Connectivitas

En dias pasados, Dolores sugirió que debatieramos cada uno de los principios del Conectivismo en hilos separados, lo que me pareció una excelente idea. Escogí este principio para comenzar el debate porque me parece el más controlversial: Principio 3: El conocimiento puede residir en artefactos no humanos. Contrapunto de Dolores: No, lo que reside fuera del ser humano es información, una relevante y otra no, que no se traduce en aprendizaje o conocimiento hasta que se obtiene su significado y éste se consolida.

Inicio este debate con el artículo que preparé para mi Blog (pragmaticful.blogspot.com) sobre Conectivismo y Máquinas Conscientes: En plena antesala del curso Conectivismo y Conocimiento Conectivo, que dictarán George Siemens y Stephen Downes en Septiembre, han surgido algunos debates sobre los principios que fundamentan el Conectivismo, siendo quizás el más controvertido, bajo mi punto de vista, la afirmación de que “el conocimiento puede encontrarse en artefactos no-humanos, y el aprendizaje es posibilitado/facilitado por la tecnología” (Knowing Knowledge, 2006). La Inteligencia Artificial (AI), definida como un sistema que percibe el entorno y decide las acciones que tienen mayor probabilidad de éxito para interactuar con él, tiene implícito el razonar, conocer, planificar, aprender y comunicar. ¿Pero qué pasa con la conciencia?. ¿Pueden las máquinas pensar conscientemente? Desde sus inicios los investigadores en esta área desarrollaron algoritmos que imitaban el proceso de raciocinio del ser humano para resolver problemas, pero el inconveniente, de acuerdo a los científicos cognitivos, reside en la conciencia, factor imprescindible para resolver problemas abstractos, que requieren algo más que deducción y razonamiento (sentido común). Esto sólo se adquiere a través de vivencias y un vasto conocimiento del mundo (representaciones). Por eso me llamó la atención un artículo de dos neurocientíficos, Christof Koch, profesor de Comportamiento Cognitivo y Biología en Caltech y Giulio Tononi, profesor de psiquiatría en la Universidad de Wisconsin, Madison: “¿Pueden las máquinas ser conscientes?" Admiten no saber cómo definir conciencia, “esa enigmática vida interior de la mente”, ese torbellino de pensamientos y sensaciones que ocurre cuando vemos a un ser querido luego de una larga ausencia, o cuando escuchamos un exquisito violín o el saboreo de nuestro plato favorito. Nace en el cerebro, no se sabe cuándo ni cómo, ni si opera en un circuito especial de neuronas u de otro tipo. Con tanto desconocimiento, ¿cómo saber si ésta puede ser creada artificialmente? Pero algo sí sabemos, y es que “en los seres humanos y animales, el contenido específico de cualquier experiencia consciente- ha sido proporcionada por las partes de la corteza cerebral”, la capa exterior de materia gris asociada con el pensamiento, acción y otras funciones cerebrales superiores”. Esto quiere decir que uno puede percibir con los ojos, nariz, boca, orejas, piel, pero perder totalmente la conciencia si la corteza cerebral resulta dañada. Interesante y sorprende, por lo menos para mi, resultó la lista de aspectos de la conciencia que, de acuerdo a estos dos neurocientíficos y con datos procedentes de estudios clínicos y de laboratorios de investigación básica, no se necesitan para construir una maquina consciente: las emociones, la atención selectiva, la memoria, la auto-reflexión, el lenguaje, la detección del mundo, y actuar en él. Entonces, ¿qué es necesario? ¿Cuáles son las propiedades esenciales de la conciencia, sin las que no hay experiencia alguna? Los autores creen que la respuesta es “la cantidad de información integrada que un organismo, o una máquina, puede generar”. Como ejemplo: cuando usted ve conscientemente una determinada imagen, tiene esa imagen como un todo integrado. No importa lo mucho que intente, no puede dividirla en pequeñas imágenes y no puede experimentar sus colores con independencia de las formas, o la mitad izquierda de su campo visual separado de la mitad derecha. La base de esta unidad es una multitud de interacciones causales entre las partes pertinentes de su cerebro. Para ser conscientes, entonces, tiene que existir una sola entidad integrada con un gran repertorio de los estados. ¿Cuál es la mejor manera de construir una máquina consciente? Contestan los autores que a través de dos vías: O bien copiar el cerebro mamífero o bien a través de la evolución de una máquina, ambos caminos demostrado ser muy difíciles, pero concluyen que para construir tal máquina, inevitablemente hay que obtener primero “la comprensión de nuestra propia conciencia”. Y del mismo modo que nosotros mismos hemos evolucionado para vivir y apreciar la infinita riqueza del mundo, también vamos a evolucionar las construcciones que comparten con nosotros la más inefable, la más subjetiva de todas las características de la vida: la propia conciencia. Podríamos suponer, en base a todo lo dicho, que quizás no sólo las máquinas deberían evolucionar para lograr la tan ansiada conciencia, sino que también lo deberían hacer los seres humanos para adquirir la simbiosis necesaria con las máquinas inteligentes (¿Matrix?). De ser así la propuesta de Siemens es, si no válida, al menos lógica y pronosticadora de los cambios por venir en el área del aprendizaje. Referencias  Koch, C. & Tonini, G. (2008) Can Machines Be Conscious? Parte del Report IEEE Spectrum's SPECIAL REPORT: THE SINGULARITY . Disponible en línea en : http://spectrum.ieee.org/jun08/6278  Siemens, G. (2006) Knowing Knowledge. Una licencia Creative Commons está diponible en línea en: www.knowingknowledge.com  Wikipedia (2008). Inteligencia Artificial. Disponbile en línea en: http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial Saludos, Maria Teresa

Me ENCANTA este debate, y me uno a él entusiasta. Y lo hago para defender a capa y espada el principio conectivista de que el conocimiento reside en artefactos no-humanos. De hecho, no hay conocimiento fuera de los artefactos, porque no hay conocimiento sin comunicación, y desde hace muchos siglos los artefactos nos sirven para crear y definir ese conocimiento. No creo que nadie dude de este principio... y tú misma, María Teresa, das la respuesta cuando desvías el debate hacia el asunto de la conciencia, que es muy interesante, pero que no es central para atacar en modo alguno el tercer principio. Para aclarar las cosas, creo que habría que partir de la diferencia entre conocimiento e información que, según me parece, para Siemens debería residir en el contexto. Mientras que la información serían sólo datos, el conocimiento tendría que definirse como información en contexto, entendiendo éste como el marco (conectivo) en el que reside. Si nos paramos a pensar un momento, veremos que esto se corresponde fácilmente con el hecho de que el conocimiento no reside en individuos, sino en la relación que se establece entre distintos individuos de una red. Lo importante no es LA INFORMACIÓN (los datos), sino la relación que se establece entre los distintos datos en una red, a sea informática, social o neuronal. Sobre el asunto de la conciencia, sólo recomendar un par de lecturas, esclarecedoras de cuál debería ser la comprensión de la misma que deberíamos manejar. Estas comprensiones, además, nos ayudan a alejarnos de principios explicativos individualistas (de corte Cartesiano, y que se mantienen hasta hoy día -Searle defiende eso mismo, explicando por qué las máquinas no podrán NUNCA tener conciencia- y acercarnos a una comprensión colectiva de la conciencia, más acorde con los principios conectivistas. Ahí va la lista: Searle (1984) Minds, Brains and Science. Básicamente, las meditaciones metafísicas del siglo XX. Pinker (2005) La tabla rasa, el buen salvaje y el fantasa en la máquina. Conferencia dictada en 1999 en la que Pinker desmonta tres de los falsos mitos de la cultura occidental. Dennet (1991) Consciusness explained. Simplemente un clásico que todos deberíamos tener como libro de cabecera.

"Lo importante no es LA INFORMACIÓN (los datos), sino la relación que se establece entre los distintos datos en una red, a sea informática, social o neuronal." Si el conocimiento se crea a partir de la información , entonces es creado por el colectivo humano, no? puede éste crearse en máquinas? Por ejemplo, máquinas que a partir de datos interpreten y saquen conclusiones.... es eso conocimiento también?

Si el conocimiento se crea a partir de la información , entonces es creado por el colectivo humano, no? quise decir que las relaciones, la red la establecemos los humanos.

Me sumo al proceso de reflexion, pues este principio me llama la atencion. He revisado los docmentos de Simens y discipulos. En los que senalan, que es el Aprendizaje quien puede residir en artefactos. De igual forma, en algunos documentos incorpora el concepto de aprendizaje, el cual podria residir en los artefactos. Me parece que hay una distincion entre Aprendizaje y Conocimiento. Interesante reflexion, Violeta da pistas, pues para comprender los principios del Conectivismo, se deben aplicar estos principios en el proceso reflexivo. Entonces, para comprender un principio, se debieran considerar los restantes en este proceso.....bueno, estoy en la busqueda Luis

Gracias Javier por las referencias, muy útiles todas. No era mi intención desviar el tema del debate hacia “la conciencia”, pero consideré que el conocimiento al que se refería el Principio No. 3 era específicamente el que se adquiere a través de un proceso sistemático y metódico, para buscar la solución a un problema específico (un conocimiento con ciencia = conciencia), al que se llega a través de procesos de observación controlada, experimentación, reflexión, encuestas (es decir, con la famosa intencionalidad a que John Searle hace referencia en Intentionality: An Essay in the Philosophy of Mind (1983), y que es precisamente la base de la conciencia, = conocimiento donde se establece la relación entre el estado de la mente y el objeto. Tener conciencia sería para mí un atributo del artefacto no humano imprescindible para que el mismo pueda generar o contener este tipo de conocimiento. Entiendo que haces referencia al conocimiento informático que implica datos e información. Puesto que el término “conocimiento” puede tener distintas connotaciones (tipologías), sería bueno aclarar a cuál estamos haciendo referencia, a riesgo de debatir conceptos completamente distintos, válidos todos. Y la cosa e complica, porque el mismo Siemens dice que el Conocimiento puede ser descrito, pero no definido. Oh la la! (expresión mía) (Knowing Knoledge pag. Vi). Y continua ... El Conocimeinto posee dos características principales; 1. Describe o explica alguna parte del mundo (el comportamiento del átomo, en cuáels compañias invertir para cresciento futuro, cómo se propagan las enfermedades (en mi humilde punto de vista, él en este caso se refiere a conocimiento científico - conceptual - comentario mio), 2. Podemos usarlo en cualquier tidpo de acción (construir aceleradores de particulas) invertir, prevenir enfermedades), (Conocimiento también cientifico pero procedimental? - comentario mío) Todo conocimiento es información pero no toda información es conocimeinto

Luis, Efectivamente Siemens listó el principio tal como lo mencionas = indicando aprendizaje en lugar de conocimiento residiendo en los artefactos = en su artículo de 2004, que listo a continuación, pero luego en su libro Knowing Knowledge (2006), afinó dichos principios, los cuales listo también. Para aquellos que se incorporaron recién en Connectivas, les informo que la traducción al español de este libro, está siendo llevado a cabo por el Grupo Nodos ELE, cuyos avances pueden consultar en la Wiki: http://siemensinspanish.pbwiki.com/ y del que por cierto David Vidal forma parte. Escelente trabajo David, los felicito. Principios del conectivismo (2004): • El aprendizaje y el conocimiento dependen de la diversidad de opiniones. • El aprendizaje es un proceso de conectar nodos o fuentes de información especializados. • El aprendizaje puede residir en dispositivos no humanos. • La capacidad de saber más es más crítica que aquello que se sabe en un momento dado. • La alimentación y mantenimiento de las conexiones es necesaria para facilitar el aprendizaje continuo. • La habilidad de ver conexiones entre áreas, ideas y conceptos es una habilidad clave. • La actualización (conocimiento preciso y actual) es la intención de todas las actividades conectivistas de aprendizaje. • La toma de decisiones es, en sí misma, un proceso de aprendizaje. El acto de escoger qué aprender y el significado de la información que se recibe, es visto a través del lente de una realidad cambiante. Una decisión correcta hoy, puede estar equivocada mañana debido a alteraciones en el entorno informativo que afecta la decisión. PRINCIPIOS DEL CONECTIVISMO (de acuerdo a libro Conociendo el Conocimiento, 2006) • El aprendizaje y el conocimiento requieren diversidad de opiniones para presentar el todo... y permitir la selección del mejor enfoque. • El aprendizaje es un proceso de formación de redes de nodos especializados conectados o fuentes de información. • El conocimiento reside en las redes. • El conocimiento puede residir en aplicaciones no humanas y el aprendizaje es activado /facilitado por la tecnología 40. • La capacidad para saber más es más importante que lo que actualmente se sabe. • Aprender y conocer son procesos continuos en curso (no estados definitivos o productos). • La capacidad para ver las conexiones y reconocer patrones y ver el sentido entre campos, ideas y conceptos básicos es la habilidad central de las personas hoy en día. • La actualización (conocimiento actualizado y exacto) es la intención (el propósito) de todas las actividades conectivistas de aprendizaje. • Aprender es tomar decisiones. La elección de qué aprender y el significado de la información recibida son vistas a través de la lente de una realidad de cambio constante. Si bien existe una respuesta correcta ahora, puede estar equivocada mañana, debido a alteraciones en el ambiente de la información que afecta a la decisión.

David, mil perdones, en el penúltimo post, confundí tu nombre con el de Javier Vidal, asociación con un famoso nadador venezolano, campeón olimpico. De nuevo, mis excusas.

Gracias Maria Teresa, este punto da para seguir conversando, pues tengo un paper del 2006, llamado Learning and Knowledge Today escrito por Siemens para el encuentro global summit 2006 : technology connected futures, en este documento, indica que ambos aprendizaje y conocimiento podrian residir en artefactos. Bueno, habra que ver si esposible dulicidar este aspecto, sin duda podemos seguir avanzando con los restantes principios y sus aplicaciones. Gracias por este espacio de reflexion. Luis

Buenas tardes a todos, Vuelvo rápidamente al asunto para hacer un par de precisiones: - De todos es sabida la controversia que rodea hoy día el debate acerca de la conciencia en Filosofía de la Mente. Quizá porque esta disciplina se ha venido a convertir en la nueva Epistemología. Hay muchos pequeños bandos enfrentados, pero John Searle y Daniel Dennet podrían representar dos formas de ver el asunto, opuestas e inconmensurables. Si citaba a Searle en una intervención anterior era para relacionarlo con el viejo modelo de Decartes, dualista, más cerca de Platón que de las actuales Ciencas Naturales. Searle sigue creyendo en el alma, en ese pequeño fantasma que reside dentro de todos nosotros mágicamente y que nos otorga ese don divino de la conciencia. Pinker lo explica muy claro y en pocas páginas en el volumen que cité antes. - Siemens no puede estar ahí. No lo está de hecho. Siemens parte de otra concepción del ser humano, de una comprensión mucho más cercana a paradigmas que hacen mundano lo divino, que nos quitan trascendencia. Se acerca a Dennett, sí , y también a otros que han conseguido una explicación coherente de la naturaleza y la conciencia humanas, aunque el camino que han tomado está más cerca de la Física natural que de la Metafísica. - Para entender de forma correcta esos principios conectivistas que tan bien resume María, hay que partir de los esquemas que los físicos vienen manejando desde hace relativamente poco, y que habland de la emergencia organizacional. Sólo en esos términos podría explicarse la noción de conocimiento que aparece en Knowing Knowledge, exactamente de la misma manera que se explica la emergencia de la conciencia a partir de la actividad cerebral, la organización social a partir de los individuos humanos, etc... - Sólo falta un ingrediente para completar la coctelera de Siemens (y creo que es el punto más controvertido de la teoría, o al menos el que a mí me cuesta más trabajo asumir): la hermenéutica. Siemens es un perspectivista, tanto en términos epistemológicos como históricos. El conocimiento es un sistema organizado de información que depende directamente de una perspectiva (personal, social, histórica -no olvidemos que Siemens no habla siempre en términos "personales"), que además cambia constantemente y pierde vigencia enseguida. Como la arena, el conocimiento no puede cogerse con la mano. Se escapa entre los dedos. Esta es una explicación básica de algunos principios en los que puede anclarse la teoría de Siemens, -o mi interpretación de la misma- a la que seguro que él podría hacer muchas matizaciones, pero que creo que relaciona muy bien sus principios en las teorías Físicas y Filosóficas que le sirven de sustento. A partir de aquí se pueden describir los ciclos del conocimiento, el asunto de la toma de decisiones, el juego, y demás consideraciones de la teoría conectivista. Ahora lo dejo. Ya escribiré algo más sobre los artefactos. Aquí o en mi blog personal. Por no aburrir.

¿Cómo que la hermenéutica es el punto más controvertido de Siemens? Ya sabía yo que tanto Dennet y tanto Morin no podían llevar a cosa buena. La ontología pinkeriana en la que Siemens se sitúa está más cerca del desorden caótico que de cualquier Método teleológico. ¿No te parece que tu desconcierto es bastante prueba? Pertrechado así no vas a asumirlo fácilmente, igual que el mar no cabe en un hoyo. Para una cosa argumentada que se dice por aquí, te centras en aspectos menores y equivocados.

Ya veo que el debate va prendiendo.....Aprendizaje y Conocimiento requieren de una diversidad de opiniones para presentar la totalidad....viva la diferencia y la diversidad, claro esta en un ambiente de respetoy construccion Saludos Luis

Emilio, es controvertido porque a mí, personalmente, me cuesta asumirlo... pero vamos que no tiene nada de malo ;P

Claro que es malo. Empiezas reduciendo el alma -tema fundamental de la filosofía- a una obtusa categoría pinkeriana, equiparas a Siemens al pan sin sal de Dennet (lo siento, pero Dennet no da la talla como guru), intentas explicar el orden espontáneo a partir de una especie de simbolismo de colmena de abeja absolutamente fantasmagórico (con lo fácil que es irse a Lao Tze en vez de a Maeterlinck), reconoces por fin que no consigues entender nada (normal, con esos mimbres poca cesta se puede hacer...) y haces finalmente unas vagas alusiones al juego o no sé qué (supongo que por mala conciencia o algo). Tenemos que hablar, eh. Porque desde luego, este Siemens que te inventas es muy raro. Al menos intentas entenderlo, que ya es algo para el grupo AntiConnectivitas. Esta semana si me acompañas a Ikea lo hablamos.

GraciasMaría Teresa por abrir este interesante hilo. Coincido contigo en que tanto la Neurociencia como la Inteligencia Artificial tienen mucho que decir en el cambiante campo del Conectivismo. Hace unos días también me hacía eco de ello en mi blog. http://dolorscapdet.blogspot.com/2008/08/conectivismo-y-comunicacin-en-los.html Son tan rápidos y sorprendentes los avances que nos aportan desde ambos campos que, necesariamente hemos de acogernos a lo que dice Siemens en el sentido de que nuestros conocimientos de hoy mañana pueden ser erróneos. Te preguntas, igual que Luís -David ya lo tiene claro-,, si los artefactos pueden tener consciencia -en el sentido cognitivo a diferencia de conciencia que lo sería en el sentido ético o moral-. Difícil pregunta que yo también me hago y sigo sin tener resuelta. Si consideramos que uno de los artefactos aludidos puede ser un agente artificial, permítidme que me remita a la ponencia Sistemas Multiagente para Mundos Virtuales, que nos ofreció el Dr. Miguel Rebollo, en el marco del Congreso de Metaversos: Web 3D y redes sociales en mundos virtuales, celebrado a primeros de junio pasado. Definió agente artificial como un objeto de nuestro entorno que está determinado por roles y servicios, que puede ser configurado o modelado para crear estructuras comunicativas planas, jerarquizadas o emergentes y usar diálogos -siguiendo la clasificación de J. Searle- mediante verbos ya sean asertivos, comisivos, directivos, declarativos o expresivos. Explixó que los agentes siguen reglas básicas de proximidad sencillas que producen comportamientos inteligentes. La investigación ahora está centrada en poder modelar y automatizar emociones básicas para ver como afecta la capacidad de razonamiento de un agente. Dentro de un sistema multiagente cada agente debe percibir el entorno, tener su propio papel, un concepto del espacio, un componente básico de navegación y de motivación para interactuar con el resto de agentes. De hecho, solo se regulan los comportamientos individuales, ya que el grupal es emergente. Y añadió que en estos momentos la tecnología para interactuar con agentes artificiales ya está desarrollada. El problema, en todo caso, es de espacio computacional. Por ello es conveniente preguntarse ¿cómo se interactuaría con entes artificiales y cómo afectaría al comportamiento de las personas? ¿Puede haber rechazo? Para evitarlo y dar confianza y seguridad, los primeros pasos se harán con entidades para mejorar los espacios que serán diferenciables, pero la internet futura sera mixta: de personas y máquinas o artefactos. Coincido con David en que la información son datos. Hay multitud de datos en todas partes y lo que hace que les prestemos atención es la relevancia que éstos puedan tener para nosotros. Discrepo, en cambio, con su concepto de Conocimiento ya que lo entiendo como la conexión que hacemos de estos datos con nuestros conocimientos previos ya interiorizados y que nos hace modificar nuestra estructura mental interna. La conexión entre información o datos y nosotros es simnplemente comunicación. Al igual que Luís tengo dudas con el concepto de aprendizaje planteado. No creo que éste resida ni pueda residir en los artefactos. Entiendo el aprendizaje como un proceso conceptual, procedimental y actitudinal, implícito o explicito, de almacenamiento y de recuperación constante de información, cosa que requiere intencionalidad y motivación. Si veo, en cambio, posible que los artefactos puedan producir capacitación, entendida como adquisición puntual de técnicas o habilidades para realizar una tarea concreta. Saludos cordiales,

Dolors, tengo la impresión de que tu punto de vista peca un poco de antropocéntrico. Si no he malinterpretado tus mensajes, pareces, privilegiar al ser humano como único ente capaz de albergar conocimiento y aprendizaje. Te recuerdo que todos los androides sueñan con ovejas eléctricas, y que ni siquiera hace falta darles una forma antropoide para que lo hagan (por más que Walt Disney y similares se haya encargado de malear nuestra imaginación en ese sentido). Que las máquinas aprenden es un hecho: adquieren información y la incorporan de manera integrada en procesos, mejorando su rendimiento, exactamente como lo hace un gato o una persona. Incluso pueden, como nosotros, aprender jugando: http://www.textualmenteactivo.com/2008/05/20/nosotros-jugamos-y-ellas-aprenden-creando-maquinas-mas-inteligentes/ Otro tema diferente es que ya sepan que aprenden (y aquí me hago eco yo también de las reflexiones de David cuando trae a colación el viejo tema del alma como sede de la consciencia). El conocimiento, como resultado del aprendizaje puede por lo tanto residir en diversos sistemas de almacenamiento, interrelación y reorganización de información, ya sean estos humanos (maquinaria basada en carbono) o no humanos (silicio y otros materiales). Y desde luego que no se trata sólo de almacenaje de información, aunque precise de ella, al igual que un río no sólo es agua, sino también dinámica y contexto. Tengo la impresión de que comienza a ser urgente hacer una exhaustiva revisión de nuestras perspectivas ontológicas y mirar a la luz algunas viejas creencias, tan enquistadas en nuestra forma de entender el mundo que no las percibimos. Un saludo cordial.

¿Sabes Javier? Tus mensajes o los míos no podrian ser nunca comparables a los que emitiría una máquina ante la misma cuestión. La emotividad que ponemos en cada uno de ellos los hace inigualables. En cambio, la respuesta de dos máquinas, programadas igual, a una misma cuestión y en un mismo entorno, invariablemente, sería la misma. Dices textualmente: “Que las máquinas aprenden es un hecho: adquieren información y la incorporan de manera integrada en procesos, mejorando su rendimiento, exactamente como lo hace un gato o una persona”. Y apoyas tu afirmación en un link. No comparto, en absoluto, tu afirmación. Quizá porque he trabajado varios años con ingenieros informáticos, tengo claro que las máquinas, artefactos o agentes artificiales son meros ejecutores de órdenes de trabajo sujetas a un estricto protocolo de actuación. En el link que nos envias se dice que la reiteración de respuestas es utilizada posteriormente para priorizar éstas como opciones válidas. ¿Y si no son correctas, se priorizan también? ¿Y quien decide si lo son, la propia máquina? ¿Es ese su aprendizaje y el tipo de conocimiento que se genera? Añades que: “El conocimiento, como resultado del aprendizaje puede por lo tanto residir en diversos sistemas de almacenamiento, interrelación y reorganización de información, ya sean estos humanos (maquinaria basada en carbono) o no humanos (silicio y otros materiales)”. Personalmente, considero que las máquinas, artefactos o agentes artificiales operan en un ámbito de conocimiento, pero no lo crean ni lo almacenan. Tan sólo interaccionan datos provenientes de distintas fuentes y los discriminan en función del objeto para el que han sido diseñados y creados. Es más, si no tienen la necesaria aplicabilidad a datos y a una estructura de problemas, simplemente, no funcionan. Por ello y aunque soy muy optimista sobre su evolución, al no poder preveer cuál será su grado de implementación y desarrollo futuro ni cuáles los tempos -la Inteligencia Artificial ya lleva más de medio siglo de desarrollo-, creo que, al menos hoy por hoy, deben considerarse como herramientas útiles, diseñadas para desempeñar roles y servicios en función de un objetivo. En lo que si coincido contigo en que “comienza a ser urgente hacer una exhaustiva revisión de nuestras perspectivas ontológicas”. Y en eso estamos, ¿o no? Saludos cordiales,

Bueno, claro. Una cosa es el conocimiento humano (o el de cualquier otro bicho viviente) y otra es el conocimiento de las máquinas. Además, este último es diferente al del resto, por cuanto son creadas por humanos, cosa que no sucede con los animales (por ahora). Suponía que ya partíamos de ese punto, pero ahora con tu mensaje quedan más claras las posturas y a lo mejor podemos encontrar el punto medio. Sólo digo que las máquinas aprenden, lo que desde luego no es ninguna novedad. Lo hacen de forma diferente a como aprendemos nosotros y mediante un proceso en el que no intervienen ni la voluntad ni los factores emotivos, pero lo hacen. Y coincido con Siemens en que el conocimiento puede residir en aplicaciones no humanas, quizás simplemente porque no parto a priori de una concepción antropológica (ni siquiera biológica) de "conocimiento" o "aprendizaje". Vuelvo al mensaje de David: otra cosa es que las máquinas tengan conciencia y voluntad (léase "alma"). Salu2 Por cierto, la Inteligencia Artificial lleva tan sólo medio siglo de desarrollo. ; )