«No es cierto que la imaginación no tenga límites», indica Joan Casas-Roma, doctor en Representación del Conocimiento y Razonamiento por la UOC. La tecnología ha permitido que desde el siglo XX se desarrolle la inteligencia artificial, la ciencia encargada de imitar el cerebro. Una realidad que se plasma en buscadores como Google, que nos hace sugerencias predictivas de lo que queremos buscar; en los asistentes virtuales por voz; en las redes sociales, que nos recomiendan contenidos noticiables, canciones o productos para comprar, a priori, ajustados a nuestros intereses; o en nuestro correo electrónico, que aprende a saber cuáles de los mensajes que recibimos consideraríamos correo basura. Investigadores de la UOC han analizado el estado de la investigación en este ámbito para modelar la imaginación humana hecha por máquinas: «tratamos de codificar y capturar matemáticamente la mente», apuntan.
La imaginación humana es, en muchos casos, voluntaria, por ejemplo cuando entre diferentes restaurantes elegimos en cuál cenaremos y nos imaginamos cómo será la velada, o cuando decidimos entre diferentes lugares dónde vamos a pasar unas vacaciones. Las investigadoras de la UOC María Antonia Huertas y Elena Rodríguez, del grupo Technology-Enhanced Knowledge and Interaction Group (TEKING), de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación, junto con Joan Casas-Roma, doctor por la UOC y actualmente investigador de la Universidad de Falmouth, en el Reino Unido, han llevado a cabo una investigación para analizar cómo formalizar, en lenguaje matemático, este tipo de imaginación humana para que sea creada y ejecutada por máquinas.
Computación y filosofía
«Hemos estudiado diferentes teorías sobre cómo podría funcionar la lógica que hay detrás de la imaginación voluntaria, para poder crear algoritmos para simular su funcionamiento», apunta Casas-Roma. Su investigación tecnológica se entrelaza con la llamada filosofía de la psicología, el compendio de diferentes disciplinas que comprenden el saber sobre la naturaleza de la mente y que incluyen la neurociencia, la inteligencia artificial, la ciencia computacional, la lingüística y la biología. Un ámbito que desde el siglo XX intenta analizar y entender fenómenos mentales humanos, con teorías como el conductismo, sobre la conducta observable, hasta la revolución cognitiva, gracias a avances de la computación a partir de los años cincuenta con Alan Turing, que propuso el test de Turing para decidir si las máquinas muestran o no un comportamiento inteligente.
La filosofía de la psicología ha reflexionado a lo largo de las últimas décadas sobre cuestiones como qué es el sentido común, para predecir comportamientos que siguen patrones que son iguales o rutinas; la representación mental y la influencia del entorno, la acción y el cuerpo. En el caso de estos últimos tres factores, hay que tener en cuenta que la mente está influida más allá de lo que ocurre en nuestro cerebro: revisar detalles como notas en una libreta o acceder a información con nuestro teléfono inteligente en las redes sociales son dos ejemplos de ello.
«Muchas veces decidimos imaginar voluntariamente qué haremos en una situación, por ejemplo cuando debemos elegir entre diferentes opciones a la hora de consumir un producto», puntualiza Joan Casas-Roma, que forma parte de un grupo de expertos en filosofía de la inteligencia artificial, ética, lógica y epistemología. Así, los investigadores de la UOC han publicado un artículo científico que analiza diferentes teorías sobre cómo funciona esta imaginación voluntaria estudiando su lógica desde el punto de vista computacional y aplicando algoritmos para sugerir comportamientos futuros. Aunque los expertos concluyen que hoy las teorías científicas existentes no son lo suficientemente precisas para poder representar computacionalmente cómo imaginamos, consideran que la investigación tiene el reto de conocer la serie de restricciones y variables que delimitan la imaginación para poder representarlas de manera científica.
Para contribuir a ello, los investigadores han planteado una herramienta visual para clasificar diferentes actos de imaginación en función de la huella de los procedimientos que se han seguido. Además, los científicos han revisado qué es lo que las teorías existentes no distinguen, y han aportado un marco independiente para determinar las dinámicas de la imaginación. El estudio propone una ampliación de la estructura compartida entre las teorías para ser utilizada como base para un modelo formal matemático de los procesos de la imaginación.
Tecnología para entender la mente
«La acción de imaginar tiene que ver prácticamente con todas las cuestiones en las que se tiene en cuenta el futuro. Antes de tomar una decisión, imaginamos cómo serán los posibles “mundos” que pueden surgir, y en función de ello elegimos qué hacer. Es una de las maneras de funcionar que tenemos los seres humanos y, por tanto, de relacionarnos con lo que nos rodea», explica Casas-Roma. La inteligencia artificial estudia cómo razonamos como humanos para poder establecer hipótesis o suposiciones sobre nuestras futuras tomas de decisiones, en torno a lo que elegiremos en cada momento entre diferentes opciones. «Poder capturar matemáticamente la imaginación humana abrirá la puerta a nuevas posibilidades de la inteligencia artificial. Me refiero a máquinas que puedan planificar tareas o tomar decisiones siguiendo un razonamiento similar al humano, lo que las acercará a la forma en la que pensamos. Tenemos el reto de entender y modelar qué pasa científicamente cuando imaginamos, lo cual nos permitirá impulsar la inteligencia artificial y también entender mejor cómo funciona nuestra mente», concluye el investigador.
Aunque muchos científicos en materia de inteligencia artificial estudian básicamente la cuestión racional, numerosos expertos apuntan la necesidad de tener en cuenta aspectos más bien emotivos para poder mejorar la eficacia de los sistemas inteligentes. En cuanto a las críticas que defienden que las máquinas no son capaces de imitar totalmente a los humanos, no existe tampoco ninguna persona capaz de resolver determinados problemas complejos que se le puedan llegar a plantear y que, sin embargo, una máquina podría solucionar en cuestión de segundos.
Ilustración: captura
