que debemos asumir con absoluta seriedad.
[i] RUSSELL, Stuart J., and NORVIG, Peter, Artificial Intelligence. A Modern Approach, 3rd ed., Pearson Education, 2010, pp. 2-3.
[ii] ibídem, p. 6.
[iii] ibídem, p. 7.
[iv] Para una comprensión adecuada de la perspectiva del profesor Quentin SKINNER véase Visions of Politics. Volume I: Regarding Method, Cambridge University Press, 2002, pp. 86-87.
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