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11 de diciembre de 2024

Definiciones de Inteligencia Artificial según autores y diciplinas

 DEFINICIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL  SEGÚN AUTORES Y DISCIPLINAS


La Inteligencia Artificial (IA) ha sido definida de diversas maneras dependiendo del enfoque y los intereses de los investigadores y expertos en la materia. A continuación, se presentan algunas de las definiciones más relevantes según distintos autores y disciplinas, y una conclusión, proporcionado por IA ChatGPT4.0

1. John McCarthy (1956)

John McCarthy, considerado uno de los padres de la IA, definió esta disciplina como: "La ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes, especialmente programas de computadora."

Esta definición enfatiza el carácter práctico y tecnológico de la IA, orientado a desarrollar sistemas capaces de resolver problemas que, tradicionalmente, requerían inteligencia humana.

2. Stuart Russell y Peter Norvig (2020)

En su libro Artificial Intelligence: A Modern Approach, Russell y Norvig ofrecen una definición integral basada en cuatro enfoques:

  • Sistemas que piensan como humanos.
  • Sistemas que actúan como humanos.
  • Sistemas que piensan racionalmente.
  • Sistemas que actúan racionalmente.

Los autores resumen la IA como: "El estudio de los agentes inteligentes: cualquier dispositivo que percibe su entorno y toma acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo."

Esta definición resalta la noción de "agentes inteligentes" y su capacidad de adaptarse y actuar en función de un entorno.

3. Alan Turing (1950)

En su artículo Computing Machinery and Intelligence, Alan Turing propuso la célebre pregunta "¿Pueden pensar las máquinas?" y planteó un enfoque práctico para definir la IA basado en el Test de Turing: "Si una máquina puede comportarse de manera indistinguible de un ser humano en una conversación, puede considerarse inteligente."

Turing enfatizó el comportamiento observable como criterio para evaluar la inteligencia, dejando de lado la discusión sobre la naturaleza del pensamiento.

4. Marvin Minsky (1986)

Marvin Minsky, otro pionero de la IA, ofreció una definición más amplia: "La inteligencia artificial es la ciencia de hacer que las máquinas hagan cosas que requerirían inteligencia si fueran hechas por humanos."

Minsky subraya el objetivo funcional de la IA, sin limitarse a cómo se logra la simulación de la inteligencia humana.

5. Herbert A. Simon (1980)

Simon, Premio Nobel de Economía y destacado investigador en IA, definió esta disciplina como: "El estudio de los procesos que permiten a las máquinas percibir, razonar, aprender y actuar."

Este enfoque destaca las capacidades fundamentales que conforman la inteligencia artificial: percepción, razonamiento, aprendizaje y acción.

6. Patrick Winston (1992)

En su obra Artificial Intelligence, Winston define la IA como: "El estudio computacional de los procesos que subyacen al pensamiento y comportamiento inteligentes."

Winston conecta la IA con el campo de las ciencias cognitivas, centrándose en la simulación de procesos mentales.

7. Nils J. Nilsson (1998)

En Artificial Intelligence: A New Synthesis, Nilsson describe la IA como: "El conjunto de técnicas computacionales inspiradas en el comportamiento humano o animal que buscan resolver problemas complejos."

Esta definición introduce el componente de inspiración biológica como base para el desarrollo de algoritmos y modelos de IA.

8. Definición de la IEEE (2022)

La Asociación de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) define la IA en un contexto contemporáneo como: "Sistemas que muestran comportamientos asociados con la inteligencia humana, como aprender, razonar, resolver problemas, comprender el lenguaje y percibir el entorno."

La IEEE resalta la interacción de la IA con áreas emergentes, como el aprendizaje profundo y la visión por computadora.

Conclusión

Las definiciones de inteligencia artificial han evolucionado con el tiempo, desde enfoques puramente técnicos hasta perspectivas interdisciplinarias que consideran su relación con las ciencias cognitivas, la biología y la ética. A pesar de sus diferencias, todas coinciden en que el objetivo central de la IA es replicar o emular la inteligencia humana o animal para resolver problemas de manera autónoma y eficiente.

Esta diversidad de perspectivas refleja la riqueza del campo y su potencial para transformar prácticamente todos los aspectos de la sociedad moderna.

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Inteligencia humana e inteligencia artificial

 

INTELIGENCIA HUMANA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

(I)

Imagen diseñada por IA ChatGPT4.0

Escribe: 

Dr. Eudoro Terrones Negrete

 

INTELIGENCIA HUMANA (I.H.)

La inteligencia humana no es algo simple, sino muy complejo, no es fija, sino modificable si se alteran las condiciones ambientales que rodean al sujeto. La inteligencia humana está compuesta por una jerarquía de procesos cognoscitivos y cuyo estudio requiere de técnicas diferenciales.

La inteligencia humana no es autónoma, sino dependiente. El hombre es el que piensa, no la inteligencia; el pensamiento está influido por la personalidad, su motivación, sus actitudes, objetivos y metas y las circunstancias del hombre (sujeto) y su hábitat.

El término inteligencia proviene del latín intelligere y significa “comprender”, es la facultad de comprender del ser humano. En sentido psicológico, la inteligencia es un conjunto de actividades psíquicas orientada a comprender en alto grado y resolver situaciones o problemas diarios de índole abstracta o concreta utilizando medios adecuados a sus necesidades.

La inteligencia humana es la disposición, aptitud, capacidad o facultad intelectual de las personas para relacionar las percepciones sensoriales, abstraer, asociar ideas, juicios, conceptos y proposiciones, entender, comprender, inventar y resolver problemas teóricos y prácticos de manera planificada a lo largo de su existencia, formulando la respuesta adecuada y conveniente para cada problema.

El concepto de inteligencia varía de un individuo a otro, esta variación puede ser en grado, intensidad y extensión y según las diferentes concepciones de la inteligencia, concepciones que dependen de la orientación cultural y de la estructura metodológica adoptadas por las diferentes corrientes de pensamiento: concepción elementarista y asociacionista, concepción de la escuela de Würzburg, concepción de la psicología de la forma, concepción del conductismo, concepción de la teoría de la información, concepción del análisis factorial, concepción cognoscitivista, concepción psicoanalítica.

En los seres vivos hay diferentes grados de inteligencia, dependiendo del desarrollo del sistema nervioso encargado de recibir y transformarla información. La inteligencia en la especie humana ha surgido por el mecanismo de la selección natural. Varios procesos han dado lugar a nuestra inteligencia: bipedismo, aumento de la capacidad cerebral, liberación de las manos, cooperación social y lenguaje.[1]

La inteligencia humana es el resultado de millones de años de evolución biológica, con todas sus fortalezas y limitaciones, pero siendo superior a los sistemas de aprendizaje automático de las computadoras precisamente porque tiene la capacidad de pensar críticamente, de evaluar emociones y considerar fundamentales aspectos éticos en la toma de decisiones y la solución de problemas por sí misma, sin la intervención de agentes externos. Se aplica en diferentes tipos de conocimiento y de pensamiento, poniendo en ejercicio su capacidad de empatizar y sentir lo que las demás personas sienten. La IH se basa en la observación, la experiencia y la interacción social, demostrando flexibilidad en respuesta a los cambios en su entorno y con capacidad de generar ideas, propuestas y proyectos nuevos y originales y de aprender y dominar diversas habilidades como la creatividad, la empatía y la toma de decisiones fundados en valores y juicios subjetivos.

No obstante que, tanto la inteligencia humana como la inteligencia artificial tienen sus ventajas, desventajas y limitaciones, ambos tipos de inteligencia no son polos opuestos y no son competidores, antes bien son complementarios en interacción armónica para la solución de problemas de diversa índole.

La inteligencia humana es creación de un ser superior al hombre, llámese Dios; en cambio, la inteligencia artificial es creación de la mano e inteligencia del hombre y su desarrollo depende de los avances de la ciencia, la humanística y la tecnología.

 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I.A.)

Empezaremos precisando que el término artificial es un adjetivo que significa “hecho por mano o arte del hombre.  En el lenguaje corriente inteligencia significa múltiples cosas e incontables son las definiciones que se han dado de esta palabra.

Jean Piaget la concibió como una forma superior de adaptación del organismo al medio, implicando tal adaptación los procesos de asimilación y de acomodación.

Se habla asimismo de Inteligencia Ética en el sentido de “habilidad para predecir y controlar en entorno total creativamente.

Se entiende por algoritmos a una secuencia de reglas o instrucciones de manera ordenada, precisa e infinita, que tiene un inicio o entrada (Input) y un fin o salida (Output), y que guía el análisis, la valoración y toma de decisiones de la Inteligencia Artificial.

Bryan Pfaffenberger en su “Diccionario de términos de computación” (México, Prentice Hall, 1999) define el término algoritmo como un procedimiento matemático o lógico para resolver un problema y un método para encontrar la respuesta correcta a un problema difícil, para lo cual separa el problema en un número específico de pasos sencillos” Explica también que los algoritmos se usan para mejorar el desempeño de su computadora. Por ejemplo, se emplean en los cachés, para determinar los datos que se sustituirán con los datos que están por llegar.

La   inteligencia   artificial   (“artificial   intelligence”)   forma parte   de  la informática y  como tecnología disruptiva está orientada a crear sistemas capaces de realizar  tareas simples o complejas similares al de la inteligencia humana, aprender, razonar, percibir el entorno, procesar la información derivada de los datos recibidos, tomar decisiones oportunas, precisas, rápidas y confiables, con el fin de lograr objetivos, fines y metas y solucionar problemas.

Winston define la Inteligencia Artificial como “el estudio de las ideas que les permiten a los ordenadores ser inteligentes”.

La inteligencia artificial es una tecnología disruptiva[2], cada vez más potente y con potenciales peligros, que utiliza algoritmos y modelos matemáticos, que despierta gran atención e interés en el mundo académico, científico, político, económico y ético.

El   término   Inteligencia   Artificial   fue   acuñado en 1956  por   el insigne informático John   McCarthy (1927-2011)  durante   la Conferencia de Dartmouth, que contó con los más importantes científicos del mundo con el objetivo de crear una poderosa máquina capaz de pensar como el ser humano. McCarthy recibió el premio Turing en 1971 por sus extraordinarios aportes a la creación de la Inteligencia Artificial. A McCarthy  se le debe el concepto de   I.A.:   “la   ciencia   y   la   ingeniería   de   hacer   máquinas   inteligentes, especialmente programas de computadora inteligentes”. Asimismo, fue uno de los fundadores de la disciplina de la inteligencia artificial.

Norbert Wiener (1894-1964) y John von Neumann (1903-1957) empezaron a trabajar en la década de 1940 la teoría de los sistemas y la computación, que posteriormente sirvieron de base para la Inteligencia Artificial.

La posibilidad de la inteligencia artificial fue propuesta por Alan Turing en 1950. Su prueba para distinguir la inteligencia real (humana) y de la simulada (de ordenador) se conoce como el test de Turing. En un cuarto hay una persona, en otro hay un ordenador, y en un tercero hay un interrogador que hace preguntas a ambos para identificarlos. Cuando el interrogador no pueda distinguir entre los dos a través de las preguntas, la máquina habrá alcanzado un estado de inteligencia semejante al del ser humano.[3]

La inteligencia artificial es el resultado de permanentes procesos de investigación científica y  desarrollo tecnológico; tarda más tiempo que el hombre en adaptarse a los nuevos cambios y puede realizar tareas más complejas y repetitivas de manera rápida y precisa y al menor costo posible. La IA usa datos para “aprender” y que son suministrados por las personas, requiriendo ser entrenado cientos de veces con los mismos datos para poder aprenderlos con precisión y con reducción mínima de errores. La IA imita el modo de pensar del ser humano y posee su propio campo de estudio llamado computación cognitiva. La IA funciona permanentemente sin necesidad de descanso o recuperación, disponiendo de mucha facilidad para incrementar su capacidad de procesamiento y almacenamiento de datos. La IA carece de capacidad para empatizar o sentir lo que otra computadora hace.

Inteligencia artificial (I.A.) es un proyecto tecnológico que pretende construir máquinas que piensen. A partir de los años 50 surgió la pregunta de si sería posible diseñar computadores tan inteligentes como las personas. La aparición de los primeros ordenadores digitales llevó a algunos investigadores a afirmar que antes de que concluyera el siglo existiría inteligencia artificial. Desde entonces se han ofrecido diferentes argumentos a favor y en contra de que un computador pueda pensar. Los más optimistas piensan que todo es cuestión de tiempo, pues se conseguirán programas cada vez más complejos y materiales que ofrezcan mayores posibilidades. Hay ya máquinas que juegan al ajedrez a un nivel muy alto, máquinas que son capaces de recibir información del entorno y asimilarla, sin embargo, la capacidad lingüística sigue siendo muy rudimentaria. En contra. Secarle sostiene que, si un programa de un ordenador es simplemente un sistema formal, aunque un ordenador ejecute ciertas tareas, nunca obtendrá ni comprensión ni significados. Otros pensadores insisten en que nuestra inteligencia es un hecho biológico, depende de un órgano vivo muy complejo, el cerebro. Para conseguir verdadera inteligencia habría que crear un sistema nervioso como el nuestro. Pero la plasticidad de nuestro cerebro es inalcanzable por la tecnología. Los pensadores que creen que tenemos un alma inmaterial e inmortal dicen que la tecnología no puede construir algo que está más allá de la materia. Además, la razón humana incluye muchas capacidades. Pensar no es solo razonar de forma lógica. En el hombre interactúan ideas, emociones, necesidades, impulsos, etc. (Ver Turing; Habitación china.)[4]

La inteligencia artificial está constituido por un conjunto de tecnologías que se basan en el aprendizaje automático (AA) y el aprendizaje profundo (AP) y un conjunto de disciplinas como la Informática, el análisis y la estadística de datos, la ingeniería de Hardware y Software, la lingüística, la neurociencia, la psicología general y psicología del pensamiento, la filosofía general, la bioética, la filosofía moral, la filosofía de la ciencia.

En el aprendizaje automático, los algoritmos trabajan con datos etiquetados y no etiquetados a efecto de poder hacer predicciones o categorizar la información recibida.

En el aprendizaje profundo, la IA utiliza redes neuronales artificiales con varias capas, con el fin de procesar la información, imitando la estructura y la función del cerebro humano.

Inteligencia artificial es la construcción o sistema artificial que presenta realizaciones efectivas que, observadas en seres humanos, serían consideradas inteligentes. Son intento de reproducir artificialmente las manifestaciones de inteligencia propias del ser humano. En la actualidad existe una rama de la ciencia que se denomina inteligencia artificial, que consiste en la solución de problemas para los que se requiere inteligencia, utilizando máquinas. Además de la inteligencia artificial los científicos se ocupan de lo que se denomina la simulación del comportamiento. Su objetivo es aplicar los conocimientos de la ciencia de los computadores al estudio de la conducta humana, programando computadores para que realicen conductas como las que llevan a cabo los hombres y de la forma más aproximada posible. En los estudios de simulación del comportamiento se intenta no sólo alcanzar el mismo resultado que obtiene el sujeto humano, sino también seguir, en la medida de lo posible, los mismos pasos. Esto es indicativo de cómo realizan los hombres sus conductas. Cabría hacer una distinción entre inteligencia artificial y simulación: ésta es la tarea que realiza un computador de forma análoga a como la haría un ser humano. La inteligencia artificial se plantea el estudio de las formas alternativas, distintas de las humanas, de resolución de tareas propuestas. La inteligencia artificial se centra en el estudio de la relación mente-máquina por medio del análisis del funcionamiento cognoscitivo humano, construyendo modelos que tratan después de ser reproducidos en un ordenador, y analizando los límites del comportamiento inteligente de las máquinas.[5]

“Inteligencia artificial: Sector de investigación que se propone que ciertas máquinas resuelvan problemas que, según la opinión común, necesitan inteligencia. Desde hace tiempo las máquinas ya no son sólo instrumentos que aumentan la fuerza muscular del hombre o que acentúan la sensibilidad de sus órganos, sino también herramientas que ayudan o sustituyen al hombre en la solución de problemas de elección y búsqueda de estrategias óptimas. En este ámbito las investigaciones han adquirido dos direcciones que interactúan entre sí y que se encaminan, esquemáticamente: 1) a la simulación (v.1) del pensamiento humano; 2) a la realización de un comportamiento. En el primer caso el interés está orientado al conocimiento de ese fenómeno natural que es la inteligencia; en el segundo lo está a la construcción de una máquina no directamente localizable en la naturaleza. El momento operativo-instrumental no es una simple aplicación del modelo conocido, sino que se retroalimenta con éste, obligando a reformular su definición. De aquí la interacción entre los estudios de la inteligencia artificial y la psicología que, como escribe M. Kochen, está obligada a replantear “las nociones de pensamiento, cognición, reconocimiento, formación de conceptos, solución de problemas, razonamiento inductivo y deductivo, inteligencia, proyecto y comprensión, en un contexto lógico-matemático, más que en el del lenguaje de la psicología humana en la cual se originaron esas nociones” (1971:280). En relación con las máquinas, pensar es “una habilidad especial para elaborar informaciones”, inteligencia es “la capacidad para adaptarse a una situación inesperada” mediante un proceso llamado aprendizaje que se realiza cuando la máquina “es capaz de interactuar con su propio ambiente para tomar las informaciones necesarias para su autoorganización”. A propósito de las relaciones entre inteligencia y aprendizaje hay quien considera que, si una máquina aprende, puede volverse “inteligente”, y en cambio quienes opinan que sólo una máquina ya “inteligente” puede aprender. De estos simples ejemplos es fácil intuir a qué revisiones terminológicas y de definiciones se deberá someter la psicología conforme las condiciones que presiden la fabricación de la máquina obliguen a revisar el conocimiento del fenómeno natural (por ejemplo, la inteligencia humana), en su momento tomado como modelo. M. Minsky ofrece numerosos ejemplos por los que aprendizaje es todo aquello que conlleva modificaciones, a largo plazo, en nuestra mente; sentido común es una estructura mucho más compleja respecto a las habilidades mentales que solemos admirar porque implica muchos tipos de representaciones diferentes y por lo tanto necesita una gama de habilidades diferentes; cerebro es una vinculación entre partes donde, más que el funcionamiento o los problemas que enfrenta, resulta más útil reconocer los esquemas de actividad que permiten afirmar que el cerebro A es confuso, que pierde tiempo en actividades repetitivas o que se concentró en un nivel de detalle estéril; conciencia es un término que no se refiere a la percepción de todo lo que sucede dentro de uno mismo, porque lo que la conciencia toma es de hecho sólo una pequeña parte del pasado reciente, donde el examen mismo distorsiona los registros que se intenta inspeccionar; inconsciente puede referirse, en consecuencia, a todo lo que la mente hace, porque son poquísimos los procesos de los que estamos conscientes; memoria es un concepto que se debe limitar a la manera en que reproducimos nuestros estados mentales “parciales” anteriores; pensamiento lógico sirve para resumir cuanto ya se descubrió, porque normalmente utilizamos el pensamiento analógico, basado en la aplicación a las circunstancias actuales de experiencias vividas y al parecer semejantes; sí mismo es una concepción mitológica según la cual en cada uno de nosotros estaría incluida una parte especial que contiene la esencia de la mente, basándose en la ilusión del agente único (1986: 647-659). Naturalmente estas distinciones pueden ser ampliadas o reducidas sobre la base de todo cuanto permite verificar los procedimientos de fabricación de máquinas inteligentes (cibernética. 3)”[6]

 

VENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La Inteligencia Artificial es una herramienta tecnológica que posee las ventajas siguientes:

a)     Las máquinas realizan múltiples tareas automáticamente, de manera precisa, rápida, con calidad y errores mínimos subsanables.

b)    Descongestiona las múltiples tareas y agiliza la toma de decisiones estratégicas,

c)     Posibilita la opción por las mejores alternativas en los proyectos, planes y programas de los pequeños, medianos y grandes negocios.

d)    Potencia y promueve la creatividad y la competencia constructiva en los equipos de trabajo de las instituciones, empresas e industrias.

e)     Resuelve problemas imprevistos y complejos que sobrepasan la capacidad del cerebro humano.

f)      Está programada para prevenir, detectar y frenar posibles fraudes económicos, fraudes electorales y ataques informáticos. 

g)     Ayuda a descifrar textos antiguos que fueron dañados e ilegibles.

h)    Imita el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la mente del ser humano.

i)       Desarrolla el pensamiento autónomo y el pensamiento profundo.

j)       Analiza cientos de miles de datos en pocos minutos, sin tener que descansar ni distraerse, lo que genera ahorro de tiempo y de dinero, posibilitando que los trabajadores, empleados o funcionarios utilicen su tiempo para desarrollar funciones creativas y productivas.

k)    En la medicina, ayuda a diagnosticar con precisión las enfermedades, a realizar de forma óptima y acelerada los tratamientos personalizados, mejorar los resultados de la investigación médica y garantizar una mejor calidad de vida de las personas. También acelera el proceso de investigación y descubrimiento de nuevos medicamentos, reduciendo los tiempos y costos de desarrollo.

l)       En las Finanzas y Banca, analiza miles de datos financieros e identifica patrones anómalos, evalúa posibles riesgos financieros y predice el comportamiento crediticio de los usuarios, garantizando la seguridad, eficiencia y toma de decisiones financieras precisas y confiables.

m)  Trading algorítmico: Realiza operaciones en bolsa de manera automática y eficiente, aprovechando las fluctuaciones del mercado en tiempo real.

n)    La IA transforma la manufactura e industria al optimizar procesos, reducir costes y mejorar la eficiencia. Robots inteligentes automatizan tareas repetitivas con precisión y rapidez, mientras los sistemas de mantenimiento predictivo anticipan fallos, evitando interrupciones. También perfecciona el control de calidad en tiempo real mediante visión artificial y aprendizaje automático, garantizando estándares elevados. La gestión de la cadena de suministro se optimiza con sistemas inteligentes, asegurando fluidez y eficiencia en la producción.

 

DESVENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Las desventajas de la Inteligencia Artificial son las siguientes:

a)     Su implementación y desarrollo requiere de ingentes recursos económicos (inversión costosa).

b)    Genera desempleo, al automatizar tareas repetitivas y predecibles y realizar funciones eficaces, precisas y rápidas.

c)     Falta de empatía de la IA, hecho que limita la capacidad de la IA para interactuar y comprender las necesidades emocionales de las personas.

d) Algoritmos sesgados y discriminatorios, debidos a la influencia de datos de entrenamiento desviado recibidos en la computadora cargado de prejuicios o de desigualdades sociales, lo que lleva a tomar decisiones incómodas e injustas.

e)     Genera desinformación.

f)  Menor privacidad y mayor posibilidad de abuso, ante la necesidad de la IA de recopilar datos de manera masiva y muchos de ellos datos sensibles.

g) La excesiva dependencia tecnológica, esto puede conllevar a la interrupción de sistemas críticos en caso de problemas técnicos en las empresas e industrias.

h)  Plantea desafíos y dilemas éticos, debido a la capacidad de la IA para tomar decisiones autónomas y veloces. La IA aún no cuenta con la capacidad de comprender totalmente el contexto o el impacto de sus elecciones y decisiones.

i)   Posibilidad de ataques cibernéticos, los ciberdelincuentes usan la IA para potenciar sus ataques, identificar vulnerabilidades en los sistemas, evitar defensas y realizar ataques sofisticados, por lo que se requiere contar con contramedidas para hacer frente a los ciber-delincuentes.

j)       Menor resolución de problemas imprevistos, debido a la naturaleza programada de la IA. Pues la IA carece de capacidad de adaptación a situaciones nuevas y de aplicar intuición y creatividad fuera de su ámbito de entrenamiento y programación.

k)    La IA tiene limitaciones creativas, pues opera con base en patrones existentes y datos históricos ya registrados, lo que le conduce a expresar una falta de innovación.

l)  Desigualdad de acceso a medios digitales, entre inforricos e infopobres, generando un ensanchamiento de la brecha digital entre ellos.

 



[1] González García, Juan Carlos. Diccionario de filosofía. Editorial Edaf, S.A., Madrid, 2000, p.239.

[2] La Inteligencia Artificial (IA) es considerada una tecnología disruptiva debido a su capacidad para transformar profundamente diversos sectores económicos, sociales y culturales.

[3] OCÉANO Grupo Editorial S.A., 2001. Nuevo Diccionario de Filosofía. Impreso en España, p.122.

[4] González García, Juan Carlos. Diccionario de filosofía. Editorial Edaf, S.A., Madrid, 2000, pp.239-240.

[5] ENVEGA, S.A. Coordinador general Fernando Canda Moreno. Diccionario de Pedagogía y Psicología. Impreso en España, Edición 2000, p.180.

[6] Galimberti, Umberto. Diccionario de Psicología y Psicoanálisis. Siglo Veintiuno Editores, S.A. de C.V. Primera edición en español, México, 2012, p.626.

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9 de diciembre de 2024

Reflexiones y propuestas para hacer Ciencia y fomentar la Investigación en las Universidades de Perú

 

Reflexiones y propuestas para hacer Ciencia y fomentar la Investigación en las Universidades de Perú[1]

Imagen diseñada por IA ChatGPT4.0

Escribe: 

Dr. Eudoro Terrones Negrete


En los tiempos actuales, es difícil imaginarnos un mundo sin ciencia,  sin investigación científica, si tenemos en cuenta que hasta la fecha existen “casi dos mil ciencias”[2].

Hacer ciencia implica hacer una empresa colectiva de interés social para lograr la solución de diversos problemas. Pero históricamente la ciencia no ha podido escapar del enfoque ambivalente (positivo negativo),  ha sido usada para bien o para mal, para generar en los países en vías de desarrollo dependencia respecto de las sociedades capitalistas industriales. 

Hacer ciencia es un trabajo intelectual y material especializado, complejo, no fácil y que demanda mucha dedicación y concentración. Hacer ciencia implica descubrir, seleccionar, valorar, evaluar y producir nuevas verdades científicas como resultado de procesos racionales de observación y experimentación, cuya fuerza está en la capacidad de aceptación o de rechazo, de explicación, descripción, predicción y transformación de la realidad natural y social, dentro del cambiante contexto de la sociedad del conocimiento.

Para hacer ciencia se requiere utilizar el pensamiento científico, el lenguaje científico, el problema científico, el método científico, los géneros de la comunicación científica[3], la redacción científica y los elementos del conocimiento científico30. 

 

Factores por lo que muy poco se hace ciencia y se produce ciencia

En el Perú, lamentablemente, son múltiples los factores por lo que muy poco se hace ciencia y se produce ciencia. Cabe mencionar, entre dichos factores, por ejemplo: carencia de personal investigador idóneo y experimentado[4]; carencia de la profesión de investigador científico; baja inversión pública y privada en ciencia y tecnología[5]; insuficientes laboratorios y precariamente equipados los talleres y las bibliotecas; falta de continuidad de proyectos, planes y políticas de investigación; deficiencia del sistema educativo en la enseñanza de las ciencias en  los diversos niveles y modalidades; fomento de la memoria; repetición acrítica; falta de actitud axiológica desde una mirada plural; falta de intensificación del trabajo coordinado en quipos de estudiantes y profesores investigadores a nivel de centros e institutos de investigación de las universidades; falta de articulación de las investigaciones que se realizan en los diferentes niveles y modalidades educativas; falta intensificar el desarrollo de concursos de investigación en las escuelas de postgrado de las universidades, para seleccionar y estimular a las mejores tesis de investigación de maestría y doctorado con la participación de evaluadores externos.

Con la aplicación de la ciencia se origina la técnica. El hombre no es sólo homo sapiens (capacidad teórica), sino también homo faber (capacidad práctica). No con poca razón Henri Bergson decía que el objeto esencial de la ciencia “es aumentar nuestra influencia sobre las cosas”.

 

No hay un solo método para hacer ciencia

No hay un solo método para hacer ciencia, no hay una sola etapa o un solo instrumento o equipo válidos para todas las ciencias; cada ciencia tiene lo suyo. 

Ernesto de la Torre Villar y Ramiro Navarro de Anda[6] precisan que “Los educadores, encargados de vigilar y orientar el desarrollo de la mente y el espíritu del hombre, han recomendado desde los días de Sócrates y Platón, la necesidad de cultivar desde la tierna infancia el ejercicio racional mediante el estudio sistemático y reflexivo. Uno de los programas pedagógicos más sólidos y efectivos –probado a través de varias centurias-, la Ratio Studiorum[7], dispone que a los estudiantes se les debe enseñar a trabajar científicamente y a proponer por escrito, también en forma científica, el fruto de sus trabajos. Una de sus normas recomienda: “se debe procurar iniciar a los estudiantes en el método del trabajo científico o en la metodología de una manera conveniente. Enséñeseles, por lo tanto, a manejar los libros, los comentarios, las revistas, las enciclopedias; a interpretar las diversas notas de las ediciones críticas; aprendan las normas aprobadas para las citas de los autores; la manera de sacar notas y de ordenar los apuntes; enséñeseles la manera de proceder para dar el juicio de un libro o de un escrito; y finalmente a practicar todo aquello que se necesita para emprender un trabajo científico”.

La ciencia como producto social y producto cognitivo de alta especialización no deja de estar orientada al servicio del bien común, del crecimiento, desarrollo y progreso de los pueblos. Este compromiso histórico de la ciencia en su vinculación con la sociedad (sociedad desarrollada o en vías de desarrollo), se ha ido acrecentando en sus objetivos, fines y metas en la medida en que aparecían nuevos problemas cada vez más complejos y que requerían de nuevos tipos de pensamiento como el pensamiento crítico, el pensamiento sistémico, el pensamiento holístico y el pensamiento complejo.

Esta nueva situación problemática nos lleva a coincidir con las expresiones del argentino Pablo Kreimer cuando afirma: “En consecuencia, hay que dejar de lado esa ciencia hecha y observar, investigar, analizar, interpretar la “ciencia mientras se hace”, porque es allí donde se pueden encontrar las raíces de lo que luego será presentado como verdad al resto de la sociedad.”35                                                                                                                        

Y esto  es, precisamente, lo que estamos haciendo ahora durante el inicio del seminario nacional Producción y desarrollo científico en las Universidades de Lima Metropolitana, organizado por la Universidad

Peruana Simón Bolívar, con el primer tema “Hacer Ciencia: Investigación, Epistemología y Comunicación”, expuesto por el doctor Oscar Rubén Silva Neyra. A decir verdad, estamos compartiendo e intercambiando ideas y experiencias académicas, en un intento de enriquecer el debate dialéctico de tesis, antítesis y síntesis.

Interrogantes

Cómo no, entonces, preguntarse: ¿Se puede vivir y desarrollarse sin ciencia? ¿Para qué sirve y a quién sirve la ciencia? ¿Qué funciones sociales cumplen la ciencia y el investigador científico? ¿Por qué tipo de investigación deberían empezar los países en vías de desarrollo como el Perú? ¿Quién financia la investigación científica, el Estado o mecenas  privados nacionales o extranjeros?, preguntas que requieren de respuestas o de mayor tiempo para su análisis crítico. Sin embargo, en lo que corresponde a la penúltima pregunta me inclino a pensar que debería empezarse por la investigación básica, por cuanto esta es esencial para todo Estado moderno que busca lograr sus objetivos nacionales de desarrollo, dentro de una trayectoria lineal que va de la investigación al desarrollo y concluye en la innovación (I+D+IN). 

Coincido también con aquellos que piensan que de la ciencia hecha debemos pasar a la ciencia activa, que es la ciencia en proceso de fabricación o de producción, sentando así las bases para un desarrollo ulterior sostenible y sustentable a través del tiempo.

 

Propuestas para hacer ciencia y fomentar la investigación en las universidades de Perú

Como autor del presente libro “Perfil y ética del investigador científico universitario”, considero que las universidades deberán ser proactivas al cambio y a la innovación científica y tecnológica, vencer la inercia y la resistencia a los cambios, y responder a los retos del presente y del futuro.

Ante el reto del siglo XXI las universidades en el Perú deberían asumir su responsabilidad histórica con el desarrollo del país y efectuar acciones trascendentes para hacer ciencia y fomentar la investigación, como las siguientes:

     Relacionar la investigación científica con la docencia universitaria desde los primeros ciclos académicos en todas las carreras profesionales.

     Efectuar un estudio de seguimiento laboral de los profesionales para identificar y estimular a quienes están efectuando trabajos de investigación financiada por empresas nacionales o instituciones internacionales.

     Organizar y equipar el Banco Nacional de Datos de Egresados Investigadores por carreras profesionales.

     Vincular a cada universidad con algún centro de investigación internacional, para democratizar los resultados de las investigaciones y los recursos dedicados a su producción.

     Realizar permanentes campañas de motivación y de persuasión para que la población perciba a la universidad como un centro de investigación científica de primer nivel en alguna línea de investigación de su especialidad, y no sólo como un centro de mera formación profesional.

     Potenciar a los institutos o centros de investigación asignándoles el desarrollo de proyectos de investigación y el rol de capacitación intensiva a docentes, estudiantes y egresados, en el manejo de modernos métodos, técnicas, instrumentos y equipos de investigación.

     Poner mayor énfasis en el intercambio de profesores universitarios e investigadores visitantes (nacionales y extranjeros).

     Crear fondos concursables, de manera que existan profesores que dejen la docencia por 1, 2 o más años y se dediquen sólo a investigar.

     Crear la Beca de Retorno, para que los investigadores científicos que salieron al extranjero retornen a trabajar en el Perú.

     Crear el Fondo de Promoción de la Investigación en cada universidad, que permita incentivar la capacitación de los profesores y asegurar el financiamiento del traslado de investigadores a otras universidades de mayor prestigio internacional.

     Involucrar la participación de la empresa privada en el financiamiento de proyectos de investigación científica de la Universidad.

     Promover la participación creativa y activa de los estudiantes en la actividad científica extracurricular, y otorgar becas integrales para los mejores estudiantes con competencias y condiciones para la investigación científica.

     Incorporar a Asesores e Investigadores especializados para elaborar y dirigir proyectos de investigación científica.

     Articular acciones efectivas entre los organismos de ciencia y tecnología y entre las universidades públicas y privadas del país.

     Renovar y actualizar los currículos y lograr una mayor coordinación e integración entre la investigación y los estudios de pregrado y de postgrado, respectivamente.

     Estimular el desarrollo de la investigación por proyectos, y la presentación y divulgación de los mejores proyectos a nivel nacional e internacional.

     En las universidades nacionales y privadas debería crearse la nueva carrera profesional de Investigador Científico y Tecnológico.

     El profesor investigador universitario debería laborar a dedicación exclusiva, con un máximo de 8 horas de dictado de clases, con el fin de que tenga tiempo para dedicarse a investigar y a reciclarse profesionalmente de manera constante.

     El Estado tiene la obligación de incrementar periódicamente la inversión en ciencia, tecnología e innovación, asignando el presupuesto suficiente a CONCYTEC y a las universidades públicas, para que cumplan a cabalidad su rol promotor e incentivador de la investigación científica, pero al mismo tiempo deberán hacer un seguimiento permanente, efectuar el riguroso control de la inversión y la evaluación periódica de los resultados de investigación realizados.

 

Mario Bunge y sus reflexiones acerca de cómo hacer ciencia

Mario Augusto Bunge, físico, filósofo científico y epistemólogo argentino, maestro universitario en la cátedra de Lógica y Metafísica en la Universidad McGill de Montreal. Su concepción filosófica se ubica dentro del realismo científico, el cientificismo, el materialismo y el sistemismo.

Mario Bunge, en su obra “Ciencia y desarrollo” expresa:  “Puesto que la investigación científica es tarea de la comunidad científica, y puesto que ésta no puede existir en un vacío social, si nos interesa estimular o inhibir el desarrollo científico debemos enfocarlo como un aspecto del desarrollo integral de la sociedad humana. A su vez, como se vio en el Capítulo 1, toda sociedad humana, cualquiera sea su estado de desarrollo, puede analizarse como un sistema compuesto de cuatro subsistemas. Estos son el sistema biológico, el económico, el cultural y el político…”[8]

 

El científico hace ciencia para el pueblo

“…En principio toda ciencia básica es ciencia para el pueblo, o sea, potencialmente beneficiosa para el público, sea por sí misma (como bien cultural), sea por sus aplicaciones. Producir y difundir ciencia básica son servicios sociales. En suma, todo buen científico hace ciencia para el pueblo sin que se lo pidan. Pero si se lo piden explícitamente, y en particular si le piden que produzca cosas o procedimientos de utilidad práctica inmediata, tendrá que dejar de hacer ciencia básica para dedicarse a una actividad para la cual no está preparado: lo más probable es que le obliguen a convertirse de científico bueno o mediocre, en mal técnico. Lo dicho no implica que el científico pueda hacer oídos sordos a su responsabilidad social. En efecto, puesto que la actividad científica se inserta en la vida social, no puede dejar de tener aspectos morales…”[9]

 

Se puede hacer Ciencia en países en desarrollo

Bunge, tras analizar las posibilidades de hacer ciencia, particularmente investigación básica, en países en desarrollo, concluye que sí es posible aun cuando “es mucho más difícil” y que requiere de ciertas “condiciones mínimas”: “¡En suma, se puede hacer investigación básica en países en desarrollo, y de hecho se vienen haciendo, si bien es cierto que es mucho más difícil hacerla que en países desarrollados. Las condiciones mínimas para hacerla en cualquier parte del mundo son: poseer talento científico, estar libre de preocupaciones económicas angustiantes, tener acceso a publicaciones, gozar de libertad académica, estar en contacto con otros investigadores del país y del extranjero, y no requerir equipos excesivamente costosos”.38

 

Condiciones para hacer Ciencia en la Universidad del Tercer Mundo

Bunge, luego de preguntarse ¿Puede haber ciencia en la Universidad del Tercer Mundo? responde: “Debiera haberla y a veces la hay, aunque pocas veces con continuidad. Que debiera haberla parece obvio, ya que una universidad no es tal si no produce conocimiento nuevo, en particular conocimiento científico. Pero eso no es fácil: construir teorías, calcular, diseñar experimentos, y efectuar mediciones es más difícil que comentar textos escritos por otros o debatir cuestiones ideológicas. Para hacer ciencia es menester una preparación especializada que exige largos años de aprendizaje difícil. También hacen falta bibliotecas al día, laboratorios, gabinetes de estudio, seminarios y coloquios, así como personal auxiliar competente. En una palabra, hace falta gente competente a diversos niveles, e instalaciones adecuadas. Pero ni esto, que ya es difícil de obtener, basta. También se necesita tranquilidad, estabilidad y continuidad. Y esto es muy difícil de lograr allí donde la Universidad es una isla de libertad acosada por adversarios exteriores y minada por dentro por activistas que, aunque acaso bien intencionados, no se proponen tanto la mejora de la Universidad como su utilización como arma política. Es posible que la mayoría de los científicos que han emigrado del Tercer Mundo lo han hecho en busca de la tranquilidad indispensable para trabajar” [10]

El filósofo argentino, luego de realizar un análisis crítico y objetivo puntualiza y subraya la existencia de tres grandes males en la Universidad del Tercer Mundo: “En suma, la Universidad del Tercer Mundo está aquejada de tres grandes males entre muchos otros: la preparación insuficiente de sus alumnos, la improvisación de sus profesores y la politización de unos y otros. Por estos motivos algunos investigadores sueñan con institutos de investigación independientes de las universidades, al estilo de las academias y centros científicos de Europa occidental (en particular la República Federal Alemana) y oriental (la U.R.S.S.)[11]. 

 

Se hace Ciencia en Universidades e Institutos extraordinarios

“Se hace ciencia, buena o mediocre, en universidades y en institutos extraordinarios. Pero estos últimos, si dependen de la industria o de ministerios no especializados en ciencia (o al menos en cultura), suelen especializarse en ciencia aplicada con descuido de la básica. Se entiende: a un dirigente de empresa, o a un ministro de salud pública (o de industria y comercio, o de desarrollo, o de defensa) se le hace difícil justificar gastos en ciencia básica: sólo la aplicada le resultará evidentemente “relevante” a las actividades centrales de la unidad que administra. En cambio, la Universidad no puede legítimamente cuestionar la investigación básica (a menos, claro está, que caiga en manos de gentes incultas, o de delincuentes culturales, o de políticos demagógicos). Por este motivo la ciencia básica tiene más posibilidades de florecer dentro de la Universidad que fuera de ella, siempre que sea una Universidad auténtica y no sólo de nombre”[12]. “En resumen – indica Bunge-, no hay Universidad moderna, que merezca el nombre de tal, a menos que albergue a investigadores activos en el área de la ciencia (y de la técnica y de las humanidades). Allí donde la Universidad no ofrece las condiciones necesarias para el trabajo científico serio y sostenido, se podrá ensayar la formación de un instituto extrauniversitario de ciencias. Pero ésta no será una solución ideal ni permanente, a menos que responda a necesidades regionales. (Y aun en este caso es posible que la solución óptima se obtenga reuniendo a investigadores por períodos limitados a la realización de planes precisos de investigación). La única solución posible es global, o sea, consiste en mejorar las condiciones económicas, culturales y políticas de la sociedad íntegra, de modo que esté en condiciones de sostener a una Universidad que funcione regularmente (no espasmódicamente) y que esté organizada en torno a la investigación en todas las áreas del conocimiento”[13]

 

La comunidad de científicos se ajusta a un código de conducta

Mario Bunge indica que de cuando en cuando la comunidad de científicos vigila a los investigadores para que se ajusten a un código de conducta que incluye los siguientes imperativos:

1.    Esforzarse por hacer buena ciencia. (El investigador que no hace este esfuerzo estafa al público).

2.    Esforzarse por difundir conocimientos y métodos científicos dentro y fuera de su lugar de trabajo. (El investigador que no lo hace es egoísta).

3.    Criticar creencias anticientíficas y seudocientíficas dentro y fuera de su lugar de trabajo. (El investigador que no lo hace no es una persona culta, o es indiferente al rumbo que tome su cultura, o no tiene coraje, o no tiene libertad).

4.    No servir a opresores económicos, políticos o culturales. (El investigador que ayuda a los enemigos del pueblo se convierte él mismo en enemigo público y desprestigia la ciencia).”[14] 

El filósofo científico argentino concluye manifestando enfáticamente:

“Pero no puede haber desarrollo científico técnico integral y sostenido a menos que haya cierta holgura económica, cierta tolerancia intelectual, y cierta libertad política. En suma, el desarrollo científico y técnico requiere del desarrollo de la sociedad en todos sus aspectos: biológico, económico, cultural y político…”[15]

 



[1] Intervención del Dr. Eudoro Terrones Negrete, en su condición de panelista,  durante la conferencia magistral del Dr. Oscar Rubén Silva Neyra  en el tema “Hacer ciencia: Investigación, Epistemología y Comunicación” (Lima, 11-09-2017), dentro del marco del Seminario Nacional “Producción y desarrollo científico en las Universidades de Lima Metropolitana”, organizado por el Vicerrectorado de Investigación de la Universidad Peruana Simón Bolívar. El seminario se realizó los días 11, 12, 13, 14 y 15 de setiembre de 2017, en la Sala de usos múltiples, 4° piso, Av. Brasil 1228, Pueblo Libre, Lima.

[2] Según Mario unge, en su obra Ciencia y desarrollo, Talleres “El Gráfico/Impresores”, Buenos Aires, 1989, p.33

[3] Son géneros de la comunicación científica: conferencia científica,  ponencia científica, discurso científico,  memoria de licenciatura, artículo científico, monografía científica, tesis de maestría y tesis doctoral.  30 Son elementos del conocimiento científico: hechos científicos, principios científicos, hipótesis científicas, leyes científicas y teorías científicas.

[4] Según cifras del Ministerio de Economía y Finanzas (MEF) el Perú cuenta con 0.24 investigadores a tiempo completo por cada 1,000 participantes de la Población Económicamente Activa (PEA), Mientras en Chile son 2 investigadores por cada 1,000 participantes.

[5] Perú invierte sólo el 0.15 % de su Producto Bruto Interno en ciencia y tecnología. Lo más criticable es que por falta de capacidad de gasto y de personal investigador especializado las universidades públicas no invirtieron 1,500 millones de soles en investigación entre el 2004 y el 2012, dinero proveniente del canon minero y gasífero de su región y tuvieron que retornar al MEF. Y no obstante que la Ley Universitaria 30220 establece que las universidades públicas y privadas deben contratar profesores-investigadores que enseñen una sola asignatura y reciban un suelo de 50 % más que sus colegas.

[6] De la Torre Villar, Ernesto y Ramiro Navarro de Anda. Metodología de la investigación bibliográfica, archivística y documental. McGraw-Hill, México, 1992, p. XIII.

[7] La Ratio Studiorum (traducido como «Plan de Estudios») es el documento que estableció formalmente el sistema global de educación de la Compañía de Jesús en 1599. Su título completo es Ratio atque Institutio Studiorum Societatis Iesu («Plan oficial de estudios de la Compañía de Jesús»). El  trabajo es producto de muchos académicos internacionales, con amplia experiencia, que se encontraban en el colegio que los jesuitas tenían en Roma, el Colegio Romano. https://es.wikipedia.org/wiki/Ratio_Studiorum 35 Kreimer, Pablo. El científico también es un ser humano. Siglo Veintiuno Editores, S.A. Argentina, 2009, pp.29-30.

[8] Bunge Mario. Op.cit., p.51

[9] Bunge, Mario, Ibídem, p.74. 38 Ibídem, p.82

[10] Ibídem, pp. 86-87

[11] Ibídem, p.87

[12] Ibídem, p.88

[13] Ibídem, p.89

[14] Ibídem, pp.74-75

[15] Ibídem, p.124

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