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Prepa Tec EGL
Periodo Enero - Mayo 2023
Pensamiento Filosófico - Grupo 103
Mstra. Maria Emilia Espejo Mancillas
Nombre: Leonel Francisco Bailón Sifuentes
19/01/2023
Act Eje Primer & Segundo Parcial
El surgimiento de la singularidad tecnológica. Para empezar, recientemente se ha dado
a conocer el caso de Blake Lemoine, ex-empleado de Google que clamó durante su estadía en
la compañía de software, describiría tener en su disposición una IA ‘consciente’ y ‘sensible’
dentro del Chatbot de google (Tiku, 2022). Con esto se especula el progreso de la inteligencia
artificial más allá de desarrollar, crear, y mejorar en múltiples ámbitos de forma autómata; Es
decir, una cuestión científica que abarca la pregunta de si ¿Puede una máquina pensar? ¿Están
realmente pensando?, recopilado del artículo Computing Machinery and Intelligence (Turing,
1950), generalmente una idea poco acertada científicamente del concepto de pensamiento.
Como instancia, en las universidades de Canadá se ha vuelto al ensayo escrito en hoja y lápiz
por consecuencia de IA 's con la capacidad de crear ensayos sin errores o equivocaciones de
lenguaje, debido a esto, ha brotado la pregunta por evidencia de expertos en AI, ¿Cuándo
superará la AI el rendimiento humano? ¿Cuál será el límite de la capacidad humana? La
precisión, impresión, ilustración de ideas abstractas, serán igual que las máquinas de
remedar? (Journal of AI, 2018)
Asimismo, observando las diferencias que hay entre la inteligencia humana con la
inteligencia artificial, habrá que definir ambas en base a la evidencia obtenida; Con referencia
a las máquinas, el matemático Alan Turing planteó una prueba de pensamiento donde
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justipreciar el razonamiento cognitivo de un humano con el de una máquina y en base a las
respuestas contestadas, se descifrará si el individuo es un hombre o una máquina, partiendo
que el lenguaje es de naturaleza humana, evaluar la coherencia de las respuestas demostraría
que tan inteligente una máquina sería para engañar la susceptibilidad del observador (Turing,
1950). Del mismo modo, acuñó el término“Inteligencia Artificial” por el matemático John
McCarthy por primera vez en 1969, el cual argumenta que el mecanismo intelectual del ser
humano contiene condiciones cuantitativas bioquímicas y psicológicas, a diferencia de una
máquina, que requiere mecanismos ya conocidos observando a las personas y sus métodos de
solución de tareas (McCarthy, 2007). Desde una perspectiva diferente, en el desarrollo de la
ciencia cognitiva, los filósofos Hilary Putman y Jerry Fodor idearon la teoría
representacional de la mente, donde define que el comportamiento racional no se reserva a la
condición de la existencia de materia gris, sino a los procesos mentales comprendidos de
manera computacional en base a términos digitales asimilables a conexiones lógicas
representando la operación de la neurona del cerebro (Putman, Fodor, 1960)
Análisis de Argumentos
Citados
Alan Turing
John McCarthy
Hilary Putnam
Jerry Fodor
Postura
Prueba el rendimiento
de habilidades al
alcance de una máquina
inteligente,
independientemente de
sus inhabilidades, que
tanto empeño puede
realizar una máquina
para imitar al hombre.
Sostiene que la
inteligencia artificial es
un campo de estudio
científico, al manejo de
problemas con máquinas
confinadas a métodos
que no son
biológicamente
observables.
Basa su crítica en la
naturaleza de los estados
mentales trabajando de
la misma manera
abstracta bajo las
mismas condiciones
computacionalmente.
Ejemplifica procesos
algorítmicos de solución
de problemas paso a
paso, relacionando el
mismo sistema con los
estados mentales,
rechazando la idea
subjetiva de Putnam
acerca de la pureza de
estos.
Validez
Se han llevado a cabo
pruebas prácticas
usando el ‘test de turing’
hasta el día de hoy.
Como instancia, se
considera que Terry
Winograd (líder en AI)
en 1972 fue el primero
en programar a una
computadora la
habilidad
conversacional,
registrando los
resultados de las
respuestas obtenidas.
En 1958 fue la segunda
invención de John
McCarthy en la área de
la programación con un
nuevo lenguaje que
llamó LISP, del cual
relevante a su previa
investigación de AI, que
ayudó al estudio de
nuevos dialectos en la
programación y al día de
hoy sigue en uso.
(McCarthy J, 2007)
En 1997 se dio a conocer la primera teoría
computacional de la mente, donde trabajó en gran
parte Jerry Fodor con ayuda de Hilary Putnam, en la
hipótesis de que la mente funciona en términos
cómputos. Esta teoría, ha servido para explorar el
área de la neurociencia computacional. (n. a. CTM,
n. d.)
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(Dennett. D. C, 1998)
Confiabilidad
Fue uno de los primeros
en inventar y diseñar
una computadora
programable, tal que
hoy en día las
computadoras se
consideran “máquinas
de Turing”. (A. M.
Turing, 1950)
Fue el matemático que
acuñó el término de
“Inteligencia artificial”
por primera vez en 1969
de una forma abstracta,
con ayuda de otro
investigador llamado
Patrick Hayes (Daniel
C, 1998)
Fue uno de los primeros
filósofos en avanzar con
la tésis que la
computadora es el
correcto para la mente,
bajo la doctrina del
funcionalismo (Putnam.
H, 1991)
Fue un doctor en
filosofía, seguidor del
trabajo de Hilary
Putnam, quién a
diferencia de su pupilo,
veía a los estados
mentales como
programas, u
operaciones digitales
(Schneider. S, 2010)
Relevancia
La fuente de su artículo
publicado en 1950 posee
las claves y términos
necesarios para la
investigación, al
conocimiento actual de
la inteligencia artificial.
El artículo de Stanford
publicado en el 2007,
donde John contesta una
serie de preguntas sobre
el avance de la
investigación de AI,
resaltando su postura y
opinión,
Su libro Representation
and reality, publicado
en 1991 por el MIT
Press, es donde
introduce su corriente
filosófica con relación al
nuevo modelo de la
mente digital, donde
hace referencia en su
mayoría a Alan Turing.
El artículo académico
publicado en el 2010 de
la misma prensa e
instituto correspondiente
a la de previos autores
reconocidos, llamado
The Language of
Thought, donde Susan
Schneider introduce de
manera distributiva
referencias e
información de la teoría
de Fodor.
Pruebas de
verdad
La Verdad en la Ciencia,
a pesar que buscó
ejemplificar los
términos abstractos a
manera epistemológica,
se inclina a conocer la
verdad con variables
empíricas (datos
digitales).
La Verdad en la Ciencia,
basa que todo los
problemas aplicables a
la AI serán resueltos a
partir del método
científico, con
fundamentos
lógicos-matemáticos.
Prueba de
Correspondencia,
menciona
explícitamente en su
libro Representation and
reality, que una
propiedad en los estados
mentales, es que todo es
mental, por lo tanto
puede caer en ilusión.
Prueba de Coherencia,
de la misma manera que
un proceso con finito
diferentes pasos llegan a
un mismo resultado,
correlaciona el
comportamiento de un
estado mental, el cual
prueba que con la
correcta cadena de
símbolos se llega a una
información.
En la cita de Dennett D. C (1950), dentro de la primera parte, denota la postura del
británico matemático Alan Turing, donde define de manera general que una máquina posee
inteligencia si es capaz de hacerse pasar por un individuo además de engañar a un observador
experto, el cual se consideraría un argumento Post Hoc, debido a que concluir que la
inteligencia se basa solamente en términos de resolución de problemas, no aplicable al
concepto humano. El juicio de Turing habla de cualidades complejas como el pensamiento,
que emplea bajo la lógica de que tan eficiente es al imitar a una persona, destaca preguntas
como ¿Las máquinas pueden pensar? Es observable un valor intrínseco intelectual, dado
que su interés se centra plenamente en la perfección de habilidades de las máquinas en el
campo mental, por lo tanto en la búsqueda de la verdad. Personalmente, no estoy de
acuerdo con el juicio de Alan conforme a la suficiente verdad encontrada a partir de una
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prueba o juego, donde se pueda concluir una vasta habilidad tan subjetiva como el
pensamiento.
En la cita de McCarthy J, (2007), a través del artículo del MIT Press, se revela la
opinión del informático estadounidense John McCarthy, de manera que el conocimiento
acomulado de su investigación empezado en 1955 hasta la fecha publicada del artículo en el
2007; resalta lo escaso y limitado que persiste hoy en día el avance dentro de la inteligencia
artificial, usando como argumentos múltiples conceptos complejos como la teoría de la
computabilidad y complejidad computacional tan detallados como las aplicaciones, ramas, y
bases en la ciencia cognitiva, aunque todo lo expresado no sea consenso de otros
investigadores de AI. El Juicio expresado de McCarthy al responder la pregunta de lo límites
que existen dentro del dominio matemático para la solución de problemas por la AI, está de
acuerdo con la afirmación sobre las incapacidad intrínseca de las máquinas realizar lo que las
personas hacen, ejemplificando que existen dominios que solo es posible ser resueltos por
humanos, debido a que un algoritmo existente no es capaz de por medio de un solo método
paso por paso resolver estos problemas por sí mismos.; Asimismo, resaltando pruebas de
verdad de coherencia, uniendo las afirmaciones de Roger Penrose, Kurt Godel y Alan
Turing. Un valor subyacente intelectual es notable al referenciar sus áreas del conocimiento
y las opiniones opuestas a las suyas, dado que resalta lo que es propio, mostrando que su
argumento se fundamenta en la evidencia obtenida. De manera personal, apoyo el objetivo de
John, de enfocar el desarrollo de la AI en la solución de problemas que presenta la
inteligencia, en lugar de simular o estudiar a las personas.
En la cita de Putnam H, (1991), de acuerdo con su libro Representation and reality,
donde su punto de vista rechaza la hipótesis de que los estados mentales son literalmente
‘programas’ del cual son producidos por un sistema físico del mismo modo que una
computadora, el científico Hilary Putnam creía que equiparar términos computacionales a
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términos físicos de un organismo, y que tal relación existiese, sería indetectable para
cualquier ser inteligente. Asimismo, posee un argumento de composición, puesto que
generaliza que un estado mental no es puramente un estado físico-químico, por lo tanto no es
una estructura computacional, mencionando que previamente su postura funcionalista, se
basaba originalmente en la definición de Turing sobre un modelo computacional de
cargamentos en la memoria. A manera de introducción en su libro, plantea una prueba de
verdad de correspondencia entre lo que la mente humana y los estados mentales
corresponden, pues son procesos puramente mentales y caen en la ilusión. De igual
importancia, su valor intrínseco sensorial se infiere por su visión de la pureza de los estados
mentales, porque expresa que lo perceptual es difícilmente definido o casi indetectable por
los sentidos humanos o de cualquier ser inteligente. En lo personal, no estoy de acuerdo con
la postura de Putnam, debido a que presentó diferentes inconclusiones con su modelo de
mente funcionalista, como primera instancia su anterior descripción de la psicología y la
única vía del pensamiento del cerebro es la computación digital, modificando todo como
segunda instancia a un modelo más funcionalista y más anti-computacional.
En la cita de Schneider S, (2010), con la ayuda del artículo The language of thought,
la autora Schneider da a conocer su postura y la del filósofo Jerry Fodor distributivamente
por medio de referencias, específicamente el trabajo de Fodor hacia el acercamiento a un
lenguaje de pensamiento. El criterio de Fodor inspirado en las ideas de Alan Turing, 25 años
después de la publicación de Computing Machinery and Intelligence, donde
simplificadamente define el pensamiento como una manipulación algorítmica de símbolos
mentales; Fodor un estudiante de Putnam, veía los estados mentales como programas de
software con un proceso de información esencialmente computacional. Igualmente, una
prueba de verdad usada en sus afirmaciones fue la búsqueda de coherencia en sus reglas,
por ejemplo, cuando Fodor planteó que sin el entendimiento de la sintaxis y la semántica en
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un sistema de procesamiento de información, no hay una figura mental que pueda producir
algún pensamiento complejo. En cuanto al valor subyacente intelectual, Jerry Fodor
defendía firmemente que los estados mentales son reales, denotando como objetivo la
búsqueda de la verdad a través de la teoría. Bajo mi punto de vista, estoy de acuerdo con
su postura, su teoría plantea de cierto modo al pensamiento como una lenguaje de
programación que posee la mente con estructuras semánticas y de sintaxis, sin embargo, no lo
afirma como si fuera un lenguaje como Python, sino más bien a la interpretación general que
la mente combina con una serie de reglas que se pueden asemejar a un lenguaje de
programación.
Filosofía aplicada
En la Antropología filosófica, se estudia al ser humano en las características físicas,
culturales, y filosóficas. Trata de identificar aquello que nos hace ser humanos, desde donde
pertenecemos (Mancillas, E. 2023). Con referencia a los cuestionamientos contemporáneos
respecto a la cualidades humanas aplicado en las máquinas e inteligencia artificial, trataremos
de responder a la problemática de la singularidad tecnológica y a la pregunta ¿Es el raciocinio
el origen de nuestra existencia? bajo las premisas proporcionadas por la teoría del cuerpo y la
mente, en contraste con la epistemología humana.
La postura Interaccionismo emergentista del dualista de Karl Kopper en 1997 a la
pasada idea dualista mente-cuerpo, refiere a que la mente es productiva evolutiva del cerebro,
intangible pero real presentando tres mundos externos (Mancillas, E. 2023):
● Mundo 1: Los cuerpos físicos observables
● Mundo 2: Estados Mentales
● Mundo 3: Producto de la mente humana (La historia, mitos, teorías, etc)
La postura Racionalista del empirista Jarrold Katz en el 2000, desarrolla una nueva
posición filosófica iniciada desde Descartes, del cual describe que el conocimiento no se
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consigue empíricamente usando el objeto de estudio en base las matemáticas u otras
herramientas de estudio, englobando las mismas como entidades abstractos dentro de tres
objetos universales. Sencillamente, describe la mente como una entidad abstracta del cual
adquiere conocimiento a través de la razón, cuya certeza es inconcebible por las ciencias
experimentales (The MIT Press, Book details - Realistic Rationalism, 2000):
● Objeción 1: Su naturaleza es desconocida
● Objeción 2: Determinar alguna referencia es imposible
● Objeción 3: La distinción abstracto y concreto es insostenible
Para entender mejor, difieren sus dos posturas en base la perspectiva de la mente,
siendo el principal indicador la postura superficial de Karl que intrínsecamente resalta su
valor ético ligado al principio de independencia, que alude a la capacidad del sujeto (la
mente) valiéndose por sí mísmo y no dominado por un ente superior (cuerpo) [EcuRed, n.d. ].
Por ende, concibe que el cerebro es un medio donde la mente es sólo producto surgido de la
evolución, donde consecuentemente emergen los estados mentales, difiriendo a la postura
abstracta de Jarrold, cuyo valor intelectual asociado a su formación de empirista como
crítico de los campos de la ciencia convencional, reforma la idea de concepción de la mente
como un resultado cuyo origen es indeterminado, debido al distintivo comportamiento que no
responde a una serie de reglas con el cual sostenerse, por tal motivo hace relevancia a que su
única certeza es el razonamiento, que es concebible a los ojos del observador.
En mi opinión personal, me inclino a la postura Racionalista de Jarrold Katz, cuyo
peso en su teoría ha sido sujeto de revisión debido a su reciente relevancia con el surgimiento
de la cognición artificial, sin mencionar lo ideal poseer una perspectiva conceptual al estudio
de las cualidades humanas, por ello a la respuesta de la identidad humana, con su definición y
diferencia sobre los seres vivos. Como muestra de valor cultural, llamar a la inclusión del
ser humano en un mismo grupo donde por común denominador nos unamos, pese a las
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diferencias conjuntas visibles, siendo uno de los principios que la antropología filosófica
prioriza a toda aquella característica única del hombre. Sobre la postura emergentista de Karl
Popper, aunque coincido con su idea de la separación de la mente sobre el cuerpo dividido en
‘mundos externos’, su prueba de correspondencia basa que aquello no existente dentro de uno
de los tres mundos entonces es falso, señalando que la experiencia sensorial se transforma en
conocimiento, del cual estoy en desacuerdo, puesto que el razonamiento no solamente
corresponde a lo que el ser humano pueda percibir o darle una confirmación universal usando
los medios convencionales, dando como resultado en un pragmatismo que Karl señala como
una insuficiencia. En mi criterio ético, deseo posicionar la igualdad como objetivo a la
respuesta de la pregunta filosófica del inicio, haciendo hincapié a que el único valor ético es
el intelectual, donde nuestro verdadero potencial, y dominio es equivalente a la fuente de
nuestro lugar de origen, sin el raciocinio no hay conocimiento.
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