Computing Machinery and Intelligence (Alan Turing)

Maquinaria de cómputo e inteligencia o Computing Machinery and Intelligence es un artículo seminal escrito por Alan Turing sobre el tema de la inteligencia artificial. El artículo, publicado en 1950 en Mind, fue el primero en presentar su concepto de lo que ahora se conoce como la prueba de Turing al público en general.

El artículo de Turing considera la pregunta "¿Pueden pensar las máquinas?" Turing dice que dado que las palabras "pensar" y "máquina" no pueden definirse claramente, debemos "reemplazar la pregunta por otra, que esté estrechamente relacionada con ella y se exprese en palabras relativamente inequívocas". Para hacer esto, primero debe encontrar una idea simple e inequívoca para reemplazar la palabra "pensar", luego debe explicar exactamente qué "máquinas" está considerando y finalmente, armado con estas herramientas, formula una nueva pregunta, relacionada con la primera, que cree poder contestar afirmativamente.

Prueba de turing

En lugar de tratar de determinar si una máquina está pensando, Turing sugiere que deberíamos preguntarnos si la máquina puede ganar un juego, llamado "Juego de imitación". El juego de imitación original que describió Turing es un juego de grupo simple que involucra a tres jugadores. El jugador A es un hombre, el jugador B es una mujer y el jugador C (que hace el papel de interrogador) puede ser de cualquier sexo. En el juego de imitación, el jugador C no puede ver ni al jugador A ni al jugador B (y los conoce solo como X e Y), y solo puede comunicarse con ellos a través de notas escritas o cualquier otra forma que no revele ningún detalle sobre su género. Haciendo preguntas al jugador A y al jugador B, el jugador C intenta determinar cuál de los dos es el hombre y cuál es la mujer. El papel del jugador A es engañar al interrogador para que tome una decisión equivocada,

Turing propone una variación de este juego que involucra a la computadora: ' ¿Qué pasará cuando una máquina tome el papel de A en este juego?' ¿Se equivocará el interrogador con tanta frecuencia cuando se juega así como cuando se juega entre un hombre y una mujer? Estas preguntas reemplazan nuestro original, '¿Pueden pensar las máquinas? " ' Entonces, el juego modificado se convierte en uno que involucra a tres participantes en habitaciones aisladas: una computadora (que se está probando), un humano y un juez (humano). El juez humano puede conversar tanto con el humano como con la computadora escribiendo en una terminal. Tanto la computadora como el humano intentan convencer al juez de que ellos son los humanos. Si el juez no puede decir de manera consistente cuál es cuál, entonces la computadora gana el juego.

Como señala Stevan Harnad, la pregunta se ha convertido en "¿Pueden las máquinas hacer lo que nosotros (como entidades pensantes) podemos hacer?" En otras palabras, Turing ya no pregunta si una máquina puede "pensar"; está preguntando si una máquina puede actuar de manera indistinguible de la forma en que actúa un pensador. Esta pregunta evita el difícil problema filosófico de predefinir el verbo "pensar" y se enfoca en cambio en las capacidades de desempeño que hace posible el poder pensar, y cómo un sistema causal puede generarlas.

Algunos han tomado la pregunta de Turing como "¿Puede una computadora, comunicándose a través de un teleimpresor, engañar a una persona para que crea que es humana?" pero parece claro que Turing no hablaba de engañar a la gente sino de generar capacidad cognitiva humana.

Máquinas digitales

Turing también señala que necesitamos determinar qué "máquinas" deseamos considerar. Señala que un clon humano, aunque hecho por el hombre, no proporcionaría un ejemplo muy interesante. Turing sugirió que deberíamos centrarnos en las capacidades de la maquinaria digital: máquinas que manipulan los dígitos binarios de 1 y 0, reescribiéndolos en la memoria usando reglas simples. Dio dos razones.

Primero, no hay razón para especular si pueden existir o no. Ya lo hicieron en 1950.

En segundo lugar, la maquinaria digital es "universal". La investigación de Turing sobre los fundamentos de la computación había demostrado que una computadora digital puede, en teoría, simular el comportamiento de cualquier otra máquina digital, con suficiente memoria y tiempo. (Esta es la idea esencial de la tesis de Church-Turing y la máquina de Turing universal). Por lo tanto, si cualquier máquina digital puede "actuar como si estuviera pensando", entonces cualquier máquina digital suficientemente poderosa puede hacerlo. Turing escribe, "todas las computadoras digitales son, en cierto sentido, equivalentes".

Esto permite que la pregunta original se haga aún más específica. Turing ahora reafirma la pregunta original como "Fijemos nuestra atención en una computadora digital en particular C. ¿Es cierto que modificando esta computadora para que tenga un almacenamiento adecuado, aumentando adecuadamente su velocidad de acción y brindándole un programa apropiado, C ¿Se puede hacer que desempeñe satisfactoriamente el papel de A en el juego de la imitación, siendo el papel de B un hombre?

Por lo tanto, Turing afirma que el enfoque no está en "si todas las computadoras digitales funcionarían bien en el juego ni si las computadoras que están actualmente disponibles funcionarían bien, sino si hay computadoras imaginables que funcionarían bien". Lo que es más importante es considerar los avances posibles en el estado de nuestras máquinas hoy, independientemente de si tenemos los recursos disponibles para crear una o no.

Nueve objeciones comunes

Habiendo aclarado la pregunta, Turing pasó a responderla: consideró las siguientes nueve objeciones comunes, que incluyen todos los principales argumentos contra la inteligencia artificial planteados en los años transcurridos desde que se publicó su artículo por primera vez.

1. Objeción Religiosa: Esta afirma que el pensar es una función del alma inmortal del hombre; por lo tanto, una máquina no puede pensar. "Al intentar construir tales máquinas", escribió Turing, "no deberíamos estar usurpando irreverentemente Su poder de crear almas, como tampoco lo estamos en la procreación de niños: más bien, somos, en cualquier caso, instrumentos de Su voluntad proporcionando mansiones. por las almas que Él crea".
2. Objeción de 'Heads in the Sand': "Las consecuencias de que las máquinas piensen serían demasiado terribles. Esperemos y creamos que no pueden hacerlo". Este pensamiento es popular entre las personas intelectuales, ya que creen que la superioridad se deriva de una inteligencia superior y que la posibilidad de ser superados es una amenaza (dado que las máquinas tienen capacidades de memoria y velocidad de procesamiento eficientes, es muy probable que las máquinas excedan las capacidades de aprendizaje y conocimiento). Esta objeción es una apelación falaz a las consecuencias, confundiendo lo que no debe ser con lo que puede o no puede ser (Wardrip-Fruin, 56).
3. La objeción matemática: esta objeción utiliza teoremas matemáticos, como el teorema de incompletitud de Gödel, para mostrar que existen límites a las preguntas que puede responder un sistema informático basado en la lógica. Turing sugiere que los humanos se equivocan con demasiada frecuencia y se complacen con la falibilidad de una máquina. (Este argumento lo repetirían el filósofo John Lucas en 1961 y el físico Roger Penrose en 1989).
4. Argumento de la conciencia: este argumento, sugerido por el profesor Geoffrey Jefferson en su Lister Oration de 1949, establece que "no hasta que una máquina pueda escribir un soneto o componer un concierto debido a los pensamientos y emociones que siente, y no por la caída fortuita de los símbolos, podríamos Estoy de acuerdo en que máquina es igual a cerebro". Turing responde diciendo que no tenemos forma de saber que cualquier individuo que no sea nosotros mismos experimenta emociones y que, por lo tanto, debemos aceptar la prueba. Agrega: "No deseo dar la impresión de que creo que no hay ningún misterio sobre la conciencia... [pero] no creo que estos misterios necesariamente deban resolverse antes de que podamos responder la pregunta [de si las máquinas pueden pensar]." (Este argumento, que una computadora puede 'comprensión, sería realizada en 1980 por el filósofo John Searle en su argumento de la habitación china. La respuesta de Turing ahora se conoce como la "respuesta de otras mentes". Ver también ¿Puede una máquina tener una mente? en la filosofía de la IA.)
5. Argumentos desde diversas discapacidades. Todos estos argumentos tienen la forma "una computadora nunca hará X ". Turing ofrece una selección:Sea amable, ingenioso, hermoso, amistoso, tenga iniciativa, tenga sentido del humor, distinga el bien del mal, cometa errores, enamórese, disfrute de las fresas con crema, haga que alguien se enamore, aprenda de la experiencia, use las palabras correctamente, ser sujeto de su propio pensamiento, tener tanta diversidad de comportamiento como un hombre, hacer algo realmente nuevo.Turing señala que "por lo general, no se ofrece apoyo para estas declaraciones", y que dependen de suposiciones ingenuas sobre cuán versátiles pueden ser las máquinas en el futuro, o son "formas encubiertas del argumento de la conciencia". Él elige responder algunas de ellas:
   1. Las máquinas no pueden cometer errores. Señala que es fácil programar una máquina para que parezca cometer un error.
   2. Una máquina no puede ser sujeto de su propio pensamiento (o no puede ser consciente de sí misma). Ciertamente se puede escribir un programa que pueda informar sobre sus estados y procesos internos, en el sentido simple de un programa de depuración. Turing afirma que "una máquina sin duda puede ser su propio tema".
   3. Una máquina no puede tener mucha diversidad de comportamiento. Señala que, con suficiente capacidad de almacenamiento, una computadora puede comportarse en un número astronómico de formas diferentes.
6. La objeción de Lady Lovelace: una de las objeciones más famosas afirma que las computadoras son incapaces de originalidad. Esto se debe en gran parte a que, según Ada Lovelace, las máquinas son incapaces de aprender de forma independiente.La Máquina Analítica no tiene pretensión alguna de originar nada. Puede hacer cualquier cosa que sepamos ordenarle que realice. Puede seguir el análisis; pero no tiene el poder de anticipar ninguna relación o verdad analítica.Turing sugiere que la objeción de Lovelace se puede reducir a la afirmación de que las computadoras "nunca pueden tomarnos por sorpresa" y argumenta que, por el contrario, las computadoras aún podrían sorprender a los humanos, en particular donde las consecuencias de diferentes hechos no son inmediatamente reconocibles. Turing también argumenta que Lady Lovelace se vio obstaculizada por el contexto en el que escribió, y si se la expone a un conocimiento científico más contemporáneo, resultaría evidente que el almacenamiento del cerebro es bastante similar al de una computadora.
7. Argumento de la continuidad en el sistema nervioso: la investigación neurológica moderna ha demostrado que el cerebro no es digital. Aunque las neuronas disparan en un pulso de todo o nada, tanto la sincronización exacta del pulso como la probabilidad de que ocurra el pulso tienen componentes analógicos. Turing reconoce esto, pero argumenta que cualquier sistema analógico puede simularse con un grado razonable de precisión si se cuenta con suficiente potencia informática. (El filósofo Hubert Dreyfus haría este argumento contra "la suposición biológica" en 1972).
8. Argumento de la informalidad del comportamiento: Este argumento afirma que cualquier sistema regido por leyes será predecible y por lo tanto no verdaderamente inteligente. Turing responde afirmando que esto es confundir las leyes del comportamiento con las reglas generales de conducta, y que si se hiciera en una escala lo suficientemente amplia (como es evidente en el hombre), el comportamiento de la máquina sería cada vez más difícil de predecir. Él argumenta que, solo porque no podemos ver de inmediato cuáles son las leyes, no significa que no existan tales leyes. Escribe: "Ciertamente no conocemos ninguna circunstancia en la que podamos decir, 'hemos buscado lo suficiente. No existen tales leyes'". (Hubert Dreyfus argumentaría en 1972 que la razón humana y la resolución de problemas no se basaban en reglas formales, sino que dependían de instintos y conciencia que nunca serían capturados en reglas. La investigación más reciente de IA en robótica e inteligencia computacional intenta encontrar las reglas complejas que gobiernan nuestras habilidades "informales" e inconscientes de percepción, movilidad y coincidencia de patrones. Véase la crítica de Dreyfus a la IA).Esta réplica también incluye el argumento de la apuesta de Turing.
9. Percepción extrasensorial: en 1950, la percepción extrasensorial era un área activa de investigación y Turing opta por darle a la percepción extrasensorial el beneficio de la duda, argumentando que se podrían crear condiciones en las que la lectura de la mente no afectaría a la prueba.

Máquinas de aprendizaje

En la sección final del artículo, Turing detalla sus pensamientos sobre la máquina de aprendizaje que podría jugar el juego de la imitación con éxito.

Aquí, Turing primero vuelve a la objeción de Lady Lovelace de que la máquina solo puede hacer lo que le decimos que haga y lo compara con una situación en la que un hombre "inyecta" una idea en la máquina a la que la máquina responde y luego cae en reposo. Extiende este pensamiento mediante una analogía con una pila atómica de tamaño inferior al crítico que debe considerarse la máquina y una idea inyectada debe corresponder a un neutrón que ingresa a la pila desde fuera de la pila; el neutrón causará una cierta perturbación que eventualmente se extinguirá. Turing luego se basa en esa analogía y menciona que si el tamaño de la pila fuera lo suficientemente grande, un neutrón que entrara en la pila causaría una perturbación que continuaría aumentando hasta que toda la pila fuera destruida, la pila sería supercrítica. Turing luego se pregunta si esta analogía de una pila supercrítica podría extenderse a una mente humana y luego a una máquina. Concluye que tal analogía sería de hecho adecuada para la mente humana con "Parece haber uno para la mente humana. La mayoría de ellos parecen ser 'subcríticos', es decir, corresponder en esta analogía a montones de subcríticos". tamaño. Una idea presentada a tal mente, en promedio, dará lugar a menos de una idea en respuesta. Una pequeña proporción son supercríticos. Una idea presentada a tal mente que puede dar lugar a toda una "teoría" que consta de ideas secundarias, e ideas más remotas". Finalmente pregunta si se podría hacer una máquina supercrítica. Concluye que tal analogía sería de hecho adecuada para la mente humana con "Parece haber uno para la mente humana. La mayoría de ellos parecen ser 'subcríticos', es decir, corresponder en esta analogía a montones de subcríticos". tamaño. Una idea presentada a tal mente, en promedio, dará lugar a menos de una idea en respuesta. Una pequeña proporción son supercríticos. Una idea presentada a tal mente que puede dar lugar a toda una "teoría" que consta de ideas secundarias, e ideas más remotas". Finalmente pregunta si se podría hacer una máquina supercrítica. Concluye que tal analogía sería de hecho adecuada para la mente humana con "Parece haber uno para la mente humana. La mayoría de ellos parecen ser 'subcríticos', es decir, corresponder en esta analogía a montones de subcríticos". tamaño. Una idea presentada a tal mente, en promedio, dará lugar a menos de una idea en respuesta. Una pequeña proporción son supercríticos. Una idea presentada a tal mente que puede dar lugar a toda una "teoría" que consta de ideas secundarias, e ideas más remotas". Finalmente pregunta si se podría hacer una máquina supercrítica. Una idea presentada a tal mente, en promedio, dará lugar a menos de una idea en respuesta. Una pequeña proporción son supercríticos. Una idea presentada a tal mente que puede dar lugar a toda una "teoría" consistente en ideas secundarias, terciarias y más remotas". Finalmente pregunta si se podría hacer una máquina para que fuera supercrítica. Una idea presentada a tal mente, en promedio, dará lugar a menos de una idea en respuesta. Una pequeña proporción son supercríticos. Una idea presentada a tal mente que puede dar lugar a toda una "teoría" consistente en ideas secundarias, terciarias y más remotas". Finalmente pregunta si se podría hacer una máquina para que fuera supercrítica.

Turing luego menciona que la tarea de poder crear una máquina que pueda jugar el juego de imitación es una tarea de programación y postula que para finales de siglo será tecnológicamente posible programar una máquina para jugar el juego. Luego menciona que en el proceso de tratar de imitar una mente humana adulta se vuelve importante considerar los procesos que conducen a que la mente adulta esté en su estado actual; que resume como:1. El estado inicial de la mente, digamos al nacer,2. La educación a que ha sido sometido,3. Otra experiencia, no calificable como educación, a la que haya sido sometido.

Dado este proceso, se pregunta si sería más apropiado programar la mente de un niño en lugar de la mente de un adulto y luego someter la mente del niño a un período de educación. Compara al niño con un cuaderno recién comprado y especula que, debido a su simplicidad, sería más fácil de programar. El problema entonces se descompone en dos partes, la programación de la mente de un niño y su proceso de educación. Menciona que el experimentador (programador) no esperaría una mente de niño como la desea en el primer intento. Debe existir un proceso de aprendizaje que involucre un método de recompensa y castigo que seleccionará patrones deseables en la mente. Todo este proceso, menciona Turing, en gran medida es similar al de la evolución por selección natural donde las similitudes son:Estructura de la máquina hijo = material hereditarioCambios de la máquina hijo = mutacionesSelección natural = juicio del experimentador

Siguiendo esta discusión, Turing aborda ciertos aspectos específicos de la máquina de aprendizaje:

• Naturaleza de la complejidad inherente: la máquina infantil podría ser una que sea lo más simple posible, simplemente manteniendo la coherencia con los principios generales, o la máquina podría ser una con un sistema completo de inferencia lógica programado en ella. Este sistema más complejo es explicado por Turing como "...sería tal que el almacén de máquinas estaría ocupado en gran medida con definiciones y proposiciones. Las proposiciones tendrían varios tipos de estatus, por ejemplo, hechos bien establecidos, conjeturas, teoremas probados matemáticamente, declaraciones dadas por una autoridad, expresiones que tienen la forma lógica de proposición pero no valor de creencia Ciertas proposiciones pueden describirse como "imperativos". La máquina debe construirse de manera que tan pronto como un imperativo se clasifique como "bien establecido"

• Ignorancia del experimentador: Una característica importante de una máquina de aprendizaje que señala Turing es la ignorancia del profesor sobre el estado interno de las máquinas durante el proceso de aprendizaje. Esto contrasta con una máquina de estado discreto convencional donde el objetivo es tener una comprensión clara del estado interno de la máquina en cada momento durante el cálculo. Se verá que la máquina está haciendo cosas que a menudo no podemos entender o algo que consideramos completamente aleatorio. Turing menciona que este carácter específico otorga a una máquina un cierto grado de lo que consideramos inteligencia, en el sentido de que el comportamiento inteligente consiste en una desviación del determinismo completo de la computación convencional, pero solo mientras la desviación no dé lugar a bucles sin sentido. o comportamiento aleatorio.

• La importancia del comportamiento aleatorio: aunque Turing nos advierte sobre el comportamiento aleatorio, menciona que inculcar un elemento de aleatoriedad en una máquina de aprendizaje sería valioso en un sistema. Menciona que esto podría ser valioso donde puede haber múltiples respuestas correctas o donde podría ser tal que un enfoque sistemático investigaría varias soluciones insatisfactorias a un problema antes de encontrar la solución óptima que implicaría que el proceso sistemático fuera ineficiente. Turing también menciona que el proceso de evolución toma el camino de mutaciones aleatorias para encontrar soluciones que beneficien a un organismo pero también admite que en el caso de la evolución el método sistemático para encontrar una solución no sería posible.

Turing concluye especulando sobre un momento en que las máquinas competirán con los humanos en numerosas tareas intelectuales y sugiere tareas que podrían usarse para comenzar. Turing luego sugiere que las tareas abstractas, como jugar al ajedrez, podrían ser un buen lugar para comenzar con otro método que, según él, es "... es mejor proporcionar a la máquina los mejores órganos de los sentidos que el dinero puede comprar, y luego enseñarle a comprender y habla Inglés.".

Un examen del desarrollo de la inteligencia artificial que siguió revela que la máquina de aprendizaje tomó el camino abstracto sugerido por Turing como en el caso de Deep Blue, una computadora para jugar al ajedrez desarrollada por IBM y que derrotó al campeón mundial Garry Kasparov (aunque, esto también es controvertido) y los numerosos juegos de ajedrez de computadora que pueden superar a la mayoría de los aficionados. En cuanto a la segunda sugerencia que hace Turing, algunos autores la han comparado con un llamado a encontrar un simulacro del desarrollo cognitivo humano. Y tales intentos de encontrar los algoritmos subyacentes mediante los cuales los niños aprenden las características del mundo que los rodea apenas están comenzando a realizarse.