Int Artificial

La inteligencia (del latín intellegentĭa) es la capacidad de entender, asimilar, elaborar información y utilizarla para resolver problemas.

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La Inteligencia Artificial Fuerte es aquella inteligencia artificial que iguala o excede la inteligencia humana promedio

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Por definicion las emociones son algo irracional, no pueden ser programadas. Si una maquina es programada para sentir lastima en unas condiciones, no es una autentica emocion, sino la respuesta a unas lineas de codigo. Las personas pueden sentir autentica lastima cuando le pasa algo malo a un amigo, indiferencia cuando le pasa a un desconocido o incluso regocijo si es a un enemigo. Como se va a programar eso?

El Test de Turing (o Prueba de Turing) es una prueba propuesta por Alan Turing para demostrar la existencia de inteligencia en una máquina. Fue expuesto en 1950 en un artículo (Computing machinery and intelligence) para la revista Mind, y sigue siendo uno de los mejores métodos para los defensores de la Inteligencia Artificial. Se fundamenta en la hipótesis positivista de que, si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente.

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La Inteligencia Artificial fuerte:

La idea de una IA fuerte ha sido el sueño de casi todos los investigadores de ese campo, pero uno de sus puntos débiles es que aún aceptando que la mente puede ser reproducida en otro medio, ese medio que hace de receptor debe tener un mínimo de equivalencia no sólo funcional con el donador. Equivalencia que no parece existir entre la estructura del cerebro y la arquitectura de la computadora, llamada de Von Newman, que ha sido tildada de ineficiente por muchos, debido a su procesamiento secuencial y a su manipulación de símbolos numéricos. Lo cual obligó a los programadores a elaborar metasistemas que se soporten sobre otros sistemas más cercanos a la maquina con el fin de resolver los problemas de la arquitectura de la computadora. Otros han propuesto la creación de nuevas arquitecturas que sean capaces de manipular inferencias por segundos en lugar de operaciones, como las computadoras convencionales. Y ya son muchos los investigadores que aceptan que la arquitectura de Von Newman en su época considerada equivalente al funcionamiento del cerebro no permite una representación adecuada de los procesos mentales y no sólo los representantes de la IA, también los creadores de lenguajes de computación se quejan y hablan de nuevas estructuras de programación con diferentes arquitecturas (programaciones lógicas, funcionales, recurrentes, orientadas a objetos, difusas, etc).

Veamos algunas de las consecuencias filosóficas que están detrás de la aceptación de la IA fuerte.

Dualidad cuerpo mente:

La IA acepta la dualidad cuerpo mente, y también parte de la suposición de un soporte físico (el cerebro) el cual “funcionalmente” es igual a una máquina y el objetivo es reproducir la mente sobre la computadora. Por otra parte se afirma que la IA se fundamenta sobre el materialismo: La inteligencia humana se hace realidad sobre la materia (el cerebro). Si partimos de la base de que los pensamientos se generan en un alma inmaterial y que su relación con el cerebro es incidental, entonces estamos negando la posibilidad de lograr alguna forma de inteligencia artificial.

Dicho de otra forma el dualismo en filosofía supone que el alma es independiente del cuerpo, cuando muere el cuerpo el alma sigue viva. En el caso de la computadora se puede romper la computadora pero los programas se pueden usar en otra. Lo cual nos lleva a la necesidad de considerar que la mente es independiente del cerebro y que la misma puede ser traspasada para otro cerebro (o para otro substrato equivalente). La dificultad radica en que si se aceptamos el dualismo filosofico debemos tambien aceptar el idealismo. La pregunta sería: ¿si aceptamos el dualismo mente cuerpo tendríamos entonces una mente que existe independiente del cerebro o sea el alma? Pero, entonces, los pensamientos se generarían sobre un alma inmaterial, por lo que, no necesitarían de ningún soporte físico, llámese cerebro o llámese computadora. De ahí que la IA tenga que hacer una adaptación y proponer un DUALISMO MATERIALISTA y afirmar categóricamente que la inteligencia humana se hace realidad sobre la materia.

La reducción de la mente:

El reduccionismo afirma que se pueden explicar los fenómenos reduciéndolos a un nivel más elemental. Por ejemplo: la conducta humana puede reducirse a estudios neurofisiológicos (incluso sobre animales), el estudio del cerebro puede reducirse a la biología celular, etc. La IA es reduccionista, ya que trata de reducir los procesos de la mente (que son complejos) a sencillos procesamientos de la información. La mente es un sistema de procesamiento de la información que cumple con las leyes de la manipulación de símbolos y de estructuras complejas.

Para algunos los humanos y las computadoras son dos especies de un mismo género: los sistemas de procesamiento de la información. Aceptar a la mente humana como una forma de procesamiento de la información trae como consecuencia que se produzcan dos fenómenos inversos:

La generalización de los sistemas procesadores de información.

La simplificación de la mente humana (reduccionismo).

El problema radica en la generalización que se le quiere dar a los sistemas de procesamiento de la información. Hay palabras que para los creadores de teorías, toman un significado especial (trascendental) y se convierten en un “símbolo” cargado de significados adicionales, en muchos casos abiertos a nuevas manipulaciones, que se adaptan a la interpretación del contexto de la teoría, como es el caso del termino “procesamiento de la informacion”.

La causalidad del cerebro:

Si la mente es parte del cerebro y es este quien la genera y si aceptáramos que la mente es propiedad exclusiva del cerebro. Entonces, el gran sueño de la IA de lograr reproducir la mente humana en una computadora no sería posible. Ya que es en el cerebro donde se codifican los procesos mentales, lo cual hace que no se pueda separar la mente del cerebro, no solo por el hecho de que la mente

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