Siri, tráeme una cerveza de la nevera: fenomenología de la mediatización de la tecnología

Estaba listo en la cama. Ella yacía obediente en el colchón de al lado y escuchaba por si me oía pronunciar su nombre. Aquel día yo había necesitado muchas cosas, pero ella siempre había acudido solícita con una respuesta o había atendido mis más diversas necesidades. Mi siguiente deseo, sin embargo, iba a decidir si seguiría siendo mi compañera íntima o si empezaría a buscarme otra en las empresas rivales de Google, Microsoft o Amazon. Se llamaba Siri, es la asistente digital de los dispositivos inteligentes de Apple, y yo acababa de pedirle, con toda seriedad, que me trajera de la nevera una botella de cerveza bien fría.

Aunque el lector pueda leer el párrafo inicial como un fragmento de una novela mediocre de tercera categoría o como la imagen de un claro abuso de poder entre un hombre y una mujer (digital), en realidad soy yo, el usuario, quien ha sido objeto de abuso. Sin mi consentimiento, la tecnología de la asistente digital se me metió en la cabeza, cambió algo en ella, y el resultado de este proceso fue que quise pronunciar por primera vez en mi vida una frase que nunca antes habría dicho con la misma seriedad y la misma confianza en el resultado esperado que ahora. Quería que mi teléfono, o más bien su parte de software, la asistente digital Siri, me trajera algo de beber de la nevera. ¿Cómo llegué hasta ahí?

Todo empezó cuando, después de muchos años, un smartphone de Apple volvió a formar parte de mi vida. Hace mucho tiempo fui una de las primeras personas de mi entorno en hacerse con un iPhone 3G, gracias a un buen descuento de T-Mobile, que ofrecía el revolucionario teléfono de la manzana a un precio ventajoso junto con una tarifa mensual. Desde entonces he pasado por varios teléfonos y sistemas operativos. Sin embargo, en los últimos años había tenido un teléfono con el sistema operativo de Microsoft, con la esperanza de que este gigante tecnológico se pusiera las pilas y empezara a publicar aplicaciones interesantes en su plataforma. Con el tiempo renuncié a esa esperanza y me conformé con que Microsoft al menos mantuviera el sistema con vida. Pero al final ni siquiera eso llegué a ver, porque en julio de 2017 Microsoft puso fin oficialmente al soporte de su sistema operativo móvil Windows Phone[1]. Me adapté rápido al nuevo teléfono de Apple; a diferencia del Nokia con Windows Phone, en el que, cada vez con más intensidad, casi nada funcionaba, en el iPhone con su pulido iOS 12 de momento funciona todo. Y uno de los nuevos atractivos que no podía dejar de probar era la asistente digital Siri, de la que solo había oído hablar de segunda mano y con la que ahora tenía la posibilidad de interactuar en carne propia.

Empecé de forma bastante convencional. Le pedía a Siri que me pusiera mis canciones favoritas de una lista de reproducción, que me pusiera una alarma para la mañana siguiente, que activara un recordatorio diario para revisar todos mis correos electrónicos a las ocho de la mañana, etc. La interacción no estaba exenta de problemas, pero Siri siempre intentaba complacerme al máximo. Si no estaba segura del contenido de mi petición, me pedía amablemente que le repitiera qué era exactamente lo que quería de ella. Como el nuevo iPhone suponía para mí un verdadero salto tecnológico, mi entusiasmo por descubrir nuevas funciones y nuevas maneras de facilitarme las tareas rutinarias no decayó en los días siguientes. Una noche me disponía a acostarme. Estaba pensando en qué libro del historiador Timothy Snyder debería comprarme. Abrí el navegador Safari en el iPhone y empecé a buscar en Google información sobre cada uno de los libros. Decidí leer en la cama hasta quedarme dormido. Me metí en la cama y en ese momento me di cuenta de lo bien que me vendría tener algo de beber a mi lado mientras leía. Como en los últimos días mi mente se había acostumbrado a recurrir a la fiel Siri cada vez que necesitaba automatizar pequeñeces de la vida, más grandes o más pequeñas, tampoco esta vez dudé. Me formé en la mente una imagen de la nevera de la cocina y, sin vacilar, pronuncié automáticamente lo impensable: «Hey Siri, bring me a beer from the fridge».

Tardé aproximadamente un segundo en darme cuenta de que Siri no iba a ser capaz de traerme una Krahulík de diez grados de la cervecera familiar checa Zichovec. Pero ya en el segundo siguiente empecé a sentirme cada vez más fascinado por el momento que acababa de producirse. ¿Cómo es posible que me dirigiera a mi teléfono para que hiciera por mí algo objetivamente imposible, dado que Siri, de momento, no tiene ni piernas ni conexión en línea con mi nada inteligente nevera?

La primera explicación que se ofrece es que simplemente estaba cansado y no prestaba demasiada atención a lo que decía. Pero yo no considero que eso sea una explicación. Tiene el mismo nivel de sofisticación argumentativa que si dijéramos que la raza humana creó la tecnología solo porque estaba cansada de hacer tareas rutinarias. ¿O puede que semejante explicación esconda, sin pretenderlo, algo de verdad?

Pensé en esta situación en el sentido de que, durante los días que había pasado delegando tareas en Siri, había enseñado a mi cerebro a ser perezoso. No sé decir cómo exactamente se organizan y almacenan en el cerebro nuestros distintos asuntos rutinarios, pero ¿es posible que, al usar Siri, empezara a rediseñar esas redes neuronales existentes? No parece difícil imaginar que hasta entonces tenía en el cerebro redes neuronales que resolvían el problema de cómo poner música en el teléfono o qué implica ir a la nevera a por el ansiado objeto. Mi cerebro iba creando una relación entre el objetivo deseado de lo que quiero conseguir (una cerveza fría) y la reacción psicofísica de cómo voy a alcanzar ese objetivo, de manera que mi yo diera el objetivo por cumplido. Esta forma de aprendizaje –acción, reacción y evaluación del resultado, seguida de un ajuste del estado original de mi yo– es bien conocida en el mundo actual del aprendizaje automático como aprendizaje por retroalimentación (reinforcement learning). En su núcleo contiene una idea sencilla: al principio, el agente (de software) tiene un objetivo; es capaz de alcanzarlo mediante alguna actividad; una vez realizada la actividad, se evalúa si la actividad condujo realmente al objetivo deseado.

Este modelo es una abstracción de la complejidad de cómo resolvemos realmente los problemas. Simplifica todos los aspectos contextuales del tiempo y el lugar en que nos encontramos, incluidas las influencias socioculturales que sirven de reguladoras de los objetivos y de las actividades que entran en consideración en un contexto dado. Precisamente sobre cómo nuestra resolución de problemas contiene improvisación ad hoc escribe la antropóloga y teórica de la interacción persona-ordenador (HCI) Lucy Suchman (1987).

Sin usar Siri, en circunstancias normales pondría, por ejemplo, la alarma del teléfono yo mismo. Una actividad así constaría de varios pasos sucesivos que me llevarían a abrir la aplicación Reloj, encontrar en ella la configuración de la alarma, introducir la hora deseada y, por último, confirmar mi elección. El mapa mental, o más bien el modelo mental, de la actividad que conduce a poner una alarma en un smartphone no es complicado. Pero eso es más un accidente histórico que una verdad absoluta. Si el mismo objetivo tuviera que cumplirlo una persona que nunca ha visto un smartphone porque vive en una de las últimas comunidades indígenas que quedan en este planeta, de repente este objetivo, sencillo para nosotros, sería para ella enormemente complicado, e incluso imposible. Pues la persona indígena nunca ha tenido en su conceptualización del mundo lugar para tales objetivos, porque en su mundo no existe nada parecido. Desde este punto de vista, la tecnología se me aparece como un medio que nos amplía el hipotético espacio mental de lo posible, de aquello en lo que podemos o no pensar.

Por otro lado, también para nosotros esta actividad puede parecer más complicada si nos encontramos en una situación en la que el smartphone no está simplemente sobre la mesilla de noche, sino que tiene, por ejemplo, la batería agotada u otros fallos que dificultan su uso. En tal caso hay varias maneras de alcanzar mi objetivo. ¿Pongo el teléfono a cargar y espero a que se cargue hasta un nivel razonable, o, nada más enchufarlo, intento encenderlo, pues necesito introducir rápidamente la configuración de la alarma? Como el espacio de actividades potenciales que conducen al objetivo deseado abarca varias, me parece inevitable que en nuestra mente existan selectores conscientes, pero también inconscientes, que eligen qué actividades son las más adecuadas en un contexto dado para alcanzar el objetivo fijado.

¿Cómo funcionan los selectores? Imaginemos que cada uno de nuestros objetivos está en relación con un mecanismo mental que elige para nosotros una actividad adecuada que asegure que se alcanza el objetivo. Llamemos a este mecanismo mental precisamente selector. Por supuesto, un mismo objetivo puede alcanzarse mediante muchas actividades distintas. Por eso el selector tiene que encargarse de evaluar cómo, sobre la base de la experiencia pasada, una actividad determinada ha dado resultado en el cumplimiento del objetivo. Sea como sea que se lleve a cabo concretamente la evaluación del éxito en el cumplimiento de los objetivos (desempeñará un papel en ello el sistema de recompensas del cerebro, el llamado «reward system»), el selector asigna a la actividad puntos positivos o negativos, que indican lo adecuada que es la actividad para cumplir el objetivo dado. En la figura 2 vemos una representación de este tipo, basada en el esquema anterior

Los lectores más perspicaces sin duda se preguntan si no es posible utilizar más de un selector. Mi respuesta es que sí es posible y que puede haber varios selectores que, a su vez, son elegidos y evaluados en un nivel jerárquicamente superior de metaselectores. Pero ¿quién o qué elige entre los metaselectores? Esta jerarquía de selectores no puede ser infinita. Lo cual es un problema con el que se toparon los investigadores de la inteligencia artificial (IA) en los años setenta y ochenta cuando, dentro del paradigma más antiguo de la inteligencia artificial simbólica, intentaban resolver el problema de evaluar la relevancia de las acciones siguientes. Marvin Minsky introdujo en la investigación de la IA la teoría de los llamados frames (marcos)[2], que resuelve el problema de la relevancia haciendo que el sistema de inteligencia artificial evalúe los estados siguientes sobre la base de estructuras de datos –los marcos– que, en una forma simbólica parecida al lenguaje, representan situaciones estereotípicas formalizadas de la vida real y contienen datos fácticos relevantes y acciones, definidos explícitamente por los programadores, que «tienen sentido» en el contexto del marco. Así, por ejemplo, dentro de un marco llamado «cocina» tiene sentido cocinar, fregar los platos, una zanahoria, un cuchillo y hornear pasteles, mientras que la acción «ir al baño» o el objeto «Boeing 747» ya tienen algo menos de sentido.

Esta concepción «simbólica» de la inteligencia artificial, sin embargo, resultó ser demasiado simplificadora. Aunque era capaz de resolver de forma aceptable tareas lógico-matemáticas como jugar al ajedrez, tareas como el movimiento y la percepción de objetos en el mundo real siguieron siendo demasiado complicadas. Además, el problema de la relevancia, que la teoría de los marcos debía resolver, persistía. Como señaló el filósofo y fenomenólogo Hubert Dreyfus, la teoría de los marcos desplaza el problema de la relevancia un peldaño más arriba. Un sistema de inteligencia artificial podría, en efecto, determinar por ejemplo según el marco «cocina» de forma aproximada lo que, ante los ojos mecánicos del sistema, aparece como relevante para los siguientes pasos en la resolución de un problema determinado. Pero Dreyfus señaló (Dreyfus, 1979; Dreyfus, 1992) que el sistema de selección del marco correspondiente necesita a su vez un mecanismo superior que elija el marco, es decir, hace falta algún metamarco.

Para evitar un regreso infinito, Dreyfus propone una solución inspirada en la fenomenología: el problema del marco, como lo llamó Dreyfus, es un problema mucho más profundo de lo que puede parecer a primera vista. Puesto que no cabe pensar que pudiéramos embutir de antemano en un sistema de inteligencia artificial todos los hechos, acciones y marcos sobre el mundo declarados en un lenguaje formal, Dreyfus sostiene que es nuestra experiencia vivida, nuestro ser-en-el-mundo, lo que en última instancia define qué tiene para nosotros significado y relevancia en el mundo en una escena dada y qué no. Dreyfus parte aquí del concepto heideggeriano de Dasein al aceptar la tesis de que el ser humano está delimitado histórica y socioculturalmente. Son la cultura, la sociedad y su desarrollo los que influyen en la relevancia de los objetos y del mundo que nos rodea. Si la inteligencia artificial ha de comportarse como un ser humano (y ha de resolver el problema del marco), es necesario que tenga las mismas experiencias del mundo que tenemos los seres humanos, o al menos parecidas, y que el mundo mismo se convierta en muchos casos en su «mejor representación posible» (Brooks, 1991): sin tener que codificar todo lo que nos rodea en algún lenguaje simbólico formalizado, utilizamos el mundo como nuestra representación y en muchos casos no nos fijamos en todas las partes del mundo, sino solo en aquellas que nos ofrecen affordances. Con la palabra affordance me refiero aquí sobre todo a las funciones perceptibles y a las posibilidades de acción que el entorno que nos rodea nos ofrece mediante su aspecto, su forma, su material, etc. Algunas affordances son casi universalmente comprensibles en todas las culturas; por ejemplo, el picaporte de una puerta ofrece la affordance de abrir la puerta. Otras affordances de los objetos, dicho de otro modo, sus funciones y significados, están sin embargo en gran medida influidas por la cultura y por el contexto en el que nos encontramos en ese momento. Mi ejemplo favorito es la botella de PET, que ofrece claramente la función de recipiente para líquidos y el significado de despilfarro de plástico, pero que, por otro lado, en un contexto adecuado, puede ser al mismo tiempo una maceta en la jardinería ecológica, con un significado completamente opuesto y positivo.

El argumento de Dreyfus, muy influido por el Dasein de Heidegger, dice que lo que nos sirve para impedir el regreso infinito de marcos y metamarcos son las capas socioculturales y el propio mundo físico, porque crean una limitación estructural de lo que es relevante y tiene sentido para nosotros personalmente en una situación dada. Esto no significa, sin embargo, que estas influencias actúen, por usar el diagrama anterior, solo en el nivel de las actividades o de los selectores. Sin duda actúan en esos niveles, pero la sociocultura y el entorno definen también nuestros propios objetivos. Por supuesto, algunos de nuestros objetivos más básicos, como sobrevivir, comer o beber, están formados por una capa biológica que hasta ahora no hemos mencionado; otros objetivos, como «comprar un anillo para la boda», son más o menos socioculturales, y si compramos el anillo en Praga o en Ostrava es ya donde entra en juego la capa «espaciotemporal», la que más orienta nuestros objetivos y las actividades adecuadas en el contexto del «aquí y ahora». El diagrama anterior, modificado para representar todas las capas mencionadas, podría tener el aspecto de la figura 3.

¿Qué nos muestra la forma actual del diagrama? Recuerdo que el contenido del centro, desde el objetivo, pasando por el selector y las actividades, hasta el resultado, es una abstracción de un mecanismo que encontramos implementado de alguna forma no solo en el aprendizaje por refuerzo dentro del paradigma actual de la investigación en inteligencia artificial, sino también en el sustrato biológico de nuestros cerebros, que dan origen a nuestra mente y a nuestras capacidades cognitivas, entre las que se cuenta también la resolución de problemas. Fijémonos en que, aunque en el diagrama las distintas capas aparecen separadas, en realidad existen en interacción y coconstitución mutuas, lo que las convierte en capas de nuestra realidad mucho más entrelazadas.

Pero ¿en qué capa se encuentra la tecnología y dónde hallamos una explicación que aclare por qué de repente quise que Siri hiciera algo que inmediatamente consideré absurdo?

A primera vista, la tecnología no encaja ni en la capa biológica ni en la espaciotemporal. Por eso tiene sentido asignar la tecnología a la capa sociocultural. Parece un lugar relativamente correcto donde buscar la tecnología. No obstante, teniendo en cuenta la carga semántica que arrastra este concepto, será mejor dar primero un paso al lado y definir la tecnología como algo estrechamente ligado a la sociocultura, pero que aun así aporta algo propio y nuevo que no es posible integrar sin más en la concepción existente de lo social y lo cultural.

Lo social, tal como lo estudia la sociología, se ocupa sobre todo de los actores humanos y de sus relaciones mutuas, que pueden o no dar lugar a conjuntos superiores en forma de familia, grupos étnicos, naciones, etc. Por lo cultural entiendo sobre todo las ideas y los objetos que encajan en alguna de las muchas categorías de géneros artísticos.

Por tecnología entiendo, pues, los objetos, procedimientos y procesos creados por el ser humano que, al comienzo de su vida, surgen sobre todo como herramientas para resolver problemas concretos. Pero como la tecnología no existe en el vacío, sino que es parte integrante de nuestro mundo social y cultural, estoy totalmente de acuerdo en que la tecnología lleva consigo también otra capa, influida por la sociocultura. Pero las influencias de la sociocultura tienen límites. Así, por ejemplo, podemos desear tener un internet más rápido en nuestros dispositivos móviles inteligentes, allá donde vayamos, pero las leyes físicas de la propagación de las ondas del espectro electromagnético fijan unos límites determinados, independientes del contexto sociocultural. En pocas palabras, podemos desear apasionadamente que la conexión a internet sea mucho más rápida, pero al final siempre toparemos con los límites de la velocidad de la luz, que definen el tope de la velocidad de propagación de la información en nuestro universo.

La tecnología no es, pues, una masa amorfa que podamos amasar a nuestro antojo hasta darle la forma deseada, sino que tiene el poder de resistírsenos gracias a su materialidad objetiva, que no desaparece ni siquiera cuando cambiamos el lenguaje de descripción con el que hablamos del objeto material en cuestión. Por otro lado, las funciones y los significados de la tecnología no forman parte exclusivamente de la tecnología misma, sino que se crean como resultado de la interacción del ser humano con la tecnología en determinados contextos espaciotemporales. Como la tecnología influye en la sociocultura del mismo modo que la sociocultura influye en la tecnología, parece que no tiene sentido representar su relación mutua como jerárquica, con una de las partes con más poder que la otra. Por eso también las visiones deterministas de la tecnología y la sociocultura, todavía hoy populares –entre las que se cuentan el determinismo tecnológico y el constructivismo social radical–, se me presentan como visiones que siempre ven solo una cara de la moneda y se niegan a mirar la otra. Más simpático, y quizá también más cercano a la verdad, resulta un enfoque de esta relación que se parezca a la relación en la que se encuentran las demás capas: una relación estrechamente entrelazada e interactiva. A todo esto debemos añadir la contribución de Heidegger a la reflexión sobre la tecnología, pues en su conocido ensayo La pregunta por la técnica señala que la tecnología no es solo el resultado de aplicar conocimientos científicos, sino que los artefactos tecnológicos siempre han sido parte integrante del progreso científico: la astronomía no habría podido prescindir del telescopio que perfeccionó Galileo Galilei, del mismo modo que el cálculo de simulaciones de mecánica de fluidos no podría prescindir de la fuerza bruta de los superordenadores más potentes de hoy. Si consideramos la ciencia parte de la cultura de la sociedad, el diagrama de la relación con la tecnología tendría el aspecto de la figura 4.

En mi diagrama, la tecnología se convierte en parte integrante de este mundo y, al igual que la sociocultura, da forma a nuestro pensamiento. A primera vista puede parecer una afirmación extraña, pero solo hasta que abandonemos la visión, mantenida durante mucho tiempo, de la tecnología como trozos pasivos de materia que por sí mismos no hacen nada y esperan a que algún ser humano (sujeto) empiece a utilizarlos y los convierta en una cosa para usar (objeto). En lugar de eso, deberíamos entender cada introducción de una nueva tecnología como algo que sacude el trasfondo tecnológico sobre cuya base actuamos en el mundo, porque trae consigo nuevas affordances mediadas tecnológicamente que cambian nuestras posibilidades tanto psíquicas como culturales.

La visión de las tecnologías como medio no es, de hecho, nada nuevo. Al fin y al cabo, uno de los teóricos de los medios más conocidos, el canadiense Marshall McLuhan (McLuhan, 1991), el sociólogo francés Bruno Latour (Latour, 1994) o, en la actualidad, los filósofos de la tecnología Don Ihde (Ihde, 1990) y Peter-Paul Verbeek (Verbeek, 2016) o el teórico de los medios Mark Deuze (Deuze, 2015) consideran las tecnologías de la información y la comunicación sinónimo de medios.

Este paso no es puramente retórico, sino que tiene un alcance enorme, pues en esencia define una nueva metafísica de la relación entre el ser humano y la tecnología. Después de McLuhan, Latour, Ihde y Verbeek sabemos que la tecnología como medio no es neutral e influye tanto en nuestra forma de actuar como en nuestra relación con el mundo. Esto significa que en nuestro diagrama tenemos que mirar los objetivos y las actividades no como algo dado de antemano, en lo que la tecnología ejecuta pasivamente nuestra voluntad, sino como un espacio imaginario de potencialidades en el que la tecnología, con su influencia, nos introduce nuevos objetivos potenciales y nuevas actividades para alcanzarlos.

El ejemplo favorito de Latour de la mediación técnica es el arma de fuego. Sostiene que el arma por sí sola no mata, del mismo modo que tampoco mata solo el ser humano. Se remite a los conocidos eslóganes que se utilizan en Estados Unidos en el largo y apasionado debate sobre la regulación de las armas de fuego. A los liberales les gusta usar el eslogan «las armas matan», mientras que la Asociación Nacional del Rifle (NRA), de orientación derechista y republicana, recurre, de forma un tanto paradójica, a un análisis sociológico cuando afirma que son «las personas las que matan», no las armas. Latour sostiene que ninguna de las dos visiones es correcta, pues ambas se niegan a admitir que la argumentación de la otra parte pueda contener al menos una parte de verdad. Latour sostiene que deberíamos analizar al ser humano con un arma como una nueva entidad, el humano-arma, que posee nuevos atributos y un potencial para nuevas actividades que no encontraremos si analizamos al ser humano o al arma por separado. El poder de matar y la responsabilidad por matar están así distribuidos entre el ser humano y el arma.

Mi ejemplo favorito es el cuaderno de bocetos y el lápiz con los que trabaja una persona con talento artístico. Cuando alguien hace bocetos, el dibujo resultante rara vez se parece a lo que esa persona se imaginaba al comenzar. El dibujo, por tanto, no está almacenado por completo en la cabeza del artista, que luego trabajaría minutos u horas para trasladar punto por punto al papel un dibujo ya creado. En lugar de eso, como señala Andy Clark (Clark, 1997), podemos entender el bocetar como una interacción continua entre la persona, el lápiz y el cuaderno, en la que el dibujo resultante surge porque la persona recibe constantemente retroalimentación sobre el estado del dibujo, que le proporciona el cuaderno. Sin esta retroalimentación, el artista no llegaría a dibujar el dibujo. Podemos entenderlo como que el cuaderno es una memoria de trabajo prolongada y externalizada de la que el artista extrae información para los pasos siguientes. Como el cuaderno desempeña un papel tan fundamental para terminar el dibujo, deberíamos hablar de que la autoría del dibujo resultante está distribuida entre el artista y su tecnología (el cuaderno y el lápiz). Con el vocabulario de la cibernética, el dibujo resultante es un resultado emergente de la interacción de los componentes del nuevo sistema persona-cuaderno-lápiz.

¿Y qué pasa con Siri?

Cuando empecé a usar en mi vida un iPhone y una asistente digital, mi vida y mis habilidades para resolver los problemas cotidianos se enriquecieron con nuevos objetivos posibles y nuevas actividades que puedo realizar. En algunos objetivos Siri actúa como medio, como en el ejemplo de subir el volumen de la música, algo que también podría hacer con los botones mecánicos del lateral del teléfono. Algunos objetivos son nuevos gracias a Siri y al iPhone en general, por ejemplo responder a mensajes y comentarios en distintas aplicaciones sociales. Cuanto más usaba Siri como medio entre mi objetivo existente y el resultado, más se convertía Siri en la opción natural para alcanzar mis objetivos. En el diagrama de abajo, véase la figura 5, he añadido a Siri como actividad dominante que media cada vez más de mis objetivos. Sin darme cuenta –y aquí reside aquel abuso del primer párrafo de este texto– estaba entrenando así a mi cerebro para que aprendiera poco a poco a automatizar Siri como parte natural de mis recursos cognitivos para resolver problemas en el mundo.

Todo esto debería tener sentido hasta aquí en el contexto de este texto. Mi cerebro se adapta a un nuevo entorno en el que Siri existe como actividad-medio que resuelve mis problemas, cuya resolución satisfactoria estimula el sistema de recompensas de mi cerebro, que asigna puntos positivos a la actividad «Siri», con lo que se produce una saturación del valor ponderado (en la figura 3.7) hasta tal punto que el selector en cuestión nunca pasa a otra actividad que no sea Siri. Debido a la saturación del valor ponderado, el selector se convierte entonces de facto en la actividad llamada Siri. Mi cerebro, por tanto, interioriza a Siri hasta tal punto que ya no la considera algo externo a mi mente o a mi cognición, y Siri pasa a ser parte natural de ella.

Mi opinión especulativa es que un artefacto externo interiorizado de este modo, que de actividad potencial se ha convertido en un selector más o menos automatizado de mi mente, puede hacer que mi cerebro empiece a utilizar este selector-actividad llamado «Siri» también para objetivos que antes no estaban conectados con el selector y las actividades en cuestión. Se produce así algo que en psicología podríamos llamar «transferencia» de habilidades entre dominios.

A la transferencia clásica de habilidades y conocimientos en la psicología evolutiva y la psicología de la educación yo la llamaría transferencia «positiva», pues realmente podemos rastrear la misma habilidad en otro dominio. Sin embargo, ¿de qué tipo de habilidad se trata, si es que se trata de alguna, en mi caso, cuando de repente quise que Siri me trajera una botella de cerveza de la nevera?

Yo lo llamaría transferencia «negativa», porque la transferencia de una habilidad interiorizada (resolver problemas con ayuda de Siri) no funciona en absoluto en otro dominio. Pero, del mismo modo que en lógica formal podemos demostrar una solución de forma directa y también por reducción al absurdo, tomaré prestada aquí la metáfora de la demostración por reducción al absurdo para señalar que, aunque me di cuenta muy rápido de que Siri no puede traerme una cerveza de la nevera, mi mente, ampliada con nuevas posibilidades, objetivos y actividades, me permitió imaginar de inmediato qué haría falta para que Siri pudiera traerme una cerveza de la nevera. Mi idea fue hacerme con una nevera inteligente y un robot inteligente capaz de desplazarse y con una asistente digital integrada. Mi solución concreta, a fin de cuentas, no tiene ninguna relevancia. Mucho más interesante es el resultado final de mi análisis autoetnográfico del establecimiento de una relación con un nuevo teléfono y con la asistente digital Siri: gracias a la transferencia negativa de habilidades y conocimientos, fui capaz de tomar una tecnología existente y, con un poco de imaginación, concebir una forma completamente nueva de resolver mi tan acuciante problema con la cerveza. La transferencia negativa me abrió mundos nuevos que hasta entonces no sabía que necesitaba, ni siquiera que existían.

 

Bibliografía

BROOKS, Rodney A., 1991. Intelligence without representation. Artificial Intelligence [en línea]. 47(1-3), 139-159 [consulta: 2018-05-22]. DOI: 10.1016/0004-3702(91)90053-M. ISSN 00043702. Disponible en: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/000437029190053M

CLARK, Andy, 1997. Being there: putting brain, body, and world together again. Cambridge, Mass.: MIT Press. ISBN 9780262032407.

DEUZE, Mark, 2015. Media life: Život v médiích. Primera edición checa. Traducción de Petra IZDNÁ. Praha: Univerzita Karlova v Praze, nakladatelství Karolinum. Studia nových médií. ISBN 978-80-246-2815-8.

DREYFUS, Hubert, 1992. What computers still can’t do: a critique of artificial reason. Cambridge, Mass: MIT Press. ISBN 9780262540674.

DREYFUS, Hubert L., 1979. What computers can’t do: the limits of artificial intelligence. Rev. ed. New York: Harper Colophon Books. ISBN 9780060906139.

IHDE, Don, 1990. Technology and the lifeworld: from garden to earth. Bloomington: Indiana University Press. ISBN 0253205603.

LATOUR, Bruno, 1994. On Technical Mediation. En: Common Knowledge. Vol.3 n°2. p. 29-64.

MCLUHAN, Marshall, 1991. Jak rozumět médiím: extenze člověka. 1.ª ed. Praha: Odeon. Eseje (Odeon). ISBN 80-207-0296-2.

SUCHMAN, Lucille Alice., 1987. Plans and situated actions: the problem of human-machine communication. New York: Cambridge University Press. ISBN 0521337399.

VERBEEK, P.P., 2016. Toward a Theory of Technological Mediation: A Program for Postphenomenological Research. En: FRIIS, Berg O. y Robert C. CREASE. Technoscience and Postphenomenology: The Manhattan Papers. London: Lexington Books, p. 189-204. ISBN 978-0-7391-8961-0.

Notas

[1] https://www.theverge.com/2017/7/11/15952654/microsoft-windows-phone-end-of-support

[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Frame_(artificial_intelligence)