¿Cómo comunicar sin palabras?

Este ejercicio de reflexión me ha llevado a un hotel (en Edimburgo) donde trabajé hace ya unos cuantos años. Nos convocaron para un team building, una actividad de grupo en la que cada equipo tenía que pasar una serie de retos. La diversidad idiomática hizo que las palabras no fueran la herramienta más eficiente para comunicarnos…

Cuenta Xurxo Mariño en “Yo soy vosotros” que “nuestro cerebro ha adquirido la extraordinaria habilidad para nutrirse de la información cultural que procede del entorno social”. Helen Keller nació sordo-ciega y su primera experiencia educativa, con 7 años, transformaría su vida hasta el punto de decir que antes del descubrimiento del lenguaje su mente no existía como tal, que no tenía autoconsciencia: “la comunicación mediante símbolos generó su mente autoconsciente, y eso se hace no solo con la actividad neural, sino con la comunicación simbólica en un entorno social”.

Resulta difícil pensar en una comunicación sin lenguaje, ya sea hablado, escrito, braile o de signos. La única manera que se me ocurre es la acción, la imitación. De hecho, los animales -los humanos también antes de aprender a comunicarnos con palabras– utilizaríamos esta técnica, de generación en generación, para enseñar y aprender a sobrevivir. [Por el contrario, diría que sin lenguaje no sería posible comunicar una acción vivida en el pasado, ni planificar una para que otros la ejecutaran en el futuro…]

El lenguaje escrito aparece mucho después -primero pictográfico, después ideográfico y por último fonético– y ha llegado a nosotros en formas dispares.

[Consideradas como antecedentes de la escritura, las primeras tablillas de signos cuneiformes son de aproximadamente 3000 años a.C., las primeras escrituras pictográficas; anteriores son los monumentos pétreos (Crómlech, dólmenes, menhires) datados desde el Mesolítico; las pinturas rupestres (Paleolítico) o métodos nemotécnicos varios, son más modernos, desde los quipus en Perú (cuerdas o collares anudados y coloridos), a los wampum (cinturones o chales con abalorios) y los winter-counts (pieles dibujadas) en América del Norte, los stickmessages en Australia (bastones de madera tallada) o las tarjas argentinas (palos cortados longitudinalmente)].

Todas estas manifestaciones pasaron de ser icónicas a ser, con el tiempo, índices. La escritura ha sido la herramienta que ha plasmado la cultura a lo largo del tiempo, pero poco podemos saber del lenguaje, una comunicación mucho más potente, consecuencia de ser humanos.

¿Desde cuándo el ser humano es capaz de pensar con sus palabras? El lenguaje oral (antes y después de la escritura) es «efímero» (hablar de símbolos es, en sentido figurativo, como hablar de la caverna en la República de platón). Aunque sabemos que existiría, al menos cuando lo plasmaban, no sabemos desde cuándo venía siendo la herramienta de comunicación entre humanos, y la base de la transmisión del conocimiento; en palabras de Xurxo Mariño “transmitir la información de una mente a otra no es solo útil, sino vital” (Una simple huella, 2019).

Parece evidente que la comunicación simbólica debía estar presente e integrada en un entrorno social, al menos desde que la expresaron a su manera -y según nuestras interpretaciones- ya que de lo contrario ¿cómo comunicar sin palabras, el pensamiento, la cultura o las religiones?

Referencias

Xurxo Mariño. Yo soy vosotros. Mètode, 2019 Accesible en: https://metode.es/revistas-metode/secciones/materia-oscura/yo-soy-vosotros.html

Xurxo Mariño. Una simple huella. Mètode, 2019. Accesible en: https://metode.es/revistas-metode/secciones/materia-oscura/una-simple-huella.html

Marta Macho Stadle. El quipu: ¿algo más que un registro numérico? Cuaderno de Cultura Científica, 2015. Accesible en: https://culturacientifica.com/2015/09/16/el-quipu-algo-mas-que-un-registro-numerico/

Raúl Ibáñez. Quipu y yupana, instrumentos matemáticos incas (II) Cuaderno de Cultura Científica, 2015. Accesible en: https://culturacientifica.com/2018/05/30/quipu-y-yupana-instrumentos-matematicos-incas-ii/

El Test Turing

El concepto de Inteligencia Artificial (IA) vino de la mano de Alan Turing, un matemático inglés (1912-1954) que trabajaba en problemas del área de la Lógica. En 1937, exponía sus ideas en el trabajo “On computable numbers, with an aplication to the Enstscheidungproblem” antes de doctorarse. Lanzaba entonces la idea de que las máquinas de calcular debían manejar un sistema binario, de cifras y números, para poder ir más allá del «simple» cálculo, para ser inteligentes.

Las circunstancias históricas -estallaba la Segunda Guerra Mundial- le llevaría a la criptografía, junto a su equipo, a descifrar el código de la máquina Enigma, que codificaba los mensajes del frente Nazi de una forma compleja y sofisticada, una permutación alfabética. Unos años después, trabajaba con la posibilidad de verificar de forma automatizada un “software” en un “ordenador” (máquina de cálculo). Fue entonces cuando propondría el famoso Test de Turing, lanzaría su gran pregunta, una pregunta que le fascinaba y que formaría los cimientos de la Inteligencia Artificial (IA):

“¿Puede una máquina pensar?»

Nota 1. “Alan Turing introdujo el concepto de máquina de Turing en el trabajo ”On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem”, publicado por la Sociedad Matemática de Londres en 1936, en el que se estudiaba la cuestión planteada por David Hilbert sobre si las matemáticas son decidibles, es decir, si hay un método definido que pueda aplicarse a cualquier sentencia matemática y que nos diga si esa sentencia es cierta o no. Turing ideó un modelo formal de computador, la máquina de Turing, y demostró que existían problemas que una máquina no podía resolver.” (Wikipedia)

De esta forma, se ideaba el Test de Turing. Al margen de las implicaciones filosóficas que iban implícitas en la pregunta, ideó un mecanismo, una prueba concreta para contestar a la pregunta. Turing estaba convencido de que el cerebro humano podía ser simulado por una máquina de cálculo, y que igual que nuestro mecanismo de pensamiento-acción puede mejorar con las experiencias, una máquina también podría hacerlo, cuando estas simulaciones fueran tan buenas que un humano no pudiera distinguir si la respuesta estaba dada por un humano o una máquina. Entonces, se podría considerar que una máquina puede pensar.

Sin embargo, este test es difícil de verificar.

Nota 2. Este test tan influyente como criticado, se ha convertido en uno de los conceptos más importantes en la filosofía de la inteligencia artificial.
Sin embargo, la pregunta resultó demasiado ambigua y Turing tuvo que remplazarla de la siguiente manera: “¿Pueden las máquinas hacer, lo que nosotros (como entidades pensantes) hacemos?”. La ventaja de esta nueva pregunta era que “dibuja un límite entre las capacidades físicas e intelectuales.» (Wikipedia)

En 1948, en “Machine Intelligence” en “Computing Machinery and Intelligence” (Oxford University Press) Turing proponía:

“No es difícil diseñar una máquina de papel que juegue bien al ajedrez. Hay que conseguir 3 (hombres como) sujetos para el experimento. A, B y C. A y C son dos jugadores malos de ajedrez mientras que B es el operador de la máquina. … Se usan dos cuartos con algún arreglo para transmitir los movimientos y se lleva a cabo un juego entre C y ya sea A o la máquina. C puede tener dificultad al decidir contra quien está jugando”
***
Para aprobar una prueba de Turing diseñada correctamente, la máquina debe usar lenguaje natural, razón, tener conocimientos y aprender.

Hasta el momento, una aplicación de estos conceptos es la máquina de Turing (creada sobre 1936), que ha introducido el concepto de algoritmo: un proceso matemático para resolver problemas y predecir situaciones a partir de un promedio de datos.

Con su máquina Universal, Turing demostraba que hay problemas que no pueden ser resueltos algorítmicamente, ya que sólo puede calcular, en pasos sucesivos en el orden que le indicamos; la serie de preguntas que lanzamos al ordenador nos devolverá una respuesta cuando el algoritmo finalice; pero en algunos casos, el algoritmo no finaliza.

Nota 3. [Un ejemplo de máquina de Turing se ha considerado el divertido “juego de la vida” de Conway, que puede ser ejecutado en una simple hoja de Excel]

Todos estos motivos hicieron que el Test de Turing, a través de la mejora continua de su máquina, fuera el eje conductor del inicio de la Inteligencia Artificial. Pero aún se busca una forma de responder afirmativamente a la gran su pregunta ¿Puede una máquina pensar? ¿Comprobaremos que sí?

Nota 4. En 2013, Spike Jonze se llevó el Oscar al mejor guion original por la película Her (EEUU, 2013 2013 escrita, dirigida y producida por él mismo). En la película, el protagonista, se hace con un nuevo y avanzado sistema operativo, que promete ser una “entidad intuitiva” con cada usuario. Este sistema ofrece los servicios de Samantha, una brillante voz femenina que es perspicaz, sensible y sorprendentemente atractiva. Mientras los deseos y las necesidades de ambos crecen, su amistad se va transformando en una extraña relación de amor (Wikipedia).

Un ejemplo llevado a la ficción que, a diferencia de Siri o Cortana, pasaría el test de Turing.

Referencias

  1. Nuria Oliver en La Inteligencia Artificial y el Test de Turing.
  2. El Test de Turing en https://www.youtube.com/watch?v=F5e0fh10x6A
  3. ¿Qué es una máquina de Turing? Por Eduardo Eduardo Sáenz de Cabezón en Derivando: https://www.youtube.com/watch?v=iaXLDz_UeYY
  4. ¿Conoces el juego de la vida de Conway? Por Eduardo Eduardo Sáenz de Cabezón en Derivando: https://www.youtube.com/watch?v=OWXD_wJxCKQ

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