La inteligencia artificial (I.A.) Parte 1
Existen dos maneras de concebir la mente, y por ende la inteligencia. Una es el enfoque biológico y la otra, el artificial o inteligencia artificial. El primero se refiere a un sistema físico, orgánico y vivo caracterizado por determinado tipo de células: las neuronas. El segundo, considera la inteligencia como una propiedad formal de cualquier sistema que reúna ciertos requisitos funcionales, es el caso particular de una máquina, la cual tiene un soporte físico pero inorgánico. Al primer enfoque, le resulta irritante la pregunta de si las máquinas piensan; en cambio, para el otro, esa pregunta no es necesario planteársela, pues se da por hecho que es posible la inteligencia inorgánica.
Por otro lado, John Searle distingue dos maneras de concebir la IA; uno fuerte y otro débil (Searle, 1984, p. 33). El sentido fuerte se expresa en la metáfora "la mente es al cerebro lo que el programa es al hardware del computador", es decir, se establece una analogía entre la mente y la computadora. Al mismo tiempo, esta perspectiva sostiene que las operaciones de la computadora -en los programas más avanzados- son equivalentes a las operaciones mentales humanas. Según lo anterior si las máquinas son capaces de responder preguntas, entonces son inteligentes, y esta actividad de dar respuesta explica lo que hace la mente humana. En cambio, la IA débil considera que la computadora sólo es útil para entender el funcionamiento del cerebro humano, sin afirmar la equivalencia entre los estados mentales y las operaciones de la máquina. La crítica de Searle se dirige a la IA fuerte.
En su crítica a la ciencia cognitiva que sustenta la AI fuerte, Searle establece cuatro rasgos de los fenómenos mentales que cualquier explicación satisfactoria de la mente debiera considerar: (a) la existencia y funcionamiento de la conciencia; (b) la intencionalidad, mediante la cual se dirigen los estados mentales, (c) la subjetividad de los estados mentales y (d) la causación mental (Searle, 1984, p. 20-21). Estos principios deben tomarse en cuenta para evaluar la creación de inteligencia artificial. Hasta la fecha, los programas de computación no reproducen tales rasgos. El principio general de evaluación reside en que la "manera de probar cualquier teoría de la mente consiste en preguntarse qué ocurriría si la mente de uno funcionase según los principios que, de acuerdo con la teoría, rigen todas las mentes" (Camacho, 1985: 190). Para ello recurre al ejemplo del cuarto chino. Este experimento mental aporta una imagen clara de la diferencia entre comprender y operar sin entender, aunque no sepamos aun en qué consiste comprender. Para Searle es importante establecer la distinción entre las operaciones mentales de entender algo y la de manipular signos correctamente, por medio de la sintaxis pero sin comprender (Searle, 1984: 45-46).
La objeción tiene que ver con que no puede darse inteligencia como la humana sin la existencia de la intencionalidad y la consciencia; por tanto, no puede hablarse de IA en sentido estricto si no se resuelve el problema de la intencionalidad y la consciencia. Por su parte, Papert distingue en Desafío a la mente entre la IA fuerte y la débil; pero no rechaza el supuesto principal de la primera, en sus palabras: la definición de inteligencia artificial puede ser estricta o amplia. En sentido estricto, la IA se ocupa de ampliar la capacidad de las máquinas para realizar funciones que se considerarían inteligentes si las realizaran personas. Su objetivo es construir máquinas (...). Para construirlas genialmente, es necesario reflexionar no solamente sobre la naturaleza de las máquinas sino también sobre la naturaleza de las funciones inteligentes que deben ser realizadas (...) a fin de hacer una máquina capaz de aprender, tenemos que sondear profundamente la naturaleza del aprendizaje. Y este tipo de investigación surge la definición más amplia de inteligencia artificial: la de una ciencia cognoscitiva. En este sentido lo propio de la IA es que su metodología y su estilos de teorización remiten marcadamente a teorías de computación (Papert, 1981,p. 182). fuente de ideas para generar mecanismos que emulen la inteligencia humana. Para él "esta empresa impresiona a muchos como algo ilógico; aun cuando el desempeño parezca idéntico, ¿hay alguna razón para pensar que los procesos subyacentes no son los mismos?" (Papert, 1981, p. 190). Papert no encuentra ninguna, y afirma que si en la actualidad la IA no ha logrado sus objetivos no hay ningún impedimento para alcanzarlos, y para ello utiliza la analogía con la aparición de la primera máquina de volar. Incluso, un optimista ilustrado como Minsky afirma que "dentro de 50 años los ordenadores tendrán emociones" (Minsky, 2000, p. 20).
Si bien en Papert la argumentación inicial es que las computadoras son útiles para entender los procesos mentales y de aprendizaje, en el fondo, sostiene la premisa de que las computadoras son inteligentes. Hay que esperar a la aparición de La maquina de los niños para que Papert asevere que él nunca pensó que la IA estuviera simulando realmente la conducta humana y que lo único que le interesaba era la metodología (Papert, 1994: 182).
Fuente:
Revista Electrónica “Actualidades Investigativas en Educación”
Volumen 2, Número 1, Año 2002 Álvaro Carvajal Villaplana
