La Inteligencia Artificial, IA, se puede analizar desde dos perspectivas: la pedagogía y la economía política. En esta segunda entrega hablaremos desde una visión pedagógica
Ancízar Narváez M. (*)
Al menos desde la época de Descartes existe la polémica sobre la diferencia entre el comportamiento de los animales, las máquinas y los humanos. La diferencia con los animales no está solo en el lenguaje, sino en el uso creativo del lenguaje común, “el cual consiste en ser ilimitado en su alcance y no precisar de estímulos”¹, mientras que “el lenguaje animal permanece completamente dentro de los límites de la explicación mecánica”², es decir, necesitan el estímulo físico.
Hace años había propuesto entender los “modelos pedagógicos”³ como dos formas de enseñanza y aprendizaje que denominamos algorítmica, la primera, y heurística, la segunda.
La diferencia entre lo uno y lo otro se puede reducir a lo siguiente: los modelos algorítmicos están basados en información y en instrucciones y tienen que generar respuestas; los modelos heurísticos están basados en preguntas, en lo posible y, por tanto, generan hipótesis o imaginaciones.
La relación entre la inteligencia algorítmica y la heurística puede asimilarse a la relación de la inteligencia con el instinto y el hábito propuesta por Piaget⁴. Según el autor, el instinto se entiende como adaptaciones a situaciones que se repiten; el hábito, como respuesta automatizada, mientras que la inteligencia sería la adaptación a una situación nueva.
El algoritmo
Pero si restringimos la discusión a esta última, “sólo pueden distinguirse dos formas de inteligencia: una práctica ─ “empírica” ─ y otra reflexiva ─ “sistemática” ─. “En la primera, el problema se presenta como una simple necesidad […] En la segunda, la necesidad se refleja como problema, donde el tanteo se interioriza en búsquedas de hipótesis…”⁵. Este aspecto, la problematización, es la línea divisoria entre las dos inteligencias.
Veamos: Por algoritmo se entiende “la serie de actos o de operaciones elementales que hay que ejecutar en secuencia para cumplir un acto cualquiera, siguiendo un encadenamiento estricto […] Una serie algorítmica constituye un programa […] El algoritmo no es una simple suma de operaciones. Las presenta en series ordenadas…”⁶. Es aquí entonces donde se asimila a una inteligencia no humana. Pero hay otro aspecto en el que el algoritmo es más cibernético ─como imitación de movimiento─ que lógico:
“Sin embargo no cualquiera formalización aplicada a una estructura de comportamiento conduce a un algoritmo. Este se define por cuatro propiedades: la precisión (“todas las operaciones sucesivas por efectuarse se definen allí; fija la meta por alcanzar, la información necesaria, el sistema de reglas por aplicarse en esta información y el orden en el cual se aplicarán estas reglas”); la univocidad (la significación única. “Es específico y permite resolver cierta clase de problemas”); la medida (“Es un conjunto finito de operaciones: por grande que sea, el número de ‘pasos’ es limitado (sic)”), y la claridad (“Aun sin un conocimiento especial del problema, toda persona que aplique el algoritmo debe llegar a su solución”)⁷.
Tecnología educativa
Con base en estos parámetros se erigió lo que conocimos como Tecnología Educativa, en cuyo centro no estaban, como se entiende hoy, principalmente los aparatos, sino esta forma de operacionalización Taylorista de la educación escolar. La precisión, la univocidad, la medida y la claridad se pueden entender nítidamente como aquello que en comunicación llamamos ausencia de ‘ruido semántico’⁸, o sea el isomorfismo entre emisión y recepción⁹ y, por tanto, una comunicación a prueba de sujetos.
Esto podría conducir también a pensar que el algoritmo se puede asimilar a un esquema. Recordando que el esquema es una estructura biológica y psicológica, pero esencialmente inconsciente, Not aclara que el algoritmo se diferencia del esquema en que:
El esquema se aplica también a una clase de conductas, pero es una estructura puramente mental y esencialmente inconsciente, mientras que el algoritmo no existe sino cuando alguien lo ha construido y no es algoritmo sino con la condición de que se materialice en algún dispositivo o aparato(10).
El algoritmo es, pues, una creación hiperconsciente. En consecuencia, se pueden anotar dos limitantes para esta pretensión de inteligencia artificial: una, la inteligencia algorítmica siempre dependerá de la información, es decir, de los datos, de las conexiones físicas; dos, el chat no es capaz de explicar “lo que no es”, “lo que no podría ser”(11).
Ahora bien, la inteligencia propiamente humana se puede reducir, con base en algunas lecturas de Piaget, al hecho de que “la vida mental se disocia de la vida orgánica”(12). O, como lo anotamos al principio, al hecho de que no depende de estímulos. “En esta multiplicación indefinida de las distancias espacio-temporales entre el sujeto y los objetos consiste la novedad principal de la inteligencia conceptual…”(13). Con esto da un poco de concreción a la definición de la inteligencia como el “grado de complejidad de los intercambios a distancia”(14).
Es claro que más allá de la distancia está también la absoluta falta de conexión física y sobre todo de Conciencia. Como se ha dicho en el OPM: “predicar la conciencia o autoconciencia de la IA, es un claro ejemplo de una fetichización de objetos, fenómeno muy común a lo largo de la historia por parte de los seres humanos. Ser consciente como atributo reflexivo, como responsabilidad ética y como sensibilidad material (corporal) es una condición específica del ser vivo humano”(15).
Hipertrofia del modelo
Ninguno de estos atributos es propio de la IA. La inteligencia artificial algorítmica estaría basada siempre en la información, por tanto, en relaciones físicas, de la misma manera que la inteligencia animal está asociada al estímulo.
Por tanto, solo queda por decir que la inteligencia heurística sería la inteligencia propiamente humana y esta depende de la significación. Pero la significación sigue siendo el ‘agujero negro’ de la lingüística, pues no está claro aún de dónde viene o cómo se produce(16); luego, esto nos lleva a una pregunta sobre lo apropiado de llamar a este fenómeno ‘inteligencia’: si no sabemos cómo se produce la significación, mucho menos sabremos como programarla. En otras palabras, si no sabemos cómo se convierte el Esquema ─mental e inconsciente─ en símbolo (significante y significado) mucho menos sabremos cómo hacer “que se materialice en algún dispositivo o aparato”.
Desde el punto de vista de la pedagogía, la inteligencia artificial, si se puede llamar así, se podría entender como una hipertrofia del modelo de enseñanza y de conocimiento algorítmico ─de hecho, la IA está compuesta de algoritmos─ en detrimento, por supuesto, de la enseñanza y el conocimiento heurísticos.
1 Chomsky, N. (1978). Lingüística cartesiana. Madrid, Gredos, p. 20
2 Chomsky, N. (1978). Lingüística cartesiana. Madrid, Gredos, p. 34.
3 Narváez, A. (2010). “Modelos pedagógicos y modelos comunicativos”. En Pedagogía y Saberes, Núm. 32, Bogotá, UPN, enero-junio, pp. 7-22.
4 Piaget, Jean (1999). La psicología de la inteligencia. Barcelona, Crítica, p. 107.
5 Ídem.
6 NOT, Louis (1998). Las pedagogías del conocimiento. México, Fondo de Cultura Económica, p. 94.
7 NOT, citado, p. 96.
8 Mattelart, Armand y Mattelart, Michèle (1997). Historia de las teorías de la comunicación. Barcelona: Paidós.
9 Shannon, C. (1948). “A Mathematical Theory of Communication”, Bell System Technical Journal, XXVII, n. 3, pp. 379 – 423; n, 4, pp. 623-656.
10 NOT, Louis (1998). Las pedagogías del conocimiento. México, Fondo de Cultura Económica, p. 95.
11 Chomsky, citado por OPM (2023).
12 Piaget, Jean, citado, p. 113.
13 Piaget, Jean, citado, p.135.
14 Piaget, Jean, citado, p. 20.
15 OPM (2023). El profesor universitario:una entidad retada por la Inteligencia Artificial (IA) Onlinehttp://observatoriopedagogicodemedios.blogspot.com/search/label/Profesor%3A%20retado%20por%20la%20IA
16 Sercovich, A. (1977). El discurso, el psiquismo y el registro imaginario. Iconicidad, teoría semiótica y psicoanálisis. Nueva Visión, p. 54.
(*) Observatorio Pedagógico de Medios
