Inteligencia Inanimada

El cerebro es el órgano más complejo de nuestro cuerpo. Nos permite hacer un número increíble de funciones y tareas. Nos sirve para pensar, razonar o hablar, pero también para soñar, querer y emocionarnos. Para regular la temperatura corporal, la circulación sanguínea, la respiración y la digestión. Estamos muy lejos de comprender el funcionamiento y las posibilidades del cerebro humano y, en concreto, nos resulta difícil definir qué es lo que debe entenderse por inteligencia, en sus distintas manifestaciones cognitivas, emocionales, creativas y sociales. 

Cuando hablamos de inteligencia artificial (IA) lo hacemos intentando establecer un paralelismo con la inteligencia humana y comparando sus habilidades. En concreto, la IA es un desarrollo tecnológico que posee una gran variedad de aplicaciones industriales, con el que se pretende que las máquinas aprendan de la experiencia y realicen tareas similares a las hacen los humanos con el fin de mejorar la vida de las personas. 

Sin embargo, en el estado actual de la tecnología es discutible que pueda hablarse de la existencia de una verdadera inteligencia artificial, por cuanto todavía estamos, esencialmente, en un modelo más o menos evolucionado de lo que se conoce como machine learning, muy lejos de las capacidades sociales o emocionales del cerebro humano, y completamente ajeno a la autoconciencia que caracteriza al ser humano. La mayoría de los ejemplos de inteligencia artificial que conocemos hoy día -desde computadoras que juegan ajedrez, teclados que adivinan nuestras próximas palabras, automóviles que se conducen por sí solos o asistentes inteligentes- se sustentan básicamente en grandes bases de datos, en el llamado deep learning -como evolución del machine learning– y en el procesamiento del lenguaje natural. Mediante el uso de estas tecnologías -más sustentadas en la fuerza bruta que en una verdadera inteligencia-, las maquinas pueden ser entrenadas para realizar tareas específicas procesando grandes cantidades de datos y reconociendo patrones de comportamiento.

Por ello, más que buscar una definición genérica de IA que hoy resulta bastante inútil, es más conveniente examinar algunos conceptos clave y conocer la realidad y las posibilidades de los distintos tipos de IA. 

En este sentido, el llamado machine learning -o aprendizaje automático- es, dentro de las posibilidades actuales, el concepto más básico y rudimentario. Su origen se remonta al siglo pasado y, en realidad, a mucho antes con la invención de la estadística, a partir de la cual se han ido desarrollando y perfeccionando una serie de algoritmos capaces de analizar grandes cantidades de datos para obtener pautas de actuación, realizar predicciones o dar solución a problemas concretos. En la actualidad, el machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas, no solo inteligentes, sino autónomos, capaces de identificar “inteligentemente” patrones entre los datos para hacer predicciones. Esta tecnología está hoy presente en un sinfín de aplicaciones como la mejora de los motores de búsqueda, el diagnóstico médico, las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla natural de Siri y Alexa.

En definitiva, el machine learning es un maestro del reconocimiento y tratamiento de patrones, capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático hábil para inferir nuevos conjuntos de datos que no formaban parte de su entrenamiento inicial.

Para profundizar algo más en el significado de la IA y su relación más o menos próxima con la inteligencia humana hemos de distinguir entre los distintos tipos o desarrollos de la IA. Arend Hintze, profesor de Biología Integrada y Ciencias de la Computación de la Universidad de la Michigan, distingue entre cuatro tipos de inteligencia artificial que, en realidad, constituyen cuatro conceptos esencialmente distintos, hasta el punto de que resulta arbitrario incluirlos a todos bajo una misma rúbrica. 

Máquinas reactivas. Los tipos más básicos de sistemas de IA son puramente reactivos. No tienen la capacidad de formar recuerdos, y tampoco pueden utilizar experiencias pasadas para basar las decisiones actuales. Las máquinas con inteligencia artificial reactiva son las más fáciles de comprender para el común de los mortales, ya que es lo que más se acerca al funcionamiento tradicional de un ordenador al que se le proporciona una serie de datos y debe procesarlos para obtener un resultado.

El ejemplo perfecto de este tipo de máquina es Deep Blue, una supercomputadora creada por IBM a fines de la década de 1990 con la única finalidad de vencer al gran maestro de ajedrez Garry Kasparov. La inteligencia artificial era una ingente base de datos con las jugadas de los maestros del ajedrez de todos los tiempos, incluidas las partidas de Kaspárov, y un motor de cálculo que le permitía evaluar 200 millones de posiciones por segundo. Pero no tenía ningún concepto del pasado ni guardaba recuerdos de lo que ha sucedido antes: ignora todo lo anterior al momento presente. Lo único que Deep Blue podía hacer era reaccionar ante los movimientos de Kasparov, sin ninguna creatividad o talento artístico en sus decisiones.

Es importante que el usuario sepa que está tratando con una máquina reactiva en una conversación de texto o voz, y evitar crear falsas expectativas sobre lo que puede esperar de dicha conversación.

Inteligencia artificial con memoria limitada. Su nombre no hace referencia a la cantidad de memoria física que utilizan estos dispositivos, sino a su capacidad para registrar o “recordar” experiencias pasadas para aplicarlas en sus decisiones. Las máquinas con este tipo de IA pueden mirar hacia el pasado y guardar observaciones y experiencias que se agregan a las representaciones preprogramadas en su memoria. Los agentes de inteligencia artificial con memoria limitada son los que más se están expandiendo en la actualidad. Se utilizan en aplicaciones tan variadas como la industria de la automoción, la inteligencia artificial integrada en dispositivos móviles o los asistentes por voz. Estos sistemas utilizan el aprendizaje automático para, en base a unos conocimientos base, añadir nueva información a su base de datos para mejorar su funcionamiento.

Un ejemplo ilustrativo de este tipo de tecnología lo encontramos en los coches autónomos. Observan la velocidad y dirección de otros automóviles y añaden experiencias como la situación en que el automóvil decide cambiar de carril para evitar un conflicto. O en las cámaras de los nuevos smartphones que, basándose en una base de conocimiento previo sobre parámetros en fotografía, analizan la escena e identifican la posición de cada uno de los objetos, así como la distribución e intensidad de luz.

Pero estas simples informaciones sobre el pasado son meramente transitorias y no se guardan como parte de la biblioteca de experiencias del objeto. La máquina no puede compilar la experiencia durante años, como lo hace un humano.

Máquinas basadas en la ‘teoría de la mente’. Llegamos al punto en el que nos acercamos a los tipos de inteligencia artificial que deseamos en un futuro. Las máquinas de esta clase deben ser capaces de comprender las emociones de su interlocutor y de mostrar las suyas propias. En psicología, esto se denomina ‘teoría de la mente’ y es una habilidad crucial en la interacción social. Si las máquinas van a convivir con nosotros, deberán tener una comprensión sobre cómo pensamos y cómo sentimos. Deberán saber qué esperamos y cómo queremos que nos traten. Y deberán ajustar su comportamiento en consecuencia.

Por el momento esta categoría se encuentra solo en fase experimental, pero ya existen procesos rudimentarios capaces de detectar estados de ánimo en las personas por los microgestos de su cara, los matices de la voz y otros indicadores de conducta humana. Por ejemplo, si alguien está usando un volumen alto y un tono de voz brusco para dirigirse a quien hay detrás del mostrador, sería fácil interpretar que esa persona se siente defraudada con el servicio ofrecido. Pero todavía queda un largo camino por recorrer para conseguir que un agente de inteligencia artificial sea capaz de procesar ese estado de ánimo y mostrar algo parecido a lo que un humano podría reconocer como empatía real.

Inteligencia artificial con autoconciencia. El paso final del desarrollo de la IA es construir sistemas que puedan formar representaciones sobre sí mismos. Si las máquinas de teoría de la mente se encuentran en una fase de desarrollo muy primaria, los sistemas de inteligencia artificial con conciencia de sí misma son meramente teóricos. Llegar a desarrollar máquinas de este tipo, tan próximas a los seres vivos, exige alcanzar primero una más completa comprensión de la inteligencia humana y del significado de la autoconciencia. No obstante, esto es lo que se persigue en última instancia.

Más allá de la cuestión tecnológica, es necesario advertir que el rápido desarrollo de la IA plantea importantes desafíos laborales y sociales e incluso problemas éticos. La IA, con todas sus ventajas, es una inteligencia desalmada. En el orden laboral, las máquinas inteligentes están ya ocupando los puestos de trabajo de muchas profesiones y amenazan con colapsar el sistema de pensiones, por lo que ya se está reclamando que las máquinas coticen a la Seguridad Social como cualquier trabajador. En el plano ético, ya se ha presentado en Europa un borrador con la estrategia a seguir para desarrollar una inteligencia artificial “confiable”, “alineada con nuestros valores y que defienda los derechos fundamentales”. Las condiciones que impone Europa recuerdan de algún modo a las leyes de Asimov sobre la robótica: La IA no debe usarse para dañar a los humanos, debe ser usada de manera justa y no para discriminar, debe funcionar de manera transparente -necesitamos saber para qué propósito se está desarrollando-, solo debe desarrollarse para el bienestar de las personas y de manera sostenible…

Estamos aun lejos de comprender el cerebro humano y de saber lo que es la inteligencia, la creatividad, las emociones y la capacidad para las relaciones sociales. Pero estamos de acuerdo en que el ser humano se caracteriza por la autoconsciencia. Somos conscientes de nosotros mismos y pensamos que, tal vez, somos los únicos que tenemos consciencia del Universo. En su viaje hacia la inteligencia humana, esta es, por ahora, la última frontera de la inteligencia sin alma.