Las opiniones de Hubert Dreyfus sobre la inteligencia artificial

En Alquimia e IA (1965) y Lo que las computadoras no pueden hacer (1972) , Dreyfus resumió la historia de la inteligencia artificial y ridiculizó el optimismo desenfrenado que impregnaba el campo. Por ejemplo, Herbert A. Simon , tras el éxito de su programa Solucionador general de problemas (1957) , predijo que para 1967: ^{[ 6 ]}

1. Una computadora sería campeona mundial de ajedrez.
2. Una computadora descubriría y demostraría un nuevo e importante teorema matemático.
3. La mayoría de las teorías en psicología se plasman en forma de programas informáticos.

La prensa informó diligentemente sobre estas predicciones de la inminente llegada de la inteligencia artificial.

Dreyfus consideraba que este optimismo era injustificado y, en 1965, argumentó con vehemencia que predicciones como estas no se cumplirían. Finalmente, el tiempo le daría la razón. ^{[ 7 ]} Pamela McCorduck explica la postura de Dreyfus:

Un gran malentendido explica la confusión pública sobre las máquinas pensantes, un malentendido perpetrado por las afirmaciones poco realistas que han hecho los investigadores de IA, afirmaciones de que las máquinas pensantes ya están aquí, o al menos, a la vuelta de la esquina. ^{[ 8 ]}

Estas predicciones se basaron en el éxito de la revolución cognitiva , que promovió un modelo de "procesamiento de información" de la mente. Fue articulado por Newell y Simon en su hipótesis de sistemas de símbolos físicos , y posteriormente ampliado a una postura filosófica conocida como computacionalismo por filósofos como Jerry Fodor y Hilary Putnam . ^{[ 9 ]} En IA, este enfoque se denomina ahora IA simbólica o " GOFAI ".

Dreyfus argumentó que la "IA simbólica" era la versión más reciente del antiguo programa del racionalismo en filosofía. ^{[ 10 ]} El racionalismo había sido objeto de fuertes críticas en el siglo XX por parte de filósofos como Martin Heidegger y Edmund Husserl . La mente, según la filosofía continental moderna, no es "racionalista" y no se parece en nada a una computadora digital. ^{[ 8 ] [ 11 ]}

El cognitivismo llevó a los primeros investigadores de IA a creer que habían simulado con éxito el proceso esencial del pensamiento humano, por lo que parecía un paso corto para producir máquinas completamente inteligentes. ^{[ 12 ]} El último artículo de Dreyfus detalló la historia en curso de la "falacia del primer paso", donde los investigadores de IA tienden a extrapolar desmesuradamente el éxito inicial como prometedor, tal vez incluso garantizando, grandes éxitos futuros. ^{[ 13 ]}

En Alquimia e IA y Lo que las computadoras no pueden hacer , Dreyfus identificó cuatro supuestos filosóficos, al menos uno de los cuales considera necesario para el éxito de la IA. ^{[ 14 ]} "En cada caso", escribe Dreyfus, "los investigadores en IA toman el supuesto como un axioma que garantiza resultados, cuando en realidad es una hipótesis entre otras, que debe ser comprobada por el éxito de dicho trabajo". ^{[ 15 ]}

Dreyfus argumenta que la IA sería imposible sin aceptar al menos uno de estos cuatro supuestos:

La suposición biológica

El cerebro procesa la información en operaciones discretas mediante una especie de equivalente biológico de interruptores de encendido/apagado.

En los inicios de la investigación en neurología , los científicos descubrieron que las neuronas se activan mediante pulsos de todo o nada. Varios investigadores, como Walter Pitts y Warren McCulloch , especularon con gran seguridad que las neuronas funcionaban de manera similar a como operan las compuertas lógicas booleanas , y que, por lo tanto, podían ser imitadas por circuitos electrónicos a nivel neuronal. ^{[ 16 ]} Cuando las computadoras digitales se popularizaron a principios de la década de 1950, este argumento se extendió para sugerir que el cerebro era un vasto sistema físico de símbolos que manipulaba los símbolos binarios de cero y uno. Dreyfus refutó la suposición biológica citando investigaciones en neurología que sugerían que la acción y la sincronización de la activación neuronal tenían componentes analógicos. ^{[ 17 ]} Pero Daniel Crevier observa que «pocos aún sostenían esa creencia a principios de la década de 1970, y nadie argumentó en contra de Dreyfus» respecto a la suposición biológica. ^{[ 18 ]}

La suposición psicológica

La mente puede considerarse como un dispositivo que opera con fragmentos de información de acuerdo con reglas formales.

Refutó esta suposición demostrando que gran parte de nuestro conocimiento del mundo se basa en actitudes o tendencias complejas que nos inclinan hacia una interpretación u otra. Sostuvo que, incluso cuando utilizamos símbolos explícitos, lo hacemos en un contexto inconsciente e informal que incluye el sentido común, y que sin este contexto nuestros símbolos pierden todo significado. Según Dreyfus, este contexto no se implementa en el cerebro individual como símbolos individuales explícitos con significados individuales explícitos.

El supuesto epistemológico

Todo conocimiento puede formalizarse.

Esto atañe a la cuestión filosófica de la epistemología , o el estudio del conocimiento . Aun si coincidimos en que la premisa psicológica es falsa, los investigadores de IA podrían argumentar (como lo hizo el fundador de la IA, John McCarthy ) que es posible que una máquina de procesamiento de símbolos represente todo el conocimiento, independientemente de si los seres humanos lo representan de la misma manera. Dreyfus sostuvo que no hay justificación para esta premisa, ya que gran parte del conocimiento humano no es simbólico ni siquiera expresable mediante construcciones formales.

La suposición ontológica

El mundo consta de hechos independientes que pueden representarse mediante símbolos independientes.

Los investigadores de IA (así como los futuristas y los escritores de ciencia ficción) suelen asumir que no hay límites para el conocimiento científico formal, ya que dan por sentado que cualquier fenómeno del universo puede describirse mediante símbolos o teorías científicas. Esto implica que todo lo que existe puede entenderse como objetos, propiedades de objetos, clases de objetos, relaciones entre objetos, etc.: precisamente aquello que puede describirse mediante la lógica, el lenguaje y las matemáticas. El estudio del ser o la existencia se denomina ontología , y Dreyfus lo llama la presuposición ontológica. Si esto es falso, entonces surgen dudas sobre lo que podremos llegar a conocer y sobre lo que las máquinas inteligentes podrán ayudarnos a hacer.

En *Mind Over Machine* (1986) , escrito (junto con su hermano) durante el apogeo de los sistemas expertos , Dreyfus analizó la diferencia entre la pericia humana y los programas que pretendían capturarla. Esto amplió las ideas de *What Computers Can't Do* , donde había presentado un argumento similar criticando la escuela de investigación de IA de " simulación cognitiva " practicada por Allen Newell y Herbert A. Simon en la década de 1960.

Dreyfus argumentó que la resolución de problemas y la pericia humanas dependen de nuestra percepción contextual, de lo que es importante e interesante dada la situación, en lugar de basarse en el proceso de búsqueda entre combinaciones de posibilidades para encontrar lo que necesitamos. En 1986, Dreyfus lo describiría como la diferencia entre "saber que" y "saber cómo", basándose en la distinción heideggeriana entre lo presente y lo listo para usar . ^{[ 19 ]}

El saber-que es nuestra capacidad consciente y paso a paso para resolver problemas. Utilizamos estas habilidades cuando nos enfrentamos a un problema difícil que nos obliga a detenernos, dar un paso atrás y analizar las ideas una por una. En momentos como este, las ideas se vuelven muy precisas y simples: se convierten en símbolos independientes del contexto, que manipulamos mediante la lógica y el lenguaje. Estas son las habilidades que Newell y Simon demostraron con experimentos psicológicos y programas informáticos. Dreyfus argumentó que estas habilidades de "saber-que" —las técnicas conscientes y racionales de resolución de problemas que Newell y Simon habían modelado— constituían una parte relativamente pequeña del comportamiento inteligente y distaban mucho de ser suficientes para alcanzar la inteligencia humana.

Por otro lado, el saber hacer es la forma en que normalmente nos desenvolvemos ante las cosas. Actuamos sin utilizar ningún razonamiento simbólico consciente, como cuando reconocemos un rostro, conducimos al trabajo o encontramos las palabras adecuadas. Parecemos simplemente dar la respuesta apropiada, sin considerar explícitamente ninguna alternativa. Esta es la esencia de la habilidad y la pericia, argumentaba Dreyfus: cuando nuestras intuiciones se han entrenado hasta el punto de olvidar las reglas y simplemente "evaluamos la situación" y reaccionamos.

Según Dreyfus, la percepción humana de la situación se basa en nuestros objetivos, nuestros cuerpos y nuestra cultura: todas nuestras intuiciones, actitudes y conocimientos inconscientes del mundo. Este «contexto» o «trasfondo» (relacionado con el Dasein de Heidegger ) es una forma de conocimiento que no se almacena simbólicamente, sino intuitivamente. Influye en lo que percibimos y lo que no, en lo que esperamos y en las posibilidades que no consideramos: distinguimos entre lo esencial y lo superfluo. Lo superfluo queda relegado a nuestra «conciencia marginal» (parafraseando a William James ): los millones de cosas de las que somos conscientes, pero en las que no pensamos realmente en este momento.

Dreyfus no creía que los programas de IA pudieran capturar este "trasfondo" ni realizar el tipo de resolución rápida de problemas que este permite. Sostenía que nuestro conocimiento inconsciente jamás podría ser capturado simbólicamente. Si la IA no lograba encontrar una manera de abordar estos problemas, estaba condenada al fracaso, un ejercicio de "escalar árboles con la vista puesta en la luna". ^{[ 20 ] [ 21 ]}

En 1965, Paul Armer contrató a Dreyfus para que pasara el verano en las instalaciones de RAND Corporation en Santa Mónica, donde escribiría "Alquimia e IA", el primer ataque de su crítica. Armer creía estar contratando a un crítico imparcial y se sorprendió cuando Dreyfus presentó un artículo mordaz con la intención de demoler los cimientos del campo. (Armer afirmó desconocer la publicación anterior de Dreyfus). Armer retrasó su publicación, pero finalmente comprendió que "el hecho de que llegara a una conclusión que no te gustara no era razón para no publicarlo". ^{[ 23 ]} Finalmente se publicó como RAND Memo y pronto se convirtió en un éxito de ventas. ^{[ 24 ]}

El artículo ridiculizaba abiertamente la investigación en IA, comparándola con la alquimia : un intento desacertado de transformar metales en oro basado en un fundamento teórico que no era más que mitología e ilusiones. ^{[ 25 ]} Ridiculizaba las grandilocuentes predicciones de los principales investigadores en IA, prediciendo que existían límites más allá de los cuales la IA no progresaría e insinuando que esos límites se alcanzarían pronto. ^{[ 26 ]}

El artículo "causó un gran revuelo", según Pamela McCorduck. ^{[ 27 ]} La respuesta de la comunidad de IA fue burlona y personal. Seymour Papert desestimó un tercio del artículo como "chismes" y afirmó que cada cita había sido sacada deliberadamente de contexto. ^{[ 28 ]} Herbert A. Simon acusó a Dreyfus de hacer "política" para poder asociar el prestigioso nombre de RAND a sus ideas. Simon dijo: "Lo que me molesta de esto es que el nombre de RAND esté asociado a esa basura". ^{[ 29 ]}

Dreyfus, quien impartía clases en el MIT , recuerda que sus colegas que trabajaban en IA "no se atrevían a almorzar conmigo". ^{[ 30 ]} Joseph Weizenbaum , autor de ELIZA , consideró que el trato que sus colegas daban a Dreyfus era poco profesional e infantil. Aunque era un crítico declarado de las posturas de Dreyfus, recuerda: "Me convertí en el único miembro de la comunidad de IA al que se le veía almorzando con Dreyfus. Y dejé bien claro que esa no era la manera de tratar a un ser humano". ^{[ 31 ]}

El artículo fue objeto de una breve nota en la revista The New Yorker el 11 de junio de 1966. En ella se mencionaba la afirmación de Dreyfus de que, si bien las computadoras podían jugar a las damas, ninguna podía jugar aún una partida decente de ajedrez. Informaba con un humor irónico (como el que caracterizaba a Dreyfus) sobre la victoria de un niño de diez años sobre el programa de ajedrez más importante, con una arrogancia aún mayor de lo habitual. ^{[ 26 ]}

Con la esperanza de restaurar la reputación de la IA, Seymour Papert organizó una partida de ajedrez entre Dreyfus y el programa Mac Hack de Richard Greenblatt . Dreyfus perdió, para gran satisfacción de Papert. ^{[ 32 ]} Un boletín de la Association for Computing Machinery ^{[ 33 ]} utilizó el titular:

"Un niño de diez años puede vencer a la máquina— Dreyfus: Pero la máquina puede vencer a Dreyfus " ^{[ 34 ]}

Dreyfus se quejó por escrito de que no había dicho que una computadora nunca jugaría al ajedrez, a lo que Herbert A. Simon respondió: «Deberías reconocer que algunos de los que se ofenden por tu prosa mordaz probablemente, en su debilidad humana, te devolverán el golpe... ¿Puedo atreverme a sugerir que podrías empezar a calmarte? Recuperar tu sentido del humor sería un buen primer paso». ^{[ 35 ]}

A principios de la década de 1990, varias de las opiniones radicales de Dreyfus se habían generalizado.

Predicciones fallidas . Tal como Dreyfus había previsto, las grandilocuentes predicciones de los primeros investigadores de IA no se cumplieron. Las máquinas totalmente inteligentes (ahora conocidas como " IA fuerte ") no aparecieron a mediados de la década de 1970, como se había predicho. HAL 9000 (cuyas capacidades de lenguaje natural, percepción y resolución de problemas se basaban en los consejos y opiniones de Marvin Minsky ) no apareció en el año 2001. "Los investigadores de IA", escribe Nicolas Fearn, "claramente tienen que dar explicaciones". ^{[ 7 ]} En los años 90 y principios de los 2000, los investigadores de IA se mostraron más reacios a hacer el tipo de predicciones que se habían hecho en los primeros tiempos. (Sin embargo, para cuando se produjo el auge de la IA en la década de 2020, las predicciones optimistas volvieron a ser habituales).

La suposición biológica , aunque común en los años cuarenta y principios de los cincuenta, ya no era asumida por la mayoría de los investigadores de IA cuando Dreyfus publicó Lo que las computadoras no pueden hacer . ^{[ 18 ]} Aunque muchos todavía argumentan que es esencial realizar ingeniería inversa del cerebro simulando la acción de las neuronas (como Ray Kurzweil ^{[ 36 ]} o Jeff Hawkins ^{[ 37 ]} ), no asumen que las neuronas sean esencialmente digitales, sino más bien que la acción de las neuronas analógicas puede ser simulada por máquinas digitales con un nivel razonable de precisión. ^{[ 36 ]} ( Alan Turing había hecho esta misma observación ya en 1950). ^{[ 38 ]}

La suposición psicológica y las habilidades inconscientes . Muchos investigadores de IA han llegado a coincidir en que el razonamiento humano no consiste principalmente en la manipulación de símbolos de alto nivel. De hecho, desde que Dreyfus publicó sus críticas en los años 60, la investigación en IA en general se ha alejado de la manipulación de símbolos de alto nivel , hacia nuevos modelos que pretenden capturar más de nuestro razonamiento inconsciente . Daniel Crevier escribe que, para 1993, a diferencia de 1965, los investigadores de IA "ya no hacían la suposición psicológica" ^{[ 18 ]} y habían seguido adelante sin ella.

Las técnicas de IA " subsimbólicas " operan de una manera superficialmente similar a lo que Dreyfus denominó "evaluar la situación y reaccionar", pero aquí la "situación" consiste en enormes cantidades de datos numéricos. Dreyfus coincidió en 1992 en que estos métodos pueden capturar ciertas "tendencias" y "actitudes" que él considera esenciales para la inteligencia y la pericia. ^{[ 39 ]}

Los enfoques subsimbólicos de la IA incluyen:

• Investigadores de robótica como Hans Moravec y Rodney Brooks fueron de los primeros en darse cuenta de que las habilidades inconscientes serían las más difíciles de descifrar. (Véase la paradoja de Moravec ). Brooks lideró un movimiento a finales de los 80 que se centró directamente en el uso de símbolos de alto nivel, denominado Nueva IA . Este movimiento contextualizado en la investigación robótica intenta capturar nuestras habilidades inconscientes de percepción y atención. ^{[ 40 ]} (Dreyfus criticó este programa de investigación en 2012. ^{[ 13 ]} )
• Conexionismo , un término general utilizado en la década de 1980 para referirse al programa de investigación que incluía las redes neuronales artificiales .
• En la década de 1990, los paradigmas de la computación blanda permitieron a las máquinas "adivinar" , es decir, tomar decisiones y hacer predicciones inexactas y probabilísticas basadas en la experiencia y el aprendizaje.
• La inteligencia computacional fue un subcampo de la IA en la década de 1990 y principios de la de 2000 que reunió todas estas técnicas subsimbólicas bajo un mismo techo.
• Finalmente, en las primeras décadas del siglo XXI, las redes neuronales artificiales tuvieron un éxito enorme, culminando en el predominio del "aprendizaje profundo" después de 2012.

Toda esta investigación ha avanzado sin ninguna conexión directa con el trabajo de Dreyfus. ^{[ 41 ]}

Saber cómo y saber qué . La investigación en psicología y economía ha demostrado que los argumentos de Dreyfus (y Heidegger) sobre la naturaleza de la resolución de problemas humanos eran esencialmente correctos. Daniel Kahnemann y Amos Tversky reunieron una gran cantidad de evidencia sólida de que los seres humanos utilizan (al menos) dos métodos muy diferentes para resolver problemas, a los que denominaron "sistema 1" y "sistema 2". El sistema 1, también conocido como inconsciente adaptativo , es rápido, intuitivo e inconsciente. El sistema 2 es lento, lógico y deliberativo. Su investigación se recopiló en el libro Pensar rápido, ^pensar despacio [ ^{42 ]} e inspiró el popular libro Blink del periodista canadiense Malcolm Gladwell ^{[ 43 ]} .

Al igual que con la IA, esta investigación fue totalmente independiente tanto de Dreyfus como de Heidegger. ^{[ 41 ]}

Aunque es evidente que la investigación en IA ha llegado a coincidir con algunos aspectos del pensamiento de Dreyfus, McCorduck afirmó que "mi impresión es que este progreso se ha producido de forma fragmentada y en respuesta a problemas difíciles dados, y no le debe nada a Dreyfus". ^{[ 41 ]}

La comunidad de IA, con algunas excepciones, optó por no responder directamente a Dreyfus. «Es demasiado tonto para tomarlo en serio», le dijo un investigador a Pamela McCorduck. ^{[ 35 ]} Marvin Minsky dijo de Dreyfus (y de las otras críticas provenientes de la filosofía ) que «malinterpretan y deberían ser ignoradas». ^{[ 44 ]} Cuando Dreyfus amplió Alquimia e IA a un libro y lo publicó como Lo que las computadoras no pueden hacer en 1972, nadie de la comunidad de IA optó por responder (con la excepción de algunas reseñas críticas). McCorduck pregunta: «Si Dreyfus está tan equivocado, ¿por qué la gente de inteligencia artificial no se ha esforzado más por contradecirlo?». ^{[ 35 ]}

Parte del problema radicaba en el tipo de filosofía que Dreyfus empleó en su crítica. Dreyfus era un experto en filósofos europeos modernos (como Heidegger y Merleau-Ponty ). ^{[ 45 ]} Los investigadores de IA de la década de 1960, por el contrario, basaban su comprensión de la mente humana en principios de ingeniería y técnicas eficientes de resolución de problemas relacionadas con la ciencia de la administración . En un nivel fundamental, hablaban un idioma diferente. Edward Feigenbaum se quejó: "¿Qué nos ofrece? ¡ Fenomenología ! ¡Esa bola de pelusa! ¡Ese algodón de azúcar!" ^{[ 46 ]} En 1965, simplemente existía una brecha demasiado grande entre la filosofía europea y la inteligencia artificial , una brecha que desde entonces ha sido llenada por la ciencia cognitiva , la psicología y las redes neuronales artificiales .

Otro problema fue que Dreyfus afirmó (o parecía afirmar) que la IA nunca sería capaz de capturar la capacidad humana de comprender el contexto, la situación o el propósito en forma de reglas. Pero (como Peter Norvig y Stuart Russell explicarían más tarde), un argumento de esta forma no se puede ganar: el hecho de que uno no pueda imaginar reglas formales que rijan la inteligencia y la experiencia humanas no significa que tales reglas no existan. ^{[ 47 ]} Citan la respuesta de Alan Turing a todos los argumentos similares al de Dreyfus:

«No podemos convencernos tan fácilmente de la ausencia de leyes completas del comportamiento... La única forma que conocemos de encontrar tales leyes es la observación científica, y ciertamente no conocemos ninguna circunstancia bajo la cual podamos decir: "Hemos buscado lo suficiente. No existen tales leyes. " » ^{[ 48 ]}

En 1965, Dreyfus no imaginaba que algún día se crearían programas como esos, por lo que afirmó que la IA era imposible. Ese mismo año, los investigadores de IA no imaginaban que tales programas fueran necesarios, por lo que afirmaron que la IA estaba casi completa. Ambos estaban equivocados.

Un problema más serio fue la impresión de que la crítica de Dreyfus era irremediablemente hostil. McCorduck escribió: «Su burla ha sido tan provocadora que ha alejado a cualquiera a quien pudiera haber iluminado. Y eso es una lástima». ^{[ 41 ]} Daniel Crevier afirmó que «el tiempo ha demostrado la exactitud y la perspicacia de algunos de los comentarios de Dreyfus. Si los hubiera formulado con menos agresividad, las acciones constructivas que sugerían podrían haberse tomado mucho antes». ^{[ 4 ]}

Décadas después, Dreyfus escribió que las respuestas a su crítica se han basado, en la mayoría de los casos, en una comprensión muy parcial y superficial de la misma. Sin embargo, se han logrado avances para abordar sus críticas y Dreyfus lo ha reconocido. ^{[ 21 ]}

En 2007, Dreyfus publicó un artículo titulado "Por qué fracasó la IA heideggeriana y cómo solucionarlo requeriría hacerla más heideggeriana", en el que reevalúa el estado contemporáneo de la IA. ^{[ 21 ]} Si bien reconoce los esfuerzos por reorientar la investigación en inteligencia artificial más allá de la " IA tradicional " (IAHT) hacia la "IA heideggeriana", ofrece nuevas críticas sobre las deficiencias de los programas existentes.

En particular, Dreyfus considera los «robots basados ​​en el comportamiento» de Brooks y « Pengi » de Phil Agre y David Chapman como ejemplos recientes de IA heideggeriana. Rechaza ambos programas por haber descuidado la dimensión del aprendizaje de nueva relevancia en un contexto mundano. Una versión más trivial de este problema también se conoce como el « problema del marco ».

Por un lado, Dreyfus critica a los robots de Rodney Brooks por «responder únicamente a características fijas del entorno» y, por lo tanto, limitarse a «convertir la información sensorial en respuestas reflejas». Esto contrasta con la capacidad de comprender y aprender eficazmente el mundo como un contexto de significado práctico, o «para qué», para la inteligencia humana, en contraposición a la mera totalidad de las cosas. Esto evoca la comparación que hace Heidegger entre la cualidad de «pobreza de mundo» de los animales y la capacidad del Dasein humano de «crear mundos» en El principio de razón . ^{[ 49 ]}

Por otro lado, Pengi tampoco cumple con el criterio de Dreyfus de una IA genuinamente heideggeriana. Si bien Dreyfus elogia la comprensión de Agre de la "disponibilidad inmediata" como funciones en lugar de entidades, el programa, sin embargo, no implica "ninguna habilidad [...] ni aprendizaje", sino que activa de forma determinista respuestas que se evalúan en función de un punto de referencia establecido. Esta observación coincide con el comentario de Dreyfus sobre la victoria de Deep Blue contra Garry Kasparov , en el que señaló que la máquina solo responde al "dominio aislado" del ajedrez, en contraposición a la gama completa de posibilidades del "resto de la vida humana". Si bien algunos podrían argumentar que los recientes avances en inteligencia artificial general (IAG) podrían haber invalidado la objeción de Dreyfus, Fjelland (2020) sostuvo que una IA incorpórea nunca podría manejar "cuestiones causales" que dependen de un modelo de la realidad. ^{[ 50 ]}

Dreyfus pasa entonces a considerar el « paradigma encarnado-incrustado » de Michael Wheeler como un refinamiento de la IA heideggeriana. Acusa a Wheeler de una «interpretación errónea cognitivista» al entender la idea de Heidegger como la capacidad humana de utilizar herramientas representacionales externas al cuerpo. En cambio, el «ser-en-el-mundo» es no representacionalista en su nivel más básico, como trasfondo para la adaptación. La mente, por lo tanto, no se «extiende» hacia el trasfondo, sino que existe dentro de él. Sin embargo, esta objeción también ha sido cuestionada por otros, quienes argumentan que se basa en una dicotomía absoluta entre los modos reflexivos y prerreflexivos del comportamiento intencional.

Finalmente, Dreyfus examina el programa de neurodinámica heideggeriana de Walter Freeman , que buscaba proporcionar la base material a los conceptos fenomenológicos en términos de un bucle neuronal autoorganizado de "percepción-acción". En este modelo, los estados cerebrales relevantes se "atraen" entre sí, mientras el cerebro cambia de un equilibrio a otro. El sistema dinámico resultante caracteriza el "arco intencional" que otorga significado contextual a las acciones. Sin embargo, una complicación que Dreyfus no aborda es que esta "neurodinámica de la intención" no es distintiva de la inteligencia humana, sino que, como ha argumentado Freeman (2015), evolucionó desde "[...] el período ordovícico como una herramienta para explorar primero entornos olfativos y luego entornos de otras modalidades". ^{[ 51 ]}

Concluye afirmando que los futuros programas de IA deben:

"Modelar [...] nuestra forma particular de estar integrados y encarnados de tal manera que lo que experimentamos sea significativo para nosotros en la forma particular en que lo es [...] con nuestras necesidades, deseos, placeres, dolores, formas de movernos, antecedentes culturales, etc."