Inteligencia Artificial y Neurología. (III Parte)

Resumen

De acuerdo con mi anuncio esta III Parte estaría constituida por los mecanismos cerebrales susceptibles de extrapolación tal como fueron enumerados por mí: control de input-output para realizar conductas, y de inteligencia y aprendizaje, de los cuales por razón de espacio sólo se publica la mitad en esta edición de Medicina. Se trata de una presentación esquemática, auncuando ahora encuentro quizás más atractivo el enfoque de J’urgen Ruech expuesto en el Capítulo Comunicación y Psiquiatría de la obra extensa de Freedman (1) así: Input = percepción; análisis de datos = reconocimiento; procesamiento de datos = pensamiento; almacenamiento de datos = memoria; output = expresión y acción. A mi modo de ver se completaría este encuadre funcional con el tópico aprendizaje, proceso contiguo al de la memoria. Antes de entrar en materia hago unas consideraciones preliminares. En la primera me refiero a otro enfoque del concepto de LA. no incluido anteriormente. Se trata de Schank Roger y Hunter Larry (2) para quienes las indagaciones a que conduce el trasegar acerca de lA son las más atrevidas de nuestra existencia: ¿cuál es la naturaleza de la mente, qué pasa cuando estamos pensando, sintiendo, viendo o entendiendo? ¿Es posible comprender cómo trabaja nuestra mente realmente? Preguntas milenarias en cuyas respuestas no se ha registrado progreso. La lA ofrece una nueva herramienta para avanzar en este sentido: el computador.

Las teorías sobre la mente han consistido en procesos descriptivos. Y los planteamientos iníciales hechos sobre lA por los investigadores han sido enfocados hacia lo que ellos mismos consideraron como manifestaciones de alta inteligencia: problemas matemáticos, ajedrez, rompecabezas complejos, etc.; gran cantidad de energía fue dedicada y se encontraron técnicas computacionales exitosas. Pero se comprendió que las técnicas desarrolladas no eran las mismas que emplea el cerebro, por lo cual se ha comenzado a concentrar esfuerzos en tareas que se consideran triviales para cualquier adulto normal: lenguaje, sentido común, aprendizaje por experiencias pasadas.

En cuanto al lenguaje se refiere, el mayor problema reside en que la gente entiende mucho más de lo que el léxico literalmente expresa; en lo atinente al sentido común, no basta el conocimiento de una gran cantidad de cosas sino se requiere su aplicación a una variedad de situaciones. En cambio el aprendizaje de experiencias pasadas tiene como base la memoria que facilita la aplicación de ese conocimiento en situaciones relevantes, lo que sí representaría un avance hacia verdadera inteligencia. Entonces se repite la pregunta: ¿para qué sirve la lA? Los autores mencionados responden que el concepto popular de lA se ha enfocado erróneamente hacia lo artificial o sea hacia los computadores. En realidad estos ejecutan tareas nunca antes imaginadas. Científicos e ingenieros constantemente están aumentando su utilidad y poder; pero esto no es lA; su concepto se debe enfocar por el aspecto inteligencia. Ponen como ejemplo el popular programa “Expertos” rotulado como “rulebased” en donde no hay razonamiento en la forma como lo hace un experto humano (hecho anotado en la la. parte); pues si bien es cierto que realizan tareas interesantes, no son modelos de inteligencia porque no pueden decir qué hay que hacer cuando algo no cuadra en sus reglas basadas en éxito o fracaso. Agregan que la lA es una ciencia mucho más básica de lo que generalmente se cree. Un producto hecho posible por una idea de lA tiene mérito si funciona con éxito útil, no simplemente porque sea fruto de una idea de lA.

¿Entonces cuáles serían las aplicaciones de la 1A? Según Schank y Hunter si ganamos en conocimiento profundo (insight) o entendimiento de cómo piensa el ser humano, esos hallazgos ayudarían a la misma gente a pensar mejor y constituirían la más importante aplicación. Me explico: si descubrimos más sobre cómo la gente lee, entiende y crea, podemos ayudar para que se haga mejor. En este caso la aplicación más interesante sería para fines educacionales: cómo leer, memorizar, pensar y extender la creatividad. La 1A vendría a ser una parte en el gran intento de entender el pensamiento y ésta debe ser su meta. Su interés reside en el factor inteligencia, no en el de producir artefactos, por lo demás parte incomparable e insustituible en la vida actual. El resultado real debe ser una nueva forma de entendernos a nosotros mismos, lo que sería mucho más valioso que cualquier otro programa.

Bernard Glueck y Charles Stroebel en “Ordenadores y Psiquiatría” (3) han escrito que el cerebro es un sistema que puede organizar la información que recibe en un modelo multidimensional y multifuncional elaborado del mundo exterior y utilizar este modelo para llegar a decisiones inteligentes. En el computador el problema como hemos visto es poder dotarlo de este modelo al que se le pueda impartir comprensión (27) global para lograr el desarrollo de una verdadera 1A. Actualmente Newquist Harvey afirma (14) que la siguiente generación de computadores será modelada sobre la estructura física del cerebro humano. Comentamos: la función cerebral completa es un conjunto tan integrado que sólo se puede fragmentar con fines didácticos y descriptivos porque es la única forma de entender su mecanismo que va progresivamente de lo simple a lo complejo llevando en cada una de sus etapas todo el sentido de unificación que concluye en un comportamiento inteligente. Esta autonomía no quiere decir independencia pues el medio ambiente puede y lo hace modificar o no tanto su flujo como su contenido...