La Inteligencia Artificial y los misterios de la copia

Hace algún tiempo Andrew Ng, director del Laboratorio de IA de Stanford, dijo esta sugestiva frase: "La Inteligencia Artificial es la nueva electricidad". Evocaba cómo la electricidad se ha extendido desde hace más de un siglo y nada es ya imaginable sin su presencia. Abundando en las posibilidades de progreso o amenaza que esto encierra, la profesora Melanie Mitchell ha publicado Inteligencia Artificial (Capitán Swing), un libro que es como una guía para seres pensantes. Para orientar a las máquinas, con la adquisición de conocimiento y lenguaje de emociones, se necesitan arquitecturas o construcciones. Su tesis doctoral en Informática fue dirigida por Douglas Hofstadter (autor de célebre texto Gödel, Escher, Bach, ‘un eterno y grácil bucle’) y con él desarrolló en 1988 la arquitectura cognitiva Copycat (para el reconocimiento de patrones y formación de categorías, la percepción de alto nivel se basa en establecer analogías y ensayar variaciones).

Si se pasa de una secuencia abc a otra abd, ¿a dónde pasará pqrs? No hay respuesta única, la analogía deseada agrupa similitudes; son reflejos de flexibilidad mental. En efecto, podríamos escoger pqrt, modificando la última variable por la siguiente letra. Pero valdría también pqrd, dando constancia a la d, como cierre. Por otro lado, ningún argumento lógico descalifica responder: pqrs, por no aparecer las letras a, b, c o d. O considerar abd (no hay letra c que variar; interpretada como la única variación posible).

Los intentos por generar una Inteligencia Artificial han dejado evidencia de lo sutil que puede ser la mente humana. Se ha destacado que la IA debe ser instruida igual que se instruye la inteligencia natural humana; sin embargo, irónicamente, se sobrevaloran los avances de la IA y se subestima la complejidad de la inteligencia humana (en minúsculas, habitualmente). Se trata de un aprendizaje por transferencia: reutilizar elementos, optimizar recursos y aplicar un sistema de pensamiento a cada situación.

¿Cómo producir circuitos capaces de abstraer, generalizar y crear inteligencia? Las redes neuronales son modelos de aprendizaje para las máquinas y emulan el funcionamiento del cerebro humano Sus algoritmos se aplican también al reconocimiento facial y de voz. Con diferentes tareas o entornos predicen soluciones, que se basan en el modo fundamental de aprendizaje que es la experiencia acumulada; se denominan redes neuronales profundas al ir más allá de los datos de entrada, y se llaman convolucionales cuando están diseñadas para aprender de los grandes datos.

La inteligencia humana se caracteriza por poder reflexionar sobre el propio pensamiento. Y cuestionar la información que le suministran los sentidos, como enseña el mito de la caverna de Platón. El pintor surrealista belga René Magritte tituló Ceci n’es pas une pipe, un cuadro suyo que representaba una pipa (no se podía coger y no se podía fumar con ella, de ahí su título).

Es curioso saber que el empresario informático Mitch Kapor predijo que antes de comenzar el año 2030 la IA aún no habrá superado la prueba de Turing para distinguir hombres de robots. Con el también estadounidense Raymond Kurzweil se jugó por escrito veinte mil dólares a que no se lograría probar; dinero que irá destinado a una de las fundaciones que cada uno de ellos dirige. Hará falta ver, por tanto, si al menos dos de los tres jueces humanos acaban engañados por un robot que se pretende humano. No sólo esto, ambos contendientes han estipulado que “cada uno de los tres jueces de la prueba de Turing clasificará a los cuatro candidatos con una nota del 1 (menos humano) al 4 (más humano). Se considerará que el ordenador ha superado la ‘prueba de clasificación de la prueba de Turing’ si la nota media del ordenador es igual o superior a la nota media de dos o más de los tres candidatos humanos de la prueba de Turing”.

Los chatbots son programas informáticos capaces de mantener una conversación en tiempo real por texto o por voz. Suelen utilizar técnicas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural para comprender preguntas y automatizar sus respuestas. Kapor cree en la hipótesis de la corporeidad, esto es, que, sin el equivalente del cuerpo humano, una máquina no podrá aprender lo necesario para superar tal prueba, ya que sin la percepción del entorno y la interacción física con él no se obtiene la decisiva experiencia con la que se aprende. En contraposición, el también informático Scott Aaronson ha hablado del chovinismo de la carne.

Los humanos procesamos un enorme volumen de información en muy poco tiempo sin apenas consciencia de ello. Nuestro sistema visual transforma la luz que llega a la retina en información sobre lo que está en escena. Y se intenta que los ordenadores encuentren sentido a los datos visuales. En estas condiciones se establecen nuevos conceptos, así el de neuronas de la abuela a las que trabajan en conjunto para recordar caras y asociarlas con personas con rasgos similares.

La plataforma Cognitrón evalúa en línea y de forma remota la cognición y la salud mental. Permite generar de forma automática informes de rendimiento y de diagnóstico que pueden enviarse directamente a los sistemas de datos de atención médica. Todo esto comporta riesgos, tanto por su uso indebido como por su falta de fiabilidad. Para Melanie Mitchell, dejar la regulación de la IA sólo en manos de los profesionales sería tan imprudente como dejarla en las de los organismos gubernamentales.

El neurocientífico Rodrigo Quian Quiroga ha publicado Cosas que nunca creeríais (Debate), donde plantea relacionar la ciencia ficción con la neurociencia. Habla de cine, del afianzamiento de recuerdos que no se corresponden con la experiencia original, del síndrome de la mano ajena o de la ilusión de la mano de goma (disociaciones). Menciona los algoritmos inexorables y discriminadores que dan idea de un factor de riesgo de ser condenado por una predisposición decretada para cometer un delito. Adoptarlos sin pestañear es calamitoso, irresponsable e intolerable. Es aceptar de entrada la injusticia por probabilidades y el error.

Daniel Dennett, renombrado filósofo de la ciencia, ha enfocado el sentido de identidad como una ilusión creada por nuestra narrativa. Llegados a la hora de la verdad (la muerte), el natural instinto de miedo nace a partir de la construcción del yo. Si no hay un yo que vaya a morir, el miedo se pierde. Si una computadora demostrase miedo a ser desconectada por siempre jamás (sin habérsele planteado), ¿podríamos admitir que es consciente y que puede entender su contexto? ¿Qué es lo que se mantiene y qué es lo que se pierde con la muerte? Son preguntas que no se pueden soslayar.

El arrendajo es un ave que abunda por los bosques espesos y que es capaz de imitar el canto de otras aves. En español, decir de alguien que es el arrendajo de otra persona significa que se le parece mucho, que parece una copia; una copia natural y no artificial. Dice Quian Quiroga que, si se alcanzara “una réplica perfecta de nosotros (la cual no se daría cuenta de que es una copia)”, llegado el día que dejáramos de existir ya no seríamos testigos de lo que esa copia hiciera. ¿Seríamos nosotros?