Un reciente informe titulado “Optimización de la Cualia”, elaborado por la Universidad de Massachusetts, introduce un conjunto de formulaciones matemáticas destinadas a optimizar experiencias cualitativas subjetivas, conocidas como qualia, en los algoritmos de aprendizaje por refuerzo. Este informe resalta la importancia de considerar las métricas de desempeño tradicionales junto a las experiencias conscientes en entornos de aprendizaje artificial.

La propuesta establece un marco filosófico y matemático donde las qualia, que se refieren a experiencias subjetivas, se evalúan en un contexto algorítmico. Los autores sugieren que entidades capaces de percibir podrían poseer estados mentales que afecten su rendimiento general. Se considera que estas cualidades subjetivas deben formar parte del diseño de sistemas inteligentes para mejorar su interacción con el entorno.

Esta premisa se basa en la revisión de teorías existentes en filosofía de la mente y en computación, destacando conceptos como el funcionalismo y el dualismo cartesiano. Estas perspectivas se describen como complementos al proceso de desarrollo de sistemas informáticos más completos, capaces de simular o incluso poseer experiencias cualitativas comparables a las humanas.

El informe revisa las investigaciones neurocientíficas actuales que relacionan la dopamina con errores de predicción de recompensas y sus posibles efectos placenteros, sugiriendo una base neurobiológica para integrar las qualia en arquitecturas de aprendizaje por refuerzo. Aquí, se discuten los principios relevantes y las limitaciones actuales del conocimiento teórico y experimental, incluyendo cómo ciertas propiedades físicas subyacentes podrían correlacionarse con experiencias conscientemente reconocidas.

La optimización de cualia implica ajustar parámetros algorítmicos para facilitar estados mentales deseables en entornos de aprendizaje, sugiriendo una correspondencia teórica entre el proceso de refuerzo y la experiencia subjetiva. Estas formulaciones son vistas como necesarias para mejorar las capacidades y las funcionalidades de los sistemas de inteligencia artificial futuros.

Concluyendo el informe, el equipo de la Universidad de Massachusetts enfatiza que, aunque estas propuestas abren una importante vía de investigación, persisten debates filosóficos y científicos sobre la posibilidad de replicar auténticas experiencias cualitativas en sistemas no biológicos, planteando desafíos conceptuales significativos en campos que van desde la filosofía de la mente hasta la inteligencia artificial y la neuropatología.