¿HACIA UNA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

No es para nadie desconocido que las formas de vida están mutando a pasos agigantados, producto del explosivo desarrollo tecnológico. No por nada, científicos e ideólogos transhumanistas como Klaus Schwab, fundador y presidente del Foro Económico mundial —el mismo autor del Gran Reseteo—, ya vaticinan una Cuarta Revolución Industrial, de la mano de la Inteligencia Artificial, la robótica, el Internet de las cosas, la nanotecnología, la biotecnología, la ciencia de materiales, la computación cuántica, entre otros tantos inventos, y que en palabras del propio Schwab, importará una transformación «distinta a cualquier cosa que el género humano haya experimentado antes»[1] y que surgirá de la «convergencia de sistemas digitales, físicos y biológicos que la protagonizan»[2]. Con eso, cualquiera se preocuparía, pues no estamos hablando de la mera técnica —esa que no es indispensable, pero que vaya nos simplifica la vida—, sino de un verdadero suprasistema en que, según nos dicen, la máquina puede hacer todo lo humano, pero mejor y más eficiente.

Aunque pueda parecer otro de los reclamos reaccionarios, cansinos e inútiles que las Humanidades hacen a los avances de “la Ciencia que sí importa” —que por su parte, demuestra la arrogancia habitual de la técnica desarraigada, vástago de la división artificial del Conocimiento, crítica que bien ameritaría una columna aparte—, lo cierto es que el avance acelerado de las tecnologías de la información de los últimos veinte años demanda unos sólidos y convencidos fundamentos acerca de la naturaleza humana y sus demarcaciones, con el objetivo de mantener no solo un afianzamiento de la posición en el tope de la escala de los entes mundanos —amenazada también por el veganismo y las teorías del “sensocentrismo” y la liberación animal— sino también de disipar los temores ,infundados o no, que la ficción distópica ha pretendido en torno a la “Singularidad” y amenazas respecto del futuro de las relaciones sociales humanas, que valga la aclaración. Sirva esta columna como un modesto aporte a dicho objetivo.

Desde la Política aristotélica, se reconoce en la capacidad de razonar y prever las consecuencias de los actos la fuente del «señorío» que el Ser Humano tiene sobre la Naturaleza. Para el estagirita, no es que ese señorío le sea intrínseco al hombre, sino que pareciere más conforme al propio orden y a la conservación de los entes.

¿Inteligencia Artificial?

En su sentido etimológico, el sustantivo «inteligencia» se deriva del verbo latino intellegere, compuesto del prefijo inter- (entre) y del verbo legere (legō, tanto el latín como en griego). Legō tuvo un significado primordialmente agrícola: cosechar o recoger con las manos los frutos del campo. Así, en tanto acción sapiente, consiste literalmente en captar, asir, aprehender, con las facultades cognitivas, las cosas que están en nuestro entorno, para finalizar significando decir con palabras aquello que las cosas aprehendidas son en sí mismas.

A su turno, el filósofo español Xavier Zubiri no reconoce en la inteligencia (humana) un ejercicio cognitivo meramente racional, desconectado de la propia naturaleza humana —como ha sido la tónica en la filosofía moderna—, sino que viene a advertir sobre ella una realidad radical: el Ser Humano conoce las cosas de su entorno por medio de sus sentidos[3]. Así, acuña el concepto de «inteligencia sentiente», afirmando categóricamente que “el sentir humano y la intelección no son dos actos numéricamente distintos, cada uno completo en su orden, sino que constituyen dos momentos de un solo acto de aprehensión sentiente de lo real”[4]. Aunque el propio Zubiri distinga entre la facultad de inteligir y el acto de intelección mismo, lo cierto es que una informa al otro, precisamente para distinguir al hombre del animal: el hombre intelige su sentir, el animal solo siente. De este modo, la inteligencia del hombre no es sólo conciencia de las cosas, sino el darse cuenta de lo que está presente. Es advertir y asir lo que está presente, accesible sensorialmente y cuya experiencia es integral, del modo en que se pueda aprehender la cosa.

Asimismo, ya en su tiempo Heráclito distinguía la acumulación de conocimientos —o erudición— de la auténtica inteligencia: «Mucho aprendizaje no enseña la inteligencia»[5]. Esta última, en griego nous, no se adquiría mediante la incorporación de «saberes externos» por vía de la inteligencia, sino por el natural sentido interno que permite sentir, tocar, cual mano, lo que las cosas son. Es aquella dimensión de las cosas a la que no se accede por las cosas sino con las cosas, misma que Pascal describía, poéticamente: “Conocemos la verdad, no solamente por la razón, sino también por el corazón; de esta segunda manera es como conocemos los primeros principios”[6].

Alan Turing, el padre de la computación, para 1950 ya discurría en torno a la capacidad de «pensar» de las máquinas. Es destacable la honestidad de su propuesta, pues ante lo complejo y “ambiguo” del proceso de «pensamiento» —y no se diga de «inteligencia»— decide eludirlo, para señalar que la meta de la computación en ese sentido no sería lograr que la máquina piense, sino que, en su producto, la máquina actúe de forma indistinta a lo que un pensador (humano) haría, en lo que denominó El Juego de la Imitación[7] (conocida popularmente como la «Prueba de Turing»). Así, una máquina jugará satisfactoriamente, es decir, pasará la prueba, cuando sea capaz de interactuar con un tercero interrogador, sin que este último, o un 30% del total de interrogadores, según la versión de la prueba, pueda determinar si está interactuando con un ser humano o con una máquina (como curiosidad, una «prueba de Turing inversa» se utiliza cotidianamente para determinar si el interlocutor es humano o máquina: los habituales CAPTCHA —Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart—). Para Turing, las máquinas deben “aprender” de la misma forma en que hacen los niños, a partir de una capacidad inicial compuesta por una batería de conocimientos (definiciones y proposiciones), un método para discriminar los resultados correctos e incorrectos, una experiencia a la que se somete la máquina, y un factor fundamental: que tanto el programador como el instructor desconozcan los procesos internos específicos por los cuales la máquina propone soluciones. En consecuencia, esta máquina desarrollaría múltiples posibles soluciones a los problemas que se le plantean, de forma aleatoria, depurando por sí misma aquellas que el instructor señala como erróneas, es decir, un proceso de ensayo y error. Eventualmente, alcanzaría un nivel de “aprendizaje” mediante el cual propondría consistentemente soluciones satisfactorias, superando la probabilidad de falibilidad de la inteligencia humana. Sin embargo, el mismo Turing previene que esa capacidad de procesamiento de datos no implica una inteligencia, y que por lo mismo, no puede importar una superioridad de la máquina frente al Ser Humano.    

Muchos científicos actualmente desafían al propio Turing, no sólo desarrollando máquinas capaces de superar la prueba (que aunque no sean muchas, existen, y ChatGPT-4 es una de ellas), sino que también proponiendo nuevos procesos de “aprendizaje” con modelos que, por lo innovadores, podrían superar las limitaciones que Turing previó. Es así que el salto del Machine Learning —modelo de aprendizaje automático pero supervisado, es decir, que requiere de instructores humanos que refuerzan las soluciones correctas e incorrectas, a partir de los cuales la máquina “aprende”, o más propiamente, se entrena— al Deep Learning —modelo de aprendizaje automático y no supervisado, es decir, que no requiere instructores humanos, dado que su entrenamiento se concluye de la propia semántica de los datos que ya dispone—, importa un intento por asimilarse a la propia estructura de aprendizaje humana, en lo que denominan «sistemas cognitivos artificiales», que prometen integrar la psicología humana a la máquina, recreando el razonamiento, la atención, motivación y emoción de la psique humana[8], con el fin de que los humanos nos «recostemos» en su superioridad intelectual[9], y les entreguemos la toma de decisiones a la máquina, ya no tan fría y puramente racional[10].

La consciencia de Ser Humano.

En conclusión, el animal siente, pero no razona; la máquina razona, pero no siente (aunque, eventualmente, pueda recrear mímicamente el sentimiento); es el Ser Humano el que, gracias a Dios, siente y razona: intelige, en el sentido más literal. Incluso si el hombre quisiera, fervientemente, crear una Singularidad cuasi-sintiente —un algoritmo de supra deep-learning, no podría hacerla inteligente, pues no puede aún simular el proceso integral de intelección. El “sentir” de esa máquina no sería un proceso (una forma, en lenguaje zubiriano), sino el producto de una serie de razonamientos lógicos, no distándola entre una pantalla LED que re-produce una representación audiovisual de la realidad, o de un teléfono celular que recrea audiofónicamente la bidireccionalidad de la comunicación humana.  

No debemos olvidar que somos más que sólo primates que piensan: somos Seres Humanos, y debemos ser conscientes ello. El desarrollo de la inteligencia plenamente humana tiene un camino propio, y no se reduce a la solución de problemas para la satisfacción de necesidades, al mero alcance de un bienestar; significa una verdadera consciencia de ser en el mundo, en una comunidad, en un país, en una familia, con sus imperfecciones. La generación que viene dará por sentada la posibilidad de preguntar casi cualquier cosa a una máquina, y quién sabe, quizás ni siquiera tenga el interés de preguntarle, porque la máquina podrá hacer todo de forma autónoma. Una infancia de (des)programación cognitiva y podríamos perder el nous, no porque algo haya cambiado en nuestra composición biológica, sino porque ese natural interés por aprehender la realidad nunca nacerá, pues habrá sido suplido por la erudición de la máquina. Mucho aprendizaje no enseña la inteligencia. Solo de eso dependerá evitar que las sentencias trágicas como la de Nick Land en Colapso: “Nada humano sobrevive el futuro cercano”, o peor aún, la de Ted Kaczynski en Esclavitud Tecnológica: “Incluso si con el desarrollo de las IA el trabajo humano es aún necesario, para aquellos que resulten reemplazados en su totalidad, su vida carecerá de propósito a tal sentido […] que no serán más que animales domesticados”, sean profecías que se vayan a cumplir en el corto plazo.

Notas al pie:

[1] Schwab, Klaus, La Cuarta Revolución Industrial, Barcelona, Editorial DEBATE, 2016, p. 7.

[2] Íbídem, p. 2.

[3] En el mismo sentido, pero desde la neurobiología, véase Siegel, Daniel, Mind: A Journey to the Heart of Being Human, Nueva York, Norton & Company, 2017.

[4] Zubiri, Xavier, Inteligencia Sentiente, Madrid, Alianza Editorial, 1980, p. 3.

[5] «Polimathíe nóon ékhein ou didáskei». Heráclito, fr. 40. En Diógenes Laercio, Vidas, IX, 1.

[6] Pascal, Blaise, Pensamientos, BVU, 2003, p. 36.

[7] Turing, Alan, Computer Machinering and Intelligence, Mind, Volume LIX, N° 236, Octubre 1950, Pages 433–460.

[8] Arrabales, Raúl, Evaluation and Development of Consciousness in Artificial Cognitive Systems [Tesis de doctorado, Universidad Carlos III de Madrid], Leganés, febrero de 2011, pp.

[9] Véase la Escala de Consciencia, o ConsScale, disponible en https://conscious-robots.com/consscale/

[10] Shrestha et al., Augmenting organizational decision-making with deep learning algorithms: Principles, promises, and challenges, Journal of Business Research, Volume 123, 2021, pp. 588-603, https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.09.068