Suponemos que una máquina de tenga IA es una que es capaz de «razonar como un ser humano» y eso nos lleva a la pregunta fundamental del tema «¿Qué es razonar o pensar?»
Y la otra pregunta «¿Solo los seres humanos razonan?»
Nos dicen los defensores de la teoría del origen especial del ser humano dentro de las demás criaturas de la creación, que el pensamiento es obra de un poder superior infundido al ser humano y al cual no pueden acceder los demás animales pero esa manera de pensar parece no corresponderse con el hecho que, de una u otra manera y en diferente medida, muchos animales son capaces de tomar decisiones basadas en información obtenida del ambiente que los rodea. Normalmente a eso le llamamos «Instintos» como el instinto de supervivencia la reacción de escape ante un peligro o la tendencia de algunos animales como los perros y otros de acercarse a aquellas personas que los aprecian y alejarse de quienes pretenden hacerles daño.
El caso es que, instinto o no, esas decisiones necesitan de un trabajo de la mente o podríamos decir del cerebro y los millones de neuronas repartidas por todo el organismo que produce «respuestas coordinadas» y por lo tanto «inteligentes».
Entonces… si una máquina es capaz de tomar una decisión como responder a una pregunta compleja, decidir cual es la mejor ruta para conectar dos puntos, modificar un proceso para adaptarlo a una mayor productividad o, aún más, corregir sus propios errores mejorando sus métodos de trabajo… ¿No es eso entonces pensar?.
El pensamiento en mi manera de verlo, tiene dos connotaciones: el pensamiento abstracto que nos permite «elucubrar» sobre temas como la cuadratura del círculo o la inmortalidad del alma pero que no nos lleva a ninguna conclusión práctica y el pensamiento práctico que es el que nos permite diariamente tomar las decisiones vitales que preservan nuestra integridad física y nos facilitan la realización de las tareas diarias de nuestra vida.
Pretender que, con la tecnología actual, una máquina sea capaz de pensamiento abstracto es un poco difícil ya que aún una muy buena parte de los seres humanos nunca se enfrascan en ese tipo de pensamiento pero, por el contrario, el razonamiento que nos permite actuar de una u otra manera es, en cierto modo, compartido por todos los humanos además de muchos animales e incluso seres unicelulares que son capaces de reaccionar ante estímulos y buscar alimento o protegerse de una amenaza.
Además de esas formas de inteligencia, tenemos en el ser humano y posiblemente en muchos animales, la capacidad de formar relaciones entre diversas entidades nosológicas como por ejemplo saber que si hay luz y el sol está presente, entonces es de día y que si la que está presente es la luna, entonces muy posiblemente sea de noche.
La clave de ese pensamiento la tenemos en la palabra «MUY POSIBLEMENTE» que nos habla de «probabilidades» y esto es una de las funciones más superiores del cerebro humano la posibilidad de calcular que tan probable resulta el resultado de una observación o, peor aún, la mezcla de muchas observaciones concatenadas. Esto, junto con el pensamiento abstracto, es posiblemente la función más difícil que una mente puede llevar a cabo y la fuente de la mayor parte de los errores en que incurrimos al «emitir un juicio» acerca de una determinada situación y responde a la pregunta en inglés «¿What If?».
Un pionero de este pensamiento fue el científico británico Alan Turing que descifró los códigos alemanes durante la segunda guerra mundial y que sentó las bases de la posible IA basada en «ALGORITMOS» que es posiblemente como piensa nuestra mente.
¿Qué es un algoritmo o un árbol de decisión?
En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas, un algoritmo (del griego y latín, dixit algorithmus y este a su vez del matemático persa Al-Juarismi) es UN CONJUNTO DE REGLAS ORDENADAS Y FINITAS QUE PERMITE LLEVAR A CABO UNA ACTIVIDAD MEDIANTE PASOS SUCESIVOS QUE GENEREN CERTEZAS A PARTIR DE VARIAS OPCIONES. Dados un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se llega a un estado final y se obtiene una solución. Los algoritmos son el objeto de estudio de la algoritmia.
En la vida cotidiana, se emplean algoritmos frecuentemente para resolver problemas. Algunos ejemplos son los manuales de usuario, que muestran algoritmos para usar un aparato, o las instrucciones que recibe un trabajador en su trabajo. También tenemos el algoritmo de multiplicación, para calcular el producto: Si 4 es multiplicado por cinco, entonces el resultado será «SIEMPRE» y en «TODOS LOS CASOS» 20. Eso lo definimos desde el punto de vista de la lógica Booleana como «SI Y SIEMPRE SI». Tenemos también el algoritmo de Euclides para obtener el máximo común divisor de dos enteros positivos.
Esos son algoritmos de variables simples pero los hay de variables complejas o múltiples y es aquí donde se prueba la inteligencia de una persona o, en nuestro caso, de una máquina. Cuando se introducen muchas variables que pueden afectar un resultado, hasta el momento, ha sido superior un ser humano a la mayor parte de las máquinas pero parece que eso está cambiando rápidamente.
Otro caso en que el ser humano tiene que tomar decisiones complejas es con «LAS ANALOGIAS» o sea el principio de asociación, veamos cómo funciona esto.
Muchas veces la información que recibimos para un algoritmo, viene en formatos diferentes y la mayor parte de las computadoras no tienen capacidad para manejar esto. Un ejemplo baste con las frecuentes «faltas de ortografía» que se incluyen en las comunicaciones actuales, sobre todo en las redes sociales. Si uno ve una nota que dice que «no se puede realisar tal cosa hasta que se aya echo tal otra», podemos fácilmente entender el contexto de la frase aunque no nos formemos una buena opinión del emisor de la misma, pero para una computadora tal cosa no es posible a menos que haya sido programada con un diccionario de sinónimos que le permitan interpretar diversos formatos para una misma palabra. Pero aún en ese caso no podrá salirse del diccionario programado por quienes alimentaron su memoria digital.
El mayor problema no es que las computadoras no puedan interpretar similitudes o analogías en la información que procesan; sino que eso sería sumamente peligroso e invalidaría muchas de las ventajas que puede ofrecer una computadora sobre un ser humano.
Imagínense que su microondas decida que usted le introdujo información errónea y que debe calentar la leche por 10 minutos en vez del minuto que usted programó. Sería poco menos que una catástrofe. Simplemente los seres humanos que seguimos siendo los «dueños» de las computadoras, no los queremos para que nos sustituyan en ese tipo de decisiones aunque se está avanzando a pasos agigantados en la posibilidad de lograrlo. Lo cual a mi personalmente me produce «santo horror».
Continuaremos en otra entrega