Annotation

Imagine una tormentosa noche de verano en la que el novelista, físico y asesor científico C. P. Snow invita a cuatro de las mentes más notables de la época a una suntuosa cena en sus habitaciones del Christ’s College para discutir uno de los temas científicos más novedosos del momento: ¿Es posible construir una máquina que pueda reproducir los procesos cognitivos humanos? Los distinguidos invitados de Snow son el físico cuántico Erwin Schrödinger, el filósofo Ludwig Wittgenstein, el genetista J. B. S. Haldane y el matemático Alan Turing.

EL QUINTETO DE CAMBRIDGE

Casti, John L.

Traducción de de Irene Cifuentes

Sinopsis

Imagine una tormentosa noche de verano en la que el novelista, físico y asesor científico C. P. Snow invita a cuatro de las mentes más notables de la época a una suntuosa cena en sus habitaciones del Christ’s College para discutir uno de los temas científicos más novedosos del momento: ¿Es posible construir una máquina que pueda reproducir los procesos cognitivos humanos? Los distinguidos invitados de Snow son el físico cuántico Erwin Schrödinger, el filósofo Ludwig Wittgenstein, el genetista J. B. S. Haldane y el matemático Alan Turing.

Traductor: de Irene Cifuentes

©1998, El Quinteto de Cambridge

ISBN: 9788430602858

Generado con: QualityEbook v0.64

NOTA DEL AUTOR

EL libro que tiene usted en sus manos no es una novela, sino una obra de ficción que forma parte de un género emergente al que me gusta calificar de ‘ficción científica’. El vocablo japonés para este tipo de trabajo es shôxetsu, un término bastante más amplio y flexible que el de ‘novela’. Una obra como ésta, si bien contiene elementos de ficción, tiene más de crónica; en este caso, se trata de una obra que intenta transmitir, en un escenario ficticio, los problemas intelectuales y cognitivos que se les plantean a los seres humanos comprometidos en configurar la ciencia y la tecnología del futuro. Si este libro fuera un escrito de divulgación científica convencional, me habría limitado a plasmar lo que sabemos acerca de las motivaciones y las ideas de las personas implicadas, pero en el supuesto de que mi objetivo hubiera sido hacer una obra de ciencia ficción o una novela general, la historia se hubiera tenido que atener a los principios y convencionalismos de esos géneros, concentrándose en el desarrollo y el cambio de las ideas universales de los personajes del libro hasta la resolución de los conflictos. Pero en la ficción científica el objetivo primordial es muy distinto. Consiste en hacer una exposición global y realista de las incertidumbres intelectuales y emocionales que suponen conformar el futuro del conocimiento humano. Así que, en este sentido, la ficción científica tiene como misión tratar de imaginar de qué modo las decisiones del pasado conformaron el mundo en el que hoy vivimos, y cómo las decisiones que hoy tomamos afectarán al mundo del futuro.

El conflicto que aquí se examina es un conflicto de ideas que opone a Ludwig Wittgenstein y Alan Turing a ambos lados del problema: ¿Es posible que una máquina piense? Una cena ficticia es un buen lugar de reunión para especular sobre el modo en que estos dos titanes podrían haber debatido el asunto, así como para intercalar de vez en cuando las ideas de los demás pensadores presentes en la misma en una panoplia de temas conexos sobre la naturaleza de la cognición humana y la posibilidad del pensamiento mecánico. Parafraseando al conocido ‘mediólogo’ Marshall McLuhan, las ideas constituyen el mensaje de este libro.

El amanecer de una nueva era intelectual es siempre un momento de emociones y tumultos. En esos periodos de transición entre lo antiguo y lo nuevo se intercambian muchas ideas opuestas e incluso los espíritus más profundos quedan atrapados en las tendencias encontradas que soplan en el dominio recién nacido. El inicio de la disciplina que ahora llamamos ‘inteligencia artificial’ no es una excepción. Así que el lector no debe sorprenderse de que en la narración ficticia de la reunión hipotética -pero posible- que aquí se presenta, se muestre en algunas ocasiones a los participantes haciendo manifestaciones que, en cierto modo, se desvían de lo que podríamos imaginar que hubieran dicho apoyándonos en sus publicaciones.

Es una realidad bien conocida de la vida académica, y de otro tipo, que a menudo la gente dice cosas en las tertulias que no estaría dispuesta a poner por escrito al día siguiente. Esto es normal. Otro hecho de la vida intelectual es que décadas después de producirse un suceso decisivo, sobre todo después de que los participantes en el mismo hayan sido elevados al rango de ídolos, examinemos el suceso y las personas desde la perspectiva de lo que ha ocurrido durante las décadas -o los siglos- intermedios y no desde la perspectiva del instante en que ocurrió. Esta es la situación de la historia que aquí se cuenta. Los lectores que estén familiarizados con los argumentos filosóficos y los avances técnicos del debate de los últimos cincuenta años sobre la máquina inteligente, verán los temas que se discuten aquí de una forma totalmente distinta a cómo los veían unos gigantes intelectuales de la talla de los invitados de Snow cuando esos temas eran recientes y no estaban limitados por las vagas meditaciones y los prejuicios personales de los filósofos, los científicos informáticos y los neurofìsiólogos del momento. Hoy día todo el asunto de la IA (Inteligencia Artificial) parece muy distinto de lo que parecía en el verano de 1949. Esto es algo a tener en cuenta cuando se valoren las opiniones imaginarias de los participantes tal como las presento en las páginas de especulación siguientes.

Una última advertencia: Por el bien de la presentación, he trasladado varios temas conceptuales de la IA desde su época real en las décadas posteriores a 1950 al momento de esta cena. El lector no debe deducir de esto que sostengo que fueran algunos de los invitados a la cena quienes desarrollaran ideas como la teoría de la adquisición del lenguaje de Noam Chomsky o el célebre argumento de la Habitación China de John Searle. Imaginar que estas ideas se habían puesto en circulación en aquel momento es una cuestión puramente especulativa. ¿Cómo habrían reaccionado los participantes en la cena? La sección final del libro corrige todas estas faltas de cronología, e indica algunas lecturas adicionales sobre estas cuestiones y otras que se discuten en el conjunto de esta narración.

Por último, unas palabras de agradecimiento a las muchas personas que han prestado su ayuda en la preparación de este libro. Por su asesoramiento sobre la idea general, así como por sus comentarios sobre la propuesta original, quisiera expresar mi gratitud a Greg Chaitin, Kirk Jensen, George Johnson, Jeff Johnson, Melanie Mitchell, Tor Norretranders y Jeff Robbins, así como al editor original del libro, Eamon Dolan. Las lecturas de la penúltima versión del manuscrito a cargo de Doyne Farmer, Atlee Jackson, David Lane y John Wyver, me ahorraron muchas meteduras de pata tanto lingüísticas como de contenido. A cada uno de ellos les doy las gracias más sinceras por una labor bien hecha y nada envidiable. Finalmente, toda la gloria es para el editor del libro, Richard Beswick, que en todo momento ayudó y nunca entorpeció, apoyándome en esos momentos sombríos e inevitables en el curso de todo libro cuando parece que el proyecto nunca tendrá fin.

DRAMATIS PERSONAE

C.P. Snow (1905-1980)

Novelista, funcionario y físico, demostró con sus propios logros que la división que él pregonaba de la sociedad occidental en ‘dos culturas polares’ -las ciencias y las humanidades- no tenía que ser absoluta. Snow se doctoró en física por Cambridge (1930), en donde fue Fellow del Christ’s College. Contrató talentos científicos para el Ministerio de Trabajo durante la Segunda Guerra Mundial y posteriormente fue miembro del Parlamento y del gobierno. La conferencia Rede que dictó en Cambridge en 1959, ‘Las dos culturas y la revolución científica’, advertía de las consecuencias de la falta de comunicación entre los científicos y los humanistas. En 1964 le fue otorgado un título de nobleza vitalicio.

Alan Turing (1912-1954)

Matemático que en 1936, siendo estudiante en Cambridge, publicó un artículo en el que creaba una máquina teórica que podía pasar de un estado a otro siguiendo un conjunto de reglas establecidas. Esta ‘máquina de Turing’ condujo a un proyecto informático que presagiaba la estructura lógica de los modernos ordenadores digitales. Durante la Segunda Guerra Mundial, Turing jugó un papel preponderante en los esfuerzos por descifrar los códigos del enemigo. Después trabajó en el desarrollo de los primeros ordenadores, sobre las teorías de la inteligencia artificial y sobre las aplicaciones de las matemáticas a los métodos biológicos. En 1952, Turing fue detenido por violar los estatutos británicos sobre la homosexualidad, y se suicidó a los 41 años. La obra de teatro Breaking the Code de Hugh Whitemore (1987) está basada en la vida de Turing.

J.B.S. Haldane (1892-1964)

Genetista, divulgador científico y activista político, contribuyó con sus análisis matemáticos en el campo de la genética de poblaciones a llenar el vacío entre la genética clásica y la teoría evolutiva. Después de estudiar en Oxford, Haldane pasó diez años en Cambridge antes de hacerse cargo, en 1933, de una Cátedra en el University College de Londres. Además de su labor puramente científica, Haldane fue un marxista fiel y durante muchos años fue director del consejo editorial de The Daily Worker, el periódico del Partido Comunista Británico. Haldane se desilusionó del comunismo a raíz del Caso Lysenko en 1948. Emigró a la India en 1957, donde prosiguió sus trabajos en estadística y genética hasta su muerte.

Erwin Schrödinger (1887-1961)

Físico, Premio Nobel y famoso por su trabajo en mecánica cuántica. Después de doctorarse en la Universidad de Viena en 1910, Schrödinger sucedió a Max Planck en la cátedra de física teórica de Berlín en 1927. Debido a las amenazas nazis, emigró de Alemania en 1933, el mismo año que compartió el Premio Nobel de física con Paul Dirac. En 1939 Schrödinger se unió al recién formado Instituto de Estudios Avanzados de Dublín, donde, en 1944, en su serie de conferencias ‘¿Qué es la vida?’, sentó las bases de lo que actualmente es la biología molecular. Schrödinger pasó sus últimos años investigando lo que le había interesado toda la vida: los fundamentos de la física y sus repercusiones para la filosofía y el pensamiento religioso de Oriente.

Ludwig Wittgenstein (1889-1951)

Tal vez el filósofo más influyente de este siglo y único en los anales de la filosofía por haber desarrollado dos filosofías enteramente diferentes a lo largo de su vida, la segunda de las cuales rechaza por completo la primera. En 1912, Wittgenstein empezó a estudiar la filosofía de las matemáticas con Bertrand Russell en Cambridge; este trabajo condujo a su obra maestra Tractatus Logico-Philosophicus, que escribió durante su servicio en el ejército austríaco durante la Primera Guerra Mundial. Habiéndose desprendido de una cuantiosa herencia, Wittgenstein enseñó en la escuela elemental de Austria durante los años 20, y no fue hasta 1929 cuando regresó a Cambridge para reanudar su labor filosófica. En 1939 le asignaron la cátedra de filosofía que anteriormente ostentara G.E. Moore, de la que dimitió en 1947 para dedicar sus últimos años a escribir sus múltiples ideas. La obra de Wittgenstein sobre el lenguaje, los fundamentos de las matemáticas, la lógica y el significado arrojó gran cantidad de luz nueva sobre diversos problemas, especialmente el escepticismo y el problema de otras mentes.

PRÓLOGO: LA HISTORIA COMIENZA

LA revolución comenzó en 1935 a primera hora de la tarde de un día apacible del verano inglés, cuando a Alan Turing, un estudiante del King’s College de Cambridge, se le ocurrió un artilugio teórico para resolver el Problema de la Decisión, una famosa cuestión pendiente de lógica matemática. Casi al mismo tiempo, en la sala común del departamento de matemáticas de Princeton, tenía lugar un acalorado debate sobre otro enredo matemático que llevó al desarrollo de un nuevo tipo de cálculo lógico, el que coloca la noción heurística de lo que significa realizar un cómputo sobre una base matemática sólida. Una década después, estimulado por su labor descifrando códigos durante la Segunda Guerra Mundial, Turing comenzó, junto con John von Neumann y otros en Inglaterra y Estados Unidos, el proceso de transferir estos conceptos matemáticos abstractos del cálculo y la lógica a los ingenios computadores actuales.

Hacia mediados de los años 40, todos vieron claramente las ventajas prácticas y cotidianas de las computadoras.¹ Pero los científicos que iban por delante en el desarrollo de estas máquinas, sobre todo Alan Turing en Inglaterra y John von Neumann en Estados Unidos, ya estaban empezando a reflexionar sobre las destrezas fundamentales de las mismas, incluido su potencial para realizar muchas de las tareas que hasta entonces se habían considerado del dominio exclusivo de los seres humanos. La existencia de estas ‘máquinas computadoras’ despertó una plétora de enigmas psicológicos, filosóficos, sociológicos y lingüísticos clásicos sobre la esencia de la naturaleza humana que siguen siendo tan recientes y oportunos como aquel día decisivo en que Turing inventó su ‘máquina de Turing’. Y el que ocupa el primer puesto en la lista de enigmas es la eterna pregunta: ¿Qué tienen de especial los seres humanos? Una forma de agudizar esta cuestión es preguntar: ‘¿Puede una máquina computadora tener una capacidad cognitiva comparable a la del hombre?’ De un modo aún más general: ‘¿Podría desarrollarse alguna vez una máquina hasta el punto de otorgarle plenos derechos humanos?’

Las dificultades para ponerse de acuerdo en una cuestión esencialmente filosófica de este tipo residen, en gran parte, en aclarar qué queremos decir por ‘pensar’, por el término ‘máquina’ y por la palabra ‘humano’ al igual que en cualquier concepto concreto del comportamiento inteligente. En este sentido, el tema de las máquinas inteligentes entra de lleno en el terreno de la filosofía, pero con una peculiaridad. El rasgo que separa el problema de las máquinas inteligentes de otros enigmas filosóficos como: ‘¿Qué es verdad?’ o ‘¿Qué es justo?’ es que al menos uno puede imaginar la construcción de un ingenio físico cuyo comportamiento no se pueda distinguir cognitivamente del de un ser humano normal. O, en todo caso, así lo pensaba Turing al terminar sus obligaciones de descifrado de códigos en Bletchley Park al final de la Segunda Guerra Mundial.

Para separar la realidad de la fantasía en esta clase de especulaciones, hacemos aquí la hipótesis de que en el verano de 1949 Sir Ben Lockspeiser, Científico Jefe del gobierno y Sir Henry Tizard asesor científico del Ministerio de Defensa, discutieron el asunto de las máquinas inteligentes con el famoso novelista y físico (y posteriormente portavoz del gobierno para ciencia y tecnología) C.P. Snow y le pidieron que sondeara a la comunidad científica en relación con las probabilidades de que se cumpliera esta ‘transespeciación’. La respuesta de Snow fue organizar una cena informal en el Christ’s College de Cambridge, su alma mater, a la que invitó a Turing junto con otros varios pensadores influyentes cuyos diversos conocimientos e intereses estaban relacionados con la cuestión general de si alguna vez se podrían construir máquinas que realmente pudieran pensar. Lo que sigue a continuación es una descripción ficticia de las ideas que circularon alrededor de la mesa aquella noche de junio de 1949.

CAPÍTULO 1 - El jerez: UNA VELADA EN EL CHRIST’S

EL hombre alto, calvo, con aspecto de buena persona, el traje ligeramente arrugado y unas gafas de montura de concha, parecía más bien un perro pachón de ojos caídos mientras iba y venía por sus antiguas habitaciones del Christ’s College dando instrucciones a Simmons, el criado, sobre dónde colocar exactamente la bandeja con los vasos y las botellas de jerez, whisky y agua y, en general, reviviendo un pedazo de su vida aquí cuando era estudiante. Sí, Charles Percy Snow se hallaba de nuevo en su elemento, al menos por esta noche. Simmons, desde luego, se había ocupado de todo y se las arreglaba para soportar la mezcla de nerviosismo impaciente y nostalgia de Snow con el estoicismo característico de la servidumbre británica. Se decía que era estupendo tener a Mr. Snow otra vez de vuelta en el colegio, siquiera por una breve estancia. Era una lástima que se le viera tan preocupado por la cena de esta noche. Debía estar esperando a gente muy importante, pensó el criado mientras colocaba las bebidas y los vasos en el aparador.

Mientras daba vueltas inspeccionando los arreglos para la cena, Snow rememoró una reciente discusión con Sir Henry² a propósito de ese sujeto Turing y su grupo de Manchester. Según Sir Henry, estaban intentando construir una máquina que en definitiva sería capaz de pensar igual que un ser humano. Si bien compartía el escepticismo de Sir Henry acerca de la posibilidad de que una máquina hiciera alguna vez algo remotamente parecido a escribir una novela como Guerra y Paz, o incluso resolver un simple problema de lógica, Snow convino en que las repercusiones potenciales eran de tal envergadura que el gobierno debía investigarlo por si hubiera la más mínima probabilidad de que pudiera realizarse. Muy inteligente por parte de sir Henry insinuar que organizara esta cena como medio de llegar al quid de la cuestión, pensó Snow. Todas las especialidades académicas y los expertos en ciencia y filosofía reunidos esta noche alrededor de una mesa deberían, desde luego, ser capaces de arrojar un poquito de luz sobre si los sueños de Turing acerca de una máquina inteligente son solamente fantasías académicas o tienen alguna base real.

Desolada, triste y miserable Gran Bretaña de postguerra, rezongaba John Burdon Sanderson Haldane; su humor se hacía más sombrío por momentos al mismo ritmo que el tiempo frío y lluvioso de Cambridge, impropio del final de la primavera. Mientras entraba en el Christ’s College por StAndrew’s Street, Haldane miró hacia arriba a las dos enrevesadas tallas que adornaban las torres de la entrada del colegio. Parecía que le estuvieran mirando tristemente desde arriba; sus ojos apenados, como de antílope, daban la impresión de que, al igual que Haldane, se lamentaban por un imperio que nunca sería el mismo. O quizá, meditaba Haldane, sólo sentían empatía por un tipo atrapado en una tormenta en el condado de Cambridge cuando en justicia debería estar tomándose un pastel de carne y riñones muy caliente y un trago de whisky en la taberna de su barrio. Ponderando fugazmente esa agradable visión, JBS atravesó la puerta que daba acceso al Primer Patio del colegio camino de asuntos más serios.

Al avanzar a través del Primer Patio, los pensamientos de Haldane volvieron rápidamente a la preocupación mucho más inmediata de qué se habría propuesto su viejo amigo Percy Snow cuando le insistió en que cogiera el siguiente tren desde Londres para ‘tomar un bocado con algunos amigos’ en sus antiguas habitaciones del Christ’s. Si era tan condenadamente importante, pensó, ¿por qué no podían haberse reunido en Londres? La firme negativa de Percy de revelar sus razones para la cena -aparte de decir que era algo ‘que te interesa, mucha ciencia y un poco de filosofía’- fue irritante, por no decir algo peor. Y el pésimo viaje desde Londres no mejoró las cosas. Aunque nunca fue un gran admirador de los Ferrocarriles Británicos, ni siquiera cuando eran puntuales en tiempos de paz, Haldane se preguntaba a menudo si el Ministerio de Transportes se había enterado de que la guerra había terminado. Nunca se adivinaría por el servicio de esta noche, refunfuñó. Creía que en 1949, al menos los trenes deberían volver a cumplir sus horarios, aun si el resto del país no lo hacía. En realidad, sería justo decir que el humor de JBS era, por lo menos, tan desagradable como el tiempo, y mostraba casi la misma probabilidad de tornarse más alegre de un momento a otro.

Mientras se apresuraba más allá del Masters Lodge camino del Fellow’s Building situado al fondo, el alto, corpulento y calvo Haldane tenía la apariencia de una morsa juguetona, pero de bastante mal carácter, una impresión que a decir de sus conocidos sólo la acentuaba su bigote hirsuto de color arena, sus modales bruscos y su tono de voz como un ladrido. Y su temperamento quisquilloso contribuía a que algunos de sus detractores se refiriesen a él como a ‘ese cactus lleno de púas’ en las conversaciones de pasillo fuera de su laboratorio de la Universidad de Londres.

Al acercarse al Fellow’s Building, Haldane se preguntaba todavía acerca del comentario provocador de Snow: ‘mucha ciencia y un poco de filosofía’. ¿Desde cuándo les importaba un comino la filosofía a los mandarines del gobierno como Snow? Y ¿desde cuándo empezaron los asesores científicos de Su Majestad a pedir consejo a los genetistas sobre cualquier cosa, especialmente filosofía? Qué cosa más rara, pensó Haldane mientras empujaba la pesada puerta de roble y empezaba a subir la escalera hacia los aposentos de Percy.

Los dedos eléctricos del dolor exploraron su abdomen como criaturas vivas que parecían anhelar la esencia de su mismísima alma en tanto que hacían olvidar el cielo nublado de Cambridge y el bullicio de los catedráticos, los estudiantes y los comerciantes de Sidney Street. Ludwig Wittgenstein se detuvo un momento para apoyarse contra la esquina de un edificio, en un intento por relegar el dolor a un pequeño rincón de su cerebro donde lo pudiera controlar, si no vencer. Cuando recobró el aliento, rememoró los tristes acontecimientos de unas pocas semanas atrás, sintiendo todavía la pesadumbre del cáncer terminal que se le había declarado en Viena a su hermana mayor Hermine, el mismo azote que parecía también haber puesto la garra de muerte sobre su propia vida. Su mirada, normalmente intensa y penetrante, y su rostro apacible, habían dado paso al aspecto inquieto, las mejillas hundidas y la palidez de un santo medieval de una pintura de El Greco. Por la forma en que la enfermedad parecía avanzar, precisaría de un milagro para acabar de dictar sus ideas sobre los juegos del lenguaje antes de marcharse de Cambridge a finales de mes.

¿Y qué iba a sacar él de esta enigmática invitación a cenar del novelista Snow, un hombre al que nunca había conocido y cuyas novelas le parecían pedantes, tediosas y demasiado ‘británicas’ para tomarlas en serio? ¿Cómo es que había aceptado esta extraña invitación? Quizá fue el comentario de Snow de que la cena de esta noche bien pudiera abrir un nuevo capítulo en el pensamiento filosófico moderno. Un discurso rimbombante típico de literato, pensó Wittgenstein. Pero tuvo que admitir que le picó la curiosidad pensar que hombres de letras poco importantes como Snow conocían sus trabajos sobre la filosofía del lenguaje y de la mente.

Pero la cena de esta noche todavía podría interesarle, pensó, sobre todo si Snow mantenía su promesa de que Turing estaría ahí. No había visto a Turing, un hombre más joven que él, desde que en la primavera de 1939 había asistido a sus conferencias sobre la filosofía de las matemáticas. Y aunque entonces habían tenido sus diferencias acerca de la naturaleza de la verdad matemática y de lo que significaba llevar a cabo un ‘cómputo’, Turing había realizado desde entonces un trabajo magnífico sobre la esencia de las máquinas computadoras y su relación con la epistemología y la mente. Wittgenstein sonrió para sus adentros; después, cuando el dolor empezó a apaciguarse un poco, reanudó su arduo recorrido por Sidney Street camino del Christ’s.

Es extraño cómo el curso de la vida viene impuesto por las vueltas, en apariencia menores e incluso intrascendentes, del destino, meditaba el apuesto caballero de pelo rizado y traje de tweed gris, cuando el tren con destino a Cambridge arrancó por fin de la estación de Liverpool Street en Londres El mes pasado, en una emisión radiofónica de la BBC, hablé sobre el libre albedrío, el pensamiento humano y el indeterminismo que sirven de base a la teoría cuántica. Y ahora me encuentro con que voy a reunirme con uno de mis oyentes para discutir un asunto que él describe como ‘de la mayor importancia nacional’. Seguramente este Snow debe saber que soy extranjero y que no estoy en posición de llevar a cabo ningún tipo de labor secreta para el gobierno de Su Majestad; aunque hubiera sido difícil rechazar la invitación. Además, un novelista y político de la talla de Snow pondría al menos una mesa decente e invitaría a algunos compañeros agradables para conversar, e incluso quizá a una o dos damas atractivas, pensó el hombre, siempre a la caza de nuevos retos y conquistas -tanto intelectuales como personales-.

Hacia 1949, el ‘apuesto caballero’, profesor Erwin Schrödinger, era uno de los físicos más famosos y públicamente notorios del mundo. En 1935, siendo director del Instituto de Estudios Avanzados de Dublín, recibió el Premio Nobel de Física por ser uno de los principales arquitectos de la teoría cuántica de la materia. Hacía poco que Schrödinger se había lanzado en una línea de investigación científica totalmente nueva que entrañaba el estudio de la base física de los organismos vivos. Mientras el tren serpenteaba por los arrabales de Londres, recordó el misterioso comentario de Snow durante su corta charla telefónica en el sentido de que estos puntos de interés biológicos recién descubiertos constituían un aspecto clave del asunto que quería discutir esta noche. Lástima que no hubiera presionado un poco más a Snow sobre ese asunto, pues podría haber aclarado qué relación podía haber entre la física de una célula viva y ese misterioso asunto ‘de gran interés nacional’ de Snow. Pero no importa. Dentro de pocas horas todo quedaría aclarado, pensó Schrödinger, mientras que, absorto en sus pensamientos, miraba por la ventanilla la expansión urbanística de la campiña del este de Inglaterra.

¡Cielos!, murmuró el revisor para sí, mientras el hombre enjuto de pelo negro entraba en el vagón. Había algo claramente indecoroso, cuando no sumamente sospechoso, en un hombre que vestía la parte de arriba de un pijama debajo de una chaqueta de sport -sobre todo cuando parecía que no la hubieran limpiado ni planchado desde que salió de la tienda, como pudo observar el revisor al tiempo que recorría el vagón comprobando los billetes.

Sin duda ninguna, el revisor habría recibido una gran impresión de haber sabido que el hombre de ‘aspecto sospechoso’ y chaqueta de sport arrugada, que retorcía y doblaba nerviosamente su billete de segunda clase a Cambridge, era uno de los que más habían contribuido a la reciente victoria de los aliados sobre Alemania, un hombre desconocido para el gran público pero considerado en los círculos científicos como un genio algo excéntrico.

Alan Turing había servido durante la guerra en Bletchley Park, una propiedad rural a medio camino entre Cambridge y Oxford, trabajando como descifrador de códigos. Cuando a comienzos de la guerra se supo que los militares alemanes enviaban órdenes codificadas a sus fuerzas utilizando una máquina denominada Enigma, un puñado de matemáticos capitaneados por Turing estudiaron métodos para descifrar el funcionamiento de la máquina Enigma usando mensajes interceptados y diversas técnicas de búsqueda. Estos científicos desarrollaron estrategias que finalmente les llevaron a descifrar los mensajes como si estuvieran recibiendo los textos no codificados directamente desde el Alto Mando alemán. Hacia el final de la guerra, Turing había tenido el suficiente contacto con los sistemas electrónicos y sus aplicaciones como para descubrir pautas en los datos que le permitieron pensar seriamente en construir una máquina computadora que pudiera reproducir realmente -cuando no superar- los procesos inteligentes de la mente humana. Y esta misma idea era la que esa tarde ocupaba su cabeza durante la tortuosa ruta que el tren tenía que seguir para ir de Manchester a Cambridge.

Ajeno a las miradas de desaprobación del revisor, Turing pasó la mayor parte del viaje mirando al techo, meditando sobre la conferencia Lister que pronunció, a primeros de mes, un colega de la Universidad de Manchester, el famoso neurocirujano Sir Geoffrey Jefferson. ¿Cómo puede un hombre ser tan obstinado, rezongó Turing, para pensar que porque una máquina no esté construida de partes biológicas como carne y huesos, y no tenga emociones como un perro plañidero o un niño risueño, no sea capaz de pensar racionalmente? Esta vez, se dijo Turing soltando una risilla, el viejo Jefferson ha metido realmente la pata con estos argumentos cargados de emoción y totalmente infundados que afirman que si una máquina no puede escribir un soneto o componer un concierto, entonces no puede exhibir un comportamiento inteligente como el humano. El hombre parece creer de verdad que el pensamiento procede de la composición del cerebro, no de su funcionamiento real. Del mismo modo, uno podría pensar que un reloj de muñeca de acero y cristal no puede dar la hora porque no tiene un péndulo oscilante y una caja de madera como el reloj de pie. ¿Cómo pudo la BBC transmitir un argumento tan estúpido?

Turing esperaba que la cena de esta noche ayudara a poner de nuevo las cosas en su sitio. Tenía la sensación de que la promesa de Snow de reunir a algunas personas influyentes para entablar una discusión científica sensata sobre la posibilidad de construir una máquina inteligente, ayudaría a arreglar las cosas. Indudablemente, este Snow parecía tener todas las conexiones políticas pertinentes. Y su afirmación de que tanto el Ministerio de la Ciencia como el Ministerio de la Guerra estaban interesados en la Máquina Computadora Automática (ACE)³ era un signo de lo más estimulante, pensaba Turing mientras se anotaba mentalmente intentar hablar con Snow en privado durante la velada a fin de obtener apoyo del gobierno para construir la ACE.

* * *

Snow se volvió de espaldas al comedor de su apartamento, adornado con paneles de roble y vigas, y a través de la puerta que lo comunicaba con el salón de estilo georgiano dirigió su mirada hacia la placa situada encima de la chimenea. Conmemoraba a otro Charles, Charles Darwin, que había ocupado estas mismas habitaciones durante su permanencia como Fellow del Christ’s hacía más de siglo y medio. Cuán grande es el privilegio de los escogidos para ‘ingresar en la Universidad de Cambridge, para seguir las huellas de hombres ilustres, atravesar las mismas puertas, dormir donde ellos habían dormido, despertar donde ellos habían despertado’, pensó Snow, recordando las palabras inmortales de Wordsworth. Y cuán apropiado parecía que la conversación de esta noche tuviera lugar en las habitaciones que habían albergado al hombre que casi sin ayuda catapultó el estudio de la humanidad desde la esfera subjetiva y emocional de la teología al dominio objetivo y racional de la ciencia.

Snow tenía la sensación de que, desde luego, la discusión de esta noche se centraría en la cuestión de qué es lo que hace al hombre ser un hombre y no una máquina, e indudablemente este era un tema en el que Darwin hubiera participado con gran entusiasmo. Por mucho que uno fuera impermeable al sentimiento de tiempos pasados, Snow creía que había momentos en los que actuaba como una droga. Es una especie de neblina, reflexionó para sí, que lo envuelve a uno en estas habitaciones cuando mira afuera la capilla del colegio, toca los viejos paneles de roble o echa un vistazo por encima de los tejados hacia el King’s. Si Darwin cayera hoy en el Primer Patio, pensó Snow, se sentiría inmediatamente como en casa; todo aquí ha permanecido durante tanto tiempo sin cambios que Snow se preguntaba si alguna vez los habría -e íntimamente esperaba que no-.

Snow se dejó caer en uno de los asientos del salón junto a la ventana que daba sobre el Primer Patio y se permitió soñar por un momento mientras rememoraba la cantidad de noches que había pasado en este cuarto escuchando a Allberry⁴ contar las dificultades ocultas de traducir la escritura copta, o tratando de conversar con Trend,⁵ su vecino del otro lado del vestíbulo, un hombre claramente exaltado que siempre tenía la habilidad de comenzar sus frases en inglés pero era totalmente incapaz de terminarlas en otra cosa que no fuera en español o portugués. Pero sobre todo, Snow pensaba en Hardy,⁶ cuya muerte hacía algo más de un año había sido un golpe muy doloroso. En su cabeza casi podía oír la voz suave de Hardy diciendo una vez más: ‘Ten presente a este hombre’, cuando con su estilo inimitable pidió de nuevo a Snow que juzgara las habilidades para jugar al cricket de uno de los nuevos hombres de Fenner’s.⁷ Aquellas excursiones a Fenner’s con Hardy a principios del verano, seguidas de unas cuantas partidas de ‘stumpz’⁸ después de cenar eran algunos de los recuerdos de su época en Cambridge que Snow guardaba con más cariño en su memoria. Qué sencilla, y en cierto modo más pura, parecía la vida en aquellos días felices antes de que el mundo ardiera en llamas.

¡Caramba! ¿Qué es ese alboroto en el pasillo? Saliendo de su ensueño, Snow saltó de su butaca y fue hasta la entrada donde los golpes y las fuertes pisadas ya habían alcanzado proporciones épicas.

“Vaya, Haldane. Por el alboroto del corredor y el tamborileo en la puerta, debí haber adivinado que era usted. Entre, hombre, y quítese ese abrigo mojado. ¿Cómo fue el viaje desde Londres?”

“Abominable, por si quiere saberlo”, bufó Haldane. “Vagones atestados y salidas con retraso no dicen mucho sobre las perspectivas de los Ferrocarriles Británicos de volver a la puntualidad de los tiempos de paz, Ni tampoco se puede decir que ayude mucho a mi estado de ánimo”, añadió con amargura.

Antes de quitarse el grueso chaquetón de lana y el sombrero de fieltro negro, Haldane echó una ojeada rápida alrededor del salón; avanzó hacia uno de los asientos junto a la ventana y miró a su alrededor la suite de habitaciones como si buscara un oído compasivo a quien dirigir sus sentidas quejas acerca del tiempo y los Ferrocarriles Británicos, o de ambos.

“Parece que soy el primero en llegar. Debo decir que encuentro su invitación un poco extraña, Snow. ¿Qué es todo este asunto de máquinas computadoras, mentes y filosofía? ¿Qué relación pueden tener estas cosas con los intereses nacionales?”

Dejando que esta perorata le resbalara por la espalda con silenciosa diversión, Snow se preguntó qué mosca le había picado a JSB esta noche. Para calmar a su amigo, Snow sonrió enigmáticamente y dijo: “Todo a su debido tiempo, todo a su debido tiempo. Esperemos a que lleguen los demás invitados antes de tocar estos temas. Mientras tanto, ¿puedo ofrecerle una copita de jerez?”

“Justo lo que me hace falta, amigo mío. Y a no ser que me equivoque, todo indica que tiene usted en el aparador una botella de amontillado bastante decente. Vale la pena ser Fellow de un colegio rico como el Christ’s, ¿no, Snow?”

“En realidad, ahora Fellow Honorario,” respondió Snow. “Por lo menos el Master nos mima a veces a los viejos.”

“Si no me equivoco, acaban de llegar más invitados suyos,” dijo Haldane, mientras Snow le alargaba una copa de jerez.

Dejando su copa, Snow se dirigió al pasillo. Al tiempo que le llegaba la cadencia extrañamente desorientadora de unas palabras dichas en un idioma extranjero, Snow abrió la puerta y halló a Wittgenstein y Schrödinger que llegaban al mismo tiempo. “¡Ah! Nuestro contingente austriaco,” dijo. “Muy bien. Me pareció oír el sonido del alemán en el pasillo. Y justo a tiempo, además. No hay nada que admire más en un hombre que la puntualidad. Pasen, por favor.”

Lo único que Schrödinger y Wittgenstein tenían en común era la nacionalidad austriaca, el exilio y una inclinación por las cuestiones filosóficas. Schrödinger, hijo de un químico industrial y botánico aficionado, tenía un aspecto muy elegante con su traje de tweed gris de tres piezas; sus ojos azul claro chispeaban detrás de sus gafas de intelectual de montura metálica que se habían convertido en su sello de identidad en las fotos del grupo de físicos -Heisenberg, Bohr, Pauli, De Broglie, Born, Dirac y Schrödinger- que habían dado origen a la revolución cuántica. Estas gafas descansan bajo una frente alta y un cabello rizado castaño claro, una pequeña parte de la apariencia personal de un hombre que rezuma una extraña mezcla de enorme encanto personal y total despreocupación de sí mismo. Esto no deja de ser, tal vez, un poco irónico en alguien famoso por llevar una vida sexual irregular y compleja, centrada alrededor del difícil equilibrio de cohabitar con su mujer y su amante en el ambiente católico y estricto de Dublín. Hace mucho tiempo que Schrödinger, un hombre totalmente agnóstico en el sentido occidental, ha rechazado todo tipo de sistema ético basado en intereses colectivos, abogando, tanto de palabra como por escrito, por una variante personal del concepto védico de que el yo y el mundo son una sola cosa -y eso es todo-.

Como ejemplo de contraste, Wittgenstein ha pasado toda su vida enfrascado en la lucha moral por intentar ser lo que él denomina un hombre “decente”. Para él, ésta ha sido una batalla progresiva hacia el triunfo sobre las tentaciones de ser deshonesto por orgullo y vanidad. A diferencia de Schrödinger, Wittgenstein está imbuido de una moralidad religiosa fundamental, envuelta en la creencia de que para comprender la ética hay que considerar el mundo en su conjunto. A su vez, esta convicción le llevó a prestar servicio como enfermero en un hospital durante la Segunda Guerra Mundial y a expresar un sentimiento de profunda simpatía por los intereses de la clase obrera. Mientras entra penosamente en el salón arrastrando los pies, Wittgenstein parece pálido y algo contraído, proyectando la imagen de un hombre resignado a una muerte que no tardará mucho en llegar.

“Por favor, sírvanse una bebida del aparador,” ofreció Snow. “Tenemos un jerez muy bueno de la bodega del colegio. ¿O preferirían ustedes algo más fuerte?” Schrödinger se puso una medida generosa de whisky, y le añadió un poco de soda. Pasando por alto la invitación de Snow, Wittgenstein, que era hombre de una incapacidad innata para soportar el parloteo y los comentarios banales comunes a este tipo de situaciones, se encaminó hacia el otro lado de la habitación.

Algo desconcertado por lo imprevisto de la descortesía y el comportamiento extrañamente retraído de Wittgenstein, Snow se le acercó y durante unos momentos miraron por la ventana hacia el Master’s Lodge al otro lado del patio, perdidos en sus propios pensamientos. Incómodo por el largo silencio, Snow le expresó finalmente sus condolencias por la muerte de su hermana.

“Sí, estos últimos meses han sido difíciles para toda la familia,” replicó Wittgenstein suavemente. “El cáncer debe ser seguramente una de las muertes más dolorosas, y Hermine sufrió muchísimo al final. Gracias a Dios ahora todo ha terminado,” dijo pensativamente mientras seguía mirando el oscurecer de una tarde de principios de verano y la lluvia chocando contra el patio.

Schrödinger se les unió en la ventana y Snow le felicitó por su reciente elección como miembro extranjero de la Royal Society. “Un verdadero honor. Pero en todo caso, no creo que se pueda comparar a la emoción de recibir el Premio Nobel, ¿no?”, preguntó Snow

“Siempre es una fuente de satisfacción que los colegas nos reconozcan con algún tipo de honor o premio. Sin embargo, me resulta extrañamente incómodo que me coloquen en la posición de un profeta sin honor en su propio país,” señaló Schrödinger.

“¿Debo deducir que está usted considerando volver a Austria?”, inquirió Snow.

“No tan pronto como quisiera, me temo. Es posible que la guerra haya terminado, pero todavía están gobernando el país los mismos locos peligrosos. Y estos nazis son como los elefantes, amigo mío. Tienen muy buena memoria. No olvidarán pronto mi alegato contra ellos durante mi breve estancia en Graz -y yo tampoco.”

Dejando a un lado la amarga evocación de Schrödinger del reciente periodo nazi en Austria, Haldane intervino en la conversación y preguntó a Wittgenstein sobre un rumor que circulaba a propósito de que se había trasladado a Irlanda después de dimitir como sucesor de G. E. Moore en la cátedra de filosofía de Cambridge dos años antes.

“He estado viviendo en Dublín desde que me fui de Cambridge,” replicó Wittgenstein, “aunque en estos momentos estoy aquí visitando a unos amigos.”

“¿En qué está trabajando ahora?” preguntó Haldane.

“Principalmente me ocupo de ordenar mis ideas de los últimos años para su publicación. Me marcharé dentro de pocas semanas a visitar a Malcom, mi antiguo alumno, que ahora es profesor en la Universidad de Cornell en los Estados Unidos, y quiero acabar de dictar mis notas antes de irme.”

Wittgenstein se detuvo un instante para meditar sobre cómo habían cambiado sus ideas sobre el lenguaje en los últimos veinte años, y repasó mentalmente su opinión de que el lenguaje era un fenómeno público o social. Luego explicó que “En estas notas me propongo subrayar que el lenguaje sólo puede funcionar si más de una persona acepta las reglas. El lenguaje, ya ven, es una realidad social públicamente asequible, no un tipo de esencia cuya naturaleza pueden elaborar en sus mentes únicamente por puro razonamiento.”

“Yo no soy un filósofo profesional,” dijo Haldane, “pero ¿no es este concepto del lenguaje diametralmente opuesto al que adelantó tiempo atrás en su libro Tractatus Logico-Philosophicus? En él, usted parece sostener que el mundo debe constar de objetos sencillos que pueden relacionarse mutuamente de ciertas maneras, independientemente de los hombres y del lenguaje. Esto parecería indicar que el mundo está constituido por hechos, que simplemente son reordenaciones de objetos ‘atómicos’ sencillos. ¿O me equivoco?”

“Sí, en aquel momento tenía la impresión de que todos los enunciados que tenían sentido se podían analizar o descomponer en un conjunto de enunciados que son como pinturas de las configuraciones de los objetos. Pero si este fuera el caso, entonces el análisis de tales enunciados es el método de filosofía correcto. El significado se convierte, pues, en una relación pictórica. Pero ahora rechazo esta idea del significado como herramienta. Estoy convencido de que el significado de un enunciado es sencillamente la suma total de todas las formas en las que el enunciado se puede utilizar.”

Wittgenstein puso después un ejemplo de este nuevo concepto del significado. “Consideren,” dijo, “lo que yo llamo un ‘juego lingüístico’. Existen dos rasgos importantísimos de los juegos que son pertinentes a la forma de usar el lenguaje en la vida cotidiana. El primero es que los juegos son prácticas regidas por reglas, mientras que el segundo es que están relacionados entre sí por una especie de aire de familia. Un buen ejemplo de esto lo constituyen los juegos del ajedrez y las damas.”

“Bien, ¿qué ocurriría si me dolieran las muelas? preguntó Haldane. “¿Cómo hace una pintura de esto?”

“Es del todo erróneo pensar que cuando decimos algo como ‘tengo dolor’, ese dolor sea un objeto interno definido, identificable, que notamos en nuestro interior y comunicamos a otras personas. No podemos hablar de nuestra vida mental como si estuviéramos contando experiencias íntimas. Al menos esto es lo que induciría a uno a adoptar mi antigua teoría de la pintura. Ahora digo que la conducta y las circunstancias son esenciales para comprender cómo hablamos de la vida mental.”

“Si le he entendido bien,” dijo Haldane, “su conclusión es que no se puede hablar de nuestro conocimiento de la mente al viejo estilo cartesiano. No podemos suponer alegremente que los componentes del mundo sean de dos clases absolutamente diferentes: un mundo exterior de objetos sólidos y visibles en el espacio y el tiempo, y un mundo interior de pensamientos y sentimientos. Su nueva teoría del lenguaje diría que estos dos mundos se superponen íntimamente y que no se puede hablar de los pensamientos y sentimientos internos que no estén relacionados con la manifestación de los pensamientos y los sentimientos en las circunstancias en que ocurren. ¿No es así?”

Antes de que Wittgenstein pudiera contestar, Snow intervino para cortar este docto discurso. “Y bien, Wittgenstein,” preguntó, “dígame, ¿cómo encuentra la vida fuera del seno académico de Cambridge?”

Este era un tema que obviamente Wittgenstein había buscado con ahínco, pues rápidamente volvió la cara hacia Snow; sus ojos parecían haber recobrado, al menos momentáneamente, su consabido destello e intensidad cuando bruscamente soltó una respuesta: “La prefiero infinitamente. La vida académica es detestable. El chismorreo del que hacía las camas en mi colegio superaba con mucho el ingenio hipócrita del intercambio de réplicas ocurrentes de la High Table. Einstein tenía razón al decir que para hacer una labor intelectual auténtica lo mejor era ganarse la vida como zapatero durante el día, y hacer el trabajo de pensar por la noche.”

A pesar de que él mismo había sido siempre un intruso en las instituciones académicas británicas, Haldane se sintió ligeramente desconcertado por el ataque de Wittgenstein contra el mundo académico, y trató de llevar la discusión de nuevo a un terreno menos contencioso, advirtiendo a Wittgenstein que “Algunos de mis colegas marxistas de Londres mencionaron que hace algún tiempo estuvo usted planeando trasladarse a Rusia y dedicarse a la enseñanza en Moscú. ¿Es cierto?”

“En realidad visité Rusia en 1935. Pero quería ayudarles a construir el comunismo trabajando en una granja colectiva, no enseñando en la ciudad. Me interesa la clase obrera, no la clase intelectual.”

“¿Qué ocurrió?” inquirió Schrödinger.

“Ocurrió que descubrí que la vida en Rusia era muy parecida a ser un soldado en el ejército. Nada podría destruir más rápidamente mis simpatías por el régimen ruso que la progresión de ese tipo de distinciones de clase que vi aparecer allí. Es suficiente para que Gran Bretaña parezca en comparación verdaderamente igualitaria. En realidad, yo soy un comunista de corazón. Para mí, el problema es que el régimen ruso no lo es.”

“Yo he visitado Rusia varias veces,” dijo Haldane, “y me ha impresionado muy favorablemente el trato que dan a los científicos y a la ciencia. Pero no puedo decir que realmente acepte la clase de comunismo de Stalin; es demasiado económico.”

“Piense en la pureza espiritual que emana del ideal comunista, Haldane. La clase obrera de las granjas y de las fábricas es la que construirá una sociedad saludable y ética, no los científicos en sus laboratorios o los burócratas y generales en sus despachos,” entonó Wittgenstein.

Con una cierta aspereza, Haldane replicó que “Hasta el caso de ese Lysenko el año pasado, no habría discrepado más con usted. Pero ahora no estoy tan seguro. La intromisión de Stalin en la ciencia y el trato que otorgó a todo aquel que pusiera en duda las idiosincrásicas teorías genéticas de Lysenko, me obliga a revisar mi entusiasmo por la ideología marxista. Realmente no puedo soportar cómo están pisoteando a los adversarios de Lysenko.”

“La tiranía no me indigna,” dijo Wittgenstein. “Lo importante es que la gente tenga trabajo.”

Este hombre es un manojo de contradicciones, pensó Haldane, incapaz de contestar a una declaración tan estrafalaria. Se apartó de la conversación y regresó al aparador para rellenar su vaso.

Mientras tanto, Snow y Schrödinger se habían encaminado al otro lado del salón y estaban inmersos en una honda discusión sobre el problema del libre albedrío que Schrödinger había sacado a relucir unas semanas antes en su programa de la BBC, durante el cual había hablado del papel de los electrones en los procesos del pensamiento humano.

Schrödinger explicaba que, en su opinión, “La incertidumbre que surge de la naturaleza mecanocuántica del electrón no tiene absolutamente nada que ver con el problema del libre albedrío frente al determinismo como corresponde a la conducta humana. Y esto a pesar del hecho incuestionable de que el origen de toda conducta depende en el fondo de la actividad eléctrica del cerebro. Pero debo decir que últimamente no he estado trabajando mucho en física. En lugar de eso, mis pensamientos vuelven a mi preocupación inicial por la filosofía. Al parecer, el primer amor nunca se olvida.”

“Muy cierto,” admitió Snow. “Pero esta labor sobre la relación entre los electrones y el pensamiento suena como si estuviera usted trabajando tanto en biología como en filosofía. He visto su librito, ¿Qué es la vida?, y parece que los problemas que usted plantea sobre la física de los sistemas vivos serían de lo más adecuados para nuestras discusiones de esta noche.”

“Lo que nos devuelve al tema principal, Snow. ¿Para qué nos ha hecho venir aquí?”

“Hace un momento le dije a Haldane que les contaré todo a su debido tiempo. Sin embargo, creo que descubrirá que el viaje ha merecido la pena. Más que nada, la cocina del colegio nos ha prometido una buena comida. Y me atrevo a decir que esto no es algo que deba tomarse a la ligera en estos tiempos. Todavía queda un invitado por venir y veo por la hora que, como la mayoría de los matemáticos, es un poco informal cuando se trata de acudir a una cita. Pero estoy seguro de que llegará en seguida.”

Wittgenstein se unió a Schrödinger y Snow, y enfrentándose a este último expresó con cierto sarcasmo, “Su invitación mencionaba un asunto de gran importancia potencial para el país. No puedo imaginar nada que tenga interés para mí, en tanto que filósofo, que pueda interesarle al Gobierno de Su Majestad. Un filósofo es un ciudadano de una comunidad de ideas. Esto es lo que le hace ser un filósofo. Y sean cuales sean sus intenciones, puede usted excluirme si tienen algo que ver con los militares. Ahora que la guerra ha terminado, no estoy dispuesto a aportar un minuto de mi tiempo a esa maldita ‘guerra fría’ que se está creando entre los americanos y los rusos. Así que espero que no sea esto por lo que nos ha traído aquí esta noche.”

“Mi querido amigo,” replicó Snow, “permítame que entierre sus temores a este respecto. Cada uno de ustedes trae a esta ocasión unos conocimientos y un punto de vista muy especiales, que son de suma importancia para los temas que quiero exponerles en la reunión de esta noche. Si bien puede que los militares se interesen por nuestras deliberaciones, no existen implicaciones castrenses inmediatas -ni siquiera a largo plazo- en los asuntos que quiero poner hoy encima de la mesa. Este es simplemente un encuentro informal de pareceres, organizado con el fin de tener sus opiniones sobre algunos temas sumamente especulativos y, debo decir, básicamente filosóficos.”

En ese momento se oyeron unos leves golpecitos procedentes del pasillo. La voz de Haldane resonó muy fuerte, “Esperemos que sea el invitado que le falta, Snow. Echaré un vistazo.”

Abriendo la puerta de par en par, Haldane se encontró frente a un hombre menudo que llevaba una gabardina más bien deteriorada, por debajo de la cual asomaba una chaqueta de pijama bajo una americana de sport. Completaba el cuadro de la quintaesencia del académico desaliñado un par de pantalones de franela que parecían estar sujetos precariamente por no más que un trozo de cordel o, quizá, una cuerda. “Ah, el Dr. Turing, supongo,” bromeó Haldane.

Al igual que muchos matemáticos, Alan Turing era esencialmente un introvertido, mucho más en casa con los símbolos abstractos y las inevitables cadenas de razonamientos lógicos que con las ambigüedades tácitas, las insinuaciones y las vicisitudes enervantes de los asuntos humanos. Mientras Haldane y Snow le hacían pasar al salón, Turing tartamudeó una disculpa por su tardanza y masculló indiferente algo sobre problemas con las conexiones de los trenes desde Manchester.

“Nada como los Ferrocarriles Británicos para hacer que un hombre llegue a su destino demasiado tarde para el aperitivo,” se compadeció Haldane.

“Estábamos empezando a preguntarnos qué habría sido de usted, Turing,” dijo Snow algo picajoso. “Es usted muy amable al haber podido venir aquí esta noche. ¿Puedo ofrecerle un jerez? Pero ¡espere! Quizá se esté usted entrenando para una de esas carreras de fondo en las que he oído que compite. Si es así, tal vez prefiera algo con un poco menos de alcohol.”

“Sí, gracias. Un poco de agua o un vaso de gaseosa estaría muy bien,” replicó Turing con voz sosegada, casi tímida.

“¿Conoce usted al resto de los invitados, a Schrödinger, Haldane y Wittgenstein?”

“Conozco a Wittgenstein y a Haldane, desde luego,” dijo Turing; parecía bastante tímido. “En realidad, fui a las conferencias de Wittgenstein sobre los fundamentos de las matemáticas hace algunos años. Pero nunca conocí a Schrödinger,” dijo volviéndose hacia el hombre de Dublín.

“Es un placer, Turing,” sonrió Schrödinger estrechando la mano del hombre más joven con cierto entusiasmo. “Desde hace tiempo admiro su labor matemática. Me complace tener la oportunidad de conocerle por fin.”

Volviéndose para saludar a Wittgenstein, Turing comenzó a hablar con su característico tartamudeo. Algo azorado, Wittgenstein le dio las gracias por la separata de un artículo que Turing le había enviado sobre las matemáticas de la computación, y le mencionó que había seguido con gran interés la labor realizada en ese campo. Luego le preguntó sobre sus actividades durante la guerra.

“Gran parte de ella la pasé desarrollando métodos para descifrar códigos,” contestó Turing. “Esa actividad me llevó a pensar en cómo podrían construirse mecanismos físicos que pudieran realizar los tipos de cálculos teóricos que esbozaba en mi trabajo anterior. Ahora estoy absorto en los problemas teóricos y de ingeniería que rodean la construcción de este tipo de ‘máquinas calculadoras.’”

“¿Se refiere usted a que está construyendo una máquina física real que sigue las reglas para realizar cálculos?” Wittgenstein se maravillaba en voz alta con un tono de ligera incredulidad.

“Sí, eso es exactamente lo que estoy haciendo. Hace un año, uno de mis colegas de Manchester escribió el primer conjunto de reglas que jamás se han escrito para una máquina de este tipo. A estas reglas les llamamos programa,” declaró orgullosamente. “Este programa logró calcular el factor más grande de un número muy grande.”

“¿Cómo de grande exactamente?” preguntó Haldane.

“No recuerdo el número en particular. De todas formas, tiene poca importancia. Ese cálculo fue nada más que para probar el funcionamiento de la máquina. No obstante, lo que es verdaderamente importante es que ahora disponemos de una máquina que puede realizar cálculos exactamente como una ‘computadora’ humana. En mi opinión, es capaz de mucho más que eso. Hacer un cálculo numérico tal como hallar el factor más grande de un número es simplemente un caso especial de un tipo de operación mucho más general, la manipulación de los símbolos. A mi juicio, este es el ingrediente esencial del pensamiento humano. Así que tenemos la esperanza de poder construir una máquina que pueda pensar como un hombre.”

“Pura basura,” exclamó Wittgenstein. “Es una insensatez aplicar el término ‘pensante’ a cualquier tipo de máquina, ya sea una máquina computadora o una máquina de vapor. Pensar exige estados mentales y la propiedad de tener estados mentales está absolutamente ligada al ajetreo de la vida cotidiana de los hombres. Está usted mezclando dos cosas totalmente diferentes, Turing, cuando habla de realizar cálculos matemáticos con una máquina computadora y cuando habla de esas máquinas realmente inteligentes.”

Percibiendo el comienzo de una discusión acalorada, Snow acudió a separar a los combatientes extendiendo las manos en un gesto aplacador que imploraba tanto a Turing como a Wittgenstein que dejaran sus argumentos para más adelante. “Caballeros, por favor” intercedió, “Veo que ya han abordado uno de los temas clave por los que les había pedido que vinieran. Así que les sugiero que pasemos al comedor y continuemos la discusión mientras cenamos.”

“No me iría mal un poco de alimento,” terció Haldane. “¿Qué piensa usted, Schrödinger? ¿Pasamos al comedor?”

“Me parece perfecto. Pero quiero oír más, mucho más, acerca de la ‘máquina inteligente’ de Turing. ¿Cómo está construida? ¿De qué principios de la física y las matemáticas depende? ¿Y cómo piensa realmente? No me iré esta noche de estos aposentos sin que Turing nos dé una explicación completa de todas estas cuestiones.”

CAPÍTULO 2 - La sopa: CEREBROS Y MÁQUINAS

UN fuego acogedor chisporroteaba en la chimenea bajo la placa conmemorativa de Darwin, templando la noche intempestivamente fría. Los invitados se situaron alrededor de una mesa rectangular de roble puesta con elegancia y dispuesta para cinco: Turing se sentó enfrente de Wittgenstein, en tanto que Schrödinger tomaba asiento en el lugar opuesto a Haldane. Retirando la silla de su sitio en la cabecera de la mesa, Snow ordenó a Simmons que trajera la sopa, una exquisita y cremosa bisque de langosta.

“Una sopa magnífica, Snow. Felicite a la cocina del colegio,” proclamó Haldane, cuyo ánimo parecía haberse alegrado desde que apareció el criado con la sopa. Estiró el brazo para tomar una rebanada de pan de la cesta que había sobre la mesa y señaló que “Desde luego, parece que la escasez de los tiempos de guerra es agua pasada en el Christ’s College -en todo caso, en la cocina.”

“Ojalá fuera así,” dijo Snow tristemente mientras miraba a Haldane muy serio por encima de sus gafas. “Afortunadamente, sin embargo, por deferencia al Gobierno de Su Majestad, el Master ha sido lo bastante generoso como para hurgar en las reservas del colegio y ofrecernos algunos de los ingredientes del menú de esta noche.”

Después se volvió para dirigirse a la mesa en general. “Ya que todos ustedes tienen curiosidad por saber por qué les he pedido que vinieran aquí esta noche, permítanme que les diga, por fin, cuál es el propósito de nuestra reunión.”

Snow comenzó a exponer el objeto de la cena resumiendo parte de la labor de Turing durante la guerra concerniente a la máquina codificadora alemana Enigma, y el trabajo teórico anterior del propio Turing en Gran Bretaña y el de otros como Von Neumann⁹ y Church¹⁰ en América

“Este trabajo ha convencido a algunos asesores científicos del gobierno de que es factible construir máquinas computadoras potentes,” observó Snow. Luego pasó a señalar que “En realidad, la primera máquina de este tipo ya está funcionando en Manchester. Hoy por hoy, da la impresión de que estas máquinas serán sumamente útiles para resolver algunos de los problemas que se presentan en matemáticas y en ciencias naturales -descifrado de códigos, cálculo de los patrones de flujo de los líquidos, determinación de las trayectorias de los planetas y demás-. Por interesante e importante que sea todo este trabajo, no es por lo que les he llamado a discutir aquí esta noche. Antes bien, me gustaría oír sus sinceras opiniones sobre si existe la posibilidad de que estas máquinas sean útiles para tareas cognitivas más generales del tipo que asociamos normalmente al pensamiento creativo humano.”

Cambiando la idea fundamental de sus comentarios introductorios sobre el fundamento teórico de base de estas computadoras, Snow hizo un breve informe sobre la relación entre la computación y las matemáticas. “A finales de los años 20, en los círculos matemáticos se daba por sentado que toda cuestión matemática bien planteada debe tener una respuesta determinada, verdadera o falsa. Por ejemplo, supongamos que afirmo que todos los números pares resultan de la suma de dos números primos. Entre los eruditos matemáticos ésta es una afirmación conocida como la Conjetura de Goldbach. Los conocimientos convencionales de hace algunas décadas hubieran sostenido que una proposición matemática bien definida como esta debía, necesariamente, ser verdadera o falsa. Además, debería existir una cadena de razonamientos lógicos que condujera, en un número finito de pasos, a la que es el caso de esas dos posibilidades. De cualquier forma, así pensaban los matemáticos de esa época.”

“Y así piensa todavía hoy día gran parte de la gente,” empezó a decir Turing, “incluida la mayoría de los científicos.”

“Desde luego,” continuó Snow. “Pero en 1931, el lógico austríaco Kurt Gödel demostró que los matemáticos estaban equivocados. Hizo saber que en todo sistema lógico con el suficiente poder de expresión como para permitirnos enunciar todas las proposiciones posibles sobre números, debe existir, al menos, una afirmación que no pueda demostrarse ni rebatirse siguiendo las reglas lógicas de ese sistema.”

Turing interrumpió de nuevo. “Exactamente Gödel demostró que no toda cuestión matemática tiene que tener una respuesta afirmativa o negativa. Mejor dicho, cabe la posibilidad de que una cuestión, aunque sea una sencilla sobre números, no se pueda resolver. En realidad, Gödel demostró aún más. Su trabajo muestra que existen cuestiones que aunque no se puedan resolver por las reglas del sistema lógico, se pueden considerar realmente verdaderas si saltamos fuera de ese sistema -no se puede demostrar que sean verdaderas-.”

“Muchas gracias por ayudar a aclarar estos detalles,” observó Snow fríamente.

Entonces Schrödinger preguntó, “¿No es este hecho sencillamente una transposición en términos matemáticos de la famosa Paradoja de Liar [Paradoja del mentiroso]? ¿Algo como declarar: Este enunciado es falso?”

“Exactamente”, respondió Turing de nuevo, que al parecer no era capaz de frenar su entusiasmo por discutir estas cuestiones matemáticas.

“Si me permite continuar”, dijo Snow, “le prometo que en seguida volveremos a discutir en detalle estos temas fascinantes.”

Finalmente, Turing se reclinó en su silla y se sumió en un silencio mohíno al tiempo que Snow proseguía: “Es importante tener presente que uno de los supuestos cruciales sobre los que se apoyan los resultados de Gödel es que el sistema lógico que utilicemos debe ser consistente. Esto significa que, utilizando las operaciones lógicas del sistema, no es posible establecer que la misma proposición sea tanto verdadera como falsa. Esto plantea entonces la cuestión de cómo podemos saber si un sistema lógico es consistente o no. Gödel dio también una respuesta muy escueta: ¡no podemos! Estableció el hecho de que ningún sistema lógico puede demostrar su propia consistencia.”

Inclinando la cabeza en dirección a Turing, Snow prosiguió. “Poco antes de la guerra, Mr. Turing, aquí presente, halló una forma de traducir estos resultados lógicos sobre números y matemáticas en resultados análogos sobre cálculos y computadoras. Tal vez ahora pueda ceder la palabra a Turing, que tendrá mucho gusto, estoy seguro, en hacernos un breve recuento de su trabajo en este campo. ¿Turing?”

“Muchas gracias” dijo Turing, que estaba radiante por la perspectiva de describir sus resultados ante un grupo tan ilustre.

“En 1935 asistí, aquí en Cambridge, a un ciclo de conferencias que daba Max Newman sobre lógica matemática. En un punto determinado de las conferencias, Newman habló del Problema de la Decisión de Hilbert.¹¹ Este problema se pregunta si existe una estructura lógica suficiente para demostrar o rebatir todo enunciado matemático. El trabajo de Gödel, de apenas cuatro años antes, había destruido para siempre la creencia de Hilbert de que debía existir una estructura lógica de ese tipo. Pero yo enfocaba el problema desde un punto de vista totalmente distinto al de Gödel. Mi idea era considerar que los pasos lógicos que se dan para construir una prueba son los mismos que seguiría una calculadora humana para realizar un cómputo.”

“Algunas personas,” dijo Snow, sintiendo para variar una especie de placer perverso por poder interrumpir a Turing, “incluido Mr. Turing, están convencidas de que este tipo de resolución de problemas matemáticos es simplemente la punta de un iceberg, en el sentido de que la importancia real de estas máquinas reside en su capacidad para imitar el pensamiento humano. Pero para muchos, este concepto parece traído por los pelos.”

“Sí,” interrumpió Haldane. “Hace unas semanas, escuché la conferencia Lister de Sir Geoffrey Jefferson en la BBC, en la que sostenía que esas máquinas son incapaces de un pensamiento creativo porque sus componentes no son biológicos.”

“Tal vez sea así,” continuó Snow. “Ese es uno de los temas que examinaremos aquí esta noche. Pero si existe siquiera la más mínima posibilidad de que algún día se creen máquinas computadoras que puedan pensar realmente, el hecho tendría una importancia tan enorme en todos los aspectos de la vida humana que el Gobierno de Su Majestad cree que la idea debería tomarse en serio.”

Snow concluyó, “Así que les he pedido que vinieran esta noche para darme sus opiniones francas y sinceras sobre este asunto. ¿Es posible la construcción de una máquina inteligente, siquiera en principio? ¿O existen obstáculos lógicos, filosóficos y/o técnicos que nos impedirán construir alguna vez uno de esos ingenios? Después de nuestras deliberaciones, trataré de aquilatar su saber colectivo en un informe para el Ministro de la Ciencia. Pero antes de que entremos de lleno en esta cuestión de las máquinas inteligentes, creo que ayudaría a poner el tema en perspectiva si Turing tomara de nuevo la palabra y nos pusiera amablemente al día sobre el funcionamiento de las computadoras, así como por qué cree que esas máquinas guardan parecido con el cerebro humano, tanto en su estructura como en su función. ¿Turing?”

Turing dejó la cuchara y, extendiendo las manos sobre la mesa, bajó la vista y comenzó a hablar tartamudeando con voz suave y apenas audible. “Una computadora mecánica,” dijo, “está constituida básicamente por una gran cantidad de posiciones de dirección llamadas almacén o memoria, y una unidad ejecutora que lleva a cabo las diversas operaciones individuales que entraña la realización de un cálculo. Estas operaciones constituyen lo que llamamos programa. Una operación de este tipo, o paso del programa, constaría de la suma o comparación de dos cantidades almacenadas en diferentes sitios. Déjenme ilustrar esta idea usando estos tazones de sopa vacíos y las cucharas que hay encima de la mesa.”

Turing cogió los tazones que había delante de Schrödinger, Haldane y Wittgenstein, los puso en fila delante de él y prosiguió. “Imaginemos que quiero usar la máquina para sumar los números 1 y 2. La computadora empezaría por todos los tazones que estén vacíos, tal como están ahora. Para sumar 1 y 2, coloco primero una cuchara que representa el número 1 dentro del tazón de Haldane y dos cucharas para el 2 dentro del de Wittgenstein. La máquina consulta entonces su programa para sumar que, en efecto, tendría una instrucción que dice, ‘Coge las cucharas del tazón de Haldane y ponlas en el tazón de Wittgenstein. Cuando termines esta operación, toma el conjunto de cucharas resultante del tazón de Wittgenstein y trasládalas al tazón de Schrödinger. Por último, imprime el número de cucharas del tazón de Schrödinger en una cinta.’ Así suma una computadora 1 y 2 para dar 3. Creo que queda claro cómo imita este proceso los pasos que ejecutaría una calculadora humana para realizar la misma suma.”

“Pero seguramente su computadora debe tener algo más que unos tazones de sopa y unas cucharas sucias,” interpuso Haldane con aire de incredulidad. “Si esto es todo lo que supone, sería muchísimo más fácil sumar 1 y 2 a mano en un trozo de papel -o incluso en mi cabeza- que acudir a una de sus máquinas.”

“Desde luego,” dijo Turing. “Pero hay mucho más que eso. Los tazones de sopa y las cucharas son sólo para darles un indicio de cuán sencillas son las operaciones básicas de una máquina como ésta.”

“¿Por qué no nos da unos cuantos detalles más?” pidió Snow. “Pienso que necesitaremos comprender algo más de estas máquinas y su funcionamiento para lograr ver alguna conexión entre su modo de operar, el de los cerebros humanos y los procesos inteligentes.”

Turing recogió la sugerencia de Snow y prosiguió con su narración sobre cómo funciona una computadora. “Podríamos describir esta máquina como una oficina de correos gigantesca con muchos apartados. Dando un paso más adelante en esta analogía, se puede pensar que las instrucciones que debe ejecutar la computadora las lleva a cabo un empleado de correos que trabaja bajo la supervisión del administrador postal. De hecho, una computadora consta realmente de una unidad llamada control que hace exactamente esta función supervisora. De modo que, al igual que con los tazones de sopa, para sumar dos números el empleado coge las cantidades de los dos apartados que contienen los números que se han de sumar, realiza la suma y coloca el resultado en un tercer apartado. Las operaciones que sigue el empleado son lo que se denomina un algoritmo, y están codificadas en el programa que sigue la máquina.”

Schrödinger interrumpió: “Todo esto es sumamente interesante, Turing. Pero no consigo ver cómo un aparato rudimentario como es una enorme oficina de correos puede realizar algún cómputo que sea útil en la práctica. En física, a menudo necesitamos calcular cantidades como la energía total o el momento angular de un gran sistema de partículas tales como átomos o planetas. Estos cálculos entrañan complicadas operaciones, incluida la suma de las interacciones entre miles -o incluso millones- de estas partículas. E incluso cuando realizamos a mano versiones simplificadas de estas operaciones, es frecuente que los cómputos generen páginas enteras de cálculos y ecuaciones. ¿Cómo es posible que su ‘computadora-oficina postal’ pueda realizar este mismo trabajo mejor o más deprisa?”

“A primera vista, parece como si mi computadora fuera demasiado simple para hacer otra cosa que no fuera el tipo de cálculo más rudimentario,” respondió Turing. “Pero en mi artículo sobre los números computables y el Problema de la Decisión de Hilbert demostré matemáticamente que cualquier cantidad que pueda obtenerse siguiendo una serie de reglas, se puede calcular por medio de una ‘computadora-oficina postal’ exactamente del mismo género que acabo de describir. Así que, en realidad, más que la idoneidad de la máquina para la tarea de calcular esta o esa cantidad, nuestra preocupación es el aspecto práctico de cómo construir esa máquina.”

“Quizá pueda usted explica brevemente cómo se las ingenió para establecer que una computadora del tipo oficina postal pueda realmente calcular cualquier cantidad que pueda ser calculada,” pidió Snow. “Eso nos ayudaría a comprender el poder de este tipo de máquinas, así como sus limitaciones.”

“En realidad es muy sencillo,” respondió Turing. “En mi estudio de computación utilicé un tipo teórico de ‘computadora de papel’. Algunas personas ya han empezado a llamar a esto una máquina de Turing,” observó en voz baja con un leve deje de orgullo. “Consta de dos elementos: una cinta infinitamente larga, dividida en cuadrados, cada uno de los cuales puede contener los símbolos ‘0’ o ‘1’. Y una cabeza detectora que puede moverse hacia delante y hacia atrás a lo largo de la cinta, un cuadrado cada vez, leyendo el símbolo del cuadrado en curso y bien dejándolo invariable o bien escribiendo un nuevo símbolo en ese cuadrado. En cualquier etapa de la operación, suponemos que la cabeza detectora puede estar en una de las finitas configuraciones a las que llamamos estados. La máquina tiene una aguja que en todo momento se sitúa en una de las letras A, B, C, etc. Esta letra representa el ‘estado’ de la máquina en ese momento. Una parte del programa le dice a la máquina cómo tiene que cambiar la posición de la aguja, dependiendo del estado en que se encuentre en ese momento y cuál sea el símbolo del cuadrado de la cinta que la cabeza esté leyendo en ese instante.”

Metiendo la mano en el bolsillo de su chaqueta, Turing sacó un bloc de notas en el que rápidamente esbozó un diagrama que mostraba un ejemplo de una de esas máquinas computadoras “oficina postal”, cuya cabeza detectora podía encontrarse en alguno de los doce estados a los que designó con las letras A a L.

“El comportamiento de una de estas máquinas teóricas viene fijado por su programa, que es una lista de instrucciones que le dice a la máquina lo que tiene que hacer en el caso de que se encuentre en una serie de circunstancias. Ya que en cualquier etapa de la operación la cabeza detectora tiene dos informaciones -el símbolo de la cinta que está leyendo en ese momento y su estado actual- una orden típica dice algo así: ‘Si estás en el estado A y estás leyendo el símbolo 0, muévete un cuadrado a la derecha y entra, digamos, en el estado B.’ En este sistema, las posibles actuaciones de la cabeza detectora son:

1. Moverse un cuadrado a la izquierda

2. Moverse un cuadrado a la derecha

3. Sustituir lo que está escrito en el presente cuadrado por un 1

4. Sustituir lo que está escrito en el presente cuadrado por un 0

5. Conservar el estado actual

6. Cambiar del estado actual a otro

7. DETENERSE.”

“Todo esto es fascinante” interrumpió Haldane. “Pero ¿podría mostrarnos cómo se puede utilizar este sistema para calcular realmente?”

“Por supuesto. ¿Qué le gustaría calcular?”

“¿Qué le parece si nos muestra cómo suma este chisme 1 y 2 para dar 3?” replicó Snow. “Sólo queremos hacernos una idea general de cómo opera con un problema sencillo.”

Entonces Turing examinó paso por paso cómo utilizaría uno esta máquina para sumar los dos números en lugar de utilizar tazones de sopa y cucharas. “La máquina empieza con una cinta en la que todos los cuadrados llevan el símbolo 0,” explicó. “Como antes, suponga que queremos sumar 1 y 2. Comenzamos por poner en la cinta un solo 1 y una secuencia de dos 1s separándolos por un 0 para indicar que son números aparte.” Luego esbozó en su bloc de notas el programa para que una máquina de tres estados realice esta suma.¹²¹³

“Ahora bien,” prosiguió, “este programa hará que la máquina se detenga cuando halle una secuencia de tres 1s consecutivos en una cinta que por lo demás contiene todo 0s. He aquí el porqué. Por convenio, suponemos que la máquina empieza en el estado A leyendo el primer símbolo a la izquierda que no sea un cero. Puesto que necesariamente este símbolo es un 1, el programa ordena a la máquina que rescriba el 1 en el cuadrado, que se mueva un cuadrado a la derecha y que se quede en el estado A. Ya que la máquina está todavía en el estado A y el símbolo leído en este momento es el 0, el programa indica que debería escribir un 1, moverse a la derecha y entrar en el estado B. El siguiente símbolo leído es un 1, de modo que la máquina rescribe un 1, se mueve un cuadro a la derecha y sigue en el estado B. Después de llevar a cabo el resto de los pasos del programa, la cabeza detectora finalmente se para teniendo la cinta la misma apariencia que la cinta de entrada -salvo que se ha eliminado el 0 que separa las secuencias de 1s que representan a los números 1 y 2-. De modo que, tal como yo afirmaba, la cinta tiene ahora tres 1s en fila, que es el resultado de sumar los dos números que había en la cinta al principio. Y, por supuesto, pueden ustedes ver que los números 1 y 2 no tienen nada de especial. Este mismo programa se podría utilizar para sumar dos números cualesquiera.”

Schrödinger interrumpió de nuevo, quejándose de que “Esta computadora parece que está bien para sumar números pequeños como 1 y 2. Pero no parece que sea muy prometedora como mecanismo práctico para realizar unos cálculos más amplios como los que se hacen en física. Por ejemplo, da la impresión de que para sumar 1.234.567.890 y 9.876.543.210, o calcular la raíz cuadrada de π, se tardaría mucho tiempo haciéndolo de esa manera. Simplemente expresar estos números en su cinta de entrada exigiría acaso una cinta de una longitud de varios cientos de metros.”

“Todo depende de lo que usted entienda por práctico,” replicó Turing. “Si tiene que hacer las operaciones a mano, como lo hice yo para mostrarles cómo se suma 1 y 2, entonces es una tarea muy lenta y estaré de acuerdo en que no parece muy práctico. Pero si puede disponer que un mecanismo electromecánico haga cosas como mover la cabeza detectora de la cinta y llevar a cabo los pasos del programa a una velocidad mucho mayor de la que es capaz cualquier ser humano, entonces se abren nuevas posibilidades para que estas máquinas realicen cálculos que ningún hombre podría hacer jamás.”

Turing hizo aquí una pausa momentánea pensando en su antiguo compañero de colegio David Champernowne, quien una vez planteó el mismo tipo de cuestión que Schrödinger acerca de hacer cálculos con números grandes. Champernowne había inventado incluso el número específico 1.234.567.891.011.121.314... que se formaba escribiendo los números enteros positivos en orden, como una especie de caso de prueba de lo que se podía calcular en la máquina de Turing. Turing sonrió para sus adentros cuando pensó en cómo habían designado a este número ‘El Campeón Sin Precedentes’ en honor de Champernowne.¹⁴ Su atención volvió al presente cuando Snow preguntó: “¿Esto es a lo que se refería usted antes cuando decía que un aparato de apariencia rudimentaria como éste es capaz de hacer cualquier tipo de cálculo que pueda imaginarse?”

“Exactamente. Mi artículo de 1936 mostraba que, si bien es posible que una computadora de estas características tenga que dar muchos pasos o necesite una cinta muy larga para llevar a cabo la clase de cálculos a los que se refiere Schrödinger, absolutamente todo lo que se pueda imaginar que resulte de seguir un conjunto de reglas -incluidos todos los cálculos numéricos posibles- lo puede calcular del mismo modo paso a paso este tipo de máquina. Las únicas condiciones son tener el tiempo suficiente para pasar por todas las etapas del cálculo y tener una cinta lo bastante larga para almacenar todos los resultados intermedios. En rigor, mi computadora teórica debe tener a su disposición una cantidad infinita de cuadrados, o ‘apartados de correos’, en la cinta.”

“¡Ah!” espetó Haldane. “Pensaba que tenía que haber una trampa en alguna parte. ¿Cuándo fue la última vez que vieron ustedes una oficina de correos infinita? Da la impresión de ser un mundo fantástico, como los que inventan los matemáticos y por lo que son famosos. ¿Qué tiene esto que ver con los cálculos reales como los que Schrödinger acaba de mencionar?”

Turing explicó: “Lo que la máquina necesita realmente es la capacidad de sumar tantos cuadrados de cinta como exigiría almacenar los resultados intermedios de un cálculo determinado. De modo que para cualquier cálculo que se detenga después de un número finito de pasos, la máquina no requiere, después de todo, una cinta infinita, sino sólo una finita.”

Snow captó rápidamente este punto y planteó la cuestión: “¿Se puede saber de antemano cuánta cinta se necesita para un cálculo determinado?”

“No, no se puede,” contestó Turing un poco a la defensiva. “En general, antes de empezar un cálculo no hay forma de saber cuánta cinta se va a necesitar o cuántos pasos le llevará acabar. Simplemente hay que estar preparado para alargar la cinta a medida que se desarrolla el cálculo.”

A continuación sugirió que “Si se dan un programa determinado y los datos de entrada que éste va a manejar, sería en verdad muy útil saber antes de empezar el cálculo cuántos cuadrados de cinta serán necesarios para completarlo. En el mejor de los casos, uno quisiera tener una especie de ‘metaprograma’ que aceptara el programa original y los datos de entrada como sus datos de entrada, y averiguara después cuánto tiempo y cuánto espacio de la cinta de almacenamiento necesitará el programa original para completar su tarea. A resultas del trabajo de Gödel, ya en 1935 sospeché la existencia de algún tipo de metaprograma que resolviera este problema de indecisión. Y, en el mismo artículo en el que presenté mi computadora hipotética, establecí el hecho de que es verdaderamente imposible encontrar un procedimiento ‘universal’ de ese tipo para determinar cuántos cuadrados de cinta requiere un cálculo concreto.”

“Así que,” observó Schrödinger, “estos resultados de Gödel muestran que existe un problema que no se puede resolver siguiendo los pasos de un programa. Los resultados suyos, por otra parte, dicen que para un problema dado, no hay modo de saber si tiene o no solución.”

Turing inclinó la cabeza en señal de afirmación -y admiración- pues nunca antes había pensado de esa manera en la relación de su propio trabajo con el de Gödel.

“Pero este resultado no significa que no se pueda encontrar un procedimiento de decisión tal para algunos programas y algunos datos de entrada, ¿no?” continuó Schrödinger. “Por ejemplo, un programa cuya tarea consista en leer la cinta de entrada y detenerse cuando llegue al primer 1 seguro que tiene ese procedimiento, ya que en ese caso existe la regla de decisión simple: si los datos de entrada contienen siquiera un solo 1, entonces el programa se detendrá después de un número finito de pasos, el número exacto determinado por lo lejos que se encuentre el primer 1 del cuadrado de partida; de otro modo, el programa se ejecutará sin cesar. De modo que todo lo que hay que hacer es mirar la cinta de entrada y ver si hay un 1 en ella. Si lo hay, el programa se detendrá; de lo contrario, no lo hará.”

“Por supuesto,” respondió Turing. “La dificultad estriba en dar con una solución única para el problema de indecisión que opere en todos los casos -para todo programa y conjunto de datos posibles-. Y la mayoría de los programas son mucho más complicados que el suyo, cuyo criterio para detenerse depende normalmente de cantidades que se producen en el curso del cálculo. Estas reglas de detención pueden ser: si aparece tal o cual cantidad, párate; de lo contrario, sigue calculando. Pero en general no podemos decir qué clase de cantidades aparecerán hasta que no hagamos el cálculo.”

“Toda esta charla sobre maquinaria calculadora, cintas infinitas, criterios de detención y demás, no tiene todavía mucha utilidad para mí,” refunfuñó Haldane. “Simplemente me está haciendo pasar hambre. Estoy de acuerdo con Schrödinger en que la computadora de papel de Turing debería poder calcular teóricamente cualquier cosa que se pueda calcular siguiendo una serie de reglas, o un ‘programa’. Pero lo que quisiera saber es para qué sirve esa máquina. ¿Se puede convertir esta teoría del cálculo en un aparato real para realizar los cálculos reales que entrañan cosas como construir puentes o manejar trenes?”

“Los cálculos prácticos para construir puentes son fáciles,” dijo Wittgenstein, animándose finalmente a entrar en la conversación. “Tal vez Turing será capaz un día de construir una computadora mecánica que regocije el corazón de un físico e ilumine los días de un ingeniero. Pero como nos ha recordado Snow, estamos aquí para discutir un tema mucho más profundo, el problema de si una de estas máquinas puede pensar realmente como un ser humano. Y no alcanzo a ver en absoluto la relación entre escribir y borrar un montón de 0s y 1s en una larga cinta con pensar. ¿Cómo puede alguien creer por un solo momento que este tipo de máquina de escribir símbolos tenga algún parecido con los procesos del pensamiento que tienen lugar en el cerebro humano? Los cerebros no son máquinas y sería un error absoluto creer que lo son.”

Turing se disculpó por disentir. “En primer lugar, déjenme explicar la constitución física del cerebro. Creo que entonces verán de qué modo su estructura está representada fielmente en la estructura de la computadora. Quizá después podamos discutir más fructíferamente cómo podría un aparato de este tipo ser capaz de pensar verdaderamente.”

Turing tomó aliento y se detuvo un momento recordando sus muchas lecturas y conversaciones sobre neurofisiología y procesos biológicos. Finalmente, ofreció al grupo un relato muy conciso y simplificado de cómo funciona el cerebro: “El cerebro humano se compone de un gran número de elementos llamados neuronas, diez mil millones según las estimaciones de algunos. Estas neuronas están conectadas entre sí a través de un entramado sumamente denso de ‘cables’ llamados axones y dendritas.”

“Algo así como una red gigantesca de distribución telefónica, ¿no, Turing?” preguntó Haldane.

“Esta es una buena imagen a tener presente”, convino Turing. Luego continuó. “Se puede pensar que la neurona es un tipo especialmente primitivo de interruptor que en todo momento sólo puede estar ‘ON’ u ‘OFF’.¹⁵ Que el caso sea uno u otro está determinado por las señales que recibe la neurona de las demás neuronas a las que está conectada.”

“De modo que es un poco como disparar una pistola,” interrumpió Haldane. “Ejerces una presión sobre el gatillo y cuando aquélla supera la resistencia del muelle, la pistola se dispara. La única diferencia es que cada neurona puede estar recibiendo muchas señales, señales que constituyen la información de salida de otras neuronas. Pero aun cuando pueda haber muchas informaciones de entrada, una neurona en particular sólo envía una única información de salida a otra neurona. Algunos de los canales de información de entrada de las neuronas son excitadores, que es como aplicar más presión sobre el gatillo; otros son inhibidores, de modo que las señales que llegan a la neurona a lo largo de estas rutas se sustraen de la información de entrada total de la neurona, como si disminuyera la presión sobre el gatillo. Si la suma de todas estas informaciones de entrada positivas y negativas supera un nivel mínimo determinado, la neurona dispara un impulso a su canal de información de salida; de lo contrario, se mantiene OFF.”

“¿Puedo continuar?” dijo Turing con cierta aspereza. “La mayoría de los neurofisiólogos y psicólogos creen que los patrones que crean estos disparos neuronales en el cerebro constituyen una parte importante de la base de los procesos del pensamiento humano y, por ello, de la conducta humana.”

Como Turing hiciera una pausa, Schrödinger intervino en la pelea. “Estoy empezando a comprender ahora cómo se podría hacer una analogía entre una computadora y un cerebro. Ambos suponen el almacenamiento de una gran cantidad de datos elementales, un 0 o un 1 sobre un cuadrado de la cinta de la computadora y un estado ON u OFF en una neurona. Además, tanto la computadora como el cerebro transforman estos datos en patrones. ¿Es esta la analogía básica que está usted persiguiendo, Turing?”

“Exactamente. El cerebro almacena sus datos en forma de patrones que crean los disparos de sus neuronas. Cada uno de esos patrones es un listado de qué neuronas están ON y cuáles están OFF en un momento determinado. Estos patrones están asociados a lo que llamamos ‘pensamientos’ de una forma que en realidad nadie comprende todavía. Por otra parte, la computadora almacena sus datos en los ‘apartados de correos’ de los que hablé hace unos momentos. Este patrón es también, sencillamente, una secuencia de 0s y 1s o, lo que es lo mismo, de ONs y OFFs. Y en ambos casos hay un modo de modificar lo que hay almacenado en un emplazamiento de memoria particular, bien haciendo que las diferentes neuronas disparen en el cerebro o bien ejecutando una instrucción del programa de la máquina. Lo que me lleva a creer que efectivamente podemos construir una máquina inteligente es la sorprendente similitud entre las actividades funcionales de almacenamiento y cambios de patrones en las neuronas del cerebro y las mismas actividades en el funcionamiento de la computadora. El único obstáculo parece ser tecnológico, no lógico.”

Entonces Snow añadió: “No obstante, el elemento clave aquí es lo que hacen estos componentes cerebrales, no de lo que están hechos. Y esto significa que tenemos que observar lo que sucede en la corteza del cerebro, que es donde aparentemente tienen lugar los procesos cognitivos superiores del hombre.”

“Así es,” señaló Haldane, y explicó que “la corteza es una capa de pliegues sucesivos que forman la parte externa del cerebro. Esta región, en los hombres, a menudo se denomina neocortex, que es la parte más reciente del cerebro desde el punto de vista evolutivo. Pero aún más importante, es la parte del cerebro donde tienen lugar el pensamiento y el razonamiento. La corteza se puede dividir en muchísimas áreas tanto estructurales como funcionales. Pero todas las partes están constituidas por los mismos componentes básicos y están unidas de forma similar, de modo que las diversas funciones asociadas a las distintas partes de la corteza se deben probablemente a las distintas señales sensoriales que les llegan, no a una diferencia de estructura.”

Turing describió después algunos resultados innovadores obtenidos unos años antes y que aportaron la base teórica para su analogía cerebro-máquina. “En 1943,” dijo, “Warren McCulloch, un neurofisiólogo de la Universidad de Illinois, y Walter Pitts, un estudiante de matemáticas de la Universidad de Chicago, publicaron un artículo maravilloso acerca de cómo se podría reproducir el funcionamiento de un grupo de neuronas conectado a otras neuronas empleando elementos puramente lógicos. El modelo considera que una neurona se activa y luego dispara a otra neurona de la misma manera que una proposición en una secuencia lógica puede encerrar la verdad o falsedad de otra proposición. Además, podemos representar la analogía entre las neuronas y la lógica en términos de ingeniería como señales que pasan -o no logran pasar- a través de un circuito eléctrico. Sólo hay un pequeño paso, al menos en principio, desde la estructura lógica abstracta desarrollada por McCulloch y Pitts hasta su aplicación a los elementos físicos de una computadora electrónica.”

Wittgenstein no pudo contenerse más. Tirando su servilleta, se inclinó sobre la mesa para impugnar las afirmaciones de Turing. “¡No irá a decir que el patrón de datos almacenados en esos diversos apartados de correos de la máquina o en el modelo ON/OFF de las neuronas del cerebro puede ser interpretado como pensamientos! Suponga que huele usted a pan recién horneado o que tiene la imagen del rostro de su abuela en la mente. Si abro ahora su cráneo y observo todas esas neuronas de su cerebro en ON y OFF, seguramente no podré decir: ‘Ah, aquí está el patrón A, así que Turing debe estar pensando en una rebanada de pan reciente. Y aquí llega ahora el patrón B, de modo que Turing ha cambiado de idea y ahora está pensando en hacer una visita a su abuela.’”

Deteniéndose sólo un momento para recobrar el aliento, Wittgenstein prosiguió.

“No puedo observar los procesos mentales de los demás. Y tampoco puedo observar los propios, en el sentido literal de ‘observar’. Así que, ¿dónde estamos? En las tinieblas, eso es. Nos encontramos dentro de un conjunto de confusiones que no se puede resolver mediante introspección o análisis conductual. Ni tampoco se puede resolver por medio de una teoría del pensamiento. La única solución proviene de una investigación conceptual, un análisis de cómo utilizamos palabras como ‘intención’, ‘voluntad’ y ‘esperanza’. Estas palabras obtienen su significado de una forma de vida, de un juego lingüístico, muy diferente al de describir y explicar los fenómenos físicos corrientes de la vida cotidiana.”

“Y,” continuó, “lo mismo debe suceder con una computadora. Si quito la cubierta de la máquina y observo cada uno de los cuadrados de la cinta, el patrón de datos que forman los símbolos escritos en estos cuadrados seguramente no me dice en qué está pensando la máquina. En realidad, no comprendo en absoluto cómo puede usted decir que eso es ‘pensar.’ Es necesario un hombre situado fuera de la máquina para interpretar que estos patrones se refieren a algo.”

Schrödinger interrumpió esta diatriba y preguntó, “¿Niega usted que haya leyes del pensamiento que podamos descubrir para explicar el acto de pensar, del mismo modo que usamos la ley de la gravedad o las leyes de la química para explicar los fenómenos físicos?”

“Digo que toda la concepción moderna del mundo se basa en la ilusión de que las llamadas ‘leyes de la naturaleza’ expliquen los fenómenos naturales,” replicó Wittgenstein.

Snow intervino para cortar la discusión, al menos por el momento. “Si está usted insinuando, Wittgenstein, que no sólo el pensamiento humano traspasa la observancia de reglas, sino también todos los demás procesos naturales, eso va a exigir su propia explicación. Pero veo que Simmons está listo para servir el pescado, así que sugiero que, mientras él cumple con su deber, hagamos una pequeña pausa y llenemos nuestras copas con un poco de este Montrachet que tiene tan buen aspecto.”

CAPÍTULO 3 - El pescado: MENTES Y MÁQUINAS

SIMMONS se movía en torno a la mesa sirviendo a cada uno de los invitados un lenguado meunière ligeramente dorado y bañado en mantequilla. Mientras tanto, Snow reflexionaba sobre el problema planteado por Wittgenstein. Se preguntaba ¿cómo es que un conjunto de 1s y 0s sobre una cinta o, si vamos a eso, un patrón de ONs y OFFs en las neuronas de un cerebro puede originar pensamientos? ¿Cómo es posible que un conjunto de símbolos más o menos arbitrarios escritos en una cinta -o almacenados en un cerebro- puedan llegar a significar algo tan dispar como el sonido de la campana de una iglesia, el destello de un relámpago o incluso este mismo problema que me preocupa y que entraña la relación entre los símbolos y el pensamiento? Seguramente pensar es algo más que transformar una hilera de 0s y 1s en otra hilera por el estilo -por muy rápidamente que se produzca la transformación o por muchas de estas hileras que se puedan transformar de una vez-. En realidad, Turing no puede hablar en serio, ¿verdad?, cuando dice que una máquina que no hace más que mezclar símbolos es capaz de reproducir los procesos racionales de la mente humana.

Expresando en voz alta sus preocupaciones, Snow se volvió hacia Turing y dijo: “Creo que puedo hablar por boca de muchos de nosotros al decir que me parece literalmente increíble pensar que una máquina que sólo puede desplazar 0s y 1s de un lugar a otro de una cinta sea capaz de pensar como un hombre. Tal vez lograríamos captar más fácilmente la esencia de su razonamiento si explicara usted exactamente cómo cree que estas hileras de símbolos en su máquina llegan a tener de verdad algún significado.”

Haldane levantó un momento la vista de las delicias de su plato y apoyó la petición de Snow. “A mí también me inquieta la idea de que las manipulaciones puramente sintácticas de las hileras de símbolos de una cinta de computadora puedan originar alguna vez objetos exquisitos y cargados de semántica como este excelente trozo de lenguado. Dígame, Turing, ¿en qué lugar de su cinta debería mirar para encontrar esta deliciosa porción de pescado, eh?” preguntó mientras mostraba un bocado de pescado en su tenedor. “Respóndame a esto, si quiere, y admitiré la capacidad de su máquina para tener pensamientos como los míos.”

Turing comprendió las dificultades que afrontaba al intentar explicar cómo se transformaba por arte de magia la sintaxis en semántica; durante un momento fijó la mirada en la lluvia, que ahora golpeaba con más fuerza que nunca contra los cristales de las ventanas, y se agitó en su silla un poco desconcertado, tanto por la confusión de Snow como por la intensidad de la pregunta de Haldane. ¿Cómo se puede explicar científicamente un instinto visceral o una convicción firme?, se preguntó a sí mismo. ¿Qué clase de argumentos lógicos puedo dar a un materialista hostil como Haldane, o Schrödinger, para convencerles de que la inteligencia es simplemente cuestión de seguir el tipo adecuado de reglas? Diga lo que diga, seguro que Wittgenstein argumentará en mi contra hasta su último aliento. ¿Por qué acepté venir esta noche a esta reunión? La situación es verdaderamente desesperada. Pero ahora estoy metido hasta el cuello, así que supongo que no hay más remedio que echarse al ruedo y esperar lo mejor.

Turing bebió un largo trago de agua y se aclaró la garganta; luego se lanzó a explicar cómo podrían los símbolos de una cinta dar lugar a un pensamiento auténtico. En primer lugar, les contó cómo una hilera de 0s y 1s en la cinta de una computadora puede codificar cualquier tipo de idea, objeto o acción que pueda expresarse en lenguaje.

“Hablemos un instante sobre el trozo de lenguado de Haldane,” empezó. “Supongan que quiero representar la palabra LENGUADO sobre la cinta de mi máquina. Una forma sencilla de hacerlo es establecer un esquema en el que cada símbolo del alfabeto latino tiene su propia y única hilera de 0s y 1s. Hay muchas maneras de hacer este tipo de código, pero permítanme mostrarles una de ellas. Cojan un bloque de ocho cuadrados de una cinta; cada uno puede contener un 0 o un 1, por lo que ese grupo de ocho cuadrados puede exhibir un total de 2 × 2 x 2 x...x 2 = 2⁸= 256 patrones distintos de 0s y 1s. Así pues, a cada uno de estos patrones le puedo asociar uno de los 256 símbolos, lo que basta totalmente para acomodar todas las letras y símbolos que se puedan encontrar en, digamos, un gran diccionario de la lengua inglesa. Por ejemplo, supongan que decido representar la letra a minúscula por la hilera 00000001, mientras que asigno el patrón 00000010 a la letra b, y así sucesivamente. De esta manera, cada letra del alfabeto, los números del 0 al 9, los signos de puntuación como? y!, y otros símbolos ortográficos tales como (y ], pueden tener su propio código especial en forma de secuencia de ocho 0s y 1s. Entonces, utilizando este esquema, puedo representar la palabra LENGUADO en una cinta por medio de una serie de ocho grupos de ocho cuadrados -un grupo por cada una de las ocho letras de la palabra-. Y si se introduce la puntuación adecuada y otros símbolos de la escritura inglesa, el mismo esquema me permitirá codificar cualquier idea que se pueda comunicar de forma escrita.”

“Todo esto está perfectamente claro,” dijo Schrödinger. “Pero lo único que hace es cambiar un grupo de símbolos por otros.”

“Cierto,” admitió Turing. “Pero una vez que hemos codificado de esta forma una situación o un pensamiento concreto, el programa de la máquina puede transformar las hileras en hileras nuevas. Y es posible descifrar estas nuevas hileras en enunciados en inglés, uno de los cuales podría expresar la textura y el sabor del trozo de lenguado que hay en el tenedor de Haldane o incluso los pensamientos que corren por su mente mientras contempla el placer que obtendrá cuando le hinque los dientes.”

“¿Está usted diciendo que las instrucciones del programa que cambian los símbolos de la cinta hacen lo mismo que el cerebro humano cuando hace que las neuronas estén ON u OFF en el proceso de pensar?” inquirió Snow enarcando las cejas en señal de incredulidad.

“Básicamente, sí. Desde luego, no sabemos todavía cuáles de esas instrucciones son las que utiliza el cerebro y ni siquiera cómo las almacena y las utiliza.”

“La transformación meramente pasiva de símbolos por medio de una orden predefinida no es la idea que yo tengo de lo que es pensar” se entrometió Haldane. “Pero tal vez si el programa es capaz de ‘aprender’ examinando los resultados de sus acciones, y los modifica conforme a ello, eso nos bastaría para caer en la tentación de llamarlo ‘inteligente’.”

Turing recuperó la palabra y continuó su descripción de cómo creía él que operaba el cerebro para crear el pensamiento. “Estoy convencido de que al cambiar los símbolos de una cinta por otros nuevos, una computadora realiza exactamente el mismo tipo de procedimiento que el cerebro en el proceso de pensar cuando hace que los diferentes patrones de neuronas disparen en distintos momentos y así se originen lo que llamamos ‘pensamientos’.”

“Pura sofistería,” exclamó Wittgenstein. “¿Dónde encuentra usted el significado de la palabra LENGUADO en todo este simbolismo? ¿Cómo puede afirmar que una hilera de símbolos como los 0s y 1s agrupados según un esquema de codificación completamente arbitrario pudiera referirse realmente a la porción de pescado que se encuentra en la punta del tenedor de Haldane? La designación del fragmento de proteína que llamamos ‘filete de lenguado’ sólo puede llevarse a efecto dentro del contexto de un lenguaje evolucionado, uno en el que ya existan reglas para distinguir objetos, utilizar nombres y realizar operaciones. Los criterios para esto no se encuentran en la lógica de las máquinas, las cintas y los códigos, sino en la práctica real de una comunidad lingüística. No se puede infundir este tipo de significado a una hilera inanimada de símbolos, simplemente inventando un conjunto de reglas que dicen cómo transformar estas hileras en unas nuevas.”

“¿Nos está usted diciendo que el significado sólo surge del tipo de consenso social que nos permite comunicarnos mutuamente por medio del lenguaje natural?” preguntó Snow con un tono de voz que denotaba sorpresa.

“Exacto. El significado sólo puede proceder de la participación en un juego lingüístico. Las máquinas computadoras nunca pueden ser jugadores en el tipo de juego que estarnos jugando ahora mismo. Turing está muy equivocado al creer que lo que la máquina podría ‘pensar’ que es un pedazo de lenguado tiene algún parecido con lo que cualquiera de nosotros piensa sobre ese mismo trozo de pescado. Nosotros tenemos una concepción común sobre este fragmento de pescado porque compartimos una forma de vida. Y si es que la máquina juega a algún juego lingüístico, lo que dudo seriamente, seguro que no es ninguno de los que juegan los seres humanos. A fin de cuentas, el significado reside en la práctica social, no en la lógica.”

Como Wittgenstein se fuera animando y agitando cada vez más al expresar su argumento, Schrödinger se inclinó hacia su compatriota y le puso la mano en el brazo en un intento por calmarle un poco. “Espere un momento, Wittgenstein,” dijo. “Turing puede tener algo que decir al respecto. Si bien el tipo de significado que concedemos al exquisito trozo de lenguado de Haldane procede de la experiencia y la participación humana en un estilo de vida compartido, no veo claro que, al menos en principio, este significado no pudiera estar codificado en el circuito neuronal de nuestros cerebros de la misma forma que, según afirma Turing, puede codificarse en la cinta de una computadora. Sin embargo, lo que no comprendo en esta línea argumental es cómo entra en el proyecto de Turing el tipo de conducta inteligente asociado al aprendizaje.”

“Sí,” intervino Snow. “Como Turing acaba de describirlo, no parece que su máquina pueda hacer otra cosa que mover los símbolos de un lado a otro de la cinta conforme a unas instrucciones predefinidas que constituyen su programa. Pero ésta no es en modo alguno la forma de comportarse que tienen los seres humanos. Siempre estamos dispuestos a cambiar de opinión, a adaptarnos a circunstancias nuevas, a dar respuestas incoherentes en situaciones aparentemente idénticas y, en general, a comportarnos de una forma extraña e impredecible. Si una computadora no puede hacer esto, entonces no veo cómo podría exhibir jamás algo parecido a lo que llamaríamos inteligencia humana.”

Turing, que estaba de acuerdo con Snow y Schrödinger, respondió: “Una máquina computadora sólo será capaz de exhibir inteligencia si puede modificar su programa a la luz de una nueva información. De modo que cuando la máquina lee los nuevos patrones de datos de entrada presentes en su cinta, necesitará tener instrucciones para cambiar las reglas de ejecución actuales o, si se quiere, ‘meta-instrucciones’. De esta forma, el programa podría aprender y adaptarse -como hacen los seres humanos- a un entorno variable y a unas circunstancias que él ‘ve’ a través de los datos de entrada en la cinta.”

“Pero para hacer esto habría que darle a la máquina los mismos datos de entrada sensoriales que todos tenemos y dejarla ‘crecer’, por así decirlo, en el mismo entorno que los hombres, ¿no?” preguntó Schrödinger en voz baja.

Turing meditó un momento y luego contestó: “Déjeme volver a exponer someramente mis argumentos a favor de la posibilidad lógica de crear una máquina inteligente. Una razón importante que sustenta mi creencia en la viabilidad de la idea es el hecho de que se pueda fabricar un mecanismo que imite casi cualquier parte pequeña de un hombre. El micrófono lo hace por el oído y la cámara hace lo mismo por el ojo. Las cuestiones que estamos discutiendo aquí incumben principalmente al sistema nervioso. Y, desde luego, podríamos construir modelos eléctricos bastante exactos que copien la estructura y la conducta de los nervios, aunque parece que no haya demasiado interés en hacerlo. Sería más bien como esforzarse en fabricar coches que marchen sobre piernas en lugar de seguir utilizando las ruedas.”

“¿Insinúa usted que para construir una ‘máquina inteligente’ habría que tomar a un hombre en su totalidad y tratar de sustituir cada una de sus partes por un mecanismo?” cuestionó Haldane. “Seguramente sería una tarea monumental, y aun cuando la criatura se concluyera seguiría sin tener contacto con la comida, el sexo, el deporte y muchas otras cosas de gran interés para los seres humanos.”

“Aunque es probable que ésta sea la forma ‘segura’ de producir una máquina inteligente, en conjunto parece demasiado lenta e impracticable,” respondió Turing. “En cambio, mi propuesta es tratar de ver lo que se puede hacer con un ‘cerebro’ más o menos incorpóreo cuando se le provee, a lo sumo, de los órganos de la vista, el habla y el oído. Claro está que entonces nos enfrentamos al problema de encontrar ramas de pensamiento adecuadas para que la máquina pueda ejercer sus poderes sobre ellas. A este respecto, pienso que los ámbitos del ajedrez, la criptografía y las matemáticas son buenos candidatos porque requieren poco contacto con el mundo exterior.”

“Supongamos por un momento que pudiera usted dar a su máquina estos datos de entrada sensoriales” dijo Haldane. “¿Cómo podría utilizarlos para cambiar sus programas internos a fin de adquirir conocimientos en un dominio tan limitado como las matemáticas o el ajedrez?”

“Bueno,” especuló Turing, “probablemente deberíamos empezar con una máquina que tuviera una capacidad muy pequeña para llevar a cabo operaciones complicadas o para reaccionar de forma disciplinada a las órdenes. Luego, aplicando una interferencia adecuada que imite la educación, deberíamos tener la esperanza de modificar la máquina hasta poder confiar en que produjera reacciones precisas a ciertos comandos.”

“¿Y qué me dice de un dominio de discurso muy restringido, como las matemáticas?” dijo Wittgenstein. “¿Cómo aprendería matemáticas una máquina?”

“En el caso de las matemáticas, supondría informar a la máquina sobre series de objetos, como puntos y líneas, así como sobre las operaciones lógicas necesarias para formar series nuevas. Pero en realidad no puedo ofrecerle ahora un relato completo y detallado de cómo se hace exactamente, por la sencilla razón de que no lo sé -¡todavía!-. Esta es la idea que impulsa nuestra investigación actual. Pero estoy absolutamente convencido de que no hay escollo lógico o tecnológico que nos impida llevar a cabo este plan. Lo que falta en este momento es sólo la voluntad -y, por supuesto, los recursos- para realizarlo.”

Haldane señaló entonces que “Hace un momento nos hablaba usted del trabajo de McCulloch y Pitts que intenta reproducir los circuitos neuronales del cerebro mediante fórmulas matemáticas que, al menos en principio, se podrían construir a partir de componentes eléctricos modernos como válvulas, relés y demás. Tal vez, para que la máquina tuviera la capacidad de aprender y adaptarse, se le podría facilitar un sistema para ajustar la fuerza de las conexiones entre las neuronas artificiales de esa red de circuitos.”

“Eso es precisamente lo que pienso,” replicó Turing. “Déjenme mostrarles cuál sería la apariencia de una de estas redes neuronales artificiales.”

Turing tornó de nuevo su bloc de notas y dibujó un diagrama que mostraba cómo debía ser la estructura del entramado de neuronas que imaginaron McCulloch y Pitts.

“Lo que digo es que si consideramos que el patrón ON/OFF de las neuronas de entrada es análogo a los símbolos de entrada de la cinta de la máquina, y que el patrón de disparo de las neuronas de salida se corresponde con los símbolos de salida de la cinta, las conexiones entre las neuronas transformarían el patrón de la capa de entrada en un patrón de la capa de salida. Esto quiere decir que estas conexiones realizan la mismísima función que el programa de la máquina computadora, de modo que los dos sistemas -una red neuronal y una máquina de Turing- son completamente equivalentes. Lo que puede hacer una lo puede hacer la otra.”

“¿Significa esto que McCulloch y Pitts demostraron que no existe diferencia entre una red de neuronas matemáticas como ésta y la computadora abstracta que nos ha mostrado antes?” preguntó Snow.

“¡Sí! Eso es precisamente lo que demostraron,” respondió Turing, que empezó a tartamudear en su entusiasmo por describir este trabajo. “Tanto la red neuronal como la máquina realizan exactamente las mismas operaciones; según la jerga matemática, son ‘isomórficas’. De modo que todo lo que pueda hacer una de estas redes neuronales lo puede hacer una de mis máquinas computadoras, y viceversa. Así, por ejemplo, se puede considerar que el estado mental de Haldane cuando está pensando en ese trozo de lenguado en su tenedor no es más que una fase del programa de una computadora. Y puesto que podemos construir tanto las redes neuronales como las máquinas computadoras utilizando dispositivos electrónicos, podemos considerar que estos dispositivos proporcionan una teoría electromecánica de los estados mentales. En cierto sentido, esto significa que la biología equivale a la electrónica.”

“Ha estado usted más bien callado, Schrödinger,” observó Snow. “Como físico, ¿qué piensa de la idea de construir un cerebro artificial a partir de válvulas, cables y demás?”

“Lo que me desconcierta en este momento”, replicó Schrödinger, “es si Turing piensa que podemos construir una máquina electrónica que imite al cerebro humano en alguna de sus funciones, o si dice que realmente es posible imitar o reproducir fielmente un cerebro humano de una forma electrónica. Me pregunto, Turing, si podría usted aclararnos este punto.”

“Lo intentaré. Desde el punto de vista de exhibir un comportamiento inteligente como el humano, no veo que haya mucha diferencia. A no ser, desde luego, que usted piense que hay algo especial en la constitución material del cerebro humano que explique sus destrezas cognitivas, y que este ‘algo especial’ no lo pueda captar un sistema de circuitos electrónicos.”

“Bueno, no hay que ser adivinos para imaginar su opinión sobre esto, Turing,” dijo Snow sonriendo. “Pero ¿por qué no nos lo cuenta de todas formas?”

“Por supuesto,” contestó Turing. “Mis sentimientos son claros y precisos en este asunto. Creo que no hay absolutamente nada de especial en la composición material de nuestros cerebros, al menos por lo que respecta al pensamiento.”

“Incluso podría decir que ese asunto no tiene importancia, ¿verdad?” bromeó Haldane.¹⁶

“A buen seguro, esta es una forma de decirlo,” respondió Turing con una ligera sonrisa. “Lo que importa, sin embargo, es lo que de verdad hacen los componentes del cerebro -básicamente sus neuronas- y la forma en que están conectadas mutuamente. Estos aspectos funcionales y estructurales del cerebro son los que le dan su poder cognitivo. Estoy convencido de que si construimos neuronas electrónicas y las conectamos del mismo modo que lo están en el cerebro humano, este mecanismo electrónico incorporaría reglas para el pensamiento y la actividad del mismo tipo exacto que las presentes en el cerebro humano. Esta máquina realizaría justamente las mismas funciones que realiza el cerebro. La inteligencia de la máquina procede de la complejidad de todas y cada una de las reglas que constituyen el programa, no de sus fases individuales que pueden ser muy elementales, tal como ya vimos cuando sumábamos 1 y 2.”

Snow se dio cuenta de que con estas afirmaciones más bien atrevidas, Turing estaba identificando la figura constante del aprendizaje, el procesado de la información y la actividad cognitiva, defendidas por los psicólogos conductistas, con el mecanismo de la computación.

“Tal como yo lo veo, al sustituir el concepto de una red de reglas mecánicas por la red causal de conexiones estímulo-respuesta de los conductistas, usted afirma que la gramática lógica del propósito, la elección y el aprendizaje se pueden captar dentro del marco de un conjunto de reglas mecánicas e incorporarse a las instrucciones de un programa de computadora,” añadió Schrödinger.

Wittgenstein no pudo aguantar más. Se levantó de la mesa de un salto y empujando su silla hacia atrás empezó a pasear de un lado a otro de la habitación con la mirada perdida en un dominio más allá del tiempo y el espacio que sólo él podía ver. Wittgenstein desafió a Turing.

“¿En qué circunstancias puedo decir que alguien está siguiendo una regla? Si se pulsan los botones ‘20’, ‘25’ y ‘x’ de una calculadora y se obtiene el número 500, esto no significa que se haya calculado 20 × 25. La pregunta: ‘¿Cómo se llegó a la respuesta correcta?’ es una pregunta sobre las reglas que se utilizaron. Sólo por alcanzar la respuesta correcta no podemos decir que alguien -o algo- está calculando.”

“Pero Turing dice que eso es exactamente todo lo que requiere; lo único que cuenta es la conducta, no cómo se llegó a ella,” señaló Schrödinger.

“Pero yo digo que si a nosotros nos parece que calcular es la función de una máquina,” continuó Wittgenstein fulminando a Schrödinger con la mirada por haber tenido la osadía de interrumpirle, “la máquina es el ser humano que realiza el cálculo. Sólo porque una regla se pueda mecanizar no significa que la regla sea ‘mecánica’. Ninguna regla se puede considerar como la descripción de un mecanismo. Las máquinas de Turing son simplemente hombres que calculan. La cuestión de si una máquina puede pensar es simple y llanamente incontestable porque es lógicamente absurda. Es como preguntar de qué color es el 3.”

Luego, como un globo que se desinfla lentamente, Wittgenstein pareció quedarse sin fuerzas. Con una expresión afligida y más bien aturdida en su rostro, regresó a su silla, se desplomó en ella y bajó la mirada hacia la mesa; parecía haber perdido por completo el hilo de la discusión.

Entre tanto, Haldane se volvió hacia Turing diciendo: “El razonamiento de Wittgenstein parece sugerir que pensar es mucho más que seguir una serie de reglas. Me pregunto cómo diablos se podría determinar si uno de sus ‘cerebros electrónicos’ está pensando de verdad o simplemente produce resultados a partir de un conjunto de reglas que le hacen parecer como si estuviera pensando igual que usted y yo. ¿Existe alguna prueba objetiva que pudiera utilizarse para diferenciar estas posibilidades?”

“¿Cómo diablos decide uno si otro hombre está pensando?” respondió Turing quisquilloso. “Ninguno de nosotros tiene acceso a la vida mental íntima de otro. Lo único que podemos hacer es juzgar basándonos en la conducta de una persona. Yo le digo o le hago algo a usted, y usted reacciona de una cierta manera. Luego yo reacciono a su respuesta y así sucesivamente. Después de una sucesión de tales interacciones, decido que es usted un ser inteligente en lugar de una masa informe de materia inanimada como esta jarra de agua o el cuchillo que hay sobre mi plato. Así es como llegamos a considerar que otros hombres piensan como nosotros.”

“¿Cómo comprobaría empíricamente esta clase de ‘pensamiento’?” preguntó Snow.

“Yo propondría la siguiente prueba. En la habitación de al lado coloco una computadora programada para pensar como un ser humano y junto a ella un ser humano auténtico; mediante un teletipo conecto cada uno de ellos a una máquina de escribir situada en esta habitación. Entonces les pido que se sienten a la máquina de escribir y entablen una conversación por escrito con uno u otro a través del teletipo -pero no les digo con quien están conversando, si con la máquina o el hombre.”

“¿Qué tipo de preguntas puedo hacer?” inquirió Snow.

“Puede hacer cualquier tipo de pregunta que desee, cualquier tipo de manifestación y, en general, conversar de acá para allá, tal como hemos estado haciendo aquí esta noche.”

¡Ah!, pensó Schrödinger, Turing está estableciendo un tipo de experimento gedanken¹⁷ para ilustrar el concepto de pensamiento, lo que le recordó su propio ‘experimento mental’, ahora famoso, que había inventado para ilustrar algunos de los enigmas que rodeaban las mediciones en teoría cuántica y en el que intervenían una caja cerrada y un gato.

“Ahora supongan que les permito interactuar de este modo con quien sea o lo que sea que se encuentre en la habitación de al lado,” prosiguió Turing; “digamos que interactúan durante una hora y que realizamos este experimento muchas veces. Si al final de esta serie de experimentos no fueran ustedes capaces de distinguir fidedignamente al hombre de la máquina, yo sostendría que o bien la máquina es inteligente o ustedes, los humanos, no lo son. De modo que si están ustedes dispuestos a aceptar que los humanos son inteligentes, entonces no comprendo por qué no conceden los mismos derechos a la máquina. Después de todo, este es el procedimiento exacto por el que estoy decidiendo en este mismo momento que ustedes son verdaderamente inteligentes. Al observar sus reacciones a lo que estoy diciendo y haciendo en diversas circunstancias, he llegado a la conclusión de que son ustedes un ser inteligente como yo. Y no porque tengan bigote o dos ojos o cualquier otro motivo que pertenezca a su apariencia física. Únicamente porque actúan y reaccionan de cierta manera es por lo que admito que son las reacciones normales de unos hombres inteligentes en tales circunstancias.”

“De modo que usted dice que esta especie de ‘Juego de Imitación’ es la clase de prueba objetiva correcta para decidir si una máquina computadora es capaz de pensar como un hombre. ¿Es éste su razonamiento?” preguntó Snow.

“Así es”, contestó Turing.

“Al enfocar su prueba de inteligencia sobre el comportamiento externo de una máquina o una persona más que sobre lo que ocurre dentro del cerebro de esa máquina o esa persona, se ha colocado usted directamente en el centro de la práctica conductista en psicología,” señaló Schrödinger. Recordó que si bien los conductistas de los años 20, gente como John D. Watson, eran más bien ambivalentes en cuanto a sus teorías sobre el papel de los ‘estados mentales’ internos como causas del pensamiento, negaban rotundamente que alguna de estas características internas del cerebro pudiera contribuir a una teoría científica de la conducta o los procesos mentales humanos.

“Según estos presuntos conductistas, sólo las acciones que se observan externamente pueden formar la base de una teoría científica admisible de la conducta,” añadió Haldane. “La prueba de inteligencia de Turing, pues, parece ser simplemente una transferencia de este paradigma conductista del hombre a la máquina.”

Al igual que sucedió con los argumentos de los conductistas, la prueba de Turing sufrió un ataque inmediato por parte de casi todos los presentes alrededor de la mesa.

Haldane emprendió el asalto al Juego de Imitación sosteniendo que “Al parecer se tiende a aprender más sobre la naturaleza de otro ser combatiéndole que obedeciéndole. Pero los mecanismos no pueden sentir placer, ni entusiasmarse con los halagos ni, en general, mostrar cualquier tipo de reacción emocional consciente. De modo que me parece que la única forma de estar seguros de que una máquina piensa es siendo realmente la máquina.”

“Esa es una visión muy solipsista que haría imposible la comunicación de ideas,” replicó Turing. “Si estuviera usted en lo cierto -cosa que no creo ni por un momento- mi Juego de Imitación no bastaría como prueba de inteligencia, ya que nunca podríamos estar seguros de que alguna persona más esté pensando sin ser realmente esa otra persona. Con todo, estoy perfectamente dispuesto a conceder que usted piensa y me figuro que usted también lo estaría a admitir lo mismo sobre mí. De modo que siento tener que decir que encuentro este razonamiento muy poco convincente. El solipsismo no es una respuesta para nada.

Snow volvió a la lucha diciendo: “Quizás no, Turing. Pero por lo que usted ha dicho hasta ahora sobre el funcionamiento de la máquina computadora, me parece a mí que ésta sólo puede hacer lo que le ordenamos que haga. Tiene una serie determinada de instrucciones que constituye su programa y sigue esas instrucciones al pie de la letra, paso a paso, hasta que se para. Así que no comprendo cómo diablos podría manifestar la máquina imprevisibilidad, libre albedrío, incoherencia o cualquiera de las muchas otras cosas que observamos en el comportamiento humano cotidiano.”

Turing respondió inmediatamente: “Este es el mismo tipo de reparo que expuso la hija de Lord Byron, Lady Lovelace, hace casi un siglo cuando trabajaba con Charles Babbage en su ‘máquina analítica’. Y le diré lo mismo que probablemente le dijo Babbage a ella. No siempre está claro qué consecuencias tiene un hecho determinado; concretamente, no está nada claro qué cantidades se computarán en el curso de un cálculo que se realiza siguiendo un conjunto de reglas determinado. Incluso si las reglas son sencillas cuando se toman por separado, el pasar por una sucesión de muchos miles -o miles de millones- de etapas utilizando estas reglas puede originar fácilmente unas cantidades totalmente inesperadas. Una máquina que aprende y que es capaz de modificar las instrucciones de su programa basándose en los nuevos datos de entrada que se presentan, es un ejemplo excelente de mecanismo que sigue unas reglas. De manera que sí, la máquina puede muy bien hacer solamente lo que le ordenemos que haga, pero ni siquiera podemos prever las consecuencias de esas instrucciones.”

Llegado a este punto, Schrödinger señaló: “Wittgenstein ha dado ya algunas excelentes razones que apoyan la informalidad de la conducta humana. Al parecer es absolutamente imposible proporcionar reglas de conducta que abarquen cualquier eventualidad; en resumen, parece ser que la vida es mucho más que seguir simplemente un conjunto de reglas. Así que no comprendo cómo un tipo de máquina cualquiera -incluso una capaz de modificar sus reglas- pueda reproducir los patrones de conducta humanos si algunos de esos patrones no están regidos por ninguna regla en absoluto.”

Turing se quedó un poco perplejo ante tal objeción, sobre todo viniendo de un científico de la talla de Schrödinger, ya que pensaba que eso era equivalente a negar la existencia de una estructura o patrón en la conducta humana. Respondiendo a Schrödinger, dijo: “La única forma de descubrir leyes de conducta es buscándolas. Pero nunca podemos estar seguros de haber buscado con el ahínco o durante el tiempo suficientes. Tal vez, las conductas que pensamos se hallan fuera del dominio de las reglas están en realidad determinadas por unas reglas u otras, y simplemente no hemos sido lo bastante listos o diligentes en nuestra búsqueda.”

Schrödinger eludió esta respuesta sacando a relucir el trabajo de Gödel sobre lógica matemática que Turing había mencionado anteriormente. “Pero usted mismo nos dijo que Gödel demostró que existen enunciados sobre números que no se pueden probar o rebatir siguiendo una serie de reglas lógicas. Aun así, nosotros los humanos podemos ver que tales enunciados tienen que ser necesariamente ciertos; simplemente no podemos demostrar que lo sean. ¿Significa esto que hay cosas que la mente humana puede conocer que una máquina nunca puede?”

“Los resultados de Gödel constituyen más bien una pista falsa en este contexto,” objetó Turing. “El Teorema de Incompletitud de Gödel supone que el sistema lógico que se utiliza para demostrar o rebatir enunciados sobre números es consistente y está libre de errores. Esto significa que no es posible demostrar y rebatir el mismo enunciado dentro de las reglas del sistema y que nunca cometemos un error lógico cuando aplicamos las reglas deductivas del sistema. Si falla alguna de estas condiciones, también lo hacen las conclusiones de Gödel. Pero los seres humanos cometen errores y actúan de modo inconsistente. Y una máquina que reproduce los patrones de conducta humanos tendría que hacer lo mismo. Así que no veo cómo se aplican aquí los resultados de Gödel.”

Haciendo una pausa en la discusión, que ahora se había vuelto algo acalorada, Turing alargó el brazo para coger la jarra de agua mientras los demás discutían las afirmaciones y contraafirmaciones que habían volado rápidas y frenéticas a través de la mesa.

Snow reavivó la conversación intentando resumir la situación hasta ese momento: “Me parece que lo esencial de los argumentos contrapuestos gira alrededor de si un solo conjunto de reglas puede servir como único generador de conducta humana, concretamente conducta cognitiva. El argumento de Turing se mueve en el supuesto de que un conjunto de reglas, si es lo bastante extenso o si se le permite actuar a lo largo de un número suficiente de etapas, puede llevar a una conducta que a un observador externo le parezca lógica, espontánea, emocional, irracional y/o creativa. El contraargumento de Wittgenstein es que ningún seguimiento de reglas, por muy largo o complicado que sea, puede nunca explicar la amplitud de la vida cognitiva humana. En el mejor de los casos, una máquina de éstas que sigue unas reglas sólo puede imitar o simular una pequeña parte de la experiencia humana. De modo que la única forma de reproducir un humano es siendo uno.”

“La idea de una máquina inteligente es demasiado horrible de contemplar,” exclamó Haldane alargando su copa para que Snow le sirviera un poco más de Montrachet. “Algunos de nuestros colegas de Cambridge que se interesan más por la teología podrían decirle que el pensamiento es una función del alma inmortal del hombre. Las máquinas no tienen alma; por lo tanto, las máquinas no pueden pensar -¡jamás!- ¿Qué dice a esto, Turing?”

“¿No tiene usted la sensación de que esta línea argumental encierra una grave limitación a la omnipotencia del Todopoderoso?” contrarrestó Turing. “Parece que quiere usted creer que los humanos son, de una forma sutil, superiores al resto de la creación. Si eso es así, tendremos, desde luego, que admitir todos este hecho y yo abandonaré gustoso mi visión de una máquina que pueda pensar como un hombre. Pero, que yo sepa, no existe tal prueba de superioridad intrínseca de los humanos. De manera que hasta que alguien presente un argumento irrefutable para esto, me veo obligado a considerar este tipo de objeción como una opinión demasiado fantástica e ilusoria.”

Haldane se lanzó entonces a lo que a todos pareció una especulación medio en broma y sin ton ni son para rechazar el Juego de Imitación. “Suponga,” dijo, “que su interpelador tenía un canal de comunicación extrasensorial con quien sea o lo que sea que había al otro lado de la pantalla, de forma que podía distinguir a la máquina del hombre sin utilizar el teletipo. ¿No anularía esto su prueba?”

“Válgame Dios, hombre,” exclamó Wittgenstein, “está usted introduciendo algo aún más especulativo que la máquina cognitiva de Turing. Si vamos a dejar que la discusión se eleve a la estratosfera mística, ¿por qué no considerar que una inspiración divina le dice al interpelador lo que hay al otro lado de la pantalla? Realmente ha ido usted un poco demasiado lejos con esta idea de la percepción extrasensorial.”

Sorprendentemente, Turing permaneció callado durante un momento o dos antes de responder a la objeción de la percepción extrasensorial de Haldane. “Debería pensar que una comunicación extrasensorial de esta clase invalidaría ciertamente mi prueba de inteligencia. Todo lo que puedo decir es que si usted admite la percepción extrasensorial, entonces podría pasar cualquier cosa. En ese caso, el Juego de Imitación dejaría de ser una buena forma de decir si la máquina pensaba como un hombre o no, ya que siempre se podría distinguir al hombre de la máquina. Pero hasta que la existencia de estos tipos de comunicación se establezcan científicamente, seguiré apoyando el Juego de Imitación como la forma correcta de proceder.”

Durante este intercambio, Snow estuvo meditando silenciosamente sobre el argumento anterior de Wittgenstein acerca de la base social del lenguaje. De pronto, vio cómo todo ello encajaba con la creencia que tenía hacía mucho tiempo de que las palabras son siempre más sencillas que la realidad que representan; porque si no, sentía que la discusión y la actuación colectiva serían imposibles. Así que si Wittgenstein está en lo cierto al decir que las palabras surgen de alguna manera de la colectividad social, pensó Snow, tendría sentido que esa colectividad acordara expresiones para la realidad bruta que fueran más sencillas que la propia realidad. De lo contrario, el lenguaje nunca podría servir como un tipo de taquigrafía para la comunicación. Satisfecho por este rastro de conocimiento en la relación entre el lenguaje y el mundo, la concentración de Snow se vio interrumpida cuando Simmons apareció en la puerta preguntando si podría servir el plato principal.

“Parece que Simmons está listo para servir. De manera que quizás éste sea un buen momento para interrumpir la discusión y disfrutar de una breve pausa antes del plato principal,” sugirió Snow al grupo.

“Desde luego,” respondió Schrödinger, “Turing nos ha dado de nuevo algo en qué pensar con este Juego de Imitación, ya que parece estar directamente relacionado con el problema que antes nos planteó Wittgenstein y que entraña la relación entre el pensamiento y el lenguaje. Tal vez podríamos aventurarnos un poquito más en profundidad en este asunto y su relación con el problema de la máquina inteligente. A mi modo de ver, al menos, si empleamos la prueba que sugiere Turing para determinar si una máquina piensa verdaderamente o no, no veo cómo podemos evitar aceptar el papel del lenguaje en el pensamiento.”

Haldane añadió: “A mi entender, el Juego de Imitación de Turing se basa exclusivamente en un intercambio lingüístico entre quien esté o lo que esté al otro lado de la pantalla y el interpelador humano. Indudablemente, esto parece indicar que cualquier tipo de máquina que piense tendría que tener unas aptitudes lingüísticas humanas como requisito mínimo para ser considerada inteligente. Además, Wittgenstein nos dice que tales aptitudes sólo pueden surgir de un estilo de vida compartido, cosa que excluye a las máquinas, por lo que parece que aquí hay una contradicción directa con la idea de una máquina que piensa como un hombre. En cuanto a mí, me gustaría que se discutiera más este asunto para ver si podemos encontrar alguna salida al dilema.”

CAPÍTULO 4 - La carne: SIGNIFICADO Y MÁQUINAS

MIENTRAS Simmons se apresuraba alrededor de la mesa quitando el servicio de plata y los tazones sucios y poniendo cuchillos y tenedores limpios para el plato de carne, Wittgenstein se disculpó para ir al lavabo y Turing deambuló distraído hasta el salón para contemplar brevemente por la ventana la tormenta que agonizaba. Con los dos adversarios temporalmente fuera de la mesa, Snow aprovechó la oportunidad para preguntarles a Haldane y Schrödinger qué opinaban de los argumentos que se habían expuesto hasta ese momento.

“Turing parece estar ofreciendo una visión del cerebro como si fuera algo parecido a una máquina procesadora de símbolos,” dijo Snow, “en la cual las hileras de 0s y 1s sobre una larga cinta llegan en cierto modo a significar cosas tan dispares como una taza de té o un viaje a China. Así que me gustaría...”

“Lo que me desconcierta,” interrumpió Haldane estrepitosamente, “es que estos símbolos carecen literalmente de sentido, Snow. Turing podría igualmente haber utilizado puntos y cruces o estrellas y cuadrados, o incluso colores como el negro y el blanco, como indicadores en su cinta. ¿Cómo diablos puede creer que la máquina comprenderá de verdad que estos símbolos tienen un contenido? ¿Cómo es posible que unas hileras abstractas de símbolos tengan algún significado en y por sí mismas?”

Como Wittgenstein y Turing regresaran al comedor, Schrödinger puso el tema sobre la mesa para que lo examinaran. “Mientras ustedes estaban fuera nos hemos devanado los sesos para resolver cómo llega esta computadora, que sólo parece capaz de reordenar los patrones de 0s y 1s de una cinta, a comprender lo que éstos representan realmente. Es fácil ver que los seres inteligentes como nosotros, situados fuera de la máquina, podamos atribuir un significado a estos patrones. Pero ¿cómo puede una máquina como la de Turing llegar interiormente a este tipo de comprensión con sólo mover los 0s y 1s de un lado a otro de su cinta? Esta es la cuestión que nos desconcierta.”

Antes de que Turing pudiera responder a este enigma, Simmons volvió a entrar en la habitación llevando una pila de platos limpios; procedió a cortar unas generosas lonchas de un rosbif grueso y jugoso, y las puso en los platos acompañadas de patatas asadas y judías verdes. Rompiendo la tregua impuesta por estas maniobras culinarias, Wittgenstein empezó a atacar la idoneidad de la prueba de Turing para comprobar la inteligencia de la máquina.

“Turing nos ha dicho que lo único que necesita su máquina para ser considerada ‘inteligente’ es poder convencernos de que es humana dando respuestas que no se puedan distinguir de las que esperaríamos recibir de un semejante. De modo que si no podemos distinguir con toda certeza las respuestas de una máquina de las de un hombre, entonces una de dos, o la máquina es inteligente o el hombre no. ¿Es así, Turing?”

“Sí, ese es un resumen acertado de mi argumento en favor del Juego de Imitación como prueba de inteligencia,” convino Turing.

“Bien, entonces” dijo Wittgenstein, “consideremos un tipo de juego diferente. De hecho, es uno que se sirve exactamente de la misma habitación cerrada y del mismo esquema de comunicación que este Juego de Imitación.” Wittgenstein apartó su plato a un lado y esbozó el siguiente marco hipotético en tanto Snow hacía señas a Simmons para que llenara las copas de todos con un sabroso Borgoña, a su parecer el complemento perfecto de las jugosas lonchas de rosbif poco hecho que tenían en sus platos.

“Supongan que sentamos a Snow en la habitación cerrada de Turing,” continuó Wittgenstein. “Dentro de esta habitación se encuentra el teletipo junto con un gran libro que contiene dos columnas de símbolos jeroglíficos. Ahora traigamos a Schrödinger, un hombre que comprende esos misterios, y pidámosle que escriba expresiones jeroglíficas sobre el teclado del teletipo. Tal vez ahora Schrödinger nos hará el favor de escribir una de esas expresiones en el bloc de notas de Turing.”

Schrödinger apuntó rápidamente la siguiente colección de símbolos jeroglíficos:

Wittgenstein continuó: “Al ver esta relación en el teletipo, Snow abre el libro y busca la hilera de símbolos de Schrödinger en la columna de la izquierda. Cuando encuentra esta hilera, teclea la hilera opuesta en la columna de la derecha. El conjunto de símbolos correspondiente a esta expresión debería ser:

Lo que tenemos aquí es un intercambio escrito entre Snow y Schrödinger del mismo tipo que el que Turing nos quiere hacer creer constituye la esencia de la inteligencia y la base de su Juego de Imitación. Después de varios intercambios de este género, Schrödinger tiene motivos para creer que lo que hay al otro extremo del teletipo no es otra cosa que un hábil egiptólogo, puesto que reconoce inmediatamente que la respuesta desde el interior de la habitación cerrada es una respuesta jeroglífica sensata a la expresión que había tecleado desde fuera de la habitación. Pero, en realidad, no hay ningún egiptólogo dentro de la habitación. Sólo es Snow que teclea furiosamente una serie de símbolos que no tienen ningún sentido para él en respuesta a otra ristra de símbolos, igualmente sin sentido, que se le presenta en el teletipo.”

Haldane levantó la vista de su plato y preguntó si lo que Wittgenstein afirmaba era que las actividades de Snow dentro de la ‘Habitación jeroglífica’ eran las mismas que realizaba la cabeza detectora de la máquina de Turing cuando se movía de un lado a otro leyendo, escribiendo y borrando símbolos de la cinta.

“Exactamente” replicó Wittgenstein. “No hay absolutamente ninguna diferencia entre lo que hace Snow dentro de la habitación cuando lee los símbolos en el teletipo, consulta el diccionario y pasa la respuesta a la cinta, y lo que hace la máquina de Turing cuando lee un símbolo en su cinta, consulta su programa y luego escribe un nuevo símbolo.”

Entonces Snow preguntó: “De modo que el asunto en cuestión es que si yo no comprendo lo que significan esos símbolos, la máquina de Turing tampoco puede entender los símbolos de su cinta. ¿No es eso?”

“Así es,” contestó Wittgenstein. “Y si no hay comprensión, tampoco puede haber pensamiento. Ni Snow ni la máquina piensan porque ninguno de ellos es capaz de comprender lo que representan las hileras de símbolos que están procesando. Así que yo les pregunto: ¿dónde está la semántica, en la habitación o en la máquina?”

“Déjenme ver si he entendido el quid de ese asunto de la Habitación Jeroglífica,” dijo Haldane. “Parece que Wittgenstein establece dos puntos fundamentales. El primero es que desde la perspectiva de Schrödinger como observador fuera de la habitación, quien sea o lo que sea que se encuentre dentro pasa la prueba de conducta inteligente que especifica el Juego de Imitación de Turing porque da respuestas sensatas a las preguntas que le plantean desde fuera, y esas respuestas no se pueden distinguir de las que esperaríamos obtener de un egiptólogo humano inteligente. Pero el segundo punto de Wittgenstein es que desde la perspectiva de Snow situado dentro de la habitación, no hay comprensión en absoluto; por eso no hay pensamiento, porque no existe ninguna combinación sintáctica de símbolos que le permita a Snow saber lo que realmente significa la hilera de símbolos.”

“No creo que usted ignore alegremente las enormes dificultades que tiene el ‘simple’ acto de buscar en el diccionario jeroglífico todos los diversos símbolos que se corresponden,” dijo Snow.

“Claro que no,” añadió Haldane. “Aun cuando se pudieran eludir las restricciones físicas de tamaño que un diccionario como ése tendría que tener, la prueba de inteligencia de Turing ‘fuera-del-sistema’ tiene un problema añadido.”

“¿Y cuál podría ser?” inquirió Turing más bien malhumorado.

“Bueno,” continuó Haldane. “Suponga que ordena todas las conversaciones de, digamos, una hora de duración, en una estructura arbórea. Entonces, siguiendo esta estructura, la máquina podría interactuar con el interpelador de una manera indistinguible de la de un ser humano inteligente. Con todo, la máquina estaría simplemente abriéndose paso, rama a rama, a través de este árbol. Esto me sugiere que la máquina no tiene estados mentales en absoluto.”

“Así que usted piensa que lo malo de esta estructura arbórea y, por lo tanto, de la prueba de Turing, no es la conducta que genera, sino la forma en que lo hace. ¿Es así?” preguntó Snow.

“Exacto,” contestó Haldane. “En mi opinión, llamar inteligente a una conducta es afirmar cómo se produce esa conducta.”

Schrödinger armó entonces un gran revuelo cuando manifestó: “Volviendo al argumento en primera persona de Wittgenstein en contra de que la máquina tenga estados cognitivos, déjenme decir que encuentro que esta línea argumental es similar a afirmar que por arrancarle las patas a una mosca la voy a dejar sorda. ¿Y por qué no? Después de todo, ya no va a saltar más cuando dé una palmada.”

“¿A qué se refiere?” preguntó Snow.

“Bueno, al parecer el argumento de Wittgenstein tiene una cierta validez aparente. Pero pienso que escarbando bajo la superficie encontrarán que se apoya en fundamentos lógicos muy poco sólidos,” respondió Schrödinger.

Antes de que Schrödinger pudiera continuar, Turing, que había permanecido en silencio durante estas deliberaciones sobre su propuesta para identificar la inteligencia, soltó su tenedor estrepitosamente, empujó su plato hacia un lado y se reincorporó a la discusión.

“La posición de Wittgenstein estaría más clara para mí si yo expresara sus razonamientos en términos puramente axiomáticos.” Alargó el brazo a través de la mesa para coger su bloc de notas y procedió a trazar rápidamente los tres supuestos principales de Wittgenstein y la conclusión lógica que se derivaba de ellos:

El Argumento de la Habitación Jeroglífica

Axioma 1: Los programas son objetos puramente sintácticos.

Axioma 2: Las mentes humanas tienen un contenido semántico.

Axioma 3: La sintaxis no puede dar origen a la semántica.

Conclusión: Los programas no son necesarios ni suficientes para las mentes.

“Por muy seductor que parezca este argumento,” prosiguió Turing, “estoy de acuerdo con Schrödinger. Wittgenstein se las ha arreglado para colar en los axiomas algunos supuestos ocultos que arrojan serias dudas sobre la conclusión.”

“¿Por ejemplo?” ladró Wittgenstein, en su tono típicamente belicoso.

“En mi opinión, su argumento atrae la atención sobre el sistema equivocado, Wittgenstein. Usted habla de que Snow está dentro de la Habitación Jeroglífica recibiendo y enviando hileras de símbolos misteriosos en el teletipo. Luego sostiene que puesto que está claro que sus estados mentales dentro de la habitación no tienen una comprensión de los jeroglíficos, entonces no hay en toda la situación estados computacionales que estén ligados semánticamente al intercambio de información entre Schrödinger fuera de la habitación y Snow dentro de ella.”

“Eso es lo que yo afirmo, desde luego,” replicó Wittgenstein blandiendo amenazadoramente su cuchillo y su tenedor en dirección a Turing. “Toda esta situación no tiene sentido.”

“Siento discrepar,” arguyó Turing. “Tales estados computacionales existen; son los estados de la habitación entera. No es suficiente con que dirija su argumento únicamente a los estados del cerebro de Snow, ya que él constituye sólo una parte de la Habitación Jeroglífica. Esto sería como centrar la atención solamente en la cabeza detectora de una computadora ignorando por completo la cinta. Pero si considera la propia habitación como un sistema completo, entonces este sistema posee estados con un contenido semántico.”

Wittgenstein fulminó a Turing con su mirada a través de la mesa y preguntó: “¿Y cuáles son esos estados?”

“Permítame que se lo explique.”

A continuación, Turing dijo que, al igual que la computadora constaba de la cabeza detectora, el programa y la cinta, la habitación constaba del teletipo, el diccionario y Snow. De modo que en ambos casos había que considerar los estados del sistema completo y no simplemente los de una parte.

Haldane interrumpió esta explicación y preguntó a Turing: “Está usted diciendo que el sistema que nos ocupa lo constituye Snow más el libro más el teletipo más la pared que separa todo esto de Schrödinger. ¿No es así?”

“Puro disparate”, objetó Wittgenstein. “La parafernalia física no tiene nada que ver con mi argumento. Éste no cambia lo más mínimo si eliminamos la habitación haciendo que Snow se aprenda de memoria el diccionario de respuestas jeroglíficas a todos los datos de entrada que se le puedan presentar.”

Snow pensó para sí en cómo podría hacer esto sin aprender jeroglíficos como por casualidad durante el proceso. Después de todo, pensó, sólo tengo un conjunto de sistemas motores y perceptivos. De modo que, al final, debería hacer las asociaciones pertinentes entre los símbolos que me llegan a través de mis órganos sensoriales y los símbolos ‘correctos’ que devuelvo. Casi como si estuviera leyendo estos razonamientos que tenían lugar en la mente de Snow, Wittgenstein respondió a esta objeción.

“Y si piensan ustedes que Snow se aprendería los jeroglíficos de un modo u otro mientras memoriza el diccionario, no lo haría. Por ejemplo, podríamos imaginar que desarrolla otro sistema cognitivo completamente distinto. Este sistema tiene el efecto de producir otra persona dentro de su cuerpo, una persona inaccesible al Snow que tenemos aquí sentado con nosotros a la mesa. Esto conduce a una multiplicidad de sistemas que comparten un único cuerpo físico -cada uno con su propia semántica.”

Durante este intercambio, Schrödinger limpiaba distraídamente las gafas con su servilleta mientras ponderaba la coherencia del experimento mental de Wittgenstein y trataba de separar las diversas hebras del argumento por su consistencia lógica. Le parecía que la cadena de razonamientos en su conjunto no era muy consistente -pero tampoco estaba del todo seguro de dónde se encontraba exactamente el fallo-. Así que mientras los demás se ocupaban en discutir si la Habitación Jeroglífica como entidad única entendía de verdad los jeroglíficos o no, Schrödinger utilizó un argumento equivalente de física con la esperanza de que aclarara la lógica que subyace a la Habitación Jeroglífica.

“Supongan,” dijo Schrödinger, “que en vez de considerar una propiedad tan difícil de aprehender como el significado, observamos una propiedad física como la luminancia. Tratemos de reproducir los argumentos de Wittgenstein en el contexto de la física de la luz y veamos a dónde nos lleva.”

Tomando prestado el bloc de notas de Turing, continuó: “Consideremos la formulación axiomática de la Habitación Jeroglífica que hizo Turing y trasladémosla a lo que podríamos llamar la Habitación Luminosa. Luego concluimos con la cadena de razonamientos que he esbozado en esta hoja. No tendrán dificultad para observar la correspondencia entre este argumento y el empleado por Wittgenstein hace un momento con su Habitación Jeroglífica.”

El Argumento de la Habitación Luminosa

Axioma 1: La electricidad y el magnetismo son fuerzas.

Axioma 2: La propiedad esencial de la luz es la luminancia.

Axioma 3: Las fuerzas no son, por sí mismas, ni constitutivas de, ni suficientes para, la luz.

Conclusiones: La electricidad y el magnetismo no son ni constitutivos de, ni suficientes para, la luz.

“Si Wittgenstein hubiera planteado este argumento en el siglo pasado, poco después de que Clerk Maxwell sugiriese que las ondas luminosas y electromagnéticas son una y la misma cosa, la Habitación Luminosa podría haber servido muy bien como objeción aparentemente irrefutable a la afirmación de Maxwell. Pero se hubiera equivocado,” concluyó Schrödinger con cierta autoridad.

“Sí, ya veo a lo que se refiere,” dijo Snow mientras empezaba a comprender lentamente. “Si un hombre mueve un imán arriba y abajo en una habitación oscura, la teoría de Maxwell afirma que esto crea un círculo propagador de ondas electromagnéticas, de manera que la habitación se iluminaría. Pero por jugar con imanes todos ‘sabemos’ que si agitamos uno delante de nosotros no se produce luminancia alguna. Así que sería inconcebible que se pudiera crear una luminancia real simplemente moviendo fuerzas magnéticas de acá para allá. Pero, en realidad, esto es exactamente lo que ocurre.”

De modo que ahí estaba la esencia del experimento mental de Schrödinger. ¿Cómo habría respondido Maxwell a este desafío a su teoría de que el electromagnetismo y la luz son exactamente el mismo fenómeno?

Turing se lanzó inmediatamente a defender la teoría de Maxwell afirmando que “Una forma en que Maxwell podría contrarrestar el argumento de Schrödinger sería insistir en que el experimento de la Habitación Luminosa no ilustra adecuadamente el fenómeno físico de la luminancia porque la frecuencia de oscilación del imán es demasiado baja. En consecuencia, generaría unas ondas de energía cuyo ritmo oscilatorio es demasiado bajo para que el sistema visual humano lo perciba.”

Schrödinger se defendió de este ataque señalando que “La rapidez con que se mueve el imán no tiene nada que ver con todo esto. Según la teoría de Maxwell, la habitación donde se encuentra el imán móvil contiene todo lo esencial a la luz. De modo que usted no puede rechazar la Habitación Luminosa diciendo simplemente que el imán se mueve demasiado despacio.”

“Pero aquí se debería tener en cuenta la biología de nuestro particular sistema nervioso,” objetó Turing. “Por ejemplo, Maxwell podría afirmar que la habitación se ilumina realmente, pero a una frecuencia de radiación demasiado baja y a un nivel de intensidad demasiado débil para que el sistema visual humano lo pueda detectar. Desde luego, en la época de Maxwell -los años 1860- una respuesta de este tipo hubiera provocado carcajadas y burlas ya que la habitación está oscura como boca de lobo. Pero, por supuesto, hoy día todos sabemos que Maxwell estaba en lo cierto. Y esto es lo importante del argumento de la Habitación Luminosa. Consideremos por un momento lo que en realidad nos dice este experimento mental.”

“En primer lugar” continuó Turing, “a pesar de su verosimilitud intuitiva, el Axioma 3 del argumento sobre la incapacidad de las fuerzas para crear luz es totalmente falso; en segundo lugar, la Habitación Luminosa no nos dice absolutamente nada acerca de la naturaleza de la luz; y, finalmente, lo que se necesita para resolver el problema de si la habitación se ilumina o no, es un programa de investigación que estudie en qué condiciones el comportamiento de las ondas electromagnéticas crea luminancia. Así que, aun cuando la Habitación Jeroglífica de Wittgenstein parezca que es ‘semánticamente oscura’, esta apariencia no puede justificar la afirmación de que la manipulación de los símbolos nunca puede originar un ‘significado real’.”

Después de haber dado cuenta de una ración de carne y patatas digna de un alabardero, Haldane se hallaba pletórico de energía y estaba listo para volver a la discusión. “A mí me parece,” dijo, “que toda esta charla sobre reunir símbolos en hileras y si estas hileras significan algo o no, pasa por alto el verdadero sentido del pensamiento humano.”

“¿De qué manera?” preguntó Snow.

“En mi opinión, el pensamiento entraña mucho más que el mero cómputo de las funciones adecuadas. Pensar exige la capacidad de percibir el mundo a tu alrededor y desplazarte por él. El problema con la computadora de Turing es que no se mueve.”

“¿Está usted diciendo que si colocamos la máquina de Turing dentro de un ‘hombre mecánico’ que tenga un aparato sensorial artificial, una especie de ‘robot’ podría decirse, tendríamos algo que piensa de un modo fundamentalmente distinto al de un cerebro separado del cuerpo?” preguntó Schrödinger con un cierto grado de incredulidad.

“Tal vez,” replicó Haldane. “Un robot se acercaría mucho más a mi idea de un objeto inteligente que una máquina que simplemente está ahí quieta y piensa siguiendo una serie de reglas.”

Turing se lanzó en apoyo de Haldane y dio un nuevo giro a su argumento en favor de una máquina inteligente. “Una razón positiva importante para creer en la posibilidad de producir máquinas que piensan radica, como dije antes, en el hecho de que es posible fabricar mecanismos que imiten cualquier parte pequeña de un hombre.”

“Como usar un micrófono para imitar un oído o una cámara para realizar la misma función que un ojo,” dijo Snow recordando las anteriores comparaciones de Turing.

“Exactamente,” replicó Turing entusiasmándose con su tema. “Por lo que respecta al pensamiento, estamos interesados principalmente en el sistema nervioso, Y no parece que exista un obstáculo especial para construir un simulacro electrónico completo de todo el sistema nervioso. Así que una forma de emprender la tarea de construir una máquina inteligente sería coger un hombre en su totalidad y tratar de sustituir todas sus partes, una por una, por mecanismos.”

“Ésta sería una labor enorme,” señaló Schrödinger con cierta sospecha. “Habría que incluir cámaras de televisión, micrófonos, altavoces, engranajes y todo tipo de servomecanismos para controlar estos artilugios, amén de un ‘cerebro’ electrónico que coordine todo ello.”

Wittgenstein lanzó una mirada algo ceñuda a Turing y preguntó, “¿Está usted insinuando seriamente que si soltamos un artefacto de estos en el campo, como el que deja al monstruo Frankenstein en libertad, sería capaz de aprender cosas por sí mismo y volverse así ‘inteligente’? Permítame que vuelva a hacer hincapié en el punto crucial de que una máquina tan literalmente increíble seguiría sin tener contacto con muchas cosas de interés para los seres humanos Es absurdo imaginar que cualquiera que sea el tipo de ‘inteligencia’ que alcanzara un artefacto mecánico de éstos, fuera de algún modo similar a la que posee un hombre.”

“Admitiré este punto,” dijo Turing. “Propongo que veamos lo que puede hacerse con un ‘cerebro’ que más o menos carece de cuerpo pero que está provisto, a lo sumo, de los órganos de la vista, el habla y el oído. Por supuesto, con tales limitaciones en la entrada de información sensorial debemos encontrar ramas adecuadas del pensamiento para que la máquina pueda ejercer sus poderes en ellas. Las más apropiadas parecen ser los juegos como el ajedrez y las damas, al igual que otras tareas básicamente lingüísticas como la traducción, la criptografía y las matemáticas. Antes discutíamos el trabajo de McCulloch y Pitts sobre la creación de redes neuronales artificiales que reproducirían los sistemas de circuitos cerebrales por medio de componentes electrónicos en vez de neuronas ‘orgánicas’. Este es el tipo de cerebro electrónico en el que estoy pensando.”

Intentando restañar el flujo torrencial de conocimientos de Turing sobre el pensamiento mecánico, Snow comenzó a rellenar las copas de agua de cada uno mientras se esforzaba en esclarecer las conexiones generales entre los órganos sensoriales y el pensamiento. “Si he comprendido bien el argumento de Haldane, lo que dice es que para percibir algo como esta jarra de agua es necesario hacer algo más que ejecutar simplemente una función; de algún modo se debe interaccionar con la jarra. Por ejemplo, el sistema visual -el cristalino, la retina, el nervio óptico, etc.- tiene que procesar la luz que se refleja de la jarra, el sistema motor debe manipularla para llenar las copas de agua y así sucesivamente. Si una máquina puede hacer esto, entonces tendría que saber necesariamente lo que significan estas señales visuales. ¿Es ésta la idea clave de su razonamiento, Haldane?”

“Básicamente eso es lo esencial,” replicó Haldane.

“Bueno, discrepo totalmente,” dijo Turing con una nota de determinación en su voz. “En primer lugar, no es cierto que una computadora esté ahí sin hacer nada. Si así fuera, no podríamos interaccionar con ella programándola, introduciendo datos y obteniendo resultados. Así que no puede afirmar que las computadoras no piensan y seguir manteniendo que la computación más la interacción es suficiente para pensar, puesto que ya tenemos interacción con las computadoras.”

Entonces Schrödinger dijo: “Para poder justificar su creencia de que un robot podía pensar pero no una máquina, Haldane debería explicar por qué estos tipos de interacciones normales con la máquina no son los ‘adecuados’. Además, tendría que mostrar cuales son los tipos de interacción adecuados.”

“Yo opino lo mismo,” replicó Turing.

“Bien, Haldane, ¿cuáles son a su parecer los tipos de interacciones adecuados?” preguntó Snow.

Haldane respondió: “Supongamos que los datos de entrada sensoriales que recibe el ojo humano son procesados por el sistema visual como señales analógicas, no digitales. Así, las señales se transmitirían al cerebro como números reales de precisión infinita y no como números enteros de precisión finita, que es lo único que puede producir un procesador digital como la máquina de Turing. En ese caso, el cerebro saca un provecho esencial de lo que vienen a ser cantidades no computables, cantidades que nunca se podrían obtener en una máquina digital siguiendo un conjunto de reglas.”

“¿Insinúa usted que la única forma que tiene el sistema visual de recuperar la información adecuada del medio ambiente es emplear un tipo de procesamiento de precisión infinita? Si es así, déjeme recordarle la física de esta situación” dijo Schrödinger con cierta autoridad. “Incluso las supuestas señales analógicas del tipo que usted sugiere están sometidas no sólo al ruido de su entorno, sino también a los errores de medición que limitan la precisión con la que se pueden medir. De modo que no es cierto que se puedan transmitir números reales de precisión infinita mediante tales aparatos. Está usted hablando de una idealización matemática, una ficción física...”

“Dejando aparte un momento esta restricción física, ¿sugiere usted que existe un componente crucial del pensamiento que no es esencialmente computable por una máquina como la de Turing?” inquirió Wittgenstein, interrumpiendo la objeción de Schrödinger con una propia.

Antes de que Haldane pudiera responder a estas preguntas, Snow empezó frenéticamente a dar golpecitos en su copa de agua para atraer la atención de los combatientes de esta discusión cada vez más especulativa y acalorada y que le parecía que estaba desviando el rumbo hacia lo esotérico. Sentía que había llegado el momento de tratar de resumir las ideas y opiniones encontradas que habían estado zumbando de acá para allá durante más o menos la última media hora y traer las deliberaciones de vuelta a la realidad.

“Déjenme ver si puedo reunir las afirmaciones y contraafirmaciones que han circulado por aquí esta noche. Turing empezó proponiendo su Juego de Imitación como una forma de identificar la conducta inteligente -en los hombres y las máquinas-. Este es un tipo de prueba en tercera persona que cae de lleno en el seno de la práctica conductista en psicología. Como todos ustedes saben, estoy seguro, esta práctica centra su atención en la conducta externa de un objeto en respuesta a los estímulos sensoriales. El argumento de Turing es que si la interpelación prolongada de la máquina no nos permite distinguir sus respuestas de las que da un humano, entonces debemos declarar que la máquina es ‘pensante’. ¿Es éste un resumen acertado de la postura que ha mantenido usted, Turing?”

“Totalmente satisfactorio,” respondió Turing.

“Está bien,” continuó Snow. “Después, Wittgenstein presentó un contraargumento en primera persona basado en su Habitación Jeroglífica, bastante irreal pero sumamente instructivo. Nos pide que imaginemos el funcionamiento de una máquina computadora desde el interior, mientras mueve los símbolos de un lado a otro de la cinta según las instrucciones codificadas en su programa. Según esta imagen, es imposible que la máquina tenga capacidad para comprender lo que significan realmente estos símbolos; de modo que es imposible que piense. ¿Es éste el quid de su afirmación, Wittgenstein?”

“Una burda caricatura de mi postura, apenas suficiente para este debate,” replicó el filósofo austríaco, algo irritado por la excesiva simplificación que Snow había hecho de su experimento mental. “Pero lo aceptaré por el bien de la discusión.”

Snow dejó pasar estos refunfuños en silencio y continuó: “Ahora llegamos a las objeciones planteadas contra la Habitación Jeroglífica, las cuales, según el principio de que el enemigo de mi enemigo es mi amigo, creo que podemos considerar equivalentes a argumentos a favor del Juego de Imitación de Turing. Ante todo, está la afirmación de Turing de que si bien mi cerebro dentro de la habitación no puede tener por sí mismo estados computacionales con un contenido semántico, la habitación entera, con las paredes, el teletipo, mi cerebro y el diccionario de conversiones, posee sin duda tales estados. A esto lo podríamos denominar la respuesta de los ‘sistemas’ a Wittgenstein, ya que sostiene que el sistema completo de mi cerebro más el libro de conversiones más todo el resto de la habitación constituye un objeto con estados computacionales cargados de semántica.”

“A continuación, Schrödinger trajo a colación lo que él llama la Habitación Luminosa, a fin de hacer una analogía entre la luminancia, una propiedad física de la radiación electromagnética, y la propiedad mental del cerebro según Wittgenstein, esto es, el significado. Si entiendo el razonamiento de Schrödinger, la conclusión es que nos resulta difícil creer que las fuerzas de la electricidad y el magnetismo son en realidad lo mismo que la luz. De manera que, por analogía, encontramos igualmente difícil admitir que el contenido significativo pueda surgir simplemente de la interacción de unos vulgares símbolos. Pero, según la lógica de la Habitación Luminosa de Schrödinger, así es.”

Esta última parte del resumen de Snow sobresaltó ligeramente a Schrödinger, que aclaró su posición: “Preferiría decir que no veo un obstáculo lógico a que el significado surja de una máquina que simplemente procesa unas secuencias de símbolos en otras nuevas formadas a partir de los mismos símbolos. Con respecto a si el significado surge en realidad de tales operaciones, bueno, ésta es una cuestión empírica. Sólo se puede establecer mediante la observación y el experimento.”

Inclinando la cabeza hacia Schrödinger en señal de callado agradecimiento por ayudar a poner orden en su argumento, Snow dirigió una mirada hacia la puerta y dijo: “Antes de proseguir con este resumen, veo que Simmons está esperando impaciente para llevarse nuestros platos y seguir adelante con el siguiente. Así que ¿le apetecería a alguno de ustedes otra ración de este delicioso rosbif antes de encomendárselo a su custodia?”

“Una carne absolutamente magnifica, Snow,” señaló Haldane. “Es una lástima que no la consigamos con más regularidad, pero ya he comido más de lo que me corresponde.” Como los demás murmuraron su consentimiento, Snow hizo señas a Simmons para que retirase los platos y continuó su resumen de los argumentos a favor y en contra tanto del Juego de Imitación como de la Habitación Jeroglífica.

Durante el relato de Snow, Turing se retorcía y agitaba en su silla como si estuviera plagado de pulgas. Finalmente, le interrumpió en mitad de su informe diciendo bruscamente: “Me opongo rotundamente a la afirmación sin fundamento de Wittgenstein de que la visión externa y en tercera persona de una máquina inteligente representada por mi Juego de Imitación no capta la esencia de cómo distinguimos el ser inteligente del que no lo es. A diferencia de Wittgenstein, creo que esta visión externa es la única válida.

“Tal vez desee ilustrarnos acerca de por qué continúa usted aferrado a esta idea fantástica,” respondió Wittgenstein en un tono extrañamente tranquilo.

“Muy bien,” dijo Turing. “Considere un reloj de péndulo como el que hay allí contra la pared. Visto desde fuera, este reloj nos marca la hora. Creo que todos podemos estar de acuerdo en que ése es su propósito primordial.”

“Evidentemente, los relojes marcan la hora. Para eso están,” dijo Haldane. “Pero, ¿qué tiene que ver el cronometraje con el Juego de Imitación?”

“Observado desde dentro, el reloj ya no realiza esa función,” dijo Turing. “Si desmonto el reloj y extiendo todos los componentes sobre esta mesa, deja de ser un cronómetro. Su capacidad para medir el tiempo depende de que las piezas estén ensambladas e interaccionen correctamente con sus vecinas. De modo que la capacidad del reloj para marcar las horas -y que nosotros lo reconozcamos- depende de que nos encontremos en el exterior del conjunto de piezas que interaccionan. En este sentido, el cronometraje es una función externa y holística de un reloj; no se puede reconocer estando dentro de la colección de engranajes, poleas, muelles y demás. Es una propiedad emergente de estas piezas y de su interacción mutua.”

Snow volvió a tomar la palabra y dijo: “¿Afirma usted que esta situación está relacionada con la Habitación Jeroglífica? ¿Que la destreza de la habitación para los jeroglíficos se aprecia cuando la vemos desde fuera en su conjunto? ¿Y que si se ‘desmonta’ ya no tiene esa destreza? ¿Pretende usted que la comprensión de los jeroglíficos es una función holística de la habitación?”

“Esa es precisamente mi postura. Estoy seguro de que si un cerebro se desmenuza quirúrgicamente, no exhibirá una gran capacidad para comprender nada,” respondió Turing. “Y si sólo se observan sus componentes por separado, esta Habitación Jeroglífica tampoco.”

Schrödinger fue desde la mesa hasta la ventana; parecía perdido en sus pensamientos mientras miraba la tormenta que arreciaba afuera de nuevo después de una calma pasajera, Al cabo de unos momentos de reflexión silenciosa, regresó a la mesa y obsequió al grupo con una nueva forma de enfocar el debate dentro/fuera entre Turing y Wittgenstein. “Los hindúes y los budistas tienen la creencia de que, a la larga, todo es apariencia,” dijo con tranquilidad. “Sostienen que no existe tal cosa como el contenido o el significado. Lo que percibimos como contenido es simplemente la apariencia externa de otra capa o nivel. Comparan esto con una cebolla: se quita una capa de piel y hay otra debajo. Y si se quitan todas las capas de piel, no hay absolutamente nada dentro. Así que, como he dicho hace un momento, no veo un obstáculo lógico a que el significado surja de un procesamiento de símbolos, por la sencilla razón de que es muy posible que no exista tal cosa como el significado.”

Snow tuvo de nuevo la sensación de que el debate daba un marcado giro hacia lo filosófico y trató de devolver las cosas a la realidad material y práctica.

“Todos estos argumentos han supuesto que la computadora sólo interacciona con su entorno en un cierto estilo. Básicamente, el entorno consiste en el operario de la máquina que coloca los símbolos sobre la cinta. La máquina se comunica entonces con el operario escribiendo otros símbolos en su cinta. Haldane planteó la cuestión de si este tipo de interacción tan restringido es demasiado pobre para que se produzca el pensamiento. Nos dijo que quizás alguna clase de robot provisto de aparatos sensoriales como ojos y oídos podría pensar, pero no un objeto como una máquina que simplemente está ahí, un trozo pasivo de vidrio, metal y cerámica. Dicho de otro modo, la interacción sensorial con el entorno al estilo humano es una condición necesaria para que un objeto sea capaz de pensar.”

“Eso es,” se entrometió Haldane. “El pensamiento es una combinación de computación e interacción. La información sensorial que entra en el cerebro es importante.”

Turing no pudo resistirse a añadir: “Tal vez Haldane tiene razón en esto. Pero lo que no dice es que si estas interacciones estilizadas que utiliza la máquina para tomar contacto con el mundo no son del ‘tipo adecuado’ para la inteligencia, entonces ¿qué son? ¿Debemos reproducir el aparato sensorial humano? ¿Es necesario darle a la máquina los sentidos del gusto, el tacto y el olfato? ¿O le basta con poder ver y oír? Y si de un modo u otro tenemos que crear una versión de estos cinco sentidos para la máquina, ¿por qué deberíamos pensar que cualquiera de estos sentidos humanos no son procesos computacionales por sí mismos?”

Entonces Schrödinger propuso la idea de que “Quizás los órganos sensoriales como los ojos y los oídos tienen que transformar la información de la realidad en una forma especial que pueda utilizar el cerebro. En ese caso, supongo que es posible que este proceso de transformación pudiera sobrepasar el tipo de computación que puede realizar la máquina de Turing.”

“Si las cosas son así,” dijo Snow, “nos encontraríamos en una situación en la que pensar exige datos de entrada sensoriales que a su vez no se pueden obtener por seguir unas reglas, es decir, por una clase cualquiera de proceso computacional. Esto excluiría, desde luego, la mera idea de una máquina inteligente. Pero aceptar una de estas hipótesis, no digamos las dos, es mucho pedir.”

“Que extraño que lo que es crucial para la cognición resulte ser exactamente la información que nosotros, como científicos, no podemos medir con nuestros instrumentos,” señaló Schrödinger sarcástico. “Si bien admito que éste podría resultar ser el caso, no hay actualmente pruebas concluyentes -en realidad, ninguna prueba- de que las cantidades inmensurables sean un ingrediente esencial de la cognición humana.”

Haldane cerró definitivamente esta línea de ataque sobre la posibilidad de crear una máquina inteligente señalando que “Uno de los principios más apreciados de la ciencia y la filosofía es la navaja de Ockham, en el sentido de que la explicación de cualquier cosa debe ser lo más sencilla posible, pero no más. Se me ocurre que explicar la cognición en función de los datos de entrada sensoriales no computables es un ejemplo excelente de cómo violar este principio. Hasta que no vea algo que se asemeje más a una prueba que a una mera opinión personal y una especulación desenfrenada, seguiré creyendo que todo es computable hasta que se demuestre lo contrario.”

Wittgenstein había estado meditando tristemente en silencio durante la mayor parte de esta discusión sobre el aparato sensorial y el pensamiento. Inesperadamente, salió de su letargo y les dijo que “Todo pensamiento humano está íntimamente ligado a su expresión lingüística. No puede existir pensamiento sin lenguaje. Hace ya dos horas que estoy sentado escuchando una charla sin sentido sobre máquinas, órganos sensoriales, símbolos y demás, sin oír una sola palabra sobre lenguaje. ¿Cómo puede alguien hablar de una ‘máquina inteligente’ sin tener en cuenta el lenguaje mediante el cual se representan sus pensamientos? Todo lo que se ha dicho hasta ahora alrededor de esta mesa es un completo disparate si no logramos entender esto.”

Un poco pillado de improviso por la brusquedad del arrebato de Wittgenstein, Snow trató de devolver la discusión a este punto.

“Si no me equivoco,” dijo, “fue Aristóteles quien dijo que los seres humanos son, en esencia, animales que usan el lenguaje. Si éste es el rasgo que define lo que significa ser humano, entonces resulta lógico que para que una máquina reproduzca el pensamiento humano debe tener el ‘don’ de la palabra, como dice Wittgenstein.”

“¿Pero qué clase de lenguaje emplearía una máquina así?” preguntó Haldane precisando el sentido de la objeción de Wittgenstein. “Y ¿es este tipo de lenguaje compatible con el que emplea el cerebro humano? A mí me parece que esas son las cuestiones que hay que esclarecer para comprender las posibilidades de la máquina de Turing para pensar como un ser humano.”

“Desde luego, ésa parece ser la cuestión,” dijo Snow. “Y este parece ser un momento excelente para hacer un breve descanso en nuestras deliberaciones antes de que Simmons sirva la ensalada. Tal vez podamos todos meditar este asunto de cómo participa el lenguaje en los procesos del pensamiento humano y compartir esas opiniones cuando volvamos a la mesa. Pero, por ahora, sugiero que volvamos a llenar nuestras copas, estiremos un poco las piernas y regresemos a la mesa dentro de, digamos, más o menos diez minutos para continuar en pos de este asunto crucial.”

CAPÍTULO 5 - La ensalada: LENGUAJE Y PENSAMIENTO

DE vuelta a la mesa, los invitados encontraron en cada sitio una copiosa ensalada verde con tomates ligeramente rociada de aceite y vinagre. Mientras se pasaban unos a otros los molinillos de sal y pimienta y empezaban a comer este manjar difícil de conseguir, Snow reabrió el tema de los hombres y el lenguaje.

“Wittgenstein nos ha recordado que lo que distingue a los hombres de otras criaturas vivientes es nuestra capacidad de usar el lenguaje para expresar nuestros pensamientos y comunicarlos al resto de nuestra especie. De modo que si la máquina de Turing pasa la prueba que él esbozó y nos convence para que pensemos que es humana, de ello se deriva que poseerá destrezas lingüísticas como las de los hombres, ¿Estamos todos de acuerdo en esto?”

“Así es,” musitó Haldane con la boca llena de ensalada. Señalando a Wittgenstein con el tenedor como si le apuntara con un rifle, Haldane continuó: “Creo que Wittgenstein ha dado justo en el clavo. ¿Qué sentido puede tener considerar que una máquina piensa como un humano, a no ser que podamos comunicarnos con ella en un lenguaje humano, y no en el extraño lenguaje de programación de largas hileras de 0s y 1s que presentó Turing antes? Denme en todo momento palabras y frases afectuosas e idiosincrásicas, no hileras de 0s y 1s estériles, lejanas y primitivas.”

Schrödinger dio unos golpecitos con el cuchillo en el borde de su plato para atraer la atención del grupo e interrumpió la discusión para aclarar un detalle. “Antes de meternos en el tema del lenguaje humano y en cómo podría adquirirlo la máquina de Turing, podríamos aclarar la diferencia entre la forma en que los humanos utilizan el lenguaje para comunicarse y la forma en que se comunican otras especies, como los pájaros o las hormigas. Los hay que también emplean el término ‘lenguaje’ para describir estas formas de comunicación animal. Así que me gustaría asegurarme de que todos decimos lo mismo cuando hablamos del ‘lenguaje humano’, en comparación con estas otras formas de comunicación. ¿Qué es exactamente lo que separa las formas de comunicación humanas de estos otros tipos?”

“Un punto excelente, Schrödinger,” señaló Snow. “Haldane, ¿le gustaría explicar más detalladamente esta diferencia?”

¿Por qué yo? pensó Haldane. No soy especialista en lenguajes. Pero como no era hombre que rechazara el podio cuando se le ofrecía, dejó su ensalada y se enfrentó al reto de Snow.

“La nuestra es la única especie capaz de usar el lenguaje en toda su extensión, lo que significa que los seres humanos pueden emplear un conjunto relacionado de signos convencionales para comunicarse. Aunque es posible que otros animales tales como los pájaros y los monos se comuniquen mediante signos, como las aves que chillan cuando se presenta un peligro, o las abejas que realizan una complicada danza para comunicar el lugar donde se encuentra el alimento, estos signos no constituyen un verdadero lenguaje.”

“¿Y por qué no?” preguntó Turing.

“La razón reside en los términos relacionado y convencionales. Cuando hablamos de un signo ‘convencional’, nos referimos a que el signo no tiene una relación natural con la cosa de la que se está hablando. Así, por ejemplo, la palabra ‘agua’ no está relacionada de una forma evidente con el material líquido al que se refiere; la palabra no tiene un significado intrínseco, y podríamos emplear también el término francés eau o el alemán Wasser para describir lo que queremos decir. Esto difiere considerablemente del tipo de signo que podría hacerse para indicar ‘agua’, como hacer un movimiento ondulado con la mano. El uso del símbolo ‘agua’ también difiere del chillido porque, más que una reacción espontánea, es un código aprendido y acordado para un líquido concreto.”

Continuando con su discurso, Haldane señaló que el término ‘relacionado’ significa que los humanos usan el lenguaje como una compleja disposición de signos que se puede usar en una cantidad ilimitada de combinaciones de unos con otros. Esta relación es la que permite que los humanos formen combinaciones para expresar prácticamente cualquier pensamiento que pueda tener un cerebro, desde un toro embistiendo a una apacible tarde de verano y al olor del heno recién segado. Las infinitas posibilidades de hacer distinciones y de formar combinaciones de estas distinciones mediante el uso de reglas y estructuras gramaticales es el segundo rasgo que diferencia los lenguajes humanos de los tipos de sistemas de comunicación más primitivos.

“De modo que,” concluyó Haldane, “si bien algunos pueden sostener que las propiedades características del lenguaje humano -signos convencionales y relación- difieren de la comunicación animal sólo en el grado, son sin embargo reales y son las que dan al lenguaje humano su poder de expresión. Y creo que comprenderán...”

Interrumpiendo este discurso, Wittgenstein dijo tranquilamente: “Un perro no puede mentir, pero tampoco puede ser sincero.”

Sorprendidos por este extraño anuncio, el resto del grupo esperó en silencio a que Wittgenstein completara el pensamiento, cualquiera que fuese, que le había impulsado a hacer esa manifestación inesperada y no provocada. Con la mirada fija en la mesa, continuó después de una larga pausa.

“Un perro puede estar esperando que venga su amo. ¿Por qué no puede esperar que venga el miércoles siguiente? ¿Es porque no tiene lenguaje? Si un león pudiera hablar, no podríamos entenderle. ¿Por qué digo una cosa así, Haldane? ¿Por qué la digo?”

“Que me cuelguen si lo sé, Wittgenstein. Pero si le entendiera, no creo que tuviera muchos problemas con un león.”

Con una mirada feroz, Wittgenstein acalló el inicio de una risita de Schrödinger ante esta muestra de brusquedad por parte de Haldane, y siguió adelante: “Tener un lenguaje es tener una forma de vida. Todo lo que decimos está totalmente vinculado a lo que hacemos. ¿Cómo puedo saber en qué mundo habita un león? ¿Y cómo puedo tener la esperanza de comprender su lenguaje? ¿No logro comprenderlo porque no puedo mirar dentro de su cerebro? ¿Porque hay algo detrás de sus palabras que no puedo entender?”

“Tal vez sería mejor si volvemos sobre este punto un poco más tarde,” dijo Snow rápidamente, en un intento por cortar un prolongado monólogo de Wittgenstein sobre la naturaleza del lenguaje. “En este momento, veo que nuestro interés se centra en la relación entre el lenguaje y el pensamiento. Concretamente, en cómo el cerebro asocia el lenguaje al pensamiento. Estoy seguro de que Turing tiene ideas al respecto.”

“Efectivamente, me gustaría decir algo sobre esto,” replicó Turing. “Como manifesté antes, no veo ninguna diferencia importante entre el funcionamiento del cerebro y el de una computadora -incluida la forma en que el cerebro utiliza el lenguaje para comunicar el pensamiento-.” Cogiendo la jarra de agua que se encontraba delante de él, Turing prosiguió. “Básicamente, mi idea es que un concepto como el de jarra de agua está codificado en el cerebro por un conjunto concreto de neuronas en posición ON y OFF. Este patrón interacciona entonces con otros patrones neuronales, por ejemplo, el patrón para copa y el patrón para verter, para crear pensamientos más complejos como verter agua de la jarra en la copa. Creo que una computadora puede pensar de la misma forma, manipulando varios patrones en su memoria, haciendo que interaccionen mutuamente, montando y desmontando lo que en un cerebro humano llamarnos ‘pensamientos’.”

Entonces Schrödinger dijo: “Así que dice usted que el cerebro contiene un tipo de ‘lenguaje del pensamiento’. Unos patrones de neuronas codifican todos los diversos conceptos del mundo y el cerebro los ensambla según algunas reglas -una ‘gramática del pensamiento’, como si dijéramos- para dar origen a lo que consideramos ‘pensar’. ¿Es ésta su idea?”

“Sí, creo que responde bien a lo que pienso,” contestó Turing.

Wittgenstein clavó su tenedor en un trozo de lechuga y recordó con cierta amargura que esta idea del pensamiento podía considerarse como un tipo de ‘mentalenguaje’ codificado en el cerebro. En este sentido, la idea de Turing sobre el lenguaje y el pensamiento era una reminiscencia de su propia teoría de la pintura del lenguaje propuesta en su libro Tractatus Logico-Philosophicus. Mientras repasaba todas las razones que le habían llevado a rechazar posteriormente esa idea del lenguaje, Snow, casi telepáticamente, expresó algunas de esas mismas preocupaciones.

“Lo que Turing acaba de apuntar parece muy próximo en espíritu a la idea del lenguaje que Wittgenstein propuso hace algunos años. Por lo que recuerdo -y quizá Wittgenstein pueda corregirme si me equivoco- esta ‘teoría de la pintura’ del lenguaje afirma que el lenguaje y la realidad tienen una forma lógica común. Esto supone que el lenguaje refleja la realidad y que las proposiciones lingüísticas pintan los hechos.”

Entonces Haldane interrumpió: “¿Se refiere usted a que el punto en el que el lenguaje se acopla a la realidad es a través de la relación entre un objeto real y el nombre que el lenguaje atribuye a ese objeto?”

“Exactamente,” replicó Snow. “La forma en que la realidad se proyecta en las proposiciones es para que el mundo real y el lenguaje tengan una estructura lógica común. Por eso, los enunciados lingüísticos tienen sentido cuando se pueden correlacionar con la realidad. Así, por ejemplo, decir que ‘el Royal Albert Hall está en Londres’ tiene todo el significado. Pero no tiene ningún sentido decir ‘está Royal el Hall Albert Londres en’. Por supuesto, se podrían urdir distintas gramáticas, o reglas, dentro de las cuales este último enunciado tuviera sentido. Pero en el seno de la gramática convencional de la lengua, no tiene en absoluto una estructura lógica.”

“De modo que la principal exigencia de esta teoría de la pintura del lenguaje es que entre la estructura lógica del lenguaje y la estructura lógica del hecho que defiende el lenguaje ha de haber algo en común. ¿Es eso?” preguntó Schrödinger.

“Eso es exactamente,” interrumpió Wittgenstein. “Y esa relación entre el hecho y su expresión en lenguaje es precisamente lo que nunca se puede expresar en lenguaje. Las palabras de un lenguaje no pueden expresar nunca esta correspondencia. Así que abandone esta visión del lenguaje que refleja la lógica; es un completo desatino.”

“Espere un momento,” dijo Snow. “Repasemos esta teoría en relación con la idea del pensamiento de Turing que lo asemeja a impulsar y combinar en el cerebro diversas representaciones simbólicas de objetos reales. Esto cuadra bastante bien con su teoría de la pintura. Lo único que necesitamos es asociar el código simbólico de los objetos de Turing con las pinturas de su teoría.”

Wittgenstein, frustrado, arrojó su servilleta y estalló: “Ha malinterpretado usted completamente lo que quiero decir por una ‘pintura’. La pintura no es la representación de un objeto en la mente; no estoy hablando aquí de imágenes gráficas de trenes, mesas o chisteras. Me estoy refiriendo a la imposibilidad de expresar la relación entre el objeto y el nombre que el lenguaje le atribuye. La relación sólo puede mostrarse, nunca manifestarse expresamente en lenguaje. Es este ‘mostrar’ y no ‘hablar’ lo que es la pintura. Pero esta es una pintura errónea del lenguaje y renuncio por completo a ella.”

“Ha hecho un juego de palabras sin proponérselo, ¿no, Wittgenstein?” bromeó Haldane ante esta doble referencia inadvertida de Wittgenstein a las ‘pinturas’.

“Por favor, perdone mi confusión respecto al papel de las ‘pinturas’ en la teoría del lenguaje que presentó en el Tractatus”, se disculpó Snow. “Pero como de todas formas parece que ahora cree que esta teoría de la relación entre el lenguaje y el pensamiento es una estupidez, tal vez sea un buen momento para volver sobre su afirmación anterior de que el lenguaje está íntimamente ligado a una forma de vida. Es de suponer que esto se relaciona con su postura actual sobre el papel del lenguaje en el pensamiento. Si tuviera usted la amabilidad de explicarse sobre este asunto, estoy seguro de que sería muy beneficioso para todos nosotros.”

A la solicitud de Snow, Wittgenstein casi saltó de su silla como si soltaran a un perro encadenado, ansioso por tomar la palabra. Inclinándose hacia delante y dirigiéndose al grupo con gran intensidad, dijo: “El lenguaje no es en absoluto una pintura. Antes bien, es una herramienta, un instrumento de precisión.”

“¿Pero un instrumento para qué?” preguntó Turing.

“Para hacer juicios. Una criatura sin lenguaje, como el perro o el león del que hablaba hace un momento, es, en rigor, incapaz de tener razón o de estar equivocado sobre algo, según el caso.”

“¿Lo dice en serio?” dijo Haldane inesperadamente. “¿Cree realmente que cuando mi perro trata de coger una rama en la calle creyendo que es un hueso no está cometiendo un error? ¿Que no está claramente equivocado al creer que la rama es un hueso?”

“Bueno, su perro puede, desde luego, cometer un error. Pero lo que estoy diciendo es que no es un error acerca de que la rama sea un hueso. Para cometer un error acerca de lo que realmente es el caso en esta situación, su perro tendría que aplicar el concepto equivocado. Y su perro no puede poseer el concepto de hueso, aunque es posible que sea capaz de reconocer uno en una situación determinada.”

Entonces Schrödinger pidió que se elaborase más este punto fundamental. “¿Quiere usted decir que el perro sabe cómo reconocer un hueso pero que no sabe que tal o cual cosa es en realidad un hueso?”

“Exactamente” respondió Wittgenstein. “Este tipo de conocimiento es el que proporciona el lenguaje; él otorga el concepto de hueso. Esta es la razón por la que hacer juicios depende del uso del lenguaje.”

Entonces Haldane llegó al fondo de la cuestión: “De modo que si mi perro no se puede equivocar acerca de que la rama sea un hueso, entonces no puede tener un lenguaje, al menos no en el sentido humano. Esto está bastante claro. Pero plantea la cuestión de cuál es exactamente la clase de organismos que pueden poseer este tipo de lenguaje semejante al humano. ¿Es sencillamente una propiedad de un tipo concreto de estructura cerebral? ¿O entraña algo más?”

Ahora estamos llegando a alguna parte, pensó Snow mientras cogía el molinillo de pimienta y esparcía un poco sobre su ensalada. Todo el argumento de Turing sobre la reproducción de los procesos del pensamiento en una máquina gira decisivamente sobre este punto, se dijo pensativo. Si el pensamiento exige lenguaje y el lenguaje exige un tipo particular de estructura cerebral, posiblemente junto con otras cosas también, entonces tal vez podamos liquidar la cuestión de las máquinas inteligentes convenciéndonos de que sencillamente las máquinas no tienen el ‘material’ apropiado para el lenguaje. Me pregunto si este tipo de argumento es lo que hay detrás de la hostilidad evidente de Wittgenstein hacia la convicción de Turing en la posibilidad de un cerebro electrónico.

Justo cuando Schrödinger se aclaraba la garganta y empezaba a hablar, Wittgenstein se inclinó sobre Haldane y dijo: “La estructura del cerebro humano no es lo más importante para el lenguaje. Es probable que mi cerebro y el de su perro no tengan una estructura muy diferente, sólo que el mío es un poco más grande. Lo que es esencial para el lenguaje -y que su perro no tiene- es la compañía de otros usuarios del lenguaje.”

“Así pues, usted afirma que, en el fondo, no puede haber un lenguaje personal,” dijo Turing. “El lenguaje es una cuestión de convención social. ¿Es eso lo que cree, Wittgenstein?”

“Digo que para hacer juicios, convenir en qué casos son ejemplos de conceptos como hueso y en qué casos no lo son, es necesario un lenguaje. Hacer estas distinciones es lo que constituye seguir una regla, contrariamente a actuar de una forma instintiva como el perro de Haldane. En un seguimiento de reglas auténtico, se tiene que distinguir entre seguir realmente la regla y lo que simplemente parece que es seguir la regla.”

“Me temo que no le he comprendido,” dijo Haldane. “¿Por qué no puedo tener una regla personal que yo sigo, una regla que sea sólo mía? Y si la tengo, ¿por qué no puedo decir si la estoy siguiendo correctamente o no?”

“Una regla personal no es en absoluto una regla. Para tomar parte en una auténtica conducta regida por una regla, hay que ser miembro de una comunidad que apoye la regla y que sirva de autoridad en cuanto a qué constituye seguir y no seguir la regla,” replicó Wittgenstein.

“Este es, indudablemente, un punto fundamental en nuestra discusión sobre el lenguaje,” dijo Snow. “Pero todavía no tengo claro cómo puede usted rechazar la idea de que yo pueda seguir una regla personal, desconocida para cualquier otra persona de esta mesa.”

“Sí,” dijo Schrödinger. “Suponga que enseñamos una regla a alguien mostrándole la secuencia de números 1, 2, 4, 8, 16, 32... y luego le pedimos que continúe la secuencia de ‘la misma forma’. Probablemente, seguirá con 64, 128, 256... comprendiendo que cada número de la secuencia original se formaba doblando el número precedente. Pero suponga que en lugar de eso escribe 35, 38, 41, 44... Si le indicamos que no está continuando de la misma forma, podría decir que no estaba usando la regla de doblar, sino otra diferente: ‘doblar el número hasta el 32 y después sumar 3’. Lo que no entiendo bien es por qué no puede tener esta regla personal y luego decirnos sencillamente cuál entiende él que es la regla.”

Apoyando el ejemplo de Schrödinger, Snow dijo, “Sí, ¿por qué no puede tener esta regla personal y luego alcanzar un acuerdo verbal con nosotros sobre qué regla va a utilizar en un momento dado?”

La respuesta de Wittgenstein fue directamente al meollo de la razón de por qué los lenguajes personales son imposibles. Miró alrededor de la mesa del modo penetrante que le era característico y respondió a Schrödinger y Snow.

“La razón por la que simplemente no puede decirle a Schrödinger qué regla está siguiendo es que la conducta verbal que implica decirlo es de por sí una actividad regida por reglas. De modo que si no estamos seguros de si dos personas siguen la misma regla matemática, la coherencia nos obliga a ser escépticos acerca de si usan las mismas reglas lingüísticas cuando discuten cuál se supone que es la regla -la regla de ‘doblar’ o la regla de ‘doblar-hasta-32-y-luego-sumar-3’.”

Perplejo por toda esta cháchara de reglas, Turing preguntó: “Bien. Entonces, ¿cómo demonios podemos estar seguros de que cualquiera de nosotros está siguiendo la misma regla que otra persona? O, aún peor, ¿cómo puedo estar seguro de qué regla estoy siguiendo yo mismo?”

“Sólo puede haber una respuesta a esto, Turing,” contestó Wittgenstein con la mejor voz de profesor que se dirige al alumno. “Varias personas que siguen la misma regla no tienen por qué tener la misma concepción interna y personal de una regla. Más bien significa que están de acuerdo en la práctica; hay un control público que determina si lo que están haciendo es seguir la misma regla o no.”

De modo, pensó Haldane para sí mismo, que si Wittgenstein tiene razón no puede existir una cosa como el solipsismo; deben existir seres inteligentes además de mí mismo. Si hacer juicios exige un lenguaje, y si el lenguaje es una actividad regida por reglas que exige un control público de las mismas, entonces la ausencia de otras personas significaría que no podría hacer juicios. Así que si estoy haciendo juicios -pensando- tiene que haber otras inteligencias. Ni siquiera puedo librarme de esta conclusión dudando que pienso, porque dudar del solipsismo es, de por sí, un juicio. ¡Vaya argumento!

Poniendo voz a estos razonamientos, Haldane declaró dirigiéndose al grupo: “Si el argumento de Wittgenstein es correcto, entonces para que una persona siga una regla es necesario que haya al menos otra persona que también la siga; no puede haber un lenguaje personal o una interpretación personal de lo que significa seguir una regla. Pero al parecer esto encierra que una computadora como la de Turing no puede saber realmente que está siguiendo una regla -o un programa- y por eso nunca puede pensar de verdad como un humano.”

“Bueno,” dijo Turing con una mirada de perplejidad en el rostro, “sin entrar en consideraciones de si el lenguaje es una relación gráfica entre las palabras y los objetos de la realidad, o es un tipo de consenso social basado en las reglas, tal como afirma Wittgenstein ahora, yo sigo queriendo oír su opinión sobre si el pensamiento se da en cualquier tipo de lenguaje.”

“La idea de un lenguaje del pensamiento tropieza con un dilema propio,” respondió Wittgenstein. “Por una parte, aunque mis palabras se puedan interpretar en relación con lo que yo pienso, la interpretación que yo hago de mis propios pensamientos no tiene absolutamente ningún sentido. Por otra parte, esto significa que los elementos físicos que constituyen mi verdadero pensamiento no tienen la misma relación con la realidad que tienen las palabras.”

Entonces Schrödinger dijo: “Así pues, si los pensamientos dan significado a las frases, deben tener un contenido simbólico. Pero esto conduce a un tipo de regresión infinita muy perversa, casi maligna.” Mirando la pared por encima de la chimenea, continuó: “Por ejemplo, si descuelgo la placa conmemorativa de Darwin que hay en aquella pared, la sostengo y pronuncio una frase, la frase más la placa es susceptible de menos y diferentes interpretaciones que la propia placa.”

Tamborileando distraídamente con los dedos encima de la mesa, Haldane señaló que “Parece que todo esto resulta en que hay lazos de unión entre los pensamientos y el lenguaje. Pero no exigen ninguna vocalización interna. La pregunta ‘¿Qué estás pensando?’ no es la descripción de un proceso interno sino una expresión de mi sucesión de pensamientos con palabras. ¿Es así, Wittgenstein?”

Antes de que Wittgenstein pudiera responder, Turing continuó apresuradamente este argumento. “Comprendo que la propia capacidad para tener pensamientos o creencias exige la capacidad para manejar símbolos. Pero esto no se debe a que los pensamientos que no se expresan deban estar en un lenguaje; antes bien, se debe a que la expresión de los pensamientos ha de darse lingüísticamente.”

Wittgenstein saludó la intervención de Turing y volvió a su argumento sobre hacer juicios. “Atribuir el pensamiento sólo tiene sentido en caso de que tengamos criterios para identificar los pensamientos. Debemos ser capaces de distinguir entre pensar A en lugar de B. Esto significa que los pensamientos tienen que poder expresarse y sólo hay una gama de pensamientos muy limitada que se puede expresar mediante el tipo de conducta no lingüística que vemos en, digamos, los monos y los pájaros. Los pensamientos se podrían vincular más a la conducta potencial que a las actividades mentales reales. Pero el caso es que, desde luego, se necesita un cierto tipo de lenguaje. Los seres humanos son esencialmente animales que usan el lenguaje.”

“Bien dicho, Wittgenstein. El propio Aristóteles no podría haberlo hecho mejor,” observó Snow. “Déjeme ver si puedo resumir dónde nos encontramos en este asunto del lenguaje del pensamiento. Lo que hasta ahora he percibido de la discusión es que pensar equivale a hacer juicios. Pero para hacer un juicio es necesario el uso de un lenguaje. En consecuencia, el pensamiento exige algún tipo de lenguaje. Y aunque pensar suponga una representación simbólica de nociones y objetos de la realidad, no es ni mucho menos tan simplista como una manipulación directa de esos símbolos en el cerebro según un conjunto de reglas lingüísticas; no hay una gramática del pensamiento. Por último, tenemos la afirmación de Wittgenstein de que más que una relación gráfica entre objetos y palabras, el lenguaje humano es una actividad basada en reglas. A ver, ¿me he dejado algo?”

“Parece que ha abarcado todo,” asintió Turing. “Pero en mi opinión todavía queda abierta la cuestión de si se le puede dar esta capacidad lingüística a la computadora.”

“Tal vez,” replicó Snow, “está usted utilizando el verbo equivocado. Quizás no es algo que se le dé a la máquina directamente, sino más bien algo que la máquina puede adquirir. Después de todo, el lenguaje no se introduce en los niños humanos junto con la leche de sus madres. Es algo que adquieren al estar expuestos a una comunidad concreta de hombres que usan un lenguaje concreto.”

Turing estuvo de acuerdo y señaló que “A mí me parece que un conocimiento exacto de cómo adquieren los niños el lenguaje aclararía considerablemente la relación entre el lenguaje y el pensamiento, incluso quizás ayudaría a resolver el problema que ha planteado Wittgenstein acerca de la distinción entre el lenguaje como herramienta y el lenguaje como pintura.”

“Desde luego,” observó Haldane. “Es evidente que si una computadora tiene que reproducir el pensamiento humano, entonces va a tener que reproducir también la capacidad lingüística humana. De modo que el conocimiento de cómo adquieren los humanos el lenguaje debería darnos algún indicio referente a si una máquina podría ser capaz de adquirir el lenguaje del mismo modo.”

Mientras Simmons se movía silenciosamente de un lugar a otro retirando los platos de ensalada y los tenedores, cepillando las migas de la mesa y disponiendo los platos para el postre, Snow pensó por un momento en cuál de sus invitados estaba mejor situado para resumir el pensamiento actual sobre la cuestión de la adquisición del lenguaje. Finalmente, se volvió hacia Haldane y preguntó: “Tal vez en tanto que biólogo, Haldane es el que está más próximo de todos nosotros a las diversas teorías opuestas sobre la adquisición del lenguaje. ¿Sería tan amable de hacernos una reseña de las ideas que la comunidad científica tiene actualmente en este campo?”

“No me importa intentarlo,” contestó Haldane, “pero quiero aclarar desde el principio que lo que tengo que decir es poco más que el relato de un profano interesado. No soy en modo alguno un lingüista ni he estudiado detalladamente el problema de la adquisición del lenguaje.” Después de haber expresado estas reservas, Haldane comenzó su informe.

“En primer lugar seamos claros sobre los hechos empíricos que cualquier teoría de la adquisición del lenguaje debería poder explicar. En ellos se incluye el hecho de que todo niño normal es capaz de dominar un sistema abundante de conocimientos asociado a cualquier lenguaje humano sin una enseñanza significativa, que este dominio tiene lugar aun cuando el niño sólo esté expuesto directamente a una pequeña fracción de todas las expresiones posibles del lenguaje, y que el lenguaje se adquiere más deprisa cuando el niño tiene entre dos y tres años de edad.”

Schrödinger interrumpió la disquisición de Haldane y observó: “Está claro que, de estos hechos, lo más importante es que un niño puede crear frases que no ha oído nunca antes. Este es, al parecer, un obstáculo sumamente significativo para cualquier teoría que dependa de la simple memorización o el aprendizaje rutinario.”

“Es verdad,” continuó Haldane. “Sin embargo, es extraño que las ideas actuales sobre la adquisición del lenguaje sugieran justo lo contrario; el problema de ‘la-carencia-del-estímulo’ no juega un papel muy esencial que digamos en estas teorías.”

“¿Podría por favor explicar brevemente una o dos de estas teorías, Haldane?” suplicó Snow, algo impaciente por llegar a los temas esenciales que rodeaban el problema de la adquisición del lenguaje.

“Estoy seguro de que todos ustedes han oído hablar de la escuela de pensamiento psicológico llamada los conductistas o a veces sólo conductismo,” manifestó Haldane.

Schrödinger observó enseguida: “Hace un rato apuntamos que sostienen que tratar de explicar la conducta humana postulando la existencia de estados mentales del cerebro es poco científico.”

“Así es. Algunas personas han extrapolado esta creencia para referirse a la afirmación de los conductistas de que tales estados mentales no existen. Pero tengo la sensación de que sólo algunos conductistas muy radicales llegarían tan lejos; es más sencillo decir que si se quiere crear una teoría científica de la conducta debe basarse en fenómenos que puedan observarse directamente, no en cosas como los sucesos mentales que, en principio, no son observables.”

Haldane empezó a reseñar la base conductista de la conducta humana, una teoría que recordaba de nuevo la prueba que Turing presentó al comienzo de la velada para determinar si la máquina piensa o no. Esa prueba estaba completamente en el espíritu del programa conductista, ya que se basaba en la idea de que lo que ocurre dentro de la máquina es ajeno en cuanto a decidir el estado cognitivo de la máquina; es la conducta de la máquina que se observa desde fuera la que interviene únicamente en la formación de este juicio.

“Así pues, ¿qué diría un conductista acerca de la cuestión de la adquisición del lenguaje?” preguntó Snow.

“Básicamente diría que el aprendizaje de un lenguaje es un tipo de respuesta condicionada, más o menos como la de ese perro de Pavlov que aprendió a babear con antelación a la comida siempre que su entrenador hacía sonar una campana,” respondió Haldane.

“De modo que, según esta idea, un niño aprende la palabra agua, por ejemplo, cuando se le da algo de beber cada vez que tiene sed. Cuando esta situación se repite muchas veces, el cerebro del niño crea una asociación entre la palabra agua y ese líquido transparente y fresco que apaga su sed. ¿Es eso?” preguntó Schrödinger arqueando las cejas levemente incrédulo, como para insinuar que sólo un psicólogo se atendría a una teoría que estaba tan reñida con los hechos observados de la adquisición y la ejecución del lenguaje.

“Esencialmente sí,” replicó Haldane tímidamente. “Sé que suena increíble, pero éste es el núcleo de la idea conductista sobre la adquisición del lenguaje. Se produce por una larga secuencia de situaciones de estímulo-respuesta que se llegan a codificar en el cerebro del niño.”

“Indignante,” estalló Wittgenstein sacudido de su letargo por semejante idea. “Esta visión de la adquisición del lenguaje supondría que el niño nunca podría crear palabras o frases nuevas que no hubiera oído a los demás. ¿Cómo es posible que alguien pueda creer que en el lapso de un año o dos un niño pueda lograr cierto grado de fluidez en un lenguaje mediante un método de aprendizaje semejante? ¡Simplemente inconcebible!”

“No estoy defendiendo la visión conductista, Wittgenstein, sólo estoy informando sobre ella,” reaccionó Haldane más bien a la defensiva.

“Seguramente debe haber otras teorías que estudien mejor los hechos reales observados de la adquisición del lenguaje que usted esbozó antes,” dijo Snow intentando desviar la atención de Haldane de las criticas airadas de Wittgenstein a los conductistas y volver al tema que les ocupaba. “Quizás una idea de la mente como un mecanismo bastante menos pasivo de lo que creen estos conductistas llevaría a una teoría más acorde con los hechos reales.”

“En efecto, existe una teoría en esta línea que ha sido propuesta por un psicólogo suizo llamado Piaget,” dijo Haldane. “Afirma que la mente humana origina lo que llamamos conducta inteligente como un proceso de construcción de la realidad en vez de actuar simplemente como receptor pasivo y procesador de la información que recibe del mundo exterior.”

Entonces Turing señaló: “Por lo que recuerdo, la teoría de Piaget se diferencia notablemente de los conductistas en que requiere que una mente activa y exploradora utilice las representaciones mentales internas en el curso de su construcción de la realidad.”

“Tiene usted razón,” continuó Haldane. “Piaget piensa que introducir tales entidades en el estudio de la mente no es menos científico que, digamos, el que un físico como Schrödinger introduzca una partícula esencialmente no observable, como el neutrino, en la teoría de la materia.”

“¿Y cómo ve Piaget la adquisición del lenguaje?” preguntó Schrödinger.

“Por lo que he leído, Piaget dice que la adquisición del lenguaje no se diferencia en nada de la adquisición de cualquier otra destreza en la etapa adecuada del desarrollo intelectual. Cree que la criatura humana atraviesa varias fases de evolución mental desde el nacimiento hasta la pubertad, que van desde la construcción de conceptos como el espacio y el tiempo al concepto de la realidad como un subconjunto de mundos posibles. El lenguaje es uno de los muchos conceptos mentales adquiridos durante este proceso global,” explicó Haldane.

“¿Como aprender a atarse los cordones de los zapatos o a montar en bicicleta?” preguntó Turing.

“A mi modo de ver no hay una diferencia esencial,” replicó Haldane.

“Me temo que todavía no logro comprender cómo puede explicar esta teoría de la adquisición del lenguaje el modo en que el niño es capaz de ser creativo en el uso del lenguaje,” objetó Schrödinger. “Pero tal vez al permitir -o incluso al exigir- el uso de conceptos mentales, Piaget puede argüir que se accede a la creatividad reuniendo estos conceptos en diversos tipos de patrones nuevos mediante cierta especie de gramática interna que combina los símbolos lingüísticos.”

“Sí, ninguna de estas teorías se adapta totalmente a los hechos reales observados de cómo los humanos adquieren y usan el lenguaje,” admitió Haldane. “Pero parece, en todo caso, que es todo lo que tenemos por el momento.”

Durante este intercambio, Turing había estado murmurando para sí mismo y llenando distraídamente su bloc de notas de misteriosos garabatos y dibujos. Ante la confesión de Haldane de que las explicaciones teóricas de cómo se adquiere el lenguaje eran tan poco convincentes y justificaban tan mal las observaciones cotidianas que verdaderamente no añadían mucho, interrumpió el discurso de Haldane para presentar al grupo sus propias reflexiones sobre el tema.

“Hemos acordado que uno de los rasgos más característicos que separan a los hombres de otros animales es el lenguaje. Y puesto que el lenguaje procede de las acciones de nuestros cerebros, resulta lógico que el cerebro humano deba tener algo que lo diferencie fundamentalmente del cerebro de otros organismos.”

“Esto está muy claro para todos nosotros, Turing. ¿Pero a dónde conduce?” preguntó Schrödinger impaciente.

“Tenga paciencia conmigo un momento,” dijo Turing al tiempo que continuaba su argumento. “Supongan,” dijo, “que la evolución ha concedido a nuestros cerebros una estructura que está especializada en el lenguaje, una especie de ‘órgano’ del lenguaje, si quieren.”

Ahora vino el punto culminante de la teoría de Turing: la idea de que todos los lenguajes humanos son en lo fundamental el mismo lenguaje, en contraste directo con las ideas predominantes de lingüistas como Ferdinand Saussure y Leonard Bloomfield, quienes subrayaron la variedad de los lenguajes humanos más que sus semejanzas.

“Elaboremos un argumento análogo al que ofrecí antes sobre las computadoras. En ese argumento les dije que la máquina que esbocé era universal, en el sentido de que introduciendo un programa adecuado la máquina podría estar hecha para emular cualquier otro tipo de proceso computacional. ¿Por qué no podría ser igual con el lenguaje? Quizás en lugar de que los lenguajes humanos sean fundamentalmente distintos, como parece a primera vista, todos los lenguajes son exactamente iguales con respecto a su estructura más profunda.”

Entonces Snow pidió a Turing que aclarase este punto esencial de su teoría. “¿Quiere usted decir que al igual que todas las computadoras son esencialmente la misma máquina, pero se pueden programar para hacer que parezcan máquinas diferentes, hay una estructura del lenguaje -creo que lo llamó ‘órgano’- en el cerebro humano que representa la estructura profunda de todos los lenguajes humanos?”

“En efecto,” respondió Turing entusiasmándose con su tema. “Tal vez hay una parte de nuestro cerebro que está estructurada específicamente para el lenguaje. Del mismo modo que podemos conectar una computadora para que realice las operaciones que demanda cualquier programa, esta parte del cerebro específica para el lenguaje tiene la habilidad de poner en práctica los aspectos concretos de cualquier lenguaje humano. Todo lo que se necesita es que el entorno proporcione los detalles del lenguaje que se ha de aprender. Esta estructura básica queda, pues, programada por el entorno de modo que el poseedor de un cerebro aquí en Cambridge acaba hablando inglés en lugar de, digamos, el chino o el español que hablaría esa persona si su cerebro hubiera estado expuesto a un ambiente chino o español hablante en Hong Kong o Madrid.”

“¿Afirma usted que adquirir un lenguaje específico como el alemán que yo adquirí en Viena es como programar su máquina computadora?” preguntó Wittgenstein. “Al parecer, usted dice que al igual que el programa le dice a la máquina universal qué otra máquina ha de fingirse, el entorno germano hablante de Viena le dijo al órgano del lenguaje de mi cerebro qué lenguaje debía poner en práctica.”

Turing contestó ampliando esta idea: “Lo que tengo ‘in mente’ es realmente algo más profundo que eso. Hace un par de horas expliqué cómo la estructura material de una computadora ha de poder realizar ciertas operaciones básicas, cosas como mover un símbolo de un lugar a otro de la cinta de memoria, o sustituir un símbolo por otro diferente. Pienso que esta parte del cerebro humano para el lenguaje también está estructurada de una forma especial, para que pueda llevar a cabo ciertas operaciones básicas asociadas a un lenguaje humano. Éstas podrían ser cosas tales como distinguir los verbos de los nombres, encadenar sonidos básicos para crear palabras y poner palabras en orden sucesivo para formar frases.”

“¿Podría decirnos, por favor, de qué forma ayuda esta visión del lenguaje a explicar algunos de los hechos empíricos que mencionó antes Haldane con respecto a cómo adquieren y usan los niños el lenguaje?” preguntó Snow.

“Indudablemente, el problema más importante que explica esta teoría es lo que Haldane denominó anteriormente el problema de la ‘carencia-del-estímulo’. Si todos los niños normales tienen instalada en sus cerebros la gramática básica de todos los lenguajes desde el nacimiento, es bastante fácil ver cómo, incluso los niños pequeños, podrían formar frases que nunca habían oído antes. En esencia, los niños ya ‘conocen’ la estructura de todas las frases posibles gramaticalmente correctas. Podríamos imaginar que cada niño tiene codificada en su cerebro una plantilla de la estructura de todas las frases posibles y que lo único que el niño tiene que hacer para formar y pronunciar una frase real es colocar las palabras adecuadas en las ranuras abiertas de esta plantilla.”

“Cabe suponer, entonces, que las palabras proceden de la exposición al lenguaje nativo del niño, igual que la activación de ciertas plantillas de frases y el rechazo de otras. ¿Es así?” preguntó Haldane.

“Esa es la idea general,” confirmó Turing.

“Esto sugeriría la existencia de una especie de gramática universal implícita en todos los lenguajes humanos,” observó Schrödinger.

Snow intervino con entusiasmo: “Si la teoría de Turing es correcta, debe haber una ‘estructura profunda’ común a todos los lenguajes, lo que Schrödinger acaba de denominar una ‘gramática universal’. Sin embargo, lo que en realidad observamos en los diferentes lenguajes humanos sería entonces, simplemente, una estructura superficial determinada por el lenguaje concreto que se habla. Probablemente, usted ha reflexionado sobre el lenguaje más que ninguno de nosotros, Wittgenstein. ¿Qué dice acerca de esta idea que ha propuesto Turing?”

Wittgenstein sacudió la cabeza enérgicamente y durante un momento fijó su mirada en el techo antes de volver su atención al grupo. Comenzó a atacar las especulaciones de Turing recordándoles su idea del lenguaje tal como la exponía en el Tractatus. “A pesar de que aborda algunas de las cuestiones empíricas más básicas sobre la adquisición del lenguaje de un modo atractivo, creo que la teoría de Turing adolece de los mismos defectos que me hicieron rechazar mi denominada ‘teoría de la pintura’ del lenguaje.”

“¿Cómo es eso?” preguntó Haldane.

“El problema fundamental de ambas teorías es que suponen que la mente humana contiene una especie de almacén de símbolos y que cada símbolo representa una especie de ‘átomo’ lingüístico. Luego, las teorías pasan a sugerir un tipo de cálculo lógico que combina estos símbolos de diversas maneras para crear una expresión lingüística, que después se verbaliza en el lenguaje hablado. En el caso dc Turing, este cálculo es simplemente la estructura intrínseca de esta gramática universal; en el caso de mi propia teoría anterior, el cálculo es una aplicación neurológica de la lógica cotidiana de las proposiciones. Pero como he dicho en repetidas ocasiones, esta idea del cálculo tiene defectos fundamentales. El lenguaje es más, mucho más que esto.”

Wittgenstein pasó a reafirmar su postura de que el lenguaje es un fenómeno social y censuró a Turing por omitir este componente esencial que hace que el lenguaje sea único a los seres humanos. Después de esta enérgica y vivaz defensa de sus ideas, Wittgenstein se quedó callado; de nuevo se hallaba absorto cuando Schrödinger preguntó acerca de la naturaleza de esta gramática universal.

“Por lo que nos ha dicho Turing, parecería que la esencia del lenguaje es la pura sintaxis, al menos en tanto en cuanto la estructura intrínseca del lenguaje esté codificada en esta gramática universal del cerebro. Si esto es así, entonces no veo una diferencia importante entre el lenguaje de programación de la computadora que usted esbozó antes y que incluye enunciados tales como ‘Sustituir el 1 por el 0’ y ‘STOP’, y los lenguajes humanos. Ambos serían sistemas formales, fundamentalmente un conjunto finito de reglas para manejar símbolos.”

“En efecto, lo serían,” replicó Turing. “Lo interesante sería, entonces, qué tipo de sistemas formales constituyen. ¿Son sistemas ‘simples’ que sólo tienen un número finito de posibles enunciados? ¿O tienen una capacidad infinita? Sospecho firmemente que esto último. Pero en ese caso, hay muchas clases distintas de infinidades posibles. Y para comprender el lenguaje, tendríamos que saber cuál de estas posibilidades está codificada en el órgano del lenguaje humano.”

“Pero ¿en qué parte de su esquema se encuentra el significado de un enunciado, Turing?” dijo Haldane. “Todo eso de hablar, de formar frases gramaticalmente correctas utilizando la gramática universal del cerebro está muy bien, pero construir frases de esas que son un completo y total disparate es fácil.”

“¿Por ejemplo?” dijo Turing.

“¿Qué le parece ‘Los pensamientos rojos caminan tranquilamente’?” disparó Haldane. “Ahí tiene un ejemplo de una proposición que, sin duda, está expresada correctamente según las reglas de la gramática inglesa. Si su teoría es exacta, entonces pude construir esta frase utilizando la gramática universal de mi cerebro que había sido fijada en la ‘modalidad inglesa’. Sin embargo, su contenido semántico es nulo. Así que ¿en qué parte de su teoría figura el hecho de que estas palabras estén totalmente desprovistas de significado?”

“No lo sé,” admitió Turing. “Lo que usted llama mi ‘teoría’ de la adquisición y ejecución del lenguaje es, en este punto, sólo una conjetura. A mí me parece que la idea de un órgano del lenguaje tal que contenga una gramática universal y que forme parte de los derechos de nacimiento de todo niño normal, es una forma de eludir algunos de los defectos evidentes de las teorías de la adquisición del lenguaje que nos esbozó antes. Pero, indudablemente, no puedo afirmar que mis especulaciones estén libres de sus propios defectos.”

Mientras Turing guardaba silencio para meditar sobre estos defectos, Schrödinger añadió: “¿Por qué tenemos que elegir una cosa u otra? ¿Por qué la adquisición del lenguaje no puede encerrar tanto el mecanismo formal de Turing para la sintaxis como una capacidad general de aprendizaje que asocie el significado a los símbolos? No veo ninguna razón lógica para que las cosas no pudieran hacerse de este modo.”

Snow veía que el tiempo estaba pasando y que esta línea argumental se estaba desviando del tema principal de discusión para el que había reunido a sus invitados. De modo que, en este punto, volvió a entrar en la conversación y llevó de nuevo la discusión al tema que les ocupaba: la necesidad que tiene una verdadera máquina inteligente de adquirir fluidez en un lenguaje humano.

“Parece que estamos de acuerdo en que si vamos a considerar que una computadora es realmente inteligente, es necesario que posea un lenguaje humano.” Snow lanzó una mirada a Wittgenstein, que seguía mirando a las musarañas malhumorado, y continuó: “Pero parece que estamos divididos en cómo podría una máquina adquirir exactamente esta capacidad lingüística. Turing aboga por un órgano del lenguaje en el cerebro, que proporciona una estructura sintáctica universal sobre la cual se puede construir cualquier lenguaje simplemente por exposición; Wittgenstein, sin embargo, nos dice que el significado es la esencia del lenguaje y que esto solo se puede adquirir en un contexto social.”

Interrumpiendo el resumen de Snow, Schrödinger observó: “A pesar del hecho de que la teoría de Turing se base en la sintaxis en tanto que la de Wittgenstein se apoya en la semántica, las dos concuerdan en que el aspecto esencial de la adquisición del lenguaje es social; los niños aprenden un lenguaje en particular por estar expuestos a una población que habla ese lenguaje. De modo que tal vez sea éste el punto en el que debamos hacer hincapié antes que enredarnos en los detalles de cómo se representa exactamente el lenguaje dentro del cerebro.”

“A eso iba,” dijo Snow no sin cierta aspereza. “Consideremos cómo podría una máquina computadora adquirir la destreza para el lenguaje humano. ¿Alguna idea de cómo se podría hacer esto, Turing?”

“Antes dije que una de las razones más alentadoras para creer que la construcción de una máquina inteligente es un proyecto factible, es la posibilidad de fabricar mecanismos que imitan cualquier parte pequeña de un hombre. Así que si tratamos de producir una máquina que posea el lenguaje humano, es evidente que una forma de proceder es seguir el modelo humano tan fielmente como podamos.”

“No demasiado fielmente, espero,” comentó Schrödinger con cierta ironía. “No estoy del todo seguro de cuánto anhelaría tener una computadora acurrucándose a mi lado en una noche fría de invierno.”

“¡Bah!” bufó Haldane. “Tendrá que ser una noche verdaderamente muy fría para que una cosa así pueda ocurrirle, Schrödinger.”

Avergonzado hasta el sonrojo por estas alusiones a las conocidas inclinaciones sexuales de Schrödinger, Turing empezó a explicar rápidamente que esa no era la clase de simulación humana que se proponía. Pero antes de que llegara muy lejos en su aclaración, le dio uno de sus accesos de tartamudeo y no tuvo más remedio que hacer una pausa para tomar un sorbo de agua y calmarse. Después de unos instantes, consiguió dominarse y continuó:

“Deberíamos empezar con una máquina que tuviera una capacidad muy pequeña para realizar operaciones o para reaccionar a la intervención externa de una forma disciplinada. Después, recurriendo a una intervención adecuada -en realidad, la educación simuladora- deberíamos tener la esperanza de modificar la estructura de la máquina hasta que pudiera confiarse en que produjera reacciones determinadas a ciertas circunstancias lingüísticas. Este sería el principio del proceso y, de momento, es muy difícil prever cómo podría continuar.”

“¿Ha realizado usted algún experimento de este género con las máquinas de su laboratorio de Manchester?” preguntó Haldane.

“En realidad, sí,” respondió Turing con un deje de orgullo. “El adiestramiento de un niño depende en gran medida de un sistema de premios y castigos, lo cual sugiere que se debería poder completar la organización de una máquina, en un principio desorganizada, con la intervención de sólo dos datos de entrada: uno para el ‘placer’ y el otro para el ‘dolor’. Hemos hecho experimentos con algunos de estos sistemas placer-dolor.”

“Sin entrar en detalles técnicos, me pregunto si podría usted explicar cómo funcionan estos sistemas,” pidió Schrödinger arqueando las cejas con curiosidad.

“En términos generales, todos los sistemas están estructurados más o menos del mismo modo. Las configuraciones de la máquina vienen descritas por dos expresiones que llamamos ‘expresión del carácter’ y ‘expresión de la situación’. En un momento determinado, el carácter y la situación, junto con las señales de entrada procedentes del entorno, determinan el carácter y la situación en el momento siguiente. La intervención placentera tiende a fijar el carácter, mientras que los estímulos dolorosos tienden a trastornarlo, modificando rasgos que previamente eran fijos.”

Snow observó que “Esta definición suena demasiado ambigua y general para ser de mucha utilidad.”

“Probablemente sea así,” admitió Turing. “Pero la idea es que cuando el carácter se modifica pensamos en ello como un cambio en la máquina, pero la situación es simplemente la configuración de la máquina descrita por el carácter. El propósito es que los estímulos dolorosos se produzcan cuando la conducta de la máquina sea errónea, en tanto que los estímulos placenteros tengan lugar cuando sea correcta. Con los estímulos adecuados, uno puede esperar que el carácter tenderá hacia la conducta deseada y que la errónea llegará a ser inusual.”

Turing pasó a describir la organización de uno de estos sistemas, en el cual el procedimiento era, primero, dejar que la máquina funcionara durante mucho tiempo con una aplicación continua de estímulos dolorosos junto con varios cambios de datos sensoriales. Aunque la conducta de la máquina se inclinaba hacia una en la que raramente, si acaso, se producían actuaciones ‘erróneas’, Turing les dijo que la técnica de aprendizaje real no era muy semejante al tipo de procedimiento que se enseñaría a un niño. De modo que no creía que este experimento en particular fuera la forma acertada de enseñar a una máquina a adquirir las destrezas lingüísticas.

“Déjeme ver si he comprendido correctamente este experimento,” dijo Wittgenstein con un tono falsamente amable, casi suave. “Usted otorga a la máquina todos los aparatos sensoriales de un ser humano -ojos, oídos, una nariz para oler y una piel para el tacto- y coloca este robot en un entorno humano. Usted cree que por estar expuesto al lenguaje de esta comunidad humana, la máquina adquiriría el lenguaje por medio de una reconfiguración de los circuitos electrónicos que constituyen el cerebro del robot. ¿Es esto lo que está tramando, Turing?”

“Más o menos,” respondió Turing.

“Esto es completamente ridículo,” exclamó Wittgenstein. “Sólo se pueden atribuir pensamientos -incluidas las expresiones lingüísticas significativas- a las criaturas que participan de una forma de vida en la que esas expresiones tienen sentido. El concepto de ‘dolor’ se caracteriza por su función concreta en nuestra vida. Sólo llamamos ‘dolor’ a una sensación que tiene esta posición, estas conexiones con nuestra vida. Usted podría calificar la conducta de su máquina de dolor pero no se corresponde más con lo que nosotros los humanos llamamos ‘dolor’ que si la hubiera calificado de ‘placer’, ‘humor’, ‘alegría’ o ‘pena’. La máquina no puede comprender lo que usted quiere decir por ‘dolor’ más de lo que puede comprender estas otras emociones humanas. Y sin esta comprensión, no se puede decir de ningún modo que una máquina conozca el lenguaje.”

Cuando Wittgenstein finalizó este ataque en contra de la posibilidad de que una máquina adquiriese alguna vez verdaderas destrezas humanas para el lenguaje, Simmons apareció en la puerta y discretamente le hizo señas a Snow de que estaba listo para servir el postre. Viendo que las ideas contrapuestas sobre la adquisición del lenguaje por parte de una máquina habían empezado a pasar de los hechos reales a las opiniones personales y ambiguas, Snow pensó que era un momento oportuno para reconducir la discusión por canales más productivos.

“Caballeros, veo que Simmons hace señas desde la puerta. Tal vez sea éste un indicio para que desviemos nuestra atención del lenguaje a otro marco cultural humano igualmente fascinante: las artes culinarias. Así que les propongo que hagamos una pausa y le dejemos quitar estos platos y servir el postre. Tanto Turing como Wittgenstein han insinuado que el hombre aislado no desarrolla ningún poder intelectual, lingüístico o de otra índole. Cuando reanudemos la discusión, me gustaría abordar el desarrollo de otros aspectos de la cultura humana además del lenguaje, cosas como la religión, el arte, la literatura y otros ingenios creativos. Tengo la sospecha de que esa discusión arrojará una luz diferente sobre el tema de si las máquinas podrían adquirir alguna vez la clase de inteligencia que asociamos a los humanos.”

CAPÍTULO 6 - El postre: VIDA Y CONDICIÓN DE PERSONA

EMPUJANDO una mesita de ruedas, Simmons ofreció a cada uno una copa alta llena de harina de avena hervida y fruta, adornada con una generosa porción de nata montada y todo ello rematado con unas gotas de whisky de malta escocés.

“Ajá,” exclamó Haldane aplaudiendo en señal de aprobación. “Unas gachas de avena al estilo escocés. Sencillamente debo felicitarle por elegir el postre perfecto para rematar esta magnífica comida, Snow.”

“Tal vez dulcificará un poco nuestro debate,” respondió Snow fríamente. “Nuestras deliberaciones se han centrado en el papel del lenguaje en la cognición, pero me pregunto cómo encajan en todo esto los valores sociales y la cultura. Si el lenguaje es tan importante para el pensamiento humano, entonces unos temas culturales más amplios también deben serlo. Después de todo, el lenguaje no es más que la expresión de una cultura, si bien de una visible y de especial importancia.”

“En efecto, lo es,” añadió Schrödinger. “Creo que fue su escritor británico George Orwell quien una vez dijo que ‘La estructura política determina el lenguaje y el lenguaje determina el pensamiento’. De modo que si está en lo cierto, y nosotros también al centrar la atención en el lenguaje como ingrediente básico del pensamiento humano, entonces cualquier discusión sobre máquinas que piensan como hombres ha de tener en cuenta los factores sociales y culturales.”

Wittgenstein apartó a un lado sus gachas de avena y replicó a estos argumentos diciendo: “Examinemos este extraño postre que acaban de colocar delante de nosotros. Haldane dice que es un potingue escocés. Ahora bien, ¿qué le hace decir eso? ¿Por qué puede identificarlo inmediatamente como escocés y Schrödinger o yo mismo no podemos reconocer más que una mezcolanza de granos, frutas, nata y whisky? Simplemente es porque Haldane está familiarizado con la cultura escocesa y por eso ve que la mezcla de su copa es escocesa. Por otra parte, yo no tengo esa imagen en mi mente, así que a mí nunca viene a la cabeza la idea de Escocia y de las destilerías escocesas de whisky. Lo que vemos depende de dónde hayamos estado y de la totalidad de nuestras experiencias vitales. De modo que para que una de las máquinas de Turing me incite a pensar que ella es Haldane, tendría que haber tenido las mismas experiencias vitales que Haldane. El lenguaje es importante para el pensamiento y el lenguaje es sólo la expresión en palabras de una cultura.”

Antes de que Wittgenstein pudiera lanzarse de lleno a este tema, Schrödinger intervino diciendo: “Al parecer, este argumento sugiere que una población de máquinas inteligentes del género que propone Turing tendría que desarrollar todas las peculiaridades culturales que vemos en las poblaciones humanas. O al menos tendría que desarrollar cosas como la religión, el arte, el lenguaje, etc., si hubiera alguna posibilidad de que consideráramos que su inteligencia es ‘humana’.”

Mordiendo el anzuelo encubierto en este comentario, Turing volvió a reiterar su punto de vista de que si estas máquinas inteligentes debían explorar el mundo físico e informarse sobre él como hacen los humanos, había que dotarlas de los mejores aparatos sensoriales posibles.

“Pero hablar de una sola máquina, o ‘robot’, de este tipo es un asunto muy distinto que hacerlo de una población de tales artefactos,” dijo Snow. “Al principio pensé que hablábamos del primer caso, pero desde que estamos discutiendo que la capacidad lingüística y la cultura son señas distintivas de la inteligencia humana, parece que hemos pasado al segundo. Por mi parte, no comprendo cómo se puede hablar justificadamente de la aparición de una cultura en una isla desierta habitada por un único ser humano -o, si vamos a eso-, por un solo robot. ¿Qué piensa usted, Haldane? Usted es aquí el experto en cómo aparecen los organismos y evolucionan las poblaciones.”

“Hace algunos años, sugerí que el origen de la vida se encuentra en las grandes moléculas orgánicas que probablemente abundaban en los océanos de los primeros tiempos de la Tierra. Al moverse de un lado a otro dentro de esta ‘sopa’ orgánica diluida, estas moléculas podían interaccionar por un proceso análogo al de la cristalización y reproducirse formando moléculas similares a partir de componentes más sencillos. La vida, pues, sólo comenzaría cuando unas cuantas de estas moléculas se asociaran mutuamente de un modo más o menos permanente.”

“Según esta idea,” dijo Schrödinger, “si se rompiera una bacteria y se pasaran sus componentes a través de un filtro, dejaría de estar viva. Pero cuando los materiales separados por filtración se unieran de nuevo para formar las bacterias, tal vez entonces la vida volvería a empezar. ¿No es así, Haldane?”

“Exactamente” dijo el biólogo. “La vida es un fenómeno de resonancia entre moléculas.”

Entonces Turing añadió: “La mayoría de las plantas y los animales superiores se pueden subdividir hasta cierto punto sin matarlos. Pero una célula viva no puede dividirse así; al cortarla y separar sus componentes se destruye su funcionamiento como objeto viviente. Esto sugeriría que la célula es una unidad de vida mucho más fundamental que el organismo multicelular en su conjunto.”

Entusiasmándose con este tema, Haldane respondió eufórico: “Así es. Esto es exactamente lo que podría esperarse si la vida fuera un fenómeno de resonancia entre moléculas en vez de entre estructuras más grandes. Si mal no recuerdo, Schrödinger, usted expresaba las mismas ideas en su librito ¿Qué es la vida?, que al parecer está despertando un gran interés actualmente.”

Antes de que Schrödinger pudiera responder, Wittgenstein irrumpió diciendo: “Supongamos que tiene usted razón y que los procesos vitales dieron comienzo en su ‘sopa’ primitiva. ¿Qué hay de la mente? ¿Cuándo evolucionó una simple bacteria en algo que pudiéramos decir que tenía una mente?”

Haldane respondió indicando que la mente es también un fenómeno de resonancia, como la vida misma. Pero una resonancia entre grupos de objetos más grandes que los simples átomos, tal vez agregados de células que periódicamente sufren perturbaciones eléctricas.

“Pero no hay motivo para atribuir una mente a organismos tales como los protozoos o las plantas superiores y es probable que, en el mejor de los casos, sea sumamente rudimentario en todos los animales salvo en unos pocos,” declaró Haldane con cautela. “Estoy convencido,” dijo, “de que la mente no es una especie de fenómeno misterioso que se agrega encima de la materia, sino que es una entidad aparte que interacciona con sistemas materiales corrientes.”

Turing se levantó de su silla para cuestionar este punto y señaló que ese concepto de la mente sería equivalente a afirmar que el estudio de los fenómenos mentales ya no era del dominio de la ciencia, puesto que la postura de Haldane confinaba la existencia de la mente a un problema de metafísica.

Snow tenía la sensación de que la discusión perdía el rumbo y entraba en una larguísima digresión sobre especulaciones metafísicas acerca de la mente, por lo que interrumpió las objeciones de Haldane antes de que pudiera desarrollarlas por completo. “Pensemos acerca de cómo encaja todo este discurso sobre el origen de la vida y la mente en la cuestión que estamos discutiendo aquí,” dijo. “¿Qué tiene ello que ver con que podamos crear una máquina que piense?”

“Para comprender cómo están entrelazadas la vida y la mente o, si lo prefiere, la vida y el pensamiento, tenemos que lograr un mejor entendimiento de que es lo que separa a los seres vivos de los no vivos,” respondió Schrödinger. “¿Por qué razón consideramos que esta mosca que zumba alrededor de la mesa está viva y no otorgamos la misma propiedad a esta silla en la que estoy sentado?”

“Lo siento, Schrödinger, pero no veo claro por qué tenemos que definir la vida para que podamos seguir considerando la posibilidad de una máquina que piense. ¿Qué tiene que ver la definición de vida con este asunto?” preguntó Snow.

“Todos estamos de acuerdo, creo, en que para que una máquina exhiba todo el espectro de la inteligencia humana debería poseer todo el espectro del aparato sensorial humano y así podría interaccionar con la realidad y aprender acerca de la vida humana de un modo muy similar a como lo hacen los niños,” dijo Schrödinger a modo de respuesta.

“Esa es, al parecer, nuestra postura común,” acordó Turing.

“Bien; entonces,” continuó Schrödinger, “¿cómo se pueden tener todas estas capacidades sensoriales y de tratamiento de la información que conducen a la cognición e ignorar precisamente el problema de qué clase de objetos las pueden poseer? Que nosotros sepamos, sólo los seres vivos combinan los procesos sensoriales y de información hasta un punto que les otorga conocimiento cognitivo. Así que, tal vez, un paso útil sería preguntar que está vivo y qué no lo está.”

“Ahora comprendo qué es lo que pretende,” admitió Snow. “Tal vez el asunto se aclararía si nos indicara sus propias ideas sobre las ‘huellas dactilares’ que caracterizan a un organismo vivo.”

Schrödinger se alegró de poder complacerles. “En mis últimas conferencias en Dublín, llamé la atención sobre la capacidad de los seres vivos para transportar información. Concretamente, lo que me interesaba era dónde almacena exactamente la célula viva la información necesaria para hacer una copia de sí misma y prolongar la vida del organismo. Mi conclusión provisional es que esta información se almacena en las proteínas que constituyen todas las células vivas según un patrón cristalino que no se repite.”

“¿Pero por qué pone usted tanto énfasis en este asunto del almacenamiento de la información?” preguntó Snow.

“Principalmente porque todas las actividades funcionales básicas que caracterizan a los organismos vivos dependen de la disponibilidad de información. De modo que el elemento clave es dónde se almacena la información y cómo la utiliza la célula.”

“¿Qué tipo de actividades cree usted que distingue a un ser vivo de uno que no lo es?” preguntó Turing.

“En mi opinión, hay tres rasgos que le separan a usted, Turing, de una piedra de la calle. El primero es que tiene usted un metabolismo, mediante el cual obtiene energía del entorno y la transforma para aumentar su propia supervivencia. A continuación, sus células tienen unos procedimientos de autorreparación incorporados para cuando la maquinaria celular comience a fallar. Y, por último, sus células son capaces de replicarse, por cuanto pueden fabricar copias exactas de sí mismas, aunque no necesariamente perfectas.”

“Así que ¿dice usted que las actividades funcionales que separan a los seres vivos de los no vivos son el metabolismo, la autorreparación, y la replicación?” preguntó Haldane.

“Eso es,” confirmó Schrödinger.

En este momento, Wittgenstein interrumpió las lecciones de Schrödinger sobre la vida y dijo: “No puede insinuar en serio que una máquina, simplemente por el hecho de poseer estas propiedades de la vida, adquiera de repente las destrezas cognitivas humanas.”

“No insinúo tal cosa,” respondió Schrödinger. “Estas propiedades son necesarias para la vida. Pero por el hecho de poseerlas no se puede decir que un organismo sea cognitivamente semejante a un ser humano.”

“Yo diría que sí,” bufó Haldane. “Incluso una humilde bacteria posee los rasgos que según Schrödinger caracterizan la condición de viviente. Y no me gustaría en absoluto que mis procesos mentales se comparasen con los de una bacteria. Apuesto a que tampoco a ninguno de ustedes.”

Snow intervino en este punto para devolver la discusión al tema principal, el de qué propiedades tendría que poseer una máquina para considerarla un ser inteligente. La biología está muy bien, pensó, pero para ser humano hace falta más que una mera organización química. ¿Qué hay de la moral, la ética e incluso la cuestión de la identidad? ¿Qué significa ser una persona? se preguntó. ¿Y qué tiene que ver la identidad personal con pensar como un humano? Le parecía que merecía la pena poner el tema sobre la mesa para que el grupo lo examinara.

“Déjenme trasladar la discusión desde la biología a lo que supongo que sólo se puede considerar filosofía,” comenzó. “Desearía obtener su saber colectivo sobre el asunto de la condición de persona para las máquinas. Supongan que los ingenieros y demás científicos lograran construir un artefacto con un aparato sensomotor del tipo que desea Turing, e incluso lo dotaran de las tres cualidades de la vida de Schrödinger. ¿Cabría esperar que esa máquina se ‘desarrollara’ en un ser cognitivo al que finalmente consideráramos una ‘persona’? ¿O es esto una especie de fantasía antropomórfica?”

Casi antes de que estas palabras hubieran salido de la boca de Snow, Wittgenstein saltó de la silla hacia delante como si le hubieran empujado con un palo afilado y exclamó: “Snow, es absolutamente impensable suponer que una máquina -siquiera con todas las fantásticas propiedades que le ha dado- pudiera considerarse una ‘persona’. La sola idea es una enorme confusión de categorías. Sería lo mismo que decir que el número 7 es ‘verde’. Sencillamente, la condición de persona es inimaginable para un objeto que no sea un ser humano de carne y hueso.”

En absoluto intimidado por este arranque típicamente wittgensteiniano, Haldane replicó: “Espere un momento, Wittgenstein. Creo que tenemos que examinar el problema de qué es lo que queremos decir por condición de persona referida a los humanos antes de sacar la conclusión de que una máquina no puede poseerla también.”

“Estoy de acuerdo,” intervino Turing. “Sin entrar en consideraciones de lo que significa ser una persona, ¿cómo puede decir que una máquina viva e inteligente, del género que ha descrito Snow, no puede ser una? Es un razonamiento claramente obstinado afirmar esto por decreto, por no decir que también es mala filosofía.”

“Así pues,” dijo Snow, “examinemos lo que significa ser una ‘persona’. ¿Tiene usted alguna idea sobre el tema, Schrödinger?”

Sin parar de moverse en su silla, Schrödinger jugueteaba distraído con la cuchara de postre mientras miraba a Snow con aire pensativo. Después de unos momentos de silencio, comenzó de un modo vacilante a encararse con el reto que Snow le había planteado: informar de lo que significa ser persona.

“Déjenme decir para empezar que veo este asunto dividido en dos partes. En primer lugar está el problema de la identidad personal. ¿Qué es lo que nos permite decir que una persona es la misma persona a lo largo del tiempo? Esto conduce directamente a la noción que hemos estado considerando hasta ahora, a saber, la concepción de condición de persona por parte de las personas.”

“¿Pero cómo puede ser un problema la identidad personal?” quiso saber Turing. “¿No es la identidad de una persona una de las verdades más fundamentales que ha habido en el curso de los tiempos? Piensen simplemente en las repercusiones que tendría un cambio de esta idea en todo nuestro sistema de creencias.”

“En efecto,” replicó Schrödinger. “Precisamente por eso debemos tener el concepto claro antes de introducirnos en una discusión de este género. De lo contrario, nos encontramos en un embrollo que no lleva a ninguna parte. Así pues, ¿qué es exactamente lo que me permite decir que el Wittgenstein que veo aquí ahora es la misma persona que subía conmigo las escaleras hace unas pocas horas?”

“O, si vamos a eso, el mismo Wittgenstein que conoció en Austria hace una década,” añadió Haldane.

“Si la memoria no me falla,” intervino Snow, “hay dos teorías tradicionales sobre esto. La primera dice que una persona es ante todo un organismo físico en estado de fluctuación. Así que la identidad de la persona equivale a la identidad de ese sistema físico. Podríamos pensar que esto es la mitad ‘cuerpo’ del dualismo mente-cuerpo de Descartes. La otra teoría afirma que lo que cuenta, hasta el punto de constituir una persona, es la continuidad de los estados mentales. Esta es la mitad ‘mente’ de la condición de persona.”

“Así pues, el físico teórico sostiene que si el Snow aquí presente era un chino delgado y bajito cuando lo vio por última vez y luego viene una irlandesa alta afirmando que ella es Snow, no tendríamos motivos para tomar sus afirmaciones en serio. Antes bien, usted dirá que eso es imposible y le cerrará la puerta en las narices. Los organismos físicos son exactamente lo que son las personas. ¿Es eso, Snow?” preguntó Haldane.

“Con su estilo inimitable ha captado usted la esencia de la postura del físico teórico,” replicó Snow.

Como Wittgenstein se retrajera un poco ante este cruce de ideas, Turing preguntó cuál era la opinión del teórico de la mente. “Mi interpretación es que el teórico de la mente dice que este tipo de argumento físico confunde un principio operativo con una intuición teórica. En lugar de concentrarse en la estructura física, el teórico de la mente diría que es perfectamente posible imaginar que uno se despierta una mañana y descubre que tiene un cuerpo totalmente nuevo.”

“De hecho,” señaló Schrödinger, “ésta fue precisamente la premisa de la famosa novela de Kafka La metamorfosis, en la cual el protagonista, Gregor Samsa, se despertó una mañana para descubrir que se había transformado en un insecto gigantesco.”

“Un ejemplo instructivo, sin duda,” continuó Turing. “Ahora bien, a mí me parece que si creemos en la posibilidad de que una cosa así pueda ocurrir, entonces nuestra idea de lo que constituye una ‘persona’ no está completamente ligada a nuestro concepto de lo que es el cuerpo físico de una persona. Si lo estuviera, esta trama kafkiana sería totalmente impensable.”

“¿Pero qué es lo que usted entiende por ‘continuidad mental’?” inquirió Schrödinger.

Recordando que había sido el filósofo John Locke quien sugirió que la memoria es el tipo adecuado de continuidad mental, Snow indicó que la memoria es la que vincula las experiencias pasadas de un individuo a sus conocimientos presentes, y lo hace de tal forma que no pueden ligarse a los conocimientos de ningún otro individuo.

Incapaz de permanecer más tiempo callado ante lo que percibía como una discusión completamente descarriada, Wittgenstein se inclinó sobre la mesa, fijó su mirada penetrante en Snow y preguntó: “¿Qué ocurriría entonces si dispusiera de una tecnología ‘borradora de mentes’, de modo que pudiera limpiar la memoria de un individuo sin que le afectara a su salud física? Suponga que la sociedad utiliza este borrado de memorias como pena capital alternativa. Ahora le pregunto, Snow, ¿que preferiría usted: tener una muerte orgánica por medio de las barbaridades habituales, como el verdugo, o que le borren la mente?”

Snow miró a Wittgenstein por encima de sus gruesas gafas de montura de concha y replicó: “No veo ninguna razón para elegir una en vez de otra. ¿Es que estaría en mejores condiciones si me borraran el cerebro?”

“Eso suena a un argumento subrepticio a favor de la teoría de la continuidad mental,” observó Turing. “Al parecer, lo que dice es que si la continuidad mental se destruye, la continuidad física tiene poco valor.”

“Un momento,” interrumpió Haldane. “Antes de sacar conclusiones precipitadas, examinemos con un poco más de detenimiento la postura del teórico de la continuidad física.”

Haldane señaló que no es del todo extraño que a una persona le falten partes del cuerpo sin que ello afecte lo más mínimo nuestra percepción de la condición de persona de un individuo. “La gente pierde una pierna en una guerra o le extraen un ojo infectado sin que pensemos en absoluto que ese individuo se ha convertido en una persona diferente. En lo que atañe a la identidad personal, parece que sólo es el cerebro lo que cuenta. Así pues, es la continuidad cerebral, no la continuidad física en su conjunto, la que apoya la teoría de la continuidad mental. En este sentido, y a pesar de todo, la continuidad mental es más importante que la continuidad física.”

“Bueno,” dijo Turing, “si sólo cuenta el cerebro, déjenme proponer el siguiente experimento mental. Efectuemos un mapa minucioso de todas las neuronas, sinapsis y demás conexiones del cerebro de Haldane. Ahora supongan que sustituyo cada uno de estos componentes por un equivalente electrónico -tubos de vacío, cables, resistencias, etc.- todos ellos conectados exactamente de la misma forma en que están unidos los componentes del cerebro de Haldane. Entonces, no sólo esta copia electrónica del cerebro de Haldane debería pensar justo como Haldane, sino que según la teoría de la continuidad física debería de ser Haldane.”

Entonces Schrödinger añadió: “Según esta asombrosa fantasía, Turing, está usted afirmando que los estados mentales de Haldane son el resultado de los poderes computacionales del cerebro. Este es una especie de computacionalismo, en el cual esos estados mentales constituyen el proceso del cerebro, que conduce a la identidad personal que simplemente es una ‘identidad del proceso’.”

En respuesta a la perspicaz observación de Schrödinger, Turing declaró: “Si lo que usted llama computacionalismo es cierto, puedo, en principio, transferir en algún momento el estado funcional de mi cerebro a una máquina computadora y pedirle que realice mis procesos cerebrales.”

“Así pues,” dijo Snow, “cuando esta transferencia se complete y se ‘reactiven’ los procesos de su cerebro, este nuevo sistema sería Turing desde todos los puntos de vista excepto el puramente material. Los estados mentales de la máquina se reanudarían donde Turing los había dejado, de la misma forma que mis estados mentales se reanudan por la mañana donde los había dejado cuando me fui a dormir la noche anterior.”

De nuevo Wittgenstein respondió al desafío y objetó que “Este computacionalismo no ofrece más que una especie de inmortalidad. Una vez que ‘usted’ esté capturado en un programa y en un conjunto de registros de datos, no morirá a condición de que sigan existiendo máquinas computadoras lo bastante complejas como para recibirle y ejecutar su programa. ¡Qué asombroso disparate es todo esto!”

“¿Qué quiere decir?” preguntó Snow.

“Quiero decir que suponga que Turing decidió copiar su cerebro e introducirlo dentro de una máquina en el momento de su muerte. Pero en lugar de copiarlo dentro de una sola máquina, algún bromista ingenioso decide jugar sobre seguro y hacer una copia adicional para meter cada una de las copias en una máquina distinta. Ahora, de repente, tenemos dos Turings que no se pueden distinguir ni funcional ni mecánicamente.”

“Bueno, ¿y qué?” dijo Haldane. “Tanto mejor, diría yo, pues ahora Turing tendrá dos cuerpos en lugar de uno y podría tener el doble de experiencias.”

Wittgenstein lanzó sus manos al aire en señal de frustración y se dejó caer hacia atrás en su silla con una mirada de disgusto en su rostro. Pero antes de que pudiera responder a Haldane, Schrödinger interrumpió diciendo: “No, eso no sirve para nada. Comprendo el argumento de Wittgenstein, y la verdad es que es sutil. Turing se había propuesto hacer sólo una copia y esa copia sería él. Pero ahora hay dos copias y ambas no pueden ser Turing. Pensar lo contrario constituye una enorme violación de la lógica básica. Porque supongamos que T es Turing antes de su muerte, en tanto que A y B son las dos copias. Entonces, según el marco hipotético de Wittgenstein, A y B tendrían que ser uno y el mismo individuo. Pero esto no tiene sentido, ya que A y B son dos individuos distintos, a pesar de lo mucho que se parecen mutuamente.”

“Sí, en efecto. Ahora lo comprendo,” reconoció Haldane. “Un computacionalista afirmaría que A es T y sea cual sea la justificación que haya para esta afirmación es la misma que para decir que B es T. Pero no puede haber un razonamiento para afirmar que A es B. Bueno, quizás esto sólo demuestre que el computacionalismo se equivoca.”

“No estoy tan seguro,” dijo Snow. “Este tipo de problema de división no se limita al computacionalismo, sino que se extiende a toda descripción de la condición de persona que explique la continuidad mental basada en la continuidad de un proceso más que de una entidad.”

Snow pasó a explicar la diferencia entre dividir algo como un pastel y un acontecimiento como un concierto. En el primer caso, podemos compartir el pastel dividiéndolo en trozos y al hacerlo así reducir la naturaleza física del pastel. Pero supongan que tenemos una actuación musical que tiene lugar en una sala de conciertos y que va a ser retransmitida por la radio, de modo que mucha gente pueda participar de ella sintonizando la emisora. Así pues, el acontecimiento del concierto se “divide”, pero no en el sentido en que dos personas dividen un pastel. Estas dos nociones de división, dijo Snow, sólo se tornan incomprensibles cuando hablamos de la identidad personal porque estamos habituados a pensar en nosotros como entes, no como procesos. Así que este tipo de argumento apoya a los teóricos de la continuidad física.

“Después de oír todos estos argumentos,” dijo Schrödinger, “llego a la opinión de que quizás lo que importa en toda esta transferencia en el lecho de muerte no es la supervivencia de Turing, sino simplemente la continuidad. Aquí nos hemos concentrado en si Turing, en tanto que Turing, sobrevive a esta transferencia a una máquina; pero esto conduce a todos esos problemas lógicos acerca de si lo que sobrevive es realmente Turing o no. En mi opinión es mejor decir que lo importante es si hay alguien que sea la prolongación de Turing.”

“Esto se acerca a la idea védica de los místicos orientales,” observó Haldane.

“Así es,” replicó Schrödinger con entusiasmo. “Déjenme explicar esto planteando cuatro preguntas que están directamente relacionadas con lo que estamos discutiendo. ¿Existe un yo? ¿Existe un mundo además de mí? ¿Dejo de existir a la muerte de mi cuerpo? ¿Deja de existir el mundo al morir mi cuerpo? Mi respuesta a las cuatro preguntas es decir que sólo existe un ser universal al que la tradición védica llama Brahman. Y Brahman abarca toda la realidad en una unidad sin costuras, íntegra; Brahman es puro pensamiento.”

“Recuerdo haber discutido esta tradición en mis visitas a la India,” señaló Haldane. “Que yo recuerde, Brahman está asociado a un poder llamado Maya a quien se debe la aparición del mundo; Maya es el supuesto material gracias al cual percibimos el mundo tal como es.”

“Exacto,” replicó Schrödinger. “El alma ignorante no puede ver más allá de Maya; pero el alma ignorante, que en realidad es Brahman, está enredada en el mundo irreal de Maya y la única salida es por el Veda. El yo y el mundo son uno -y son todo-. Todos los yoes están unidos en una consciencia; todos nosotros somos aspectos diferentes de una única unidad mental.”

Snow señaló entonces que la visión de Schrödinger de la ‘única unidad’ se oponía directamente a la afirmación anterior de Wittgenstein de que el hecho de que podamos compartir un lenguaje y unas creencias que tengan sentido es un acto social; las palabras no son una propiedad personal de individuos aislados, sino que extraen sus principales significados del uso público que les dan en situaciones colectivas.

“En efecto,” añadió Wittgenstein, “el carácter público de cómo logran las palabras su significado arroja mucha incertidumbre sobre la imagen de la experiencia humana individual a la que Schrödinger, al parecer, considera ineludible: la de las consciencias herméticamente separadas.”

Schrödinger respondió: “Para apoyar mi postura, déjeme emplear uno de los argumentos de su obra anterior, Wittgenstein. La solución de este dilema de la pluralidad contra la unidad no se puede demostrar lógicamente, ya que el pensamiento lógico es parte de los fenómenos y está totalmente involucrado en ellos; sólo se puede demostrar gráficamente. Estas experiencias comunes de las que usted habla y que sirven de base al significado que damos a las palabras, conducen a las relaciones que la lógica formal o las ciencias exactas nunca han comprendido. Estas relaciones nos hacen volver a la metafísica, a algo que va más allá de lo que es directamente accesible a la experiencia.”

“Tal vez este apunte metafísico sea una buena ocasión para cerrar este tema,” dijo Snow. No veo que haya forma racional alguna de establecer este argumento de la condición de persona, al menos aquí esta noche. Así que déjenme cambiar la marcha y pedirles a todos que examinen la noción de las pautas de conducta social que son al parecer tan características de los humanos. Estoy pensando en las acciones sociales individuales como son la creación de obras artísticas y los actos altruistas, así como en las actividades colectivas como la religión y las estructuras políticas. Parece ser que éstas también forman parte de lo que significa ser humano. De modo que me gustaría escuchar lo que piensan acerca de la relación que puedan tener con reproducir el pensamiento humano en una máquina. Por ejemplo, ¿podríamos alguna vez tener la esperanza de ver aparecer algo así como una ‘cultura de las máquinas’ por el hecho de, digamos, copiar cerebros humanos en máquinas individuales?”

“Caramba, Snow,” interpuso Haldane. “Antes de emprender estas cuestiones de tanto peso, tal vez podríamos hacer un pequeño descanso y reanudar la discusión en el salón mientras tomamos un poco de coñac y fumamos un buen puro.”

“Es una idea estupenda, amigo mío. Siento no haber pensado en ello antes. Pero sí, dejemos esta mesa a los oficios de Simmons y estiremos las piernas un rato antes de ir al salón para continuar estas reflexiones.”

CAPÍTULO 7 - Los puros y el coñac: CONDUCTA SOCIAL, CULTURA Y PENSAMIENTO

MIENTRAS Simmons iba y venía alrededor del salón ofreciendo café, Snow, con una copa de coñac en las manos, se apoyó contra la repisa de la chimenea y dijo al grupo: “Les sugiero que prueben este excelente coñac; y, por favor, cojan un puro de la mesita auxiliar. Son Montecristos cubanos, devolución de un pequeño favor a un amigo del Foreign Office.”

“De modo que, a pesar de sus esfuerzos, el Foreign Office tiene, después de todo, una cierta virtud compensadora,” observó Haldane mientras ejecutaba los rituales de costumbre de humedecer, cortar y encender el puro.

Wittgenstein y Turing ocuparon sitios en los extremos opuestos del sofá grande, ambos con un aire más bien absorto y taciturno. Schrödinger habló desde la butaca situada frente a la chimenea. “Mire, Snow, esta noche hemos pasado mucho tiempo discutiendo el componente social que sirve de base a lo que los humanos llamamos ‘inteligencia’. Si uno tuviera una computadora como la que propone Turing complementada con el mejor aparato sensorial posible, me pregunto si una población de estas máquinas se agruparía en unidades sociales del tipo de las que han formado los seres humanos y otros animales. ¿O es esta idea demasiado inverosímil para tomarla en serio?”

La reflexión visionaria y audaz de Schrödinger dio nuevas energías a Turing, que respondió inmediatamente: “El año pasado, en América, el profesor Von Neumann demostró que no existe un obstáculo lógico a la existencia de una máquina que pudiera hacer copias de sí misma. De modo que si uno imagina una población de tales máquinas autorreproductoras, de ahí a suponer que la selección natural pudiera conducir a la formación de grupos sociales, e incluso a la aparición de una especie de ‘cultura’ en esa población de máquinas, hay sólo un paso.”

“Cuéntenos más acerca de los resultados de Von Neumann,” dijo Schrödinger.

Turing procedió a describir lo que Von Neumann se proponía. “Él imaginaba una máquina a la deriva en un ‘mar’ de materias primas a partir de las cuales se pueden fabricar las piezas necesarias para reproducirse a sí misma. Von Neumann demostró después que si esta máquina incluyera un plano que detallara su propio programa, tuviera capacidad para la construcción universal y poseyera una unidad de control y una copiadora, entonces esta máquina podría lógicamente fabricar una copia perfecta de sí misma.”

“¿Y cómo realiza la máquina esta tarea milagrosa?” preguntó Haldane.

“La idea fundamental es que, en primer lugar, la máquina interpreta su plano y construye una copia de sí misma juntando las diversas piezas necesarias a partir del entorno. Pero esta copia todavía no contiene el plano; es sencillamente una copia de la máquina. La unidad de control cambia entonces de la ‘modalidad construcción’ a la ‘modalidad copia’ y utiliza la copiadora para simplemente reproducir el plano. Esta copia se une luego a la nueva máquina, obteniéndose de ese modo un objeto que ya es una copia completa del original -incluido el plano.”

En este punto, Haldane interrumpió de nuevo el relato de Turing sobre el trabajo de Von Neumann, diciendo: “¡Ah!, pero las fuerzas evolutivas que dan lugar a una nueva especie exigen justo lo contrario. Las copias deben ser imperfectas, de modo que algunas copias se crean un poco más iguales que otras. Esta diferencia es lo que da a la selección natural algo a lo que agarrarse y con lo que trabajar.”

“Bueno, creo que uno podría imaginar cómo sucedería esto durante el proceso de la reproducción,” replicó Turing. “Supongan que cuando la máquina fabrica un instrumento de agarrar para que sea la ‘mano’ de su copia, comete un pequeño error cortándole los ‘dedos’ a la longitud equivocada. Este instrumento de agarrar seguiría funcionando y, de hecho, puede funcionar mejor que el original. De esta manera, en las generaciones venideras la selección natural podría favorecer más copias de la copia que del original.”

Entonces Snow observó: “Desde luego, esto sólo ocurriría si el error en el corte pudiera incorporarse de algún modo al programa de la máquina que se incluye en la copia. ¿No es cierto?”

“O pudiera ser que los errores se cometieran directamente en el plano,” respondió Haldane. “De una forma u otra, esta especie de mutaciones tienen que encontrar el modo de entrar en el programa si han de aparecer en las generaciones futuras. Esta es la tesis fundamental de la genética evolutiva y es lo que ha originado últimamente en Rusia todas las dificultades debidas a las ideas de Lysenko. De un modo u otro, este charlatán ha convencido a Stalin de que rasgos como los dedos más largos, que tienen ventajas en el medio ambiente, pueden trasmitirse a la siguiente generación sin necesidad de estar codificados en el programa del organismo.”

“¿Quiere decir que este asunto de Lysenko que está aconteciendo ahora en Rusia trata simplemente del tipo de herencia que defendía Lamarck hace años?”

“En efecto, esto es lo esencial,” replicó Haldane. “Pero el trasfondo político ha hundido cualquier aspecto científico que pudiera tener.”

Entonces Schrödinger preguntó: “¿Podría usted decir algo más acerca de Lysenko y de por qué sus ideas sobre genética han causado tanto furor en el mundo científico?”

“Trofim D. Lysenko,” explicó Haldane, “es un campesino ignorante que casi sin ayuda se las ha arreglado para acabar con la agricultura -y gran parte de la ciencia- soviética a lo largo de casi una generación. Hijo de un granjero, en 1929 trató de contarle al mundo sus experimentos en el cultivo de guisantes de invierno antes de cosechar el algodón. Pensó que este descubrimiento era sensacional, pero no era sensacional en absoluto. En realidad, la idea era muy antigua.”

“¿Qué ocurrió?” preguntó Turing.

“Un año después, el padre de Lysenko sembró grano en invierno y obtuvo una cosecha en primavera. Al enterarse, Lysenko reclamó inmediatamente que se diera crédito a la idea diciendo que demostraba sus propias ‘teorías’ agrícolas. Su estrepitosa fanfarronada dio resultado ayudándole a conseguir un puesto en el Instituto de Genética y Reproducción de Odessa. Y puesto que las cosechas de invierno eran obviamente malas, a Lysenko le pusieron a cargo de un departamento especial para estudiar este problema.”

“En 1935,” continuó Haldane, “Lysenko dio una charla en una reunión de representantes de granjas colectivas, en la que lo esencial fue que todos aquellos que no estuvieran de acuerdo con sus teorías de la reproducción vegetal eran enemigos del pueblo. Por casualidad, el propio Stalin se encontraba entre el público y más tarde comentó: ‘Bravo, camarada Lysenko.’ A partir de ese momento, todo el mundo supuso que Lysenko era un protegido de Stalin e inmediatamente lo ensalzaron en la prensa soviética como un ‘genio de la tierra’.”

“¡Ah!, la dimensión política entra en escena,” asintió Schrödinger.

“Sí,” replicó Haldane, “y poco después Lysenko tenía una camarilla de seguidores que obtuvieron títulos, recompensas y trabajos punteros en todos los aspectos de la vida científica soviética, así como en los consejos de redacción de los periódicos y revistas. Un asunto extraño. Es evidente que la biología y la genética se están desarrollando muchísimo en otras partes del mundo, pero Lysenko dispone todavía del oído de Stalin y está malinformando a ‘El Líder’ con respecto al estado de la ciencia en la URSS. Son incontables los honores y títulos que le han concedido al hombre; incluso le han erigido estatuas en algunas ciudades de provincias.”

“¿Pero las teorías de Lysenko tienen alguna base científica?” preguntó Snow.

“Mire, Snow,” replicó Haldane algo dolido, “las ideas científicas de Lysenko son un montón de basura. También podría sostenerse que de los perros que viven en estado salvaje nacen zorros. No conozco a ningún genetista vivo que le dedicara ni un momento de atención a tal disparate. Y lo peor de todo esto es que Stalin no escuchará en estos asuntos a nadie más que a Lysenko por lo bien que se ajustan sus ideas a la ideología marxista. Se lo aseguro, muchos excelentes genetistas soviéticos han sido arrestados -e incluso fusilados- por hablar en contra de Lysenko.”

“¿Cómo llegó usted a meterse en este lío?” preguntó Schrödinger.

“De alguna forma se divulgó la idea de que, puesto que soy genetista y marxista, debía apoyar las estrafalarias teorías de Lysenko. En realidad, las cosas se pusieron tan feas que a principios de este año me vi obligado a publicar una condena explícita de este rumor en el Modern Quarterly. Es muy triste para el movimiento socialista que la ideología política empiece a dictar a la naturaleza lo que puede y lo que no puede hacer. Le hace a uno replantearse su compromiso con la causa ¿no?”

Llegado a este punto, Wittgenstein se vio obligado a advertir que “Cualquier cosa que pudiera decirse sobre el caso Lysenko, desde luego no es occidental, de modo que los argumentos de Lysenko no pueden medirse por medio de los patrones occidentales. Pero el culto a la ciencia es el mayor de los males de este siglo. Así que sólo por esta razón me opongo al marxismo.”

Turing añadió: “El marxismo alega que es científico, pero sólo como expresión de la necesidad de que el cambio histórico tenga una lógica que la ciencia pueda justificar. ¿Pero cómo puede alguien sostener en serio la noción marxista de que algo como la ciencia pueda ser explicado mediante los ‘modos de producción dominantes’? Es un completo disparate.”

“No necesariamente,” replicó Wittgenstein. “¿Quién conoce las leyes según las cuales se desarrolla una sociedad? Estoy totalmente seguro de que constituyen un libro cerrado hasta para el hombre más listo.”

Ante esta extraña observación de Wittgenstein, Snow intervino: “Tal vez podríamos volver al asunto que nos ocupa. ¿Qué conclusiones se pueden sacar de todo esto acerca de la probabilidad de que una población de máquinas inteligentes desarrolle conceptos sociales como un sistema político, o incluso modelos culturales como la religión o el arte?”

Bastante molesto por esta pregunta, que parecía insinuar que acaso no habría diferencias importantes entre los humanos y las máquinas, Wittgenstein se inclinó hacia delante y contestó bruscamente: “Mire, Snow. Estos conceptos de cultura de los que habla están completamente ligados a la idea de ser humano; son una parte integrante del flujo de la vida humana. Ahora bien, supongo que es posible imaginar que estas máquinas comparten una forma de vida propia. No lo sé. Pero incluso si lo hacen -y si esta forma de vida les lleva siquiera a desarrollar algo así como una ‘religión’- no será en modo alguno la misma que nosotros los humanos entendemos por una forma de vida. La religión de una máquina, por ejemplo, sería como mucho una especie de patética parodia de la religión humana.”

“No estoy convencido de esto en absoluto,” dijo Schrödinger. “A menudo, en las religiones orientales se distingue muy poco entre animales y humanos en cuanto a que ambos se consideran parte de una sola unidad -el Veda, por ejemplo-. Así que me parece discutible, por no decir otra cosa peor, hacer una distinción basándose únicamente en que los humanos son entes compuestos de carbono en tanto que las máquinas están hechas de ‘sustancias’ diferentes.”

Ante esta introducción de los animales no humanos en la discusión, Snow inquirió: “Usted puede considerar que el ciempiés tiene alma, Schrödinger, pero esta no es una afirmación objetiva. Se me ocurre que es más una cuestión de fe o incluso una atracción por una religión sectaria.”

“Siento discrepar,” dijo Schrödinger disculpándose. “Esta no es en absoluto una visión religiosa, oriental o de otra índole. Por ejemplo, Leibniz sostenía en el siglo XVII que todas las cosas, hombres o rocas, estaban compuestas de una cantidad infinita de almas pequeñitas. Y yo creo que el contemporáneo de Leibniz, Baruch Spinoza, hubiera estado de acuerdo con él.”

“¿Pero tener un alma implica tener una mente?” preguntó Haldane.

“No, en absoluto,” respondió Schrödinger. “Lo que quiero hacerles ver es que la idea de que las mentes y las almas estén reservadas habitualmente a los seres humanos es puro chauvinismo antropomórfico y no existe una razón lógica para que no puedan poseerlas los animales, las piedras, las nubes o, por lo que a esto respecta, las máquinas.”

“Bien, ¿qué hay de las pautas humanas normales de conducta social, como son el ser amable con tus familiares o evitar cosas como las relaciones incestuosas? ¿Podemos esperar en realidad que una sociedad de máquinas adopte tales normas culturales sólo porque son inteligentes y piensan como los humanos?” preguntó Haldane.

Con esta pregunta, Haldane puso encima de la mesa la cuestión de la influencia de la cultura sobre la conducta en contraposición a la conducta impuesta únicamente por la herencia.

“El problema de en qué medida la herencia genética determina la conducta humana, se ha debatido casi desde el primer momento de la publicación del revolucionario trabajo de Darwin,” observó Snow. “Así que para algunos de los aquí presentes, como yo mismo, discutir este asunto en las antiguas habitaciones de Darwin en el Christ’s parece extrañamente pertinente, aunque no exento de un cierto aire de dejà vu.”

Penetrando con cautela en este campo de minas intelectual, Schrödinger expuso la idea de que “Si aceptamos nuestra propia naturaleza animal, parece bastante razonable suponer que muchas de nuestras pautas de conducta son simples consecuencias de este hecho. Me figuro que una sociedad de máquinas desarrollaría pautas análogas a partir de su propia historia evolutiva. Pero no veo ninguna razón de por qué estas pautas deberían imitar necesariamente las que nosotros hemos heredado de nuestro pasado evolutivo.”

“Tratemos de separar los componentes de esta cuestión,” dijo Snow. “Por una parte, está el problema de lo que podríamos denominar ‘naturaleza frente a crianza’ en los humanos. Luego está la cuestión totalmente aparte de si la evolución de la conducta social de las máquinas seguiría a la de los humanos. Yo las veo como dos cuestiones muy distintas que no deberían mezclarse.”

“Ya lo creo que lo son,” dijo Haldane. “Cuando se trata de las pautas de conducta humana,” prosiguió, “uno de los tipos de conducta más desconcertantes de explicar para los deterministas genéticos es el hecho de ser amable con los demás a costa propia. Si nuestra conducta estuviera verdaderamente dirigida a aumentar la capacidad de un individuo para colocar la mayor cantidad posible de sus genes en la siguiente generación, es difícil ver cómo sacrificándose para ayudar a otra persona se podría contribuir a este objetivo. De modo que tal vez nuestras normas culturales que premian este tipo de conducta pesan más que la ‘supervivencia de los más aptos’ de Darwin -al menos cuando se trata de la conducta humana-.”

“No estoy tan seguro,” objetó Turing. “Hay varias formas de poder explicar la conducta altruista desde el punto de vista de la idoneidad darwiniana sin tener que invocar ciertas acciones especiales, típicas de los humanos, aprendidas a través de la cultura.”

“¿Por ejemplo?” preguntó Snow.

“Bueno, una forma sería que los familiares cercanos se ayudaran mutuamente. Puesto que, digamos, dos hermanos comparten la mitad de sus genes, si un hermano ayuda al otro, esta acción tiene el efecto de elevar la probabilidad de que los genes de ambos hermanos sobrevivan en la siguiente generación.”

“Comprendo lo que quiere decir,” replicó Snow. “En realidad, los dos individuos no tendrían siquiera que estar relacionados, porque si yo ayudo a los genes de Haldane a sobrevivir, esa acción también puede ayudar a mis genes a pasar a la siguiente generación -siempre que yo pueda esperar que Haldane pague mi ayuda con la misma moneda-.”

“Sí. Esto sería una especie de altruismo recíproco,” observó Turing.

“De acuerdo, podemos ver cómo la conducta aparentemente altruista de los humanos se podría explicar mediante un egoísmo puramente genético. Pero ¿qué pasa con las máquinas,” preguntó Schrödinger. “Después de todo, esto es realmente lo que estamos discutiendo aquí.”

“Eso es,” convino Snow. “¿Qué pasa con las máquinas?”

Volviéndose de espaldas a la ventana, donde había estado mirando la luna, que finalmente comenzaba a asomar por detrás de las nubes, Wittgenstein dio unas zancadas hacia el centro de la habitación y exclamó: “Todos ustedes no dicen más que tonterías. Al parecer piensan que no hay más diferencia entre cierto tipo de máquina inteligente y un hombre que el hecho ‘casual’ de que uno está hecho de carne y hueso en tanto que el otro está compuesto de metal, vidrio, madera o sabe Dios qué más. Bien, yo les digo que hay una brecha abismal entre los dos -y ello no tiene nada que ver con el material del que están compuestos-. Los humanos son los humanos y participan en interacciones sociales humanas. Las máquinas, no importa lo ingeniosamente que imiten a los humanos, no pueden convertirse en humanos sólo por imitar las interacciones sociales humanas. Sí, es posible que las máquinas sueñen, pero esos sueños están tan lejos de ser los sueños de un humano como lo está una pala mecánica de ser el jardinero del colegio que cava en el patio. Incluso es un error garrafal hablar de los pensamientos de una máquina, de sociedades y demás, en los mismos términos en que tratamos esos mismos conceptos respecto a los humanos.”

Después de esta exaltada manifestación de su escepticismo hacia la idea misma de crear inteligencia humana en una máquina, Wittgenstein se desplomó en el sofá y miró fijamente la placa de Darwin encima de la chimenea; parecía estar desafiando al propio fantasma de Charles a rebatir su argumento a favor de la unicidad intrínseca del hombre en su conflicto interminable con la máquina.

Snow bebió un trago largo de coñac y dio una calada a su puro; luego intervino para llenar el penoso silencio que se había instalado en la habitación después del cri de coeur¹⁸ de Wittgenstein. Agitando su puro como un director de orquesta, desplazó el meollo de la discusión lejos de los asuntos terrenales de las máquinas y los humanos pidiendo al grupo que dirigiera sus pensamientos literalmente a los cielos.

“Tal vez podamos lograr cierta perspectiva en este asunto del hombre-contra-la-máquina pensando en cómo nos sentiríamos al considerar cosas como los derechos humanos y el concepto de condición de persona para una inteligencia alienígena. Supongan, por el bien de la discusión, que mañana por la mañana aterrizara en Parliament Square una nave espacial procedente de Andrómeda y de ella saltara un ser totalmente extraterrestre. Para darle un poco de emoción a la situación, déjenme suponer que de algún modo este ser es capaz de hablarle al Primer Ministro en un inglés perfecto, pero que su aspecto físico se asemeja a nuestra peor pesadilla -una criatura peluda semejante a un mamut, con doce piernas como tentáculos con ventosas en los extremos, un agujero abierto a modo de boca, antenas por oídos, etc-. ¿Qué pasa después? ¿Estaríamos dispuestos a conferir la condición de persona a esa inteligencia semejante a la humana aun cuando su aspecto físico difiera radicalmente del nuestro?”

Antes de que la discusión sobre este asunto pudiera siquiera empezar, Wittgenstein apartó ruidosamente su copa de coñac sin tocar y se quejó a Snow de que la pregunta carecía de sentido. “La escena que usted describe no tiene absolutamente ningún sentido, Snow. ¿Cómo puede imaginar que estos seres extraterrestres podrían alguna vez comunicarse en modo alguno con nosotros los humanos? La comunicación mediante el lenguaje sólo resulta de la participación en una forma de vida compartida. Mire la situación aquí en la Tierra. Ni siquiera nos podemos comunicar con criaturas que tienen en común con nosotros una historia evolutiva, como los monos, las ballenas o las termitas. Así que ¿cómo puede pensar que podríamos ser capaces de comunicarnos con seres que aparecieron en un entorno enormemente distinto a través de una senda evolutiva radicalmente diferente? Simplemente, es imposible, ¡incluso inconcebible!”

“Ya hemos escuchado sus opiniones sobre el lenguaje y el pensamiento en los grupos sociales, Wittgenstein,” dijo Snow bruscamente con un leve asomo de irritación. “Y seguramente vale la pena considerarlas seriamente, pero no todos nosotros compartimos su opinión sobre este asunto.”

Turing levantó su copa para atraer la atención de Snow e insinuó, vacilante, que “Tal vez exista un tipo de lenguaje universal que deban compartir todas las inteligencias tecnológicamente avanzadas. Después de todo, la hipótesis de Snow es que estos andromedanos han construido una nave espacial en la que pueden viajar por las galaxias. Obviamente, esto exige un nivel de progreso tecnológico sobre el que nosotros sólo podemos soñar. Yo diría que existen ciertas verdades acerca del universo físico que esa tecnología exigiría que los alienígenas conocieran cosas como el valor de π, las leyes del movimiento celestial, las propiedades de los átomos, etc. No me resulta inconcebible que se pudiera construir un lenguaje alrededor de estas verdades universales y que pudiéramos utilizarlo para intercambiar algo significativo con esos seres.”

“Un argumento excelente, Turing,” añadió Schrödinger. “Estoy seguro de que la física en Andrómeda es la misma que la física aquí en la Tierra. Y este hecho puede servir de base para construir un sistema de comunicación que ambos podamos compartir.”

“Sí, no puedo imaginar por qué las leyes que rigen el movimiento planetario o las reacciones químicas deberían ser diferentes en Andrómeda,” intervino Snow. “Así que tal vez podría ser factible un tipo de lenguaje basado en el cálculo o en los espectros atómicos como medio de comunicación cósmica. ¿Qué piensa usted, Haldane?”

“De acuerdo, Snow, concedo que es probable que las leyes de la materia inanimada no sean en Andrómeda distintas que aquí en la Tierra. Pero esto no significa que la conducta de organismos como sus andromedanos tipo mamut y provistos de doce brazos vaya a ser en modo alguno algo similar a lo que vemos en la Tierra. De modo que, a este respecto, me muestro favorable a la postura de Wittgenstein de que lo que hace humano a un humano no es nuestra constitución física, sino más bien nuestras pautas sociales. Y es sumamente improbable que éstas sean comprensibles para un andromedano, y menos aún que sean en cierto modo similares.”

“Bien, ¿cómo piensa que podrían diferenciarse de nosotros?” preguntó Turing con curiosidad.

“Dios mío,” exclamó Haldane, “podrían diferir de tantas formas que es difícil enumerarlas todas. Déjeme ponerle sólo un par de ejemplos. Suponga que los andromedanos no usan dinero para el intercambio de bienes. O suponga que racionan a los niños o que practican el incesto. Estas pautas sociales serían extrañas para nosotros; pero tales pautas de conducta constituirían la base de su forma de vida, y por lo tanto de su lenguaje, si hemos de creer a Wittgenstein. Así que ¿cómo demonios podríamos empezar a tener un intercambio de ideas válido con tales criaturas?”

Entonces Snow preguntó: “¿Insinúa usted que si no podemos tomar contacto cognitivo con estos andromedanos es pues inconcebible que podamos considerarles ‘personas’ en el mismo sentido que a los demás humanos?”

“Eso es,” afirmó Haldane. “Pienso que bien podemos creer que son criaturas que merecen consideración, del mismo modo que tratamos a nuestros gatos y perros con respeto y cariño. Pero de ninguna manera pensaríamos que estos extraterrestres son ‘personas’.”

“¿Hay alguna diferencia entre los seres de Andrómeda y las máquinas inteligentes de Turing a este respecto?” preguntó Schrödinger. “Si los andromedanos no son personas, entonces no veo ninguna razón para otorgar el mismo calificativo a las máquinas inteligentes,” concluyó.

Snow dio otra calada a su puro; miró a Turing por encima de sus gafas y preguntó: “Bueno, Turing, ¿qué dice usted a todo esto? ¿Está de acuerdo con Schrödinger y Haldane sobre este asunto de la condición de persona para sus máquinas?”

En su ansia por expresarse, Turing empezó a tartamudear ligeramente y replicó nervioso: “Nunca he abogado en favor o en contra de este asunto de la condición de persona para las máquinas. Mi única preocupación ha sido si se podía construir o no una máquina tal que desplegara una inteligencia del mismo orden que observamos en nuestros prójimos humanos. A pesar de lo que he oído aquí esta noche, todavía creo firmemente que no hay un impedimento lógico a la fabricación de una de estas máquinas. Si quiere introducir cuestiones morales y éticas, como la condición de persona, los derechos de la máquina y demás, no tengo inconveniente. Pero estos otros problemas no tienen absolutamente nada que ver con la cuestión de la inteligencia de la máquina.”

“Bien,” dijo Snow, “parece que más o menos hemos vuelto al punto de partida en esto de la relación entre mentes y máquinas. Como se está haciendo tarde, tal vez le pediría a cada uno de ustedes que resumiera brevemente su postura en este tema. Y sólo para asegurarme de que hablamos del mismo asunto, déjenme exponerlo de nuevo. Básicamente, es lo que Turing acaba de decir: ¿Hay alguna razón lógica por la que no podamos concebir un progreso tecnológico hasta el punto de poder construir una máquina computadora con unas capacidades cognitivas que no pudieran diferenciarse de las de un ser humano? Puesto que usted, Wittgenstein, ha sido el más vociferante a la hora de oponerse a ello, quizás le pediría que empezara por resumir por qué está usted en contra de la mera noción de una máquina inteligente.”

Wittgenstein se levantó de su asiento en el sofá y empezó a pasear alrededor de la habitación reuniendo fuerzas para el asalto a gran escala sobre Turing, Snow o cualquier otro que pudiera contemplar este asunto como un tema de debate intelectual serio. Por último, se volvió para enfrentarse a los demás y habló, suavemente al principio, pero con una intensidad que iba en aumento a medida que su respuesta cobraba ímpetu.

“La mera idea de una máquina que piensa como un hombre es algo totalmente absurdo. Puede que sea posible construir una máquina que tenga éxito en el Juego de Imitación de Turing, incluso que nos convenza de que piensa como ustedes y yo. Pero no se dejen engañar; hasta donde llega el pensamiento humano, esto sería un fraude. El pensamiento humano está completamente ligado al lenguaje, que a su vez es una consecuencia directa de una forma de vida compartida -la vida humana-. Y ninguna máquina, sin tener en cuenta lo hábilmente que haya sido construida, podrá nunca compartir esa forma de vida simplemente porque es una máquina. De modo que no, Snow, no creo en absoluto en la posibilidad de una máquina inteligente.”

“Por razones filosóficas, no técnicas ¿no?” preguntó Snow, simplemente a modo de aclaración.

“La mera cuestión carece de sentido por toda serie de razones,” replicó Wittgenstein.

“De acuerdo,” suspiró Snow. “¿Qué dice usted sobre el tema, Schrödinger?”

“Tengo una sensación bastante ambivalente acerca de todo el asunto, Snow. Por una parte, no puedo percibir ningún impedimento lógico o técnico para crear el tipo de máquina que prevé Turing. Pero me pregunto cuál podría ser la finalidad de un aparato como ese -aparte de demostrar nuestro virtuosismo técnico e ingeniero-. ¿Qué se consigue construyendo una máquina así?”

“Bueno, ése es por completo otro problema y tal vez es mejor que lo examinemos en otro momento,” dijo Snow. “Ahora mismo, me interesa más la viabilidad de la idea en comparación con su valor real.”

Entonces Schrödinger continuó: “Sí, desde luego. En ese caso, supongo que tendría que ponerme de parte de Turing y decir que no veo ninguna razón física o técnica para que no pudiera construirse una máquina que nos convenciera de que piensa como un hombre.”

Ante esta respuesta, Snow inclinó la cabeza en señal de benévolo consentimiento y luego pidió a Haldane que diera su opinión sobre la posibilidad de una máquina inteligente.

“Me temo que tengo que tomar una postura por completo agnóstica acerca del asunto. Sencillamente, no me siento a gusto del todo con la idea de conferir a un artilugio mecánico un atributo humano básico como es la capacidad cognitiva, por muy hábilmente que esté construido. Tengo la sensación de que es probable que se pueda construir una máquina que pueda hacer trucos de salón y tal vez incluso convencernos de que es un ente que piensa. Pero ¿significa esto que piensa como un humano? No lo sé. Pero sería sumamente escéptico. El cerebro animal -y el humano en particular- tiene algo muy especial, y dudo mucho que esa peculiaridad se pueda reproducir en un aparato mecánico. De modo que cuando se trata de pensar como un ser humano, me inclinaría hacia el antiguo veredicto escocés del ‘no demostrado’.”

Snow observó la reacción de Turing a este resumen de opiniones y le preguntó si tenía alguna reflexión definitiva que quisiera compartir con el grupo.

“Gracias, Snow. No tengo mucho que añadir a lo que ya he dicho sobre el tema en el curso de la discusión de esta noche. Pero quiero aclarar el detalle de que nunca he tenido la sensación de que una de mis máquinas reproduciría realmente un cerebro humano en un medio diferente. Parece que alguno de ustedes ha interpretado erróneamente mi argumento en favor de que la máquina inteligente equivale a la creación de una copia del cerebro humano en metal, vidrio y plástico. Éste no es en absoluto mi propósito. Mis convicciones -y mis objetivos- son mucho más modestos. Dicho de un modo sencillo, lo que me interesa es reproducir los procesos del pensamiento humano, no la fisiología humana. Ahora bien, acepto la posibilidad de que para hacerlo sea necesario reproducir el cerebro humano. Y, desde luego, si esta reproducción fuera posible, entonces, por ese mero hecho, cabe suponer que tal cerebro mecánico pensaría exactamente como un humano. Pero mi argumento es que la tecnología moderna nos permitirá capturar los procesos del pensamiento humano en una máquina con mucho menos que la reproducción completa de un cerebro.”

Sin más, Snow dejó su copa, se levantó y se dirigió a los allí presentes. “Caballeros, se está haciendo tarde y pienso que, por esta noche, hemos llegado todo lo lejos que podemos en el asunto de las máquinas inteligentes. Tal vez podamos digerir lo que se ha dicho aquí y reunirnos de nuevo para continuar la discusión dentro de un mes o dos, si nuestras agendas lo permiten. Pero por ahora creo que ha llegado el momento de reflexionar, no de seguir discutiendo.”

“Muy bien, muy bien,” añadió Haldane. “Si ese reloj que hay encima de la repisa de la chimenea va bien, aunque sea aproximadamente, voy a tener que apresurarme si quiero coger el último tren de esta noche para volver a Liverpool Street.”

Mientras el grupo se levantaba de sus asientos y se dirigía hacia el pasillo para recoger sus abrigos y sombreros, Snow dijo: “Según le entendí antes, Turing, esta noche se va a alojar en sus antiguos aposentos del King’s, ¿es cierto?”

“Sí, lo confirmé con el portero del colegio cuando venía de camino hacia aquí a primeras horas de la noche,” replicó Turing.

“Y usted, Wittgenstein, ¿se queda en casa de los von Wright?” inquirió Snow.

“Sí,” respondió Wittgenstein.

“He pedido al portero de aquí, del Christ’s, que arreglara la habitación de invitados del colegio para usted, Schrödinger. ¿Le parece bien?”

“Muy bien, Snow,” replicó el austríaco. “Me temo que en este momento sería un poco molesto para mí volver a Londres, así que tendré que dejar a Haldane que haga el viaje solo esta noche.”

“Estupendo. Así pues, todos ustedes están bien custodiados esta noche,” dijo Snow acompañándoles al vestíbulo. “Permítanme que les agradezca de nuevo haberse tomado el tiempo de venir hoy a Cambridge. Sus opiniones sobre el asunto de las máquinas inteligentes estarán muy presentes en mi informe final al ministro. Les estoy sumamente agradecido por su tiempo. Para mí ha sido una noche espléndida e intelectualmente provechosa. Espero que todos ustedes se hayan beneficiado de la discusión tanto como yo.”

“Claro que sí, estoy seguro,” replicó Schrödinger. “Tengo la seguridad de hablar por todos nosotros cuando digo que rara vez había cenado tan bien y con unos compañeros tan estimulantes. Muchas gracias por invitarnos a este ágape culinario e intelectual.”

“Ha sido un placer,” respondió Snow. “Que tengan un rápido trayecto a sus respectivos domicilios. Y, de nuevo, muchísimas gracias a todos por venir.”

Snow cerró la puerta al ruido de las pisadas de sus invitados en la escalera mientras bajaban hacia el patio; se recostó contra la puerta y dio un suspiro, tanto de alivio como de satisfacción personal. Volvió al salón, se sirvió otra buena copa de coñac y se dejó caer en el sofá. ¡Qué noche! pensó. Pero ¿cómo demonios iba a preparar un informe al ministro que realmente hiciera justicia al abanico de ideas que acababan de circular por la habitación?

¿Cómo puedo comparar la postura filosófica de Wittgenstein en contra de las máquinas inteligentes con los argumentos técnicos de Turing? Y ¿dónde encajan las ideas de Schrödinger y Haldane sobre el origen de la vida y la forma de comportarse de los organismos vivos en este cuadro general? Como si esto no fuera bastante, se dijo Snow pensativo, está también el experimento mental de la Habitación Jeroglífica de Wittgenstein. Tal como lo expuso, desde luego parece una refutación convincente de la idea de que una máquina pueda pensar como un hombre. Sin embargo, en cierto modo, la fuerza de este argumento se debilitó por la discusión del pensamiento y el lenguaje que siguió a continuación. ¿Cómo puedo empezar a transmitir las sutilezas de estos temas e ideas opuestos a alguien como el ministro, que come su ciencia a mordisquitos y sin sabores ásperos? Bien, concluyó acabando con lo que quedaba de coñac, anteriormente he escrito informes con mucha menos información a la que recurrir que éste. Se levantó del sofá y se estiró con calma; luego apagó las luces y se dirigió al dormitorio. El enigma de la máquina inteligente no iba a resolverse en una noche, pensó, y mañana será otro día...

EPÍLOGO

C.P. Snow logró una cierta notoriedad intelectual en 1959, cuando en las Conferencias Rede acuñó la frase ‘las dos culturas’ para describir el abismo de ideas globales que separaba las ciencias de las humanidades. En 1964 llegó a ser par del reino y murió en 1980. Haldane emigró a la India en 1957, en parte disgustado por el modo en que el gobierno británico manejó la crisis de Suez. Allí continuó su trabajo en genética hasta su muerte en 1964. El librito de Schrödinger, ¿Qué es la vida? impulsó el campo de la biología molecular, que empezaba a florecer -a pesar de que Watson, Crick y otros demostraron que esa visión de la estructura del gen era errónea. Schrödinger regresó finalmente a Viena, donde vivió el resto de su vida, muriendo en 1961.

Alan Turing se suicidó en 1954, justo tres años después de que Wittgenstein sucumbiera al cáncer de próstata que ya sufría en la cena de Snow. De modo que tampoco vivió para ver el nacimiento del campo que John McCarthy bautizara como ‘inteligencia artificial (IA)’ en el hoy día famoso Congreso de Dartmouth, en el verano de 1956.

Por acuerdo popular, el programa intelectual del movimiento mundial para la IA, el mismo que existe en la actualidad, se estableció en esta reunión del Dartmouth College.

Entre los asistentes había lumbreras tales como Claude Shannon, famoso por la teoría de la información; Marvin Minsky, decano del Laboratorio de IA del MIT¹⁹; Frank Rosenblatt, pionero de las redes neuronales; Herbert Simon, economista galardonado con el Premio Nobel, así como Alan Newell, colaborador durante mucho tiempo de Simon en la Carnegie-Mellon University. Estas personas iban a formar la espina dorsal de la comunidad investigadora en IA mientras se extendía a través de América del Norte y del mundo en la década de los 60.

En Dartmouth se abordó el problema de la inteligencia de las máquinas de dos maneras fundamentales. El primer enfoque, defendido por Newell y Simon, opinaba que la cognición era un fenómeno de alto nivel que en cierto modo podía ‘separarse’ del cerebro, del mismo modo que se separa la nata de la parte superior de una botella de leche pura. El credo de este grupo es que la inteligencia es un procesado cerebral de símbolos. Así pues, crear una inteligencia similar en la máquina requiere simplemente crear los adecuados sustitutos de silicio de los símbolos que usa el cerebro y luego generar las mismas reglas que emplea éste para impulsar estos símbolos de un lado a otro del mismo. Esta es la esencia de lo que llegó a denominarse IA de ‘Arriba-Abajo’. Olvidar la estructura física real del cerebro y centrar la atención en los símbolos y reglas que gobiernan su combinación en símbolos nuevos y mayores.

La leal oposición al enfoque Arriba-Abajo en Dartmouth estaba encabezada por Frank Rosenblatt, quien destacó la verdadera estructura neuronal del cerebro. Esta idea ‘Abajo-Arriba’ establecía básicamente que la estructura real del cerebro humano es importante para la ejecución de su función cognitiva y, por consiguiente, si se quiere construir una inteligencia mecánica, habría que tratar de simular esta estructura en hardware.

Estas dos escuelas de pensamiento sobre la IA se disputaron la supremacía durante los primeros años 60, hasta que un acontecimiento imprevisto dio la ventaja a los que apoyaban el enfoque Arriba-Abajo. Este acontecimiento fue la publicación, por parte de Minsky y su colaborador Seymour Papert, de un resultado que demostraba la imposibilidad de utilizar uno de los modelos neuronales de Rosenblatt, el Perceptrón, para resolver un simple problema de lógica booleana. Por alguna razón inexplicable, la interpretación de este resultado puramente matemático fue que una red neuronal nunca podría emular las actividades del cerebro humano, ya que el cerebro podía resolver fácilmente este problema lógico en tanto que la máquina de Rosenblatt no podía. Después de la publicación de este resultado ‘devastador’, la provisión de fondos de investigación para la IA Abajo-Arriba se agotó y los estudiantes abandonaron el tema para trabajar en los planteamientos Arriba-Abajo. Los libros Machines Who Think (Máquinas que piensan) de Pamela McCorduck (San Francisco, Freeman, 1979) y The Mind’s New Science (La nueva ciencia de la mente) de Howard Gardner (Nueva York, Basic Books, 1985), constituyen un relato muy instructivo y autorizado de toda esta primera época del movimiento de la IA, Arriba-Abajo y Abajo-Arriba, así como una divertida crónica de las diversas personalidades que participaron en él.

Durante los años 60 y 70, la investigación en IA se concentró en la exploración de la táctica Arriba-Abajo. Esto encierra muchos enfoques diferentes del problema de cómo identificar los tipos adecuados de símbolos del pensamiento y las reglas para manipularlos a fin de conseguir una computadora que, desde el punto de vista cognitivo, se comporte exactamente como usted y como yo. El obstáculo más grande en estos afanes fue el llamado problema de la ‘inteligencia de fondo’. Como consecuencia del desarrollo cognitivo humano desde la infancia, todos llevamos con nosotros una cantidad enorme de información básica acerca de cómo es el mundo; las computadoras no disponen de tal catálogo de conocimientos al que recurrir, lo que hace muy difícil que una máquina comprenda una frase como, ‘La pelota está en el corral’. En este contexto, cualquier humano reconocería inmediatamente la palabra ‘corral’ como el corralito donde juegan los niños. Pero ¿cómo proporcionar ese conocimiento a una máquina? Actualmente, los investigadores de la IA Arriba-Abajo todavía se esfuerzan por resolver este problema.

Debido al escaso progreso realizado en la IA Arriba-Abajo por los que abogan por la creación de una auténtica inteligencia de las máquinas, junto con los avances fenomenales de la tecnología informática durante los últimos veinte años, la gente empezó a revisar, en los años 80, el enfoque original Abajo-Arriba de Rosenblatt de la IA por vía de las redes neuronales. Pero en razón del principio de que si resucitas una vieja idea debes darle un nombre nuevo, esta línea de investigación fue denominada ‘conexionismo’. El mismo perro con distinto collar... Una fuente irremplazable para la filosofía del conexionismo, así como mucho más sobre mentes, cerebros y máquinas, es la obra de Douglas Hofstadter Gödel, Escher, Bach: Un eterno y grácil bucle (Barcelona, Tusquets Editores, 1987), ganadora del premio Pulitzer.

En cualquier caso, pronto quedó claro que el resultado de Minsky y Papert, que puso fin al trabajo sobre las redes neuronales en los años 60, no afectaba a la idoneidad de la idea para las máquinas inteligentes y este hecho, junto con la disponibilidad generalizada de un hardware informático potente y barato, condujo a un resurgir de la investigación sobre la IA Abajo-Arriba que hoy día todavía continúa. Un relato magnífico de todo este trabajo sobre la IA tanto Arriba-Abajo como Abajo-Arriba se puede encontrar en el entretenido libro Artificial Intelligence: A Philosophical Introduction (La inteligencia artificial: Una introducción filosófica) de Jack Copeland (Oxford, Blackwell, 1993).

Los años 80 también fueron testigos del lanzamiento de dos andanadas, a las que dieron mucha publicidad, en contra de la idea de una máquina inteligente. La primera fue el infame argumento de la Habitación China del filósofo John Searle, que parodia el tema del experimento mental de Wittgenstein de la Habitación Jeroglífica. Los argumentos de Searle contra la idea de la prueba de Turing como una forma válida de determinar la inteligencia, se presentan enérgicamente en su libro Minds, Brains, and Science (Mentes, cerebros y ciencia) (Cambridge, MA, Harvard University Press, 1984). El segundo gran ataque contra la IA fue la invocación del Teorema de Gödel por parte de Roger Penrose en su libro The Emperor’s New Mind (La nueva mente del emperador) (Oxford, Oxford University Press 1989), un texto que tuvo un gran éxito. Pienso que se puede decir con seguridad que no muchos filósofos o científicos se adhieren a cualquiera de estos argumentos por todas las razones expuestas por los invitados a la cena de Snow. Así que no las volveré a explicar aquí. Retrospectivamente, el favor que tanto Searle como Penrose han hecho a la sólida comunidad de la IA ha sido sacudirla para que repensara seriamente los aspectos filosóficos que sostienen su investigación y formulara contraargumentos eficaces.

Como punto final de este rápido resumen de la investigación en IA desde la época de Snow, permítanme que diga unas palabras sobre los dos problemas básicos que los fundadores de la IA presentaron como misiones casi sagradas en la época de la reunión de Dartmouth, hace casi 50 años. Son los problemas del juego de ajedrez por computadora y la traducción del lenguaje natural. ¿Dónde se encuentra hoy día la IA con respecto a estas cuestiones fascinantes?

En 1997, el campeón mundial de ajedrez Gari Kasparov fue derrotado en un torneo por Deep Blue-II, un excelente programa de ajedrez por ordenador. Y, de hecho, incluso en un ordenador doméstico, los buenos programas de ajedrez juegan ya a un nivel que sólo los jugadores expertos pueden tener la esperanza de vencer. Así pues, finalmente, la afirmación hecha en los años 50 de que para fin de siglo el campeón mundial de ajedrez sería una máquina se ha hecho realidad. La auténtica broma, sin embargo, es que en aquellos días se tenía la impresión de que al crear el programa de un campeonato de ajedrez se arrojaría en cierto modo algo de luz sobre la forma en que los humanos resuelven los problemas. Bueno, no hubo tanta suerte. En realidad, lo que se aprendió es que la forma en que los grandes maestros y los buenos programas juegan al ajedrez no tienen nada que ver una con otra. De modo que la operación fue un éxito, ¡pero el paciente murió!

Sin embargo, lo que se puede decir es que Deep Blue-II ha pasado una especie de prueba de Turing para el ajedrez. Y es muy interesante señalar la observación de Kasparov de que podía ver una ‘inteligencia extraña’ en el juego de Deep Blue. Esta es una perspectiva muy distinta de la que tienen los diseñadores del programa, que conocen la maquinaria a fondo pero no pueden apreciar la sutileza de su juego. De modo que para Kasparov, que es capaz de apreciar sus poderes, el programa se ha convertido en una especie de persona.

A pesar de todo esto, la construcción de programas de ajedrez no nos ha enseñado casi nada acerca de las destrezas y métodos cognitivos humanos. El libro Kasparov versus Deep Blue: Computer Chess Comes of Age (Kasparov contra Deep Blue: el ajedrez por ordenador alcanza su mayoría de edad) de Monty Newborn (Nueva York, Springer-Verlag, 1997) proporciona un resumen semitécnico, pero no obstante ameno, de este gran -aunque fallido- experimento.

Por lo que se refiere a su eficacia en el mundo real y cotidiano, los programas de traducción de idiomas tienen muchísimo menos éxito que sus equivalentes de ajedrez. Pero la eficacia no lo es todo. Y en cuanto a las máquinas que realizan esta función de lo más humana, del mismo modo que la realizan los humanos, los programas de traducción han mostrado una mejora constante -si no extraordinaria- en el último medio siglo. Algo de este progreso se debe a una investigación sistemática de las teorías lingüísticas de Noam Chomsky que fueron introducidas en el texto. El libro The Linguistic Wars (Las guerras lingüísticas) de Randy Harris (Nueva York, Oxford University Press, 1993), es una buena fuente introductoria de los logros y debilidades de esta teoría. Al pasar de las rudas y penosas consultas al diccionario a los programas de hoy día que realizan una tarea aceptable haciendo traducciones no muy exactas, pero aprovechables, existen razones para confiar, si no esperar, que no esté muy lejano el día en que algo así como un traductor universal del tipo Star-Trek sea una realidad. Las razones del porqué se hallan en el libro An Introduction to Machine Translation (Una introducción a la traducción mecánica) de W. John Hutchins y Harold L. Somers (Londres, Academic Press, 1992), que constituye un buen punto de partida.

Si el medio siglo de trabajo sobre la inteligencia artificial ha enseñado algo, es que capturar la cognición humana dentro de una máquina es un asunto muy problemático. Las cosas que los humanos hacen bien -reconocimiento de modelos, visión, inferencia inductiva, creatividad- las máquinas las hacen mal, y viceversa. Esto no quiere decir que los procesos cognitivos humanos no se puedan reproducir en una máquina, pero es un asunto mucho más complicado de lo que nadie pensaba en los años 50. Y muchos piensan ahora que conseguir que las máquinas piensen como los humanos es un ejercicio comparable a conseguir que los robots jueguen al fútbol. Podría ser posible, pero ¿con qué finalidad? Es como conseguir que un caballo baile. Es mucho más beneficioso reconocer que este medio siglo de investigación ha demostrado que son dos formas de inteligencia diferentes y que coexistirán pacíficamente durante un corto periodo de tiempo. Después del actual, aunque breve, interregno, los caminos de las máquinas y los humanos se separarán como se separaron los humanos y los delfines hace muchos milenios. Si Turing estuviera vivo hoy, sospecho que sentiría una perversa satisfacción al ver que su sueño se ha realizado.

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notes

Notas a pie de página

¹ Aunque en España la traducción correcta de computer sería ordenador, he creído más oportuno utilizar la acepción de computadora debido a la época, finales de la década de los 40, en la que se sitúa la acción de este libro (N. de la T.)

² Sir Henry Tizard, jefe de la asesoría científica del Ministerio de Defensa.

³ Del inglés Automatic Computing Engine (N. de la T.).

⁴ C.R.C. Allberry, orientalista y Fellow del Christ’s, que murió en la RAF (Royal Air Force, Fuerzas Aéreas Británicas) durante la guerra.

⁵ John Brand Trend, catedrático de español y Fellow del Christ’s College.

⁶ Godfrey Harold Hardy, afamado matemático, catedrático de matemáticas, Fellow del Trinity College y uno de los amigos más íntimos de Snow en Cambridge.

⁷ El campo de cricket de Cambridge.

⁸ Un juego de cricket de mesa de la Universidad.

⁹ John von Neumann, matemático americano de origen húngaro. Desarrolló la teoría de juegos, una buena parte de la economía matemática y la previsión meteorológica numérica, además de hacer contribuciones fundamentales a las matemáticas puras, fue el inventor de la idea de un programa almacenado para el ordenador digital.

¹⁰ Alonzo Church, lógico americano que desarrolló el cálculo lambda, un lenguaje lógico que es el equivalente matemático de los procedimientos de Turing para formalizar el concepto de cálculo.

¹¹ David Hilbert, profesor de matemáticas en la Universidad de Göttingen, Alemania. Uno de los matemáticos más famosos de este siglo y líder de la escuela de filosofía matemática denominada “formalismo”, que fue aniquilada por el trabajo de Gödel.

¹² Las inscripciones de la tabla se interpretan de la siguiente manera: si la cabeza detectora se encuentra en el estado A y lee el símbolo 1 en la cinta, entonces el programa dice que en esta situación la acción de la cabeza detectora es (1,R,A). Esta es la estenografía de la máquina de Turing para decir a la cabeza que “sustituya el símbolo del cuadrado actual por un 1, se mueva un cuadrado a la derecha ([R]ight) y entre en el estado A”. Las demás instrucciones del programa se interpretan de manera similar.

¹³ En el caso de la L que aparece en la tabla, el programa ordena a la cabeza detectora que se mueva un cuadrado a la izquierda ([L]eft en inglés) (N. de la T.)

¹⁴ Turing y su amigo designaron a ese número ‘The All-time Champ’. Champ significa campeón y es también una abreviatura de Champernowne. (N. de la T.)

¹⁵ He creído conveniente mantener ambos vocablos, ON (encendido, excitado) y OFF (apagado, inhibido), en su versión inglesa debido a su aceptación general, sobre todo en el ámbito de la electrónica. (N. de la T.)

¹⁶ En esta frase, el autor hace un juego de palabras con el vocablo ‘matter’ y el verbo ‘to matter’ que significan ‘asunto’ y ‘tener importancia’, respectivamente, entre otras cosas. De ahí la broma. (N. de la T.)

¹⁷ En alemán en el original. Experiencia de pensar o simular condicionado (‘como si’ o ‘si’). (N. de la T.)

¹⁸ En francés en el original. (N. de la T.)

¹⁹ MIT son las siglas del Massachusetts Institute of Technology, famoso centro universitario situado en Cambridge, localidad cercana a Boston, en Estados Unidos. (N. de la T.)