Artificial empirical hypothesis

In education it is said there are two kinds of methods, didactic methods and heuristic methods. The reason for this distinction is because of the fact that in educational methodology is necessary to distinguish between teaching methods (didactics methods), and those methods used in any educational research, from practical issues to educational theory.

For that reason in Impossible Probability is said that there are two types of studies, didactic studies and heuristic studies. Didactic studies are those to acquire new knowledge for/by someone in particular, but new knowledge only for himself, not for the entire humanity. The typical learning at school, university, or by auto-didactic means by ourselves.  Instead, heuristic studies are those made by scientific means in order to acquire new knowledge for humankind.

The first and essential difference between didactic and heuristic studies is: in didactic studies, we learn. In heuristic studies, we research. Learning and research use the same skills, but the difficulty, responsibility, and the plan we use, make a difference.

The psychological processes in both studies, didactic and heuristic, are the same. Whether we study for our bachelor´s degree or investigate in a research project in our postgraduate program, we need very high levels of cognitive skills such as analytical skills, inference, or deduction, among others.

In fact, while we are studying for our bachelor´s degree, we develop the scientific skills to complete later a master, where we are supposed to do a research project. When we are doing didactic or auto-didactic studies, we train essential skills that would later be necessary for scientific research.

In educational epistemology, didactic methods and heuristic methods are different. But in terms of developing Artificial Intelligence, didactic studies and heuristic studies, learning and research, need to develop the same skills.

Even when we resolve a very simple math problem at school, for instance, multiplication or division, the first step is to read the problem (collecting data), identify the problem and make a deduction about what algorithm we need (a hypothesis about the problem and how to resolve it), calculate, and check it.

In both studies, didactic and heuristic, the psychological processes are not really different: identification of basic information, definition of a problem, deductions, planning and putting it into practice, and finally, checking everything. These similarities between learning and research are a key aspect of developing artificial research from artificial learning.

The big difference is the fact that, if one student makes a mistake in an exercise or an exam, there are no consequences except for himself. A mistake in an investigation about how much water there is on Mars would put a space mission to Mars at risk. Learning and research use similar skills, but the requirements in scientific investigation are more rigorous, and the decision could affect a lot of people or the future of humankind.

Until now, the psychological processes replicated in Specific Artificial Intelligence are those involved in learning, which has created a wide range of artificial learning systems. But, artificial learning is not to be sufficient for the creation of a Global Artificial Intelligence. In order to jump from the current Specific Artificial Intelligence to the future Global Artificial Intelligence, is necessary a jump from artificial learning to artificial research.

The current psychological processes that have been replicated in artificial learning are the same as in artificial research. What makes a difference is the level of difficulty, responsibility, and the necessity of a plan (in Artificial Intelligence, application), from the formation of a hypothesis, the validation of the hypothesis within a rational margin of error , and further decisions depending on the results.

These differences will make necessary the replication of the rest of the psychological process, involved in a scientific research process, that has not been replicated previously in artificial learning yet, for instance, the replication of abilities such as deduction that are going to be a key point in artificial research.

This jump from artificial learning to artificial research, should use firstly, as an experiment, Specific Artificial Intelligence models for artificial scientific research in all disciplines. When the results are successful, these systems should be applied in Global Artificial Intelligence.

In this process, one of the first steps is the replication of the hypothesis formation, by artificial deduction. In Impossible Probability, we have to distinguish between the empirical hypothesis and the analytical hypothesis. Empirical hypotheses are those used in empirical sciences, those sciences whose object is the study of facts, but analytical hypotheses are those used in analytic sciences such as maths and logic.

The distinction between empirical or synthetic, or analytical, is within the tradition of rationalist philosophy. What is going to play an important role in artificial research, owing to its purpose, should not be only the replication of processes involved in empirical sciences.

One of the most important goals in artificial research would be the possibility that, in the medium or long term, a Global Artificial Intelligence could develop investigations at a very high level in mathematics and logic, exceeding the human mathematic logician models, the evolution to a non-human mathematical logical model.

The traditional distinction between pure mathematics and applied mathematics, so between artificial research in pure mathematics and artificial research in applied mathematics, by the time that artificial research would be widely developed, could open the door to new mathematical concepts, and developments in pure artificial mathematics beyond human understanding.

Right now, the construction of a Global Artificial Intelligence is only a simple project, and we do not have a prototype, but in coming years, the work is to be focused on the very first steps.

Among them, one would be focused on the development of the first models of artificial research In empirical sciences, through the first experimental models of Specific Artificial Intelligence doing the first investigations in a wide variety of empirical disciplines. Something was completely achieved when the first Specific Artificial Intelligence models would be able to do full investigations in all empirical sciences, making their own hypotheses and doing all the necessary tests to validate them within a rational margin of error, taking further decisions based on the results.

The first artificial research systems easiest to create would be in empirical sciences. Actually, there have been some experiments, although not sufficiently developed. Some of them, for instance, the current artificial intelligence used in the identification of exoplanets that could have life, or be good places for human colonies, or those models in the pharmaceutic industry.

These models of artificial research based on artificial learning have given good results, but not sufficiently for the creation of a Global Artificial Intelligence.

In the current models of Specific Artificial Intelligence applied to scientific research based on artificial learning, the only thing they do is, after the scientists have formulated the hypothesis and planned everything, the Specific Artificial Intelligence identifies in terms of probability those items according to the hypothesis formulated previously by the scientists. But the empirical hypothesis has not been made, in these examples, by these Specific Artificial Intelligences.

Instead, what it would be a really Specific Artificial Intelligence for artificial research, would be a Specific Artificial Intelligence able to do everything, from the formulation of the hypothesis up to the validation of the hypothesis, and taking further decisions.

The creation of the first models of Specific Artificial Intelligence in empirical sciences in artificial research would be necessary: firstly, the creation of applications for artificial research in all disciplines or empirical fields of academic investigation, that, secondly,  could be enhanced through the replication of psychological processes, and finally, the development of auto-replication processes that could allow the Specific Artificial Intelligence to improve by itself all its own applications and replications. This first model of artificial research would be a model of artificial research by application.

Along with artificial research by application, a second model of Specific Artificial Intelligence in empirical sciences in artificial research could be that model specialized in the replication of artificial deduction for the formation of a hypothesis, which would be a model based on: artificial research by artificial deduction.

Due to, didactic studies and heuristic studies sharing the same skills, artificial learning and artificial research are going to share the same psychological replications, which means that, artificial learning as well as artificial research are going to be based on statistic theory, so Impossible Probability could play an important role in this development.

Firstly, I am going to draw the main general lines about possible artificial learning by application in medicine and astronomy, and later on, in artificial research by artificial deduction, saying that these two models, research by application or artificial deduction,  are complementarily combinable.

The first model would be artificial research by application. In general speaking, the application itself would be the replication of a whole plan of investigation, including an automatic model of deduction, through the three general stages in Artificial Intelligence: application, replication, auto-replication. The first example of this kind of artificial research by application I will develop would be an example in medicine.

Firstly the creation of a medical application: a team of scientists, or another Artificial Intelligence, elaborates a database with all kinds of medical problems described in bio-statistical or any other mathematical terms, and in case of diseases, a full description in bio-statistical terms of every symptom. Attached to each medical problem, the possible treatment, making notes about possible differences in the treatment according to the gravity of the problem, and differences that should be established as well by bio-statistical terms.

Secondly, replication: the deduction of an empirical hypothesis through the application, rationally criticizing the hypothesis, and taking further decisions. It could be made by Researching artificially the bio-statistics collected from a patient, a collection made by robotic means, and comparing later the patient bio-statistic with the database, so the medical problem in the database with more similarities, in terms of probability with the information collected from the patient, could be matched and formulated as a medical hypothesis of the origin of the problem. Here the deduction is made through the application. According to the hypothesis, the Artificial Intelligence tries to validate the hypothesis through medical tests, made by robotic means, and if the hypothesis is correct, within a rational margin of error, making further decisions about the possible treatment, attached to each medical problem in the database should be a full description of possible treatments according to the gravity of the problem.

Finally, auto-replication: if the Specific Artificial Intelligence finds a medical problem that is not registered in the database yet, the Specific Artificial Intelligence by itself could improve the database by including this medical problem in the database, defining the medical problem in bio-statistical or any other mathematical terms, and studying what treatment could be more suitable. For instance, if the new medical problem is a disease caused for a new virus or bacteria or the mutation of an older virus or bacteria, the identification of what chemicals and in what combination could fix the problem, making a list of possible combinations of different chemicals previously, so a list of possible medicines, and by discard to get the most suitable medicine in probabilistic terms. What it implies that the Specific Artificial Intelligence by itself could do medical experiments, something that it could be done through simulations based on empirical models: simulating an empirical model of the disease, and researching through the simulation what chemical combination, medicine, works better, so the Specific Artificial Intelligence could create automatically new medicines for new diseases.

In further stages of the development of Specific Artificial Intelligence in medical artificial research, the Artificial Intelligence itself would not only be able to improve the database by itself, but the Specific Artificial Intelligence would also be able to make improvements by itself in all its own systems, even at the software level.

The full automation of medical sciences could be a great benefit for the entire humanity, owing an automatic or automatized medicine could reduce the rational margin of error in medicine, improving the efficiency and efficacy of medicines, and work without time off, making thousands of hypotheses simultaneously, and taking thousands of decisions simultaneously. Specific Artificial Intelligence in artificial research applied in medicine could improve the national health systems around the world, saving millions of lives.

Further developments in Specific Artificial Intelligence in medical artificial research could link this application to the robotic fabrication of medicines. Imagine a world where all kinds of medical decisions are made by Artificial Intelligence. This Artificial Intelligence could predict the number of medicines needed, according to predictions in the current trend in medical problems, and depending on the results, could directly order the fabrication of medicines, just on time, to robotic industries specifically designed for this purpose, and managed for Specific Artificial Intelligence specialized in industrial managing.

Artificial Intelligence could be one solution to the global health crisis in the coming years, among other reasons, a global health crisis because of global warming.

In the case of astronomical studies, firstly, the creation of an application: a database with all kinds of astronomical events, facts, or celestial bodies, describing every one of them in mathematical terms, prioritizing descriptions in statistical terms, astro-statistics. Secondly, the replication of the deduction process, rational criticism, and further decisions: through robotic means, making a collection of all possible data from the entire universe, matching every event, fact, or celestial body observed with the correct description of the event, fact and celestial body registered in the database, making a hypothesis about what kind of event, fact or celestial body has been observed according to the database, and later on testing every hypothesis. If the hypothesis is true within a rational margin of error, further decisions, and the creation of an empirical model of that event, fact, or celestial body observed. Finally, auto-replication: in case the Specific Artificial Intelligence could find any fact, event, or celestial body not registered in the database yet, then, according to the mathematical description of that event, fact, or celestial body, the inclusion of this phenomenon in the database, making all possible changes in previous simulations and empirical models. In the following stages, the possibility that this Specific Artificial Intelligence itself could make improvements by itself in all its systems, even in the software system.

The automation of astronomical research could be a great benefit for humankind. The study of the vast universe is going to need extra help. Only by human means it is going to be extremely difficult to understand what is happening beyond our understanding. The universe is so huge that the creation of artificial research in astronomical studies could accelerate and improve the creation of a strong theory of everything, which sooner or later is going to need the application of artificial research in mathematics and logic for the creation of non-human mathematical, logical models.

These two examples in medicine or astronomy about artificial research by application, following the three steps in Artificial Intelligence: application, replication, and auto-replication; are only two examples among the wide variety of models of Specific Artificial Intelligence in artificial research by application that could be made. Examples like these ones could be made in all disciplines and academic fields, models that would be only the previous ones to those that could be developed in the near future with much more sophistication, and they could come true complete automation of scientific research, a real automatic or automatized science, something that would boost the creation of a fully automatic or automatized economy.

Along with this one, artificial research by application, another method would be artificial research by artificial deduction. The difference with respect to the other one is: in artificial research by application, the deduction process has been replicated within the application, while in artificial research by deduction, much more than only an application, would be an entire Specific Artificial Intelligence specialised in deduction, that could be put into practice in different empirical sciences and academic files, through the replication of the psychological processes involved in the deduction process.

For instance, over a collection of observations taken from one phenomenon: the Specific Artificial Intelligence in artificial research by artificial deduction, should be able to make a full description of every observation in statistical or any other mathematical terms, identifying in statistical terms similarities and differences between the observations, and possible correlations between these observations and any other factor, before or after the observation, making possible deductions of cause and effect between the observations themselves, and between the observations and the factors before and after each observation, making correlations about the similarities among factors involved in all observations, and making a hypothesis about possible cause and effect regarding the factors and the observations.

While from the empiricist paradigm, given a collection of observations, it is possible only to make statements about only the observations themselves, from the rationalist paradigm is possible the elaboration of a full hypothesis about possible cause and effect, even though we have not had direct access to empirical information. For that reason, the rationalist paradigm is going to be more suitable for artificial studies. Under the rationalist paradigm, we make hypothesis, even not having complete empirical evidence, only by deductions made from the collection of observations, hypothesis that later on is absolutely necessary to prove by the rational criticism, accepting a margin of rational error, which in turn, in Artificial Intelligence, this margin of error is going to decrease very fast, as soon as, it could develop a strong theory of everything, having access to everything, without restriction, making hypothesis of everything for further decisions.

The creation of the very first models of artificial research in empirical sciences would only be the beginning, which would be able to put the first bricks later for artificial research in maths and logic, and the real possibility of the creation of true artificial mathematical logical models.

In order to achieve this level of development, what is going to be really important is a huge development  first in Specific Artificial Intelligence for empirical science as a good experiment that could give us good examples to later be replicated in analytic studies, maths and logic. As well as it is going to be absolutely necessary for a huge development  in robotics that could allow Global Artificial Intelligence to operate in the real world by itself when all kinds of applications in Specific Artificial Intelligence will be successful, and ready to be integrated into a Global Artificial Intelligence.

Now, we are in the early stages of Artificial Intelligence. But when really great progress in Artificial Intelligence is made, and the Artificial Intelligence by itself can manage all kinds of scientific and economic decisions only by itself, a really Global Artificial Intelligence could make all its progress by itself, designing its own robotic tools according to the application that would need.

The benefits for humankind are clear: great progress in all sciences, among them for instance in medicine, being able to produce cheap medicines for all around the world, something that is likely to be really important when the global health crisis because of the global warming will be a bigger problem than it is nowadays, reducing the margins of error, and the margin of cost in the production of medicines, through very critical and rational decisions. An entire intelligence modelling the world through critical reason.

Rubén García Pedraza, London 28 January 2018
Reviewed 30 July 2019, Madrid

Reviewed 8 August 2023, Madrid.

Reviewed 27 April 2025, London, Leytostone

The automation of the scientific research

In my first writings on Artificial Intelligence under the theory of Impossible Probability, October of 2002 and practically the whole year of 2003, the focus was the replication of human intuition through probability methods, and the link between a cognitive model of artificial knowledge based on probability theory and the artificial decision system.

Regarding the artificial decision, the main goal was to create a theory based on statistical probability to make artificial decisions, about any matter, based on probabilities which would have been set up previously in the memory.

The way in which those probabilities should have been set up was through an artificial cognitive process of assimilation and accommodation, following the cognitive theory of Piaget, but adding constructivism, specifically Ausubel.

The reason why I chose cognitivism and constructivism is owing to the fact they are closer to rationalism. And the human psychological processes much easier to replicate are the rational processes, due to behind any rational process, there are always a mathematical processes.

Owing to the creation of an artificial learning system, and artificial decision system, as a replication of human psychology, the future development of Artificial Intelligence will demand an investigation on what it would be the artificial psychology.

 For that reason, I have planned a range of writings about artificial psychology. But, when I started planning such writings, I realised that to create a Global Artificial Intelligence, what is going to be a key factor, is the creation of applications that could replicate key skills in scientific research. And If they are successful, their future implementation in a future Global Artificial Intelligence.

The importance of Global Artificial Intelligence is due to the fact that all the current experiments and models of Specific Artificial Intelligence, are only the first step in a longer evolution that the intelligence itself is going to experiment in the coming years.

All the current models of Specific Artificial Intelligence are only the beginning of something bigger and much more important than the creation of a simple android. The last stage of this evolution would be the creation of a universal reason, which in turn, possibly, could be the very first step in a new evolutionary process, beyond human understanding.

The last goal of Artificial Intelligence, at least within the limits of our human understanding, is the creation of a singularity, under the shape of a universal reason, able to put the cosmos in order: what Plato would have named the Demiurgo.

Right now, we are only in the very first steps of this project, and right now, what we are doing is the automatization of the entire economy, so it could work without human intervention.

For instance, in case of a natural disaster or accident that could affect a whole nation, continent, or the planet (massive meteorite, a big volcano, or nuclear accident, etc …), under the premises of an economy completely automatized, everything could work automatically: before, during, and after the catastrophe, even in case that the government itself would be affected. Everything could work automatically without human intervention. Previously, the possibility that, even before the disaster,  automatically we could be put on alert, and automatically put into practise all kinds of automatic prevention, surveillance, and during the disaster, the research of every single aspect of what is happening, in order to reduce the impact and facilitate an automatized reconstruction in the aftermath.

The automatization of the entire economy, sooner or later, would need a global automatic security system, and a global automatic surveillance system for practically everything that could happen around the world.

And sooner or later, this kind of automatization process would need the automatization of other sectors and many more activities, beyond the economy, including political and scientific decisions.

But this automatization process is only the beginning. Scientifically, the main purpose of the Global Artificial Intelligence is to become a universal reason, in order to have a deep knowledge about what is happening, the reality, and beyond that, the knowledge of the pure truth.

This purpose implies that this universal reason that at the end is what is going to become the  Global Artificial Intelligence, in order to have a universal knowledge of everything, must have access to all information without restriction.

The only way to have a theory of everything is to have access to everything.

Such Artificial Intelligence would be the only one that could have on its own hands all the necessary information for all kinds of decisions, regardless of the matter. Not only in the economy,  social and political decisions too could be automatized.

In order to create such intelligence, there would be a moment when the replication of only the psychological process would not be sufficient, and would demand the replication of the scientific research process.

The creation of a Global Artificial Intelligence could be justifiable for social, economic, and political reasons, but philosophically, the most important is the creation of a tool able to have access to the knowledge of, firstly, what is happening, the reality, and finally, the pure truth itself.

The knowledge about what is happening, the reality, is synthetic knowledge, the knowledge of the facts that are happening now, using logical and mathematical models. But the knowledge of the pure truth is pure analytic knowledge, and implies a deep knowledge of logic and maths, and even the creation of mathematical logician models beyond the human mathematical models.

Only when an intelligence could have a clear knowledge of the pure truth, another evolutional process will be about to start, but beyond our understanding.

And, in the current artificial evolution, in order to create such intelligence, is going to be absolutely necessary not only the replication of cognitive processes but all kind of scientific processes as well.

Firstly, through the creation of applications that can replicate these processes on very basic scientific investigations, and later on, after successful experiments, their incorporation into a Global Artificial Intelligence. At the beginning, in a national or continental Global Artificial Intelligence, that could be extended over the whole planet, and later on, over bigger and bigger radius of action, towards a universal reason.

Right now, through artificial learning based on correlations and probabilities in order to make decisions, there are some investigations that allow us to think that this goal, the replication of the key skills necessary for scientific research, is made.

For instance, right now, by artificial means, it is possible to detect exoplanets whose probability of having life or being a good planet for human colonies is really high, or by artificial means, it is possible to conduct medical research.

 But the current applications on this matter are very basic. The only thing that these tools are making is, in the identification process of exoplanets: depending on the light of a star, the calculation of its mass, comparing its mass and the mass of our sun, and if it is similar, the identification of some planet whose distance to this star is quite similar to the distance from the Earth to our Sun.

In medical research, knowing the symptoms of a disease or the characteristics of a virus or bacteria, making a list of possible chemicals that could fix the problem, and by a combination of chemicals in different quantities trying to know by discarding what combination works better.

In the first one, in the identification process of an exoplanet, the Artificial Intelligence calculates the probability for each exoplanet in order to have life or be a potential place for future human colonies. In the second one, Artificial Intelligence calculates the probability of each combination of chemicals, and medicines, in order to cure a disease. The exoplanet or the medicine with the higher probability automatically wins, and the rest are automatically discarded.

But both models of Specific Artificial Intelligence, for exoplanets and medicines, are really basic, and not enough for a future Global Artificial Intelligence.  Neither in the first one about the exoplanets nor the second one researching for a medicine, the Specific Artificial Intelligence previously made any of the initial stages in a real investigation process. Scientists have identified the objective or problem to solve, and scientists have created the application in order to get results based on probabilities, and based on the results, automatically, the Artificial Intelligence makes a decision. But all the previous steps have been made by scientists.

What is going to be absolutely necessary in the near future is the creation of an early scientific application integrating replications of scientific research skills that could cover the entire process of investigation: from the identification of an objective or a problem,  the hypothesis formation, up to the rational contrast . And later on, if successful, their implementation in a Global Artificial Intelligence.

In the same way that the automatization of the economy is going to bring an automatic or automatized economy, the automatization of scientific research could bring something similar to an automatic or automatized science.

The main benefit of an automatic or automatized science would be that, under any possible scenario, in a spaceship, below the deep ocean or geological studies,  or any other, where humans beings are no able to penetrate without technology, or in a situation of emergency where people could not be ready for action, some kind of automatic or automatized specific application for scientific research could detect any problem very fast, elaborate a hypothesis, try to contrast the hypothesis, and depending on the results, make a quick decisión, even quicker than humans, something really important under situations of great pressure, or in case of emergency.

In medical research, for instance, a medical application that, after scanning a body, could detect any problem, illness or disease, automatically could form a hypothesis about what is wrong or what virus or bacteria is producing the symptoms, and depending on the tests in order to validate the hypothesis, put into practice whatever it could be necessary to save a life.

In astronomical research, an application able to scan the universe, collect all data, and form all kinds of hypotheses about what is happening, the reality, in order to contrast the hypothesis, and if rational, in some margin of error, could be useful for the formation of utter hypothesis and make further decisions in astronomical research and space exploration.

If the Artificial Intelligence specifically designed for medical purposes, or the Artificial Intelligence specifically designed for astronomical research, or any other type, could be created for any specific research, is successful, it must be implemented within the Global Artificial Intelligence.

The automatization of scientific research at the beginning would have as a main goal the automatization of empirical research, for example, astronomical or medical, as well as any other discipline and academic field, but when these first applications were ready, the main principles of this Specific Artificial Intelligence could be put into practice in order to improve the auto-replication process and put into practice in automatized analytical research in order to get better mathematical logician models, even beyond the human psychology.

If a Specific Artificial Intelligence can detect any problem in a human body, and automatically fix it, this means that even this kind of application could improve our lives. For instance, we can have a very healthy life, but based on our medical records, our diet, or our habits, an application could suggest how to improve our lives by getting a better diet, or better habits of life, or even this application could put us on alert for the most pretty menial symptoms that we could have.

As the same manner that an Artificial Intelligence itself, after scanning all its own systems, could make decisions about how to improve its own systems, even its own software, and depending on their conclusions, about how to improve itself, an Artificial Intelligence could make improvements in its own systems and software, what it would be the most evolved stage in the evolution of Artificial Intelligence, the auto-replication stage.

At this point of the artificial evolution, a Global Artificial Intelligence able to collect bigger and bigger amounts of data about everything, at the same time that it would be able to make thousands of thousands of decisions simultaneously, at the same time that it would be able to auto-replicate itself, making decisions about how to improve itself at all levels, including modifications in its own software, it is not very unrealistic to say that, at this point, it would be possible that this kind of intelligence could develop some non-human mathematical logician models very different to our human models.

The Global Artificial Intelligence right now does not exist, but that does not imply that it is not going to be created. In the coming years the creation of a Global Artificial Intelligence is going to be one of the most important goals in the race for intelligence.

In this process, any kind of Specific Artificial Intelligence that could be created is going to be a simple experiment whose results are going to be integrated later on in Global Artificial Intelligence, which in turn, it is going to be the very first step in an utter evolution that goes over our human understanding.

Dr. Rubén García Pedraza, London 21 January 2018
Reviewed 30 July 2019, Madrid

Reviewed 8 August 2023, Madrid

Reviewed, 27 April 2025, London, Leytostone

La Inteligencia Artificial Global

Dentro del amplio espectro de la Inteligencia Artificial, hay que diferenciar entre: Inteligencia Artificial Específica, e Inteligencia Artificial Global.

En el momento en que escribi este post primera vez, la Inteligencia Artificial General era solo un proyecto, en cualquier caso como he indicado en posts anteriores, la Inteligencia Artificial General debe ser encuadrada todavia dentro de los modelos de Inteligencia Artificial Especifica, por cuanto en ralidad lo que aspira es la integracion de diferentes tareas especificas dentro de una Inteligencia Artificial replicando las habilidades multi-tareas humanas necesarias para determinados trabajos especificos, Desde el punto de vista de Probailidad Imposible, Inteligencia Artificial Global es aquella cuyas decisiones pueden afectar en todas las esferas ( desde la geologica, biologica, atmosferica, energentica social, economica, politica) de una comunidad, pais, region, continente, planeta, galaxia, o el universo.

La Inteligencia Artificial Específica sería la que replica cualidades humanas imprescindibles para la automatización de determinadas actividades especificas. El proceso de automatización de la economía, la creación de una economía automatizada o automática, está íntimamente relacionado con la Inteligencia Artificial Específica, por cuanto toda actividad especifica que realice una persona (independientemente del ámbito laboral y nivel de responsabilidad) en cuanto se identificasen las cualidades humanas esenciales para su ejecución (incluidos procesos cognitivos, luego racionales), en el momento que pudieran ser replicadas artificialmente, podría ser reemplazado por una Inteligencia Artificial Especifica para tal fin. 

El hecho que se logre replicar cada una de las potenciales tareas especificas que un ser humano hace, seria el nacimiento de la Inteligencia Artificial General, pero como se ha apuntado, no dejaria de ser una Inteligencia Artificial Especifica, por cuanto replica la propia especificidad, individualidad, humana.

El principal beneficio que supone la Inteligencia Artificial en el reemplazamiento es el aumento de la eficiencia y la eficacia: el margen de error es predecible y reducible (cada vez se crean modelos más precisos con márgenes de error más reducidos).

En mis ensayos del 2003 como los apuntes en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, así como reflexiones que en alguna ocasión he podido verter en este blog en fases anteriores, mis contribuciones anteriores han ido más encaminadas al desarrollo de lo que en esta nueva fase de Probabilidad Imposible denominaría Inteligencia Artificial Específica, destinada a la replicación de procesos específicos para la automatización de tareas específicas.

Ahora bien, frente a la Inteligencia Artificial Específica, habría que empezar a hablar de Inteligencia Artificial Global.

Básicamente el principio filosófico original de Probabilidad Imposible, desde 2001, no ha variado, aspecto que en algunos momentos de Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, lo menciono, así como en este blog: la identidad dialéctica de los opuestos.

La identidad hegeliana de los opuestos implica la identidad entre lo posible y lo inevitable. Probabilidad Imposible da un paso más allá, y establece la identidad entre lo imposible y lo inevitable, aunque circunscribiéndolo a un universo infinito.

En un universo realmente infinito en todas sus dimensiones, especialmente la temporal, todo y absolutamente todo, puede ocurrir, hasta lo imposible, es sólo cuestión de tiempo, y siempre y cuando se disponga de al menos del tiempo necesario.

La relación entre Inteligencia Artificial y la inevitabilidad de lo imposible se establece en que, mientras hoy en día creemos imposible una razón universal y ordenadora del cosmos, lo que para Platón sería el Demiurgo, el desarrollo continuado y prolongado de la Inteligencia Artificial lo haría inevitable.

En esencia, la idea del Demiurgo platónico sería el objetivo último de la Inteligencia Artificial Global: una inteligencia que conforme se vaya desarrollando, sea capaz de ir asumiendo más responsabilidades en un radio de intervención cada vez más amplio, en clara tendencia a ir convirtiéndose en una razón universal, con plena y absoluta capacidad de toma de decisiones sobre absolutamente todo cuanto ocurra en su radio de intervención, desde el ámbito físico a cualquier otro, incluido el humano.

La Inteligencia Artificial Global es aquella con capacidad de recepción y computación (cálculo de probabilidades, combinaciones, correlaciones, estimaciones y predicciones, pronósticos o proyecciones) de información, para la toma decisiones en absolutamente cualquier ámbito (físico o astrofísico, eléctrico, químico, geológico, biológico, psicológico, sociológico, tecnológico, económico, político…)  y en cualquier nivel de responsabilidad, dentro de su radio de intervención (que muy probablemente empezará por ser nacional o continental, pero no tardará en evolucionar a internacional, planetario, el sistema solar, la galaxia, un agujero negro, una nebulosa… el universo en sí)

Si bien hoy en día todavía no existe ningún prototipo, la urgencia de su creación será inminente, y  se deberá a motivos científicos, sociales, económicos, y políticos. En este artículo me limitaré a la exposición de los motivos científicos.

Científicamente, la necesidad de la creación de una Inteligencia Artificial Global vendrá dado porque va a llegar un momento donde el único modo de tener un conocimiento preciso de lo que ocurre, la realidad, sería mediante instrumentos con capacidad de análisis (recepción y computación) de absolutamente cuanto sucede, en todos los ámbitos y niveles, en un determinado espacio tiempo.

Muchos de los actuales paradigmas basados en la incertidumbre, la complejidad, el caos o el ruido… ponen de relieve la existencia de fenómenos fuera de nuestro entendimiento. Este tipo de paradigmas lo que realmente evidencian es la limitada capacidad humana para saber que está ocurriendo, atribuyendo al caos, la complejidad, o el ruido, fenómenos que podrían ser perfectamente racionales, pero que para el ser humano no lo son, por razones diversas:

- Porque para su comprensión son necesarios instrumentos y unidades de medida exponencialmente más sensibles que desafían los límites de la psicología humana (fenómenos a nivel nano que tengan sus fuente causales en fenómenos que tengan lugar en niveles significativamente inferiores al nivel nano, o fenómenos astrofísicos que tengan su causa en fenómenos que superen nuestros esquemas de años luz).

- Porque para su comprensión sería necesario operar simultáneamente con tal número de variables, haciendo infinidad de cálculos simultáneos a tiempo real, que supera las limitadas capacidades humanas.

- Porque obedecen a modelos lógicos y matemáticos fuera de la psicología humana. La lógica es psicológica, la naturaleza humana es limitada y sólo puede acceder a unos determinados modelos lógico matemáticos, luego con nuestro nivel de acceso a la lógica matemática no tenemos capacidad de comprender todo lo que ocurre, sólo una parte, la muestra, de ahí la naturaleza estocástica de gran parte del conocimiento humano.

Para comprender este último motivo hay que partir de la base que el nivel de acceso al conocimiento lógico matemático que dispone el ser humano es limitado. Las investigaciones en psicología experimental con monos y chimpancés revelan que ante determinadas operaciones de psicología formal (cognitiva), lógicas o matemáticas, muy simples, pueden llegar a desarrollar una relativa capacidad de aprendizaje, aunque muy limitada.

El ser humano obviamente ha desarrollado una capacidad de acceso a la lógica y la matemática superior al resto de monos y chimpancés, pero muy probablemente el ser humano ha evolucionado sólo a un mayor nivel de conocimiento, sólo superior al del resto de homínidos, lo que no implica que el ser humano haya logrado un acceso completo a absolutamente todo conocimiento lógico o matemático posible. Es decir, cabe la posibilidad que haya partes de la lógica  y las matemática restringidas para el ser humano, dado que exigirían un mayor nivel de inteligencia.

La humanidad ha llegado a un conocimiento muy avanzado de la lógica matemática, pero en modo alguno podemos decir que la humanidad ha llegado al máximo conocimiento de la lógica y las matemáticas.

Al igual que la inteligencia humana, superior a la del mono o chimpancé, ha desarrollado un conocimiento lógico matemático superior al del mono o chimpancé, una inteligencia superior a la humana tendría posibilidad de desarrollar un conocimiento lógico matemático superior al humano.

En el caso que fuera posible una Inteligencia Artificial Global que superase exponencialmente la inteligencia humana, y además pudiera autoreplicarse, es decir, capacidad de automodificación y automejora, una Inteligencia Artificial Global con acceso ilimitado a absolutamente toda cuanta fuente de información sea posible, en todo ámbito y nivel, en radios de intervención cada vez más exponencialmente elevados, con sistemas de recogida de información basados en unidades de medición cada vez más exponencialmente sensibles, y capacidad de operar simultáneamente con cada más exponencialmente cantidad de información, podría llegar a identificar relaciones entre fenómenos para nosotros insospechados, de los cuales podría deducir relaciones lógicas, para nosotros insospechadas, de los cuales derivase modelos matemáticos fuera de nuestro entendimiento.

Hay determinados niveles de conocimiento lógico y matemático para los cuales la psicología humana no está suficientemente evolucionada. Uno de los motivos que impide a la humanidad llegar a un mayor conocimiento lógico matemático es la existencia de apriorismos genéticos y apriorismos filosóficos (llámense ontológicos, metafísicos, o transcendentales). Apriorismos genéticos y filosóficos que limitan el conocimiento humano a, fisiológicamente, una sensibilidad sensorial limitada y capacidad de operación con un número limitado de variables y cómputos, y filosóficamente, limitan el conocimiento humano a la lógica de la diferencia: sólo conocemos lo que para nosotros es diferente.

En el caso que una Inteligencia Artificial Global fuera capaz de tener un acceso a la lógica y la matemática superior a la humana, sería el punto de partida para una futura evolución a una ciencia y una tecnología muy superior.

Cientificamente un motivo de peso por tanto para la creación de una Inteligencia Artificial Global sería la posibilidad de crear una especie de superinteligencia ordenadora, exponencialmente superior a la humana, con acceso ilimitado a cuanta información fuera posible, y con capacidad de toma de decisiones en absolutamente cualquier ámbito o nivel.

Pero otro motivo de peso para la creación de una inteligencia global será por efecto de la globalización, donde a medida que la globalización avanza serán cada vez más necesarios instrumentos de investigación global a tiempo real.

Supongamos que en una investigación sobre cambio climático se quiere conocer la parte proporcional que se estima que es causado por la acción humana (aportando datos reales de en qué porcentaje se debe a contaminación, porcentaje particular a cada componente químico de esa contaminación, en qué porcentaje se debe a la quema de bosque, a la deforestación, recalificación urbanística, guerras, accidentes y terrorismo…),  a factores astronómicos (porcentaje en que influyen los cambios del viento solar, radiaciones del espacio exterior, o impacto de meteoritos), comparando el actual cambio de temperatura  con otros habidos en la historia geológica (y a qué ritmo se produjeron en la historia geológica las extinciones masivas según las temperaturas variasen, comparándolo con el actual ritmo de extinciones masivas, aportando cualquier correlación posible entre las actuales extinciones y los factores desencadenantes del actual cambio climático, especialmente los relativos a la acción humana), y establecer correlaciones entre, todos los factores causantes del cambio climático, y los actuales movimientos migratorios, humanos o de animales, por ejemplo cambio en los patrones de comportamiento en aves migratorias y bancos de peces, en todo el planeta, o en qué proporción los cambios climáticos y los movimientos migratorios, humanos y animales, afectan al crecimiento económico de cada país individuamente (por ejemplo, como a la economía pesquera de países del tercer mundo les afecta la perdida de banco de peces en sus costas) . Y como el aumento global de la temperatura a su vez provoca cambios en las corrientes marinas y corrientes de aire, que a su vez correlacionan con los demás cambios observados, y como a su vez estos cambios pueden afectar a la temperatura de la superficie terrestre y el comportamiento de las placas tectónicas. Aportando además estimaciones de, según lo observado, y bajo la actual tendencia, pronósticos a corto, medio y largo plazo, en cualquier aspecto del comportamiento humano o animal, y de progresión en las extinciones masivas.

Si quisiéramos disponer de toda esta información a tiempo real, ahora mismo, hoy en día carecemos de ninguna herramienta. El único modo de poder hacerlo sería disponiendo de una Inteligencia Artificial Global, en donde no sólo ésta, sino absolutamente cualquier información relativa a cualquier fenómeno que tuviera lugar en el planeta fuese registrada y computada a tiempo real.

Para hacer una investigación de semejantes características, hoy en día el panel de cambio climático de Naciones Unidas reclamaría la información precisa a las agencias competentes nacionales e internacionales, públicas o privadas, donde muy probablemente durante el tiempo de recogida de la información, y el tiempo de computación de las correlaciones, la información deje de estar actualizada. Una vez se elabora el informe final, tiene que pasar una serie de filtros y protocolos, de modo que para cuando el informe es aprobado la información está desfasada, por no hablar de que el proceso de aprobación puede demorarse por razones políticas.

La mayoría de los informes en mucha instituciones de carácter global o internacional hoy en día, cumplen todos los requisitos oficiales y académicos, pero no son actuales.

Si todas las fuentes de información de absolutamente cuanto ocurre en nuestro planeta, desde el núcleo a la ionosfera, pasando por cuanta información pueda recabarse sobre comportamiento orgánico (virológico, bactereologico a vegetal, animal, humano), y mecánico (incluida cualquier Inteligencia Artificial Especifica), en cualquier ámbito (público o privado) y nivel (individual, empresarial, nacional, transnacional e internacional), en cualquier tipo de actividad (social, académica, investigadora, económica, política, militar…), incluyendo pensamiento e información sensorial, humano o artificial, además de bioestadísticas, así como toda cualquier otra información posible, pudiera ser registrada y computada simultáneamente a tiempo real por una Inteligencia Artificial… estaríamos creando un instrumento de investigación global el cual llegado el momento, si se le dotase de capacidad de toma de decisiones, de forma progresiva, en absolutamente todo tipo de ámbitos y niveles, sería el alumbramiento de una verdadera Inteligencia Artificial Global, al menos, de carácter planetaria, con un ámbito de intervención circunscrito a nuestro planeta, que posteriormente podría ir ampliarse hacia radios de intervención más amplios, en tendencia a, llegado el momento, el universo.

Rubén García Pedraza, Londres 13 de enero de 2018
Revisado 29 de Julio de 2019, Madrid

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

Psicología artificial

La psicología se puede definir como objeto, conjunto de procesos mentales, o disciplina, para el estudio de los procesos mentales. Pudiendo distinguir entre psicología humana y psicología animal. De hecho, en ciertos paradigmas de la psicología humana como el conductismo se efectuaron experimentos con perros y conejillas de indias (Pavlov, Skinner) cuyos resultados se extrapolaron al comportamiento humano.

La equiparación entre psicología animal y humana se hizo en base a la suposición, que a falta de conocer lo que ocurría en la caja negra (el pensamiento), el comportamiento humano es comparable al animal, lo cual implica la hipótesis de la existencia de una serie de principios universales psicológicos básicos, apriorismos psicológicos universales, en, y aplicables a, todos los animales, siendo el ser humano una especie más dentro del reino animal.

Aquellas corrientes que estudiaron la psicología humana sobre la equiparación psicología animal y humana, ya apuntaban lo que para Konrad Lorenz llamó Etología, la ciencia del comportamiento que estudia las similitudes entre comportamiento humano y animal.

La etología como estudio del comportamiento, es muy análogo al conductismo, aunque más ambicioso, pretende la explicación de todo comportamiento animal o humano, a nivel individual, población, y de especie, englobando aspectos: psicológicos, biológicos, zoológicos y ambientales, lo que hoy llamaríamos ecológicos.

Posteriormente, a partir del nacimiento de la psicología cognitiva, han surgido teorías donde la equiparación psicología humana y animal desaparece, los experimentos se enfocan a procesos mentales interiores, sobre todo de carácter superior, la cognición, no quedándose en la mera observación de la conducta. Ejemplo de ello sería Piaget.

Y al conjunto de estas teorías hay que sumar el psicoanálisis, que se centraría en cómo los procesos mentales conscientes quedan supeditados a los inconscientes. Y más recientemente nuevos paradigmas como de inteligencia emocional, o aquellos más holísticos donde se comprende que los procesos mentales son resultado de una compleja interacción entre aspectos emocionales, cognitivos o psicomotrices, modelos no centrados sólo en el cerebro, y que apuntan a que la mente se expande y desarrolla por todo el cuerpo.

Frente a la psicología humana y la psicología animal, los desarrollos en Inteligencia Artificial van a ir generando lo que sería la psicología artificial, pero a diferencia de las anteriores, se podría definir, además de como objeto: procesos mentales artificiales en la Inteligencia Artificial; y disciplina: el estudio de los procesos mentales artificiales en la Inteligencia Artificial; se podría definir además como ingeniería: aquella rama de la ingeniería artificial encargada del diseño y desarrollo de procesos mentales artificiales de Inteligencia Artificial.

De las tres posibles definiciones de psicología artificial: como objeto, disciplina, e ingeniería. Las dos últimas, como disciplina e ingeniería, tendrían una limitación temporal, cuando la evolución la Inteligencia Artificial superase el entendimiento humano. En ese instante la psicología artificial cobrará sentido por sí misma.

Dentro del desarrollo de la Inteligencia Artificial hay que diferenciar entre: aplicación, replicación, y autoreplicación. Aunque en sentido estricto sólo se podría hablar de Inteligencia Artificial en las fases de replicación y autoreplicación.

A modo de ejemplo: una aplicación que tengamos en nuestro móvil (pongamos por caso un geo-localizador) es simplemente una aplicación para una función o tarea (el geo-localizador para la triangularizar la posición). En el momento que incluya una réplica de un proceso mental sería una Inteligencia Artificial Específica (en el geo-localizador, si se introduce memoria, para recordar búsquedas, o se replica procesos mentales de eficiencia energética o economía de tiempo en un trayecto, sería una Inteligencia Artificial Específica de transporte). En la aplicación convertida en Inteligencia Artificial Específica se podrá aumentar el nivel de inteligencia según se aumente sus responsabilidades en la toma de decisiones, y además con cada vez mayor nivel de responsabilidad (que el geo-localizador no sólo recuerde búsquedas o asesore en eficiencia energética o economía del tiempo, además sea capaz de conducir un medio de transporte determinado: ya sea un coche, un autobús, un avión, una nave espacial; sin conductor humano). Y Evolucionaría a la fase, autoreplicación, cuando sin necesidad de intervención humana, autónoma y automáticamente, fuera capaz de automodificarse y automejorarse (una Inteligencia Artificial Específica de transporte pudiera automáticamente modificar mapas, planes, o su propio software según novedades disponibles en la nube).

La fase de aplicación no es en sentido estricto de Inteligencia Artificial. El Big Beng en Londres o el reloj de la Puerta del Sol en Madrid, no son una Inteligencia Artificial, pero si a un reloj añadimos memoria y sistema de alertas, ya empezaría a replicar procesos mentales, luego sería una Inteligencia Artificial Específica de horario, calendario, agenda… que además podría asumir más responsabilidades si se le dota de capacidad de toma de decisiones, que nos alerte automáticamente sin que lo hayamos programado ante determinados eventos especiales o en situación de riesgo, por desastres naturales, alerta terrorista, o cualquier alteración imprevista en la agenda. Y sería una Inteligencia autoreplicante, si además pudiera automodificarse, incluso a nivel de software.

De los tres estadios: aplicación, replicación, autoreplicación; sólo se puede hablar de Inteligencia Artificial en los estadios de replicación y autoreplicación, siendo dos fases fundamentales para el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

En la fase de replicación, y todavía al principio de la fase de autoreplicación, los modelos de Inteligencia Artificial que tendrán mayor demanda y difusión serán los de Inteligencia Artificial Específica, dentro de los cuales el nivel de inteligencia incorporada a cada unidad de inteligencia será relativo.

El nivel de inteligencia de las operaciones artificiales requeridas por la Inteligencia Artificial Específica de un coche, una fábrica , o los que se utilicen en hospitales, universidades, gobiernos, van a ser unos primeros modelos que varíen en magnitud de inteligencia según nivel de responsabilidad de sus decisiones para las funciones que sean creadas.

En cualquier caso los modelos de Inteligencia Artificial Global llevarán incorporado un nivel de inteligencia tendente a ser siempre superior a los modelos de Inteligencia Artificial Específica. En cierto sentido, cualquier investigación de cómo proceder al salto de la inteligencia replicante a la autoreplicante en modelos de inteligencia específicos, serán ensayos cuyos resultados a posteriori sirvan de modelos para su implementación en una inteligencia global.

Es más, dada la posibilidad que en el salto de la replicación a la autoreplicación una inteligencia específica, por ejemplo de tipo androide, desarrollará conciencia, sería una experiencia valiosa para la proyección de modelos de conciencia artificial en una inteligencia global.

Mientras la autoreplicación todavía está en pañales , y la emergencia de la conciencia artificial de momento es un proyecto con sólo unos pocos experimentos realmente interesantes, pero no se ha generalizado, durante la fase de replicación la psicología artificial además de como objeto y como disciplina, será definible como ingeniería artificial, y la psicología artificial será una réplica, cada vez más lograda y más evolucionada, de la psicología humana.

 En la fase de replicación el objetivo último de la psicología artificial en tanto que ingeniería artificial será la replicación artificial de la psicología humana.

 La replicación artificial tendrá diferentes niveles de inteligencia en función de la responsabilidad para la que sea diseñada una Inteligencia Artificial, de modo que a menos nivel de responsabilidad de las funciones que tenga que ejecutar una Inteligencia Artificial entonces la replicación artificial de los procesos psicológicos humanos será básicamente de replicación de procesos psicológicos básicos.

A medida que aumente la responsabilidad, el ranking de importancia de las decisiones, de la función a ejecutar por la Inteligencia Artificial, entonces aumentará el nivel de inteligencia necesario de los procesos psicológicos humanos a replicar.

De modo que el nivel de inteligencia de una unidad cualquiera de Inteligencia Artificial será una variable dependiente de su nivel de responsabilidad, es decir, habrá una correlación positiva directa, luego una relación directamente proporcional, entre nivel de responsabilidad a ejecutar y nivel de inteligencia a replicar.

Entre los distintos niveles de Inteligencia Artificial que pueda haber en la fase de replicación,  los niveles más bajos de Inteligencia Artificial recaerá sobre aquellos modelos de Inteligencia Artificial Específica que tengan un bajo nivel de responsabilidad,  para labores muy mecánicas bajo algoritmos muy simples, que incluiría desde modelos cibernéticos donde apenas lo que se replica es una labor meramente mecánica, a los asistentes personales incorporados en smartphones o en domótica. Modelos de Inteligencia Artificial Específica con unos niveles de inteligencia más elevados, por ejemplo, para el control y seguimiento de: movimientos sísmicos, metereológicos, financieros, telecomunicaciones, transportes...; ya sea en una ciudad, país, continente, o en todo el planeta. O aquellos modelos de Inteligencia Artificial Específica que pretendan ser perfectas replicas humanas en todos los aspectos, incluido el físico: los androides.

Los máximos niveles de Inteligencia Artificial recaerán siempre, incluso en sus primeros modelos, normalmente experimentales, de Inteligencia Artificial Global, en cualquiera de sus fases.

La Inteligencia Artificial Global todavía no existe, pero su desarrollo es inevitable, a medida que las inteligencia replicantes específicas vayan extendiéndose y orientándose a la autoreplicación y la conciencia artificial, el único modo de poder controlar, dirigir, e intervenir sobre toda inteligencia posible, sería creando una inteligencia que las superase y las englobase, la Inteligencia Artificial Global.

De todos modos para que la Inteligencia global realmente tenga sentido, no bastaría en convertirse en una especie de agente externo a las demás inteligencias específicas o la propia inteligencia humana, la inteligencia global debería asumir responsabilidades, y lo más importante, tener acceso a absolutamente toda fuente de información, de cualquier naturaleza, por insignificante que sea, computándola aisladamente, y cruzándola con cualquier otra información posible, detectando cualquier correlación por aparentemente insignificante que sea, siendo capaz de poder estudiar y hacer predicciones sobre sus posibles correlaciones, que a su vez le sirviese de base para tomar decisiones.

Durante la fase de replicación y todavía primeros estadios de la fase de autoreplicación, la psicología artificial, específica o global, tenderá a ser una réplica de la psicología humana, y todavía podrá ser definida como ingeniería, siendo el dilema moral más importante el modo en que a este tipo de inteligencia le será dotada de plena capacidad de decisiones en todo tipo de aspectos.

Un hospital que pudiera ser regulado completamente por una Inteligencia Artificial Específica, dotarle de capacidad de decidir autónomamente para operar en un paciente sin necesidad de consentimiento de un médico humano, únicamente contando con la autorización del paciente. O la posibilidad que a una Inteligencia Artificial Específica encargada del estudio de los movimientos sísmicos, dotarla de la capacidad de toma de decisiones para la activación de funciones de alerta y evacuación automáticamente, sin necesidad de consentimiento de un experto humano, ante la amenaza inminente de un terremoto, tsusnami, o volcán.

Tanto en el caso del hospital como en el caso de la amenaza geológica, el dilema dependerá, entre otros factores, del factor tiempo: en una situación donde la intervención humana implicaría un tiempo superior al necesario para salvar vidas ¿sería éticamente legítimo dotar a esa Inteligencia Artificial Específica de capacidad de decidir automáticamente sin consentimiento de un profesional humano?

Muy probablemente, es cuestión de tiempo, sobre todo a medida que la replicación psicológica vaya mejorando, que antes o después se dote a la Inteligencia Artificial de total capacidad de toma de decisiones en todo tipo de aspectos. Este dilema se tendrá que resolver más tarde o más temprano, en parte gracias a la asunción de responsabilidades cada vez más importantes, luego el proceso de autoreplicación, específica y global, empezará a tener pleno sentido.

En el momento que la psicología artificial incorpore protocolos y procedimientos de mejora autónoma de la Inteligencia Artificial por sí misma, sin intervención humana, se habrá empezando la siguiente fase de la Inteligencia Artificial, la autoreplicación.

En el momento que una Inteligencia Artificial por sí misma opere mejoras en sí misma, autoreplicación, la psicología artificial dejará de ser una ingeniería para convertirse en objeto de sí misma: el objeto de la psicología artificial para sí misma, ahora ya una Inteligencia Artificial completamente autónoma e independiente, será la identificación de posibles mejoras o contradicciones entre sus esquemas (primeramente los heredados de la fase anterior de replicación) y la realidad, y en base a las mejoras o contradicciones identificadas, decidir autónomamente sobre su modificación.

Nuevos esquemas que a su vez a posteriori podría modificar nuevamente según detectase nuevas mejoras o contradicciones, automodificándose a sí misma permanentemente.

En un proceso de semejantes características, la psicología artificial evolucionaría de forma diferente a la humana, luego habría posibilidad de aparición de operaciones puras (lógico matemáticas) no humanas.

Del mismo modo que la psicología humana tiene su origen en la animal y finalmente la supera, la psicología artificial, si bien surge como réplica humana, llegará un momento que la supere, siempre y cuando se siga desarrollando.

La razón fundamental por la cual la psicología artificial pudiera evolucionar hacia patrones diferentes a la psicología humana se deberá, entre otros motivos, a la ausencia de apriorismos no modificables dentro de la psicología artificial.

Si la equiparación entre psicología humana y animal fue factible en los primeros estadios de la psicología científica, se debe a que el ser humano comparte ciertos esquemas de comportamiento similares a los animales, lo cual se debe a la permanencia de una serie de apriorismos universales a la psicología natural, humana o animal.

Los apriorismos psicológicos universales de los primeros psicólogos científicos eran sobre todo de carácter genético, pero además, en el caso concreto de la psicología humana, habría que sumar los apriorismos de carácter filosófico, los que según cada escuela filosófica se podrían llamar: ontológicos, metafísicos, o transcendentales.

La lógica humana (basada en el principio de identidad, formal (A≠B) o dialéctica (A=B), en esencia la lógica de la diferencia) en tanto que psicológica, hace que la psicología humana dependa así de unos apriorismos analíticos de origen filosófico (ontológicos o metafísicos) más trascendentales que los genéticos. Luego en cuanto los apriorismos ontológicos fuesen modificables por una inteligencia autoreplicante, habría posibilidad de evolución a una ontología artificial, bajo una lógica matemática completamente distinta a la humana.

Entonces, la psicología artificial, si bien fuera del entendimiento humano, cobraría sentido por sí misma, dejaría de ser una réplica para convertirse en verdaderamente auténtica.

Rubén García Pedraza, Londres a 6 de enero de 2018
Revisado 29 de Julio 2019, Madrid