El autómata de Turing como principio de la ciencia
Las implicaciones del pensamiento de Alan Turing han trascendido mucho más allá que su aplicación en procedimientos o razonamientos únicamente al ámbito computacional. Las nociones de autómata formuladas por Turing desde la década de los 30 implicaron el desarrollo de la Máquina de Turing, un modelo de lógica y matemáticas aplicadas en un proceso que permite a quienes plantean el estudio de una determinada hipótesis el conocer de forma matemática el límite de lo que se puede calcular, además de que esa máquina coexista replicada por otras máquinas.
Tal es la repercusión del modelo planteado por Turing, que a la fecha existe como un procedimiento común en la ciencia, no sólo en el entorno de las materias computacionales. La física, la genética e incluso la psicología, se valen del modelo turingiano para lograr plantear modelos matemáticos que definen los límites de lo calculable.
El autómata pensado por Turing es la base teórica de los dispositivos de cómputo de hoy. Turing no aspiraba a materializar sus reflexiones en un dispositivo como el que hizo posible la redacción y la lectura de esta nota.
Su esfuerzo se dedicaba a encontrar generalidades en el cálculo e interpretación de la realidad en artefactos capaces de desempeñar tareas sistemáticas, con la capacidad artificial de decidir la continuación de los mismos si ello le era indicado en su configuración y la salida de resultados a su vez reinterpretables. El modelo en esencia es el que permite que existan dispositivos virtuales resolviendo un determinado problema -como añadir mayor brillo a una cantidad de bits que son una fotografía- bajo una serie de instrucciones lógicas sistematizadas -el software- que pueden cambiar y funcionar de una forma similar en dispositivos distintos -el hardware-.
Para la época en que Turing lo planteó a nivel teórico estos conceptos suponían abstracción pura, sentando un antes y un después. Hoy en día el razonamiento científico puede trasladar que los datos de entrada para una máquina de Turing sean, por ejemplo, el dolor que percibe un ser humano, o bien, que lo que es percibido como una relación causa-efecto de los estímulos de la naturaleza hacia nosotros, pueda ser plasmable en un modelo que encuentre constantes.
En el caso de la lingüística, existen razonamientos como los de Noam Chomsky, quien llevó el razonamiento turingiano a la denominada Jerarquía Chomsky, una clasificación del conjunto de reglas que estructuran las cadenas de caracteres que integran los lenguajes.
O bien, la aplicación del modelo al comportamiento de las redes neuronales. El propio Turing investigó la forma en que podrían replicarse sus razonamientos en una red neuronal, si bien falleció sin que estas simulaciones pudieran realizarse en un ordenador como tal.
La historia misma representa en Alan Turing a uno de los casos más exultantes de ingratitud y de injusticia histórica. No es menor la trascendencia del inglés en el mundo actual. Gracias a sus razonamientos usted puede leer esta nota y replicarla en otras máquinas distantes. El mundo digital parece ser el nuevo ecosistema de coexistencia y ni el propio Turing concebía -si pensaba y suponía- que tendría las dimensiones que hoy posee y en el cual coexistimos.
