Inteligencia artificial y automatismo. Anatomía de un conflicto

CAPÍTULO VII INTELIGENCIA (ARTIFICIAL) Y AUTOMATISMO. ANATOMÍA DE UN CONFLICTO JOAQUÍN GARRIDO MARTÍN Universidad de Sevilla [email protected] Ya, grande pensamiento mío, que estamos solos los dos, hablemos claro yo y vos, pues solo de vos confío. Mi albedrío, ¿es albedrío libre o esclavo? -Calderón, “La hija del aire” (1664) 1. CIENCIAS COGNITIVAS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL Las ciencias cognitivas y la inteligencia artificial son disciplinas hermanadas desde sus momentos fundacionales en tiempos de posguerra. Eran tiempos de Hal 9000, el ser maquinal imaginado por Kubrick en 2001. No hemos llegado a este tipo Inteligencia artificial “fuerte” o general (Goertzel/Pennachin, 2009), como quieren hoy llamarla los programadores que ven próximo el umbral de la máquina superinteligente o el momento de la “singularidad”, pero lo que sí se ha desarrollado desde entonces en una línea que da comienzo en aquel momento y que se perpetúa hasta nuestros días es una determinada idea de la mente que responde a los parámetros mecanicistas de la máquina computacional. La idea de John McCarthy en los albores fundacionales de la inteligencia artificial venía a ser esta misma; en la propuesta que entregaba para el “Proyecto de investigación sobre inteligencia artificial” (1955) el gran matemático explicaba: “Cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisión que se puede hacer que una máquina lo simule” (McCarthy, 2006, 12). El silogismo es relativamente sencillo: si averiguamos cómo funciona la mente, una máquina será capaz de replicarla. De fondo, el prejuicio del automatismo, que no distingue entre organismo y mecanismo, entre la inteligencia de la conciencia y el automatismo de la máquina. Como explicó Bernard Stiegler (2002) 1 , las propias historias paralelas de la tecnología informática y la inteligencia artificial han dado lugar a las ciencias 1 Vid. además Gardner, 1985 y Dupuy, 2009. © Ediciones Laborum - Licencia a Universidad de Sevilla Biblioteca de Derecho y Ciencias del Trabajo, [email protected] 170 JOAQUÍN GARRIDO MARTÍN cognitivas tal y como las conocemos hoy, es decir como el estudio de la cognición humana visto a la luz del modelo del ordenador. “La consecuencia de esto es que el concepto de máquina abstracta exportado desde el dominio matemático en el que es elaborado hacia un contexto tecnológico donde es reemplazado constituye un vector heurístico original y fecundo para la comprensión de los fenómenos cognitivos en general” (Stiegler, 2002, 244). El esquema lo encontramos ya en el famoso “Grupo Cibernético” de mediados del siglo pasado, reunido en torno a las famosas “Macy Conferences” (1946-53) que habían de poner en diálogo a grandes personalidades de la ciencia. Matemáticos, lógicos, ingenieros, fisiólogos, neurofisiólogos, psicólogos, antropólogos y economistas se reunían para construir de este modo transversal una ciencia general sobre el funcionamiento de la mente humana (a esto llamamos “ciencias cognitivas”). La idea fundamental que vertebró aquellos encuentros consistía en concebir el pensar como una forma de computación que no se cifra en la sola manipulación de símbolos a que aplicar reglas, sino que se relaciona más bien con esa forma de computar propia de las máquinas que técnicamente se denominan algoritmos (Heims, 1991). El pensamiento entraba así en el ámbito de lo mecánico. Con ello pensaron sería finalmente posible construir una teoría científica de la mente, dando solución al viejo problema filosófico de la relación entre la mente y la materia. En su ambición de encontrar el punto de unión entre el mundo del sentido con el de las leyes físicas no fueron desde luego originales; la oposición clásica entre materialistas y dualistas había tocado ante todo este tema sensible del alma y su carácter in/material: filósofos de uno y otro bando discutían las razones últimas de la inteligencia humana, hipotecados todos por unos presupuestos metafísicos bien conocidos; los materialistas temían un dualismo que condujera directamente a un ámbito de trascendencia ligada al fenómeno religioso, que rechazaban; los dualistas veían por su parte en el materialismo una amenaza a la libertad de arbitrio, determinada la voluntad por las solas pautas de materia y movimiento. Estos nuevos científicos creían actuar en cambio liberados de ataduras apriorísticas. Para lograr este objetivo se volvía necesario construir un modelo de mente, pues solo se habría entendido el fenómeno de la inteligencia humana si este era susceptible de replicarse. Se ambicionaba así la creación de un cerebro que acompañara todas las características de la mente humana. Recordemos una de las obras clásicas de la época de la llamada cibernética, que llevaba el título Diseño para un cerebro, de W. Ross Ashby (1948); en estos términos elocuentes se expresaba el célebre cibernetista: “la fabricación de un cerebro sintético requiere ahora algo más que tiempo y trabajo. …una máquina así podría usarse en el campo de la investigación... Para explorar regiones de complejidad y sutileza intelectual más allá de los poderes humanos… ¿cómo © Ediciones Laborum - Licencia a Universidad de Sevilla Biblioteca de Derecho y Ciencias del Trabajo, [email protected] CAPÍTULO VII 171 acabará? Sugiero que la forma más sencilla de averiguarlo es hacer la cosa y ver” (1948, 382-83). 2. ANALOGÍAS CONTEMPORÁNEAS CEREBRO-MÁQUINA Si trasladamos el esquema a nuestro presente, advertimos la presencia de este mismo modelo en la aproximación contemporánea al problema de la inteligencia, que es así vista a la luz de su hermana la Artificial Intelligence. En un autor de reconocido prestigio académico y éxito editorial como Steven Pinker, generosamente traducido a diversas lenguas incluida la nuestra, la presencia de esta idea de la “mente mecánica” se nos muestra de forma transparente en su celebrado libro How the Mind Works: “La mente es lo que hace el cerebro; concretamente, el cerebro procesa la información, y el pensamiento es un tipo de cálculo” (Pinker, 1997, 21). Para el eminente profesor de ciencias cognitivas en Harvard la mente es vista como el resultado del proceso mecánico desarrollado en el cerebro. Y la mecanización de la mente nos viene revelada por el funcionamiento cerebral, un cerebro que viene siendo objeto de investigación masiva en los últimos tiempos -a los 90 se los denominó “la década del cerebro”, y a este siglo XXI se le ha denominado el siglo del cerebro (Vidal, 2011, 358) 2 . En efecto, la época digital ha traído el mapeo del cerebro. Modelado según las más desarrolladas simulaciones de la tecnología digital, el cerebro contemporáneo deviene en cerebro digital (Dumit, 2004; Alac, 2011): al estudiarse a través de tecnologías virtuales basadas en visualizaciones digitales, el cerebro adopta las características propias de las tecnologías que lo representan, volviéndose así espejo de la tecnología que lo visualiza 3 : “Los visuales científicos digitales son campos de interacción, ya que hay que entenderlos con respecto a cómo se trabaja con ellos y se experimentan. En otras palabras, su carácter no es necesariamente representacional, sino que se refiere a la participación de sus lectores/escritores” 4 . Este cerebro es visto, además, como una especie de ordenador neuronal que en sus complejos cálculos sigue las pautas regladas de la computación mecánica. Y así, adopta el modelo de la 2 La nuestra es la época, se ha dicho, de la “ideología cerebral”, donde nuestra “personhood” ha dado paso a la nueva “brainhood”, que viene a esenciar el sujeto moderno: un “cerebral subject”: Vidal, 2009. Para una perspectiva histórica vid. Hanger, 1997. 3 “Las imágenes de fMRI (resonancia magnética funcional) no son signos icónicos en términos de la idea ingenua de similitud, sino que generan significado al apoyarse en una variedad de estructuras semióticas que funcionan como su “infraestructura para ver”. La figura publicada de la resonancia magnética no “revela” directamente a un ojo pasivo el cerebro y sus procesos; en cambio, se basa en una variedad de signos que indican lo que la figura muestra, ya que apelan al conocimiento cultural y al compromiso experiencial de los espectadores”: Alac, 2011, 37. 4 Ibid. © Ediciones Laborum - Licencia a Universidad de Sevilla Biblioteca de Derecho y Ciencias del Trabajo, [email protected] 172 JOAQUÍN GARRIDO MARTÍN máquina. La moderna disciplina científica de la neurociencia computacional es el signo visible de este modo de ver las cosas, tenida por una “especialización dentro de la neurociencia teórica que emplea ordenadores para estimular modelos” (Trappenberg, 2010, 2) 5 . El modelo lo vemos hoy emblemáticamente en los famosos proyectos del cerebro humano estadounidense y europeo (los conocidos “Brain Iniciative” y “Human Brain Project”). Su misión, se afirma, es cartografiar la actividad de cada neurona del cerebro humano utilizando Big Data, con la esperanza de conocer la “organización del cerebro y comprender los mecanismos de la cognición, el aprendizaje o la plasticidad” 6 . Lo que vemos aquí es un ejemplo claro de esta mímesis que se da entre la IA y las (neuro)ciencias cognitivas: por un lado, el cerebro es imaginado como un dispositivo computacional, pero al mismo tiempo el objetivo es crear nuevo hardware con base en el modelo del cerebro, representado por esta tecnología. Fruto de todo ello es una renovada arquitectura computacional que suele recibir la denominación de chips neurosinápticos o neuromórficos, que descansan en el lenguaje de la neurociencia para desarrollar sistemas que emulan la conectividad del sistema neuronal, trascendiendo la arquitectura clásica de von Neumann. La fusión entre neurociencia computacional e ingeniería cibernética da paso así a lo que los informáticos de IBM han llamado “Cognitive Computing”, una Computación cognitiva cuya finalidad es “desarrollar un mecanismo coherente, unificado y universal inspirado en las capacidades de la mente”; lo que buscan es “implementar una teoría computacional unificada de la mente” (Dharmendra, 2011, 62). La imagen del cerebro como una máquina y de la mente como un conjunto de procesos concebidos en términos de automaticidad se refleja aquí de forma transparente, pues lo que aquí se busca es “descubrir, demostrar y entregar los algoritmos centrales del cerebro y obtener una profunda comprensión científica de cómo la mente percibe, piensa y actúa” (Dharmendra, 2011, 65). Es decir, si finalmente descubrimos cómo opera la mente, qué sea la inteligencia, es porque encontramos los algoritmos que la conducen. La visión mecánica del pensar humano es aquí evidente, reducido el pensar humano al esquema algorítimico. De sumo interés en relación con el chip neuromórfico es que lo que simulan es lo que en la neurociencia se denomina la plasticidad cerebral, tema a 5 “En contraste con el ámbito experimental, la neurociencia computacional trata de especular “cómo” funciona el cerebro (...) Los estudios dentro de la neurociencia computacional también pueden ayudar a desarrollar aplicaciones como el análisis avanzado de datos de imágenes cerebrales, aplicaciones técnicas que utilizan cálculos similares a los del cerebro y, en última instancia, un mejor tratamiento de los pacientes con daño cerebral y otros trastornos relacionados con el cerebro”: Alac, 2011, 3. 6 https://www.humanbrainproject.eu/en/about/overview/ © Ediciones Laborum - Licencia a Universidad de Sevilla Biblioteca de Derecho y Ciencias del Trabajo, [email protected] CAPÍTULO VII 173 su vez muy en boga en la neurología de las últimas décadas (aunque su conceptualización moderna hay que situarla en el giro al siglo XX: Bates, 2021). La plasticidad del sistema nervioso central, la plasticidad nerviosa o neuronal, la plasticidad sináptica…de diversa forma se hace referencia a esta facultad de adaptación y evolución que muestra el cerebro, a su estructura siempre en evolución en la fase adulta y su capacidad de reorganizarse tras un traumatismo importante 7 . Y más allá de todas las implicaciones técnico-biológicas que despierta la plasticidad cerebral (sobre las que volveremos infra: V), lo que me interesaría aquí subrayar de esta analogía es por un lado la radical humanización de la máquina, que puede ahora en virtud de la absorción de la plasticidad presentar una naturaleza “creativa” e impredecible -se nos dice-, escapando al automatismo asociado a su propia naturaleza; y por otro lado entender que la recepción de la plasticidad cerebral en el discurso filosófico-tecnológico abre vías de reflexión de importancia enorme en esta nueva era digital, pues bien mirado el tema de la plasticidad inherente al cerebro nos plantea, una vez más, pero con un acento mayor y diferente, la cuestión sobre el modo en que las tecnologías digitales pueden no solo influir en nuestro cerebro, sino además -tal vezmodificarlo. 3. INTELIGENCIA NATURAL - INTELIGENCIA ARTIFICIAL Que la estructura de nuestra inteligencia está cambiando con las tecnologías digitales es algo que viene preocupando a pensadores de diverso signo de un tiempo a esta parte. La proposición aquí a examen es la de que pensamos con y a través de las tecnologías digitales. La tesis la encontramos ya debatida en los textos de Marshall McLuhan (1964), Friedrich Kittler (1992) o Lev Manovich (2002) 8 . La Inteligencia artificial, en este sentido, viene a significar que nuestra inteligencia está artificialmente generada: no se trata de la visión tradicional que busca emular la inteligencia humana a través de la máquina artificial, sino de entender la mente humana artificialmente estimulada; no se trata por tanto de la humanización de la máquina, sino de la tecnologización de la mente, y esto a través del constante y regular contacto con el dispositivo digital, que atraviesa nuestro comportamiento diario - conocemos el paulatino sometimiento de nuestras vidas al algoritmo con el cambio de estatus de la tecnología digital, que avanza en la gestión de datos y determinación de conductas a una velocidad más alta de lo que nuestras habilidades humanas son capaces de reconocer 9 . 7 “La plasticidad en el sistema nervioso es una alteración de la estructura o la función provocada por el desarrollo, la experiencia o las lesiones” (Gregory, 1987, 623) 8 Puede añadirse a la larga lista Clark, 2008; Carr, 2010; Brockmann, 2011; Hayles, 2012. 9 Para muchos esta relación cotidiana con el algoritmo predictivo representa una especie de antihumanismo radicial. Vid. en este sentido el trabajo reciente de Éric Sadin (2020). Nicholas (…) © Ediciones Laborum - Licencia a Universidad de Sevilla Biblioteca de Derecho y Ciencias del Trabajo, [email protected] 174 JOAQUÍN GARRIDO MARTÍN Tomarse en serio la IA en este sentido de la tecnologización de la mente requeriría volver a examinar una vez más la realidad de la cognición humana. Examinar cómo usamos nuestras capacidades cognitivas, pero también cómo las adquirimos en cada caso. Y parece claro que cuanto más se trabaja con tecnologías digitales más se aprecia la capacidad de las máquinas para llevar a cabo tareas cognitivas avanzadas. En este sentido los instrumentos tecnológicos dejan de ser meros instrumentos para convertirse en extensión de los propios pensamientos; el objeto útil deja de ser solo soporte (el teclado, por ejemplo) y pasa ser una forma ampliada de cognición, en una visión dialéctica entre agencia y pensamiento que trasciende la tradicional concepción autónoma de la mente para verla ampliada gracias a la incorporación del artefacto digital en sus procesos de cognición. El esquema seguido por el modelo de la “tecnogénesis” respondería en parte a esta manera “híbrida” de ver las cosas (Hayles, 2012), que en términos históricos no es desde luego nueva. La idea de que los humanos coevolucionaron con el desarrollo de las herramientas no es un asunto debatido entre paleoantropólogos. Ya Ortega nos habló en su Meditación de la técnica (1931) de la condición de extraño centauro ontológico que tiene el ser humano, a un tiempo natural y extranatural. “Las manos y los pies -decía John Dewey-, los aparatos y los dispositivos de todo tipo forma parte de él (el pensamiento) tanto como los cambios en el cerebro” (Dewey, 2002, 8). Bajo esta perspectiva la mente es vista en contacto profundo con “las cosas” (un interés por “volver a las cosas” como el que buscaba Husserl en su proyecto de reducción fenomenológica, suspendiendo el juicio con el epojé existencial, respondería en parte a esta visión amplia de la mente en su interacción con la realidad) 10 . La percepción, el aprendizaje, el pensamiento y en general el mundo de los sentimientos estarían informados por nuestras interacciones corporales con el mundo que nos rodea. Modernamente se habla de la perspectiva de la corporeidad o encarnación material del pensamiento (embodied perspective) 11 . Para Esther Thelen, conocida defensora de esta perspectiva, “la cognición depende de los tipos de experiencias Carr argumenta en su The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains que los cambios de esta era digital vienen a disminuir nuestra capacidad de concentración, lo que a su vez propicia el pensamiento superficial y en general la disminución general de la capacidad intelectual. Una mente “vagabunda” (mind wandering) caracteriza la mente contemporánea, incapaz de consagrar su atención de forma duradera en la realización de una sola actividad, llevada por el impulso de consultar las muchas aplicaciones que reclaman su atención en los dispositivos electrónicos que le acompañan (Carr, 2010). Se insiste así en la disciplina de la atención como la gran tarea pedagógica de nuestro tiempo. 10 Una apuesta por los métodos de la fenomenología desde la neurociencia es el impulsado por el biólogo y neurólogo chileno Francisco Varela (1999), creador junto con Humberto Maturana del concepto de autopoiesis, que después impregnó diversas ramas del saber humanístico, entre otras la del derecho (de que son mejor expresión los trabajos de Niklas Luhmann y Gunther Teubner). 11 Uno de los primeros trabajos en proponer el enfoque de la cognición embodied en las ciencias cognitivas fue el trabajo colectivo del mencionado neurólogo chileno Francisco Varela (1991). © Ediciones Laborum - Licencia a Universidad de Sevilla Biblioteca de Derecho y Ciencias del Trabajo, [email protected] CAPÍTULO VII 175 que se derivan de tener un cuerpo con capacidades perceptivas y motoras particulares que están inseparablemente vinculadas y que juntas forman la matriz dentro de la cual se engranan la memoria, la emoción, el lenguaje y todos los demás aspectos de la vida” (2000, 4). La perspectiva embodied recuerda en parte las tesis de Lévi-Strauss La Pensée Sauvage (1962), La domesticación del pensamiento salvaje (1977) de Jack Godoy o la idea de Hutchins en su Cognition in the Wild, para el que “la cognición humana no sólo está influenciada por la cultura y la sociedad, sino que es en un sentido muy fundamental un proceso cultural y social” (Hutchins, 1995: 14). Aquí la cognición humana se nos revela como algo que trasciende siempre al individuo, entendido el proceso mismo de cognición como un fenómeno cultural. Y en esta misma línea de pensamiento, que podríamos decir representa un cierto agnosticismo respecto de la naturaleza de la cognición humana, de nuestra capacidad para teorizar sobre la mente y las facultadas “naturales”, encontramos los trabajos de Bruno Latour, que cobran especial relevancia en la reflexión sobre la proyección del fenómeno tecnológico en la vida inteligente “natural”. Para Latour los procesos mentales son de facto generados como resultado de la participación del individuo en una red de relaciones, en un proceso que trasciende las facultades cognitivas y que además conoce instancias humanas y no humanas. Por ello el pensador francés se ha mostrado muy crítico con la noción de inteligencia artificial. Con base en su propia “teoría del actor-red” (2005) ya venía argumentando que no hay una inteligencia natural como tal: la distinción entre una inteligencia natural de otra artificial se difumina, pues “con la introducción de tantas tecnologías intelectuales, desde la escritura hasta los laboratorios, desde las reglas hasta los guijarros, desde las calculadoras de bolsillo hasta los entornos materiales, se ha desdibujado la propia distinción entre las inteligencias naturales, situadas y tácitas, y las artificiales, transferibles y desencarnadas” (Latour, 1995, 300-1). Lo que se aprecia en estas aproximaciones al problema de la tecnología en la era digital es la paulatina difuminación del concepto tradicional de conciencia propia del sujeto individual. Diluida en una red de variables tecnológicas, sociales y neurológicas y respondiendo en su configuración al esquema de la computación -siguiendo así el modelo de la máquina-, la mente humana ha perdido en su automaticidad cualquier significado de autonomía. Además, la plasticidad del cerebro, ahora absorbida por la máquina con miras a la integración de lo contingente, en realidad no altera las cosas. Lejos de humanizar la máquina, volviéndola por fin “inteligente” 12 , lo que se hace aquí 12 Catherine Malabou en cambio quiere pensar que si no se vuelve inteligente, al menos la máquina y el organismo encuentran en el punto concreto de la plasticidad el engarce dialéctico que las ata, disolviendo al fin sus diferencias; esta postura de la pensadora de la plasticidad ha (…) © Ediciones Laborum - Licencia a Universidad de Sevilla Biblioteca de Derecho y Ciencias del Trabajo, [email protected] 176 JOAQUÍN GARRIDO MARTÍN es reproducir el patrón de la visión “mecánica” de la mente, proyectando el automatismo de la máquina -herencia del camino paralelo seguido por las ciencias cognitivas y la tecnología- en el proceso mismo de reconstrucción plástica del cerebro, que parece seguir así unos códigos pre-determinados. Pues el nuevo diseño del chip neuromórfico en realidad concibe esta plasticidad como una tecnología automática más: son chips que aprenden, y aunque en este sentido el proceso es más complejo porque integra una causalidad circular que permite a la máquina en cierto sentido su autodeterminación, sigue siendo un aprendizaje desarrollado con base en precisas operaciones algorítmicas preestablecidas. Es decir, no escapa del automatismo. Como George Canguilheim argumentó en su conferencia de 1947 Máquina y organismo, las máquinas tienen unos fines a que atienden y que gobiernan su diseño, pero a diferencia de los organismos, la orientación teleológica de la máquina está siempre dada desde fuera. Su propósito no le es inherente (Canguilheim, 1998, 90; interesa al respecto Dreyfus, 1993). 4. PROYECCIÓN DE AUTOMATISMO: EL INCONSCIENTE COGNITIVO La discusión encendida que se mantiene en la filosofía de la tecnología sobre la tecnologización de la mente y humanización de la máquina, que en muchos casos proyecta el automatismo de la tecnología digital a la conducta humana como consecuencia de la asimilación del lenguaje de la inteligencia artificial, fundida ya en natural en la mirada de Latour, tiene también un interesante punto de inflexión en la discusión abierta en psicología cognitiva sobre la automaticidad, el automatismo y la nueva concepción de la mente humana. Una mente que para una corriente dominante de la psicología y neurología es vista esencialmente como un sistema inconsciente que conduce y determina nuestras acciones sin ninguna intervención de la conciencia: como un autómata. El llamado “nuevo inconsciente” (Uleman, 2005) de la contemporánea ciencia cognitiva subraya esto mismo: la automaticidad inconsciente que gobierna mucho, si no todo, de nuestro aparato mental en sus muy diversos y complejos procesos. Hasta los pensamientos más singulares y aparentemente irreductibles a procesos habituales, como el aspecto creativo, la intuición, el hallazgo, el juicio moral… son tenidos como emanación del inconsciente, accesible ahora gracias al examen que nos ofrece la psicología experimental y el escaneo del cerebro. Como decíamos arriba, la mente, la inteligencia, adopta las características de la tecnología que lo representa, en este caso la electroencefalografía (EEG) y la resonancia magnética funcional (fMRI). Unas herramientas digitales que se ponen en práctica para el estudio de todo cambiado en el último tiempo con ocasión de la aparición de las nuevas máquinas digitales contemporáneas, concretamente del neurochip (2019, 83). Interesa cf. con la posición contraria que mantenía en 2008. © Ediciones Laborum - Licencia a Universidad de Sevilla Biblioteca de Derecho y Ciencias del Trabajo, [email protected] CAPÍTULO VII 177 tipo de actividad mental, como el llamado momento “Aha”, o la intuición feliz del genio que tras trabajo y paciencia se ve iluminado con el hallazgo de la idea, la fórmula. Arquímedes, Newton, Beethoven no serían tan genios en esta visión de las cosas, que parece no ver en ellas más que una actividad cognitiva del inconsciente ahora mapeada e interpretada como una especie de automatismo. “Aunque la experiencia de insight (o hallazgo) es repentina y puede parecer desconectada del pensamiento inmediatamente anterior, estos estudios demuestran que el insight es la culminación de una serie de estados y procesos cerebrales que operan en diferentes escalas de tiempo”, de suerte que “los insights se producen cuando se computa una solución de forma inconsciente y posteriormente emerge a la conciencia de forma repentina” (Kounios, Beerman 2009, 210). Los procesos inconscientes desempeñan así un papel decisivo en la consecución de las ideas creativas. Los estudios de neuroimagen del cerebro durante el “REST” (Random Episodic Silent Thought, o pensamiento silencioso episódico aleatorio, también denominado estado por defecto) sugieren que las cortezas de asociación son las principales áreas que están activas durante este estado y que el cerebro se reorganiza espontáneamente y actúa como un sistema autoorganizado. Lo que aprecian estos investigadores es que “el proceso creativo se caracteriza por destellos de visión que surgen de las reservas inconscientes de la mente y el cerebro” (Andreasen, 2011). Este nuevo inconsciente hay que diferenciarlo del inconsciente de Freud, que ha definido el concepto en el último siglo 13 ; lejos de deseos del irracional, típicamente primarios, este “nuevo inconsciente” es coherente, sistemático y racional. Es el “inconsciente cognitivo”, como lo llamó Kihlstrom, que fue quien primero lo describió (1987). Y lo que más nos interesa es que allí Kihlstrom ya describía las formas en que la computadora como metáfora servía la base para una concepción cada vez más compleja de los procesos mentales. Hoy este inconsciente sigue siendo básicamente cognitivo, e históricamente ligado al ordenador como metáfora: “La metáfora del ordenador legitimó teorías complejas sobre procesos inobservables en su conjunto, evitando aparentemente los pecados de antropomorfizar”, dicen los autores del New Unconscious (Uleman, 2005, 4). El funcionamiento del inconsciente es rastreado a través de métodos y tecnologías que siguen la trazabilidad de la lógica computacional. Una vez más, es el modelo de la inteligencia artificial el aquí seguido, un modelo que, así como es capaz de imitar -en diverso gradoal humano en diversas actividades (y en su imitación operar de forma automática -y por tanto inconsciente-), del mismo modo se piensa que el resto de actividades mentales más complejas, de poderse igualmente emular, entonces su naturaleza será igualmente inconsciente, pues una máquina es capaz de 13 Una historia autorizada del inconsciente es la que presentó Henri Ellenberger (1970). © Ediciones Laborum - Licencia a Universidad de Sevilla Biblioteca de Derecho y Ciencias del Trabajo, [email protected] 184 JOAQUÍN GARRIDO MARTÍN ⎯ (2021), “Unstable Brains and Ordered Societies: On the Conceptual Origins of Plasticity, ca. 1900”, en: Natasha Lushetich, Iain Campbell eds., Distributed Perception Resonances and Axiologies, London, Routledge, 117-129. 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