INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

SECRETARIA DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO

CENTRO DE INVESTIGACIONES ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y SOCIALES

Inteligencia Humana vs Inteligencia Artificial:

Un Enfoque Epistemológico

TESIS

PARA OBTENER EL GRADO DE:

MAESTRO EN CIENCIAS EN METODOLOGÍA DE LA CIENCIA

PRESENTA

Ing. JAIME SAÚL GOROSTIOLA MARTÍNEZ

DIRECTOR: DR ONOFRE ROJO ASENJO

MÉXICO, D.F 30 NOVIEMBRE 2010

INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

SECRETARIA DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO

CENTRO DE INVESTIGACIONES ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y SOCIALES

Dedicatorias

En memoria de mi madre María Teresa Martínez Moratilla.

Con cariño para mi papá Jaime Saúl Gorostiola Rivera, hermanos Catalina,

Adriana Rebeca, Adrian Enrique, sobrinos Hugo, Ángel y Ivan.

Te quiero Erika Abigaid Reyes Gómez por estar conmigo pese a todo.

Amigos Jorge, de Gante, Arturo, Alejandro, Marco, Minerva, Judith, Georgina,

Libia, Leticia, Ofelia y todos los que me han apoyaron siempre gracias.

INDICE

1

Pág.

Índice de cuadros y figuras 1

Glosario 3

Resumen 4

Abstract 4

Introducción 5

Capítulo I: Hombres-Máquinas: Una visión en la evolución del pensamiento de hacer máquinas inteligentes

1.1 El pensamiento de hacer maquinas hombres. 11

1.2 El estudio del cuerpo. 26

1.2.1 Sensores electrónicos y su papel en la inteligencia artificial. 28

1.2.2 Sentidos humanos vs sensores electrónicos. 34

Capítulo II: La inteligencia humana una visión de sistema complejo y su relación con la inteligencia artificial

2.1. La inteligencia un sistema complejo de estudio. 36

2.1.1 El problema de la percepción. 43

2.1.2 El pensamiento. 46

2.1.3 El lenguaje. 50

2.2 Teóricos del estudio de la inteligencia humana. 57

2.2.1 Jean Piaget y el desarrollo de la inteligencia. 58

2.2.2 Las múltiples inteligencias de Howard Gardner. 62

2.3. De lo biológico a lo mecánico: el camino a la experimentación. 64

CAPÍTULO III: La inteligencia artificial en la máquina

70

3.1 La máquina de Turing 74

3.2. La inteligencia artificial 82

3.3. La habitación china de Searle. 87

3.4. El teorema de Gödel. 90

3.5. El futuro de la inteligencia artificial 97

Conclusiones 100

Bibliografía 105

INDICE

2

ÍNDICE DE CUADROS Y FIGURAS

CUADROS

Una Tabla de la máquina para una máquina sencilla de Turing 78

FIGURAS

Sensor de contacto Bumper y sus componentes 30

Aplicación de un sensor analógico en una pinza de robot. 31

Refracción de la Luz 38

Reflexión y Retrorefelxion 40

Reflexión Difusa 40

Diagrama de un algoritmo 57

Diagrama del juego de gato 72

Test de Turing 74

GLOSARIO

3

Algoritmo: Procedimiento específico en el cual se dan instrucciones que la computadora realizara de manera continúa para realizar una función.

Autómata: Artefacto creado a partir de la estructura física del cuerpo, se entenderá también como el proceso automatizado de un proceso cognitivo del pensamiento.

Argumento: Todo razonamiento que busca justificar algo como verdadero.

Behaviorismo: Corriente filosófica donde el punto de vista de que los conceptos mentales pueden ser analizados exhaustivamente en términos en conceptos relativos al comportamiento. En psicología, es la visión sólo de estudiar el comportamiento, por que los “estados mentales internos” no son científicamente tratables o simplemente no existen.

Computar: Uso de un algoritmo para calcular el valor de una función.

Función Computable: Es una en la cual existe un algoritmo.

Función: Operación que determina una salida para una entrada de información o valores.

Hardware: Las partes físicas que componen una computadora.

Máquina de Turing: Representación abstracta de un pensamiento mediante el cual se busca computa instrucciones específicas de la mente.

Mentalismo: Corriente filosofía y psicología opuesta al behaviorismo, que afirma la existencia de estados y procesos mentales internos que son causalmente eficaces para producir comportamiento.

Premisa: Una pretensión a partir de la cual se extrae una conclusión, de ordinario junto con otras premisas.

Programa: Conjunto de instrucciones que una computadora utiliza para computar una función dada.

Semántica: Teoría que estudia las propiedades semánticas de un sistema de lenguaje o representación, es decir propiedades que semánticas de representación con el mundo o las cosas que se refiere.

Sintaxis: Teoría que estudia la propiedades sintácticas de un lenguaje o sistema representacional.

Software: Programación o equipamiento lógico de la computadora.

Teoría de simulación: Para la psicología implica imaginarse a uno mismo en la posición de otra persona y comprender su comportamiento, computablemente es asemejar ciertos procesos del pensamiento de manera mecánica en un ordenado.

4

Resumen

Si vemos el conocimiento como el producto final de nuestros pensamientos y

éstos como el proceso mediante el cual el cerebro humano estructura su relación

con el mundo se podría definir en una manera sencilla que la inteligencia: son los

procesos cognitivos que nos permiten llegar a dicho conocimiento. En el presente

trabajo de tesis se retoma la discusión epistemológica: inteligencia humana vs la

inteligencia artificial; para hacer un estudio metodológico de la misma que permita

dimensionar esta problemática.

Abstract

If we see knowledge as the end product of our thoughts and these as the process

by which the human brain structure their relationship with the world could be

defined in a simple way of intelligence: are the cognitive processes that allow us to

reach this knowledge. In this thesis work takes up the discussion epistemological

human intelligence vs artificial intelligence, to make a methodological study of the

same dimension that allows this problem.

INTRODUCCIÓN

5

Esta investigación se basa en el supuesto de que los seres humanos a diferencia

de otras especies, tenemos la capacidad de razonar sobre una serie de

percepciones de hechos que se relacionan entre sí. Si vemos a esta capacidad

como la adquisición de conocimiento apoyada mediante el uso de los sentidos,

puede entonces entenderse que mediante el uso de ellos el hombre puede

enterarse de hechos que suceden en el medio ambiente que lo rodea y por ello ser

capaz de establecer relaciones entre ellos, para obtener conclusiones que

llamamos pensamientos. Y son estas conclusiones mediante las cuales el cerebro

humano estructura su relación con el mundo, se podría definir de una manera

sencilla que la inteligencia: son los procesos cognitivos que nos permiten llegar ha

dicho conocimiento generando como producto final nuestros pensamientos.

Si a esta capacidad se le llama inteligencia, entonces de manera semejante se

han desarrollado aplicaciones tecnológicas en el área de la computación que

intentan simular esté comportamiento humano en las máquinas, mediante el

desarrollo de sistemas computacionales basados en los problemas de la

generación de pensamientos o estudiando el problema de la inteligencia humana.

Por ello en esta tesis se basa en la investigación del concepto de inteligencia

humana y de inteligencia artificial, con la finalidad de abordaran las diversas

formas de acercamiento a la naturaleza del problema de la inteligencia, como las

dificultades, críticas y nuevas necesidades que se han ido planteando a lo largo de

su estudio, y que han configurado el cuerpo de conocimientos de la misma.

De una forma más explícita el trabajo se detendrá en el análisis del lenguaje,

percepción y pensamiento, así como las la propuestas de dos corrientes que han

estudiado el problema de la inteligencia como son: la teoría psicogenética y la

teoría de inteligencias múltiples, lo cual esta tesis es resultado de una

investigación de carácter epistemológico de la problemática: de inteligencia

humana vs inteligencia artificial, con base en los siguientes cuestionamientos:

INTRODUCCIÓN

6

¿Qué es la inteligencia? ¿Es la inteligencia humana semejante a una

computadora? ¿Es posible general la inteligencia artificial? ¿Por qué simular la

mente en una máquina?

Debido a la controversia que representa este trabajo, se plantea una investigación

acerca del problema epistémico que se genera en relación a la inteligencia y como

ésta se relaciona con el problema de la adquisición del conocimiento, para ello

esta tesis toma como referencia la inteligencia humana vs la inteligencia artificial y

cómo ésta última podría ser la parte experimental de las teorías que han surgido a

lo largo del tiempo acerca del estudio de la inteligencia humana.

Por ejemplo: el propósito de la inteligencia artificial es hacer computacional el

conocimiento humano en una máquina para que realicen tareas qué, por el

momento, son mejor realizadas por los seres humanos, de allí la importancia de

analizar el Test de Turing publicado en su artículo Computing machinery and

intelligence en la revista Mind, el cual surge como el primer argumento en

manifestar la inteligencia en la máquina, sin embargo a que se refería Turing con

inteligencia.

En el estudio de la inteligencia artificial se tienen dos corrientes que investigan

como dotar de inteligencia a una máquina:

1) La inteligencia artificial débil.- Estima que los procesos cerebrales y los

mentales pueden ser simulados computacionalmente y que las

computadoras podrían actuar como si fueran inteligentes simulando serlo,

esta corriente consideran que las máquinas podrían superar en inteligencia a

sus programadores debido al desarrollo de los sistemas expertos1, los cuales

debido a su alta capacidad combinatoria ejecutan en tiempos cortos

operaciones mentales, que la mente humana realiza en mayor tiempo y

sostiene que no hay inconvenientes en agregar a las computadoras

habilidades que sobre pasen al ser humano.

1 Sistemas que emulan el comportamiento de un dominio concreto.

INTRODUCCIÓN

7

2) La inteligencia artificial fuerte.- Sostiene que las computadoras podrán llegar

realmente a pensar exactamente igual, que un ser humano y además tener

conciencia. Este argumento indica que hay un tipo básico de programas de

computación que adecuadamente implementado ocasiona que la

computadora pueda exhibir conciencia de lo que está haciendo; Por ejemplo

a través de rutinas y mecanismos autorreflexivos, es decir, de un autoanálisis

de autocontrol o autocrítica de lo que está ejecutando.

Sin embargo, sí pensamos que el ser humano debe interactuar con el mundo que

lo rodea entonces, una computadora no podrá interactuar con el mundo debido

que únicamente ejecuta instrucciones. Entonces no es lo mismo simular solo

algunos procesos de la inteligencia, que generar la misma. La inteligencia es algo

más que la repetición o simulación de conceptos, debido a que es creativa y capaz

de analizar la información que obtiene por medio de sus sentidos, además de

tener valores o crearlos, Piaget dice:

La inteligencia no comienza, así, ni por el conocimiento del yo ni por el de las

cosas, en cuanto tales, sino por el de su interacción y, orientándose

simultáneamente hacia los dos polos de esta interacción organizará el mundo,

organizándose a sí misma (Piaget, 1994)

Entonces la inteligencia es el proceso mediante el cual el sujeto interactúa con el

objeto, donde elabora un esquema de las acciones materiales, mediante el uso de

la información que recibe de los sentidos. Definir el termino de inteligencia es difícil

debido a las múltiples formas de estudiarla, sin embargo es aquí donde comienza

el problema epistemológico de la inteligencia artificial, tan solo en pensar qué el

cerebro humano es un procesador que estructura la información que recibe de su

entorno mediante únicamente el uso de los sentidos.

INTRODUCCIÓN

8

Por otra parte la primeras ideas de crear estas máquinas capaces de realizar

cálculos aritméticos surgen de Blaise Pascal (1623-1662) cuya intención fue crear

un autómata2 capaz de hacer operaciones aritméticas como adición y sustracción,

Leibniz (1646-1716) pensó en crear una máquina con razonamiento, esto

implicaba en términos de Leibniz en dotarlo de una facultad deductiva y analítica

de un sistema matemático, capaz de comprende los principios algebraicos y

aritméticos además de poder entender la misma geometría, sin embargo esta idea

se conceptualiza en la forma en la que estos autómatas modernos fuesen

inteligentes simplemente con el hecho de darles un razonamiento matemático o

mejor dicho de automatizar dicho pensamiento mediante el uso formal del

lenguaje.

Este problema del lenguaje en las máquinas muestra que no están facultadas a

entender el problema de la semántica de las oraciones, lo que muestra que no

partimos de la inducción para darles a las máquinas inteligencia, Popper dice lo

siguiente:

Al construir una máquina de inducción, nosotros mismos, los arquitectos de la

máquina, debemos de decidir a priori lo que constituye su mundo; que cosas

se tomaran como similares o iguales; y qué tipo de leyes queremos que la

máquina sea capaz de descubrir en su mundo […] (Popper K. R., 1967)

Por ello la inteligencia es un sistema que se caracteriza también por ser dinámico

ya que transforma su estado interno a medida que transcurre el tiempo esto

mediante los ajustes estructurales del sujeto y su interacción con el medio. Es así

como la investigación de este trabajo abre la discusión epistemológica de la

problemática en que se aborda el problema de la inteligencia humana y a que se

refieren con el término de inteligencia artificial en las máquinas.

2 En tendamos que por autómata a una serie de procesos establecidos en las máquinas con las

cuales se les dará instrucciones que realizaran de manera automática.

INTRODUCCIÓN

9

La presente tesis está estructurada de la siguiente forma:

CAPÍTULO I: Hombres-Máquinas: Una visión de la evolución del pensamiento de

las máquinas

Para poder hablar de la inteligencia artificial en este primer capítulo se realizó un

análisis histórico de la forma en que los hombres de ciencia buscaron de una u

otra manera crear máquinas idénticas a los seres humanos. En esta parte del

trabajo, se presenta un debate acerca de la relación que se tiene entre los

sentidos con respecto a la inteligencia de allí se debatirá si éstos son generadores

de la misma mediante una comparación con los sensores inteligentes, los cuales

no son inteligentes; sino que únicamente cumplen con una función de

automatización de un proceso mecánico utilizado en el diseño de robots los cuales

tienden cada vez a tener mayor parecido a los seres humanos.

CAPÍTULO II: La inteligencia humana una visión de sistema complejo y su relación

con la Inteligencia Artificial.

¿Qué es la inteligencia? ¿Qué es un pensamiento? ¿Es el cerebro humano

semejante a una computadora? ¿Es la mente casi ilimitada en cuestión a la

generación de pensamiento? Aquí se analiza la relación que tiene la adquisición

del conocimiento con la inteligencia, además de como la psicológica y filosófica

contribuyen en la formación del concepto de la misma. Para poder abordar este

problema de la inteligencia se parte desde el problema de la adquisición del

conocimiento, es decir los problemas epistémicos del lenguaje, la percepción, y el

pensamiento. Estos problemas se encuentran dentro de la misma psicología,

donde existen diferentes corrientes teóricas que han tratado de explicar la

inteligencia. Así con el fin de poder entender y definir a que le llaman inteligencia

humana en este capítulo se hace una reflexión epistemológica.

INTRODUCCIÓN

10

CAPÍTULO III: La inteligencia artificial en la máquina.

En este último capítulo se analiza el test de Alan Turing, considerado como el

principal argumento que defiende la inteligencia en la máquina, pero que sin

embargo no define la misma. Por ello analizaremos la máquina de Turing y como

ésta da paso a la idea de diseñar máquinas que puedan simular pensamientos

formales de la mente humana. Con base en esto se puede entonces creer en la

posibilidad de generar máquinas inteligentes debido a los desarrollos tecnológicos

y científicos, sin embargo ¿será posible generar pensamientos en una máquina?

Capítulo 1

11

Capítulo 1: Hombres-Máquinas: Una visión en la evolución del pensamiento de

Hacer máquinas inteligentes

1.1 El pensamiento de hacer máquinas hombres

A través de la historia el ser humano ha intentado crear un hombre a su

semejanza, basando su diseño en una máquina que se parezca en su totalidad a

él. Algunas veces con la finalidad de que esta máquina sea su compañero en la

tierra o su herramienta de trabajo, para que realice sus labores más difíciles e

incluso las más mecánicas. O bien es su inquietud por el conocimiento lo que lo ha

llevado a la reflexión acerca de la formación de la inteligencia, pero ¿a que le

llamamos inteligencia?, es posible imitar este comportamiento tan particular del

ser humano que nos distingue de las demás especies de la tierra. Esta pregunta

nos ha acompañado durante muchos siglos y ha llevado al hombre a buscar sus

límites en el conocimiento, incluso poder imaginar crear un hombre mecánico,

autómata, reflejo de sí mismo es decir; un hombre hecho robot o androide: Que

piense, sienta, ame e incluso tome conciencia de sí mismo como su creador, sin

embargo; es esta atracción de imitar o crear un ser semejante al hombre biológico

lo que nos invita a pensar que en el futuro se pueda crear o imitar su propia

inteligencia, o es que el hombre está buscando crear hombres-máquinas, con una

inteligencia artificial y no con una conciencia como él. Es en esta búsqueda, de

mejorar su vida y su interés por el conocimiento que el hombre ha diseñado

diferentes herramientas que le han permitido automatizar sus actividades.

Es así como nacidos del mito y justificados por la ciencia los primeros hombres

creados por hombres tomaron el nombre de autómatas, y estos fueron empleados

para fines religiosos, laborales, o como acompañantes. En un principio estos

autómatas fueron creados con la imagen de estatuas de piedra, madera e hilos y

con engranes internos idénticos a un reloj, con el fin de darles movimiento para

Capítulo 1

12

que pareciera que tuvieran vida. No se sabe en qué año nacieron los primeros

autómatas, sin embargo se sabe que los griegos, egipcios y babilónicos los

usaban para fines religiosos.

Se cree que en Egipto había una estatua de Isis que lanzaba fuego y que tenía

vida; sin embargo; estos movimientos mecánicos eran creados por sacerdotes que

se encontraban en su interior. Uno de los primeros en escribir sobre estos

autómatas fue el pensador llamado Herón, representante de la escuela de

Alejandría quien dirigió la escuela mecánica y explica la creación de mecanismos

basados en los Principios de Arquímedes sobre las máquinas simples y fue uno de

los primeros en recrear a un autómata para fines de entretenimiento.

Para Herón la mecánica tiene una importancia científica y con fines tecnológicos

amplia, además del desarrollo de las matemáticas, la hidrostática y la dilatación de

los gases. Sin embargo son poco los datos que se tienen de esta escuela, se sabe

además que Herón se centró en la fabricación de curiosos y complicados

dispositivos para el entretenimiento de señores refinados de su época.

Uno de los inventos más notables de Herón es un teatro mecánico, en

miniatura, que llegaba a representar una obra como La leyenda de Nauplio,

completa, con sus cinco actos, intermedios y cambios de escena. Los actores

y actrices, todos ellos androides, bailaban danza báquicas […] (Cabo, 2006)

Los primeros autómatas en un principio realizaban funciones de esclavos para

servir vino, abrir las puertas, hacer compañía a sus creadores o para fines

religiosos. Algunos hombres de ciencia fueron atraídos por la construcción de

autómatas capaces de simular a un ser humano, entre algunos de ellos podemos

encontrar a Alberto Magno, Roger Bacón, René Descartes, Leonardo Da Vinci,

Blaise Pascal, Alan Turing entre otros, estos dos últimos dieron paso, no a la

creación de un autómata a imagen del hombre sino a la revolución de las

Capítulo 1

13

máquinas dando el primer paso para el desarrollo de los próximos sistemas

basados en la lógica y la matemática, construyendo los modelos de las primeras

máquinas que sumaran de manera mecánica y con esto, dar paso al desarrollo

tecnológico de las máquinas.

Cada uno de estos pensadores ha aportado avances científicos en esta búsqueda

de crear hombres a imagen de sí mismo; sin embargo: no es sino hasta el siglo XX

que estos autómatas también son conocidos como robots e incluso llegar a diseño

de un androide el cual sea más parecido a un ser humano. Desde esta perspectiva

un robot es una entidad virtual o mecánica artificial es decir; un sistema electro-

mecánico que por su apariencia o sus movimientos, ofrece la sensación de tener

un propósito propio o incluso que parecería que tiene vida, pensamiento, o

inteligencia. La palabra robot puede referirse tanto a mecanismos físicos como a

un grupo de sistemas virtuales de software. No hay un consenso sobre qué

máquinas pueden ser consideradas robots, pero no cabe la menor duda de que

los robots tienden a hacer cada día más perfeccionados, con el fin de imitar las

funciones del hombre y realizar sus actividades.

Esta imitación de crear hombres similares a él, han orientado su desarrollo desde

la creación de simples máquinas hechas de madera y compuestas con

mecanismos internos similares al de un reloj, hasta los más complejos sistemas

basados en la electrónica. En la actualidad, poco se habla en si se ha superado y

alcanzado el objetivo primordial para el que fueron creados los autómatas, en

otras palabras, dotarlos de sentimientos, conciencia o incluso de inteligencia.

Entonces la discusión se centrara en si estas máquinas han sido en un principio

creadas con la intención de sentir o de pensar. Los primeros autómatas cubrían

con la simple finalidad de tener movimientos basados en la mecánica del cuerpo

humano y cubrir con simples instrucciones o labores de trabajo.

Capítulo 1

14

La leyenda y el mito han influido mucho en diseño y construcción de este tipo de

mecanismos que durante la época medieval no fue el más propicio para su

desarrollo, debido a que la iglesia marginó y silenció su desarrollo científico, al no

saber en aquella época donde comenzaba la ciencia y donde terminaba la magia,

esto lo podemos ver en el caso de Newton considerado por algunos como el

ultimo mago de la época medieval, donde no solo se condenó las investigaciones

científicas sino las de la misma alquimia por considerarlas herejía para la iglesia.

La razón tal vez era porque se consideraban que las ciencias naturales rivalizaban

directamente con dios y con la iglesia lo cual, era penado con la muerte.

Por ello muchos de los desarrollo científicos se vieron como actos del demonio y

en el caso de los autómatas como máquinas endemoniadas o diabólicas. Ante

esto hubo hombres que desafiaron las leyes religiosas y siguieron trabajando con

la idea de crear estos seres, hombres-máquinas o autómatas que imitaran los

movimientos de un ser humano o incluso de un animal. Sabemos que en los

tiempos medievales no existía la tecnología para el desarrollo de un autómata

sofisticado, sin embargo vemos como la imaginación del hombre dio paso al

diseño para la construcción de un autómata, donde no se necesito de elementos

electrónicos ni eléctricos para su creación, dado que en aquella época no se

contaba con ellos, es así como estos primeros autómatas fueron creados de

piedra o madera con soportes de metal.

Entonces podríamos ver que durante esta época nombrada de oscuridad había

dos visiones de trabajo, por una parte, el trabajo del alquimista que intentaba crear

un hombre a partir de la materia orgánica y por otra, la del filósofo de la naturaleza

que buscaban imitar al hombre a partir de la creación de un autómata. Para ambos

casos era el mismo objetivo, que este ser hecho a la semejanza del hombre

serviría fielmente a su creador. Por ejemplo el filósofo Alberto Magno (1193-1206),

se le vinculó en la creación un autómata llamado el hombre de hierro.

Capítulo 1

15

El robot podía contestar preguntas y resolver problemas; en una ocasión se

atrevió a saludar al extraordinario discípulo de su maestro […] Santo Tomas

de Aquino quien convencido de que se trataba de algo que estaba vinculado

con el demonio, arrojo al robot al fuego […] (Cohen J. , 1966)

Otro ejemplo del avance en el conocimiento de esta época fue hecha por Roger

Bacon (1214-1294) contemporáneo de Alberto Magno, a quien se le vinculan con

la creación de artefactos que le servían para sus estudios sobre la naturaleza,

Roger Bacon también realizó estudios en la alquimia, óptica, astronomía,

matemáticas e incluso estudios sobre la construcción de máquinas, he aquí lo que

escribía:

Ante todo yo les relatare sobre las maravillosas creaciones del hombre y la

naturaleza para nombrar más adelante las causas y los caminos de sus

creaciones, en las cuales no hay nada maravilloso […]. Esto es se puede

crear grandes buques de río y oceánicos con motores y sin remos,

gobernados por un timonel y que se desplazan a mayor velocidad que si

estuvieran repletos de remos. Se puede crear una carroza que se desplace a

una velocidad inconcebible, sin enganchar en ellas animales. Se puede crear

aeronaves, dentro de los cuales se sentará un hombre que, girando uno u otro

aparato, obligara a las alas artificiales a aletear en el aire como los pájaros. Se

puede construir una pequeña máquina para levantar y bajar cargas

extraordinariamente grandes, una máquina de gran utilidad. Al mismo tiempo,

se pueden crear tales maquinas, con ayuda de las cuales el hombre

descenderá al fondo de los ríos y los mares si peligro para su salud […] (Cabo,

2006).

Sabemos que en esta época, las leyendas y el mito suelen ocultar los avances

científicos debido a que durante esta época imperaba un gran desinterés por la

ciencia. Para la gente de esa época Bacón, era incomprendido e incluso era ligado

con el demonio al punto de decir que este le regaló llamas del infierno para sus

Capítulo 1

16

estudios durante la noche, lo cual para Bacón era el estudio del gases para su

alumbrado, mediante a la destilación de ciertos productos orgánicos; sin embargo

lo que más se le atribuye a Roger Bacon es la creación de una cabeza de acero.

Bacon debido a su carácter de franciscano quería que estos conocimientos fueran

para uso de la iglesia.

Bacon, juntamente con Bungey, deseaban rodear Inglaterra con una muralla

de bronce, para protegerla de los invasores. Con tal propósito, construyeron

primero una cabeza de bronce, con la cual querían demostrar la manera en

que sería construida la muralla […] (Cohen J. , 1966)

Esto nunca fue bien visto por la religión ya que se atribuía que la vida de estos

seres autómatas era proporcionada por el demonio y no por los avances

científicos. Por ello gran parte del mito se regía por los hechos de la magia, y no

dé la misma ciencia que se desarrollaba en torno a estos. Podemos encontrar en

estos pensadores la relación que existía del simbolismo de su pensamiento

teológico de la Cristiandad y su combinación con su pensamiento de la ciencia

mágica y oculta. Por el contrario de los demás pensadores de su época que se

encontraban con la creencia de que estos seres eran creado por el demonio. Los

creadores de autómatas como filósofos de la naturaleza establecieron el diseño de

sus creaciones en él mismo ser humano e imaginaron que podrían crear y dar vida

a un hombre construido por ellos mismos, basándose en imágenes y

representaciones mecánicas del cuerpo.

Estos filósofos y científicos experimentaban o incluso pensaban que sus

creaciones tomarían vida como el mismo hombre al nacer. Esto lo podemos ver

con Roger Bacon en su obra Descubrimiento de los milagros del arte y de la

naturaleza en donde uno de sus capítulos titulado Instrumentos artificiales

admirables describe una variedad de mecanismo ingeniosos Roger Bacon, decía

que tales maquinas se vienen construyendo en nuestros días (Cohen J., 1966).

Capítulo 1

17

Además se le consideró como el primero que enseño el único método por medio

del cual se puede conseguir el avance del conocimiento científico, el método de la

ciencia experimental, esto es por haber llevado sus avances y exploraciones al

límite de lo que era posible en la época en la que vivió, comenzando así la

decadencia del alquimista cuando se propagó por Europa el espíritu de la

investigación empírica.

Pero, para los filósofos ocultistas, los cabalistas y los alquimistas esto no era

suficiente y no estaban satisfechos con máquinas o cabezas parlantes, ellos

buscaban crear una criatura de carne y huesos, como el Homúnculo creado por

Fausto un mago que se supone vivió entre el siglo XV y el siglo XVI el cual

proclamaba que había vendido su alma al diablo para obtener sabiduría. O como

Teofrasto Paracelso (1403- 1541) alquimista, médico y astrólogo suizo conocido

presuntamente por haber logrado la transmutación del plomo en oro mediante

procedimientos alquimistas y por haberle dado al zinc su nombre, llamándolo

zincum. Se cree que cuando Paracelso quería demostrar que la arcilla es el

extracto del cual todas las cosas nacen, y también el cuerpo humano, creo un

homúnculo, es decir un hombre inteligente el cual no media más de treinta

centímetros de alto y tenia funciones asociadas al Golem.

El homúnculo nace de la concepción de los alquimistas, de replicar la creación de

dios en darle vida a un hombre hecho por él. Lo que ha inspirado a un sin número

de relatos de misterio y de terror, en la literatura del siglo XVI, donde podemos

encontrar la imagen de los autómatas sin alma y despiadados con sus creadores.

Estos relatos fueron inspirados en las ideas de los pensadores y creadores de

autómatas donde los cuentos o leyendas se mezclan con la realidad. Tal es el

caso del Golem que en la época medieval y la mitología judía es un ser animado

fabricado a partir de materia inanimada. Una de las novelas del mismo nombre, es

Capítulo 1

18

del austríaco Gustav Meyrink, publicada en 1915 en donde se hace referencia al

hombre de barro creado por Adán.

El Golem fue autentico antecesor del monstruo del doctor Frankenstein, obra

escrita en el siglo XVIII por Mary Shelley dramaturga, ensayista y biógrafa

británica que no solo se basó en la leyenda del Golem sino también acerca de la

propiedades químicas y eléctricas de la materia viva. Otro ejemplo la concepción

de crear un hombre fabricado por el hombre escrito en los relatos o cuentos para

niños es “Pinocho” cuento del escritor italiano Carlo Collodi. Historia de un títere o

autómata creado de madera y movido mediante cuerdas que soñaba en ser un

niño de verdad lo cual consigue mediante la toma de conciencia y experiencia de

sus actos. Esto nos muestra la forma en la que se quería dar vida y conciencia a

los autómatas al menos por parte de la narrativa. No sólo el mito ha alimentado la

creación de estos autómatas sino también la literatura ha contribuido a la

imaginación de los científicos.

Así, por un lado los filósofos de la naturaleza buscan la recreación de un ser

idéntico al hombre, basados en la fisiología del cuerpo y por el otro los alquimista

buscan la creación del hombre a partir de la materia viva pero sin voluntad propia,

es decir sin conciencia de sus actos y solamente al servicio de su creador. Es así

como podemos entender como los magos de aquella época son los promotores de

los avances científicos en relación con las aplicaciones de la mecánica, las

matemáticas o la hidrostática para el desarrollo de sus diseños y experimentos

como los artesanos o ingenieros que dan vida a los autómatas y por el otro los

alquimistas o fisiólogos que buscan la creación del Homúnculo.

Otro científico interesado en los autómatas fue también Leonardo Da Vinci (1452-

1519) a quien con su creatividad y mirada visionaria le permitió construir un sinfín

de bosquejos de máquinas antecesoras a las que hoy en día conocemos, a

Capítulo 1

19

Leonardo también se le atribuye la construcción de un autómata, un león

mecánico construido por él para el rey de Francia.

El león se abría el pecho con su garra y mostraba el escudo de armas del rey

ante el aplauso entusiasta de todos los presentes […] (Cabo, 2006)

Las contribuciones de Leonardo Da Vinci en el campo de la investigación científica

acerca del diseño de autómatas resalto la importancia de la investigación del

método experimental, en donde empleo el dibujo y la matemática para el diseño

de los esquemas que le permitieran dibujar sus inventos, basándose en los

fenómenos de la naturaleza. Supo vincular estrechamente la técnica y la ciencia

además de mostrar como estas no están separadas sino que conjugadas llevan al

desarrollo de la ciencia e innovación tecnológica, por lo cual Leonardo represento

una fase nueva en la historia de la ciencia. Fue su mentalidad de ingeniero y no de

filósofo lo que le impulso a indagar más en el campo de la naturaleza. Por

ejemplo: el sostenía que un inmóvil permanecía inmutable, salvo que este fuese

afectado por fuerzas externas que le sirvieran de freno similar a la primera ley de

Newton.

Otro filósofo también relacionado con los autómatas fue René Descartes(1596-

1650), se dice que construyó un autómata al que le dio el nombre de Francine y

que durante una travesía marítima este fue arrojado al mar por el capitán del barco

debido a que considero esté autómata como la obra del demonio. Bajo este

contexto considero que un precursor en el desarrollo de los autómatas modernos

es René Descartes, quien tal vez influenciado por los autómatas extendió la idea

de diferenciar al hombre de los animales los cuáles consideraba como simples

máquinas y en el caso del hombre consideraba que éste tenía alma y voluntad.

Dentro de este contexto podríamos decir que para Descartes los autómatas

carecían de conciencia al ser simples máquinas. Esta perspectiva muestra que no

se considera todavía dotar de inteligencia a los autómatas sino que únicamente

Capítulo 1

20

cumplirán con la función del movimiento mecánico del cuerpo y no es sino hasta

mucho después cuando se trata de darles un razonamiento lógico con la tendencia

de darles inteligencia en la solución de problemas matemáticos. La creación de los

autómatas y los robots no han sido como vemos únicamente en el contexto de la

ciencia natural, es también dentro de la alquimia donde se da el desarrollo para

del estudio biológico del hombre. En otras palabras es la parte del estudio

biológico o de la creación del Homúnculo en la alquimia, lo que da paso en un

futuro para el estudio fisiológico del cuerpo.

Descartes al realizar esta división entre la materia y la mente facilitó el camino

para simular en una máquina la aplicación universal de las matemáticas y abrir los

caminos para el diseño lógico de las mimas, como veremos en la máquina de

Pascal y Turíng, que permite comenzar a tratar de simular el pensamiento

analítico las máquinas. Descartes por una parte habla de su concepción del

cuerpo en su libro “Tratado de las Pasiones del Alma” donde hace referencia a los

sentidos considerando el cuerpo humano como una máquina:

Para hacer esto más inteligible, explicaré aquí en pocas palabras cómo está

compuesta la máquina de nuestro cuerpo. No hay nadie que no sepa que

tenemos un corazón, un cerebro, un estómago, músculos, nervios, arterias,

venas y otras cosas semejantes […] Se sabe además, que todos los

movimientos de los miembros dependen de los músculos […] los espíritus

animales, que, llevados por estos mismos tubos del cerebro a los músculos

[…], de tal suerte extendidos que la menor cosa que mueve la parte del

cuerpo al que va unido al extremo de cualquiera de ellos, hace mover por el

mismo medio la parte del cerebro de donde vienen; lo mismo que cuando se

tira de uno de los extremos de una cuerda se mueve el otro (Descartes, 1994)

Esto nos lleva a reflexionar de qué forma se concebían a los autómatas, si

únicamente como seres creados por la magia o como máquinas hechas por el

hombre para imitar su comportamiento. Estos son dos puntos de vista diferentes; a

Capítulo 1

21

lo largo de la tiempo, sin embargo la propuesta de Descartes llevó a muchos de

sus contemporáneos a numerosas ideas, en particular a su distinción entre la

mente y el alma entre la cual sólo los hombres ejercen un control espiritual sobre

sus movimientos a diferencia de los animales los cuáles eran, considerados como

simples máquinas sin alma. El filósofo francés, Condillac, Étienne Bonnot (1715-

1780), quien está cerca de la tradición cartesiana hace referencia a la relación

entre los sentidos y las sensaciones tomando como ejemplo uno de los primeros

autómatas, el creado a partir de una estatua.

Imagino una estatua organizada interiormente como nosotros, con una tabula

rasa por cerebro y capaz de dar cabida a toda clase de pensamiento. Debido

a que la estatua estaba hecha de mármol, no podía hacer uso de los sentidos

en la forma en la que nosotros la hacemos[…] El intento de Condillac de

encontrar un sistema de psicología en relación con el sensualismo, no fue más

afortunado que los esfuerzos de Locke y de otros empiristas[…] (Cohen J. ,

1966)

Para Condillac esto es un análisis de las sensaciones que llegan a nuestra

persona partiendo de los sentidos, para ello utiliza la figura de una estatua, la cual

será expuesta a sensaciones, sin embargo no se percato de la existencia de una

amplia gama de fenómenos intersensoriales, y solo se limita a reconocer el

estimulo proveniente del exterior. Es decir la estatua es únicamente un objeto que

no cuenta con sensación por parte de los sentidos y no sabe como diferenciar el

aroma de una flor al hecho del simple sentido de ser tocada por la misma.

Podemos ver que para estos primeros autómatas la relación entre los sentidos y

sensaciones es nula.

La creación de autómatas dotados de sentidos lleva la discusión al terreno

filosófico del conocimiento particularmente entre el empirismo y el racionalismo

acerca de cómo los seres humanos piensan y sienten. Para Descartes esto no se

Capítulo 1

22

limita solo en la relación de la mente y el espíritu, sino en su fe en el método

matemático. Descartes concluye en que los problemas más inabordables del ser

humano podrían ser sometidos a la ciencia universal e infalible como las

matemáticas. Considero que esta fe de Descartes de llevar esto al terreno de las

matemáticas, es sin duda un gran paso para el desarrollo de computación y la

misma automatización particularmente en el caso del desarrollo de autómatas.

Leibniz realizó estos avances en el desarrollo de las matemáticas con el cálculo

diferencial, además de dar paso a la aplicación y desarrollo de la lógica en la

máquina con el sistema binario. En Otras palabras nos encontramos cerca de las

máquinas dotadas de un razonamiento lógico matemático. Sin embargo la

contraparte de esta propuesta es adoptada por Thomas Hobbes contemporáneo

de Descartes que expresa que sólo existe un cuerpo y niega la existencia del

alma. También dice que el hombre está regido por las leyes del universo como lo

explica en su libro Leviatan donde consideraba que la geometría era la única

ciencia que dios tuvo a bien otorgar como don a la humanidad debido que

consideraba que el razonamiento del hombre no era más que hacer una suma

total de sus partes o hallar un residuo.

Es así como esta discusión entre el razonamiento del hombre o la relación cuerpo-

alma lleva a buscar avanzar en el desarrollo de los futuros autómatas, los cuales

ya no sólo se limitarían a hacer actividades domesticas, cultos religiosos o como

simples acompañantes. Estos nuevos autómatas serán creados a partir de la

disputa entre diversas propuestas epistemológicas las cuales tratan de emplear la

matemática y la lógica en la construcción de un mejor razonamiento de las

máquinas y a su vez en explicar las leyes del pensamiento humano. Por ejemplo

el creador de la primera máquina que realiza cálculos de manera mecánica, fue

obra del matemático, Blaise Pascal (1623-1662) la cual podía ejercer cálculos de

adición y sustracción, misma que fue perfeccionada por Leibniz.

Capítulo 1

23

La idea de las maquinas de calcular existía desde hacía largo tiempo. Ya en la

edad media, Raimundo Lullio (1235-1315) concibió una máquina lógica muy

simple; Blas Pascal en 1640 a la edad de 17 años, construía la primer

máquina de calcular; Leibniz perfeccionó en 1671 la máquina de Pascal […]

La primer máquina de integrar ecuaciones diferenciales fue construida en

Rusia por N.A. Krylov […] (E. Kolman, 1974,)

Desde esta perspectiva los autómatas son en un principio creados con la finalidad

de ser idénticos al ser humano con vida propia, mente y alma, incluso inteligencia,

Descartes también da paso al estudio fisiológico del cuerpo y la mente lo que fue

de gran influencia para los interesados en diseñar y crear autómatas basados en

los estudios del cuerpo. Sin duda, para el desarrollo de los autómatas el estudio

del comportamiento de la mente fue importante debido al papel que los sentidos

juegan en el desarrollo de la inteligencia. Por ejemplo, en el caso de la filosofía,

particularmente para el empirismo, los sentidos son sólo la respuesta a estímulos

que nuestro cuerpo recibe de su relación con el mundo exterior y por ello la

construcción del conocimiento es atribuido a la experiencia; sin embargo para el

racionalismo esto no es así.

La diferencia entre estas dos tradiciones epistemológicas es que para el

empirismo, la razón está determinada por los objetos de la realidad exterior,

mientras que para el racionalismo la experiencia está determinada de manera

innata o bien a priori. En el diseño de los primeros autómatas se pudiera entender

que no tenían sensación ni sentidos y que esta relación no existe sino hasta que

Descartes y Condillac comienzan a separar el cuerpo del alma para sus estudios

desarrollando el área de la fisiología y esta a su vez a la neurociencia.

Desde el punto de vista de las neurociencias, la relación que establecemos al

observar, tocar, olfatear, escuchar o saborear un objeto, es entendida en términos

senso-perceptuales, como estímulos o información que nuestro cerebro codifica.

Capítulo 1

24

Desde este enfoque la inteligencia es generada por un órgano: el cerebro. Sin

embargo para la filosofía de la ciencia el debate del papel de los sentidos en la

formación del conocimiento, determina que cada vez hay mayor consenso en que

los sentidos juegan un papel marginal en la generación del mismo. Entonces mi

propuesta es que los sentidos juegan un papel secundario en el desarrollo de la

inteligencia, y por lo tanto, si viéramos esto en términos de los sensores

electrónicos que son utilizados en la construcción de los robots los sensores

juegan un papel marginal para el desarrollo de la inteligencia artificial.

Más aún, se plantea como un grave error teórico considerar que la función de los

sensores electrónicos genera una inteligencia artificial. Los sensores electrónicos

se aproximan a la imitación del proceso senso-perceptual, lo cual recae de manera

implícita en una ingeniería conductual. Como podemos ver en la fabricación de los

primeros autómatas los cuales carecían de esta diferenciación partiendo de esto

veremos como el desarrollo de las nuevas tecnologías aplicadas en la robótica se

dotan de una inteligencia la cual no podría ser considerada de tal forma, debido a

que la inteligencia está conformada por otros aspectos cognitivos y no únicamente

de la percepción y sensación de los sentidos del cuerpo.

Los avances en la automatización dan por hecho que un sensor es considerado

inteligente al cubrir cierto proceso mental o corporal, sin embargo veremos que

carece de sentido llamar inteligentes a estos sensores. Regresando a los

autómatas los mismos seres que buscan ser idénticos a sus creadores son

elaborados en épocas más recientes con mayor detalle a imagen del ser humano,

tal vez en el caso de la automatización son fundamentales los sensores para el

control de los procesos mecánicos, sin embargo para el diseño del autómata su

función es mínima a comparación de los sentidos. Pero en una primer instancia los

sensores no son semejantes a los sentidos lo cual no ocurres debido a que para

Capítulo 1

25

poder imitar a uno solo de los sentidos humanos deberán estos de estar

conjugados en varios de ellos.

Así daremos comienzo a la diferencia que existe entre los sensores electrónicos y

los sentidos humanos en los cuales la electrónica y la computación han dado una

amplia aplicación a estos y así mostrara el papel que las neurociencias y la

cibernética juegan en el desarrollo de estos. Visto de otra forma es comenzar con

el estudio teórico filosófico de cómo los autómatas no cuentan todavía con la

sensación y sentidos que el hombre tiene y como estos no son los generadores

del conocimiento ni mucho menos de la inteligencia. El cuerpo humano es un

sistema complejo de principios físicos y químicos.

De allí que la filosofía de Descartes abre el camino a nuevas discusiones en torno

a las sensaciones y su función con los sentidos si lo vemos únicamente desde el

punto de vista fisiológico estudiando la relación del cuerpo con los objetos, es

entonces hablar de la mecánica del cuerpo y sus movimiento lo que nos hace

reflexionar acerca de ¿cómo percibimos el mundo a partir de nuestra interacción

con nuestros sentidos? La importancia que juega la sensación y percepción de los

objetos. ¿Es posible que a partir de esta interacción se genere el conocimiento?

Como vemos estas preguntas están dentro del terreno filosófico y psicológico y no

sólo en ellas sino en los avances en el estudio fisiológico.

Entonces podemos entender dos conceptos de autómata: 1) como el ser creado

para imitar la conducta mecánica del hombre y 2) como el ser creado a semejanza

del mismo, con pensamientos y voluntad propia, en donde a esté ser, semejante

se le dotara de inteligencia artificial, sensaciones, percepciones e incluso algo que

pudiera ser discutido como la conciencia. La pregunta es ¿la conciencia puede ser

llevada al terreno de la experimentación? Sin embargo, ¿cómo llega el hombre a

la toma conciencia de sus actos o incluso del aprendizaje de un conocimiento

científico? Los autómatas como máquinas fueron desarrolladas con la finalidad de

Capítulo 1

26

entretener a sus creadores, en cambio son ahora bases fundamentales en el

desarrollo de nuevas formas de producción debido a que han comenzado a ocupar

una parte en el desarrollo económico y tecnológico de nuestra época, esta

automatización es base para el surgimiento de viejos paradigmas de la discusión

científica acerca de sí en verdad nuestros sentidos son los que generan el

conocimiento.

Dado que es bien sabido que estos autómatas modernos, son empleados para

actividades mecánicas y constantemente repetitivas, sin embargo para los que

intentan crear una máquina inteligente no deberían de considerar estos avances

como una inteligencia. Veremos cómo se estudia el cuerpo y qué desarrollo

tecnológico se dio a consecuencia de tener una visión aristotélica de la generación

del conocimiento y de la relación que se tiene con el sujeto y el objeto.

1.2 El estudio del cuerpo

El cuerpo humano ha despertado un interés particularmente en su relación con el

movimiento, a mi parecer esta relación es estudiada por una parte de manera

fisiológica, filosófica y psicológica, aun que esta última fue realizada años más

tarde. Los estudios del cuerpo, en particular de los sentidos, muestran la idea

acerca de cómo a partir de ellos es posible la adquisición del conocimiento lo cual

resulta errónea; es claro que esta relación entre la sensación y la percepción se da

en los órganos sensoriales del cuerpo, pero estos no son los causantes del

conocimiento en el hombre. Los sentidos juegan un papel marginal en el desarrollo

de la inteligencia. La pregunta es, si ¿Esta idea es la misma en la construcción de

los autómatas?, si partimos de la idea de crear hombres a semejanza de los

mismos, estaríamos buscando darles a estos autómatas mayor semejanza con el

hombre, en otras palabras darles sensación, percepción, inteligencia y conciencia.

Un ejemplo de los avances científicos en la generación de mejores dispositivos lo

podemos encontrar con los sensores electrónicos los cuales basados en los

Capítulo 1

27

sentidos han permitido poder automatizar de mejor manera los procesos

industriales, sin embargo la idas de llamar a estos inteligentes es errónea. Si su

creación está basada en los sentidos, entonces estos no son los que generan la

inteligencia en los seres humanos sino que forman parte del proceso de entrada

de información a nuestro cerebro. Uno de los primero en hacer referencia entre la

relación de los sentidos y el conocimiento es Aristóteles.

Todos los hombres tienen naturalmente el deseo de saber. El placer que nos

causa la percepción de nuestros sentidos es una prueba de esta verdad. Nos

agradan por sí mismas, independientemente de su utilidad, sobretodos la de la

vista […] Y la razón es que la vista mejor que los otros sentidos, nos da a

conocer los objetos, y nos descubre entre ellos gran numero de diferencias.

Los animales reciben de la naturaleza la facultad de conocer por los sentidos.

Por otra parte, ninguna de las acciones sensibles constituye a nuestros ojos el

verdadero saber, bien que sean el fundamento del conocimiento de las cosas

particulares; pero no nos dicen el porqué de nada; por ejemplo, no nos hacen

ver por qué el fuego es caliente, sino solo que es caliente. (Aristoteles, 2008)

Aristóteles muestra como los sentidos en un principio pueden ser considerados

como los generadores de conocimiento, sin embargo el mismo explica como el

sentido de la vista puede ser engañoso para la generación del mismo, debido a

que no sólo de la observación se podría explicar ciertos fenómenos de la

naturaleza debido a que el hombre es capaz de poder aprender mediante su

interacción con la misma y utilizando en este caso su inteligencia. Es importante

diferenciar que no es lo mismo la inteligencia y el conocimiento debido a que la

inteligencia es una facultad que el hombre ha generado mediante muchos años de

evolución y que nos lleva a la adquisición de nuevos conocimientos mediante una

serie de procesos cognitivos, sensoriales, y racionales debido a la relación con los

objetos.

Capítulo 1

28

1.2.1 Sensores electrónicos y su papel en la inteligencia artificial.*3

Ahora veamos cómo se ha llevado esto al terreno que nos interesa; El de las

máquinas o autómatas que a partir de ahora llamaremos robots los cuales se creía

que eran de la época moderna sin embargo como hemos visto tiene su origen en

los autómatas, habrá quienes no estén de acuerdo con esto entonces la pregunta

sería ¿Cuál es la finalidad de crear un robot parecido al hombre y darle

inteligencia? No es acaso que estamos hablando del mismo objetivo que con un

autómata, nada más que con una visión moderna en donde no interviene el mito ni

la leyenda ni mucho menos las condenas eclesiásticas por intentar desafiar las

leyes de dios.

Pero los robots en nuestros tiempos son empleados para otro tipo de trabajos

donde su función es primordial debido a que estos trabajos repetitivos sustituyen

al hombre en tareas de forma más exacta o más barata que la mano de obra

humana, también se les utiliza en trabajos demasiado sucios, peligrosos o

tediosos.

Los robots son muy utilizados en plantas de manufactura, montaje y embalaje, en

transporte, en exploraciones en la Tierra y en el espacio, cirugía, armamento,

investigación en laboratorios y en la producción en masa de bienes de consumo.

Sin embargo el avance dentro de los robots no habría sido el mismo si no se

hubieran considerado la relación que se tiene entre el cuerpo y los sentidos.

Dentro de estos nuevos seres mecánicos encontramos una característica con

nuestros sentidos como son los sensores, estos pequeños dispositivos que sirven

como vía primaria para la transmisión de información.

3A partir de este apartado hasta la página 34, fue publicado esté contenido como artículo para la revista Generación Digital Vol 8, No 1 (2009): Edición No.15, la cual se elaboro con la participación de: Ing. Jaime Saúl Gorostiola Martínez, Dr. Luís Mauricio Rodríguez Salazar y Dr. Onofre Rojo Asenjo.

Capítulo 1

29

Desde hace tiempo se han venido desarrollando diversas soluciones para poder

dotar a los sistemas automáticos (Robots) de sensaciones similares a la de

nuestros sentidos, como la de presionar un objeto y la fuerza que se imprime a

este, desplazamientos, vibraciones, etc. En otras palabras un dispositivo o sensor

que le permita medir todos estos de una manera eficaz, al punto de igualar en

mayor medida el comportamiento del sistema del tacto humano. Estos dispositivos

no asemejan ni siquiera a uno de los sentidos ni mucho menos llegan todavía a la

sensación del cuerpo humano4.

Este tipo de dispositivos son de diferentes tamaños y características tal es el caso

del sensor de contacto Bumper que es un conmutador que cuenta básicamente

con una palanca y tres patillas (ver Figura 1, letras C, A, R). Estos componentes

pueden estar en dos posiciones posibles que indican reposo o activación del

sensor. La palanca del sensor Bumper es la que puede o no entrar en contacto

con un objeto. Si este contacto cumple con la presión suficiente en la palanca, los

componentes del sensor Bumper quedan en posición de activado.

Cuando el sensor Bumper está en reposo, es decir, sin accionar la palanca, el

dispositivo llamado común (Fig.1. C) y el dispositivo llamado de reposo (Fig. 1. R)

se encuentran en contacto permanente entre sí; mientras que, cuando el sensor

se activa, el dispositivo común entra en contacto con el dispositivo llamado

activado (Fig.1. A) por medio de la pletina, un dispositivo al interior del

conmutador. Siendo así, el sensor Bumper que se muestra en la Figura 1 ilustra la

posición de reposo. El sensor de contacto Bumper es frecuentemente utilizado en

la robótica.

4 Aunque existen sensores fotonicos y térmicos que tienen mayor sensibilidad que un ser humano.

Capítulo 1

30

Fig. 1. Sensor de contacto Bumper y sus componentes.

Activado

Palanca

Pletina

Común

Reposo

Fuente: www.iesleonardo.info Consultado el día 15 de julio 2009

Este sensor es instalado en el robot con la finalidad de poder detectar un objeto

externo por medio del contacto físico con el mismo. (Este tipo de sensor es básico

para cualquier aplicación dentro del diseño del robot moderno). De igual manera,

el sensor de contacto Bumper puede ser usado para enviar información al

programa de control de los motores (La Mente de la Maquina) que guían las

ruedas motrices en un robot para su cambio de dirección. En otras palabras, el

sensor de contacto Bumper desencadena un proceso tanto al exterior como al

interior del cuerpo del robot. El sensor Bumper no es comparable al sentido del

tacto y menos aún a la inteligencia. Actualmente ningún sensor electrónico puede

ejecutar las funciones de los cinco sentidos, ni siquiera las funciones de uno solo.

Para iniciar el argumento acerca de cómo la automatización y los sensores

electrónicos no son inteligencia artificial, se hará un análisis comparativo del

mencionado sensor de contacto Bumper con el sentido del tacto desde el punto de

vista de la fisiología. Igualmente desde el punto de vista epistemológico el proceso

de automatización que desencadena el uso del sensor, está muy lejos de ser

inteligencia artificial. Otro ejemplo de estos avances tecnológicos es un sensor de

contacto analógico (Ver Figura 2). Es un dispositivo que indica el contacto de

algún objeto sólido con él. Suele ser empleado en los extremos de los brazos de

un robot (como las pinzas) para controlar la manipulación de objetos. Este tipo de

Capítulo 1

31

sensor se puede dividir en dos tipos: de contacto y de fuerza. Los sensores de

contacto nos indican simplemente si ha habido contacto o no con algún objeto, sin

considerar la magnitud de la fuerza de contacto. Suelen ser dispositivos sencillos

cuyo uso es muy variado. Se pueden situar en las pinzas de los brazos de robot

para determinar cuándo se ha tomado un objeto, Los sensores de fuerza

determinan, además de si ha habido contacto con un objeto como el sensor de

contacto con la diferencia de medir, la magnitud de la fuerza con la que se ha

producido dicho contacto. Esta capacidad es muy útil ya que permitirá al robot

poder manipular objetos de diferentes tamaños e incluso colocarlos en lugares

muy precisos.

Fig. 2. Aplicación de un sensor analógico en una pinza de robot.

Fuente: www.proton.ucting.udg.mx. Consultado el día 15 de julio 2009

Las placas detectoras exteriores suelen ser dispositivos binarios, es decir

dispositivos de contacto tales como micro interruptores. Aunque pueden formarse

arreglos de detección utilizando sensores individuales múltiples, una de las

soluciones más prometedoras a este problema consiste en utilizar un arreglo de

electrodos en contacto eléctrico con un material conductor dúctil (por ejemplo,

sustancias basadas en grafito) cuya resistencia varía como una función de la

compresión. A estos dispositivos, suelen denominarse pieles artificiales, un objeto

Sensores Exteriores

Área Táctil

Sensores Exteriores

Capítulo 1

32

que presiona contra la superficie, lo cual produce deformaciones locales que se

miden como variaciones continuas de la resistencia. Estas últimas se transforman

con facilidad en señales eléctricas, cuya amplitud es proporcional a la fuerza que

se aplica en cualquier punto dado sobre la superficie del material.

Como vemos estos avances en las nuevas tecnologías nos permite hacer una

reflexión de cómo la separación del cuerpo y el alma planteada por Descartes nos

permite acércanos más hacia donde se dirige nuestra visión dentro del desarrollo

de las máquinas y como para los filósofos y científicos actuales es importante

considerar esta unión entre ambos para el desarrollo de la primer máquina que se

parezca más a su creador. Para Descartes entonces, el funcionamiento del cuerpo

humano, que estaba muy lejos de la fisiología actual, le hizo considerar que tanto

el cuerpo del hombre como el de los animales eran simples máquinas. En este

trabajo se considera que para ser inteligente al cuerpo-máquina le hace falta el

alma, como señaló el propio Descartes. En la actualidad sabemos que la fisiología

es la ciencia que estudia el funcionamiento de los seres pluricelulares.

Así, vemos que para la fisiología, los sentidos son la entrada de datos a nuestro

cerebro, que es el órgano que los rige. El cerebro es entonces el encargado de

recibir, analizar, procesar y almacenar los datos que nuestros sentidos captan del

exterior. Por su parte, los sentidos son los encargados de transmitir las

sensaciones de los objetos con los que interactuamos, y a su vez están

relacionados con órganos que se encuentran en el interior del cuerpo. Para los

fisiólogos el cuerpo es una máquina perfecta. La diferencia con Descartes es, en

términos generales, que a los fisiólogos no les preocupa el alma, como tampoco

les preocupa el desarrollo de la inteligencia. Para los fisiólogos entonces, la

función del tacto es captar datos del ambiente inmediato y transmitirlos a nuestro

cerebro para codificarlos.

Capítulo 1

33

La captación de datos por medio del sentido del tacto no es solamente a partir del

contacto directo con el objeto, como lo es en el caso de la temperatura. Esto hace

diferente al sentido del tacto del sensor de contacto Bumper y del contacto

Analógico. La captación de datos por medio del sentido del tacto se lleva a cabo

mediante dos sistemas de líneas conductoras, las cuales están en una zona

particular de la corteza cerebral. Fisiológicamente se sabe que se estudian tres

capas principales que conforman la superficie de la piel: la epidermis, la dermis y

la hipodermis. Estas tres capas, se encuentran en el exterior de nuestro cuerpo y

se encargan de transmitir datos del exterior al cerebro. Se puede decir que estas

tres capas captan datos como la textura, al tener contacto con el objeto, y datos

como la temperatura sin tener contacto alguno.

En el caso del sensor electrónico Bumper, este únicamente recibe datos al tener

contacto con el objeto. El estudio fisiológico del comportamiento de nuestro tacto

así como de cada una de las partes que componen nuestra piel, nos permite

identificar y distinguir las diferentes sensaciones y estímulos internos que

encontramos en nuestro exterior. En la robótica vemos que muchos son los

avances dentro del desarrollo de mejores dispositivos que asemejen a un sentido,

los cuales necesitan de una retroalimentación de los estímulos detectados.

Esto se ha intentado hacer mediante sistemas externos de visión, en otras

palabras conjugando el empleo de dispositivos que utilizan otro tipo de sensor

como los fotoeléctricos, los cuales trabajan bajo los principios de la óptica pero

que sin embargo al igual que los otros carecen de sensación y mucho menos de

percepción como en el caso de los sentidos humanos.

Los sensores sin embargo han sido desarrollados para poder describir de acuerdo

a sus características estáticas los cambios lentos de movimiento o dinámica en

relación al régimen transitorio de objetos. Sin embargo existe la necesidad de

combinar diferentes tipos de sensores, con la finalidad de formar un sensor

Capítulo 1

34

integrado. Es así que si esto lo vemos desde el punto de vista fisiológico, el

sentido del tacto no requiere del contacto directo con la piel.

Los vellos son prolijos en terminaciones nerviosas, lo cual sensibiliza el tacto por

contacto. Por ejemplo, los bigotes de los gatos y ratones al ser rozados por algún

objeto alertan a la corteza cerebral. De esta manera, aquí se reitera que los

sensores electrónicos no son análogos a los sentidos, lo cual implica que éstos tan

sólo son una aproximación a la imitación del proceso psicológico de senso-

percepción.

De igual manera, se subraya que la senso-percepción no es sinónimo de

inteligencia. En el campo de la psicología existen diversas posturas ante la

inteligencia, entre ellas están las que la conceptúan como un proceso psicológico

en sí mismo y otras que la conceptúan como el resultado de los diversos procesos

psicológicos básicos. Por lo tanto, para hablar de inteligencia artificial, no tan sólo

se requieren conocimientos en fisiología, sino de una postura psicológica respecto

a lo que es inteligencia. Más aún, se requiere de un marco epistemológico que

fundamente el concepto de inteligencia. Lo que se propone en este trabajo como

epistemología de la ingeniería, es la postura del ingeniero ante el conocimiento

respecto al concepto de inteligencia y el concepto de inteligencia artificial.

1.2.2 Sentidos humanos vs sensores electrónicos.

Actualmente si la inteligencia artificial se fundamenta en conceptos propuestos por

las neurociencias, la fisiología, o solo por medio del desarrollo tecnológico se

considerará que los sentidos juegan un papel fundamental en el desarrollo de la

inteligencia. También parece que los ingenieros, al igual que los fisiólogos

modernos parten del supuesto de que el cuerpo humano es una máquina, y que la

Capítulo 1

35

inteligencia es producto del adecuado funcionamiento de dicha máquina5. Otro

ejemplo de esto lo vemos en el sentido de la vista. Para la propuesta filosófica del

empirismo el conocimiento empieza por los sentidos considerando al cerebro

como una tabula rasa. La diferencia entre esta postura con respecto a la forma en

que se han desarrollado los nuevos dispositivos electrónicos es que, para el

empirismo el desarrollo de la razón está determinado por los objetos de la realidad

exterior. En el sentido de la vista veremos a continuación como puede ser

engañoso lo que vemos como lo que percibimos debido a que esta relación del

objeto y sujeto es más subjetiva y engañosa.

En la Doctrina Trascendental del Método, específicamente en la arquitectónica de

la razón pura, Kant plantea que regidos por la razón, nuestros conocimientos

deben formar un sistema. Se refiere a la unidad sistemática que convierte al

conocimiento ordinario en ciencia, a lo que llama arte de los sistemas, en otros

términos la relación del cuerpo y el alma. A esta unidad sistemática la llama

facultad cognoscitiva y es en la que se asientan el conocimiento, la razón, los

juicios y el entendimiento. Así, la metafísica es la filosofía que pretende

representar tal conocimiento según esa unidad sistemática (E.Kant, 1998). Su

parte especulativa, dice Kant, la que llamamos metafísica de la naturaleza se

divide de la siguiente forma:

Lo que se llama metafísica en sentido propio comprende la filosofía

trascendental y la fisiología de la razón pura. La primera estudia sólo el

entendimiento y la razón en el sistema de todos los conceptos y principios que

se refieren a objetos en general, no interesándose por objetos dados

(ontología); la segunda considera la naturaleza, es decir, el conjunto de los

objetos dados (a los sentidos o, si se quiere a otra clase de intuición) y es,

consiguientemente, fisiología (pero sólo racional) […] (E.Kant, 1998)

5 Sin embargo esta máquina, cuerpo humano, está en evolución o es producto de la misma

evolución de la especie y con ella el cerebro.

Capítulo 1

36

Kant divide a su vez la fisiología de la razón pura en fisiología trascendente y

fisiología inmanente. La fisiología trascendente, según Kant se refiere a la

fisiología de la naturaleza que liga los objetos empíricos en su conexión con lo

supremo. Para Kant la conexión con lo supremo es el conocimiento trascendental

del mundo y el conocimiento trascendental de Dios. A diferencia de la fisiología

trascendental que liga los objetos empíricos en su conexión con lo supremo:

La fisiología inmanente estudia, en cambio, la naturaleza como conjunto de

todos los objetos de los sentidos y, consiguientemente, tal como se nos da,

pero sólo según las condiciones a priori bajo las cuales puede dársenos. No

tiene más que dos clases de objetos: 1) Los del sentido externo y,

consiguientemente, el conjunto de los mismos, la naturaleza corpórea; 2) el

objeto del sentido interno, el alma, y, de acuerdo con los conceptos

fundamentales de la misma, la naturaleza pensante. La metafísica de la

naturaleza corpórea se llama física, […]. La metafísica de la naturaleza

pensante se denomina psicología […]: la physica rationalis y la psychologia

rationalis (E.Kant, 1998)”.

En cambio la noción de experiencia del empirismo inglés inicia con la obra de

Locke, Ensayo Sobre el Entendimiento Humano. En su propuesta el punto de

partida de la experiencia es bajo un proceso inseparable de sensación y reflexión,

en donde la sensación es la percepción de los objetos externos y la reflexión de la

percepción de las operaciones al interior de la mente, Esto no significa que la

propuesta del empirismo sea ingenua en que el conocimiento inicia con la

experiencia sensorial, como se le suele considerar. En la propuesta de Locke la

percepción no es puramente sensorial, sino que está íntimamente ligada a un

juicio sobre las sensaciones, como se señaló en aquella ocasión:

De manera que, uniendo a la visión un juicio que confundimos con ella, nos

formamos la idea de una figura convexa y de un color uniforme, aunque, en

Capítulo 1

37

verdad, nuestros ojos no nos representan más que un plano sombreado y

coloreado diversamente […] (Locke, 2006)

Habrá quien trivializa al empirismo porque piensa que los juicios que hace el

sujeto los hace con el mero acto de ver. Como se muestra en la cita anterior, para

Locke los ojos sólo proporcionan planos de colores y sombras. Locke entonces no

plantea que haya observación pura y menos aun que las sensaciones pueden

generar conocimiento. El papel de la sensación se reduce a la producción de ideas

simples mediante juicios sobre las percepciones sensoriales, cobrando una gran

relevancia a lo que Kant llamó funciones cognoscitivas.

[…] una vez que ha logrado estas ideas simples, no se limita meramente a la

observación y a lo que se le ofrece del exterior; puede, mediante su propio

poder, unir aquellas ideas que tiene y formar, así unidas, ideas complejas,

enteramente nuevas, nunca recibidas […] (Locke, 2006).

El planteamiento general de Locke es que el sujeto continúa formando ideas

simples, las cuales combina para formar ideas complejas. Asimismo, junta y

separa las ideas simples y las complejas para formar relaciones y

generalizaciones. Su planteamiento resalta el papel de los juicios sobre las

sensaciones, pero resalta fundamentalmente el pensamiento y el razonamiento

sobre las ideas obtenidas a través de la sensación y la reflexión.

Puesto que la mente en todos sus pensamientos y razonamientos no tiene

otros objetos inmediatos sino sus propias ideas, que son la única cosa que

contempla o puede contemplar, es evidente que nuestro conocimiento sólo

versa acerca de las ideas. El conocimiento, pues, me parece que no es otra

cosa que la percepción de la conexión y concordancia, o no concordancia y

rechazo, de algunas de nuestras ideas […] (Locke, 2006)

Capítulo 1

38

Si bien para Locke y Kant los sentidos son los primeros en percibir la información

de exterior y estos a su vez generan conocimiento en el sujeto, en el caso de

Aristóteles a pesar de afirmar que todo viene de ellos, en relación con la vista

plantea que si para algunos el ver constituye la veracidad de los objetos también

estos no dicen nada por que únicamente pueden reflejar el objeto o verlo pero no

explicar el porqué existe.

Debido a esto veremos cómo trabaja el sentido de la vista desde la fisiología para

entender la discusión de cómo el sentido de la vista no genera la conocimiento ni

es el precursor de inteligencia. El sentido de la vista es considerada como el

sentido por medio del cual se obtiene información inmediata de nuestra relación

con el mundo exterior y de allí que sea el más importante que tenemos, lo que

quizá pueda explicar por qué la óptica es una de las ramas más antiguas de la

ciencia, sin embargo para comprender mejor los sistemas ópticos es esencial

hablar de los principios físicos de la óptica incluyendo la física óptica de refracción

para entender lo que es enfocar6.

La óptica estudia el comportamiento de la luz, y la manera como es emitida por los

cuerpos luminosos, sus características y sus manifestaciones, la forma en la que

se propaga a través de los medios transparentes y la forma en que es absorbida

por otros cuerpos además de

estudiar, la reflexión, la

refracción, las interferencias, la

difracción, la formación de

imágenes y la interacción de la

luz con la materia, por ejemplo,

en la retina de un ojo, en una

película fotográfica, en una

6 Proyectar un haz de luz o de partículas sobre un determinado punto.

Fig. 3. Refracción de la Luz.

Fuente: www.nortecnica.com.ar. Consultado el día 15 de julio 2009

Capítulo 1

39

cámara de televisión, o en cualquier otro detector luminoso. La reflexión estudia la

forma en que los haces luminosos se propagan en línea recta en el espacio libre

(Figura 3). Si hacen impacto sobre un cuerpo son reflejados por el mismo. En

función de las características de acabado superficial del cuerpo se diferencian los

siguientes tipos de reflexión: Reflexión total, retrorreflexión y reflexión difusa. La

reflexión total produce en una superficie muy brillante o reflectante. El ángulo de

incidencia de un haz luminoso es idéntico al ángulo de re-flexión (ΕI = Ee). La

retroreflexion se produce en dos espejos perpendiculares entre sí (Figura 5.) Un

haz luminoso es devuelto en la misma dirección por doble reflexión. El ángulo de

incidencia puede sufrir modificaciones dentro de un margen relativamente amplio.

Por último la reflexión Difusa se produce en una superficie desigual y rugosa

(Figura 5). Puede explicarse por un gran número de espejos miniatura de reflexión

deficiente y de diferente alineación. La luz incidente se “dispersa” ampliamente en

una superficie como tal. Las pérdidas de reflexión son mayores cuanto más mate y

oscura sea la superficie. Los detectores fotoeléctricos por ejemplo detectan la luz

reflejada difusamente por objetos a detectar. Estos haces luminosos experimentan

un cambio de dirección, es decir, una refracción, en la superficie límite de dos

medios ópticos con diferente densidad óptica n por ejemplo el vidrio o aire.

El grado de la refracción (Figura 2) depende del cociente de las densidades

ópticas n de ambos medios y del ángulo de incidencia e respecto al eje óptico. Si

un haz luminoso cambia de un medio de densidad n a otro de menor densidad n',

entonces dicho ángulo presenta un ángulo superior e’. Encima de Ecrit. El cual es

el Ángulo límite en el que el haz refractado pasa paralelamente a la capa límite,

sin embargo, el haz vuelve a penetrar en el medio con la densidad n, es decir,

aquí existe una reflexión total. La fórmula empleada para este fenómeno es

Capítulo 1

40

Fig. 4 Reflexión Fig. 5 Retrorefelxion

Fuente: www.nortecnica.com.ar Fuente: www.nortecnica.com.ar Consultado el día 15 de julio 2009 Consultado el día 15 de julio 2009

Fig. 6 Reflexión Difusa

Fuente: www.nortecnica.com.ar Consultado el día 15 de julio 2009

Sin embargo: ¿qué es la luz? aún no se tiene una respuesta completamente

satisfactoria a esta pregunta, aunque sí podemos afirmar de manera muy general

y elemental que la luz es esa radiación que al penetrar a nuestros ojos produce

una sensación visual. Por otro lado, sabemos que al estudiar la luz descubrimos

que es una onda electromagnética idéntica a una onda de radio, con la única

diferencia de que su frecuencia es mucho mayor y por lo tanto su longitud de onda

es mucho menor. Por ejemplo, la frecuencia de la luz amarilla es 5.4 x 108 MHz, a

la que le corresponde una longitud de onda de 5.6 x 10-5 cm. La óptica, desde que

se comenzó a estudiar seriamente, ha desempeñado un papel muy importante en

el desarrollo del conocimiento científico y de la tecnología.

Capítulo 1

41

Los principales avances de la física de nuestro siglo, como la teoría cuántica, la

relatividad o los láseres tienen su fundamento o comprobación en algún

experimento óptico. Por otro lado, también los grandes avances tecnológicos,

como las modernas comunicaciones por fibras ópticas, las aplicaciones de los

láseres y de la holografía tienen una base la óptica además de llevar su aplicación

al campo de la electrónica donde se desarrollan sensores que trabajan bajo estos

principios y que son empleados para el diseño de sensores ópticos.

La vista como un sentido perceptor de imagines, es también el que nos permite

tener contacto con el objetos en su forma, volumen y demás características con el

que los vemos ven, sin embargo descubriremos cómo este sentido no es

generador de ningún conocimiento y que solo es empleado para tener una imagen

del mundo que observamos. La vista es sin dudar alguna importante para ver los

cambios inmediatos que se generan a nuestro alrededor y esta nace de nuestro

ojo el cual se encuentra conectado con nuestro cerebro. Esta conexión permite

que las imágenes que se tienen del exterior se codifiquen mediante la transmisión

de información visual, el ojo humano está compuesto para detecta la luz siendo

esta la base del sentido de la vista.

Se compone de un sistema sensible a los cambios de luz, capaz de transformar

éstos en impulsos eléctricos. En cambio los ojos no hacen más que detectar si los

alrededores están iluminados u oscuros gracias a los rayos de luz que son

enfocados por el ojo. La cantidad de refracción requerida depende de la distancia

del objeto que se ve. Si un objeto se encuentra distante requerirá menos

refracción que uno más cercano. Es así como la vista es esencial para porque

gracias a ella captamos y percibimos lo que se llama imágenes con las cuales

interactuamos de manera directa con los objetos. El ojo recibe los estímulos de los

rayos de luz procedentes del entorno y los transforman en impulsos nerviosos una

que estos impulsos pasan de la retina por medio de los nervios ópticos.

Capítulo 1

42

Estos impulsos llegan hasta el centro cerebral de la visión, donde se decodifican y

se convierten en imágenes. De acuerdo con la fisiología es en la corteza visual de

nuestro cerebro donde se encuentran células específicas encargadas de la

transmisión de información. Arthur C Guyton en su libro Tratado de fisiología

Médica dice:

Las señales registradas en las neuronas del relevo del cuerpo geniculado

externo son casi las mismas que las registradas en las células ganglionares

de las retina. Unas pocas neuronas transmiten señales de luminosidad…que

solo indican bordes de contrastes en la imagen visual; también ocurre que

muchas de las neuronas son particular mente sensibles al movimiento de

objetos a través del campo visual […] (Guyton, 2006)

De allí que la visualización del objeto en el ojo humano y su conexión con el

sistema nerviosos trabajen como transmisores de información esto mediante

estímulos eléctricos que sirven como canales de información para nuestro cerebro.

Es así como análogamente bajo estos principios del funcionamiento de nuestro

sentido de la vista es diseñado un dispositivo electrónico que permita a una

máquina incrementar de manera eficiente su funcionamiento. El dispositivo que a

continuación se describe es el Sensor óptico el cual trabaja bajo los mismos

fundamentos que el ojo humano en relación con la teoría de la óptica la diferencia

es que este tipo de dispositivo está diseñado para fines industriales, comerciales y

en diferentes aplicaciones de seguridad. El funcionamiento de un sensor óptico es

el de detectar la luz reflejada de un objeto el cual se detectará por medio de un

LED, El cual genera las señales que son interpretadas a efecto de determinar la

posición angular del objeto, Los avances de estos dispositivos en el diseño de los

robots radica a que gracias a estos se puede simular dotar de un sentido similar al

de la vista con el cual se intentara que perciba los objetos que se encuentra a su

alrededor, sin embargo una característica que no se ha dado al sistema del robot o

del androide es la forma en que se transmiten las sensaciones visuales como en el

Capítulo 1

43

caso del ser humano, este tipo de dispositivo en relación con el sentido de la vista

no llegar a ser similar a este debido a que el ojo trabaja en relación con el cerebro.

La luz como hemos mencionado trabaja con variaciones de intensidad, para ello

se evalúa la misma en un segmento óptico entre el emisor y el receptor que es

producida por el objeto a detectar. Esto en función de las características del objeto

provoca que la estructura del segmento óptico se interrumpa el haz luminoso o se

refleja, o bien, se dispersa el mismo. Como emisores luminosos para el caso de

los sensores se utilizan los LEDs de luz infrarroja, y como receptores se utilizan

los fototransistores, además de estos se emplean en operaciones de detección los

fotoeléctricos o bien barreras fotoeléctricas. Si bien estos dispositivos son de uso

común en la industria y sobre todo en la aplicación de nuevos diseños de robots,

estos permiten pensar que tuvieran un sentido de la vista semejante al ser

humano, sin embargo, estos sensores únicamente como hemos visto perciben el

movimiento de los objetos mediante un haz de luz que envían en forma de abanico

mediante el cual los sensores detectan al momento de romper estos como si el

objeto estuviera en movimiento, en cambio esto no es así sino que solo es que al

interrumpir la señal de luz los está envía inmediatamente una señal de detección,

en otras palabras es interrumpida el diafragma de luz y esto provoca que el sensor

se active y envía una señal a su sistema para que sea interpretado y a su vez

envié una señal que se codificara de manera interna en la máquina.

No existe ninguna igualdad entre los sensores electrónicos y los sentidos; los

primeros son hechos a partir de los principios básicos de los sentidos, sin llegar

todavía a igualar de manera perfecta a ninguno de ellos. Sin embargo también

vemos que ambos como en el caso de la vista trabajan bajo los principios de las

leyes de la óptica la cual es base fundamental para ambos. Si bien la idea

principal de estos avances parten de la concepción de crear un hombre artificial a

semejanza del mismo, hemos visto también como por una parte al principio se

Capítulo 1

44

tiende a crear maquinas o autómatas que se por su simple apariencia se creía que

eran seres dotados de vida lo cual en nuestros días no sería más que un robot

primitivo es decir creado con el fin de dar apariencia semejante al hombre sin

llegar a ser idéntico.

Sin embargo ahora veremos cómo se da paso al estudio que en marcamos con

Descartes en su separación del cuerpo y el alma. Donde esta no es sino el estudio

de cómo crear máquinas que asemejen la habilidad del ser humano en la solución

de problemas matemáticos y posteriormente en como tratar de dotar de

inteligencia a la máquina. Si bien la intención de crear de máquinas con vida, es

darles la misma igualdad que un ser humano estamos hablando de otorgarles

inteligencia es así como a partir del próximo capítulo haremos un recorrido de esta

concepción y avances dentro del desarrollo de máquinas, y como estas han sido

dotadas con la habilidad en operaciones lógicas y matemáticas como las que

nuestro cerebro realiza y como de una u otra manera el cuerpo y la mente trabajan

juntos para crear la coordinación de estructuras que le permitan trabajar, crear,

innovar y modificarlos a los objetos.

Por lo cual, trataremos de definir la inteligencia a partir de la postura psicológica

que al igual que la filosofía y la lógica tratan de explicar el estudio del pensamiento

en el ser humano y como esta cualidad humana permite al hombre estar en la

cima de la cadena evolutiva. Es así cómo el hombre tratando de llevar a cabo su

anhelo de crear un ser semejante a él, busca de diferentes maneras llegar a dicho

objetivo un ejemplo de esto es mediante el estudio del pensamiento utilizando

herramientas abstractas como las matemáticas, el lenguaje y la lógica. Las cuales

conjugadas dan paso al diseño de la computadora, pero que, sin embargo esta no

tiene la misma cualidad que ser humano de utilizar estas para que obtenga un

conocimiento nuevo, La pregunta es ¿cómo es posible tener conocimiento de algo

abstracto? Como la adquisición de la conciencia, o los sentimientos.

Capítulo 1

45

Esto nos llevar a la idea de crear máquinas que tengan inteligencia humana y esto

nos hace preguntar si ¿la mente humana es un procesador? el cual codifica la

información obtenida de nuestros sentidos y sensaciones del mundo. Sin embargo

no solo se trata de estos sino de una interacción también de la estructuración de

experiencias lo que conforma un sistema complejo de estudio en el campo de la

nueva ciencia cognitiva. Llegar a recrear la inteligencia del hombre en una

máquina. Siendo estos nuestros cuestionamientos ahora veamos como se ha

intentado estudiar y a que le llamamos “inteligencia”

Capítulo 2

36

Capitulo II La inteligencia humana una visión de sistema complejo y su

relación con la inteligencia artificial

2.1. La inteligencia un sistema complejo de estudio

El ser humano se ha caracterizado por su capacidad de adaptarse en el medio

ambiente en el que se encuentra, esto es posible mediante el uso coordinado de

su mente y de su cuerpo lo cual le permite buscar diferentes alternativas, para

poder adaptarse y vivir en el planeta Tierra; además de buscar sobrevivir fuera del

mismo mediante el diseño y construcción de nuevas tecnologías, esto a través del

uso de su ingenio, esta cualidad particular de los seres humanos ha tomado forma

mediante varias definiciones de inteligencia, sin embargo ¿Qué es la inteligencia

humana?, ¿Cómo se da este tipo de pensamientos en los cuales se forman

estructuras simples y complejas? ¿Es esta capacidad lo que diferencia al hombre

de las demás especies que se encuentran en el planeta Tierra?, Así pareciera

indicarlo los nuevos estudios de neurología.

Es cierto que el ser humano ha buscado responder a estas preguntas durante su

existencia, sin embargo se consideran que se podrían encontrar estas respuestas

creando un hombre-máquina con el fin parecerse más a en lo físico y mental a su

creador; entonces es pertinente preguntar ¿Cómo sería la manera de crear un

hombre-máquina con inteligencia? ¿Es la mente humana una gran máquina? ¿De

qué tipo son las codificaciones del cerebro en relación con la información que

recibimos y percibimos del exterior a través de los sentidos? ¿Sería posible pensar

que la mente humana es un gran procesador de información? ¿Podremos estudiar

todos los aspectos de nuestra inteligencia y llevarlos a una máquina? Estos

planteamientos tienen como finalidad poder explicar el problema de la inteligencia

y como se genera esta en el sujeto. Si bien esta ha sido estudiada por disciplinas

como la filosofía y la psicología esta será llevada al campo experimental por la

inteligencia artificial donde una parte de los científicos en computación, buscan de

Capitulo 2

37

una u otra manera, que las máquinas realicen este proceso particular del ser

humano.

La idea de crear máquinas con una inteligencia similar a la del hombre ha estado

presente en nuestra historia desde hace mucho tiempo como lo pudimos ver en el

capitulo anterior, la idea original era crear un autómata que tomara vida. Sin

embargo esto no ha sido posible hasta ahora, pero se estudia la función del

cuerpo humano desarrollando sistemas mecánicos que sean más parecidos a la

anatomía humana, por ejemplo el androide. Los avances dentro de la inteligencia

son cada día más explorados por diversas áreas del conocimiento, si bien se han

desarrollado mejores alternativas de estudio dentro del mismo campo de la

computación tendremos que entender el origen de por qué crear seres idénticos al

hombre, es decir hacer máquinas inteligentes.

Es así como encontraremos la relación entre las diferentes disciplinas que durante

años se han encargado de estudiar la inteligencia humana comenzando con el

planteamiento que Descartes hace acerca del estudio de nuestros pensamientos,

“pienso luego existo”.7 Si bien Descartes pone a juicio sus conocimientos la

pregunta es si algún día ¿las máquinas podrían hacer este mismo planteamiento?,

es decir que una máquina sea capaz de efectuar no solo los mismos procesos

lógicos-matemáticos que el cerebro humano, sino también cuestionar sus propios

conocimientos en términos de aprendizaje. Poder definir el término inteligencia, es

difícil así como la de dar una definición para este proceso, debido a que ello

implica describir el aprendizaje, lenguaje y razonamiento, además de la

percepción, y toma de conciencia del conocimiento que genera el cerebro

humano.

Esta serie de procesos están determinados con el fin de poder adquirir nuevos

conocimientos, sin embargo es aquí donde comienza el problema de la

7 Discurso del Método Meditaciones metafísicas Pg. 48 Editorial Tomó.

Capitulo 2

38

inteligencia artificial, al tratar de simular la inteligencia humana o de únicamente

imitar parte de ella, debido a que la máquina únicamente hace una simulación de

un proceso cognitivo de la mente y no de todos los que esta genera. Debido a ello

se podría pensar en la similitud del cerebro humano y un procesador.

Se considera que esto es importante tan sólo en pensar que, por una parte existen

pensamientos deterministas es decir que cumplen con ciertas reglas lógicas de

pensamiento y que por el otro lado son indeterministas pues están dados de

acuerdo a la relación de nuestra razón y nuestros sentimientos, lo que implicaría el

uso de una lógica de tipo inductiva aquí que pareciera descabellado tan solo el

hecho de pensar que se comience a tratar de estudiar el comportamiento de

nuestro cerebro y su relación con nuestros sentimientos, sin embargo ¿cómo es

que se toma una decisión y después esta cambia en relación a nuestros estados

emocionales de ese instante?

Podría considerarse que Descartes anticipo el estudio del pensamiento y dar paso

a la idea de crear una máquina que pudiera realizar cálculos matemáticos. Sin

embargo las primeras ideas de crear estas máquinas capaces de realizar cálculos

aritméticos, surgen también del filósofo y matemático Blaise Pascal (1623-1662)

cuya intención fue crear un autómata8 capaz de hacer operaciones aritméticas

como adición y sustracción; este aparato mecánico fue creado bajo el principio del

razonamiento lógico-matemático, propuesto por Leibniz (1646-1716). Crear una

máquina con dicho razonamiento, implicaba en términos de Leibniz dotarlo de una

facultad deductiva y analítica, capaz de comprender los principios algebraicos y

aritméticos para poder entender la misma geometría o mejor dicho se comenzara

as estudiar la forma de automatiza; el pensamiento.

8 En tendamos que por autómata ya no consideramos a los mencionados en el capitulo anterior

debido a que este cambia su concepto a una serie de procesos establecidos en las máquinas las cuales serán instrucciones que realizaran de manera automática.

Capitulo 2

39

Como podemos ver se comienza a llevar al campo de la experimentación el

proceso del razonamiento tan sólo en el hecho de tratar de hacer que una

máquina tenga inteligencia, sin embargo, ¿Es la inteligencia únicamente un

proceso lógico-matemático? ¿O son una serie de estructuras mediante la cuales

los seres humanos desarrollan conocimiento y valores? Debido a que entre las

características que definen la inteligencia se puede incluir la capacidad para la

construcción de pensamientos, y su autorregulación, además del almacenamiento

de información, la adaptabilidad al entorno, y explorar la interdependencia con

otras formas de vida. Por otro lado la forma en que el ser humano ha tratado de

explicar la inteligencia es también mediante el estudio del “cerebro”, órgano al cual

se le atribuye la inteligencia. Sus estudios han descubierto que tiene la capacidad

de la autoreproducción de células (Neuronas) a las cuales se les considera como

las encargadas de generar nuestra inteligencia. De aquí se desprenden dos

cuestionamientos fundamentales.

Primero, existe una influencia mutua entre el sujeto y el medio en el que se

encuentra, además de su entorno social el cual influye en su desarrollo cognitivo

es decir nuestro cuerpo fue adaptado con una serie de funciones cognitivas que

trabajan de manera coordinada con nuestro cuerpo y que nos permite obtener

información del medio que nos rodea (Sentidos y Sensaciones). Y segundo, una

serie de procesos cognitivos que permiten al sujeto estructurar razonamientos

mediante los cuales se construyen pensamientos que persigue un propósito

especifico, generando la construcción de una idea que forma un sistema de

pensamientos abstractos es decir: el sujeto una vez que adquiere información de

los datos sensoriales construye nuevas formas y estructuras de pensamiento que

le permiten innovar, diseñar y construir nueva tecnología.9

9 La tecnología es el conjunto de conocimientos técnicos, que ordenados y estructurados, permiten

la invención de la construcción de objetos y máquinas que sirven para adaptarse al medio ambiente y satisfacer las necesidades de las personas.

Capitulo 2

40

Podría argumentarse que el comportamiento de la inteligencia es un sistema

adaptable y que es necesario conocer, sus elementos e interacciones a través de

nuestros sentidos. Como en el caso de la transmisión de información a nuestro

cerebro, es así como la vida constituye el ejemplo más acabado de estructuras

complejas que surgen a partir de estructuras mucho más simples, tratándose de

una propiedad emergente, cuyo resultado es la interacción entre sus elementos y

la dinámica propia del sistema (cuerpo-mente). Pero no sólo eso, también se

requiere saber sus estados y sus transiciones además de los cambios dinámicos

de los mismos.

En materia de inteligencia asimilamos las diferentes formas del proceso cuando

estamos hablando de una característica del ser humano, en la que intervienen

factores externos e internos que afectan su desarrollo. La inteligencia se estudia a

través del pensamiento: Este proceso ha sido estudiado por la filosofía desde

tiempos antiguos y actualmente por la misma psicología auxiliada por el estudio

del comportamiento del cerebro en la neurología. Un ejemplo de este tipo lo

podemos ver en una neurona, que por sí misma no posee ningún tipo de

inteligencia por así llamarlo, pero miles de millones de ellas interactuando entre sí

pueden originar una mente, algo totalmente diferente de ver tan sólo en el proceso

de una sola. Este comportamiento surge únicamente cuando el sistema se

considera como un todo, global y colectivo.

Visto de esta manera el estudio de la inteligencia se encuentra inmerso tanto en el

medio ambiente como en el sujeto, lo cual va a afectar su funcionamiento y

rendimiento. Para medir, en cierta forma, esta influencia o interacción se introduce

el concepto de permeabilidad, que dentro de la teoría de sistemas complejos es un

sistema que intercambia materia, energía o información con el entorno. Si no es

permeable se le conoce con el nombre de sistema cerrado. Por el contrario, si los

sistemas de mediana y altamente permeables son los que presentan alguna o

mucha interacción con el medio ambiente y se denominan sistemas abiertos. Por

Capitulo 2

41

supuesto, existen diferentes grados de permeabilidad; de este modo, un sistema

que interactúa poco con su entorno recibe el nombre de parcialmente abierto.

Asimismo, y dentro de la categoría de sistemas abiertos, están aquellos que son

influidos pasivamente por el medio ambiente, llamados no adaptativos, y los que

reaccionan y se adaptan al entorno, llamados adaptativos.

La inteligencia es un sistema abierto debido a que su interacción está relacionada

con el medio en el qué el sujeto se encuentra, y es así como el estudio de la

misma se lleva a cabo por diferentes áreas del conocimiento, en donde nuestro

pensamiento es estudiado por la lógica, la filosofía y la psicología, por ultimo en el

caso del cerebro por parte de la neurología. Es la inteligencia además adaptativa

en el sentido de que permite al sujeto interactuar con su medio y en esté proceso

el sujeto pasa por varias etapas biológicas, donde su estructura es cada día más

compleja a la vez que adquiere nuevo conocimiento y toma conciencia de sus

actos debido a su desarrollo genético.

Además la inteligencia es un sistema que se caracteriza también por ser dinámico

ya que transforma su estado interno a medida que transcurre el tiempo mediante

los ajustes estructurales internos. No obstante, vale aclarar que si el sistema no

puede acomodarse al esfuerzo tensional (estrés) que padecen los sujetos por

parte del medio ambiente debido a que este medio modifica también la estructura

de su pensamiento, puede transformarse o deteriorarse parcial o totalmente,

temporal o permanentemente al grado de no alcanzar dicho conocimiento. La

resistencia al estrés en el sistema del pensamiento depende tanto de su estructura

como de su función además de la interacción del sujeto y su medio, esto tal vez lo

podríamos estudiar con la inteligencia emocional en la psicología.

El mismo estudio de la inteligencia nos lleva a ver la forma relativa en la que los

sujetos construyen sus propias estructuras de pensamiento, por ejemplo la teoría

del caos podría dar una explicación de la forma en que aparecen los diferentes

Capitulo 2

42

modelos o patrones que caracterizan al sistema del pensamiento; estos actores

caóticos en el sujeto son la información que recibe del medio, y la forma en la que

la usa y codifica es decir; la naturaleza de nuestro cerebro genera en este sentido

un desarrollo no sólo de pensamientos deterministas sino también indeterministas,

lo cual le permite ser capaz de crear eficazmente infinidad de formas de

pensamiento con diferentes grados de complejidad. En otras palabras las

preguntas que genera el sujeto ha su entorno y la interacción con objetos lo lleva a

investigar para encontrara respuestas. De allí la importancia del estudio de la

inteligencia por varias disciplinas en donde muchos de los sistemas biológicos,

sociales o de comunicación pueden tratar de describir dicha relación sujeto-objeto

a través del estudio de individuos u organizaciones.

Sin embargo es este comportamiento complejo, el resultado de las numerosas

interconexiones que se establecen entre una enorme cantidad de entidades

individuales. De esta forma, podría considerarse al hormiguero como un macro

organismo, que presenta un comportamiento global inteligente. Es decir, nadie

planifica, nadie ordena ni controla, pero surge un comportamiento colectivo quizás

instintivo a una necesidad de trabajar juntas persiguiendo un fin común.

Entonces para poder hablar de la inteligencia nos introduciremos a diferentes

disciplinas encargadas del estudio de la mente. Sin embargo la discusión se

centrará en la percepción, el lenguaje y el pensamiento, así como su relación con

la toma de conciencia para posteriormente llevar esto al terreno de las máquinas.

Ahora bien si los seres humanos podemos de manera subjetiva percibir las cosas,

la forma en que esta subjetividad humana culmina en la conciencia es reflejada en

un yo que no solo conoce lo que hay fuera de él sino que de alguna manera trata

de conocerse así mismo. Sin embargo el hombre ¿Percibe las cosas tal y como

son? ¿Es posible que esta percepción humana se iguale en una máquina? ¿Es

posible que esta relación sea dialéctica entre el pensamiento y el medio?

Capitulo 2

43

2.1.1 El problema de la Percepción

Es imposible hablar de la percepción y no relacionar esta con nuestros sentidos,

los cuales son los encargados de la adquisición de información de nuestro

exterior. Con respecto a esto podemos decir que no siempre podemos percibir las

cosas tal y como son, muchas veces esto es debido a la subjetividad o a las

ilusiones ópticas que engañan a nuestra vista. Este es un problema que se ha

discutido en el seno de la misma filosofía y que sin embargo no se ha podido

explicar todavía cómo funciona exactamente este proceso cognitivo y como

interactúa con los demás procesos como la imaginación o la intuición. Estas

ilusiones perceptivas, ópticas, táctiles o auditivas, muestran que nuestra

percepción de la realidad no es siempre fidedigna. La relación que tienen nuestros

sentidos con el medio en el que nos desarrollamos, influyen en los datos

sensoriales y la relación que tiene estos con nuestra percepción y construcción de

conocimiento.

Hay que aclarar que no es lo mismo el conocimiento a la inteligencia ya que esta

última podría ser la encargada de coordinar las estructuras de la mente que

generan como producto final un conocimiento en el sujeto es decir es una

metodología generada por el sujeto para poder entender y conocer su medio. La

pregunta es ¿Cómo se genera este conocimiento? Comencemos por analizar

¿Qué es un dato sensorial? Si uno toma un objeto en la mano y este objeto es

observado por ambos datos tanto visual como táctilmente la pregunta es si ¿son

idénticos ambos datos? La respuesta no es tan sencilla como pareciera dado que

tomar un objeto cualquiera que se encuentre cerca de la mano sin ser antes

analizado por la vista, nos provoca una incertidumbre de saber que pudiera ser, en

cambio al ser observado adquiere otras características que de primera instancia

no fueron reconocidas únicamente por el sentido del tacto como por ejemplo el

color o la dimensión del mismo, pero esto puede ser también subjetivo.

Capitulo 2

44

Así es como uno puede dudar de los objetos que son tomados por nuestras

manos o incluso vistos por nuestros ojos. Otro ejemplo que podemos analizar es el

siguiente podemos oír un ruido de roer sin embargo qué es lo que roe ¿una rata o

una ardilla? N. R. Hanson en Patrones de descubrimiento (Resanz, 1989), habla

del problema de observación y la visión de las personas y como esta, es

determinada no sólo por teoría y conocimientos previos, sino que está influenciada

por la forma de expresarse, es decir por el lenguaje que se conoce debido a que

hay más en la vista que lo que encuentra el ojo.

Hanson alerta sobre la importancia y el papel de la percepción, la cual es la

impresión del mundo exterior alcanzada exclusivamente por medio de los

sentidos, como esto influye en la manera en que los datos sensoriales sean

interpretados debido a que existe una gran diferencia entre un estado físico y una

experiencia visual. Es decir en algún momento de nuestras vidas, todos hemos

tomado conciencia de que la manera en que percibimos el mundo cambia, no sólo

de un individuo a otro, sino en nosotros mismos dependiendo de las

circunstancias.

La percepción sensorial es la actividad que se encarga de recibir mediante los

sentidos los objetos, esto a menudo se le podría describir como un conocimiento

empírico una especie de conocimiento primario, dado que es en primera instancia

un contacto con los objetos; la percepción visual puede incluso engañar debido a

que existen alucinaciones las cuales son imágenes mentales confusas inducidas

por enfermedades como la fiebre, locura, delirio o drogas. Una persona que

ingiere bebidas cuyos índices de alcohol afectan a su visión no percibe de manera

clara igual que alguien que tiene una fiebre alta. Sin embargo el problema

primordial de la percepción es el dar una explicación a la relación experiencia-

sensorial con los objetos materiales.

Capitulo 2

45

A través de nuestra percepción somos capaces de captar el mundo que nos

rodea, pero percibir es un acto más complejo de lo que parece, ya que no nos

limitamos solamente a fotografiar la realidad. La visión es una experiencia y no

solo una reacción de la retina o un estado físico por parte de nuestros ojos. Somos

las personas las que vemos no nuestros ojos. Hanson señala que la visión no es

únicamente un proceso fisiológico donde las personas pueden ver gracias al

funcionamiento físico y mecánico de sus ojos, sino que depende de la

interpretación que nosotros hacemos de lo que estamos viendo, debido a que al

ver es necesario algo más que la mera recepción en los globos oculares.

Hanson explica que las imágenes dependen no solo de nuestros datos

sensoriales, sino que gracias a ellos podemos establecer una imagen concreta,

única e inalterada de un objeto en nuestra cabeza pero que sin embargo esta

imagen será interpretada de acuerdo al individuo. Kant en la “Critica de la Razón

Pura” (E.Kant, 1998), en el primer párrafo de la introducción señala: “No hay duda

alguna de que todo nuestro conocimiento comienza con la experiencia”. No

obstante, al inicio del párrafo siguiente señala: “Pero, aunque todo nuestro

conocimiento empiece con la experiencia, no por eso procede todo él de la

experiencia”.

El interés kantiano era saber si existe un conocimiento que sea independiente de

las impresiones de los sentidos. Tal conocimiento se llama a priori y se distingue

del empírico que tiene fuentes a posteriori, es decir, en la experiencia por otra

parte Locke decía que la mayoría de las ideas que tenemos dependen totalmente

de nuestros sentidos, y que estos las conducen a la mente y proveen al

entendimiento por medio de ellos es decir a través de la sensación. Hume

afirmaba que las impresiones son todas nuestras percepciones que obtenemos a

través de nuestros sentidos y sensaciones, son las percepciones del el espíritu por

ello es cierto que para Hanson “La visión no es solamente el hecho de tener una

experiencia visual, es también la forma en la cual se tiene esta experiencia visual”

Capitulo 2

46

En este punto debe hacerse una observación, es cierto que explicar la relación

que tiene la experiencia-sensorial con los objetos materiales es complicada hay

otras relaciones que nuestra mente trabaja y que sin embargo son relaciones

sensoriales que no precisamente están ligadas a un contacto con los objetos

materiales pero que si se vinculan en el desarrollo de un pensamiento en el sujeto

y esta relación está en la intuición, abstracción e imaginación. La relación que se

tiene del manejo de entes abstractos que nos conducen a un conocimiento es

todavía más complicada de entender y explicar; por ejemplo, la función de la

percepción de los números y su relación que se tiene entre ellos, la geometría es

otro ejemplo de cómo se construyen sistemas de figuras que nos ayudan a

comprender la relación que se tiene con ciertos fenómenos naturales.

2.1.2 El pensamiento

¿Cómo podemos representar algo en la mente? La idea de representación de

algo es una relación difícil de entender en la mente humana. Por ejemplo el artista

utiliza el dibujo para transmitir a los sujetos un estado de ánimo cómo una

sensación de alegría, tristeza, soledad, sin embargo que nos hace pensar que

esto pude ser posible por ejemplo si un pintor dibujara en una de sus pinturas una

escena de un paseo entre dos personas, ¿Como relacionamos la imagen que

vemos con el tiempo? si en esta obra no existe nada que nos pudiera indicar el

tiempo; sin embargo esto cambiaria si en esa pintura se introdujera un reloj

inmediatamente la relación de tiempo en la imagen se hace presente, es allí donde

comienza la importancia de la representación. Debido a que no hay nada en la

imagen que nos haga pensar en un tiempo en cambio: al ver nuevamente la

imagen con un indicio que determina el tiempo como un reloj nuestra experiencia

se hace presente por lo cual relacionamos en la pintura el tiempo.

Cuando interpretamos ¿no estamos pensando? La visión es un estado de la

experiencia en donde las formas diferentes en que las figuras se ven se debe a

Capitulo 2

47

que detrás de las reacciones visuales existen diferentes pensamientos y que tal

vez estas reacciones son de tipo espontáneo por otra parte ¿Cómo cambian estas

imágenes? cambian espontáneamente de una forma a otra cuando nosotros la

miramos, nada óptico o sensorial se ha modificado, y, sin embargo uno ve cosas

diferentes considero que cambia según la organización de lo que uno ve. La

organización no es un elemento que exista en el campo visual, sino más bien la

manera en que se comprende los elementos que estamos observando. Otro punto

importante que expone Hanson es como el lenguaje o las notaciones usadas para

expresar lo que conocemos, ejercen también influencia sobre las observaciones.

Las imágenes que nuestra mente capta no son únicamente imágenes vacías sino

que entre ellas y nuestros pensamientos deberá de existir una interpretación de lo

que la imagen da a primera vista, esta representación de las imágenes nos da una

primera experiencia con respecto a su relación con el mundo, sin embargo para

que podamos explicar la relación que se tiene entre las imágenes con nuestra

relación con el mundo será necesario introducir el termino de la idea. Las ideas

son comúnmente relacionadas con imágenes que ayudan al sujeto a buscar

diferentes alternativas a los problemas que se le pudiera presentar. Pienso que

esto podría hacerse demasiado complicado sin embargo las representaciones

están, a mi parecer, más ligadas con nuestros pensamientos sino ¿Cómo es

posible representar un pensamiento?

Veamos el siguiente ejemplo, Nicolás Copérnico formulo la primera teoría

heliocéntrica del sistema solar en su libro de Revolutionibus Orbium Celestium

(Sobre el movimiento de las esferas celestiales) donde pensaba que el sistema de

Ptolomeo era demasiado complicado, y quería proponer un modelo alternativo

más simple, Copérnico no creía en el vacio ni en la infinitud del universo. En este

caso de la historia de la ciencia podríamos pensar que la representación de

universo para Copérnico definitivamente no era el mismo que el de Ptolomeo por

ello sus observaciones fueron más allá de una explicación deductiva y como

Capitulo 2

48

mediante el uso del método axiomático tratar de explicar el fenómeno que observó

en el cielo es decir: representó su pensamiento del movimiento de los cuerpos

celestes en una formulación diferente a la de Ptolomeo.

Copérnico diseño un sistema abstracto acerca del movimiento de los cuerpos

celestes y tratar de explicar su teoría auxiliado de otro método diferente mediante

la axiomatización de sus observaciones. Esto quiere decir que de acuerdo a una

visión empírica no hay pensamiento o actividad mental a menos que haya una

percepción ante la mente, o que toda percepción es una impresión o una idea y

que además de que, toda percepción o es simple o compleja. Toda idea surge en

la mente como efecto de una impresión simple correspondiente. No hay

impresiones de reflexión sin alguna impresión de sensación. No hay pensamiento

o actividad mental a menos que haya impresiones de sensación.

Con esto se pensaría que la idea de conocimiento no tiene nada que ver con el

lenguaje o las palabras, es decir: se afirma conocer con verdad. Esto podría ser

algo confuso de primera instancia tan solo el hecho de poder entender los

pensamientos pero es claro que se pueden formalizar con el uso de la lógica la

cual nos permite encontrar la manera en cómo se construyen estos a través de la

relación con el lenguaje.

El lenguaje con el que expresamos el conocimiento es importante para poder

comunicarnos debido a que todo lo que no está representado simbólicamente en

el idioma lingüístico no puede ser comunicado entre una misma comunidad.

Hanson afirma que todas nuestras sensaciones visuales pueden ser expresadas

de forma lingüística; es decir que la capacidad de ver es una parte del concepto de

visión pero que a veces podemos ver ilusiones debido a una falta de interpretación

o lenguaje de lo que es observado. La visión es esencialmente representativa y el

conocimiento fundamentalmente lingüístico y esta relación entre ambos, es

elemento indispensables del ver; pero las diferencias entre las representaciones y

Capitulo 2

49

las lingüísticas pueden marcar diferencias entre los rasgos ópticos y conceptuales

de la visión.

De acuerdo con Hanson un hombre ve de una manera que le permita el análisis

de los factores en “ver cómo” y “ver qué” y son elementos lógicamente

distinguibles del lenguaje sobre la visión, según el concepto que nosotros tenemos

de ver debido a que.

Ver un objeto x es ver que este objeto puede comportarse según sabemos

que se comportan los objetos, si el comportamiento del objeto no concuerda

con lo que esperamos de un x, nos vemos obligados a no verlo, en adelante,

como un x. […] (Ransanz, 1989)

Por ejemplo pensaríamos que una máquina dotada de sensores de visión con el

simple hecho de ver, diferenciaría un delfín de una ballena, pues no, si esta no es

diferenciada por el que la programa.

Ver que inserta conocimiento dentro de nuestra visión, nos rescata de re identificar

cada cosa que encuentran nuestros ojos. Cosa que una máquina no haría más

que por repetición y no por significado, debido a que esté y su relevancia,

dependen de lo que ya conocemos. Si la visión fuera solamente un proceso físico-

químico, nada de lo que veríamos seria relevante para lo que conoceríamos y

nada de lo conocido podría tener significación para lo que vemos.

Existen elementos que intervienen en la percepción y que hacen referencia a los

diversos factores o aspectos que no son compartidos por todos, además de

depender cada uno de sus experiencias. Esto hace que unas personas se fijen en

aspectos que a otras pasarían desapercibidas. Así de esta manera, el punto de

partida en la adquisición del conocimiento no es un proceso de reflexión sobre las

percepciones sensoriales, ni tampoco se trata de tomar imágenes de la

naturaleza. Lo que percibe el sujeto no es al objeto como tal, sino el

Capitulo 2

50

comportamiento de las cosas ante sus acciones. Por ejemplo si un pintor y un

biólogo miran el mismo paisaje, veríamos como para el pintor seria un paisaje

hermoso sobre el cual se siente inspirado para pintar su siguiente cuadro. En

cambio si ahora nos ponemos los anteojos del biólogo veríamos una comunidad

vegetal de desierto sobre la cual haría su investigación. Es decir en función de

nuestro interés elegimos los parámetros de la observación, además de esto existe

subjetividad, la cual es compleja y se halla impregnada de experiencias, por eso

dos personas ante una situación pueden fijarse en aspectos opuestos.

No podemos compartir todas las observaciones de los demás, pero sí

podemos compartir muchas de ellas y es gracias a ello que podemos

comunicarnos con los demás y que existe la ciencia. […] (Resanz, 1989)

2.1.3 El lenguaje

Debemos de entender que para el uso del lenguaje se tiene que explicar la

importancia de la semántica debido a que como veremos las máquinas surgirán

con mayor fuerza por el uso de los lenguajes formales, por ello es importante

definir el significado y la semántica además de preguntarnos ¿es posible que las

máquinas puedan dar un significado y una semántica similar a la del ser humano?

Esto debido a que los seres humanos nacemos con órganos que nos permiten

desarrollar el lenguaje el cual ha sido una herramienta fundamental para la

expresión del conocimiento y la manera en que podemos transmitir las

sensaciones y experiencias a otros sujetos. Sin embargo ¿es el lenguaje por si

solo el que genera nuestro conocimiento?, si esto fuese así las máquinas

modernas podrían ser consideradas como inteligentes debido al uso avanzado del

lenguaje.

El dar un significado a un objeto va en relación con el uso en el que utilizamos de

manera cotidiana a dicho objeto. Si es importante aclarar que no es lo mismo

Capitulo 2

51

entender el significado de un objeto al significado de una oración y que por otra

parte la misma semántica presenta sus propios problemas con el uso de un

lenguaje más formalizado, esto ha sido un tema de discusión entre los filósofos, y

científicos del siglo pasado; estos filósofos buscaron de alguna manera el poder;

reducir el conocimiento a un lenguaje simple, es decir uno que permitiera expresar

las ideas o pensamientos de manera más clara. Sin embargo esto no fue posible

debido a la complejidad del lenguaje o mejor dicho por la semántica. Es esta parte

en donde considero que la mente es algo más que un procesador de imágenes o

símbolos y que además puede dar diferentes significados a una sola palabra de

acuerdo a su experiencia.

En su libro Putnam, ¿Es posible la semántica?, 1983 Expone la propuesta de Katz

y sus colaboradores acerca de “La teoría semántica”

I. El significado de cada palabra esta caracterizado por una cadena de

marcadores semánticos.

II. Estos marcadores representan “conceptos” (Los conceptos mismos

son, para Katz procesos cerebrales).

III. Cada uno de estos conceptos (el cual se le mete un marcador

semántico) es un universal lingüístico y representa una noción

innata, en uno u otro sentido establecida en el cerebro humano.

IV. Existen reglas recursivas mediante las cuales se derivan las lecturas

de oraciones enteras (de allí se desprende la propuesta de Katz al

implicar que los marcadores asociados son de tipo analítico) […]

Para Katz estos estudios de los enunciados primitivos nos permiten hacer un

análisis más detenido de conceptos. En este sentido esta relación es lo que no

podría hacer una máquina. Cómo podemos ver con el problema de los enunciados

o mejor dicho del lenguaje el cuál comenzará a dar un mayor avance a la máquina

debido que los estudios de las oraciones y el uso el lenguaje cómo herramienta

del conocimiento dará como origen a la formalidad del mismo, es decir al auge de

Capitulo 2

52

la lógica la cual aportará para la generación de computadoras. Pero sin embargo

veremos que el sujeto construye su lenguaje de acuerdo a su entorno. Esto hace

pensar que la semántica es una ciencia social dado que deriva de las experiencias

del sujeto y su medio. No obstante sería absurdo tratar de reducir los

pensamientos únicamente al uso de las palabras debido a que existen

pensamientos abstractos en los sujetos que serán expresados en un lenguaje, y

esto no quiere decir que los pensamientos sean únicamente lenguaje.

Sabemos que las palabras y las oraciones son expresiones significativas de

objetos, y que aun cuando estos no existan en la realidad, nos sirven como

herramientas para representar lo que pensamos, por ejemplo es muy común para

nosotros utilizar objetos matemáticos, cuyos pensamientos son en su totalidad

generados de alguna forma por el sujeto. (Si estos pensamientos son abstractos y

parten de datos empíricos donde existe un momento en el cual estos se

transforman para generar nuevos conocimientos en el sujeto y tener veracidad).

Así podemos entender que la parte del significado de las oraciones está dada por

la forma en la que los sujetos estructuran su medio, los idiomas podrían ser

sistemas simbólicos organizados. La pregunta es si existe una relación entre el

contenido, significado y experiencia, los idiomas son un sistema complejo

construido sistemáticamente de acuerdo a su contenido y que si bien el lenguaje

es la herramienta más importante para el conocimiento, este no se desprende

totalmente de él.

Por ejemplo en la inteligencia Artificial existe un argumento llamado “la habitación

china” expuesto por el filósofo Searle, en donde supone que se construye una

máquina capaz de entender el idioma chino la cual mediante la entrada y salida de

información consigue engañar al chino haciéndole creer que entiende su idioma,

en cambio si efectuamos el mismo caso en una habitación, en donde adentro una

persona recibe la misma información de entrada que la máquina este podrá

generar también una información de salida y esto únicamente usando un manual

Capitulo 2

53

que especifique que hacer en el caso de tener información con caracteres chinos.

Como podemos entender, la persona que maneja dentro de la habitación el

manual no es que entienda el chino, sino que únicamente opera estos caracteres

mediante el uso del manual, y que en realidad no sabe chino debido a que la

sintaxis no constituye un significado semántico.

Es aquí donde la importancia de la teoría del lenguaje comienza por participar en

la función que se tiene con respecto a la inteligencia artificial debido que no es

solo la formalización de los enunciados lo que determina que la mente humana

pueda trabajar únicamente de manera algorítmica, sino que además una sóla

palabra podría ser diferenciada de acuerdo a la situación. En donde el problema

de la semántica se torna fundamental debido a que una palabra puede tener

diferentes significados y en donde la argumentación con respecto a la inteligencia

artificial toma un valor significativo, debido a que la idea de diseñar un programa

con una estructura lógica de los enunciados (Gramaticalmente correcto) pudiera

determinar la inteligencia del ordenador la pregunta es ¿Este programa

comprende la semántica de la oración? Esto sí es posible en un ser humano en

donde la interpretación semántica es importante de acuerdo a su entorno social y

el medio en donde creció.

Sin embargo la lógica como ciencia formal, es la encargada del estudio de los

principios de la demostración e inferencia válida de los pensamientos expresados

en las oraciones estudiando el pensamiento mediante el uso del lenguaje llevando

este a una formalización. La mente humana solo puede tomar decisiones si tiene

suficiente información sobre que basarse, la pregunta entonces es ¿si no tuviera

en nada en que pensar dejaría de hacerlo? Es decir si nosotros no tuviéramos

pensamientos bien formulados o mal formulados, seriamos como un ordenador el

cual no actúa a menos que se le den las instrucciones que deberá de seguir al pie

de la letra. De allí la importancia y relación entre el lenguaje y los datos

sensoriales debido a que sí bien decimos o expresamos nuestros sentimientos a

Capitulo 2

54

través del uso del lenguajes, por otra parte también podemos generar

conocimiento de datos empíricos como lo es en las ciencias formales en donde

mediante un uso de pensamientos racionales (Pensamiento Lógico-Matemático)

podemos buscar respuestas a nuestras preguntas de investigación.

Por ello para la lógica proposicional la búsqueda de formalizar la estructura del

lenguaje es importante y para definir esto se introduce un lenguaje artificial con

alfabeto y reglas gramaticales para la formación de oraciones bien formuladas en

donde se atribuye significado a las expresiones del lenguaje mediante

interpretaciones semánticas las cuales son consecuencia semántica de las

hipótesis consideradas por nuestra experiencia. Puesto que la lógica se cifra no

solo en el razonamiento matemático, sino también en el razonamiento aplicado al

mundo real en donde nuestra reflexión sobre el pensamiento es una característica

humana. Por ello no existe solo un tipo de lógica sino varias, la lógica como tal

tiene el objetivo de estudiar bajo ciertas condiciones cómo justificar ciertos

enunciados generados por nuestro razonamiento como en el siguiente ejemplo de

uso común en la lógica el modus tollens, el cual se sigue de una regla de

inferencia que es un esquema para construir inferencias válidas. Estos esquemas

establecen relaciones sintácticas entre un conjunto de fórmulas llamadas premisas

y una aseveración llamada conclusión.

Estas relaciones sintácticas son usadas por el sujeto en el proceso de inferencia,

en donde llega a nuevas aserciones verdaderas a partir de otras ya conocidas

como por ejemplo:

Sócrates es un hombre A1

Todos los hombres son mortales A2

Justificando la oración:

Sócrates es un mortal B

Capitulo 2

55

Sin embargo estos tipos de razonamientos nos llevan a una consecuencia lógica

en los enunciados en el lenguaje y para evitar estas transformaciones sintácticas

que nos puedan llevar a verdaderos absurdos, las transformaciones deberían

tener otra forma.

Según Tarski (1956) pueden formularse así: Si A1,….,An Ⱶ B entonces

A1,….An ╞ B y se lee < para que B sea una conclusión de Ai “aceptada”, debe

ocurrir que B sea lógicamente implicado por enunciados Ai> […] (Moretti,

2005)

Esta, al igual que otras reglas de la lógica nos hace pensar en el desarrollo y uso

de la misma como una herramienta fundamental en el lenguaje computacional en

donde son el motor principal del desarrollo en el lenguaje de la máquina. Por otra

parte muchas personas pensarían que el conocimiento general podría ser llamado

de “sentido común” pero esto podría ser engañoso debido a que todo nuevo

conocimiento pasó por una serie de pasos o procesos cognitivos, es decir el sujeto

emplea una metodología acerca de la manera en la que abordará los problemas y

la manera en la que los resolverá. Pensemos entonces que si el lenguaje es una

herramienta para la adquisición del conocimiento ¿Es este de tipo algorítmico? Es

decir, existen pensamientos en el sujeto que se comporten de manera algorítmica.

Un algoritmo podría ser descrito como una serie de pasos que nos permiten

obtener un resultado definido, una serie de reglas que fueron determinadas por el

sujeto previamente para poder alcanzar un objetivo y esto visto a manera de

lenguaje podría ser considerada como una formula bien formada (Usando el

termino de la lógica). Por ejemplo gran parte del uso de la misma lógica se emplea

en el uso de la programación de los lenguajes en las máquinas lo que incorpora

los términos como el tan usado “si entonces” los cuales se emplean para implantar

instrucciones no solo en la máquina sino que además es una herramienta

importante dentro de la toma de decisiones de los mismos seres humanos, sin

embargo ¿Que es un Algoritmo?

Capitulo 2

56

Un algoritmo es una serie de pasos que permiten alcanzar un objetivo esto es; un

conjunto de instrucciones o reglas bien definidas y ordenadas que permite realizar

una actividad mediante pasos sucesivos. Es decir una formula capaz de seguirse

paso a paso para obtener un resultado especifico e Infalible que estará

garantizando para tener éxito, por ejemplo. Considérese el siguiente algoritmo

para calentar el agua y tomar un baño.

Se levanta

Encienda el calentador.

Espere mientras se calienta el agua

Se está calentando el agua

El calentador marca listo

Entre usted al baño

Abra la llave del agua caliente

Resultado: Listo para tomar un baño

Sera posible que nuestra mente opere de esta forma en donde únicamente de

manera mecánica podamos pensar. Es difícil imaginar un sujeto que únicamente

opere con una relación previa de instrucciones, si bien trabajamos de manera

ordenada. Este tipo de pensamientos no son únicamente así veamos el diagrama

del algoritmo del baño. Un algoritmo no es más que una serie de pasos rutinarios

determinados por una entrada y salida de información la cual con anterioridad dará

pasó a los resultados deseados. En términos de formula es hacer A después de B

hasta llegar a Z lo cual se da de forma mecánica, siendo esto así esto nos hace

pensar por ejemplo en el campo de la matemática y saber si este tipo de

operaciones son únicamente mecánicas en el sujeto una vez comprendido su uso

es decir no intervienen la intuición y percepción en el desarrollo matemático del

sujeto o es solo un computador que opera esta parte formal de nuestra razón.

Capitulo 2

57

Diagrama de un algoritmo

Fuente: Elaboración propia (JSGM)

Como hemos podido analizar el problema no es si pensamos de manera

algorítmica, sino que debido a la intervención de otros factores cognitivos esta

relación con nuestros sentidos nos llevan a la generación de pensamientos

diferentes al algoritmo y como estos a su vez pueden modificarse no únicamente

por el medio sino por las sensaciones y percepciones que tengamos con el medio

social en el que nos encontramos. Sin embargo hay algo más que nos permite

poder alcanzar una nivel de estructuración diferente, la cual nos lleva a generar

conocimiento, únicamente con la pura abstracción del los datos empíricos

obtenidos por nuestros sentidos como lo es el conocimiento matemático la

pregunta es ¿como entonces se genera este tipo de pensamientos en el sujeto?

2.2 Teóricos del estudio de la inteligencia humana

La psicología es también la encargada de estudiar el pensamiento del sujeto y

como se pudiera generar el pensamiento en él, existen varios tipos de corrientes

que se han encargado de estudiar la forma en la que se genera la inteligencia sin

Se levanta Encienda el

calentador

Abre la llave del

agua caliente

El calentador marca listo

Espera mientras se

calienta el agua

Entra usted

al baño

Se está calentando

el agua

Resultado: listo para

tomar un baño

Si no, entonces espere

Si, si entonces entra

usted al baño

Capitulo 2

58

embargo en este estudio únicamente se basa en la propuesta psicogenética de

Jean Piaget debido a que este biólogo ha estudiado el desarrollo del sujeto desde

de sus primeros días de vida, a partir de las discusiones epistemológicas de cómo

se genera el conocimiento en el sujeto. Por otra parte también se considera

relevante la propuesta del psicólogo Howard Gardner con su hipotesis de las

múltiples inteligencias en el sujeto en donde expone que el sujeto contiene 8

inteligencias y que cada una de ellas es detonante de nuestra inteligencia.

2.2.1 Jean Piaget y el desarrollo de la inteligencia

Piaget buscaba respuestas de manera biológica y psicológica acerca de cómo se

genera la inteligencia en los sujetos, y nos explica como el sujeto visto como una

parte biológica que constante mente evoluciona para su adaptación con el medio.

A esta corriente propuesta por Jean Piaget se le conoce cómo psicología genética.

[…] psicología genética se refiere al desarrollo individual (ontogénesis) […]

estudio de la inteligencia, de las percepciones, pero en tanto trata de explicar

las funciones mentales por su modo de formación, o sea por su desarrollo en

el niño […] (J.Piaget, 2007).

En su propuesta psicogenética Piaget resalta la importancia de la acción en la

construcción del conocimiento y como este no parte del sujeto ni del objeto, sino

de la Interacción entre ambos. Su propuesta, está basada por tres grandes

estructuras cognitivas que se suceden una de la otra en el desarrollo del sujeto

para su construcción de la inteligencia. La estructura de la inteligencia sensorio-

motriz o inteligencia práctica, la estructura del pensamiento simbólico-

representativo y la estructura del pensamiento mediante el cual se llevan a cabo

las operaciones concretas y operaciones formales. Para Piaget estos procesos se

definen, en un nuevo sujeto llamado epistémico o también sujeto cognoscente y

como este sujeto a través del uso de los instrumentos del lenguaje, y lenguaje

lógico-matemático se auxiliará para poder generar un conocimiento.

Capitulo 2

59

Y como este conocimiento le permita poder modificar su medio para su

adaptabilidad. Por ejemplo Piaget nos habla de cómo los sujetos, en particular el

niño, comienza a tomar conciencia de sus actos y como se generan conceptos de

tiempo y espacio en ellos además del desarrollo cognitivo del significado. Los

niños de acuerdo con Piaget construyen su teoría a partir de los objetos que están

vivos esto mediante la observación y de su uso ó su forma de interactuar en el

medio. Durante el desarrollo de su propuesta Piaget basa todos sus estudios en la

forma en la que los niños desarrollan sus capacidades cognitivas las cuales le

permitirán poder interactuar con su medio.

La propuesta de Piaget es que al principio de la relación sujeto-objeto, no hay

sujeto, como tampoco hay objetos. Hay un recién nacido que se relaciona con el

mundo exterior como un todo indiferenciado. La diferencia con la tradición

epistemológica, es que Piaget, hace una propuesta científica del desarrollo de la

inteligencia, en la que ni el objeto ni el sujeto determinan el desarrollo sino la

relación entre ambos a través de la acción. Piaget, habla del desarrollo

psicogenético del sujeto, y del vínculo entre la inteligencia sensorio-motriz y las

operaciones formales es decir el pensamiento simbólico del niño un tipo de

pensamiento simbólico-imaginativo-abstracto en el sujeto cognoscente por

ejemplo en la construcción de la misma matemática, el sujeto adquiere

información empírica la cual mediante el uso del lenguaje estructura a manera de

poder ser utilizada por el mismo. En palabras de Piaget:

Nuestro conocimiento no proviene únicamente de la sensación ni la

percepción, sino de la totalidad de la acción con respecto de la cual solo

constituye la función de señalización. En efecto, lo propio de la inteligencia no

es contemplar, sino transformar y su mecanismo es únicamente operatorio […]

(Piaget, 1973)

Capitulo 2

60

Debe aclararse que la parte que más desarrolla Piaget en su propuesta es la parte

individual del sujeto en donde como ser biológico comienza a adquirir su propio

conocimiento. Existen otros autores como la propuesta del psicólogo Vigotsky que

plantea como el medio es la parte fundamental en el desarrollo de la inteligencia

del niño. Esta interacción se lleva a cabo a través de las acciones materiales sobre

el objeto, en donde la coordinación de las acciones se dirige hacia el mismo,

mientras que su organización se dirige hacia el sujeto.

Piaget propone esto como un proceso único y simultáneo de coordinación y

organización de las acciones. Mediante esta coordinación de las acciones

materiales el sujeto determina las propiedades intrínsecas de los objetos, mientras

que la organización de las acciones determina las propiedades de los mismos. En

la propuesta de Piaget el conocimiento inicia orientándose simultáneamente hacia

los mecanismos cognitivos del sujeto y hacia la determinación de las propiedades

intrínsecas de los objetos.

No cabe duda alguna de que exista una continuidad de mecanismos entre la

percepción y la inteligencia. Toda percepción se nos aparece con la

elaboración o la aplicación de un esquema, es decir, como una organización

más o menos rápida de los datos sensoriales en función de un conjunto de

actos …toda percepción es una acomodación ( con o sin reagrupamiento) de

esquemas que han exigido para su construcción un trabajo sistemático de

asimilación y de organización; y la inteligencia no es sino la complicación

progresiva de este mismo trabajo cuando la percepción inmediata de la

solución no es posible. […] (Piaget, 1994)

Así, podemos ver como la misma propuesta de Piaget trata de la relación entre los

objetos y el sujeto, y como esto nos lleva nuevamente a la relación entre los datos

sensoriales y el pensamiento del mismo sujeto de allí la propuesta de Piaget con

respecto a la Psicogenética que busca determinar cómo es el desarrollo de los

procesos cognitivos en el sujeto partiendo no de un sujeto ya construido sino de

Capitulo 2

61

un sujeto en construcción como lo es el infante. Y como la asimilación juega un

papel para la acomodación de los esquemas que el niño construye.

La asimilación y la acomodación, antagonistas en un primer momento en la

medida en que la primera sigue siendo egocéntrica y en que la segunda es

impuesta simplemente por el medio exterior, se completan una a otra en la

medida en que se diferencian, favoreciendo la coordinación de los esquemas

de asimilación los progresos de la acomodación y recíprocamente. De esta

manera, desde el plano sensoriomotriz, la inteligencia supone una unión

siempre estrecha entre la experiencia y la deducción, unión cuyo doble

producto lo constituirán un día el rigor y la fecundidad de la razón […] (Piaget,

1994)

Sin embargo esta no es la única propuesta entorno al desarrollo de la inteligencia

de los sujetos; existen otras propuestas como la psicología de la Gestalt donde la

mente configura, a través de ciertas leyes, los elementos que llegan a ella a través

de los canales sensoriales (como la percepción) o de la memoria.

En nuestra experiencia con el medio ambiente, existe una configuración de

carácter primario sobre los elementos que la conforman, y la suma de estos

últimos por sí solos no podría llevar, a la comprensión del funcionamiento mental.

Este planteamiento se ilustra con el axioma “el todo es más que la suma de sus

partes” así la conciencia abarca mucho más que el ámbito de la conducta.

Básicamente esta relación se da también entre los datos sensoriales y la forma en

la que el sujeto configura los elementos que conforman estos datos sensoriales los

cuales le permiten comprender su forma. De allí nuevamente al problema acerca

de cómo percibimos en esta propuesta la percepción; no es la suma de los datos

sensoriales sino que esta pasa por un proceso de restructuración que se configura

a partir de los datos empíricos de nuestros sentidos, sin embargo este es el

problema central de la psicología de la Gestalt.

Capitulo 2

62

2.2.2 Las múltiples inteligencias de Howard Gardner

Otra teoría de la inteligencia es un modelo propuesto por Howard Gardner en el

cual la inteligencia no es algo unitario, sino un esquema que agrupa diferentes

capacidades específicas, es decir cada ser humano tiene un conjunto de

inteligencias múltiples, distintas e independientes. Howard Gardner define la

inteligencia como la capacidad para resolver, generar, y crear problemas o

soluciones lo cual sirve para modificar su medio y además poder elaborar

productos que sean valiosos para la adaptabilidad del sujeto al medio por lo que

define la inteligencia como una capacidad o destreza que se puede desarrollar,

Gardner no niega el componente genético, pero sostiene que esas potencialidades

se van a desarrollar de una u otra manera dependiendo del medio ambiente, las

experiencias vividas, la educación recibida, etc.

De acuerdo con esta nueva teoría de inteligencias múltiples, todos los seres

humanos poseen ocho inteligencias en mayor o menor medida. En palabras de

Gardner.

Las inteligencias deben ser consideradas como entidades en un determinado

nivel de generalidad […] Sin embargo por la propia naturaleza de las

inteligencias, cada una ópera de acuerdo con sus propios procedimientos y

tiene sus propias bases biológicas […] (Gardner, 2009).

Este tipo de inteligencias serian; la Inteligencia lingüística cuya capacidad esta

usada para elaborar palabras de forma efectiva o correcta esto de manera oral o

escrita, Inteligencia lógica-matemática es la capacidad del uso de los números en

los individuos de una manera efectiva y razonada adecuadamente, Inteligencia

espacial este tipo de inteligencia es la capacidad de pensar en tres dimensiones

es decir en percibir imágenes externas e internas, Inteligencia musical este tipo de

inteligencia es la capacidad de percibir, discriminar, transformar y expresar las

formas musicales , Inteligencia corporal cinética definida como la capacidad de

Capitulo 2

63

usar el cuerpo como medio de expresión de ideas y sentimientos, Inteligencia

interpersonal capacidad de entender a otras personas y la forma de relacionarse

adecuadamente con ellos, Inteligencia intrapersonal capacidad de construir una

percepción de si mismo a manera de organizar su propia vida, Inteligencia

naturalista capacidad de distinguir, clasificar y utilizar los elementos del medio

ambiente.

Al igual que con los estilos de aprendizaje no hay tipos puros, y si los hubiera les

resultaría imposible funcionar. Como por ejemplo un ingeniero necesita una

inteligencia espacial bien desarrollada, pero también necesita de todas las demás,

por ejemplo la inteligencia lógico matemático para poder realizar cálculos de

estructuras, de la inteligencia interpersonal para poder presentar sus proyectos.

Gardner enfatiza el hecho de que todas las inteligencias son igualmente

importantes y, según esto, el problema sería que el sistema escolar vigente no las

trata por igual sino que prioriza en las dos primeras de la lista, la inteligencia lógico

-matemática y la inteligencia lingüística. Sin embargo en la mayoría de los

sistemas escolares actuales se promueve que los docentes realicen el proceso de

enseñanza y aprendizaje a través de actividades que promuevan una diversidad

de inteligencias, asumiendo que los alumnos poseen diferente nivel de desarrollo

de ellas y por lo tanto es necesario que todos las pongan en práctica.

En sus estudios sobre las múltiples inteligencias es evidente para Gardner que,

sabiendo sobre diferentes estilos de aprendizaje, tipos de inteligencia y estilos de

enseñanza, es absurdo que se siga insistiendo en que todos los alumnos

aprendan de la misma manera. De allí la importancia del estudio de los desarrollos

cognitivos en el sujeto dado que de estos se puede partir para tratar de

comprender el mundo. Siendo esto así es posible pensar en si una máquina

podría adquirir estas inteligencias, ¿cuándo únicamente es programada para

ejecutar un pensamiento algorítmico? La cuestión es ¿si únicamente es la de

Capitulo 2

64

dotarla de las mismas capacidades cognitivas del sujeto para la construcción del

conocimiento o la de solo simular una parte de nuestro pensamientos?

Estos cuestionamientos no son tan sencillos, primero porque al hablar de la

inteligencia como una metodología que se desarrolla en sujeto para la

construcción teórica de conocimiento, nos haría a pensar que las máquinas

podrían hacer dicho proceso interactuando únicamente con su medio y esto

mediante el uso de un algoritmo, es decir una serie de pasos que le permitan

poder llegar a un resultado deseado, sin embargo la manera en la que los

humanos trabajamos nuestros pensamientos no es así ni tampoco únicamente de

forma algorítmica, segundo la filosofía ha tratado de responder

epistemológicamente la forma en la que se genera el conocimiento en el sujeto y

en el caso de un ordenador únicamente se discute si es posible imitar la

inteligencia humana.

2.3. De lo biológico a lo mecánico el camino a la experimentación

Si nosotros los seres humanos estamos cada día mejorando nuestro hábitat con la

finalidad de adaptarnos a nuestro entorno no sería entonces que nuestra

inteligencia fuese así mismo una metodología que construye el sujeto para la

adquisición del conocimiento que le permita seguir adaptándose a su hábitat.

Pensar en estos términos es admitir que estamos entrando al terreno de la

epistemología acerca de como adquirimos el conocimiento de allí la importancia

de llevar todas estas teorías psicológicas y argumentos filosófica al terreno

experimental, es decir si viéramos a la inteligencia artificial10 como el experimento

que refuta dichas teorías de la inteligencia podríamos confirmar como se

desarrolla el comportamiento cognitivo del sujeto y si en efecto se comporta como

lo describen las teorías psicológicas acerca de la inteligencia y no solo eso sino

10

Esta será definida en el capitulo siguiente.

Capitulo 2

65

poder entender el funcionamiento de nuestra mente, y así se podría comprobar si

es está la manera en la que podemos adquirir nuestro conocimiento.

Plantear esto podría ser para muchos un tema de discusión debido a lo delicado

que es delimitar la aplicación de cada una de las disciplinas científicas que buscan

mostrar cómo se genera la inteligencia en el sujeto; sin embargo no es la intención

de este trabajo discutir acerca de la aplicación de cada una, sino de intentar ver

que cada una es una pieza de este rompecabezas, acerca de la forma en la que

conocemos ó generamos conocimiento, es decir en la forma en la que

metodológicamente desarrollamos nuevas teorías que nos permitan adaptarnos o

entender más nuestro medio. Cada ciencia ocupa su lugar en la búsqueda de

conocimiento. Sin embargo; porque no se puede pensar en generar en una sola

vía, una investigación de tipo interdisciplinaria entre las diferentes ramas de la

ciencia como la filosofía de la ciencia, la epistemología, la psicológica, la

lingüística, la neurología y la sociología de la ciencia, las cuales de una u otra

manera han buscado encontrar la manera en que se da la construcción de la

inteligencia en el sujeto y como se adquiere este conocimiento.

De acuerdo con esto, esté tipo de investigación llevaría a la inteligencia al campo

experimental para confirmar si dichas teorías revelan la manera en la que

conocemos y aprendemos de nuestro medio, con el objetivo de construir una

máquina inteligente (recordando que esto no ha sido nuevo y que los seres

humanos han intentado crear seres idénticos a ellos mismos). Debemos entender

que no existe una separación entre las diferentes áreas de la ciencia que se

encargan del estudio de la mente y el cuerpo (Cerebro) sino que ambas han

intentado encontrar respuestas a la preguntas de ¿Qué es la inteligencia? Y

¿Cómo adquirimos conocimiento? Aun cuando sus objetos de estudio de cada una

de estas ciencias están bien definidos existe una relación entre la discusión del

uso de la información que recibimos del exterior y la manera en la que nuestro

cerebro-mente la procesan en su análisis para construir nuevos pensamientos.

Capitulo 2

66

Así la simulación o replica de los pensamientos del ser humano (sujeto) puede ser

visto a manera de que nosotros los seres humanos imaginamos pensamientos en

nuestra mente los cuales son representaciones abstractas de la forma de entender

al objeto. Fundamentado en los datos sensoriales a los que estamos ligados de

manera directa y que son los canales de comunicación con el mundo. Por ello no

solamente es el hecho de que simulemos al sujeto en una máquina sino que

además se necesita que entendamos la interpretación del mundo que yace en su

mente, es decir sabiendo que ambos tenemos la misma teoría no la interpretamos

de la misma manera sino que la percibimos de diferente forma, por ello la

simulación no es tampoco idéntica sino solo como una canal de interpretación

entre ambos (Hombre-Hombre u Hombre Máquina).

Entonces una máquina no realizará únicamente una simulación de aquellos

procesos que nosotros los humanos le permitamos realizar dado que no sabemos

todavía cómo funcionan los procesos cognitivos de la mente, Es por esto que se

han realizado estudios en donde la neurología y la neurofisiología están tratando

de determinar de qué manera trabajan nuestras neuronas con respecto a los datos

sensoriales que se obtienen de nuestros sentidos y como esta relación es

importante para la adquisición de nuestro conocimiento. Ahora bien es cierto que

podríamos abordar el tema desde dos visiones: 1) la parte mental o abstracta

sobre la relación de nuestros pensamientos y 2) determinar cómo funciona nuestro

cerebro sin embargo lo que dio paso al desarrollo de sistemas que se asemejen

más al comportamiento mental es sin duda el estudio de los canales de

comunicación en el sujeto nuestro sistema nervioso.

Los estudios del sistema nervioso están dando frutos en el campo de la

neurofisiología donde encuentran resultados acerca del comportamiento neuronal

en la corteza cerebral de los seres humanos. Esto es debido a que por una parte

los científicos (neurobiólogos) que estudian las funciones mentales en su forma

más simple abordan los estudios del cerebro animal y humano con los métodos

Capitulo 2

67

experimentales de la biología. El estudio del mismo cerebro hace que se observen

el comportamiento de las neuronas las cuales de acuerdo a la neurofisiología son

las encargadas de nuestra inteligencia, y como mediante el estudio del cerebro se

ha encontrado que esté trabaja bajo una serie de descargas eléctricas que

estimulan las neuronas permitiendo estudiar la corteza cerebral.

Sin embargo el reto de la neurología está en describir cómo opera nuestro sistema

nervioso en relación con nuestro cerebro y las redes neuronales que en él se

encuentran.

El reto de la neurofisiología en las últimas décadas ha sido explicar estas

funciones con base en el conocimiento de las propiedades unitarias y de las

reglas de comunicación prevalente en los más de 100 000 millones de

neuronas existentes en el cerebro, cada una de las cuales a su vez está

conectada con otras 10 000 […] (Ramón de la Fuente, 2006)

Entonces si en nuestro cerebro existen 100 000 millones de neuronas y estas

están conectadas en forma de red será la misma fisiología la que intente, por

medio de un pensamiento lógico-matemático, describir el funcionamiento de las

mismas. Es en este punto donde epistemológicamente el mismo pensamiento

lógico-matemático actúa en la formulación de los modelos matemáticos deductivos

que trataran de explicar su comportamiento: sin embargo la pregunta sigue

presente ¿Cómo se genera este conocimiento en el sujeto? Y aun más interesante

es como este mismo conocimiento se relaciona con la explicación de su mismo

comportamiento es decir como el método matemático deductivo puede explicar así

mismo su origen y actuar en sí mismo en el sujeto.

Esto lo podemos ver en el diseño de las redes neuronales las cuales están siendo

simuladas por los científicos mediante el uso de métodos y modelos matemáticos

en donde, en ambos casos (artificiales y neuronales) el producto es la información,

De allí que se comenzara a estudiar las funciones del cerebro en termino a la

Capitulo 2

68

propiedades que tienen las neuronas y la forma en la que se asocian entre ellas.

En tal sentido los modelos electrónicos definen componentes que se integran de

acuerdo al uso de los algoritmos a manera de que cada red que se genera cumple

con una función determinada y no solo eso sino que además este tipo de modelos

permitieron el desarrollo del estudio de la información.

El estudio del sistema nervioso ha permitido el desarrollo de teorías que intentan

interpretar el funcionamiento fisiológico del cuerpo, los mensajes transmitidos por

el exterior y transmitidos al interior son compuestos o codificados por el cerebro

donde su función principal es la de poner en contacto a las neuronas con las

diferentes partes de nuestro cuerpo debido a que este se encuentra en cada parte

él, como en el estimulo o restricción de los músculos. Es así como la interacción y

desarrollo de la fisiología permitió un avance significante en el desarrollo de la

inteligencia y por otra parte la de tratar de simular el comportamiento del cerebro.

La asociación de Arturo Rosenblueth, Norbert Wiener y Julian Bigelow

estableció la teoría de autómatas. Para ello tomaron de la fisiología los

conceptos de homeostasis y de retroalimentación, considerándose ésta como

tendencia directriz de la acción propositiva, la cual a su vez es concebida

como parte esencial de las máquinas, sean biológicas o artificiales […] Estos

conceptos fueron fundamentales en el diseño de las primeras computadoras;

el nacimiento de la moderna robótica […] abrió el camino al surgimiento de la

inteligencia artificial […] (Ramón de la Fuente, 2006).

La relación entre las neurociencias con los modelos matemáticos permitió el

surgimiento de la teórica cibernética, dicho de otra manera el buscar la relación

que se tiene, entre los impulsos del sistema nervioso en los músculos permite

simular el comportamiento de estos en base a un modelo matemático donde se

tiene transmisión de información para un receptor (Cerebro). De allí que la

cibernética es la ciencia general de los sistemas informados, de los sistemas

informantes y en particular de los sistemas de información.

Capitulo 2

69

En base a estos conceptos se desarrollan nuevas máquinas que permiten estudiar

más el funcionamiento de la mente. Por ejemplo en máquinas analógicas y luego

en máquinas digitales donde los científicos prueban nuevas hipótesis acerca de sí

la mente humana es un gran ordenador o simplemente esos hemos intentado

creer con el fin de poder explicarnos nuestra evolución a través de los años. Es

por eso que ahora en el siguiente capítulo hablaremos acerca de la supuesta

inteligencia en las máquinas y como la relación entre la neurociencia y los

modelos fueron los precursores del desarrollo de la nueva ciencia cognitiva la

inteligencia artificial la cual busca descifrar los códigos del entendimiento humano

y como estos pueden ser imitados por una máquina la pregunta es ¿Si esta

máquina tomara las mismas decisiones que un ser humano cuando este lo hace a

voluntad propia y no por una instrucción predeterminada?

Capítulo 3

70

Capítulo III. La inteligencia artificial en la máquina.

Tratar de comprender el origen y desarrollo de la inteligencia en el sujeto ha

llevado a buscar diferentes hipótesis con respecto a la manera en la que

podríamos simular la misma, por ejemplo la neurología estudia el funcionamiento

de nuestro cerebro y su relación con el sistema nervioso y es gracias a los

estudios del cerebro que se encontró la importancia de las neuronas. Sin embargo

estas investigaciones dieron paso al diseño de modelos matemáticos que han

permitido simular su comportamiento. Gracias a estos modelos se comenzaron a

desarrollar teorías que a principio de los años cincuentas dieron aportaciones

importantes para el desarrollo de nuevas hipótesis con respecto al uso de la

información y el lenguaje; una de estas ciencias es la cibernética que busca

entender la manera en que la información es codificada por un receptor, de allí

que se comenzara a comparar nuestro cerebro con un ordenador.11

Antes de definir que es un ordenador es apropiado comentar lo siguiente; nuestro

cerebro es el órgano en el cual se basa la teoría del origen de nuestra inteligencia

por ello la neurología es la ciencia encargada de estudiar el funcionamiento del

mismo, y es mediante sus estudios que se comenzó a comparar nuestro cerebro

con un sistema de información y un ordenador; el cerebro humano recibe

información de nuestros sentidos, la codifica y almacena, es decir transcribe un

lenguaje que le permita poder hacer uso de ella mediante la relación con nuestros

sentidos. La neurología además de investigar cómo funciona nuestro cerebro

estudia la manera, en la que nuestro sistema nervioso funciona e interviene como

el canal de comunicación del cerebro. Estos estudios como podemos ver más

adelante estarán relacionados con el desarrollo de la inteligencia artificial.

Debido a esto, surge la hipótesis de comparar si nuestro cerebro funciona como

una máquina que obtiene, codifica e interpreta los datos que le son enviados por

11

Computadora en el lenguaje común.

Capítulo 3

71

los sentidos. Entonces, ¿qué es un ordenador? Para responder a esta pregunta

tendremos nuevamente que remontarnos a los trabajos de mentes brillantes como

el matemático Charles Babbage(1792 1871) quien en su afán de poder diseñar

máquinas que pudieran efectuar cálculos matemáticos, como los humanos diseñó

una máquina de tipo analítico la cual buscaba dos aspectos fundamentales: 1) que

las operaciones que ejecutara fueran del todo programables y 2) que estos

programas pudieran tener ramificaciones condicionadas. Sin embargo Babbage

diseño su máquina analítica basándose en el diseño de reglas que nosotros le

especificamos, esta máquina analítica cumple con el diseño de las máquinas que

conocemos actual mente y que contienen una capacidad de almacenaje de

información (memoria) y que además trabaja con unidades aritméticas a manera

de lenguaje.

Esta primera generación de máquinas muestra la importancia que se tenía en

modelar de manera automática ciertos pensamientos y como para poder

simularlos, fue necesario diseñar en las máquinas un sistema automático de

reglas que le permitieran de manera analítica poder seguir una serie de

instrucciones con un fin o propósito especifico al cual se llamó programa. De allí

pudiéramos decir que una computadora es un sistema formal automático, dado

que un sistema formal es una serie de reglas que tienen como fin un objetivo

determinado; sin embargo por otra parte estos sistemas formales obedecen a la

búsqueda de métodos heurísticos los cuales llevan a un sistema formal a ver

diferentes soluciones, esto lo podemos observar en el estudio de juegos como el

ajedrez, damas chinas, juego de gato etc,

Un sistema formal automático es un sistema que trabaja o juega por sí mismo.

Todos estos sistemas formales dentro de un juego son una parte del estudio de la

inteligencia artificial en la cual los científicos buscan mediante el uso de algoritmos

explorar las diferentes posibilidades que se tengan con respecto a un juego por

ejemplo: en el diseño de un programa formal para la solución del juego del gato,

Capítulo 3

72

en este juego podemos encontrar que tiene las siguientes reglas por una parte

solo podemos operar con dos figuras la X ó el O los cuales son puestos en una

malla cuadriculada con nueve casillas. En el momento en el que uno de los dos

jugadores pueda formar una columna o renglón ya sea vertical horizontal o

diagonal gana el juego véase la siguiente figura:

Diagrama del juego de gato

Fuente: www.mortgages-remortgages.com/ images/gamelogo. Consultado el día 17 de Mayo 2010

Como podemos observar las opciones que se tiene para poder jugar son nueve

casillas y dos operadores (X y O). Al observar la malla vemos que si ocupamos la

casilla del centro obtendremos una ventaja sobre el adversario dado que

podremos generar una columna o renglón ya sea vertical, horizontal o diagonal

para ganar; pues bien esto es un sistema formal con reglas determinadas y que

tienen un fin especifico el cual es ganar el juego. En este caso para resolver el

juego es necesario utilizar un método heurístico el cual nos permitirá mediante el

diseño de un árbol de expansión generar la posible solución. Es decir generar un

algoritmo12 que permita al ordenador encontrar la solución al juego, esto cumple

con el diseño de una máquina analítica propuesta por Babbage la cual era la de

poder hacer que esta resolviera mediante razonamientos matemáticos ejemplos

12 La palabra "algoritmo" procede del nombre del matemático persa del siglo IX Abu Ja'far

Mohammed ibn Mûsa al-Khowârizm, autor de un interesante texto matemático, escrito alrededor

del año 825 d.C., titulado "Kitab al jabr wa'1-muqabala". El que en la actualidad se escriba

"algoritmo", en lugar de la forma antigua, y más aproximada, "algorismo", se debe a una asociación

con la palabra "aritmética". También es digno de mención que la palabra "álgebra" procede del

árabe "al jabr" como aparece en el título del libro (La mente nueva del emperador, Roger Penrose.

Capítulo 3

73

como el del juego de gato siempre dándole información referente al sistema que

tendría que explorar o generar dado ciertas reglas.

Sin embargo, fue el matemático Alan Turing quien revoluciona la idea de diseñar

una máquina que cumpla más allá de lo propuesto por Babbage, y esto aparece

en su artículo “Computing machinery and intelligence” publicado en 1950, el cual

sigue siendo uno de los mejores métodos para los defensores de la inteligencia

artificial de allí que a Alan Turing se le pudiera considerar como el precursor de la

inteligencia artificial en las máquinas. En su artículo Turing argumenta la hipótesis

de que si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente,

entonces debe ser inteligente. Es decir el Test propone examinar la pregunta,

¿Pueden pensar las máquinas? El planteamiento del problema puede ser descrito

en términos de un juego de imitación. El Test comienza con tres personas, un

hombre (A), una mujer (B), y un interrogador (C) que puede ser de cualquier sexo.

El interrogador permanece en una habitación aparte de A y B, y deberá de

identificar por medio de preguntas cual es el hombre (A) y cuál es la mujer (B) sin

embargo no pueden verlos, únicamente por medio de un Test de preguntas puede

comunicarse con ellos, el cual entrega en una ventanilla. Una vez comenzado el

juego el argumento es ¿qué pasaría si se cambia A ó B por una máquina? ¿podrá

el interrogador averiguar que la persona interrogada no es una persona sino una

máquina? En otras palabras el Test de Turing propone que si una persona se

comunica sólo a través de una terminal en una habitación con otras dos partes

que están escondidas, y en este caso una es substituida por una máquina, el

interrogador podrá distinguir quién era el ser humano y quién la máquina basando

su prueba en una metodología centrada en preguntas y respuestas que se

adecuan a un mayor número de campos de la actividad humana y que sean

considerados de mayor importancia con respecto a su capacidad intelectual.

Capítulo 3

74

De tal manera que, resultaría obvio que la mejor estrategia con la que dispone la

máquina será de acuerdo a la programación del algoritmo, el cual que tratara de

dar las respuestas que de forma natural daría un hombre, esto es a través de las

preguntas que el interlocutor realizara a ambas partes tanto a la persona como el

ordenador. Tal método expuesto en su test tiene la ventaja de no tener que definir

lo que es la inteligencia. Turing creía firmemente que máquinas que piensen

llegarían a existir y predijo que hacia el año 2000 una máquina jugaría al juego de

imitación, como él llamó al test, de manera que un interrogador medio no tendría

más del 70 por 100 de posibilidades de efectuar la identificación correcta tras

cinco minutos de preguntas. Es así como el Test Turing dio paso a cuestionar la

simulación de la inteligencia humana, sin embargo veamos cual fue la idea de

Turing con respecto a una máquina. Ver imagen

Test de Turing

Fuente: www.campusvirtual.unex.es. Consultado el día 17 de Mayo 2010

3.1 La máquina de Turing

Turing a diferencia de Babbage estaba preocupado por cuestiones más

abstractas. Su diseño de basa en problemas matemáticos; es decir, tendremos

que pensar que el diseño de la máquina de Turing es abstracta y no física, ahora

imaginemos un dispositivo (máquina) que obedezca a ciertas reglas finitas, esta

máquina constará de un dispositivo interno, el cual podrá manejar entradas (Input)

de cualquier tamaño; llamaremos a estas, entradas de información. Sin embargo

Capítulo 3

75

dicho dispositivo tendrá un número limitado de papel que utilizara para sus

cálculos, de allí que su número de salidas (output) sea limitado John Haugeland

describe a una máquina de Turing de la siguiente manera:

Una máquina de Turing consta de dos partes: una cabeza y una cinta, la cinta

es solo un medio de almacenamiento pasivo: a lo largo está dividida en

casillas cada una de las cuales puede contener un elemento (a partir de un

alfabeto finito, especificado con anterioridad). Supongamos que el número de

casillas de la cinta sea ilimitado pero que sólo un segmento finito de ellas esté

ocupado en cada ocasión; es decir, todas las demás están vacías, o contiene

únicamente un elemento en blanco, especial. La cinta se usa también para las

entradas y salidas, escribiendo elementos en ella antes de que empiece la

máquina, y leyendo los resultados después de que para […] (Haugeland,

2007)

Entonces si describimos así una máquina de Turing, esta se podría considerar

como una cinta la cual contiene información de carácter finita o infinita; dicha cinta

contiene información en cada una de sus casillas, las cuales es leída por el

cabezal. Como podremos imaginar vemos una relación entre el diseño del modelo

de la máquina de Turing y la cibernética es decir; en ambos casos se busca

determinar los agentes que operan dentro de un canal de información en donde

los emisores, los canales y los receptores la codifican y la usan con un fin

especifico. Regresando a la máquina de Turing estos datos externos son los

proporcionados por la cinta, la cual tiene un lenguaje (simbólico) que podríamos

considerar el lenguaje de la máquina, entonces se podría pensar que Turing veía

el cerebro humano como una máquina Penrose dice:

Parece claro que también Turing consideraba el cerebro humano como una

máquina en este sentido, de modo que cualquiera que fuera la actividad que

pudiera llevar a cabo un matemático cuando aborda sus problemas, ésta

también tendría que entrar en la etiqueta de procedimientos mecánicos […]

(Penrose, 1996)

Capítulo 3

76

Entonces ¿cómo sería la relación mente-cerebro si entendemos a estos como los

generadores del pensamiento, el cual construye dos canales de comunicación, por

una parte el lenguaje informal como es el lenguaje con el que un ser humano se

comunica y por otra parte el lenguaje formal ó lógico-matemático, que nos permite

imaginar un pensamiento de manera abstracta y esté a su vez se formaliza en otro

lenguaje como una ecuación? El cuestionamiento no sencillo, dado que determinar

cómo se generan estos pensamientos es un problema epistémico acerca de cómo

se genera el pensamiento matemático y la relación que se tiene entre nuestro

lenguaje y nuestro pensamiento. Esta es una discusión filosófica y epistemológica

debido a que lo interesante es como conseguir que un pensamiento se modele o

simule en un algoritmo y/o ecuación donde intervienen reglas indeterminadas

debido a factores como el desarrollo social del ser humano.

Continuando con la explicación acerca del funcionamiento de la máquina de

Turing: el cabezal efectua una lectura de la cinta y esta información podría ser

descrita a manera de un código binario13 con el que trabajan actualmente las

computadoras. Pues bien si cada casilla de la cinta contiene información de

carácter binario es importante mantener bien determinado el tipo de procedimiento

que deberá ejecutar con dicha información entonces, una máquina de Turing

obedece a un sistema formal determinado y para cada sistema formal existirá una

máquina de Turing ya que la posibilidad dependerá de las reglas determinadas

con anterioridad en un sistema formal. De allí su relación y desarrollo de la teoría

de juegos en la Inteligencia artificial debido a su carácter determinista e

indeterminista, entendemos entonces que existen diferentes máquinas de Turing

no obstante todas obedecen al mismo principio de tener un cabezal, una cinta a

cuadros y un lenguaje. Tim Crane en su libro “La Mente Mecánica” lo describe de

la siguiente manera:

13

Es un sistema de numeración en el cual únicamente se utilizan dos números para la representación de cifras el cero y el uno. Este código binario es utilizado para el diseño de circuitos electrónicos, además de ser también empleado para el diseño de las computadoras actuales por lo que su sistema de numeración natural es el sistema binario (encendido 1, apagado 0).

Capítulo 3

77

Supongamos, para clasificar, que hay sólo dos clases de símbolos que

pueden ser escritos en la cinta: “1” y “2” cada símbolo ocupa precisamente un

cuadrado de cinta de manera que la máquina solo puede leer un cuadrado a la

vez […] (Crane, 2008)

De manera que el dispositivo puede hacer sólo cuatro cosas:

1. Puede mover la cinta un cuadrado a la vez, de izquierda a derecha o

de derecha a izquierda.

2. Puede leer un símbolo en la cinta.

3. Puede escribir un símbolo en la cinta, ya sea escribiendo en un

cuadrado en blanco o encima de otro símbolo.

4. Puede cambiar su “estado interno

Como vemos la máquina imaginaria de Turing es una representación de un

sistema formal14 el cual va a trabajar bajo ciertas instrucciones que le sean

determinadas en la cinta mediante el uso del lenguaje binario. Pues bien la tabla

que se genera en el desarrollo de las instrucciones de una máquina estaría bajo

estos criterios de acuerdo a sus instrucciones.

Por ejemplo si le damos el valor a cero de espacio y de puntuación a uno esto

podría ser descrito a manera de un código determinado observemos lo siguiente

sucesión 000111000111000111000, esto lo podemos leer como 333 si

obedecemos a las reglas determinadas con anterioridad en donde los ceros son

solo espacios y el uno el único que determina una cantidad.

Ahora los estados internos los podemos describir como estado inicial (A) y estado

final (B) en una máquina de Turing. Estos estados están dados por las siguientes

14

Este sistema está basado en la forma en la que de una forma abstracta podemos representar una característica del mundo real, dicho sistema puede estar representado por leyes lógicas del funcionamiento es decir a través del uso de un lenguaje formal que describe de manera más clara el funcionamiento del sistema que se estudia.

Capítulo 3

78

reglas que son descritas claramente por Tim Crane (Crane, 2008) las

instrucciones son las siguientes:

1. Si la máquina está en estado A, y lee un 0, entonces permanece en

el estado A, escribe un 0 y se mueve un cuadrado a la derecha.

2. Si la máquina está en un estado A, y lee un 1, entonces cambia al

estado B, escribe un 1 y se mueve un cuadrado a la derecha.

3. Si la Máquina está en el estado B, y lee un 0, entonces cambia al

estado A, escribe un 1 y se detiene.

4. Si la maquina esta en un estado B, y lee un 1, entonces permanece

en el estado B, escribe un 1 y se mueve un cuadrado a la derecha.

La tabla de a máquina será entonces:

Una Tabla de una máquina sencilla de Turing

Cambiar a B;

Escribir un 1;

Mover la cinta a la derecha

Estar en A;

Escribir un 0;

Mover la cinta a la derecha

Estar en B;

Escribir un 1;

Mover la cinta a la derecha

Cambiar a A;

Escribir un 1;

Alto

Fuente: La Mente Mecánica de Tim Crane pg.159

Siendo esta la tabla que representa las instrucciones en una máquina sencilla de

Turing, notamos que la relación entre una máquina de Turing y los algoritmos son

directas debido a que la máquina de Turing únicamente obedece también a reglas

especificadas en la tabla y no solo esto, sino que generan el uso de un lenguaje

como el código binario.15

15

Vea se por ejemplo, Penrose la mente nueva del emperador y Tim Crane la mente mecánica.

Capítulo 3

79

Turing diseño su máquina con la finalidad de poder automatizar un proceso que la

mente humana genera, y esto derivó en el desarrollo de los conceptos bases para

del diseño de las computadoras digitales. Analicemos esto desde otra perspectiva

y veamos la importancia del concepto de la máquina que Turing diseñó y como

está se puede aplicar para el esquema de los modelos fisiológicos. Es decir, tratar

de explicar cómo se relaciona esto con el funcionamiento de nuestra mente.

Supongamos la hipótesis siguiente: que el funcionamiento del sistema nervioso

está mediatizado únicamente por impulsos eléctricos a través de nuestras

neuronas, las cuales reciben del exterior el estimulo mediante los canales de

comunicación que serian los sentidos y esto origina que se dé una reacción con el

entorno, este ejemplo nos permite pensar en la relación de la información con el

uso de la cibernética, lo cual accedió el desarrollo de las máquinas digitales.

Entonces la relación que se tiene entre los impulsos neuronales que provoca la

sinapsis entre las neuronas y estos impulsos que se reciben en conjunto forman

una estructura de tipo red, la cual es la encargada de comunicar a cada una de las

demás neuronas la información obtenida por los sentidos. Debido a estos estudios

fue posible diseñar por la neurofisiología modelos matemáticos que permitieran

poder tratar de explicar parte del funcionamiento del cerebro, como por ejemplo el

modelo de McColloch-Pitts, el cual considera a la neurona como un elemento

formal que tiene entradas y salida de información. Este modelo considera por una

parte una línea de entrada de información hacia los módulos (Dichos módulos

pueden ser considerados como la comunicación entra cada una de las neuronas)

los cuales son encargados de codificar la información recibida y a la vez generar

su salida sucesivamente hasta que se conecta a otro modulo.

Podemos pensar de esta manera que un sistema neuronal, es una simulación de

nuestro cerebro y como podría funcionar esté. Una parte importante de esto es la

manera en la que podemos abordar el objeto de estudio por ejemplo Michael Arbid

nos comenta lo siguiente:

Capítulo 3

80

El ingeniero considera que ha modelado un sistema cuando ha conseguido

construir un aparato cuyo comportamiento es similar al del sistema original.

Por otra parte, para el matemático, modelar un sistema significa “plasmar”

algunas de sus propiedades de este modelo “formal” (es decir matemático),

explicando así propiedades conocidas del sistema original y prediciendo otras

nuevas […] (Arbib, 1982).

Entenderemos entonces que para un ingeniero una red neuronal puede ser vista

como una red modular: Esto se debe a su definición de origen matemático, la cual

le permitirá poder diseñar una máquina que simule a la red neuronal, en este

sentido sí se puede considerar nuestro cerebro como una máquina. Y entender el

funcionamiento de nuestro cerebro de manera mecánica y como un sistema

cibernético. Ahora si esto fuera visto así entendemos que una red modular es

también un autómata finito ¿Qué es un autómata finito? Para ejemplificar el

concepto de autómata finito, deberemos dejar claro que una red modular es uno

de ellos, es decir si el objetivo es dejar claro el funcionamiento de entradas y

salidas de una red modular se puede hacer también mediante un autómata finito

(no se describirá una explicación detallada del funcionamiento de un autómata

finito únicamente se mencionaran su características generales)

Un autómata finito es una quintupla16

A= (I O S λ ᵟ)

DONDE I= Conjunto finito de entradas

O= Conjunto Finito de salidas

S= Conjunto de estados internos

λ: S x I→ S Representa la función del estado siguiente

ᵟ: S x I→ O Representa la función de la salida siguiente

16

Es una secuencia ordenada de objetos en este caso cinco.

Capítulo 3

81

Como podemos ver el autómata finito esta obedeciendo a la teoría de conjuntos,

debido a que considera conjuntos de entrada de información, conjuntos de salidas

de información, conjuntos de estados internos y su representación en salidas, por

lo tanto si una red modular es un autómata finito tiene este la posibilidad de

calcular y memorizar. Estos autómatas finitos son los precursores para la

generación de las máquinas digitales o computadoras digital, es así pues una

computadora viene a ser un autómata finito o una red modular, capaz de gobernar

sus entradas y salidas, los cuales cumplen con una función objetiva en la cual

pueden retroceder a entradas anteriores, por lo tanto se puede entender que una

máquina de Turing puede ser también vista como un autómata finito en la cual

ambos trabajan bajo un algoritmo automatizado para un propósito específico.

Entonces si una máquina de Turing es un autómata finito, Turing pensó en simular

el funcionamiento de nuestro cerebro a partir de principios basados en la entrada y

salida de la información y estos principios están en la relación que se tiene entre el

emisor, transmisor y receptor. Esto fue estudiado por Norbert Wiener el cual es

conocido como el padre de la cibernética y sus estudios permitieron que científicos

de ramas muy diferentes se agruparan en colectivos de investigación y por

primera vez, matemáticos, fisiólogos y especialistas en electrónica se integraran

en equipos multidisciplinarios para especular sobre la creación de máquinas y

robots basados en la construcción de un modelo parecido al cerebro humano.

Entonces si para el diseño de la máquina pensáramos en la descripción abstracta

de un autómata finito es decir un computador, el cual funciona con el movimiento

de la cinta, las computadoras actuales trabajan bajo un algoritmo automatizado el

cual ha cambiado a discos duros que emplea un sistema de grabación magnética

digital que pueden leer y escribir mediante un símbolo, en otras palabras puede

ser considerado como el cerebro de la máquina únicamente que incompleto ya

que este no genera pensamiento sino que solo almacena información.

Capítulo 3

82

La Pregunta es si realmente nuestro cerebro trabaja bajo estos principios o si las

máquinas que hacen procesos sistemáticos pudieran algún día representar un

pensamiento. Entonces esto haría pensar a quienes estudian la simulación del

cerebro que es posible computar el pensamiento o mejor dicho que el

pensamiento es computable. Sin embargo también es raro pensar que algo como

el cerebro (o la mente) que lleva millones de años de evolución explique sus

términos en estas ideas abstractas, o será acaso que nuestros pensamientos

están formados en un lenguaje lógico-matemático.

Por ejemplo George Boole propuso que pensáramos en relaciones lógicas entre

enunciados y preposiciones. Su idea era usar la notación binaria donde 1 seria

verdadero y 0 falso, y sostuvo que por medio de estas se pueden construir pautas

del razonamiento a partir de sencillas formas algebraicas, y que esto nos permitiría

construir leyes fundamentales acerca de la operación de la mente por las cuales

se ejecuta la razón. Debido a su idea esta originó en el desarrollo de la una

computadora digital programable.

Esta es la razón por la cual los teoricos de las máquinas computadoras y

matemáticos como Norbert Winer, Walter Pitts y A.M: Uttley se han unido a

neurofisiólogos como A. Rosenbluth, W.S. McCulloch y D.A. Sholl para

investigar los asombrosos secretos de la gran economía y sabiduría del

cerebro […] la sabiduría como la economía del cerebro es la red del sistema

de comunicación neuronal que mantiene informado al organismo de la

situación en su medio ambiente externo e interno a fin de que pueda

adaptarse a tiempo […] (Singh, 1966).

3.2. La Inteligencia Artificial

¿Qué es la Inteligencia artificial?, se ha podido identificar que el diseño y

construcción de las máquinas que se consideran inteligentes únicamente cumplen

al igual que la prueba de Turing con una imitación del pensamiento, sin embargo,

Capítulo 3

83

esta no es la misma inteligencia que en un ser humano, la máquina únicamente

ejecuta las ordenes que le son descritas por sus programadores, los cuales como

se ha revisado es mediante el uso de un algoritmo, sin embargo hay científicos,

que tienden imitar por medio de una máquina las actividades mentales de un ser

humano, y tratar de hacer que la máquina sea lo más parecido a un humano,

¿Acaso esta no fue la misma idea en los autómatas medievales?

La filosofía ve a la inteligencia artificial como la construcción de una máquina que

piense. Este cuestionamiento es interesante desde el punto de vista epistémico

dado que si la misma filosofía ha tratado de explicar desde Sócrates, Aristóteles,

Descartes, etc, acerca de cuáles han sido los orígenes del conocimiento humano,

cómo hemos analizado cuando se describe la función que se tiene por parte de los

sentidos y como esto afecta a nuestra percepción. ¿No sería este el mismo

problema que enfrentan los científicos al diseñar una máquina que imite a la

inteligencia humana? Sin embargo el termino de inteligencia artificial no surge de

esta manera, como hemos podido analizar con el test de Turing el cual sin duda

dio un gran paso hacia el desarrollo de la computación, pero no fue sino en 1956

cuando un grupo de científicos se reunieron en torno a la Conferencia de

Dartmouth, entre los cuales se encontraban John McCarthy, y Mavrin L. Minsky, a

quienes se les puede atribuir haber acuñado el nombre de Inteligencia artificial.

El objetivo principal de esta conferencia era, estudiar cada aspecto del aprendizaje

y cada característica de la inteligencia (humana) y ver si esta podía ser descrita

tan precisamente, que incluso se pudieran crear máquinas que simularan los

procesos cognitivos de la mente, generando pensamientos similares al ser

humano, además de todo aspecto de aprendizaje o cualquier otra característica de

la inteligencia, por ejemplo el pensamiento lógico-matemático cualidad del proceso

psicológico del hombre que comenzó a simularse por la construcción de las

primeras calculadoras, las cuales lo pueden hacer de manera más precisa y rápida

que cualquier ser humano. Entonces se podría definir la inteligencia artificial como

Capítulo 3

84

los programas de cómputo dedicados a un objetivo específico de tareas que son

realizadas de manera efectiva por un ser humano, en las cuales es necesario

emplear procesos cognitivos como el aprendizaje, de allí la importancia de como

poder traducir en un sistema de computo el aprendizaje, empleando un sistema

formal y que este aprenda además de su entorno y no solo eso, sino que use

razonamiento critico para tomar una decisión.

La inteligencia Artificial es un campo en el cual los matemáticos han aportado un

amplio desarrollo de la misma debido a que es en esta disciplina en donde recae

la mayor parte de las formalizaciones de las estructuras o modelos que han

permitido a los científicos en computación diseñar sistemas artificiales, debido a

que su objetivo es el de tratar de imitar por medio de máquinas las actividades

mentales de un ser humano. La Inteligencia Artificial tiene al menos cuatro

vertientes de estudio. Penrose las clasifica de la siguiente manera.

1) […] tenemos el estudio de la robótica, que está interesada, sobre todo, en

la aplicación industrial de los dispositivos mecánicos que pueden realizar

tareas "inteligentes" tareas de una variedad y complejidad que habían exigido

anteriormente la intervención humana y realizarlas con una velocidad y

fiabilidad por encima de la de cualquier humano, o bien, en condiciones tales

en las que la vida correría peligro […] (Penrose, 1996)

2) […] el desarrollo de los llamados sistemas expertos, con los que se intenta

codificar el conocimiento esencial de toda una profesión: medicina, abogacía,

etc., en un paquete de ordenador […] (Penrose, 1996)

3) […] Otra área en la que la Inteligencia Artificial podría tener importancia

directa es la psicología: se confía en que tratando de imitar el comportamiento

de un cerebro humano (o el de algún otro animal) mediante un dispositivo

electrónico o fracasando en el intento podamos aprender cosas importantes

sobre el funcionamiento cerebral […] (Penrose, 1996)

Capítulo 3

85

4) […] Finalmente, existe entre los optimistas la esperanza de que la

Inteligencia Artificial tuviera algo que decir sobre cuestiones profundas de la

filosofía y que nos proporcionara algunos elementos nuevos del concepto

mente […] (Penrose, 1996)

Esta clasificación de Penrose con respecto a la inteligencia artificial nos muestra

como en 1989 ya se comenzó a problematizar la manera de computar el

conocimiento, además de cuáles son las ciencias que intervienen en su desarrollo.

Por una parte podríamos decir que el dominio de la inteligencia artificial lo

podemos ver en tres aspectos importantes:

1) En el aspecto de la ingeniería, es decir el que está relacionado con el diseño,

construcción y validación de los sistemas que integra el software y hardware de la

máquina, por ejemplo en el estudio de la robótica y su relación con la biología y

fisiología del cuerpo humano, los cuales se aplican en el desarrollo de los robots

para uso industrial y que han permitió el impulso de las industrias, ya que estos

robots pudieron realizar trabajos que un ser humano tardaría un mayor tiempo; el

diseño de este tipo de maquinas obedecen al estudio mecánico de nuestro cuerpo,

como los brazos mecánicos, de uso industrial en las plantas automotrices y que

han permitido la automatización de toda la producción. Sin embargo estos robots

quedan todavía lejos de una máquina inteligente y únicamente ejecutan la

programación que les fue instruida con un fin específico, lo cual los deja lejos de

una toma de decisión en caso de algún percance. Estos robots los podemos

clasificar como manipuladores, es decir sistemas multifuncionales con un sistema

de secuencia17 fija o variable. También existen los que aprenden de una secuencia

de movimiento que memoriza; por ultimo existen robots con sensores que

obedecen a una computadora que estudia el estado del proceso y ejecuta ordenes

de un programa que le permiten tomar decisiones en tiempo real esto nos

permitirá poder ver las dos posiciones que se tienen con respecto a la Inteligencia

17

Secuencia son las instrucciones que se le dan al robot mediante una programación previa.

Capítulo 3

86

Artificial. Pues si vemos esto entonces los robots no tienen sentimientos debido a

que estos representan una parte de la interpretación de la vida de un ser humano,

sin embargo en la actualidad poco se sabe acerca del funcionamiento de ellos.

2) Otro aspecto importante en el desarrollo de la inteligencia artificial está en el

campo de la ciencia del conocimiento en donde se busca simular la forma en la

cual el humano aprende y como usa su aprendizaje para modificar su medio. En

este caso se emplea el uso de la neurociencia y la psicología cognitiva; por

ejemplo, cuando nosotros nos comunicamos con una persona que no conocemos

aplicamos un metaconocimiento para contestar a las preguntas que nos hace, este

conocimiento es el que obtuvimos en base a la experiencia.

3) Por ultimo tenemos la filosofía que concierne al estudio del conocimiento de la

conciencia del sujeto (para los científicos de la inteligencia artificial la definición de

la conciencia es lo mismo que el conocimiento: Por ejemplo: un procesador de

palabras indica cuando tenemos una falta ortográfica y nos muestra el error, y es

en este caso para los diseñadores del sistemas donde emplea la conciencia en el

sistema ya que le dan instrucciones acerca de lo que deberá ser modificado en el

documento.

Entonces el objetivo de la inteligencia artificial es que cualquier dispositivo

mecánico pueda simular una parte de la inteligencia humana además de dar la

impresión de poseer una conciencia, conocimiento y razonamiento humano, con el

fin de que un sistema mecánico lo simule por ejemplo, la conciencia en una

máquina es mediante el diseño de algoritmos que sean de solución general lo cual

es difícil ya que una solución no siempre se emplea en otra, de allí la importancia

de estudiar como un humano soluciona un problema y como genera diferentes

soluciones.

Entonces gran parte de las investigaciones dentro de la inteligencia artificial están

divididas en dos partes: la primera es la inteligencia artificial débil y la segunda la

Capítulo 3

87

inteligencia artificial fuerte. Una defiende de acuerdo al test de Turing que existe la

posibilidad de diseñar una máquina que pueda tener inteligencia idéntica a un ser

humano (la inteligencia artificial fuerte) mientras que la otra afirma que no es

posible y que únicamente pueden llegar a actuar como si fueran inteligentes, y que

la máquina solamente puede simular los estados y contenidos mentales de un ser

humano pero no duplicarlos o poseerlos.

Un buen argumento en contra de la inteligencia artificial fuerte es la explicación de

la habitación china de John Searle, la cual es uno de los argumentos más

importantes, ya que la máquina necesitaría tener emociones como amor, felicidad,

tristeza, etc características de un ser humano. Un ejemplo, la computadora Dep

blue que derrotó al campeón de ajedrez Kasparov no sintió alegría al derrotarlo, o

como lo hemos podido ver con el diseño de los robots industriales los cuales solo

están automatizados y carecen de una toma de decisión en donde no intervengan

factores emocionales, así pues las dos posiciones estudian la simulación de la

inteligencia en las máquinas una con mayor ambición que la otra, tan sólo en creer

que se diseñara una máquina que simule la inteligencia en algunos de los

aspectos de la mente humana.

3.3. La habitación china de Searle

Veamos el problema que presenta el pensar que una maquina simule un aspecto

de la mente humana en el caso del lenguaje. La habitación china de Searle es una

construcción hipotética en la cual dice que si una persona x es ubicada dentro de

una habitación cerrada en la cual solo tiene acceso por medio de dos rendijas una

para la entrada de información, donde le entregaran papeles con símbolos chinos

del exterior, y otra en donde el sujeto entrega una respuesta a estos símbolos los

cuales interpreta con un manual para generar una respuesta. Las personas que

están en el exterior de la caja y reciben la respuesta pensarán que la habitación

fue quien les dio la respuesta y que conoce el chino. Este es el argumento de

Capítulo 3

88

Searle donde considera que lo mismo pasa con las máquinas, y que estas

manipulan códigos sintácticos que no tienen nada que ver con la comprensión de

la información que se procesa. Esta es la relevancia del argumento de Searle con

respecto a la posición en contra de la inteligencia artificial fuerte además que este

argumento, muestra que la Intencionalidad es un rasgo del ser humano causado y

realizado en la fisiología del cerebro.

Es decir; los materiales artificiales como el silicio nunca podrán dar cabida al rasgo

que generan las neuronas en nuestro cerebro. Para Serle, siempre que una

máquina está procesando información está haciendo una manipulación sintáctica,

y como la sintaxis no es suficiente para conocer y actuar, entonces estos procesos

nunca podrán ser idénticos al procesamiento de información que realizan los seres

humanos, el cuál sí es poseedor de semántica además de poder dar interpretación

subjetiva de los mensajes.

En este sentido debe argumentarse lo siguiente, nosotros los seres humanos

poseemos la semántica de acuerdo a nuestras experiencias de vida, sin embargo

no solo la semántica en el sentido del lenguaje o del idioma que tomamos como

lengua madre, sino también en el sentido del lenguaje matemático y que esta se

genera para todo ser humano independiente de su experiencia o lugar de

nacimiento, es decir podemos generar pensamientos abstractos con el uso de la

aritmética, algebra, geometría calculo etc, cuyas reglas de uso están definidas en

el diseño de algoritmos matemáticos, de allí que la importancia de la semántica en

la construcción de pensamientos matemáticos es todavía incierta debido a la poca

exploración de cómo se genera este en la mente humana, pero que sin embargo

deja claro que la mente opera con ellos sino como se ha generado una simulación

en las maquinas semejante a la mente humana. Si bien es cierto que los humanos

posemos la semántica y nosotros se la proporcionamos a las máquinas que

trabajan bajo los principios de su programación.

Capítulo 3

89

Existen otras técnicas que permiten poder simular acciones de la mente humana,

los arboles semánticos por ejemplo son una forma de programar a la máquina con

la habilidad de poder ver todas las diferentes alternativas que se tiene acerca de la

solución a un problema, por ejemplo las diferentes alternativas que tendríamos en

el juego del gato si las desarrollamos veremos que podemos tener diferentes

opciones de juego; sin embargo el ordenador tiene una ventaja con respecto a su

creador y es la velocidad con la que este puede encontrar la respuesta.

Veamos como los pensamientos mecánicos que se emplean con el uso de una

máquina universal de Turing pueden no cumplirse, para esto tendremos que

imaginar que una máquina universal de Turing trata de resolver un problema en el

cual busca una solución y esta solución es cíclica es decir que el problema se

repite una y otra vez, la máquina nunca se detendría o en caso contrario al no

encontrar una solución a la programación, la máquina marcaria error. Entonces

¿puede resolver un algoritmo un problema matemático sin que tenga que

detenerse? Esto no es cierto como lo veremos con el siguiente teorema de

Fermat:

El problema es el siguiente: ¿existe un conjunto de números naturales w, x, y,

z que satisfaga esta ecuación? […]

Recuérdese que por números naturales entendemos 0, 1,2, 3, 4, 5, 6, […] La

razón de escribir la ecuación en términos de x+1 y w+3, etc., en lugar de la

forma más familiar xw + yw = zw ;x,y,z>0, w>2) del enunciado de Fermat, es

que estamos suponiendo que x, w, etc., pueden ser cualquier número natural,

comenzando por el cero […] (Penrose, 1996).

Para una máquina a la que se le introduce información (input especifico) tal vez

nos daría una respuesta al problema matemático, en la cual se detendrá o no en

algún momento dado, la pregunta es si entonces ¿Existe algún algoritmo que se

Capítulo 3

90

detenga de manera automática? La respuesta de Turing es que no existe18. Y este

no fue el único teorema al que una máquina de Turing se enfrenta existe otro

teorema como el de Gödel, es así como, si vemos desde un punto de vista estricto

las representaciones mentales de una máquina de Turing está basada por el

concepto de computabilidad el cual es una idea matemática, es decir

representaciones mentales de la manera en la que podemos computar un

pensamiento matemático, ¿Entonces la mente trabaja computando un lenguaje

abstracto y matemático? Esta pregunta es difícil de contestar pues si bien es cierto

que la inteligencia no es únicamente la lógica y matemática si es interesante ver

que muchos de nuestros desarrollos tecnológicos en materia de inteligencia

artificial están basados en conceptos matemáticos. Esto quiere decir, que es como

si la misma computación fuera la demostración material de los pensamientos

matemáticos.

3.4 El teorema de Gödel

Un ejemplo de la forma en la que una máquina de Turing no puede computar todo

por medio del uso de un algoritmo es el teorema de Gödel, que pertenece a un

problema de la lógica de primer orden en la lógica formal, además de ser el que

derrumbo el edificio de la matemática, al creer que las afirmaciones matemáticas y

las demostraciones eran más exactas, y puso de manifiesto que el método

axiomático pose ciertas limitaciones y comprobó que era imposible establecer la

consistencia lógica de los sistemas deductivos. Sin embargo el teorema de la

incompletitud de Gödel demuestra que cualquier sistema que permita definir los

números naturales es necesariamente incompleto y que contiene afirmaciones que

ni se pueden demostrar ni refutar. Por ejemplo, si eliminamos el postulado del

paralelismo de la geometría euclidiana se obtiene un sistema incompleto y esto

quiere decir que un sistema incompleto puede significar simplemente que no se

han descubierto todos los axiomas necesarios, así pues lo que Gödel mostró es

18

Para mayor información véase el libro de la mente nueva del emperador de Penrose.

Capítulo 3

91

que en la mayoría de los casos, nunca se puede descubrir el conjunto completo de

axiomas y que cada vez que se añada un nuevo axioma siempre habrá otro que

quede fuera.

Entonces vemos que el teorema de Gödel tiene otra interpretación en el contexto

de cómputo: es decir en lógica de primer orden, los teoremas son recursivamente

enumerables y que tal vez se podría construir un programa que terminará por dar

una demostración válida sin embargo, no cumplirá la propiedad más fuerte, que es

ser un conjunto recursivo y por lo tanto no se puede construir un programa que

dada una afirmación cualquiera determine si ésta es cierta o no.

Podría construirse una máquina calculadora que llegara a equipararse en

inteligencia al cerebro humano. Las calculadoras actuales posen en su interior

un conjunto de directivas o instrucciones; estas instrucciones corresponden a

la reglas fijas de deducción del procedimiento axiomático formalizado. Las

máquinas, contestan, a los problemas operando por pasos medidos, cada uno

de los cuales se haya controlado por las directivas introducidas en ellas […]

Pero como demostró Gödel en su teorema de la ausencia de completitud,

existen muchos problemas de la teoría elemental de los números que caen

fuera del ámbito de un método axiomático fijo y que tales máquinas son

incapaces de resolver por intrincados e ingeniosos que puedan ser sus

mecanismos y por rápidas que puedan ser sus operaciones […] (Ernest Nagel,

1981).

Por lo tanto existirán procesos no computables o en otras palabras, no existe un

algoritmo o construir alguno, con datos seguidos de otros que puedan construir a

otro he aquí la importancia del teorema de Gödel, debido a que el sistema es

incompleto y efectivamente nos muestra que existen una serie de procesos

computacionales que nunca terminan, con esto podríamos concluir que un

algoritmo, con una serie de reglas concatenadas nunca podrá substituir por

completo un razonamiento humano y en especial el razonamiento matemático.

Capítulo 3

92

Un ordenador se detendrá cuando no encuentre una solución al problema y que el

algoritmo se reproducirá de manera infinita o se detendrá en un determinado

momento, mientras que en la mente humana esto no es así ya que un ser humano

buscará una posible solución al problema, ya sea replanteando de nuevo sus

hipótesis y diseñando un método que le permita poder interpretarlo desde otra

visión, a fin de poder encontrar una explicación o posible solución al problema. Sin

embargo el teorema de Gödel no excluye la posibilidad de construir una prueba

absoluta en la aritmética, esto siempre estará basado por su naturaleza en el

estudio del campo matemático apoyado siempre por un método axiomático

deductivo, ya que el mismo teorema de Gödel determina que no existe limitante

para inventiva de los matemáticos en la formulación o idealización de nuevas

reglas de prueba.

Tratemos ahora acerca de la relación que se tiene y que despierta el interés a las

personas que buscan una respuesta al problema del conocimiento matemático

como es la intuición matemática. Sin duda esto es algo que pocas personas

conocen y que sin embargo provocan a los estudiosos del campo filosófico, lógico

y matemático, sobre el origen de dicho conocimiento en el sujeto. Esto es

importante debido a que si pensamos que exista la inteligencia artificial algún día

debemos de abordar dicho tema dado la importancia de determinar el papel que

juega la intuición dentro del pensamiento matemático, y como se origina este

dentro de nuestra mente, cosa que las maquinas actuales no pueden todavía

generar dado que todo proceso está determinado únicamente por el sujeto que las

programó. Sin embargo ¿qué papel juega la intuición como parte de este

conocimiento matemático? ¿Se podrá entender la intuición?

Esto nos llevaría a entender que las matemáticas están dadas a priori en el sujeto.

Sin embargo para algunas personas es más simple poder entender estas y en

cambio para otras no. Si esto lo basáramos en el entendimiento de nuestras

creencias matemáticas que nos son dadas en nuestro periodo de aprendizaje

Capítulo 3

93

podríamos justificar que es debido a la forma en que nos es enseñada. Si esto

fuese así, entonces esto sería únicamente un problema pedagógico acerca de la

enseñanza de la matemática, lo mismo que cuando es inducida en una máquina

mediante un algoritmo, el cual está programado para ejecutar ciertos

conocimientos matemáticos, sin embargo Kitcher argumenta en Mathematical

Intuition, and Experience (McEvoy, 2007). Que las creencias producidas por la

intuición no pueden ser a priori puesto que la garantía de conectarnos con tales

creencias, “pueden perder credibilidad” por la experiencia. En cambio para

McEvoy esto es una concepción apriorista de intuición matemática que se resiste

a la objeción de Kitcher, y agrega que desde su visión el apriorismo explica mejor

el conocimiento básico matemático que el de apelar a la intuición para explicarlo

de otra forma.

Considero que el argumento de Mc Evoy es esencial para la comprensión de la

matemática, que si bien es cierto que no existen objetos concretos que

demuestren las matemáticas, la cuestión es ¿cómo se desarrolla este

conocimiento en los sujetos? Si bien buscó mostrar la importancia del papel de la

intuición en el conocimiento matemático y como está vinculado este conocimiento

con el desarrollo de los modelos que se emplean en la inteligencia artificial, René

Descartes describe en la Quinta meditación del Discurso del Método (Descartes,

1994) que la intuición se aplica a un objeto concreto, aun cuando este no sea

material, lo interesante de esto es cómo estos modelos abstractos han dado paso

al desarrollo de los avances tecnológicos dentro del campo de la inteligencia

artificial.

Cuando imagino un triángulo, si bien puede ser que no haya en lugar alguno

del mundo, salvo en mi pensamiento, semejante figura, y que no haya habido

jamás, no por ello deja de haber cierta naturaleza, forma o esencia

determinada de esta figura, la cual es inmutable y eterna, que yo no la he

inventado y que no depende de modo alguno de mi espíritu; según aparece

del hecho de que se puedan demostrar propiedades diversas de tal triangulo,

Capítulo 3

94

a saber, que sus tres ángulos son iguales a dos rectos, que al ángulo mayor

se opone en el lado mayor, y otras semejantes, las cuales, quiéralo yo o no,

reconozco ahora muy clara y evidentemente que están en el, por más que no

haya pensado en ellas de modo alguno […] (Descartes, 1994)

Si bien es cierto que para Descartes las estructuras del razonamiento matemático

fueran correctas y que la explicación que a uno se le pudiera ocurrir a primera

vista no fuera correcta ni mucho menos aceptable no deja claro de dónde vienen

estos conocimientos matemáticos. Es aquí donde los elementos abstractos de la

matemática generados en nuestra mente supera por mucho a la máquina, esto lo

podemos ver en las representaciones de la geometría cuando vemos triángulos en

espacios donde no necesariamente tendrían que ser superficies planas sino por

ejemplo esféricas, nosotros los humanos generamos representaciones mentales

que nos permiten poder generar nuevas alternativas con respecto al conocimiento

matemático que sin duda las máquinas no generan.

Y sin embargo este tipo de conocimiento es una parte de nuestro razonamiento, el

cual nos permite poder desarrollar teorías de objetos abstractos, y este tipo de

objetos matemáticos conducen al desarrollo de varias disciplinas científicas y en el

caso de la inteligencia artificial no es la excepción. Esto lo podemos ver en el

desarrollo de los modelos matemáticos que son empleados en los algoritmos que

nos sirven para simular una parte de nuestro pensamiento, entonces cabe

preguntarnos ¿Si nuestra mente no está compuesta básicamente con

pensamientos lógico-matemáticos? Esto nos hace pensar en que la misma

inteligencia artificial tiene sus limitantes debido a que tendría que existir en este

caso, un algoritmo que genere respuesta a otro, en otras palabras es como si

dijéramos que en el sujeto existe un pensamiento exclusivo para la solución de

cualquier problema y no múltiples pensamientos que le permiten buscar diferentes

alternativas.

Capítulo 3

95

Por ello esto no es cierto debido a que los sujetos cuando nos enfrentamos a un

problema recurrimos a la experiencia con los objetos y esto nos permite poder

aprender de nuestros errores y en el caso contrario una máquina cuando se

enfrenta a una situación en la cual no tiene respuesta, únicamente contestará error

en el programa, es decir no existe un pensamiento el cual le permita reflexionar

acerca de su error. En la actualidad existen líneas de investigación en la

inteligencia artificial que estudian el aprendizaje en las máquinas. De esto se

podría concluir que una máquina es un sistema formal el cual solo responde a la

información o reglas que le son impuestas con la finalidad de obtener un resultado,

sin embargo los sistemas expertos son el primer producto verdaderamente

operacional de la inteligencia artificial. Estos programas están diseñados para

actuar como un especialista de un área de conocimiento a manera de simular o

actuar como él. Es decir en este sentido, pueden considerarse como

intermediarios entre el experto humano, que transmite su conocimiento al sistema.

Estos sistemas expertos deberán de ser capaces de procesar y memorizar

información, aprender y razonar en determinadas situaciones, comunicarse con el

experto y con otros sistemas, además de tomar decisiones. Existen dos tipos de

sistemas expertos de acuerdo a la naturaleza del problema: los primeros son los

deterministas donde el estado actual depende del estado anterior y de las

acciones sobre el entorno.

Estos son los sistemas expertos basados en reglas, que usan el razonamiento

lógico-matemático para sacar sus conclusiones. Los segundos son los

estocásticos donde existe incertidumbre en los sistemas, es decir no están

basados en un hecho determinista, estos sistemas expertos son probabilísticos y

su estrategia está basada en el uso del razonamiento probabilístico. Es así como

en este tipo de sistemas es empleada nuevamente la lógica proposicional

mediante la cual los programas buscan poder obtener un conocimiento a partir de

una inferencia de hechos o datos con los que se alimenta el sistema.

Capítulo 3

96

Este tipo de sistemas expertos utilizarán para ello el conocimiento que tengan

almacenados auxiliados por algunos métodos de inferencia. Este tipo de sistemas

expertos se pueden considerar simultáneamente como un medio de ejecución y

transmisión del conocimiento. Lo que se intenta, de esta manera, es representar

los mecanismos heurísticos19 que intervienen en un proceso de descubrimiento.

La característica fundamental de un sistema experto es que separa los

conocimientos almacenados, del programa que los controla, los datos propios de

un determinado problema que se almacenan en la base de datos. Otra

característica, es que el sistema sea capaz de justificar su propia línea de

razonamiento de forma inteligible por el usuario. Este tipo de modelos pueden ser

definidos dentro de la inteligencia artificial débil debido a su poder resolutivo de

problemas dentro de la cual como vemos es la de poder crear diseños que ayuden

al estudio de la mente, este tipo de sistemas son de uso común dentro de la

medicina y la psicología.

En síntesis la definición que es más adoptada en cuando hablamos acerca de

términos de inteligencia artificial es la que se define como la ciencia de la

computación que estudia la resolución de problemas no sólo con el uso de

algoritmos de razonamiento sino que también busca los métodos que se apliquen

para lograr está simulación del cerebro humano y que incluso también simule la

generación de pensamientos en una máquina. Entonces podemos ver que la

inteligencia artificial esta día a día evolucionando en sus dos vertientes, el uso de

algoritmos es cada día más elevado así como los estudios de las redes

neuronales que puedan aprender por medio de patrones por ejemplo las redes

que son empleadas para el reconocimiento facial las cuales procesan imágenes

digitalizadas. Dentro de los estudios de la inteligencia artificial podemos encontrar

19

Los métodos Heurísticos o procedimientos heurísticos en la literatura de la inteligencia artificial son procedimientos confiables que la máquina podrá emplear a manera de ir eliminando las peores elecciones por ejemplo en el programa del juego del ajedrez se dan las reglas del juego y cuando se diseña el sistema la máquina tiene las posibilidades de las jugadas la máquina descartara entonces aquella que le lleve un mayor número de operaciones y buscará las que le den la solución más rápidas.

Capítulo 3

97

los sistemas emergentes los cuales son aquellos en los que surgen

comportamientos semejantes a los de un ser humano, dichos sistemas presentan

una ventaja debido a que se adaptan a situaciones que cambian y debido a su

diseño pueden ir durante el proceso perdiendo una o más partes de su equipo20.

Los robots que emplean el uso de la inteligencia artificial son de características

específicas y su inteligencia artificial es limitada, como los que se emplean en la

industria manufacturera, En cambio los robots que son empleados para la

exploración deberán de responder a situaciones de carácter más complejo, los

humanoides son el ejemplo más claro de este tipo de robots los cuales pueden

aprender de una serie de comportamientos complejos sin que se les enseñe.

3.5. El Futuro de la Inteligencia Artificial

La búsqueda de mejores sistemas electrónicos y lógico matemáticos hacen de

esta ciencia una de las más interesantes y en la actualidad tiene un desarrollo

importante para la industria y la misma humanidad: crear máquinas que cumplan

la función de un asistente simulando el comportamiento del hombre: son la meta

de los científicos además de poder crear robots que cada día sean más parecidos

a un ser humano. La nuevas tecnologías han dado a la humanidad la facilidad de

mejorar su medio sin embargo el sueño de crear seres idénticos sigue vigente en

la mente de los científicos, pero esta idea: de que las máquinas remplacen en su

totalidad al ser humano es todavía imposible, dado que no existe todavía una que

iguale al menos en su totalidad a los seres humanos y que sólo en algunos casos

simularán ciertas partes de nuestro pensamiento, pero esto dependerá del

desarrollo de la tecnología digital en la inteligencia artificial. Para muchas

personas el uso común de la internet es algo normal; sin embargo la inteligencia

20

En este caso son los robots de tipo industrial los que participan en este tipo de experimentos acerca del comportamiento emergente, suelen ser robots de diseño pequeño y móvil que se emplean dentro de la industria manufacturera, el diseño de este tipo de máquinas es de carácter específico dentro de la cual sus instrucciones son claras y emplean el uso de los algoritmos de carácter más especifico.

Capítulo 3

98

artificial está presente en la búsqueda de la información, imaginar los filtros que se

tienen en esté proceso de búsqueda para poder encontrar lo que se desea es algo

de lo más interesante y esto es debido a los agentes inteligentes, los cuales se

encargan de la búsqueda especifica dentro de la red.

Podemos encontrar en la actualidad países como Japón y USA que buscan de

manera impetuosa el diseño de nuevos robots que simulen de manera más exacta

el comportamiento de una persona, y no solo eso sino que el uso de los robots es

cada día más importante para el desarrollo tecnológico. Por ejemplo la Nasa usa

robots para explorar el universo o los robots de uso bélico, por eso el uso de

mejores tecnologías implica el desarrollo de nuevas alternativas en el diseño de

redes neuronales artificiales, sin embargo ¿cómo se puede simular algo como la

conciencia? En la actualidad realizar estudios de la conciencia y simularlos en las

máquinas es algo imposible, pero sin duda se aproxima día a día generando

expectativas acerca de la creación de máquinas con verdaderos cerebros

electrónicos.

Entonces qué pasaría si en un futuro se crearan máquinas con una inteligencia

idéntica a la nuestra, ¿Seria acaso cumplir el sueño de que nuestras creaciones

realicen nuestras labores mientras nosotros descansamos? La inteligencia artificial

es un campo de conocimiento en el cual la meta es clara si nos basamos en el

programa fuerte de generar maquinas que igualen la inteligencia humana y cada

una de sus características. Suponiendo que nos basamos en el desarrollo de la

teoría de inteligencia de Howard Gardner estaríamos generando máquinas cuyas

características imiten no solo una de las inteligencia como en el caso de la lógica

matemática, sino en todas las propuestas por Howard Gardner por ejemplo las

máquinas están lejos de poder tener una inteligencia espacial ya que para un

robot como tal el realizar una simple tarea de caminar resulta todavía complicado.

Capítulo 3

99

La era de las máquinas inteligentes es todavía un mito debido a que la inteligencia

humana está todavía por encima de la simulada por las máquinas; soñar en poder

generar nuevos ordenadores más avanzados es todavía un reto para el intelecto

humano, sin embargo lo es más todavía para una máquina. En la actualidad se

estudia si es posible que una máquina repare a otras. Es así como el futuro de las

máquinas en cuestión de la inteligencia artificial fuerte se está basando en el

estudio de la corteza cerebral y el comportamiento de las neuronas, es decir en las

neurociencias para estudiar el comportamiento de la información que percibe el

cerebro mediante sus sentidos transformándolo en conocimiento.

Sin embargo a manera de reflexión dejo la siguiente pregunta si los avances en la

inteligencia artificial están basados en la modernidad de los algoritmos, redes

neuronales y estudios fisiológicos ¿Es entonces cada modelo matemático que se

genera en base a los estudios fisiológicos una parte del rompecabezas de nuestra

inteligencia?, en otras palabras reflexionar sobre el alcance del desarrollo

tecnológico y como esté ha dado paso al uso del pensamiento más formal que

tiene el hombre el lógico-matemático, el cual ha aportado los desarrollos en la

robótica y la misma inteligencia artificial, siendo esto así entonces nuestros

pensamientos están dados a manera de un lenguaje lógico matemático ese es el

problema epistémico por resolver.

CONCLUSIONES

100

El tema de la inteligencia es tan extenso y apasionante que tanto los psicólogos

buscan comprender el funcionamiento de nuestra mente, así como los filósofos

buscan respuestas a las preguntas que la mente origina, la inteligencia es pues un

apasionante viaje a los orígenes de nuestra misma existencia y comprender

nuestra relación con el mundo. No existe actualmente tecnología que no haya sido

diseñada por la capacidad de nuestra mente. Sin embargo la mente humana es

todavía un misterio y nuestra inteligencia está compuesta por muchos procesos

cognitivos que nos permiten comprender el mundo a cada individuo de diferente

manera. Los estudios dentro de la inteligencia por parte de las disciplinas

científicas nos llevan a los problemas epistemológicos que se han planteado

anteriormente: la percepción, el lenguaje el pensamiento, cuestionamientos que

sin duda han generado una búsqueda de respuestas con respecto al origen del

conocimiento del sujeto, sin embargo ¿cómo se puede adquirir conocimiento sin

antes no utilizar nuestra inteligencia?

La inteligencia puede ser vista desde una nueva perspectiva como una

metodología mediante la cual los sujetos la emplean para poder comprender mejor

el mundo, de allí la importancia de la metodología en la investigación en el tema

de la inteligencia, ya que saber qué métodos utilizar nos llevan a encontrar más

respuestas acerca del funcionamiento de la mente y de nuestro cerebro. La

metodología que se emplea en cada uno de los cuestionamientos del origen de

nuestra inteligencia no está basada en un solo método si no en el uso de varios de

ellos, cada una de las ciencias como la psicología, filosofía, neurociencia, y la

misma inteligencia artificial tienen sus propios métodos que emplean para su

campo y como hemos analizado diferente objeto de estudio.

La idea de sustituir a la persona humana por una máquina que realizará los

trabajos peligrosos y extenuantes, ha sido perseguida y acariciada en todo tiempo

histórico, en la antigüedad y en la actualidad. Hay que aceptar que el sueño se ha

cumplido en gran parte en lo que se refiere a la parte mecánica, máquinas que

trabajan bajo cuidado y supervisión humana, pero es difícil concebir máquinas que

a la vez que trabajen puedan y resuelvan los problemas que vayan surgiendo en el

CONCLUSIONES

101

curso de las tareas empeñadas y superando su propio diseño original. En la Edad

Media estos artefactos eran conocidos como autómatas y en la actualidad como

robots y aunque en principio, sean fruto y creación de la inteligencia humana,

siempre es posible preguntarse: ¿Qué pasaría si….? ¿Cómo se comparan las

acciones de estas máquinas con las que realiza la persona humana, si les

atribuimos autonomía, capacidad de regeneración e inteligencia? ¿En qué se

diferenciaría esta inteligencia, llamada ahora artificial, de la inteligencia de su

diseñador, la persona humana.

Los computadores modernos, dignos sucesores de los autómatas, han

conseguido inconcebibles niveles de habilidad e inteligencia programada:

ajedrez, calculo integral, procesamiento de datos, etc etc, pero son incapaces

de verdadera cognición, porque un programa de computo jamás podrá

sustituir a una mente. […] (Searle, 1990)

Los programas de cómputo son formales (sintácticos) y su manipulación se hace

con un conjunto de reglas precisas y establecidas previamente; los símbolos se

manipulan sin relación con su contenido mental o significado, (semántico); son

nociones abstractas que se manejan si ningún significado físico o casual. Sin

embargo las percepciones, pensamientos, emociones, etc, tienen un contenido

mental y se refieren a objetos y situaciones del mundo, y aunque se expresen en

un lenguaje con una sintaxis dada, requieren de un manejo semántico para

llevarse a cabo. Se puede hablar acerca de algo.

La inteligencia humana contiene no solo la razón, sino la intuición y actos

emocionales y volitivos (voluntad, amor, arrepentimiento, etc) cuya esencia es la

libertad y autonomía existencial. Sin estar vinculados a sus impulsos y sus

contextos: abierto al mundo. Aunque el amor o la voluntad sean producto o

resultado de procesos fisicoquímicos que tiene lugar en el cerebro, no están

determinados por un algoritmo, como lo estaría en una máquina de Turing.

El ser humano, mediante el uso coordinado de mente y cuerpo apoyándose en la

intuición, es capaz de adaptarse a vivir, no solo en el planeta tierra, sino crear

CONCLUSIONES

102

tecnologías que le permitan sobrevivir fuera del mismo e incluso lograr que dejen

de cumplirse las leyes naturales. Esta cualidad creadora, innovadora (poética),

está ausente en cualquier versión de la inteligencia artificial: la inspiración y

creación poética están ausentes en los algoritmos deterministas.

Podríamos describir como características de la inteligencia humana: la capacidad

para la construcción del pensamiento y autorregulación, del mismo, el

almacenamiento de información. Con adaptación al entorno o creando condiciones

de supervivencia, innovando, diseñando o construyendo nuevos artefactos. Son

las acciones del ser humano las que caracterizan a la inteligencia humana y la van

estructurando, y aunque en ocasiones, juzgando por la monstruosidad de las

mismas, pudiera dudarse de su razón, son aspectos que la “máquina inteligente”

no ha podido lograr, excepto quizás en lo que se refiere al almacenamiento y

procesado de información, en los que las máquinas pueden superar al hombre en

cantidad y rapidez.

Pero que es la inteligencia humana ¿Es únicamente un pensamiento lógico

matemático? O ¿Es una serie de estructuras, mediante las cuales los seres

humanos, adquieren conocimiento, valores y vida humana?

La vida constituye el ejemplo más acabado de estructuras complejas que surgen

de estructuras mucho más simples: es una propiedad emergente; pero a la vez es

un sistema adaptable del que se van conociendo, sus componentes y sus

interacciones; Por ejemplo en el caso de la transmisión de información se realiza

a través de nuestros sentidos que la conducen al cerebro donde tiene lugar su

procesado, constituyendo este el proceso cognitivo. El proceso llevado a cabo en

el cerebro requiere de la interacción complementaria mente-cuerpo, mediante

reorganizaciones y retroalimentaciones, que suponen una superación de lo

biológico. Siendo el cerebro un resultado de la evolución, es un producto

inacabado al que no pueden aplicarse reglas fijas y deterministas de acción. Por

otra parte, cualquier máquina inteligente, es un conjunto de partes que obedecen

CONCLUSIONES

103

las leyes de la física clásica, en tanto que en el proceso vital subyacen

mecanismos cuánticos, que entran en operación en el acto de conocer y actuar.

Una gran parte de la confusión de considerar la inteligencia artificial al mismo nivel

que la humana proviene de considerar la simulación de un proceso mental como el

proceso en sí mismo y esto no es válido. El uso de modelos para explicar objeto o

proceso siempre deja fuera aspectos de la cosa real del sistema del domino

modelado. Los abogados de la inteligencia artificial son, quizás sin proponérselo

una secuela del behaviorismo simbológico que aun late en el medio: el Test de

Turing pilar de la inteligencia artificial eminentemente behaviorista; el que si algo

se comportara como si tuviera ciertos atributos mentales debe tenerlos, esto nos

recuerda el chiste de que si camina como pato y granza como pato, es un pato..

esto ¡es falso¡. Confiar el estudio solo al comportamiento externo observable es

insuficiente y por tanto puede conducir y conduce a errores.

En el Test de Turing es simplemente: si una máquina puede comportarse de tal

modo que un experto no pueda distinguir su actuación de la de un ser humano que

tiene cierta habilidad cognitiva, esa máquina pose dicha habilidad: luego solo es

necesario diseñar programas que simulen la cognición humana para pasar esta

prueba de Turing y se tendrá no solo un modelo de la mente, sino que esto sería

una mente simulada sin ser lo mismo que la capacidad de la mente humana.

Por otra parte, en este empeño de hacer equivalente las máquinas guiadas por

algoritmos se buscan mejorar su diseño y capacidades cognitivas sin embargo una

diferencia es que las máquinas no duermen mientras que la mente humana

duerme y al dormir sueña siendo los sueños subconsciente alimento cognitivo

para la misma; en cambio en las máquinas y los programas diseñados con

algoritmos no tienen lugar o manera de simular el sueño de la mente humana; en

otras palabras las máquinas no sueñan como la mente humana.

CONCLUSIONES

104

Resumiendo las computadoras inteligentes:

1 Simulan una cosa diferente a la cosa misma.

2 La mente humana evoluciona de manera continua, adaptándose al entorno en

el que se desarrolla cosa que se está estudiando simular en las máquinas con

la inteligencia artificial.

3 La mente humana manipula los contenidos semánticos y sintéticos, en tanto

que la inteligencia artificial ha encontrado problemas para poder simular mejor.

4 La mente humana funciona en un entorno semicuantico en tanto que la

inteligencia artificial y sus algoritmos funcionan por ahora como sistemas

clásicos, deterministas.

5 La mente humana duerme y sueña mientras que los diseñados

algorítmicamente y electrónicamente en la inteligencia artificial no.

6 La mente genera conciencia de sus actos a través de su experiencia y medio

social.

7 La mente genera el pensamiento abstracto y la máquina trabaja bajo estos

diseños abstractos de la mente.

8 La mente humana genera así misma los modelos abstractos con el cuál

trabajan las máquinas es decir: las máquinas nunca generaran el proceso

abstracto del conocimiento matemático.

Por todas estas razones es prematuro y optimista afirmar que la inteligencia

artificial es o llegara a igualar y substituir la inteligencia humana, aunque los

logros acumulados son impresionantes. La mente humana continuará

innovando y creando nuevo conocimiento.

BIBLIOGRAFÍA

105

Arbib, M. A. (1982). Cerebros, máquinas y matemáticas. Madrid: Alianza Universidad.

Aristoteles. (2008). Reproduccion de los Animales. España,Madrid: Editores Gredos.

Ashley, R. (1986). Matemáticas Fundamentales para Computación. México: Limusa.

Ayer, A. (1965). El Positivismo Lógico. México: Fondo de Cultura Económica.

Berry, A. (1983). La máquina superinteligente. Madrid: Alianza Editorial.

Bringuier, J. C. (2004). Conversaciones con Piaget. Barcelona: Editorial Gedisa.

Bronowski, J. (1993). Los Origenes del Conocimiento y la Imaginacion. España: Gedisa.

Cabo, J. C. (2006). Secretos Medievales. España: Temas de Hoy.

Challoner, J. (2004). Inteligencia Artificial. México: Planeta.

Cohen, J. (1966). Los robots en el mito y en la ciencia. México: Colección Dina.

Cohen, M. R. (1957). Introducción a la Logica. México: Fondo de Cultura Económica.

Cornforth, M. (1982). Teoria del Conocimiento. México: Editorial Nuestro Tiempo.

Crane, T. (2008). La Mente Mecánica. México D,F: Fondo de Cultura Economia.

Dancy, J. (1993). Introduccion a la epistemología contemporánea. Madrid: Tecnos.

Davison, D. (1992). El mito de lo subjetivo en mente mundo y acción. Barcelona: Paidós.

Descartes. (1994). Discurso del Método, Tratado de las Pasiones. Barcelona: Planeta.

Dreifus, C. (31 de Julio de 2010). Máquinas transforma pensamientos en acciones. Reforma.

E. Kolman.(1974). Que es la cibernética.Madrid: Ediciones Siglo Veinte.

E.Kant. (1998). Critica de la razon pura. Madrid: Alfaguara.

Ernest Nagel, J. R. (1981). El teorema de Gödel. México: Conacyt.

Feyerabend, P. k. (1975). Contra el Metodo. España: Editorial Ariel.

Fischbach, G. D. (1994). Mind and Brain. A Scientific American Special Report , 1-11.

Foucault, M. (1984). La arqueología del saber. Paris: Siglo XXI.

Fuente, R. d. (1999). Biología de la mente. México: Fondo de cultura económica.

García, R. (2000). El Conocimiento en Construcción. México: Gedisa Editorial.

BIBLIOGRAFÍA

106

Gardner, H. (2009). Estructuras de la Mente. México: Fondo de Cultura Económica.

Gardner, H. (1987). La nueva ciencia de la mente. Barcelona: Paidos Transiciones.

Gorostiola J, Rodríguez S, Rojo A. (2009). Sentidos humanos y sensores electrónicos: debate

epistemológico en torno a la inteligencia artificial: Revista Generación Digital, 60-66.

Gortari, E. d. (1970). El Método Dialéctico. México: Editorial Grijalbo.

Greniewski, H. (1965). Cibernetica sin Matematicas. México: Fondo de Cultura Economica.

Guyton, A. C. (2006). Tratado de fisiologia medica. España: Elsevier.

Hanson, N. (1977). Observación. Madrid: Alianza Universidad.

Haugeland, J. (2007). La inteligencia artificial. México: Siglo Veintiuno Editores.

Hume, D. (1998). Tratado de la naturaleza humana. Madrid: Tecnos.

Hume, D. (2004). Tratado de la naturaleza humana. México: Porrúa.

Inhelder, J. P. (1978). Memoria e Inteligancia. La Argentina: El Ateneo.

Kenneeth. (29 de Enero de 2010). Inteligencia artificial y crecimiento. Reforma .

Kuhn, T. (1971). La estructura de las revoluciones científicas. México: Fondo de Cultura Económica.

Kurzweil, R. (1994). La era de las Máquinas Inteligentes. México: CONACYT.

Locke, J. (2006). Ensayo sobre el entendimiento humano. México: Editorial Porrua.

Lowenstein, O. E. (1969). Los Sentidos. México: Fondo de Cultura Económica.

Markoff, S. L. (10 de Julio de 2010). Es hora de dialogar con computadoras. Reforma .

McEvoy, M. (2007a). "Kitcher,Mathematical intuition and experience. Philosophia Mathematica ,

227-2237.

Medrano, S. L. (1973). Lenguaje Simbólico. México: UNAM.

Minsky, M. (1986). The Society of Mind. New York: Published by Simon &Schuster.

Moretti, A. (2005). Filosofia de la lógica. España: Editorial Trotta.

Murillo, J. A. Matemáticas para la Computación. Alfaomega.

Negrete, J. (1992). Inteligencia Artificial. México: Grupo Noriega Editores.

Olivé, L. (2000). El bien el mal y la razón. México: Paidos-UNAM.

BIBLIOGRAFÍA

107

----------. (2007). La Ciencia y la Tecnología en la sociedad del Conocimiento. México: Fondo de

Cultura Económica.

Paul Fraisse, J. P. (1972). Sensación y motricidad. Argentina: Paidós.

Penrose, R. (1996). La mente nueva del emperador, Entorno a la cibernética,lamente y las leyes de

la física. Oxford University Press: Fondo de Cultura Economica.

Piaget. J. (1959). Psicología, Lógica y comunicación. Buenos Aires: Nueva Visión.

-----------. (1960). Psicologia de la Inteligencia. Argentina: Psique.

-----------. (1968). Relaciones entre la lógica formal y el pensamiento real. Madrid: Ciencia Nueva.

------------ (1970). Naturaleza y métodos de la epistemología. Buenos Aires: Editorial Proteo.

------------ (1973). Psicologia y Epstemologia. España: Editorial Ariel.

------------ (1994). El nacimiento de la inteligencia en el niño. México D,F: Editorial Grijalbo.

------------ (1993). Estudios sobre logica y psicologia. España: Altaya.

------------ (2007). Psicología del niño. España: Morata.

Pinillos, J. L. (1969). La Mente Humana . España: Salva Editores.

Popper, K. R. (1967). Conjeturas y refutaciones el desarrollo del conocimiento cientifico. Madrid:

Editorial Paidos.

--------------- (1973). La lógica de la investigación cientifica. Madrid: Tecnos.

Putnam, H. (1981). La vida mental de algunas máquinas. México: UNAM.

--------------- (1983). ¿Es posible la semántica? México: UNAM.

--------------- (1984). El significado de "significado". México: UNAM.

--------------- (1984). Otras Mentes. México: UNAM.

Ramón de la Fuente, F. J. (2006). Biología de la Mente. México: Fondo de Cultura Económica.

Ransanz, L. O. (1989). Filosofia de la ciencia:teoria y observación. México: Siglo XXI.

Resanz, O. y. (1989). Patrones del descubrimiento.

Robert, J.-M. (2001). Entendamos Nuestro Cerebro. México: Fondo de Cultura Económica.

Robinet, A. (1973). Mitología Filosofía y Cibernética. Madrid: Tecnos.

Rorty, R. (1979). La filosofia del espejo de la naturaleza. Madrid: Catedra.

BIBLIOGRAFÍA

108

Russell, B. (1969). La Perspectiva Cientifica. España: Ariel.

Searle, J. R. (1990). Is the brain´s mind a computer program? Scientific American , 25-31.

Sellars, W. (1971). Ciencia, percepción y realidad. Madrid: Tecnos.

Singh, J. (1966). Teoría de la información, del lenguaje y de la cibernética. España: Alianza

Universidad.

Smith, P. M. (1990). Could a machine think? Scientific American , 32-37.

Turing, A. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind .

Villoro, L. (1982). Creer,saber,conocer. México: Siglo XXI.

W.Quine. (2002). La naturalización de la espistemología. Madrid: Tecnos.

Warnock, G. (1974). La filosofia de la Percepcion. México: Fondo de Cultura Económica.

Www.iesleonardo.info Consultado el día 15 de julio 2009

Www.proton.ucting.udg.mx. Consultado el día 15 de julio 2009

Www.nortecnica.com.ar. Consultado el día 15 de julio 2009

Www.mortgages-remortgages.com/ images/gamelogo. Consultado el día 17 de Mayo 2010

Www.campusvirtual.unex.es. Consultado el día 17 de Mayo 2010