Desarrollo de una inteligencia sobrehumana desde una visión transdisciplinar (2)

Francis-Ks

Francis Heylighen, pionero en el desarrollo de una superinteligencia global

“¿Estamos tomando la inteligencia artificial suficientemente en serio?” Stephen Hawking

Hoy el temor se centra en una inteligencia artificial (IA) capaz de superar a los humanos y los peligros que esto podría conllevar. No obstante los riesgos, cada vez se propaga más, en los jóvenes,  la idea de una IA avanzada y parece como si no existieran más alternativas. El problema radica en que la IA se está construyendo desde un pensamiento positivista-cognitivista-reduccionista-mecanicista.

Cuando en los 80s se hablaba de una IA que igualara la inteligencia humana se pensaba en los programas que la hacían funcionar, hoy se piensa en la cantidad, la velocidad, la capacidad y la integración de los dispositivos del hardware. En un futuro, se pensara en los procesos evolutivos que se producen producto de la interacción de las máquinas con el entorno y en la auto organización que se irá alcanzando.

Ha sido la singularidad tecnológica la que  ha retomado la idea de una inteligencia artificial que iguala y luego supera a los humanos y ante los peligros de una super IA ha surgido un nuevo tema de investigación, el desarrollo de una IA avanzada beneficiosa que responda a los intereses humanos.

Su impacto esta en el surgimiento de una super IA lo cual ha venido a revolucionar las ideas sobre la IA. Trajo como consecuencia la fiebre del peligro de una super IA

La super IA

  • Producto de la velocidad del hardware
  • Una vez que la super IA supere la velocidad del cerebro (ley de Moore) su aceleración será inevitable (singularidad tecnológica)
  • Emergerá una inteligencia superior a la humana

Clasificación de la IA

  1. IA clásica o simbolista. Programas (heurística)
  2. IA estrecha. Sistemas expertos (aplicación)
  3. IA emergente o conexionista. Super IA (aceleración del hardware). Redes neuronales. Era actual
  4. IA general. Retorno a la IA clásica (ciencia cognitiva)
  5. IA evolucionista. Ciencias de la complejidad (transdisciplinar). Próxima era

IA clásica, una IA basada en programas

IA estrecha ante el fracaso de la IA clásica, la IA abandona sus grandes objetivos y se dedica a objetivos más modestos como los sistemas expertos (IA estrecha)

IA emergente. Una IA basada en la velocidad en la mejora de sus componentes. Se basa en programas que aprovechan la velocidad del hardware (más y mejores dispositivos). Donde los programas se van ajustando a las capacidades de los dispositivos.

IA evolutiva parte de la interacción con el entorno y de la auto-organización que se produce

La era de las tecnologías

La era de las tecnologías, ha traído como consecuencia la aspiración a construir una inteligencia sobrehumana desde tres grandes visiones: visión racionalista, visión transhumanista y la visión transdisciplinar. La racionalista y la transhumanista ya habían sido definidas antes y forman parte del paradigma mecanicista (y neo-mecanicista). La visión transdisciplinar la defino como parte del paradigma de la complejidad y de las nuevas tendencias que están surgiendo dentro de la IA, principalmente, de las investigaciones de la ciencia de la complejidad y de otras líneas de investigación como la inteligencia colectiva y el cerebro global así como de la cosmovisión de la complejidad. Aquí vamos a concentrarnos en la visión transdisciplinar como alternativa a la visión racionalista.

En el paradigma mecanicista todo está determinado y en el neo mecanicista (al existir la emergencia) ya todo no esta tan definido y no es el programa y su representación en símbolos sino la velocidad, su aceleración y las conexiones que se producen, lo cual lleva a Moravec a pensar que las super IAs se producirán independientemente de los humanos, una vez que el hardware logre igualar o superar al cerebro humano, entonces, las máquinas podrán autoprogramarse y hacerse cada vez más inteligentes.

 Orientación de las investigaciones en IA

  • Sociales: centrado en los impactos sociales de la IA
  • Economicista: centrado en el crecimiento del mercado potenciado por la IA
  • Intelectualista: centrado en el reto intelectual de construir una IA
  • Colaboracionista: centrado en la colaboración y en el software libre

Desarrollo de una inteligencia superior al humano

 Existen tres vías para su desarrollo

  1. IA avanzada (visión racionalista)
  2. Ampliación de la inteligencia por conexión directa (visión transhumanista)
  3. Ampliación de la inteligencia por conexión (interacción) en red (visión transdisciplinar)

 Las visiones o las posiciones que se asumen ante el desarrollo de una inteligencia superior a la del humano.

En el artículo anterior habíamos agrupado por las líneas cosmovisivas, investigativas y de desarrollo, ahora vamos a agrupar por las visiones

Visión racionalista (Inteligencia artificial): construcción de una inteligencia basada en programas (metáfora del computador)

Visión transhumanista: la conexión de dispositivos en el cuerpo (cerebro) humano.

Visión transdisciplinar: la interacción entre la inteligencia humana y la artificial (inteligencia colectiva)

La visión es la agrupación de las líneas de investigación y desarrollo para la creación de una inteligencia superior al humano. Son las vías para construir una inteligencia sobrehumana donde cada vía para su desarrollo integral cuenta con diferentes enfoques y cada una tiene sus líneas de investigación y su propio propósito  (su forma de lograr la inteligencia superior) y a ese propósito le llamamos visión y cada una de ella lleva a la creación de una forma de inteligencia sobrehumana.

La clasificación en las visiones pretendo agrupar las diferentes líneas de investigación y su desarrollo hacia un propósito. Las llamo visiones ya que se necesita cierta fe o creencia en las ideas que se expresan en la visión correspondiente, podemos decir de un cierto compromiso o aceptación consensual de sus propuestas y asumirlas como reales (como una realidad que se puede crear).

Paradigma neo-mecanicista

1.-Vision racionalista (cosmovisión tecnologista / tecnocentrista). Líneas de desarrollo: religiosas, cosmovisivas, científicas y aplicadas 

  • Super Inteligencia Artificial (tecnoutopía)
  • IA avanzada beneficiosa / IA avanzada privativa (cosmovisión)
  • Ciencias cognitivas (paradigma científico)
  • Centros de investigación / Transnacionales (aplicaciones)

Línea trascendente: Tecnoutopia, tiene un carácter religioso inspirado en el cristianismo, alcanzar el paraíso en la tierra por medio de las tecnologías (carácter intelectual)

  • Super Inteligencia Artificial (Posthumano): Acelera las tecnologías inteligentes. Singularidad tecnológica (cosmovisión tecnocentrista). Construcción de un prototipo inicial que por medio del aprendizaje automático es capaz de autoprogramarse y que da lugar al inicio de la singularidad. Enfoque analítico-reduccionista. La super IA surge a partir de un punto (emergencia) de forma abrupta (aceleración) sin la participación de los humanos. En sus inicios se construye  en un laboratorio, luego escapa al control humano.

Podemos decir que la línea trascendente es la parte mística de cada visión, la aspiración de trascender las limitaciones humanas aquí el ideal es recargar la mente en un soporte digital, llámese nube, matriz, red, mundo virtual, etc. Donde la mente pueda desarrollarse infinitamente.

Línea cosmovisiva: Construir una IA avanzada tiene un carácter cosmovisivo pero orientado a los problemas sociales, como reacción a los peligros de una Super IA (caracter social)

  • IA avanzada beneficiosa: Alineada con los intereses humanos. Cosmovisión tecno-democrática (centros patrocinados)
  • IA avanzada privativa: Orientada al mercado (imperativo económico) – Cosmovisión tecno-liberal (transnacionales)

Construir una IA avanzada robusta y beneficiosa, se ha convertido en el tema principal de los centros de investigación. Es el ideal de casi todas las cosmovisiones que por medio de las tecnologías buscan mejorar a la sociedad y a los individuos.

Línea científica: Construir una IA avanzada, son las investigaciones para el desarrollo de inteligencia artificial como parte de las ciencias cognitivas, retorno a la IA clásica (Intelectual)

  • IA general (IA fuerte)

Según sus creadores la IA general tiene las siguientes características

  • Hace hincapié en el carácter del uso general de la inteligencia
  • Asume un punto de vista holístico o integral de la inteligenciaCree que ha llegado el tiempo par
  • a construir una IA que sea comparable a la inteligencia humana.

Hasta el momento, las principales técnicas utilizadas en proyectos IA general incluyen las técnicas de la IA clásica:
• Lógica matemática
• Teoría de la probabilidad (tratamiento de la incertidumbre)
• Sistema de producción (estrategias para las reglas)
• Base de conocimientos (representación del conocimiento)
• Algoritmos de aprendizaje (ahora se ha puesto de moda el aprendizaje profundo)
• Robótica (sistemas de planificación)
• Redes neuronales
• Computación evolutiva (algoritmos genéticos)
• Sistema multi-agente (agentes inteligentes)

Línea aplicada: Construir una IA avanzada con fines productivos (IA estrecha)

  • IA aplicada (sistemas expertos). IA estrecha
  • IA comercial (producto). IA como producto que se comercializa – Ingeniería informática orientada al mercado (empresas privadas)
  • IA para el bien. IA para lograr el mayor beneficio a nivel social – Ingeniería informática orientada a la sociedad (centros financiados)

Observen como en cada visión, que veremos,  se van a repetir estas mismas líneas

2.-Vision transhumanista. Tecnologías para mejorar al individuo. Fusión entre humanos y tecnologías. Ampliación de la inteligencia (superhumanos) 

  • Super Inteligencia Hibrida / Super Inteligencia Biológica (tecnoutopia)
  • Transhumanismo liberal / Transhumanismo democratico (cosmovision)
  • Ciencia de las tecnologías convergentes: nanotecnología, biotecnologías, infortecnología y cognotecnología (paradigma científico)
  • Aplicaciones para el mejoramiento por medios tecnológicos (aplicaciones)

Aquí nos saltaremos los detalles de la visión transhumanista ya que nuestro interés, en este articulo,  es la construcción de una  inteligencia artificial, parasemos a la visión transdisciplinar como parte del nuevo paradigma de la complejidad

Paradigma de la complejidad

3.-Visión transdisciplinar. Interacción entre humanos y tecnologías. Se produce la conexión, en red, entre humanos y tecnologías como un sistema abierto al entorno capaz de evolucionar. Va surgiendo de forma paulatina, hasta que surge una Super Inteligencia Global con la participación de los humanos pero de alguna forma antes fue concebida a nivel de laboratorio  

  • Cerebro global. Superorganismo global (tecnoutopia)
  • Inteligencia colectiva (supermente) / Enfoque sistémico-cibernético. Cosmovisión de la complejidad
  • Ciencia de la complejidad
  • Sotfware libre (comunidades virtuales)

Linea trascendente: Tecnoutopía de corte religioso inspirado en el cristianismo (Intelectual)

  • Super Inteligencia Global (cerebro global): Acelerar la conexión en red entre humanos y tecnologías. Singularidad distribuida. Enfoque sistémico-cibernético (cosmovisión tecnocentrista). Tecnoutopía que sigue el ideal del cristianismo de lograr la omisciencia, la omnipresencia, la omnipotencia,…  (ver Bibliograf’ia). 

Línea cosmovisiva: Cosmovisión para integrarse al progreso tecnológico bajo la influencia de la superinteligencia global ya sea como forma de aplicacion o como alternativa (Social)

  • Inteligencia colectiva (Supermente). Malone. Centros de investigación como creadores del proceso.
  • IA avanzada colaborativa: Enfoque sistémico-cibernético (cosmovisión de la complejidad). Construcción de una IA abierta desde el software libre. Sociedad civil cada vez más participativa.

Línea científica: Paradigma de la ciencia para integrarse al progreso desde la complejidad (Intelectual)

  • IA evolutiva. Investigación y desarrollo de sistemas complejos desde el paradigma científico de la complejidad. Ciencias de la complejidad y computación bio-inspirada: vida artificial, sistemas evolutivos, inteligencia de enjambres, computación inmune àMETAHEURISTICAS (ver Bibliograf’ia)

Técnicas utilizadas en las investigaciones relacionadas con la IA

  • Redes neuronales
  • Robótica inteligente
  • Algoritmos genéticos
  • Inteligencia de enjambre
  • Modelación basada en agentes

Línea aplicada: Aplicaciones de las investigaciones de los temas anteriores

  • Aplicaciones de la inteligencia colectiva
  • IA abierta, aplicaciones colaborativas (comunitarias del software libre). Construcción de una plataforma en red abierta y colaborativa entre personas e IAs que permitan la interacción de conocimiento y surgimiento de nuevos conocimientos.
  • Web semántica,
  • Wikipedia, medios sociales de comunicación, etc.
  • Colaboratium (la inteligencia colectiva aplicada al cambio climático)

4.-Vision ecologista. Controlar o prohibir la inteligencia artificial

  • Ecología profunda. Asume posiciones bioluditas y propone prohibir todas las tecnologías riesgosas (tecnoutopía ecocentrista)
  • Desarrollo sostenible. Asume posiciones bioconservadoras y parte del principio de precaución y de tener a las tecnologías bajo control (cosmovisión eco-social)
  • Ciencias de la ecología (Paradigma científico de la sostenibilidad)
  • Aplicación de tecnologías sostenibles (Aplicaciones)

Tampoco es de interés para la construcción de una IA avanzada.

Comparación entre la cibernética y la inteligencia artificial 

Los sistemas que procesan información, da lo mismo que sean datos, información o conocimientos, en el fondo son una representación de símbolos que son procesados por una computadora donde la información  debe ser introducida manualmente. Los sistemas artificiales actuales, se caracterizan por manipular símbolos (paradigma simbolista) y son cerrados, la información se la suministran los especialistas, no tienen contacto con el medio exterior. Los sistemas autónomos son aquellos que se integran a un entorno digital (artificial), el concepto de IA autista. Los sistemas autónomos deben ser capaces de aprender y de interactuar con el entorno.

La IA nació dentro de las características de los sistemas cerrados (autista), para lograr una IA avanzada deben ser abiertos al entorno digital (artificial), pero, aún, se sigue hablando de una IA avanzada que depende de los humanos como suministradores de información. Por  otra parte se ignora la interacción entre personas y sistemas autónomos ya que se considera a los sistemas autónomos como entidades independientes que se desarrollan desde y por sí mismo (Moravec). Hay que tener en cuenta que la IA avanzada solo es posible en interacción con los humanos (que aprendan juntos) dentro de un entorno común, donde se integren en un sistema (metasistema) de forma equilibrada, lo natural con lo artificial (digital).

La inteligencia artificial (IA), reduce el proceso del pensamiento al procesamiento de la información que se lleva a cabo de forma aislada en el interior de una computadora. Por otra parte la IA nace dentro del pensamiento positivista, mecanicista y reduccionista desde este enfoque solo cabe pensar en una IA que será cada vez más inteligente dado su crecimiento lineal (retroalimentación positiva): más memoria, más capacidad de procesamiento, más velocidad de cálculo, etc.) de ahí  el temor de muchos pensadores que ven como solución que la programación de la IA alineada a los intereses humanos

  • La cibernética, como investigación en sus inicios se basó en la construcción de máquinas autónomas que permitieran la comprensión estructural y funcional de los sistemas vivientes, buscando analogías entre los sistemas vivos y los sistemas artificiales.
  • La inteligencia artificial,  critico el enfoque cibernético de la búsqueda de analogías y quiso crear una ciencia en si misma basada en la construcción de programas de computación que emularan la inteligencia humana, lo cual llevo a reducir los procesos del pensamiento en complejos algoritmos que podían ser computarizados (metáfora del computador)

Actualmente se asume como línea de desarrollo la construcción de la IA desde una visión racionalista, la cual se ve como algo inevitable. La IA será construida por las transnacionales debido a la competencia, sino lo haces otro lo hará (los militares, gobiernos autoritarios, terroristas, etc. El problema es el surgimiento de una IA que podría salirse de control. Elon Musk al principio propuso una IA abierta (Open AI) pero ante los peligros de que pueda ser usada por terroristas ha terminado abrazando la causa transhumanista con su proyecto Neural link.

Enfoque cibernético 

Enfoque sistémico-cibernético, lograr que la sinergia humanos-tecnologías se integren como un sistema que tiende al mismo propósito (sistema auto-organizado). Los humanos y las máquinas que en su interacción van conformando un sistema que se auto-organiza.

Wiener ve a las máquinas interactuando con el entorno natural, abiertas y en interacción con los humanos  y que podrían ir evolucionando desde máquinas más simples a más complejas, en lugar del hombre introducirse en las máquinas y hacerse cada vez más digital (artificial).Wiener tiene una idea clara entre humanos y  máquinas y dice: “Cuando comparo el organismo vivo con… una máquina, de ningún modo quiero decir que los procesos físicos, químicos y espirituales de la vida tal y como los conocemos comúnmente sean los mismo que los de las máquinas imitadoras de vida”

Para los cibernéticos, en los cerebros reales no existen reglas, no hay un procesador central y la información no se almacena localmente. Los cerebros parecen operar sobre la base de la conectividad masiva, almacenando la información distributivamente y manifestando una capacidad autoorganizadora imposible de hallar en la computadora.

Para la cibernética la complejidad es vista como la evolución o el cambio de los sistemas artificiales (máquinas autónomas) y su interacción (simbiosis) con los sistemas vivos, sería introducir a las máquinas en el entorno humano y convertirla  cada vez más humanas.

Comparación entre las tecnoutopías (líneas de desarrollo de carácter trascendente o religioso) 

Superinteligencia artificial. Singularidad tecnológica donde las máquinas por sí mismas se hacen cada vez más inteligentes (IA aislada). Es consecuencia del desarrollo de la IA emergente (donde aparecen dos nuevos conceptos: la emergencia y el conexionismo), del crecimiento acelerado de las tecnologías y su capacidad de autoaprendizaje y de autoconstrucción. Máquinas más inteligentes debido a la aceleración tecnológica (retroalimentación positiva) hasta superar a los humanos y llegar a ser inmortal (alma digital). El objeto sustituye al sujeto. La máquina como un mecanismo separado de los humanos y dentro de un entorno digital. Las tecnologías van a transformar al entorno natural, a la sociedad y al individuo y ante los riesgos de que puedan estar fuera de control  deberán ser programadas para que estén alineadas con los intereses humanos. Para la comprensión de la mente humana parte fundamentalmente de las ideas de Kurzweil.

Superinteligencia global. Singularidad distribuida donde la conexión en red entre las personas y las máquinas los hace cada vez más inteligentes. (IA en red). La aceleración proviene de tecnologías más inteligentes, más veloces, más memoria, más conexiones, etc. Existirán personas (o estados) más omnisciente que otras. El crecimiento acelerado de las tecnologías de la información y su capacidad de interactuar en red y de construir nuevas conexiones (cerebro global). Conexión en red humanos-máquinas que alcanzan una superinteligencia (se produce una sinergia sujeto-objeto en la que se pierde el sujeto y da lugar a una supraconciencia en red, superorganismo global. Cada vez más conexiones entre humanos y maquinas donde se produce una fusión tecnológica entre el individuo y la sociedad de alcance global. Para la comprensión de la mente humana parte de las ideas de Heylighen

Ciborg: fusión entre la parte orgánica (humano) y entre la parte cibernética (robot) donde el sujeto se mezcla con el objeto dando lugar a un hibrido (transhumano) con capacidades super humanas (Superinteligencia hibrida). Transhumano, fusión entre órganos y componentes cibernéticos cada vez más potentes. Para la comprensión de la mente parte de las ideas de los transhumanista en particular de Bostrom 

IA avanzada colaborativa. Una vez que se supera la inteligencia humana, será capaz de autoaprender (perfeccionarse) cada vez a más velocidad, autoaprender significa aprender y adquirir nuevos conocimientos, por una parte y por la otra desarrollar programas abiertos (software libre) en interacción con los humanos y las IAs libres que se autoprograman de forma abierta donde las IAs funcionarán  bajo el código abierto. Se produce una sinergia en la que el sujeto no pierde su condición humana y surge una nueva mentalidad. Ectosimbiosis mutual que busca el equilibrio del sistema como un todo y sigue el principio de la recursividad (retroalimentación negativa). La máquina como un mecanismo en interacción con los humanos y con el entorno natural. Máquinas (autónomas) que como sistemas artificiales se desarrollarán en interacción (colaboración) y en equilibrio con los humanos y tendrán como finalidad un mismo propósito general (cosmovisión de la complejidad). La sinergia tecnológica entre una nueva mentalidad y la sociedad sin que se pierda la esencia de la relación inviduo-entorno. Tiene un carácter místico, pero está más cerca del ideal de crecimiento  espiritual del budismo. Para la comprensión de la mente parte fundamentalmente de las ideas de Bateson, Capra, Maturana  y Varela.

Me inclino por la última tecnoutopía,  la construcción de una IA colectiva, que su fin sea la ampliación de la sabiduría humana y que se oriente hacia la construcción entre humanos (sin excepciones) y máquinas, desde una estructura social colaborativa, donde los actores sociales sean liderados por una comunidad de destino, conformada por la sociedad civil,  organizaciones no gubernamentales y centros de investigación no comprometidos con las elites de poder.

Explosión de inteligencia o explosión de aprendizaje

En Riesgos y beneficios de la inteligencia artificial, decía lo siguiente:

El aprendizaje de la máquina en el mundo real (que no es lo mismo que en un laboratorio), hasta hoy, no permite que se puedan programar todos los conocimientos (ir construyendo manualmente una base de conocimientos sobre el mundo real) la experiencia ha llevado a que la máquina debe ser capaz de aprender por sí misma. Lo cual nos lleva a que pueda construir programas cada vez más inteligentes a la vez que va construyéndose a sí misma. Aquí hay un problema, se supone que en estos programas, la máquina le transfiera su experiencia a la nueva máquina, por tanto el acto de autoprogramarse es una acción que requiere de un aprendizaje que se va a trasmitir por la elaboración de códigos de programas que serán incluidos en la nueva máquina (al igual que los humanos requieren de un aprendizaje que debe ser asimilado)

Por tanto, cuando se habla de máquinas más inteligentes se refieren a una máquina que construye otra más potente: más capacidad de memoria, más velocidad de cálculo y se ignora la necesidad de un aprendizaje y de una experiencia adquirida en la práctica.
Entonces, la máquina al igual que los humanos estará sometida a un proceso de aprendizaje, de una experiencia y de una especialización en ciertas actividades. O sea, estamos hablando de acelerar el aprendizaje. Por eso en lugar de una explosión de inteligencia que se refiere a máquinas que construyen máquinas cada vez más potente, prefiero hablar de una explosión de aprendizaje donde las máquinas tendrán que ser capaces de aprender y a su vez de construir máquinas capaces de aprender más y mejor. Y en este caso, están tanto los humanos como las máquinas, ambos tienen que aprender a aprender.

Siguiendo con el aprendizaje, las máquinas tendrán que aprender del mundo real, de los textos, de la experiencia humana, de las instituciones educativas humanas. Entonces, ¿cómo se harán más inteligentes que los humanos? Su potente hardware necesitará de una fuente de conocimientos que los humanos no podrán darle (dado sus lentos cerebros) y podría suceder que vieran a los humanos como un obstáculo para su crecimiento. ¿Qué pasaría si dotáramos a un tigre de una superinteligencia, primero se convertiría en el depredador más eficiente que jamás haya existido y después consideraría a la raza humana un peligro y, sin dudas, la destruiría.

Y es que las máquinas y los humanos deben aprender juntos (enfoque sistémico, ambos deben hacerse cada vez más inteligentes y sabios) e ir acelerando el aprendizaje y con ello las fuentes de conocimientos, las instituciones educativas, los medios de aprendizaje, en general se debe transformar la cultura actual, exclusivamente humana, por una producto de la colaboración entre humanos y máquinas, estamos hablando de una inteligencia avanzada colectiva que surgirá producto de la interacción entre humanos y máquinas. De una parte tendremos máquinas mejores dotadas, que se irán construyendo y, de la otra, niños que irán creciendo también mejores dotados (dentro de una ectosimbiosis mutual como base de una evolución trascendente) y que, ambos, estarán comprometidos a una educación cada vez más avanzada (aceleración del aprendizaje). Por supuesto que este super-optimismo parece más bien una utopía, pero se está convirtiendo en una esperanza en un mundo carente de grandes ideales y donde el consumismo y el TENER (en lugar del SER) se han convertido en la primera premisa de la humanidad.

El problema no está en construir una super IA capaz de responder a criterios definidos sino que esta vaya creciendo, formándose, junto a los humanos y que tanto la IA como los humanos vayan aprendiendo a trabajar de forma colaborativa, por lo que el algoritmo base de esta IA debe ser: la colaboración, la solidaridad, la empatía con los humanos y no las restricciones que hay que tener en cuenta. Para ello se necesita de una nueva relación entre humanos, una relación profunda, en lugar de las relaciones superficiales actuales, que a su vez conduzca a una nueva relación entre humanos y tecnologías. Por lo que desde hoy tendremos que aprender a relacionarnos como humanos para luego saber cómo relacionarnos con la super inteligencia artificial

Esto lleva a profundos cambios y a una nueva educación que priorice la necesidad de aprender a manejarse con las tecnologías que están emergiendo y la sabiduría que debemos alcanzar, ya que el problema no es construir una IA amigable  sino enseñar a la IA a que se amigable, pero primero tenemos nosotros que aprender a ser amigables y a perseguir intereses altruistas y solidarios. Se necesita de un nuevo enfoque que mas que construir una inteligencia artificial persiga amplificar la inteligencia humana y no solo la inteligencia sino también nuestros propios valores, aquellos de los que todos vivimos orgullosos.

Estamos ante la necesidad de una colaboración transdiciplinar de aceptar la simbiosis humano tecnología (dimensión tecno-bio-psico-social) desde un enfoque sistémico-cibernético que incluya un cambio de mentalidad hacia nuestra fuerza interior; transformación de la estructura social competitiva hacia una colaborativa, la protección del planeta y el surgimiento de una superestructura tecnológica sostenible. Donde se defienda la conservación de la condición humana desde la interacción entre humanos y tecnologías que aprenden el uno del otro y donde se vayan construyendo nuevos conocimientos que nos convierta en humanos más plenos, más sabios y en los forjadores de  nuestro destino.

 

Bibliografía (Grupo Facebook Enfoque sistémico-cibernético

Maldonado, Carlos E y Gómez, Nelson A. “El mundo de las ciencias de la complejidad”

Heylighen, Francis. “Regreso al Eden. Promesas y peligros en el camino a una inteligencia artificial”

 

Acerca de Alejandro Madruga

Licenciado en Cibernética Matematica. Trabajo el tema de la Inteligencia Artificial desde 1986. He publicado articulos y ensayos sobre la Cibernetica y las tendencias tecnologicas. También he publicados narraciones de ciencia ficción
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