Turing y la inteligencia de lo no computable

Esta entrada fue publicada originalmente Naukas.

Computadoras lógicas, mecánicas, electromecánicas… y humanas

La más notable contribución científica de Alan Turing es su noción de computabilidad, publicada en 1936 en su famosísimo artículo Sobre los números computables, con una aplicación al Entscheidungsproblem [3]. Cuando Turing se plantea los problemas de la computabilidad, tiene ciertamente en mente la posibilidad de fabricar máquinas reales que realicen (o “implementen”, como decimos los informáticos) el comportamiento mecánico basado en reglas. Por tanto, no se trata de meras elucubraciones caprichosas, sino de la vocación de un matemático-ingeniero visionario. De hecho, el interés por construir calculadoras mecánicas es mucho más antiguo. Las primeras e ingeniosas máquinas de calcular datan del siglo XVII: la Pascalina inventada por Blaise Pascal en 1641, que sumaba y restaba, y la Staffelwalze de Gottfried Leibniz en 1671, que añadió la capacidad de multiplicar y dividir mediante cilindros escalonados (que eso significa el nombre en alemán).


La pascalina de Pascal (1641) y la Staffelwalze de Leibniz (1671)

Un hito significativo lo marcó la Máquina Analítica de Charles Babbage, que usaba tarjetas perforadas para la entrada de datos y programas, y que con razón es considerada la primera computadora programable de la historia; fue inicialmente descrita en 1837, aunque nunca terminó de construirse. Ada Lovelace, gran amiga de Babbage, escribió los primeros programas para esta máquina en 1843, y además entrevió la posibilidad de utilizar las máquinas para manipular entidades diferentes a los números, tales como letras, notas musicales, etc.


Máquina Analítica de Babbage (1837) y el primer programa, por Ada Lovelace (1843)

El siguiente hito, a principios del siglo XX, fue la introducción de la tecnología electromecánica, que dio un fuerte impulso a las posibilidades de construcción de máquinas calculadoras: menos energía requerida para su funcionamiento, menos desgaste de piezas, mayor rapidez… Aquí ocupa un lugar destacado el español Leonardo Torres Quevedo, que diseñó y construyo en 1920 el primer computador electromecánico, el Aritmómetro.


Aritmómetro de Torres Quevedo (1920)

Este es el ambiente en el que Turing concibe sus ideas sobre la computabilidad, y el estallido de la Segunda Guerra Mundial convierte en apremiante la necesidad de construir más y mejores máquinas automáticas de cálculo y manipulación de símbolos. Así son las máquinas Enigma desarrolladas por los alemanes para cifrar sus comunicaciones militares, y así son las máquinas Bombe de los Aliados para descifrarlas.


Las máquinas Enigma y Bombe

Estas “bombas criptológicas” fueron concebidas inicialmente en Polonia por Marian Rejewski, pero alcanzaron su máximo desarrollo en el cuartel general de Bletchley Park, gracias al talento de Alan Turing, Gordon Welchman, y otros. En esta mansión de la campiña inglesa llegaron a trabajar al final de la guerra casi 10.000 personas, que trabajaban en distintos turnos, y con el apoyo de más de 200 bombas [2].


El cuartel general de Bletchley Park

La tecnología electromecánica posibilitó el funcionamiento eficiente de estas primeras computadoras de uso militar, pero Turing siempre tuvo claro que lo esencial no es la tecnología subyacente (el hardware), sino el diseño formal de la máquina, es decir, el conjunto de reglas lógicas que definen su funcionamiento (el software). Las reglas –el programa– pueden ser ejecutadas en un dispositivo mecánico o electromecánico, o incluso por una persona que sigue esas instrucciones sin cuestionarlas. En uno de sus trabajos posteriores a la guerra escribe [5]:

Un hombre provisto de papel, lápiz y goma de borrar, y sujeto a disciplina estricta, es en efecto una máquina universal.

Es bastante notable que la organización interna de los grupos de trabajo en Bletchley Park se ajustaba exactamente a esta descripción: los analistas se distribuían en “unidades de procesamiento” que conocían solo una pequeña parte del programa global de desciframiento, y esas unidades estaban conectadas por canales de comunicación perfectamente definidos; cada unidad realizaba su tarea con disciplina estricta, sin saber qué hacían las demás. De hecho, por motivos de seguridad, eran muy pocos los que sabían a ciencia cierta el alcance de lo que estaban haciendo en aquel apartado conjunto de oficinas (es más, el secreto no se desveló completamente hasta los años 70 del siglo XX). Bletchley Park era una inmensa computadora humana, programada y manejada por Turing a su antojo.

Una computadora programable, entonces, es una máquina que procesa información, y cuyo funcionamiento es variable porque está codificado en un programa que es relativamente fácil de cambiar. De esta manera resulta ser una máquina muy flexible, cuyo propósito puede cambiar una y otra vez. Al final de la guerra esta idea se combinó con otra que resultó ser tremendamente fructífera: la computadora de programa almacenado, cuya autoría se atribuía comúnmente a John von Neumann, aunque más recientemente se ha convertido en una cuestión disputada [1]. El mismo Turing fue precursor de esta idea, pues su Máquina Universal era capaz de ejecutar cualquier programa.


Anverso y reverso del tablero de conexiones de la
máquina de contabilidad programada IBM 402 (1949)

Hasta entonces, incluyendo las máquinas Enigma y Bombe, la separación entre programa y datos había sido conceptualmente estricta; la “programación” se realizaba enchufando y desenchufando cables en un tablero de conexiones, o modificando otras partes móviles, tales como interruptores o rotores; o bien, mediante la lectura del programa grabado en tarjetas o cinta perforada, pero sin almacenarlo en la memoria de la máquina. En cambio, de acuerdo con esta nueva y genial concepción, el propio programa que describe el funcionamiento de la máquina se almacena y procesa como cualquier otra pieza de información. Esto abrió la puerta a la idea de computadora autoprogramable, cuya importancia veremos más adelante.

Inteligencia y computabilidad

Turing es conocido principalmente por dos contribuciones científicas: la primera es la ya mencionada noción de computabilidad, publicada en 1936, y en nuestros días reconocida universalmente; la segunda, mucho más controvertida, pero aún hoy fuente continua de inspiración, es su noción de inteligencia, tal como se manifiesta en los seres humanos y en las máquinas. Por eso, con razón, se le considera fundador no solo de las ciencias de la computación en general, sino de la inteligencia artificial en particular. Esta segunda noción la expuso en su artículo de 1950, Máquinas computacionales e inteligencia [6], donde propone su famoso experimento (el Test de Turing) para determinar si una máquina puede o no puede pensar. El artículo comienza con estas palabras, que plantean la dificultad de definir qué sea una “máquina pensante”:

Propongo que consideremos la siguiente cuestión: “¿Pueden pensar las máquinas?” Deberíamos comenzar con las definiciones del significado de los términos “máquina” y “pensar”.

No obstante, en lugar de proceder a definir estos términos, Turing plantea inmediatamente la cuestión de una forma diferente, puramente operacional, mediante una prueba: un juego, semejante a otros que la aristocracia victoriana había inventado para entretenerse en su ociosidad. Se llamaba el “juego de imitación” y consistía en descubrir si, en una conversación a ciegas, y mediante el intercambio de mensajes manuscritos, un sujeto podía adivinar si su interlocutor era una mujer o un hombre.


El test de Turing como “juego de imitación”

Turing concibe su test como un procedimiento metódico, un “experimento”, para determinar de manera verificable si una máquina puede o no pensar. El experimento, como es bien sabido, consiste en que el Examinador hace una serie de preguntas, y debe comparar las respuestas de la máquina con las de una persona, y así tratar de distinguir cuál es cuál. Si no es posible distinguirlas, si desde el punto de vista del Examinador la máquina responde igual que la persona, entonces es que la máquina “piensa”. En otras palabras: consideramos de partida que las personas pueden “pensar”, sea eso lo que sea; y entonces, si no podemos distinguir operacionalmente (por sus “entradas y salidas”, podríamos decir) el comportamiento de una persona del de una máquina computacional, deberemos concluir que la máquina es igualmente un ser pensante.

Aunque Turing no lo define en este artículo, sabemos bien qué entiende por “máquina computacional”, puesto que es la esencia de su primer trabajo publicado: aquella que puede llevar a cabo computaciones conforme a algoritmos bien especificados. Por otra parte, aunque tampoco lo define, podemos inferir a partir de sus descripciones lo que Turing entiende por “ser pensante”: esencialmente, un ser capaz de “resolver problemas”. Uno de los ejemplos preferidos de Turing es el juego del ajedrez, que según él requiere de la capacidad de pensamiento abstracto, paradigmática del intelecto humano. Pero el ajedrez, como el desciframiento de claves, o la resolución de problemas matemáticos, es en el fondo un problema “cerrado”, es decir, un problema en el que se busca un determinado resultado, tal que, cuando lo encontremos, sabremos que lo hemos resuelto.

Así pues, en esencia, Turing traza una equivalencia entre pensar y resolver problemas cerrados, computables, maquinizables. Turing sabe mejor que nadie que no todos los problemas cerrados pueden resolverse metódicamente (no todos son computables), pero es significativo que su noción de inteligencia esté tan estrechamente ligada a la resolución de problemas. De hecho, esta noción de inteligencia hace que el mismo juego de imitación sea un problema cerrado (con un objetivo bien definido), tanto desde el punto de vista del Imitador (tiene que lograr engañar) como del Examinador (tiene que evitar ser engañado). Por eso no es en modo alguno inconcebible que una máquina supere el Test de Turing: cuanto mejor definido esté el problema, más fácil será programar una máquina que lo resuelva. Para que un test funcione de forma efectiva y repetible, se requiere una definición rigurosa y formal; pero es justamente el rigor y formalidad de la definición lo que permite diseñar una máquina que pase el test. Cuando pasar el test se convierte en un problema cerrado, entonces se hace factible intentar resolverlo de modo mecánico.

Aprendizaje, originalidad y creatividad

Turing analiza a continuación, en su artículo de 1950, una serie de nueve objeciones que se pueden plantear a la posible existencia de máquinas pensantes y, por ende, a su noción de inteligencia. La más interesante es la sexta objeción: las computadoras son incapaces de originalidad y creatividad, es decir, son incapaces de aprender por sí mismas. El propio Turing cita palabras de Ada Lovelace, que había anticipado esta dificultad:

La Máquina Analítica no tiene ninguna pretensión de originar nada. Puede hacer tan solo aquello que sepamos cómo ordenarle que haga.

Turing interpreta estas palabras en el sentido de que la máquina “no puede tomarnos por sorpresa”. Está claro que esta objeción de Lady Lovelace le preocupaba desde hacía tiempo. Tres años antes había escrito [4]:

Se ha dicho que las máquinas computacionales solo pueden llevar a cabo las tareas que se les han ordenado. Ciertamente es así en el sentido de que, si hacen algo diferente a aquello para lo que se les instruyó, entonces es que cometieron un error. También es cierto que la intención al construir estas máquinas es primeramente tratarlas como esclavas, dándoles solo trabajos que han sido pensados en detalle, trabajos tales que el usuario de la máquina entiende perfectamente en su ejecución de principio a fin. Hasta ahora las máquinas solo se han utilizado de esta manera. ¿Pero es necesario que siempre se usen así?

Y entonces pasa a describir cómo podría funcionar una máquina autoprogramable (recordemos que estamos todavía en 1947):

Supongamos que hemos configurado una máquina con ciertas tablas de instrucciones iniciales, construidas de manera que estas tablas podrían ocasionalmente, si surgiera una buena razón, modificarse a sí mismas. Podemos imaginar que, después de que la máquina haya estado operando por algún tiempo, las instrucciones se habrán alterado hasta el punto de ser irreconocibles, pero aun así serán tales que tendremos que admitir que la máquina todavía está haciendo cálculos muy valiosos. Posiblemente estará todavía obteniendo resultados del tipo deseado cuando se configuró la máquina por primera vez, pero de una manera mucho más eficiente. En tal caso, tendremos que admitir que el progreso de la máquina no se había previsto cuando se introdujeron sus instrucciones originales. Sería como un alumno que hubiera aprendido mucho de su maestro, pero que hubiera agregado mucho más con su propio trabajo. Cuando esto sucede, siento que uno está obligado a considerar que la máquina muestra inteligencia.

Podemos entrever tal vez aquí al joven Turing que ve cómo él mismo supera a sus maestros, demostrando así su inteligencia superior. Ciertamente, los desarrollos de la inteligencia artificial (una de cuyas subdisciplinas es el “aprendizaje automático”) han demostrado que las máquinas sí pueden tomarnos por sorpresa. Es posible –y hoy día rutinario– programar máquinas que “descubren” formas nuevas, inimaginadas hasta entonces, de resolver un problema dado. Son máquinas que incorporan hasta cierto punto la capacidad de modificar su propia programación (computadora autoprogramable), gracias a que el programa está almacenado en ellas mismas (computadora de programa almacenado). Y así es como una máquina puede aprender a jugar al ajedrez mejor que su maestro-programador; no obstante, siempre será una máquina que juega al ajedrez…

En definitiva, Turing cifra la inteligencia en la capacidad de resolver problemas, y más aún, en la capacidad de aprender a resolver problemas. No obstante, en mi opinión, en su análisis del aprendizaje en relación con la originalidad y la creatividad, Turing no distingue adecuadamente entre aprender las estrategias para resolver problemas, y aprender a reconocer los objetivos deseables, la cual es, por la propia definición de computabilidad, una tarea no computable. Pienso que esta crítica a las ideas de Turing nos ayuda a descubrir un elemento esencial de la inteligencia y de la humanidad: la consideración de los problemas que vale la pena resolver nos introduce en el mundo de los fines y los valores, cuyo conocimiento Turing –a mi modo de ver, equivocadamente– deja fuera de las posibilidades de la inteligencia, porque reduce ésta a “lo computable”. Pienso que no es descabellado afirmar que aquí Turing es profundamente deudor de la tradición empiricista anglosajona, que solo admite la posibilidad de conocer racionalmente hechos y relaciones entre hechos.

Referencias

[1] Copeland, J. (2000). A Brief History of Computing. http://www.alanturing.net/turing_archive/pages/Reference Articles/BriefHistofComp.html

[2] Hinsley, F.H., Stripp, A., eds. (1993). Codebreakers: The inside story of Bletchley Park. Oxford: Oxford University Press.

[3] Turing, A.M. (1936). On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem. Proceedings of the London Mathematical Society 2(42): 230–265.

[4] Turing, A.M. (1947). Lecture to the London Mathematical Society, 20 February 1947. In Carpenter, B.E., Doran, R.W. (eds), A.M. Turing’s ACE Report of 1946 and Other Papers, Cambridge, Mass.: MIT Press (1986).

[5] Turing, A.M. (1948). Intelligent Machinery. National Physical Laboratory Report. In Meltzer, B., Michie, D. (eds), Machine Intelligence 5. Edinburgh: Edinburgh University Press, 1969. Digital facsimile viewable at http://www.AlanTuring.net/intelligent_machinery.

[6] Turing, A.M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind 59: 433-460, 1950.

Créditos de las imágenes

https://es.wikipedia.org/wiki/Pascalina
https://es.wikipedia.org/wiki/Rueda_de_Leibniz 
https://es.wikipedia.org/wiki/Máquina_analítica 
https://es.wikipedia.org/wiki/Ada_Lovelace 
https://es.wikipedia.org/wiki/Aritmómetro
https://es.wikipedia.org/wiki/Enigma_(máquina) 
https://es.wikipedia.org/wiki/Bomba_criptológica 
https://es.wikipedia.org/wiki/Bletchley_Park
https://es.wikipedia.org/wiki/Tablero_de_conexiones
https://es.wikipedia.org/wiki/Test_de_Turing

14 pensamientos en “Turing y la inteligencia de lo no computable

  1. Hola Gonzalo. Pienso que el error de Turing sería haberse olvidado de la emoción, elemento esencial sin el cual no puede haber “objetivos deseables”. Las máquinas artificiales no pueden desear nada porque carecen de la capacidad de emocionarse. Personalmente, dudo mucho que las emociones puedan “implementarse” en la materia inorgánica.
    Los únicos seres que podemos tener objetivos deseables somos las máquinas vivas (es decir, los mecanismos naturales creados por el proceso evolutivo inconsciente) dotadas de emoción e inteligencia.

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    • Hola Rawandi,

      >> Pienso que el error de Turing sería haberse olvidado de la emoción, elemento esencial sin el cual no puede haber “objetivos deseables”. Las máquinas artificiales no pueden desear nada porque carecen de la capacidad de emocionarse. Personalmente, dudo mucho que las emociones puedan “implementarse” en la materia inorgánica.

      Estoy de acuerdo en que las emociones juegan un papel esencial en el reconocimiento de objetivos deseables. En cambio, no estoy tan seguro de que las máquinas no puedan emocionarse de alguna manera. En definitiva, se trata de que un determinado estímulo provoque una determinada reacción. No serán las emociones orgánicas de un ser vivo, pero serán “emociones artificiales”.

      Me parece más importante otro aspecto de las emociones. ¿Tienen las emociones sensibles la última palabra sobre lo que es deseable? A mi modo de ver, nuestras emociones impregnan nuestra racionalidad, y están ellas mismas impregnadas de racionalidad. Esto significa que se puede “razonar” con ellas. Se puede argumentar que hay emociones mejores que otras; que, en aquello que nos hacen ver y desear, la compasión es mejor que la envidia. Por eso las emociones se pueden educar, y tiene pleno sentido ético hacerlo. En definitiva, no somos “esclavos” de nuestras emociones.

      La concepción empiricista de la racionalidad, la que encarna principalmente David Hume, y que Turing muy probablemente hereda acríticamente en su contexto cultural, sostiene justamente lo contrario. La razón es esclava de las pasiones (o emociones), y su única misión es servirlas y satisfacerlas de la mejor manera posible, pero no puede ni tiene por qué criticarlas ni jerarquizarlas. Las emociones-pasiones están fuera de la racionalidad. De todo esto he escrito más extensamente en una de mis primeras entradas, que resume el artículo Are Human Beings Humean Robots?

      >> Los únicos seres que podemos tener objetivos deseables somos las máquinas vivas (es decir, los mecanismos naturales creados por el proceso evolutivo inconsciente) dotadas de emoción e inteligencia.

      Sobre esto también he escrito anteriormente: la inteligencia no puede explicarse de modo puramente mecánico. Solo puede ser verdaderamente inteligente un ser libre, es decir, un ser que no esté completamente hetero-determinado, de modo mecánico, por algo exterior a sí mismo.

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      • Hola Gonzalo, lo primero darte la enhorabuena por el blog, lo he encontrado navegando por Naukas y me ha gustado, voy a leerme tus entradas que prometen. Estoy de acuerdo contigo, la inteligencia no puede explicarse por medios mecánicos, entiendo que, entre otras cosas, es porque apela a lo cualitativo. Es por eso que no entienda tu afirmación, en tu contestación a Rawandi, de que dudes que una máquina pueda emocionarse. Pienso que para sentir una emoción hay que ser consciente de ella. (Y esto nos lleva a un problema que entiendo como irresoluble en la neurociencia actual) . Podrás programar una máquina para que pueda tener una reacción, y que nos engañe y nos sintamos tentados convencionalmente a otorgarle capacidad de emocionarse. Pero no veo que pueda pasar de ahí.

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      • Hola Richard, muchas gracias por tu comentario.

        En realidad, pienso que estoy sustancialmente de acuerdo contigo: solo los vivientes (seres conscientes) pueden propiamente sentir y emocionarse. O, dicho de otra forma, la vida no es un asunto puramente mecánico (de máquinas). Esto contradice frontalmente aquella tesis cartesiana de que los animales no son otra cosa que máquinas.

        Pero en mi anterior respuesta he tratado de ser poco categórico, y digo que tal vez las máquinas puedan emocionarse “de alguna manera”, es decir, que pueden reaccionar a los estímulos recibidos. Otra cosa diferente es que esa reacción sea “vivida”, o simplemente provocada de modo mecánico: esto último sí estaría al alcance de una máquina.

        Si a esto no lo quieres llamar “emoción”, estoy muy conforme. No es propiamente una emoción, pero se le parece “de alguna manera”.

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  2. “la inteligencia no puede explicarse de modo puramente mecánico. ”

    Menos mal que es ud. profesor de lenguajes y sistemas y no de inteligencia artificial. Sería como tener a un ateo recalcitrante enseñando teología.

    Hablando de teología, es ud. creyente?

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  3. Hola. Después de leer casi todas las entradas de este blog me dispongo a comentar, más que esta última, las tesis centrales expresadas en entradas anteriores.

    Empezaré por decir que estoy de acuerdo en casi todo, algo que me suele ocurrir con muchos autores que se declaran creyentes, cuando no pretenden introducir argumentos teístas en la explicación de la naturaleza. Y es una coincidencia casi preocupante, porque yo soy ateo.

    En respuesta a un comentario de otra entrada afirmas: “el emergentismo es una clara no-respuesta a la pregunta. En cierto modo es correcto decir que la vida y la consciencia surgen de la materia, si entendemos surgir como constatación de que algo ha ocurrido así; es una explicación en términos de causalidad eficiente. Es una explicación verdadera, pero insuficiente. Es insuficiente porque no basta para explicar cómo y por qué ha sido ese surgir, ya que las leyes que solo contemplan la materialidad no pueden dar cuenta de ese otro tipo de actividades superiores. Sería como pretender que las leyes del electromagnetismo bastan para explicar el funcionamiento de un ordenador. En cierto modo sí… pero en otro sentido, más radical, de ninguna manera.”

    Pues estoy de acuerdo, pero también “en otro sentido, más radical, de ninguna manera”, porque el emergentismo, bien entendido, no pretende ser una respuesta concreta, sino el marco explicativo en el que (con mucha suerte, si queda algún rastro) puede darse una respuesta, caso por caso. Así que ahora voy a intentar defender lo que entiendo por emergentismo y, para no variar, más que una voz soy un eco. Porque vengo a coincidir con las ideas de Stuart Kauffman, salvo en su peregrina propuesta de llamar Dios a la creatividad impersonal de la naturaleza (https://www.youtube.com/watch?v=GVL2Y5z2jLU).

    Lo que voy a defender es un naturalismo emergentista. Y selecciono los términos con mucho cuidado. No es un naturalismo materialista, mecanicista ni determinista. Ajusta como un guante con una ontología procesual. No trata de sustancias, sino de procesos de organización. El átomo de hidrógeno no es un àpice más sustancial que el mercado de obras de arte. Entiendo el naturalismo como sinónimo de inmanentismo. No es preciso acudir a ninguna instancia trascendente para dar cuenta de los procesos naturales. Implica un pluralismo de nuevos aspectos y propiedades, con poder causal, pero propiedades de procesos, no de sustancias. El poder causal es lo que hace de este emergentismo una propuesta ontológica, no solo epistemológica. Niega la tesis del cierre causal físico de la naturaleza. La historia natural sería la narración de la emergencia de nuevas formas de organización, nuevas formas de causalidad (se puede acudir al esquema aristotélico, pero me parece más fecunda la tesis contemporánea de la causalidad descendente). Novedad e historia son los términos clave para entenderlo. La naturaleza crea novedad organizativa sobre la marcha, sin planos, sin diseño, a partir de las posibilidades, entéramente contingentes, que abren los procesos anteriores. Es una creatividad impersonal (salvo cuando intervenimos las personas, en este rinconcito de la Vía Láctea), pero no obedece procesos mecánicos. Las nuevas formas de organización y su poder causal no están determinadas por las formas previas. Estas solo constituyen su condición de posibilidad. Las contingencias organizativas previas hacen posible, no determinan, la novedad posterior.

    Por decir al menos algo de lo expuesto en esta entrada, creo que la inteligencia animal no es mecánica y que el hombre el libre, incluso cuando no atiende a razones.

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    • Masgüel, gracias por tu extenso comentario. Se agradece que te preocupen los matices.

      >> Empezaré por decir que estoy de acuerdo en casi todo, algo que me suele ocurrir con muchos autores que se declaran creyentes, cuando no pretenden introducir argumentos teístas en la explicación de la naturaleza. Y es una coincidencia casi preocupante, porque yo soy ateo.

      Si me lo permites, preocupante sería que rechazaras los argumentos de alguien porque se declarara o pareciera ser creyente, no porque sean malos argumentos. A mí me gustan los buenos argumentos, provengan de creyentes o de increyentes. Y me disgustan mucho los malos argumentos que algunos creyentes utilizan para apuntalar sus creencias.

      Hablando de matices, uno no es creyente sin más, sino creyente en “algo”. Creer es un verbo que requiere complemento. El mundo no se divide en creyentes e increyentes. En mi caso, soy creyente en algunas cosas, e increyente en muchas otras.

      >> Porque vengo a coincidir con las ideas de Stuart Kauffman, salvo en su peregrina propuesta de llamar Dios a la creatividad impersonal de la naturaleza

      Gracias por el enlace al video, un buen resumen de su postura.

      Llamar Dios a la naturaleza impersonal está muy en la línea de Baruch Spinoza.

      >> Lo que voy a defender es un naturalismo emergentista. Y selecciono los términos con mucho cuidado. No es un naturalismo materialista, mecanicista ni determinista.

      El emergentismo puede entenderse de modo reduccionista: los niveles “superiores” pueden ser completamente explicados a partir de los “inferiores”; sería una forma de emergentismo materialista, que claramente no es el tuyo, ni el de Kauffman. En la medida en que el emergentismo no reduccionista sostiene que no todo se puede explicar de modo mecanicista, coincide sustancialmente con mi propia postura.

      Y, a la vez, ilustra que el rechazo del mecanicismo no es suficiente para llegar a un ser trascendente personal.

      >> Entiendo el naturalismo como sinónimo de inmanentismo. No es preciso acudir a ninguna instancia trascendente para dar cuenta de los procesos naturales.

      Es que el mismo concepto de “naturaleza” admite una pluralidad de sentidos. Por ejemplo, si la naturaleza es lo que se puede explicar con mecanismos y causalidad eficiente, entonces las explicaciones finalísticas quedan fuera, no son inmanentes.

      Pero también se puede considerar que hay finalidades naturales inmanentes. En ese caso, acudir a finalidades de tipo teleomático o teleonómico (dejemos aparte la teleología del ser inteligente) no sería acudir a instancias trascendentes, porque son finalidades plenamente “naturales”, inmanentes a la naturaleza.

      Ahora bien, si lo que quieres decir es que no hace falta acudir a Dios (instancia trascendente) para dar cuenta de los procesos naturales… Bueno, eso no es más que reconocer que en los procesos naturales hay verdadera causalidad, y no una mera ficción o apariencia. Ahí también estamos de acuerdo.

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  4. “El mundo no se divide en creyentes e increyentes. En mi caso, soy creyente en algunas cosas, e increyente en muchas otras.”

    También estoy de acuerdo. De hecho primero escribí “creyentes o practicantes de alguna religión” pero abrevié, dando por buena la acepción popular. El sentido que le da Ortega en “Ideas y creencias” es el que tú mencionas, mucho más apropiado. Todos somos creyentes.

    “también se puede considerar que hay finalidades naturales inmanentes. En ese caso, acudir a finalidades de tipo teleomático o teleonómico (dejemos aparte la teleología del ser inteligente)”

    Yo no lo dejaría aparte. La teleología es un fenómeno natural al menos desde que existen los seres humanos. Que la razón humana obedezca a y asunto “humano, demasiado humano” de creación de valores, normatividad, y juegos de lenguaje o que además suponga el descubrimiento o coincidencia con lo que los griegos llamaban Logos, pues no lo sé.

    P.D. Disculpa la extensión de mis comentarios.

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    • >> La teleología es un fenómeno natural al menos desde que existen los seres humanos.

      Eso lo acepto, porque no estamos hablando de un naturalismo reduccionista.

      >> Disculpa la extensión de mis comentarios.

      Para nada, siempre bienvenido.

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  5. “En mi caso, soy creyente en algunas cosas, e increyente en muchas otras.”

    Cree ud. en la existencia del alma (o cualquier otra entidad no material relacionada con el ser humano)?

    Por favor, no intente caer en sofismas y reformular la pregunta o decir que no es suficientemente concreta. Se entiende muy bien lo que se está preguntando.

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  6. Un artículo muy interesante, estoy totalmente de acuerdo con tu tesis. Quizá te interese saber que el argumento de mayor peso que conozco en cuanto a si el cerebro es computable o no reside en las páginas de este libro: “La nueva mente del emperador” de Roger Penrose. Es una muy sólida crítica a los defensores de la IA fuerte.

    En el libro se argumenta que la conciencia humana es no algorítmica y por tanto no puede ser descrita por una máquina de Turing. A mí personalmente me convenció. Quizá por la extensión y complejidad del libro, quizá por pura intuición, o por las dos razones.

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    • Gracias, Unai. Leí y disfruté “La nueva mente del emperador” allá por los años 90, y fue mi primera introducción a la teoría de la computabilidad. Incluso escribí una crítica al libro como trabajo para una asignatura en la universidad.

      >> la conciencia humana es no algorítmica y por tanto no puede ser descrita por una máquina de Turing

      Completamente de acuerdo. Como te digo fue hace muchos años, y debería volver a leerlo para actualizar mis impresiones. No obstante, por lo que recuerdo Penrose cifra excesivamente la clave de la inteligencia (o de la relación de la inteligencia con el cerebro) en la indeterminación de la mecánica cuántica, para así escapar de alguna manera del determinismo algorítmico. Pero yo no creo que la clave de la inteligencia/racionalidad esté en la indeterminación, sino en la autodeterminación.

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  7. Si tenéis una tarde de domingo aburrida, las conversaciones de estos filósofos son estupendas. Sobre el tema de la entrada y lo tratado en los comentarios:

    The problems with strong Artificial Intelligence.

    Ontology and materialism.

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