Saliendo de la habitación china

Es tan conocidísimo el argumento de Searle conocido como la habitación china (también la caja o la pieza china) que casi no merece la pena soltar el rollo de volverlo a explicar, pero, por si acaso hay algún despistado, lo volveremos hacer. Searle hace una comparación entre un supuesto computador que supera el test de Turing y una curiosa situación: imaginemos a un hombre que se encuentra en una habitación en la que hay una ventana. A través de esa ventana recibe frases escritas en chino. Él no tiene idea de chino, pero dispone de un libro con una serie de instrucciones escritas en inglés (su lengua materna) en las que se indica qué frases hay que decir ante cualquier frase en chino que uno reciba, de tal modo que la persona que se encuentre al otro lado de la ventana no sabría decir si está hablando con una persona que habla chino o no. Lo que Searle pretende argumentar es que el operario de la habitación no comprende chino, solo sabe un tipo de sintaxis, juntar símbolos con otros de una determinada manera y, sin embargo, parece que lo comprende, por lo que el test de Turing no es válido para determinar si un ordenador piensa o no. Para Searle, pensar tiene que ver con comprender, es decir, con conocer una cierta semántica. Las computadoras solo saben de sintaxis, de unir o separar unos símbolos con otros siguiendo unas reglas marcadas, nada más, y eso no es realmente entender nada.

Durante mucho tiempo este argumento me pareció inapelable y lo utilizaba con asiduidad para criticar las pretenciosas afirmaciones de los entusiastas de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, hace poco descubrí el error que encierra (y me sorprendí de cómo no lo había descubierto antes. Quizá porque estaba hechizado con la brillante y sencilla prosa de Searle) y también descubrí que, para desgracia de mi descubrimiento, ya se habían escrito toneladas de artículos en esa línea. Y es que el argumento de Searle ya tiene unos cuantos añitos. No obstante, como después explicaré, el error es solo en una de las tesis que Searle deriva del argumento, siendo lo demás correcto, porque sigo pensando que, en términos generales, el argumento de Searle es correcto.

El error está en que no se pueden separar taxativamente sintaxis y semántica, es más, no se pueden separar ni siquiera un milímetro, ya que la una sin la otra no tienen ningún sentido. Supongamos que estamos usando la habitación china y cualquiera de nosotros es su operario. Entonces recibimos este mensaje:

早安

Esto es «Buenos días» en chino tradicional. ¿Qué instrucción pone en nuestro libro que respondamos y por qué? Podría haber muchas respuestas posibles pero una de ellas de puro sentido común sería que devolviéramos el saludo:

早安

¿Por qué devolver el saludo es una buena respuesta que nos llevaría por buen camino para superar el test de Turing? Para devolver el saludo necesitamos una información previa que no puede reducirse a mera sintaxis: necesitamos saber que cuando alguien te saluda es habitual devolver el saludo, es decir, necesitamos comprender el contexto, las circunstancias en donde se da esa frase en chino, y eso es un elemento metalingüístico o metasintáctico que no obedece a una sintaxis determinada.

Por ejemplo, cuando el saludo no se da al principio de la conversación sino al final o en medio, esto suele indicar que la conversación se termina. Quizá nuestro interlocutor se ha sentido ofendido por algo que dijimos y quiere finalizar la conversación de un modo educado pero cortante.  O, quizá, nuestro interlocutor es un desconocido que solo nos quiere saludar por educación pero no quiere comenzar conversación alguna ya que no nos conoce. ¿Cómo saber esto? Sólo comprendiendo el contexto, huelga decir, sabiendo semántica. Entonces, para pasar el test de Turing, necesariamente, tenemos que enseñar semántica a nuestra habitación china. Las reglas que el operador de la habitación maneja deben incorporar semántica para que puedan superar el test de Turing

Para desgracia del argumento de Searle, podríamos enseñar a un computador semántica. No habría ningún problema (a priori) en enseñar a la máquina a saber qué puede significar una proposición dado un contexto dado puesto que podríamos traducir la semántica a sintaxis. Si la semántica puede reducirse a reglas no hay impedimento. En el ejemplo podríamos introducir en el programa las diferentes situaciones en las que puede darse un saludo y establecer nuevas reglas dado el contexto anterior o futuro de la conversación. El problema (ahora sí, a posteriori) es la enorme riqueza de los contextos en donde puede darse una conversación. Llegamos al frame problem, del que pronto hablaremos en otra entrada.

Sin embargo, para lo que el argumento de la habitación china sí que tiene clara validez es en dos sentidos: uno es para hablar de la consciencia o de los qualia. Podríamos tener una máquina que comprendiera muy bien el contexto de las afirmaciones de una conversación y que pudiera pasar el test de Turing, pero eso no indicaría nada sobre su consciencia. La máquina seguiría siendo tan inconsciente de sus acciones como lo es mi tostador sobre el estado de las tostadas. Y en otro acerca de lo que hacen las computadoras actuales con respecto a lo que pasa en mi cerebro cuando pienso: no es lo mismo. Un programa de ajedrez no hace lo mismo que yo cuando decide mover una pieza en el tablero y una calculadora no hace lo mismo que yo cuando realiza una multiplicación. Y con respecto al lenguaje, programas clásicos como la Eliza de Weizenbaum o la Siri de los Iphone no hacen lo mismo que nosotros cuando se comunican con nosotros. Las analogías que puedan encontrarse no son, ni de lejos, suficientes para decir que las máquinas piensan si por pensar nos referimos a cómo lo hacemos los seres humanos.

En palabras de de Jerry Kaplan:

Searle argumenta que, en realidad, éstas deben ser cosas distintas, pero simplemente no entendemos aún lo que está haciendo el cerebro. Es importante entender qué no está diciendo. No está afirmando ninguna propiedad mágica de la mente humana que transcienda el ámbito de la ciencia: sus pies están firmemente plantados en el suelo, con un creencia en el mundo físico como (en su mayor parte) determinista, sujeto a medición y a explicación racional. Sólo está diciendo que en nuestros cerebros ocurre algo que aún no entendemos y que, cuando lo consigamos (lo cual acepta como probable), se aclarará el camino para una explicación satisfactoria de lo que él cree que son fenómenos exclusivamente humanos; no sólo «pensar», sino también la consciencia, la sensación de experimentar cosas (lo que los filósofos llaman «qualia»), la percepción, etc. Tampoco está afirmando que un programa informático nunca pueda realizar ninguna tarea concreta; ya sea pintar bellos cuadros, descubrir leyes de la naturaleza o consolarnos por la muerte de un ser querido. Pero él cree que el programa está simulando el pensamiento, no duplicando el proceso que tiene lugar en las mentes humanas cuando se implican en estas actividades. Para Searle, un piano informático no está haciendo lo mismo que un maestro de la música, cuando ejecutan un concierto de Rachmaninoff, aunque suene igual. Resumiendo, Searle dice que, en lo relativo a los ordenadores, al menos tal como existen en la actualidad, nadie tiene toda la razón.

Y es que, ya lo he dicho cientos de veces, el problema de la Inteligencia Artificial no es fabricar agentes inteligentes (lo cual ya lo hace con mucho éxito en algunos casos), sino agentes conscientes o sintientes. La AI ya ha fabricado inteligencia, lo que hace falta es que fabrique mentes.

P. D. : Por si aún no lo habéis leído, hace poco me han publicado un artículo mucho más extenso sobre estos temas en Xataka.

El caso Dreyfus: filósofos contra ingenieros

Es cierto que su «Alchemy and Artificial Intelligence» para la RAND Corporation fue demasiado agresivo. Es cierto que, a pesar de haber dicho que los programas de ajedrez jamás podrían superar el nivel amateur, perdió estrepitosamente jugando contra el programa MacHack del MIT (programado por R. Greenblatt); es cierto que muchas de las cosas que dijo que las máquinas no pueden hacer, al final, lo han hecho; y también es cierto que su enfrentamiento con los principales gurús de la IA ha parecido, a veces, obsesivo, casi como si tuviera contra ellos algo personal (Muchos dicen que utilizó un campo emergente como la IA para hacer valer su marca como filósofo). Seguramente, su mordacidad alejó a la gente a la que podía haber iluminado.

Pero también es cierto que el trato por parte de los rivales fue bastante malo. En general, excepto algunas breves reseñas y poco más, sobre todo por parte de Seymour Papert, la comunidad de IA decidió ignorarlo sin llegar a dar respuestas claras contra sus argumentos. Lo demás fueron descalificaciones que, prácticamente, solo argumentaban que Dreyfus no se enteraba de nada o que no era lo suficientemente inteligente para entender los programas que ellos diseñaban.  Allen Newell y Herbert Simon, objetivos primarios de Dreyfus, optaron por una estrategia muy cruel: pensaron que responderle era darle publicidad, por lo que lo mejor era ignorarlo. Y así lo hicieron.

El caso es que Hubert Dreyfus no era ningún charlatán, e independientemente de sus motivaciones, su forma de ser o su conducta, lo importante eran sus ideas y, a día de hoy, junto con Joseph Weizenbaum y John Searle, ha sido el más feroz crítico de la IA que ha existido y sus críticas, siendo intelectualmente honrados, deben ser respondidas adecuadamente y no pueden ser ignoradas sin más.

Vamos a hacer un somero resumen de sus planteamientos. Su crítica pueden dividirse en dos líneas: por un lado están las asunciones o presupuestos que los ingenieros de IA dan como autoevidentes y que, según Dreyfus, son solo hipótesis y, encima, muy discutibles; y por el otro están las cualidades esenciales al ser humano que la IA nunca será capaz de reproducir.

Presupuestos discutibles de la IA:

1. Asunción biológica: la IA cree que la mente procesa la información en operaciones discretas mediante un equivalente biológico a los switches on-off  de los ordenadores, a saber, las neuronas. Según Dreyfus no hay evidencia científica de ésto y yo, honestamente, he de darle la razón hasta cierto punto. Estoy completamente convencido de que las neuronas realizan funciones mucho más amplias que el mero disparar un potencial de acción por su axón al ser excitadas según un cómputo de pesos sinápticos, siendo dichas funciones fundamentales para generar pensamiento. En general, creo que sabemos extremadamente poco del funcionamiento del sistema nervioso y que los modelos de redes neuronales artificiales son paupérrimos modelos de las auténticas, no solo por su simplicidad sino porque, incluso, creo que no replican adecuadamente su funcionamiento. Las redes neuronales artificiales, dado el estado actual del arte, darán más frutos como herramientas matemáticas para hacer un montón de cosas, que como imitadoras de la mente humana. Sin embargo, y en defensa de la IA, también hay que ser justos: es que por algo había que empezar. En un principio, nuestro modelos serán simples, pero esto no quiere decir que, mientras avance la disciplina, serán más completos y mejores. Dreyfus quizá confunde el estado del arte actual con las posibilidades futuras. Que ahora estemos lejos de conseguir algo no quiere decir que no lo consigamos en el futuro.
2. Asunción psicológica: la IA cree que la mente es un mecanismo que opera sobre unidades discretas a través de reglas formales (en el fondo estamos hablando de la famosa hipótesis de la mente como sistema universal de símbolos propia de la IA clásica). Dreyfus reformula la famosa paradoja de la mente mecánica: si algo es mente no puede ser mecánico y si es mecánico no puede ser mente.  La mente está, según Dreyfus, muy lejos de ser igual a un ordenador.
3. Asunción epistemológica: la IA cree que todo conocimiento puede ser formalizado, es decir, que todo lo que es comprensible puede expresarse, sin perder nada, mediante relaciones lógicas. Este es el gran problema que tuvieron los sistemas expertos: ¿cómo formalizar la conducta del experto cuando éste actúa guiado por una corazonada, por su intuición? Y, en el fondo, es un problema filosófico de amplio calado: ¿todo conocimiento es cuantificable o transformable en reglas? ¿Es posible la traducción absoluta de un lenguaje a otro? Dreyfus también recurre a la clásica distinción entre saber qué y saber cómo. El conocimiento de habilidades es, al menos en parte, un saber cómo que no puede ser transcrito a reglas ¿Podríamos aprender a montar en bicicleta, solamente, utilizando un manual de instrucciones?
4. Asunción ontológica: la IA cree que el mundo es un conjunto de elementos discretos sin más. La IA no es sensible a la ambigüedad o a la continuidad (digamos analógica) que presenta la realidad. Todo lo que ocurre se da en un contexto dado tal que, para entender un objeto, es necesario comprender su situación. Nuestro conocimiento del mundo es, según Dreyfus, holístico.  Era cierto que las máquinas del siglo pasado tenían estos defectos, pero ya no. Por ejemplo, tenemos programas que funcionan con lógica borrosa y que, por tanto, son totalmente sensibles a cualquier tipo de ambigüedad. También, las redes neuronales actuales no tienen problema alguno al respecto e, incluso, hay proyectos de investigación muy interesantes en computación analógica.

Aspectos del ser humano que la IA no puede, ni podrá nunca, simular:

1. El papel del cuerpo en la unificación y organización de nuestra experiencia de los objetos. Es cierto que la IA, con su tesis de la independencia de substrato, parece despreciar el cuerpo o hardware. Si, como ya decía Hobbes, el pensamiento es cálculo, y la tesis de Church-Turing es cierta (todo lo que puede ser calculable puede calcularlo una máquina de Turing), cualquier sustrato material que reúna las condiciones suficientes para construir con él una máquina universal de Turing, ya puede ser una mente. Como una máquina universal de Turing es algo relativamente sencillo, hay infinitud de sustratos que podrían ser una mente. Estamos diciendo algo tan chocante como que el pequeño procesador que controla tu lavadora, adecuadamente programado, puede hacer exactamente lo mismo que tu mente (aunque, seguramente, en mucho más tiempo). El cuerpo o sustrato en donde se da la mente, prácticamente, parece que no importa cuando, seguramente, sí que tiene mucha importancia (como no se ha cansado de repetir Searle con su chovinismo biológico). No obstante, la propia IA ya ha tenido eso en cuenta y hay muchísimos proyectos de programas que, de diferentes formas, tienen en cuenta su cuerpo. Véase la embodied cognition.
2. El papel de la situación en la que se ubica el sujeto, a la hora de proporcionarle un horizonte de significado mediante el cual, la conducta puede ser regulada de modo flexible. A ver, para entender bien ésto hay que tener en cuenta la corriente filosófica a la que se adhiere Dreyfus: la fenomenología de Husserl y Heidegger. Para esta corriente, el hombre nace arrojado a la existencia, el individuo se encuentra en el mundo (es un dasein) y tiene que dar sentido a su vida. Esto es muy divertido: ¿cómo puedes hablarles a ingenieros de IA norteamericanos de filosofía alemana (además, de filosofía bastante compleja y oscura de entender) y decirles que sus máquinas no representan eso? Además, Dreyfus está haciendo su critica desde una perspectiva completamente opuesta a la visión materalista-naturalista-mecanicista que cualquier ingeniero que se precie, debe tener. Evidentemente si creemos que la mente no es algo material ni natural ni mecánico… pocas computadoras parecidas a humanos vamos a fabricar. De nuevo, aquí observamos el divorcio entre filosofía analítica y continental.
3. El papel de los propósitos y las necesidades humanas para organizar la situación, de tal manera que los objetos sean reconocidos como relevantes y accesibles para el sujeto. Una máquina sigue un proceso o algoritmo programado pero, realmente, no está motivado ni desea llegar a su objetivo. En este sentido, se pregunta ¿cómo una máquina diferencia lo relevante de lo accesorio para conseguir su objetivo? Dreyfus ve que un programa solo selecciona como relevante lo que le dice su programación, pero que es incapaz de decidir si algo es relevante por sí mismo. Creo que aquí se equivoca porque hace mucho tiempo ya que tenemos programas capaces de inferir por sí mismos lo relevante para realizar una tarea dada. De nuevo Dreyfus se queda estancado en la IA de su época. No obstante, sí que acierta en subrayar el papel afectivo-consciente a la hora de tomar decisiones. Sabemos muy bien que para decidir algo, las sensaciones, sentimientos y deseos, tienen un papel esencial y, desgraciadamente, a día de hoy esta parte de la IA es la más precaria: nadie sabe cómo hacer consciencia sintética. Sin embargo, ya existen muchos planteamientos al respecto como los de Rosalind Picard o Cynthia Breazeal en lo que se llama computación afectiva, o, en el campo más difícil de intentar crear consciencia artificial tenemos, por ejemplo, a Pentti Haikonen o Igor Aleksander, entre muchísimos otros.

Dreyfus llegó a decir que la IA era un programa de investigación degenerativo y, en cierto sentido, tuvo razón: la IA ha pasado por varios inviernos, por varias épocas en las que no se avanzó prácticamente nada y en las que se perdieron millones de dólares en inversiones (véase el fracaso de la quinta generación de computadores en Japón). No obstante, parece que ahora estamos en un cierto renacimiento con el machine learning y el big data, que ya veremos hasta donde nos llevan aunque parecen bastante prometedores. Dreyfus también criticó que las promesas de la IA nunca se llegaron a cumplir (ni se cumplirán). En esto hemos de darle una buena parte de razón: las promesas de Dartmouth estuvieron lejos de cumplirse y, seguramente, las mismas promesas que hoy nos hacen los líderes del sector, tampoco se cumplirán en los plazos que ellos dan (2045 para la singularidad tecnológica… ni de coña).

Hubert Dreyfus falleció el pasado 22 de abril. Por supuesto, los medios castellanoparlantes no hicieron mención alguna. Descanse en paz.

Objeciones al Test de Turing

1. Un chimpancé no pasaría el test a pesar de que no dudaríamos en decir que un chimpancé piensa. Tampoco lo pasaría un programa que jugara al ajedrez o que calculara. El Test de Turing es indebidamente  logocéntrico, en el sentido en que equipara ilegítimamente lenguaje con pensamiento. ¿No existe pensamiento no linguístico?

2. La prueba es absolutamente conductista. A Skinner le hubiera parecido suficiente, pero si no queremos prescindir del concepto de mente, la prueba no vale. Podríamos hacer programas que tuvieran conducta verbal sin que por ello dijésemos que piensan:

Una misión de exploración procedente de un lejano lugar del universo aterriza en nuestro planeta. Aunque sus tripulantes son incalculablemente más inteligentes que los humanos, se muestran deseosos de hablar con nosotros. Un entusiasta investigador de la IA le explica la prueba de Turing a uno de ellos. Con el equivalente alienígena de una carcajada dice que en un momento puede improvisar un computador que la supere. Y lo hace. Después explica cómo ha programado el computador. Un idioma sólo contiene un número finito de palabras. Por tanto, sólo hay un número finito de oraciones que contengan un máximo de, por ejemplo, cien palabras (aunque aquí cualquier número elevado de palabras satisfaría los propósitos del extraterrestre). Se sigue que hay un número finito de conversaciones con dos participantes que contengan oraciones de una longitud máxima de cien palabras (suponiendo que a ninguna de las partes se le permita repetir la misma oración un número indefinido de veces). Cierto que, desde un punto de vista humano la cantidad de esas conversaciones es mareante, pero sigue siendo un número definido, finito. Lo que hizo el alienígena fue construir todas las conversaciones significativas con dos participantes en las que uno, el interrogador, usa oraciones de hasta cien palabras, y el otro, el computador, usa oraciones de hasta cuarenta palabras. Hecho esto introdujo en bloque todas las conversaciones en el programa […]. Cuando el interrogador escribe su primera intervención, Superparry – como llamaban al programa del alienígena- selecciona al azar una de las muchas conversaciones que comienzan de esta forma y escribe la intervención del segundo participante. El interrogador responde, y Superparry selecciona al azar una de las conversaciones que comienzan con las tres intervenciones ya hechas y así sucesivamente.

Jack Copeland, en Inteligencia Artificial

3. La prueba es muy ambigua: ¿cuánto tiempo tiene que estar la computadora engañando a su interlocutor? ¿Todas las preguntas están permitidas? ¿Puedo preguntarle al computador sobre su biografía? Las precisiones que se hagan al respecto son vitales para entender cómo debería ser una máquina que superara el test. Verbigratia, la Eliza de Weizenbaum está programada como si fuera un psicoanalista para centrarse en hacer preguntas y no en dar respuestas. Si la conversación con ella es muy corta y el programa tiene suerte (tres o cuatro preguntas y respuestas) no hay forma de diferenciarla de un humano. Sin embargo, si la conversación es más larga y el interlocutor va buscando las cosquillas a la máquina, Eliza está lejos de superar el test.

4. Sólo se pide que el computador engañe a su interlocutor, ha de fingir que piensa, no pensar realmente. Para construir una máquina que pasara el test podríamos centrarnos en fomentar esa habilidad de engaño más que en diseñar una máquina pensante. Precisamente la Eliza de Weizenbaum está hecha de esta manera. Simular que uno piensa no es lo mismo que pensar. Y no es bueno que nuestros ingenieros diseñen robots únicamente para pasar el test, ya que diseñarán máquinas expertas en mentir, no en pensar.

5. El test no especifica qué tipo de máquina puede superarlo (1). Esto no es una objeción contra el test sino contra aquellos que afirman que una máquina no puede pensar en base a lo que son las máquinas actuales. Es como si pensáramos que con un modelo tecnológico de pesas y poleas podemos llegar a Marte. Seguramente que el modelo de máquina realmente pensante será muy diferente a los modelos computacionales contemporáneos.

La clave del asunto es que todo depende de cómo definamos pensar. Si suponemos que para pensar hace falta autoconsciencia o consciencia de algún tipo, una máquina podría pasar cierto test de Turing sin tener conciencia alguna, mientras que si creemos que pensar es, simplemente, realizar algún tipo de operación lógica sin que haga falta tener consciencia de ella, el ordenador desde el que escribo esto piensa en toda regla aunque no pueda pasar el test. En ambos casos el test de Turing no me dice absolutamente nada de si las máquinas piensan.

La pregunta con respecto a la Inteligencia Artificial debería dejar de apuntar hacia el concepto de inteligencia o conducta inteligente (en el sentido del Test de Turing, de conducta lingüística inteligente). En esta línea de investigación creo que ya se han conseguido logros lo suficientemente importantes para decir que tenemos máquinas con conducta inteligente (a pesar de que todavía quede mucho por hacer). La dirección a seguir (y que ya se sigue desde muchos ámbitos) sería la de hacer máquinas que generaran consciencia. Aquí es donde está el reto, debido fundamentalmente a que no tenemos ni idea de cómo nuestro cerebro la genera: ¿qué mecanismo hace que un complejo sistema de redes electroquímicas den lugar a la consciencia? El camino estará en, a falta de más conocimientos desde la neurología, replicar tales procesos electroquímicos y esperar a ver que pasa. De este modo no sólo podremos diseñar máquinas conscientes, sino que tendremos un fantástico campo de pruebas experimental para entender qué es la misma consciencia.

Aquí os dejo una serie de enlaces a programas que intentan pasar el test para que converséis con ellos y comprobéis lo lejos que están de conseguirlo.

Eliza

Doctor Abuse

Solutecia

Paula SG 11

 (1) Turing afirma que en el test podría participar cualquier ingenio tecnológico que la ciencia tuviera a disposición, si bien él enseguida nos habla de máquinas automáticas de estado discreto, es decir, de computadores digitales. La objeción podría tener sentido afirmando que un computador digital nunca podría pasar el test de Turing… Lo cual sólo podrá ser respondido con el tiempo.

Alabada sea su divinidad robótica

En las míticas conferencias de Dartmouth, los pioneros de la IA pronosticaron que en unos pocos años tendríamos seres mecánicos con las mismas características que el ser humano. Alan Turing, Marvin Minsky o John McCarthy pensaban que las computadoras tendrían conducta inteligente e incluso consciencia y emociones en unas décadas. Desde la filosofía, pronto se lanzó una feroz crítica a estas pretensiones: John Searle, Herbert Dreyfus, Joseph Weizenbaum o Margaret Boden se apresuraron en mostrar los problemas filosóficos existentes tras tales pretensiones. Filósofos e ingenieros se enzarzaron en una ardua polémica (bueno, más bien sólo filósofos con filósofos. Los ingenieros siguieron trabajando como si la filosofía no existiera, cosa que han hecho siempre). En la actualidad parece que los filósofos han ganado la partida ya que, a parte de que sus ataques fueron bastante certeros en algunos casos (es muy famoso el argumento de la habitación china de Searle) y a que es más fácil destruir que construir, las promesas de Dartmouth están aún muy lejos de conseguirse.

Jaron Lanier ha revitalizado la polémica en un reciente artículo en donde acusa a estas exageradas pretensiones de la AI de ser la nueva ideología de moda, la nueva pseudoreligión que acompaña nefastamente el desarrollo de las ciencias de la computación provocando, según Lanier, una mala comprensión de las mismas y de lo que es realmente el hombre.

Son ciertas las pretensiones mesiánicas de muchos tecnofílicos. Hemos leído con cierta frecuencia fabulaciones como que podremos descargar nuestra mente en ordenadores consiguiendo la inmortalidad o, de modo apocalíptico, que acabaremos siendo esclavizados o exterminados por beligerantes máquinas futuristas. El gran guru de la IA, Raymond Kurzweil habla con total naturalidad de la singularidad tecnológica, momento histórico en el cual las máquinas serán tan superiores al ser humano actual que nos es imposible establecer cualquier tipo de predicción del futuro desde ese momento. Leo en El hombre mecánico de Hans Moravec:

Lo que nos espera no es el olvido, sino un futuro que, desde nuestra ventajosa situación actual, se puede describir con las palabras «posbiológico» o, mejor aún, «sobrenatural». En este mundo, la marea del cambio cultural ha barrido al género humano y lo ha sustituido por su progenie artificial. Las consecuencias finales todavía nos resultan desconocidas, aunque muchos de los pasos intermedios no sólo son predecibles sino que ya se han dado. En la actualidad, nuestras máquinas son todavía creaciones simples que precisan los cuidados maternales y la atención constante de todos los recién nacidos. Y no se puede decir que merezcan el calificativo de «inteligentes». Pero en el curso de un siglo madurarán, se convertirán en seres tan complejos como nosotros y, finalmente, en entes que trascenderán todo lo que conocemos, de los que nos podremos sentir orgullosos y considerarlos nuestros propios descendientes.

Nótese que Moravec no duda en hablar de la futura generación de máquinas inteligentes como seres sobrenaturales como si no pasara nada. Y es que la advertencia de Lanier es muy cierta:

1. Que en una ciencia se introduzcan elementos propios de las religiones es en sí nefasto. La ciencia ha de huir del ethos de la religión, no acercarse a él. La predicción salvajemente especulativa sin base empírica (a lo sumo apoyada en una discutible ley de Moore) nos recuerda a la espera cristiana de la segunda llegada de Dios.  No dejemos que vicios que ya creíamos superados vuelvan a introducirse en la ciencia.

2. Ésto sólo a causado que se cancele la financiación de interesantes proyectos en AI debido a lo irreal de sus objetivos. Si en vez de prometer replicas de humanos habláramos sólo de sistemas expertos que sirven de ayuda profesional seguro que los mecenas verían la gran utilidad de estos ingenios sin defraudarse por no encontrarse con HAL 9000.

3. Al contrario que la mayoría de los filósofos, yo no encuentro contradicción alguna a la posibilidad de que puedan crearse seres artificiales que tengan formas de consciencia e, incluso, poseer emociones. Sin embargo, reconozco tanto que podría haberla y aún no la conocemos, como que aún estamos lejísimos de conseguirlo. Seguramente que el modelo computacional actual no es el adecuado para representar el pensamiento humano (o, simplemente, es todavía muy sencillo) y nuestra tecnología es tan pobre que no da ni para hacer predicciones a corto plazo de lo que podríamos conseguir en el campo de la computación; más aún cuando su avance está sujeto a los devenires propios de cualquier progreso histórico: la economía, los cambios socio-culturales, las modas… e incluso los caprichos de ese extraño ser que se resiste tanto a ser replicado al que llamamos hombre.

 

Véase El Bushido de HAL