¿Podemos fabricar una inteligencia artificial?

"¿Es posible crear una verdadera inteligencia artificial? Y, si lo es, ¿cuán cerca estamos de lograrlo?", se pregunta el matemático Marcus du Sautoy.

Hace un tiempo, cuenta, se encontró a un neurocientífico amigo suyo que le preguntó.

"¿Supiste de Watson?". "No estaba muy seguro de qué hablaba", dijo, "¿Una nueva entrega de Sherlock Holmes?".

"Watson batió ayer por la noche el récord mundial en el programa Jeopardy", explicó.

Jeopardy es un programa de televisión estadounidense que pone a prueba conocimientos generales. El triunfo de Watson, una computadora, marcó un antes y un después en el campo de la inteligencia artificial (IA).

Humanos contra computadoras

En el mundo científico hay una serie de retos clave para cumplir el sueño de fabricar una inteligencia artificial y lograr que una computadora supere lo que puede hacer un ser humano.

Triunfar en Jeopardy es uno de ellos.

Puede que a algunos les parezca algo trivial, pero nada más lejos de la realidad.

Tomemos por ejemplo esta pregunta: "Qué elemento, de número atómico 27, puede preceder al "azul" y al "verde"?

El cerebro humano es capaz de procesar el lenguaje y rápidamente buscar en la enorme base de datos de su memoria la respuesta "cobalto".

Las computadoras son cada vez más buenas haciendo esto. Sólo hay que fijarse el modo en que parecen saber lo que estamos buscando en un buscador de internet sin que apenas les digamos nada.

No obstante, que los algoritmos matemáticos que ejecutan estos motores de búsqueda puedan vencer a campeones del mundo marcó el momento en que la inteligencia computacional dejó atrás a la inteligencia humana en lo que a buscar información respecta.

No es la primera vez que la IA es sometida a examen.

En 1999 la supercomputadora Deep Blue de IBM venció al entonces campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov.

Al requerir un análisis lógico profundo de las implicaciones de cada movimiento de ajedrez, éste quizás fue uno de los ejercicios más fáciles a los que se puede someter a una computadora. El pensamiento lógico es lo que hacen mejor.

El test de Turing

En una publicación de 1950 el matemático británico Alan Turing señaló que la clave del éxito de la IA es la comunicación.

Si usted hablara con una máquina a través de internet, ¿podría distinguir si se trata de una computadora?

Los seres humanos evaluamos la inteligencia de nuestros congéneres a través de nuestra interacción con ellos, si una computadora pudiera hacerse pasar por una persona... ¿podríamos decir que es inteligente?

Ya existen algunos candidatos que están muy cerca de aprobar este examen, conocido como el test de Turing, incluyendo al robot cleverbot.

No obstante, hay muchos expertos que empiezan a cuestionar el que la interacción sea el requisito clave de la inteligencia.

Incluso si una computadora pasa la prueba, no significa que entiende nada de la interacción.

De hecho, el filósofo John Searle, puso a prueba este concepto con un experimento llamado "La habitación china" que cuestiona el que una máquina pueda realmente pensar.

Un ser humano se ubica en una habitación con un manual de instrucciones en el que figura una respuesta apropiada para cada serie de caracteres chinos visibles en la habitación.

Aunque la persona en cuestión no hablaba mandarín, se demostró que podía mantener una conversación muy convincente con uno que sí lo hablaba aún sin entender nada de lo que él mismo estaba diciendo.

Searle compara al hombre de la "habitación china" con una computadora leyendo un trozo de código. Si la computadora no entiende el mandarín ¿cómo puede decirse que entiende lo que está programada para hacer?

Es un poderoso argumento que va en contra del test de Turing. Sin embargo qué es lo que nuestra mente hace en este mismo momento leyendo estas palabras?

¿Acaso no estamos simplemente siguiendo unas instrucciones? ¿Podría considerarse todavía que la computadora entiende mandarín?

Visión de computadora

Probablemente, el mayor reto a la hora de crear una IA es igualar la habilidad humana de procesar información visual.

Las computadoras todavía distan mucho de lograr el nivel que tiene el cerebro humano cuando interpreta lo que ve.

Un ejemplo claro son esas letras que nos piden que escribamos cuando algunos servicios de internet quieren asegurarse de que es una persona, y no una máquina, la que está tratando de enviarles un mensaje.

Es como un test de Turing a la inversa donde la computadora trata ahora de distinguir entre un humano y una máquina.

Los humanos somos capaces de distinguir entre estas rebuscadas letras mientras que la computadora es incapaz.

Esto es tan sólo un ejemplo de cuán mal las computadoras procesan los estímulos visuales, por ello esto se ha convertido en un reto crucial en el desarrollo de la IA.

Teniendo en cuenta la cantidad de cámaras de vigilancia que cada vez más abundan en los núcleos urbanos de todo el mundo, las firmas de seguridad adorarían tener una máquina que tuviera capacidades similares a las humanas.

Sin embargo, todavía tienen que depender de humanos para detectar en las pantallas comportamientos sospechosos.

Las computadoras tienden a leer las imágenes píxel a píxel y para ellas es difícil integrar esta información.

Por lo tanto, parece que todavía tenemos un largo camino que recorrer para fabricar un procesador que pueda rivalizar con la materia gris de 1,5 kg ubicada entre nuestras orejas.

Cabe recordar que nos ha llevado millones de años de evolución el darnos cuenta de la formidable máquina que es nuestro cerebro.