Ciencia cognitiva y la inteligencia artificial

Surgimiento

En 1948 se celebró en el Instituto de Tecnología de California un simposio multidisciplinar sobre los mecanismos cerebrales de la conducta, conocido como Simposio de Hixon. Allí participaron destacados científicos de la época como John von Neumann quien propuso la metáfora computacional, el matemático y neurofisiología Warren McCulloch que expuso una teoría sobre cómo el cerebro procesa la información y el psicólogo Karl Lashley quien alertó sobre la incapacidad del conductismo para explicar conductas organizadas complejas. Este simposio, junto a la conferencia de Dartmouth donde fue acuñado el término “inteligencia artificial, celebrada en 1956, crearon las bases para que en ese mismo año tuviera lugar en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) un nuevo simposio, dando a lugar al surgimiento del paradigma cognitivista, en el que asistieron personalidades como: el psicólogo George Miller, el lingüista Noam Chonsky, el informático Allen Newell, el economista Herbert Simon entre otros

Definición

La ciencia cognitiva busca ser el estudio del conocimiento de forma científica e interdisciplinar, abarcando inteligencia artificial, la psicología, la lingüística, la neurociencia, la filosofía y la antropología.

Según Thagard, el propósito principal de la Ciencia Cognitiva es explicar cómo se piensa, estando la mayoría de los científicos cognitivos de acuerdo en que el conocimiento consiste en representaciones mentales. Las representaciones mentales serían las formas mentales que tenemos de lo que nos rodea, las representaciones del mundo.

Modelos de las representaciones mentales

Para Thagard, las principales formas de entender cómo se piensa o de modelar actualmente las representaciones mentales son:

  • La lógica trata las representaciones como inferencias deductivas
  • Las reglas son estructuras del tipo “si… entonces…”,
  • Los conceptos serían algo así como “esquemas mentales” que se corresponderían con situaciones típicas,
  • Las analogías son adaptaciones de situaciones ya conocidas
  • Las imágenes se corresponderían con “dibujos mentales”,
  • Las conexiones neurales son representaciones como patrones de actividad de una red de neuronas

 Los supuestos teóricos de la ciencia cogntiva

Las ciencias cognitivas son aquellas que comparten el paradigma cognitivista (Carpintero, 1996). Éste consta de dos supuestos teóricos fundamentales (García, 2001):

  • El primero es la metáfora computacional, que consiste en la mencionada analogía según la cual la mente es un procesador de información semejante a una computadora electrónica.
  • El segundo es la tesis internalista que establece la existencia de representaciones mentales y que reclama un nivel de análisis propio para estudiarlas al margen de los factores biológicos y de algunos de los factores ambientales que las afectan.

 Veamos las definiciones dadas por Manuel Carabantes en su tesis doctorante sobre inteligencia artificial (1):

La metáfora computacional, también conocida como la tesis del procesamiento de información, caracteriza los procesos cognitivos como manipulación y operación con la información de modo análogo a como lo hace una computadora electrónica. En virtud de la teoría de la información de Shannon y Weaver se supone que el contenido de la información es irrelevante para su procesamiento. Daría igual, por tanto, que los estados internos del sistema intencional contuvieran representaciones simbólicas, analógicas, procedimentales o de cualquier otro tipo (García, 1996, p. 304).

La tesis internalista establece que para explicar adecuadamente la actividad humana o de cualquier otro sistema intencional que opere con causalidad final se requiere postular la existencia de procesos cognitivos, caracterizados como estados internos que dan cuenta, representan, conocen o informan de alguna realidad. Además, el cognitivismo reclama un nivel de análisis propio para estudiar dichos estados internos al margen de los factores biológicos y de algunos de los factores ambientales que los afectan. Se trata de una tesis opuesta a la pretensión conductista de eliminar de la psicología el estudio de la vida psíquica.

Actualmente existe una discusión sobre si la teoría representacional sigue siendo el fundamento de la ciencia cognitiva o si debe se sustituida por una teoría no representacionista o si la ciencia cognitiva debe ser ampliado e incluir otras formas de representación.

Para Francisco Varela, quien es un defensor de una ciencia cognitivo ampliada (2), considera que la importancia de la ciencia cognitiva es que por primera vez la ciencia (es decir, el conjunto de científicos que definen qué debe ser ciencia) reconoce plenamente la legitimidad de las investigaciones sobre el conocimiento mismo, en todos sus niveles, más allá de los límites tradicionalmente impuestos por la psicología o la epistemología. Por otra parte considera que la ciencia cognitiva se encuentra en su tercera etapa.

Etapas de la ciencia cognitiva:

  1. Simbólica
  2. Emergente (conexionista)
  3. Inactiva

Las dos primeras cumplen con la teoría representacional, la última (enactiva) rompe con ese esquema al proponer un enfoque no representacional partiendo de la corporeidad del conocimiento como un proceso vivido. Aquí Varela está aceptando que el conocimiento, actualmente es representacional y puede ampliarse asumiendo la compatibilidad con un conocimiento corpóreo.

Dada la relación tan estrecha entre la ciencia cognitiva y la IA vamos a detenernos en los modelos de la inteligencia artificialc (ver Paradigmas y tendencias en la investigación de la IA)

Modelos de la IA

Los modelos de la IA sirven tanto para la IA general como para la IA específica y para la futura super IA, aunque u aplicación ha sido fundamentalmente en la IA específica.

  • Modelo simbólico – Lógico: reglas de producción o semántico: conceptos
  • Modelo conexionista o emergente – Redes neuronales.
  • Modelo evolutivo – Algoritmo genético.
  • Modelo colectivo o colaborativo – Sistemas multiagentes
  • Modelo corpóreo – Robótica del desarrollo (agentes reactivos).
  • Modelo operativo (basado en datos) – Aprendizaje profundo.

Los modelos de tipo conexionista (conexionista, evolutivo, colectivo). Se basan en unidades interconectadas.

Las unidades interconectadas pueden ser

  • Neuronas
  • Genes
  • Agentes inteligentes

No se puede olvidar que, hasta la fecha, los modelos de la IA deben poder reproducirse en las computadoras, las cuales son cada vez más potentes, lo cual permite nuevas formas de programación teniendo en cuenta las actuales prestaciones de las máquinas que permiten un aumento cada vez mayor de almacenamiento, procesamiento de la información y conexión, lo cual ha facilitado el surgimiento de una IA operativa basada en datos

Hoy algunos, proponen salirse de la ciencia cognitiva otros hablan de ciencias cognitivas con el fin de aceptar los diferentes enfoques y aunque Varela defiende la idea de una ciencia cognitiva ampliada con el enfoque enactivo, en los últimos años de su vida, hablaba de dos enfoques: el enfoque tradicional-abstracto y el enfoque moderno-enactivo. Esto me recuerda al paradigma tradicional-mecanicista y el paradigma complejo-sistémico, los cuales tienen un carácter filosófico y para muchos son irreconciliables. En cambio, Varela propone sus dos enfoques implicados con la ciencia.

Entonces (siguiendo a Varela) tendríamos dos paradigmas científicos:

  1. Paradigma representacionista con un enfoque tradicional-abstracto: racionalista, cartesiano, objetivista
  2. Paradigma no representacionista (construccionista) con su enfoque moderno-enactivo: concreto, encarnado, incorporado, vivido

Por otra parte, Varela defiende la inclusión del enfoque enactivo en la ciencia cognitiva cuando en realidad el enactivismo está más cerca del pensamiento sistémico-complejo que del pensamiento racionalista-reduccionista. Son muchos los que ubican a Varela dentro de la ciencia de la complejidad.

Volviendo a la inteligencia artificial, yo me atrevería a agrupar a los modelos de la IA de la siguiente forma.

Paradigma representacionista. Enfoque tradicional-abstracto

  • Modelo simbólico-lógico (representación en reglas) – IA simbólica
  • Modelo conexionista – IA conexionista (subsimbólica)
  • Modelo computacional (BD) – IA operativa

Paradigma construccionista. Enfoque moderno-enactivo

  • Modelo simbólico-semántico (representación en conceptos) – IA semántica
  • Modelo emergente-colectivista – IA colaborativa
  • Modelo enactivo – IA corpórea

El modelo semántico, aunque se inserta dentro del representacionismo ya contenía elementos menos abstractos, tomados de la vida, tales como escenarios, estructuras complejas, redes semánticas, guiones, etc.

La clasificación de los paradigmas anteriores nos lleva irremediablemente a las “ciencias cognitivas” dividida en ciencia cognitiva representacionista y ciencia cognitiva no representacionista (construccionista), la primera enmarcada dentro de un pensamiento racionalista-reduccionista y la segunda dentro de un pensamiento complejo-sistémico, este último defendido por pensadores como Morin (pensamiento complejo), Capra (cosmovisión de la complejidad) y Maldonado (ciencia de la complejidad) por nombrar solo tres.

Personalmente no creo que sea posible conciliar el pensamiento racionalista-reduccionista-abstracto-aislacionista con el pensamiento complejo-sistémico-concreto-colectivista (aunque si pueden complementarse) como tampoco veo posible el desarrollo de una IA operativa basada en datos (centrada en la computadora) con el desarrollo de una IA corpórea (centrada en lo humano). De esto hablaremos en un próximo artículo.

 Referencias

  •  Carabantes, López, Manuel. Inteligencia artificial: condiciones de posibilidad técnicas y sociales para la creación de máquinas pensantes (2014)
  • Varela, Francisco. El fenómeno de la vida (2000)

Imagen: Wikipedia

 

 

 

 

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