Esteban Ierardo

1. Introducción

Hoy todos hablan de la Inteligencia Artificial. Hay un consenso sobre su importancia inocultable y su centralidad en los procesos culturales tecnoglobales. Pero no siempre lo que genera mayor voltaje de comentarios, análisis, papers, invocaciones y apelaciones es necesariamente lo más comprendido.

Por el contrario, esto quizá revela la confusión que gira en torno a la naturaleza, las posibilidades y el futuro de este nuevo nivel de la tecnología de vanguardia. Por eso, la interrogación por la Inteligencia Artificial recuerda a la pregunta por la Ilustración como movimiento cultural en gestación en tiempos de Kant, en el siglo XVIII.

En la historia de las ideas y creencias, lo más tentador y atractivo son las actitudes simplificadoras y antinómicas. El mundo se resuelve en la contraposición entre el Bien y el Mal, Dios y el Diablo, el Espíritu Puro e Infinito y la Materia, porosa y fragmentada. El navío de los Dualismos, en cuya cubierta es posible también acomodar el Ser y el Ente, la Apariencia y la Esencia, el Fenómeno y el Noúmeno.

Desde esta disonante música recibida, es posible convertir la Inteligencia Artificial en una nueva máquina conceptual que vibra también en el registro de las confrontaciones. La Inteligencia Artificial, por ejemplo, como nuevo complejo tecnológico avanzado en oposición al humano, desplazado a un segundo plano; la Inteligencia Artificial como nuevo negocio o mercado que arroja granizo y desprecio sobre las mejores cualidades del sapiens (su razón propia, no programada, emoción, compasión, altruismo, cooperativismo). Es decir, la Inteligencia Artificial como parte del imperialismo tecnológico globalizado en contraste con el humano amenazado de alienación tecnodependiente en un mundo de dispositivos digitales, y bajo el temor de su eventual reemplazo por el robot, inseparable hoy de su optimización.

Todo esto es cierto, y en modo alguno se debe olvidar, subestimar o soslayar el uso de la potencia tecnológica para un mejor control y manipulación de las poblaciones, de su tiempo y atención; y no debe negarse la pertinencia de la mirada crítico-distópica sobre la Inteligencia Artificial y sus peligros.

Pero, cuando todo se reduce a la colisión entre la Inteligencia Artificial y la dignidad y singularidad de lo humano como puros opuestos binarios, entendemos que se esfuman ciertas implicancias filosóficas más vastas de todo este proceso. Por ejemplo, la Inteligencia Artificial como estímulo para recuperar el concepto mismo de “inteligencia”, desde una amplitud de mirada que evite constreñir la inteligencia a Inteligencia Artificial, o a su oposición con la inteligencia humana orgánica.

A partir de la pregunta por lo inteligente desde la Inteligencia Artificial, el abanico de la inteligencia abre diferentes pliegues en una multiplicidad estudiada por Howard Gardner como “inteligencias múltiples”; y también, mediante una reflexión que empieza en la Inteligencia Artificial, pero que la desborda, podemos llegar a un tipo de inteligencia específica que en algo se conecta con la inteligencia naturalística de Gardner, pero que la supera, a través de lo que meditaremos como una inteligencia inmanente en la naturaleza, una superinteligencia, pero muy diferente, como veremos, a la versión tecnocéntrica de esta en Nick Bostrom, uno de los más preclaros difusores del acceso a una superinteligencia en la evolución futura de la Inteligencia Artificial.

Antes, la tentación era reducir la comprensión de la inteligencia a la habilidad lógico-matemática o a la capacidad de adaptación en los procesos evolutivos. Según esto último, es inteligente todo lo que se adapta. Y ese adaptarse consiste en resolver problemas, desplazar límites, sobrevivir y desarrollarse.

Hoy, la nueva tentación reduccionista es identificar la Inteligencia Artificial como un modelo mayor de inteligencia, capaz de superar en muchos aspectos su versión propiamente humana.

En realidad, la Inteligencia Artificial no es específicamente “inteligencia” si a esta se le agrega la necesidad de la conciencia que entiende lo que se hace. La Inteligencia Artificial no entiende sus estados, carece de conciencia y emociones. Quizá esto solo sería suficiente para deshacer la falsa impresión de su superioridad. Pero es posible otro camino, que es el que recorreremos: situar la Inteligencia Artificial entre diversos tipos de inteligencias posibles (“inteligencias múltiples”), y la incompletitud y la totalidad en relación con el concepto de “inteligencia”, para luego apelar a uno de sus aspectos, su capacidad para procesar una dinámica relacional de la información. Un relacionismo que nos conducirá a internet y su cerebro global, el organicismo y un nuevo enciclopedismo; y un pensar relacional en Leonardo da Vinci, Hegel y, finalmente, Gregory Bateson y un tipo de inteligencia inmanente en el mundo físico, y a Maurice Maeterlinck y la “inteligencia esparcida”. Estas últimas posiciones impugnan la centralidad de la inteligencia humana y su ampliación artificial.

En este camino de la reflexión, primero exploraremos el concepto mismo de la Inteligencia Artificial, básicamente, cómo funciona y qué es en su pura dimensión tecnológica. Luego multiplicaremos y expandiremos “lo inteligente” como parte de una comprensión ampliada del contemporáneo horizonte algoritmizado. Una forma de quebrar el cuello reduccionista de inteligencia a Inteligencia Artificial y de recuperar posibilidades más vastas del “ser inteligente”.

Luego de este derrotero, al final, saldremos al campo, en la noche, para descubrir escaleras y no pantanos.

2. Pero ¿qué es la Inteligencia Artificial?

En un ensayo sobre la superación de la Inteligencia Artificial como supuesto modo de inteligencia mayor, es preciso, antes, un conocimiento básico sobre su definición, funcionamiento, génesis y evolución.

Estrictamente, la Inteligencia Artificial es un proceso de tecnología avanzada para el procesamiento de grandes bloques de datos mediante algoritmos (un conjunto de instrucciones o reglas que permite típicamente realizar un cómputo, procesar datos o solucionar un problema). El rendimiento de la Inteligencia Artificial consiste en una mímesis cognitiva: la imitación de los procesos humanos del lenguaje natural relacionados con la escritura y el razonamiento, el autoaprendizaje, la respuesta y solución de problemas en distintos grados de complejidad, y la toma de decisiones fundamentadas en la información procesada (Russell y Norvig, 2004).

Y se debe diferenciar Inteligencia Artificial débil de Inteligencia Artificial fuerte (o general). La Inteligencia Artificial débil (o estrecha) alude a tareas predefinidas, como los asistentes virtuales que responden a preguntas; los sistemas de recomendación, en Netflix o Spotify, al recomendar contenido según hábitos de visualización o escucha del usuario; los motores de búsqueda, como Google; el reconocimiento de voz; los sistemas que transforman la voz en texto; o traductores de idiomas.

La Inteligencia Artificial fuerte (o general) es a lo que aquí aludimos, dado que su especificidad consiste en replicar la inteligencia humana general, con la capacidad de razonamiento, aprendizaje y resolución de problemas.

En el funcionamiento de la Inteligencia Artificial, son esenciales las redes neuronales artificiales (RNA), compuestas por nodos interconectados llamados así, “neuronas artificiales”, porque replican el funcionamiento de las neuronas biológicas del cerebro humano y su conexión entre sí a través de las sinapsis. Esto luego se relacionará, como veremos, con el internet y el cerebro global.

Estas redes neuronales consisten en capas de nodos, con una entrada que recibe los datos iniciales y una salida con un resultado final producto de la conexión entre los nodos, al que se aplica un cálculo o una función matemática (llamada “función de activación”).

Nodos y capas permiten el procesamiento de datos que aumentan y que pueden poner en conexión nuevos datos, siempre desde la imitación de las estructuras del lenguaje, la elaboración de imágenes, la clonación de voz y otras funciones.

En el procesamiento de la nueva información de entrada y salida por los nodos, intervienen, como vigas maestras, el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning). La primera capacidad, la del aprendizaje automático, consiste en la realización de tareas de procesamiento por técnicas de análisis sin una programación específica anterior. Esta modalidad es “supervisada” (con datos etiquetados), o “no supervisada” (descubriendo patrones por sí mismo); y el deep learning emplea las redes neuronales artificiales con muchas capas para analizar datos y extraer patrones de mayor complejidad para el reconocimiento de imágenes y voz, y el procesamiento de lenguaje natural.^[1]

En su carácter de high tech, la Inteligencia Artificial irradia un aura experimental, lo que explica su no total fiabilidad en sus resultados, sus sesgos, errores, “alucinaciones” o confusiones.

La Inteligencia Artificial supone un modelo, entonces, de automatización y eficiencia, lo cual acelera tareas con menor insumo de tiempo, un aumento en la velocidad de rendimientos con aplicación en fábricas inteligentes, seguridad cibernética o atención al cliente. Están en su rango de posibilidades también la predicción, las previsiones (como, por ejemplo, de enfermedades) y la detección de fraudes bancarios.

Estos y otros beneficios conviven con el acrecentamiento de la tecnodependencia respecto a la automatización y el proceso traumático del desplazamiento de puestos de trabajo por la gestión de la Inteligencia Artificial; y la producción de sesgos con el disvalor de discriminaciones, lo que requiere su control por legislaciones correctivas; y no debe olvidarse su lado menos visible: el trabajo humano, muchas veces mal pago, para el ingreso de datos.

Como muchos avances tecnológicos, el prodigio sorprendente de la Inteligencia Artificial afloró de investigaciones secretas en el ámbito militar. Durante la Segunda Guerra Mundial, el ejército alemán contaba con un formidable dispositivo para encriptar mensajes: la máquina Enigma. El código secreto de sus comunicaciones entre las distintas armas de la Wehrmacht capitalizaba una importante ventaja estratégica respecto a los Aliados.

En este contexto, Alan Turing, un tímido y joven matemático inglés, diseñó una máquina con la capacidad de procesar distintas combinaciones hasta quebrar el código encriptado germano. Fue uno de los logros más extraordinarios de la historia, equivalente al descubrimiento de América o las primeras pisadas de la humanidad en la Luna. Nacía la computación, las ciencias de los ordenadores, una teoría y práctica sobre el lenguaje binario digital; la tecnología que, en su evolución, devendría Inteligencia Artificial. Y este último término se empleó, por primera vez, en la Conferencia de Dartmouth, en 1956, en Nuevo Hampshire, mediante la iniciativa del informático John McCarthy:

Proponemos […] un estudio que dure dos meses, para diez personas. El estudio es para proceder sobre la base de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, ser descrito con tanta precisión, que puede fabricarse una máquina para simularlo. Se intentará averiguar cómo fabricar máquinas que utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan las clases de problemas ahora reservados para los seres humanos, y mejoren por sí mismas (McCarthy, 1955, p. 22. Traducción propia).

La idea esencial: una máquina para simular la inteligencia humana, su lenguaje, su formación de conceptos y abstracciones. Un nuevo paradigma de la revolución científica, tan importante como la del siglo XVI y su sustitución de lo geocéntrico por lo heliocéntrico: una máquina semántica. Dispositivo maquínico con un margen de autocontrol, lo que conecta con una serie posible de antecedentes.

En el 250 a. C., Ctesibio de Alejandría construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional, pero sin razonamiento). Pero el collar dorado de la nueva tecnología es el concepto de un razonamiento replicable de forma artificial. Aquí, sorprendentemente, la Edad Media despliega alas como cardinal precedente: en 1315, el teólogo y místico catalán Ramon Llull, en su libro Ars magna, tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.

En 1840, Ada Lovelace, la hija de lord Byron, matemática y escritora británica, publicó lo que hoy se reconoce como el primer algoritmo destinado a ser procesado por una máquina. Previó así la capacidad de las máquinas para ir más allá de los simples cálculos y aportó una primera idea de lo que sería el software.

A mediados de los años 60, aparecieron los sistemas expertos que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. En 1968, Marvin Minsky publicó Semantic Information Processing; y Eliza es el primer programa informático de procesamiento del lenguaje natural, el primer bot conversacional, creado en el MIT por Joseph Weizenbaum, en 1966.

Y el aporte del ingeniero de software Greg Brockman, cofundador y presidente de OpenAI, aunque menos conocido que Sam Altman, fue esencial al comprender el paso de la comprensión basada en la sintaxis (reglas y estructura) hacia la semántica (significado y comprensión). Al cofundar OpenAI, fijó el objetivo de avanzar hacia la Inteligencia Artificial General (AGI), que, como sistema automatizado, razona, aprende y genera significado (semántica) en contextos complejos y diversos.

Pero este logro, nunca debe olvidarse, está claramente condicionado por el hecho contundente de que la Inteligencia Artificial general no piensa, no entiende, carece de conciencia y su autonomía en el aprendizaje profundo, por ejemplo, es limitada. Está muy lejos de prescindir de la necesaria programación y control humano.

Y la Inteligencia Artificial es inseparable de su perfil relacional, ya que sus resultados apelan a la conexión o relación entre continentes de datos cada vez más grandes. Relacionismo.

Esto será esencial para la ampliación de la dimensión de la inteligencia que ensayaremos.

3. Inteligencia, incompletitud y totalidad

El debate sobre la Inteligencia Artificial puede devolver al concepto mismo de “inteligencia” alas para su “vuelo” o expansión. Este camino logra cobrar ritmo, por ejemplo, desde acreditar la incompletitud de la definición estandarizada de inteligencia en el Diccionario de la Real Academia Española.

La Real Academia Española (RAE) define o postula “inteligencia” desde varias acepciones, pero las más relevantes son “capacidad de entender o comprender”, con sus acepciones sinónimas: “entendimiento, intelecto, talento, raciocinio, mente, conocimiento, ingenio, pensamiento, razón, perspicacia”; capacidad de resolver problemas; “habilidad, destreza y experiencia”; y, desde la incorporación de la actualidad, la propia Inteligencia Artificial como “disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”; o la inteligencia de datos: “la rama de la informática que se encarga de los macrodatos”; y, de nuevo desde una dimensión psicológica, la inteligencia emocional como “capacidad de percibir y controlar los propios sentimientos y saber interpretar los de los demás”.

Entre todos estos aspectos, la forma más habitual de definir inteligencia es como capacidad de “entender”, “comprender”, “resolver problemas”; o desde la propia etimología latina del término intus legere, inteligencia “significa leer dentro, pues por la inteligencia podemos leer en nuestro interior lo que conocemos, que es en lo que consiste entender. Entender algo es podérnoslo decir en nuestro interior como si lo estuviéramos leyendo” (Bulla, 2009, p. 97).

Estas aproximaciones determinan aspectos de la inteligencia humana que hoy incluyen también sus ramificaciones tecnológicas (Inteligencia Artificial y de datos), pero siempre desligadas de su posible expansión al mundo externo.

Ante esta inicial incompletitud, la inteligencia puede ser elevada filosóficamente a una dimensión de poder ordenador de la totalidad; o la inteligencia humana, como tal, puede ser ampliamente diversificada (como luego veremos). En cuanto a lo primero, en Platón, por caso, inteligencia no es solo ascenso del Mundo de las Cosas al Mundo de las Ideas, por la vía de la episteme (conocimiento o ciencia), sino también una inteligencia ordenadora, el Demiurgo, que conforma al universo a partir de la materia preexistente caótica, y no en cuanto creador, sino ordenador (Platón, 2014).

Cuanto mayor sea la voluntad de comprensión de la totalidad en una filosofía (y esto ocurre en el pensar clásico o helenístico, por ejemplo, o en Hegel, Schopenhauer o Spinoza), mayor será la identificación entre la inteligencia que entiende y la propia realidad total entendida.

La inteligencia que se eleva a la comprensión de un orden universal se identifica también con las matemáticas. En un paralelo, la Inteligencia Artificial no puede imitar el razonamiento ni relacionar datos cada vez más vastos sin fundamentarse continuamente en cálculos matemáticos. La Inteligencia Artificial no existiría sin las matemáticas, como el cosmos y su orden tampoco serían posibles, desde la visión pitagórica, sin un sustrato matemático.

Y Pitágoras sigue profundamente vigente.

4. Inteligencias múltiples

Lo inteligente se amplía también desde la variación o multiplicación de la inteligencia humana, como tal, más allá de su reduccionismo a su modo informático y cognitivo en la Inteligencia Artificial.

Aquí es insoslayable la apelación a la teoría de las inteligencias múltiples, propuesta por Howard Gardner en 1983, psicólogo, no filósofo, pero de efectos innegables en la valoración múltiple de la inteligencia en el campo de la experiencia humana. Esto nos permitirá luego ubicar a la Inteligencia Artificial en relación con cierto tipo de inteligencia humana posible destacada por Gardner, lo que nos brindará un puente para deslizarnos hacia una ampliación de la inteligencia humana arraigada en el cerebro biológico, o en su réplica artificial, hacia un nivel superador que expande la inteligencia hacia el mundo físico.

Gardner niega la proposición de una inteligencia única y medible en términos de coeficiente intelectual. La inteligencia se expande hacia un registro múltiple de tipos que pueden conectarse, pero que son independientes. Por eso:

En mi opinión, si hemos de abarcar adecuadamente el ámbito de la cognición humana, es menester incluir un repertorio de aptitudes más universal y más amplio del que solemos considerar. A su vez, es necesario permanecer abiertos a la posibilidad de que muchas de estas aptitudes –si no la mayoría– no se presten a la medición por métodos verbales que dependan en gran medida de una combinación de capacidades lógicas y lingüísticas (Gardner, 1994, p. 5).

Las inteligencias múltiples: la inteligencia lingüística/verbal se expresa en la habilidad para la combinación eficaz o creativa de las palabras tanto en la oralidad como en la escritura, e incluye también la capacidad para aprender idiomas; la inteligencia lógico-matemática concede competencia para manejar números como parte del razonamiento, la compresión de nexos causales, la resolución de problemas lógicos y la formulación y verificación de hipótesis; la inteligencia espacial/visual-espacial confiere habilidad para pensar por imágenes, o realizarlas; o la representación de espacios de distintas dimensiones y la compresión de mapas. La inteligencia musical compone música, aprende canciones y ritmos; aguza un oído musical. La inteligencia corporal-cinestésica coordina la mente con el cuerpo, alcanza un alto rendimiento físico; mueve el cuerpo con movimientos de gran destreza; es el signo de artesanos, deportistas, bailarines. La inteligencia interpersonal comprende el lenguaje gestual, empatiza, se adapta a entornos, marca distintiva de diversos líderes, psicólogos, docentes y otros; y este tipo de habilidad inteligente se complementa con la inteligencia intrapersonal, la capacidad para el autoconocimiento. La inteligencia existencial impulsa a la comprensión de la realidad desde la interrogación filosófica por los sentidos del entramado vida, muerte, existencia.

Para nuestro propósito de proyectar la dimensión relacional de la Inteligencia Artificial al nivel del mundo físico como totalidad, es especialmente relevante la inteligencia naturalista: la identificación de especies, sus características y, aún más importante, la receptividad al funcionamiento del mundo natural, del medio ambiente, lo cual conduce a la pregunta clave de si la inteligencia no es solo un atributo de la mente y la acción humanas, sino también un condición indispensable y “superior” del mundo externo físico.

5. Relacionismo, internet, cerebro global y “mundo inteligente”

Parte de la capacidad semántica de la Inteligencia Artificial es imitar la conexión entre conceptos tal como lo hace el cerebro biológico. En 1982, el inventor de internet, Tim Berners-Lee, ya reparó en la capacidad de libre asociación del cerebro, en su facultad de relacionar información sin aparente conexión. El poder de las computadoras se acrecienta cuando imitan esta capacidad relacional; y la Inteligencia Artificial, por su parte, es tanto más poderosa cuanto mayores continentes de información pone en relación. Esto supone un ineludible relacionismo como base de su funcionamiento.

Y esto hace reparar en un modelo de conectividad que puede ser explorado en tres caminos: el internet y el llamado “cerebro global” y la Inteligencia Artificial; el pensamiento, que hace énfasis en la trama relacional de la realidad; y la inteligencia inmanente en la naturaleza, que relaciona fenómenos en un orden mayor; el genuino ámbito, a nuestro entender, de una “superinteligencia”, situación muy diferente a este atributo solo ceñido, como habitualmente se lo hace, a un estado futuro de la Inteligencia Artificial.

El internet puede ser pensado como un cerebro global, término acuñado en 1982 por Peter Russell en su libro The Global Brain.

Las páginas web se asemejan a neuronas enlazadas por hipervínculos, a la manera de sinapsis, que crean una red de interconexiones por la que se propaga la información y que conecta, a su vez, a los usuarios. Esta trama se corresponde con las redes neuronales del cerebro biológico y su proceso de distribución de información.

El cibernético belga Francis Paul Heylighen (nacido en 1960) es uno de los principales pensadores del cerebro global. Una de las características que le atribuye es un nuevo “enciclopedismo” (Heylighen, 2011, pp. 274-289).

En el siglo XVIII, los filósofos ilustrados Denis Diderot y Jean le Rond d’Alembert intentaron crear un sistema de conocimiento mundial mediante la acumulación sistemática de todo el saber disponible en la época en la Enciclopedia Ilustrada. Pero, ya a fines del siglo XIX, la abundancia del conocimiento no podía ser regulada en una sola obra integradora. Actualmente, lo más cercano a un enciclopedismo como rasgo del cerebro global es Wikipedia, como una biblioteca global expansiva y continua, construida mediante la inteligencia colectiva de sus millones de colaboradores; y potenciada hoy por su procesamiento mediante la Inteligencia Artificial que es parte, por tanto, del cerebro global. En respuesta a los posibles prompts, la Inteligencia Artificial detecta nuevos, y potencialmente interminables, patrones de conexión entre la información disponible, constituyendo de esa forma una suerte de nuevo “enciclopedismo informático rizomático”, en cuanto a su analogía con el rizoma, como el tallo subterráneo que crece de forma horizontal y se ramifica, de modo que produce raíces y brotes que pueden dar origen a nuevas plantas. Una imagen que también inspiró a Deleuze (Deleuze & Guattari, 1980) y Umberto Eco (1987) en los caminos de su pensamiento.

Y Heylighen vincula también al global brain con el organicismo que se inspira en la sociedad como un organismo dotado de un sistema nervioso. El cerebro biológico, internet y su cerebro global, y la Inteligencia Artificial que le es inherente replican una realidad holística: el cerebro humano y sus redes neuronales, y las redes informáticas, y las tramas de relaciones propuestas por la Inteligencia Artificial coinciden, en su modo de funcionamiento, con el sistema nervioso colectivo del planeta; es decir, con la naturaleza concebida como lo que es: un gran sistema de relaciones.

Y ejemplo del conocimiento desde las partes conectadas en el gran cuerpo relacional de la naturaleza es Leonardo da Vinci. Para el genio florentino, las muchas disciplinas de saberes “por muy diversas y divergentes que parezcan […] convergen en realidad en un punto interior, el más interior del ser, el centro donde unidad y totalidad se reúnen y realizan” (Brion, 2002, p. 128).

La aptitud para percibir las partes que convergen en la “unidad y la totalidad” es propia, según Fritjof Capra, de un “pensamiento sistémico”:

Así Leonardo da Vinci fue el primero de un linaje de científicos que centró la atención en los modelos que relacionan las estructuras básicas con los procesos de los sistemas vivos. En la actualidad, este enfoque de la ciencia se denomina “pensamiento sistémico”, A mi juicio, ésta es la esencia de lo que Leonardo llama hacerse universal. En una traducción libre de este enunciado del lenguaje científico moderno, lo reformularía de esta manera: ‘Para quien puede percibir modelos de interconexión, es fácil ser un pensador sistémico (Capra, 2008, p. 61).

Y ese todo que relaciona e integra saberes, partes, fenómenos es, en definitiva, la naturaleza, porque “la naturaleza es un todo del que no es posible disociar el menor elemento sin destruirlo al mismo tiempo, solo tiene un significado en función de su pertinencia al todo, de su integración a la armonía universal” (Brion, 2002, p. 128).

La “armonía universal” de las partes en la naturaleza es un modelo de conectividad al que, en un nivel menor, se agregan el cerebro humano, internet y la Inteligencia Artificial. Pero también el Ser mismo, en su realidad metafísica, puede ser entendido desde un entramado relacional que le es esencial, como en Hegel.

En la meditación filosófica hegeliana, la realidad en cuanto Idea o Espíritu Absoluto, lo universal e infinito, necesita autorrealizarse a través de un lento y necesario despliegue de mediaciones, de relaciones dialécticas de afirmación, negación y negación de la negación como superación (Aufhebung). Así en todo este proceso, Hegel piensa la realidad como conjunto de relaciones, un modo diferente a la consideración de la realidad como sustancias en sí y separadas. Un relacionismo (Royce, 1947, p. 200).

La realidad comprendida a través de sus relaciones. Y esto nos guía a Gregory Bateson y Maurice Maeterlinck, y sus formas de expandir la mente inteligente mucho más allá del sapiens.

Y una tormenta llega y pasa… Muchas gotas resplandecen en los bordes de las hojas. En el bosque resuenan voces de pájaros y el viento. El leñador elige un árbol cualquiera. Entonces se escucha el primer hachazo; entonces, atendamos a ese

hombre que con un hacha está cortando un árbol. Cada golpe del hacha se modifica o corrige de acuerdo con la forma que dejó en el árbol el hachazo anterior. El proceso autocorrectivo (o sea mental) proviene de un sistema total (árbol-ojos-cerebro-músculos-hacha-hachazo-árbol). El sistema total es lo que tiene las características de la mente inmanente (Bateson, 1991, p. 67. Traducción propia).

El hombre, el hacha, el árbol, la madera, el entorno, la autocorrección, una situación explorada por Gregory Bateson, biólogo pensador, pensador biólogo, para postular la mente (o inteligencia) inmanente; mente en la materia, “mente en la hierba” (Ierardo, 2005, p. 50).

La inteligencia humana, y su duplicación informática en la Inteligencia Artificial, es solo un “mero subsistema” de la mente inmanente como Mente Mayor:

La mente individual es inmanente, pero esto no se reduce al cuerpo. También se halla inmanente en las trayectorias y mensajes fuera del cuerpo. Existe una Mente Mayor de la cual la mente individual es un mero subsistema. La Mente Mayor puede compararse con Dios, y quizá equivalga a lo que algunos quieren decir con el término “Dios”, pero sigue hallándose inmanente en la totalidad del sistema social entrelazado y en la ecología planetaria (Lipset, 1980, p. 301).

La mente inteligente, así, no es patrimonio exclusivo de lo humano; lo desborda e incluye en una realidad mayor. Bateson arriba también al descubrimiento de una inteligencia inmanente y ambiental a través del “sentido sagrado de las ideas cibernéticas”. En un circuito cibernético, fluyen continuos intercambios de información entre un organismo o una máquina y su entorno. Así:

Según este criterio, los arrecifes de coral, los bosques de secoya y las sociedades humanas presentan los atributos de la mente. Es decir: en cada uno de esos casos intercambian mensajes los conjuntos entrelazados de organismos (Lipset, 1980, p. 301).

Por el intercambio de mensajes entre “los conjuntos entrelazados de organismos”, la mente se expande en una Mente Mayor. Aquí el rango de lo extendido no acepta las limitaciones de la “mente extendida” defendida por Andy Clark y David Chalmers, que postula que la cognición desborda al cerebro y se extiende al entorno de los objetos externos creados por la técnica, como herramientas y dispositivos tecnológicos, que se integran a las funciones cognitivas humanas.

Con una audacia mucho mayor, lo extendido de la inteligencia de la Mente Mayor obra mediante cada relación entre cada una de las partes de los distintos subsistemas que la componen en la escala mayor de la naturaleza.^[2]

Y Maurice Maeterlinck, el esteta del simbolismo, medita en las flores. Las contempla con la mirada empírica de los botánicos, pero también con la experiencia fascinada del poeta.

La tragedia clásica griega nos ha acostumbrado a la lucha del héroe con el destino. Pero la humilde flor también combate contra “el destino que la encierra”; le responde a su entorno de hostilidad y escasez con un tipo de acción inteligente orientada a una supervivencia épica, que participa de una inteligencia común, una inteligencia esparcida:

No hay seres más o menos inteligentes, sino una inteligencia esparcida, general, una especie de fluido universal, que penetra diversamente, según sean buenos o malos conductores del espíritu, los organismos que encuentra (Maeterlinck, 1985, p. 72).

En contraste con esta proposición, el Sujeto moderno cartesiano supone que lo inteligente no es lo que bulle en la naturaleza. La inteligencia pertenece a la mente trascendente del sapiens que conoce desde fuera de la materialidad, y que se identifica con el cerebro y sus creaciones; hoy, sus máquinas inteligentes que rebosan Inteligencia Artificial.^[3] Lo contrario de la expansión de una inteligencia inmanente que incluye, pero no se limita, al cerebro y las máquinas que crea.

En esta dirección, la integración repetida y armoniosa de los procesos en la naturaleza evidencia una Mente Mayor, inmanente, que une partes, individuos y cosas, subsistemas, desde una conexión inteligente. A contracorriente de lo habitual, esto supone que hay inteligencia donde las relaciones entre las partes interactúan manteniendo la integración de la materia, de los ecosistemas y la gravitación y su orden a escala interplanetaria y estelar.

Dicha inteligencia relacional es inconsciente para nosotros, por estar fuera de nuestra plena comprensión y participación. La difundida inteligencia, inconsciente, de la coordinación armoniosa entre las partes permite, entonces, que la vida se renueve en el planeta, o que las galaxias no caigan en el vacío.

Y así arribamos a la cuestión central o “superior” de si esa, en definitiva, misteriosa inteligencia de la coordinación relacional dentro de una “Mente Mayor” no debería ser el lugar de la superinteligencia. Pero, antes, ¿qué es la superinteligencia desde lo que el mundo cultural de la Inteligencia Artificial no acostumbra? Aquí es indispensable la alusión a Nick Bostrom, pensador del Instituto del Futuro:

Por “superinteligencia” nos referimos a un intelecto mucho más inteligente que los mejores cerebros humanos en prácticamente todos los campos, incluyendo la creatividad científica, la sabiduría general y las habilidades sociales. Esta definición deja abierta la posibilidad de implementar la superinteligencia: podría ser una computadora digital, un conjunto de computadoras en red… También deja abierta la posibilidad de si la superinteligencia es consciente y tiene experiencias subjetivas (Bostrom, 1998, p. 2).

Aquí, obviamente, la superinteligencia es entendida como “una computadora digital, un conjunto de computadoras en red”. Ese supercomputador, como vehículo de una Inteligencia Artificial futura superpoderosa, podría ser consciente y tener “experiencias subjetivas”. Pero esto último no cambia que a la inteligencia en grado sumo se la proyecte dentro de los corredores de la tecnología informática avanzada. Su modelo no es el reconocimiento de la evidencia de lo que, para Bateson, es la gran inteligencia relacional e inmanente que obra en el mundo físico, y que emancipa “lo inteligente” de los límites del cerebro humano y de la Inteligencia Artificial como su actual creación más sofisticada.

El Sujeto, la mente humana, construye los modos de representar y construir mundos culturales, pero siempre dentro de una realidad mayor que, sencillamente, recuerda todo aquello que no puede dimanar de ese Sujeto: los elementos naturales, la estructura atómica de la materia y sus micropartículas, el orden necesario de las matemáticas. Quizá es momento de asumir todo aquello que no es producido por nosotros como especie; todo aquello enlazado en red desde una superinteligencia que no se reduce a las computadoras cargadas de la Inteligencia Artificial de hoy y del futuro, sino que late en la gran realidad que el sapiens es y tiende a ignorar.

6. Una salida al campo, en la noche

La gran realidad inteligente de la Mente Mayor puede ser ignorada, negada, no advertida o hasta ridiculizada. Y se puede contraer la significación de la inteligencia a las inteligencias múltiples humanas o a la Inteligencia Artificial y su promesa de una venidera superinteligencia. O bien se puede enfrentar la Inteligencia Artificial solo como amenaza existencial de un sombrío capitalismo algorítmico que cobija su caja de Pandora, en cuyo fondo espera su momento de liberarse un inminente apocalipsis.

Pero es posible, también, situar a la Inteligencia Artificial no solo como precipicio y abismo, sino como peldaño de una escalera, no ya como escalera de la belleza hacia las Ideas platónicas. Esta otra escalera de la inteligencia invierte la scala naturae (“escala natural”), la cadena de los seres, pensada por el cristianismo medieval, que empieza con Dios y desciende hasta los ángeles, los humanos, los animales, las plantas y los minerales.

En esta otra escalera, el peldaño de partida es la inteligencia humana en su entramado con el cerebro orgánico, el cerebro global, o la Inteligencia Artificial y su pretendido potencial mayúsculo como superinteligencia futura; y desde ese escalón en la otra escalera, se reserva la altura solo a una inteligencia mayor a la sapiens y sus creaciones poderosas.

Una forma de romper la tentación de poner en la Inteligencia Artificial la superinteligencia.

La Inteligencia Artificial nunca se elevará hacia la madre de toda la inteligencia. Y si nos liberamos de siglos de dogma antropocéntrico, podemos experimentar algo que supera nuestras formas de inteligencia, orgánica o artificial. Esa otra inteligencia que es posible percibir al salir al campo, en la noche, al contemplar el cuerpo inmenso en el que las estrellas, silenciosas, titilan y, cerca, respiran los árboles.

Bibliografía citada

Bateson, G. (1980). El legado de un hombre de ciencia. México: Fondo de Cultura Económica.

Bateson, G. (1991). La cibernética del sí mismo (self). En Pasos hacia una ecología de la mente, una aproximación revolucionaria a la autocomprensión del hombre. Buenos Aires: Planeta.

Brion, M. (2002). Leonardo da Vinci, la encarnación del genio. Barcelona: Ediciones B.

Bostrom, N. (1998). ¿Cuánto tiempo falta para la superinteligencia? Journal of Future Studies, 2.

Bulla, N. (2009). Nociones preliminares de teoría del conocimiento. Bogotá: Universidad Sergio Arboleda.

Capra, F. (2008). La ciencia de Leonardo. Barcelona: Anagrama.

Deleuze, G. & Guattari, F. (1980). Mil mesetas: Capitalismo y esquizofrenia. Valencia: Pre-Textos.

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