Inteligencia artificial. Algunas consideraciones para debatir

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Últimamente se ha hablado bastante sobre inteligencia artificial (IA). Medios de comunicación y redes sociales se han hecho eco de ChatGPT como una gran novedad, y lo es. Aunque no hay que olvidar que la IA es un ámbito interdisciplinar (filosofía, lógica, matemáticas, economía, neurociencia, psicología, ingeniería computacional, lingüística, teoría de control y cibernética) con una historia de más de medio siglo.Algo de historiaDesde la perspectiva de la ingeniería conceptual (Chalmers, D.) debiéramos preguntar no tanto qué significa la expresión “inteligencia artificial”, sino qué debería significar, pero esto no está claro: esta expresión no se ha usado de manera unívoca, y puede comprender enfoques diferenciados, según los cuales, la IA tendría como objetivo construir (Russell, & Norvig, (2010):- sistemas que piensan como humanos- sistemas que piensan racionalmente- sistemas que actúan como humanos- sistemas que actúan racionalmenteTodo inició con una pregunta que podría parecer necia.

A mediados de siglo pasado, el gran lógico y matemático británico Alan Turing se preguntaba si las máquinas pueden pensar, (Turing, A., La maquinaria de computación y la inteligencia, 1950). La respuesta de Turing fue tremendamente ingeniosa (el juego de la imitación); y dio origen a un enconado debate que involucró a lógicos, filósofos, psicólogos, matemáticos y científicos computacionales.Surgió así, lo que se conoce como IA de corte simbólica, según la cual, la inteligencia es esencialmente la capacidad para manipular símbolos (Newell, A. & Simon, H.). Años antes de la publicación de dicho texto, el neurólogo Warren S. McCulloch y el lógico Walter Pitts mostraron la posibilidad de modelar el sistema neuronal a través del álgebra booleana, lo cual contribuyó a una mejor fundamentación de la IA conexionista.Pese al éxito del enfoque simbólico, las críticas fueron implacables: el argumento de la habitación china (Searle, J); distinción entre teorías de tipo 1 y teorías de tipo 2; imitación vs exploración (Marr, D.); el problema estructural (Dennett, D.); las insuficiencias de la lógica clásica de primer orden (McDermott, D), entre otras.Ante los cuestionamientos del modelo simbólico, se exploraron nuevos enfoques, partiendo no de estructuras simbólicas (lógica, física naïve), sino de modelado neuronal. Esta idea tenía un antecedente en la propuesta de F. Rosenblatt, quien hacia 1956 había entrenado un perceptrón, “una máquina capaz de tener ideas originales”, según sus palabras. Aunque las ideas de Rosenblat fueron etiquetadas de seudocientíficas (Dreyfus, H. L. & Dreyfus, S. E), el enfoque de redes de estratos múltiples (enfoque conexionista), inspirado en dicho modelo, terminaría por imponerse como el enfoque dominante en la investigación sobre IA.¿Una prerrogativa humana?Siempre hemos pensado que pensar es una prerrogativa humana (Penrose, R. (1989).

Pero ¿en qué condiciones decimos que alguien piensa? Claramente, cuando una persona resuelve una operación matemática, demuestra un teorema, evalúa una estrategia decisoria, compone una partitura, escribe un poema, etc., decimos que piensa. Pensar es una actividad.Pensamiento implica inteligencia: todo ser con el atributo de pensamiento tiene el atributo de la inteligencia, pero –por lógica elemental— ello no implica que todo ser con el atributo de la inteligencia sea una entidad pensante. De implicarlo, querría decir que ambos conceptos son coextensivos, es decir, se aplican a la misma clase de entidades. Lo cual es dudoso; por ejemplo, de animales no humanos (como los mamíferos superiores) decimos que son inteligentes, sin embargo, que lo sean, ¿implica que piensan? (no examinaré esta cuestión, pero el interesado puede consultar Danón, L. 2016).Es en Análisis Filosófico, XXXVI. donde aparece abundante bibliografía sobre el tema, pensamiento animal y su expresión lingüística. Aunque se pueda defender la tesis de que algunos animales no humanos piensan, no esperamos que, por ejemplo, un gorila piense en el sentido en que lo hace una persona, ni que sean inteligentes en el sentido en que lo son los animales humanos. ¿Es distinto en el caso de las máquinas?Para tratar esta pregunta hay que diferenciar entre IA en su sentido fuerte, de la IA en su sentido débil (Searle, 1980). En sentido fuerte, una computadora, un acondicionador de aire, hasta un termostato (Penrose, 1989) son inteligentes, piensan; donde “pensar” significa –básicamente— “que pueden procesar símbolos”. Sea D la clase de los dispositivos, para cualquier d elemento de D, si d procesa símbolos, entonces piensa, y si piensa, entonces es inteligente, por lo cual, si d procesa símbolos, entonces es inteligente.
Desde esta perspectiva, el tan de moda ChatGPT es una entidad que piensa, aunque tal vez no sea consciente de ello, y –por lo tanto— es inteligente (aunque no necesariamente en el sentido en que lo somos usted y yo).En sentido débil, la IA tiene un propósito más modesto: se busca construir programas que realicen tareas imitando la inteligencia humana, sin que ello suponga estados mentales o contenido de conciencia alguno. La palabra ‘inteligencia’ en este contexto no tendría las connotaciones que le damos en sentido humano, y debería entenderse más bien metafóricamente. Desde esta perspectiva, ChatGPT no pasaría de ser una tecnología compleja dado todo el trabajo humano que hay detrás (un algoritmo no se crea de la nada), pero hasta ahí.Hay, pues, una diferencia crucial: una cosa es la inteligencia, una propiedad de un sistema, evolutivamente condicionado, y otra es la imitación. En sentido fuerte, los productos de la IA son inteligentes; en sentido débil (sentido dominante actualmente) son imitadores de la inteligencia. Es importante mantener esta distinción porque –mediáticamente hablando— estamos confundiendo las cosas.¿IA para qué?Independientemente de esta polémica, pienso que lo fundamental es no olvidar que la IA es una tecnología que –como tal— no es intrínsecamente buena ni intrínsecamente mala, su uso como su propio desarrollo depende de los seres humanos. Por ello, una cuestión que no debe pasarse por alto es ¿para qué la IA? Por ejemplo, la IA aplicada a la tecnología médica, a la biomedicina y/o a la agricultura, por mencionar algunas áreas de aplicación, es algo que razonablemente puede defenderse y promoverse; pero, posiblemente no seamos tan entusiastas cuando se trate de aplicaciones militares, para promover fake news o para fomentar el terrorismo y la delincuencia organizada.Tal vez la discusión filosófica, teórica, conceptual, ingenieril que en algún momento fue central, hoy ya no lo sea, y se hace necesario plantear otro tipo de debate: un debate ético, social y/o político, sin apasionamientos, y con base en la crítica racional; porque el desarrollo de la IA (en cualquier sentido) impactará cada vez más en nuestras vidas.