Inteligencia artificial fuerte

La Inteligencia Artificial (IA) se divide en dos grupos:

1) IA fuerte: Construir programas que emulen el comportamiento inteligente de los humanos como el pensamiento, el aprendizaje, la visión, la resolución de problemas, la creatividad, etc. Ya que estos modos de comportamiento se pueden explicar algorítmicamente en términos de estados mentales.

2) IA débil: Construir máquinas capaces de resolver problemas que requieran de inteligencia. Para ello se construyen programas que tengan un comportamiento inteligente sin importar si emula o no a la inteligencia humana.

La Inteligencia Artificial fuerte:
La idea de una IA fuerte ha sido el sueño de casi todos los investigadores de ese campo, pero uno de sus puntos débiles es que aún aceptando que la mente puede ser reproducida en otro medio, ese medio que hace de receptor debe tener un mínimo de equivalencia no sólo funcional con el donador. Equivalencia que no parece existir entre la estructura del cerebro y la arquitectura de la computadora, llamada de Von Newman, que ha sido tildada de ineficiente por muchos, debido a su procesamiento secuencial y a su manipulación de símbolos numéricos. Lo cual obligó a los programadores a elaborar metasistemas que se soporten sobre otros sistemas más cercanos a la maquina con el fin de resolver los problemas de la arquitectura de la computadora. Otros han propuesto la creación de nuevas arquitecturas que sean capaces de manipular inferencias por segundos en lugar de operaciones, como las computadoras convencionales. Y ya son muchos los investigadores que aceptan que la arquitectura de Von Newman en su época considerada equivalente al funcionamiento del cerebro no permite una representación adecuada de los procesos mentales y no sólo los representantes de la IA, también los creadores de lenguajes de computación se quejan y hablan de nuevas estructuras de programación con diferentes arquitecturas (programaciones lógicas, funcionales, recurrentes, orientadas a objetos, difusas, etc).

Veamos algunas de las consecuencias filosóficas que están detrás de la aceptación de la IA fuerte.

Dualidad cuerpo mente:
La IA acepta la dualidad cuerpo mente, y también parte de la suposición de un soporte físico (el cerebro) el cual «funcionalmente» es igual a una máquina y el objetivo es reproducir la mente sobre la computadora. Por otra parte se afirma que la IA se fundamenta sobre el materialismo: La inteligencia humana se hace realidad sobre la materia (el cerebro). Si partimos de la base de que los pensamientos se generan en un alma inmaterial y que su relación con el cerebro es incidental, entonces estamos negando la posibilidad de lograr alguna forma de inteligencia artificial.

Dicho de otra forma el dualismo en filosofía supone que el alma es independiente del cuerpo, cuando muere el cuerpo el alma sigue viva. En el caso de la computadora se puede romper la computadora pero los programas se pueden usar en otra. Lo cual nos lleva a la necesidad de considerar que la mente es independiente del cerebro y que la misma puede ser traspasada para otro cerebro (o para otro substrato equivalente). La dificultad radica en que si se aceptamos el dualismo filosofico debemos tambien aceptar el idealismo. La pregunta sería: ¿si aceptamos el dualismo mente cuerpo tendríamos entonces una mente que existe independiente del cerebro o sea el alma? Pero, entonces, los pensamientos se generarían sobre un alma inmaterial, por lo que, no necesitarían de ningún soporte físico, llámese cerebro o llámese computadora. De ahí que la IA tenga que hacer una adaptación y proponer un DUALISMO MATERIALISTA y afirmar categóricamente que la inteligencia humana se hace realidad sobre la materia.

La reducción de la mente:
El reduccionismo afirma que se pueden explicar los fenómenos reduciéndolos a un nivel más elemental. Por ejemplo: la conducta humana puede reducirse a estudios neurofisiológicos (incluso sobre animales), el estudio del cerebro puede reducirse a la biología celular, etc. La IA es reduccionista, ya que trata de reducir los procesos de la mente (que son complejos) a sencillos procesamientos de la información. La mente es un sistema de procesamiento de la información que cumple con las leyes de la manipulación de símbolos y de estructuras complejas.

Para algunos los humanos y las computadoras son dos especies de un mismo género: los sistemas de procesamiento de la información. Aceptar a la mente humana como una forma de procesamiento de la información trae como consecuencia que se produzcan dos fenómenos inversos:
La generalización de los sistemas procesadores de información.
La simplificación de la mente humana (reduccionismo).

El problema radica en la generalización que se le quiere dar a los sistemas de procesamiento de la información. Hay palabras que para los creadores de teorías, toman un significado especial (trascendental) y se convierten en un «símbolo» cargado de significados adicionales, en muchos casos abiertos a nuevas manipulaciones, que se adaptan a la interpretación del contexto de la teoría, como es el caso del termino «procesamiento de la informacion».

La causalidad del cerebro:
Si la mente es parte del cerebro y es este quien la genera y si aceptáramos que la mente es propiedad exclusiva del cerebro. Entonces, el gran sueño de la IA de lograr reproducir la mente humana en una computadora no sería posible. Ya que es en el cerebro donde se codifican los procesos mentales, lo cual hace que no se pueda separar la mente del cerebro, no solo por el hecho de que la mente necesita de un soporte fisico como ya se dijo al analizar el dualismo mente cuerpo, sino porque los procesos mentales tienen que ser producidos por alguien que tenga existencia material: el cerebro, que es la causa de los pensamientos. Esto nos lleva a la conclusión, de que si queremos lograr algún tipo de intelecto artificial se debe tratar de reproducir al cerebro y no a la mente, por ser esta última, tan solo, una manifestacion abstracta del complejo funcionamiento del cerebro. Por lo que, actualmente, muchos investigadores de la IA han abandonado el paradigma simbolista el de la mente para dedicarse al conexionista el del cerebro , y a través de los sistemas de redes neuronales, intentan comprender como trabaja el cerebro.

Son muchos los que creen que las redes neuronales pueden ser una solución que conduzca al diseño de un hardware más cercano al del cerebro humano, y afirman que las máquinas del futuro deben estar basadas en nuevas arquitecturas y nuevos sistemas operativos, asi como nuevos lenguajes deben incluir lenguaje natural , con capacidad de aprendizaje automático y sobre todo deben poder interactuar en el medio y poseer formas de locomoción, sólo un robot capaz de hablar y de relacionarse con los humanos podrá quizás algún día, ser considerado inteligente.