Sistemas inteligentes y sus sociedades

Walter Fritz

La conexión entre conceptos y entorno
(symbol grounding)

¿Puede un sistema inteligente artificial pensar realmente o solamente simula pensar? ¿Tienen significado los conceptos que usa?

Cuando utilizamos una computadora para escribir una carta, sabemos que la computadora no entiende las palabras que tipeamos. Ahora, supongamos que entramos muchas palabras en una computadora y también, de alguna forma, todas las relaciones existentes entre las palabras. ¿La computadora puede entender ahora estas palabras ?

Supongamos que queremos entender una palabra en chino. No sabemos chino, pero tenemos un diccionario con palabras chinas. Cada palabra se explica con algunas palabras en chino. Buscamos la palabra. Pero no entendemos la explicación. Por supuesto, que podríamos buscar el significado de cada una de las palabras de esa explicación. Pero lo único que obtendríamos, son más explicaciones en chino. Si no conocemos el sentido de las palabras en chino, aunque busquemos todas las palabras de todas las explicaciones, no podremos entender el significado de la primera palabra que buscamos.

Expliquémoslo de otra manera. Supongamos que un sistema inteligente necesita saber lo que es una cebra. Bien, una cebra es un caballo con rayas oscuras. ¿Pero, qué es un caballo? Un caballo es un animal de cuatro patas. ¿Pero, qué es un animal? Y así sucesivamente. Si el sistema no encuentra entre las explicaciones algún concepto que conoce, nunca podrá entender lo que es una cebra.

Los primeros conceptos que aprende un sistema inteligente están basados en la información sensorial. Despu&aacte;s, teniendo ya algunos conceptos y empleando las palabras de los conceptos existentes, se pueden explicar otros conceptos. Puedes explicarle a otra persona lo que es una cebra, utilizando palabras de las que ya conoce el concepto.
Vea: "The Symbol Grounding Problem" (Exterior link)y "Symbol grounding and the origin of language" (Exterior link) ambos de Stevan Harnad.

¿Cómo llega nuestro sistema inteligente a entender los conceptos que utiliza? El sistema inteligente tiene sentidos. Los primeros conceptos que aprende están basados en simples entradas sensoriales. Luego hay que entrenar al sistema. Debemos enfrentarlo a experiencias apenas diferentes, de manera que a partir de estos conceptos simples de entradas sensoriales pueda elaborar conceptos compuestos y abstractos. Entonces utilizará estos nuevos conceptos de nivel superior y comenzará a formar otros basados en aquéllos. Puede ser que así finalmente llegue al concepto "cebra".

Como conclusión diremos, que si todos los conceptos finalmente están basados en las entradas sensoriales (relaciones espaciales) y en sus cambios (relaciones temporales), entonces están relacionados con algo conocido, con algo que tiene sentido para el sistema. Tener "sentido" significa que el sistema sabe cómo usarlo para desarrollar la situación actual, para desarrollar reglas de actuación y para utilizarlas para alcanzar sus objetivos.

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