Cerebros y mentes. Computación y conciencia. Razonamiento e inteligencia[1]
La computación de cerebros y ordenadores
El cerebro funciona como un ordenador. El cerebro piensa, la computadora calcula, pero ambos usan el razonamiento lógico. Aunque en sus actividades más creativas el cerebro parece procesar a golpe de genio, con destellos de iluminación, una gran parte del pensamiento es computación. Los pasos lógicos que sustentan la actividad computacional son simples. Han sido reducidos por Robert Jastrow a los llamados Y y O
Y: «Si 'a' y 'b' son ciertos, entonces 'c' es cierto»
O: «Si 'a' es cierto o 'b' es cierto, entonces 'c' es cierto»
Estos dos razonamientos pueden ser convertidos en circuitos eléctricos mediante dispositivos llamados "puertas". En un ordenador las puertas están constituidas por componentes electrónicos, sean diodos o transistores. En el cerebro de un animal o un humano, las puertas son neuronas o células nerviosas. Una puerta es un sendero eléctrico accesible cuando se cumplen algunas condiciones. Los dos cables que desembocan en una misma puerta representan las dos ideas 'a' y 'b'. El cable que emerge en el otro lado de la puerta representa la conclusión 'c' basada en esas ideas:
Y: «Si 'a' y 'b' son ciertos, entonces 'c' es cierto»
O: «Si 'a' es cierto o 'b' es cierto, entonces 'c' es cierto»
Estos dos razonamientos pueden ser convertidos en circuitos eléctricos mediante dispositivos llamados "puertas". En un ordenador las puertas están constituidas por componentes electrónicos, sean diodos o transistores. En el cerebro de un animal o un humano, las puertas son neuronas o células nerviosas. Una puerta es un sendero eléctrico accesible cuando se cumplen algunas condiciones. Los dos cables que desembocan en una misma puerta representan las dos ideas 'a' y 'b'. El cable que emerge en el otro lado de la puerta representa la conclusión 'c' basada en esas ideas:
La puerta Y (representada en el diagrama de arriba) funciona de modo que si las señales eléctricas fluyen a la vez de los cables o circuitos 'a' y 'b' (que pueden ser axones neuronales) entonces saldrá una señal eléctrica por la punta de flecha del cable 'c' (un axón[2] que a su vez podrá disparar su información en un montón de dendritas). Desde un punto de vista eléctrico es lo mismo que decir «si 'a' y 'b' están operativos o activos, entonces 'c' lo está».
Cuando una puerta ha sido preparada para ser una puerta O permite que la electricidad pase a lo largo de la salida de 'c' tanto si le llega una señal por el cable 'a' como por el cable 'b'. Eléctrónicamente es lo mismo que decir: «si 'a' o 'b' se activan, entonces 'c' se activa».
De este modo puede sumar un ordenador "1 + 1 = 2": una puerta tiene dos cables que representan '1' y '1', y un cable que emerge por el otro lado representando '2'. La puerta ha sido preparada como una puerta Y. Millones de tales puertas, combinadas de forma diferente pueden resolver problemas algebraicos o pagar impuestos.
Tales circuitos sirven también para tomar decisiones. Supongamos que en el ordenador de una empresa un cable llamado "stocks mínimos" lleva señales a una puerta de tipo Y. Un segundo cable llamado "fuerte volumen de ventas" también se activa. Si los stocks están bajo mínimos y el volumen de ventas es alto, la puerta se abre y a través de ella llega la decisión: ¡Hay que efectuar un fuerte pedido de este artículo al fabricante! Incluso puede que aparezca en pantalla el nombre del fabricante o que la misma máquina se encargue de emitir automáticamente el pedido.
Las puertas O tienen idéntica importancia. Supongamos que en esa misma compañía tres cables desembocan en una puerta 'd'. Si en un momento determinado la compañía "necesita liquidez" (cable 'a'), o el artículo está siendo "tirado por la competencia" ('b), o hay un exceso del mismo en los almacenes ('c'), entonces la puerta da paso a una decisión, emitiéndose una orden: 'd': ¡Hay que rebajar los precios!
Un ordenador sencillo tiene todas las puertas unidas permanentemente entre sí, de modo que resuelve siempre las mismas tareas una y otra vez. Pero los ordenadores más complejos tienen mayor flexibilidad, aunque menos que el cerebro humano. Las conexiones entre las puertas pueden cambiarse, las instrucciones para conectar las puertas de modo que actúen de acuerdo con cada tipo particular de problema quedan almacenadas en los bancos de memoria del ordenador. Esas instrucciones constituyen lo que llamamos el "programa" del ordenador. Un ordenador con una memoria muy amplia puede almacenar un conjunto de instrucciones lo suficientemente largo como para permitirle aprender por experiencia, del mismo modo que un animal inteligente.
Aprendizaje. Plasticidad y conectividad del cerebro humano
Cuando un cerebro, electrónico o animal, aprende por experiencia sigue los siguientes pasos: primero, intenta un enfoque; luego, compara el resultado obtenido con el deseado, e. d., con la meta propuesta; luego, si consigue la meta, envía una instrucción a la memoria para que use el mismo procedimiento la vez siguiente. Como un cerebro modifica sus redes neuronales[3] según su experiencia vital, una máquina inteligente puede modificar su razonamiento, basado en circuitos electrónicos, a medida que experimenta procesos internos.
Las puertas se van conectando gradualmente a medida que el animal aprende mejores estrategias de supervivencia. Cuando el humano nace, la parte del cerebro ocupada por circuitos vacíos es mayor que en cualquier otro animal; eso es lo que se entiende por plasticidad del comportamiento humano. Se puede decir que el cerebro crece hasta los veinticinco años, pero luego sigue aprendiendo y transformándose durante toda la vida[4].
La riqueza del pensamiento humano depende en un grado considerable del enorme número de cables, o fibras nerviosas, que desembocan en cada puerta del cerebro humano. Pero en un ordenador cada puerta tiene dos, tres, o como máximo cuatro cables que entran por un lado, y un cable sale por el otro. En el cerebro de un animal las puertas pueden tener miles de cables entrando por un lado, en lugar de dos o tres. En el cerebro humano, una puerta puede tener incluso 100.000 cables entrando en ella. Cada cable procede de otra "puerta" o célula nerviosa (neurona). Esto significa que cada puerta del cerebro humano está conectada a otras cien mil de otras partes del cerebro. Durante el proceso de pensar, innumerables puertas se abren y cierran a lo largo y ancho del cerebro. La decisión es resultado de una complicada evaluación que implica entradas de datos procedentes de miles de puertas. Esto explica muchas de las diferencias entre el pensamiento humano y el de un ordenador.
Las puertas de los cerebro biológicos no funcionan sobre las bases del "todo-o-nada". La mayor parte de las puertas del cerebro funcionan según el principio del CASI, antes que del Y o el O.
La puerta CASI hace al pensamiento humano muy impreciso, pero muy poderoso. Supongamos que cincuenta mil cables desembocan en una puerta cerebral. Si fuera la puerta Y de un ordenador, las cincuenta mil premisas tendrían que ser ciertas simultáneamente antes que esa puerta se abriera dejando pasar una señal. Un cerebro así sería muy lento, raramente tomaría una decisión y el poseedor de un cerebro así tendría pocas posibilidades de transmitir sus genes a otra generación. Los cerebros auténticos no trabajan como las máquinas. Ajustados a puertas CASI, solamente necesitan diez mil o quince mil premisas, por decir algo, para emitir una orden de actuación, o tal vez menos. Como consecuencia de ello son imprecisos y falibles, pero muy rápidos. En la lucha por la supervivencia la velocidad debió valer más que la precisión.
Computador y conciencia
Recientemente, Roger Penrose[5] (catedrático de matemáticas en Oxford) ha probado que nuestros cerebros y nuestras mentes son algo más que una computadora. Comprender no es computar. A causa de la no computabilidad del pensamiento consciente, necesitamos de una nueva física para comprender la mente y la base física de la consciencia, las manifestaciones externas de la comprensión".
La diferencia entre un ordenador y la mente humana no puede explicarse simplemente como una cuestión de complejidad. Si es la extrema complicación de la red neuronal la que se considera como prerrequisito esencial para la consciencia, entonces hay que preguntarse por qué la consciencia parece estar totalmente ausente en las acciones del cerebelo, responsable de la perfección del control motor. Los principales fracasos de la inteligencia artificial no se han dado en áreas donde el poder de los especialistas humanos resulta sorprendente, sino en las actividades de "sentido común". Éstas pueden ser descritas como ocasiones en que hay que determinar la mejor acción en función de propósitos del propio cerebro, finalidades y objetivos que éste puede modificar en el mismo curso de la acción. En esos casos, cualquiera de nosotros acierta mientras el "cerebro electrónico", aun capaz de calcular más y mejor que el nuestro, falla sin remedio.
Para ilustrar la falta de comprensión real de los ordenadores actuales, el propio Penrose ofrece la posición de ajedrez infra. Las negras tienen una enorme ventaja material, pero para las blancas es fácil evitar la derrota: les basta con mover su rey por su lado del tablero. ¡El muro de peones resulta infranqueable para las negras! Esto es obvio para cualquier ajedrecista. Sin embargo, en esta posición "Deep Thougt" (Pensamiento Profundo), el ordenador de ajedrez más potente de su época, que ganó a grandes maestros mundiales, cometió inmediatamente el error de comer la torre negra con el peón de la columna b (b4 x T). Abrió así la barrera de peones provocando una posición en que las blancas perderían sin remedio. ¿Cómo pudo ser tan estúpido? La respuesta es que Pensamiento Profundo había sido programado para muchas cosas (obtener ventajas posicionales o de material, calcular a gran velocidad distintas variantes y posiciones futuras) pero carecía de la comprensión de lo que podía llegar a significar en esta posición concreta la barrera de peones.
La imaginación finalista parece ganar también en capacidad de computación mediante el descarte 'a priori' de alternativas "absurdas". La propia y especializada comprensión matemática -o lógica- no puede reducirse a computación. La comprensión que subyace en las reglas computacionales es algo que en sí mismo está más allá de la computación.
La mente reactúa sobre el cerebro del que ha emergido. Penrose acepta que la mente tiene una base física, cerebral, pero también afirma la posibilidad de la libertad, es decir la posibilidad de que la mente consciente reaccione sobre las condiciones físicas de acuerdo a principios y proyectos elaborados por ella misma, pudiendo así modificar las condiciones físicas del cerebro. Esto significa admitir la posibilidad de que el mundo ideal pueda obrar sobre el mundo físico a través del mundo mental. Explicar esto significaría ir más allá de las leyes de la física actual. Por eso Penrose piensa que es necesario desarrollar una nueva física-matemática (cuántica) para poder explicar las bases cerebrales de la consciencia humana. De modo análogo a como un fotón puede estar haciendo dos cosas a la vez en dos sitios distintos se daría en el cerebro la coexistencia de alternativas de sensación, asociación y acción, al nivel de pequeñas cargas o actividades oscilatorias en fracciones de milisegundos.
La cognición, tal y como la ve Francisco Mora[6], sería una recogida de periodos o quantums de tiempo. Los circuitos activos del cerebro, como las luces de colores de un árbol de Navidad en el que nunca se mantiene el encendido fijo de un determinado grupo, barren la corteza cerebral cada 12 milésimas de segundo. La sucesión de los barridos proporcionaría la película continua de nuestro ser y estar en el mundo. Según esta hipótesis, nuestro conocimiento y nuestra conciencia estarían hechos de unidades temporales. De quantums, como la energía de la que todo procede.
La indeterminación cuántica (que permite la ocurrencia y no ocurrencia simultáneas) pudiera ser la que proporciona una ocasión para que la mente influya en el cerebro físico, la ocasión natural para el ejercicio de la creación y la libertad.
¿Piensan las máquinas? La máquina y el test de Turing
La teoría de la recursión o de la computabilidad parece hoy la rama más exitosa de la lógica matemática. Alan M. Turing (1912-1954) percibió una analogía estructural entre las operaciones de la mente, las series exhaustivas de instrucciones lógicas para resolver problemas, llamadas algoritmos[7], y las máquinas computadoras abstractas.Una máquina de Turing es un computador que posee una cinta infinita, un mecanismo para examinar la cinta, otro para escribir o borrar la cinta y un conjunto finito de estados de información ("estados lógicos"). Lo esencial de una máquina de Turing son las reglas que gobiernan su comportamiento, por virtud de las cuales puede pasar de una configuración a otra[8]. Dichas reglas pueden representarse en una tabla, y cada una de ellas tiene el carácter de una instrucción. La noción de máquina de Turing es una idealización matemática útil para probar que ciertas tareas no son automatizables o que ciertas funciones no son computables, y se parece a lo que hoy consideramos un programa de "software", mientras que una "máquina universal de Turing" es una máquina capaz de simular a cualquier otra, equiparable por tanto al "hardware" de un computador digital actual.
¿Pueden todos los procesos mentales, incluido el conocimiento humano, reducirse a cálculo? ¿Puede pensar una máquina? En 1950, la revista inglesa Mind publicó una conferencia de Turing, "Máquinas computadoras e inteligencia", en la que sostenía que un computador digital puede hacer todo lo que hace el hombre. Iniciaba así la investigación en inteligencia artificial. Turing propuso que la cuestión de si una máquina puede pensar sólo podría resolverse experimentalmente: podemos decir que una máquina piensa si un humano, comunicándose por escrito con ella y con otros interlocutores humanos, es incapaz de distinguir a la máquina de los interlocutores humanos (test de Turing).
En su obra Los lógicos, y hablando de Turing, Jesús Mosterín refiere cómo a finales de 1996, Larry Wos y William McCune lograron por primera vez programar un computador de tal manera que resolviera creativamente un problema abierto. El 10 de octubre de 1996 un computador tuvo éxito donde los mejores matemáticos habían fracasado.
Ciencias cognitivas
Desde 1977 se ha consolidado un nuevo campo de investigación interdisciplinar denominado ciencias cognitivas. Estas ciencias estudian el fenómeno de la cognición, tanto en seres humanos como en animales y computadores. Se entiende por cognición el uso y manipulación de información. Las ciencias cognitivas básicas son la Psicología Cognitiva y la Inteligencia Artificial, junto a otras auxiliares: la Lógica, la Neurociencia cognitiva, la Lingüística, la Antropología y la Pedagogía cognitivas.Hilary Putnam (Chicago, 1926) ha prolongado las tesis de Turing con la llamada "teoría funcionalista de la mente". Por funcionalismo podemos entender la doctrina filosófica de que los procesos mentales no son conducta externa públicamente observable, sino que son funciones mediadoras entre entradas sensoriales y salidas motoras (por ejemplo, entre un fuerte ruido y el movimiento de mis manos para taparme los oídos), funciones que se producen en el interior del sistema cognitivo y causan la conducta externa.
Así como el comportamiento de una máquina de cálculo no podría explicarse por el análisis de sus inputs o estímulos, sino que es preciso conocer sus "estados internos", así también sucede con el organismo humano, cuyo comportamiento (outputs) no puede explicarse sólo por los estímulos procedentes del exterior -como pretendían los conductistas-, pues hace falta conocer sus estados anímicos internos.
En un artículo de 1960, Putnam analiza la noción de "máquina de Turing". Y señala que, al igual que habría dos posibles descripciones de una máquina de Turing, la del lógico y la del ingeniero, hay dos posibles descripciones de la psicología humana: la aproximación conductista, que pretende una descripción en términos físicos de la conducta humana, y otra, que prefiere una aproximación en términos más abstractos o mentales. Así por ejemplo, no podemos identificar sin más "dolores de cabeza" con ciertos "estados cerebrales", aunque supongamos que estos causan aquellos. El dolor no es un estado físico-químico del cerebro, ni un estado del sistema nervioso entero, sino otro tipo de estado. El dolor es un estado funcional de un organismo tomado en su totalidad. Es erróneo pensar que la esencia de nuestras mentes es nuestro hardware (soporte físico).
Después de 1975, Putnam modificó su funcionalismo para explicar que nuestras creencias y deseos (procesos mentales) no sólo están determinados por propiedades individuales, sino que dependen tanto del entorno físico del hablante como de hechos sociales relativos a la comunidad lingüística a la que pertenece (socio-funcionalismo).
La habitación china y el continuo cerebro-mente
John Searle (nacido en Denver, 1932) defiende la tesis general de que la mente y el cuerpo interactúan aunque no sean dos cosas diferentes. Los procesos mentales no son independientes de los procesos físicos (sobre todo cerebrales), pero los procesos mentales no se reducen a los procesos cerebrales tal como los estudian las neurociencias. Esta tesis general puede denominarse emergentismo: Los procesos mentales aparecen como fenómenos o propiedades que emergen de los procesos cerebrales. Que los procesos mentales sean distintos de los procesos físicos no significa que emerjan de ellos mediante algún proceso no-físico de carácter "misterioso". Para Searle existen cuatro propiedades de los fenómenos mentales difíciles de encajar en la concepción del mundo como compuesto de cosas exclusivamente materiales.
1) La más importante de tales propiedades es la conciencia que permite que nos demos cuenta de lo que hacemos, ese saberse siendo. La conciencia es el hecho central de la existencia específicamente humana, aunque no todos los procesos mentales sean conscientes.
2) Intencionalidad. Es la propiedad mediante la cual nuestros estados mentales se dirigen o refieren a objetos o estados de cosas del mundo distintos de los propios estados mentales. Por ejemplo, mi deseo de ver los fiordos de Noruega refiere a esos accidentes geográficos, que no forman parte de mi mente.
3) Subjetividad. Todos los procesos mentales son subjetivos. Cada uno de nosotros puede conocer sus estados mentales internos, mientras que los demás no pueden conocerlos directamente.
4) Causación mental. Nuestros pensamientos y sensaciones tienen algún efecto sobre el mundo físico, causan efectos físicos. Decido dar un paseo por el campo y mi cuerpo baja las escaleras y pisa la hierba del campo.
La posición de Searle reconstruye un cierto dualismo, si bien no admite que mente y cerebro sean dos cosas distintas, sino que los procesos mentales son aspectos o rasgos diferenciables de los procesos neurofisiológicos aunque no sean independientes de ellos. Para explicar su tesis recurre a la distinción entre micropropiedades y macropropiedades de los sistemas físicos. Los fenómenos mentales son macropropiedades emergentes de procesos que tienen lugar en el cerebro en el micronivel de las neuronas. Como insinúa Roger Penrose, el yo podría ser resultado de una condensación superconductiva o superfluida, un holograma global cuántico, un estado de coherencia cuántica del cerebro.
En el cerebro existen pues dos niveles de descripción causalmente reales: el macronivel de procesos mentales y el micronivel de procesos neuronales. La independencia de la psicología respecto de las neurociencias queda así garantizada.
Al contrario que otros autores como Marvin Minsky o Hans Moravec, Searle niega que las máquinas puedan pensar. La única máquina que puede pensar es el cerebro. Para demostrarlo, Searle efectúa el "experimento mental de la habitación china": Supongamos a un hombre encerrado en una habitación que sólo habla español. Se le introducen a través de una rejilla unas preguntas en chino y él es capaz de devolver respuestas en chino a preguntas en chino según un manual de instrucciones que establece las correspondencias correctas entre preguntas y respuestas (inputs y outputs). Los de afuera podrían pensar que sabe chino, pero ¿entiende el chino? Los computadores pueden dar la impresión de que piensan cuando hacen corresponder preguntas con respuestas de acuerdo a reglas establecidas en programas informáticos, pero se limitan a combinar símbolos formales que no comprenden. Sus símbolos sólo tienen sintaxis (relaciones de orden entre ellos), pero carecen de semántica, no tienen relaciones con significado alguno ni refieren intencionalmente.
El filósofo español Pascual F. Martínez Freire ha puesto en duda que esta tajante distinción de Searle entre sintaxis y semántica sea aceptable (La nueva filosofía de la mente, 1995), pero tampoco Martínez Freire cree, al menos por el momento, que las máquinas inteligentes tengan mente. La mente o los procesos mentales emergen de los mecanismos computacionales del cerebro, pero una vez producidos no son reductibles a los mecanismos de la maquinaria cerebral.
Para Francisco Mora, catedrático de la Complutense (El reloj de la sabiduría. Tiempos y espacios en el cerebro humano, 2002), "el mundo de la física y la química cerebral se transforma en bioquímica y después en anatomía, fisiología y conducta como un continuum. La dimensión crucial de la mente es el tiempo, porque las funciones cerebrales no residen en la anatomía o el espacio, sino en la actividad del sistema y sus códigos de tiempo. "La mente es el tejido neural cosido con hilos de tiempo o, si se quiere, el alma es tiempo codificado en el cerebro". LA MENTE ES la actividad del mismo cerebro, aunque utilicemos diferentes lenguajes para hablar de una y otro. Los términos psicológicos del lenguaje común son o serán finalmente reducibles o equiparables o equivalentes a los términos de la Neurociencia.
Cuestionario
1. Lea atentamente el dossier. Elabore un glosario con los principales términos.
2. ¿Cree usted que el pensamiento humano puede ser reducido a computación?
3. ¿Qué dos modelos o métodos lógicos sustentan todos los procedimientos de cálculo y computación?
4. ¿Qué unidades componen las "puertas" de un cerebro y qué unidades componen las de un ordenador?
5. Describa mediante un algoritmo sencillo un procedimiento de decisión distinto de los ejemplos que se ofrecen en el texto. Esquematícelo.
6. ¿Qué es un programa de computadora?
7. ¿Pueden aprender los ordenadores? ¿Cómo? ¿Cree usted que se puede hablar con propiedad de "inteligencia artificial"?
8. Describa la plasticidad e increíble conectividad del cerebro humano.
9. ¿Qué diferencia más apreciable encuentra entre el funcionamiento de un cerebro y el de un ordenador? Explique el método del CASI.
10. ¿En qué tipo de acciones el cerebro humano es más que una máquina de computación, según Penrose? ¿Qué importancia tiene la "imaginación finalista" para el pensamiento consciente?
11. Explique el concepto de cognición para Fco. Mora.
12. Explique en qué consisten la máquina y el test de Turing. Busque una semblanza sobre importante lógico y matemático británico.
13. ¿Cuáles son las ciencias cognitivas y qué estudian?
14. Describa la concepción funcionalista de los procesos mentales.
15. Sintetice la teoría emergentista sobre la relación cerebro-mente.
16. Cuáles son las propiedades específicas de los fenómenos mentales que no se dan en la inteligencia artificial.
17. ¿Cómo muestra el experimento mental de la habitación china que los ordenadores no piensan?
18. ¿Qué objeción pone Mnez. Freire al experimento de Searle?
19. ¿Cómo piensa Francisco Mora la relación cerebro-mente?
20. ¿Cree que las máquinas inteligentes podrán desarrollar alguna vez conciencia?
Para profundizar más:
Biedma, José. "Hacia una comprensión científica de la conciencia"
Notas de la Entrada
[1] El título de esta entrada "el telar mágico" es el de la famosa obra de Robert Jastrow sobre el cerebro y la computadora, Salvat 1981.
[2] Un axón no es más que el "cable" o fibra de salida (output) de una puerta neuronal. Las neuronas "disparan" mediante los axones información en red, que transmiten a otras neuronas mediante impulsos bio-eléctricos o mediante neurotransmisores químicos. La insuficiencia de estos transmisores es causa inmediata de trastornos tan graves como el altzeimer.
[3] El punto en el cual una fibra nerviosa de entrada (input) toma contacto con la neurona (representada en nuestros esquemas por un círculo negro) recibe el nombre de sinapsis. Una sinapsis en el cerebro es similar a un diodo o transistor en un circuito electrónico, ya que permite que una corriente eléctrica pase en una sola dirección
[4] Ramón y Cajal creía que las células nerviosas que mueren no podían ser reemplazadas. Hoy sabemos que no es así. Las neuronas pueden rejuvenecer y el cerebro es capaz de generar nuevas neuronas. Experimentalmente se ha comprobado que ratones adultos que viven en condiciones de actividad óptima frente a ratones que viven aislados desarrollan hasta un 60% más de células en el hipocampo (área crucial para los procesamientos de la memoria).
[5] Las sombras de la mente, Drakontos, Crítica, Barcelona, 1996.
[6] El reloj de la sabiduría, Alianza, Madrid, 2002.
[7] Un algoritmo es un método o procedimiento conforme a reglas que permite resolver problemas de manera mecánica en un número finito de pasos.
[8] Por configuración entiende Turing un estado lógico más un símbolo escrutado.
McCarthy, años 60:
ResponderEliminar“La lógica va a tener para la informática una importancia
comparable a la que tuvo el análisis matemático para la física”.