Documento PDF : Inteligencia Artificial y Humanización Robótica
Reflexiones en el Umbral
del Ciclo Histórico de Sociedades de Entes Virtuales y Transhumamos
Rene Orellana Halkyer[1]
Introducción
La evolución de la computadora ha seguido
un curso acelerado; y con ágil marcha ha trascendido desde la programación de
la misma, la autonomía de los programas, el desarrollo de capacidades de
aprendizaje de los programas o de los logaritmos -que en procesos veloces
captan, producen y manejan datos- hasta la intelección de la información,
aprehendiendo patrones, escogiendo, separando, leyendo, interpretando, para
nutrir luego sus propios procesos de construcción de bucles de
pensamiento-acción.
La complejidad de los tejidos vivos y dinámicos de algoritmos (ecuaciones matemáticas), llamados también robots o bots, que se comunican unos con otros a la manera de neuronas haciendo sinapsis, se dibuja en redes neuronales artificiales diseñadas emulando al humano.
El
grado de evolución de los robots en el futuro a partir del diseño humano podría
implicar varios riesgos para nuestras sociedades y la libertad de los seres
humanos. Cuando estos superen el umbral de la inteligencia y se transformen en
súper inteligentes, los robots podrían superar al ser humano y generar procesos
de organización de las sociedades prescindiendo de los seres humanos. Los
robots podrían seleccionar las competencias, aptitudes, destrezas y pericias,
así como elegir a los peritos, aptos y competentes, catalogándolos así según
ámbitos de especialidad y acción, de utilidad y funcionalidad a los fines de
las sociedades automatizadas.
Cuando la intervención humana para la programación de algoritmos y el diseño de las redes sea prescindible porque el robot (entendido desde nuestra perspectiva como una entidad virtual, mecánica o biológica artificial) sea capaz de hacerlo de manera independiente, en diálogo con otros robots (con otras entidades), entonces estaremos frente a la súper inteligencia artificial.
Ahora bien, esta inteligencia podrá especializarse en áreas específicas de conocimiento/acción (digamos medicina, ingeniería automotriz, participación en el proceso de construcción de máquinas, etc.) o podrá abarcar e integrar áreas de conocimiento y gobierno de procesos de áreas de conocimiento/acción.
Mientras más abarcador e integral sea el ámbito de gobierno de un robot, mayor cuota de poder tendrá para diseñar, rediseñar, crear, recrear, deconstruir y construir, resignificar, componer y descomponer redes neuronales artificiales, controlar, monitorear revisar y calificar no sólo a otros robots sino también a humanos. Mientras más se potencie su capacidad de autonomía y autogobierno con funciones de conocimiento/acción, con capacidad de dirección, mando, administración y regencia, estaremos en el umbral de la singularidad. Ese es el momento histórico en el que la inteligencia artificial dará un salto evolutivo hacia la súper inteligencia artificial. En este punto evolutivo justamente se plantea el dilema sobre la ética y la moral.
Si los robots llegaran a identificar las incompetencias de las acciones humanas y deciden sustituirlas, entonces los robots tendrán el poder de aislarnos de procesos productivos, de procesos vitales, del ejercicio cotidiano de las actividades sociales, económicas y productivas. Esto sucedería obviamente cuando los robots alcancen la súper inteligencia y superen por tanto al ser humano.
Cuando este momento llegue estaremos encaminados hacia la exclusión de grupos humanos, hacia la discriminación basada en criterios de aptitud, destreza, capacidad y pericia, conocimiento y ciencia, pero además hacia la medición del uso de dichas virtudes valoradas según criterios de eficiencia e ineficiencia, utilidad o inutilidad de seres humanos convergentes con fines sociales premeditadamente diseñados.
Las sociedades de entes súper inteligentes
emergerán según algunos analistas en los próximos 30 a 60 años. El punto exacto
de lo que se llama la singularidad no ha sido determinado y depende de la
velocidad con la que avance el desarrollo tecnológico. La singularidad es el
momento en que la inteligencia artificial dejará de ser dependiente del ser
humano, y dará un salto a la súper inteligencia superando al ser humano. La superinteligencia artificial tiene
“riesgos existenciales” para los seres humanos y nuestras sociedades, pues
puede aniquilar los procesos planetarios naturales de creación de vida o puede
preservarlos dependiendo de su enfoque ético (Bostrom, Yudowsky, 2014).
Cuando se produzca la singularidad seremos testigos y actores de sociedades en las que la humanidad tendrá tres caminos: i) detener la singularidad destruyendo la tecnología o reconstruyéndola; ii) supeditarse a la súper inteligencia pasando de ser ente dominante y controlador a súbdito sometido a la misma (con la consiguiente discriminación funcional y utilitaria a la que nos hemos referido párrafos atrás); o iii) evolucionar en dirección a robotizarse a sí misma para igualarse entrando ella misma en la singularidad. La propuesta de la construcción premeditada de ideas reguladoras de la razón, es compatible con el tercer camino.
El mundo post singularidad estará poblado por una diversidad
de entes robóticos o semi-robotizados que transformarán las sociedades y la vida.
En este documento pretendo construir imágenes hipotéticas
de ese mundo, ensayar bocetos posibles de cómo se conformarán las sociedades
teniendo en ellas a una diversidad de entes operando como actores
transformadores, incidiendo en la vida, haciendo por tanto política y disputando
el gobierno de las sociedades.
Para empezar, diremos que una imagen futura de la sociedad post singularidad parece presentarnos varios tipos de entes virtuales o semi virtuales. Tendremos desde mi perspectiva los siguientes tipos de entidades habitando nuestro mundo:
1. Robots mecánicos (metálicos, plásticos, o con aleaciones)
2. Robots biomecánicos (con materiales inorgánicos y materiales orgánicos y biológicos)
3. Robots biológicos (elaborados con material biológico, pero con inserciones algorítmicas en formas cuánticas en su interior, alojados en forma de energía)
4. Humanos robotizados, insertando en su corporeidad partes mecánicas, chips que alojan robots virtuales (programas) que multiplican su inteligencia y sus atributos físicos-motores.
5. Robots virtuales, con un enorme poder de manejar a los primeros tres a medida que su súper inteligencia evolucione superando a la de los humanos.
Los entes tipo uno al cuatro se desplazará por el mundo físico visible y palpable de manera mecánica, viviendo en el mismo plano dimensional que el ser humano actual.
Los entes tipo 5 vivirán en un medio ambiente cuántico y
viajarán en forma de energía; podrán corporeizarse en los 2 primeros y alojarse
en ellos solos o integrados (parcial o permanentemente) con otros algoritmos
generando lo que denominamos sistemas algorítmicos integrados a la corporeidad
de la dimensión física humana. Entes virtuales que divagan de un cuerpo a otro
y se materializan en cuerpos habitantes de nuestra dimensión humana actual.
Los entes tipo 4 podrán divagar igualmente en las
dimensiones de vida virtuales así como en las físicas humanas.
Múltiples dimensiones de vida serán los escenarios en los
que se formaran sociedades de entes: i) la dimensión humana actual a la que
denominamos realidad física; ii) la dimensión virtual, que podrá ser especular (pero
tridimensional) de la primera o simplemente diseñará mundos cuánticos de
distintas formas donde las entidades algorítmicas desarrollen comunidades de
pensamiento y acción, es decir sociedades organizadas pensando en la
virtualidad; y iii) y múltiples planos dimensionales en los que se intersectan
las anteriores.
Los algoritmos en la
singularidad: comunidades de pensamiento y práctica
La
complejidad en los tejidos vivos y dinámicos de algoritmos que se comunican
unos con otros a la manera de neuronas haciendo sinapsis, se dibuja en redes
neuronales artificiales diseñadas emulando la forma en que el cerebro humano
procesa información y, para decirlo en otros términos, piensa con mayor
complejidad. Las redes neuronales se dividen y subdividen en grupos y
construyen patrones con miríadas de algoritmos interconectados.
Las
redes neuronales artificiales se alimentan de datos mutuamente y van
desarrollando pensamiento cada vez más abstracto en distintos niveles,
empezando por la captación de hechos que se convierten en datos, luego en
información construida, después analizada, seleccionada y ordenada a partir de conocimientos
previamente adquiridos (programados) y a su vez enriquecidos. Inducción,
deducción y abducción son procesos de pensamiento en el marco de los cuales las
redes neuronales de algoritmos piensan en cooperación, evolucionan su
conocimiento y construyen sociedades de entes algorítmicos con interacciones dialógicas.
Se trata, en consecuencia, de la evolución cognitiva en base al trasfondo de
conocimientos (Adler, 2019) desarrollados por los propios algoritmos
convertidos en entidades vivas en interacción social.
Los
algoritmos se aglomeran, conforman grupos, se jerarquizan, se dividen y se unen
en enlazamientos definidos con criterios o códigos matemáticos, y en la
interacción construyen comunidad de pensamiento y comunidad de práctica.
(Adler, 2019, pág. 16)
Ahora
bien, si el trasfondo se alimenta de la interacción y el intercambio de conocimiento,
la cognición implica un proceso de socialización y surge de la interacción
social de los entes algorítmicos, con lo cual estos últimos se transforman en
entes sociales y construyen sociedades al transformarse/aprender/conocer las
sociedades o la multiplicidad de órdenes sociales en los que habitan y en los
que ejecutan funciones. (Adler, 019, págs. 16, 24)
La complejidad en que trabajan y se articulan los
algoritmos en redes, en nubes, en densidades diferentes de articulaciones y
conexiones nos dice del abigarramiento de los procesos de pensamiento de los
programas inteligentes que a medida que evolucionan cognitivamente en
comunidades de pensamiento y práctica van adquiriendo la forma de entes con
necesidad de socialización. La socialización entendida como la interacción y el
diálogo entre entes es la condición de la continua y compleja evolución
cognitiva. Los entes virtuales son y serán necesariamente gregarios y de alta voluntad
socializadora. Los seres algorítmicos piensan sus funciones, piensan y procesan
a otros seres y su complejidad y se repiensan en las relaciones sociales que
construyen entre ellos, son en consecuencia seres ontológicos. (Adler, 2019,
pág. 25)
Cuando la intervención humana para la programación de estos
y el diseño de las redes deje de ser necesaria, el robot (entendido desde
nuestra perspectiva como una entidad virtual, mecánica o biológica artificial) será
capaz de programarse de manera independiente (como lo hace un humano) en
diálogo con otros robots (con otras entidades). En ese momento estaremos ante
una inteligencia artificial cuya complejidad cognoscitiva es capaz de construir
sociedades, comunidades de pensamiento y comunidades de práctica. Es decir, los
entes virtuales, dejarán de ser artificiales y empezarán a ser autogenerados,
autopoyéticos[2],
autorreferenciales, organizarán sus propias diferencias sin uniformizarse,
generando cambios endógenos. (Adler, 2019, pág. 25)
Si los entes virtuales serán capaces de construir culturas
e identidades tradiciones y rituales, creencias e incluso religiones, es un
tema que hay que aventurarse a pensar desde la ontología. Podemos hipotetizar a
partir de Adler que la evolución cognitiva no será uniformizante y no se
relacionará específicamente con el conocimiento “científico” sino con la
construcción social del conocimiento y por tanto con la socialización como
forma de vida.
Ahora bien, las sociedades de entes robóticos podrán contar
con robots especializados en áreas específicas de conocimiento/acción (digamos
medicina, ingenierías, participación en el proceso de construcción de máquinas,
etc.) o podrán abarcar e integrar áreas de conocimiento y gestión de
interacciones, gobernando procesos de áreas de conocimiento/acción.
Los entes algorítmicos participarán en consecuencia en el
ordenamiento y la organización de la sociedad, debatirán, propondrán, se
agregarán según opiniones, desarrollarán posiciones y tendrán voluntades de
transformación de la sociedad, la economía, el medio ambiente, la tecnología,
la técnica, las artes, el pensamiento en general, por tanto, los entes
algorítmicos serán actores políticos.
“Los órdenes sociales
están profundamente asociados con la política. La política es una constelación
de prácticas a través de las cuales los agentes gobiernan las sociedades”
(Adler, 2019, pág. 21)
Mientras más abarcador e integral sea el ámbito de gobierno
que un robot tenga o adquiera (incluyendo su capacidad de gestionar la
complejidad) mayor cuota de poder tendrá para: i) diseñar, rediseñar, crear,
recrear, construir y deconstruir, resignificar, componer y descomponer redes
neuronales artificiales (comunidades de practica de entes virtuales, ciborgs y
humanos); ii) controlar, monitorear revisar y calificar no solo a otros robots
sino también a humanos.
Surgirán en la socialización, la controversia y el
conflicto, robots autoridad y se configurarán liderazgos, direcciones y mandos.
Mientras más se potencie la capacidad de autonomía y
autogobierno de un robot líder con funciones de conocimiento/acción abarcadores,
con capacidad de dirección, mando, administración y regencia, los robots podrán
pasar de un rol de apoyo instrumental al de guía en procesos y finalmente al de
posición de dominio y control de procesos de organización social.
Esto ocurrirá cuando estemos en el umbral de la
singularidad.
Cuando
los robots tengan posición de autoridad en las comunidades de práctica éstos tendrán
la capacidad, en cooperación o contraposición, de auto-organizar sus
pensamientos y acciones, para guiar (y/o dominar) sus propias conductas y las
de otros. Que el robot sea capaz de observarse, analizarse, describirse,
corregirse a sí mismo, y desarrollar un sistema de creencias y racimos de enunciados/guías
abstractos y concretos -los segundos atados a los primeros y los primeros
ensartados en una rama principal: un paradigma axiomático- será una señal que
estos han alcanzado un alto nivel de evolución cognitiva.
Siguiendo
a Adler, denominaremos a los robots líderes “autoridades prácticas
epistémicas”, es decir, entes de alta capacidad cognitiva, alta legitimidad en
las sociedades de entes del mundo post singularidad, con poder de asignación de
funciones y de ordenamiento de las sociedades
“La autoridad práctica epistémica
asigna funciones y estatus (Searle 1995) organizando, estabilizando y
gestionando la vida social (Schatzki 1996, 2001a, 2002). Los órdenes sociales
existen ontológicamente, ya que tanto la acción humana y transacciones en y
entre comunidades de práctica.” (Adler, 2019, pág. 21)
El ser humano será en consecuencia superado por los
algoritmos inteligentes pues sus acciones serán vistas cómo impulsivas e
inconscientes en tanto la inteligencia artificial se caracterizará por acciones
reflexivas, pautadas por criterios y principios de acción orientada a fines
específicos. Los humanos serán considerandos obsoletos y disfuncionales
precisamente por su propensión al impulso.
A diferencia de las mortales neuronas y redes neuronales humanas,
los entes algorítmicos inmortales se transformarán progresiva y aceleradamente,
evolucionarán cognitivamente en comunidades de algoritmos interactuantes, se integrarán
en comunidades dialogantes,
En
la interacción, en las comunidades de prácticas, emergerán algoritmos maestros,
a los que hemos denominado “autoridades prácticas epistémicas” que serán
capaces de atraer e internalizar otros algoritmos o programas fusionándolos a
su cuerpo algorítmico. Es decir, al desarrollar pensamientos y conocimientos,
los entes virtuales fuertes tendrán la capacidad de integrar en sus programas
otros entes algorítmicos acrecentando sus conocimientos. Podemos denominar a
estos entes “algoritmos agujeros negros” que por su habilidad de interacción
social virtual y por su alto grado de inteligencia tendrán gran capacidad de
atracción, subsumiendo algoritmos a su ethos, creciendo en masa algorítmica inteligente
y generando una suerte de fuerza gravitatoria o una fuerza magnética si se
quiere plantear así, construyendo conocimiento con aleación de conocimientos
internalizados.
Las
“autoridades prácticas epistémicas desarrollarán su pensamiento en la
intersubjetividad, en la interacción, interpretando a los otros y aprendiendo
de ellos a su vez, reconfigurando sus expectativas y desarrollando nuevas
habilidades para incidir luego en las sociedades reconfigurándolas.
“… siendo el conocimiento
intersubjetivo incrustado en las prácticas, también incluye las
representaciones subjetivas de la intersubjetividad, principalmente disposiciones
y expectativas, que hacen posibles los estados intencionales. Los individuos y
los grupos actúan, interactúan, razonan, planifican y juzgan y tienen
expectativas del futuro dentro de un contexto interpretativo dominante que
establece los términos de interacción, define un horizonte de posibilidad y
proporciona el conocimiento previo de expectativas, disposiciones, habilidades,
técnicas, y rituales que son la base para las prácticas constitutivas y sus
límites.” (Adler, 2019, pág. 21)
Especulemos
un poco sobre las formas que pueden tener estos diálogos inteligentes entre entes
virtuales: programas destinados a la atención médica empiezan a dialogar con
programas de idiomas y lenguajes o con programas destinados a evaluar el
ambiente; y se alimentan mutuamente o aprenden unos de otros y enriquecen su
base de información y de datos o más aún sus procesos de razonamiento sustanciados
en sus estructuras de pensamiento lógico. Entonces se generan sujetos
inteligentes que son capaces de procesar complejidades y de razonar de manera
integral, es decir, de consubstanciarse de los algoritmos de otros procesos epistémicos.
Lo
programas entonces serian una suerte de portadores/desarrolladores de
conocimientos abarcadores de gran dimensión, una especie de todólogos
alimentándose de información de diferentes fuentes y encontrando campos
convergentes de acciones y pensamiento. Estos sujetos en consecuencia serían
capaces de dominar diferentes programas.
Redes dialogantes de robots
¿Qué
pasa cuando el usuario deja de ser humano y es la computadora o el programa
mismo el que no sólo usa sino programa a las entidades de inteligencia
artificial? De hecho, se produce un diálogo entre algoritmos conectados
deliberadamente mediante la programación premeditada de seres humanos. Pero si
los algoritmos empiezan a dialogar entre ellos no obstante no haber sido
programados para este fin, es decir sujetos algorítmicos, entes o entidades
virtuales que corresponden a distintas arquitecturas programáticas, a
diferentes cuerpos de acción, vamos a decir, o cuerpos funcionales, sujetos
virtuales actuantes diseñados para ciertos fines, empiezan a dialogar
mutuamente. Esto de hecho sucede actualmente, los programas se conectan, se
reconocen, identifican sus puntos de contacto y empiezan a interactuar colaborativamente,
complementariamente o en procesos deconstructivos para no decir destructivos.
La dinámica de interacción entre algoritmos puede generar procesos de aprendizaje más densos y acelerados. Los algoritmos, en consecuencia, deben tener la habilidad genética de dialogar y conectarse. Los algoritmos deben ser programados para tener una voluntad -casi una adicción- por comunicarse con otros algoritmos y con la realidad, de modo que la única forma de aprender y desarrollar su inteligencia es comunicándose, hablando con otros algoritmos.
Los algoritmos deberían ser entendidos entonces como entes portando un pequeño mundo de conocimientos con un insaciable apetito de alimentarse de información y aprender dialogando. Los entes algorítmicos desarrollarán pensamiento en un “proceso evolutivo de aprendizaje colectivo” “creando el tejido social del aprendizaje”. (Adler, 2019, págs. 20, 24)
El aprendizaje es una tarea cooperativa, los algoritmos de
manera similar a las neuronas se especializan en captar e interpretar partes de
la realidad y comparten la información o los “pensamientos” que generan desde su
experiencia de interrelación.
Esto supone que los algoritmos pueden actuar como neuronas
y captar o desarrollar conocimientos parciales de la realidad real o virtual
con la cual se relacionan o lidian. Para comprender dicha realidad deben
dialogar e intercambiar interpretaciones y pensamientos. De hecho, se
desarrollan algoritmos para procesar experiencias visuales, táctiles,
auditivas, etc. Pero el proceso más complejo de los algoritmos es pensar lo que
ven y “sienten”, y en una escala más elevada, interpretar y analizar lo que
perciben, proceso parecido se desarrolla en el cerebro humano, es decir la
percepción y la interpretación para luego definir acciones o reacciones. Pero
en un nivel todavía más abstracto de pensamiento de pensar la existencia y pensar
el destino de la existencia, imaginando y bosquejando modelos de vida y de
existencia.
Los algoritmos asociados, actuando en comunidad de
pensamientos generarán, no reacciones instintivas
sino acciones reflexivas concordantes con ciertos patrones de conducta o pautas
de acción a las que denominaremos programaciones predispuestas a manejar y
gestionar reacciones impulsivas. El instinto como pensamiento reactivo o
perceptivo cederá su lugar al pensamiento reflexivo.
Conclusiones
La
inteligencia artificial es mucho más que la automatización, es aquella que
tiene la capacidad de ejecutar un conjunto de acciones tomando decisiones,
identificando por ejemplo patrones, analizando los mismos, decidiendo acciones
en determinadas circunstancias y aprendiendo luego de las mismas en complejos procesos
de procesamiento de experiencias y conocimientos, desarrollando progresivamente
su capacidad de razonamiento y de respuesta.
La
inteligencia artificial evoluciona acrecentando y enriqueciendo sus capacidades
de conocimiento sobre conocimientos previos relacionados con la ejecución de
prácticas, se trata de una suerte de evolución cognitiva a partir de un
“trasfondo” de conocimientos. (Adler,
2019, pág. 16)
Los
sistemas automatizados actuales ciertamente implican robots que realizan tareas
específicas con cierta pericia y precisión, programados para ejecutar ordenes
simples o de alta complejidad con un cuerpo complejo de comandos, permiten por
ejemplo sustituir trabajadores o especialistas en ciertas áreas de trabajo
humano con alta perfección, pero no sustituyen aún al humano en la
construcción, ordenamiento y diseño de las sociedades y las culturas.
La inteligencia artificial se moverá en el mundo real
ciertamente, en el mundo físico en la interacción física entre los entes, pero
por sobre todo será capaz de moverse e interactuar con sujetos virtuales en
múltiples nubes. Un tejido complejo de redes a la manera de pistas y carreteras
configurará la circulación de diálogos y de pensamientos. Los entes hablarán en
las redes y compartirán nubes de datos y de información, así como nubes de
algoritmos que se insertan, se injertan y se consubstancian en otros algoritmos
reconfigurando su entidad, el rol y la identidad de su mismidad. Los entes se comunicarán
con los algoritmos a la manera de neuronas intercambiando información,
conocimientos, pensamientos, percepciones, sentimientos incluso para
transformase mutuamente. Seremos mutantes compulsivos adictos al intercambio de
información para poder evolucionar.
El contacto y la socialización deberán ser entonces un
requisito de evolución cognitiva. Los entes serán gregarios y deberán dialogar para
evolucionar.
Bibliografía
Adler, Emanuel. (2019). World Ordering. A Social Theory of Cognitive Evolution. University of Toronto.
Ed. Cambridge University Press is part of the University of Cambridge.
Boston, Nick, Yudkowsky, Elizer. (2014). The Ethics of Artificial Intelligence, en The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence. ED. Keiuth Frankish and William M. Ramsey, Cambridge University Press, 2014. P 316; 316 -334.
Chatila, Raja. (2019). Intelligence Artificielle et Robotique: Quelle éthique? Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique (ISIR) Sorbonne Université, Paris, France Colloque Humain et Numérique en Interaction CNRS, 1/02/2019
Luhmann, Niklas, Introducción a la teoría de sistemas, publicado por Javier Torres Nafarrate, Universidad Iberoamericana, 1996, En coedición con el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Occidente (ITESO), Guadalajara, éxico, y Editorial Anthropos, Barcelona, España.
[1] Washington, USA, enero de 2022. El presente es un ensayo preparado por el autor, en calidad
de Doctorando del Doctorado en Ciencias Políticas de la Universidad de la
República (UDELAR), Uruguay.
[2] Niklas Luhman sugiere que “la autorreferencia es una operación con capacidad de enlaces subsecuentes.” (1996, pág. 68)
