3 oct 2016

Inteligencia Artificial: La carrera por crear una nueva especie

La experiencia histórica nos enseña que nos podemos rechazar nunca la posibilidad de algo, pero lo cierto es que, si nos atenemos a los datos actuales y a los procedimientos que se están siguiendo para investigar en el campo de la Inteligencia Artificial, se trata de una carrera que no parece que vaya a tener éxito.
Es seguro que podremos conseguir que una máquina actúe o hable de manera que parezca un humano, porque simule modos de comportamiento preestablecidos y tal vez de una variedad asombrosa, pero eso no es inteligencia.

La Inteligencia Artificial (la buena, la de verdad) no está en el horizonte

Es preciso plantear ciertas diferencias importantes. Existen ordenadores que son capaces de jugar a las damas sin cometer ningún error. Sí, como lo oyen, simplemente de manera perfecta. También a otros juegos sencillos como al tres en raya. El motivo es que sus programadores han establecido todas las posibilidades del juego y han creado un modelo que selecciona siempre la mejor jugada. La máquina “parece” que piensa, pero en realidad no lo hace: sigue con precisión un algoritmo que se ha elaborado magníficamente y que le lleva implacablemente hacia el siguiente movimiento.
Estamos de acuerdo en que algo así es asombroso, pero también tendremos que estarlo en que se puede conseguir porque el número de posibilidades es cuantificable y se puede jerarquizar. Hablamos de habas contadas.
Pensemos, por ejemplo, en el juego del ajedrez. Los avances que se han producido en los últimos tiempos han sido increíbles, pero también nos hemos dado cuenta de que no se puede preparar una computadora que seleccione el mejor movimiento posible sin margen de error.
Un jugador humano experimentado, o un profesional, es capaz de tener conocimientos precisos sobre jugadas y seguir líneas de juego bastante largas, pero en este punto la máquina tendrá la ventaja de que puede profundizar en todas las posibilidades y nunca olvida ni descuida nada. El problema es que el ajedrez es increíblemente complejo y por muy veloz que sea el procesador que siga “todas” las líneas de juego, empleará demasiado tiempo para que el juego sea interesante.
El jugador humano actúa de otra manera. Ha aprendido gracias a la experiencia que ciertos desarrollos no llevan a ninguna parte y selecciona sólo algunas posibilidades para analizarlas, según su estilo de juego o la estrategia que quiere seguir y que, además, adapta a su contrincante.
Aquí es donde el ordenador tiene las de perder. Incluso los mejores programas, a los que ni usted ni yo ganaríamos nunca, llegan a quedar en ridículo si juegan una y otra vez contra un humano cualificado, porque nosotros somos capaces de aprender de nuestra experiencia mucho más deprisa que los procesadores.
De todas formas, que la máquina sea capaz de ganar al ajedrez no es una prueba de que piense: de hecho no pensará como una persona, sino según una serie de criterios que son adecuados para jugar al ajedrez, pero que sólo sirven para eso. Como decíamos:parece inteligencia, pero no lo es.
El gran matemático y físico Hilary Putnam, implicado él mismo en desarrollos de Inteligencia Artificial durante muchos años, insiste en que lo que un ordenador puede hacer está muy lejos de parecerse a nuestro pensamiento. Es posible que una máquina que cuente con el suficiente tiempo (lo cuantifica aproximadamente en 5.000 años) aprenda cualquier regularidad, es decir, descubra las reglas recurrentes o leyes que regulan la naturaleza, pero no porque “piense”, sino por acumulación de datos.
Los seres humanos, por ejemplo los científicos, no tenemos tanto tiempo y precisamente por eso pensamos de forma intuitiva, creativa e inductiva: tenemos preferencia por las explicaciones más sencillas y más claras, seleccionamos gracias a la experiencia las posibilidades más prometedoras y agrupamos el conocimiento a través de asociaciones de las que surge la creatividad. Podríamos decir que los humanos somos geniales y que las máquinas son precisas, metódicas, pero en ningún caso creativas.

No sabemos cómo hacerlo, al menos todavía

Por utilizar una cita del propio Putnam: “no tenemos ni idea, ni siquiera un indicio, sobre cómo programar una máquina para que emita esa clase de juicios [inductivos]. Nunca se ha compuesto un programa serio a tiempo real para hacer inferencias inductivas; o sea, para aprender de la experiencia”.
Ahora bien, con la llegada del “internet de las cosas” nos vamos a encontrar aparatos de uso cotidiano que parecerá que piensan por sí mismos, y también habrá robot de forma humana más o menos conseguida que lograrán simular el pensamiento, pero no pensar. Y la diferencia es capital, porque un elemento mecánico dotado de inteligencia, libertad, personalidad, etc., sería una nueva especie y, lo que es más importante, sólo podrá acceder a un nivel como el que hemos descrito si es también un ser espiritual.
¿Llegará la ciencia a alcanzar una capacidad semejante?

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