Máquinas y Sujetos: Explorando los paralelos entre Big Data e Inteligencia Artificial y la Teoría del Significante Lacaniana
Big data como resultado de un sistema técnico
Muchos años atrás, cuando comenzaba a estudiar la didáctica de las ciencias naturales, me “tocó” vivir una experiencia que se transformó en objeto de estudio. Salimos con niños de una escuela primaria, primer grado, a visitar una granja. Allí en un sector había gallinas y patos todos juntos. Los niños inmediatamente encontraron las semejanzas entre los patos y las gallinas. Incluso les pedía que registren y lo hacían desde las semejanzas. Todas y todos vieron rapidamente aves, con plumas, con pico y con alas. Estas características compartidas fueron inmediatas de identificar para los niños y niñas. Sin embargo, una vez realizado ese primer registro y al ser solicitado específicamente, “Observemos y dibujemos” las patas (los patos tienen patas palmeadas, adaptadas para nadar, sus dedos están unidos por una membrana que les proporciona propulsión en el agua y las gallinas tienen patas escamosas y garras afiladas, adaptadas para caminar y raspar en la tierra en busca de alimento), comenzaron a aparecer las diferencias… que luego pudieron llevar a toda el ave y dijeron las formas de los picos son distintos, el tamaño, el color…
Recuperando las diferencias
Así que con esa idea en mente es que arranco este artículo preguntándome qué diferencias pudimos determinar hasta ahora, en la serie de artículos que vengo compartiendo, entre IA y el Sujeto.
En primer lugar, a la necesidad que se origina en el sujeto y que se articula a través del lenguaje y los significantes y da cuenta de un deseo el caso del Sujeto, cosa que no ocurre en la IA, ya que no hay un deseo. Luego también la complejidad y naturaleza de esa articulación del deseo a través del lenguaje es un proceso complejo que implica la interacción entre el sujeto y el orden simbólico y esa articulación está marcada por la división del sujeto por el lenguaje y la formación del deseo inconsciente, mientras que en una IA, la articulación del lenguaje es más mecánica y algorítmica. En tercer lugar, seguimos con las diferencias, consciencia y subjetividad son aspectos que diferencian; en el Sujeto el deseo se articula de manera no consciente a través del lenguaje, en la IA hay carencia de consciencia y subjetividad en el sentido humano, es cierto que puede producir respuestas inteligentes y coherentes, pero no tiene experiencias subjetivas ni consciencia de sí misma. Por último, intencionalidad y capacidad de acción son netamente humanas, el Sujeto es un agente activo cuyo deseo influye en su relación con el lenguaje y el mundo; en el caso de la IA, la "capacidad de acción" es el resultado de su programación y los datos de entrada, no surge de un deseo propio, carece de capacidad y autonomía en el sentido humano y actúa únicamente en función de sus algoritmos y datos de entrenamiento.
Cerramos el último artículo con una imagen que ponía de manifiesto un error semántico de la IA. Ilustraba un deslizamiento de sentido en la interpretación de una solicitud por parte de la inteligencia artificial (IA), específicamente en el contexto de la generación de imágenes.
1. Deslizamiento de sentido: Es decir, discrepancia entre la intención original del sujeto y la interpretación realizada por la IA. En este caso, la IA malinterpretó el significado completo de la solicitud y generó una imagen que no coincidía con lo que el usuario tenía en mente.
2. La explicación se centra en el uso de la expresión "before Christ" en inglés, que puede ser interpretada como "antes de Cristo" o "ante Cristo" (frente a). La IA, al leer el prompt en inglés, optó por la segunda opción y generó una imagen en consecuencia.
3. Interpretación errónea por parte de la IA: La IA actuó como cualquier hablante humano al tomar la expresión "before Christ" y elegir una de las posibles interpretaciones. Sin embargo, esta elección no coincidía con la intención original del Sujeto, lo que resultó en la generación de una imagen incorrecta.
Les propongo hoy abordar “Máquinas y Sujetos: Explorando los Paralelos entre Big Data e Inteligencia Artificial y la Teoría del Significante Lacaniana” a modo de pensar juntos esta lógica de la IA y el Sujeto en clave de sistemas técnicos interactuando.
Introducción
En la era digital actual, nos encontramos inmersos en un mundo donde los datos y la información fluyen a un ritmo sin precedentes. Los avances tecnológicos han dado lugar a la acumulación masiva de información, conocida como Big Data, un fenómeno que ha transformado nuestras formas de interactuar, comunicarnos y tomar decisiones. A su vez, en el ámbito del psicoanálisis, Jacques Lacan revolucionó la comprensión del sujeto y su relación con el lenguaje a través de su teoría del significante. A primera vista, estos dos ámbitos pueden parecer completamente desconectados, sin embargo, al examinarlos más de cerca, emergen paralelismos y similitudes que desafían nuestras nociones sobre la naturaleza de la mente humana y la inteligencia artificial.
Big Data y el Sistema Técnico
El Big Data es el resultado de un sistema técnico sofisticado que recopila, almacena y procesa cantidades masivas de información. Esta información proviene de diversas fuentes, desde interacciones en línea hasta dispositivos de monitoreo y sensores. El objetivo principal del Big Data es identificar patrones, tendencias y correlaciones que puedan ser utilizados para tomar decisiones más informadas y precisas en áreas como el marketing, la gestión de recursos, la investigación científica y muchas otras.
Sin embargo, el Big Data no es solo una acumulación de datos, sino también una compleja red de algoritmos, modelos estadísticos y sistemas de procesamiento que convierten esta información en conocimiento procesable. Estos sistemas técnicos funcionan a través de complejas estructuras lógicas, similares a los árboles de decisión y las redes neuronales utilizadas en la inteligencia artificial (algo de esto modelizamos en los tres últimos artículos de este sitio). Al igual que la IA, el Big Data sigue una lógica de ramificaciones y encadenamientos, donde los datos se procesan a través de múltiples capas y nodos interconectados para generar resultados y tomar decisiones.
La Teoría del Significante y la Constitución Subjetiva
Ahora abordemos las ideas de Jacques Lacan, quien desarrolló una teoría sobre el sujeto y su relación con el lenguaje. Según Lacan, el sujeto no es una entidad unitaria y consciente, sino más bien un efecto del discurso y la cadena significante. En su concepción, el sujeto se constituye a través de una sucesión de significantes que se relacionan y encadenan entre sí, formando una estructura simbólica compleja (desarrollado en el artículo del viernes 19 de abril en este mismo sitio).
Lacan recurrió a conceptos topológicos y matemáticos, como la teoría de grafos y los circuitos eulerianos, para ilustrar la lógica subyacente a esta cadena significante. Estos conceptos, aunque no se aplican directamente en el análisis clínico, pueden ayudar a describir y visualizar el fenómeno de la constitución subjetiva a través del lenguaje.
Semejanzas Lógicas entre Máquina y Sujeto
A pesar de las diferencias fundamentales entre los sistemas técnicos de Big Data e IA y la teoría del sujeto lacaniana, emergen semejanzas en cómo ambos se constituyen y operan. Tanto las máquinas como los sujetos parecen seguir una lógica de ramificaciones y encadenamientos, similar a la estructura de los árboles de decisión y las cadenas significantes.
En el caso de las máquinas, los datos se procesan a través de complejas estructuras lógicas, donde cada entrada genera una ramificación de posibles resultados, cada uno con un peso o probabilidad asignada. De manera análoga, en la teoría lacaniana, el sujeto se constituye a través de una cadena de significantes que se van enlazando y ramificando, dando lugar a una red simbólica intrincada (veíamos en el artículo del viernes 19 de abril). Vamos con un ejemplo ante la pregunta:
El bebé recién nacido esta llorando. ¿Tendrá hambre? se pregunta el adulto a cargo, y a la vez se le despliegan muchos significantes encadenados a ese HAMBRE, por ejemplo: Bebé recién nacido, Llanto del bebé, Preocupación materna, Cuidado del bebé, Vínculo emocional madre-hijo, Instinto maternal, Alimentación del bebé, Leche materna, Hora de la comida, Satisfacción de las necesidades del bebé, Hambre del bebé, Rutina de cuidado, Patrones de sueño, Cambio de pañal, Cuna del bebé, Amamantar, Paciencia materna, Canciones de cuna, Arrullo, Consuelo maternal, Acariciar al bebé, Entorno tranquilo, Habitación del bebé, Juguetes de bebé, Monitoreo de la salud del bebé, Visita al pediatra, Crecimiento y desarrollo infantil, Baño del bebé, Tareas domésticas, Apoyo familiar, Conversación sobre la crianza, Ansiedad maternal, Expresión facial del bebé, Babero, Mamadera, Chupete, Tiempo de juego, Aprendizaje temprano, Estimulación sensorial, Control de temperatura, Vacunación infantil, Seguridad del hogar, Familia, Educación infantil, Lactancia materna exclusiva, Horario de alimentación, Nutrición infantil, Responsabilidad parental…
Además, tanto las IA como el sujeto lacaniano parecen navegar a través de recorridos y bucles lógicos para alcanzar un resultado final. Las IA utilizan algoritmos de búsqueda y optimización para encontrar la mejor solución a un problema determinado, mientras que el sujeto, según Lacan, se constituye en el tránsito y el recorrido por la cadena significante, buscando una completud siempre esquiva.
Otra semejanza notable se encuentra en el uso de conceptos topológicos y matemáticos para describir y visualizar estos procesos. Así como Lacan recurrió a la teoría de grafos y los circuitos eulerianos para ilustrar la lógica del deseo y el goce, los sistemas de IA y Big Data también utilizan representaciones gráficas y modelos matemáticos complejos para procesar y analizar información.
Implicaciones y Reflexiones
Estas semejanzas lógicas entre la máquina y el sujeto no son meras coincidencias, sino que apuntan a una cuestión fundamental:
Nosotros, que “nos valemos del lenguaje y del pensamiento” ¿operamos siguiendo una lógica similar a los sistemas técnicos y computacionales, a las IA?Esta pregunta desafía nuestras nociones tradicionales sobre la naturaleza de la consciencia y la subjetividad, sugiriendo que quizás existen principios lógicos subyacentes que rigen tanto el funcionamiento de las máquinas como la constitución del sujeto.
Sin embargo, es importante tener en cuenta las limitaciones de esta analogía. El sujeto no es un simple sistema de procesamiento de información, sino que está inmerso en la dimensión del inconsciente, el deseo y la falta constitutiva que lo atraviesa. Mientras que las máquinas operan sobre la base de cálculos y algoritmos predefinidos, el sujeto está sumergido en la opacidad del lenguaje y el deseo, atravesado por dimensiones que trascienden lo puramente racional.
No obstante, el diálogo entre la teoría lacaniana y los avances en IA y Big Data puede resultar enriquecedor para ambos campos. Por un lado, profundizar en la comprensión de la lógica interna de los sistemas técnicos podría brindar nuevas intuiciones sobre la manera en que el sujeto se constituye y despliega en el universo simbólico del lenguaje. Por otro lado, la teoría del significante y los conceptos topológicos lacanianos podrían inspirar nuevos enfoques y arquitecturas para el diseño de sistemas de IA más complejos y "subjetivos".
Conclusión
En definitiva, las semejanzas lógicas entre el Big Data, la IA y la teoría del significante lacaniana abren un espacio de encuentro y enriquecimiento mutuo. Aunque sus objetos de estudio sean radicalmente diferentes, la convergencia en torno a las estructuras lógicas de ramificaciones y encadenamientos desafía nuestras concepciones tradicionales sobre la mente, el lenguaje y la inteligencia.
Este diálogo interdisciplinario nos invita a cuestionar nuestras suposiciones y a explorar nuevas perspectivas que trasciendan las fronteras entre la técnica y la subjetividad. Quizás, al profundizar en estas semejanzas lógicas, podamos obtener una comprensión más profunda de la naturaleza de la mente humana y su relación con los sistemas artificiales, abriendo caminos hacia nuevas formas de entender y crear inteligencia, ya sea humana o artificial.
Nota al Pie:
Pasada una semana, el 1 de mayo de 2024, mientras preparaba mi próximo artículo para su publicación el viernes 3 de mayo, surgió una idea. Me di cuenta de lo efectivo que puede ser compartir ideas a través de la palabra escrita, pero me pregunté qué sucedería si incorporáramos música a este formato. Fue entonces cuando decidí probarlo con este nuevo artículo. Aquí está el último añadido: una playlist para acompañar la lectura y la reflexión.
En la selección me ayudo un asistente de IA…
Antes de buscar el asesorameinto de la IA, pensaba en “Barro Tal Vez” de Luis Alberto Spinetta - por la fuerte invitación a lo contemplativo y el metafórico vuelo para hablar de la condición humana, lo finito y lo efímero de la vida.
"4'33''" de John Cage - Esta pieza conceptual que consiste en 4 minutos y 33 segundos de silencio puede relacionarse con la idea de la ausencia del significante y la construcción del sujeto en la teoría lacaniana.
"III. Fast" de Steve Reich - Con su estructura repetitiva y minimalista, esta composición evoca la idea de los patrones y la automatización presentes en los sistemas de Big Data e IA.
"Eutow" de Autechre - La música abstracta y experimental de este dúo de música electrónica puede ser un buen reflejo de la complejidad y deshumanización asociada a la tecnología avanzada.
"Consumed" de The Haxan Cloak - La música oscura y atmosférica de este artista evoca la sensación de alienación y de subjetivación.
"In Motion" en The Social Network Soundtrack de Trent Reznor y Atticus Ross - La partitura cinematográfica de esta película sobre Facebook aporta una dimensión más narrativa y emocional.