The database in Specific Artificial Intelligence for Artificial Research By Deduction

The database in any Specific Artificial Intelligence for Artificial Research By Deduction, must always be a matrix, whose Application, as the first stage in this Specific Artificial Intelligence, consists only of all the necessary factors for the research in any specific synthetic science, specific synthetic academic field, or within a specific interdisciplinary or multidisciplinary study treated as a specific synthetic academic field, or any other activity.

Once the first stage of the Application is finished, in the second stage, the replication stage, the matrix will be filled with the flow of measurements obtained by robotic devices. But this second stage is only after the total completion of the first stage: the construction of the database as a matrix.

In this post, I will develop some examples for the construction of a specific matrix for Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction, taking as examples possible research using this technology in tectonics, climatology, transport, and gravity.

For the formation of this database, something really important, in the core of Impossible Probability, is the consideration of at least two types of information from the synthetic world: direct punctuations and frequencies.

Depending on the nature of the information, direct punctuations or frequency, the way in which in the second stage of replication the information is going to be treated is different, except by the use of the Second Method of Impossible Probability, where all information is transformed into empirical probabilities.

However, the Second Method of Impossible Probability should be treated only as what it is, a Second Method after the first one: the traditional statistics and the traditional probability. What is really important, regardless of what kind of methodology is used in the second stage of replication, is to understand the real meaning of the database as a matrix in the first stage of application in any Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction.

Some specific matrices for some specific synthetic sciences, synthetic academic fields, or activities, are going to be integrated by databases whose factors are going to be measured only in direct punctuations, other databases by only frequencies, but other data ases are going to integrate into the same database factors whose measurement is made by direct punctuations and others by frequencies.

The ideal in Impossible Probability working on Artificial Intelligence, is the possibility of the construction of databases where, regardless of what kind of information is gathered, direct punctuations or/and frequencies, all information must be integrated in the same database, and should be treated using the same statistical and probabilistic methods.

Starting with some examples for the elaboration of a specific matrix for a Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction, the first example to develop will be applied in tectonics.

If we have to develop a specific matrix only for tectonics, something to consider is the fact that some tectonic factors measured by robotic devices will be measured as direct punctuations while others as frequencies.

For instance, if we want to measure the geological temperature at different locations in the terrestrial geological structure, the temperature is a kind of information measured as direct punctuation.

The way in which it is possible to work with flows of direct punctuations of temperature around the world is the following, every single thermometer considered as a factor for the measurement, will be defined in quantitative terms indicating exact location in terms of latitude, longitude, and Depth  (below the sea level, in the sea or the ocean) or height (above the sea level, in continents and islands). So if we have thousands of thousands of thermometers at different depths or heights at different locations, we will have a temperature map of the planet directly from thermometers located in these positions. At the same time, via artificial satellite is possible to have another possible map of terrestrial temperature, indicating the temperature estimated for every single point defined in terms of latitude, longitude, or even depth or height.

In the same way that every thermometer, or every point of temperature by artificial satellite is a single factor to include in this specific matrix, which are going to give a flow of direct punctuations of temperature for each location as a factor in this specific matrix, another one is the measurement of any quake or any phenomenon in which any surface suffers a trembling in any part of the world, even the most menial, taking as direct punctuations their intensity.

But at the same time, using taxonomies of possible tectonic phenomena such as earthquakes, tsunamis, and volcanoes, as well as any other, differentiating categories of each type of possible phenomenon depending on their intensity or any other quantitative difference, in the same matrix is possible to have an updated measurement of the frequency in which each one happens, measuring their frequency across the world and their frequency in every single point of the world.

Nowadays, there are many agencies specialised in this kind of investigation with very powerful measurement instruments. One of them for instance, is the United States Geological Survey.

In fact, the work for the construction of a database with the shape of a matrix for Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction in tectonics is not very difficult with the current organisations working in this synthetic science. I have mentioned the United States Geological Survey because maybe is one of the most famous organisations in this field across the world, but in Europe, Russia, and China, there are similar organisations, with their own instruments of measurement and their own databases.

Having as databases the ones that these organizations can provide, the only thing that a team in Artificial Intelligence must do for the construction of a Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction in tectonics is only to have a look their databases, to check how they are organised, try to integrate absolutely all of them if possible, or at least as many as possible, in only one, and practically the first stage for the construction of a Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction in Tectonics is done.

In the same database must be integrated absolutely every type of information, in direct punctuations, such as geological temperature or intensity of quakes, and every kind of information in frequencies, such as the frequency in which any type of geological phenomenon happens: earthquakes, tsunamis, volcanoes, differentiating for each one different category according to their intensity, having the frequency of each of them in each possible location where the measurements are made.

All databases, of direct punctuations and frequencies, integrated in only one, allow the formation of empirical hypotheses, taking as possible stochastic relation any possible relation between any factor in the same database, possible stochastic relation that after rational contrastation, if it is rational, will be an object of single and comprehensive modelling.

In the same way that a specific matrix for a Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction in tectonics is easy to prepare, given the current databases of tectonics across the world thanks to the incredible work made by scientists in different organizations at the national or international level, could be made any other specific matrix, for any other purpose, taking the current databases from any other national or international agency, as a good resource to start the creation of any other Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction, in any other synthetic science, synthetic academic field, or activity, such as oceanography, population, economy, education (for instance the global databases in the economy by the Organisation for the Economic, Co-operation, Development), human rights (databases provided by United Nations),  climatology, and many more.

The application, by Artificial Intelligence teams, with the assistance of, in a future much nearer than we think, Specific Artificial Intelligence for Artificial Engineering, such as the Artificial Designer of Intelligence and the Intelligence Mechanic Robotic, are going to be the first experiments about how to apply the Artificial Research by Deduction in different specific synthetic sciences, synthetic academic fields, or activities, that after successful results, once the first gigantic global database will be ready, these previous experiments will facilitate the transformation of this first gigantic database in a global matrix.

The construction of Specific Artificial Intelligences for Artificial Research, by Application or Deduction, and the application of Artificial Research by Deduction in Global Artificial Intelligence, will facilitate and accelerate the process of automation of scientific research.

At the same time, the first models of collaboration between Artificial Research by Application and Deduction are going to appear, as long as the completion of the unification process of Specific Artificial Intelligences for Artificial Research by Application in a unified database, which will end up finally being integrated in the global matrix.

The next example of a specific matrix that I will develop is about climatology.  In the construction of a specific matrix in climatology, for Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction in climatology, the same process, in absolutely only one database, the inclusion of absolutely everything related to climatology, regardless of whether the information is gathered as direct punctuations or frequencies.

For instance, a) the definition of every thermometer as a factor, across the world, defined the factor in quantitative terms of latitude, longitude, and altitude, b) the definition of terrestrial points as factors where to meassure the speed of the wind in terms of latitude, longitude and altitude, c) the definition of any point as a factor for the measurement of how many litres per square is raining or snowing, or any other kind of precipitation defining every location as a factor in terms of latitude, longitude, altitude.

The definition of any single point of the planet as a factor of measurement where is going to be measured any climatologic phenomenon: breeze, will, blizzard, drizzling, rain, hail, snow, storm, cyclone, tornado, hurricane, or any other, even the consideration as climatologic phenomenon the possible effects of solar storms in the terrestrial climatology, or even the consideration as a climatologic phenomenon the entrance of any meteorite in our atmosphere, every single phenomenon that happens in the atmosphere should be considered as possible climatologic phenomenon. Defining every single point where these measurements are taken in quantitative terms of latitude, longitude, and altitude, including in the same database, the measurements by direct punctuation or frequency.

In the same database, direct punctuations of temperature, speed of the wind, precipitation, among many others, for sure, and frequencies of breeze, will, blizzard, drizzling, rain, hail, snow, storm, cyclone, tornado, hurricane, or any other, differentiating categories of each type of possible phenomenon depending on their intensity or any other quantitative difference, where is going to be measured, in the second state, their frequency across the world and their frequency in every single point of the world.

This specific database for climatology follows the same structure as the specific database for tectonics.

 In absolutely only one database, the inclusion of absolutely all the information of a specific synthetic science, discipline or activity, regardless of how this information is measured, in direct punctuations or frequencies, and having absolutely all the information in only one database, in the second stage of replication, the Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction should be able to carry on empirical hypothesis, that after rational contrastation if accepted must be an object of single and comprehensive models.

Every stage and step in this long process should be entirely automated. The Specific Artificial Intelligence itself should be able to do this job by itself, without human intervention.

Nowadays, there are lots of organisations working in climatic studies from the national level to the international level, one of the most important being the Intergovernmental Panel on Climate Change, and across the entire world, there are thousands and thousands of centres, laboratories, universities and institutions doing all kinds of climatic measurement,

An Artificial Intelligence team having access to these databases, and integrating into only one database all possible information, regardless of how the information is taken, in direct punctuations or frequencies, can create a specific matrix of climatology, that is inserted in a Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction in climatology, automatizes all the scientific research process in this area, doing by itself all the necessary scientific work.

The main benefit that these excellent designs of Artificial Research, by Application and Deduction, are going to give to the entire humanity is the possibility of the production of a cheaper and faster science, which will accelerate scientific progress. And finally, these first models in Specific Artificial Intelligence for Artificial Research, by Application or Deduction, applied to absolutely all databases across the world (for all countries, in all sciences, disciplines, and activities) are going to make really easy the creation of a Global Artificial Intelligence, and within it, a global matrix, working 24 hours a day, 7 days a week, in the production of scientific knowledge, that will make easy the complete automatization of any other activity, especially the automation of the economy. Actually, this is the early beginning of something much bigger, the creation of a science and technology beyond human understanding.

Continuing with the range of examples that I had planned for the explanation of how to make a specific matrix for Specific Artificial Intelligence by Deduction, the next example is about transport.

This topic is not itself a synthetic science. It is a kind of interdisciplinary or multidisciplinary study of a specific activity treated as a synthetic academic field. The possible factors to choose depend on the specific goal that the Artificial Intelligence team intends to achieve through the creation of this Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction in transport.

The following example is the construction of a matrix designed to determine how many types of fuels are used, how much fuel, for everyone, is used, for how many travellers, and for how many hours, in total or per person.

This specific matrix integrates factors measured in direct punctuations and factors measured in frequency, and the possible factors are: 1) every single kind of transport, motorcycles, cars, taxis, buses, lorries, trains, airplane, boats, ships, differentiating every category, for instance one category for every kind of car, or even every brand or car maker, 2) what kind of fuel uses every single category,  and specifically for each continent, country, province, city, town, and small village, international companies, national branches of international companies, national companies, small business ,or for particulars, families, or every particular person  2) how many of them are in total around the globe, and specifically for each continent, country, province, city, town, and small village, international companies, national branches of international companies, national companies, small business ,or for particulars, families, or every particular person  3) the consume of every kind of fuel, differentiating among continents, countries, provinces, and if possible even cities, towns, and small villages, international companies, national branches of international companies, national companies, small business, or for particulars, families, or every particular person  4) the frequency in which this transport are used around the globe, and each continent, country, province, city, town, and small village, international companies, national branches of international companies, national companies, small business, or for particulars, families, or every particular person , 5) the hours in which they are used around the globe, and each continent, country, province, city, town, and small village, international companies, national branches of international companies, national companies, small business, or for particulars, families, or every particular person, 6) the purposes in which they are use, differentiating categories for every kind of job, laboral sector, leisure, as well as any possible other, around the globe, and each continent, country, province, city, town, and small village, international companies, national branches of international companies, national companies, small business, or for particulars, families, or every particular person  .

Similar databases should be developed by the R&D departments of fuel and automotive companies, ship makers, etc... the only thing to do for the elaboration of a specific matrix in this area, is to collect all the databases, independently if their factors are measured by direct punctuations or frequencies, in order that in the second stage of replication, the Artificial Intelligence, after the identification of possible stochastic relations, if accepted as rational, makes single and comprehensive models.

Finally, the last example to bring up here, is gravity, a Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction in gravity, whose database is a specific matrix where all the factors are only locations described in quantitative terms of latitude, longitude, depth or altitude, so later on in the second stage by robotic devices to fill in the matrix the measurements obtained about the intensity of gravity in each point. The main purpose of this Specific Artificial Intelligence would be the identification of any possible anomaly in the flow of gravity on Earth.

But much further than this, having such a kind of Specific Artificial Intelligence, the possibility that across the universe, by spaceships, artificial satellites, and telescopes as well as robots on other planets such as Mars, all of them giving permanently a flow of data to this Specific Artificial Intelligence, and defining in quantitative terms any point of the universe from the information comes, the possibility to study any possible anomaly in the gravity of any galaxy, star, black hole, red dwarf, planet, satellite, asteroid, comet, meteorite across the universe.

Databases like this one are currently available in national space agencies such as NASA, EAS, ROSCOMOS, CNSA, among others. The only thing that an Artificial Intelligence team has to do is to integrate all databases about gravity from the Earth, and across the universe, depending on the projects, planetary or the universe, integrating all databases in only one, defining every point of the Earth or the universe to study in quantitative terms.

The formation of any specific matrix for any specific synthetic science or any synthetic academic field for any Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction is always the same process: the definition of any factor to study in quantitative terms, nothing else. After the completion of this first stage, when the specific matrix is ready, then the second stage of replication.

Once the measurements are taken by robotic devices, filling permanently in the matrix with the measurements, as a flow of data, then the Artificial Intelligence must work permanently without time off, 24 hours a day, 7 days a week, identifying possible stochastic relations among the Flow of data in the matrix, stochastic relations treated as a possible empirical hypothesis, in order to rationally criticize, and only if rational, the elaboration of a single virtual model of only those rational hypothesis, to integrate in a comprehensive virtual model.

The way in which this artificial intelligence is going to experiment with cyclic auto-replications, the third stage of any Artificial Intelligence, among other auto-improvements and auto-enhancements, is through the auto-improvements in the comprehensive virtual model at any time that is made any single virtual model.

After the elaboration of any single virtual model, if the empirical hypothesis has been accepted as rational, the single virtual model of a rational stochastic relation must be included in the comprehensive virtual model of this Artificial Intelligence, where finally, the Artificial Intelligence integrates all single virtual models in only one comprehensive virtual model.

Each time a stochastic relation is accepted as a rational hypothesis, the Specific Artificial Intelligence will generate a new single virtual model. This model is then integrated into the comprehensive virtual model, improving it automatically.

The most important thing in the development of Specific Artificial Intelligence for Artificial Research by Deduction in any synthetic science, synthetic academic field, or activity, is the fact that, in reality, they are the first experiments about how this technology can work, and be improved and enhanced in future models, being the objective the construction of a global matrix, for a Global Artificial Intelligence, able to carry on studies at global level, not only in one specific synthetic science, only one specific synthetic academic field, or only one activity, the Global Artificial Intelligence using Artificial Research by Deduction, after the completion of the global matrix, must be able to carry on all kind of studies, identifying all possible stochastic relations, around the globe or beyond, the universe, carrying on all kind of rational contrast, in order that, with absolutely all the rational hypothesis, the construction of a global virtual model.

 Rubén García Pedraza, London 15th of February of 2018
Reviewed 6 August 2019. Madrid

Reviewed 8 August 2023. Madrid

Reviewed 3 May 2025, London, Leytostone

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

Ciencias estocásticas

Ciencias estocásticas son aquellas que comprenden la función indeterminista del azar en la ciencia, luego en lugar de seguir patrones causales puros desarrollan modelos correlaciónales, donde las relaciones entre factores no se determinan a priori por cadenas causales predeterminadas de forma fija y constante, más bien estudian el nivel de probabilidad en las interacciones utilizando para tal fin métodos de probabilidad estadística o de estadística de la probabilidad, el tipo de modelos de investigación en que se centra la teoría de Probabilidad Imposible.
 

Estadística y probabilidad son las dos principales ciencias y métodos para el estudio indeterminista y estocástico del comportamiento aleatorio, o correlaciones entre diferentes factores que de forma absoluta o en alguna medida sean dependientes del azar, en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística se presentan nuevos métodos de estudio empírico de las ciencias estocásticas, y se distinguen dos tipos de azar, el azar teórico, que desarrolla la función de inversión de N, 1/N, en tanto que media aritmética de las probabilidades empíricas, y probabilidad teórica de que cualquier suceso ocurra en igualdad de oportunidades,  azar teórico, y el azar empírico es una función de la Desviación Media o Típica en tanto que distribución empírica del sesgo por azar en la muestra. Si bien a lo largo de Introducción a la Probabilidad Imposible se da una visión heterodoxa sobre el azar,  particularmente interesante el apartado 13.
 

Dentro de las ciencias estocásticas hay que diferenciar, su base metodológica, que se estudia en las disciplinas matemáticas de probabilidad y estadística, en tanto que ciencias analíticas de aplicación sintética, y las ciencias sintéticas propiamente dichas, las ciencias empíricas, naturales o sociales, donde los métodos analíticos de estadística y probabilidad se aplican indistintamente, diferenciándose sólo en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, si son modelos normales o modelos omega, y dentro de los modelos normales, si el objeto de estudio es  igualdad de oportunidades o sesgo, positivo o negativo, modelos y objetos de estudio que se detallan ampliamente en el apartado 10.
 

La diferencia entre ciencias exactas y ciencias estocásticas, es que mientras en las exactas los resultados no son aproximaciones que admitan el azar en sus proposiciones, y mucho menos un margen de error, ajustan al detalle  sus cálculos a las dimensiones reales, la exactitud se entiende en tanto que máxima precisión, en ciencias estocásticas  se entiende la función del azar en los fenómenos que explica , dejando márgenes de error en sus estimaciones, comprendiendo que cualquier aproximación teórica de la realidad parte del dualismo entre realidad y teoría, y si bien el isomorfismo es un ideal de ciencia fiable, dicho isomorfismo nunca se logra al 100%, motivo por el cual siempre hay un margen de error es sus estimaciones y proposiciones.
 

Las ciencias estocásticas en tanto que a priori parten de la aceptación de márgenes de azar y márgenes de error, entienden que el isomorfismo, si bien es un ideal de ciencia, una ciencia moral sería aquella que sólo emitiera proposiciones verdaderas, en el momento que se acepta la función del azar y el error, cualquier proposición empírica de verdad está sujeta a la provisionalidad de sus afirmaciones, motivo por el cual las hipótesis empíricas sólo se validan verdaderamente racionales, universales, provisionalmente, de acuerdo a los márgenes de error que acepte la política científica en la razón crítica. A este proceso, en Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, se denomina crítica racional de las ideas, en tanto que las ideas, de origen subjetivo, es necesario que se validen en la práctica suficientemente objetivas para formar parte del cuerpo teórico de la ciencia, es lo que tradicionalmente se llama contraste de hipótesis.
 

A medida que avanza la comprensión del azar y el error  en la ciencia  ha aumentado la valoración académica y social de las ciencias estocásticas. Si la principal diferencia entre ciencias exactas y estocásticas es la capacidad de precisión o exactitud en sus estimaciones, en tanto la aceptación del error y el azar es un factor de imprecisión e inexactitud que implica una relativa menor fiabilidad, si tradicionalmente a las ciencias exactas se las tenía por paradigma de fiabilidad y pureza, lo que ha venido sucediendo en la epistemología del siglo XX ha sido una revalorización de las ciencias estocásticas, teniendo hoy en día el mismo prestigio que las ciencias exactas, de hecho hoy en día, se podría decir que muchas ciencias que en el siglo XIX, a causa del primer positivismo y estructuralismo, se tenían por modelos de ciencias exactas, por ejemplo la física de Newton y la astronomía de Kepler, hoy en día la mecánica quántica se revela como una de las ciencias estocásticas más importantes, y las actuales teorías de astrofísica, que admiten importantes márgenes de error de hasta millones de años luz en algunas teorías, demuestra que más que una ciencia exacta altamente precisa, es una ciencia estocástica que depende del contraste de hipótesis, y la aceptación de márgenes de error en la crítica racional de las ideas.
 

Hoy en día se podría decir, que en su función analítica, el principal modelo de ciencia exacta son las matemáticas, en la medida que cualquier algoritmo, en su sentido puro, carece de error, es decir, el algoritmo “1+1=2” es un algoritmo o estructura lingüística que carece de error posible. Las matemáticas en tanto que lenguaje se diferencian de las demás lenguas simbólicas por cuanto sus proposiciones disponen de una única significación incontrovertible, es un modelo de lenguaje que no admite valoración subjetiva.
 

Muy posiblemente de todas las ciencias exactas que se tenían por exactas en el siglo XIX la única ciencia exacta verdadera sea las matemáticas.
 

En el siglo XX se ha producido una transformación sin precedentes en la epistemología en donde ciencias como la física o la astronomía, que el primer positivismo tuvo por modelos de ciencia, se han transformado en modelos de ciencias estocásticas, donde sus afirmaciones quedan sujetas a una relativa incertidumbre, y a un contraste de hipótesis dominado por el falsacionismo, variante del racionalismo crítico, elaborada por Karl Popper, que rechaza la posibilidad de verdades eternas y universales más allá de un tiempo provisional o prudencial, el suficiente para admitir la falsedad de las hipótesis tenidas por verdaderas.
 

En Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, tal como se explica en el apartado 2, se recoge las principales aportaciones del racionalismo crítico, el positivismo y el materialismo dialéctico. La influencia del racionalismo crítico se observa en la medida que  entiende que ninguna verdad es eterna, por cuanto la aceptación de un margen de error posible implica que en un tiempo suficiente o infinito es inevitable, al mismo tiempo que, si bien de forma adaptada a la nueva realidad epistemológica se insiste en la necesidad de dar el mismo tratamiento epistemológico, el método científico hipotético deductivo, a todas las ciencias, naturales o sociales, una característica propia del positivismo, pero de forma adaptada a las circunstancias actuales, entendiendo la función del azar y el error en la ciencia, una ciencia que dispone de una dimensión política, de acuerdo a las teorías crítico-sociales derivadas del materialismo dialéctico, por cuanto es la política científica quien decide la orientación política e ideológica de la ciencia.
 

En Probabilidad Imposible se entiende la función del error en dos formas, un primer margen de error en la teoría en la medida que la realidad en sí misma es incognoscible, debido a que está formada por una infinitud de cualidades singulares que escapan a la comprensión humana, por cuanto el ser humano dispone de capacidades humanas limitadas frente la infinitud de cualidades que forman la realidad en si, siendo esa contradicción entre la limitación humana y la infinitud de la realidad el origen de error, por cuanto, a expensas de poder conocerlo todo sólo se conoce una parte, lo que la realidad muestra de sí, siendo la diferencia entre muestra y realidad, la probabilidad de error de representatividad muestral.
 

En Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, dependiendo del tipo de universo al que dependa la muestra la probabilidad de error de representatividad muestral es diferente, inversión de N, 1/N, en universos de sujetos, y la inversión delas puntuaciones directas o frecuencias en universos de opciones, 1/Σxi.

 

Además del margen de error de representatividad muestral el segundo margen de error, el que se establece en la razón crítica por la política científica para el contraste de hipótesis.
 

La forma en que la obra Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística, entiende el azar es en tanto que la realidad en sí misma es una entidad aleatoria, que no obedece a secuencias líneas de causa y efecto, siendo un sistema no lineal de interacciones caóticas, en donde al azar se generan series de accidentes y contingencias, de las cuales, por simple azar, se generan patrones de regularidad fiable, al menos en un margen de error, que dan lugar a los sistemas que forman la realidad fenoménica.

 

Lo que creemos sistemas estables, la vida orgánica, los ecosistemas, los sistemas planetarios, las galaxias, el universo, o los multi-universos, son en esencia productos casuales de accidentes que se han producido en el devenir caótico de la materia, en donde algo aparentemente imposible, por ejemplo, que la materia inerte por casualidad genere vida, dado un tiempo suficiente o infinito, es inevitable, por ejemplo en nuestro planeta, transformándose lo imposible en algo normal, tal como se explica en el apartado 13 de Introducción a la Probabilidad Imposible, estadística de la probabilidad o probabilidad estadística.

 

Mientras la cosmología tradicional partía de postulados deterministas, al estilo de la teoría de la probabilidad de Laplace, en donde todo podría ser perfectamente predecible y explicado de forma exacta y precisa, las ciencias sintéticas desde el siglo XX han evolucionado hacia una interpretación de la realidad cada vez menos deterministas, a expensas de la famosa frase de Einstein de que “Dios no juega a los dados” lo que las ciencias empíricas, naturales o sociales, están demostrando es que la incidencia del azar en la realidad es muy elevada, y fenómenos que hasta hace poco se explicaban por sistemas causales fijos e inmutables ahora se empiezan a vislumbrar explicaciones no lineales e indeterministas derivados de interacciones en donde se observa un determinado margen de azar.

 

Si la física de Newton se transformó en un ideal de ciencia para los filósofos ilustrados y románticos, la posibilidad de una ciencia fundada en leyes naturales y eternas, su influencia se observa desde la filosofía racionalista e idealista de Kant y Hegel, el positivismo de Comte, o el materialismo dialéctico de Marx y Hegel, que independientemente de su ideología, apuntaban a una ciencia fundada en leyes universales, en el espacio y el tiempo, que regían la historia social  y humana. La forma en que desde el siglo XX han evolucionado las ciencias sintéticas ha sido diametralmente opuesta, hacia una comprensión no lineal de la naturaleza y la sociedad en donde de haber leyes son provisionales, y toda hipótesis debe criticarse racionalmente y contrastarse con la realidad. Si bien, muchos postulados de aquellas filosofías siguen vigentes, la incoherencia o incompletitud de cualquier conocimiento humano frente a una realidad incognoscible, la necesidad del mismo tratamiento metodológico a todas las ciencias empíricas, naturales o sociales, el método científico, hipotético deductivo, y la naturaleza dialéctica del ser humano y la realidad  donde todas  las proposiciones humanas, incluidas las científicas, en tanto que el ser humano es un animal político y un ser social, lógicamente tienen una dimensión política y social.

 

Rubén García Pedraza, Madrid 7 de junio del 2014

 

 

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