MUNDO DIGITAL: Ficción Aplicada: la Piel del Oso (III)

 

 

Recordemos el porqué del título de esta serie de artículos: los seres humanos todavía tenemos mucho del hombre de las cavernas: si venimos a la tribu y contamos que hemos cazado un oso, el resto de la tribu va a pedir que se les muestre la piel del oso para comprobar que la historia es cierta. En nuestro mundo actual, ya no vamos de cacería, ahora lo que debemos de mostrar es que nuestras ideas son verdaderas.

 

Y algunas ideas se construyen a partir de otras y las conectamos con operadores lógicos. Y a partir de ahí vamos construyendo una demostración lógica; esa misma herramienta nos sirve para hacer programas en computadoras y es la base para crear inteligencia artificial.

 

Sólo que aquí encontramos un problema: a veces podemos confundir un definición dependiendo el contexto. Por ejemplo: ¿Cómo se define el color blanco? Depende, si se lo preguntamos a un arquitecto el color blanco es la ausencia del color, mientras que para un físico es la unión de todos los colores. ¿Quién está equivocado? Ninguno, siempre y cuando cada definición se encuadre en su propia disciplina.

 

Hay una palabra que también puede causar algo de confusión: tautología. Si nos vamos a su origen griego se refiere a la repetición de un mismo pensamiento a través de distintas expresiones. Una tautología, para la retórica, es una afirmación redundante, como "salir para afuera” , "llueve lluvia” y alguna que otra expresión típica del Chavo del Ocho. Se podría decir que una tautología es un error en el lenguaje o un falta de estilo.

 

Pero si llevamos esa definición al ámbito lógico, tenemos que una tautología es una expresión lógica que siempre nos devuelve valores verdaderos para cualquier interpretación, es decir, para cualquier valor de verdad. Esto ya no parece que sea un defecto, sino algo útil en el caso de que queramos que ciertas conexiones siempre sean verdaderas. ¿Cuál sería un ejemplo de tautología lógica? ¿En que se podría emplear? Estas preguntas van a ser los temas de reflexión.

 

Para explicarlo nada mejor que un ejemplo: es frecuente que en ciertos debates entre escépticos y creyentes de alguna disciplina (por ejemplo la astrología) escuchemos argumentos como este:

 

"Nadie ha podido probar que no haya una influencia directa de los astros sobre las personas, por lo tanto es que debe de ser cierta. Además, la mayoría de las personas lo creen, entre ellos líderes políticos y personajes como el entrenador de la selección de futbol de Brasil, que planifica la alineación de su equipo de acuerdo a los horoscopos de sus jugadores.”

 

Parece un argumento lógico, es como si el defensor de la astrología nos trajera la piel del oso y nos dijera: "aquí está, la piel. ¿Qué más pruebas puedo darte para que me creas que la astrología es verdadera?”.

 

Vamos a separar los enunciados por partes:

 

"Nadie ha podido probar que no haya una influencia directa de los astros sobre las personas”.

 

Ad ignorantiam (por ignorancia), este razonamiento pretende defender "la verdad”  de una afirmación por el hecho que no se puede demostrar lo contrario. Cuando alguien hace una afirmación, él es quien tiene que demostrar que es cierta y no nosotros que el argumento contrario es verdadero. 

 

"La mayoría de las personas lo creen”

 

Ad populum (por el pueblo), si muchas personas lo creen es porque debe ser cierto. Hace 600 años la mayoría de las personas creían que el sol giraba alrededor de la tierra, pero eso no lo hacía cierto. Y por cierto, este razonamiento lógico se utiliza de forma muy sutil por partidos políticos que nos muestran encuestas sesgadas para ciertas elecciones, tratando de dirigir nuestra preferencia a "lo que dice la mayoría”. Alguien dijo alguna vez "si repites una mentira un millón de veces, se convertirá en verdad”. ¿Quién fue ese personaje?

 

"Muchos políticos y personajes como el entrenador de la selección de futbol de Brasil lo creen”.

 

Ad verecundiam (por la autoridad). Si lo dice una supuesta autoridad, lo legitima; y es muy parecida a la anterior, porque también puede ser por que así es la costumbre o tradición. Que una persona tenga autoridad sobre un campo no es garantia de que sea infalible en todas sus decisiones o ideas, aveces la realidad nos demuestra que los supuestos líderes también cometen errores. 

 

En conclusión, con este simple ejemplo hemos detectado tres diferentes falacias, que es lo mismo a falsos razonamientos lógicos que nos llevan a conclusiones equivocadas. 

 

¿Por qué tocamos este tema cuando lo que queremos es hablar sobre la inteligencia artificial? Por dos motivos muy importantes:

 

- La inteligencia artificial es una área más de la ciencias de la computación y como tal, tenemos que tener un pensamiento crítico y científico para abordar este campo.

 

- La inteligencia artificial es  una forma de simular el pensamiento del ser humano con las computadoras, y si no tenemos cuidado lo que estaremos simulando son falacias y llegaremos a falsas conclusiones. 

 

Un ejemplo típico de una falacia en el campo de la computación: imagina que tienes un programa que sirve para calcular la nómina de mil empleados y para validarlo se usa uno, sólo uno, de los ejemplos de nómina de un trabajador, y resulta que el cálculo es correcto. 

 

¿Con ese resultado se puede decir que el programa es válido? Claro que no, debemos de buscar una muestra de ejemplos que sean representativa de los mil empleados, o simular todas las casuísticas. Y aun así tendríamos un margen de error, la teoría del control en computación consiste en reducir el error al mínimo.

 

El problema está en que queremos que nuestras ideas sean verdaderas siempre, pero eso no es posible. Es importante tener imaginación e ideas, y es interesante llevarlas a la práctica y comprobar que hemos traído la piel del oso a nuestra tribu, pero no siempre es posible, y si no lo hacemos así caeremos un los errores de la ficción, tema de nuestro siguiente artículo.

 

Para los que les gustaría abundar sobre el tema de las falacias, un link que explica varios ejemplos de ellas: http://www.xtec.cat/~lvallmaj/preso/fal-log2.htm