La filosofía reflexiona de manera general y sistemática sobre lo que existe (ontología), lo que debe hacerse o es bueno (deontología), y cómo conocer (epistemología). Intentaré hacer explícitas estas suposiciones ontológicas, éticas y epistemológicas implícitas en lo que se ha dado en llamar “inteligencia artificial”. 1. Ontología de la IA: La IA como disciplina tecnocientífica pretende simular la inteligencia humana (entendida como la capacidad mental de resolver problemas) a través de programas informáticos. Simular la mente humana implica que el artefacto computacional sea capaz de dos cosas: a) poseer propiedades representacionales, es decir, creencias y b) que sienta o experimente algo, por ejemplo, dolor, sufrimiento. La IA opera en este sentido de dos formas: 1) top down, es decir, el programador introduce comandos o reglas y el programa lleva a cabo series de operaciones o comportamientos; 2) bottom up, se introducen criterios o patrones que le permite al propio sistema aprender y operar por sí mismo. El problema científico y filosófico de la IA es la mente o conciencia. 2. Deontología de la IA: en cambio la ética de la IA está destinada a advertir de los peligros y riesgos; hace un llamado a la responsabilidad, cautela, respeto de lo que significa ser humano. Con sus preceptos de prudencia, autonomía restringida y responsabilidad tiende a guiar los comportamientos de dos actores claves: los desarrolladores (pidiéndoles cautela, prudencia y ritmos menos vertiginosos en sus desarrollos) y los usuarios (llamando la atención acerca de los usos de esta tecnología). Los principales debates sobre IA y ética según (Maldonado, 2024) son: la generación de desempleo; el control y pérdida de las libertades; el fin de la humanidad o el convivio entre humanos y máquinas; las máquinas como sistemas autónomos. 3. Epistemología de la IA: La IA como ciencia y tecnología, requiere de conocimientos en ingeniería de software, hardware, Big Data, aprendizaje profundo, aprendizaje de máquina automatizado, modelamiento y simulación, entre otros. Dada la ubicuidad de la IA en la realidad su conocimiento no debe reducirse simplemente a su uso y aprovechamiento (consumismo), sino además enseñar a las gentes a escribir y leer código (lenguajes de programación: Python, R, Java…) para superar el analfabetismo tecnológico. La IA posee sintaxis, semántica, memoria, lógica, capacidad de aprendizaje, autonomía porque puede crear nuevos materiales y componentes. En definitiva, la IA superará la inteligencia humana si esta no deja de ser algorítmica.
Jorge Benítez Hurtado
jabenitezxx@utpl.edu.ec