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Por Martín De Ambrosio

El concepto de inteligencia genera (por lo menos) dos actitudes. Por un lado, como se pretende o se supone que es el último reducto monopolizado por la humanidad, se modifica su definición de modo tal que excluya siempre tanto a animales (“eso es instinto”) como a máquinas (“meros cálculos”). La otra actitud –basada en cierta forma en el test de Turing (ver más abajo)– tiende a incluir dentro de la categoría de “inteligente” a cualquier clase de máquina que a los efectos del diálogo sea (o parezca) indistinguible de un ser humano. Lo cual genera arbitrariedades del tipo “mi calculadora es más inteligente que yo”.
El ultraantropocentismo sobre la inteligencia suele ser poco productivo; la segunda actitud por su parte dio nacimiento no sólo a uno de los campos científicos y tecnológicos de mayor productividad (informática, inteligencia artificial), sino también a muy ricos desarrollos teóricos y filosóficos.
Sobre estas y otras cuestiones de inteligencia y de manera inteligente se habló en el Café Científico de julio organizado por el Planetario Galileo Galilei de la Secretaría de Cultura de la ciudad, en el que expusieron felizmente Juan de la Cruz Mayol (licenciado en Psicología de la UBA y docente de la Facultad) y Roberto Perazzo (doctor en Física, especialista en redes neuronales y sistemas complejos, egresado de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA y que actualmente se desempeña en el ITBA) y que contó con numeroso público en La Casona del Teatro. El próximo Café será el 19 de agosto sobre el tema: “Homeopatía y medicinas alternativas: ¿un servicio a la salud?”.

Medir inteligencias
Juan de la Cruz Mayol: “¿Qué es la inteligencia?” es un tema muy debatido en psicología y, obviamente, difícil de sintetizar en veinte minutos. El primer gran “testista” fue Binet, quien pudo responderse en una sola frase: “La inteligencia es lo que mide mi test”. Este juego de palabras circular puede servir para introducirnos al tema porque muestra cómo se puede esquivar la pregunta y llevarla a la cuestión conexa de los tests que miden la inteligencia.
Ahora, si uno busca una definición de la inteligencia se dará cuenta de que “inteligencia” no es un concepto científico sino un pseudoconcepto, una categoría natural sin límites muy precisos. Pero lo que no hay que olvidar –y si se olvida es peligroso– es que al definir la inteligencia se está haciendo un posicionamiento teórico, político y ético, porque se pasan por alto las diferentes medidas que ha habido sobre la inteligencia y los rendimientos sobre dominios diferentes que la inteligencia ejerce. En esos casos, lo que se hace es pensar que una de las habilidades de las inteligencias múltiples está sobre las otras.
Por eso, hay que dejar claro que la inteligencia es un producto social construido en algún momento del pensamiento científico, con sus representaciones sociales y que hasta suele tener objetivos de Estado. Definir la inteligencia nos pone en un lugar determinado de ese entramado, uno debe ser crítico y estar atento ya que las definiciones de inteligencia han tenido implicancias educativas importantes.
Juan de la Cruz Mayol: (continúa) Por eso pensé que lo mejor era tomar un ejemplo de los tests. Y elegí como primer ejemplo, el mismo test de Binet, que fue el primero que midió Coeficiente Intelectual (CI). El test deBinet establece valores medios alrededor de lo normal. El problema es que este CI lo que finalmente mide es inteligencia escolar, no mide la inteligencia, que es cierta capacidad lógico-matemática y lingüística, cognitiva. Y, como se trata de un test muy largo y engorroso, en el que el niño se suele cansar, también mide cierta tolerancia a la frustración, cierta capacidad de someterse a una actividad sin sentido (capacidades que son muy importantes a la hora de ir a la escuela).
Como se pueden imaginar, en este sentido toda definición de inteligencia ha favorecido a unos y ha desfavorecido a otros tipos de intelecto.

Definiciones inteligentes
J. de la C. Mayol: (continúa) Para ingresar a las definiciones posibles, voy a exponer dos. Una es la de Jean Piaget para quien “la inteligencia es un tipo de rendimiento biológico que permite al sujeto interactuar con el medio a nivel psicológico”. Es una visión bastante psicométrica en la cual la inteligencia es rendimiento, producción. La otra definición es la de Howard Gardner, más norteamericana, de un teórico de las inteligencias múltiples que piensa que “la inteligencia es una estructura particular de la mente”, “una capacidad para resolver problemas y para elaborar productos significativos en una cultura”.
Ahora, el problema de la inteligencia y las polémicas teóricas y políticas al respecto es que no se miden justamente “estructuras de la mente”, sino un determinado producto. Y en la medida que se mide, ese producto puede estar influido por el interés, por la motivación o el sentido que tiene para la persona rendir esa prueba. Por eso es que los tests tienen una validez bastante baja porque no registran las ganas de ese niño de pasar la prueba. Por eso yo también creo que hay que entender a la inteligencia como una producción, un rendimiento, como respuestas a algunos problemas.
O también podríamos pensarla desde su origen, como lo hacen las teorías del aprendizaje o del desarrollo, que analizan cómo surgen, cómo se estructuran. La adaptación, la superación o la capacidad de ser feliz, podría ser la mayor capacidad del ser humano, y no hay ningún test que pueda medir esto.
En cuanto al origen de las “estructuras de la inteligencia”, en este siglo aparecieron las teorías innatistas y biologicistas que veían –y sostenían– que la inteligencia tenía que ver con una estructura neuronal. Luego, estudiando esas estructuras se podía dar cuenta de la inteligencia. Esta postura, con el conductismo, dio lugar a la idea de que eran ciertos estímulos los que producían la aparición de lo que se llamaba inteligencia, entendidos como “respuestas adecuadas”, sin saber ni importar qué sucedía dentro del cerebro. Luego, del conductismo se desprende el cognitivismo más duro que estudia estas mismas cuestiones pero ya más desde el ángulo cibernético.
Y finalmente podemos ver una forma de pensar a la inteligencia, que es la modalidad constructivista, que continúa en auge, por lo menos en el campo de la psicología –uno de sus principales autores es justamente Piaget– y tiene que ver con la adaptación al ambiente según los distintos problemas que aparecen. Para esta postura la inteligencia sería una tendencia al equilibro, una reestructuración de los esquemas mentales en relación a sus experiencias.
Otro modo de pensarlo, más marxista, tiene que ver con Lev Vigotsky, quien creía que “inteligencia” son las formas y relaciones de producción cultural. Así, la inteligencia no sería un fenómeno individual sino un fenómeno social, resultado de un modo de producción que ocurre entre las personas y que sólo secundariamente se internaliza como inteligencia individual. Y finalmente, como resultante de estas corrientes, aparece Gardner con su famoso libro Las inteligencias múltiples. Gardner también tiene una idea interesante –comprobada científicamente– que es que cada una de estas inteligencias tiene una trayectoria nítida en su desarrollo, una localización cerebral, y un sistema simbólico notacional, por lo tanto articula todas las causas y todas las demás teorías de la inteligencia.

Turing club
Roberto Perazzo: Bueno, quiero agradecer la charla que acabo de escuchar porque entre otras cosas me permite comprobar que los problemas que tenemos por el lado de las ciencias duras son más o menos los mismos. Por mi parte, me voy a remitir a cómo se ve la inteligencia desde el lado de las matemáticas o de la computación. El primero que se planteó este tema fue el matemático inglés Turing. Turing fue un ser brillantísimo; la humanidad sólo cuenta de modo excepcional con gente de ese calibre; fue una persona que murió trágicamente y que jugó un rol importantísimo en el contraespionaje inglés durante la II Guerra Mundial, sobre todo en la codificación de los mensajes encriptados alemanes. Turing se planteó qué es la inteligencia, y dijo que no iba a definirla. Simplemente postuló que algo era inteligente cuando a alguien le parece que es inteligente. Eso lo formalizó en un trabajo muy sesudo, y en un llamado “juego de interpretaciones”.
Supongamos que yo interactúo con alguien o algo detrás de la pared. Nos pasamos mensajes a través de papeles o a través de la pantalla de la computadora y entablo un diálogo. Si de ese diálogo surge que yo me doy cuenta de que el ente que está del otro lado de la pared es un dispositivo mecánico artificial, no es inteligente y no piensa; si me engaña, es inteligente y piensa. Y es tanto más inteligente, y tanto más piensa, cuanto más tiempo estoy yo sin darme cuenta de que me engaña; si me paso toda la vida hablando con ella, bueno, esa máquina a todos los efectos prácticos piensa.
Ese test de Turing es la partida de nacimiento de todo lo que en matemática o computación se ha dado en llamar inteligencia artificial. Curiosamente, ha sido tomado en serio, y se han desarrollado programas con el objetivo único de jugar al juego de la imitación durante mucho tiempo. En 1991, se enfrentó a un público heterogéneo con sendas terminales para entablar diálogos sobre cosas muy variadas; cada terminal hablaba sobre un tema en particular. No recuerdo bien, pero había una sobre cócteles, otra sobre moda, otra sobre Shakespeare y sus personajes. Al final, cada una de las personas tenía que anotar en una escala de 0 a 10 si había concluido que estuvo hablando con una máquina o con una persona. Cinco de esos programas fueron confundidos; al programa sobre Shakespeare se lo descubrió porque cometió un error de sintaxis imperdonable en un experto en Shakespeare.

Frontera movil
Perazzo: (continúa) Eso convenció a los expertos de que finalmente el test de Turing no era del todo válido porque la inteligencia es una frontera móvil que en realidad dependía más de la habilidad del programador que podía representar conocimientos para que la máquina realizara un diálogo convincente; en definitiva, una muestra de inteligencia del programador y no del programa. Entonces, y de modo anexo, también se demostró que transformar datos en información no es privativo del hombre, sino que está al alcance de las máquinas...
Al respecto, básicamente, hay dos senderos: una hipótesis es la Inteligencia Artificial Fuerte y otro Inteligencia Artificial Débil. La primera postula que es posible expresar toda actividad cerebral como el procesamiento de información, y por consiguiente como una máquina de Turing (porque Turing también fue el fundador de la Teoría de la Computación, una de las más trascendentes del siglo XX). En tanto, Roger Penrose, ilustre partidario de la IA Débil, afirma que puede haberfenómenos de física no clásica, o cuántica, que pueden generar conductas que no están previstas en la máquina universal de Turing. Ahora mismo, la pregunta “caliente” en laboratorios y universidades de todo el mundo, y que está siendo discutida fuertemente, tiene que ver con qué pasa si se introducen los principios de incertidumbre cuántica, del mundo microscópico, en esos sistemas.
Para ir finalizando también podríamos citar a “La sociedad de la mente”, hipótesis de Marvin Minsky según la cual conviven en nuestra mente una cantidad de funciones elementales que se combinan para dar lugar a comportamientos elaborados y complejos. ¿Cuál es el sustrato físico de todos estos procesos? En principio, nuestro cerebro, y la red de neuronas que tenemos entre las dos orejas. Algo así es la hipótesis conexionista que es un estado previo, o preliminar, respecto de la definición de pensamiento.

Los mellizos de O. Sacks

Perazzo: Les recomiendo que lean un libro de Oliver Sacks que se llama El hombre que confundió a su mujer con un sombrero, un libro delicioso. Sacks es un neurólogo muy famoso que recopila una docena de casos clínicos, y que relata maravillosamente caso por caso. En el libro hay un caso que a mí me dejó pensando. Se trata de dos mellizos que son subnormales, casi no se valen por sí mismos, no aprendieron las operaciones básicas de las matemáticas, tienen un lenguaje extremadamente limitado y torpe. Sin embargo, estos mellizos eran capaces de predecir en qué día caía la Pascua en más o menos 3000 años; se les preguntaba qué día iba a caer la Pascua en el año 2537 y respondían “3 de abril”, sin dudar. Eso es una cosa dificilísima porque hay que hacer corresponder calendarios solares y lunares, a tal punto que hasta los llevaron a la televisión para un show...
Sacks cuenta que alguna vez los oyó conversar. Y la conversación consistía en decirse mutuamente números. Uno decía “114.337” y el otro respondía “215.239”. Sacks anotó esas cifras y se dio cuenta de que se trataba de números primos, es decir aquellos que sólo se dividen por la unidad y por sí mismos (determinar qué números son primos es un algoritmo que en matemática se conoce como “duro”, requiere una computación que crece exponencialmente con el tamaño de los números, por eso es que casi toda la criptografía está basada en números primos grandes, y los servicios de inteligencia se pelean por conseguir el número primo más grande).
Bueno, lo que hizo Sacks entonces fue copiar números primos de 7 dígitos, superando a los que planteaban los mellizos. Al día siguiente, Sacks intervino en la conversación y les dijo este número. Según cuenta el libro, fue una verdadera revelación para los mellizos, lo saborearon como una copa de vino de una cosecha excepcional. ¡E inmediatamente siguieron planteando números primos aún mayores! La historia, triste, termina en que, a estos mellizos que eran minusválidos, y no podían cuidarse de sí mismos, se les enseñó a vestirse, lavarse y comer, los reeducaron... y perdieron esa capacidad matemática.

Preguntas del público

–Quería saber qué ocurre si se le contara un chiste muy gracioso a la máquina de Turing.
Perazzo: En realidad, es bastante sencillo programar una respuesta semejante a lo que podría ser la risa, a una propuesta graciosa, a un chiste. En ese sentido, debemos hacernos a la idea de que casi cualquier cosa que se nos ocurra puede ser programada. Por esa razón, los tests deberían hacerse de modo más sutil, porque por ejemplo incluso entre humanos es más probable que si hago un chiste de humor inglés a un ruso no le haga gracia. El humor, claro, es algo relativo, y se puede programar porque el humor está basado en el absurdo y en una cantidad de otras consideraciones que están catalogadas. No es ciertamente imposible programarlo.
–El ajedrez ha sido, por ejemplo en Rusia, siempre una prueba de inteligencia...
Mayol: En relación con la enseñanza de ajedrez en Rusia, puedo decir que tiene como base justamente a la teoría de Vigotsky, que sostiene que hay que enseñar una actividad que los niños no podrían desarrollar solos, y a través de un acompañamiento o “andamiaje”, como lo llaman estos teóricos rusos. Los niños podrían desarrollar capacidades intelectuales no acordes con su edad. Y esto funciona, al menos si vemos el ranking mundial de ajedrez donde la mayoría son rusos.
Perazzo: Hay una cantidad de casos clínicos en los que personas incapaces o con limitaciones profundas son capaces de hacer operaciones matemáticas complejísimas o memorizar textos simplemente al escucharlos, y no me extrañaría que el ajedrez fuera una capacidad de algunos cerebros con estas características (Ver recuadro “Los mellizos de O. Sacks”). El punto está en que eso no necesariamente demuestra una inteligencia general, sino un rendimiento específico en un área.
–¿En qué estado se encuentra el desarrollo de las redes neuronales?
Perazzo: En un momento hubo una cierta euforia con las redes neuronales que tuvieron un gran auge y popularidad a comienzos de la década del 90. Con el correr del tiempo la euforia pasó y han quedado como una herramienta, un instrumento más para cierto tipo de aplicaciones bien definidas. La euforia consistió en creer que se podía hacer una red neuronal, entrenarla y que aprenda a hacer cosas; pero lo que pasó fue que sencillamente fue exagerada la expectativa.

Superheroes, atormentados e inteligentes
Perazzo: Es interesante observar que la inteligencia es un disvalor, o sea, los dioses por ejemplo no son inteligentes sino sabios; tienen una cantidad impresionante de información, pero no son inteligentes. Y fíjense cómo lo inteligente está degradado en los superhéroes por poner otro ejemplo: Superman no es inteligente, Batman no es inteligente, pueden romper cosas, mover cosas, ir rápidamente de un lado a otro, seducir infinitas señoritas o caballeros, pero nunca van a ser inteligentes. En general, los inteligentes son los tipos jodidos. Lex Luthor, el enemigo número uno de Superman, es un tipo instruido, que tiene una biblioteca. En Batman, las inteligencias la ponen los asistentes que le fabrican la baticueva y el batimóvil.
Mayol: Claro, es que suele suceder que las personas muy inteligentes sean personas muy atormentadas, muy infelices, y en ese punto uno empieza a pensar si una persona inteligente pero infeliz realmente se la puede considerar inteligente. Quizá sea más inteligente alguien con un CI más modesto, pero con mayores capacidades para gozar de la vida.
–Ya que Perazzo entró en el mundo profano de los superhéroes yo quisiera aportar que la ficción norteamericana suele imaginar a máquinas que de pronto toman conciencia, y eso se transforma en sinónimo de inteligencia. Terminator que toma conciencia y de repente quiere destruir a la humanidad... Entonces, ¿qué relación hay entre conciencia e inteligencia?
Perazzo: Bueno, Terminator II llega a la cumbre de la felicidad cuando destroza a un laboratorio y a un científico que estaba construyendo un chip. Por eso, se ubica como pernicioso a lo científicamente profundo o tecnológicamente avanzado. Y es notable que el final feliz de la película sea ver ese laboratorio quemado. Confunden una vez más al cuchillo con el asesino. El tema de la conciencia, en cambio, es muy complicado... Crick, uno de los codescubridores de la estructura del ADN, está trabajando en la formalización de lo que es la “toma conciencia”, para infundirla en la máquina.
–Yo quería saber si es posible escribir un programa de computación que se pueda reescribir a sí mismo, y ante un determinado problema pueda resolverlo e incluirlo en su programa para la próxima vez.
Perazzo: Tu pregunta equivale a saber si un programa puede adaptarse y aprender de experiencias anteriores y proponer acciones para el futuro. Sí, y son las redes neuronales. Por supuesto, es difícil pensar que un dispositivo armado, entrenado, pensado y adaptado para hacer pronósticos del tiempo pueda hacer una obra de teatro, o una escultura. No se va a levantar un día cansado de hacer pronósticos y va a escribir un poema, ¿me explico?
–En ese sentido, yo quería preguntar qué relación podría haber entre programación y educación, porque alguien “educado” o “programado” para jugar al ajedrez difícilmente podría escribir una obra de teatro.
Perazzo: Claro, pero “programar” a un chico para algo está lejos de ser un tipo de educación que nos agrade, serían sólo máquinas de reflejo condicionado...
Mayol: Este tema fue muy importante, y fue política de Estado en Rusia y Estados Unidos con el auge del conductismo, por ejemplo la máquina de Burrhus Skinner. En este sentido, ahora los educadores tienden a pensar que no hay que dar meramente información sino enseñar a pensar, y tener una lectura crítica del mundo y de sí mismo, tener qué hacer con esa información.