En este momento, raro es el día en que no sale una nueva inteligencia artificial que nos promete distintos tipos de maravillas. Bien; digamos que durante el llamado "invierno" de la inteligencia artificial, se han ignorado los progresos que se estaban haciendo mientras que, ahora, nos encontramos en la situación opuesta: Disponibilidad para maravillarnos ante cualquier cosa que pueda aparecer.
Quizás convendría hacer una pausa y preguntarse en qué momento estamos respecto a la llamada "singularidad", es decir, el momento en que un ordenador será capaz de superar a una persona en cualquier tipo de reto imaginable donde la inteligencia tenga un papel.
En esa pausa, es forzoso reconocer que la inteligencia artificial y la inteligencia humana funcionan de modo radicalmente distinto. Una vez que esto se entienda con claridad, se podrá entender otra cosa:
Hay terrenos en los que la "singularidad" ha llegado hace tiempo; hay otros en los que cabe esperar que llegue en un tiempo relativamente breve y hay otros en los que nunca llegará y es en estos últimos donde reside nuestro ignorado "elefante".
Si decimos que un ordenador es capaz de manejar enormes bases de datos y hacerlo en muy poco tiempo, estaremos enunciado un hecho cierto pero, al mismo tiempo, estaremos ignorando otro: Cuando un cambio cuantitativo se produce en varios órdenes de magnitud, deja de ser cuantitativo para ser cualitativo.
Permítaseme utilizar un ejemplo de hace pocos días y que resulta bastante revelador sobre las diferencias de funcionamiento:
Al preguntarle a una de las múltiples inteligencias artificiales de acceso público -LuzIA en este caso- si Tina Turner estaba viva en 1980, su respuesta fue Sí. Tina Turner estaba viva en 1980. En ese año, lanzó su quinto álbum de estudio en solitario, "Private Dancer", que fue un gran éxito y contribuyó a su éxito en la década de 1980.
Nótese que la pregunta era simplemente si estaba viva y la respuesta incluyó unos datos que no había solicitado pero que, al mismo tiempo, fueron bastante reveladores sobre su funcionamiento.
Naturalmente, si le hacemos esta pregunta a un humano, antes de responder, habría recordado que Tina Turner había fallecido muy recientemente con una edad en el entorno de los noventa años y, por tanto, en 1980 estaba viva.
La inteligencia artificial, al menos en ese momento, no tenía almacenado el hecho de que una persona está viva entre las fechas de su nacimiento y su muerte y, al hacer una pregunta sobre una fecha específica, busca en su enorme base de datos alguna actividad de esa persona en esa fecha y, al encontrarla, concluye que está viva y, en este caso, añade además la información que le ha servido para concluir que está viva.
Al encontrar que la inteligencia artificial podía llegar a la misma conclusión -correcta- a través de un camino totalmente distinto a la inteligencia humana, probé a tenderle una pequeña trampa: Al parecer, si ejerce alguna actividad, está viva. Veámoslo. Siguiente pregunta:
Si decimos que Tina Turner lleva varias semanas criando malvas ¿podemos afirmar que Tina Turner está viva?La respuesta no se hizo esperar:
Por supuesto. Si está criando malvas, significa que está viva.No se trata en este caso de enfatizar el error sino, muy al contrario, de mostrar cómo, a través de procesos completamente distintos, la inteligencia artificial puede llegar a conclusiones que en la mayoría de los casos son correctas.
En ese manejo de ingentes cantidades de datos, no sólo puede llegar a conclusiones similares a las humanas sino que puede cruzar los datos de forma que alcancen conclusiones no alcanzables por ningún ser humano. Son muchos los ámbitos en que se puede producir esta situación, no sólo juegos como el ajedrez o el Go, y por ello sería justo decir que hay terrenos en que la singularidad ya se ha producido. No debe perderse de vista, sin embargo, que, gracias a esos distintos métodos, de vez en cuando la inteligencia artificial producirá respuestas extrañas o simplemente se bloqueará.
Hay otros casos en que no se ha llegado al nivel humano; aquellos casos en que el manejo de bases de datos va multiplicando las opciones en forma exponencial y, por tanto, ni siquiera los ordenadores más potentes son capaces de manejar el número de opciones resultante.
Por ejemplo, el sistema AlphaZero fue entrenado para distintos juegos que, para cada movimiento, abría tal cantidad de opciones que hacía imposible procesarlas todas. Sus programadores resolvieron el problema mediante el llamado método Monte Carlo que permitía asignar probabilidades a las distintas opciones. No obstante, pueden encontrarse situaciones que no permitan ese atajo.
Otro caso difícil se encuentra cuando a un sistema se le solicita que imite a un cerebro humano pero no se pide que lo haga en sus aspectos más perfectos sino en lo que podrían denominarse "imperfecciones funcionales". Llamamos imperfecciones funcionales a aquellas situaciones en las que, siendo la percepción incorrecta, el cerebro se encarga de corregirla. Ejemplos:
- ¿Cómo es posible que, si nos tapamos un ojo, vemos cierta desviación pero seguimos viendo en relieve cuando hemos perdido la visión estereoscópica? El cerebro.
- ¿Cómo es posible que, cuando tratamos de demostrar la existencia del punto ciego mediante los ejercicios al efecto, visualizando un objeto o una imagen, desaparece de nuestra visión el objeto frente al punto ciego pero su lugar aparece ocupado por el fondo en lugar de aparecer vacío? El cerebro.
- ¿Cómo es posible que un piloto, cuando va a despegar, no se asuste al percibir que está entre dos líneas convergentes a los extremos de la pista y que, por tanto, debe despegar antes de llegar a la intersección de tales líneas? El cerebro es quien le informa de que las líneas son, en realidad, paralelas y la pista no se va a ir estrechando.
No hablemos ya de otros casos como la imagen invertida en la retina. Las imperfecciones funcionales son muy difíciles de imitar porque estamos tan habituados a ellas que nos resulta muy difícil convertirlas en conscientes e incluirlas en el proceso perceptivo de un sistema pero, aún así, no podemos descartar que se avance por ese camino lo suficiente para superar ese escollo.
Llegamos, por fin, a nuestro elefante en la habitación: La conciencia. La mayor parte de los investigadores en inteligencia artificial han optado por ignorarla, no por negar su existencia, lo que sería claramente absurdo, sino por entender que no aportaba nada a la solución de problemas.
Las explicaciones sobre su origen son oscuras o simplistas e incluso autores como Steven Pinker, que estira hasta el máximo posible las posibilidades de la teoría de la evolución, acaba afirmando que, en su faceta principal, se trata de un misterio.
Dejémoslo ahí. ¿Tiene ese misterio alguna relación con la resolución de problemas? ¿Hay problemas que una inteligencia artificial no puede resolver por carecer de conciencia? La respuesta es que sí.
Jeff Hawkins, autor a medio camino entre la inteligencia artificial y la neurología, se asombraba de que, incluso en las áreas de proyección en el cerebro -áreas que se supone que simplemente recogerían una fotografía fiel de lo que ocurre en el exterior- había muchas más fibras procedentes de otras partes del cerebro que del órgano del que supuestamente recibían los datos.
Es cierto que cualquier sistema puede tener sensores relativos a estados internos, incluso sin necesidad de que exista una inteligencia artificial: Un termostato, por ejemplo, puede referirse tanto a una temperatura externa como a una temperatura interna del sistema pero la conciencia con sus implicaciones representa algo cualitativamente diferente:
Son numerosos los casos en que la conciencia repentina de un hecho es la que dispara un proceso de resolución de problemas. Una de las mejores escenas de la película "Una mente maravillosa" se produce cuando Nash se da cuenta de que la niña no crece y, por tanto, es una alucinación. Algo parecido se produce cuando Alan Turing, el padre de la inteligencia artificial, advierte que los mensajes de Enigma probablemente estarán originalmente escritos en alemán y, si en un caso específico, llega a saber de qué están hablando, podría tener elementos que le ayudarían a desencriptar la clave.
Los dos casos mostrados son muy conocidos pero nuestra vida diaria está llena de ellos: Sin ningún cambio exterior visible, es la conciencia interna quien pone en marcha el proceso de resolución de problemas. Sin temor a exagerar, podría decirse que gran parte de los descubrimientos científicos nacen en ese proceso.
No puede ni debe minusvalorarse el impacto que puede tener en el futuro el desarrollo de la inteligencia artificial; sus posibilidades son realmente importantes y la "singularidad", entendida como fenómeno parcial, hace mucho que ha llegado en bastantes terrenos. En otros, parece imposible que pueda llegar en ningún momento y el fenómeno responsable de ello es un elefante en la habitación que se han empeñado en negar. Quizás, para evitar llegar a un punto muerto en el futuro, debería comenzarse por darle carta de naturaleza y admitir su relevancia en la resolución de algunos problemas.
Fuente: https://factorhumano.wordpress.com/2023/06/05/inteligencia-artificial-la-insistencia-en-no-ver-el-elefante-en-la-habitacion/