Jeff Hawkins es un famoso ingeniero informático, creador del PalmPilot y otras novedades tecnológicas, que con su empresa Numenta lleva veinte años estudiando el cerebro humano, convencido de que comprender su funcionamiento es esencial para desarrollar una verdadera Inteligencia Artificial. En el 2004, leí su libro On Intelligence, que defendía una teoría que encajaba muy bien con mis intereses científicos del momento. Consideraba que la tarea principal de la inteligencia humana es reconocer patrones, guardarlos en la memoria, y hacer predicciones a partir de ellos. El tema de los modelos me parecía muy prometedor. La filosofía había elaborado la noción de “mundo”, que es el modo como cada inteligencia asimila la realidad. La psicología desarrolló el concepto de “modelos mentales”, y la neurología se esforzó en darle un fundamento experimental. Estudié con gran atención el libro Mental Models, de Phillips Johnson-Laird, la importancia de los modelos internos en Piaget, y la función predictiva de la memoria en los trabajos de mi admirado amigo Joaquín Fuster. La obra de Hawkins se movía en la misma línea. Es cierto que su teoría y la de Fuster eran distintas desde el punto de vista neurológico -Hawkins se basa en “columnas corticales” y Fuster en “redes neuronales” dispersas-, pero me parecen modelos complementarios (Martin-Pascual, M.A. y Andreu-Sánchez, C.: “La teoría del marco de memoria-predicción y los cognits en el origen y la organización cortical del lenguaje”, Onomazein 28, diciembre 1013, 14-28).
Acabo de leer una nueva obra de Jeff Hawkins: Mil Cerebros (Tusquets, 2023), en el que precisa y prolonga las tesis neurológicas expuestas en su anterior libro. Insiste con más detalle en la necesidad que tiene nuestro cerebro de crear mapas de la realidad, que sirven de “marcos de referencia” para las informaciones nuevas, permitiéndonos comprenderlas. Dedica una parte del libro a la Inteligencia Artificial, para desmontar alguna de las creencias apocalípticas que estremecen al mundo.
Su interpretación de la inteligencia humana me parece verdadera, aunque excesivamente simplificada. Los humanos, dice, actuamos movidos por un “cerebro antiguo” y por un “cerebro nuevo”, el neocórtex. El cerebro antiguo trabaja para la perpetuación genética y actúa mediante las pulsiones biológicas y los programas innatos relacionados con ellas (nutrición, procreación, agresividad, etc.). El cerebro moderno conoce, piensa, razona, pero carece de deseos y de objetivos, que le son proporcionados por el cerebro antiguo. Antonio Damasio demostró que este modelo es verdadero. Cuando por una lesión se cortan las vías de enlace de las zonas límbicas (emocionales) con los lóbulos frontales (cognitivos) los sujetos pueden razonar, pero no tomar decisiones. La emoción sin la razón podrá ser ciega, pero la razón sin la emoción es paralítica. Damasio también había reconocido que una función esencial del cerebro es elaborar mapas mentales: “El rasgo distintivo de los cerebros como el que poseemos los seres humanos es su asombrosa habilidad para crear mapas. La planificación es esencial para una gestión sofisticada, dado que los mapas y la gestión de la vida se hayan estrechamente relacionados. Cuando el cerebro genera mapas, se informa a sí mismo. La información que se halla contenida en los mapas puede utilizarse de manera no-consciente para guiar la conducta motora de forma eficaz, una consecuencia de lo más deseable ya que la supervivencia depende de que se tome la acción acertada. Pero cuando los cerebros crean mapas están creando también imágenes, la principal divisa de nuestra mente. La conciencia nos permite percibir mapas como imágenes, manipular esas imágenes y aplicarles el razonamiento, (Damasio, A., Y el cerebro creó al hombre, Destino, 2010, p.109).
Si he criticado la teoría de Hawkins es porque considera que la herencia tiene como fin la difusión de los egoístas genes. Tal vez está demasiado influido por Richard Dawkins, que ha prologado el libro que comento. Creo que hay que admitir, siguiendo a O.E. Wilson una evolución de los individuos (dirigida por los genes egoístas) y una evolución de los grupos, en la que triunfan los grupos más colaborativos y generosos. En mis libros he defendido esta posición, lo que me permite no hacerlo aquí.
Hawkins utiliza una acertada metáfora para interpretar las funciones de la Inteligencia Artificial. El neocórtex, cuyas funciones son fundamentalmente cognitivas, elabora mapas del mundo, pero los mapas no tienen deseos, aunque pueden ayudar a satisfacerlos, por ejemplo, si quiero viajar. Las metas, los propósitos, los motivos proceden del “cerebro antiguo”, de nuestra máquina conativa. La Inteligencia Artificial tampoco tiene deseos ni puede plantearse objetivos. Esa dirección tiene que dársela el ser humano. Pensemos en los programas para jugar al ajedrez. Pueden aprender por su cuenta, pero el programador debe decirles cuando ha acertado. En el entrenamiento del Deep Learning, los programas aprenden por “reforzamiento”. Podríamos decir que son “máquinas skinnerianas”. Pueden actuar buscando objetivos, pero necesitan que los criterios de evaluación se los proporcione un “cerebro antiguo”.
Por supuesto, pueden imitar los comportamientos humanos. A partir de los datos masivos proporcionados por los clientes, pueden reconocer patrones de consumo, es decir, mapas de las preferencias de los usuarios, pero eso no significa que el ordenador tenga preferencias. La fijación de objetivos pertenece al “componente humano” de la relación “inteligencia natural” e “inteligencia artificial”. Como en la inteligencia humana, también en la Inteligencia artificial hay que distinguir entre las “competencias de la inteligencia” y el “uso que se hace de ellas”. Una persona muy inteligente puede actuar estúpida o criminalmente. Un programa de IA, también.
En 1786 Kant publicó un opúsculo titulado Cómo orientarse en el pensamiento. Ahora ya sabemos que para hacerlo necesitamos elaborar mapas adecuados. Eso sólo puede hacerse desde una perspectiva panóptica. Por eso, esta web podría titularse TALLER DE CARTOGRAFÍA DESDE EL PANÓPTICO.