Inteligencia Artificial: ¿Puede pensar una máquina?

En 1945 se construyó el ENIAC, el primer ordenador electrónico de propósito general. Pesaba 27 toneladas y ocupaba una sala de casi doscientos metros cuadrados. Se componía de más de diecisiete mil válvulas de vacío y cada pocos minutos se fundía una de ellas, por lo que un grupo de operadores había de estar pendiente de reponerlas.

El ENIAC

Se dice, aunque quizá sea exagerdo, que al encenderse dejaba a oscuras a la mitad de Filadelfia.

Desgraciadamente el objetivo inicial era bélico, como en tantos otros avances tecnológicos: calcular las trayectorias balísticas de los nuevos armamentos empleados durante la segunda guerra mundial.

Cada arma requería un libro lleno de tablas. En lugar de ser computadas manualmente por ejércitos de mujeres durante jornadas enteras, el ENIAC las obtendría él solito en pocas horas. Pero su construcción se demoró, y cuando estuvo a punto, la guerra ya había finalizado.

Pronto las nuevas máquinas demostraron ser algo más que simples “masticadores” de números. También se revelaron competentes en el manejo de información simbólica y hallaron nuevas y más elegantes soluciones a teoremas clásicos de lalógica matemática. Por un momento parecía que no había límites  a sus posibilidades.

En la década de los sesenta se fantaseaba que en el año 2000 estaríamos rodeados de robots y máquinas inteligentes con las que nos comunicaríamos de tú  a tú, como hacemos entre los humanos.

Para la psicología, lor ordenadores supusieron una nueva metáfora que ayudó a alumbrar al naciente paradigma de la psicología cognitiva. Términos de la cibernética como “procesamiento de la información”, “acceso directo”, “memoria a corto y largo plazo”, “memoria de trabajo”, etcétera, se trasladaron al terreno de la psicología para ayudar a comprender el funcionamiento de la mente.

Lo cierto es que el desarrollo informático ha sido vertiginoso en términos cuantitativos. Cualquier PC actual contiene miles de veces el sistema informático de la NASA que llevó al hombre a la luna.

Dicen los expertos que, si el ritmo de progresión y abaratamiento experimentado por los ordenadores en las últimas décadas hubiera sucedido en otros campos como, por ejemplo, la automoción, hoy un coche Merdeces costaría menos de cien euros.

Mercedes Benz

Lo cierto es que el saldo de los últimos cuarenta años ha sido una mezcla agridulce de éxitos y fracasos. Por una parte las computadoras son capaces de vencer o hacer tablas con el campeón del mundo de ajedrez, resolver sistemas de ecuaciones de un millón de incógnitas, o llevar a cabo proezas impensables de cálculo integral, y, por otra, no alcanzar al talento de un simple insecto para desenvolverse en un entorno cambiante.

Esta dicotomía es el reflejo de dos formas distintas de trabajar: procesamiento serial en los computadores y paralelo en los cerebros. Hoy, en 2011, nos conformaríamos con vehículos de decisión autónoma que deambularan por la superficie marciana sin quedar encallados ante el primer obstáculo.

El Spirit sobre la superficie de Marte

Pero dejemos correr los años y tendrán sentido algunas preguntas que ahora suenan a ciencia ficción. Preguntas que, recordemos, ya se planteó Descartes más de tres siglos atrás. ¿Podría llegar a pensar una máquina?

Hay un debate en torno a la llamada IA, o inteligencia artificial, entre lo que podríamos denominar escuelas filosóficas californianas; representadas, por un parte, por el filósofo de la Universidad de California en Berkeley, John Searle, y, por otra, por los esposos Paul y Patricia Churchland de la Universidad de California  en San Diego.

Todo va a depender de una cuestión más profunda, para la que no tenemos respuesta aún: ¿en qué consiste pensar? Si pensar, y toda la vida mental asociada, es el producto de las conexiones entre millones de unidades elementales de procesamiento -neuronas-, y es precisamente la consecuencia de esas interconexiones, entonces podríamos tener resultados semejantes en cualquier sistema que incorporara la misma estructura de enlaces.

Neuronas

Es decir, si el pensamiento surge como una propiedad emergente de millones de contactos que se intercambian información entre sí, y no como una propiedad de la materia que constituye a esos contactos, entonces la respuesta sería sí. Porque en ese caso, el hecho de que esa complejísima estructura de interconexiones esté implementada en un tipo de materia u en otro se tornaría anecdótico.

Sería irrelevante que las unidades interconectadas fueran de carne -materia orgánica- o de silicio, si realizan las mismas funciones. Igual que un jaque mate sería el mismo con piezas de ajedrez de madera o de plástico.

Si el pensamiento y las propiedades psicológicas del cerebro responden a esa lógica computacional, insistimos, la materia de los circuitos no sería determinante y cabría imaginar máquinas artificiales con propiedades mentales.

Ésta es la postura que defienden los esposos Churchland y quienes se encuadran en la llamada posición fuerte de la IA. Por el contrario, la posición de John Searle y sus seguidores tiene otro enfoque, en la llamada posición débil sobre la IA.

Para Searle, el pensamiento es un producto biológico de un órgano particular, el cerebro, del mismo modo que la digestión lo es del estómago. El cerebro produce, “segrega”, vida mental al igual que el hígado segrega bilis o el páncreas insulina.

Es decir, al igual que la simulación de, por ejemplo, la digestión no es digestión en sí misma, ni la simulación de la combustión de hidrocarburos es combustión real ni hace funcionar  el motor de un coche, la simulación por una máquina de un proceso inteligente y consciente no es inteligencia y conciencia en sí misma.

En fin, claramente dos posturas divergentes en un planteamiento abierto, porque, como dijimos, antes tendríamos que averiguar en qué consiste realmente pensar y tener estados mentales.

Fuente:  Breve historia del cerebro   (Julio González Álvarez)