Jueces y abogados robots, inteligencia artificial equipada con las herramientas para argumentar en casos jurídicos y tomar decisiones. Esa idea atractiva, que aún puede lucir extravagante, no es en realidad descabellada en el campo de investigación que ha abordado el profesor de la UCAB-Guayana, Luis Alfonso Malavé, quien obtuvo el tercer lugar del premio a las mejores investigaciones del personal académico de la UCAB en su última edición. El Consejo de Desarrollo Científico, Humanístico y Tecnológico otorgó el reconocimiento al trabajo titulado Teoría de la argumentación e inteligencia artificial. Bases de un sistema argumentativo con estructuras paralelas y subordinadas.
INVESTIGAR POR AMOR AL ARTE
Malavé (nacido, criado y formado en Puerto Ordaz) se describe como un investigador “por amor al arte”, un apasionado del conocimiento cuya búsqueda de respuestas va guiada por el afán de aportar algo que pueda ser interesante. Guarda palabras de agradecimiento para sus mentores, especialmente para el reconocido catedrático ya fallecido, Eduardo Piacenza, cuya calidad humana y profesional lo marcó y lo inspiró a continuar en los caminos que actualmente recorre tanto en la investigación como en la docencia universitaria. Fue Piacenza, recuerda, el primer profesor que tuvo cuando, luego de graduarse como abogado en UCAB-Guayana, decidió proseguir estudios de maestría en Filosofía. Gracias a su guía decidió optar en ese postgrado por la mención Teoría de la Argumentación y luego se postuló para la cátedra de Argumentación Jurídica en la carrera de Derecho en la UCAB, en la que se desempeña desde hace casi once años.
Malavé explica, mediante un cuestionario respondido por correo electrónico, que el trabajo premiado se inscribe en un área interdisciplinar que abarca la Teoría de la Argumentación, la Inteligencia Artificial y, en ciertos aspectos, el Derecho:
La argumentación es una actividad fundamental en cualquier disciplina que se precie de ser racional. Actualmente hay dos enfoques generales de la Teoría de la Argumentación, uno que es más informal (analiza los discursos en el lenguaje natural sin llegar a formalismos lógicos) y otro que es más formal y que está vinculado con la Inteligencia Artificial. En este último enfoque se construyen modelos formales (usando algoritmos y los lenguajes de la Lógica) de discursos argumentativos. Al final, la idea es automatizar la reconstrucción y evaluación de argumentos dados en el lenguaje natural.
PREGUNTAS Y RESPUESTAS
—¿Cuáles son los desafíos que plantea esta investigación?
—En el caso del enfoque formal, los desafíos son varios y podemos dividirlos en prácticos y teórico-técnicos. En el nivel práctico, por ejemplo, la reconstrucción de argumentos es bastante difícil, porque normalmente se necesita interpretar lo que quiso decir el argumentante, algo que, si para un humano ya es complicado, para una máquina más aún. Desde el punto de vista teórico-técnico, una de las dificultades es que los modelos de evaluación de argumentos son lentos computacionalmente hablando. Una de las formas de evitar esa “lentitud” es mediante reglas heurísticas de evaluación (algo como máximas sobre lo que se debe hacer en ciertos casos, aunque a veces generan resultados subóptimos). Esa fue una de las razones y objetivos del trabajo que realicé: diseñar reglas heurísticas (algoritmos heurísticos) para la evaluación automática de argumentos.
—¿Cuál es la importancia de diseñar un sistema argumentativo como el que propone?
—Hay muchos campos en los que puede ser valiosísimo. Por poner dos ejemplos: programas que ayuden a evaluar o construir argumentos, algo importante para juzgados, y bufetes, entre otros, y programas y juegos didácticos, con el fin de promover el razonamiento crítico en niños, jóvenes y adultos.
—¿La propuesta que desarrolla en esta investigación tiene ya algún tipo de aplicación?
—En principio es un modelo teórico, aún necesita ser evaluado en profundidad. Sin embargo, creo que algunos aspectos son trasladables a la práctica sin tantos problemas. Por ejemplo, las bases del sistema pueden servir para el diseño de programas y juegos dirigidos a la educación del razonamiento crítico. Algunos de los postulados teóricos construidos como fundamento del sistema argumentativo son aplicables al estudio y modelado de la carga de la prueba. La carga de la prueba no es un tema exclusivo del derecho, pero en el derecho ha sido institucionalizado y es esencial en la argumentación jurídica. Uno de sus estándares es “más allá de toda duda razonable”, que ha sido instrumentalizado en el principio penal in dubio pro reo (si tienes dudas razonables debes decidir a favor del imputado). En este trabajo escogí el in dubio pro reo porque representa el caso paradigmático de estándar de prueba y ya había realizado una investigación previa al respecto, que fue publicada en la revista de filosofía del derecho Doxa.
— No siempre los profesores universitarios realizan investigación. ¿Cuál es la ventaja de hacerlo?
—La buena docencia implica un tipo de investigación e innovación muy particular: cómo mejorar las estrategias de aprendizaje. Lo interesante de la docencia es que esas innovaciones pueden ser llevadas a la práctica, inmediatamente, en el aula de clases. Creo que un buen docente debe investigar, en sentido amplio, para su cátedra, pero no creo que sea necesario llevar esas investigaciones al nivel del profesional de la investigación. Actualmente, las tecnologías de la información y comunicación, el diseño de aulas virtuales estilo MOOC (cursos masivos abiertos en línea) y de estrategias de enseñanza novedosas, son excelentes indicadores de la calidad del docente.
—¿Cuáles son sus próximos proyectos académicos?
—Si las condiciones lo permiten, seguiré con esta línea teórica. Sin embargo, hay dos vertientes prácticas que también espero tomar. Por un lado, profundizar en los modelos de argumentación en el derecho; por otro lado, me interesa la didáctica de la argumentación, específicamente diseñar programas de educación sobre razonamiento crítico para niños y adolescentes.
♦ Marielba Núñez