El fenómeno que tanto en los medios como en la academia se ha venido nombrando de forma difusa como la “inteligencia artificial” plantea retos para pensar al mismo tiempo el conocimiento, la educación y el trabajo intelectual.
Sin pretender responder las preguntas sino más bien intentando ubicarlas en un marco de discusión propiamente académico, sugerimos que el fenómeno en cuestión se puede abordar desde dos puntos de vista, más complementarios que divergentes: por un lado, desde la pedagogía y, por otro, desde la economía política. En esta primera parte hablaremos desde una versión de la pedagogía.
Al menos desde la época de Descartes existe la polémica sobre la diferencia entre el comportamiento de los animales, las máquinas y los humanos. La diferencia con los animales no está solo en el lenguaje sino en el uso creativo del lenguaje común, “el cual consiste en ser ilimitado en su alcance y no precisar de estímulos”[1] (Chomsky, 1978, p. 20), mientras que “El lenguaje animal permanece completamente dentro de los límites de la explicación mecánica”[2], es decir, necesitan el estímulo físico.
Los “modelos pedagógicos” se pueden entender como dos formas de enseñanza y aprendizaje: algorítmica y heurística[3]. La diferencia entre lo uno y lo otro se puede reducir esquemáticamente a lo siguiente: los modelos algorítmicos están basados en información y en instrucciones y tienen que generar respuestas; los modelos heurísticos están basados en preguntas, en lo posible y, por tanto, generan hipótesis o imaginaciones.
La relación entre la inteligencia algorítmica y la heurística puede asimilarse a la relación de la inteligencia con el instinto y el hábito propuesta por Piaget[4]. Según el autor, el primero se entiende como adaptaciones a situaciones que se repiten; el hábito, en cambio, como respuesta automatizada, mientras que la inteligencia sería la adaptación a una situación nueva.
Pero si restringimos la discusión a esta última, “sólo pueden distinguirse dos formas de inteligencia: una práctica (o ‘empírica’) y otra reflexiva (o ‘sistemática). En la primera, el problema se presenta como una simple necesidad […] Es en la segunda donde la necesidad se refleja como problema, donde el tanteo se interioriza en búsquedas de hipótesis…”[5]. Este aspecto, la problematización, es la línea divisoria entre las dos inteligencias. Veamos:
Por algoritmo se entiende “la serie de actos o de operaciones elementales que hay que ejecutar en secuencia para cumplir un acto cualquiera, siguiendo un encadenamiento estricto […] Una serie algorítmica constituye un programa […] El algoritmo no es una simple suma de operaciones. Las presenta en series ordenadas…”[6]. Es aquí entonces en donde se asimila a una inteligencia no humana. Pero hay otro aspecto en el que el algoritmo es más cibernético (como imitación de movimiento) que lógico:
Sin embargo no cualquiera formalización aplicada a una
estructura de comportamiento conduce a un algoritmo. Este se define por cuatro
propiedades:
la precisión
(“todas las operaciones sucesivas por efectuarse se definen allí; fija la meta
por alcanzar, la información necesaria, el sistema de reglas por aplicarse en
esta información y el orden en el cual se aplicarán estas reglas”);
la univocidad (la
significación única. “Es específico y permite resolver cierta clase de
problemas”);
la medida (“Es un
conjunto finito de operaciones: por grande que sea, el número de ‘pasos’ es
ilimitado (sic)”), y
la claridad (“Aun sin un conocimiento especial del problema, toda persona que aplique el algoritmo debe llegar a su solución”)[7].
Con base en estos parámetros se erigió lo que conocimos como Tecnología Educativa, en cuyo centro no estaban, como se entiende hoy, principalmente los aparatos sino esta forma de operacionalización taylorista de la educación escolar. La precisión, la univocidad, la medida y la claridad se pueden entender nítidamente como aquello que en comunicación llamamos ausencia de ‘ruido semántico’[8], o sea el isomorfismo entre emisión y recepción[9] y, por tanto, una comunicación a prueba de sujetos.
Esto podría conducir también a pensar que el algoritmo se puede asimilar a un esquema. Recordando que el esquema es una estructura biológica y psicológica, pero esencialmente inconsciente, Not aclara que el algoritmo se diferencia del esquema en que:
El esquema se aplica también a una clase de conductas pero es una estructura puramente mental y esencialmente inconsciente, mientras que el algoritmo no existe sino cuando alguien lo ha construido y no es algoritmo sino con la condición de que se materialice en algún dispositivo o aparato[10].
El algoritmo es, pues, una creación hiperconsciente. En consecuencia, se pueden anotar dos limitantes para esta pretensión de “inteligencia artificial”: la inteligencia algorítmica siempre dependerá de la información, es decir, de los datos, de las conexiones físicas; además, el chat no es capaz de explicar “lo que no es”, “lo que no podría ser”[11].
Ahora bien, la inteligencia propiamente humana se puede reducir, con base en algunas lecturas de Piaget, al hecho de que “la vida mental se disocia de la vida orgánica”[12]. O, como lo anotamos al principio, al hecho de que no depende de estímulos. “En esta multiplicación indefinida de las distancias espacio-temporales entre el sujeto y los objetos consisten la novedad principal de la inteligencia conceptual…”[13]. Con esto da un poco de concreción a la definición de la inteligencia como el “grado de complejidad de los intercambios a distancia”[14].
Es claro que, más allá de la distancia, está también la absoluta falta de conexión física y, sobre todo, de Conciencia. En uno de los boletines recientes del OPM (El profesor universitario: una entidad retada por la Inteligencia Artificial https://observatoriopedagogicodemedios.blogspot.com/search/label/Profesor%3A%20retado%20por%20la%20IA) hemos resuelto esto con una síntesis de las operaciones arbitrarias: “predicar la conciencia o autoconciencia de la IA, es un claro ejemplo de una fetichización de objetos, fenómeno muy común a lo largo de la historia por parte de los seres humanos. Ser consciente como atributo reflexivo, como responsabilidad ética y como sensibilidad material (corporal) es una condición específica del ser vivo humano”[15].
Ninguno de estos atributos es propio de la IA. La inteligencia artificial algorítmica estaría basada siempre en la información, por tanto en relaciones físicas, de la misma manera que la inteligencia animal está asociada al estímulo.
Por tanto, sólo queda por decir que la inteligencia heurística sería la inteligencia propiamente humana y ésta depende de la significación. Pero la significación sigue siendo el agujero negro de la lingüística, pues no está claro aún de dónde viene o cómo se produce[16]; luego, esto nos lleva a una pregunta sobre lo apropiado de llamar a este fenómeno ‘inteligencia’: si no sabemos cómo se produce la significación, mucho menos sabremos como programarla. En otras palabras, si no sabemos cómo se convierte el Esquema, mental e inconsciente, en símbolo (significante y significado) mucho menos sabremos cómo hacer “que se materialice en algún dispositivo o aparato”.
Desde el
punto de vista de la pedagogía, la inteligencia artificial, si se puede llamar
así, se podría entender como una hipertrofia del modelo de enseñanza y de
conocimiento algorítmico (de hecho, la IA está compuesta de algoritmos) en
detrimento, por supuesto, de la enseñanza y el conocimiento heurísticos.
[1]
Chomsky, N. (1978). Lingüística
cartesiana. Madrid, Gredos, p. 20
[2]
Chomsky, N. (1978). Citado, p. 34.
[3]
Narváez, A. (2010). Modelos pedagógicos y modelos comunicativos. En Pedagogía
y Saberes, Núm. 32, Bogotá, UPN, enero-junio, pp. 7-22.
[4]
Piaget, Jean (1999). La psicología de la inteligencia.
Barcelona, Crítica, p. 107.
[5]
Ídem.
[6]
Not, Louis (1998). Las pedagogías del conocimiento. México,
Fondo de Cultura Económica, p. 94.
[7]
Not, citado, p. 96.
[8]
Mattelart, Armand y Mattelart, Michèle (1997). Historia de las teorías de la comunicación. Barcelona: Paidós.
[9]
Shannon, C. (1948). A Mathematical Theory
of Communication, Bell System Technical
Journal, XXVII, n. 3, pp. 379 - 423; n, 4, pp. 623-656.
[10]
Not, Louis (1998). Citado, p. 95.
[11]
Chomsky, citado, en la entrega del OPM llamada “El profesor
universitario: una entidad retada por la Inteligencia Artificial (IA)”
https://observatoriopedagogicodemedios.blogspot.com/search/label/Profesor%3A%20retado%20por%20la%20IA
[12]
Piaget, Jean, citado, p. 113.
[13]
Piaget, Jean, citado, p.135.
[14]
Piaget, Jean, citado, p. 20.
[15]
OPM, citado.
[16]
Sercovich, A. (1977). El discurso,
el psiquismo y el registro imaginario. Iconicidad, teoría semiótica y
psicoanálisis. Nueva Visión, p. 54.
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