Inteligencia artificial: una introducción

Por Jordi Jiménez.-

Según lo que comentan distintos expertos en el tema de la inteligencia artificial (IA), las posibles áreas de avance de la misma en los próximos 10 años serán:

• La conducción autónoma.
• La medicina: diagnósticos, medicamentos, etc.
• Lenguajes, escritura y comunicación.
• Educación personalizada.
• Reconocimiento (patrones, caras, objetos).

De la misma forma, hay unas cuantas capacidades que la IA no podrá tener en un futuro cercano, como son:

• Aprender: un niño de 2 años ya hace cosas que la IA tardará mucho en hacer.
• Tener emociones o manejar intangibles.
• «Saber» el significado de algo. Un ordenador reconoce un gato pero no sabe lo que ES un gato.
• Ni muchísimo menos, tener conciencia de sí, de existencia propia y de existencia de otros.

Así que, una de las condiciones para la Singularidad, el famoso «sorpasso» de las máquinas al ser humano, está aún muy muy lejos de ocurrir. La evolución de las máquinas es mucho más lenta de lo previsto y eso se debe, sobre todo, a que el propio ser humano que diseña esas máquinas está aún muy lejos de entenderse a sí mismo y, por tanto, de replicarse.

La IA puede reconocer patrones o jugar al Go porque son tareas con reglas fijas, patrones claros y desarrollo de probabilidades. Pero no puede juzgar situaciones complejas donde entran en juego elementos humanos, históricos o culturales (creencias, valores, intangibles en general). Una máquina carece de acumulación histórica y cultural gran parte de la cual está codificada en nuestra memoria como climas emocionales y como estados internos.

Foto por Evan Wise en Unsplash

La ciencia mecanicista, junto con el pensamiento materialista, creen que todo avance y toda inteligencia se basan en tener muchos datos y poder relacionarlos en millones de combinaciones. Creen que por el simple hecho de tener mucha información el pensamiento es posible. De ahí que ahora se haya puesto de moda el “Big Data” y el “Machine Learning”. Cuantos más datos, mejor. Pero aún se desconoce el funcionamiento básico del psiquismo desde el punto de vista de la función con que cumplen las imágenes (es desde la imagen mental que el cuerpo da las respuestas), cómo esas imágenes están configuradas espacialmente con respecto al observador y a su cuerpo biológico, las cargas emocionales de esos contenidos de conciencia y la interacción cenestésica que se produce con cuerpo en el proceso de pensar. Por tanto, va a resultar muy difícil reproducir en artificial algo de lo que se desconoce su funcionamiento.

En palabras del experto en IA Keith Darlington, “los sistemas IKBS (Sistemas Basados en Conocimiento Inteligente o sistemas expertos) tienen un enfoque estrecho ya que no tienen la posibilidad de aprovechar el conocimiento basado en el “sentido común” que posee un experto humano. Esto significa que muchos de estos sistemas eran muy competentes a la hora de resolver problemas en márgenes muy estrechos de sus respectivos campos de conocimiento pero cuando se enfrentaban a un problema inusual que requería conocimiento vinculado al sentido común, colapsaban.”

Posteriormente se crearon sistemas para que llevaran a cabo razonamientos basados en el sentido común, como los seres humanos, pero se tropezaron con la ambigüedad del lenguaje humano. Después de eso, y ya recientemente, es cuando han aparecido los desarrollos basados en Big Data y Machine Learning.

Después de una década con muchas expectativas la IA parece estar en una meseta o entrar en una especie de invierno. Algunos expertos señalan que las capacidades de la IA fueron exageradas interesadamente por parte de algunas compañías. A finales de 2019, las computadoras más inteligentes sólo pueden sobresalir en una limitada variedad de tareas. Los robots sólo pueden reaccionar al entorno de manera muy mecánica y previsible en sus movimientos, mientras que los robots que parecen “dialogar” simplemente utilizan combinatoria entre millones de opciones para articular lo que parece un lenguaje visto desde fuera.

Junio 2020.