¿Inteligencia sin libertad?

Ser libre, ser inteligente

Terminaba mi anterior artículo sobre el Test de Turing dejando en el aire la pregunta de si es posible ser inteligente sin ser libre. Para que el lector entienda bien lo que quiero decir, le recuerdo que anteriormente he considerado que la esencia de la libertad está en la autodeterminación (es decir, la capacidad de autoproponerse los objetivos del propio comportamiento), frente a la hetero-determinación. Ser libre implica no estar completamente determinado por algo exterior a uno mismo (lo cual no excluye que sí estemos condicionados por diversos factores, como creo que es obvio; pero “muy condicionados” no es lo mismo que “completamente determinados”).

Ser libre contradice el mecanicismo materialista, según el cual estamos sometidos a las leyes deterministas de la materia, como cualesquiera otros seres materiales. Desde la perspectiva mecanicista, el comportamiento de todos los seres vivos, incluyendo a los humanos, se explicaría mediante las leyes de la naturaleza y el procesamiento de información en el cerebro: es decir, el comportamiento estaría completamente determinado por los estímulos recibidos y su correspondiente procesamiento neurológico. En este artículo no voy a defender que los humanos somos libres en este sentido de autodeterminados; tan solo que la inteligencia, tal como se suele entender, requiere libertad, y por tanto el mecanicismo materialista es incompatible también con la inteligencia. Es decir, una posible conclusión, para quien no quiera renunciar al mecanicismo, es que los humanos no somos inteligentes…

Ser inteligente puede significar varias cosas. Por ejemplo, puedo decir que un determinado artefacto es “muy inteligente” (en el sentido de “ingenioso”). Esto se aplica válidamente no solo a un sistema computacional. También lo puedo decir de una polea, o incluso de un tenedor, o de un hacha de sílex. El artefacto manifiesta la inteligencia de su constructor, y en ese sentido puedo decir que es “un artefacto inteligente”. Pero eso no quiere decir, obviamente, que tenga la inteligencia en sí mismo. A la disciplina de la informática conocida como Inteligencia Artificial le falta todavía dar el salto del “manifestar inteligencia” al “ser verdaderamente inteligente”, por mucho que los sistemas computacionales no solo sean muy ingeniosos, sino que cada vez imiten mejor los comportamientos inteligentes.

Antiguamente se consideraba que la inteligencia propiamente dicha (la que comúnmente se atribuye a los humanos) comprende la capacidad de realizar tres operaciones principales: la formación de conceptos (representaciones de entidades o conjuntos de entidades), la enunciación de juicios (que unen unos conceptos con otros mediante predicados), y el razonamiento (que encadena los juicios de diversas maneras). El tipo paradigmático de razonamiento es el deductivo (la inferencia necesaria de una conclusión a partir de dos o más premisas), y tiene tanto prestigio que impropiamente se denomina deducción a cualquier razonamiento (por ejemplo, los de Sherlock Holmes). Además, la deducción, por el hecho de obedecer a reglar fijas (podemos decir, “mecánicas”), es el tipo de razonamiento más fácil de programar en una máquina computacional. No obstante, además de la deducción hay otros tipos de razonamiento no necesario que están continuamente presentes en nuestra vida cotidiana, en particular la inducción y la abducción. Sobre este último tipo de razonamiento, y su importancia para la ciencia y para la vida cotidiana, escribí un trabajo hace años [1], pero no me quiero detener ahora aquí, porque esta introducción ya está resultando demasiado larga, y todavía no he conseguido llegar al meollo de la cuestión.

Junto a esta caracterización de la inteligencia podemos encontrar muchas otras, como la clásica “capacidad de resolver problemas”. Una que me encanta es la que da Douglas Hofstadter en su Gödel, Escher, Bach: un Eterno y Grácil Bucle [2]: capacidad de ver parecidos entre cosas diferentes, capacidad de ver diferencias entre cosas parecidas. En todas estas caracterizaciones hay un elemento común, que es la capacidad de distinguir entre lo verdadero y lo falso, y en consecuencia la capacidad de salir del error y corregir nuestros juicios acerca de la realidad.

¿Inteligencia mecánica?

Supongamos por un momento que la inteligencia es un proceso mecánico, es decir, que se puede explicar exclusivamente mediante las leyes de la física, la química, la biología, la neurología… Así lo sostiene la teoría computacional de la mente, propuesta inicialmente por Hilary Putnam y desarrollada por Jerry Fodor, y criticada por muchos otros como Raymond Tallis [3] y David Gelernter [4].

Según esta teoría, el cerebro es una especie de computadora biológica. Y digo “una especie de” porque, por mucho que admitamos que la inteligencia es mecánica, muy distinto es aceptar que ha sido “diseñada” como una máquina. De hecho, habitualmente los mismos que defienden el mecanicismo defienden a la vez que la inteligencia ha surgido evolutivamente de modo espontáneo, mediante un proceso adaptativo, no gracias a un diseño.

Sigamos. Según esta concepción computacionalista, la inteligencia puede darse en un ente que no es libre (es decir, gobernado por leyes físico-mecánicas deterministas). Aunque hay autores, como Daniel Dennet, que consideran que el libre albedrío es compatible con el determinismo, no me voy a detener ahora a considerar esta teoría, que personalmente considero muy poco satisfactoria. Lo importante es si tiene sentido o no concebir la inteligencia como un proceso mecánico, análogo al que ocurre en una calculadora; salvo que una calculadora obviamente sí ha sido diseñada, mientras que la inteligencia, mientras no se demuestre lo contrario, no.

Consideremos lo siguiente: ¿qué distingue a una calculadora que funciona bien de una que funciona mal? [5] Las dos obedecen a fuerzas mecánicas, deterministas. Por tanto, la diferencia entre ellas dos no puede ser explicada por principios mecánicos, sino que requiere un principio explicativo diferente (en términos más filosóficos, no basta el principio de causalidad eficiente, hace falta el principio de finalidad). El calcular bien o mal no es una cuestión exclusivamente mecánica.

¿Qué distingue a una calculadora que funciona bien de una que funciona mal?

De modo análogo, supongamos que nuestro cerebro (y la inteligencia que manifiesta) fuera explicable exclusivamente en términos de fuerzas mecánicas. Como dice Patricia Churchland, “con toda probabilidad, el cerebro es una máquina causal, en el sentido de que avanza de estado a estado en función de las condiciones antecedentes” [6]. Entonces una persona tendría determinadas creencias (2+2=4) que serían explicables a partir de toda su historia personal (genética, educación, estímulos recibidos, procesamiento neuronal); y otra persona tendría otras creencias incompatibles con las primeras (2+2=3), explicables también en términos de su historia personal. ¿Quién tiene razón? No podemos acudir a la historia, a las causas previas explicativas, para establecer la diferencia entre lo que creen las dos personas. Si todo está determinado mecánicamente, no hay diferencia entre la verdad y la falsedad.

Si la inteligencia funciona de modo “mecánico”, procesando información conforme a las leyes de la física, la química, la neurología… ¿qué motivo podemos tener para descartar la conclusión a la que nos han llevado nuestros procesos mentales (quizás debería decir mejor, procesos cerebrales, para no caer en el “error” de atribuir realidad a la mente…). Implícitamente, cualquier actividad de argumentación racional, con su distinción entre lo que es verdad y lo que no es verdad, y el empeño por convencer al interlocutor con razones, asume que nuestra inteligencia no es mecánica.

El comportamiento conforme a las leyes físico-mecánicas no es ni correcto ni incorrecto; simplemente es, ocurre. Lo que puede ser correcto o incorrecto es nuestra representación de ese comportamiento, el enunciado (juicio) de la ley. Para poder pensar racionalmente tengo que tener la posibilidad de revisar mis propios juicios. Si mi propio proceso de pensamiento es puramente mecánico, entonces malamente puedo decir que es racional. En otras palabras, un sistema mecánico (como el de las máquinas computacionales) puede implementar inteligencia, pero no es verdaderamente inteligencia, en el sentido de que no tiene propiamente captación de lo que es verdadero o falso.

En cambio, estoy dispuesto a admitir (con precaución) que la inteligencia animal sí funciona de modo mecánico. Las percepciones o representaciones mentales de un animal, que proceden de sus experiencias, pueden ser correctas o estar equivocadas, pueden ser malas representaciones, igual que nos ocurre a nosotros. No obstante, para corregirlas, lo único que se puede hacer es reforzarlas con nuevas experiencias que condicionen su futuro comportamiento. Lo que no se puede hacer es razonar con el animal para que cambie su representación intelectual, porque, precisamente, su representación no es intelectual.

Libertad, verdad y falsedad

En definitiva, la inteligencia que es capaz de distinguir entre lo verdadero y lo falso no puede entenderse como mera adaptación a las condiciones del entorno. La inteligencia no puede ser explicada exclusivamente como fruto de un proceso adaptativo para la supervivencia. Si fuera mera adaptación, no tendríamos ningún motivo para pedir a nuestro interlocutor que razone de forma distinta a como lo hace, ya que su actual razonamiento también será fruto de la adaptación. El discurso racional se hace imposible: solo cabe condicionar al que tengo delante, domesticarlo, como si fuera un animal; o bien eliminarlo, para que sus hábitos mentales no sean “heredados”.

Por lo tanto, sin libertad se acaba la diferencia entre verdad y error, desde el punto de vista lógico o epistemológico. En el sentido de que, si la adecuación entre la representación y la realidad representada es puramente mecánica, entonces tan verdadera es una representación como otra cualquiera, porque todas son fruto de fuerzas mecánicas. Para que se pueda decir que una es verdadera y la otra es falsa, o equivocada, hace falta que el vínculo entre representación y realidad representada no sea mecánicamente necesario.

Dos breves apuntes finales, que no puedo desarrollar a fondo. En primer lugar, habrá muchos que piensen que en realidad nosotros también somos animales irracionales, y por tanto que nuestra inteligencia también es mecánica. A estos solo les puedo preguntar, ¿por qué te esfuerzas –si es que lo haces– por convencer a los demás con razones, por mostrarles lo que crees que es verdad, en lugar de imponerte simplemente por la fuerza? En segundo lugar, quiero aclarar que, desde mi punto de vista, de todo lo que he dicho no se puede concluir nada en contra del origen evolutivo del Homo Sapiens (no soy nada partidario de la teoría del Diseño Inteligente). Tan solo se puede concluir que, si pretendemos que la inteligencia es fruto de la evolución, entonces la evolución no puede explicarse exclusivamente por fuerzas mecánicas, porque la inteligencia, como ya he dicho, no es mera adaptación a los condicionamientos externos. Pero esta es otra historia, que da para mucho más de lo que puedo decir ahora.

NOTAS

[1] Gonzalo Génova. Charles S. Peirce: La lógica del descubrimiento. Tesis de Licenciatura en Filosofía. Cuadernos de Anuario Filosófico, Serie Universitaria Nº 45, Servicio de Publicaciones de la Universidad de Navarra, Pamplona, 1997.

[2] Douglas R. Hofstadter. Gödel, Escher, Bach: un Eterno y Grácil Bucle. Tusquets Editores, 1987, pp. 29-30. Enumera, entre otras, las siguientes características de la inteligencia: “encontrar semejanzas entre varias situaciones, pese a las diferencias que puedan separarlas; descubrir diferencias entre varias situaciones, pese a las semejanzas que puedan vincularlas”.

[3] Raymond Tallis. Why the Mind Is Not a Computer: A Pocket Lexicon of Neuromythology. Exeter: Imprint Academic, 2004.

[4] David Gelernter. The Closing of the Scientific Mind. Commentary, Jan 2014, pp. 17-25.

[5] Debo la inspiración para el ejemplo de la calculadora a Juan José García Norro, en una ponencia que presentó en un congreso al que yo mismo asistí, pero que no leí hasta varios años después: ¿Es natural la inteligencia? En Manuel Oriol (ed.), Inteligencia y filosofía, Madrid: Marova, 2012, ISBN 978-84-269-0467-6, pp. 151-169.

[6] Patricia Churchland. Will brain science change criminal law? Scientific American. 20 Big Questions about the Future of Humanity, 20/08/2016. “In all likelihood, the brain is a causal machine, in the sense that it goes from state to state as a function of antecedent conditions”.

Créditos de las imágenes

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Casio_fx-85WA_20050529.jpg

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