UABDivulga - Barcelona recerca i innovació

Juan A. Barcel� es arque�logo, y se ha especializado en la investigaci�n de t�cnicas arqueol�gicas y en la teor�a de la disciplina. Ha desarrollado aplicaciones inform�ticas en arqueolog�a, especialmente en temas como an�lisis espacial, estad�stica, inteligencia artificial y visualizaci�n asistida por ordenador. Como arque�logo, ha participado en excavaciones en Espa�a, Portugal, Italia, Siria, Nicaragua y Argentina.

Es importante darse cuenta de que cualquier definición formal de un autómata incluye tanto a los seres humanos como a los robots “inteligentes” dentro de una misma categoría. En el caso específico del método científico, el pensamiento y las explicaciones pueden ser entendidas como manipulación o procesamiento de información. De forma similar, las máquinas procesan información a través de la realización de cálculos en series de dígitos.

Con esto estoy suponiendo que las explicaciones son, para una posible máquina inteligente de arqueología automática, una forma de comportamiento: si el arqueólogo humano tiene ojos, oídos y otros órganos como sensores, y un cerebro y otras partes del cuerpo que actúan como activadores, entonces un utópico robot podría tener cámaras y telémetros infrarrojos como sensores, y un programa informático para la actividad cognitiva.

Un humano tiene sentidos que permiten la entrada de información, una salida muscular y una habilidad cognitiva para utilizar todo eso con gran eficiencia (excavando en lugares viejos, dibujando todo aquello que encuentra o interpretando los datos y enseñando la arqueología, etc.). Un arqueólogo automatizado recibiría números como entradas sensoriales y actuaría sobre su entorno mostrando la pantalla, escribiendo archivos de texto. Aunque el humano tiene una estructura interior de maravillosa complejidad, que es la base de su conocimiento, de la consciencia y de la inteligencia, matemáticamente incluso los mejores de nosotros podemos ser descritos como autómatas.

Las llamadas máquinas inteligentes incitan miedo instintivo, semejantes a las de amenazas ancestrales a un rival, para nuestra posición social como especialistas más o menos respetados. Pero los robots están aquí, alrededor de nosotros. Así que, ¿por qué tener miedo de una máquina que clasifica una herramienta prehistórica y decide inteligentemente su origen, función y/o cronología? Más que utilizar la intuición como la única guía para formular explicaciones del comportamiento humano pasado, necesitamos una teoría de cómo un cálculo mecánico o un grupo de cálculos relacionados habría de realizarse para ser aceptado como explicación.

El punto de discusión está entre lo que se considera una manera artificial de razonamiento (el ordenador) y una manera natural (la narrativa verbal). Los críticos del computacionalismo insisten en que no deberíamos confundir las declaraciones científicas con las operaciones de la lógica de predicados, ya que las prácticas discursivas o las argumentaciones observadas en un texto científico no son formales. Esta crítica corresponde, en cierta medida, con la idea del lenguaje natural y de la estructura narrativa (literaria) que caracterizan aquello que hoy definimos como textos científicos. Este libro propone un enfoque opuesto: la solución de un problema científico proviene de la adquisición de conocimiento desde un entorno específico, la manipulación de ese conocimiento, y la intervención en el mundo real con el conocimiento manipulado. Cuanto más exhaustiva y mejor estructurada sea la base de conocimientos, más fáciles serán las soluciones al problema científico, y más adecuadas las interpretaciones que conseguiremos.

Este enfoque innovador se basa en un hecho que no se podía evaluar hace 15 años: los programas informáticos funcionan en la ciencia real, no sólo en la arqueología. Tal vez tienen más éxito en otras disciplinas más sofisticadas y formales, pero no podemos deducir de este hecho que la arqueología sea una clase distinta de ciencia. En cambio, deberíamos reconstruir nuestra disciplina. Simular y reproducir la manera en la que pensamos las y los arqueólogos de hoy no sería lo más recomendable, porque muy probablemente estamos haciendo arqueología de la manera incorrecta. La arqueología computable, si no gustara el término de arqueología automática, constituye, entonces, una manera propia de explorar nuevas maneras de pensar.

En otros dominios científicos se han diseñado robots que pueden hacer la misma tarea que los científicos humanos, utilizando el mismo procedimiento y con los mismos resultados. En muchos dominios distintos se ha mostrado cómo pueden los “robots científicos” interpretar experimentos sin ayuda humana. Tales robots generan un conjunto de hipótesis sobre un dominio científico, y desarrollan diseños experimentales alternativos para probarlos. Por lo tanto, la posibilidad de una máquina inteligente para hacer arqueología no se debería considerar un mero cuento de ciencia-ficción. Es una realidad tecnológica.

La investigación en robótica cognitiva trata de dotar a los robots y a los programas informáticos con un nivel más alto de funciones cognitivas que les permiten razonar, producir conocimiento cambiante, incompleto, o incluso en ambientes imprevisibles. Dichos robots deben ser, por ejemplo, capaces de razonar sobre los objetivos de la investigación, las acciones de investigación, cuándo percibir y qué observar. Deben ser capaces de estimar los estados cognitivos de otros agentes, etcétera. La pregunta de si es posible que tales máquinas puedan automatizar el proceso científico debería tener el máximo interés teórico, dada la importancia práctica creciente de “programas informáticos inteligentes” en muchas áreas científicas, donde los datos se están generando mucho más rápidamente de lo que pueden alcanzar a analizarse de manera efectiva.

El libro sugiere una analogía con una máquina “inteligente”, para entender la manera en la que pensamos cuando explicamos observaciones arqueológicas. No estoy afirmando que los arqueólogos artificiales (el robot, el ordenador) funcionen como cerebros humanos o que las representaciones informáticas habrán de ser isomorfas a estados mentales del cerebro humano. No estoy pretendiendo simularme cuando hago arqueología, sino crear una cosa diferente. Quiero entender la causa natural abstracta subyacente detrás de las explicaciones históricas. Esta estructura se puede entender objetivamente y duplicarse en ordenadores, por ejemplo. Si un ordenador se puede programar para realizar las mismas tareas “explicativas” que los investigadores humanos, entonces nos estará ofreciendo un “modelo” de la actividad científica menos abierto a discusión que las explicaciones empíricas normales en filosofía.

Este trabajo resume casi diez años de investigación en las aplicaciones de técnicas computacionales de visualización científica e inteligencia artificial aplicadas a la investigación arqueológica.