Aportes del pensamiento complejo para era de la inteligencia artificial

Por: Rodrigo Arce Rojas*

26 de diciembre, 2018.- Es indudable que estamos en la era de la inteligencia artificial aunque no todos estemos absolutamente conscientes de ello. Aunque en países desarrollados la inteligencia artificial ya es una realidad explícita en países en desarrollo todavía no existe plena consciencia que la inteligencia artificial ya está con nosotros. El hecho por ejemplo de usar un teléfono móvil, realizar búsquedas en Google, usar activamente redes sociales como el Facebook o YouTube y para muchos usar tarjetas de créditos, ya nos introduce al apasionante mundo de la inteligencia artificial.

Podemos prepararnos para la era de la inteligencia artificial para desarrollarla o para convivir con ella en diferentes grados de intensidad. También es posible ser críticos frente a los alcances e impactos desde una perspectiva de filosofía de la inteligencia artificial. Pero, como señala Beliz (2018a) para mitigar los riesgos éticos de la inteligencia artificial, tenemos que tomar un rol más activo en su desarrollo.

Existen muchas competencias cognitivas necesarias para los desarrolladores de Inteligencia artificial, por ejemplo: Gestión de máquinas, consultoría de procesos, plataforma y administración de datos, conocimientos sobre el algoritmo (Eduardo, 2017). Ello requiere, entre otros, conocimiento de álgebra lineal, cálculo, combinatoria, teoría de grafos y lógica proposicional, probabilidad y estadística. Aunque no todos nos vamos a dedicar a ser desarrolladores de inteligencia artificial es necesario al menos saber sobre qué base científica y tecnológica se sustenta.   La tabla 1 muestra los conocimientos y habilidades para interactuar con la inteligencia artificial.

Tabla 1: Conocimientos y habilidades para interactuar con la inteligencia artificial

Pero, más allá de las competencias disciplinarias y cognitivas,   absolutamente necesarias, también es importante enfocarse en la correcta gestión de las emociones (BELBIN, 2018) pues como afirman Purdy y Daugherty (S.f: p. 21) “las relaciones interpersonales, la creatividad y la inteligencia emocional serán más importantes que nunca” en la interacción con la inteligencia artificial. 

Como señala Schapira, (2018: p. 327)

“La predisposición y aptitudes al intercambio social, el liderazgo de grupos o el trabajo en equipo, rasgos particularmente genuinos del género humano, tampoco son factibles de emular con la robotización y la IA” La tabla 2 muestra las competencias personales y sociales para interactuar con la inteligencia artificial.

Tabla 2: Competencias personales y sociales para interactuar con la inteligencia artificial

Del análisis de las tablas se infiere que para interactuar con la inteligencia artificial se requieren conocimientos que vienen desde el paradigma científico convencional y desde el paradigma de la complejidad.

Por ejemplo, trabajar con situaciones complejas, ambiguas, problemas no estructurados, problemas que tienen múltiples posibilidades de respuesta, situaciones en las que la información no está completa, es confusa, es contradictoria, entre otras, requieren de la asistencia de las ciencias de la complejidad y el pensamiento complejo.

Como señalan Corvalán, (2018: p. 257) y Luhmann (2006) la tarea que tenemos por delante es monumental, porque el avance de la IA se da en un escenario de crecimiento exponencial que potencia tres notas características de nuestra era: complejidad, incertidumbre e imprevisibilidad.

El gran aporte del pensamiento complejo en la era digital alude a su capacidad de religancia, “tomando en cuenta diferentes puntos de vista, pero buscando siempre, con buena fe, la integración, articulación y armonización de esos saberes para que no queden desperdigados, ni eclipsados por preconceptos, prejuicios o prefiguraciones” (Arango-Forero, 2013). Como señala Barceló (2011):

…el pensamiento complejo trata de comprender la realidad como resultado de la interacción de multitud de diversos elementos, los cuales hay que comprender distinguiéndolos sin desunirlos, analizándolos sin fraccionarlos y comprenderlos describiéndolos en sus múltiples interrelaciones, conexiones y posibilidades.

La mirada sistémica, la valoración de la diversidad, el reconocimiento de las interacciones, la capacidad de aprendizaje, la capacidad adaptativa, el pensamiento crítico, la creatividad, la flexibilidad, entre otros, son elementos del pensamiento complejo que ayudan a una mejor interacción con la inteligencia artificial.

Pero además de los aportes del pensamiento complejo hay que ligarlo al pensamiento computacional que es “un enfoque para la solución de problemas, construcción de sistemas, y la comprensión del comportamiento humano que se basa en el poder y los límites de la computación” (Wing, 2009).

Hay que tener presente que el pensamiento computacional no es sinónimo de capacidad para programar un ordenador sino que tiene que ver con formas de resolver problemas de manera inteligente e imaginativa combinando abstracción (reducción de complejidad) y pragmatismo (Wing, 2006). Aquí el carácter religante entre la racionalidad y la acción del pensamiento complejo cobra real sentido. Aunque el pensamiento computacional usa la reducción como forma de resolver un problema también exige pensamiento recursivo (Wing, 2011; Wing, 2006).

En el conectivismo (conexiones como actividades de aprendizaje en la era digital que integra principios de las teorías de caos, redes, complejidad y auto-organización) se puede encontrar el nexo idóneo para ligar el pensamiento complejo con el pensamiento computacional (Balladares, et. al., 2016: p. 151).

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*Rodrigo Arce Rojas doctor en Pensamiento Complejo por la Multiversidad Mundo Real Edgar Morin de México. Correo: [email protected]