Corazón delator preguntas y respuestas
C. Objeción matemática
Las máquinas son incapaces de responder a preguntas a los que los humanos sí podemos responder, por ejemplo: ¿alguna vez ha respondido sí a una pregunta?
O ¿qué opinión le merece Picasso?
Respuesta:
c 1: Las máquinas fallan algunas veces y dan respuestas erróneas a algunas preguntas, pero si no es por un error externo a su programación, lo único que les sucede es que no se les realizan las “preguntas” adecuadas. Respecto a los humanos, hay humanos más inteligentes que algunas máquinas concretas, pero siempre habrá otra máquina más inteligente que el humano más inteligente.
D. Argumento de la conciencia
Éste argumento viene presentado por algunos intelectuales como Jefferson y consiste en la incapacidad de las computadoras de generar en última instancia un trasfondo genuinamente emotivo o inteligente, de manera que pueden aprender a escribir sonetos mediante las reglas métricas y una selección de palabras pero no podrán escribir acerca de los fenómenos que en los humanos desencadenan las artes.
Respuesta:
d1: Éste argumento puede pecar de desembocar en un solipsismo ya que nadie puede realmente saber si las emociones del otro son genuinas o las está simulando con extrema destreza; y esto estaría en contra de lo que Jefferson cree realmente. Para demostrar su perspectiva Turing propone el ejercicio de viva voce que es como el experimento inicial pero sin el interlocutor (B), y en él se realizan una serie de preguntas que una máquina podría contestar de forma suficientemente convincente para conseguir pasar como una persona poco elocuente.
E. Argumentos basados en varias incapacidades
Es un argumento que siempre utiliza la misma estructura: “Las máquinas pueden hacer todo lo que usted ha mencionado, pero no podrá hacer que hagan X jamás”.
Respuesta:
Éste argumento es simplista en su origen y considera que surgen de un pensamiento inductivo muy equivocado fundamentado en una experiencia muy reducida de lo que es realmente una máquina y de la amplitud de objetos que designa la palabra; pero el autor decide dar importancia a algunos de los ejemplos propuestos:
e1: En primer lugar determina que las máquinas sí pueden equivocarse en cierto modo, si bien no pueden equivocarse como lo hacemos los humanos deduciendo algo incorrecto de un principio correcto si no es por un error de los llamados “de funcionamiento” o “de conclusión” cuando escribe una proposición falsa.
e2: En segundo lugar, respecto a la afirmación de que una máquina nunca podrá ser objeto de sus propios pensamientos determina que es cuestionable si las máquinas son capaces de algún pensamiento en general, pero que en cualquier caso sí son capaces de colaborar en su propia programación haciéndose a sí mismas objeto de su “tarea”.
F. La objeción de Lady Lovelace
En resumen, Lady Lovelace sobre la máquina de Babbage: “La Máquina Analítica no tiene pretensiones de originar nada. Puede hacer todo lo que sepamos cómo ordenarle que ejecute” [continuación en las respuestas]
Además, existe una variación de la afirmación de Lady Lovelace: “Una máquina nunca será capaz de realizar algo nuevo” [continuación en las respuestas]
Respuesta:
a lo que Hartree (1949) responde que eso no significa que sea posible la creación de una máquina electrónica que piense por sí misma.
Respecto a la segunda afirmación, las máquinas pueden desarrollar tareas que no han sido especificadas concretamente en su programación si no que se les pueden introducir unos principios generales y que ellas mismas prosigan hacia un abanico de direcciones.
G. Argumento basado en la continuidad del sistema nervioso
Este argumento es el de aquellos que creen que una máquina de estado discreto es o debe ser una continuación de la estructura del sistema nervioso:
Respuesta:
El sistema nervioso no se parece a una máquina de estado discreto ni funciona como tal. Aún así, si es cierto que hay otro tipo de máquinas que no son de estado discreto que podrían dar resultados más satisfactorios que otras en el juego de imitación como son los analizadores diferenciales.
H. El argumento de la informalidad de la conducta
“Si cada hombre tuviera un conjunto definido de reglas de conducta mediante las cuales regulara su vida, no sería mejor que una máquina. Pero tales reglas no existen, por consiguiente los hombres no pueden ser máquinas”. De lo que se desprende que las máquinas, tampoco pueden ser “humanos” en lo que respecta a la forma de procesar y emitir información (lo que en este escrito sería el pensamiento).
Respuesta:
El ser regulado por leyes de comportamiento implica ser algún tipo de máquina aunque no necesariamente una máquina de estado discreto y ser máquina implica estar regulado por leyes necesariamente.
Que sea complicado establecer patrones en las reacciones humanas cuando se somete a alguien a un estímulo nuevo no significa que no haya una formalidad detrás de estas reacciones y nadie diría que por no saber encontrar la formalidad detrás del comportamiento humano significa que los humanos no pensamos. Con las máquinas sucede lo mismo únicamente que su programación siempre es conocida por su programador (en el siguiente capítulo se habla sobre lo que hoy en día se conoce como machine learning y se aclara éste punto). Por eso Turing dice que nadie sería capaz de deducir la programación de la máquina de Manchester por sus réplicas a enunciados numéricos nuevos.
I. El argumento de la percepción extrasensorial
Este argumento es esgrimido por aquellos que creen en las habilidades paranormales como la telepatía, clarividencia, precognición y psicocinesis; y Turing lo incluye para matizar simplemente que si éstos fenómenos existieran, el juego de imitación debería estar regulado al respecto: sería como si uno de los entrevistados hablara con uno mismo y el otro dotado de clarividencia lo escuchara a través de la puerta. Lo conveniente sería aislarlos.
7. Máquinas que aprenden
El tema presentado en éste capítulo es con diferencia el que más proyección en el tiempo tiene ya que el machine learning, como se le conoce actualmente al proceso de “aprendizaje” de las máquinas está al orden del día en los avances realizados actualmente en inteligencia artificial.
Turing comienza introduciendo la posibilidad de que una máquina realice más acciones de las que en un principio estaba programada para realizar mediante una analogía: las pilas atómicas funcionan mediante una reacción de neutrones que se desvanecen al cabo del tiempo, pero se podría crear una tan grande que su reacción acabara por destruirla al completo. Con las mentes pasa algo parecido, una mente subcrítica es capaz de recibir una idea e incorporarla a su bagaje (su almacenamiento) mientras que una supercrítica sería capaz de desencadenar una teoría o una sección de “pensamientos” a partir de un enunciado primordial que sería lo único que se le ha incorporado es decir programado.
Como ésta es una tarea ardua sobre todo porque requiere de grandes avances técnicos Turing propone crear una máquina con mentalidad de niño, es decir que se encuentre en la fase de aprendizaje permanente y que el programador vaya seleccionando cuidadosamente los pensamientos que se le introducen a la máquina por tal de crear una máquina capaz de enlazar autónomamente argumentos sin que ese enlace haya sido programado específicamente: es decir enseñar a la máquina qué es bueno para realizar y qué es malo de la misma forma que se enseña a un niño con recompensas y castigos.
Finalmente propone varias vías de investigación para el futuro de la informática y de lo que más adelante se llamaría inteligencia artificial: por ejemplo se deberían investigar las dos formas de funcionamiento (sistemático y aleatorio) para poder ver qué es mejor para cada situación; también prevee que las máquinas superen en todos los campos intelectuales a los humanos, pero se pregunta cuál debería ser el primero y lanza a la posteridad el consejo de que se comience por enseñar a la máquina a señalar las cosas y nombrarlas.