Probablemente, las teorías más influyentes y ‘peligrosas’ son las expuestas por Alan Turing e Isaac Asimov, cuyo enfoque filosófico es de distancia absoluta entre el ser humano y la máquina. Su noción de máquina (y, por consiguiente, de inteligencia de la máquina) se entiende como objeto externo y aislado de la entidad humana. La relación con las máquinas es entonces esencialmente extrínseca, tanto física como mentalmente.

Pienso que este es el primer concepto que deberíamos desterrar si queremos aproximarnos a las máquinas inteligentes de una manera contemporánea. Durante siglos, seres humanos y máquinas han compartido los mismos espacios, física y geográficamente, mental y virtualmente. En otras palabras, las máquinas son una parte complementaria de nuestro Ego, o al menos, parte de nuestro mundo y vida cotidiana.

La solución al asunto de la alienación a través de las máquinas modernas parece ser sólo una: la propuesta por las culturas orientales, hindús e indoamericanas. Más recientemente ha sido tratado en la cultura occidental por los teóricos Jean Piaget, G. Bateson y J. Gibson. Estas teorías constituyen la base para la Psicología ‘ecológica’ o ‘ambiental’, empezando por la idea de que todo el universo participa en las actividades de nuestra ‘mente computacional’. Y que además representa un potencial realmente intelectual y complementario a nuestro sistema nervioso. Si esto es así, la gente comprometida con la AI y la robótica debería heredar el principio de Bateson. Este principio considera que ‘el bastón es parte del ciego, una extensión mental de su sistema nervioso periférico, de las áreas asociativas de su cerebro y de su mente’. Los científicos deberían estar de acuerdo con la idea de que todo objeto artificial puede ser una parte complementaria de nuestras habilidades, junto con la percepción y psicomotricidad. Por cierto, esto se manifiesta también gracias al alto grado de sofisticación y diseminación de los sistemas de información digitales.

Hay una distinción que hacer: nuestras psico-tecnologías modernas son diferentes de las tradicionales –como por ejemplo la moto (sistema motor) y el telescopio (sistema sensorial) -. Según De Kerchove, incluyen la radio, la televisión (conectividad) y, sobre todo, el PC e Internet (interconectividad). Gran parte de la automatización es dispersora en vez de integradora; sin embargo, representan funciones integradoras al sustituir procesos complejos de conocimiento humano como, por ejemplo, la creatividad y la resolución de problemas.

Aunque este proceso es claro y evidente, mucha gente tiene dificultades para comprender los cambios en el progreso. Aceptamos fácilmente los cambios en nuestra lista de contactos del móvil, aquellos que tengan que ver con sus características, uso o memoria. Pero nos resulta difícil ser conscientes de que el famoso ‘copiar y pegar’, ‘deshacer’ e ‘introducción de texto’ han cambiado nuestra forma de escribir y, en consecuencia, de comunicarnos y de pensar. Al respecto he desarrollado un modelo de referencia denominado The Darwinian Componer, pero de ello hablaré en otra ocasión. En resumen, el sistema simbólico que estamos heredando de la cultura electrónica está afectando nuestras mentes y realmente pienso que va a comenzar una revolución profunda en todo el sistema semiótico humano.

Elementos como el hipertexto, investigaciones globales, mapas y satélites digitales, GPS, ropa computerizada, robots independientes y otros, no son más que un número creciente de funciones que enriquecen el cerebro biológico el cual, en paralelo, inventa capacidades para las máquinas. En otras palabras, estas máquinas son, por una parte, una prueba del nivel de reestructuración alcanzado por el cerebro humano y, por otra, representan la confianza creciente de la inteligencia humana en las máquinas.

Creo que puedo afirmar que la inteligencia ha acelerado su evolución y ampliado su campo de acción. Hay otra consecuencia: más allá de los factores tradicionales de biología y evolución, la inteligencia está también desarrollando su propia definición. Esto se debe tanto al poder de las nuevas tecnologías para mejorar nuestra propia percepción y la suya, como a la influencia de la máquinas inteligentes en la mente. Como remarcó G. Rizzolati tras el descubrimiento de las neuronas espejo, los seres humanos aprenden por imitación. Consecuentemente, si por un lado dejamos a las máquinas copiar a la inteligencia biológica y, por el otro, no podemos evitar imitar algunos de sus comportamientos, podemos empezar un proceso de repetición continua donde enseñar y aprender ocurren al mismo tiempo.

Mientras la propia inteligencia desarrolla una nueva dimensión nos lleva directamente hacia los primeros tipos de inteligencia híbrida. Algunas tecnologías de software como las redes neuronales y algoritmos evolutivos están creando inteligencia independiente, pensamiento y formas cognitivas.

Actualmente es fácil prever lo que fue anunciado por Alexander Chislenko, que ‘la habilidad de la futura máquina para compartir experiencia y conocimiento provocará una evolución en la inteligencia desde un aislamiento relativo hacia una función altamente conectada’ y que ‘la continua evolución de las redes para instrumentos fijos o móviles puede ser vista como una progresión natural de los procesos biológicos y tecnológicos en una comunidad de estructuras concebidas intencionadamente para la interconexión global’. Todavía nos resulta difícil entender que nuestro  cerebro no está alienado, sino todo lo contrario, se encuentra positivamente influenciado al operar con AI. Todo esto forma parte de lo que yo llamo Inteligencia polimórfica.

Hasta donde sabemos, el ser humano es el organismo más ‘inteligente’. Su cerebro incluye un número de funciones tan complejas y sofisticadas que, cuando el neurólogo y psicólogo Howard Gardner en su ‘Frames of Mind’ intenta resumir su estructura, nos plantea siete sub-estructuras: inteligencia lingüística, inteligencia lógico-matemática, inteligencia musical, inteligencia kinestésica, inteligencia espacial, inteligencia interpersonal e inteligencia intrapersonal.

Posiblemente debido a una evolución biológica muy refinada de sus habilidades de cálculo, la raza humana ha sido capaz de alcanzar un alto nivel de evolución social y tecnológica. Lo que estamos a punto de alcanzar es lo que podríamos llamar la era autómata. Sin embargo, algunos artistas ilustrados (como W. Shelley, Geroge Orwell, Philip K. Dick) se imaginaron hacia dónde nos encaminábamos e intentaron recrear lo que ‘podría ser’ con la intención de prevenir la decadencia ética y moral de nuestra especie y de nuestras sociedades.

Fue Isaac Asimov quien estableció las famosas 3 Leyes de la Robótica:

1. Primera Ley: Un robot no puede dañar a un ser humano o, por inacción permitir que la humanidad sea dañada.
2. Segunda Ley: Un robot debe obedecer las órdenes de un ser humano, a no ser que tales órdenes sean incompatibles con la primera ley.
3. Tercera Ley: Un robot tiene que proteger su propia existencia, a no ser que entre en contradicción con la primera y la segunda ley.

Mientras los artistas anticipaban los principios filosóficos de la relación futura entre los seres humanos y las máquinas, algunos científicos comenzaban, por su parte, a definir principios concretos. Entre otros, merece la pena recordar a Alan Turing, quien definió a través de su conocido Test de Turing el significado inteligencia artificial: una máquina puede considerarse inteligente si un ser humano no es capaz de distinguir las respuestas producidas por una máquina de las respuestas producidas por un ser humano durante una conversación con ambos.

Estos dos paradigmas conceptuales resultaron cruciales para todo lo que vino después y guiaron el desarrollo de la AI y de la robótica.  Como ha ocurrido con asiduidad en la historia de las ideas, lo que es un punto de referencia y una inspiración durante décadas, se puede convertir de repente en un obstáculo para el desarrollo de ideas nuevas.

Probablemente, tanto las reglas de Asimov como el Test de Turing (entre otros autores) tienen demasiada influencia todavía, aunque estén completamente obsoletas. Desde entonces las cosas han cambiado y también las metas y la definición de AI. De hecho, el Test de Turing ha sido superado y la AI se mueve rápidamente hacia la idea de Inteligencia Colectiva –tomemos como ejemplo los Swarms y los Boids– mientras que la forma de los robots está evolucionando hacia una estructura mecánica multidimensional con capacidad de adaptación –como los Atrons-, perdiendo así su aspecto antropomórfico canónico y su vieja estructura estática y monocorporal. Más allá, la AI ha empezado a ampliar sus perspectivas y se plantea su interrelación con la biología, llevándonos a considerar el comienzo real de la Inteligencia Polimórfica, múltiple y colectiva, la cual implica una interacción profunda a diferentes niveles. Esto es lo que ocurre en los mundos virtuales (como Second Life) así como en el mundo real (como Mip Tiles) y en realidades híbridas (Stelarc, Talkers, Ambient Addiction).

En otras palabras, ya no es posible buscar un proceso lineal sencillo en la AI; por el contrario, la nueva concepción implica un proceso no lineal multidimensional que no puede ser manipulado fácilmente ni totalmente controlado. Las cosas ya se vuelven complicadas si consideramos que, en lugar de las antiguas concepciones de la interactividad (activa/desactiva/ignora) empezamos una interacción dinámica multisensorial en tiempo real (lo que equivale a decir una interrelación) con un solo espécimen de artefacto (o algoritmo AI). Pero si consideramos la posibilidad de interactuar con una multitud de artefactos (o algoritmos AI) al mismo tiempo, entonces las cosas se vuelven escurridizas…

La conclusión obvia es que las leyes de Asimov se vuelven inconsistentes con tales presunciones. Por una parte, las máquinas no pueden estar más bajo control, ya que los problemas que les planteamos para su resolución son incompletos desde un punto de vista matemático y además no son lineales; por otra, al estar ampliamente interconectadas las unas con las otras, ya no son responsables únicos y directos de la respuesta general del sistema.

Con este nuevo punto de vista, tenemos que renovar nuestra metodología y abandonar la idea de interacción humanidad-máquina (o diseño interactivo) y evolucionar hacia la idea de Interrelación Biotecnológica,  según la cual la interacción con las máquinas es sencillamente más incierta y, lo que es más importante, completamente diferente de aquella que conocimos en el pasado. La interacción, de hecho, cambia desde una corriente de inteligencia unidireccional (ser humano a máquina) a una de doble dirección (ser humano y/o máquina) o muchas direcciones (inteligencias biológicas o inteligencias artificiales). De hecho hay un factor que podríamos llamar inteligencia imitativa que no fue considerada por Howard aunque sí indirectamente confirmada por los experimentos de Rizzolati y, de manera más general, por el sentido común, que sugiere que el feedback intelectual que establecemos con la inteligencia artificial tiene un verdadero efecto boomerang, un ‘efecto Larssen’ intelectual que debe ser tomado en cuenta seriamente, ya que, seguramente, será crucial para las teorías futuras sobre las relaciones humanidad-máquina (o, como nos gusta denominarlos AI, robots, cyborgs, androides).

Tales teorías nos llevarán inevitablemente a dejar de considerar la inteligencia exclusivamente en términos biológicos para hacerlo en términos de mestizaje, es decir, de Inteligencia Polimórfica.