He estado usando la programación de computadoras en diferentes áreas de la filosofía desde mi licenciatura en los años 90. Es un campo pequeño que la mayoría de los filósofos de la vieja escuela consideran solo una moda, pero creo que crecerá. Como explica Yohan John, el uso de la computación en el desarrollo de la teoría es en sí mismo un método particularmente novedoso, que combina los dos tipos de teoría de la prueba que se encuentran en la lógica y las matemáticas con la experimentación empírica que se encuentra en las ciencias. Para ponerlo en perspectiva histórica, la filosofía computacional es otra forma de integrar epistemologías tanto racionalistas como empiristas. Al igual que Internet, los métodos son novedosos y están en una etapa temprana de su desarrollo. Pero creo que, al igual que Internet, no son simplemente la moda de la generación. La computación ofrece algunas ventajas únicas a los filósofos que no están disponibles utilizando métodos tradicionales. Revisaré brevemente mi propia experiencia de su uso en los diferentes campos. El esquema básico del método en cada uno es crear un entorno virtual, como un laboratorio, en el que se prueban y varían las variables importantes aplicables a un problema filosófico del que desea estudiar y sacar conclusiones.
Matemáticas y Lógica
No es de extrañar que las matemáticas y la lógica sean campos en los que encontrará el mayor uso de la computación ya que la computación es una invención teórica de las matemáticas y la lógica. El uso principal de la computación en matemáticas y lógica es la verificación de pruebas. Realmente no es diferente de usar una calculadora en matemáticas y ciencias. Cuando estaba trabajando en lógicas de valores múltiples y paraconsistentes en los años 90, me di cuenta al principio de que las pruebas se volverían exponencialmente más complejas a medida que se agregaran más valores y, por lo tanto, posibles funciones. Necesitábamos un método para describir las propiedades de estos sistemas axiomáticos. Entonces, un par de amigos y yo desarrollamos un laboratorio virtual de lógica de valores múltiples que tomaría una serie de valores y generaría las posibles conexiones o funciones con sus tablas de valores. A partir de ellos, podríamos probar una gran cantidad de combinaciones de variables y conexiones para encontrar axiomas potenciales para los sistemas (los análogos de múltiples valores a las tautologías). Luego, a partir de un conjunto de axiomas, escribimos métodos para derivar meta-teoremas para los sistemas, particularmente para probar su consistencia e integridad. Las computadoras no solo nos ahorraron una tonelada de tiempo minucioso con lápiz y papel, sino que también nos permitieron trabajar con lógicas mucho más complejas de las que podríamos haber hecho antes. Hoy, especialmente en matemáticas, puedes encontrar muchos laboratorios de pruebas similares.
- ¿Es cierto que en el futuro cercano, todos los softwares populares tendrán las características de IA / aprendizaje automático?
- ¿Las GPU se usan solo para entrenar algoritmos de aprendizaje automático?
- ¿Binus enseña Machine Learning a sus estudiantes universitarios?
- ¿Cuál es la explicación más simple y mejor de cómo Google realmente venció a los otros motores de búsqueda? Mejores algoritmos? ¿Mejor modelo de negocio? ¿Mejor diseño de portada?
- Cómo cambiar entre diferentes IP de diferentes ISP
Epistemología y Filosofía de la Ciencia.
La aplicación más inmediata de la lógica computacional a la filosofía nos pareció estar en el campo de la epistemología. Uno de los acertijos lógicos en epistemología es cómo podemos representar el fenómeno cognitivo de ser capaces de mantener creencias inconsistentes al mismo tiempo. Este fenómeno parece violar la ley lógica clásica de no contradicción. Si investiga más a fondo el desarrollo del conocimiento en la historia de la ciencia, también encontrará evidencia contradictoria en relación con las teorías explicativas. Históricamente, los científicos y los filósofos naturales parecen haber estado tratando de encontrar una teoría que sería algo como lo más coherente y completo para la evidencia disponible. El enigma lógico aquí es cómo representar anomalías, así como el proceso de clasificar la evidencia en conjuntos y evaluar su consistencia e integridad. Una solución a ambos problemas es la paraconsistencia. Si piensa en el conocimiento natural en la mente como un sistema paralelo en lugar de uno en serie, una representación lógica podría usar múltiples valores “verdaderos” paralelos en lugar de solo el de las lógicas seriales clásicas. Además, para la adquisición de conocimiento (un problema abordado por Sócrates que lo creía irresoluble), el sistema lógico debe ser “abierto” en lugar de “cerrado” como los sistemas clásicos. El sistema debe estar abierto a la adquisición de nueva evidencia y también, potencialmente, nuevas “verdades” paralelas para evaluar la evidencia. Para volver a crear y probar ese entorno, creé un proceso inductivo al azar para ingresar regularmente propuestas no evaluadas en el sistema de evaluación. Algunos de los resultados demostrables computacionalmente más simples de tales sistemas incluyen (a) la consistencia epistémica de “verdad” es relativa a la evidencia disponible, las evaluaciones y las reglas de clasificación, y (b) todos esos sistemas están incompletos. Esas conclusiones no son en sí mismas novedosas. Los filósofos han estado argumentando que el conocimiento es falible e incompleto durante mucho tiempo. Pero lo que permite el entorno computacional es probar las condiciones y variables de tales estados epistémicos, así como proporcionar una demostración más rigurosa que las intuiciones y los argumentos filosóficos clásicos basados en un sistema lógico clásico excesivamente simplificado. Los modelos computacionales nos permiten simular y demostrar un proceso de adquisición de conocimiento delineado por los gustos de la descripción de la ciencia de Thomas Khun.
Filosofía de la mente y las ciencias cognitivas
El trabajo computacional realizado en filosofía de la mente y las ciencias cognitivas va más allá del trabajo que hice, pero debería ser capaz de verlo como una progresión natural del trabajo computacional realizado en lógica y epistemología. Los campos se han saturado enormemente debido a su popularidad y utilidad para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Ni siquiera intentaré revisarlos aquí. Hay muchos otros lugares para aprender sobre ellos. A lo largo de mi vida, he hecho todo lo posible para evitar la filosofía de la mente, motivada principalmente por un desinterés filosófico general en los problemas. Recientemente, sin embargo, he encontrado una superposición suficiente con mis otros intereses filosóficos que he comenzado a pensar en una lógica computacional para la “causalidad” y el “libre albedrío”.
Filosofía del lenguaje y lingüística computacional
Otra área del trabajo computacional, algo así como un corolario para trabajar en las ciencias cognitivas, se realiza dentro de la filosofía del lenguaje y la lingüística computacional. La motivación detrás de este trabajo es principalmente práctica. Dado que el lenguaje es el método principal con el que interactuamos entre nosotros, ¿cómo codificamos la interfaz del lenguaje natural con las máquinas? Hay mucho más trabajo computacional que hacer en el lado filosófico y teórico, sin embargo, todavía no hay suficiente interés en hacer ese trabajo. En muchos sentidos, el trabajo en filosofía del lenguaje es fundamental incluso para el trabajo en matemáticas y lógica, incluida la computación misma. Los lenguajes formales como las matemáticas y la lógica, después de todo, evolucionaron naturalmente del lenguaje natural. Algunos de los aspectos importantes del lenguaje que deben entenderse como ciencia incluyen sus orígenes y evolución biológicos, sus funciones para cambiar con el tiempo y el procesamiento neurofisiológico del significado lingüístico. Todos estos aspectos son tan increíblemente complejos que los métodos computacionales deberían resultar útiles, si no esenciales, para nuestra comprensión y simplificación de los fenómenos lingüísticos, incluida la computación misma. No puedo comenzar a explicar la relevancia y el impacto que una teoría descriptiva del lenguaje tan amplia tendría para nosotros. Sería un alejamiento tan fundamentalmente distinto de la gramática prescriptiva demasiado simplificada que hoy pasa por las taxonomías lingüísticas de estilo aristotélico que creo que sería irreconocible como tal, análoga a la diferencia entre la neurología contemporánea y la psicología del siglo XIX. En mi opinión, este es el campo más importante y subdesarrollado en filosofía en este momento, y está listo para enfoques teóricos ingeniosos y métodos computacionales.
Ética y teoría de juegos
Este es un campo filosófico con el que estoy bastante familiarizado, incluidos los enfoques computacionales. Hice mi segunda tesis de honores en ética como estudiante universitario. También fui asistente de enseñanza en cursos introductorios de filosofía moral donde enseñé, supervisé y califiqué a cien estudiantes cada trimestre. Dentro de mi departamento, como con la mayoría de los departamentos de filosofía analítica de habla inglesa que imagino, el enfoque se hizo en las dos teorías morales más populares, el utilitarismo y la deontología. En mi primer año, reconocí que la filosofía moral de Platón era bastante diferente a esas teorías, y escribí un artículo publicado en una revista de pregrado sobre la teoría de la virtud de Platón y su componente psicológico. Mucho después me presentaron la teoría del contrato social, que a menudo contrasta con la teoría de la virtud. Me pareció que estas teorías a menudo eran empleadas por la misma persona en diferentes circunstancias. Entonces, si quieres ser un filósofo moral de nariz dura defendiendo tu propia agenda moral, puedes ver a esos laicos como inconsistentes o irracionales. Pero desde la perspectiva de la psicología evolutiva, tales inconsistencias aparentes podrían verse como estrategias explícitas o implícitas para obtener algo valorado y deseado (o evitar algo no valorado e indeseable). Pensé que podría haber una especie de lógica subyacente computable. Si lo hubiera, sabía que tenía que ser una lógica de proceso. Luego, mientras estaba trabajando en mi primera tesis de honores (sobre métodos hacia un enfoque biológico evolutivo del lenguaje), me encontré con la teoría de juegos, y solidificó por completo mi enfoque de la ética. Ya sentía un fuerte disgusto por los métodos de sondeo de intuición que se usaban en lo que consideraba una filosofía completamente especulativa, que era totalmente dominante en la filosofía moral de la época. Y la teoría de juegos ya se estaba desarrollando como un enfoque computacional para lo que se consideraban problemas puramente de coordinación en la ética (como el dilema del Prisionero), la economía y más tarde en algunas teorías evolutivas. Así que me preguntaba si el enfoque teórico del juego podría extenderse como una meta-lógica para representar las teorías morales existentes como estrategias competitivas en un juego moral global y en evolución. Desde entonces, he seguido desarrollando este enfoque con agentes morales (“jugadores” en la teoría de juegos) como centrales. En mi opinión, ha tenido un gran éxito al evitar los métodos que no me gustaban (sondeo de intuición y teoría especulativa), proporcionando soluciones a los problemas que me interesaban (como el cambio moral en el tiempo y los dilemas morales basados en teorías morales en competencia), y es completamente computable y, por lo tanto, comprobable. Además, en mi propia vida moral, en la que tiendo a favorecer la ética de la virtud como estrategias para desarrollar el carácter moral, puedo ver más fácilmente circunstancias en las que cambiar las estrategias a métodos deontológicos o utilitarios cosecharán mejores recompensas morales para mí. Un filósofo moral de nariz dura que se apega a su teoría moral sin importar lo que no pueda hacer lo mismo sin arriesgar su propia racionalidad como agente moral autodeterminante. Así que esta es una anécdota de cómo un enfoque computacional en un campo de la filosofía ha afectado personalmente mi vida, incluso más allá de mi trabajo en filosofía.
Ontologia y Metafisica
Como estudiante de filosofía, siempre he tenido una gran admiración y respeto por los grandes constructores de sistemas como Platón, Aristóteles, Abelaard, Descartes, Leibniz y Russell. En su mayor parte, en el siglo pasado, los filósofos han sido académicamente (mi palabra) en especialistas con mandatos muy estrictos. No es raro que un filósofo escriba su tesis doctoral sobre una sola idea de algún filósofo existente (por ejemplo, índices en la metafísica de los mundos posibles de David Lewis). Si bien no hay nada de malo en ese trabajo, y demuestra la capacidad de trabajar en un tema con profundidad, no es para alguien como yo que es muy consciente del contexto de un tema dentro de una historia de ideas siempre cambiante. Además, tal vez desde Kant, la metafísica ha tenido una mala reputación en filosofía. Cuando estudiamos metafísica en un programa de filosofía académica, generalmente lo estudiamos como un campo histórico (por ejemplo, la metafísica de Platón). En una era de big data, sin embargo, este no tiene por qué ser el caso. Las computadoras ahora nos dan las herramientas para construir sistemas masivos, mucho más grandes que los de los constructores de sistemas más grandes en filosofía. Cualquiera que trabaje en el desarrollo de software comprende el papel de las ontologías en su software (forman la estructura de las bases de datos utilizadas). Los filósofos no parecen tener la misma comprensión de sus ontologías (forman la estructura de la metafísica utilizada). El uso de computadoras podría ayudar a desambiguar la metafísica implícita de los filósofos al hacer explícitas sus ontologías. Recientemente me he encontrado con físicos que usan supercomputadoras para simular condiciones iniciales para el Big Bang. Corren esas condiciones para ver si los resultados se parecen a nuestro universo. No veo por qué un proyecto computacional similar en metafísica no podría generar resultados similares. Pero, que yo sepa, no se hace nada de este tipo en filosofía.
Conclusiones
La computación se está utilizando en filosofía, pero su uso está restringido. Tiende a usarse para problemas estrechos dentro de distintos campos, que a menudo se cruzan con campos en las ciencias. Veo aplicaciones mucho más amplias para los métodos computacionales en filosofía, tan amplias como los sistemas de big data para un renovado interés en la metafísica. Definitivamente hay límites para los métodos computacionales. La aplicación debe ser, por ejemplo, computable. Pero cuando la aplicación es computable, los métodos computacionales pueden proporcionar a los filósofos un laboratorio virtual o entorno para probar experimentalmente sus teorías. En el proceso, según mi propia experiencia, descubrirán que incluso el intento de construir computacionalmente un entorno y una teoría ayudará a agregar un nivel de rigor y desambiguación a su filosofía que generalmente no se obtiene al escribir artículos utilizando reglas de inferencia basadas en la clásica. Este enfoque comprende la mitad de lo que defiendo firmemente en filosofía como un enfoque “experimental constructivo”. No conozco ningún departamento de filosofía académica que sea favorable en este momento. No creo que los métodos computacionales en filosofía sean una moda de los jóvenes. Podría ser tan osado especular que, si los departamentos de filosofía académica no incorporan métodos computacionales en el próximo siglo, corren el riesgo de volverse obsoletos e irrelevantes de manera constructiva para disciplinas progresivas como las ciencias, tal vez incluso relegadas en materia y financiamiento para sus respectivos departamentos de historia universitaria o collage. Tengo muchas cosas buenas que decir sobre hacer una especialización de filosofía, especialmente como acompañante de una segunda especialización. Solo digo que la filosofía no es innatamente inmune (como muchos filósofos profesionales parecen pensar), ni debería serlo, de la revolución informática. Y los métodos computacionales no solo podrían ayudar a los filósofos, sino también a revivir y popularizar un tema casi puramente académico.
Por cierto, Quora me acaba de notificar que mis respuestas alcanzaron el hito de 250,000 visitas. Eso me hace pensar en un uso relacionado de las computadoras para la filosofía, el de crear un foro popular para la difusión y democratización de la filosofía fuera de los canales puramente académicos. Hace veinte años, ni siquiera podía imaginar esto. Realmente aprecio a Quora por hacer esto posible, así como a todos los que a veces leen minuciosamente mis respuestas, solicitan, votan, comentan o me siguen. ¡Sigue así porque has inspirado mi propio interés, trabajo y respuestas revividos en filosofía!
