Psi Punset - Cerebro Global

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ENTREVISTA a PETER STRUSS & BERT BREDEWEG http://www.swi.psy.uva.nl/usr/bert/home.html http://www.radig.informatik.tumuenchen.de/people/struss/struss.html

Eduardo Punset: Estáis intentando enseñar a los ordenadores, o darles el conocimiento necesario para que los humanos podamos interactuar con ellos. ¿Es esto lo que estáis haciendo? Bert Bredeweg: Sí, o al menos está entre lo que intentamos conseguir. Eduardo Punset: ¿Y en qué punto os encontráis? ¿Cuál es el estado de la cuestión? Bert Bredeweg: Estamos a un cuarto más o menos, a un 25%. Eduardo Punset: Eso es mucho. Bert Bredeweg: Es una cuestión difícil. Tenemos que enseñarles a los ordenadores nociones básicas sobre los sistemas -qué son y cómo se comportan-, así que una de las cosas que hay que hacer es desarrollar un vocabulario sobre estos sistemas, formalizarlo e 1

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introducirlo en el ordenador. Ese es uno de los problemas. El otro problema es que una vez tenemos este modelo en el interior de la máquina ¿cómo podemos lograr la interacción entre el estudiante y el modelo que hay en el interior de la máquina? Eduardo Punset: Cuando dices sistemas ¿a qué te refieres en realidad? ¿lo que quieres decir es que estáis intentando observar la manera en que razonan las personas, y estudiar ese sistema e intentar que el ordenador lo conozca? Bert Bredeweg: Yo lo diría al revés. Por ejemplo, aquí tengo un vaso y si también tuviera una botella, pondría agua en el vaso, y tú podrías describir lo que sucedería: el agua comenzará a llenar el vaso, se llenará un poquito y si continúas echando lo llenará del todo y se desbordará. Tenemos un vocabulario para describir todo ello. Pero cuando eres muy joven, o cuando queremos hablar sobre un sistema mucho más complejo, como, por ejemplo un coche, entonces la gente no sabe cómo hacerlo. Así, en primer lugar, tenemos que estudiar esto y entender cómo una persona aprende a pensar en ello. Porque damos por supuesto que ha desarrollado una comprensión bastante sofisticada de las cosas. Y a continuación lo introducimos en el ordenador. No para que el ordenador comprenda realmente los modelos, sino para tenerlo como una especie de marco con el que los estudiantes puedan interactuar. Quizá podría comparar esto con un juguete para niños. Con una esfera que tenga unos agujeros, por ejemplo, uno cuadrado y otro circular, y tenemos otros objetos como un cilindro, y el estudiante intentará introducirlo en el interior de la bola. Y hará fuerza..., Y al hacer todo esto estará aprendiendo los diferentes tipos de formas. Nosotros hacemos lo mismo pero con el ordenador. El ordenador es un gran modelo de lo que sucede, pero se le presenta al estudiante de manera que sólo pueda hacer determinadas cosas, y al llevarse a cabo esa interacción con la máquina aprenderá cómo observar los sistemas, cómo percibirlos y cómo razonar sobre ellos. Esa es la idea.

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Eduardo Punset: Peter ¿Crees que esto facilitará..., esta semejanza entre el razonamiento del ordenador y el razonamiento del ser humano -en cierto modo ambos han aprendido acerca del mecano y del lenguaje del vaso- esto facilitará lo que se denomina el proceso hacia un cerebro global? Peter Struss: Creo que sí, sin duda. Porque aquí estamos hablando de lo que los niños aprenden pero también los adultos necesitan seguir aprendiendo y ser enseñados. De manera que es básico que seamos capaces de representar lo que la gente sabe, o debería saber y aprender. Representar eso a un nivel que sea próximo y similar a lo que la gente hace. Por ejemplo, si continúo refiriéndome a este modelo lo primero que hago es beber... Bert Bredeweg: Todavía no está envenenada. Peter Struss Espero que esté bien tratada. Ese quizá sea un ejemplo. Tenemos plantas de tratamiento del agua y el proceso que allí se lleva a cabo es difícil de describir por medio de números exactos. Aun así tenemos una alta comprensión -sin duda la tienen los operarios de esas plantas- acerca de los procesos biológicos y químicos se producen. Por ejemplo, que el agua sucia entra, el agua limpia sale, y entre medias otras muchas cosas suceden que son difíciles de describir con exactitud. De todas formas, ellos pueden explicar lo que hacen y pueden enseñárselo a otros. Si queremos desarrollar sistemas que les ayuden a llevar a cabo esta tarea, necesitamos representar en el ordenador lo que ellos saben -o deberían saber- acerca de lo que sucede allí. Y necesitamos hacerlo de manera cualitativa, de manera conceptual, más que de

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la manera a la que estamos acostumbrados que es en forma de números en el ordenador. Eduardo Punset: Bert ha mencionado, como ejemplo de complejidad, la construcción de coches. Hoy en día un coche sofisticado requiere el trabajo de un centenar de ordenadores. Vuestra investigación ya está ayudando a los constructores de coches a hacer diagnósticos sobre su estado. ¿Es así? Peter Struss: Sí. Ya he dicho que los coches cada vez son más complejos. Se hacen complejos gracias al uso de ordenadores para mejorar su comportamiento. De modo que es fácil que tu coche tenga, no sé, unos sesenta o setenta ordenadores funcionando. Y nadie lo nota. Y los coches de alta categoría pueden tener más de un centenar. Con todos estos sistemas interactivos, puede ser muy complicado diseñarlos, entender qué sucederá, por ejemplo, si algo se estropea; pero también es difícil hacer diagnósticos a bordo, mientras el coche está en funcionamiento - aunque ya hay coches que tienen esta capacidad-, y, finalmente, es difícil para los operarios del taller localizar el defecto, encontrar qué es lo que no funciona. A causa de esta complejidad -y tenemos aquí otro caso: no sabemos cómo se supone que ha de trabajar el sistema: los componentes eléctricos, los hidráulicos-, lo que hacemos es representar este conocimiento tecnológico en un sistema de ordenador que haga frente a esa complejidad y pueda servir a los diseñadores para indicarles qué defectos pueden tener consecuencias catastróficas, o bien incorporarse como ordenadores formando parte del vehículo a fin de mejorar los diagnósticos y, por así decir, llevar encima el conocimiento tecnológico que tiene el ingeniero, o hacerlo asequible al taller de reparación. Todas las grandes industrias europeas de fabricación de automóviles se están ya interesando por esta tecnología, y han iniciado proyectos que proponen establecerla.

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Eduardo Punset: ¿Os atreveríais a aplicar este tipo de sistemas de razonamiento, de razonamiento físico, a cuestiones realmente complejas, como la ecología? La erosión, el clima… ¿O creéis que eso es imposible? Bert Bredeweg: Hay un proyecto llamado Cerrado Sensu Lato o más exactamente la hipótesis de sucesión del Cerrado. Se trata de una zona del Brasil, sobre la que los científicos, los ecologistas, han realizado hipótesis acerca de cómo va a evolucionar el entorno, sus árboles, la hierba y otras cosas. Y para construir un modelo en el ordenador que simule todo eso, hay que preguntarles: ¿a qué te refieres exactamente con esto? ¿cómo habría que introducirlo en la máquina? Eduardo Punset: ¿Y a quién cuestionan? ¿A la naturaleza o a la gente? Bert Bredeweg: A la naturaleza. Cuál es la interpretación, la percepción, la concepción del mundo. Eso es lo que recogemos, y claro está que si en la máquina se ha introducido ese modelo, entonces podemos decir que la máquina "conoce" el modelo. Aunque yo no diría con ello que la máquina se parezca al hombre: simplemente tiene ese modelo, lo cual es muy diferente. Eduardo Punset: ¿Y el tiempo? Peter Struss: Es algo igualmente caótico. La gente tiene la capacidad de razonar y de llegar a conclusiones correctas sobre sistemas muy complejos como puede ser el del cedazo, ¿ya sabes?, donde se pone arena y piedras y se sacuden, y uno es capaz de predecir que los granos 5

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más finos se colarán y que los más gruesos se quedarán. Si lo examinas con detalle es un proceso caótico bastante complejo, de todas formas como estás razonando a un nivel más abstracto eres capaz de predecir lo que sucederá. Hasta ahora la gente ha pensado más bien que los ordenadores sirven para calcular, o para procesar textos, o para jugar en Internet, o lo que sea, pero la clave aquí está en que lo que la gente puede hacer en términos de pensamiento abstracto es algo que también podemos tener los ordenadores. Y, además, los ordenadores tienen la capacidad de combinar el conocimiento, de razonar a cerca de sistemas todavía complejos, sistemas más complejos que aquellos sobre los que nosotros podríamos ser capaces de razonar ya que tienen demasiadas posibilidades. Pero el paso básico es permitir a los ordenadores y a los programas de software que hagan inferencias y conclusiones a un nivel tan abstracto que sean capaces de predecir que las piedras pequeñas se colarán… Eduardo Punset: Como los humanos son capaces de hacer. ¿Entonces cuál es la diferencia? ¿Cuál es el propósito del experimento? Peter Struss: Mejor que sigamos con el ejemplo del tratamiento de aguas. Al igual que el tratamiento de los residuos es algo necesario; existe un peligro inmediato para nuestro entorno si no se hace. Esto se está llevando a cabo también en Brasil de una forma descentralizada: aunque todas las comunidades tienen que hacerlo, no necesariamente tienen expertos para ello, científicos que puedan hallarse presentes y dirigir esos procesos. Así que tener un ordenador o una conexión a Internet que permita acceder a un sistema de apoyo para la toma de decisiones, ayuda a resolver problemas en zonas en las que no se puede disponer directamente del conocimiento apropiado, o ayuda a formar la gente para que puedan hacerlo. Bert Bredeweg:

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Digamos que lo miramos desde el otro punto de vista. No decimos que el ordenador es como un ser humano y, por tanto, nos supera. Por el contrario, nos ayuda, aumenta nuestras capacidades cognitivas y por consiguiente es como una herramienta útil. Igual que si tenemos una cuchara para comer, resulta más cómodo comer, o con una cerilla para encender el fuego, es más fácil. Tener un ordenador, que sabe cosas, y nos ayuda a tomar decisiones correctas -o las incorrectas-, eso también puede suceder.

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