Ya hemos visto la distinción que establece Searle entre IA fuerte e IA débil.
Algunos autores, sin embargo, identifican la Inteligencia Artificial con la versión débil: “la IA nos permite entender cómo funcionan los cerebros”.
Y consideran que la versión fuerte de Searle (“la mente es al cerebro lo que el software al hardware”) corresponde a la Simulación.
Según este punto de vista, el propósito de la Inteligencia Artificial consiste en crear programas que funcionen satisfactoriamente, mientras que la Simulación pretende fabricar programas que puedan ser buenas teorías psicológicas.
En Simulación, cuando se intenta crear un programa que imita el comportamiento humano, se procede del siguiente modo:
- Se imagina una teoría psicológica observando las características del ser humano.
- Se intenta diseñar un programa que mimetice las propiedades de la teoría psicológica.
- Se ejecuta el programa para verificar si se comporta tal como preveía la teoría (tiempo de reacción, etc)
- Si el programa tiene éxito, se plantean hipótesis y nuevas predicciones. Se tienen que sugerir hipótesis que no resulten obvias y evidentes en la teoría original. Porque se trata de preecir algo ue no conocemos de antemano.
- A continuación se diseñan experimentos para verificar las hipótesis. Se supone que siempre será más fácil comprobar y experimentar las hipótesis en un ordenador que en un ser humano.
En cualquier caso, para algunos investigadores, como Zenon Pylyshyn y Cohen, no existe diferencia entre Inteligencia Artificial y Simulación (o entre las dos versiones IA) .
En ambos casos se trata de construir programas de ordenador que cuando se ejecuten produzcan un comportamiento inteligente análogo al humano.
En esto coinciden con Allen Newell y Herbert Simon y los partidarios de la estrategia llamada Procesamiento de Información, que considera, como ya dije en John Searle contra la inteligencia artificial, que los cerebros humanos y los ordenadores son procesadores de información, al margen de que operen o no de modo similar (sobre las diversas tendencias en IA, ver Brown, 1989).
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