Por Antonio Muñoz Torres[1]
Introducción
La relación entre la tabula rasa de Hume y la IA resalta la importancia de la experiencia en el aprendizaje, aunque plantea preguntas sobre la naturaleza del conocimiento y la inteligencia. A medida que la IA avanza, es crucial reflexionar sobre estas conexiones filosóficas y considerar cómo nuestras experiencias influyen en el desarrollo de sistemas más inteligentes.
Desarrollo
La filosofía de David Hume ha dejado una huella indeleble en el pensamiento moderno, especialmente en lo que respecta a la naturaleza del conocimiento y la experiencia. Su concepto de la «tabula rasa» sugiere que los seres humanos nacen sin ideas innatas y que todo conocimiento proviene de la experiencia adquirida. Este ensayo explorará cómo esta noción se puede correlacionar con el funcionamiento de la inteligencia artificial (IA), un campo que, aunque se basa en algoritmos y datos, también refleja la importancia de la experiencia en el aprendizaje y la toma de decisiones y como difiere del pensamiento humano.
David Hume, en su obra «Tratado de la naturaleza humana», (Collazo, 1977) argumenta que la mente humana es como una «tabula rasa» o una pizarra en blanco al nacer, no poseemos ideas innatas; en cambio nuestras percepciones y experiencias moldean nuestro pensamiento. Según Hume, nuestras ideas y conocimientos se forman a partir de las impresiones que recibimos a través de nuestros sentidos. Hume enfatiza la importancia de la observación y la experiencia en la formación del conocimiento, lo que implica que el aprendizaje es un proceso continuo y dinámico que evoluciona en la medida que adquirimos nuevas experiencias. Por ejemplo, al observar un objeto, no solo captamos su forma y color, sino que también formamos ideas sobre su existencia y propiedades a través de la repetición de experiencias similares. Así, la tabula rasa de Hume enfatiza la importancia de la experiencia en la formación del conocimiento.
Además, Hume introduce la noción de que nuestras creencias y conocimientos están sujetos a la duda y la revisión. A diferencia de otros filósofos que defendían la existencia de verdades universales, Hume argumenta que nuestras ideas son siempre provisionales y deben ser evaluadas a través de la experiencia.
La teoría de la tabula rasa de David Hume nos invita a reflexionar sobre la naturaleza del conocimiento y la experiencia humana. Al considerar que nacemos sin ideas innatas y que todo lo que sabemos proviene de nuestras interacciones con el mundo, Hume establece un marco que desafía las nociones tradicionales del conocimiento. Su enfoque empírico ha dejado una huella duradera en la filosofía, influyendo en el desarrollo del empirismo y el escepticismo moderno. En última instancia, la idea de la tabula rasa nos recuerda que somos productos de nuestras experiencias, y que el aprendizaje y el conocimiento son procesos continuos a lo largo de nuestra vida.
Por otra parte, la inteligencia artificial, en su esencia, busca emular ciertos aspectos del pensamiento humano. Los sistemas de IA, especialmente aquellos que utilizan el aprendizaje automático, se basan en la idea de que pueden aprender y mejorar a partir de la experiencia. En lugar de tener un conjunto fijo de reglas o conocimientos innatos, estos sistemas son alimentados con grandes volúmenes de datos, lo que les permite identificar patrones y hacer predicciones. (Rojas, 2015)
La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye habilidades como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la toma de decisiones. Para entender cómo funciona la IA, es importante desglosar sus componentes y procesos.
- Aprendizaje Automático (Machine Learning). Una de las bases fundamentales de la IA es el aprendizaje automático, que permite a las máquinas aprender de los datos. En lugar de ser programadas explícitamente para realizar una tarea, las máquinas utilizan algoritmos que les permiten identificar patrones y hacer predicciones basadas en grandes volúmenes de datos. Existen diferentes tipos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, cada uno con sus propias aplicaciones y métodos.(Victor Pedrero, 2021)
- Redes Neuronales Las redes neuronales son un componente clave en el aprendizaje profundo, una subcategoría del aprendizaje automático. Estas redes están inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano y consisten en capas de nodos (o «neuronas») que procesan la información. A medida que los datos pasan a través de estas capas, la red ajusta sus conexiones internas para mejorar su precisión en tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes o el procesamiento del lenguaje natural.(Huincho, 2023)
- Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) El procesamiento del lenguaje natural es otra área importante de la IA que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. A través de técnicas de NLP, las máquinas pueden entender, interpretar y generar texto en un lenguaje que los humanos pueden comprender. Esto permite aplicaciones como chatbots, asistentes virtuales y traducción automática.(Beltran, 2020)
- Toma de Decisiones y Razonamiento La IA también se utiliza para la toma de decisiones, donde los sistemas analizan datos y escenarios para ofrecer recomendaciones o tomar acciones. Esto se aplica en diversas áreas, desde la medicina hasta las finanzas, donde la IA puede ayudar a diagnosticar enfermedades o predecir tendencias del mercado.
La inteligencia artificial funciona a través de una combinación de algoritmos, aprendizaje automático, redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural. Al igual que la tabula rasa de Hume, donde el conocimiento se construye a partir de la experiencia, los modelos de IA se entrenan utilizando datos de entrada. Por ejemplo, un modelo de reconocimiento de imágenes se alimenta con miles de fotos etiquetadas para aprender a identificar objetos. A medida que el modelo procesa más datos, su capacidad para hacer predicciones precisas mejora, reflejando el proceso de aprendizaje humano descrito por Hume.
La correlación entre la tabula rasa de Hume y la inteligencia artificial se hace evidente en la forma en que ambos conceptos enfatizan la importancia de la experiencia en la adquisición de conocimiento. Mientras que Hume argumenta que los seres humanos construyen su comprensión del mundo a través de la experiencia sensorial, la IA también se basa en datos y experiencias previas para aprender y adaptarse.
Sin embargo, hay diferencias significativas. La mente humana es capaz de contextualizar y aplicar el conocimiento de maneras complejas y creativas, mientras que la IA, aunque poderosa, opera dentro de los límites de los datos y algoritmos que la alimentan. La capacidad de la IA para generalizar y transferir conocimiento entre diferentes contextos aún está en desarrollo, lo que plantea preguntas sobre la naturaleza del aprendizaje y la inteligencia.
Roger Penrose, ganador del premio Nobel de Física en 2020, (BBC NEWS, 2020) desafía la noción de que las máquinas pueden replicar completamente la inteligencia humana. En su obra «La mente nueva del emperador», (Penrose, 1996) Penrose argumenta que hay aspectos de la conciencia y el pensamiento humano que no pueden ser capturados por algoritmos o computadoras. Una de las ideas centrales de Penrose es que la mente humana opera de manera no computacional. Él sugiere que hay procesos en la mente que trascienden la lógica y el cálculo, lo que implica que la conciencia y la comprensión son fenómenos más complejos de lo que la IA actual puede abordar. Penrose se basa en la teoría de la física cuántica para argumentar que la conciencia podría estar relacionada con procesos cuánticos en el cerebro, lo que añade una capa de complejidad a la discusión sobre la IA. Penrose sostiene que, aunque las máquinas pueden realizar tareas específicas y resolver problemas complejos, carecen de la comprensión profunda y la intuición que caracteriza al pensamiento humano. Para Penrose, la creatividad, la empatía y la capacidad de hacer juicios morales son cualidades que las máquinas no pueden replicar.
Conclusión
La tabula rasa de David Hume y el funcionamiento de la inteligencia artificial ofrecen una perspectiva fascinante sobre el aprendizaje y la adquisición de conocimiento. Ambos enfatizan la importancia de la experiencia, aunque lo hacen en contextos muy diferentes. A medida que avanzamos en el desarrollo de la IA, es esencial reflexionar sobre estas conexiones filosóficas y considerar cómo nuestras propias experiencias y aprendizajes pueden influir en la creación de sistemas más inteligentes y adaptativos. La exploración de estas ideas no solo enriquece nuestra comprensión de la IA, sino que también nos invita a reflexionar sobre la naturaleza misma del conocimiento humano. Es importante considerar no solo lo que las máquinas pueden hacer, sino también lo que significa ser humano en un mundo cada vez más dominado por la IA. La discusión sobre la inteligencia artificial no es solo técnica, sino también filosófica, de ahí la importancia de explorar estas cuestiones con profundidad y curiosidad. A medida que la tecnología avanza, la IA se vuelve cada vez más sofisticada, permitiendo a las máquinas realizar tareas complejas y mejorar nuestra vida diaria. Sin embargo, también plantea desafíos éticos y de seguridad que debemos abordar a medida que continuamos explorando su potencial.
La opinión de Roger Penrose sobre la inteligencia artificial es un llamado a la reflexión sobre los límites de la tecnología y la singularidad de la experiencia humana. Su perspectiva nos invita a considerar no solo lo que las máquinas pueden hacer, sino también lo que significa ser humano en un mundo cada vez más dominado por la IA. La discusión sobre la inteligencia artificial no es solo técnica, sino también filosófica, y Penrose nos recuerda la importancia de explorar estas cuestiones con profundidad y curiosidad.
[1] Dr. En Bioética, División de Bioética, Centro de Investigación Social Avanzada
Bibliografía
BBC NEWS. (6 de Octubre de 2020). Nobel de Física: Roger Penrose, Reinhard Genzel y Andrea Ghez ganan el premio por sus descubrimientos sobre los agujeros negros. BBC NEWS, págs. https://www.bbc.com/mundo/noticias-54433515.
Beltran, N. C. (2020). Procesamiento del lenguaje natural (PLN) – GPT – 3, y su aplicación en la ingeniería de software. Tecnol.Investig. Academia TIA, 18 – 37.
Collazo, J. L. (1977). David Hume, Tratado de la Naturaleza Humana, Trad de Félix Duque . Madrird: Editora Nacional.
Huincho, F. V. (2023). Redes neuronales artificiales: una medición de aprendizajes de pronóstico como demanda potencial. Univgersidad Ciencia y Tecnología, 51 – 60.
Hume, D. (1977). Tratado de la naturaleza humana. Madrid: Editorial Nacional.
Penrose, R. (1996). La mente nueva del emperador, Trad. José Javier García Sanz. México: Fondo de Cultura Económica.
Rojas, M. E. (2015). Una Mikrada a la Inteligencia artificial. Rev, Ingeniería, Matemáticas y Ciencias de la Información, 27 – 31.
Victor Pedrero. (2021). Generalidades del Machine Learning. Rev Med Chile, 248 – 254.
