{"id":88,"date":"2005-06-08T01:01:00","date_gmt":"2005-06-08T06:01:00","guid":{"rendered":"1473332580"},"modified":"2005-08-15T15:58:32","modified_gmt":"2005-08-15T15:58:32","slug":"647","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fraynelson.com\/blog\/2005\/06\/08\/647\/","title":{"rendered":"Entender el entendimiento (7 de 12)"},"content":{"rendered":"

7. La inteligencia como smartness<\/em><\/strong><\/p>\n

En aquel programa de la BBC que mencion\u00e9 al principio de estas notas no se hablaba directamente de inteligencia sino de “agudeza.” El duelo entre Deep Blue<\/em> y Kasparov fue descrito como un modo de averiguar qui\u00e9n era “smarter,” m\u00e1s agudo o astuto.<\/p>\n

Esta agudeza implica, en ingl\u00e9s, la idea de agilidad. Existe la expresi\u00f3n “smart talker” por ejemplo, para referirse a esa persona que es ocurrente y esencialmente \u00e1gil en su manera de defender su postura o mostrar la debilidad de otros. Uno no es “smart” exponiendo las grandezas de la vida eterna o los s\u00edntomas de la melancol\u00eda sino all\u00ed donde hay contraste de opiniones y en el \u00e1mbito de la pol\u00e9mica. Esto indica que no toda inteligencia es “smartness” aunque ciertamente la idea de ser agudo y \u00e1gil es muy compatible con la idea generalizada de inteligencia como “resolver problemas.” Se espera que quien resuelve problemas lo haga con prontitud y eficiencia, sorteando obst\u00e1culos.<\/p>\n

<\/p>\n

Por otra parte, el terreno de la velocidad es el de los computadores. Pr\u00e1cticamente desde el inicio de la era inform\u00e1tica, hacer mejores computadores ha significado siempre hacer computadores m\u00e1s r\u00e1pidos; no s\u00f3lo eso pero siempre eso. En \u00faltimas, la competencia entre Kasparov y Deep Blue<\/em> fue una competencia de velocidad. Casi cualquier computador moderno podr\u00eda correr el software de Deep Blue<\/em>, debidamente adaptado, por supuesto. Pero un aparato nuestro tardar\u00eda horas seguramente en procesar lo que Deep Blue<\/em> hac\u00eda en segundos. Y es esa rapidez la que aumenta la sensaci\u00f3n de “aparato pensante.” \u00bfO no es s\u00f3lo sensaci\u00f3n?<\/p>\n

Tres a\u00f1os antes del libro de Llin\u00e1s aparec\u00eda The Human Computer<\/em>, una obra de Mark Jeffery (Warner Books, 1999), cuya tesis es que lo que entendemos por computador, o mejor: por comportamiento de un computador, cambiar\u00e1 de manera radical en el futuro relativamente pr\u00f3ximo. La l\u00ednea que separa lo t\u00edpicamente humano de lo t\u00edpicamente rob\u00f3tico o propio de computadores, se ir\u00e1 borrando hasta hacerse indistinguible. Y Jeffery est\u00e1 hablando de los temas que parecer\u00edan “sagradamente” humanos: emociones, creatividad, personalidad, ego\u00edsmo, altruismo, humor, verg\u00fcenza, y todo lo que identificamos como nuestro, incluyendo por supuesto todo el rango de nuestra inteligencia.<\/p>\n

Las tiendas clasifican este libro en el \u00e1rea de “Inteligencia Artificial” y quienes lo rese\u00f1an hablan del optimismo que destila. A nosotros nos interesa ver si lo que all\u00ed se describe como inteligencia t\u00edpicamente humana podr\u00eda ser llamado as\u00ed. Ya en su primer cap\u00edtulo el autor hace una diferencia entre lo que son los computadores no-inteligentes y los inteligentes. Los primeros pueden hacer cosas asombrosas, pero su inteligencia no es de ellos sino del programador. Los segundos son los que le interesan a \u00e9l, y tambi\u00e9n a nosotros.<\/p>\n

Un computador es inteligente, seg\u00fan Jeffery, cuando no tiene las respuestas ya dadas por su programador. Ser inteligente, entonces, significa poder aprender. Escribe:<\/p>\n

\n

M\u00e1s que darle al computador instrucciones que codifican su propio conocimiento, el programador de un computador inteligente debe darle instrucciones que le permitan adquirir el suyo propio. El computador reci\u00e9n nacido (newborn computer), como un beb\u00e9 reci\u00e9n nacido, no sabr\u00e1 casi nada. Pero este computador inteligente, lo mismo que un humano inteligente, adquirir\u00e1 conocimiento mientras madura, conocimiento que es verdaderamente suyo (pp. 15-16).<\/p><\/blockquote>\n

\n

A partir de ese enunciado, y por decenas de p\u00e1ginas, Jeffery entra a describir c\u00f3mo actuar\u00eda ese computador inteligente desarrollando percepciones, habilidades, h\u00e1bitos, estrategias, y despu\u00e9s o paralelamente emociones, una personalidad, y lo dem\u00e1s que consideramos humano.<\/p>\n

Para mostrar este desarrollo, el autor sigue un procedimiento est\u00e1ndar: para cada “tema,” por ejemplo, la percepci\u00f3n de una figura sobre un fondo abigarrado, presenta un esquema de qu\u00e9 hace el ser humano; localiza lo esencial de ese modo de obrar; muestra c\u00f3mo en principio podr\u00eda ser replicado a trav\u00e9s de sensores, circuitos, memorias magn\u00e9ticas y mecanismos de motricidad. A partir de ah\u00ed, considera que el tema queda resuelto y pasa al siguiente tema, usualmente algo que hace uso del resultado anterior. Por ejemplo: sabiendo que es posible percibir figuras sobre fondos abigarrados analicemos c\u00f3mo abrir una interacci\u00f3n con un ser humano; y as\u00ed sucesivamente.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 decir de esta teor\u00eda? \u00bfEs ello “optimismo” o “reduccionismo”?<\/p>\n

Una cosa es evidente: para este modo de ver los avances de la Inteligencia Artificial se supone que la parte antropol\u00f3gica ya est\u00e1 resuelta clara. Se supone que ya sabemos lo que es percibir, pensar, juzgar, sentir, decidir. Jeffery quiere apoyarse en algo que \u00e9l estima ya estudiado y patente a todos, y considera que el problema es ver c\u00f3mo se har\u00eda ello posible con medios mec\u00e1nicos o no biol\u00f3gicos.<\/p>\n

Por supuesto, si vamos donde un psic\u00f3logo de la percepci\u00f3n y le preguntamos si “ya” entendemos qu\u00e9 es percibir probablemente nos remita a una bibliograf\u00eda de miles de art\u00edculos cient\u00edficos, que adem\u00e1s se contradicen en enfoques, preguntas, conclusiones e incluso en los t\u00e9rminos mismos usados. Todo esto no existe para Jeffery. \u00c9l habla como si gozara de una teor\u00eda definitiva no s\u00f3lo sobre la percepci\u00f3n, sino sobre todas las realidades humanas, de modo tal que ya lo que restar\u00eda es buscarle un nuevo sustrato.<\/p>\n

Bueno, hablar as\u00ed es reducir al ser humano.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

7. La inteligencia como smartness En aquel programa de la BBC que mencion\u00e9 al principio de estas notas no se hablaba directamente de inteligencia sino de “agudeza.” El duelo entre Deep Blue y Kasparov fue descrito como un modo de averiguar qui\u00e9n era “smarter,” m\u00e1s agudo o astuto. Esta agudeza implica, en ingl\u00e9s, la idea … <\/p>\n

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