sistemas hibridos

Como siempre, al hilo de lo anterior, me ha dado por pensar un poco. Actualmente el estado de la i.a. se puede considerar fracasado teniendo en cuenta las espectativas que ha generado históricamente, aunque sigue y seguirá avanzando a buen ritmo.
A parte de las críticas que se pueden encontrar por ahí, a mí se me ocurre un problema: el modelado de un sistema complejo como el cerebro no puede ser único, no se puede aproximar desde una única perspectiva.

En la i.a. clásica, la aproximación que se tomó fue la de la lógica axiomática, la aproximación matemáfica formal, la resolución de teoremas, etc. Posteriormente se intentó una aproximación a la realidad con los sistemas expertos, que son bases de datos de conocimientos en forma de postulados formales. Esta primera aproximación falló también en robótica (paradigma deliberativo) debido a que no era lo suficientemente "reactivo" respecto al mundo físico.

Luego surgieron las redes neuronales y el computacionalismo en la i.a. y el paradigma reactivo en la robótica. Intentaban enfocarse más en la percepción y en el procesamiento de datos no simbólico. Estas aproximaciones también fallaron, quizá al no encontrar la complejidad necesaria para las aplicaciones esperadas de la i.a.

¿Os suenan de algo este debate? El texto AI: EARLY HISTORY AND APPLICATIONS (que nos proporcionó la profesora Ángeles Manjarres de la UNED) es una introducción a la i.a. comparada con la filosofía: las posturas clásicas de racionalismo y empirismo.

Entonces necesitamos una postura más kantiana, ambos razonamientos son válidos, pero cada uno modela distintas realidades del conocimiento y la inteligencia. El conocimiento y la razón pura existen como entidades etéreas, pero una inteligencia real debe referirse al mundo y tenerlo como referencia.

Quizá falta el nexo de unión: una conciencia que aune el conocimiento que emana de los sentidos con el conocimiento que surge del razonamiento puro.

Críticas, por favor.

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