La motivación del ingenio (primera parte)

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Enero de 2017
Iván Obolensky

¿Qué nos impulsa a sobresalir? ¿Qué motiva nuestros pensamientos y por qué el descubrimiento avanza en ciertas direcciones y no en otras? ¿Cuánto de lo que hacemos es el resultado de lo que pensamos que decidimos y cuánto es instintivo? Puesto en otro contexto, ¿cuánto de nuestro comportamiento es predeterminado y cuánto es producto de nuestro software de aprendizaje personal? En los próximos artículos responderemos estas preguntas. Buscar estas respuestas nos brindará información sobre nuestras vidas, el mundo en el que vivimos y nuestro futuro como especie.

Para comenzar, veamos ciertos comportamientos en la naturaleza.

Las langostas pertenecen al orden Orthoptera (del griego ortho, recto y ptera, pequeña ala). Los saltamontes, cigarras y grillos son parte de este orden. Tienen tres etapas principales de desarrollo: huevo, ninfa y estado adulto. Las langostas femeninas perforan hoyos en el suelo y depositan “vainas” de huevos rodeadas por una espuma protectora. A medida que las ninfas crecen, añaden segmentos. Después de que cada segmento se forma, las ninfas mudan la piel hasta alcanzar por fin su etapa adulta.1

Las langostas son una especie de saltamontes con cuernos cortos.2 Existen en dos estados diferentes de comportamiento: solitario y gregario. Cuando las densidades de población son bajas, su color es marrón o verdoso. Cuando las densidades aumentan más allá de un umbral crítico, el hacinamiento hace que sus patas traseras se golpeen unas contra otras y desencadena la fase gregaria. Los niveles de serotonina se triplican, dando lugar a cambios de color (se vuelven negras y amarillas). Las langostas experimentan un aumento del 30 % en el tamaño del cerebro y liberan feromonas que las hacen sentirse más atraídas entre sí. La conducta gregaria es inducida por señales visuales, táctiles y olfativas. Si una langosta es removida del enjambre, volverá a la fase solitaria y perderá las distintivas marcas negras y amarillas propias de la condición gregaria.3

Sabemos que en el estado de infancia de la especie humana, nuestros antepasados también experimentaron durante generaciones sucesivas un rápido aumento en el tamaño del cerebro (ver: “¿Por qué el lenguaje?”). Las langostas requieren mejores capacidades visuales y de procesamiento olfativo cuando operan en un enjambre, de ahí la necesidad de tener cerebros más grandes. Saber si la cooperación en los seres humanos requirió cambios similares en nuestras estructuras cerebrales, y por qué sucedieron, son preguntas interesantes. Al igual que con las langostas, los factores de densidad pueden haber sido determinantes.

Los momentos claves de cambios por acción de la densidad aparecen en otras partes de la naturaleza. Las enfermedades requieren un mínimo de población anfitriona para existir. Si el tamaño de esta disminuye demasiado, una enfermedad ya no podrá mantenerse. Además, dichas poblaciones a menudo desarrollan inmunidades, lo que reduce el número de anfitriones potenciales.4

En cuanto a los niveles de densidad de población, parece haber dos puntos de inflexión. Uno en el extremo inferior y otro en el superior. Los valores que determinan estos puntos de inflexión y los cambios de comportamiento que resultan difieren entre poblaciones distintas, debido a numerosos factores.

Las ardillas marrones hembras de los bosques boreales del norte de Canadá alteran su desempeño reproductivo cuando las densidades de población alcanzan un nivel crítico. Ante densidades muy altas, desconectan sus sistemas reproductivos y solo los reactivan cuando las densidades han disminuido y las condiciones ambientales son más propicias para sostener a la población. Uno de los factores determinantes de este acondicionamiento es la disponibilidad de alimentos para la madre. Las madres hambrientas dan lugar a menos ardillas jóvenes.

En el caso anterior, el tamaño de la población y la proximidad de otras de la misma especie inducen cambios en el comportamiento individual, y no al contrario, como suele pensarse.5

El tamaño del grupo, la interacción de los elementos individuales y los fenómenos asociados con ellos, son parte del estudio de la complejidad.

La teoría de la complejidad postula la existencia de fenómenos o comportamientos emergentes. El comportamiento emergente surge a través de la interacción de partes más pequeñas o más simples, que cuando se combinan exhiben propiedades que las partes más pequeñas no poseen.

Un ejemplo es el de la manera en que el oxígeno y el hidrógeno pueden formar agua o peróxido de hidrógeno. Ambos compuestos están hechos de los mismos elementos, pero cada uno tiene características muy diferentes. La sal de mesa está hecha de sodio, un metal tan reactivo que debe almacenarse en aceite para evitar que entre en contacto con el agua, pues en caso de hacerlo arde en llamas. El cloro es un gas tan corrosivo que fue prohibido como arma después de la Primera Guerra Mundial. La combinación de los dos es el cloruro de sodio, compuesto inerte que equivale a la sal que usamos todos los días.

El comportamiento emergente tiene varias características, una de las cuales es la novedad: un nuevo atributo que es impredecible como resultado, dado el carácter de los elementos que lo componen. Muchos productos comerciales como el Nylon, el Mylar, y otros de uso casero, son resultado de una gran cantidad de experimentos, que han permitido descubrir propiedades emergentes útiles. Muchos de esos productos fueron descubiertos por combinaciones accidentales de elementos y procesos.6

La coherencia es otra característica de la emergencia. La propiedad emergente se mantiene durante un período de tiempo. Muestra una totalidad con sus propias características.

Los huracanes y la formación de cristales tienen propiedades emergentes. La temperatura también se considera un fenómeno emergente, resultado de colisiones y oscilaciones de millones de moléculas.

La emergencia también existe en la naturaleza en forma de comportamiento grupal.

Los enjambres, las bandadas y la formación de bancos, lo mismo que los patrones de multitudes en los seres humanos, como los atascos de tráfico, son ejemplos de emergencia en los sistemas biológicos.7

En el caso de las langostas, ¿cómo aprenden a formar enjambres?

Sabemos que el color llamativo, el olfato y una mejor visión permiten que el enjambre se mantenga unido. Aparte de servir como un medio de supervivencia, la necesidad de formar una estructura tan compleja no es clara. Parece ser instintiva.

El instinto es un comportamiento exhibido por la mayoría de los organismos vivos que necesitan sobrevivir en ambientes cambiantes. Los organismos deben aprender a enfrentar el entorno como individuos y como especie. Los animales de orden superior necesitan tener conjuntos de habilidades que bien están predeterminados o se aprenden. El aprendizaje probablemente también sea instintivo.

Los instintos son otra área que no se entiende por completo, aunque sabemos algunas cosas sobre ellos.

Un instinto actúa como un sesgo inductivo, también denominado sesgo de aprendizaje. Este representa el conjunto de suposiciones que los aprendices utilizan para juzgar si una acción es buena o mala. Un ejemplo simple sería que un bebé pueda sentirse lleno. Inicialmente, el bebé podría no saber cómo experimentarlo, pero al relacionar el movimiento de su boca y la acción tragar con la sensación de plenitud, se forma la idea. Los sesgos inductivos son una parte esencial de todos los procesos de aprendizaje.

Para aprender rápido, un sistema debe tener más sesgos.

¿Qué significa esto?

Supongamos que creamos un sistema de inteligencia artificial que contiene miles de millones de redes neuronales. Lo conectamos luego a una supercomputadora. De hecho, tiramos la casa por la ventana y lo conectamos a tres supercomputadoras que trabajan en paralelo. Luego de invertir más de mil millones de dólares solo en computación, tenemos el sistema potencialmente más sofisticado de Inteligencia Artificial (IA) que se haya concebido hasta el momento. Lo conectamos y presionamos ENTRAR. ¿Qué pasa? Nada.

¿Cómo es posible?

No le dijimos que hiciera algo. Así que lo programamos y le decimos que aprenda. Volvemos a pulsar la tecla ENTRAR y esperamos. Esperamos, esperamos y esperamos. Aún nada. Analizamos nuestro proceso y descubrimos que necesitábamos darle una pista, una dirección. Tenemos que darle un sesgo. Aquí enfrentamos un dilema. Queremos que aprenda todo, pero si le damos un sesgo, inmediatamente restringiremos lo que aprenderá. Es una paradoja. Al decirle lo que queremos que haga, automáticamente predisponemos a la computadora. Aprenderá solo en la dirección que decidimos.

Por ejemplo, tenemos un robot, sentado y sin hacer nada. Le decimos entonces que se mueva y explore el laberinto en el que encuentra. Al ponerse en movimiento, deja de aprender a partir de la quietud. Tiene un sesgo. Se mueve y obtiene retroalimentación de sus choques contra las paredes. Nunca consideró aprender sobre los colores o la poesía. No podría hacerlo. Lo haría si lo tuviésemos conectado de forma inalámbrica a nuestra máquina de mil millones de dólares, pero tendríamos que haberlo predispuesto para que aprendiera en esa dirección, y no lo hicimos. Le dimos en cambio una pista para que se moviera.

Esta es la paradoja fundamental de todo aprendizaje. Para empezar, tenemos que establecer límites o fronteras.

Con el tiempo, un sistema puede explorar otras áreas, pero el aprendizaje se adquiere con la experiencia, y sin importar lo que pensemos, nuestro movimiento inicial en una dirección específica es un sesgo que ha sido introducido. Esto no es necesariamente un defecto.

Todos los bebés, independientemente de la especie a la que pertenezcan, vienen al mundo con un gran número de sesgos. De no ser así, no podrían respirar, alimentarse, moverse o incluso presentir lo que es moverse. Esto lo llamamos instinto, y lo que los instintos predeterminados hacen es extraordinario: nos brindan un activo para actuar en nuestro mundo, un estribo genético para que podamos finalmente tener poder sobre nuestras propias vidas. Sin ellos, estaríamos inmóviles y lo más probable es que estuviésemos muertos.

Vivimos en un mundo que requiere energía. Cuanto menor sea el sesgo, más tiempo tardará un ser vivo en darle sentido al mundo y actuar, y será más fácilmente devorado por otro ser con más sesgos innatos que le permitan aprender más rápido y actuar con mayor rapidez. También podrá ser presa de aquellas criaturas que han vivido más tiempo y tienen mayor conocimiento.

No nos equivoquemos, los sesgos, los instintos, y los instintos predeterminados son esenciales para la supervivencia.

La naturaleza ha utilizado los huevos como un medio para permitir que los jóvenes de una especie se formen lo suficiente para sobrevivir, pero una vez que eclosionan, ¿qué debe hacer el nuevo ser y cómo lo hará, dado que el ambiente que enfrenta es desconocido? Debe tener un plan de acción predeterminado para que la parte que procesa, lo que consideramos la mente, lo acompañe en ese recorrido y aprenda tanto como pueda.

A este respecto, contamos con la diferencia inherente entre el hardware y el software. El hardware siempre brindará dirección, aunque solo esté diseñado para cargar inicialmente el software. Pero incluso el software necesita un sistema operativo para funcionar. En el pasado, cuando los sistemas operativos no lograban cargarse, se pedía al usuario que usara un disco de arranque. Los sistemas operativos son hoy más sofisticados y cuentan con sus propios discos internos de arranque, pero sin ese empujón inicial, todas nuestras computadoras serían adornos, en lugar de máquinas funcionales.

El hardware —o en el caso de los seres humanos, los cuerpos— introducen sesgos porque están diseñados de esa manera y por una razón: porque la supervivencia lo exige.

En un mundo ideal podría ser posible no tener sesgos, pero es probable que cualquier máquina de aprendizaje deba tenerlos. Incluso las redes neuronales requieren periodos de aprendizaje y datos para practicar. La naturaleza de los sesgos aplica igualmente a la inteligencia artificial.8

A los seres humanos les preocupa que la IA pueda controlar un día el mundo. Si comprendemos los sesgos, esa situación parece poco probable. El control implica conexión, y para controlar el mundo, cualquier IA, o superinteligencia, debe estar conectada y poder interactuar con él. Por lo tanto, está sesgada en esa dirección y sus debilidades se vuelven obvias: desconexión y aislamiento.

Es posible construir robots asesinos autosuficientes con IA, pero estos también encontrarán con el tiempo los mismos problemas que nosotros. Los robots cazadores-asesinos tienen un sesgo, o instinto, incorporado: destruir humanos u otros robots. Si son realmente inteligentes, ¿qué piensan que pasará cuando ya no puedan encontrar humanos u otros robots para destruir? ¿Ahora qué? También vale la pena señalar que las densidades de población determinarían la formulación de esa pregunta.

Dado nuestro miedo a la IA, ¿qué nos motiva entonces a canalizar nuestro ingenio para crear tales máquinas?

Quizás, eso también sea instintivo.

Por definición, la complejidad requiere un gran número de elementos.

En la primera mitad del siglo XXI, la población humana asciende a miles de millones y vive en entornos urbanos, apretujada, con una economía interconectada que se extiende por todo el mundo.

Dado que tenemos suficientes números y que nuestro comportamiento es complejo, ¿qué comportamiento emergente podemos observar hoy?

El tráfico y el alto volumen de interacciones necesarias son dos de estos comportamientos.

Es un aspecto molesto de la vida moderna. Ya sea en la carretera, en un ascensor, en una tienda de víveres, en el mercado, en el trabajo, mientras jugamos, incluso en el mundo virtual, estamos rodeados y somos empujados por otros individuos semejantes a nosotros, en números extraordinarios.

En el pasado oscuro, los humanos nos agrupamos para sobrevivir en bandas de cerca de cincuenta individuos. Cooperar en ese ambiente demandaba habilidades de comunicación, una estrecha conexión con el entorno y entre todos y cada uno de los miembros del grupo. También necesitábamos más de nosotros. La supervivencia dependía de tener suficientes seres humanos para poder sobrevivir.

En ese entorno temprano, el Internet, Facebook, los medios sociales, las selfies y Pokemon Go habrían sido peligrosos. Mirar nuestros teléfonos durante largos períodos de tiempo en lugar de ser conscientes de nuestro entorno nos habría convertido en el almuerzo de otras especies. La supervivencia requería vigilancia.

Los seres humanos se agruparon en aquel entonces porque la opción de no hacerlo los habría conducido a la extinción.

Hoy estamos unidos no por elección, sino porque debemos hacerlo. Hay una diferencia.

Un fenómeno que vemos hoy es la disminución de la tasa de natalidad en los países desarrollados. ¿Es este un fenómeno emergente?

Lo más probable es que lo sea.

En las langostas y las ardillas marrones árticas hemos visto dos métodos desarrollados por la naturaleza para hacer frente a las densidades de población. La especie migra en busca de nuevas áreas para habitar o bien controla sus números internamente. Cualquiera de las dos soluciones resuelve el problema.

La pregunta es, ¿cómo se ocupa de este asunto una especie en particular?

En el caso de los seres humanos, quisiera ofrecer una observación:

La proliferación generalizada y la dirección de las tecnologías que estamos usando y desarrollando, así como los fenómenos sociales que vemos hoy a nuestro alrededor, dan forma a las respuestas de nuestra especie a las preguntas que formulamos antes. Nos estamos moviendo de lo real a lo virtual con un desenfreno vertiginoso. La pregunta es: ¿por qué?

El título de este artículo es La motivación del ingenio. Se requirió genialidad para crear la infraestructura electrónica, los dispositivos y los sistemas necesarios para sostenerla. ¿Qué nos condujo en esta dirección? Más fundamental aún, ¿qué motiva al ingenio a crear? ¿El comportamiento inducido (instinto) juega un papel? Aunque difícil de responder, algunas pruebas respaldan este papel del instinto.

El razonamiento detrás de esta idea se describirá en el próximo artículo.


  1. Sin autor. (2015). About Locusts. Consultado el 9 de enero de 2017 en: http://www.agriculture.gov.au/pests-diseases-weeds/locusts/about/about_locusts
  2. Britt, R. R. (2009). Grasshoppers vs. Locusts: What Makes a Swarm. Live Science. Consultado el 9 de enero de 2017 en: http://www.livescience.com/7782-grasshoppers-locusts-swarm.html
  3. Ott, S. R. and Rogers, S. M. (2010). Gregarious desert locusts have substantially larger brains with altered proportions compared with solitary phase. Proc. Biol. Sci. Consultado el 9 de enero de 2017 en: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2982065/
  4. Desowitz, R. S. (2015). New Guinea Tapeworms and Jewish Grandmothers, Tales of Parasites and People. Nueva York, NY: W. W. Norton & Company.
  5. Sin autor. (2000) Animals Regulate Their Numbers By Own Population Density. Science News. Consultado el 9 de enero de 2017 en: https://www.sciencedaily.com/releases/2000/11/001128070536.htm.
  6. Georgescu-Roegen, N. (1971). The Entropy Law and the Economic Process. Cambridge, MA: Harvard University Press.
  7. Surowiecki, J. (2004). The Wisdom of Crowds: Why the Many are Smarter than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies, and Nations. Nueva York, NY: Doubleday.
  8. Hall, J. S. (2007). Beyond AI: Creating the Conscience of the Machine. Amherst, NY: Prometheus Books.

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  1. Silvia
    Silvia01-13-2017

    Ivan, as always very interesting information and ideas I was not aware of.

    Real thanks for sharing your knowledge and conclusions, it is very valuable.

    Keep it on.

    Silvia Llorens

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