Plan

  1. Syllabus
  2. Instrucciones para leer un texto filosófico
  3. ¿Inteligencia artificial?

Instrucciones para leer un texto filosófico

Este arte no logra acabar fácilmente nada; enseña a leer bien, es decir, despacio, profundo, mirando atrás y adelante, con puertas abiertas, con ojos y dedos delicados. –Friedrich Nietzsche, Aurora, Prólogo.

Introducción

Este es un pequeño set de instrucciones para leer bien. Más precisamente, es un manual para leer filosofía bien —aunque muchas de las recomendaciones para la lectura de textos filosóficos también aplican para la lectura de otros textos académicos. Estas instrucciones han de ser entendidas y aplicadas durante este semestre en esta clase. Quizá decidan nunca seguir este método de lectura después de terminar este curso y seguir aproximándose a los textos filosóficos como lo han hecho hasta el momento. Espero no sea así. Ojalá opten por adaptar estas instrucciones, cambiándolas de la manera que ustedes consideren que se acomoda mejor a sus intenciones y necesidades. Pero para algunas de las actividades ha realizar en este curso, deberán seguir estas instrucciones detenidamente.

El objetivo central de este texto es ofrecer una base sobre la cual cada uno de ustedes pueda reflexionar sobre su manera de acercarse a leer un texto filosófico. Esta reflexión tiene como fin aprender a leer ‘despacio, profundo, mirando atrás y adelante, de puertas abiertas, con ojos y dedos delicados’. ¡Adelante!

Elementos básicos

Cuidar de sí y del ambiente

Identifique el lugar que más le aprovecha y procure realizar las lecturas ahí. No se olvide de tomar descansos.

Mantenga expectativas razonables. No todos los textos tienen el mismo grado de dificultad. Es bastante probable que haya elementos en los textos para los que necesite pedir aclaraciones. Está bien no entender. Si no entiende, busque explicar bien la razón por la que no entiende. Si no logra hacer eso, busque explicar bien la razón por la que no puede explicar bien los aspectos del texto que no entiende. La idea central es que si algo no queda claro, se intente entender por qué no le queda claro.

Buscar afirmaciones centrales y las razones para ellas

En algunas ocasiones, los autores ofrecen indicadores claros de lo que consideran su tesis principal y las razones que la apoyan. En otras ocasiones, los autores no son tan explícitos. En todo caso, haga su mejor esfuerzo por encontrar la o las tesis principales y asegurarse de poder ofrecer la o las razones principales presentadas en el texto en favor de la posición.

Tomar posición

No sólo busque entender lo que dicen los autores. Es importante también evaluar lo que dicen. Evalúe la tesis del autor pero también las razones ofrecidas en favor de la tesis. En ocasiones uno puede estar de acuerdo con la tesis del autor pero estar en desacuerdo con las razones ofrecidas. Por ejemplo, uno puede estar de acuerdo con un autor que defiende ‘que el helado de chocolate es el mejor tipo de helado’ pero en desacuerdo con las razones que lo llevan a esa posición.

Interactuar con el texto

Busque en un diccionario o una enciclopedia de filosofía los términos que no comprenda. (Por ejemplo, asegúrese de entender el término ‘dualismo substancial’ o ’epistemología’.) Hable con sus compañeros de clase o amigos de la universidad de lo que está leyendo. Procure explicarle a otros lo que lee. De esta manera puede darse una mejor idea de lo que está entendiendo y de qué posición toma sobre eso.

Rayar y anotar

Raye sus fotocopias y haga notas en las márgenes. (¡Pero no lo haga en libros prestados!) Escriba en la margen lo que va pensando sobre el texto. Desarrolle un sistema de símbolos para denotar cosas importantes, curiosas o confusas. Rayar y anotar es crucial para la lectura cuidadosa y por eso hay una sección entera dedicada a ello

Leer con ojos y dedos delicados

Leer para mapear

La idea de un mapeo del terreno es hacerse una idea inicial del texto. Si uno tiene una buena idea de lo que se trata el texto, se puede entender mejor las oraciones particulares que lo componen.

Mire el título, los encabezados de las secciones, algunos pies de página y la bibliografía. Busque en google al autor y ojee una o dos entradas. Lea el primer y el último párrafo del texto. Si el texto tiene un resumen y una conclusión claramente señaladas (por ejemplo, hay secciones tituladas “resumen” y “conclusión”), lea primero estas partes del texto y busque una formulación de los objetivos del autor. En algunas ocasiones, los autores señalan explícitamente su tesis (por ejemplo: “en este texto se defiende la idea de que …”).

Mientras que hace la prelectura, hágase las siguientes preguntas:

  • ¿Qué tipo de texto es este? ¿Es una carta, un artículo académico, o un capítulo de un libro? ¿Es una fuente principal o secundaria? -¿Cuál es el tema general del texto? ¿Cuál es el punto principal?
  • ¿Qué puede esperar del texto con base en el título?
  • Si el texto está dividido en secciones, ¿qué le dicen los encabezados de las secciones? Si no tienen nombres, ¿qué título le podría poner a cada sección?
  • Si el texto tiene bibliografía, ¿qué le dice ésta sobre el texto?
  • Haga una primera lectura. Esta lectura debe ser rápida. Suponga que llega un día a clase, sin haber leído el texto en absoluto, y le dicen que tiene 30 minutos para leer antes del quiz. Lea así de rápido.
  • Identifique el punto principal del texto. (Esto no siempre se puede determinar sino hasta el final de la primera lectura rápida. Mientras que va leyendo, vaya rayando y anotando al margen aquellas oraciones que parezcan expresar el punto principal del texto. Luego, cuando termine la primera lectura, elija una o unas de esas oraciones como la que mejor captura el punto central del texto.)
  • Busque las palabras que no entiende. La idea es identificar las palabras que son necesarias para entender el punto principal del texto y conocer su significado. No se quede atascado en esto, sólo busque aquellas que considera impiden su comprensión general del texto. Recuerde que esta es una primera lectura.
  • Identifique la estructura del texto. Raye y anote al margen de manera que luego pueda tener una buena idea de dónde se dice qué cosa.
  • ¡Rápido! No olvide que está leyendo rápido. Si identifica algo que parece ser una tangente o un ejemplo para elaborar un punto que ud ya ha entendido (o al menos cree eso) puede saltárselo en esta lectura rápida.

Leer para comprender

El objetivo principal de esta forma de leer un texto es obtener un entendimiento sofisticado de las ideas y razones presentadas. Después de realizar este tipo de lectura, debe estar en capacidad de explicarle a un amigo cómo el autor presenta sus puntos y qué razones ofrece en favor de ellos en detalle.

  • Relea el texto, despacio y con mucho cuidado.
  • Revise sus anotaciones. Complemente y edite en la medida en que lo crea necesario.
  • Tome notas, muchas notas. Trate de no hacer copias literales de lo que se dice en el texto y opte mejor por parafrasear lo dicho por el autor. Utilice sus propias palabras y sea caritativo: esfuércese por presentar de la manera más clara lo que dice el autor. Si no logra hacerlo, procure identificar aquello que se le dificulta y explíquelo de la mejor manera.
  • Haga diagramas o mapas mentales de la estructura del texto, si eso le ayuda.
  • Reuna todo el trabajo que ha hecho sobre el texto en un resumen corto que sea lo suficientemente detallado. La idea es no tener que releer el texto del autor para acordarse de los puntos centrales y la forma en que son defendidos. Cuando menos, procure identificar el punto principal, tres razones ofrecidas en favor de ese punto y tres desafíos o preguntas que le puede hacer al autor después de leer el texto.
  • Mientras que hace la lectura para la comprensión, pregúntese lo siguiente
    • ¿Sabe exáctamente lo que dice el autor? ¿Ha releido los apartados que le parecían confusos al principio? ¿Hay todavía pasajes que, a pesar de sus mayores esfuerzos, todavía no logra entender?
    • ¿Puede ver el bosque compuesto por los diferentes puntos realizados en el texto? ¿Entiende el texto como una unidad? (En la lectura rápida se hace un primer intento de encontrar la estructura del texto; en la lectura para la comprensión se busca entender cada uno de los pasos en detalle.)

Leer para evaluar

Una vez cuente con un resumen articulado, es momento de evaluar la posición del autor y las razones que ofrece. La lectura para evaluar busca que se acerque a un texto ya no sólo para recibir pasivamente de él, sino para entrar en una discusión filosófica.

A la hora de evaluar,

  • Revise sus anotaciones y mejórelas de ser posible.
  • Escriba nuevas preguntas y puntos importantes que vaya descubriendo en esta tercera lectura.
  • Formule preguntas y desafíos al texto. Agréguelas al resumen que realizó antes. Mientras que hace la lectura para evaluar, pregúntese
  • ¿Ha evaluado si cada una de las conclusiones del texto está bien defendida?
  • ¿Ha pensado cómo se podría mejorar el texto? Sea caritativo ¿podría dar razones para puntos que el texto no defiende? ¿Podría fortalecer el argumento?
  • ¿Lo convence el texto? ¿Por qué?
  • ¿Se puede construir un contraejemplo al punto principal del autor? ¿Un contra ejemplo a un punto marginal?
  • ¿Puede identificar claramente qué ‘no le suena’ o ‘le suena raro’ del texto? ¿aquello que le gustó o ‘le suena bien’? ¿Puede explicar en qué cree que se equivoca o es especialmente acertado el autor?
  • ¿Ha pensado en la forma en que se puede responder a las preguntas y críticas que le ha hecho al texto?

¿Inteligencia artificial?

¿Qué es la IA?

La expresión “inteligencia artificial” suele traer a la mente imágenes de ciencia ficción.

¿Qué se les viene a la mente?

¿Pueden las máquinas pensar?

¿Son estas manifestaciones de inteligencia?

La IA que buscábamos

La pregunta filosófica por la inteligencia de las máquinas se remonta a los fundamentos mismos de la computación.

Alan Turing ofreció las bases teóricas de lo que hoy son los computadores digitales.

También se pregunto si sería posible que una máquina puede pensar.

Todavía no tenemos una respuesta unívoca, a pesar de avances como deep blue, watson y gpt.

También aparece en modos en que usualmente no tenemos tan presentes, como en youtube, google y spotify.

La dificultad de la pregunta radica, en parte, en que no sabemos en qué consiste pensar en el caso de los humanos. Nuestro entendimiento de la mente humana todavía necesita mayor desarrollo.

La sugerencia de Turing fue cambiar la pregunta por la inteligencia y formuló lo que ahora se conoce como el Test de Turing.

Por mucho tiempo se consideró como la medida, pero ChatGPT4 ya lo pasa. Y sin embargo, no hay acuerdo científico sobre si hay inteligencia o no.

Pero eso no ha detenido a la ingienería.
No importa si en realidad hay inteligencia; importa si funciona.

La tecnología

Definición inicial

Una manera de entender qué es la inteligencia artificial es la siguiente: es una propiedad de sistemas artificiales tales que constituyen inteligencia.

¿Qué es la inteligencia?

Philip Jansen et al. definen la IA como «la ciencia y la ingeniería de máquinas con capacidades que se consideran inteligentes según los estándares de la inteligencia humana» (2018, pág. 5).

Problemas:

  • ¿por qué inteligencia humana?
  • ¿es posible ser considerado inteligente sin ser inteligente?

Dentro de las ciencias cognitivas, hay un ejemplo muy conocido que es usado para mostrar que es posible considerar que la presencia de una conducta inteligente sin que en realidad la haya.

Cuando llega el momento de poner huevos, la avispa Sphex construye una madriguera con ese propósito y busca un grillo al que pica de tal manera que lo paraliza pero no lo mata. Arrastra el grillo hacia la madriguera, pone sus huevos junto a él, cierra la madriguera, luego vuela lejos, sin volver nunca. Con el tiempo, los huevos eclosionan y las larvas de la avispa se alimentan del grillo paralizado, que no se ha descompuesto, habiendo sido conservado en el equivalente de una congeladora para avispas. A la mente humana, una rutina tan elaboradamente organizada y aparentemente con propósito transmite un sabor convincente de lógica y consideración, hasta que se examinan más detalles. Por ejemplo, la rutina de la avispa es llevar el grillo paralizado a la madriguera, dejarlo en el umbral, entrar para asegurarse de que todo esté bien, salir y luego arrastrar el grillo adentro. Si, mientras la avispa está dentro haciendo su inspección preliminar, el grillo se mueve unos centímetros, la avispa, al salir de la madriguera, llevará el grillo de vuelta al umbral, pero no adentro, y luego repetirá el procedimiento preparatorio de entrar en la madriguera para verificar que todo esté bien. Si nuevamente el grillo se mueve unos centímetros mientras la avispa está dentro, una vez más la avispa moverá el grillo hasta el umbral y volverá a entrar en la madriguera para una última revisión. La avispa nunca piensa en arrastrar el grillo directamente adentro. En una ocasión, este procedimiento se repitió cuarenta veces, siempre con el mismo resultado. (Wooldridge, 1963, pp. 82-83)

Sin embargo, sí parece que la meta de la IA es alcanzar capacidades similares a las humanas y, posiblemente, una inteligencia general de tipo humano.

Nacimiento de la IA

Conferencia Dartmouth 1956

Proponemos que se realice un estudio de inteligencia artificial de 2 meses y 10 personas durante el verano de 1956 en el Dartmouth College en Hanover, New Hampshire. El estudio procederá sobre la base de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje u otra característica de la inteligencia puede ser descrito de manera tan precisa que una máquina pueda simularlo. Se intentará encontrar cómo hacer que las máquinas utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan tipos de problemas actualmente reservados para los humanos y se mejoren a sí mismas. Creemos que se puede lograr un avance significativo en uno o más de estos problemas si un grupo cuidadosamente seleccionado de científicos trabaja juntos en ello durante un verano.

¿Para qué construir inteligencia artificial? ¿Cuál es la finalidad, el objetivo, la meta?

  • ¿Quiere saber cómo funciona una casa? Intente construir una. En el proceso de construir una vivienda, se puede ver cómo funciona el cableado eléctrico, los tubos de agua y el drenaje, cómo se soporta el techo sobre las columnas y paredes estructurales y cómo las diferentes partes de la casa tienen un rol qué cumplir dentro de la construcción completa
  • ¿quiere saber cómo funciona un motor? Intente armar uno. Al construirlo se pueden apreciar los roles de la inyección de combustible, el movimiento de los pistones y la creación del movimiento.

¿quiere saber cómo funciona la mente humana? Bueno …. ¿construimos una?

IA Fuerte (o general): " capaz de llevar a cabo cualquier tarea cognitiva que puedan realizar los humanos"

IA débil (o estrecha): " solo puede operar en ámbitos específicos como el ajedrez, la clasificación de imágenes, etc. "

Inteligencia artificial es un nombre que se usa para hablar de una variedad de tecnologías que buscan diseñar y crear máquinas con exactamente las mismas capacidades mentales que los seres humanos.

Se trata de hacer un computador que tenga:

  • Consciencia y autoconsciencia
  • racionalidad
  • capacidad para amar
  • temor de la muerte
  • todo el espectro de las emociones humanas
  • empatía y toda la gama de experiencias y vivencias de las personas humanas.

Así visto, el proyecto de la inteligencia artificial es la creación de una persona artificial.(Frankenstein, Golem, ExMachina, )

Pero “Inteligencia artificial” también es el nombre que se usa para una variedad de tecnologías que buscan diseñar y crear máquinas con un comportamiento que PARECE emular el comportamiento humano en ALGUNOS aspectos. Se trata de hacer un computador que parece Tomar decisiones inteligentes,

  • Caminar como humano
  • Escribir artículos de periódico
  • Componer canciones y música

Este proyecto de la inteligencia artificial consiste en la creación de máquinas cuyo comportamiento dé la apariencia de ser como el de una persona en ciertos aspectos.

A la base de la diferencia entre los dos proyectos está la cuestión de la diferencia entre parecer una persona y genuinamente ser una persona, entre meramente tener la apariencia de ser y genuinamente ser una persona.

La filosofía occidental ha tratado el tema de la diferencia entre SER y PARECER desde sus orígenes. Discusiones filosóficas profundas, elaboradas y delicadas han sido cuidadosamente escritas y estudiadas por milenios, con los filósofos respondiendo a las maneras en que sus propias circunstancias históricas son interpeladas por esta espinosa cuestión.

Pero también se puede entender con una torta:

Keith Frankish y William Ramsey reconocen la conexión con la filosofía, subrayan la multidisciplinariedad de la IA y combinan los aspectos científicos y tecnológicos cuando definen la IA como «un enfoque multidisciplinar para la comprensión, modelado y reproducción de la inteligencia y los procesos cognitivos mediante el uso de varios principios y dispositivos computacionales, matemáticos, lógicos, mecánicos e, incluso, biológicos» (2014, 1).

Como tecnología, la IA puede adoptar varias formas y normalmente es parte de sistemas tecnológicos más amplios: algoritmos, máquinas, robots,etc). Ejemplos?

Los sistemas de IA pueden adoptar la forma de un software que funciona en la web (por ejemplo, bots de chat, motores de búsqueda, análisis de imagen), pero también puede estar integrada en aparatos físicos como robots, coches, o en aplicaciones del «internet de las cosas» . Ejemplos?

Ciencia de datos

Varias de las cuestiones que revisaremos tienen que ver con la manera en que se entienden y usan los macrodatos (Big Data). Por el momento, podemos usar la caracterización de los macro datos en términos de las 3 Vs: volumen, variedad y velocidad.

El aprendizaje automático está basado en la estadística: es un proceso estadístico. Puede usarse para varias tareas, pero la tarea subyacente es a menudo el reconocimiento de patrones. Los algoritmos pueden identificar patrones o reglas observando conjuntos de datos y utilizar estos patrones o reglas para explicarlos y hacer predicciones.

Los científicos solían crear teorías para explicar datos y hacer predicciones; en el aprendizaje automático, los ordenadores crean sus propios modelos que encajan con los datos. El punto de partida son los datos, no las teorías. En este sentido, los datos dejan de ser «pasivos» y pasan a ser «activos»: son los «datos mismos los que definen lo que hacer a continuación» (Alpaydin 2016, 11)

Definiciones

  • Entrenamiento supervisado (se dan las categorías para organizar los macrodatos)

  • Entrenamiento sin supervisión (las categorías emergen del procesamiento de los macrodatos)

  • El aprendizaje por refuerzo requiere que se indique si el output es bueno o malo.

  • Bigdata: Todos producimos datos derivados de nuestras actividades digitales, por ejemplo, cuando usamos las redes sociales o cuando compramos productos online. Estos datos son de interés para los actores comerciales, pero también para los gobiernos y los científicos. Nunca la recogida, el almacenaje y el procesamiento de datos habían sido tan sencillos para las organizaciones (Kelleher y Tierney 2018).

Sin los programadores ni los científicos de datos, la tecnología, simplemente, no funciona. Además, la experiencia humana y la de la IA a menudo se combinan, por ejemplo, cuando un médico acepta una terapia contra el cáncer sugerida por una IA, pero también por su experiencia y su intuición de especialista. Si se deja fuera la intervención humana, las cosas pueden salir mal, carecer de sentido o, simplemente, resultar ridículas.

Correlaciones espúreas: http://www.tylervigen.com/spurious-correlations

Preguntas

Generalidades y Reflexiones

  1. Ambiguedad en la definición de inteligencia.
  2. ¿Cómo mitigar el impacto negativo de la IA?
  3. Aunque el artículo destaca la integración de la inteligencia artificial (IA) en nuestras vidas cotidianas y sus implicaciones éticas, no profundiza lo suficiente en cómo estas tecnologías podrían amplificar las desigualdades existentes o crear nuevas formas de exclusión social.

Impacto Social y Laboral de la IA

  1. ¿Qué podemos hacer para minimizar el impacto negativo de la automatización en nuestro trabajo? ¿Cómo podemos crear políticas que ayuden a los trabajadores a realizar una transición fluida hacia el uso de IA?
  2. ¿Qué tan conscientes somos de la posible desigualdad social que podría generar el uso de la IA?
  3. A quien esta afectando de manera negativo la IA, si se concibe como una tecnología complementaria y que ayuda al día a día de los seres humanos?

Privacidad y Protección de Datos

  1. ¿Qué leyes y regulaciones de privacidad se deben implementar para proteger los datos personales obtenidos y utilizados por los sistemas de inteligencia artificial, especialmente en aplicaciones que involucran vigilancia y reconocimiento facial?
  2. ¿Qué medidas éticas y legales se pueden implementar para proteger la privacidad de los datos en el contexto de la inteligencia artificial y evitar posibles violaciones de la autonomía y la intimidad de las personas?
  3. La recolección y tratamiento de aquellos grandes volúmenes de datos, puede poner en riesgo la privacidad de las personas y/o entidades dueñas de los datos. Por lo tanto, para el abordaje de este tema se debe recurrir al desarrollo e implementación de fuertes medidas de seguridad para proteger la privacidad de los usuarios en el entorno digital.

Sesgos y Equidad en la IA

  1. ¿Cuáles son las estrategias que se pueden adoptar para detectar y suprimir los sesgos entre los algoritmos de IA, garantizando una toma de decisiones justa e igualitaria?
  2. ¿Qué medidas se pueden tomar para mitigar los sesgos y discriminaciones que podrían ser amplificados por la integración invisible de la IA en diversas tecnologías?
  3. Pueden existir sesgos en algoritmos de IA, ya que los algoritmos pueden tomar decisiones críticas, como la aprobación de préstamos, la selección de candidatos laborales o la asignación de servicios públicos, basándose en patrones y correlaciones presentes en los datos históricos, que pueden reflejar desigualdades y discriminaciones sociales. Esta situación puede llevar a resultados injustos y discriminatorios, afectando desproporcionadamente a grupos minoritarios y vulnerables.

Ética y Gobernanza de la IA

  1. Ante el crecimiento acelerado de la IA, ¿Qué estrategias se están promoviendo para el cuidado de los posibles dilemas éticos que esto podría tener en la medida en que los datos podrían ser usados para malas intenciones (Biopolítica, Biopoder)?
  2. ¿Cómo pueden las organizaciones y los gobiernos colaborar para establecer estándares éticos comunes en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial a nivel global?
  3. ¿Cuál es el papel de la transparencia y la rendición de cuentas en la gobernanza de la inteligencia artificial para prevenir posibles abusos y garantizar la confianza del público?
  4. ¿Cómo garantizar que la interdependencia tecnológica de la IA con otras tecnologías no diluya la responsabilidad ética de la IA en la toma de decisiones y en su impacto?

Sostenibilidad y Consumo de Recursos

  1. La implementación y operación de sistemas de IA requieren una cantidad significativa de recursos computacionales, lo que conlleva un alto consumo de energía. Esto contribuye al aumento de la huella de carbono y plantea desafíos relacionados con la sostenibilidad medioambiental.

Futuro y Limitaciones de la IA

  1. Al integrarse en tantos campos y al facilitar la vida del ser humano ¿Llegaremos a un punto donde debamos suspender el uso de la IA?
  2. Puede la IA funcionar sin ayuda de los seres humanos?
  3. Cómo se complementan la tecnología y la ciencia de datos para lograr una Inteligencia Artificial eficiente y autónoma desmintiendo el apartado que solo los humanos pueden aprender debido a su cognición real?
  4. Pueden las tareas cognitivas dadas a la TA superar imprevistos humanos/naturales desconocidos hasta el momento por los mismos humanos?

Para la próxima semana

El descubrimiento del excedente conductual.

Shoshana, Z. (2020). La era del capitalismo de la vigilancia. La lucha de un futuro humano frente a las nuevas fronteras del poder. Barcelona: Paidós. Cap 3