Què és la intel·ligència?

Una primera definició del concepte “intel·ligència”

El concepte d’intel·ligència és particularment complex i fins i tot polèmic. Ha estat estudiat des de diferents perspectives i en diversos àmbits i disciplines. D’acord amb el diccionari de la Reial Acadèmia Espanyola, la paraula intel·ligència té diverses accepcions, entre les quals destaquen les següents:

1. La capacitat d’entendre o comprendre.
2. La capacitat de resoldre problemes.
3. El coneixement, la comprensió, l’acte d’entendre.
4. El sentit en què es pot interpretar una proposició, una dita o una expressió.
5. L’habilitat, la destresa i l’experiència.
6. El tracte i la correspondència secreta entre dues o més persones o nacions entre si.
7. Una substància immaterial, purament espiritual.

En l’àmbit de la psicologia, la intel·ligència es defineix com la capacitat cognitiva i també com el conjunt de funcions cognitives: la memòria, l’associació, la raó, la col·laboració. Sovint s’han proposat diferents tipus d’intel·ligència, com ara la intel·ligència artificial, la intel·ligència de dades, la intel·ligència emocional, la col·lectiva, i d’altres. Es tracta d’un tema fascinant i en constant evolució, que mereix, sens dubte, que li dediquem uns moments de reflexió, per més que siguin breus i limitats. Especialment ara, quan tant es parla de la intel·ligència artificial. Ho faré en el que segueix, des d’un punt de vista molt personal. Confesso, ja d’entrada, que no em considero cap especialista en aquesta qüestió; només ho soc, potser, en algun dels seus aspectes.

Molt sovint, quan es parla de la intel·ligència humana es fa per contrast i comparació amb la més desenvolupada forma de cognició que s’hagi pogut trobar mai en la resta del regne animal, en particular en simis, com el ximpanzé, i en corbs, elefants, dofins, rates, porcs, etc., que es posen sempre com a exemple “d’animals molt intel·ligents”. Tot i això, hem de considerar que hi ha, de fet, diversos enfocaments, maneres ben diferents de desenvolupar aquest tema. Tenim, per començar, l’actitud que els científics (com és el meu cas) podríem definir com la més “canònica”, que es fonamenta en cercar proves reals concloents que els humans tenim una intel·ligència superior a la dels éssers no-humans, ja en el registre fòssil corresponent a èpoques molt remotes; i de com aquesta divergència (l’adquisició d’intel·ligència per part del gènere homo) es va fer més i més evident amb el pas dels mil·lennis. És aquesta aproximació al tema la que vaig adoptar en el meu llibre, publicat a Springer-Nature, The True Story of Modern Cosmology, on parlo, en el primer capítol, de l’esclat de la consciència humana, i més en particular, del de la consciència còsmica [1].

L’aproximació ortodoxa: proves fefaents del desenvolupament gradual de la intel·ligència humana

Resumint-ho molt, aquestes proves es troben, les més antigues, en la curosa tria que ja feien els primers membres del gènere homo (Homo rudolfensis, Homo habilis) de les millors pedres per tal d’usar-les com a destrals i punxons, eines i armes (evidències de fa uns 2,7 milions d’anys o més trobades, entre altres llocs, a la gorja d’Olduvai, a Tanzània [2]). A més d’aquests primers humans, els investigadors han trobat proves d’un grup superarcaic desconegut, que es va separar d’altres humans a l’Àfrica fa uns dos milions d’anys. Aquests humans superarcaics es van aparellar amb els avantpassats dels neandertals i denisovans [3]. Es tracta del cas més antic conegut de diferents grups humans que s’aparellen els uns amb els altres, cosa que ja se sabia que va passar, però es pensava que molt més tard. Hi va haver després un canvi espectacular que es fa clarament palès en l’acheulià, fa uns 1,8 milions d'anys, quan els nostres avantpassats havien ja adquirit nocions de geometria, que feien servir per fabricar les eines i els utensilis com els ja esmentats, tallant-los a partir de pedres més grans. 

L'acheulià es caracteritza per ser la primera cultura lítica que posseeix pedres tallades a dues cares en la seva tipologia, que mostren sens dubte que la pedra va ser treballada de forma simètrica a banda i banda del tall. Els tipus d'eines en els conjunts acheulians inclouen puntes, destrals de mà, fulles, eines de lasques retocades, raspadors i segments. Apareixen en llocs molt distants entre si, i els materials utilitzats van estar determinats pels tipus de pedra local disponibles. Alguns estudis plantegen la hipòtesi que aquest avenç va suposar un profund canvi evolutiu en les habilitats cognitives i lingüístiques de l'homínid, i ho fan fent servir un enfocament de neuroarqueologia per demostrar-ho. Consisteix a registrar l'activitat cerebral de participants humans moderns mentre aprenen a fabricar eines de pedra oldovaianes i de l'acheulià, en contextos d'entrenament verbal i no verbal. S'ha vist que necessiten utilitzar una part molt més gran del cervell per a la creació de les eines de l'acheulià més complexes ―incloses les regions del cervell associades a la integració d'informació visual, auditiva i sensorimotora― així com una planificació de l'acció d'ordre superior . Tot i que dels resultats no se n'ha pogut concloure de manera clara que la parla hagués hagut d'estar involucrada en el procés de fabricació de les eines [4].

Figura 1: Imatge de l'escama L13 de silcret de la cova de Blombos que mostra unes línies que formen un patró encreuat / Imatge, C. Foster. De la publicació: Christopher S. Henshilwood, Francesco d’Errico, Karen L. van Niekerk, Laure Dayet, Alain Queffelec and Luca Pollarolo, "An abstract drawing from the 73,000-year-old levels at Blombos Cave, South Africa", Nature 562, 115-118 (2018). Amb llicència.

Fent encara un altre salt de gran significació, en llocs molt diversos de la Terra s’han trobat patrons geomètrics gravats sobre pedres, closques i ossos, que comencen amb l’Homo erectus fa uns 540.000 anys i que es tornen més abundants i espectaculars des de fa uns 80.000. Una esplèndida troballa es va produir a la cova de Blombos, a Sud-àfrica, i te una antiguitat de 73.000 anys (Fig. 1). Són patrons força semblants i en localitzacions molt allunyades les unes de les altres, fet que constitueix un veritable enigma. Això prova, al meu entendre (com explico amb més detall en el llibre esmentat), que la primera habilitat intel·lectual ―diferenciadora de les altres espècies animals— que va adquirir l’Homo sapiens foren certes nocions de geometria (Fig. 2). Incipients, si es vol, però que s’han pogut contrastar amb les proves neurològiques esmentades, que deixen prou clar que les neurones de les zones del cervell que s’exciten al fabricar les eines de l’acheulià i al dibuixar els patrons esmentats són les mateixes que es disparen al resoldre qüestions de geometria actuals (i, sorprenentment, també al composar música).

Figura 2: Marques primitives. A dalt, d'esquerra a dreta: closca de Trinil, gravats de Blombos (dos exemples). Mig: Sud-àfrica amb closca d'ou d'estruç. A baix: Gibraltar, feta per neandertals a la superfície d’una roca. Derek Hodgson, The Conversation, 2019 / Imatge: Amb llicència.

Un altre salt qualitatiu importantíssim es va produir fa 44.000 anys, evidenciat per la troballa del famós os de Lebombo, que conté 29 osques. Es creu que l’os s’utilitzava per portar un registre o bé de les fases de la Lluna o bé dels cicles menstruals (Fig. 3). S’ha arribat a conjecturar que aquesta prova demostraria que les dones africanes foren molt probablement les primeres matemàtiques que hi va haver sobre la Terra.

Figura 3: Os de Lebombo, des de diversos angles. Té gairebé 44.000 anys d'antiguitat. Les 29 osques (en falta una, manca que s'atribueix al fet que el final està trencat) corresponen als dies del mes lunar, i són fàcilment associades també amb el cicle menstrual / Imatge: Reimprès amb llicència (PNAS) de: Francesco d’Errico, Lucinda Backwell, Paola Villa, Ilaria Degano, Jeannette J.
Lucejko, Marion K. Bamford, Thomas F.G. Higham, Maria Perla Colombini, Peter P. Beaumont, "Early Evidence of San material culture represented by Organic Artifacts from Border Cave, South Africa", 13214–13219, PNAS, August 14, 2012, vol. 109, no. 33, www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1204213109Supporting Information Appendix, Fig. 8.

Datats de fa uns 35.000 anys hi ha altres ossos diversos registrats on les osques es troben agrupades, majorment en grups de cinc (corresponent, com és obvi, als dits d’una mà). I de fa uns 22.000 anys s’ha datat l’os més espectacular de tots, el d’Ishango, on per primera vegada a la història humana veiem reflectit el concepte de nombre primer i la descomposició del número 60 de diverses maneres (Fig. 4). Tota una lliçó de teoria de nombres.

Figura 4: L’os d'Ishango s’exhibeix al Reial Institut Belga de Ciències Naturals / Imatge: (CC BY-SA 4.0) Joeykentin

A part de la geomètrica i la numèrica, l’altra etapa cabdal en el naixement i la definició de la intel·ligència humana va ser sens dubte l’aparició dels llenguatges, en forma parlada i escrita. D’això no n’hi ha proves fefaents fins fa uns cinc mil anys, corresponents com és lògic als inicis de l’escriptura. Quan ens volem referir a textos realment antics, ens venen sempre al cap alguns dels que posteriorment van constituir la Bíblia, com el Llibre de Job, la primera versió del qual sol datar-se al voltant dels dos mil anys aC, és a dir, a l’època dels patriarques bíblics. Això és mig mil·lenni abans del llibre de Moisès, moment en què se situa el llibre del Gènesi (tot i que cal tenir en compte que encara no hi ha un acord complet sobre aquestes datacions).

Però hi ha molts altres escrits, sumeris, egipcis i accadis, en particular, que segons fonts fiables són alguns centenars d’anys anteriors, com els textos d’Abu Salabikh (2600 aC), els de les Piràmides (2400 aC), l’Enūma Eliš (1800 aC), o el famós poema de Gilgameš (1700 aC), per citar-ne només quatre de la cinquantena de textos coneguts actualment que daten d’abans de l’edat del ferro. I hem de recordar també, que els principis de l’escriptura cuneïforme sumèria es remunten a finals del quart mil·lenni aC, i que el calendari més antic que coneixem és el lunar sumeri, datat cap al 2700 aC. És en alguns d’aquests textos on, per primera vegada en la història de la humanitat, es formulen per escrit teories i preguntes sobre els components essencials del Tot (Fig. 5), del nostre Univers (per a més detalls, es poden consultar les meves contribucions al blog de Divulcat: El despertar de la consciència còsmica (I i II)). Tampoc cal oblidar la importància d’altres indicis indirectes, de caràcter fisiològic (peces de cranis i d’altres ossos antics) com també neuronal (dels tipus ja esmentats abans), els quals ens porten a conclusions plausibles sobre el fet que l’adquisició de protollenguatges es podria remuntar a fa 800.000 anys. De retruc, podria ser que també els neandertals haguessin fet ús de l’expressió oral, encara que fos d’una manera rudimentària. Els orígens del pensament simbòlic retrocedeixen fins a fa més de 73.000 anys i, per a alguns entesos, a fa 164.000 anys. I són cada vegada més els antropòlegs que coincideixen a dir que, molt probablement, la cognició existia ja bastant abans d’aparèixer l’Homo sapiens.

Figura 5: Disc del cel de Nebra, 1600 aC, la representació concreta més antiga del cosmos coneguda en tot el món. El juny del 2013 va ser inclòs al Registre de la Memòria Universal de la UNESCO i va ser qualificat com “una de les troballes arqueològiques més importants del segle XX" / Imatge: (CC BY-SA 4.0) Frank Vincentz

Podríem afegir aquí també les nombroses mostres d’art rupestre, que comencen a aparèixer fa gairebé 50.000 anys (Fig. 6), i de les quals se’n van trobant de més antiguitat cada dia que passa.

Figura 6: D’aproximadament la mateixa època que l’os de Lebombo data aquesta pintura de toro de 40.000 anys d’antiguitat, feta amb ocre, descoberta a la cova de Lubang Jeriji Saléh, Kalimantan Oriental, Borneo, Indonèsia. En el moment del descobriment, era la mostra més antiga de pintura rupestre figurativa. Més tard, s’ha trobat una representació de 45.500 anys d’antiguitat d’un porc senglar de Sulawesi a Leang Tedongnge, Indonèsia. I en un article publicat a Science, el juny del 2018, es va informar d’una pintura neandertal de 64.800 anys d’antiguitat de la cova de La Pasiega, a Cantàbria / Imatge: Domini públic.

Després, seguiríem cronològicament amb el desenvolupament de les cultures de Mesopotàmia, l’Índia, Egipte i Grècia. Parlaríem dels filòsofs presocràtics i, com a matemàtic que soc de formació, remarcaria el fet que Tà Mathémata significa en grec ‘tot el que es pot aprendre’; i que, reafirmant el que ja hem vist fins aquí, la matemàtica va precedir en moltíssims anys la mateixa filosofia com a domini de coneixement humà (Fig. 7). Però no m’estendré més per aquest camí [5]. És moment de recordar, com he dit ja a l’inici, que aquesta és tan sols una de les aproximacions possibles al tema que estem tractant: definir la intel·ligència humana i donar proves de la seva evolució. I ja que hi som, vist tot l’anterior, una primera pregunta que hom es pot plantejar és la següent: Hi ha intel·ligència en el propi procés d’evolució de les espècies fins a arribar a l’Homo sapiens?

Figura 7: Tauleta d’argila mesopotàmica amb triples pitagòrics gravats, del 1800 aC. (Plimpton 322) / Imatge: Domini públic.

Heus aquí una qüestió que admet respostes molt diverses i, freqüentment, de signes ben oposats. La deixo per al lector/a a nivell de reflexió, no hi entraré ara.

Intel·ligència col·lectiva, de grup o d’espècie

Donaré ara un altre enfocament, absolutament diferent o, potser millor dit, complementari, al concepte d’intel·ligència que hem tractat fins aquí. A “l’home del carrer”―i tinguem ben present que en un registre estadístic aquest terme engloba la gran majoria de les persones— la visió que he presentat li pot resultar bastant aliena, per no dir incomprensible o pel cap baix desenfocada. Tot això dels nombres primers, patterns geomètrics i altres conceptes que he fet servir, potser ho considerarà bajanades. Hi ha moltes persones al món que no han sentit mai a parlar dels nombres primers, o, si ho han fet, no saben per a què coi serveixen. Afirmaríem, en conseqüència, que aquestes persones són menys intel·ligents que d’altres? Compte, perquè dins d’aquesta classe hi pot haver (hi ha, de fet!) grans intel·lectuals, genis de la literatura, reputats artistes de diverses branques i tot un seguit de professionals excel·lents, en molts diversos àmbits. Ningú pot deixar d’afirmar que algunes d'aquestes persones són de fet extremament intel·ligents!

Anant una mica més enllà, en els anys en què vivim, i en particular, començant no fa pas tant amb les crisis de les bombolles borsàries, continuant amb la pandèmia i seguint ara amb les guerres en marxa (Ucraïna, Gaza, i tantes altres de les quals ni se’n parla) ―i amb el canvi climàtic que sembla que ha vingut a quedar-se, la superpoblació, les migracions, la manca d’aigua, etc.— el concepte d’intel·ligència tal com l’he esbossat abans ha entrat clarament en una profunda crisi. Vegem per què.

Per començar, es qüestionen molt, i cada vegada amb més força, els grans avenços de la ciència i de la tecnologia; això és, els fruits més preuats del desenvolupament de la intel·ligència (en el sentit que li hem donat a l’apartat precedent), i que fins fa ben poc eren encara considerats com el camí a seguir, com la definició estricta de progrés. Com a conseqüència, ha esdevingut cada cop més clar socialment que, en consonància amb això, caldria distingir la intel·ligència individual, o la d’unes quantes persones, de la col·lectiva, de la intel·ligència global com a grup, nació o espècie [6]. I, en aquest àmbit, el concepte d’intel·ligència es fa molt més proper a la que poden tenir les altres espècies animals.

De fet, el concepte d’intel·ligència col·lectiva és molt antic. Algunes fonts afirmen que, pel que fa a la col·lectivitat humana, es remunta pel cap baix a 400 anys aC, quan l’historiador grec Tucídides va descriure, impressionat, el comportament cooperatiu molt intel·ligent d’un gran nombre de soldats en una batalla. Resulta bastant evident, però, que el comportament cooperatiu intel·ligent d’algunes espècies animals va anticipar-se, i en centenars de mil·lennis, al descrit pel gran historiador grec. El nombre d’escriptors i pensadors que han contribuït a donar forma a aquest concepte es molt extens. El terme, en si, fou introduït per Norman Lloyd Johnson (1917 - 2004), un professor d’estadística anglès, quan va parlar d’“intel·ligència simbiòtica” per referir-se a l’aportació que fan diversos individus amb el propòsit de resoldre un problema. La intel·ligència col·lectiva és doncs una forma d’intel·ligència que sorgeix de la col·laboració de múltiples contribucions individuals, generalment de la mateixa espècie, sobre un tema concret. És, avui dia, un terme molt utilitzat en cibercultura i en societat del coneixement, i està vinculat a la presa de decisions consensuades. Destaca, en particular, la seva aplicació dins de la sociologia, la informàtica i l’estudi del comportament de masses, i aborda, de fet, el comportament col·lectiu des del nivell més fonamental dels quarks passant pel dels bacteris, les plantes i els animals, fins arribar al de les societats humanes, i al de les màquines i la mateixa intel·ligència artificial.

És del tot cert que els grans avenços de la ciència i de la tècnica, fruit de la nostra intel·ligència individual, ens han apropat moltíssim al coneixement del món en què vivim i han permès millorar extraordinàriament les condicions de vida sobre la Terra, en nombrosos aspectes. La física, o filosofia de la natura (com se l’anomenava en els seus inicis), ha permès descobrir lleis universals, la qual cosa ha fet possible dominar el planeta i els seus voltants i transformar-los considerablement, almenys fins a un cert punt. Però aquest coneixement i aquest avenç han quedat massa restringits a determinades nacions, grups i societats; i ha estat emprat, al llarg dels anys i segles, per al seu benefici particular, en detriment del de moltes altres poblacions i grups socials, sovint esclavitzats, d’una o altra manera.

Una cosa és l’avenç en el coneixement, en si mateix, i l’altra l’ús que se’n fa i s’ha fet històricament d’aquest avenç. És molt trist, per a un científic teòric, haver de reconèixer el fet incontestable que, al llarg de la història, la primera utilitat que se’ls ha donat sempre a les descobertes científiques ha estat la militar, com a armes d’atac o de defensa en les guerres entre comunitats humanes. Per molt que no fos aquesta la idea o intenció de l’inventor/a. I això ja des dels descobriments de la roda, la palanca o la catapulta, i acabant amb els impressionants descobriments de la fissió i fusió nuclears. Veurem ara el que passa amb el de la intel·ligència artificial, tothom tremola.

Aquestes consideracions són fonamentals a l’hora de definir el que s’entén per progrés, per veritable avenç. I ho deixo aquí, per manca d’espai i temps. Sembla que aquest hauria de ser un concepte col·lectiu, de gran col·lectivitat, més que individual. Però això ha de tenir necessàriament una influència a l’hora de definir el concepte mateix d’intel·ligència, que hi hauria d’estar fortament lligat, al meu entendre. I el concepte que correspondria associar-li, en aquest cas, és el de la intel·ligència col·lectiva. Però encara n’hi ha una altra a tenir en compte.

La intel·ligència emocional

Probablement no es pugui posar al mateix nivell que les dues definicions precedents, però en el concepte d’intel·ligència global humana s’admet sempre l’existència d’un component addicional als ja considerats i que, en moltes ocasions, s’ha trobat també en altres espècies d’éssers vius. La intel·ligència emocional s’acostuma a definir com la capacitat de percebre, comprendre i gestionar les emocions pròpies i les dels altres. Aquesta habilitat té també components cognitius i de comportament, i està relacionada amb la manera en què interactuem amb el món que ens envolta i amb els altres [7].

S’acostuma a dir que la intel·ligència emocional consta de cinc parts principals: 1) l’autoconsciència o autoconsciència emocional: el prendre consciència de les nostres emocions i sentiments; 2) l’autoregulació o autocontrol emocional: capacitat de controlar les nostres emocions; 3) la motivació: capacitat de motivar-se i mantenir-se motivat; 4) l’empatia: capacitat d’entendre les emocions dels altres i de posar-se en el seu lloc; i 5) les habilitats socials: capacitat d’interactuar amb els altres de manera eficaç i harmònica. La intel·ligència emocional és una habilitat que es pot desenvolupar i millorar amb el pas del temps.

Mentre que alguns aspectes de la intel·ligència emocional com a component de la intel·ligència animal semblen estar fora de tot dubte raonable ―cosa que avalen molts i diversos experiments duts a terme des de fa bastants anys— el fet que les plantes tinguin també intel·ligència emocional és un tema encara controvertit i alhora fascinant. També ha estat, però, objecte d’estudi durant molt de temps, i alguns resultats han demostrat, en particular, que les plantes són sensibles, que es comuniquen i intercanvien informació, dormen, memoritzen, tenen cura dels seus brots i plantes filles. També s’ha afirmat que les plantes tenen la seva pròpia personalitat, que prenen decisions i que fins i tot són capaces de manipular altres espècies.

En resum, tot i que alguns científics han qüestionat la validesa de les proves de la intel·ligència de les plantes, són també uns quants els que han descobert que aquestes tenen habilitats cognitives molt sorprenents, com ara la capacitat de memoritzar, elaborar eines, i de practicar la cooperació i l’empatia.

La intel·ligència artificial

Preàmbul

En paraules de John McCarthy, que amb Marvin Minsky i Claude Shannon són considerats els pares d’aquest terme, la intel·ligència artificial “és fer que una màquina es comporti d’una manera que seria considerada intel·ligent en una persona humana”. Concretant més, es tracta en realitat d’una part de la informàtica, dedicada al desenvolupament d’algorismes que permeten a una màquina prendre decisions, d’acord amb uns criteris establerts pel propi algorisme, i que, vistes des de fora, una persona humana jutjaria que són decisions intel·ligents. Això implica màquines capaces d’imitar (‘the imitation game’, en paraules d’Alan Turing, el 1950) determinades funcionalitats de la intel·ligència humana, com la percepció, l’aprenentatge, el raonament, la resolució de problemes i fins i tot la producció de treballs creatius (Fig. 8).

Figura 8: Dues representacions ben diferents de la intel·ligència artificial. (a) A l'esquerra, la imatge més usual, com un humanoide superinteligent. A la dreta (b), una imatge molt més realista: programa informàtic, xips que processen codis / Imatges: (a) (cc) mikemacmarketing, i (b) mikemacmarketing.

Un petit exemple —que es pot estendre fàcilment a situacions molt més elaborades i complexes— ens el dona el robot netejador Roomba: tots veiem com no cau per les escales quan arriba al replà, al primer esgraó, encara que no sembla que hi hagi res que l’impedeixi despenyar-se (i hagi arribat fins allí a una velocitat considerable). Avui trobem, cada cop més, la intel·ligència artificial a les nostres vides, en siguem o no conscients: des dels assistents personals dels mòbils (Siri, Cortana, Alexa), als cotxes i autobusos sense conductor. La intel·ligència artificial té moltes aplicacions en diferents àmbits de la nostra vida, com la salut, l’educació, el comerç, el transport, el lleure i la comunicació. També es fa cada vegada més palesa la seva presència en el món de l’art i de la cultura.

Antecedents

Furgant a fons a la recerca de les arrels més profundes del concepte d'intel·ligència artificial, n'hi ha que es remunten a Aristòtil qui, uns 300 anys AC, fou el primer a enunciar, de manera estructurada, un conjunt de regles o sil·logismes per donar compte del funcionament de la ment humana. En seguir-los pas a pas, produeixen conclusions racionals a partir de premisses donades. Això va constituir ja una proposta esquemàtica del funcionament del raciocini humà. S'esmenta després Ctesibio d'Alexandria qui, cinquanta anys més tard, va construir una màquina autocontrolada: un regulador del flux d'aigua que actuava modificant el seu comportament “de manera racional”. I és probable que hi hagués encara moltes altres contribucions i noms, ara oblidats.

Saltant després diversos segles, és obligat referir-se a Ramon Llull. L'any 1315, va llançar la idea que el raonament podia ser efectuat de manera artificial, ajudant-se de preciosos diagrames esquemàtics [8]. A Llull se li sol assignar també un paper com a precursor de la lògica proposicional (o booleana), que seria establerta per George Boole, el 1847, i que és molt més completa i potent que els sil·logismes d'Aristòtil. Va ser portada a la seva expressió definitiva, la denominada lògica de primer ordre, per Gottlob Frege, el 1879. I és, de fet, la que s'utilitza universalment en l'actualitat, ja que s'adapta com a anell al dit als circuits electrònics de les màquines, segons va descobrir Claude Shannon (d'ell en parlarem més tard).

En efecte, l'àlgebra de Boole o àlgebra lògica és el suport matemàtic ideal per al disseny i l'anàlisi dels circuits electrònics digitals, que utilitzen els dígits 1 i 0 com a signes de representació (tancat/obert). Aquests símbols, 1 i 0, no expressen aquí quantitats, sinó estats de les variables. És a dir, els blocs lògics o circuits digitals presenten sempre dos estats estables de funcionament: un llum pot estar encès o apagat, un motor, girant o aturat, etc. L'emmagatzematge de dades en una memòria es realitza també mitjançant zeros i uns, cosa que físicament es tradueix que els elements bàsics que formen aquesta memòria es troben en un dels dos possibles estats de funcionament (corresponen a estats de spin up/down a memòria magnètica). Una cosa anàloga passa amb els microprocessadors i altres dispositius de gran complexitat.

Retrocedint ara una mica, i temporalment en paral·lel amb el que precedeix, el 1821 el matemàtic anglès Charles Babbage (1791-1871) va inventar el denominat 'motor diferencial' per compilar taules matemàtiques; que va millorar el 1832, amb l'objectiu de poder fer qualsevol tipus de càlcul. Va dissenyar a més una màquina analítica (1856), concebuda com un manipulador de símbols general i que posseeix algunes de les característiques dels ordinadors actuals. Queden poques restes dels seus prototips, llastrats pel fet que les toleràncies crítiques requerides per les seves màquines per assolir certa precisió excedien de llarg el nivell de la tecnologia disponible a l'època. Babbage va dedicar gran part del seu temps i la seva fortuna a la construcció de la seva màquina, encara que no va aconseguir completar cap dels seus diversos dissenys. Després de la seva mort, el seu fill Henry va prosseguir la feina, però la màquina analítica només va arribar a executar uns pocs 'programes', i amb errors massa obvis perquè fos presa seriosament. En qualsevol cas, Babbage és sempre esmentat com una figura pionera de la prehistòria de la computació.

Avançant ara ja molt més cap a la gestació de la història, pròpiament dita, de la intel·ligència artificial, resulta impossible no referir-se als grans noms que vénen a continuació, figures d'extraordinària importància als seus respectius camps i que van coincidir en el temps durant quatre dècades. No passa desapercebuda l'afiliació al MIT que es repeteix molt sovint. Si la intel·ligència artificial tingués algun bressol, caldria anar-lo a buscar allí.

Fonaments

Són moltes les contribucions que haurien de ser esmentades en aquest apartat, i sóc el primer a reconèixer que tot avenç científic és essencialment una tasca col·lectiva. Però, per brevetat, em veig obligat a seleccionar només quatre noms que son, sens dubte, entre els més significatius.

John von Neumann (1903–1957), de qui alguns dels seus contemporanis afirmaven que era literalment un geni, més intel·ligent que el mateix Einstein, va tenir probablement un coneixement de més amplitud que qualsevol altre matemàtic del seu temps; que abastava i integrava, de manera magistral, les ciències pures i les aplicades. Va néixer a Hongria i va ser un nen prodigiós en extrem; resulta impossible compendiar en poques línies les seves nombroses gestes a una edat molt primerenca. Als 19 anys, von Neumann havia publicat ja dos articles matemàtics importants, el segon dels quals donava la definició moderna de número ordinal, que va reemplaçar la deguda a Georg Cantor. En finalitzar la seva educació a l'institut va guanyar el Premi Eötvös, important distinció nacional de matemàtiques al seu pais. La seva formació posterior va tenir lloc a Berlín ia l'ETH de Zuric. La va acabar, ja com a postdoc, a la universitat de Göttingen, on va coincidir amb David Hilbert, Hermann Weyl i Emmy Noether. Weyl descrigué amb nostàlgia, a la mort de Noether, les llargues passejades que junts donaven “pels freds i mullats carrers” de la ciutat. Von Neumann va impartir després classes a les universitats de Berlín (sent el docent més jove mai contractat en ella), d'Hamburg i de Princeton, fins que va acceptar un lloc com a professor a l'Institut d'Estudis avançats el 1933, adoptant la nacionalitat americana pocs anys més tard.

Von Neumann va realitzar importants contribucions en diversos camps, inclosos la lògica matemàtica, els fonaments de la mecànica quàntica, l'economia i la teoria de jocs. Va ser pioner en l'aplicació de la teoria d'operadors a la mecànica quàntica, en el desenvolupament de l'anàlisi funcional i en la definició dels conceptes d'autòmat cel·lular, constructor universal i ordinador digital. El seu nom s'associa actualment a gran varietat de termes en física i matemàtiques (àlgebra de vN, conjectura de vN, autòmat cel·lular de vN, i un llarg etc.). La seva anàlisi de l'estructura de l'autoreplicació va precedir el descobriment de l'estructura de l'ADN. Se'l recorda també especialment pel seu treball en el desenvolupament inicial dels ordinadors. Com a director del Projecte de Computació Electrònica a l'Institut d'Estudis Avançats de Princeton (1945-1955), va desenvolupar MANIAC (analitzador matemàtic, integrador numèric i ordinador), que era en aquell moment l'ordinador més ràpid del seu tipus. Va treballar a Los Álamos, en el projecte Manhattan, contribuint de manera important al disseny del mecanisme d'implosió de la bomba de plutoni. I va deixar una profunda empremta com a president de la Societat Americana de Matemàtiques. Amb Oskar Morgenstern, va escriure el llibre de referència Theory of Games and Economic Behaviour, entre moltes altres contribucions pioneres. És famosa la seva cita: “Probablement hi ha d'haver un Déu. Moltes coses són més fàcils d'explicar si n'hi ha que si no n'hi ha”.

Norbert Wiener (1894–1964) va ser un dels matemàtics més originals i influents del segle XX. Va néixer a Columbia, Missouri, i fou també un nen prodigi, acabant el batxillerat amb 11 anys i la llicenciatura en matemàtiques, a la universitat de Tufts, als 14. Després va realitzar estudis de zoologia a Harvard, i de filosofia a Cornell. Amb 19 anys, fou un dels doctors de Harvard més joves. Durant gran part de la seva vida va exercir com a professor del MIT, sent pioner en la investigació de processos amb soroll estocàstic i altres processos matemàtics. Va contribuir de forma molt rellevants a l'enginyeria i a les comunicacions electròniques, així com al desenvolupament de la cibernètica, robòtica, control per ordinador i automatització. A Wiener sempre li va agradar compartir les seves teories i troballes amb altres investigadors, i es va preocupar sempre de donar generós crèdit a les contribucions dels altres. En particular, va discutir el modelatge de les neurones amb John von Neumann i entre els seus col·laboradors hi havia diversos investigadors soviètics, cosa que va fer que fos assenyalat amb sospites durant la guerra freda. Fou un ferm defensor de l'automatització per millorar el nivell de vida i posar fi al subdesenvolupament econòmic. Després de la guerra, el va preocupar cada cop més el que veia com una interferència política en la investigació científica i la militarització de la ciència. A l'article de 1947 “A Scientist Rebels” expressà aquestes preocupacions i va instar els científics a considerar detingudament les implicacions ètiques del seu treball.

Desenvolupà una teoria matemàtica absolutament nova i revolucionària: un càlcul integral per a funcions d'infinites variables, conegut com a “integració funcional”, que ha tingut aplicacions extraordinàriament importants. Se li atribueix haver estat un dels primers a teoritzar que tot comportament intel·ligent és el resultat de mecanismes de retroalimentació, i que aquest comportament podria arribar a ser simulat per màquines. Aquesta idea constituí un pas inicial molt important en el desenvolupament de la intel·ligència artificial moderna.

Alan Turing (1912–1954) va néixer a prop de Londres i es va llicenciar en matemàtiques al King's College de Cambridge. Ja com a becari, va publicar una demostració de que algunes preguntes purament matemàtiques, de si o no, mai no es poden respondre mitjançant càlcul. El 1938, obtingué el seu doctorat a la Universitat de Princeton. Durant la Segona Guerra Mundial, Turing va treballar per l'Escola de Codis i Xifrats del Govern a Bletchley Park, el centre britànic de desxifrat de codis que produïa Ultraintel·ligència. Durant un temps, va dirigir Hut 8, la secció responsable del criptoanàlisi naval, ideant tota una sèrie de tècniques per accelerar el desxifrat de les encriptacions alemanyes. Allí van millorar el mètode polonès d'abans de la guerra, una màquina electromecànica que podia trobar configuracions per a la màquina alemanya Enigma. Turing va jugar un paper crucial en desxifrar els missatges codificats interceptats a l'enemic, cosa que va permetre als aliats derrotar les potències de l'eix en molts enfrontaments crucials, com la Batalla de l'Atlàntic. No hi ha cap dubte que això va contribuir a escurçar la durada de la guerra.

Després, Turing va treballar al Laboratori Nacional de Física, on s'ocupà del Motor de Computació Automàtica, un dels primers dissenys d'ordinador amb programa emmagatzemat. El 1948, es va unir al Laboratori de Màquines Computadores de Max Newman a la Universitat Victòria de Manchester, on va treballar en el desenvolupament dels ordinadors i es va interessar per la biologia matemàtica. Tot i els seus importants èxits, Turing mai va ser degudament reconegut durant la seva vida, potser perquè gran part del seu treball estava amparat per la Llei de Secrets Oficials. El 1952 fou processat per actes homosexuals. Acceptà el tractament hormonal amb DES (castració química), com a alternativa a la presó. Va morir el 1954, dues setmanes abans de complir els 42 anys, per enverinament amb cianur (no és clar si fou accidental o es va tractar d'un suïcidi). Després d'una campanya reivindicativa, el 2009 el primer ministre britànic Gordon Brown es disculpà públicament en nom del govern per “la forma espantosa en què Turing havia estat tractat”, i l'any 2013 la reina Isabel II li va concedir l'indult pòstum.

Turing ha tingut una influència transcendental en el desenvolupament de la informàtica teòrica, proporcionant una formalització dels conceptes d'algorisme i computació amb la màquina de Turing, la qual es pot considerar un model d'ordinador de propòsit general. Hi ha ampli consens a considerar-lo com a pare de la informàtica teòrica i de la intel·ligència artificial.

Claude Shannon (1916-2001), matemàtic i informàtic nord-americà, nascut a Michigan, va concebre i establir les bases de la teoria de la informació; i, amb això, les de les xarxes de comunicacions electròniques, que ara connecten tots els indrets de la Terra. És considerat, amb justícia, pare fundador de la teoria de la informació. Shannon es va llicenciar en enginyeria elèctrica i en matemàtiques a la Universitat de Michigan. Després, es traslladà a l'Institut Tecnològic de Massachusetts (MIT) per fer-hi la tesi doctoral. Allà va treballar amb Vannevar Bush en una de les primeres màquines calculadores, “l'analitzador diferencial”, que utilitzava un sistema de precisió amb eixos, engranatges, rodes i discos, per resoldre equacions. Computadores analògiques com aquesta són considerades ara del tot irrellevants dins de la història de la computació (encara que és bo reflexionar que sempre cal aventurar-se a fer passos en fals, per poder trobar el camí correcte). De fet, Shannon se'n va adonar de seguida i virà ben aviat cap a l'electrònica digital, una idea que resultà ser d'extraordinària utilitat. En la seva tesi de mestratge, completada al Departament de Matemàtiques del MIT el 1940, simultàniament amb el seu doctorat en matemàtiques, va proposar un mètode per aplicar la lògica de l'àlgebra booleana al disseny de circuits de commutació mitjançant relés. 

El 1941, Shannon va acceptar una posició als Laboratoris Bell, a Nova York, on ja havia treballat anteriorment durant diversos estius i on passà quinze anys de la seva vida. Durant la guerra, els seus sistemes de comunicació secreta foren utilitzats per construir el sistema que fou usat per Roosevelt i Churchill. La seva desclassificació, el 1949, va constituir tota una revolució en el camp de la criptografia. Quedà ben palès que Shannon havia comprès el poder de codificar informació en un llenguatge booleà, d'uns i zeros, cosa que va plasmar en dos articles que establiren les bases del camp de la teoria de la informació. En comprendre que el dígit binari era l'element fonamental en tota comunicació, Shannon va donar origen a la revolució de les comunicacions a nivell global. El seu article més important, “Una teoria matemàtica de la comunicació”, fou publicat el 1948. Hi va introduir una noció matemàtica nova, coneguda ara com l'entropia de Shannon (que mesura el nivell d'“informació”, “sorpresa” o “ incertesa”), mitjançant la qual es podia quantificar aquesta informació, i va demostrar que aquesta podia ser transmesa de manera fiable fins i tot a través de canals de comunicació imperfectes, com les línies telefòniques o les connexions sense fil. Demostrà que els canals de comunicació tenen una unitat de mesura semblant, determinant la velocitat màxima de transferència o capacitat de canal. També va descobrir que la informació es pot transmetre sobre un canal si i només si la magnitud de la font no excedeix la capacitat de transmissió del canal que la condueix, i establí les bases per a la correcció d'errors, supressió de sorolls i redundància. Un treball ingent, innovador i complet, en definitiva, que va marcar el començament d'una era: la de la informació. Com va assenyalar Ioan James, el seu biògraf de la Royal Society, “les seves repercussions foren tan àmplies, que la teoria de la informació va ser descrita com una de les creacions més rares i excepcionals de la humanitat, una teoria científica general que podria alterar profundament la visió que la humanitat té del món”.

Shannon abordava la investigació amb enorme curiositat i sentit de l'humor, com si fos una diversió. Recorria els passadissos de Bell Labs a la nit, muntat al seu monocicle, o fent malabarismes mentre caminava. Els seus treballs posteriors sobre màquines per jugar als escacs i un ratolí electrònic que podia recórrer un laberint van contribuir a crear el camp de la intel·ligència artificial. La seva capacitat per combinar el pensament abstracte amb un enfocament pràctic (s'involucrava en la construcció de les màquines) va inspirar tota una generació de científics informàtics. Marvin Minsky treballà de jove estretament amb ell, a MIT, quedant impressionat pel seu entusiasme i iniciativa. Per desgràcia, Shannon cultivaba un camp en què no es concedeix el premi Nobel, encara que el seu treball fou àmpliament recompensat amb multitud d'honors, com la Medalla Nacional de les Ciències del seu pais. El 1973 va ser establert el Premi Shannon, atorgat per la Societat de Teoria de la Informació de l'Institut d'Enginyers Elèctrics i Electrònics (IEEE), que continua sent l'honor més alt dins la comunitat d'investigadors en aquests temes. Va morir als 84 anys, després d'una llarga lluita contra l'Alzheimer.

Breu història de la IA i les seves fites fonamentals

La intel·ligència artificial té els seus orígens cap als anys trenta del segle XX, quan es van desenvolupar les primeres màquines capaces de computar i processar informació [9]. El període entre el 1940 i el 1960, en particular, va estar marcat per l’important desenvolupament tecnològic que va propiciar la Segona Guerra Mundial i pel desig de fer servir les màquines per tal d’alleugerir la feixuga càrrega de treball dels éssers humans, que havia causat estralls durant el llarg període de la revolució industrial i posteriorment.

Per a Norbert Wiener, pioner de la robòtica i de la cibernètica al MIT, l’objectiu era unificar els coneixements de matemàtica, electrònica i automatització en una sola teoria. Warren McCulloch i Walter Pitts van desenvolupar un primer model matemàtic i informàtic de la neurona, el 1943, donant així inici a una de les bases de referència per a evolucions posteriors de la intel·ligència artificial, que han conduit fins a les xarxes neuronals profundes, que es fan servir actualment [10].

Juntament amb John Von Neumann, Turing va ser el pare fundador de la tecnologia que hi ha darrere del concepte d’intel·ligència artificial. Foren ells els que van formalitzar l’arquitectura dels ordinadors contemporanis. El 1936, Turing va inventar el que anomenà “una màquina” (o màquina automàtica) i el seu director de tesi, Alonzo Church, va encunyar més tard el terme “màquina de Turing” per designar-la. Es tracta d’un model matemàtic de càlcul realitzat per una màquina abstracta que manipula símbols en una cinta, d’acord amb un llistat de regles. Malgrat la seva senzillesa, el model és capaç d’implementar qualsevol algorisme informàtic [11]. Aquest dispositiu tan simple és capaç de dur a terme càlculs arbitraris i de demostrar totes les propietats de la computació. En particular, va poder provar que l’Entscheidungsproblem (‘problema de la decisió’) és incomputable.

Les màquines de Turing també van demostrar l’existència de limitacions fonamentals en la potència del càlcul mecànic. Tot i que poden realitzar càlculs arbitraris, el seu disseny minimalista les fa massa lentes per dur-ho a la pràctica en un temps raonable i, de fet. els ordinadors del món real es basen en dissenys ben diferents. El 1950, Turing va publicar Computing Machinery and Intelligence, on descrivia un joc d’imitació en què un humà hauria de ser capaç de distingir, en un diàleg amb un teletip, si a l’altre costat de la línia hi havia un humà o una màquina. Això s’ha estès actualment a les màquines que parlen: afirmaríem que un ordinador “pensa” si és capaç d’enganyar un interrogador/a i fer-li creure que està realment conversant amb un ésser humà.

Alguns dels esdeveniments més rellevants en la història i l’evolució de la intel·ligència artificial són els següents:

– El 1936, Alan Turing va publicar el seu article sobre els nombres computables, on va introduir el concepte d’algorisme i va posar les bases de la informàtica. No podem oblidar, però, les importants contribucions de Norbert Wiener i de John Von Neumann, ja esmentats. Von Neumann va ser la primera persona que va utilitzar el concepte de “singularitat” en un context tecnològic [12]: un hipotètic punt futur en el temps en què el creixement tecnològic esdevé incontrolable i irreversible, donant lloc a conseqüències imprevisibles per a la civilització humana.

– El 1950, Turing proposa el seu famós test (o joc d’imitació), que consisteix a determinar si una màquina es pot fer passar per un ésser humà en una conversa.

– El 1956, John McCarthy va encunyar el terme “intel·ligència artificial” en una conferència molt famosa celebrada a la Universitat de Darmouth, on oficialment va néixer la disciplina. Fou allí on els principals investigadors del camp van establir els objectius i els mètodes de la intel·ligència artificial. Cal no oblidar que el Departament de Matemàtiques d'aquesta universitat havia estat modernitzat per John Kemeny, que amb Thomas Kurtz van dissenyar BASIC, el primer llenguatge de programació popular. Això havia convertit Darthmouth en el centre líder de la computació accessible. I va ser allà on els principals investigadors del camp es van reunir per establir els objectius i mètodes de la intel·ligència artificial. El mateix any, Arthur Samuel va crear una màquina amb l’objectiu que fos capaç de guanyar-lo jugant a les dames, un joc ben simple però molt estratègic. Desprès la va perfeccionar, fent-la jugar contra ella mateixa, perquè aprengués de les seves pròpies jugades per millorar-les. El seu programa va conquerir el campionat de dames de Connecticut, el quart millor dels EUA, i Samuel és ara considerat el pare de l’aprenentatge automàtic.

– El 1969, Marvin Minsky i Seymour Papert van publicar el llibre Perceptrons, on analitzaren les propietats i les limitacions de les xarxes neuronals artificials, que són models matemàtics inspirats en el funcionament del cervell humà.

– El 1979, Stanford Cart fou el primer vehicle autònom capaç de desplaçar-se per un entorn desconegut, utilitzant una càmera i un ordinador per processar imatges i evitar obstacles.

– El 1982 John Hopfield popularitzà el seu model de xarxa neuronal artificial recurrent basat en un tipus de sistema de vidres de spin, en particular en el model d’Ising i en variants d’altres autors dels anys 1970s. Les xarxes de Hopfield constitueixen sistemes de memòria de contingut adreçable (associatives) i adopten nodes de llindar binari o també variables contínues. Proporcionaren un model senzill per entendre la memòria humana.

– El 1997, el supercomputador Deep Blue d’IBM va guanyar el campió mundial d’escacs Garri Kaspàrov (després d’un fracàs previ l’any anterior, en què havia vençut Kaspàrov). L’any 1997 és considerat per alguns historiadors de la IA com el punt d’inflexió en què es va començar a sentir a parlar amb insistència de la intel·ligència artificial fora dels àmbits especialitzats.

– El 2011, el sistema Watson d’IBM va guanyar al concurs de preguntes i respostes Jeopardy!, derrotant als millors concursants humans. Watson va demostrar la seva capacitat per entendre el llenguatge natural, cercar informació en diferents fonts i donar respostes precises i ràpides.

– El 2014, el programa Eugene Goostman va superar el test de Turing, segons els organitzadors d’una competició celebrada a Londres. Eugene Goostman es va fer passar per un noi de 13 anys, i els responsables de la competició ho van considerar una “fita històrica de la intel·ligència artificial”.

– El 2016, el sistema AlphaGo de Google DeepMind va vèncer el campió mundial del joc mil·lenari Go, Lee Sedol, en una partida històrica que va sorprendre tothom. Feu la volta al món la cara d'incredulitat que va posar Sedol, que es considerava a si mateix imbatible i estava convençut de guanyar per 5-0, però va perdre per 1-4. AlphaGo utilitzava tècniques d’aprenentatge profund, reforçat per aprendre de tots els millors jugadors humans i desprès generar les seves pròpies estratègies.

– El 2020, el sistema GPT-3 d’OpenAI va ser presentat com el model de llenguatge natural més avançat fins al moment, capaç de generar textos coherents i creatius sobre qualsevol tema, a partir d’un text introductori. GPT-3 utilitzava una xarxa neuronal profunda amb 175.000 milions de paràmetres, entrenada amb una gran quantitat de textos disponibles a internet.

Aquests són alguns dels principals noms i de les moltes fites que han marcat, en menys d’un segle, el naixement i la rapidíssima evolució dels ordinadors, i la del concepte d’intel·ligència artificial. De fet, part del que he escrit en aquest apartat ho he tret d’una conversa amb Bing el 9/11/2023.

Intel·ligència artificial vs. intel·ligència humana (i col·lectiva, i emocional)

En tants i tants de tests, dissenyats específicament per tal de calibrar, això és, per assignar un valor numèric a la intel·ligència individual, el que es mesura en realitat és la capacitat cerebral, l’habilitat per resoldre problemes molt específics o per enlairar-se per estructures i esquemes cada cop més abstractes. I, si ho mirem bé, és precisament en aquestes capacitats aquelles en les quals la intel·ligència artificial ja ens ha superat amb escreix. La seva habilitat per aprendre a un ritme increïblement veloç, gràcies als algorismes de deep learning i d’altres, fa que tots els avenços extraordinaris que he descrit a la primera secció ―i que corresponen als darrers tres milions d’anys de la història humana— la intel·ligència artificial se’ls poleixi en tres segons. De fet, necessita molt menys temps per donar-nos una llista llarguíssima de nombres primers que no seríem capaços de recitar en tota la nostra vida, o per pintar quadres que donen mil voltes a les pintures rupestres, o per escriure’ns novel·les d’intriga, i fins i tot poemes romàntics.

En el sentit, diguem-ne clàssic o estàndard, de la paraula intel·ligència, aquesta es defineix, essencialment, com el conjunt de capacitats i d’habilitats que ens diferencien de les altres espècies animals; té a veure, doncs, amb les capacitats distintives dels individus de l’espècie humana. Però cal observar que, quan ens aferrem a aquesta definició d’intel·ligència, tenim totes les de perdre amb les intel·ligències artificials que s’estan ja dissenyant per fer tasques específiques, cada cop més avançades i inabordables per a l’ésser humà. Ben al contrari, si ens atenem als altres sentits (o components) de la intel·ligència global que he considerat més tard: el de la intel·ligència col·lectiva, com a grup, i el de la intel·ligència emocional ―que tenen molt més en comú amb les capacitats de molts grups d’animals i fins i tot dels vegetals— és en aquests camps on a la intel·ligència artificial li costa més de destacar i fer progressos. Sobretot pel que fa a aspectes essencials de la intel·ligència emocional en què, d’acord amb l'opinió més generalitzada dels entesos, encara no n’ha fet cap, de progrés.

Aquí hi entren la intuïció, els sisens sentits, com la capacitat d’orientar-se en mig del bosc, de reconèixer instantàniament patrons molt amagats, de detectar situacions de perill en condicions adverses, la proximitat d’aigua en el desert, els canvis d’estacions, l’instint de supervivència ―com a individu, com a família i com a espècie—, els sentiments personals vers els demés, d’amor, d’odi, d’angoixa, d’alegria i de tristesa, d’agraïment per un favor rebut, un somriure o una moixaina, etc., etc. I encara hi hauríem d’incloure, la consciència sobre la nostra pròpia existència, que sembla bastant clar que compartim també amb unes quantes espècies animals, com a mínim [13].

És en tots aquests components fonamentals de la nostra intel·ligència global, aquells que més tenim en comú amb moltes altres espècies vives, on superem, i de bon tros, la intel·ligència artificial. La gran pregunta és si això seguirà sent així sempre. El que ens porta, a la vegada, a plantejar-nos una altra gran qüestió, que té a veure amb la nostra intel·ligència col·lectiva, i que és: a quants anys equival aquest “sempre”? El nostre horitzó de supervivència com a espècie no sembla a dia d’avui que pugui donar per gaire [14].

El gran Stephen Hawking (1942 - 2018, Fig. 9), tot un exemple de persona extraordinàriament intel·ligent (veure la contribució a Divulcat que li vaig dedicar: Homenatge a Stephen Hawking), ja cap al final de la seva vida va dirigir les seves reflexions vers la col·lectivitat d’éssers humans, intentant contribuir amb el seu saber a aquesta intel·ligència col·lectiva que hem descrit. La intel·ligència ortodoxa, com la del mateix Hawking, associada fins fa ben poc amb el progrés, ens ha aportat certament enormes beneficis, individuals i col·lectius. Però sembla que, a hores d’ara, pesen ja més, en el pensament de moltes persones, els grans reptes ecològics i desequilibris socials que ha originat, a escala global.

Figura 9: Stephen Hawking al Centre d’Aprenentatge StarChild de la NASA / Imatge: NASA. Domini públic.

Reflexió final

Fou el mateix Hawking qui posà de manifest els gravíssims problemes que té avui plantejats la societat universal humana [15]. I avaluà amb xifres, emprant tot el seu vast coneixement, que les dificultats que ara afrontem podrien esdevenir letals per a la humanitat si no es resolen en els propers 95 anys (ell va dir-ne cent, però ja en fa cinc i escaig des que va morir; vegeu les meves contribucions: Un grapat de reflexions sobre el futur (I i II)). Hawking es mostrava optimista: passats aquests cent anys, els nous avenços de la intel·ligència humana i de la intel·ligència artificial haurien d’haver trobat ja la manera de resoldre tots els grans problemes que ara ens aclaparen i haver obert un nou horitzó de segles d’esperança.

Però, a hores d'ara, es fa ben difícil pensar (és la meva opinió) que la humanitat sobreviurà fins aleshores. Sobretot, veient els líders que tenim i que, malgrat la bona voluntad d'alguns/es, semblen totalment incapaços d’il·luminar, de guiar, d’aglutinar aquesta gran intel·ligència col·lectiva de què hem parlat; i que és potser l’única que ens podria salvar del desastre a curt i a mitjà termini. Seria una vertadera llàstima que, a l'hora de la veritat, ens veiéssim superats per les petites intel·ligències dels insectes i d’altres animalons, que l’únic que pretenen és sobreviure com a individus, i reproduir-se com a família i com a espècie.

Bibliografia/Notes:

1. E. Elizalde, The True Story of Modern Cosmology: Origins, Main Actors and Breakthroughs (Springer, Berlín, 2021); ISBN 978-3-030-80653-8. Elizalde, E. Cosmología Moderna: Desde Sus Orígenes; Catarata, Ed.; Col. Física y Ciencia para todos (Real Sociedad Española de Física y Fundación Ramón Areces): Madrid, Spain, 2020; ISBN 978-84-1352-125-1.
2. M.D. Leakey, Olduvai Gorge: Excavations in Beds I & II 1960–1963 (Cambridge U. P., Cambridge, 1971).
3. A.R. Rogers, N.S. Harris, and A.A. Achenbach, “Neanderthal-Denisovan Ancestors Interbred with a Distantly Related Hominin”. Science Advances 6, 5483 (2020).
4. E. Wayman, “When did the human mind evolve to what it is today?”, Smithsonian Magazine, 25 de juny de 2012.
5. M. Folkerts, E. Knobloch, and K. Reich, Maβ, Zahl und Gewicht, Mathematik als Schlüssel zu Weltverständnis und Weltbeherrschung, Hrsg. v. M. Folkerts, E. Knobloch, and K. Reich, 13–40 (Jochen Bär, Marcus Müller, Weinheim, 2018). 
6. A. Rey, El Libro de la Inteligencia colectiva: ¿Qué ocurre cuando hacemos cosas juntos? (Almuzara, Córdoba, 2022).
7. H. Gardner, Estructuras de la mente: La teoría de las inteligencias múltiples (Fondo de Cultura Económica, México, 2001). De libre acceso en la web: https://www.academia.edu/15459223/_1983_Gardner_Howard_Estructuras_de_la_mente 
8. P. Villalba i Varneda, Ramon Llull. Escriptor i filòsof de la diferència. Palma de Mallorca, 1232-1316 (Ed. Universitat Autònoma de Barcelona, Bellaterra, Barcelona, 2016). 
9. P. Norvig and S. Russell, Artificial Intelligence: A Modern Approach, 4th Global Edition (Pearson, Athenaeum Uitgeverij, Netherland, 2021). 
10. L. Rouhiainen, Inteligencia Artificial: 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro (Alienta, Planeta, Barcelona, 2018).
11. R. Penrose, La nueva mente del emperador (Debolsillo, Barcelona, 2006).
12. R. Kurzweil, La singularidad está cerca (Lola Books, Berlin, 2021).
13. E.O. Wilson, The Origins of Creativity (Liveright Pu. Co., NY, 2017).
14. E.O. Wilson, Half-Earth: Our Planet's Fight for Life (Liveright Pu. Co., NY, 2017).
15. S.W. Hawking, Respostes breus a les grans preguntes (Columna, Barcelona, 2018).

Foto de capçalera: Pintades, la major part de mans esquerres, datades entre el 7300 aC i el 700 dC, a la Cueva de las Manos, Perito Moreno (Argentina) / Imatge: Domini públic.