Torres - Test de Turing

7/31/2019 Torres - Test de Turing

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CALCULO AUTOMATICO E INTELIGENCIA

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MIND (The journal of the Mind Association), vol LIX, n 236, pp. 433-460, 1950

Por A.M. TURING

Traducido por JUAN CARLOS TORRES ALVAREZ

INDICE

1 EL JUEGO DE IMITACION................................................................................... 12 CRITICA DEL NUEVO PROBLEMA.................................................................... 23 LA MAQUINA AFECTADA POR EL JUEGO...................................................... 34 COMPUTADORAS DIGITALES ........................................................................... 45 UNIVERSALIDAD DE LAS COMPUTADORAS DIGITALES........................... 66 VISIONES CONTRARIAS DE LA CUESTION PRINCIPAL .............................. 9

6.1 LA OBJECION TEOLOGICA......................................................................... 96.2 LA OBJECION DE ESCONDER LA CABEZA COMO EL AVESTRUZ

106.3 LA OBJECION MATEMATICA .................................................................. 106.4 EL ARGUMENTO DEL CONOCIMIENTO................................................ 116.5 ARGUMENTOS DE INCAPACIDADES VARIAS..................................... 136.6 LA OBJECION DE LADY LOVELACE...................................................... 156.7 ARGUMENTO DE LA CONTINUIDAD EN EL SISTEMA NERVIOSO . 166.8 EL ARGUMENTO DE LA INFORMALIDAD DEL COMPORTAMIENTO

166.9 EL ARGUMENTO DE LA PERCEPCION EXTRASENSORIAL .............. 177 MAQUINAS QUE APRENDEN........................................................................... 188 BIBLIOGRAFIA.................................................................................................... 23

1 EL JUEGO DE IMITACIONPropongo considerar la siguiente cuestin: Pueden pensar las mquinas?. Se deberacomenzar con las definiciones del significado de los trminos mquina y pensar.Las definiciones podran estar encuadradas para reflejar lo ms lejos posible el usonorma de las palabras, pero esta actitud es peligrosa. Si el significado de las palabras

mquina y pensar se encuentra examinando como se usan de manera habitual, esdifcil escapar a la conclusin de que el significado de la respuesta a la preguntaPueden las mquinas pensar? Podra estar en una encuesta estadstica tal como unsondeo Gallup. Pero esto es absurdo. En lugar de intentar dar tal definicin, cambiar lacuestin por otra, altamente relacionada con sta, y expresada en palabras relativamenteno ambiguas.

La nueva forma del problema puede ser descrita en trminos de un juego al quellamamos el juego de imitacin. Juegan tres personas, un hombre (A), una mujer (B),y un interrogador (C) que puede ser de cualquier sexo. El interrogador se encuentra enuna habitacin separada de los otros dos jugadores. El objetivo del juego para el

interrogador es determinar cual de los otros dos jugadores es el hombre y cual es lamujer. El interrogador les conoce por las etiquetas X y Y, y al final del juego dice X es


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A y Y es B o X es B y Y es A. Se permite al interrogador hacer cuestiones a A y Btales como:

C: Podra decirme X la longitud de su cabello?

Supngase que X es A, entonces A debe contestar. El objetivo de A en el juego esprobar y causar que C haga la identificacin errnea. Por tanto su respuesta podra ser:

Mi cabello est escalonado, y los pelos ms largos miden cerca de 9 pulgadas.

Para que los tonos de voz no ayuden al interrogador, las respuestas deberan ser escritas,o mejor an, mecanografiadas. Lo mejor sera tener un teletipo comunicando las doshabitaciones. Alternativamente las preguntas y respuestas pueden ser repetidas por unintermediario. El objetivo del juego para la tercera jugadora (B) es ayudar alinterrogador. La mejor estrategia para ella probablemente sera dar respuestasverdaderas. La jugadora puede aadir a sus respuestas cosas tales como: Yo soy la

mujer, no le escuches. pero que no servirn de nada cuando el hombre hagaobservaciones similares.

Ahora podemos hacer la pregunta Qu pasa cuando una mquina toma el puesto de Aen este juego?. Decidir el interrogador errneamente tan a menudo como cuando

juegan un hombre y una mujer?. Estas preguntas reemplazan nuestra original Puedenlas mquinas pensar?.

2 CRITICA DEL NUEVO PROBLEMAA la vez que se pregunta Cual es la respuesta a la nueva forma de pregunta?, Uno sepuede preguntar Es la nueva pregunta digna de ser investigada?. Esta ltimapregunta se investiga sin dificultad adicional, mediante el uso de cortes pequeos einfinitas regresiones.

El nuevo problema tiene la ventaja de dibujar una lnea bastante clara entre lascapacidades fsicas e intelectuales del hombre. Ningn ingeniero o qumico afirma sercapaz de producir un material que sea indistinguible de la piel humana. Es posible quedentro de algn tiempo esto sea posible, pero incluso suponiendo que tal invencin estdisponible, deberamos sentir que existe un pequeo punto al probar a hacer mshumana una maquina pensante recubrindola con la piel artificial. La manera con la

que hemos sentado el problema refleja este hecho con la condicin de que previene alinterrogador ver o tocar a los competidores, o escuchar sus voces. Otras ventajas delcriterio propuesto pueden ser destacadas por muestras de preguntas y respuestas, talescomo:

Q: Por favor, escrbeme un soneto con el tema La Primavera.

A: No cuentes conmigo. Nunca pude escribir poesa.

Q: Suma 34957 y 70764

A: (Despus de 30 segundos) 105621.


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Q: Juegas al ajedrez?

A: S

Q: tengo K en mi K1, y no ms piezas. Tu solo tienes K en K6 y R en R1. Es tu turno.

Cmo mueves pieza?

A: (Despus de 15 segundos) R-R8 mate.

El mtodo de preguntas y respuestas parece ser adecuado para introducir casi cualquierade los campos de comportamiento huma que queramos incluir. No se desea penalizar ala maquina por incapacidad de destacar en competiciones de belleza, o no penalizar a unhombre por perder una carrera contra un avin. Las condiciones de nuestro juego hacenestas incapacidades irrelevantes. Si lo consideran aconsejable, se pueden jactar tantocomo plazcan de los testimonios de encanto, fuerza o herosmo, pero el interrogador nopuede pedir demostraciones prcticas.

Quizs se puede criticar al juego en el terreno de que las rarezas son consideradasdemasiado fuertemente contra la mquina. Si el hombre pretendiera ser la mquina,claramente dara un pobre espectculo. Sera delatado por la lentitud y la inexactitud enaritmtica. Es posible que las mquinas no puedan llevar a cabo alguna cosa que podraser descrita como pensante pero que es muy diferente de lo que un hombre hace? Esta esuna fuerte objecin, pero al menos podemos decir que si, sin embargo, se puedeconstruir una mquina que juegue satisfactoriamente al juego de imitacin, nonecesitamos preocuparnos por esta objecin.

Se podra instar que cuando la mquina juegue el juego de imitacin su mejorestrategia posible fuera ser la imitacin del comportamiento humano. Esto podra ser,pero creo que es improbable que exista cualquier gran efecto de esta clase. En cualquiercaso no existe la intencin de investigar en este artculo la teora del juego, y se asumirque la mejor estrategia es probar a suministrar respuestas que fueran dadas naturalmentepor un hombre.

3 LA MAQUINA AFECTADA POR EL JUEGOLa pregunta enunciada en el apartado 1 no es bastante definitiva hasta que no hayamosespecificado que queremos decir con la palabra mquina. Es natural que deseemos

permitir cualquier tcnica usada en nuestras mquinas. Tambin deseamos permitir queun ingeniero o un equipo de ingenieros puedan construir una mquina que trabaje, perocuya forma de operacin no pueda ser descrita satisfactoriamente por sus constructoresdado que han aplicado un mtodo que es altamente experimental. Finalmente, deseamosexcluir de las mquinas hombres nacidos de la manera convencional. Es difcilencuadrar definiciones que satisfagan estas tres condiciones. Alguien podra, porejemplo, insistir en que el equipo de ingenieros fuera del mismo sexo, pero esto no esrealmente satisfactorio, dado que podra ser posible criar un individuo completo a partirde una clula sencilla de la piel de un hombre. Hacer esto sera una hazaa de labiologa digna del ms alto elogio, pero no nos inclinara a considerarla como un casode construccin de una mquina pensante. Esto nos incita a abandonar el

requerimiento de que se permita cualquier clase de tcnica. Estamos ms preparadospara hacerlo teniendo en cuenta el hecho de que el presente inters en mquinas


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pensantes ha surgido por una clase particular de mquinas, llamadas normalmentecomputadora electrnica o computadora digital. Continuando con esta sugerencia,solo se permite que tomen parte en el juego computadoras digitales.

A primera vista, esta restriccin parece ser muy drstica. Intentar mostrar que no es

realidad. Para cumplir esta exigencia har una breve descripcin de la naturaleza ypropiedades de estas computadoras.

Tambin se puede decir que esta identificacin de mquinas con computadorasdigitales, como nuestro criterio de pensamiento, solo ser insatisfactorio si (en contrade mi creencia), produce que estas computadoras digitales no son capaces de hacer unabuena representacin en el juego.

Ya existe un nmero de computadoras digitales trabajando, y se puede preguntar Porqu no realzar el experimento enseguida?. Sera fcil satisfacer las condiciones del

juego. Se podra usar un nmero de interrogadores, recopilando estadsticas que

muestren con que frecuencia se dan las identificaciones correctas. La respuesta corta esque no estamos preguntando si todas las computadoras digitales que existen en elpresente seran capaces de jugar bien, sino si existen calculadoras imaginables que

jueguen bien. Pero esta es solo la respuesta corta. Veremos esta cuestin con diferenteperspectiva ms adelante.

4 COMPUTADORAS DIGITALESLa idea que subyace con las computadoras digitales puede ser explicada diciendo queestas mquinas intentan llevar a cabo operaciones que podran ser hechas por unacalculadora humana. Se supone que una calculadora humana sigue reglas fijas; no tienecapacidad para desviarse de ellas. Podemos suponer que estas reglas estn escritas en unlibro, que se altera si es asignado a un nuevo trabajo. Tambin tiene un suministroilimitado de papel en el que hacer sus clculos. Tambin puede hacer lasmultiplicaciones y sumas en una calculadora de sobremesa, pero esto no esimportante.

Si usamos la explicacin anterior como una definicin, estaremos en peligro deconseguir la circularidad del argumento. Podemos evitar esto dando un esquema delsignificado con el que se logra el efecto deseado. Normalmente se puede considerar queuna computadora digital est compuesta de tres partes:

Almacn Unidad ejecutiva Control

El almacn es un almacn de informacin, y corresponde al papel de la calculadorahumana, bien sea el papel en el se hacen los clculos, bien el papel en el que estimpreso el libro de reglas. En el caso de que la calculadora huma haga los clculos decabeza, una parte del almacn corresponder a su memoria.

La unidad ejecutiva es la parte que lleva a cabo varias operaciones individuales

involucradas en un clculo. Estas operaciones individuales variaran de mquina amquina. Normalmente se pueden hacer operaciones de longitud bastante larga, tales


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como Multiplica 3540675445 por 7076345687, pero en algunas mquinas solo sonposibles operaciones muy simples, tales como Escribe 0.

Hemos mencionado que el libro de reglas suministrado a la calculadora se reemplazaen la mquina por una parte del almacn. A esto se denomina la tabla de

instrucciones. La labor del control es ver que estas instrucciones son obedecidascorrectamente y el orden requerido. El control est as construido para ocurra estonecesariamente.

La informacin en el almacn esta habitualmente dividida en paquetes de un tamaomoderadamente pequeo. En una mquina, por ejemplo, un paquete puede consistir endiez dgitos decimales. Se asignan nmeros a la parte del almacn en la que variospaquetes de informacin se almacenan, de alguna manera sistemtica. Una instruccintpica puede decir:

Sumar el nmero almacenado en la posicin 6809 al de la posicin 4302 y pon el

resultado en esta ltima posicin.

No es necesario decir que en la mquina la instruccin no se expresa en el lenguajenatural. Probablemente se codificara de una forma tal como 6809430217. Aqu 17indica cual es de las varias operaciones posibles que se pueden ejecutar con dosnmeros. En este caso las operaciones es la descrita anteriormente, a saber, Suma elnmero.... Destacaremos que la instruccin ocupa 10 dgitos y as forma un paquete deinformacin. El control normalmente tomar la instruccin a ser obedecida en el ordende las posiciones en que estn almacenadas, pero ocasionalmente se puede encontraruna instruccin tal como:

Ahora obedece la instruccin almacenada en la posicin 5606, y continua desde all

o otra como:

Si la posicin 4505 contiene 0 obedece la prxima instruccin almacenada en 6707, encaso contrario continua recto

Las instrucciones de este ltimo tipo son muy importantes dado que hacen posible queuna secuencia de operaciones sea repetida una o otra vez hasta que se cumpla algunacondicin, pero no obedeciendo nuevas instrucciones en cada repeticin, sino las

mismas una y otra vez. Podemos hacer una analoga domstica: supngase que la madrede Tommy quiere que ste pregunte al zapatero cada maana en su camino a la escuelapara ver si sus zapatos estn terminados; para ello puede pedrselo nuevamente cadamaana. Alternativamente puede poner un letrero una sola vez en el saln de la casa queTommy leer cada maana cuando sale para la escuela, y que le dice que pregunt alzapatero, y tambin romper el letrero cuando Tommy vuelva y traiga los zapatosconsigo.

El lector debe aceptar como un hecho que las computadoras digitales pueden serconstruidas, y efectivamente han sido construidas, segn los principios que se handescrito, y de hecho pueden imitar las acciones de una calculadora humana.


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El libro de reglas que hemos descrito en nuestra calculadora humana es una ficcin. Lascalculadoras humanas actuales realmente recuerdan lo que tienen que hacer. Si se quiereconstruir una mquina que imite el comportamiento de la calculadora humana enoperaciones complejas habra que preguntarle como las hace, y entonces traducir larespuesta en forma de una tabla de instrucciones. La construccin de tablas de

instrucciones normalmente se llama programacin. Programar una mquina para queejecute la operacin A significa poner la tabla de instrucciones apropiada en lamquina para que haga A.

Una variante interesante de la idea de computadora digital es una computadora digitalcon un elemento aleatorio. Esta tiene instrucciones relacionas como el lanzamiento deun proceso electrnico, o algo equivalente, apagado; una de tales instrucciones podraser, por ejemplo, Lanza el proceso apagado y pon el nmero resultante en el almacn1000. Algunas veces tal mquina se describe como teniendo libre albedro.Normalmente no es posible determinar observando una mquina si tiene un elementoaleatorio, sobre un efecto similar si puede ser producido por tales dispositivos haciendo

las elecciones dependiendo de los dgitos de un decimal por pi.

La mayora de las actuales computadoras digitales solo tiene un almacn finito. Noexiste dificultad terica en la idea de una computadora como almacenamiento infinito.Naturalmente solo una parte finita puede ser usada a la vez. Igualmente solo unacantidad finita puede haber sido construida, pero podemos imaginar que se puedeagregar ms y ms cantidad cuando se requiera. Tales computadoras tienen un especialinters terico y sern llamadas calculadoras de capacidad infinita.

La idea de una computadora digital es antigua. Charles Babbage, Catedrtico de laCtedra Lucasian de Matemticas de la Universidad de Cambridge de 1828 a 1839,planeo tal mquina, llamada Mquina Analtica, pero nunca la completo. AunqueBabbage tuvo las ideas esenciales, su mquina no tuvo en ese tiempo perspectivaatractiva. La velocidad que hubiera sido disponible definitivamente hubiera sido msrpida que una calculadora humana pero una 100 veces ms lenta que la mquinaManchester, que es una de las ms lentas mquinas modernas. El almacenamiento erapuramente mecnico, mediante el uso de ruedas y tarjetas.

El hecho de que la Mquina Analtica de Babbage fuera enteramente mecnica nosayudar a librarnos de una supersticin. A menudo la importancia se adjunta al hecho deque las computadoras digitales modernas son elctricas, y el sistema nervioso tambin

es elctrico. Dado que la mquina de Babbage no era elctrica, y dado que todas lascomputadoras digitales son en cierto sentido equivalentes, vemos que el uso de laelectricidad no tiene importancia terica. Naturalmente la electricidad surge en loconcerniente a la velocidad de las seales, por tanto no es sorprendente que laencontremos en ambas de estas relaciones. En el sistema nervioso los fenmenosqumicos tienen menor importancia que los elctricos. En ciertas computadoras elsistema de almacenamiento es principalmente acstico. La caracterstica del uso de laelectricidad es vista de este modo solo con una similitud superficial. Si queremosencontrar tales similitudes deberamos buscar las analogas matemticas de funcin.

5 UNIVERSALIDAD DE LAS COMPUTADORAS DIGITALES


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Las computadoras digitales consideradas en la ltima seccin pueden ser clasificadasdentro de las maquina de estado discreto, estas son las mquinas cuyo movimiento esel salto de un estado a otro. Estos estados son lo suficientemente diferentes para que laposibilidad de confundirlos pueda ser ignorada. Estrictamente hablando no existen talesmquinas. Realmente el movimiento es continuo. Pero existen muchas clases de

mquinas, las cuales pueden ser consideradas provechosamente como maquinas deestado discreto. Por ejemplo, al considerar los interruptores de un sistema luminoso, esuna ficcin de conveniencia que cada interruptor deba estar en on o en off. Tiene quehaber posiciones intermedias, pero para la mayora de los propsitos, podemosolvidarlas. Como ejemplo de una mquina de estado discreto, podemos considerar unarueda con dientes girando 120 por segundo, pero puede ser parada por una palanca quepuede ser parada desde el exterior; adicionalmente se enciende una bombilla en una delas posiciones de la rueda. Abstractamente, esta mquina podra ser descrita de lasiguiente forma. El estado interno de la mquina (que es descrito por la posicin de larueda) puede ser q1, q2 o q3. Como seal de entrada existe i0 o i1 (posicin de lapalanca). El estado interno en cualquier momento est determinada por el ltimo estado

y la seal de entrada segn la tabla:

ltimo estadoq1 q2 q3

i0 q2 q3 q1entradai1 q1 q2 q3

Las seales de salida, la nica indicacin externa visible del estado interno (la luz),estn descritas por la tabla

estado q1

q2

q3salida o0 o0 o1

Este es un ejemplo tpico de una mquina de estado discreto. Las mismas se puedendescribir mediante las tablas proporcionadas, y solo tiene un nmero finito de estados.

Puede parecer que dado el estado inicial de la mquina y las seales de entrada siemprees posible predecir todos los futuros estados. Esto es una reminiscencia de la visin deLaplace que desde el estado completo del universo en un momento dado del tiempo,descrito por las posiciones y velocidades de todas las partculas, podra ser posiblepredecir todos los estados futuros. La prediccin que estamos considerando est, sin

embargo, bastante ms cerca de la practicabilidad que la considerada por Laplace. Elsistema del universo como un todo es tal que bastantes errores pequeos en lascondiciones iniciales pueden provocar un efecto arrollador en un tiempo posterior. Eldesplazamiento de un sencillo electrn en una billonsima parte de centmetro en unmomento puede marcar la diferencia entre que un hombre un ao ms tarde, seaatrapado por una avalancha y muera, o pueda escapar. Una propiedad esencial de lossistemas mecnicos, a los que hemos llamado mquinas de estado discreto, es queeste fenmeno no ocurra. Incluso cuando consideramos las actuales mquinas fsicas enlugar de las mquinas idealizadas, un conocimiento razonablemente preciso del estadoen un momento produce un conocimiento razonablemente preciso cualquier nmero depasos ms tarde.


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Como hemos mencionado, las computadoras digitales se incluyen dentro de la clase demquinas de estado discreto. Pero el nmero de estados que tales mquinas tienen, esnormalmente exageradamente grande. Por ejemplo, el nmero de estados de la mquinaque actualmente est trabajando en Manchester es cerca de 2165000, es decir sobre1050000. Comprese esto con nuestro ejemplo de la rueda dentada anterior, que tiene solo

3 estados. No es difcil ver por qu el nmero de estados es tan inmenso. Lacomputadora incluye un almacn correspondiente al papel usado por la calculadorahumana. Tiene que ser posible escribir en el almacn cualquier combinacin de lossmbolos que pueden ser escritos en el papel. Por simplicidad, supngase que solo seusan como smbolos los dgitos del 0 al 9. Se ignoran las variaciones escritas a mano.Supngase que se permite a la calculadora escribir 100 pginas de papel, que contienecada una 50 lneas con capacidad para 30 dgitos. Entonces el nmero de estados es10100x50x30, es decir 10150000. Esto es cerca del nmero de estado de tres mquinasManchester puestas juntas. El logaritmo en base 2 del nmero de estado, esnormalmente llamado la capacidad de almacenamiento de la mquina. As lacapacidad de almacenamiento de la mquina de Manchester tiene en capacidad de

almacenamiento de 165000, y la maquina dentada de nuestro ejemplo tiene unacapacidad de almacenamiento cercana a 1,58. Si se ponen juntas dos mquinas suscapacidades tienen que ser sumadas para obtener la capacidad de la maquina resultante.Esto conduce a la posibilidad de afirmaciones tales como La mquina de Manchestercontiene 64 pistas magnticas, cada una de ellas con una capacidad de 3560, 8 tuboselectrnicos con una capacidad de 1280. El almacenamiento variado tiene unacapacidad de 300, haciendo una capacidad total de 174.380.

Dada la tabla correspondiente a una mquina de estado discreto es posible predecir quehar la mquina. No existe razn para qu este clculo no pudiera ser llevado a cabo poruna computadora digital. Si se proporciona la velocidad suficiente la computadoradigital podra imitar el comportamiento de cualquier maquina de estado discreto.Entonces el juego de imitacin podra jugarse con la mquina en cuestin (como B) y lacomputadora digital imitadora (como A) y el interrogador sera incapaz de distinguirlas.Naturalmente la computadora digital debe tener una capacidad de almacenamientoadecuada para trabajar lo suficientemente rpido. Por otra parte, debe ser programada denuevo por cada nueva mquina que se desee imitar.

Esta especial propiedad de las computadoras digitales, su capacidad de imitacin decualquier mquina de estado discreto, se describe diciendo que son mquinasuniversales. La existencia de mquinas con esta propiedad tiene una consecuencia

importante, consideraciones de velocidad aparte, que es innecesario disear variasnuevas mquinas para hacer varios procesos de calculo. Todos estos procesos puedenser hechos con una nica computadora digital, programada convenientemente para cadacaso. Por tanto y como consecuencia de esto todas las computadoras digitales sonequivalentes.

Ahora podemos considerar de nuevo el punto surgido al final del apartado 3. De formatentativa, se sugiri que la pregunta Pueden las maquinas pensar? Podra serreemplazada por Existen computadoras digitales imaginables que jueguen bien al

juego de imitacin?. Si queremos, podemos hacer esta pregunta ms general Existenmquinas de estado discreto que jueguen bien?. Pero en vista de la propiedad de

universalidad, vemos que estas preguntas son equivalentes a: Fijemos nuestra atencinen una computadora digital particular C. Es una realidad que modificando esta


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computadora para tener un almacenamiento adecuado, un incremento adecuado de suvelocidad, y suministrndola el programa adecuado, puede C jugar satisfactoriamentecomo A en el juego de imitacin, siendo ocupado el lugar de B por un hombre?.

6 VISIONES CONTRARIAS DE LA CUESTION PRINCIPALEn este momento podemos considerar que el fondo ha sido aclarado y estamospreparados para debatir nuestra cuestin, Pueden pensar las mquinas?,y su varianteque se ha presentado en el final del apartado anterior. Todava no podemos abandonar laforma original del problema, ya que pueden existir opiniones que difieran de que lasustitucin sea apropiada, y al menos tenemos que or lo que dicen sobre este tema.

Creo que si explico mis propias creencias sobre el tema, se pueden simplificar las cosas.Consideremos en primer lugar la forma ms precisa de la pregunta. Creo queaproximadamente en 15 aos ser posible programar computadoras con una capacidadde almacenamiento de cerca de 109 para hacerla jugar el juego de imitacin de tal

manera que el interrogador no tenga ms de 70% de oportunidad de hacer laidentificacin correcta despus de 5 minutos de cuestionario. Creo que la preguntaoriginal Pueden pensar las mquinas? es demasiado sin sentido para merecerdiscusin. Sin embargo creo que al final del siglo el uso de palabras y la opinin generaladecuada se habrn modificado tanto que seremos capaces de hablar de mquinaspensantes sin esperar ser contradichos. Adicionalmente creo que no existe ningnpropsito til en ocultar estas creencias. La visin popular de que los cientficos actaninexorablemente a partir de hechos bien establecidos para llegar a hechos bienestablecidos, sin ser influenciados por conjeturas sin probar, es bastante errnea.Determinando de una manera clara cuales son los hechos probados y cuales son lasconjeturas, no se pueden producir daos. Las conjeturas son de gran importancia dadoque siguieren lnea tiles de investigacin.

Ahora procedo a considerar opiniones opuestas a la ma.

6.1 LA OBJECION TEOLOGICAEl pensamiento es una funcin del alma inmortal del hombre. Dios ha dado un alma acada hombre y mujer, pero no a cualquier otro animal o mquina. Por tanto los animaleso las mquinas no pueden pensar.

No soy capaz de aceptar ninguna parte de esta objecin, pero intentar replicarla entrminos teolgicos. Debera encontrar el argumento ms convincente si los animalesfueran clasificados con los hombres, pero en mi mente existe una gran diferencia entreel tpico animado e inanimado igual que entre el hombre y otros animales. El carcterarbitrario de la visin ortodoxa se convierte en ms claro si consideramos como lepuede parecer a un miembro de otra comunidad religiosa. Cmo consideran loscristianos la visin musulmana de que la mujer no tiene alma?. Pero dejemos este puntoa un lado y volvamos al argumento principal. A m me parece que el argumento citadoanteriormente implica una seria restriccin de la omnipotencia del Todopoderoso. Seadmite que existen ciertas cosas que Dios no puede hacer, tales como hacer uno igual ados1, pero, no deberamos creer que Dios tiene la libertad de conferir alma a un

1 Posiblemente esta visin es hertica. Santo Tomas de Aquino (Summa Theologica, citada por BertrandRussell, 1, 480) afirma que Dios no puede hacer que un hombre no tenga alma. Pero esto puede no ser


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elefante, si lo cree conveniente?. Podramos opinar que Dios solo ejercitara su poder enconjuncin con una mutacin que una vez sufrida por el elefante, este estara dotado conel cerebro mejorado de un ministro que necesite alma. Se puede hacer un argumento deexactamente forma similar para las mquinas. Puede parecer diferente dado que es msdifcil de digerir. Pero realmente esto solo significa pensamos que sera menos probable

que Dios considerar las circunstancias adecuadas para conferir un alma. Lascircunstancias en cuestin se discuten en el resto de este artculo. No debera ser muchoms irreverente usurpar el poder divino al intentar construir tales mquinas que alprocrear nios: somos instrumentos de la voluntad divina de obtener mansiones para lasalmas que Dios crea.

Sin embargo, esto es una mera especulacin. No estoy muy impresionado por losargumentos teolgicos sea lo que sea lo se use para apoyarlos. En el pasado talesargumentos han sido encontrados a menudo insatisfactorios. En el tiempo de Galileo seargumentaba que los textos, Y el sol se detuvo y la luna se par, Hasta tanto que lagente se hubo vengado de sus enemigos. No est aquesto escrito en el libro de Jasher?

Y el sol se par en medio del cielo, y no se apresur ponerse casi un da entero.(Josu X. 13) y Dios puso los fundamentos de la Tierra, que no deberan ser movidasen ningn tiempo (Salmo CV. 5) eran unas refutaciones adecuadas de la teora deCopernico. Con nuestro conocimiento actual tales argumentos aparecen como ftiles.Cuando este conocimiento no est disponible se tiene una impresin bastante diferente.

6.2 LA OBJECION DE ESCONDER LA CABEZA COMO EL AVESTRUZLas consecuencias de las mquinas pensantes seran demasiado espantosas. Esperamosy creemos que esto no pueda suceder.

Raramente este argumento se expresa de una forma tan abierta como la que se da en elprrafo anterior. Pero afecta a la mayora de nosotros que piensan sobre todo ello.Queremos creer que el Hombre se encuentra en alguna delicada forma superior al restode la creacin. Es lo mejor si se puede mostrar que es necesariamente superior, paraentonces no existe peligro de perder su posicin de mando. La popularidad delargumento teolgico est claramente conectada con este sentimiento. Es probable quesea bastante fuerte para los intelectuales, dado que su valor de la potencia delpensamiento es mayor que el de otros, y estn ms inclinados a basar sus creencias en lasuperioridad del Hombre con esta potencia.

No creo que este argumento sea lo suficientemente sustancial como para requerirrefutarle. Sera ms apropiado el consuelo: quizs debera ser buscado en latrasmigracin de las almas.

6.3 LA OBJECION MATEMATICAExisten numerosos resultados en la lgica matemtica que pueden ser usados parademostrar que existen limitaciones en la potencia de las mquinas de estado discreto. Elresultado ms conocido es el Teorema de Gdel2, y demuestra que se pueden formularproposiciones en cualquier sistema lgico suficientemente potente, que no pueden ser

una restriccin real de su poder, sino solo un resultado del hecho de que el alma de los hombres esinmortal , y por tanto indestructible.2 El nombre del autor en cursiva est referido en la bibliografa.


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demostradas ni refutadas dentro del sistema, a menos que el sistema sea posiblementeincosistente. Otros resultados, similares en algn aspecto, son debidos a Church,Kleene, Rosser y Turing. El ltimo resultado es el ms conveniente de considerar,puesto que se refiere directamente a las mquinas, mientras que los otros solo puedenser usados con un argumento comparativamente indirecto: por ejemplo, si se usa el

Teorema de Gdel, adicionalmente se necesita tener alguna forma de describir sistemaslgicos en trminos de mquinas, y mquinas en trminos de sistemas lgicos. Elresultado en cuestin se refiere a un tipo de mquina que es esencialmente unacomputadora digital con una capacidad infinita. El resultado afirma que existen ciertascosas que una mquina no puede hacer. Si se improvisa al dar respuestas a lascuestiones del juego de imitacin, habr algunas preguntas a las que se dar unarespuesta errnea, o fallar al dar una respuesta dado que necesitar ms tiempo delpermitido para responder. Naturalmente, pueden existir muchas de tales cuestiones, ypreguntas que no pueden ser contestadas satisfactoriamente por una mquina pueden sercontestadas por otra. Estamos suponiendo que las preguntas son de la clase tal que esapropiada una respuesta Si o No, en lugar de preguntas tales como Qu opinas de

Picasso?. Sabemos que las mquinas fallarn en dar respuestas para esta clase depreguntas: Considerase la mquina especificada a continuacin:... Contestar estamquina alguna vez Si a cualquier cuestin?. Los puntos sern reemplazados por ladescripcin de alguna mquina de la manera standard, que podra ser algo parecido a lousado en el apartado 5. Cuando la mquina descrita soporta una comparativamentesimple relacin con la mquina que est bajo interrogatorio, se puede mostrar que larespuesta o bien es errnea o bien no estar disponible. Este el resultado matemtico: sesostiene que se demuestra una incapacidad de las mquinas a la que el intelecto humanono est sujeto.

La respuesta corta a este argumento es que aunque est establecido que existenlimitaciones a las potencias de cualquier mquina en particular, solo se ha afirmado, sinningn tipo de demostracin, que tales limitaciones no son aplicables al intelectohumano. Pero no creo que esta visin pueda ser descartada tan alegremente. Cuandouna de estas mquinas es preguntada con la apropiada cuestin crtica, y da unarespuesta definitiva, sabemos que esta respuesta debe ser errnea, y esto nos da unacierta sensacin de superioridad. Es ilusoria esta sensacin?, No es sin duda bastantegenuina, pero no creo que de le deba dar demasiada importancia. Nosotros tambindamos a menudo respuestas errneas a cuestiones que estn justificadas solo por elmero hecho de satisfacer la evidencia de fallabilidad de las mquinas. Adems, nuestrasuperioridad solo puede ser vista en tal ocasin con relacin a la maquina sobre la que

hemos logrado nuestro insignificante triunfo. No sera cuestin de triunfarsimultneamente sobre todas las mquinas. Entonces, en pocas palabras, los hombrespodran ser ms inteligentes que cualquier mquina dada, pero otra vez habra otrasmquinas ms inteligentes, y as sucesivamente.

Aquel que mantenga el argumento matemtico, estara dispuesto, creo, a aceptar eljuego de imitacin como base de la discusin. Aquel que crea en las dos objecionesprevias no estara interesado probablemente en ningn criterio.

6.4 EL ARGUMENTO DEL CONOCIMIENTOEste argumento est muy bien expresado en la obra Lister Oration for 1949 delprofesorJefferson, al cual cito literalmente.


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Hasta que una mquina pueda escribir un soneto o componer un concierto, o sientaemociones o pensamientos, y no por azar, no podremos estar de acuerdo que la mquinaes igual al cerebro- esto es, no solo escribir, sino saber lo que ha escrito. Ningnmecanismo podra sentir (y no mediante seales artificiales, una fcil estratagema)

placer por sus xitos, dolor cuando sus vlvulas se fundan, ser animado por adulaciones,sentirse un miserable por sus errores, ser excitado por el sexo, estar enfadado odeprimido cuando no consigue lo que quiere..

Este argumento parece ser una refutacin de la validez de nuestro test. De acuerdo conla forma ms extrema de esta visin, la nica manera de la que se podra estar seguro deque una mquina piense es ser la mquina y sentirse as misma como pensante.Entonces estas sensaciones se podran describir al mundo, pero naturalmente nadieestara justificado por anunciarlas. Igualmente, segn esta visin la nica manera desaber que un hombre piensa es ser ese hombre en particular. Es un hecho el punto devista solipsistaNT. Puede ser la visin ms lgica mantenerla, pero hace que se dificulte

la comunicacin de ideas. Es susceptible creer A piensa pero B no, mientras B creeB piensa pero A no. En lugar de discutir continuamente sobre este punto, es normaltomar la educada convencin de que todos piensan.

Estoy seguro de que el Profesor Jefferson no quiere adoptar el punto de vista extremo ysolipsista. Probablemente estara bastante complaciente de aceptar el juego de imitacincomo un test. El juego (Sin el jugador B) se usa frecuentemente en la practica con elnombre de viva voce para descubrir si alguien realmente ha comprendido algo que haaprendido como un loro. Veamos una parte de tal viva voce.

Interrogador: En la primera lnea de tu soneto se lee Le comparar con un dade verano No quedara mejor un da de primavera?

Testigo: No seguira las reglas de la mtrica

Interrogador: Y que tal un da de invierno? Esto si sigue las reglas.

Testigo: Si, pero nadie quiere ser comparado con un da de invierno.

Interrogador: Diras que Mr. Pickwick te recuerda la Navidad?

Testigo: En cierta manera.Interrogador: Pero la Navidad es un da de invierno y no creo que a Mr.Pickwick le preocupe la comparacin.

Testigo: No creo que lo digas en serio. Uno se refiere a un da de invierno comoun tpico da de invierno, y no a un da especial como es la Navidad.

NT solipsismoDoctrina ontolgica, exageracin del idealismo subjetivo, segn la cual, puesto que laexistencia de las cosas se reduce a su ser percibido, el sujeto pensante no puede afirmar ninguna

existencia salvo la suya propia, ni siquiera la existencia de algn otro ser pensante que no sea unapercepcin o representacin de su conciencia.


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Y as sucesivamente. Qu dira el Profesor Jefferson si la maquina escritora de sonetosfuera capaz de contestar como el testigo en el viva voce?. No s si considerara lasrespuestas de la mquina comoseales meramente artificiales, pero si las respuestastan satisfactorias y prolongadas como en el pasaje anterior no creo que las describieracomo una fcil estratagema. Creo que esta frase est intentando cubrir tales

dispositivos con la inclusin en la mquina de un registro de alguien que est leyendoun soneto, y con la botonera adecuada que manipula de vez en cuando.

En otras palabras, creo que la mayora de que los apoyan el argumento del conocimientopodran ser convencidos de abandonarlo, en lugar de ser forzados a la posicinsolipsista. Probablemente aceptara usar nuestro test.

No quiero dar la impresin de que creo que no hay misterio en el conocimiento. Porejemplo, existe algo de paradjico conectado con cualquier intento de confinarlo en unrea concreta. Pero no creo que estos misterios necesiten ser resueltos antes de que sepueda contestar la pregunta de la que trata este artculo

6.5 ARGUMENTOS DE INCAPACIDADES VARIASEstos argumentos toman la forma: Reconozco que puedes fabricar mquinas que hagantodas las cosas que has mencionado, pero nunca sers capaz de construir una que hagaX. A este respecto, se han sugerido numerosas caractersticas X. Veamos unaseleccin:

Ser amable, ingenioso, hermoso, amigable, tener iniciativa, sentido del humor, cometererrores, enamorarse, disfrutar con fresas con nata, hacer que alguien se enamore de l,aprender de la experiencia, usar las palabras apropiadamente, ser objeto de su propiopensamiento, tener diversidad de pensamiento como un hombre, hacer cosasinnovadoras.

Habitualmente no se ofrece apoyo a estas afirmaciones. Creo que estnmayoritariamente fundadas en el principio cientfico de induccin. Un hombre vecientos de mquinas durante su vida. A partir de lo que ve, saca un nmero deconclusiones generales. Las mquinas son feas, cada una de ellas est diseada para unpropsito muy limitado, cuando se les requiere para un propsito diferente son intiles,la variedad de comportamiento de cualquiera de ellas es muy pequea, etc. Por tanto elhombre termina concluyendo que stas son necesariamente las propiedades de las

mquinas en general. Muchas de estas limitaciones estn asociadas con la pequeacapacidad de almacenamiento de la mayora de las mquinas. (Estoy asumiendo que laidea de capacidad de almacenamiento se extiende de alguna manera para cubrir otrasmquinas distintas de las de estado discreto. Su definicin exacta con precisinmatemtica no es necesaria en la presente discusin). Hace algunos aos, cuando no seoa hablar de las computadoras digitales, era posible provocar ms incredulidad, si semencionaban sus propiedades sin describir su construccin. Presumiblemente, esto eradebido a una aplicacin similar del principio de induccin. Naturalmente estasaplicaciones del principio son ampliamente inconscientes. Cuando un nio quemadoteme el fuego, y demuestra su temor evitndolo, yo debera decir que est aplicando lainduccin cientfica (Naturalmente tambin podra describir su comportamiento de otras

formas). Los trabajos y costumbres de la humanidad no parecen ser un material muyapropiado para aplicar la induccin cientfica. Una gran parte del espacio-tiempo tiene


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que ser investigada, si se desean obtener resultados fiables. De manera distinta (y lamayora de los chicos ingleses lo hacen) podramos decidir que todo el mundo hablaingls, y que es estpido aprender francs.

Sin embargo, existen comentarios especiales a hacer sobre muchas de las incapacidades

que han sido mencionadas. La incapacidad de disfrutar con fresas con nata puede haberparecido al lector frvola. Es probable que se pueda construir una mquina que disfrutecon este plato, pero cualquier intento de construirla sera idiota. Lo que es importante deesta incapacidad es que contribuye de cierta manera con algunas de las otrasincapacidades, es decir tiene una dificultad de la misma clase que la amistad entre unhombre y una mquina como entre un hombre blanco y un hombre blanco, o entre unhombre negro y un hombre negro.

La afirmacin las mquinas no pueden cometer errores es muy curiosa. Uno puedeestar tentado a responder: Existe algo peor que esto?. Pero adoptemos una actitudms compresiva, e intentemos ver que significa realmente. Creo que esta crtica se

puede explicar en trminos del juego de imitacin. Se afirma que el interrogador podradistinguir la mquina del hombre enunciando simplemente algunos problemasaritmticos. La mquina sera desenmascara por su precisin mortal. La respuesta a estoes simple. La mquina (programada para jugar el juego) no intentara dar las respuestascorrectas a los problemas aritmticos. Introducira deliberadamente errores de unaforma calculada para confundir al interrogador. Un fallo mecnico probablementemostrara una decisin no adecuada como un error aritmtico. Incluso estainterpretacin de la crtica no es suficientemente favorable. Pero no podemos costear elespacio para mucho ms. Creo que esta crtica depende de la confusin entre dos clasesde errores. Podemos llamarlos errores de funcionamiento y errores de conclusin.Los errores de funcionamiento son debidos a fallos mecnicos o elctricos que causanque la mquina se comporte de manera distinta a la que fue diseada. Es deseable endiscusiones filosficas ignorar la posibilidad de tales errores; adems se tratanmquinas abstractas. Estas mquinas abstractas son ficciones matemticas en lugar deobjetos fsicos. Por definicin son incapaces de cometer errores de funcionamiento. Eneste sentido, se puede decir con veracidad que las mquinas nunca comenten errores.Los errores de conclusin solo pueden surgir cuando alguna clase de significado seadjunta a la seal de salida de la mquina. Por ejemplo, la maquina puede escribirecuaciones matemticas, o frases en ingls. Cuando se escribe una proposicin falsa,decimos que la mquina ha cometido un error de conclusin. Claramente no existeninguna razn para decir que una maquina no puede cometer esta clase de errores. La

mquina puede no hacer nada, excepto escribir 0 = 1. Para tomar un ejemplo menosperverso, la maquina podra tener algn mtodo para extraer conclusiones por induccincientfica. Tenemos que esperar que tal mtodo conduzca ocasionalmente a cometerresultados errneos.

La afirmacin de que una mquina no puede ser el objeto de su propio pensamiento,naturalmente solo puede ser expuesta si se puede demostrar que la mquina tiene algnpensamiento con algn tema objeto. Sin embargo, el tema objeto de las operaciones deuna mquina parece significar algo, al menos para la gente que lo trata. Si, porejemplo, la mquina estuviese tratando de encontrar una solucin de la ecuacin x2 40x 11 = 0, alguien estara tentado a describir esta ecuacin como parte de tema

objeto de la mquina en este momento. Indudablemente, en esta clase de sentido unamquina puede ser su propio tema objeto. Puede ser usada para ayudar a hacer sus


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propios programas, o predecir el efecto de alteraciones en su propia estructura.Observando los resultados de su propio comportamiento, puede modificar sus propiosprogramas para as lograr algn propsito ms efectivo. Existen posibilidades en elfuturo prximo, y no sueos utpicos.

La crtica de que una mquina no puede tener mucha diversidad de comportamiento, esjustamente una manera de decir que no tiene mucha capacidad de almacenamiento.Hasta recientemente una capacidad de almacenamiento de incluso miles de dgitos eramuy rara.

Las crticas que estamos considerando a menudo son formas disfrazadas del argumentodel conocimiento. Normalmente, si alguien mantiene que una mquina puede hacer unade estas cosas y describe la clase de mtodo que la mquina puede usar, no hara muchoms que una imitacin. Se cree que el mtodo (si puede ser, tiene que ser mecnico) esrealmente bastante bsico. Comprese con el parntesis de la afirmacin de Jeffersoncitada anteriormente.

6.6 LA OBJECION DE LADY LOVELACELa informacin ms detallada de la Mquina Analtica de Babbage se encuentra en lasmemorias de Lady Lovelace. En estas, la condesa afirma La Mquina Analtica notiene pretensiones de originar nada. La mquina hace lo que sabemos ordenarle quehaga. Esta afirmacin es citada por Hartree, que aade: Esto no implica que no seaposible construir un equipo electrnico que piense por si mismo, o en el que, entrminos biolgicos, alguien pueda establecer un reflejo condicionado, que servir comobase de aprendizaje. En principio si esto es o no posible es una cuestin excitante yestimulante, sugerida por algunos de estos desarrollo recientes. Pero no parece que lasmquinas construidas o proyectadas en el tiempo tengan esta propiedad.

Estoy totalmente de acuerdo con Hartree sobre este tema. Se puede ver que no afirmaque la mquina en cuestin no tenga la propiedad, sino que la evidencia disponible porLady Lovelace no la anim a cree que la tuvieran. Es bastante posible que las mquinasen cuestin tuvieran en cierta manera esta propiedad. Para suponer que alguna mquinade estado discreto tenga esta propiedad, la Mquina Analtica debe ser una computadoradigital universal, y as, si su capacidad de almacenamiento y velocidad fueranadecuadas, podra ser convenientemente programada para que imite la mquina encuestin. Probablemente este argumento no se le ocurri ni a la Condesa ni a Babbage.

En cualquier caso no exista la obligacin de decir todo lo poda ser dicho.Esta cuestin ser nuevamente considerada bajo la cabecera de mquinas aprendices.

Una variacin de la objecin de Lady Lovelace afirma que una mquina nunca puedehacer algo realmente nuevo. Esto puede ser detenido momentneamente con el dichoNo hay nada nuevo bajo el sol. Quien puede decir que el trabajo original que hahecho no es simplemente el crecimiento de una semilla que se le ha implantadomediante la enseanza, o el efecto de seguir los principios generales bien conocidos.Una variante mejor de la objecin dice que una mquina nunca puede sorprendernos.Esta afirmacin es un desafo ms directo y puede ser satisfecho directamente. Las

mquinas me sorprenden con gran frecuencia. Esto se debe principalmente a que nocalculo lo suficiente para decidir lo que espero de ellas, o mejor dicho, aunque hago un


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clculo, lo hago de una manera apresurada y descuidada, arriesgando. Quizs me diga amismo: Supongo que el voltaje en este punto debe ser el mismo que el otro punto: decualquier forma lo asumir. Naturalmente, a menudo estoy equivocado, y el resultadoes para mi una sorpresa cuando se realiza el experimento y se olvidan las asunciones.Estas admisiones me abren a reprimendas sobre mis vicios, pero no arrojan ninguna

duda sobre mi credibilidad cuando testifico sobre las sorpresas que experimento.

No espero esta replica para acallar a mi crtico. Probablemente dir que tales sorpresasson debidas a algn acto mental creativo por mi parte, y no refleja reconocimiento de lamquina. Esto nos vuelve a encaminar al argumento del conocimiento, y lejos de la ideade sorpresa. Es una lnea de argumento que debemos considerar cerrada, pero quizs esvalioso remarcar que la apreciacin de algo como una sorpresa requiere un actocreativo mental mayor si el evento sorprendente se origina en un hombre, un libro, unamquina o cualquier otra cosa.

La visin de que las mquinas no pueden sorprendernos es debida, creo, a una falacia a

la que los filsofos y matemticos estn particularmente sujetos. Esta es la asuncin deque tan pronto como se presenta a la mente un hecho, todas las consecuencias de estehecho aparecen en la mente simultneamente con el hecho. Bajo muchas circunstanciases una asuncin muy til, pero se olvida fcilmente que es falsa. Una consecuencianatural de hacer esto es que se asume que no existe ninguna virtud en la mera obtencinde consecuencias a partir de los datos y los principios generales.

6.7 ARGUMENTO DE LA CONTINUIDAD EN EL SISTEMA NERVIOSOCiertamente el sistema nervios no es una mquina de estado discreto. Un pequeo erroren la informacin sobre el tamao de un impulso nervioso incidente en una neurona,puede provocar una gran diferencia en el tamao del impulso saliente. Se puedeargumentar que, siendo esto verdad, nadie puede ser capaz de imitar el comportamientodel sistema nervioso con una mquina de estado discreto.

Es verdad que una mquina de estado discreto tiene que ser diferente de una mquinacontinua. Pero si cumplimos las condiciones del juego de imitacin, el interrogador noser capaz de aprovecharse de esta diferencia. La situacin puede ser aclarada siconsideramos otra mquina continua ms simple. Un analizador diferencial puede ser elejemplo (Un analizador diferencial es una clase de mquina que no es del tipo de estadodiscreto y que se usa en ciertas clases de clculos). Algunas de estas proporcionan sus

respuestas de una forma escrita, y por tanto son adecuadas para tomar parte en el juego.Para una computadora digital no sera posible predecir exactamente las respuestas que elanalizador diferencial dara a un problema, pero sera bastante capaz de dar la clasecorrecta de respuestas. Por ejemplo, si se le pide que de el valor de pi (3,1416), serarazonable elegir aleatoriamente entre los valores 3,12 3,13 3,14 3,15 3,16 con lasprobabilidades de 0,05 0,15, 0,55, 0,19 0,06. Bajo estas circunstancias sera muy difcilpara el interrogador distinguir entre el analizador diferencial y la computadora digital.

6.8 EL ARGUMENTO DE LA INFORMALIDAD DEL COMPORTAMIENTONo es posible producir un conjunto de reglas que pretendan describir lo que un hombre

puede hacer en cada conjunto concebible de circunstancias. Por ejemplo, se podra teneruna regla que detenga a alguien cuando ve un semforo en rojo, y le haga continuar si


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ve el semforo verde, pero y si algo falla y aparecen los dos colores simultneamente?.Quizs alguien puede decidir que es ms seguro detenerse. Pero de esta decisin puedesurgir alguna dificultad adicional ms tarde. El intento de proveer de reglas de conductapara cubrir cada eventualidad, incluso aquellas que surgen de los semforos, pareceimposible. Estoy de acuerdo con esto.

A partir de esto se argumenta que no podemos ser mquinas. Intentar reproducir elargumento, pero temo que har justicia. Parece ser algo como esto. Si cada hombretiene un conjunto definido de reglas de conducta que regula su vida no sera mejor queuna mquina. Pero tales reglas no existen, por tanto los hombre no pueden sermquinas. El undistributed medio es resplandeciente. No creo que el argumento seaexpuesto de esta manera, pero creo que sin embargo es el argumento usado. Sinembargo puede existir cierta confusin entre reglas de conducta y leyes decomportamiento que ocultan el problema. Por reglas de conducta entiendo preceptostales como Parar si se ve una luz roja, con los que se acta, y con los que se puede serconsciente. Por leyes de comportamiento entiendo leyes de la naturaleza que se

aplican al cuerpo de un hombre, tal como Si le pellizcas chilla. Si sustituimos leyesde comportamiento que regulan su vida por leyes de conducta que regulan su vida enel argumento citado, el undistributed medio no es ms insuperable. Para creer que no essolo verdad que el ser regulado por leyes de comportamiento implica ser alguna clase demquina (no necesariamente una mquina de estado discreto), pero a la inversa ser talmquina implica ser regulado por tales leyes. Sin embargo, no podemos convencernos anosotros mismos fcilmente de la ausencia de conjuntos completos de leyes decomportamiento como conjuntos completos de reglas de conducta. La nica manera queconocemos para encontrar tales leyes es la observacin cientfica, y sabemos concerteza que no existen circunstancias bajo las cuales se pueda decir: Hemos buscado losuficiente. No existen tales leyes.

Podemos demostrar ms convincentemente que tal afirmacin sera injustificable.Supngase que estuviramos seguros de encontrar tales leyes si existieran. Entoncesdada una mquina de estado discreto ciertamente sera posible descubrir porobservacin suficiente algo acerca de la prediccin de su comportamiento futuro en untiempo razonable, por ejemplo cien aos. Pero esto no parece ser el caso. Heprogramado el computador de Manchester con un pequeo programa usando solo 1000unidades de almacenamiento, por el que si a la mquina se la proporciona un numero de106 cifras, la maquina contesta con otra en dos segundos. Desafiara a cualquiera queaprenda de estas contestaciones lo suficiente del programa para que sea capaz de

predecir cualquier respuesta a valores no probados.6.9 EL ARGUMENTO DE LA PERCEPCION EXTRASENSORIALPor parte del autor se asume que el lector est familiarizado con la idea de percepcinextrasensorial, y el significado de cuatro capacidades relacionadas con ella, a saber:telepata, clarividencia, precognicin y psicokinesia. Estos inquietantes fenmenosparecen negar todas nuestra ideas cientficas. Cmo nos gustara desacreditarlos!Desgraciadamente la evidencia estadstica, al menos para la telepata, es aplastante. Esmuy difcil recolocar las ideas propias para contemplar estos hechos. Una vez que sonaceptadas no parece que sea un paso muy grande creer en fantasmas y duendes. La idea

de que nuestros cuerpos se mueven simplemente de acuerdo con el conocimiento de las


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leyes de la fsica, junto con algunas otros an no descubiertas pero de alguna manerasimilares, sera uno de los primeros a dar.

Para m, este argumento es bastante fuerte. Se puede replicar que muchas teorascientficas parecen permanecer factibles en la prctica, a pesar de estar en conflicto con

la percepcin extrasensorial; es un hecho que uno puede arreglrselas bastante bien si selas olvida. Esto es bastante confortable, y alguien puede temer que el pensamiento esjusto la clase de fenmeno con el que la percepcin extrasensorial puede serespecialmente relevante.

Un argumento ms especifico basado en la percepcin extrasensorial puede ser:

Juguemos al juego de imitacin, usando como testigos un hombre que es bueno comoreceptor teleptico y un ordenador digital. El interrogador puede hacer preguntas talescomo A qu palo de la baraja pertenece la carta de mi mano derecha?. El hombre,bien por telepata o por clarividencia, da la respuesta acertada 130 veces de 400 cartas.

La mquina solo puede acertarlo aleatoriamente, y quizs obtiene 104 aciertos, de talmanera que el interrogador realiza la identificacin correcta. Aqu se abre unaposibilidad interesante. Supongamos que el ordenador digital contiene un generador denmeros aleatorios. Ser natural usarlo para decidir que respuesta dar. Pero el generadorde nmeros aleatorios ser manipulado por la potencia psicocintica del interrogador.Esta psicokinesia quizs puede causar que la mquina adivine correctamente ms amenudo que se podra ser esperado por el clculo de probabilidades, de esta manera elinterrogador podra no ser capaz de hacer la identificacin correcta. Por otra parte,podra ser capaz de adivinar correctamente sin preguntar, por clarividencia. Con alpercepcin extrasensorial cualquier cosa puede pasar.

Si se admite la telepata ser necesario intensificar nuestro test. La situacin podra serconsiderada como anloga a lo que ocurrira si el interrogador estuviera hablndoseconsigo mismo y uno de los competidores estuviera oyndole con la oreja pegada a lapared. El poner a los competidores en una sala a prueba de telepata satisfacera todoslos requerimientos.

7 MAQUINAS QUE APRENDENEl lector habr anticipado que no tengo argumentos muy convincentes de una naturalezapositiva que apoyen mis visiones. Si los tuviera no debera haber hecho tales esfuerzos

para sealar las falacias de las visiones contrarias. Tengo tal evidencia y ahora deberexponerla.

Volvamos por un momento a la objecin de Lady Lovelace, que afirma que la mquinasolo puede hacer lo que se le dice. Se podra de decir que un hombre puede inyectarun a idea en la mquina, y esto responder a cierta extensin y caer en quiescence,como el golpear un piano con un martillo. Otro smil sera una pila atmica de untamao menor a la masa crtica: una idea inyectada corresponde a un neutrn que entraen la pila desde el exterior. Tal electrn causar cierta alteracin que terminadesvanecindose. Sin embargo, si se incrementa suficientemente el tamao de la pila, laalteracin causada por el neutrn entrante muy probablemente ira incrementndose

hasta que la totalidad de la pila sea destruida. Existen fenmenos correspondientes paralas mentes, y existe alguno de ellos para las maquinas?. No parece que exista ninguno


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para la mente humana. La mayora de ellos parecen ser subcrticos, es decircorresponden en nuestra analoga a pilas de masa subcrtica. Una idea presentada comotal a una mente generar de media al menos una idea como respuesta. Una proporcinmuy pequea son supercrticas. Una idea presentada como tal a una mente puedegenerar una teora completa consistente en ideas secundarias, terciarias o incluso ms

remotas. La mente animal definitivamente parece ser muy subcrtica. Conforme a estaanaloga, pregunto Puede ser construida una mquina como supercrtica?.

La analoga de la piel de una cebolla tambin es til. Al considerar las funciones de lamente o del cerebro encontramos ciertas operaciones que pueden ser expresadas entrminos puramente mecnicos. Esto que decimos no se corresponde con la mente real:es un tipo de piel que debemos desprender y encontraremos la mente real. Pero en loque queda encontramos una piel adicional que debe ser desprendida, y assucesivamente. Procediendo de esta manera, alguna vez llegaremos a la mente real obien terminaremos alcanzando una piel detrs de la cual no hay nada?. Si se cumple esteltimo caso, la totalidad de la mente es mecnica. (Sin embargo no sera un mquina de

estado discreto. Ya hemos discutido sobre este tema).

Estos dos ltimos prrafos no reclaman ser argumentos convincentes. Ms biendeberan ser descritos como enumeraciones tendentes a producir creencias.

La nica ayuda realmente satisfactoria que puede ser prestada para la visin expresadaal principio del apartado 6, ser la que sea proporcionada esperando hasta el final desiglo XX y se realice el experimento descrito. Pero qu podemos decir mientras tanto?.Qu pasos deberamos dar ahora si el experimento es satisfactorio?.

Como he explicado, el problema es principalmente de programacin. Tambin se debenhacer avances en ingeniera, pero desgraciadamente parece que estos no se adecuaran alos requerimientos.

Las estimaciones de la capacidad de almacenamiento del cerebro varan de 1010 a 1015dgitos binarios. Yo me inclino por el valor menor y creo que solo una muy pequeafraccin es usada por los ms altos tipos de pensamientos. La mayora delalmacenamiento probablemente es usado para la retencin de impresiones visuales.Debera sorprenderme si se necesita ms de 109 para jugar satisfactoriamente al juegode imitacin, y cualquier tasa contra un hombre ciego. (La capacidad de la 11th edicinde la Encyclopaedia Britnica es de 2 x 109). Una capacidad de almacenamiento de 107

debera ser una posibilidad muy practicable incluso con las tcnica presentes.Probablemente no sea necesario incrementar la velocidad de operaciones de lasmquinas. Parte de la mquinas modernas pueden ser consideradas como anlogas aclulas nerviosas que trabajan cientos de veces ms rpidas que las anteriores. Estodebera proporcionar un margen de seguridad que podra cubrir perdidas de velocidadcreciente de varia maneras. Entonces nuestro problema es encontrar como programarestas mquinas para jugar el juego. Con mi presente velocidad de trabajo, produzcocerca de un ciento de dgitos de programa al da, por tanto 60 trabajadores, trabajando aun ritmo constante durante 50 aos debera cumplir el trabajo, si nada va a la papelera.Parecen deseables algunos mtodos ms expeditivos.


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En este proceso de probar a imitar la mente de un humano adulto estamos destinados apensar en un buen trato sobre el proceso que ha seguido hasta conseguir el estado en quese encuentra. Podemos ver tres componentes:

a) El estado inicial de la mente, es decir el nacimientob) La educacin a la que ha sido sometidoc) Otros procesos, no descritos como educacin, a los que ha sido sometido.

En lugar de probar a producir un programa que simule una mente adulta, por qu nomejor probar a producir algo que simule la de un nio?. Si entonces fuese sometida a uncurso apropiado de educacin, se podra obtener un cerebro adulto. Presumiblemente uncerebro infantil es algo parecido a una libreta que se puede comprar en una papelera.Muy poco mecanismo, y muchas hojas en blanco. (Mecanismo y escritura son desdenuestro punto de vista casi sinnimos). Nuestra esperanza es que exista tan pocomecanismo en el cerebro infantil que pueda ser programado fcilmente. La cantidad detrabajo que podemos asumir en le proceso de educacin, como primera aproximacin,

es la misma que para el nio humano.

De este modo hemos dividido nuestro problema en dos partes. El programa infantil y elproceso de educacin. Estas dos partes estn muy conectadas. No podemos esperarencontrar una buena mquina-nio al primer intento. Se debe experimentar enseando atal mquina y ver como aprende. Se puede probar con otra y ver si es mejor o peor.Existe una conexin obvia entre este proceso y la evolucin, identificando

Estructura de la mquina-nio = Material hereditario

Cambios de la mquina nio = Mutaciones

Juicio del experimentador = Seleccin natural

Sin embargo, se puede tener la esperanza de que este proceso sea ms expeditivo que laevolucin. La supervivencia del ms adecuado es un mtodo lento de medir avances. Elexperimentador, con el ejercicio de su inteligencia, debera ser capaz de acelerarlo.Igualmente importante es el hecho de que no esta sometido a mutaciones aleatorias. Sipodemos determinar la causa de algunas debilidades, probablemente podremos pensaren la clase de mutacin que las mejore.

No es posible aplicar exactamente el mismo proceso de enseanza de un nio humano

que a una mquina. Por ejemplo, la mquina no esta provista de piernas, por tanto no sele puede pedir que vaya y rellene la carbonera. Posiblemente no tendr ojos. Sinembargo estas deficiencias podran ser vencidas con ingeniera inteligente, no se podraenviar la criatura a la escuela con el otro nio haciendo excesivas bromas. Se le debedar algunas clases privadas. No necesitamos preocuparnos demasiado sobre las piernas,los ojos, etc. El ejemplo de Miss Hellen Keller muestra que esta educacin puede tenerlugar suministrando la comunicacin entre profesor y alumno que tiene lugar de unamanera o otra.

Normalmente se asocia el premio y el castigo con el proceso de enseanza. Se puedenconstruir o programar con este principio algunas mquinas-nio. La mquina tiene que

ser construida de tal manera que los eventos que preceden inmediatamente a laocurrencia de una seal de castigo no sean repetidos, y que la seal de premio aumente


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la probabilidad de repeticin de los eventos previos. Estas definiciones no presuponensensaciones de la mquina. He hecho algunos experimentos con esta clase de mquinas-nio, y han aprendido satisfactoriamente unas pocas cosas, pero el mtodo de enseanzaera demasiado heterodoxo para que el experimento sea considerado realmente comosatisfactorio.

El uso de premios y castigos puede ser parte del proceso de enseanza. Hablando de unamanera coloquial, si el profesor no tiene otros medios de comunicarse con el alumno, lacantidad de informacin que el alumno recibe no excede del nmero total de premios ycastigos aplicados. Durante el tiempo en que un nio aprende a repetir Casablancaprobablemente se sienta efectivamente enfadado, si el texto pudiera ser solo descubiertopor una tcnica de veinte cuestiones, cada NO toma la forma de un golpe. Ademses necesario tener algn tipo de canal no-emocional de comunicacin. Si estos estndisponibles es posible ensear mediante premios y castigos a una mquina a obedecerordenes dadas en algn lenguaje, por ejemplo un lenguaje simblico. Estas ordenes sontrasmitidas a travs de canales no-emocionales. El uso de este lenguaje reduce en una

gran medida el nmero de premios y castigos requeridos.

Existen varias opiniones que hacen variar la complejidad adecuada a la mquina-nio.Se podra probar a hacerla tan simple como sea posible pero consistente con losprincipios generales. Alternativamente se podra tener un sistema completo deinferencia lgica incorporado3. En el ltimo caso el almacenamiento estara ocupadoprincipalmente con definiciones y proposiciones. Las proposiciones tendran variasclases de estado, por ejemplo, hechos establecidos, conjeturas, teoremasmatemticamente demostrados, afirmaciones dadas por la autoridad, expresiones conforma lgica pero sin un valor de creencia. Ciertas proposiciones pueden ser descritascomo imperativas. La mquina debera ser construida de tal manera que tan prontocomo una imperativa sea clasificada con establecida tenga lugar automticamente laaccin apropiada. Para ilustrar esto, supngase que el profesor dice a la maquina Haztus deberes ahora. Esto puede causar que Profesor dice haz tus deberes ahora seaincluida entre los hechos establecidos. Otro hecho de esta clase puede ser Todo lo queel profesor dice es verdad. La combinacin de estas dos proposiciones conduce con eltiempo a que la imperativa Haz tus deberes ahora sea incluida entre los hechosestablecidos, y esto, por la construccin de la mquina, signifique que se comiencen ahacer los deberes, y el efecto es altamente satisfactorio. El proceso de inferencia usadopor la mquina no necesita que satisfaga a los lgicos ms exactos. Por ejemplo, nopodra ser una jerarqua de tipos. Pero esta necesidad no significa que el tipo falacias

ocurra cualquier vez que estemos abocados a caer por un acantilado. Las imperativasadecuadas (expresadas dentro de los sistemas, no formando parte de las reglas de lossistemas) tales como No usar una clase a menos que sea una subclase de una que hayasido mencionada por el profesor puede tener un efecto similar a No acercarse alborde.

Las imperativas que pueden ser obedecidas por una mquina sin miembros estndestinadas a ser de carcter intelectual, como en el ejemplo anterior (Hacer los deberes).Entre tales imperativas son importantes aquellas que regulan el orden en el que lasreglas del sistema lgico son aplicadas en cada estado en el que se usa el sistema, existeuna gran cantidad de pasos alternativos, cada uno de los cuales est permitido aplicar,

3 O mejor dicho programado para nuestra mquina-nio que ser programada en un ordenador digital.Pero el sistema lgico no tiene que aprender.


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en lo que se refiere a la obediencia a las reglas del sistema lgico. Estas eleccionesmarcan la diferencia entre un pensador brillante y uno trivial, no la diferencia entre unosensato y uno engaoso. Proposiciones conducentes a imperativas de esta clase puedenser Cuando Scrates es citado, se usa el silogismo en Brbara o Si se ha probado queun mtodo es ms rpido que otro, no usar el mtodo ms lento. Algunas de estas

imperativas pueden ser dadas por la autoridad, pero otras pueden ser producidas por lapropia mquina, por ejemplo por induccin cientfica.

La idea de mquina que aprende puede parecer paradjica a algunos lectores. Cmopueden cambiar las reglas de operacin de la mquina?. Estas deberan describircompletamente como la mquina reaccionar cualquiera que sea su historia, cualquieraque sean los cambios sufridos. Por tanto las reglas son bastante invariantes con eltiempo. Esto es bastante verdad. La explicacin de la paradoja es que la reglas que soncambiadas en el proceso de aprendizaje son de una clase bastante menos pretenciosa,reclamando solo una validez efmera. El lector puede trazar un paralelo con laConstitucin de los Estados Unidos.

Una caracterstica importante de las maquinas que aprenden es que a menudo suprofesor es bastante ignorante de lo que sucede en su interior, aunque puede ser capazde predecir el comportamiento de su alumno. Esto se debera aplicar ms duramente enla ltima educacin de una mquina que pasa de una mquina-nio a una mquina dediseo (o de programa) bien probado. Esto est en claro contraste con el procedimientonormal que se usa con mquinas que hacen clculos: el objetivo es tener un claraimagen metal del estado de la mquina en cada momento del clculo. Este objetivo solopuede ser logrado con resistencia. La visin la mquina solo puede hacer lo quesabemos ordenarle que haga4 parece extraa de cara a esto. La mayora de losprogramas que podemos poner en la mquina resultarn en ellos haciendo algo quepuede no tener sentido, o que consideramos como un comportamiento completamentealeatorio. La inteligencia aleatoria presumiblemente consiste en un viaje saliendo delcomportamiento completamente disciplinado del proceso de clculo, pero bastanteligero, que no da origen a un comportamiento aleatorio, o bucles repetitivos sin sentido.Otro importante resultado de preparar nuestra mquina para su parte en el juego deimitacin mediante un proceso de enseanza y aprendizaje es que la fallabilidadhumana es omitida probablemente de un manera bastante natural, es decir sin unentrenamiento especial. Los procesos que son aprendidos no producen un 100% decerteza; si lo hicieran podran no ser no aprendidos.

Probablemente sea inteligente incluir un elemento aleatorio en una quina que aprenda.Un elemento aleatorio es bastante til cuando se busca un solucin a un problema. Porejemplo, supngase que queremos encontrar un nmero entre 50 y 200 que sea igual alcuadrado de la suma de sus dgitos, podemos empezar probando con 51, 52 y assucesivamente hasta dar con el nmero deseado. Como alternativa, podemos elegirnmeros de manera aleatoria hasta encontrar uno que cumpla la condicin. Este mtodotiene la ventaja de que no es necesario controlar los valores que han sido probados, perotiene la desventaja de que algn valor puede ser probado ms de una vez, pero esto noes muy importante si existen varias soluciones. El mtodo sistemtico tiene ladesventaja de que puede existir un gran bloque sin solucin en la regin en la que se hainvestigado primero. En este momento el proceso de aprendizaje puede ser considerado

4 Se puede comparar con al afirmacin de Lady Lovelace que no contiene la palabra solo.


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como una bsqueda de una forma de comportamiento que satisfaga al profesor (o algnotro criterio). Dado que probablemente existe un gran nmero de solucionessatisfactorias el mtodo aleatorio parece ser mejor que el sistemtico. Me veo en laobligacin de remarcar que este mtodo se usa de una manera anloga en el proceso deevolucin. Sin embargo aqu el mtodo sistemtico no es posible. Cmo podramos

control las diferentes combinaciones genticas que han sido probadas, y as evitar que sevuelvan a repetir?.

Podramos tener la esperanza de que estas mquinas terminen compitiendo con loshombres en campos puramente intelectuales. Pero cuales son los mejores campos paracomenzar?. Incluso sta es una difcil solucin. Mucha gente piensa que la mejor serauna actividad abstracta, como el juego de ajedrez. Tambin se puede mantener que esmejor proveer a la mquina con los mejores rganos que se puedan comprar con dinero,y ensearla a que comprenda u hable ingls. Este proceso podra seguir el procesonormal de enseanza de un nio. Las cosas podran ser sealada, nombradas, etc. Denuevo no s cul sera la respuesta correcta, pero creo que ambas aproximaciones

deberan ser probadas.

Solo podemos ver una corta distancia delante de nosotros, pero podemos verplenamente las necesidades a cubrir.

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Torres - Test de Turing