La factibilidad del niño-máquina de Turing - González, R. (2025)
La máquina de Turing (MT) y el controvertido “juego de la imitación” son los aportes más reconocidos de Alan Turing en la filosofía de la inteligencia artificial (IA). El proyecto del niño-máquina, directamente ligado al aprendizaje de máquinas programadas o computadores digitales, no es tan reconocido, aunque no es menos importante. Según dicho proyecto, una máquina programada debe aprender como un niño, si ha de convertirse en una “mente adulta pensante”, esto es, que juzgue, que entienda, que distinga. En este artículo se muestra que ese desiderátum de Turing no es realizable mediante algoritmos. Mientras que en la primera sección se introduce al problema, en la segunda se da un breve recuento histórico de los algoritmos, las máquinas de Turing y de su relación. En la tercera sección se aborda el concepto machine intelligence y el proyecto del niño-máquina. En la cuarta sección se muestra que una forma de entendimiento (“la habitación china” de Searle) da lugar a la introspección y reflexión crítica, que no son reductibles al funcionamiento de programas. Finalmente, en la quinta sección se argumenta que el proceso de la introspección y la reflexión crítica, son la “piedra de tope” de la IA clásica; en efecto, es la ausencia de ambas capacidades lo que impide que el niño-MT se convierta en una mente adulta pensante.//According to the philosophers of Artificial Intelligence (AI), Turing Machines and the Imitation Game are the most important concepts proposed by Alan Turing. The Child-Machine Project, which projects learning machines via digital computers, is less known, although it is no less important. According to Turing’s project, a programmed machine needs to be a Child-Machine to turn into an adult mind, one that understands, judges, and distinguishes. In this article, I argue that Turing’s desideratum is not realizable only with algorithms. In the first section, I introduce the problem, while in the second I briefly analyze concepts such as algorithms, Turing Machines, and their relation. In the third section, I deal with Machine Intelligence and the Child-Machine Project. In the fourth section, I look at a form of understanding, which is the basis of the Chinese Room Argument: introspection and reflective thinking, two factors that enable the process by which results are revised. In the fifth section, I analyze why those processes of revision are the stumbling block of classical AI or GOFAI; as I argue, introspection and reflective thinking are the cognitive faculties that prevent the child-machine from becoming a “thinking adult mind”.