Teoría de Máquinas y Complejidad Lógica

Aunque superficialmente parece una obra más conocida sobre lógica y sistemas, su enfoque 'nonobvious' aquí reside en la integración artística y filosófica de la complejidad, y la búsqueda de un 'bucle extraño' en la comprensión humana y mecánica, extendiendo la noción de máquinas de computación a fenómenos cognitivos y creativos de una manera poco ortodoxa en el ámbito de la computación teórica.

En lugar de centrarse en la matemática pura o los modelos formales como Arbib, este libro ofrece una mirada 'nonobvious' a la disciplina de la complejidad lógica y las máquinas desde una perspectiva histórica y socio-científica. Aborda las ambiciones y la evolución de la idea de 'máquinas que piensan', explorando las narrativas y los personajes detrás del desarrollo de la IA, lo cual complementa la teoría abstracta con el contexto humano y sus aspiraciones.

Ambos libros abordan fundamentalmente la cuestión de cómo los sistemas —ya sean mecánicos o biológicos— procesan información y se adaptan a su entorno. Mientras Arbib se enfoca en la teoría de máquinas abstractas, Wiener reflexiona profundamente sobre los principios subyacentes de control y retroalimentación que permiten tal complejidad, conectando la maquinaria con la sociedad y la biología en un nivel filosófico y ético similar, viendo el universo como un lugar de 'orden relativo'.

Comparte la misma arquitectura de pensamiento, ya que se adentra en las bases epistemológicas de cómo construimos y validamos el conocimiento en sistemas complejos, sean estos científicos o, en el caso de Arbib, sistemas computacionales. Ambos indagan en la formalización de la realidad y la lógica interna de los sistemas, aunque Nagel lo hace desde una perspectiva más general de la metodología científica y Arbib desde la computación, ambos exploran los límites y las posibilidades del razonamiento estructurado.

Bertalanffy es un autor sumamente relevante para la comprensión de sistemas, pero menos citado en el contexto anglosajón 'mainstream' de IA en comparación con Turing o Von Neumann. Su trabajo en TGS proporciona un marco conceptual 'obscure' desde el que entender la 'Teoría de Máquinas' de Arbib, permitiendo ver sus máquinas no solo como objetos computacionales sino como sistemas complejos inmersos en jerarquías y entornos interconectados, expandiendo la perspectiva más allá de la computación puramente formal.

Aunque Floridi es influyente en su campo, su perspectiva 'obscure' para el lector general sobre la 'Teoría de Máquinas y Complejidad Lógica' radica en su enfoque en la información como el constituyente principal de la realidad. Mientras Arbib trabaja con la lógica de las máquinas, Floridi propone una visión más fundamental de la información que las máquinas procesan, ofreciendo un sofisticado marco filosófico para entender el 'qué' de los inputs y outputs de esas máquinas, en lugar del 'cómo' de su funcionamiento.

Este libro comparte una estructura similar a Arbib al abordar la complejidad lógica y la arquitectura de sistemas, pero lo hace desde una perspectiva inverso-ingeniería, del cerebro hacia la máquina, en lugar de máquina abstracta a máquina concreta. Ambos libros buscan desvelar los mecanismos internos y las arquitecturas subyacentes de los sistemas que procesan información, usando un enfoque analítico y formal para descomponer comportamientos complejos en sus componentes lógicos y computacionales.

Aunque se enfoca en software, la conexión 'structural' con Arbib reside en la búsqueda de rigurosidad en la definición de los componentes y su interacción. Parnas proporciona un marco para comprender la 'complejidad lógica' a través de cómo se estructuran y se relacionan las partes funcionales de un sistema, análogamente a cómo Arbib aborda las máquinas. Ambos autores están interesados en la descomposición de la complejidad y la formalización de las relaciones entre elementos para asegurar un comportamiento predecible y coherente del sistema total.