Olvide a
Deep Blue,el ajedrecista de silicio. Lo último en inteligencia artificial se llama Spaun, cuenta con dos millones y medio de
neuronasy no tiene tiempo para jugar al ajedrez. Sus creadores, siete neurocientíficos teóricos de la
Universidad de Waterloo, en Canadá,le tienen todo el rato resolviendo tests de inteligencia. Spaun reconoce números escritos de cualquier forma, recuerda listas de ellos –como hacemos nosotros cuando nos dictan un teléfono y no encontramos el bolígrafo— y responde varios tipos de preguntas de las que se usan para medir el CI (cociente de inteligencia) de los humanos.No es tanto como escribir poesía, pero las máquinas se nos van acercando por los flancos que creíamos mejor protegidos: el aprendizaje, la duda, la chispa creativa que resuelve una situación completamente nueva, lo que no es tan distinto al hallazgo de una nueva metáfora, un nexo profundo que nadie había visto antes entre dos cosas dispares.Pese a ser un modelo virtual del cerebro humano –un programa informático que se puede guardar y correr en cualquier ordenador—, Spaun ocupa hasta cierto punto un espacio físico y hasta tiene un
cuerpo,pues se comunica con el mundo escribiendo en un papel con su brazo robótico de última generación. Hasta ahora escribe números, pero ya irá aprendiendo las letras y otras cosas.Ante una máquina que resuelve algunas de las cuestiones típicas de los tests de inteligencia, cabe preguntarse: ¿Qué CI alcanzaría Spaun si se presentara a una prueba? "Algunas de las tareas que le hemos puesto a Spaun están basadas en un test de CI, el test de Raven", responde en un mensaje Eliasmith.El test de Raven o RPM (siglas de Raven’s progressive matrices) es uno de los tests más comunes a partir de los cinco años de edad, y sirve para medir la
inteligencia fluida,que no depende tanto de los conocimientos del sujeto como de su
cinturapara enfrentarse a situaciones inesperadas.
Pese a lo que indica su nombre, las
redes neuralesa las que se refiere Machens no están hechas de neuronas biológicas, sino de su equivalente en silicio. Al igual que las células reales en las que se inspiran, las neuronas artificiales reciben muchos
inputsy los integran para generar un solo
output,y pueden modificar el peso que dan a cada información de entrada según la experiencia previa.Tanto Machens como el propio Eliasmith coinciden en el elemento crucial que falta para que Spaun funcione como un cerebro humano: la flexibilidad necesaria para aprender a resolver problemas completamente nuevos. A los humanos se nos supone.