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Sigo leyendo y leyendo y por todos lados no hago más que encontrar un entusiasmo desbocado hacia las promesas de la Inteligencia Artificial.  Muchísimos investigadores siguen asumiendo acríticamente las tesis de la IA fuerte, a saber, la posibilidad de crear en un plazo muy corto de tiempo una mente mecánica, en principio idéntica, pero inmediatamente después superior a la humana. A esta idea la acompañan felizmente ocurrencias como la del mind uploading (poder descargar nuestra mente en una memoria electrónica), la de que vivimos en una simulación informática del tipo Matrix,  o la grave preocupación acerca de qué harán con la humanidad estos emergentes seres superiores cuando lleguen: ¿nos exterminarán al vernos como una amenaza o nos dejarán como mascotas? Si uno estudia detenidamente los logros reales de la ingeniería computacional de los últimos años comprueba con mucha facilidad que tal entusiasmo o temor son absolutamente infundados. No quiero ser el clásico pensador conservador vilipendiado por la historia que niega grandes avances de la ciencia. Nada más lejos de mi intención pasar por un Belarmino o un Wilberforce, pero considero que es mi deber intelectual sacar la falsedad a la luz. Que conste que a nadie le gustaría más que a mí que tales promesas fueran ciertas y posibles: he fantaseado miles de veces con hablar de metafísica mientras juego al ajedrez con HAL 9000.

Vamos a exponer en siete puntos las críticas que se pueden plantear a estas fantasiosas ideas:

1. Se hace demasiado hincapié en el rápido aumento de la capacidad de computación. Constantemente leemos noticias en las que se nos presenta un nuevo transistor del tamaño de una millonésima de millonésima de algo, capaz de realizar tropecientos millones de millones de operaciones por milisegundo. Estos avances están muy bien y, seguramente, son condiciones de posibilidad para crear una mente electrónica que iguale la capacidad de computo de la mente humana, pero con ellos se olvida que mucho más importante que poder calcular cantidades infinitas es saber qué pretendemos calcular con ello. Vale, tenemos un supercomputador impresionante pero, ¿qué hacemos con él?. ¿Cómo emulamos el hecho de que yo recuerde con nostalgia a mi abuela con millones de cómputos por milisegundo? Esta es la cuestión, y para ella no hay todavía respuesta alguna.

2. Estamos lejísimos de comprender el funcionamiento biológico del cerebro. Vamos sabiendo cada vez más cosas de la química neuronal pero todavía estamos a años luz de saber bien cómo funciona. Lo he dicho en muchas ocasiones: tenemos más de cien mil millones de neuronas altamente interconectadas que se comunican entre sí por impulsos eléctricos y químicos. Pues bien, si solo somos eso, no somos lo suficiente. Si solo somos flujo de información, no somos nada. La información sirve para hacer cosas, para activar procesos. Seguramente que necesito información que viaje por mis neuronas para crear la imagen de un tigre en mi mente, pero, aparte de esa información, necesito procesos físico-químicos que generen el miedo que siento ante la visión del tigre, y eso no es solo información, es un hecho físico. Y no tenemos ni la más remota idea de cómo un conjunto de redes neuronales genera un sentimiento, ni la más remota: ¿por qué entonces este entusiasmo en que vamos a conseguir copiar la mente en unos pocos años?

3. Una computadora o, un sistema universal de símbolos en términos de Herbert Simon, es únicamente eso: un sistema que transforma unos símbolos en otros según unas determinadas reglas. ¿Por qué presuponemos que un sistema que transforma símbolos va a ser capaz de realizar ciertos procesos físico-químicos como pueden ser los sentimientos? Yo puedo hacer un programa de ordenador que simule bastante bien el funcionamiento de las glándulas mamarias de una vaca, pero, ¿me dará ese ordenador leche? No, porque la tesis de la independencia de sustrato que muchos ingenieros sostienen ingenuamente no es plenamente cierta. Es posible que podamos construir una máquina de Turing en una cantidad muy amplia de sustratos físicos, pero es que una máquina de Turing solo puede calcular, no dar leche. O dicho de otro modo más claro: a lo mejor, es posible que algún tipo de neurotransmisor o de sustancia química del cerebro tenga una gran relación con los estados mentales. Por ejemplo, es posible que la dopamina, la adrenalina o el glutamato tengan que ver con lo que siento o pienso cuando siento o pienso. Estos compuestos tienen unas propiedades químicas únicas que es posible que sean imposibles de emular a no ser por otros compuestos muy similares. ¿Qué razones hay para pensar que un transistor de silicio puede hacer lo mismo que una molécula de serotonina? Seguramente que el pensamiento humano dependa mucho de las propiedades químicas de los componentes del cerebro, propiedades éstas de las que carecen por completo los componentes electrónicos de un ordenador. La independencia de sustrato podrá cumplirse para realizar todo tipo de cálculos, pero no para generar propiedades físicas. Para hacer fuego, necesito madera o algún elemento combustible; para hacer una mente, necesito algo que se parezca físicamente mucho a un cerebro.

4. Clarifiquemos en el siguiente esquema la confusión habitual:

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Los ingenieros de IA tienden a confundir el funcionamiento de un ordenador con los resultados físicos del funcionamiento del cerebro. Suelen afirmar que cuando un ordenador computa (manipula símbolos) está pensando, cuando no hay razón alguna para considerarlo así. Es posible que el cerebro humano realice computaciones, pero eso no es tener un estado mental. Los estados mentales son, en cualquier caso, los resultados de las computaciones, no las computaciones mismas. De nuevo, si yo veo un tigre, es probable que mi cerebro haga computaciones que fluyan a través de los axones de mis neuronas, pero el miedo (el estado mental) y la acción de salir huyendo (mi conducta) no son computaciones, son sucesos físicos (sentir miedo un proceso, fundamentalmente, químico y huir, fundamentalmente, un proceso mecánico). Hay que tener en cuenta que las computaciones de mi cerebro suceden a nivel inconsciente, mientras que mis estados mentales son conscientes. Cuando yo hablo no pienso a nivel consiente que detrás del sujeto va el predicado o que antes de un sustantivo he de poner un artículo. Eso lo hace mi cerebro por mí y mi mente consciente solo tiene acceso al resultado. Precisamente, el resultado es lo que solemos entender por mente.

5. Una vía de investigación algo más interesante es lo que se ha llamado programa conexionista y del que Pentti Haikonen es hoy uno de sus más célebres representantes. El plan es que en vez de intentar diseñar un maravilloso software capaz pensar, sentir y ser consciente de sí, mejor empezar por debajo: intentemos emular mecánicamente los elementos físicos del sistema nervioso, comenzando por los más simples, y sigamos avanzando hacia arriba a ver lo que pasa. Creo que es el camino correcto, pero dados los frutos que ha conseguido hoy en día, que son notables pero que van despacito, no es justificado ningún tipo de optimismo acerca tener a HAL 9000 en las próximas décadas.

6. La humanidad ha tendido históricamente a comparar al ser humano con el último avance tecnológico del momento. Se ha pensado que el cerebro era un sistema hidráulico o una centralita telefónica, y ahora pensamos que el cerebro es un ordenador cuando, insistimos, no hay evidencia disponible para sustentar tal afirmación de un modo completo. Yo pienso que el cerebro tiene componentes cuyo funcionamiento es similar al de un computador, pero nos falta mucho para que la metáfora sea perfecta. Quizá, en un futuro, sea posible fabricar computadores que se asemejen más, pero los actuales no son, ni de lejos, similares a la mente.

7. A la Inteligencia Artificial le ha ido mucho mejor cuando ha avanzado sin tener en mente el objetivo de simular al ser humano, que cuando lo ha tenido. El ordenador personal que utilizo para escribir ahora mismo es un instrumento maravilloso. Me sirve para reproducir música, vídeo, hacer operaciones matemáticas complejas, editar fotografías, etc. Que yo sepa, ningún humano tiene esas cualidades y, sin embargo, son fabulosas. Mi ordenador se fabricó sin la intención de ser un humano y así funciona maravillosamente bien. Quizá la Inteligencia Artificial deba seguir su camino sin la obsesión de emular al humano. Es más, quizá así será cuando consiga cosas incluso mucho mejores que un sapiens.

En las actuales ciencias cognitivas, el concepto de información se ha postulado como central para comprender el funcionamiento de la mente. Muchos afirman rotundamente que la mente es un sistema universal de símbolos, es decir, una máquina que transmite, manipula, modifica información. Tal tesis quedó avalada por el descubrimiento fundacional de las neurociencias: la neurona, una célula cuya primordial misión parece ser la de transmitir información. Además, parece hacerlo de modo relativamente simple, mediante un sistema sumatorio de pesos que hace que una neurona se dispare o no en función de los estímulos recibidos por otras neuronas (la grandísima aportación de Hebb). Además, debido a la plasticidad cerebral, las asambleas de neuronas pueden aprender. En los modelos matemáticos que tenemos de ellas el aprendizaje es arduo y costoso, pero, a la postre eficaz. Podemos entrenar estas agrupaciones de células simples para que hagan un montón de cosas y, a pesar de la dura crítica de Papert y Minsky que dejó está vía de investigación paralizada durante años, hoy ha renacido con fuerza consiguiendo algunos notables resultados.

La idea parece muy buena. Los pioneros de la Inteligencia Artificial pensaban que la mente era algo así como el software de nuestro cerebro, de modo que lo que había que encontrar era ese programa maestro que emulara perfectamente a la mente humana. Pero, pensándolo bien, el cerebro no parece tener un programa que funcione a modo del Prolog o del Lisp (aunque muchos así lo siguen defendiendo: es el popular mentalés). Parecía más lógico empezar por debajo: en vez de construir el software, hagamos el hardware y veremos lo que pasa. Así, basándose en estudios del sistema nervioso, se construían modelos matemáticos y se comprobaba que podían hacer. Es el clásico programa conexionista.

Los modelos de redes neuronales siguen avanzando y, de momento, son lo más parecido que tenemos a cómo los cien mil millones de neuronas que contiene nuestro cerebro, pueden hacer que tengamos vida mental. En este vídeo vemos un pequeño ejemplo de un robot diseñado por Pentti Haikonen a partir de su famosa arquitectura.

El robot detecta la dirección de la fuente de sonido y se acerca a ella. Todo lo hace sin ningún tipo de programa (nada de if, for, case, class, main…) ni realizando ningún cálculo. Simplemente sigue los patrones de una red de neuronas: puro cableado que muestra una notable similitud con lo que parecen ver los neurólogos al cartografiar nuestro cerebro. Es posible que, realmente, nuestro sentido auditivo pueda funcionar así. Es un gran logro y una magnífica vía de investigación que, sin duda, dará un montón de frutos.

Sin embargo (mi famoso sin embargo con el que empiezo el 90% de mis argumentaciones) hay un problema muy grande. Para ciertos procesos mentales el modelo de Haikonen parece muy apropiado, pero sólo para ciertos procesos mentales. ¿Cuáles? A saber, los inconscientes. Porque un sistema basado únicamente en el concepto de información no puede dar constancia de nuestros estados mentales conscientes. Razonemos:

1. He leído mucho acerca del concepto de información, incluso libros dedicados en exclusiva a ese concepto, y no he encontrado una definición satisfactoria. En muchos casos he encontrado una definición matemática (I=1/logp), la cual relaciona la información que disponemos de un suceso con su probabilidad. Está muy bien, y da para pensar un montón, pero no nos dice realmente qué es la información. Un ejemplo muy ilustrativo al respecto es el siguiente: supongamos que tenemos varios medios para codificar una información: una cinta de cassette, un disco de vinilo y un CD. En ambos está guardada la misma canción. Los tres medios están compuestos de materiales diferentes: la cinta de cassette es de plástico unida a diferentes materiales magnéticos que graban la información de forma mecánica y analógica; el disco de vinilo graba la información en surcos en su superficie; y el CD está hecho de policarbonato y aluminio grabando la información de modo digital. Tres materiales diferentes que, maravillosamente, nos dan el mismo resultado: escuchar la misma canción. ¿Qué es lo que tienen en común estos tres objetos hechos de materiales diferentes y estructurados de distinta forma? La información que guardan. Vale pero, ¿qué es exactamente eso que los tres guardan por igual? Vergonzoso silencio.

2. La información sólo tiene sentido en la medida que informa a algo o a alguien. La información es simbólica, refiere a algo, da como resultado algo que no es ella misma, tiene necesariamente una función dentro de un todo más grande. Por ejemplo, en un termostato que activa la calefacción cuando la temperatura baja a 10ºC, cuando el termómetro llega a tal temperatura informa a la caldera para que se active. Su único sentido es activar la caldera. Sin calefacción, el termómetro del termostato sólo es una barra de mercurio que se contrae o se dilata, un objeto sin sentido informativo alguno. Dicho de otro modo: la información no es nada, no es un “objeto” de la naturaleza si no existe un sujeto que la utilice. La naturaleza, sin seres vivos o máquinas que traten la información, está desinformada, no contiene información alguna, porque la información no es una propiedad objetiva, sino subjetiva.

3. Entonces, y aquí viene lo importante, la mente no puede ser sólo flujo de información, ya que esa información tiene sentido sólo si informa a algo o a alguien.   En la máquina de Haikonen, la información que pasa por los cables tiene sentido en la medida en que activa los motores del robot. La información sólo es información cuando causa cosas. A fortiori, el cerebro sí que puede contener flujos de información, pero eso no es lo esencial en ella: lo esencial es que produce pensamientos, emociones, recuerdos, etc. La información puede activar cierto estado mental, pero no puede ser ese estado mental. Al igual que en el robot de Haikonen, la información causa que el robot se mueva, pero el movimiento no es información.

4. Conclusión: que el cerebro contenga un montón de información y que esa información fluya a raudales por sus fibras nerviosas no nos dice nada de la naturaleza de los estados mentales. O, como mucho, sólo nos dice una pequeña parte de la historia. Si entendemos el proceso en términos de entrada y salida, un input (información) como ver al ministro de educación, estimula mis neuronas y hace que la información fluya por ellas para producir un output (resultado que no es información) como puede ser un ataque de pánico (estado mental). La información informa a “alguna parte de mi cerebro” para que ésta produzca, de una manera totalmente desconocida a día de hoy por la ciencia, un estado mental (que ya no es información, sólo es una sensación consciente).

5. Estudiar la mente en términos de la teoría de la información puede dar grandes resultados y, a mi juicio, ha sido uno de los grandes descubrimientos del siglo XX, pero no puede ser toda la historia. Lo importante es saber cómo esa información produce estados mentales. Debe existir algún tipo de mecanismo o proceso físico o biológico desconocido aún que produzca sensaciones, que haga que yo tenga miedo o que piense en mi abuela. Y eso no puede ser un conjunto de neuronas que únicamente se transmitan información unas a otras porque la información no es nada si no hace algo. Descubrir qué es ese algo debe ser la línea fundamental de investigación si queremos saber de una vez por todas cómo funciona la mente.