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La inteligencia artificial y los retos de Microsoft

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Son muchos los que desean la caída de Microsoft, y no es extraño que surjan alianzas en su contra. Sus tácticas monopolistas han despertado la preocupación en más de una empresa. No obstante la “bestia de Redmond”, como algunos le llaman sigue ampliando su imperio y ningún mercado escapa a su ambición de poder, que parece no tener limites. Todo lo relacionado con la industria del software, tarde o temprano tiene que caer bajo su dominio, sino, recuerden a NetScape. Ahora la pregunta es: ¿Podrá Microsoft mantener su imperio? ¿Cómo se esta preparando para el futuro? Y en especial, que es el interes de este artículo: ¿Que líneas esta desarrollando en el área de la Inteligencia Artificial?

Acciones que esta llevando a cabo Microsoft para mantener su hegemonía:

• Nuevas versiones de Windows cada vez más profesionales.
• Plataforma Microsoft .NET diseñada para la construcción de aplicaciones basadas en el Web, con la cual se espera competir con la plataforma J2EE de Sun, la cual incluye a poderosos aliados entre ellos la mítica IBM.
• Sistema operativo Microsoft CE, para las PDAs.
• Lograr un portal que genere ganancias, están tratando de adquirir a Google.

Todo lo anterior apunta a la generalización de su sistema operativo Windows y a la filosofía de las PCs. Aunque para muchos los días del Windows y de las PCs están al concluir: la tecnología móvil, los equipos inteligentes, el Linux y la estrategia de los software libres, la NOISE: alianza entre NetScape, Oracle, IBM, Sun y otros aliados (Each other), así como una filosofía de trabajo cada vez mas orientada a la red; puedan dar al traste con el enfoque Microsoft.

Pero las angustias de Microsoft no terminan aquí, la necesidad de maquinas cada vez mas amigables y fáciles de utilizar, que permiten una asimilación rápida con una eficaz gestión del conocimiento. Hace que Bill, quien no invierte en nada que no de ganancias, dedique parte de sus energías a la investigación de la Inteligencia Artificial, en la cual IBM es un pionero y le lleva ampliamente la delantera (IBM será tema de otro articulo).

A diferencia de los primeros años donde la Inteligencia Artificial (IA) era estudiada por un grupo reducido de investigadores, actualmente es un área de interés para muchas empresas que aspiran a mantenerse en los primeros planos de la economía mundial y es una de las líneas priorizadas por Microsoft, donde existen varios grupos de investigadores dedicados a los diferentes campos de la IA y al desarrollo de múltiples proyectos muchos de ellos, ya se están utilizando con éxito en los productos de Microsoft.

Veamos en las líneas que esta trabajando la Microsoft Research.

1. Sistemas adaptados e interacción.
• Desarrollo de interfaces inteligentes que permitan mejorar la interacción hombre maquina, tales como interfaces 3D, nuevas técnicas de navegación, etc.
• Asimilación y filtrado de los gustos del usuario, cual es su perfil; darle apoyo en las búsquedas, hacerles recomendaciones y sobre todo muchas ofertas
• Sistemas conversacionales: el gran sueño de la IA que se puede conversar libremente con una computadora, se acabo el teclado, adiós al mouse. Usted solo tiene que pararse frente a la maquina y decirle lo que desea.
• Sistemas y redes: Detectar cuellos de botella y optimizar el funcionamiento de las aplicaciones y los sistemas operativos.
• Diagnostico de problemas: Detección y solución de problemas, depuración de software y fallos de hardware.
Dado el enfoque centralizado de Microsoft y su afán de incluirlo todo dentro del sistema operativo Windows, así como su orientación a las PCs (paradigma aun vigente), limita el alcance de este tema y no lo enfoca a una plataforma abierta basada en la movilidad y la interacción entre usuarios y agentes.

2. MS Agent
• Se pretende a través de un primer Kit. Visualizar aplicaciones desarrolladas con esa tecnología e instalar los componentes necesarios y con un segundo Kit (Agent SDK) proporcionar las API y utilidades necesarias para que cualquier persona pueda desarrollar interfaces basadas en Agent.
Este tema esta muy avanzado y ya existen estándares como FIPA, OMG, KSE, etc. Y metodologías para el desarrollo de sistemas multiagentes, tales como Zeus, Ingenias, Message, etc. Que seria mas fácil valerse de estos avances y no re-inventarlo todo de nuevo a lo Microsoft.

3. Aprendizaje computacional.
• Análisis y minería de datos: En nuestros días cada vez se hace mas difícil procesar todo el volumen de información de que disponemos, información que puede ser muy valiosa pero que en muchos casos se pierde en enormes bases de datos a las que resulta muy difícil acceder, y si tenemos en cuenta que los datos están en constante crecimiento la tarea resulta imposible. La minería de datos trata de dar solución al problema de cómo llegar a la información que necesitamos, como extraer esa información valiosa de esa enorme montaña de datos, para ello se ha tenido que recurrir a técnicas de IA, e incluso crear nuevas técnicas, con el fin de darle una solución satisfactoria a este problema. La minería de datos también permite predecir futuras tendencias y comportamientos en los negocios y tomar decisiones preactivas dado el conocimiento que se obtiene. Como se puede ver es un tema vigente y de gran importancia al cual muchos investigadores dedican su tiempo, entre ellos Microsoft.
• Clasificación y agrupación de textos para la gestión del conocimiento lo que permite agregar o sugerir una categoría para documentos basado en su contenido. Se trata de realizar búsquedas inteligentes sobre todo en Internet. Existe el proyecto de la Web semántica, que es tratar de dotar de inteligencia a Internet, también llamado “cerebro global”. Que no es otra cosa que organizar el caos de información reinante en Internet. Para ello primero hace falta organizar el conocimiento dentro de la red a través de enlaces e hipervinculos de ahí el nombre de cerebro global y se aspira a que en un futuro la red sea capaz de autoorganizarse y de aprender de la interacción con los usuarios.
• Desarrollo de métodos de aprendizaje y procesamiento del lenguaje natural. Uno de los grande problema de la IA es que las computadoras no tiene conexión con el mundo real, y dependen de que los humanos le introduzcan la información, cuando lo ideal es que la maquina aprenda directamente del entorno. Hoy se están desarrollando métodos para el aprendizaje directo tanto para los robots que actúan en entornos reales como para los agentes que actúan en entornos virtuales.
• Desarrollo de productos y utilidades de acuerdo a los gustos y preferencias del usuario.
• Reconocimiento de voz y reconocimiento de caracteres. Ya existen software a los que se les da un texto y la maquina lo trasmite verbalmente (lo lee), otros permiten que se escriba directamente sobre la pantalla (de forma manual) como si fuera una agenda y también los que accionan ante la voz humana y ejecutan los comandos que se le indiquen. Las versiones recientes de Windows han venido presentando algunas de estas ventajas.

Estas son a grandes rasgos algunas de las investigaciones en el campo de la IA que se están llevando a cabo por Microsoft. El problema es si serán suficientes para mantener su predominio y si el paradigma actual no esta dando lugar a otro mas abierto, libre e inteligente, donde el concepto de un producto acabado de software se pierda ante las múltiples plataformas pobladas de agentes inteligentes y ejecutadas sobre pequeños objetos también inteligentes y totalmente portables.

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Los aportes de la cibernética

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Con la cibernética el concepto de máquina ha ido cambiando a lo largo de los años. Luego de aquellas primeras máquinas mecánicas donde se pretendía reemplazar completa o parcialmente el trabajo físico del hombre y de los animales, han seguido otras, cuyo fin, es la mecanización del trabajo intelectual. Hoy las máquinas realizan funciones que antes se consideraban propias del intelecto humano.

Peor quizás el aporte más importante de la cibernética fue fundamentase sobre las analogías, de ahí su característica de ciencia exogena, la cual esta dada por la interrelación con otras ramas del conocimiento y su asimilación, pero sobre todo por la propuesta de teorías generales que explicasen fenómenos propios de las otras ciencias. Por ejemplo la cibernética ha preferido basarse en la teoría de los modelos, haciendo mas hincapié en la representación funcional de los organismos que en su estructura, en el sentido vertical o jerárquico.. Esto unido a la búsqueda de analogías entro los fenómenos y no a la reducción de un fenómeno en otro (como posteriormente hizo la inteligencia artificial), la llevo a convertirse en una guía científica para la comprensión del mundo desde una visión más general y abierta.

De ahí que cuando los cibernéticos intentaban modelar la estructura de un objeto, mas que la estructura lo que tenían en mente era la reproducción de su funcionamiento sobre otra estructura y se aspiraba a que ese modelo u objeto artificial exhibiera una conducta similar a la del original. Digo similar porque en realidad la conducta mostrada por los modelos siempre estará supeditada a la interpretación del investigador..

Otro de los aportes de la cibernética fue la utilización del aparato matemático (su creador Wiener, fue un destacado matemático), que hasta ese momento era de uso casi exclusivo de la física, como la cibernética era a su vez una disciplina común a varios sectores de investigación, trajo como consecuencia que ramas como la psicología, la sociología y la biología pudieran de alguna manera formalizar sus teorías y fue mas lejos, al proporcionarles métodos de experimentación a través de la creación de máquinas que permitieran estudiar conductas, reacciones, reflejos, formas de aprendizajes…

Entre las investigaciones de los cibernéticos estaba el estudio del reflejo condicionado, un ejemplo de esto fueron las tortugas de Grey Walter, las cuales eran capaces de orientarse por la luz y luego de repetirle un sonido junto a la luz estas eran capaces de orientarse por el sonido.

Los ratones de Shannon eran capaces de aprender a orientarse a través de un laberinto y encontrar la salida, aquí estamos en presencia de mecanismos de búsquedas heurísticas, que luego se convertirían en la funtamentacion de los métodos de búsqueda de la inteligencia artificial.

En nuestros días, se mueven libremente, por los la laboratorios del MIT, una serie de ciberanimalitos, que evaden exitosamente los objetos, cuya idea esta basada en muchos de los métodos cibernéticos.

Ya desde épocas tempranas la Cibernética se cuestiono muchas de las funciones de la mente humana y sobre todo de los mecanismos del aprendizaje y su simulación en las máquinas. Uno de estos mecanismos fue el método de prueba y error dando inicio a las ideas heurísticas la cual se convirtió en el fundamento de la futura inteligencia artificial y de su aplicación en los sistemas expertos siendo significativas las ideas sobre la resolución de problemas.

En la resolución de problemas obtuvieron conclusiones interesantes como la siguiente: la resolución de problemas es un mecanismo de autorregulación donde el éxito da como resultado la interrupción de toda actividad ulterior mientras el fracaso o éxito incompleto conduce a nuevos intentos de encontrar una solución enviando (realimentando) la información acerca de error a la parte del mecanismo que pone en marcha la actividad (el efector). Como consecuencia de estas investigaciones se enfoco el aprendizaje a través de los mecanismos de prueba y error del cual se dedujo que el proceso de adquirir un hábito, se desarrolla de forma gradual una sucesión de pasos correctos, mientras las acciones que no concuerdan con esa sucesión resultan gradualmente eliminadas. Los cibernéticos como fieles representantes de la naturaleza aceptaron la idea de que ningún aprendizaje surgido por el método de prueba y error comienza mientras no exista una necesidad insatisfecha.

Otros de los temas de nuestro tiempo, que ha suscitado más polémica entre los investigadores de la IA, es la intencionalidad. Tema también tratado por la cibernética, donde se planteaba que la intencionalidad era un rasgo de los organismos vivientes visto como una tendencia a un objetivo, el homeostato de Ashby es un ejemplo de intencionalidad cibernética.

Para los cibernéticos la intencionalidad no es un fenómeno vital enfocado como objetivos humanos, ligados a las sensaciones, sino como una retroalimentación negativa que busca el equilibrio del sistema a toda costa, siendo la búsqueda del equilibrio a través de la realimentación, lo que hace que un sistema tenga intencionalidad y como todos los fenómenos son sistemas en equilibrio siempre se cumple, tomen como ejemplo al sistema tierra como un sistema en equilibrio cuya intencionalidad es perpetuarse ( a pesar de los esfuerzos del hombre por destruirlo).

Un interesante enfoque le dieron los cibernéticos al concepto de sistemas cerrados y sistemas abiertos de donde se desprendieron dos interpretaciones significativas:
1) En los organismos vivos el estado final se puede alcanzar desde diferentes condiciones iniciales en formas diferentes. Actualmente conocido como método de exploración heurística en contraposición al método al algorítmico.
2) Los sistemas abiertos se comportan como si conocieran sus estados finales futuros. Tema central en la plantación, ya que necesitas saber o predecir que ira sucediendo según se avance. Ejemplo el ajedrez, es necesario analizar varias jugadas ante de decidirse por una. Los sistemas de pronósticos.

Este ultimo ha dado lugar a los métodos de encadenamiento de los objetivos a los hechos, resolver el problema partiendo del final. Siempre he tenido la impresión de los sueños primero se conciben partiendo desde el final hasta el principio, hay una intención final (alguna preocupación, dolor físico, deseo) que desencadena las acciones hasta los hechos iniciales y luego se reproduce el sueño como tal siguiendo los patrones de ese guión, aunque no de forma exacta, pueden introducirse cambios ante intromisiones externas, como ruidos, luces, olores, etc.

Algunos llegan a interpretaciones religiosas afirmando que ese es el destino que todos tenemos escrito.

Libro recomendado:
Inteligencia Artificial, el futuro del hombre

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¿Que es la programación lógica?

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En sus inicios la actividad de la computadora estuvo limitada exclusivamente al cálculo numérico. Si bien es cierto que las
máquinas fueron construidas principalmente para realizar operaciones aritméticas, ellas son capaces de ejecutar tareas no numéricas, como resolver problemas “lógicos”.

En realidad la computadora está dotada para procesar “símbolos”, el que estos fuesen utilizados como numéricos no fue mas que un hecho circunstancial.

Los primeros en comprender esta idea fueron los investigadores de la Inteligencia Artificial, especialmente el trío NeweLL, Show y Simon con su “logic theorist”. Este programa podía demostrar teoremas del cálculo proposicional y sentó las bases sobre las posibilidades de las computadoras para la manipulación de símbolos (no numéricos) y el tratamiento de estructuras de datos en forma de <>.

Siguiendo estas ideas John Mac Carthy a principio de los años 60 desarrollo el lenguaje LISP, primer lenguaje que rompió con los esquemas convencionales de programación. El LISP utiliza el tratamiento simbólico de la información representadas por listas, es el primer lenguaje que no hace diferenciación entre datos e instrucciones y se le considera el pionero de los lenguajes funcionales por su método de trabajo, similar a la resolución de funciones matemáticas.

El LISP por sus características de procesar símbolos ha sido utilizado durante muchos años como el lenguaje exclusivo de la Inteligencia Artificial.

Aunque la máquina está capacitada para manipular símbolos, esto no lo realiza de forma eficiente, de ahí que el LISP tenga que ser un lenguaje con interprete y surgiera la necesidad de máquinas LISP. Sin embargo no toda la responsabilidad la tiene la máquina, la preparación de las estructuras de datos para los cálculos no numéricos, se hace muy engorrosa y compleja.

Para los problemas no numéricos tales como; el ajedrez, la solución de teoremas, el diagnostico médico, los juegos, etc. La representación de la entrada, entiéndase las condiciones iniciales, requieren más que de datos, de una descripción del problema en si al igual que su programación, la cual carece de un algoritmo definido y se necesita la utilización de métodos de búsqueda heurísticos, o lo que es lo mismo una estrategia a seguir ante las posibles bifurcaciones que se irán presentando, o sea despreciar los caminos pocos fértiles.

Para muchos investigadores la solución de los problemas no numéricos consist’,ia en encontrar una heurística eficiente. Lo cual dío lugar a una gran diversidad de métodos heurísticos.

No fue hasta el surgimiento de los Sistemas Expertos que la representación del conocimiento, adquirió la importancia que merecía. Los Sistemas Expertos tienen como característica fundamental la separación de los conocimientos que le son necesarios (Base de Conocimiento) y el programa que permite manipular estos conocimientos (Máquina de Inferencia). Además de contar con los datos de partida que permiten la solución del problema planteado (Memoria de Trabajo).

En las aplicaciones convencionales desarrolladas en lenguajes imperativos de tipo FORTRAN, BASIC, PASCAL, etc. Los conocimientos están mezclados en el programa, donde los datos y las instrucciones reciben un tratamiento separado, lo cual obliga a procesar un orden de ejecución detallado de las acciones, este método recibe el nombre de procedural. En las aplicaciones no convencionales, tales como los Sistemas Expertos, (los cuales se desarrollan fundamentalmente, en lenguajes funcionales como LISP o en Programación Lógica como PROLOG).

Los conocimientos se dan en forma declarativa, sin indicar el modo de empleo, ni donde, ni cuando utilizarlos.

Los conocimientos son representados en forma de regla del tipo antecedente consecuente. donde en el antecedente viene la descripción de un hecho y en el consecuente la acción a ejecutar la cual produce nuevos hechos (cambios en la memoria de trabajo). Por su puesto que es más cómodo proporcionar a un sistema conocimientos en forma declarativa, ya que podemos dárselo en cualquier momento, suprimirlos o modificarlos con facilidad.

En los comienzos de los años 70 el francés Alain Colmenuer desarrolló el lenguaje PROLOG que también permite el desarrollo de aplicaciones en forma declarativa.

En general el PROLOG es un demostrador automático de problema, el cual utiliza una Base de Conocimientos en forma de reglas de inferencia deductivas (cláusulas de Horn), es decir sus reglas tienen como consecuente una única acción y la inferencias obte¬nidas son estrictamente lógicas (verdaderas o falsas), aunque puede parecer una limitación, esto no es totalmente justo, ya que PROLOG permite programar mecanismos inferenciales con lógica probabilísticas, dado que se trata de búsquedas en árboles con acumulación de evidencias.

El PROLOG como lenguaje surgido del cálculo de predicados, tomó las siguientes ideas de la lógica para su ejecución.
1) Un conjunto de axiomas o hechos.
2) Reglas de inferencias las cuales se resuelven por resolución y unificación.
3) El objetivo a demostrar, que serán las condiciones a unificar con las reglas.

También tomó del LISP el tratamiento de las listas para la repre¬sentación de estructuras complejas. Aunque el PROLOG tuvo su ori¬gen en la lógica matemática no fue una transposición exacta, y esta ligada a las discusiones que sostienen desde hace años los principales investigadores de la Inteligencia Artificial, los cuales están divididos en dos grandes grupos, de una parte Minsky quien propone estudiar los mecanismos del pensamiento humano y luego simularlo en la computadora.

Lo más importante para Minsky son los conceptos, o sea la inter¬pretación que se le puede dar a cada palabra en dependencia de un contexto dado.

El otro grupo encabezado por Mac Carthy (autor del LISP), afirman que la lógica matemática es el elemento característico para la representación del razonamiento y su implantación en la computadora, este grupo centra su atención en la formalización y en la estructura de los conocimientos más que en el sentido de los mismos.

La lógica desde la antigüedad se concibió como el método de descubrir las leyes del pensamiento, pero estas leyes siempre han estado restringidas al pensamiento científico y muy especialmente el matemático, quedando fuera el sentido común. Esta deficiencia es admitida por los defensores de la lógica, pero ellos consideran que la lógica es la única senda posible para desarrollar programas capaces de mostrar inteligencia.

Siguiendo los principios de la lógica de predicados, como ya se dijo, la programación lógica se construye sobre reglas de inferencia del tipo conclusión condiciones, algunas utilizadas como axiomas, hechos que no requieren demostración y otros como teoremas, hechos o conclusión que necesitan de condiciones a cumplirse, además del objetivo a demostrar que es quién representa el problema a resolver y desencadena la ejecución de las reglas, para su ejecución utiliza el modus ponens [(A => B),A] => B.

Analicemos el clásico ejemplo sobre Sócrates.

Todos los hombres son mortales
Sócrates es hombre

Sócrates es mortal

Su representación lógica será

Para todo X hombre(X) => mortal(X)
Existe Sócrates y hombre(Sócrates)

entonces mortal(Sócrates)

En PROLOG sería.

hombre(Sócrates) < —
mortal(x) < — hombre(x)
? <– mortal(Sócrates)

Donde hombre(Sócrates) es un axioma, regla que carece de condiciones, mortal(x) es un teorema, regla con la condición hombre (x) y mortal (Sócrates) es el objetivo a demostrar.

Ante la pregunta mortal (Sócrates) se buscará una regla que cumpla con la conclusión mortal, PROLOG tomará la primera regla, si esta no se cumple tomará otra regla. Cuando la regla se cumpla se unifica con el objetivo a demostrar (mortal) y se sustituye la variable “x” por Sócrates y se pasa a ejecutar las condiciones, en caso que alguna de las condiciones no se cumpla se da marcha atrás y se selecciona una nueva regla que unifique con hombre. En nuestro ejemplo la regla mortal está compuesta por una sola condición hombre (x) y para que se cumpla basta que exista una regla que tenga como conclusión a hombre (Sócrates),o sea “x” igual a Sócrates, si la encuentra se unifica con ella.

Como hombre (Sócrates) no tiene condiciones, es un axioma, cumple la condición hombre y como no existen más condiciones a cumplir, entonces se cumple la regla mortal (Sócrates), con lo que, se demostró el objetivo: Sócrates es mortal.

Una de las grandes ventajas del PROLOG es su potencia para con pocas reglas obtenerse variadas interpretaciones, a diferencia de los lenguajes imperativos donde cada hecho requiere de un procedimiento o lo que es lo mismo secuencias rígidas de pasos para su ejecución.

En PROLOG basta declarar algunas reglas que representen a los hechos.

Por ejemplo si tenemos las reglas:

Padre (Juan, Luis) <–

Padre (Luis, Jose) <–

Padre (Pedro, Luis) <–

Notar que todas las reglas carecen de condiciones (son axiomas).

Con estas tres reglas se puede buscar un abuelo o un hermano o un tío basta plantear como objetivos a demostrar

? <– Padre (x,y) Padre (y,z)

y encontraremos un abuelo en “x”

o ? <– Padre (x,y) Padre (x,z)

Donde “y” y “z” serán hermanos

o también ? <– Padre (x,y) Padre (x,z) Padre (y,s)

y obtendremos en “z” un tío

Observen que el objetivo puede ser una condición como en el caso de mortal (Sócrates) o varias condiciones.

Analicemos el objetivo abuelo. Para solucionarlo la máquina de inferencia tendrá que localizar un padre (x,y) entre las reglas padres y a su vez encontrar otra regla que tenga como padre a “y” de “z”. Las cuales serían padre Juan de Luis y padre Luis de José, lo cual implica que Juan es el abuelo de José.

También es posible definir una regla abuelo como sigue:

Abuelo (x,y) < — Padre (x,z) Padre (y,z)

y entonces la pregunta se reduciría a

? <– Abuelo (x,y)

El resultado a imprimir sería Juan, José.

Otra posibilidad sería saber de quién es abuelo Juan.

? <– Abuelo (Juan,x)

La regla anterior “Abuelo” está limitada a Abuelo por parte de padre, en PROLOG basta modificar la regla Abuelo y agregarlas reglas progenitor como sigue:

Abuelo (x,y) < — Padre (x,z) Progenitor (y,z)

Progenitor (x,y) <– Padre (x,y)

Progenitor (x,y) <– Madre (x,y)

De igual forma se puede agregar las reglas Tío, Hermano, Sobrino, Hijo etc., sin necesidad de alterar el programa.

Si quisiéramos saber donde trabaja Juan y quienes trabajan en computación, en lenguajes de tipo Pascal, cada caso sería independiente. En PROLOG basta definir las reglas trabaja (x,y), donde “x” es el nombre (Juan) y “y” el lugar (computación), solo se necesitarán dos preguntas trabaja (Juan,x) para el primer caso o trabaja (x, computación) para el segundo caso.

PROLOG es un lenguaje que se encuentra en sus inicios, para muchos su desarrollo es equivalente a las primeras versiones de FORTRAN. Como lenguaje de programación lógica debe aún recorrer un largo camino evolutivo, pero lo que nadie duda es que PROLOG, hasta la fecha actual, es el lenguaje que más se acerca a la forma de pensar del hombre y no es por gusto que los japoneses lo escogieron como lenguaje núcleo para su proyecto de la quinta generación de computadoras.

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¿Que es un transhumano?

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El transhumanismo es una corriente de pensamiento orientada para hacia el futuro que no acepta las tradicionales limitaciones humanas como la muerte, las enfermedades y otras deficiencias de la biología. Además tiene como premisa que la especie humana no representa el final de nuestra evolución, sino el principio. Formalmente lo definimos de la siguiente manera:

• El estudio de las ramificaciones, de las promesas y los peligros potenciales del uso de la ciencia, tecnología, creatividad y otros medios que superen las limitaciones fundamentales del hombre.”

• “El movimiento intelectual y cultural que afirma la posibilidad y el deseo de alterar fundamentalmente la condición humana, especialmente por medio del uso de la tecnología, para eliminar el envejecimiento y aumentar efectivamente las capacidades intelectuales, físicas y psicológicas de la raza humana.”

¿Qué es un transhumano?

Transhumano, es el término para referirse a un “humano transicional”, un paso potencial hacia la evolución del post-humano. Llamando transhumanos a la “manifestación más temprana de nuevos seres evolutivos”, Los primeros signos del transhumanismo incluyen el refuerzo corporal con implantes, la andrógina, la reproducción asexual, y la identidad repartida. Actualmente muchos humanos empiezan a considerarse a sí mismos como transhumanistas, el concepto de transhumano ha tomado connotaciones de auto identificación y pro-acción, tal y como muestra esta definición extraída del Apartado de Terminología Transhumanista

TRANSHUMANO: Alguien que se prepara de forma activa para convertirse en post-humano. Alguien lo bastante informado como para ver las radicales posibilidades y proyectos que se le ponen delante, y que toma cada opción actual para su propio crecimiento.

Muchos transhumanistas ya se consideran transhumanos, pues nuestro uso de los útiles ha aumentado en gran medida las capacidades del cuerpo y la mente humanas. La tendencia es la del progreso constante en el desarrollo y uso de las comunicaciones globales, la modificación corporal, y el uso de técnicas para ampliar la esperanza de vida. Cualquier humano que saca provecho de esta tendencia puede alcanzar el nivel de transhumano durante su vida.”

¿Qué es un posthumano?

“Un post-humano es un descendiente humano que ha sido aumentado hasta tal punto como para haber dejado de ser humano. Muchos transhumanistas quieren convertirse en post-humanos”.

Y lo idealizan hasta el punto de afirmar que como post-humano, las capacidades mentales y físicas superarían de lejos a las de cualquier humano no aumentado. Siendo más listo que cualquier genio humano y capaz de recordar cosas con mayor facilidad. El cuerpo no se vería afectado por enfermedades y no se deterioraría con la edad, dotándote de una juventud y vigor indefinidos. Pudiendo tener una capacidad sumamente expandida para sentir emociones y experimentar placer, amor y belleza artística. No se sentirá cansancio, aburrimiento o enfado por pequeñeces.

Los medios por los que los transhumanistas esperan alcanzar la posición de post-humano incluyen: nanotecnología molecular, ingeniería genética, inteligencia artificial (algunos creen que las inteligencias artificiales serán los primeros post-humanos), sustancias anímicas, terapias anti envejecimiento, dispositivos neurológicos, herramientas avanzadas para la gestión de información, sustancias potenciadoras de la memoria, vestimentas computerizadas, invenciones de bajo coste y técnicas cognitivas.
Los posthumanos podrían ser totalmente sintéticos (basados en inteligencia artificial) o podrían ser el resultado de realizar mejoras parciales de un humano biológico o un transhumano. Incluso algunos post-humanos podrían deshacerse de su cuerpo y vivir en entornos virtuales. Y afirman: “Es imposible imaginar cómo sería ser post-humano. Ellos podrían tener actividades y aspiraciones que incluso ni podemos comprender, igual que un mono jamás podría entender la complejidad de la vida humana.”

La Declaración Transhumanista:

“1.- En el futuro, la Humanidad será cambiada de forma radical por la tecnología. Prevemos la viabilidad de rediseñar la condición humana, incluyendo parámetros tales como lo inevitable del envejecimiento, las limitaciones de los intelectos humanos y artificiales, la psicología indeseable, el sufrimiento, y nuestro confinamiento al planeta Tierra.

2.- La investigación sistemática debe enfocarse de acuerdo a esos desarrollos venideros y sus consecuencias a largo plazo.

3.- Los transhumanistas creemos que siendo generalmente abiertos y aceptando las nuevas tecnologías disponemos de mejor oportunidad de volverlas en nuestro provecho que si intentamos condenarlas o prohibirlas.

4.- Los transhumanistas defienden el derecho moral de aquellos que deseen utilizar la tecnología para ampliar sus capacidades mentales y físicas y para mejorar su control sobre sus propias vidas, Buscamos crecimiento personal más allá de nuestras actuales limitaciones biológicas.

5.- De cara al futuro, es obligatorio tener en cuenta la posibilidad de un progreso tecnológico dramático. Sería trágico si no se materializaran los potenciales beneficios a causa de una tecnofobia injustificada y prohibiciones innecesarias. Por otra parte, también sería trágico que se extinguiera la vida inteligente a causa de algún desastre o guerra ocasionados por las tecnologías avanzadas.

6.- Necesitamos crear foros donde la gente pueda debatir racionalmente qué debe hacerse, y u orden social en el que las decisiones serias puedan llevarse a cabo.

7.- Los transhumanistas defienden el bienestar de toda consciencia (sea en intelectos artificiales, humanos, animales no humanos, o posibles especies extraterrestres) y abarca muchos principios del humanismo laico moderno. El transhumanismo no apoya a ningún grupo o plataforma política determinada.

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