Interpreting and Developing the Common Law

PRIMEROS DESARROLLOS TEÓRICOS

Redes de McCulloch-Pitts Descubrimiento de la relación entre el modelo matemático de las neuronas aprendizaje y las modificaciones

en las conexiones sinápticas PERCEPTRÓN DE UNA CAPA

Paradigma CONEXIONISTA

Simulación de las redes cerebrales, haciendo uso de perceptrones de una capa o de máquinas equivalentes

DIFICULTADES DE CONEXIONISMO

Los perceptrones de una capa no pueden simular adecuadamente las redes neuronales

NUEVOS DESARROLLOS TEÓRICOS Y TÉCNICOS

Perceptrones de varias capas La mente como una sociedad (Minsky) capaces de simular redes neuronales

Paradigma NEO-CONEXIONISTA

Simulación de las redes cerebrales, haciendo uso de perceptrones de varias capas, o de máquinas equivalentes, conectados en paralelo

ciones excesivas de la complejidad de las redes neuronales. Así, por ejemplo, el modelo matemático considera a todas las neuronas como funcionalmente equivalentes, lo que está muy alejado de la realidad. Por último, hay objecio- nes de tipo filosófico, pero, antes de indicar las más significativas, es conve- niente indicar qué supuestos filosóficos soportan el programa conexionista. 7.6. CONDUCTISMO Y HOLISMO

Es habitual contraponer dos formas de concebir las relaciones entre las partes de un todo y la totalidad misma: los atomistas sostienen que el todo no es sino la suma de sus partes, mientras que los holistas afirman que el todo excede a la suma de sus partes y que, por lo tanto, no puede esperarse cono- cerlo a partir del análisis por separado de todas y cada una de las partes que lo componen. En la historia de la psicología, esa oposición se concreta en el conductismo, por un lado, cuya postura es inequívocamente atomista, y las interpretaciones gestálticas de los sucesos mentales, por otro, en donde el holismo es el marco interpretativo adoptado. La novedad que, en este senti- do, supone el conexionismo es que resulta atractivo tanto para conductistas como para holistas, en la medida en que es capaz de reinterpretar aportacio- nes significativas de cada uno de esos bandos. Desde el punto de vista con- ductista, se hace hincapié en que la fuerza del proyecto conexionista descan- sa sobre la posibilidad de que las máquinas puedan aprender por sí mismas lo que no se sabe cómo programar de modo adecuado, entre otras razones porque carecemos de un conocimiento profundo de ello: determinadas capa- cidades intelectuales. Y ese aprendizaje se ajusta a pautas conductuales que, como el ensayo-error, son del más puro estilo skinneriano, bajo la denomina- ción de condicionamiento operante. Por otra parte, la presunción de que las redes neuronales artificiales puedan llegar a producir inteligencia se sustenta sobre una visión holística del problema mente-cerebro: ya hemos indicado que, según Minsky, la mente es el resultado de la interacción continua entre estructuras cerebrales que, en sí mismas y consideradas una a una, pueden carecer de todo rastro de cualidad mental. Trataré, pues, de las objeciones filosóficas al conexionismo, agrupándolas en, primero, las que atacan el bar- niz conductista que lo tiñe y, segundo, las que encuentran de dudosa mane- jabilidad la noción de holismo.

El uso con las máquinas del procedimiento de ensayo y error, como estra- tegia para su aprendizaje, recuerda el debate clásico entre Chomsky y Skinner acerca de la capacidad infantil de adquisición del lenguaje: algo similar ocu- rre cuando se comparan las capacidades de un niño y un chimpancé, que cuando se hace con una red neuronal cerebral y una red neuronal artificial: la reiteración y la eficacia del aprendizaje por ensayo y error son tan significati- vamente distintas en el hombre y en los simios y las máquinas que se hace necesario postular la diferente naturaleza entre uno y otros. Para que, por ejemplo, una red artificial aprendiera a distinguir, con cierta eficacia, entre las formas gráficas de las letras T y C, cualesquiera que fueran las posiciones de

16 _{Cfr. J. D. Cowan y D. E. Sharp (1988), «Redes neuronales e inteligencia artificial», en}

S. R. Graubard (comp.), 1988, 126.

las mismas, fue necesario realizar entre 5.000 y 10.000 representaciones de los patrones T y C, lo que, indudablemente, excede con mucho lo que necesita un cerebro humano para satisfacer igual tarea16_{. Por casos así, tanto el mismo}

Chomsky como Fodor han propuesto la existencia en el cerebro de un pre- cableado: de naturaleza básicamente sintáctica, en el caso de Chomsky, y de naturaleza semántica, en el de Fodor; y ambos han considerado la existencia de esas estructuras innatas como un objeción muy seria a la IA. La diferencia podría ser reducida integrando, si es que ello es posible, sistemas simbólicos —que representarían el precableado— y redes neuronales artificiales —que, a partir de ese precableado, serían capaces de aprender—. Con esta alterna- tiva se abre un camino para la colaboración entre los dos paradigmas de la IA con la que sueñan muchos investigadores en este campo. Pero, ¿cómo hacer efectivo ese propósito de colaboración? ¿En qué ha de consistir el precablea- do necesario para que sea factible la emergencia de capacidades mentales? Esto resulta especialmente inconcebible si la tesis de Fodor es correcta, por- que ya vimos que la IA de sistemas simbólicos cree posible crear inteligencia sin necesidad de tener que vérselas con la semántica.

La segunda fuente de dificultades para el conexionismo es su postulación de la naturaleza holística de las facultades mentales, a partir de la interacción de diferentes estructuras cerebrales significativamente «no-inteligentes». El filósofo norteamericano Daniel Dennett ha profundizado en esta idea, postu- lando el funcionalismo homuncular como la teoría que, a su juicio, explica de un modo más adecuado el problema mente-cerebro. Por «homúnculo» (hombrecillo) entiende Dennett un ente no inteligente, capaz de realizar ta- reas sencillas, al modo de las llevadas a cabo por los perceptrones. A su jui- cio, la integración de varios homúnculos en estructuras posibilita la emer- gencia de niveles paulatinamente más ricos, desde el punto de vista cogniti- vo, hasta el punto de que la mente no será sino el poder funcional de una compleja estructura de redes neuronales conectadas a muy diversos niveles de organización. Por ejemplo, podría explicarse así la aparición de la intencio- nalidad, cualidad básica de muchos procesos mentales, a partir de procesos cerebrales no intencionales. Así pues, el conexionismo parece adecuado, a primera vista, para corroborar y, a la vez, beneficiarse de, las tesis del funcio- nalismo homuncular.

Ahora bien, aun en el caso de que el funcionalismo homuncular triunfara frente a las críticas que pudieran hacérsele, desde un punto de vista filosófi- co (y está lejos su llegada a ese estatus de solución definitiva del problema mente-cerebro), sigue presentando serias dificultades para su aplicación en la construcción de inteligencia artificial. Y ello, básicamente, porque el concep- to de «holismo» es en exceso ambiguo: entendemos lo que se quiere decir cuando se sostiene que la construcción de una estructura funcional hace emerger propiedades inexistentes a nivel de sus elementos separados, pero

17 _{Cfr. D. C. Dennett (1988), «Cuando los filósofos se encuentran con la inteligencia arti-}

ficial» y H. Putnam (1988), «Mucho ruido por muy poco», en S. R. Graubard (comp.), 1988.

esa idea no nos orienta en absoluto hacia el modo de construir las estructu- ras adecuadas para la emergencia de propiedades específicas. Podemos asu- mir que la intencionalidad es una cualidad emergente a partir de la extrema- damente compleja estructura cerebral; ahora bien, ¿cómo organizar nuestras redes neuronales artificiales, para hacer que emerja finalmente la intenciona- lidad? ¿Cómo descubrir el orden de prevalencia de los distintos homúnculos diseñados por separado? Esta línea crítica ha sido fuente de polémica entre el mismo Dennett y Hilary Putnam17_{, mientras la IA sigue imperturbable su}

marcha por proveernos de magníficos logros tecnológicos, al tiempo que nos mantiene en un ayuno ya algo incómodo y prolongado, respecto de los pro- metidos manjares que prometía a la cofradía de los psicólogos y filósofos de la mente.

* Este trabajo se ha realizado con el apoyo del proyecto de investigación PB96-0586 de la DGICYT.

1 _{Con sus propias palabras, lo que llevó a Searle de la filosofía del lenguaje a la filosofía de}

la mente es que «un supuesto básico que subyace a su enfoque de los problemas del lenguaje es que la filosofía del lenguaje es una rama de la filosofía de la mente. La capacidad de los actos de habla para representar objetos y estados de cosas del mundo es una extensión de las capaci- dades biológicamente más fundamentales de la mente (o cerebro) para relacionar el organismo con el mundo por medio de estado mentales como la creencia o el deseo, y especialmente a tra- vés de la acción y la percepción» (Searle, 1983/1992, 13). En consecuencia, cualquier estudio completo del habla o del lenguaje requiere dar cuenta de cómo la mente/cerebro relaciona el organismo con la realidad. A esta tarea es a la que se ha dedicado nuestro autor desde mediados de los 70, y se ha visto reflejada en múltiples artículos, entre los que destaca el que comentamos y tres libros importantes: La intencionalidad. Un ensayo en filosofía de la mente (1983/1992);

Mentes, cerebros y ciencia (1984/1985); y El redescubrimiento de la mente (1992/1996). 2 _{Searle distingue entre IA fuerte e IA débil. La IA fuerte es el punto de vista según el cual}

«el cerebro es sólo un ordenador digital y la mente es solamente un programa de ordena- dor» (1984/1994, 33). Por el contrario, para la IA débil los ordenadores son meras herra- mientas con las que formular y comprobar hipótesis de modo más riguroso en el estudio de la mente. Dicho de otra manera, para un defensor de la IA fuerte un ordenador puede pensar —duplicar el pensamiento—, mientras que para un defensor de la IA débil simplemente podría simular el pensamiento.