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Maquinaria informática e inteligencia

" Computing Machinery and Intelligence " es un artículo fundamental escrito por Alan Turing sobre el tema de la inteligencia artificial . El artículo, publicado en 1950 en Mind , fue el primero en presentar su concepto de lo que hoy se conoce como el test de Turing al público en general.

El artículo de Turing considera la pregunta "¿Pueden pensar las máquinas?" Turing dice que, dado que las palabras "pensar" y "máquina" no pueden definirse claramente, deberíamos "reemplazar la pregunta por otra, que esté estrechamente relacionada con ella y se exprese en palabras relativamente inequívocas". [1] Para hacer esto, primero debe encontrar una idea simple e inequívoca para reemplazar la palabra "pensar", segundo debe explicar exactamente qué "máquinas" está considerando y, finalmente, armado con estas herramientas, formula una nueva pregunta, relacionada con la primera, que cree que puede responder afirmativamente.

Prueba de Turing

La "interpretación estándar" de la prueba de Turing, en la que el interrogador tiene la tarea de intentar determinar qué jugador es una computadora y cuál es un humano.

En lugar de intentar determinar si una máquina está pensando, Turing sugiere que deberíamos preguntarnos si la máquina puede ganar un juego, llamado el " Juego de la Imitación ". El juego de la Imitación original, que Turing describió, es un juego de mesa sencillo en el que participan tres jugadores. El jugador A es un hombre, el jugador B es una mujer y el jugador C (que desempeña el papel del interrogador) puede ser de cualquier sexo. En el Juego de la Imitación, el jugador C no puede ver ni al jugador A ni al jugador B (y sólo los conoce como X e Y), y sólo puede comunicarse con ellos a través de notas escritas o cualquier otra forma que no revele ningún detalle sobre su género. Al hacer preguntas al jugador A y al jugador B, el jugador C intenta determinar cuál de los dos es el hombre y cuál es la mujer. El papel del jugador A es engañar al interrogador para que tome la decisión equivocada, mientras que el jugador B intenta ayudarle a tomar la decisión correcta. [2]

Turing propone una variante de este juego en la que participa el ordenador: “ ¿Qué ocurrirá cuando una máquina asuma el papel de A en este juego?” ¿Se equivocará el interrogador con la misma frecuencia cuando el juego se juega así que cuando se juega entre un hombre y una mujer? Estas preguntas sustituyen a la pregunta original: “¿Pueden pensar las máquinas? ” . [3] De modo que el juego modificado se convierte en uno en el que participan tres participantes en habitaciones aisladas: un ordenador (que está siendo probado), un humano y un juez (humano). El juez humano puede conversar tanto con el humano como con el ordenador escribiendo en una terminal. Tanto el ordenador como el humano intentan convencer al juez de que son el humano. Si el juez no puede decir de forma coherente cuál es cuál, entonces el ordenador gana el juego. [4]

Los investigadores del Reino Unido habían estado explorando la "inteligencia de las máquinas" durante diez años antes de la fundación del campo de investigación de la inteligencia artificial ( IA ) en 1956. [5] Era un tema común entre los miembros del Ratio Club , un grupo informal de investigadores británicos en cibernética y electrónica que incluía a Alan Turing. Turing, en particular, había estado manejando el concepto de inteligencia de las máquinas desde al menos 1941 y una de las primeras menciones conocidas de la "inteligencia informática" fue hecha por él en 1947. [6]

Como señala Stevan Harnad [7] , la pregunta ahora es: “¿Pueden las máquinas hacer lo que nosotros (como entidades pensantes) podemos hacer?”. En otras palabras, Turing ya no pregunta si una máquina puede “pensar”, sino si una máquina puede actuar de manera indistinguible [8] de la manera en que actúa un pensador. Esta pregunta evita el difícil problema filosófico de predefinir el verbo “pensar” y se centra, en cambio, en las capacidades de desempeño que hace posible la capacidad de pensar y en cómo un sistema causal puede generarlas.

Desde que Turing introdujo su prueba, ha sido muy influyente y ampliamente criticada, y se ha convertido en un concepto importante en la filosofía de la inteligencia artificial . [9] [10] Algunas de sus críticas, como la habitación china de John Searle , son en sí mismas controvertidas. [11] [12] Algunos han tomado la pregunta de Turing como si fuera "¿Puede una computadora, comunicándose a través de un teletipo, engañar a una persona haciéndole creer que es humana?" [13] pero parece claro que Turing no estaba hablando de engañar a la gente sino de generar capacidad cognitiva humana. [14]

Máquinas digitales

Turing también señala que debemos determinar qué "máquinas" queremos considerar. Señala que un clon humano , aunque creado por el hombre, no sería un ejemplo muy interesante. Turing sugirió que deberíamos centrarnos en las capacidades de la maquinaria digital, máquinas que manipulan los dígitos binarios de 1 y 0, reescribiéndolos en la memoria utilizando reglas simples. Dio dos razones.

En primer lugar, no hay motivos para especular sobre su existencia o no. Ya existían en 1950.

En segundo lugar, la maquinaria digital es “universal”. La investigación de Turing sobre los fundamentos de la computación había demostrado que un ordenador digital puede, en teoría, simular el comportamiento de cualquier otra máquina digital, si se le proporciona suficiente memoria y tiempo (ésta es la idea esencial de la tesis de Church-Turing y de la máquina de Turing universal ). Por lo tanto, si cualquier máquina digital puede “actuar como si estuviera pensando”, entonces cualquier máquina digital lo suficientemente potente puede hacerlo. Turing escribe: “Todos los ordenadores digitales son en cierto sentido equivalentes”. [15]

Esto permite que la pregunta original se haga aún más específica. Turing ahora la vuelve a formular como "Fijemos nuestra atención en una computadora digital particular C. ¿Es cierto que modificando esta computadora para que tenga una memoria adecuada, aumentando adecuadamente su velocidad de acción y proporcionándole un programa apropiado, se puede lograr que C desempeñe satisfactoriamente el papel de A en el juego de imitación, mientras que el papel de B lo desempeña un hombre?" [15]

Por lo tanto, Turing afirma que el enfoque no está en "si todos los ordenadores digitales lo harían bien en el juego ni si los ordenadores que están disponibles actualmente lo harían bien, sino si hay ordenadores imaginables que lo harían bien". [16] Lo que es más importante es considerar los avances posibles en el estado de nuestras máquinas hoy en día, independientemente de si tenemos los recursos disponibles para crear una o no.

Nueve objeciones comunes

Tras aclarar la cuestión, Turing pasó a responderla: consideró las siguientes nueve objeciones comunes, que incluyen todos los argumentos principales contra la inteligencia artificial planteados en los años transcurridos desde que se publicó por primera vez su artículo. [17]

  1. Objeción religiosa : Esta afirma que el pensamiento es una función del alma inmortal del hombre; por lo tanto, una máquina no puede pensar. “Al intentar construir esas máquinas”, escribió Turing, “no deberíamos estar usurpando irreverentemente Su poder de crear almas, como tampoco lo estamos haciendo en la procreación de hijos: más bien, en ambos casos, somos instrumentos de Su voluntad que proveen mansiones para las almas que Él crea”.
  2. Objeción de la “cabeza en la arena” : “Las consecuencias de que las máquinas piensen serían demasiado terribles. Esperemos y creamos que no puedan hacerlo”. Este pensamiento es popular entre las personas intelectuales, ya que creen que la superioridad se deriva de una inteligencia superior y la posibilidad de ser superados es una amenaza (como las máquinas tienen capacidades de memoria y velocidad de procesamiento eficientes, es muy probable que las máquinas excedan las capacidades de aprendizaje y conocimiento). Esta objeción es una apelación falaz a las consecuencias , confundiendo lo que no debería ser con lo que puede o no puede ser (Wardrip-Fruin, 56).
  3. La objeción matemática : Esta objeción utiliza teoremas matemáticos, como el teorema de incompletitud de Gödel , para demostrar que existen límites a las preguntas que un sistema informático basado en la lógica puede responder. Turing sugiere que los humanos se equivocan con demasiada frecuencia y se complacen con la falibilidad de una máquina. (Este argumento sería utilizado nuevamente por el filósofo John Lucas en 1961 y el físico Roger Penrose en 1989.) [18]
  4. Argumento de la conciencia : Este argumento, sugerido por el profesor Geoffrey Jefferson en su discurso Lister de 1949 (discurso de aceptación de su premio Lister de 1948 [19] ), afirma que "hasta que una máquina no pueda escribir un soneto o componer un concierto debido a los pensamientos y emociones que siente, y no por la caída casual de símbolos, no podremos estar de acuerdo en que máquina es igual a cerebro". [20] Turing responde diciendo que no tenemos forma de saber que cualquier otro individuo aparte de nosotros experimenta emociones y que, por lo tanto, deberíamos aceptar la prueba. Añade: "No deseo dar la impresión de que creo que no hay ningún misterio sobre la conciencia... [p]ero no creo que estos misterios deban ser necesariamente resueltos antes de que podamos responder a la pregunta [de si las máquinas pueden pensar]". (Este argumento, de que una computadora no puede tener experiencias conscientes o comprensión , fue presentado en 1980 por el filósofo John Searle en su argumento de la habitación china . La respuesta de Turing ahora se conoce como la " respuesta de las otras mentes ". Véase también ¿Puede una máquina tener una mente? en la filosofía de la IA .) [21]
  5. Argumentos de diversas discapacidades . Todos estos argumentos tienen la forma "una computadora nunca hará X ". Turing ofrece una selección:

    Sea amable, ingenioso, bello, amigable, tenga iniciativa, tenga sentido del humor, distinga el bien del mal, cometa errores, enamórese, disfrute de las fresas con crema, haga que alguien se enamore de ellas, aprenda de la experiencia, use las palabras adecuadamente, sea sujeto de su propio pensamiento, tenga tanta diversidad de comportamiento como un hombre, haga algo realmente nuevo.

    Turing señala que "no se suele ofrecer ningún respaldo a estas afirmaciones", y que dependen de suposiciones ingenuas sobre cuán versátiles pueden ser las máquinas en el futuro, o son "formas disfrazadas del argumento de la conciencia". Elige responder algunas de ellas:
    1. Las máquinas no pueden cometer errores. Señala que es fácil programar una máquina para que parezca que comete un error.
    2. Una máquina no puede ser objeto de su propio pensamiento (o no puede tener conciencia de sí misma ). Sin duda, se puede escribir un programa que pueda informar sobre sus estados y procesos internos, en el sentido simple de un programa depurador . Turing afirma que "una máquina puede ser, sin duda, su propio objeto de pensamiento".
    3. Una máquina no puede tener una gran diversidad de comportamientos . Señala que, con suficiente capacidad de almacenamiento, un ordenador puede comportarse de una cantidad astronómica de formas diferentes.
  6. Objeción de Lady Lovelace : Una de las objeciones más famosas afirma que las computadoras son incapaces de originalidad. Esto se debe en gran medida a que, según Ada Lovelace , las máquinas son incapaces de aprender de forma independiente.

    La máquina analítica no tiene ninguna pretensión de originar nada. Puede hacer todo lo que sepamos ordenarle que haga. Puede seguir el análisis, pero no tiene poder para anticipar ninguna relación o verdad analítica. [22]

    Turing sugiere que la objeción de Lovelace puede reducirse a la afirmación de que las computadoras "nunca pueden tomarnos por sorpresa" y sostiene que, por el contrario, las computadoras aún podrían sorprender a los humanos, en particular cuando las consecuencias de hechos diferentes no son inmediatamente reconocibles. Turing también sostiene que Lady Lovelace se vio obstaculizada por el contexto desde el cual escribió y, si se la expusiera a un conocimiento científico más contemporáneo, se haría evidente que la capacidad de almacenamiento del cerebro es bastante similar a la de una computadora.
  7. Argumento de la continuidad en el sistema nervioso : la investigación neurológica moderna ha demostrado que el cerebro no es digital. Aunque las neuronas se activan en un pulso de todo o nada, tanto el momento exacto del pulso como la probabilidad de que se produzca el pulso tienen componentes analógicos. Turing reconoce esto, pero sostiene que cualquier sistema analógico puede simularse con un grado razonable de precisión si se dispone de suficiente potencia de cálculo. ( El filósofo Hubert Dreyfus presentaría este argumento contra "la hipótesis biológica" en 1972.) [23]
  8. Argumento de la informalidad del comportamiento : Este argumento afirma que cualquier sistema regido por leyes será predecible y, por lo tanto, no verdaderamente inteligente. Turing responde afirmando que esto es confundir las leyes del comportamiento con las reglas generales de conducta, y que si se da en una escala suficientemente amplia (como es evidente en el hombre), el comportamiento de las máquinas se volvería cada vez más difícil de predecir. Sostiene que, solo porque no podemos ver inmediatamente cuáles son las leyes, no significa que tales leyes no existan. Escribe "ciertamente no conocemos ninguna circunstancia bajo la cual podamos decir, 'hemos buscado lo suficiente. No existen tales leyes'". ( Hubert Dreyfus argumentaría en 1972 que la razón humana y la resolución de problemas no se basaban en reglas formales, sino que dependían de instintos y conciencia que nunca serían capturados en reglas. La investigación de IA más reciente en robótica e inteligencia computacional intenta encontrar las reglas complejas que gobiernan nuestras habilidades "informales" e inconscientes de percepción, movilidad y coincidencia de patrones. Ver la crítica de Dreyfus a la IA ). [24] Esta réplica también incluye el argumento de la apuesta de Turing .
  9. Percepción extrasensorial : En 1950, la percepción extrasensorial era un área activa de investigación y Turing decide darle a la percepción extrasensorial el beneficio de la duda, argumentando que se podrían crear condiciones en las que la lectura de la mente no afectaría la prueba. Turing admitió "evidencia estadística abrumadora" de telepatía, probablemente refiriéndose a los experimentos de principios de la década de 1940 de Samuel Soal , miembro de la Sociedad para la Investigación Psíquica . [25]

Máquinas de aprendizaje

En la sección final del artículo, Turing detalla sus ideas sobre la máquina de aprendizaje que podría jugar el juego de imitación con éxito.

En este punto, Turing vuelve a la objeción de Lady Lovelace de que la máquina sólo puede hacer lo que le decimos que haga y la compara con una situación en la que un hombre "inyecta" una idea en la máquina, a la que ésta responde y luego se queda inactiva. Amplía esta idea con una analogía con una pila atómica de tamaño inferior al crítico, que debe considerarse la máquina, y una idea inyectada corresponde a un neutrón que entra en la pila desde fuera de ella; el neutrón causará una cierta perturbación que finalmente se extinguirá. Turing se basa entonces en esa analogía y menciona que, si el tamaño de la pila fuera lo suficientemente grande, entonces un neutrón que entrara en la pila causaría una perturbación que seguiría aumentando hasta que toda la pila fuera destruida, la pila sería supercrítica. Turing se pregunta entonces si esta analogía de una pila supercrítica podría extenderse a una mente humana y luego a una máquina. Concluye que tal analogía sería de hecho adecuada para la mente humana con "Sí parece haber una para la mente humana. La mayoría de ellas parecen ser "subcríticas", es decir, corresponder en esta analogía a pilas de tamaño subcrítico. Una idea presentada a una mente así dará lugar, en promedio, a menos de una idea en respuesta. Una pequeña proporción son supercríticas. Una idea presentada a una mente así puede dar lugar a una "teoría" completa que consista en ideas secundarias, terciarias y más remotas". Finalmente pregunta si una máquina podría ser supercrítica.

Turing menciona luego que la tarea de poder crear una máquina que pueda jugar el juego de la imitación es una tarea de programación y postula que para fines del siglo será tecnológicamente posible programar una máquina para jugar el juego. Luego menciona que en el proceso de intentar imitar una mente humana adulta es importante considerar los procesos que llevan a que la mente adulta se encuentre en su estado actual; lo cual resume como:

1. El estado inicial de la mente, digamos al nacer,
2. La educación a la que ha sido sometido,
3. Otra experiencia, que no debe calificarse de educación, a la que haya sido sometido.

En vista de este proceso, Turing se pregunta si sería más apropiado programar la mente de un niño en lugar de la de un adulto y luego someter la mente del niño a un período de educación. Compara al niño con un cuaderno recién comprado y especula que, debido a su simplicidad, sería más fácil programarlo. El problema se divide entonces en dos partes: la programación de la mente de un niño y su proceso de educación. Menciona que no se esperaría que el experimentador (programador) tuviera la mente de un niño como desea en el primer intento. Debe existir un proceso de aprendizaje que implique un método de recompensa y castigo que seleccione patrones deseables en la mente. Todo este proceso, menciona Turing, es en gran medida similar al de la evolución por selección natural, donde las similitudes son:

Estructura de la máquina infantil = material hereditario
Cambios de la máquina hija = mutaciones
Selección natural = juicio del experimentador

A continuación de esta discusión, Turing aborda ciertos aspectos específicos de la máquina de aprendizaje:

  • Naturaleza de la complejidad inherente: La máquina infantil podría ser una que fuera lo más simple posible, que simplemente mantuviera la coherencia con los principios generales, o podría ser una máquina con un sistema completo de inferencia lógica programado en ella. Este sistema más complejo es explicado por Turing como "...sería tal que el almacén de la máquina estaría ocupado en gran parte con definiciones y proposiciones . Las proposiciones tendrían varios tipos de estatus, por ejemplo, hechos bien establecidos, conjeturas, teoremas matemáticamente demostrados, afirmaciones dadas por una autoridad, expresiones que tienen la forma lógica de proposición pero no valor de creencia. Ciertas proposiciones pueden describirse como "imperativos". La máquina debería estar construida de tal manera que tan pronto como un imperativo se clasifique como "bien establecido", la acción apropiada se lleve a cabo automáticamente". A pesar de este sistema lógico incorporado, la inferencia lógica programada no sería una que sea formal, sino que sería más pragmática. Además, la máquina se basaría en su sistema lógico incorporado mediante un método de "inducción científica".
  • Ignorancia del experimentador: Una característica importante de una máquina de aprendizaje que Turing señala es la ignorancia del profesor sobre el estado interno de la máquina durante el proceso de aprendizaje. Esto contrasta con una máquina de estados discretos convencional, en la que el objetivo es tener una comprensión clara del estado interno de la máquina en cada momento durante el cálculo. Se verá que la máquina está haciendo cosas que a menudo no podemos entender o algo que consideramos completamente aleatorio. Turing menciona que esta característica específica otorga a una máquina un cierto grado de lo que consideramos inteligencia, en el sentido de que el comportamiento inteligente consiste en una desviación del determinismo completo de la computación convencional, pero solo en la medida en que la desviación no dé lugar a bucles sin sentido o comportamiento aleatorio.
  • La importancia del comportamiento aleatorio: Aunque Turing nos advierte sobre el comportamiento aleatorio, menciona que inculcar un elemento de aleatoriedad en una máquina de aprendizaje sería valioso en un sistema. Menciona que esto podría ser valioso cuando podría haber múltiples respuestas correctas o cuando podría ser tal que un enfoque sistemático investigaría varias soluciones insatisfactorias a un problema antes de encontrar la solución óptima, lo que implicaría que el proceso sistemático fuera ineficiente. Turing también menciona que el proceso de evolución toma el camino de las mutaciones aleatorias para encontrar soluciones que beneficien a un organismo, pero también admite que en el caso de la evolución el método sistemático para encontrar una solución no sería posible.

Turing concluye especulando sobre un momento en el que las máquinas competirán con los humanos en numerosas tareas intelectuales y sugiere tareas que podrían utilizarse para dar ese paso. Turing luego sugiere que las tareas abstractas como jugar al ajedrez podrían ser un buen punto de partida para otro método que él define como "...lo mejor es proporcionar a la máquina los mejores órganos sensoriales que el dinero pueda comprar, y luego enseñarle a entender y hablar inglés".

Un examen del desarrollo posterior de la inteligencia artificial revela que la máquina de aprendizaje sí tomó el camino abstracto sugerido por Turing, como en el caso de Deep Blue , una computadora que jugaba al ajedrez desarrollada por IBM y que derrotó al campeón mundial Garry Kasparov (aunque esto también es controvertido) y los numerosos juegos de ajedrez de computadora que pueden superar a la mayoría de los aficionados. [26] En cuanto a la segunda sugerencia que hace Turing, algunos autores la han comparado con un llamado a encontrar un simulacro del desarrollo cognitivo humano. [26] Tales intentos de encontrar los algoritmos subyacentes por los cuales los niños aprenden las características del mundo que los rodea apenas están comenzando a hacerse. [26] [27] [28]

Notas

  1. ^ Turing 1950, pág. 433
  2. ^ Oppy, Graham; Dowe, David (2021), "The Turing Test", en Zalta, Edward N. (ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy (edición de invierno de 2021), Metaphysics Research Lab, Stanford University , consultado el 6 de agosto de 2023[ enlace muerto permanente ]
  3. ^ Turing 1950, pág. 434
  4. ^ Aquí se describe la versión más simple de la prueba. Para obtener una explicación más detallada, consulte Versiones de la prueba de Turing .
  5. ^ Las conferencias de Dartmouth de 1956 se consideran en general el "nacimiento de la IA" (Crevier 1993, p. 49).
  6. ^ "Intelligent Machinery" (1948) no fue publicado por Turing, y no se publicó hasta 1968 en:
    • Evans, ADJ; Robertson (1968), Cibernética: artículos clave , University Park Press
  7. ^ Harnad, Stevan (2008), "El juego de anotaciones: sobre Turing (1950) sobre computación, maquinaria e inteligencia", en Epstein, Robert; Peters, Grace (eds.), The Turing Test Sourcebook: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer ( El libro de fuentes de la prueba de Turing: cuestiones filosóficas y metodológicas en la búsqueda de la computadora pensante) , Kluwer
  8. ^ Harnad, Stevan (2001), "Mentes, máquinas y Turing: la indistinguibilidad de lo indistinguible", Journal of Logic, Language and Information , 9 (4): 425–445, doi :10.1023/A:1008315308862, S2CID  1911720.
  9. ^ Swiechowski, Maciej (2020). "Competiciones de IA en juegos: motivación para la competencia de juegos de imitación" (PDF) . Actas de la Conferencia Federada de 2020 sobre Ciencias de la Computación y Sistemas de Información . IEEE Publishing. págs. 155–160. doi : 10.15439/2020F126 . ISBN 978-83-955416-7-4. S2CID  222296354. Archivado (PDF) del original el 26 de enero de 2021 . Consultado el 8 de septiembre de 2020 .
  10. ^ Withers, Steven (11 de diciembre de 2007), "Un robot coqueto se hace pasar por humano", iTWire , archivado desde el original el 4 de octubre de 2017 , consultado el 10 de febrero de 2010
  11. ^ Williams, Ian (10 de diciembre de 2007), "Los buscadores de amor en línea advirtieron a los robots de coqueteo", V3 , archivado desde el original el 24 de abril de 2010 , consultado el 10 de febrero de 2010
  12. ^ Jeremy Kahn (13 de junio de 2022). «Los expertos en inteligencia artificial dicen que la afirmación del investigador de Google de que su chatbot se volvió 'sensible' es ridícula, pero también pone de relieve grandes problemas en el campo». Fortune . Archivado desde el original el 13 de junio de 2022 . Consultado el 13 de junio de 2022 .
  13. ^ Wardrip-Fruin, Noah y Nick Montfort, ed. (2003). El lector de nuevos medios. The MIT Press. ISBN 0-262-23227-8 . 
  14. ^ Harnad, Stevan (1992), "La prueba de Turing no es un truco: la indistinguibilidad de Turing es un criterio científico", ACM SIGART Bulletin , 3 (4): 9–10, doi :10.1145/141420.141422, S2CID  36356326.
  15. ^ de Turing 1950, pág. 442
  16. ^ Turing 1950, pág. 436
  17. ^ Turing 1950 ver Russell & Norvig 2003, p. 948 donde comenta "Turing examinó una amplia variedad de posibles objeciones a la posibilidad de máquinas inteligentes, incluyendo virtualmente todas aquellas que se han planteado en el medio siglo desde que apareció su artículo".
  18. ^ Lucas 1961, Penrose 1989, Hofstadter 1979, pp. 471–473, 476–477 y Russell & Norvig 2003, pp. 949–950. Russell y Norvig identifican los argumentos de Lucas y Penrose como los mismos que Turing respondió.
  19. ^ "Anuncios". Nature . 162 (4108): 138. 1948. Bibcode :1948Natur.162U.138.. doi : 10.1038/162138e0 .
  20. ^ Jefferson, Geoffrey (25 de junio de 1949). "La mente del hombre mecánico". British Medical Journal . 1 (4616): 1105–1110. doi :10.1136/bmj.1.4616.1105. ISSN  0007-1447. PMC 2050428 . PMID  18153422. 
  21. ^ Searle 1980 y Russell & Norvig 2003, pp. 958-960, quienes identifican el argumento de Searle con el que responde Turing.
  22. ^ Memorias científicas editadas por Richard Taylor (1781–1858), Volumen 3, Bosquejo de la máquina analítica inventada por Charles Babbage, Esq., Notas del traductor, por Augusta Ada Lovelace. 1843
  23. ^ Dreyfus 1979, pág. 156
  24. ^ Dreyfus 1972, Dreyfus & Dreyfus 1986, Moravec 1988 y Russell & Norvig 2003, pp. 51-52, quienes identifican el argumento de Dreyfus con el que responde Turing.
  25. ^ Leavitt, David (26 de enero de 2017), "Turing y lo paranormal", The Turing Guide , Oxford University Press, doi :10.1093/oso/9780198747826.003.0042, ISBN 978-0-19-874782-6, consultado el 23 de julio de 2023
  26. ^ abc Epstein, Robert; Roberts, Gary; Beber, Grace (2008). Análisis del test de Turing: cuestiones filosóficas y metodológicas en la búsqueda de la computadora pensante. Springer. pág. 65. ISBN 978-1-4020-6710-5.
  27. ^ Gopnik, Alison ; Meltzoff, Andrew N. (1997). Palabras, pensamientos y teorías. Aprendizaje, desarrollo y cambio conceptual. MIT Press. ISBN 9780262071758.
  28. ^ Meltzoff, Andrew N. (1999). "Orígenes de la teoría de la mente, la cognición y la comunicación" (PDF) . Journal of Communication Disorders . 32 (4): 251–269. doi :10.1016/S0021-9924(99)00009-X. PMC 3629913 . PMID  10466097. Archivado desde el original (PDF) el 15 de abril de 2021 . Consultado el 27 de noviembre de 2014 . 

Referencias

Enlaces externos