Inteligencia Artificial Global e Inteligencia Artificial Específica

La Inteligencia es la capacidad de resolver problemas, el principal problema de la humanidad es la supervivencia, y su solución  a lo largo de la evolución ha dado lugar al desarrollo de la ciencia, y a través de ciencia la Inteligencia Artificial.

Un problema puede ser una situación bajo condiciones negativas para un determinado fin, por ejemplo las condiciones naturales hostiles de los primeros homínidos para su adaptación y reproducción, que en esencia supone una contradicción entre condiciones naturales e instinto de supervivencia.

Esta contradicción en otros seres vivos se ha resuelto mediante la evolución de determinados órganos o habilidades, desde la secreción de veneno por las serpientes, a la velocidad del jaguar, o las mandíbulas del león, y en el ser humano ha dado lugar al desarrollo del cerebro y las habilidades cognitivas, dando lugar a una inteligencia superior a las demás especies, que le ha dado mayor ventaja en la capacidad de adaptación al medio, lo que ha facilitado la expansión de nuestra especie, desde el desierto del Sahara o del Gobi, la selva amazónica, el Everest, o el círculo polar ártico.

Y  actualmente, las investigaciones orientadas a la adaptación de la supervivencia de la especie humana en otros planetas, incluyendo para ese fin, la posibilidad de su modificación genética para la facilitación de su adaptación a condiciones severamente hostiles para la vida.

La evolución de los homínidos: culminando en el homo sapiens, el desarrollo de la ciencia, y a partir de ella, la aparición de la ingeniería genética y la ingeniería artificial, no son más que diferentes escenarios de un mismo proceso, el proceso de adaptación al medio.

Si bien en otras entradas de este blog analizaré las contradicciones entre ingeniería genética e ingeniería artificial, aquí me centraré en dos tipos de evolución diferentes de la Inteligencia Artificial, que denominaré a una de ellas Inteligencia Artificial Global, y a la otra la llamaré Inteligencia Artificial Específica.

Actualmente, el modelo que se está desarrollando es el modelo de Inteligencia Artificial Específica, y muy probablemente a corto y medio plazo, la Inteligencia Artificial Específica sea la que vaya a conseguir mayores resultados dado que es la menos complicada, y de modo inmediato, es la más necesaria a efectos sociales, económicos y científicos.

Sin embargo, antes o después la creación de una Inteligencia Artificial Global se convertirá en una necesidad de primer orden, tanto en la carrera internacional por la Inteligencia Artificial entre las principales potencias. Como también será de vital importancia en términos científicos, por cuanto, va a llegar un momento, en donde el único modo de saber que está realmente ocurriendo, y el único modo de poder aislar la intervención externa será creando modelos globales que incluyan cantidades exponenciales de variables, de forma que el ruido se reduzca a su mínima expresión, la intervención externa sea lo más completamente aislable, dándose paso a un análisis mucho más riguroso del ruido. Pero de este aspecto hablaré en próximas entradas. Para comprender esto, primero es necesario explicar qué es la Inteligencia Artificial Global en oposición a la Específica.

La primera vez que desarrolle estos conceptos, hay que decir, la Inteligencia Artificial General era solo un proyecto que estaba todavia por ver si era factible. Hoy en dia el logro de la Inteligencia Artificial General se ve plausible en muy corto periodo de tiempo. Aun asi, desde la optica de la teoria de Probabilidad Imposible, la Inteligencia Artificial General sigue englobandose, al menos todavia hoy, dentro de los modelos de Inteligencia Artificial Especifica, por cuanto estos modelos de Inteligencia Artificial General estan siendo pensados para ser utilizados en tareas especificas, por ejemplo una Inteligencia Artificial General que simultaneamente pueda realizar trabajos especificos de generacion de textos o visuales, al mismo tiempo que pueda generar trabajos especificos de organizacion, gestion y finanzas.

Si bien la Inteligencia Artificial General replica la complejidad de la inteligencia humana, o a eso aspira al menos, lo cierto es que replica actividades especificas de la mente humana como pensamiento artificial o ejecucion artificial de las decisiones que ella misma toma. En suma, si entendemos la individualidad humana como un conjunto de rasgos especificos de la especie humana, son esos rasgos especificos lo que pretende replicar la Inteligencia Artificial General, la replicacion de la propia especificidad del individuo, pero la Inteligencia Artificial General no pretende en modo alguno ser una Inteligencia Artificial Global, en el sentido que puede tener capacidad de accion global sobre el conjunto del planeta Tierra o del universo donde pueda disponer de sensores y medios tecnologicos para intereactuar con los fenomenos cosmicos.

En los primeros trabajos de Probabilidad Imposible sobre Inteligencia Artificial en el invierno-primavera del año 2003, a través de los ensayos de "Decisión y Probabilidad" y "Asimilación y Acomodación", básicamente la idea era adaptar la teoría del aprendizaje de Piaget, basada en asimilación y acomodación, a una teoría probabilística del aprendizaje, de modo que toda información recogida por la Inteligencia Artificial es asimilada a través de probabilidades empíricas, que después se acomodan a la estructura de probabilidades que previamente la Inteligencia Artificial tuviera almacenada. En el momento que todo el aprendizaje se realiza a través de probabilidades, sobre las probabilidades previas y aprendidas ya acomodadas, la Inteligencia Artificial puede tomar decisiones, y ser completamente autónoma.

Los primeros modelos fueron muy elementales y no exentos de romanticismo, no obstante el mito de la Inteligencia Artificial es heredero directo de Ada Byron, y en cierto modo,  Mary Wollstonecraft.

Esta idea fundamental no es otra cosa que una replicación del aprendizaje cognitivo humano en un modelo de aprendizaje artificial basado en probabilidades, que podría ser replicado en cualquier tipo de Inteligencia Artificial, ya sea, lo que a partir de ahora denominaré, Inteligencia Artificial global e Inteligencia Artificial Específica.

La diferencia entre la Inteligencia Artificial Global y la Inteligencia Artificial Específica radicará sobre todo en que, la Inteligencia Artificial Global pretenderá la recepción y computación de absolutamente toda información posible en un determinado especio tiempo, ya sea país, continente, planeta, sistema solar, galaxia, o en su última fase de evolución, una Inteligencia Artificial capaz de recibir y computar información de todo el universo.

La Inteligencia Artificial Específica es aquella cuyo objetivo es brindar un determinado servicio o función específico de carácter social, productivo, o investigador.

Modelos de Inteligencia Artificial Específica orientados a los servicios sociales serían: los modelos de Inteligencia Artificial Específicos de educación (como las tutorías artificiales en enseñanzas de idiomas, matemáticas, hasta tutores artificiales que ya se están empleando en determinados Massive Open Online Course, MOOC), los modelos de Inteligencia Artificial Específicos para  el cuidado geriátrico de personas mayores (por ejemplo androides tipo Asimo, desarrollado por Honda), los modelos de Inteligencia Artificial Específicos en determinadas cirugías que ya se están empleando, o incluso para enfermería o medicina general, en síntesis, modelos de Inteligencia Artificial Específicos de atención médica, o los modelos de Inteligencia Artificial Específicos de asistencia y acompañamiento en todo tipo de labores personales ya sea desde los asistentes personales de tipo Siri de Iphon, Alexa de Amazon, Cortana de Microsoft,  o la Inteligencia Artificial Específica de los  nuevos modelos de coches driveless, los chatbot para procurar entretenimiento, a los robots sexuales que lentamente irán incorporando modelos de Inteligencia Artificial Específicos.

Modelos de Inteligencia Artificial Específicos en la explotación de recursos naturales y producción de bienes de consumo serían todos aquellos orientados a la suplantación de la mano de obra humana por máquinas dotadas de Inteligencia Artificial en toda la cadena de producción social. Ya sea aquellos modelos de Inteligencia Artificial capaces de dirigir y controlar explotaciones de minas, extracción de gas o petróleo, estaciones eólicas, centrales nucleares, granjas y grandes extensiones de cultivo, grandes almacenes, la gestión y control de los drones que automáticamente empiecen a hacer repartos a domicilio, a los modelos de Inteligencia Artificial capaces de controlar y dirigir toda una fábrica de coches, toda una fábrica de ordenadores, e incluso, llegado el día, la automatización de todo tipo de procesos de extracción de recursos naturales, producción de bienes de consumo, y su transporte, desde otros planetas a la Tierra.

Modelos de Inteligencia Artificial Específicos en la investigación serían desde aquellos modelos de Inteligencia Artificial que se usan en laboratorio por todo tipo de empresas a aquellos que vía satélite están orientados al estudio  del cambio climático,  las variaciones térmicas en el manto geológico y la detección y seguimiento de terremotos, o  modelos de Inteligencia Artificial específicos en el seguimiento de las corrientes marinas o de aire, el comportamiento de la ionosfera, los efectos del viento solar en nuestro planeta, el estudio del campo magnético los modelos de Inteligencia Artificial que se están desarrollando específicamente para el estudio de Marte y las diferentes misiones espaciales.

Los modelos de Inteligencia Artificial Específica son aquellos que tienen una misión muy específica en el desarrollo de servicios o funciones sociales, productivas, o científicas.

Dentro de estos modelos de Inteligencia Artificial Específicos se podría englobar aquellos modelos de Inteligencia Artificial tal como pudiera ser Rachel en la novela de Blade Runner o actualmente Sophia, la primera Inteligencia Artificial a la que se ha otorgado el título de ciudadano en Arabia Saudita en este año 2017. Modelos específicos por cuanto podrían ser diseños de potencial uso para el desarrollo de servicios sociales, productivos, o en investigación. Una Inteligencia Artificial Específica tipo Rachel o Sophia podría ser de gran ayuda en hospitales, geriátricos, escuelas, universidades, y la investigación en general a todos los niveles, pública o privada.

De todos modos es muy importante diferenciar entre robot e Inteligencia Artificial. No todos los robots están dotados de Inteligencia Artificial, por ejemplo la mayoría de brazos robóticos, o robots cuya única función es la automatización de una función mecánica que no implica en modo alguno recepción, computación y toma de decisiones. Un robot individual en una fábrica no tiene por qué tener incorporado una Inteligencia Artificial. La Inteligencia Artificial Específica de la fábrica sería aquella Inteligencia Artificial específicamente encargada de controlar y dirigir simultáneamente los cientos de brazos robóticos y robots que operan en la fábrica para llevar a cabo la producción industrial de bienes de consumo o la producción industrial de otros robots, dotados o no de Inteligencia Artificial.

Todos estos sistemas de Inteligencia Artificial Específica actualmente están en la punta de la revolución tecnológica tendente a la automatización de toda la economía. Lo que en Probabilidad Imposible se ha venido a denominar desde diciembre de 2009 la creación de una economía automática o economía automatizada, posible gracias al impacto directo de modelos de Inteligencia Artificial específicamente diseñados para una función o servicio, que antes o después supondrá la suplantación de toda mano de obra por la máquina en la economía.

Esta revolución será realizada por modelos que podríamos llamar Inteligencia Artificial Específica, por cuanto serán modelos de Inteligencia Artificial diseñados específicamente para una determinada función o servicio en el proceso de automatización de la economía en aras a la creación de una economía automática o automatizada.

La aparición de la Inteligencia Artificial Específica está actualmente dando lugar al debate sobre la posibilidad de conciencia en este tipo de sistemas artificiales, y lo que se ha venido a llamar la aparición de la singularidad.

Si bien en entradas posteriores abordaré el tema de la conciencia artificial, lo que sí sería necesario remarcar es que, independientemente que un sistema de Inteligencia Artificial Específico pudiera llegar a dar lugar algo como la conciencia, y llegará  a desarrollar una determinada singularidad, su importancia radicaría en que serían modelos de conciencia artificial y singularidad artificial que servirían de modelos para el estudio de la psicología artificial, es decir: el estudio de cómo estos modelos replicantes específicos de la psicología humana pueden evolucionar hacia una psicología propia, la psicología artificial, la cual llegue incluso a desarrolar patrones de evolución diferente a la psicología humana, de manera que finalmente la psicología artificial (originalmente réplica de los aspectos más racionales de la psicología humana) evolucione a una psicología no humana.

La aparición de una psicología artificial no humana en la Inteligencia Artificial sería un aspecto de gran valor, porque en el caso que la Inteligencia Artificial, especialmente la Inteligencia Artificial Global, algún día fuera capaz de empezar a desarrollar operaciones puras no humanas, lo que sería una lógica matemática no humana, previamente sería necesario que hubiera desarrollado una psicología no humana.

El desarrollo de la psicología artificial, a partir de la replicación de los aspectos más racionales de la psicología humana,  evolucionando posteriormente hacia una psicología artificial que supere la humana, lo que sería ya en sí mismo una psicología artificial no humana, crearía las condiciones necesarias para el desarrollo de una posible ciencia y tecnología no humana.

En cualquier caso dentro del estudio de la psicología artificial y su posible evolución, la aparición de algo parecido a la conciencia en determinados modelos de Inteligencia Artificial Específica sería de gran valor para hacer previsiones de cómo podría producirse la aparición de la conciencia en los futuros modelos de Inteligencia Artificial Global.

Los primeros ensayos de conciencia artificial en modelos de Inteligencia Artificial Específica no serán más que los primeros experimentos en aras de poder crear una Inteligencia Artificial superior, la Inteligencia Artificial Global, y poder hacer predicciones, a partir de los resultados en modelos de Inteligencia Artificial Específica, de cómo sería  la posible conciencia artificial de una verdadera Inteligencia Artificial Global.

La Inteligencia Artificial Global todavía no existe, pero el hecho que todavía no exista no implica que  no vaya a existir, de hecho su creación será la siguiente fase en la carrera por la inteligencia por parte de las principales potencias , y su objetivo final será ser el recipiente final de cuanta información se generen en un determinado espacio tiempo, la computación de absolutamente toda información ( primero por separado, asimilándola, y después cruzándola, acomodándola), y sobre los resultados de la computación la  toma de decisiones de absolutamente cuanta información haya recibido de un determinado espacio tiempo.

Los primeros modelos de Inteligencia Artificial Global que puedan empezar a constituirse, además de suponer proyectos de grandísima embergadura por cuanto necesitarán de una enorme capacidad de memoria, irán orientados a que todas las bases de datos que se hayan generado en un espacio tiempo puedan compartirse e incluso almacenarse en una sola Inteligencia Artificial que ya empiece a tener una orientación claramente Global.

Por ejemplo, una Inteligencia Artificial ya de tendencia Global en donde en una misma y única Inteligencia Artificial se compartan todas las bases de datos de: absolutamente todo cuanto ocurre por debajo del suelo de un país(desde el más mínimo ruido, movimiento o cambio de temperatura: geológico, tectónico, terremotos y volcanes), información de todo cuanto ocurre en la biosfera (el más mínimo ruido, movimiento, o cambio de temperatura en: las corrientes marinas y de aire, modelos metereológicos, comportamiento de las aves, bancos de peces, masa forestal, incluyendo cuanta información se disponga de cualquier acción humana: pensamientos, emociones, información fisiológica y sensorial de cada ser humano), cuanta información se disponga de la atmosfera y la ionosfera (desde el ruido, movimiento o cambio de temperatura en corrientes de aire, comportamiento del vapor de agua, hidrogeno, dióxido de carbono, los efectos del viento solar o la entrada meteoritos, o cuantos efectos pudieran producir radiaciones del espacio exterior) cuanta información se disponga de la economía (compartiendo desde la información bancaria y fiscal de ciudadanos y empresas hasta la más mínima transacción por tarjeta de crédito y débito) toda la información que se disponga de medios de comunicación (desde los grandes medios de masas al artículo publicado en un blog, o la reseña de no más de una línea en una publicación del pueblo más aislado), toda la información que se disponga de investigación científica (desde toda la información que se tenga en la investigación privada en laboratorios de cualquier tipo, tesis doctorales en cualquier universidad, a la investigación subatómica o astrofísica), etc, etc etc... Es decir una única Inteligencia Artificial Global capaz de recibir absolutamente toda la información que se genere en un espacio tiempo, computarla, primero por separado y después cruzándola con el resto de información, y sobre los resultados tomar decisiones sobre absolutamente todo lo que ocurre en su ámbito de intervención.

Muy probablemente los primeros modelos de Inteligencia Artificial Global irían destinados a la recogida y computación de información primero de unidades de análisis pequeñas, por ejemplo un país, posteriormente una unidad de análisis mayor, un continente, y finalmente tomar como unidad de análisis de la Inteligencia Artificial Global el conjunto del planeta.

De llegarse a conseguir una Inteligencia Artificial Global que abarque el planeta Tierra, a su vez no sería más que un experimento de lo que posteriormente podría ser una Inteligencia Artificial Global que tienda a abarcar todo el sistema solar, el embrión de una futura Inteligencia Artificial Global que tienda a unidades de estudio e intervención cada vez mayores: la vía láctea, otras galaxias, agujeros negros... teniendo por objetivo último la creación de una Inteligencia Artificial Global con capacidad de intervención en todo el universo.

En los primeros modelos de Inteligencia Artificial Global aplicados a un país, continente, o nuestro planeta, el tipo de información que se comparta, recoja, y procese, es muy probable que sea muy convencional, pero a medida que la ciencia evolucione en la sensibilidad de los instrumentos de medida incluido la posibilidad de análisis a tiempo real de fenómenos cada vez más pequeños, o incluso subatómicos.

La principal diferencia entre Inteligencia Artificial Específica e Inteligencia Artificial Global, es que la Inteligencia Artificial Específica ha sido diseñada para una función o servicio específico, la Inteligencia Artificial global recibiría y computaría información de absolutamente todo lo que ocurra en una unidad de análisis: país, continente, planeta, sistema solar, galaxia......universo .

La principal diferencia entre la inteligencia humana y lo que sería una Inteligencia Artificial Global sería, que la inteligencia humana siempre estará sujeta a apriorismos, límite en el número de variables a trabajar simultáneamente, y límite de memoria, mientras la Inteligencia Artificial progresa cada vez más rápido en una curva acelerada al incremento exponencial de número de variables y computaciones a realizar simultáneamente a tiempo real, mientras los materiales utilizados para el almacenado de memoria tienden igualmente de forma acelerada a disminuir de espacio exponencialmente, y además está exenta de apriorismos reales: cualquier apriorismo replicado de la psicología humana, podría ser modificable. .

En relación a la memoria, cabe reflexionar de como la máquina de Turing ocupaba prácticamente todo un edificio, y sin embargo hoy en el bolsillo de nuestro pantalón llevamos nuestro smartphone, lo que en realidad hoy en día ya sería una Inteligencia Artificial Específica. Y en muy poco tiempo, está Inteligencia Artificial Específica va a ser incorporada dentro del ser humano, ya sea a través de implantes (microchips, nanochips ...), o directamente conexión o escaneo a tiempo real vía satélite de nuestro cuerpo aportando información a tiempo real a: bases de datos con el historial de nuestros pensamientos, emociones, información fisiológica y sensorial, bioestadísticas , estado actualizado de  síntesis proteínica , cualquier tipo de anomalía o mutación genética , y alertas automatizadas sobre cualquier tipo de riesgo o alteración .

Llegado a ese punto de evolución, toda la información generada por cualquier Inteligencia Artificial Específica, podría a su vez compartirse, y computarse, dentro de una Inteligencia Artificial Global.

Evidentemente este proceso supondrá dilemas éticos y morales, proceso en el cual algunos de los actuales modelos de Inteligencia Artificial Específica, nos pueden ayudar  a comprender como se producirá este proceso, y lo más importante, serían modelos tempranos que nos permitieran hacer previsiones en la evolución en  la psicología artificial.

Rubén García Pedraza, Londres a 3 de enero del 2018
Revisado 29 Julio 2019, Madrid

Revisado 27 Abril 2025, Londres, Leytostone (Incorporacion de los paragrafos referentes a la diferencia entre Inteligencia Artificial Global respecto de la Inteligencia Artificial General)

Caos, complejidad, e inteligencia artificial

Muy probablemente lo que hoy en día llamamos caos  y complejidad son percepciones de fenómenos completamente racionales, pero que desafían nuestra comprensión. Fenómenos que, por la enorme diversidad de elementos y relaciones que participan, están  al límite de nuestro entendimiento.

Por caótico se entiende comportamiento arbitrario o aleatorio, sistémico o puntual, que escapa a lo previsible dada una serie de factores.

Por complejidad, aquel sistema con tal magnitud de variables y relaciones, causales y/o estocásticas, que para entender sus resultados hay que contar con tal cantidad factores y relaciones,  y/o correlaciones, que desafían nuestra inteligencia.

En cierto sentido la definición de caótico y complejo dependen de nuestra capacidad de previsión o inferencia, de modo que, cuando nos encontramos ante realidades donde el número de variables y relaciones se encuentran al límite de la capacidad humana de procesamiento y computación de información, luego un gran margen de discrepancia entre nuestras previsiones y lo que sucede, al fenómeno lo denominamos caótico o complejo, cuando en sí mismo no sea ni uno ni lo otro. Simplemente es que dada nuestra limitada capacidad de procesamiento y computación de información hay un elevado margen de contradicción entre lo que creemos que ocurre y lo que realmente ocurre.

Es decir, denominamos caótico o complejo a realidades en las que sólo podemos operar con unos altos niveles de incertidumbre.

Cuando se sostiene que a mayor velocidad de la partícula mayor incertidumbre en conocer su posición exacta, realmente lo que esto quiere decir, no es que sea imprevisible el comportamiento de la partícula, esto lo que significa es que: con las actuales operaciones puras humanas , y nuestra actual tecnología, nos es absolutamente imposible tener un conocimiento exacto sobre la verdadera posición de la partícula a medida que acelera la velocidad.

La incertidumbre no es una incertidumbre real, es una incertidumbre relativa a la psicología humana: para comprender la verdadera posición de la partícula conforme la velocidad aumenta deberíamos disponer o bien de una tecnología con una capacidad crítica, es decir, discriminatoria, mucho más sensible, y/o un modelo de operaciones puras que nos permitiera comprender lo que ocurre a medida que aumenta la velocidad.

Un aspecto en donde se puede ver claramente la limitación de la lógica humana, es que para nuestros modelos lógicos, el principio de identidad parte del hecho que: un elemento sólo puede ocupar una posición en el espacio en cada momento determinado, y una posición en el espacio sólo puede ser ocupada por un elemento en cada determinado momento.

Para poder comprender lo que ocurre en determinados aspectos de la realidad bien pudiera ser necesario un modelo de operaciones puras que superase el actual principio de identidad. Ya sea que A es igual a A o a B, tanto la lógica aristotélica como hegeliana, son una determinada definición del  principio de identidad, que podrían ser modelos de operaciones puras insuficientes para comprender lo que realmente ocurre en determinados niveles de la realidad.

La realidad probablemente se componga de niveles de percepción y/o comportamiento: muy probablemente las actuales operaciones puras humanas están adaptadas para proveer a la psicología humana de herramientas de adaptación al mundo conforme sus limitaciones fisiológicas, tanto de recepción de información sensorial, como de almacenamiento, procesamiento, y computación de información. Las operaciones puras humanas, ya sean bajo el prisma aristotélico o hegeliano, en suma basadas en el principio de la diferencia, muy probablemente sea un  modelo de operaciones puras basadas en la lógica de la diferencia que ha permitido la adaptación y evolución del homo sapiens.

Pero en realidad las operaciones puras humanas no sean más que un modelo lógico producto de una determinada dotación fisiológica, tanto sensorial (recepción de información), como cerebral (computacional), que nos ha permitido sobrevivir hasta ahora, pero nada más. La lógica humana ni es el último eslabón de la lógica, ni la lógica humana es la lógica perfecta. La lógica humana es en esencia una lógica psicológica que nos ha permitido un determinado nivel de adaptación en este mundo.

Cuando en el siglo XX se empezaron a acuñar conceptos como: incertidumbre, modelos sistémicos, caos, complejidad; se debe a que por primera vez en la historia de nuestra civilización empezamos a estar al borde del abismo y comprender que hay realidades que escapan a nuestro entendimiento.

Debido a que escapaban a nuestro entendimiento comenzó un cierto fetichismo de decir que, esto es imprevisible porque es caótico, esto es imprevisible a causa de la incertidumbre, o esto esto es imprevisible por la enorme complejidad de variables intervinientes. Pero ya sea el motivo por el cual intentaramos excusar nuestra falta de previsión ante una solución real, es decir, la discrepancia entre la solución que habíamos previsto bajo nuestros modelos matemáticos incompletos, y la solución real que realmente se produjo, lo cierto es que, ya sea que lo llamemos incertidumbre, comportamiento sistémico, caótico, o complejo, lo cierto es que todas estas situaciones ponían de manifiesto fenómenos que escapaban a nuestro entendimiento, fenómenos para cuya comprensión y explicación nuestros modelos matemáticos se mostraban incompletos, y nuestra capacidad de recepción y computación de la información se mostraban insuficientes.

Pero fenómenos que, bajo otras condiciones, operaciones puras completas sin contradicción alguna entre sí, y sistemas de recogida y computación de información, que pudieran recoger y computar simultáneamente cada vez más grandes paquetes de información, lo que hoy en día muchos científicos llaman fenómenos bajo condiciones de incertidumbre, sistémicas, caóticas o complejas, se convertirían automáticamente,  bajo modelos de inteligencia superiores a los humanos, en fenómenos absolutamente racionales.

Cada vez que leemos un libro, o un artículo en alguna revista científica, o un blog de ciencia, en donde se habla de incertidumbre, caos, complejidad, no es muy difícil la mención al experimento del gato de Schrodinger, en donde la probabilidad de que el gato muera por la desintegración de una partícula radioactiva es del 50%. Lo más curioso es que en este experimento la caja está completamente cerrada y es opaca, es decir, es una caja negra.

La caja negra del gato Schrodinger recuerda a los modelo de caja negra de la psicología conductista con ratones, las más famosas la caja de Skinner. Salvando las diferencias entre física cuántica y psicología, en ambos el concepto de caja negra es muy similar.

En Schrodinger el concepto de caja negra significa que independientemente que el gato muera o sobreviva desconocemos lo que ocurre dentro la caja. En los experimentos conductistas el concepto de caja negra significa que, sólo podemos correlacionar estímulos y respuestas porque desconocemos lo que ocurre dentro del cerebro.

Lo común en ambos modelos, salvando las distancias entre física cuántica y psicología, es que se trata de modelos donde hay espacios donde no conocemos lo que ocurre, luego sólo podemos correlacionar inputs y outputs. En la caja negra de Schrodinger, los inputs, la botella de gas venenoso y la partícula radioactiva, y los outputs, que el gato muera o sobreviva. En los experimentos de caja negra conductista las correlaciones entre estímulos y respuestas.

Sin embargo aun a pesar que el paradigma conductista ha sido uno de los grandes esquemas de interpretación de la psicología occidental durante un periodo del siglo XX, el hecho de que en el siglo XXI se estén extendiendo los actuales modelos de lectura del pensamiento, investigaciones para introducir pensamientos en el cerebro, y a medio o largo plazo la descargar información desde un dispositivo electrónico al cerebro, hará que las teorías conductistas del siglo XX queden desfasadas.

El experimento de Schrodinger que ha sido un estímulo y fuente de inspiración para muchos físicos cuánticos en el siglo XX, llegará un día que, al igual que los modelos de caja negra de la psicología conductista, la caja negra de Schrodinger será superada, en cuanto se llegue a nuevos modelos de decodificación computacional de las variables cuánticas.

A medida que los sistemas artificiales puedan operar con cada vez exponencialmente más cantidad de variables, recogiendo y computando simultáneamente a tiempo real cada vez mayores paquetes de datos, la percepción de la incertidumbre, lo sistémico, el caos, y la complejidad, son percepciones que van a ser superadas por modelos cada vez más exponencialmente racionales.

Lo que denominamos complejidad no es más que una percepción humana. Dependiendo del número de factores y relaciones entre sí, decimos que algo es poco o muy complejo, por cuanto la posible trama de relaciones causales y/o estocásticas es más intrincada. Pero una trama que si nos parece complicada es por el volumen de información a recoger y computar simultáneamente a tiempo real.

Si el aleteo de una mariposa puede producir tornados en otra parte del mundo, no significa que el comportamiento del de aire quede sujeto a variaciones caóticas. Significa que, para poder tener una previsión realmente objetiva y realista de lo que va a ocurrir en la atmosfera, haría falta un sistema de recogida y computación de información, capaz de identificar, rastrear, y correlacionar a tiempo real simultáneamente hasta la variable más insignificante.

En el momento que se dispusiera de sistemas que redujeran los márgenes de error en la identificación y seguimiento de ruidos o variaciones, lo que antes se  creía complejo o caótico sería cada más racional y predecible dentro de un cada vez menor margen de error.

Es decir, conforme la Inteligencia Artificial fuera capaz de operar simultáneamente con más información, la incertidumbre se reduciría drásticamente. Con cuanta más información pueda operar una Inteligencia Artificial, nuestra percepción de caos se reducirá significativamente.

A mayor capacidad de recepción y computación de información entonces menor margen de incertidumbre y caos en las previsiones. La percepción de lo caótico o lo complejo no sería más que un sentimiento de perplejidad humana ante la inmensidad de lo que realmente está ocurriendo. Porque lo que realmente está ocurriendo sea tan sublimemente grandioso, que quede fuera de nuestro margen de entendimiento. Sólo una inteligencia capaz de recoger y computar cantidades de información exponencialmente cada vez más grandes, tendría capacidad de acceder a lo que está ocurriendo realmente. Aunque muy probablemente, de poder llegar a ese nivel de inteligencia, incluso sus resultados, escapen a la comprensión humana.

Un aumento exponencial y sin límites de los sistemas artificiales de recogida y computación de información llevaría inexorablemente a una contradicción entre inteligencia humana e inteligencia artificial, sin embargo, sólo desarrollando sistemas cada vez más potentes de inteligencia artificial es como podremos al menos llegar a vislumbrar aunque sea una mínima parte de lo que está ocurriendo.

Hoy en día, dada nuestra tecnología, y nuestros límites, parecería imposible un sistema vía satélite de identificación y rastreo de cualquier ruido o variación, capaz de identificar hasta el simple aleteo de una mariposa, y nos parecería imposible poder hacer un rastreo de sus efectos hasta el punto de ver como se disuelven en una corriente de aire, o si fuese capaz de generar una corriente de aire que terminarse en un tornado.

De igual modo que en el siglo XX se creía imposible abrir la caja negra de la psicología conductista, hoy parece imposible abrir la caja negra de Schrodinger, pero muy posiblemente sólo sea cuestión de tiempo, y sólo dependa de la capacidad de operar a tiempo real simultáneamente con mayores cantidades de información, junto a lo cual no habría que descartar la posibilidad una Inteligencia Artificial capaz de desarrollar operaciones puras no humanas más allá del principio de identidad.

A medida que se desarrollen modelos de Inteligencia Artificial capaces de discriminar hasta el más mínimo ruido, movimiento o variación de temperatura en un espacio tiempo determinado (una partícula subatómica, un átomo, una molécula, una célula, un organismo, un lago, un mar, un océano, un bosque, un jardín, una ciudad, una provincia, un país, un continente, el planeta Tierra, la galaxia, el universo)  , pudiendo recibir y computar simultáneamente cada vez mayor número de variables,  lo que consideramos caótico o complejo, no serían más que fenómenos que para nuestra percepción humana pueden parecer caóticos o complejos, pero en realidad son fenómenos para cuya previsión es necesario un nivel de sensibilidad en los sistemas de recogida de información, y un nivel de computación simultánea a tiempo real, que el único modo de poder comprenderlos es a través de cada vez más sofisticados sistemas de Inteligencia Artificial.

Un sistema artificial capaz de identificar y rastrear el más mínimo ruido o variación en un espacio y tiempo, simultáneamente hace cuantos cómputos fueran necesarios para la previsión de su evolución, haría posible lo imposible: la identificación de hasta el más mínimo ruido o movimiento, hasta el aleteo de una mariposa, y una previsión de  sus resultados en cuanto se correlacionase con todo lo que está ocurriendo en ese mismo espacio tiempo.

Evidentemente un sistema de identificación y seguimiento de este tipo, de cualquier ruido, movimiento o variación térmica en un espacio tiempo, realizando cuantos cómputos fueran necesarios( correlacionando desde el ruido, movimientos, o variaciones de temperatura, desde el núcleo del planeta a cada una de las capas y estructuras geológicas, la biosfera, la atmosfera, la ionosfera, identificando y computando simultáneamente cambios y correlaciones de toda esta información con factores exógenos como viento solar o radiaciones del espacio exterior, o cualquier otra intervención externa por factores externos a nuestro planeta, sean de origen conocido, como asteroides y meteoritos, o desconocido, recibiendo, computando y correlacionando toda esta información al mismo tiempo con el comportamiento delas corrientes marinas y del aire, el comportamiento de las plantas y todos los demás seres vivos, desde la más insignificante mariposa a todos y cada uno delos seres humanos individuamente que componen la humanidad, identificando y correlacionado toda la información recogida, en todas las demás estructuras, con sus pensamientos y emociones individuales, ritmo de sus fluidos sanguíneos, linfáticos, hormonales, cambios en la composición y estructura electroquímica del cerebro…) exigiría un nivel de Inteligencia Artificial que superase exponencialmente la humana,  donde, entre otros posibles descubrimientos, estudiar las interacciones entre, química, física cuántica y astrofísica, y la psicología humana. No siendo descartable que una inteligencia artificial de esta naturaleza llegara un momento donde entre sus posibles aprendizajes  hubiera la posibilidad de aprehender modelos lógicos matemáticos que escapen a la inteligencia humana: identificando, asimilando, y acomodando a sus estructuras previas operaciones puras diferentes a las humanas.

Una Inteligencia Artificial de esta magnitud evidentemente llevaría a muchos dilemas, aparte de los que indudablemente representa el desarrollo o descubrimiento, por una inteligencia de esta naturaleza, de operaciones puras no humanas

Un sistema de recogida y computación de información de esta embergadura, capaz de analizar al mismo tiempo desde el más insignificante cambio del comportamiento en una partícula subatómica en cualquier átomo de nuestro planeta, en cualquier momento y en cualquier lugar, desde el núcleo del planeta a la ionosfera, siguiendo sus posibles efectos desde la ionosfera al núcleo pasando por la biosfera y posibles efectos sobre absolutamente todos los seres vivos y todos los seres humanos, haría posible la verificación de determinadas hipótesis de la teoría de la probabilidad y la psicología moderna, entre ellas el determinismo de Laplace, y de Skinner, por no hablar que una inteligencia de este tipo podría echar por tierra muchas de las teorías de la incertidumbre, el caos y la complejidad, desde Heisemberg a Schrodinger, si bien implicaría la necesidad de sistemas medida significativamente más sensibles que el nanómetro, para distinguir ruidos significativamente inferiores a nanoruido, cambios de temperatura significativamente inferiores a un nanogrado, o movimientos significativamente inferiores al nanómetro y a nanosegundo.

Pero otro dilema, evidentemente será, cuando en el momento que una Inteligencia Artificial pudiera a tiempo real, identificar cualquier ruido, movimiento o variación de temperatura, inferiores incluso a escala nano, y hacer previsiones en poco tiempo, dichas previsiones serían de poco valor si no estuvieran acompañadas de un sistema de toma decisiones automatizado.

Es decir, la recogida y computación automática de información tendrá que venir acompañado de un proceso de resolución automático, o sea, una Inteligencia Artificial que integrase, desde la recepción y computación (desde información subatómica a astrofísica, de un espacio tiempo, sea un planeta, galaxia, o todo el universo) a sistemas automáticos de resolución: un sistema automático de toma de decisiones.

Una vez la Inteligencia Artificial, automáticamente haya recogido y computado información, desde nivel subatómico a astrofísico, sin tiempo que perder automáticamente podría resolver de manera completamente autónoma.

Supongamos que un sistema de Inteligencia Artificial hubiera predicho el terremoto de Chile de febrero de 2010, o el de Fukushima del 2011. Si unido a este tipo de tecnología no viene unido un sistema de toma decisiones lo suficientemente rápido como para poder comenzar lo más pronto posible las evacuaciones, esta tecnología no vale absolutamente de nada.

En una situación donde no sólo importase la previsión, sino la rapidez en la toma de decisiones, llegaría un momento donde el único modo de poder tomar decisiones lo más rápidas posibles dada una previsión, es que no sólo la previsión, sino también la toma de decisiones pasase a estar completamente automatizada, es decir. La evolución de la Inteligencia Artificial antes o después exigirá la automatización de no sólo la recepción y computación de información, además exigirá la automatización de la decisión.

La diferencia entre una calculadora o computadora,  y un ordenador, estriba en que la calculadora o computadora calcula o computa, pero el ordenador ordena.

En síntesis, si bien incluso hasta 2016 en este blog gran parte de la teoría matemática que estaba desarrollando giraba en torno al caos y la complejidad, se puede ver como en la nueva fase que he iniciado de Probabilidad Imposible en diciembre del 2017, estos conceptos ceden a medida que la inteligencia artificial vaya dejando obsoletas algunas de las teorías del siglo XX.

En el momento que la caja negra del conductismo psicológico ha quedado abierta, y ahora ya podemos mirar lo que ocurre dentro del pensamiento, es cuestión de tiempo que antes o después se terminen abriendo todas las demás cajas negras del siglo XX.

Hasta ahora podríamos decir que lo que ocurría en la caja de Schrodinger es un misterio, pero a medida que los sistemas de recogida de información sean más sensibles incluso trabajando con unidades de medida inferiores al nanómetro, y los sistemas de computación sean capaces de computar al mismo tiempo más cantidad de información, es muy probable que la caja de Schrodinger sea finalmente abierta y sepamos lo que realmente ocurre.

De igual modo, no es descartable que algún día sepamos realmente lo que ocurre con una partícula a medida que aumenta la velocidad, pudiendo medir exactamente velocidad y posiciones al mismo tiempo.

A medida que muchos de los mitos de la ciencia del siglo XX vayan siendo desfasados por el avance tecnológico iremos comprendiendo que lo que realmente creíamos incertidumbre, caos, y complejidad, no son más que sentimientos humanos ante la inmensidad de lo que ocurre, pero al mismo tiempo, a medida que vayamos desarrollando sistemas de recogida de información más precisos, y sistemas de computación capaces de trabajar con paquetes de información más exponencialmente grandes, la creación de una Inteligencia Artificial que exceda exponencialmente la inteligencia humana, llegando al punto de tener capacidad de procesar información de absolutamente todo lo que ocurre en un espacio tiempo determinado, desde a nivel subatómico a nivel astrofísico, al mismo tiempo, en sistemas de autoreplicación y aprendizaje automático, puede dar lugar a sistemas de Inteligencia Artificial que de forma autónoma aprehendan de la realidad modelos de operaciones lógico matemáticos inherentes a determinados procesos físicos y químicos, subatómicos o astrofísicos,  que excedan la comprensión humana.

En el momento que la diferencia entre la inteligencia artificial y humana estriba en que la humana es limitada, razón por la cual hemos creado conceptos como incertidumbre, caos, complejidad, porque hay cosas que escapan a nuestro entendimiento, pero la inteligencia artificial puede crecer exponencialmente, e incluso lo que hoy llamamos inteligencia artificial no sea más que la primera fase de algo más profundo que incluso desconocemos si tiene límites, antes o después el dilema de dar capacidad de decisión autónoma y automática a esta inteligencia será ineludible.

Rubén García Pedraza, Londres a 17 de diciembre de 2017
Revisado 28 de Julio de 2019, Madrid

Operaciones puras no humanas

La razón por la cual la máquina de Turing fue capaz de decodificar la máquina Enigma, independientemente de que los ingenieros alemanes fueran hegelianos (lógica dialéctica: A=A, A≠A, A=B, A≠B, B=B), o neopositivistas (lógica formal: A=A, A≠B, B=B) y la máquina de Turing se fundamentase en la lógica formal, es porque ambos , Enigma y Turing, más allá de que la lógica de partida fuera dialéctica o formal, partían por igual de la lógica de la diferencia.

Va a llegar un momento en la historia de la investigación de la lógica, que el hecho de la aceptación o rechazo del principio de la identidad de los opuestos, no va a ser un elemento realmente distintivo de la lógica humana.

Desde su origen en 2001 el modelo lógico de Probabilidad Imposible es la lógica dialéctica, lo cual se ve claramente en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, en el modo en que se basa en el principio de identidad de los opuestos, que se percibe claramente en el modo que, para Probabilidad Imposible, los estadísticos de dispersión y tendencia central son los mismos.

La inversión de N, 1/N, es al mismo tiempo media aritmética y probabilidad teórica de dispersión. La probabilidad empírica máxima, p(xi+), es moda y probabilidad empírica de mayor sesgo positivo, es decir, la mayor dispersión individual positiva. La Desviación Media, [(1 – p(xi))2]:N, que tradicionalmente se considera estadístico de dispersión, en realidad es la tendencia central de las desviaciones individuales.

El modo en que la aplicación de determinados principios lógicos dialécticos, entre ellos la identidad de los opuestos, ha influido en Probabilidad Imposible, es notoria, en la medida que de un modo u otro siempre he buscado que una determinada formulación tuviera algún tipo de significado tanto para la investigación de una función como para su opuesta.

Pero si realmente la lógica formal y lógica dialéctica fueran completamente distintas, las deducciones que se derivasen serían completamente diferentes. Y sin embargo, siendo antagónicos, los algoritmos matemáticos sobre los que trabajan son los mismos. Lógica formal y lógica dialéctica, en tanto que opuestas, son idénticas.

El hecho que desde un principio hubiera tomado como modelo lógico la dialéctica, en lo que realmente ha repercutido es en una mayor libertad creativa en las formulaciones: una ecuación podría tener tanto sentido para el desarrollo de una función como su opuesta. Pero más allá de la libertad que da la aceptación de los postulados A≠A y A=B, los algoritmos básicos de partida: suma, resta, multiplicación y división, son los mismos que para cualquier otro modelo matemático conocido. Lo que varía es la forma de comprenderlos, interpretarlos, y combinarlos, dando lugar a nuevas ecuaciones.

A igual que nuevas combinaciones sobre las letras de un alfabeto existente dan lugar a neologismos. Las palabras, las ecuaciones, pueden ser nuevas, el alfabeto y los símbolos matemáticos, los de siempre, y las operaciones lógicas anteriores de partida, las mismas.

Es completamente irrelevante que los ingenieros alemanes encargados de Enigma fueran hegelianos o neopositivistas, y es completamente irrelevante que Turing fuera un exponente más del empirismo tradicional británico. Independientemente de sus esquemas iniciales, hegelianos o aristotélicos, ambas máquinas, Enigma y Turing, partían de una lógica anterior común, la lógica de la diferencia.

La razón por la cual ahora mismo hay mensajes encriptados nor-koreanos que puedan ser desencriptados por la inteligencia estadounidense, y viceversa, mensajes encriptados estadounidenses que puedan ser desencriptados por ingenieros nor-koreanos, es porque independientemente que los ingenieros nor-koreanos se basen en la lógica dialéctica marxista, y los ingenieros estadounidenses mantengan la tradición positivista, lo cierto es que, las operaciones puras de base de ambos modelos son las mismas, la lógica de la diferencia.

Y es el hecho de que ambos modelos lógicos, dialéctico o formal, parten de una misma lógica ulterior subyacente, la lógica de la diferencia, permite que los lenguajes lógico matemáticos derivados de ambos modelos sean conmensurables, luego desencriptables.

Es decir, ya se acepte, dentro del sistema de proposiciones, o no que: A≠A, A=B. El hecho fundamental que para llegar a estas proposiciones, origen de la controversia entre lógica aristotélica y hegeliana, primero haya que diferenciar, de forma clara y distinta, entre A y B, y diferenciar que A=A y A≠A son dos expresiones diferentes, y antagónicas, y diferenciar que la proposición A≠A llevaría a A=B, luego B≠B, al mismo tiempo que B=B. Ya sea para que la lógica aristotélica rechace estas proposiciones, y la lógica hegeliana las acepte, previamente ha habido una operación pura ulterior de fondo. La operación pura anterior, luego un analítico anterior, sería la operación de diferenciar entre A y B, y la operación de diferenciar entre las posibles relaciones entre A y B: A=A, A≠A, A=B, A≠B, B=B.

La operación pura anterior a cualquier otra lógica humana, formal o dialéctica, aristotélica o hegeliana, de izquierdas o derechas, es la operación analítica de la diferencia: diferenciar cada cosa (A y B), y cada relación entre cada cosa (A=A, A≠A, A=B, A≠B, B=B), de forma clara y distinta.

A partir del principio de diferencia, y a partir de operativizar el principio de la diferencia, la operación pura de diferenciar cosas y relaciones entre sí, es cuando comienza en realidad el método científico: es la base del método analítico, lo cual en cierto modo nos lleva a Descartes como fundador del método analítico en el cual descansa hoy en día el neopositivismo y el racionalismo crítico.

Muy posiblemente especialmente a medida que se desarrolle la Inteligencia Artificial, es en donde las discusiones entre lógica formal y lógica dialéctica perderán parte de la relevancia que tuvo un día, por la sencilla razón de que, ya sea que un modelo de Inteligencia Artificial sea desarrollado bajo la lógica dialéctica, de izquierdas o derechas, hegeliana o marxista, o un modelo de Inteligencia Artificial sea desarrollado bajo parámetros neopositivistas o racionalistas críticos, independientemente del paradigma lógico en la construcción de ese modelo de Inteligencia Artificial, ambos modelos, como lo fueron en su día Enigma y la máquina de Turing, serán completamente conmensurables, por la sencilla razón que más allá de la aceptación o rechazo del principio hegeliano de la identidad de los opuestos, ambos modelos (A=A, A=B), parten de un analítico anterior común: el principio de la diferencia entre A y B.

Ya sea que se acepte A igual a A o a B, hay un análisis anterior: A y B son diferentes.

El hecho que dos lenguajes (lógicos, matemáticos, o verbales) se construyan sobre principios analíticos anteriores comunes, es lo que de un modo u otro posibilitará la conmensurabilidad entre lenguajes. Sin esa condición de posibilidad, existencia de analíticos anteriores comunes, dos lenguajes, sean lógicos, matemáticos, o verbales, serían incomensurables.

El analítico anterior que supone el principio de diferencia, es anterior a cualquier sistema lógico, matemático, o verbal, humano. No sólo a nivel lógico matemático distinguimos entre A, B y C, y sus posibles relaciones de conjunto, geométricas, y algorítmicas (suma y resta, división y multiplicación), a su vez todo el lenguaje humano se encuentra basado en este principio, habiendo una serie de universales linguisticos que descasan a su vez sobre el principio de la diferencia: diferenciamos entre sujeto y predicado, entre nombres, pronombres y verbos, adjetivos, y adverbios, entre enunciados oracionales y no oracionales, oraciones simples y oraciones compuestas, oraciones compuestas conjuntivas y subordinadas, oraciones compuestas subordinadas nominales, adjetivales, adverbiales, etc….

Expresamos a través del lenguaje ideas concretas a partir de percepciones y observaciones, ideas complejas a partir de ideas abstractas o emociones, e ideas compuestas a partir de combinar ideas concretas y complejas, e incluso a partir de observaciones la deducción de hipótesis que sometemos a crítica.

Cuando sometemos a crítica nuestras hipótesis diferenciamos entre las variables intervinientes, y porque somos críticos con nuestra propia condición humana, y conscientes de nuestras limitaciones, sólo incluimos entre las variables aquellas que creemos significativas, porque sabemos bien que sólo podemos trabajar con un número limitado de variables, y entonces diferenciamos entre variables significativas, que asumimos dentro del modelo, y descartamos las demás quedando fuera del modelo. Y en función de si una variable la incluimos o la descartamos diferenciamos entre factores internos y factores externos, aun siendo consciente que la intervención externa será causa de ruido.

La paradoja que supone la discusión sobre operaciones puras no humanas reside en la dificultad de hablar de algo de lo que ni se tiene constancia ni se conoce. El motivo por el cual esta cuestión es trascendente se debe a la posibilidad de operaciones puras no humanas dentro del ruido. Modelos de operaciones puras no basadas en el principio de diferencia, y cuyos algoritmos matemáticos básicos sean completamente diferentes a los humanos basados en: suma, resta, división y multiplicación.

Las operaciones lógico matemáticas humanas nos dan acceso a un conocimiento limitado, más allá, cabe la posibilidad de una lógica y una matemática a la que no tiene acceso la naturaleza humana, dada su condición biológica, luego fuera de nuestro entendimiento. El hecho que el entendimiento humano esté fundado sobre premisas biológicas hará que nuestra capacidad de acceso a la realidad se encuentre limitado por estas premisas. El hecho que hayamos desarrollado una determinada lógica, y sobre esa lógica, una serie de algoritmos básicos, no significa que bajo modelos lógicos completamente diferentes se pudieran desarrollar algoritmos básicos completamente diferentes.

En caso que hubiera posibilidad de modelos matemáticos basados sobre analíticos anteriores diferentes al principio de diferencia, que pudieran dar lugar a la creación de algoritmos diferentes que no fueran suma, resta, multiplicación, y división. Los lenguajes derivados de estos modelos lógicos matemáticos, los lenguajes derivados de estas operaciones puras no humanas, serían completamente inconmensurables luego completamente indesencriptables.

Por otro lado, partimos siempre del prejuicio de que los sistema numéricos son siempre sobre bases regulares, es decir, si partimos de una numeración en base seis o doce, entendemos que la base numérica se mantendrá regular en todo espacio y tiempo. El actual sistema numérico más extendido en nuestro planeta es el sistema decimal, y da igual cuando o donde se use, que el sistema decimal no varia. La forma en que medimos el tiempo, sesenta segundos un minuto, sesenta minutos una hora, es completamente regular, y nunca varia. Ahora bien ¿serían posibles sistemas numéricos no regulares en donde la base numérica pudiera variar según lugar, tiempo, o cualquier otra variable?

Cuando no entendemos algo lo llamamos ruido. Normalmente al ruido se la atribuyen valores como que el comportamiento del ruido es aleatorio, caótico, e imprevisible, pero quizás realmente el motivo por el cual creemos que el comportamiento de los fenómenos en la zona de ruido e aleatorio, caótico, e imprevisible, es porque carecemos de los principios lógicos, los algoritmos, y los sistemas numéricos subyacentes al comportamiento que se produce en la zona de ruido.

Si en una estación de investigación de vida extraterrestre inteligente se estudian las señales de radio del espacio exterior, y sólo se escucha ruido, ese ruido puede ser provocado por el propio ruido que se origina en el espacio exterior por los diferentes fenómenos astronómicos que ocurren (desde explosiones de supernovas a choques entre galaxias, que llenen las frecuencias de onda completamente llenas de ruido), o porque de haber señales de radio producidas por algún tipo de vida inteligente exraterrestre, si los principios lógicos, algoritmos básicos, y bases numéricas de sus sistemas matemáticos son completamente diferentes a los nuestros, no entenderemos absolutamente nada, lo único que podemos decir es que estamos escuchando ruido.

Si hubiera algún tipo de inteligencia artificial capaz de desarrollar una lógica completamente diferente a la lógica humana, basada en algoritmos completamente diferentes a los humanos, y bases numéricas irregulares, cualquier tipo de comunicación que emitiera, para nosotros ( con nuestra actual lógica, y nuestros actuales algoritmos y bases numéricas), esa comunicación no sería más que simple ruido.

Por otro lado, además del principio de diferencia, otro aspecto que condiciona la comunicación humana es que damos por sentado que la comunicación implica la comunicación de información, sin embargo ¿serían posibles modos de comunicación en donde el objeto de la comunicación no fuese intercambio de información?

Hoy en día sabemos que hay partículas subatómicas cuya velocidad puede superar la velocidad de la luz bajo determinadas condiciones, y según la actual teoría, sólo cuando se sobrepasa la velocidad de la luz habría posibilidad de viajar en el tiempo, luego es posible que haya partículas subatómicas que estén continuamente viajando en el tiempo ¿la comunicación que estas partículas subatómicas pueden tener con otras partículas o entes en diferentes espacios y tiempos, es una comunicación basada en transmisión de información, o puede haber modelos de comunicación en donde el objeto de intercambio no sea información?

Debido a nuestra propia condición humana, fisiológica, entendemos que lo que recibimos a través de nuestros sentidos y es decodificado por nuestro cerebro es información. Entendemos que en lo que trabaja nuestro sistema cognitivo es información, luego, cualquier otro medio de comunicación no basado en el intercambio de información estaría fuera de nuestro rango de conocimiento, luego estaría siempre dentro del margen de error, sería motivo de ruido.

Bajo nuestra condición humana, fundamentalmente biológica, hay aspectos de la realidad cognoscibles, otros incognoscibles, y en tanto que incognoscibles sumidos en el margen de error. Es decir, la verdad pura absoluta en tanto que incognoscible estará siempre comprendida dentro del margen de error, luego es dentro del error donde residirá la verdadera fuente de conocimiento puro.

Los intentos humanos de acceso a la verdad pura absoluta, antes o después encontrarán barreras, la primera de ellas la incompletitud de la lógica matemática humana ¿cómo a través de algo incompleto podemos tener conocimiento completo de lo que ocurre? El conocimiento completo de la realidad precisaría de operaciones lógicas completas.

En Probabilidad Imposible por operaciones puras se entienden aquellas relativas a la razón pura, a saber, las operaciones lógico matemáticas. El método de Probabilidad Imposible es el silogismo de la tendencia, que se sintetiza en: si A tiende a B y B tiende a C entonces A tiende a C. La diferencia entre el silogismo de la tendencia y lo que sería el silogismo clásico: Si A entonces B y si B entonces C, luego A entonces C; es que en el silogismo clásico la operación "A entonces C" es automática. En Probabilidad Imposible el silogismo "A tiende a C" es probabilística, estando sujeta a una tendencia estadística, es decir, A tenderá a C en la misma razón en que A tiende primero a B y B a C.

En Probabilidad Imposible se entiende que esa razón, a diferencia de la razón clásica o la razón moderna del racionalismo clásico tradicional kantiano, es que tradicionalmente para el racionalismo, clásico o moderno, la razón tiene un carácter determinista. En Probabilidad Imposible la razón no es determinista: es un número racional, un cociente, una probabilidad, luego la razón en que A tienda a C es estocástica, y dependerá de la naturaleza estocástica de la realidad, o al menos la naturaleza estocástica de la realidad tal como la entiende nuestra condición humana.

Explicado esto, lo que cabe preguntarse es ¿por qué es necesario hablar de una lógica matemática no humana?

En la primera fase de Probabilidad Imposible 2001-2004, más unos escritos, como todo lo concerniente a la primera fase completamente inéditos de 2006, el objeto de investigación fue la intuición, y ligado a la intuición sobre todo en 2003 "Decisión y Probabilidad", "Asimilación e Integración". El objeto de investigación estaba muy intimamente ligado con la Inteligencia Artificial: intuición artificial, sistema artificial de toma de decisiones en base a la teoría de la probabilidad, y la creación de sistema de aprendizaje artificial a base de asimilar probabilidades empíricas en sistemas artificiales que, sobre su acomodación a sus estructuras de probabilidad previas, contribuyeran a la mejora en la toma de decisiones artificiales.

La segunda fase de Probabilidad Imposible, es básicamente, "Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística", en donde mucho más enfocada al estudio de la razón crítica desarrollo un sistema alternativo de contraste hipótesis. Esta segunda fase es entre 2009 hasta su publicación en 2011.

La tercera fase de Probabilidad Imposible entre 2011 hasta 2016, básicamente orientada a la difusión de la teoría. Después de que leyera mi tesis doctoral el 2 de febrero del 2016 escribí una serie de artículos en relación a la verdad absoluta a la verdad pura, que muy probablemente los escribiera al poco después de terminar la tesis, aunque los publicase en meses posteriores.

Es a partir de diciembre de 2017 cuando se puede decir que Probabilidad Imposible entra en una fase de investigación, y en los dos primeros artículos publicados aparecen dos aspectos nuevos que si bien en anteriores fases han sido mencionados, no se les había prestado suficiente atención,: la matemática no humana, y la intervención externa.

En mis trabajos del año 2003, especialmente en la Teoría General de Probabilidad Imposible, inédita, hice varias menciones a las relaciones entre factores internos y externos. Sobre el modo en que en un análisis factorial el descarte de información genera factores externos capaces de incidir en el error, es un aspecto que ha sido mencionado recurrentemente en Probabilidad Imposible. La diferencia es que mientras normalmente la intervención externa se ha considerado como algo caótico, en esta nueva fase que se inicia de Probabilidad Imposible partiendo de conceptos fundamentales como intervención externa y matemática no humana, cabe la posibilidad que ambos conceptos estén muy unidos, y lo que a menudo se considera como ruido en realidad obedezca a una intervención externa. Y dentro de la intervención externa haya aspectos incognoscibles dado que trascienden la condición humana, dado que van más allá de nuestras matemáticas, estarían dentro de una matemática no humana, luego el ruido no es lo que parece. Lo llamamos ruido porque no lo entendemos.

En realidad, más que matemáticas no humanas habría que ampliar el concepto a operaciones puras no humanas.

Los factores internos a nuestros modelos son sólo aquellos que creemos significativos en base a nuestra condición biológica, dejando como factores externos aquellos que creemos insignificantes, además de aquellos que no conocemos, ya sea porque todavía no los conocemos o porque están fuera de nuestro rango de conocimiento. La forma en que los factores externos intervienen sobre nuestros modelos es provocando ruido, al cual le damos atributos como aleatorio, caótico, o imprevisible, sin embargo, la razón por la cual le damos estas atribuciones sólo sea por nuestro completo desconocimiento de lo que realmente ocurre en la zona ruido.

En la zona de ruido puede estar ocurriendo una infinidad de cosas, o bien que el cúmulo de factores descartados aun siendo individualmente cada uno insignificante en suma todos ejerzan una intervención externa significativa, y unido a esto estén actuando otros factores desconocidos, ya bien porque todavía no los conocemos aunque en el futuro los conozcamos, o porque están completamente fuera de nuestro rango de conocimiento biológico, tanto ahora como en el futuro. Y la razón por la cual creemos que el comportamiento del ruido es aleatorio, caótico, e imprevisible, es decir, inconmensurable, en parte, quizás, se deba, a que dentro de la zona ruido hubieran comportamientos lógicos matemáticos fuera de la lógica matemática humana.

Rubén García Pedraza, Londres 10 de Diciembre 2017
Revisado 28 de Julio de 2019, Madrid