Inteligencia artificial: Fundamentos filosóficos

Mucho se ha hablado de la inteligencia artificial pero pocos saben realmente de qué se trata. Hollywood es quien con más empeño ($$$), más ideas nos ha plantado en la cabeza. Sin embargo, es nuestro cerebro quien moldea todas esas inconexas ideas que hemos ido absorbiendo para dar sentido al mundo en el que vivimos. Nuestra mente busca de manera automática las explicaciones más razonables posibles (en base a nuestros conocimientos previos) a lo que captan nuestros sentidos y las inserta en nuestra mente sigilosamente para construir la realidad.

Tener conocimientos es saber manejarse mejor en el mundo. Trabajaré la inteligencia artificial en una serie de entradas. Algunas tendrán contenido de carácter más subjetivo y otras serán más descriptivas con el importante objetivo de haceros entender de qué trata todo esto.

El boom de la inteligencia artificial se está dando actualmente debido a que es hoy cuando el ser humano ha alcanzado los medios mínimos para poder desarrollarla. No obstante, nos equivocaremos si pensamos que se trata de una disciplina totalmente nueva. Los fundamentos que han hecho posible su rápida evolución vienen de atrás: Filosofía, Matemáticas, Económicas, Neurociencia, Psicología, Ingeniería de computación, Cibernética, Lingüísticas, etc. Todas han contribuido en sus respectivos campos a lo largo de los últimos 2000 años para formar la teoría que da forma a la IA actual. En esta entrada, nos centraremos en sus fundamentos filosóficos aunque considero importante dar pinceladas de otros campos relacionados para complementar nuestra idea de IA. Las matemáticas y naturalmente, la informática tienen mucho que decir.

Cuando nos referimos a inteligencia artificial, lo primero que nos viene a la cabeza son robots que de forma autónoma se mueven y piensan. He de aclarar que la IA es mucho más que maquinas antropomórficas. No obstante, me parece adecuado enfocar la entrada hacia los robots para la realización de esta entrada.

El ser humano para poder construir dichos autómatas necesita primero teorizar y comprender las respuestas que durante siglos, han dado los filósofos a diferentes cuestiones. Tenemos que tener en cuenta que pretendemos hacer que los robots piensen por si mismos ¿Es posible fabricar robots que piensen por si mismos sin saber nosotros lo que es el pensamiento? ¿Habría sido posible llegar a la luna sin saber que es la gravedad? No.

A continuación, se estudiarán las respuestas que distintos filósofos han dado a preguntas que deben ser resueltas para la consecución de una verdadera inteligencia artificial. Recomiendo pararse un momento a pensar en la fuerza y profundidad que poseen las siguientes preguntas antes de continuar leyendo, ya que el resto de la entrada gravita sobre ellas.

          • ¿Se pueden utilizar reglas formales para extraer conclusiones válidas?

          • ¿Cómo se genera la inteligencia mental a partir de un cerebro físico?

          • ¿De dónde viene el conocimiento?

          • ¿Cómo se pasa del conocimiento a la acción?

¿Se pueden utilizar reglas formales para extraer conclusiones válidas?

Esta pregunta intenta averiguar si existe algún tipo de regla matemática, y por tanto objetiva, que defina si algo es verdad o falso sabiendo de antemano algunas premisas. Es básico que los robots puedan discernir entre ambas para que sepan actuar de una manera adecuada.

Este proceso nuestro cerebro lo hace de forma automática pero a una maquina le tendremos que implantar nosotros dichas reglas de razonamiento. Los seres humanos, si vemos que el suelo esta mojado, inferimos que ha llovido. Elegimos que película vamos a ver en el cine teniendo en cuenta premisas iniciales; si nos gustan las películas de acción y sabemos que Rocky II es una película de acción, inferimos que nos va a gustar.

Estamos hablando de la lógica, disciplina que fundo Aristóteles (384 a. C. - 322 a. C.) y que en algunos colegios se estudia brevemente en la clase de Filosofía. Fue el primero en formular un conjunto preciso de leyes que gobernaban la parte racional de la inteligencia y permitían extraer conclusiones mecánicamente a partir de premisas iniciales.

Aunque nació como rama de la filosofía, en el siglo XIX se demostró que la lógica mantenía una íntima relación con las matemáticas y en el XX ha sido aplicada a la informática. A continuación un extracto de la Wikipedia.

Así como el objeto de estudio tradicional de la química es la materia, y el de la biología la vida, el de la lógica es la inferencia. La inferencia es el proceso por el cual se derivan conclusiones a partir de premisas. La lógica investiga los principios por los cuales algunas inferencias son aceptables, y otras no. – Wikipedia.

Entonces la siguiente cuestión es, ¿Cómo realizamos dicha inferencia?

Para explicar cómo funciona la lógica, vamos a realizar un ejemplo muy simple. Comenzaré colocando las herramientas que necesitamos para poder realizar la inferencia y después describiré el proceso poco a poco. Al ser nuestro objetivo demostrar una implicación lógica, necesitaremos de la tabla de verdad de implicación y de una proposición compuesta.

La proposición que vamos a analizar es “Si llueve entonces el suelo se moja” y la tabla de verdad es la siguiente:

Tabla de verdad de “implicación”

         P                                  Q                                P -> Q

Verdadero                  Verdadero                  Verdadero

Verdadero                      Falso                          Falso

     Falso                      Verdadero                  Verdadero

     Falso                          Falso                         Verdadero

Si dividimos nuestra proposición compuesta en dos proposiciones simples, tenemos que:

“p = ha llovido”

“q = el suelo está mojado”.

¿Cómo sabemos si el razonamiento descrito en la proposición “Si llueve entonces el suelo se moja” es verdadero o falso?

La tabla de verdad de implicación nos lo chiva todo. La tabla de verdad describe las 4 opciones disponibles: Que llueva y el suelo esté mojado, que llueva y el suelo no esté mojado, que no llueva y el suelo esté mojado y que no llueva y el suelo no esté mojado.

Que llueva y el suelo esté mojado (Primera fila de la tabla de verdad): El resultado ("P -> Q") es verdadero. Es lógico pensar que si llueve, el suelo por fuerza estará mojado.

Que no llueva y el suelo esté mojado (segunda fila): El resultado es verdadero. Puede ocurrir que no haya llovido y el suelo esté mojado. Por ejemplo, si alguien ha limpiado la acera con una manguera.

Que no llueva y el suelo no esté mojado (cuarta fila): El resultado es verdadero. Si no llueve, lo normal es que el suelo no esté mojado.

Que llueva y el suelo no esté mojado: El resultado es falso. La tabla de verdad nos está indicando que se trata de un razonamiento erróneo. Si el suelo no está mojado, a nadie se le ocurriría pensar que ha llovido. Es ilógico.

Implantando dicha lógica en los robots haremos posible que los robots puedan comportarse y pensar de manera más racional.

¿Cómo se genera la inteligencia mental a partir de un cerebro físico?

Ahora que sabemos que un conjunto de reglas pueden describir la parte racional y formal de la mente, el siguiente paso es considerar la mente como un sistema físico. ¿Qué es el cerebro? ¿Podrán los robots tener cerebros o alguna estructura que se le asimile?

René Descartes (1596 - 1650) proporciona la primera discusión clara sobre la distinción entre la mente y la materia y los problemas que surgen. A pesar de ser denodado defensor de la capacidad de razonamiento, Descartes fue un defensor del dualismo. Sostenía que existe una parte de la mente (o del alma o del espíritu) que está al margen de la naturaleza, exenta de la influencia de las leyes físicas. Una alternativa al dualismo es el materialismo, que considera que las operaciones del cerebro realizadas de acuerdo a las leyes de la física constituyen la mente.

De tener Descartes razón, la construcción de un robot con inteligencia artificial que se parezca a la humana sería imposible. Solo Dios puede otorgar un alma a un ser. De todas formas, mientras no se demuestre la existencia del alma, se asume que el materialismo es una mejor manera de explicar la mente humana.

Sin embargo, uno de los problemas de una concepción puramente física de la mente es que parece dejar poco margen de maniobra al libre albedrío: si el pensamiento está totalmente gobernado por leyes físicas, entonces una piedra podría decidir caer en dirección al centro de la Tierra gracias a su libre albedrío. El libre albedrío es simplemente la forma en la que la percepción de las opciones disponibles aparece en el proceso de selección. Según este acercamiento, pensamos lo que pensamos y actuamos como actuamos simplemente porque así estamos programados. Somos un producto cualquiera de la naturaleza.

El libre albedrío es un tema recurrente a lo largo de la vida de este blog. Me remito a dejar algunos links de las últimas entradas relacionadas con el concepto del libre albedrío como ilusión creada por el cerebro. El suicidio. Coherencia existencial. FILOSOFÍA con mayúsculas. El laberinto sentimental: Parte II.

¿De dónde viene el conocimiento?

Dada una mente física que gestiona conocimiento, el siguiente problema es establecer las fuentes de este conocimiento. El movimiento empírico, se caracteriza por el siguiente aforismo: “Nada existe sin que haya pasado antes por los sentidos”. Si introducimos la mano en la sartén y nos quemamos, aprendemos para el resto de nuestra vida que con el fuego no se ha de jugar.

El empirismo es una teoría filosófica que enfatiza el papel de la experiencia, ligada a la percepción sensorial, en la formación del conocimiento. Para el empirismo más extremo, la experiencia es la base de todo conocimiento, no sólo en cuanto a su origen sino también en cuanto a su contenido. Se parte del mundo sensible para formar los conceptos y éstos encuentran en lo sensible su justificación y su limitación. – Wikipedia.

David Hume (1711 - 1776) propuso lo que actualmente se conoce como principio de inducción: las reglas generales se obtienen mediante la exposición a asociaciones repetidas entre sus elementos. Al igual que hice con la lógica, podría haber explicado un ejemplo real pero las matemáticas se complican y no deseo dar mas complejidad a la entrada.

Para la filosofía, la inducción es el procedimiento que consiste en extraer, a partir de observaciones o experiencias particulares, el principio general que está implícito en ellas. Esto quiere decir que el razonamiento inductivo permite obtener una conclusión general a partir de premisas con datos particulares. - Wikipedia.

Como he dicho también tiene su reflejo de forma matemática.

El número entero a, tiene la propiedad P,. El hecho de que cualquier número entero n, también tenga la propiedad P, implica que n+1, también la tiene. Entonces todos los números enteros a partir de a, tienen la propiedad P. – Wikipedia.

Según dicho principio, la ciencia comienza con la observación; la observación proporciona una base segura sobre la que se puede construir el conocimiento científico, y el conocimiento científico se deriva, mediante la inducción, de los enunciados observacionales. La Inducción, como una de las formas más importantes de razonamiento, es uno de los principales descubrimientos de la Lógica, como ciencia del conocimiento.

Pero aún se puede ir más allá. El famoso Círculo de Viena, liderado por Rudolf Carnal (1891 - 1970), desarrolló la doctrina del positivismo lógico. Si el positivismo defendía el método científico como única forma válida de conocimiento, el positivismo lógico va un paso más allá, y limita el método científico a lo empírico y verificable.

Si bien los empiristas lógicos intentaron ofrecer una visión general de la ciencia que abarca principalmente sus aspectos gnoseológicos y metodológicos, tal vez su tesis más conocida es la que sostiene que un enunciado es cognitivamente significativo sólo si posee un método de verificación empírica o es analítico, tesis conocida como "del significado por verificación". Sólo los enunciados de la ciencia empírica cumplen con el primer requisito, y sólo los enunciados de la lógica y las matemáticas cumplen con el segundo. - Wikipedia.

¿Cómo se pasa del conocimiento a la acción?

El último elemento en esta discusión filosófica sobre la mente es la relación que existe entre conocimiento y acción. Este asunto es vital para la IA, ya que la inteligencia requiere tanto acción como razonamiento. Más aun, simplemente con comprender como se Justifican determinadas acciones se puede llegar a saber cómo construir un agente cuyas acciones sean justificables (o racionales). Aristóteles argumenta que las acciones se pueden justificar por la conexión lógica entre los objetivos y el conocimiento de los efectos de las acciones.

Nosotros no reflexionamos sobre los fines, sino sobre los medios. Un médico no reflexiona sobre si debe curar, ni un orador sobre si debe persuadir… Ellos asumen el fin consideran como y con qué medios se obtienen, y si resulta fácil y es por tanto productivo; mientras que si solo se puede alcanzar por un medio se tienen en consideración como se alcanzara por este y con qué medios se obtendrá este, hasta que se llegue a la causa primera… y lo último en el orden del análisis parece ser lo primero en el orden de los acontecimientos. Y si se llega a un estado imposible, se abandona la búsqueda, como por ejemplo si e necesita dinero y no se puede conseguir; pero si hay una posibilidad se intentara. - Inteligencia artificial un enfoque moderno, 3da ed, Capítulo 1.2.

Personalmente me parece muy interesante el punto de vista de Aristóteles. El ser humano tiene conocimiento y lo usa con el fin último de llegar al objetivo final. En base a un objetivo se analiza mentalmente cada una de las posibilidades con las que contamos y si alguna satisface nuestra necesidad, actuamos.

Sin embargo, el análisis basado en objetivos es útil, pero no indica que hacer cuando varias acciones nos llevan a la consecución de objetivo, o cuando ninguna acción facilita su completa consecución. El libro utilitarismo de John Stuart Mill propone la idea de un criterio de decisión racional en todos los ámbitos de la actividad humana.

El utilitarismo es a veces resumido como "el máximo bienestar para el máximo número de personas". De este modo el utilitarismo recomienda actuar de modos que produzcan la mayor suma de felicidad posible en conjunto en el mundo. - Wikipedia.

Resumiendo la entrada. Para poder "enseñar" a los robots a comportarse de manera inteligente, necesitamos primero analizar y comprender como nos comportamos los humanos desde un punto de vista objetivo, racional, científico. Nos hemos preguntado si existen reglas objetivas que gobiernas nuestras acciones. Si el cerebro humano es puramente físico. Cómo aprende el ser humano y con que criterio procedemos para tomar una acción. 

Fuentes: Inteligencia artificial un enfoque moderno, 3da ed.