Vinicio Barrientos Carles | Para no extinguirnos / AUTÓMATOS

Cogito, ergo sum
René Descartes

En nuestra frase motivadora hemos colocado la que es posiblemente la más conocida de las citas célebres de René Descartes, máxima que refleja de manera muy exacta el pensamiento de este filósofo europeo, tan influyente en el inicio de la Modernidad, posterior al denominado Renacimiento: Pienso, luego existo. La idea subyacente en tan breve expresión es que existimos en virtud de que somos capaces de pensar. Así, Descartes expresaba al raciocinio como la evidencia más pura de nuestra propia existencia, dando lugar a la postura epistemológica conocida como racionalismo, la cual daría posteriormente origen a distintas vertientes de un mecanicismo radical. El filósofo y matemático francés pregonaba que todo conocimiento debía someterse a juicio, utilizando para ello la duda sistemática como método fundamental para alcanzar el conocimiento. Otras nociones cartesianas son la importancia de la Matemática, como la más pura de las ciencias (al igual que en el pensamiento de Platón), la búsqueda de los elementos más simples, la separación entre alma y cuerpo, la res cogitans y la res extensa, la Geometría Analítica y otras tantas estructuras más, tan influyentes en la conformación del pensamiento occidental contemporáneo.

Claro que ante tal movimiento racionalista no transcurrió mucho tiempo sin que se generara el movimiento antípoda, el cual no daría a la razón la posición que Descartes y otros grandes exponentes, como Gottfried Leibniz y Baruch Spinoza, continuarían dándole. En la historia del pensamiento filosófico occidental es muy conocido el debate epistemológico entre el racionalismo y el empirismo, el cual refiere al origen y a la naturaleza del conocimiento humano. Mientras el racionalismo afirma que la fuente del conocimiento es la razón, el empirismo alega y defiende que es la experiencia sensorial el mecanismo fundamental mediante el cual los seres humanos adquieren el conocimiento, convirtiéndose así en posiciones epistemológicas radicalmente opuestas. Los representantes del empirismo en la Modernidad fueron principalmente John Locke, George Berkeley y David Hume, todos ingleses, a tal punto que el debate epistemológico racionalista-empirista terminó marcando una diferencia básica entre la filosofía continental y la filosofía insular, que posteriormente derivaría en la filosofía analítica posmoderna.

Dicho de otra manera, para el empirismo, el conocimiento que verdaderamente importa, el que es fundamental, es aquel que puede ser formalmente medido y verificado sensorialmente, con indicadores replicables y suficientemente acertados. De esta guisa que la observación y los procesos de medición serán la base para la ulterior toma de decisiones. Por ello, se necesitarán ciertos principios y mecanismos clave para garantizar la certidumbre de cualquier conocimiento, incluyendo el humano como el conocimiento más y mejor elaborado. Estos elementos clave son la experiencia sensible y la inducción.

La pregunta que el lector seguramente se está haciendo en este momento es sobre qué tiene que ver la epistemología con la computación, área sobre la que versa esta columna Autómatos. Conviene recordar el abordaje que dimos inicialmente a la problemática de la inteligencia artificial, la cual además de compleja, es transdisciplinaria (léase Filosofía, Matemática, Economía, Ciencia de la Computación, Lingüística, Estadística, Cibernética, teoría de control, Psicología y la novedosa y creciente Neurociencia, por citar unas cuantas), presentándola como una de las más inquietantes áreas en el mundo académico de la actualidad. Es pertinente copiar el clásico esquema 2 x 2 presentado en el texto de Stuart Russell y Peter Norvig.

Con esta base, los novedosos sistemas computacionales de avanzada, característicos de la Cuarta Revolución Industrial, tienen una alternativa crucial sobre la mesa, pues pueden concentrarse en el foco del pensamiento y el raciocinio, o bien orientarse hacia la acción, basada en las decisiones que se construyen con base en la experiencia. Esto no es un asunto fortuito o contingente, sino por el contrario, es profundo, pues implica dos tipos de paradigmas epistemológicos que redundan en dos sistemas de programación de computadores. En efecto, en este contexto, las dos décadas más recientes han marcado un alejamiento gradual de la perspectiva de la racionalidad, inicialmente asumida, hacia otra que se encuentra basada en los modelos desde los datos, es decir, una perspectiva mucho más empírica y observacional, como fundamento para las acciones óptimas.

Repasemos un poco los detalles de esta distinción. Por un lado, cuando el racionalismo privilegia la razón como fuente de conocimiento y de «verdad», tiene que aceptar que debe partir de unos conocimientos aceptados como ciertos, previos a todo procesamiento, es decir, partir de la existencia de los denominados conocimientos innatos. Así, si la razón es capaz de procesar insumos para producir derivaciones de las premisas, antes de cualquier experiencia sensorial se tendrá que disponer de conocimientos preexistentes, previos a todo posible razonamiento, y además contar con mecanismos de inferencia ya incorporados en la mente. Con ello se plantean tres elementos claves, a saber:

• Ideas innatas: la noción de que se poseen desde un inicio verdades fundamentales o experiencias que tenemos ya dominadas antes que cualquier otra experiencia más compleja se ponga en marcha. Vendrían a ser los objetos primitivos y los axiomas en los procesos matemáticos, o los algoritmos built in y el mismo hardware computacional en los procesos informáticos.
• Deducción: como el proceso de la aplicación de mecanismos concretos y efectivos (reglas de inferencia) para obtener conclusiones válidas, es decir, que serán verdaderas siempre que se parta de premisas verdaderas. Los métodos matemáticos se han presentado como los ejemplares estrella de la deducción. En la computación, la deducción viene dada por los programas y los algoritmos.
• Razón: como una supralógica (de naturaleza semántica) que posibilita un acercamiento metateorético al concepto de verdad, asociándola a nuestro concepto de inteligencia, en el sentido de la IA fuerte de un sistema computacional complejo.

De esta manera, podemos asimilar que los procesos computacionales estándar son unos de índole deductivo y de naturaleza racional. Sin embargo, estamos comentando cómo esta naturaleza deductiva de la computación elemental, por llamarle de alguna forma, está cambiando a otra de naturaleza puramente inductiva, dada la tremenda capacidad de asimilar grandes volúmenes de datos (el big data), procesándolos de una forma que los seres humanos no tenemos capacidad, mediante poderosos algoritmos que los ordenadores actuales están aprendiendo a «dominar», de alguna forma, si así lo podemos visualizar.

A manera de conclusión, resultara crucial comprender que el enfoque empirista del conocimiento está teniendo un gran auge con las herramientas computacionales más avanzadas. Como hemos mencionado, los filósofos empiristas de hace tres siglos predicaban que nuestras ideas provenían únicamente de la experiencia sensorial, y que se disponía en la mente de ciertos mecanismos inductivos para manipular los conceptos del lenguaje cotidiano y aquellos de los razonamientos más complejos. Qué se entiende por razonamiento inductivo y cuáles son sus límites y alcances es motivación suficiente para continuar con estas acotaciones, y ante todo, conversar sobre cuáles son las diferencias substanciales entre los autómatas de hoy, con los que hace medio siglo estaban a nuestra disposición.

Imágenes principales tomadas de diversos medios, editadas por Vinicio Barrientos Carles.

Vinicio Barrientos Carles

Guatemalteco de corazón, científico de profesión, humanista de vocación, navegante multirrumbos… viajero del espacio interior. Apasionado por los problemas de la educación y los retos que la juventud del siglo XXI deberá confrontar. Defensor inalienable de la paz y del desarrollo de los Pueblos. Amante de la Matemática.

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Correo: viniciobarrientosc@gmail.com