Suscripción RSS: 4984 lectores desde el 01/03/2009

Ciencia y tecnología.

En su ensayo de 1982 Why People Think Computers Can’t (¿Por qué la gente piensa que las computadoras no pueden?), Marvin Minsky, del MIT, uno de los fundadores del campo de investigación denominado Inteligencia Artificial, llega a conclusiones sorprendentes. Entre ellas, que el genio, en el sentido de un Beethoven o un Einstein, no es el producto de un “don” especial ni inexplicable, puesto que no hay nada “básicamente diferente en un genio, excepto una inusual combinación de habilidades, ninguna de ellas muy especial por sí sola.” El genio es, más bien, el resultado de pequeños “accidentes” ocurridos durante la infancia. Y estos accidentes no tienen que ver con hechos traumáticos, sino con el aprendizaje. Sólo se convierten en genios aquellos niños que, de una forma u otra, adquieren la capacidad de “aprender a aprender”.

Minsky está convencido de que algo fundamentalmente erróneo sucede durante el aprendizaje que se adquiere en la escuela primaria. Esto no sólo significa menos genios, sino que se está enseñando y aprendiendo mal. Pero, si para fabricar un genio tan sólo se necesita un niño capaz de aprender a aprender, ¿por que tan pocos adquieren esta capacidad y la continúan desarrollando de modo exponencial? Según él, porque no se los recompensa inmediatamente. “Nuestra cultura no nos estimula a pensar mucho sobre el aprendizaje. En vez de eso, lo consideramos como algo que simplemente nos sucede.”

En este punto del ensayo de Minsky volvemos a encontrarnos con el filósofo Bertrand Russell quien, junto a Whitehead, ideó la famosa teoría de conjuntos, buscando mejorar el aprendizaje en las escuelas. El objetivo básico era encontrar definiciones perfectas para ideas y palabras comunes. Por ejemplo, ¿Qué es Cinco? La respuesta “es el conjunto de todos los conjuntos posibles con cinco miembros” parecía buena, porque el conjunto incluye cada conjunto de cinco bolígrafos, por ejemplo, pero resultó inadecuada porque también incluye el conjunto de “las cinco cosas que uno menos espera” o “los cinco post más tontos que hay en este blog”. Lógica y matemáticamente esto conduce a inconsitencias y paradojas cuyas consecuencias se vieron en la escuela: la teoría de conjuntos sólo consiguió separar al reducido conjunto de niños que adoraban las matemáticas, del inmenso conjunto de niños que las detestaban. Así fue cómo la teoría de conjuntos, tras ponerse de moda durante la década de 1960, fracasó. Minsky cree saber por qué: “Pienso que el problema fue que se intentó soslayar un hecho básico de la mente humana: lo que algo significa para mí depende, hasta cierto punto, de muchas otras cosas que conozco y que sé.” Esto lo lleva a definir lo que llama “Redes de Significado”.

En una “Red de Significado” todo significado es interdependiente. Todo significado en una mente depende de los otros significados de esa misma mente. “Pienso que es mala psicología cuando los maestros forman las matemáticas de nuestros niños dentro de torres encadenadas de definiciones largas, delgadas y frágiles, en lugar de redes robustas e interconectadas. Tales cadenas se rompen en sus enlaces más débiles, y aquellas torres caen ante el más leve soplo. Y eso es lo que le sucede a la mente de un niño en clase de matemáticas, a quien sólo le toma un instante detenerse a mirar cómo pasa una fantástica nube. Los propósitos de la gente normal no son los mismos que aquellos de los matemáticos y filósofos, quienes desean simplificar las cosas teniendo tan pocas conexiones como sea posible. En la vida real, las mejores ideas están tan interconectadas como sea posible. Quizás es por esto que nuestra cultura hace a la mayoría de los niños tan temerosos de las matemáticas. Pensamos que los estamos ayudando a entender bien las cosas, haciendo que las cosas salgan mal la mayoría de las veces. Quizás debamos, en cambio, ayudarlos a construir redes más robustas en sus cabezas”.

Aunque hoy es un hecho indudable para la ciencia que seremos alguna vez capaces de construir máquinas pensantes -unos cuatrocientos años, en opinión de Minsky- y que, en parte gracias al cine, esta posibilidad se ha vuelto popularmente admitida, los prejuicios que objetaban esta idea hace cincuenta años siguen siendo básicamente los mismos, y tienen principalmente que ver con nuestra ignorancia sobre el funcionamiento de la mente humana.

Nuestras ideas actuales -o creencias- sobre lo que llamamos mente, conciencia y particularmente “yo”, aunque útiles para nuestra supervivencia, deberán ser revisadas: “El problema es que no podemos construir buenas teorías sobre la mente de esa manera. Los científicos nos vemos obligados a reconocer que aquello que consideramos cosas únicas -como podrían ser rocas o nubes, incluso mentes- debe en ocasiones ser descrito como compuesto de otra clase de cosas. Tendremos que entender que el Yo, en sí mismo, no es una cosa única”.

Las objeciones de Minsky a las técnicas de aprendizaje en la escuela primaria se extienden al rumbo que ha tomado la investigación de Inteligencia Artificial en la actualidad. “Unos pocos investigadores, demasiados pocos, me temo, experimentan con programas que puedan aprender y razonar por analogía. Estos programas algún día reconocerán qué antiguas experiencias en memoria son las más análogas a las nuevas situaciones, de modo que puedan ‘recordar’ qué metodos funcionaron mejor en el pasado con problemas similares.” Y propone: “¿Qué tal si construyésemos máquinas que no estuviesen basadas en definiciones rígidas? ¿Simplemente caerían en paradojas, equivocaciones, inconsistencia? Tranquilos. Casi todo lo que las personas ‘sabemos’ ya está plagado de contradicciones; aún así, sobrevivimos”.

Finalmente Minksy aborda la pregunta de si las computadoras pueden llegar a ser autoconcientes, y si seremos capaces de hacerlas superiores a nosotros mismos.
“Entonces, ¿es posible programar una computadora para que sea conciente de sí misma? La gente habitualmente espera que la respuesta sea ‘no’. ¿Qué tal si respondiésemos que las máquinas son capaces, en principio, de una conciencia mayor y mejor de aquella que la gente tiene?… Llevará un largo tiempo antes de que aprendamos bastante acerca del tipo de razonamiento que llamamos sentido común, para hacer máquinas tan listas como las personas. Hoy ya sabemos bastante sobre cómo crear sistemas especializados, útiles, “expertos”. Aún no sabemos cómo hacerlos capaces de mejorarse a sí mismos en formas interesantes. Pero cuando respondamos estas preguntas, tendremos que enfrentar otra, incluso más extraña. Cuando aprendamos cómo, ¿deberíamos construir máquinas que puedan, de algún modo, ser “mejores” que nosotros mismos? Tenemos suerte de que podamos dejar esa elección a las futuras generaciones. Estoy convencido de que no querrán construir artefactos tan perfectos a menos que tengan buenas razones”.

Un día un hombre se presentó en el laboratorio de Marvin Minsky para hablar con él. De alguna forma se había enterado de un programa de simulación con el cual Minsky producía unos gráficos “humanoides”, convirtiendo a una simple línea en un montón de otras cosas, parecidas a nervaduras, rayos y fuegos artificiales, lo que hoy llamamos fractales. El hombre quería saber cómo se hacían estas cosas. Era para una película que intentaba rodar, dijo. Se llamaba Stanley Kubrick, y su película 2001 Odisea del Espacio.

Material de consulta relacionado

La Biblioteca de Videastudio ha preparado una versión al español completa del ensayo de Minsky Por qué la gente piensa que las computadoras no pueden

Tags: aprendizaje, educacion primaria, inteligencia artificial, marvin minsky, stanley kubrick