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

Inteligencia Artificial Global e Inteligencia Artificial Específica

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Caos, complejidad, e inteligencia artificial

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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