Comprendiendo el futuro de la inteligencia artificial (1)

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Hoy se habla de los riesgos y beneficios de la IA, de construir una IA beneficios, o de programas de inteligencia artificial para el bien, etc. Pero todos parten de visiones diferentes y los riesgos también son visto desde enfoques diferentes, parece que hablamos de lo mismo, pero desde una mirada a largo plazo, existen abismos insalvables. ¿Sabemos lo que queremos? ¿Qué queremos que haga la IA por nosotros? ¿Y qué pensará la IA de nosotros cuando sea consciente?

Son muchos los que sueñan con construir una IA que supere la inteligencia humana, y son muchos los proyectos de cómo lograrlo, también son muchos los que están preocupados y proponen soluciones aún más riesgosas. Y es que estamos ante uno de los dilemas más grande que ha enfrentado la humanidad ¿Demos construir una inteligencia superior a la humana? ¿Debemos construirla bajo un férreo control? ¿Cuáles son las vías para construirlas? ¿Desde qué visión queremos construirla? De algo si podemos estar seguros, el destino de los humanos está ligado al surgimiento de otras inteligencias y de cómo seamos capaces de interactuar con ellas.

Vivimos dentro del paradigma mecanicista-analítico-reduccionista-lineal que nos lleva a asumir posiciones cerradas sobre el mundo y este paradigma mecanicista ha dado a lugar a la visión tecnologista y al reinado de las ciencias cognitivas. Por tanto, las ciencias cognitivas siguen el esquema del paradigma mecanicista. Podemos decir que el paradigma mecanicista que antes se basó en las leyes de la mecánica de la física donde para comprender un fenómeno solo había que dividirlo en partes más simples. Actualmente con el surgimiento de la computación el paradigma mecanicista tomo un carácter reduccionista al querer reducir los procesos humanos a los procesos de las maquinas (los estados mentales son equivalente a los programas que se realizan en una computadora o tanto el cerebro como la computadora son sistemas que procesan información) y es aquí donde nace la ciencia cognitiva.

Con respecto a las ciencias cognitivas Varela habla de cuatro etapas:
• La cibernética (paradigma sistémico)
• La ciencia cognitiva (paradigma simbolista)
• La emergencia (paradigma conexionista)
• La enactiva (¿?)

Aquí cuando se habla de paradigma se hace referencia a paradigmas tecnológicos y no de paradigmas científicos y mucho menos los de alcance cosmovisivo.
Son de interés las tres primeras, tal vez en lugar de la enactiva habría que incluir como cuarta etapa de la ciencia de la complejidad, que tiene entre sus propósitos convertirse en una nueva ciencia partiendo de las ideas del paradigma sistémico, y es que estamos ante el enfrentamiento entre el pensamiento analítico y el pensamiento sistémico.

Yo prefiero dividir las etapas en
• Enfoque sistémico-cibernético (nacimiento del pensamiento sistémico)
• Enfoque cognitivo (reforzamiento del pensamiento analítico y nacimiento de la ciencia cognitiva)
• Enfoque conexionista (Este enfoque ya estaba presente en el pensamiento sistémico y ahora es retomado por el pensamiento analítico y adaptado a la ciencia cognitiva)
• Enfoque de la complejidad (reformulación del pensamiento sistémico como ciencia: ciencia de la complejidad).

Como decía, nos encontramos dentro del pensamiento analítico y su máximo representante: la ciencia cognitiva. La ciencia de la complejidad, aun, está en sus comienzos. Por tanto, nuestra comprensión sobre el mundo (sobre todo de las tecnociencias) está regida por las ciencias cognitivas. Esto es muy importante para comprender que tipos de inteligencias sobrehumanas surgirán en el futuro y como nos relacionaremos con ellas,.

Los intentos de construir maquinas inteligentes lleva al surgimiento del pensamiento sistémico-cibernético, lo cual rompe con el pensamiento analítico que es el predominante, así como su esfuerzo, no solo de desarrollar las maquinas inteligentes sino también a construir una nueva forma de pensamiento. Por supuesto era más fácil seguir dentro del pensamiento analítico que funcionaba con éxito en las ciencias exactas (sistemas no vivos) y que, sin dudas, debería tener el mismo éxito en la construcción de sistemas artificiales (maquinas), lo cual fue cierto el avance de la inteligencia artificial (nombre que le dieron los pensadores lógicos a la creación de máquinas inteligentes) resulto mucho más eficiente, claro y seguro que como venía sucediendo dentro del pensamiento sistémico.

Es bueno destacar que el pensamiento lógico, en ese momento, estaba presentado problemas para comprender los fenómenos que se producían en las ciencias de la vida: biológicas, sociales, psicología (los sistemas vivos) y el pensamiento sistémico había venido a resolver muchos de esos problemas.

Por lo que tenemos lo siguiente:
• Sistemas no vivos (pensamiento analítico)
• Sistemas vivos (pensamiento sistémico en acenso)
• Sistemas artificiales (pensamiento analítico, con reformas).

En el futuro surgirán algunas formas de simbiosis entre sistemas vivos y sistemas artificiales.
Inteligencia superior a la humana.

Existen varias visiones sobre cómo lograr una inteligencia superior a la humana.
• Visión tecnologista
• Visión transdisciplinar
• Visión transhumanista
• Visión tecnohumanista

También podemos hablar de las visiones que niegan el desarrollo de una IA superior
• Visión ecologista
• Visión sostenible

Solo las visiones tecnologista y transdisciplinar defienden el surgimiento de inteligencia artificial como tal ya que tanto la transhumanista como la teccnohumanista proponen alguna forma de fusión entre humanos y máquinas. La diferencia entre las visiones tecnologista y transdisciplinar es que la primara parte del pensamiento analítico y la segunda del pensamiento sistémico. En ambas se persigue la creación de una inteligencia artificial avanzada. Las visiones transhumanista y tecnohumanista no persiguen la construcción de una IA sino el mejoramiento de las funciones del humano, la primera por tecnologías conexas y la segunda por medio de la biotecnología.

En general tenemos
Visión tecnológica: Construcción de sistemas artificiales (IA cerradas)
Visión transidisciplinar: Construcción de sistemas artificiales (IA abierta)

Es obvio que como estamos dentro del paradigma mecanicista y su pensamiento lógico, la visión predominante es la tecnológica.

Comparación entre las diferentes visiones. Sus aspiraciones.

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

Vamos a detenernos en la visión tecnologista (visión predominante)

Años atrás cuando se decía que la IA estaba en crisis se cuestionaban cuales había sido los verdaderos logros de la IA, como desarrollo de métodos teóricos que no tenían aplicación, por métodos que permitieran comprender la mente humana o por el desarrollo de aplicaciones.

La IA parece irreconciliable si la analizamos a través de sus tres vertientes:

  • Estudio de la mente humana.
  • Sistemas informáticos inteligentes.
  • Sistemas comerciales basados en las técnicas de la IA

Estudio de la mente: Descubrir los enigmas de la mente humana, donde la máquina es utilizada como laboratorio para verificar las teorías.

Sistemas informáticos: analizar las técnicas informáticas de simulación del comportamiento inteligente

Sistemas comerciales: la máquina es una herramienta que a través de programas inteligentes servirá al hombre en sus tareas diarias.

Cada uno de estos métodos niega los progresos del otro, y en algunos casos considera que no tiene nada que ver con la Inteligencia Artificial.

De acuerdo a estos enfoques surgen tres áreas de investigación y desarrollo de la Inteligencia Artificial.
• Ciencia cognoscitiva. Estudio de la mente
• Máquinas inteligentes. Sistemas informáticos (técnicas de IA)
• Ingeniería del conocimiento. Sistemas comerciales

Estudio de la mente:
Se considera una ciencia natural que investiga sobre la mente que trata de comprender los mecanismos de la creatividad del ser humano apoyándose en las computadoras como soporte del pensamiento de este grupo se desprenden dos grandes ideas que han llenado de promesas las investigaciones de la IA: la IA fuerte y la IA débil.

Sistemas informáticos:
A este grupo no les preocupa tanto las cuestiones filosóficas, aunque su afiliación esta dentro de una IA débil. Para ellos la meta es construir máquinas más perfectas, aprendiendo a representar y manipular el conocimiento sobre el mundo real mediante una computadora y no les preocupa en lo más mínimo si la forma de pensar de las máquinas está de algún modo relacionada con la forma humana de pensar.

Para estos investigadores la máquina es el tema de su investigación, la cual es vista como un todo (soft y hard) y se pretende que esta como tal alcance niveles de inteligencia, posiblemente no alcanzados por el hombre, cada vez más avanzados. Y se especula sobre la posibilidad de que la máquina sustituya al hombre, dada las posibilidades ilimitadas de la misma. Las mayores aportaciones al campo de la IA se debe a este grupo en temas tan importantes como: la robótica, las tecnologías del conocimiento, la IA distribuida, máquinas para lisp, etc.

Sistemas comerciales:
Se elaboran aplicaciones para resolver problemas que antes eran competencia sólo de los humanos. Son los especialistas de computación que se dedican a abordar a través de algoritmos tareas poco estructuradas con fines prácticos, casi siempre utilizando estructuras de datos complejas.

Se puede ver como rama de la ingeniería dedicada a crear productos comerciales, sobre todo sistemas especializados. Por ejemplo los sistemas expertos.

Cada enfoque crea una filosofía de trabajo que hace incompatible la comunicación entre cada grupo de investigadores, desde sus “creencias” entre MENTE, MAQUINA Y USUARIO. Incluso hasta la forma de ver la máquina cambió para cada uno.

En esta época los investigadores negaban el progreso de los otros, por ejemplo, los teóricos de la IA consideraban a las aplicaciones de la IA como hijos bastardos. Con el tempo se ha sido menos exigente y se acepta de alguna forma que existen diferentes vías para el desarrollo de la IA (aunque siguen siendo poco reconocidas por las otras vías, incluso ignoradas) y que estas tienen que ver con el propósito que se persigue. Entre las diferentes vías existe cierto menosprecio hacia los otras, considerándola que no van a ninguna parte.

Las diferentes vías

Teniendo en cuenta las líneas de investigación (filosófico, social, ético, científico, técnico) y dado su carácter se pueden clasificar como:
Vía tecno-religiosa: Carácter utópico/filosófico (matiz religioso): las tecnologías asumen el papel de la religión por medio de una inteligencia sobrehumana (tecnoutopías)
Vía socio-económica: Carácter social (cosmovisivo): se establece una cosmovisión para lograr el progreso humano teniendo en cuenta la relación (sinergia) entre humanos y tecnologías (tienen un impacto social o económico)
Vía ético-filosófica: carácter ético. Se persigue evitar los riesgos. La supervivencia de la especie humana.
Vía científico: Carácter científico (intelectual): superar los límites biológicos por medio de las tecnologías y convertirse en un superhumano (investigación de carácter general)
Vía técnico-ingenieril: Carácter técnico: tiene un carácter aplicado, busca darle solución a los problemas ya sean económicos, sociales, ecológicos y sobre todo lo tecnocientíficos (aplicaciones que buscan la implementación de la ciencia y la tecnología)

Ahora veremos el desarrollo de estas vías en las visiones tecnológica y la transdisciplinar

Visión tecnológica (pensamiento analítico)
1. Vía tecno-religiosa – Singularidad tecnológica. Superinteligencia artificial (Kurzweil)
2. Vía socio-económica – IA avanzada propietaria. Uso de las técnicas de IA (pragmatismo). I+D para aplicaciones (progreso económico) (Google)
3. Vía ético-filosófica – IA avanzada beneficiosa. Evitar los riesgos (Instituto Futuro de la Humanidad)
4. Vía científica – IA general. Ciencia cognitiva (Goerzelt)
5. Vía técnico-ingenieril – IA estrecha. Aplicaciones de la IA (ej. Sistemas expertos)

Visión transdisciplinar (pensamiento sistémico)
1. Vía tecno-religiosa – Singularidad distribuida: Superinteligencia global (Instituto Cerebro Global)
2. Vía socio-económica – Inteligencia colectiva (Centro de Inteligencia Colectiva del MIT).
3. Vía ético-filosófica – IA colaborativa: cosmovisión de la complejidad. Enfoque sistémico-cibernético. Supervivencia de la especie humana.
4. Vía científica – IA evolutiva: ciencias de la complejidad (Instituto de Santa Fe)
5. Vía técnico-ingenieril – IA abierta: software libre

Comparación entre la visión tecnologista y la transhumanista

Visión tecnologista: construcción de una inteligencia basada en programas (metáfora del computador). Super inteligencia artificial, nos lleva a la digitalización y con ello a la sustitución de la natural por lo artificial

Visión transdisciplinar: El desarrollo de una inteligencia superior colaborativa desde una inteligencia colectiva que tiene como fin la colaboración inter, multi y transdisciplinar. la interacción entre la inteligencia humana y la artificial

En el próximo articulo seguiremos cn el tema

Imagen: ComputerWorld

DiplomadoEnfoqueSistemico

Saber más: Diplomado Enfoque Sistémico

 

 

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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