La gran facultad de los ordenadores para generar consecuencias lógicas abre un nuevo camino para la comprobación y verificación de conjeturas. Tres científicos españoles, Enric Trillas, Eloy Renedo y Sergio Guadarrama, analizan aquí en este artículo de El Cultural la capacidad de la Inteligencia Artificial para conjeturar.
CONOCIMIENTO PREVIO
Para llegar a una conjetura hay que partir de un conocimiento previo, del que debe procurarse que no contenga contradicciones ni incompatibilidades. Conjeturas las hay de muchos tipos; por ejemplo, las que pretenden explicar dicho conocimiento (hipótesis), las que pretenden obtener conclusiones seguras a partir del conocimiento previo (consecuencias lógicas) y las que sólo pretenden explorar más ese conocimiento (especulaciones). Las especulaciones permiten, a veces quitándolas, a veces agregándolas, que se pueda llegar respectivamente a nuevas hipótesis o consecuencias lógicas, y en otras ocasiones, simplemente, que se puedan obtener especulaciones mejores.
Cualquier creador tiene la experiencia de cómo, a través de especulaciones previas, llega a algo que, en muchos casos, no es sino una especulación que es mejor en el sentido de que le permite empezar el despliegue de lo que antes no conseguía expresar; muchos procesos creativos se van desplegando a través de enlaces de especulaciones. Una narración podría decirse que es una gran conjetura que contiene multitud de otras conjeturas enlazadas que el autor pretende que sean consistentes, no sólo entre sí sino también con la conjetura global. Esta conjetura global suele ser compleja y, con frecuencia, sólo se manifiesta una vez terminada la narración. El buen lector va generando, a partir de sus conocimientos previos y de algunas hipótesis, sus propias especulaciones que le permiten ir interpretando la narración y llegar a captar su sentido global. De hecho, las narraciones literarias se basan tanto en las conjeturas del autor como en las que el lector añade.
Las imprecisiones e incertezas de las narraciones hacen que muchos enunciados sean graduables, aunque esto no impide que en bastantes casos pueda analizarse su consistencia contextual. Tales imprecisiones e incertezas permiten al lector encajar sus propias conjeturas con la narración; encontrarle un sentido y, así, apasionarse con ella. Los libros empiezan a ser, para los científicos de la computación, un campo en el que encontrar abundante material con el que contrastar experimentalmente modelos previamente investigados o con el que idear nuevos modelos.
ESTRUCTURA RACIONAL
Hoy en día, la web ha permitido un gran crecimiento de la narración escrita, debido en parte a su accesibilidad, a su dinamismo y a su no linealidad, es decir, a su estructura relacional arborescente. Su estructura permite a los lectores construir multitud de historias distintas a partir de un conjunto de páginas enlazadas. En este caso, el lector juega un manifiesto papel activo en el desarrollo de la narración, porque ésta depende de los saltos que haga entre las páginas. Se diferencia por tanto, de otros tipos de narraciones donde el desarrollo lineal del texto restringe las posibilidades. Ciertamente, esto tiene algunos inconvenientes: entre las distintas páginas pueden encontrarse muchas contradicciones e incompatibilidades y, además, la coherencia global la debe poner el propio lector.
Para ayudar a los usuarios se inventaron los buscadores, que aprovechan la estructura de enlaces a fin de encontrar páginas relevantes para las palabras que introducen los usuarios y que no siempre coinciden con lo que en realidad buscan, normalmente conceptos o ideas y no sólo palabras. Para dotar a los buscadores de nuevas capacidades son necesarias dos cosas; por un lado, añadir a la web tanto anotaciones como relaciones más «legibles» para los ordenadores y, por otro, incluir en los buscadores capacidades de inferencia tanto inductiva como deductiva. Falta progresar hacia la búsqueda semántica.
La música es un caso notable de «narración» ligada a un contexto sonoro cuya representación simbólica (partitura), cuando existe, requiere para su lectura un conocimiento específico. Se acepta comúnmente que la partitura es una reducción del universo expresivo del autor; con ella pueden representarse aspectos formales, pero no intenciones expresivas o elementos emocionales (salvo un reducido número de ellos), necesitando a tal efecto indicaciones escritas. Esta limitación es tanto más patente, cuanto más «libre» es el estilo, cuando la partitura es más bien informal como en el jazz, o cuando la escritura brilla por su ausencia como en el caso del flamenco. Encontramos, por tanto, que el intérprete musical lo es en sentido estricto o, si se prefiere, que tiene que re-interpretar la partitura, máxime cuando en la mayoría de los casos la intención del autor no es directamente accesible.
La «narración musical», análogamente a la literaria, es una conjetura que se genera a partir de diferentes hipótesis y conocimientos previos. Desde hace tiempo existen programas que leen y «tocan» partituras de una manera literal y cuyos recursos interpretativos, en especial los tímbricos, son mayores a medida que aumenta la potencia del computador; pero carecen de la posibilidad de expresar emociones.
Sin embargo, ya hay modelos computacionales (Saxex es uno de ellos) que «interpretan» una partitura de modo expresivo por medio de técnicas de inteligencia artificial; que permiten, imitando un estilo concreto o a un músico, añadir expresividad a la interpretación. Para emular al intérprete humano, estos programas generan una sucesión de conjeturas musicales sobre la base de la hipótesis de que la partitura es una guía aproximada de las intenciones del autor.
