Penrose clasificó en cuatro los diferentes enfoques científicos que se le pueden dar a la consciencia:
A) Cualquier acción física del cerebro es computación, incluidas las sensaciones.
B) Cualquier acción física del cerebro puede ser simulada computacionalmente; si bien la simulación por sí misma no puede provocar consciencia.
C) Cualquier acción física del cerebro no puede ser simulada computacionalmente pero sí explicada desde un punto de vista físico.
D) Cualquier acción física del cerebro no puede ser simulada, ni explicada desde un punto de vista físico.
Me gustaría analizar cada una de ellas.
El punto de vista D niega cualquier explicación científica de la consciencia. Para refutarla basta con que A, B o C sean verdaderas. Si todas son falsas entonces D será verdadera. Así que no hace falta explorar la verdad o falsedad de D, vendrá sola la respuesta.
El punto de vista A es el de la mayoría de los científicos que creen que la mente humana es una máquina Turing. Es lo que se considera el paradigma de la IA fuerte. Curiosamente Turing, al poner la piedra angular de la IA e introducir el concepto de Test de Turing en su Computing machinery and intelligence, lo que hizo fue borrar las línes de demarcación entre B y A.
El test de Turing no trata de averiguar si el ordenador "piensa" realmente (punto de vista A) sino que se conforma con que no se le distinga de una mente humana (punto de vista B). Frente a esta política más humilde tenemos las especulaciones de algunas personas que incluso han hablado de inmortalidad o han poblado la ciencia-ficción con experimentos mentales poco creibles.
Sin embargo, la mejor crítica que he leido de las pretensiones de la IA fuerte viene de E.O Wilson, en Consilience, atacándola magníficamente por dos flancos. Cito:
1) Obstáculo Funcional: (..)El pensamiento racional surge de los intercambios continuos entre el cuerpo y el cerebro a través de la descarga de nervios y del flujo de las hormonas que transporta la sangre, influidos a su vez por controles emocionales que regulan el juego mental, la atención y la selección de objetivos. Para conseguir duplicar la mente en una máquina,(...), los pioneros de la simulación tendrán que que inventar (...) una forma nueva de computación: la emoción artificial, o EA.
2) Obstáculo Evolutivo: (...)La naturaleza humana genérica es el producto de millones de años de evolución(...). Sin la atención detallada del mapa hereditario de la naturaleza humana, la mente simulada (...) se parecería más a la de un visitante extraterrestre, no a la de un ser humano.
Quiero hacer notar que el problema de la EA, que señala Wilson, no se ha abordado simplemente porque se ha creído que la mente humana es básicamente una máquina memética (Dennett). Turing sí lo abordó. Se dió cuenta de que los flujos eléctricos de los nervios humanos eran analógicos (argumento 7 en el articulo citado). Para salvar el escollo, una vez más, apeló a resaltar que la cuestión no es saber si una máquina piensa realmente (A) sino si puede pasar por humana (B).
Ahora bien, aunque tengamos una máquina que es capaz de simular ser humana(B), quedaría en pie la pregunta de cúal es el modelo físico-matemático real subyacente en la mente humana. ¿Es una máquina de Turing (A) o ha de ser modelizable por otro modelo matemático (C)?
Tanto (A) como (C) tarde o temprano podrían ser verificadas con pruebas empíricas. Turing en 1950 dijo que cincuenta años más tarde los ordenadores podrían pasar su test, sin embargo los hechos hasta lo desmienten. ¿Por qué?
Penrose (o Lee Smolin, leáse en esta entrevista) se inclina por (C) distinguiendo dos posibles soluciones:
1-(version fuerte) Sólo podría ser explicada desde una física más avanzada de la que habla en su libro Las Sombras de la Mente
2-(versión débil) Estaría asociada al desarrollo matemático de una máquina de Turing analógica.
Yo me inclino por esta segunda hipótesis por las razones argüidas por Wilson sobre la EA.En apoyo de esta tesis estarían los siguientes hechos:
1) Según se vaya ascendiendo en una escala de animales, ordenada de forma ascendente en orden de complejidad mental,la simulación algorítmica de la mente animal tiene que resultar más desviada. Algo que no está muy lejos de la realidad.
2) Una visión del universo como computacionalmente discreta implica una vision de la realidad como la que tenía Laplace. Sin embargo, hay nuevas teorías que están poniendo en duda esa perspectiva del universo. En la física si encontrásemos que los sistemas complejos pudieran ser capaces de subvertir la flecha del tiempo entonces la conciencia como otro fenómeno complejo más tampoco podría ser Turing-computable.
En cualquier caso lo que parece claro es que no sólo los estudios naturalistas son relevantes en la investigación de la consciencia porque en última instancia la teoría subyacente de esos modelos (neurofisiológicos, biológicos, ...) habrá de ser una teoría física y ahí entran las matemáticas.
A) Cualquier acción física del cerebro es computación, incluidas las sensaciones.
B) Cualquier acción física del cerebro puede ser simulada computacionalmente; si bien la simulación por sí misma no puede provocar consciencia.
C) Cualquier acción física del cerebro no puede ser simulada computacionalmente pero sí explicada desde un punto de vista físico.
D) Cualquier acción física del cerebro no puede ser simulada, ni explicada desde un punto de vista físico.
Me gustaría analizar cada una de ellas.
El punto de vista D niega cualquier explicación científica de la consciencia. Para refutarla basta con que A, B o C sean verdaderas. Si todas son falsas entonces D será verdadera. Así que no hace falta explorar la verdad o falsedad de D, vendrá sola la respuesta.
El punto de vista A es el de la mayoría de los científicos que creen que la mente humana es una máquina Turing. Es lo que se considera el paradigma de la IA fuerte. Curiosamente Turing, al poner la piedra angular de la IA e introducir el concepto de Test de Turing en su Computing machinery and intelligence, lo que hizo fue borrar las línes de demarcación entre B y A.
El test de Turing no trata de averiguar si el ordenador "piensa" realmente (punto de vista A) sino que se conforma con que no se le distinga de una mente humana (punto de vista B). Frente a esta política más humilde tenemos las especulaciones de algunas personas que incluso han hablado de inmortalidad o han poblado la ciencia-ficción con experimentos mentales poco creibles.
Sin embargo, la mejor crítica que he leido de las pretensiones de la IA fuerte viene de E.O Wilson, en Consilience, atacándola magníficamente por dos flancos. Cito:
1) Obstáculo Funcional: (..)El pensamiento racional surge de los intercambios continuos entre el cuerpo y el cerebro a través de la descarga de nervios y del flujo de las hormonas que transporta la sangre, influidos a su vez por controles emocionales que regulan el juego mental, la atención y la selección de objetivos. Para conseguir duplicar la mente en una máquina,(...), los pioneros de la simulación tendrán que que inventar (...) una forma nueva de computación: la emoción artificial, o EA.
2) Obstáculo Evolutivo: (...)La naturaleza humana genérica es el producto de millones de años de evolución(...). Sin la atención detallada del mapa hereditario de la naturaleza humana, la mente simulada (...) se parecería más a la de un visitante extraterrestre, no a la de un ser humano.
Quiero hacer notar que el problema de la EA, que señala Wilson, no se ha abordado simplemente porque se ha creído que la mente humana es básicamente una máquina memética (Dennett). Turing sí lo abordó. Se dió cuenta de que los flujos eléctricos de los nervios humanos eran analógicos (argumento 7 en el articulo citado). Para salvar el escollo, una vez más, apeló a resaltar que la cuestión no es saber si una máquina piensa realmente (A) sino si puede pasar por humana (B).
Ahora bien, aunque tengamos una máquina que es capaz de simular ser humana(B), quedaría en pie la pregunta de cúal es el modelo físico-matemático real subyacente en la mente humana. ¿Es una máquina de Turing (A) o ha de ser modelizable por otro modelo matemático (C)?
Tanto (A) como (C) tarde o temprano podrían ser verificadas con pruebas empíricas. Turing en 1950 dijo que cincuenta años más tarde los ordenadores podrían pasar su test, sin embargo los hechos hasta lo desmienten. ¿Por qué?
Penrose (o Lee Smolin, leáse en esta entrevista) se inclina por (C) distinguiendo dos posibles soluciones:
1-(version fuerte) Sólo podría ser explicada desde una física más avanzada de la que habla en su libro Las Sombras de la Mente
2-(versión débil) Estaría asociada al desarrollo matemático de una máquina de Turing analógica.
Yo me inclino por esta segunda hipótesis por las razones argüidas por Wilson sobre la EA.En apoyo de esta tesis estarían los siguientes hechos:
1) Según se vaya ascendiendo en una escala de animales, ordenada de forma ascendente en orden de complejidad mental,la simulación algorítmica de la mente animal tiene que resultar más desviada. Algo que no está muy lejos de la realidad.
2) Una visión del universo como computacionalmente discreta implica una vision de la realidad como la que tenía Laplace. Sin embargo, hay nuevas teorías que están poniendo en duda esa perspectiva del universo. En la física si encontrásemos que los sistemas complejos pudieran ser capaces de subvertir la flecha del tiempo entonces la conciencia como otro fenómeno complejo más tampoco podría ser Turing-computable.
En cualquier caso lo que parece claro es que no sólo los estudios naturalistas son relevantes en la investigación de la consciencia porque en última instancia la teoría subyacente de esos modelos (neurofisiológicos, biológicos, ...) habrá de ser una teoría física y ahí entran las matemáticas.
6 comentarios:
Hola Hector,
una entrada interesante para la inauguracion.
Soy un defensor de la IA(inteligencia artifical) y de los pioneros en la computacion como Turing.
Sin embargo, no creo que tengmaos que aplear a fisicas exoticas para explicar la conciencia y los argumentos godelianos de Penrose para probar que hay algo mas que no se puede describir ni cuantificar matematicamente son decisivos para afirmar lo contrario.
Por supuesto que el cerebro computa (recibe estimulos sensoriales que procesa en funcion de reglas primitivas para guiar el pensamiento y la accion en respuesta al entorno)pero hasta ahora solo podemos crear modelos, no podemos descubrir leyes matematicas que expliquen el funcionamiento del cerebro, y por supuesto, todavia no podemos "simular" la mente en silicio.
Hay una computacion "sucia" no asimilable todavia por nuestros modelos matematicos.
En relacion a lo ultimo que decias es algo que no muchos entienden. Sin un buen modelo computacional de las operaciones de nuestro cerebro nunca podremos comprender verdaderamente el cerebro (las conexiones y prjecciones entre neuronas su funcionameinto no-lineal, la difusion y flujo de iones o neurotrasmisores...)
Te dejo con la direccion de una revista fundada por T. Sejnowski que aplica los metodos teoreticos y computacionales a la neurociencia. http://mitpressjournals.org/neuralcomp
Hola,
Muchas gracias por comentar el post y también por el enlace.
Y ya sabes pásate cuando quieras.
Saludos
los pioneros de la simulación tendrán que que inventar (...) una forma nueva de computación: la emoción artificial, o EA.
Sí, pero no veo en qué se diferencia esto de simular la "inteligencia a secas". La "emoción" es un módulo más, no un nuevo material. La emoción, o es simulable, o hemos vuelto al dualismo y a los ingredientes mágicos.
se parecería más a la de un visitante extraterrestre, no a la de un ser humano
¿Por qué? ¿Porque habría obligatoriamente que recapitular los estadios evolutivos intermedios? Lo que nos interesa es el producto final. Y ojo, que no estoy hablando de la complejidad de la simulación. Una implementación inorgánica puede ser todo lo compleja que se quiera, pero lo que importa es que el modelo sea "expresable" sobre la misma, al menos a nivel teórico. Al fin y al cabo, los humanos ya conocemos un método, generalmente "agradable", de generar nuevos seres (más o menos) inteligentes.
Penrose, por cierto, se equivoca de pe a pa al tirar del teorema de Gödel. A mí, en su momento, me resultaba inconcebible que un señor con esa inteligencia y esos conocimientos pudiese cometer un error tan elemental... pero es lo que hay, y no soy el único que está convencido de ello, por supuesto. Explicar por qué se equivoca es un poco más tedioso, pero prometo intentarlo en cuanto tenga algo de tiempo.
Hola Freman,
Ante todo muchas gracias por venir a comentar el post ;-)
Dices:
no veo en qué se diferencia esto de simular la "inteligencia a secas"
En efecto las emociones serían simulables,científicamente cognoscibles y por ello no, no hemos vuelto a los ingredientes mágicos.
Pero la cuestión es cómo.
Porque la complicada interrelación de flujos eléctricos y flujos hormonales nos hace pensar que tal vez no baste una simulación digital para emularlos. Por eso la revindicación de E.O Wilson de una nueva computación, que yo asocio con la computación analógica.
El propio Turing se dio cuenta que los flujos eléctricos de los nervios eran continuos, él creía, sin embargo, que no eran lo suficientemente compliacados como para no poder emularlos con computaciones digitales.
Sin embargo, la realidad no ha sido tan optimista. ¿Por qué?
¿Porque habría obligatoriamente que recapitular los estadios evolutivos intermedios? Lo que nos interesa es el producto final
Pero es que en una construcción abajo-arriba como la mente humana tú no puedes ponerte simplemente en el punto final. Eso significaría que has construido la IA arriba-abajo, algo que ya no se hace.
Penrose, por cierto, se equivoca de pe a pa al tirar del teorema de Gödel
La argumentación godeliana es muy complicada pero desde luego no la inventó Penrose, como algunos de sus enemigos han querido hacérselo ver. No es un conejo sacado de la chistera, de hecho está en el propio trabajo de Turing que lo despacha apelando a la errabilidad de los humanos no a ningún defecto de serie del argumento como sí han hecho los anti-Penrosianos.Además hay más gente que está de acuerdo con Penrose, por ejemplo Nagel & Newman.
Y volviendo a Turing, ¿cómo haces que un ordenador crea que una proposición es verdad aunque realmente no tendría que saber la respuesta?
Desde luego yo no creo que haya que cambiar necesariamente la física para avanzar en la IA.
Basta con desarrollar un nuevo modelo matemático de computación.
Saludos
Porque la complicada interrelación de flujos eléctricos y flujos hormonales nos hace pensar que tal vez no baste una simulación digital para emularlos.
Es una posibilidad. Pero no veo motivos para apostar por ella. De hecho, una de las apuestas más fuertes de la física moderna es considerar que toda interacción material se reduce a intercambio de información, y que ese intercambio es Turing-computable (Penrose toca el tema, creo que en Shadows of the Mind). Es sólo una hipótesis de trabajo: basta con un contraejemplo para echarla abajo... pero la consciencia no es, de momento, ese contraejemplo.
Sin embargo, la realidad no ha sido tan optimista. ¿Por qué?
:) Eso es lo que yo te pregunto, pero en el sentido contrario: ¿por qué no? Que no se haya logrado todavía la IA no puede atribuirse automáticamente a lo inadecuado del paradigma: es más un problema de complejidad.
¿cómo haces que un ordenador crea que una proposición es verdad aunque realmente no tendría que saber la respuesta?
¿Qué es creer?
Desde luego yo no creo que haya que cambiar necesariamente la física para avanzar en la IA.
Basta con desarrollar un nuevo modelo matemático de computación.
No es una justificación: es una sospecha. La sospecha es válida, pero no se puede justificar circularmente.
Hola Freman,
Tienes razón que no hay ninguna justificación para cambiar el paradigma de la IA, pero sí hay indicios suficientes (y ya se sabe que una serie de indicios valen como prueba) de que una nueva matemática se necesita para explicar los cada vez más complejos fenómenos que nos encontramos en la realidad.
Desde el análisis de los fluidos circulantes o turbulentos hasta la teoría de las pertubaciones de las supercuerdas; se palpa, se huele que las matemáticas no están a la altura.
Como dice Witten de la teoría de cuerdas pero aplicable a otros fenómenos físicos: es una teoría del s.XXI para unas matemáticas del s.XX
Saludos
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