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--- entrevistaendiferido-joaquin-herrero [2021/09/09 10:30] – [¿Qué modificarías de la Filosofía?] Joaquín Herrero Pintado
+++ entrevistaendiferido-joaquin-herrero [2024/11/30 13:57] (actual) – Joaquín Herrero Pintado
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 En octubre de 2019 resumimos las ideas de Damasio y Pearl en este hilo de Twitter:
-"Qué añadir a un robot para que surja la inteligencia creativa: deben gestionar su propia supervivencia, sentir dolor/placer/empatía, comprender la causalidad y ser afectados por contrafácticos. Un robot así nos permitiría estudiar filosóficamente la consciencia. El trabajo se centra en qué materiales permitirían a un robot ser vulnerable y sentir dolor pues se propone la necesidad de supervivencia como una clave de la creatividad. Pero nos han llamado la atención otras cosas filosóficamente relevantes. Por ejemplo, el hecho de que haya que implementar en el robot la comprensión de qué es causalidad y qué es un contrafáctico. El aprendizaje no consistiría solo en buscar correlaciones en muchos datos pues hay casos individuales tan relevantes que deben cambiar el comportamiento. La 'inferencia casual', propuesta por Judea Pearl y bien resumida en su libro 'The Book of Why', planteaba la necesidad de incluir razonamiento contrafáctico en el campo de la Inteligencia Artificial. Parece que su mensaje está calando, como él mismo dice.”
+"Qué añadir a un robot para que surja la inteligencia creativa: deben gestionar su propia supervivencia, sentir dolor/placer/empatía, comprender la causalidad y ser afectados por contrafácticos. Un robot así nos permitiría estudiar filosóficamente la consciencia. El trabajo se centra en qué materiales permitirían a un robot ser vulnerable y sentir dolor pues se propone la necesidad de supervivencia como una clave de la creatividad. Pero nos han llamado la atención otras cosas filosóficamente relevantes. Por ejemplo, el hecho de que haya que implementar en el robot la comprensión de qué es causalidad y qué es un contrafáctico. El aprendizaje no consistiría solo en buscar correlaciones en muchos datos pues hay casos individuales tan relevantes que deben cambiar el comportamiento. La 'inferencia causal', propuesta por Judea Pearl y bien resumida en su libro 'The Book of Why', planteaba la necesidad de incluir razonamiento contrafáctico en el campo de la Inteligencia Artificial. Parece que su mensaje está calando, como él mismo dice.”
-Estuvimos hablando ampliamente sobre esto en el episodio 17 del podcast.
+Estuvimos hablando ampliamente sobre esto en el [[https://filosofias.es/wiki/doku.php/podcast/episodios/17|episodio 17 del podcast]].
 Estas propuestas van en la línea de las críticas que está haciendo últimamente Gary Marcus. Él no está de acuerdo en denominar "inteligencia" a lo que se hace con las redes neuronales en la actualidad. Hemos abandonado, dice él, la inteligencia artificial simbólica y nos hemos entregado a buscar patrones y correlaciones en océanos de datos. Marcus propone mezclar ambos enfoques.
-Estuvimos hablando sobre esto en el episodio 15 del podcast.
+Estuvimos hablando sobre esto en el [[https://filosofias.es/wiki/doku.php/podcast/episodios/15|episodio 15 del podcast]].
 Me interesan especialmente las propuestas de Judea Pearl y su idea de "contrafácticos", es decir, que las IAs puedan aprender a partir de sus propias acciones en el mundo y no a partir de nuestras acciones recogidas en datos.
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 Como te dije yo soy funcionario de la administración general. En mi primera oposición (para programador) la mitad del temario era sobre matemáticas: ecuaciones lineales y no lineales, cálculo matricial, probabilidad, estadística, sistemas de numeración, combinatoria, progresiones, cálculo de interés simple y compuesto. Sin embargo en la última oposición que he hecho (gestión informática) no había nada de matemáticas y mucha metodología y conceptos abstractos de programación. Creo que en la época de mi primera oposición se entendía la informática como construcción de sistemas y desarrollo de algoritmos y según hemos ido hacia mayores niveles de abstracción ahora mucha informática consiste en una actividad de muy alto nivel que consiste en aplicar metodologías, integrar librerías y programar llamadas a dichas librerías de forma que se resuelva el problema desde un punto mucho más abstracto que antes.
-En el libro "Coders at Work" (que recomiendo para cualquier programador al que le interese la reflexión crítica sobre su trabajo) Peter Seibel entrevista a 15 programadores muy relevantes y a algunos de ellos les hace la misma pregunta que me acabas de hacer: ¿es necesario saber matemáticas para programar?.
+En el libro [[https://codersatwork.com/|Coders at Work]] (que recomiendo para cualquier programador al que le interese la reflexión crítica sobre su trabajo) Peter Seibel entrevista a 15 programadores muy relevantes y a algunos de ellos les hace la misma pregunta que me acabas de hacer: ¿es necesario saber matemáticas para programar?.
-El libro deja claro que esta cuestión surge porque Dijkstra dijo en su famoso trabajo "On the cruelty of really teaching computing science" que la programación es una rama de la matemática aplicada. Boom. Programar es hacer matemáticas. Y Donald Knuth en su archiconocido libro "The Art of Computer Programming" puso tanta matemática que es dificilísimo poder leerlo si no sabes matemáticas. Es decir, que parece que hemos heredado esta idea de la importancia de la matemática en la programación debido a dos de los padres de la programación actual: Dijkstra y Knuth. ¿Será que en sus tiempos era más importante y ahora no? Puede ser, pero eso es lo que hay que ver entonces.
+El libro deja claro que esta cuestión surge porque Dijkstra dijo en su famoso trabajo [[https://en.wikipedia.org/wiki/On_the_Cruelty_of_Really_Teaching_Computer_Science|On the cruelty of really teaching computing science]] que la programación es una rama de la matemática aplicada. ¡Boom! Programar es hacer matemáticas. Y Donald Knuth en su archiconocido libro [[https://en.wikipedia.org/wiki/The_Art_of_Computer_Programming|The Art of Computer Programming]] puso tanta matemática que es dificilísimo poder leerlo si no sabes matemáticas. Es decir, que parece que hemos heredado esta idea de la importancia de la matemática en la programación debido a dos de los padres de la programación actual: Dijkstra y Knuth. ¿Será que en sus tiempos era más importante y ahora no? Puede ser, pero eso es lo que hay que ver entonces.
 Siebel en "Coders at Work" entrevista a Douglas Crockford, creador del lenguaje Javascript, y le hace esa pregunta. Crockford responde diciendo que las matemáticas son importantes a la hora de programar pero que también lo es saber escribir con fluidez porque un programador tiene que escribir documentación y especificaciones y si alguien no es capaz de usar el lenguaje con precisión tendría muchas dificultas den su trabajo. No puedo estar más de acuerdo con él.