El argumento de Lady Lovelace
Entre las razones que dan de quienes no creen que las máquinas puedan pensar (sea eso lo que sea), Alan Turing menciona el llamado argumento de Lady Lovelace, que sostiene: «Una máquina sólo hace aquello que le decimos que haga». (2023)
A pesar de sus connotaciones semánticas, el argumento de Lady Lovelace parece en cierto modo entrar en contradicción con. el argumento de la conciencia.
Si a un niño le decimos que haga los deberes, el hecho de que los haga por obligación no significa que su esfuerzo al hacerlos no sea una actividad inteligente. Nosotros, al imponerle esa tarea, esperamos un resultado, incluso podemos imaginar los pasos que llevarán al niño al resultado final (especialmente si se trata de un problema de física y matemáticas, o de geometría). Lo mismo sucede con un ordenador. Esperamos, en efecto, que un niño resuelva un problema de geometría al que nunca se ha enfrentado, pero utilizando los métodos que le hemos enseñado.
Ahora bien, si el niño logra resolver el problema recurriendo a un método distinto, quedamos gratamente sorprendidos y no dudamos en calificar lo que ha hecho como un comportamiento altamente inteligente. Algunos investigadores, basándose en el argumento de Lady Lovelace, sostienen que un ordenador no puede sorprendernos del mismo modo y que sólo es capaz de aplicar los métodos -las recetas- que hemos introducido en su programa. Sin embargo, ya ha habido casos de ordenadores que han hallado demostraciones geométricas más elegantes que las tradicionales, por ejemplo.
Hay que tener en cuenta que aquí me refiero a cosa que ya hacían los ordenadores o la primitiva IA hacia el año 1990. Como es obvió, desde entonces el avance ha sido espectacular y los ejemplos se podrían multiplicar. (2023)
De todos modos, el argumento de Lady Lovelace ha sido el más repetido por todos aquellos que en un momento u otro han negado la posibilidad de que las máquinas piensen, y se sintetiza en la frase: «Los ordenadores pueden hacer cosas impresionantes, pero sólo pueden hacer aquello que están programados para hacer.» En realidad, este argumento coincide con el antiguo principio, tan profusamente aprovechado por Tomás de Aquino, que dice: «La causa es superior al efecto».
Se trata de un principio claramente erróneo, a no ser que aceptemos que el hecho mismo de ser causa del efecto ya convierte a la causa superior. Como señala Waltz (1982 : 50)
«Es cosa corriente que los programas ajedrecísticos jueguen mejor que las personas que los escribieron, y resulta muy engañoso afirmar, como tantos acostumbran, que la inteligencia del ordenador está limitada porque el ordenador sólo puede hacer lo que está programado para hacer».
Waltz añade:
«En muchos casos, el programador ignora de cuánto es capaz su programa en tanto no lo ensaya sobre un ordenador».
Tan cierto como que el creador de un juego no es necesariamente el que mejor lo juega, lo es que el autor de un libro no es, a veces, quien mejor lo comprende.
El comportamiento de un jugador humano de ajedrez se considera inteligente y sería muy paradójico que dejase de ser considerado así cuando exista un ordenador capaz de ganar a cualquier jugador humano.
Esta posibilidad, que cuando escribí este trabajo todavía se ponía en duda, ya ha sido superada. La máquina (Deeper Blue) venció al campeón mundial de ajedrez (Gari Kasparov) en 1997. (2023)
Para no alejarnos del tema de este trabajo, no me detendré en el examen de los ordenadores heurísticos o perceptrones, que plantean serios problemas al argumento de Lady Lovelace.
2023. En ese momento, los perceptrones eran una variante de la IA que consistía en ordenadores que aprendían mediante la experiencia. En realidad, se basaban en ideas que ya se habían propuesto en los años 1940, consistentes en crear neuronas artificiales y redes neuronales que imitasen las nuestras. Frank Rosenblatt desarrolló el algoritmo, que pasó a ser más un programa que una máquina, pero su condiscípulo Marvin Minsky mostró las limitaciones del modelo y el conexionismo fue casi abandonado, aunque finalmente se volvió a considerar factible y hoy en día es una parte fundamental del desarrollo de la IA.
Semántica y sintaxis en Inteligencia Artificial
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