“Turing puso en juego su homosexualidad en el trabajo científico”

Leandro Lacoa (Agencia CTyS) – Ni la ciencia ficción pudo superarlo. Mientras la literatura imaginaba viajes a la luna, vida extraterrestre en Marte y androides semejantes a los humanos, Alan Turing creaba, en las sombras, las bases matemáticas de la computación.

Perseguido por su homosexualidad, en 1950, fue sometido a una atroz pena: consumir estrógenos para “curar” lo que, por entonces, la corona británica consideraba una enfermedad. Turing falleció en 1954 por motivos nunca esclarecidos y, luego de más de medio siglo, comienza a recibir los laureles de los grandes de la ciencia. A cien años de su nacimiento, Verónica Becher cuenta los pormenores de sus investigaciones y repasa las curiosidades de su corta pero intensa vida.  

¿Cuáles son los aportes de Turing a la computación?
Lo primero es la definición de computadora, donde plantea lo que la máquina no puede hacer, en vez de hablar de lo que sí puede hacer. Turing formaliza la computadora, que viene de computador, quien era la persona que hacía trabajo administrativo y rutinario de copiado. Él buscaba responder una pregunta de Hilbert sobre “el problema de la decisión” o “el cálculo efectivo de las verdades matemáticas”. El reto era encontrar un método para decidir si cada enunciado matemático es verdadero o falso.  Turing demostró que no hay tal método. Dando un contraejemplo: la computadora ¿se va a colgar?

¿Cómo se explica este enunciado?
Para un programa es imposible saber si otro programa se va a colgar. La computadora es un objeto matemático pensado con la posibilidad de colgarse. Una máquina que no se cuelga no es una computadora, por ejemplo, un microondas, una calculadora, etc. Esto sucede porque un artefacto común tiene un número determinado de instrucciones a cumplir, mientras que la capacidad de cálculo de la computadora es amplísima.

Además de las bases fundamentales de la computación, ¿qué otros legados dejó?
En el primer trabajo, Turing ya está pensando en los cómputos infinitos, que constituyen los programas que están todo el tiempo interactuando. La cuestión matemática del cómputo interactivo y el cómputo con oráculos, que dio lugar a Internet, fue descripta por Turing. Su legado da lugar. Él vio como los conceptos matemáticos tradicionales que admiten aproximaciones podían hacerse computacionales. Esto da inicio a los estudios de computabilidad y aleatoriedad.  La línea de investigación  se conoce hoy como “matemática efectiva”.

¿Qué desarrollos no pudo imaginar que llegarían tan lejos?
Lo que no imaginó es el asunto de la transmisión a distancia. Hoy en día, se envía información de un punto a otro del planeta, por lo que las decisiones se toman en conjunto y al instante. Por eso, ahora se deben analizar otros tipos de inteligencia en las máquinas a partir de las variables tiempo y espacio.

¿Cuál es el vínculo de Turing con la Inteligencia Artificial?
Creó el denominado Test de Turing, en el que plantea el problema de si una computadora piensa o no. Su aporte para la Inteligencia Artificial fue tal que el Test está totalmente vigente.

¿En qué consiste este test?
Turing propone un juego. Imaginemos que hay dos habitaciones: en una hay un hombre y, en otra, una mujer. Ambos están fuera de la vista de una tercera persona que tiene que hacerles preguntas. El hombre tiene que hacerse pasar por mujer y la mujer tiene que ser mujer. Uno miente y el otro dice la verdad. El que hace preguntas tiene que adivinar quién es el hombre y quién es la mujer. Las preguntas pueden ser de cualquier índole: de qué color son los zapatos, qué ropa le gusta, etc. Las respuestas se comunican mediante una máquina de escribir, porque así no se puede identificar a los participantes por su caligrafía. Al final del juego, el que hace las preguntas tiene que dar su veredicto sobre qué habitación ocupa el hombre.

¿Cómo se relaciona este juego con la capacidad de pensar de las máquinas?
Para eso pensemos otro escenario. En la pieza A hay una computadora que se hace pasar por humano y, en la B, donde antes estaba la mujer hay un hombre que tiene que actuar como representante del género humano. El mismo sujeto que hizo las preguntas antes debe formularlas de nuevo en este contexto.

Pero, ¿de qué manera se puede probar, por este medio, la inteligencia de una máquina?
Se dice que una computadora es inteligente si el ser humano que debe acertar quién es hombre y quién es mujer en el juego anterior, descubre la misma cantidad de veces quién es computadora y quién es ser humano. Es decir, una computadora es inteligente si logra mentir igual que un ser humano y engañar al que debe adivinar. Es una prueba probabilística porque se exige que la máquina gane el mismo porcentaje de veces que el humano.

Lo interesante también es el planteo filosófico del Test de Turing. Si para Descartes el hombre es una cosa que piensa, para Turing es una cosa que miente…
Exacto. Esto tiene que ver con la vida de Turing, quien estuvo muy marcado por la mentira. Primero, tuvo que mentir por su condición de homosexual que, por entonces, era considerada un delito en Gran Bretaña. Por otro lado, ocultó su trabajo criptográfico durante la Segunda Guerra Mundial. Él era un ser humano que integraba de una manera excepcional el aspecto personal y el científico. Puso en juego su homosexualidad en el trabajo científico.

¿En qué consistió la Máquina Universal de Turing?
Él la explica como una máquina en sí misma, aunque nunca la construyó, pero también es una definición matemática. Universal quiere decir que puede hacer cualquier algoritmo, por ejemplo, ejecutar cualquier programa que uno pueda escribir en un lenguaje computacional. Un algoritmo consiste en cualquier tipo de instrucciones básicas, como la suma, la resta, la división y la multiplicación  y sus combinaciones. Entonces, la Máquina de Turing fue pensada para realizar cualquier tipo de combinaciones. Por ejemplo, un microondas pone en operación un pequeño conjunto de operaciones a diferencia de una computadora.

¿Cómo trata Turing la cuestión del azar?
Hay números que tienen definición, como por ejemplo, el Número π, la Razón de oro o el Número e; pero muchos otros no pueden ser identificados. Justamente, yo me dedico al problema de dar ejemplos de los números aleatorios o azarosos.  El azar es tan vasto que si bien existen estos números en una cantidad infinita no numerable, a la hora de dar un ejemplo, la tarea se vuelve infructuosa, porque es como meter la mano en una bolsa, sacar un número y ver que no hay manera de nombrarlo. La gran mayoría de estos números azarosos no se pueden identificar y Turing trabajo en el problema de darles un nombre a algunos.

¿Por qué es necesario identificar esos números?
Lo que sucede es que cuando se quieren dar ejemplos de cosas que se relacionan con el azar no se responde a ningún método. Se usan en ciertos cálculos pero cuando se quiere dar un ejemplo se tiene un problema. Por eso, se necesita utilizar un lenguaje desde afuera y, por ejemplo, se los trata de identificar diciendo que es el menor de los números indefinibles. Es un mecanismo para representar a estos números que no entran dentro de los métodos aritméticos y que no podemos mostrar todos sus decimales.

¿Qué ejemplo se puede dar?
El número Omega es el que determina la probabilidad de que una computadora no se cuelgue. Es definible, pero no computable. Entonces, la vueltita de tuerca fue identificar de alguna manera a estos números que se pueden definir pero no exhibir. El número tiene una definición es matemática pero no hay manera de calcular sus dígitos. Actualmente estamos trabajando en otros números azarosos, que sí son calculables. Tienen solamente las propiedades más elementales del azar. Próximamente, exhibiremos uno.

Comúnmente puede relacionarse a los matemáticos con una confianza absoluta en el método matemático como única manera de acceso a la verdad ¿Cómo era Turing en este sentido?
Era una persona que podía hacer muy buenos cálculos, pero de ninguna manera se limitaba a demostraciones matemáticas para poder pensar. Al contrario, sus primeras aproximaciones a la construcción de la computadora, él las mezcla con la posibilidad de que exista vida sobrenatural. Por esa época, Turing pierde a su primer amor, Christopher Morcom, y todo lo que le pasa lo traslada a sus trabajos. Yo estudié las cartas que escribió y estaba preocupado por la cuestión metafísica. El mismísimo Test de Inteligencia tiene contenido filosófico y así se aleja del método matemático tradicional.

¿Turing fue reconocido en vida por sus logros científicos?
Es una historia de un reconocimiento científico insuficiente, porque Turing no recibió los honores que se merecía. Luego de terminar su carrera de grado, ingresó a la Universidad de Princeton para hacer un doctorado, sólo para tener financiación en sus investigaciones en USA. Entra a la Universidad como uno más del montón. Nunca se lo reconoce en vida como el creador de la computadora o el científico que cambió la historia de la computación.
  
¿Cuándo empiezan a ser valorados los trabajos de Turing?
Con  la celebración por los 100 años del nacimiento de Turing, el Alan Turing Year - 2012 Turing Centenary, tanto la persona como su obra pasaron a tener el reconocimiento adeudado, tanto dentro como fuera del ámbito académico. En la computación, tal vez tuvo más repercusión John von Neumann por el desarrollo de la arquitectura de las computadoras, mientras que el padre de la idea matemática de la computación no se llevó ningún laurel.

Ya que ha mencionado el Alan Turing Year, usted participó en ese encuentro. ¿Cómo resultó esa experiencia?
Fue una fiesta. Se han hecho una serie de conferencias en todo el mundo, quizás el más importante fue el encuentro llamado Computability in Europe, realizado en King's College de Cambridge, donde estudió Turing y donde ideó la computadora.  Allí participaron diversos especialistas y fue una especie de reconocimiento que se adeudaba a la figura de Turing.

¿Sobre qué tema habló en la conferencia?
Yo realicé una ponencia en Cambridge sobre un manuscrito no publicado en su momento por Turing. Este trabajo apareció en las Obras Completas en 1992 y mi director, Gregory Chaitin, me señaló el artículo, porque se creía que lo que planteaba allí estaba equivocado. Tardé varios años en entender el trabajo y, en Argentina, junto con Santiago Frigueira y Rafael Picchi, vimos que el artículo era esencialmente correcto pero que estaba bastante incompleto. Los teoremas son verdaderos. Publicamos los resultados en 2007.

*Verónica Becher es Profesora Asociada en el Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (Universidad de Buenos Aires) y dirige el grupo Kapow (Knowledgeable Algorithms for Problems On Words). Además, es Investigadora Independiente del CONICET y pertenece al Laboratoire International Associée INFINIS (Université Paris Diderot-Universidad de Buenos Aires).