Desde pequeño, la inteligencia artificial siempre ha aparecido como una tecnología en alza que transformaría el mundo. Recuerdo un artículo que llegó a mis manos que me impactó. En él se decía que la Inteligencia Artificial pronto sustituiría a abogados, médicos, financieros y otras profesiones.
… Eso fue en 1984. Poco después de aquello, parece que el gran bombo que se le daba dio paso a una depresión conocida como el ‘invierno de la IA’ y que, casualmente, coincidió cuando se instaló la desilusión y disminuyó la financiación. A principios de los noventa, cayó en mis manos un diskette de 5,25 pulgadas con un software llamado Herbie que pretendía ser una especie de ¿inteligencia artificial?, ¿chatbot? que te daba conversación e iba aprendiendo de tus respuestas previas. Por cierto, fue desarrollado a mediados de los 80 por un español, Rafael García, en lenguaje Basic y para Spectrum. Luego hubo versiones para otros dispositivos como mi PC.
Sin duda, en aquellos tiempos, la inteligencia artificial no había cumplido las expectativas. Nuestras mentes son difíciles de replicar, porque somos sistemas muy, muy complicados que han evolucionado y se han adaptado mediante el aprendizaje para tratar bien y de forma diferencial docenas de variables a la vez. Los algoritmos que pueden realizar una tarea especializada, como jugar al ajedrez, no pueden adaptarse fácilmente para otros fines. Es algo a lo que llaman ingeniería no recurrente.
Pero hoy, ya veis, la IA vuelve a estar presente. Programas como los de reconocimiento de voz y de rostros están integrados en teléfonos móviles, televisores, coches y otros innumerables dispositivos. Algoritmos inteligentes nos ayudan a elegir un regalo de Navidad para nuestra pareja, a encontrar la casa en donde vive nuestro amigo, saber qué película debemos ver esta noche y qué música nos acompañará en nuestro próximo viaje. Los fondos de capital riesgo no dejan de aumentar sus inversiones en esta tecnología: PwC estima que para 2030 la IA impulsará la producción económica mundial en más de 15 billones de dólares o, lo que es lo mismo, más que la producción actual de China e India juntas.
De hecho, algunos especialistas temen que la IA esté avanzando demasiado rápido, como este artículo en The New York Times, donde se califica a GPT-3, un modelo de lenguaje de OpenAI basado en IA, de ‘sorprendente, espeluznante, humilde y más que un poco aterrador’ y que algún día podría ser ‘puesto a pastar por una máquina’, y el neurocientífico doctor Koch ha sugerido que podríamos necesitar chips informáticos implantados en nuestros cerebros para ayudarnos a seguir el ritmo de las máquinas inteligentes.
Ya Elon Musk, en 2018, fue noticia cuando advirtió que la IA ‘superinteligente’, mucho más inteligente que nosotros, representa ‘la mayor crisis existencial a la que nos enfrentamos’. ¿De verdad? ¿Peor que el cambio climático? ¿Las armas nucleares? ¿Los políticos psicópatas? Quizás Musk, que está invirtiendo importantes cantidades en inteligencia artificial, está tratando de poner en el candelero esta tecnología con su exagerado alarmismo. A saber.
Los expertos se oponen a la exageración y señalan que muchos de los supuestos avances de la IA se basan en pruebas poco sólidas. Por ejemplo, un equipo de Google Health afirmó no hace mucho en Nature, que su programa de inteligencia artificial había superado a los humanos en el diagnóstico del cáncer de mama. No mucho después, un equipo dirigido por el doctor Haibe-Kains, investigador de genómica computacional, criticó el artículo de Google Health, argumentando que la falta de detalles de los métodos y del código del algoritmo socava su valor científico y lo cataloga más como un anuncio de una tecnología genial. Y así con otros avances que se han dado a conocer.
De hecho, la inteligencia artificial, al igual que la biomedicina y otros campos, se ha visto envuelta en una crisis de replicación y, a veces, de reputación. Los investigadores hacen afirmaciones espectaculares que no se pueden probar, entre otras cosas, porque los investigadores, especialmente los que forman parte de empresas de tecnología no pueden revelar sus algoritmos.
También hay indicios de que las inversiones en IA no están dando los frutos esperados. El analista tecnológico J. Funk examinó recientemente 40 empresas emergentes que desarrollan proyectos basados en inteligencia artificial enfocada a la atención sanitaria, la fabricación, la energía, las finanzas, la ciberseguridad, el transporte y otros sectores. Muchas de ellas no eran ni de lejos tan valiosas para la sociedad como todo el bombo y platillo podría sugerir, insinuando que es poco probable que los avances en IA sean tan perturbadores para las empresas, los trabajadores o la economía en su conjunto como han argumentado muchos analistas.
Science informó recientemente que los principales avances en IA se han estancado en algunos campos, como la recuperación de información y la recomendación de productos. Un estudio sobre los algoritmos utilizados para mejorar el rendimiento de las redes neuronales no encontró ninguna evidencia clara de mejoras en el rendimiento durante un período de 10 años.
El viejo objetivo de una inteligencia artificial ‘general’, que posea un amplio conocimiento y capacidad de aprendizaje para resolver una gran variedad de problemas del mundo real, como hacen los humanos, sigue siendo algo lejano. Ya lo dijo Bengio en Wired: ‘Tenemos máquinas que aprenden de forma muy limitada’. Y no olvidemos que se trata de uno de los pioneros en el enfoque de la IA llamado Deep learning. Y, ¿por qué ocurre esto? Pues porque se necesitan muchos más datos para aprender una tarea que los ejemplos humanos de inteligencia, y siguen cometiendo errores estúpidos.
¿Quién está detrás de esta sobre expectativa sobre la inteligencia artficial? Quizás los líderes de los proyectos y algunos medios. Es posible que estén exagerando los avances en este campo. Los coches autónomos basados en la IA, los detectores de fake news, los programas de diagnóstico y los chatbots… quizás no sean tanto como nos hacen ver. Si el público, los gobiernos y los inversores reconocen que se les ha vendido una imagen poco realista de los puntos fuertes y débiles de la IA que no se ajusta a la realidad, ¿podría empezar un nuevo invierno de la IA?.
Erik Larson, es otro de los que pone en duda que un día la inteligencia artificial logre igualar o superar a la inteligencia humana. Y lo hace con rotundidad afirmando que el éxito con aplicaciones limitadas no nos acerca ni un paso a la inteligencia general.
Algún día, seguramente, los investigadores lograrán el objetivo de una inteligencia artificial flexible, superinteligente y polivalente, como HAL. Software, hardware, conectividad… ya lo hacen posible. Sólo es cuestión de tiempo
Pero no olvidemos que el modelo a replicar, nuestro cerebro, a pesar de los enormes avances en neurociencia, genética, ciencia cognitiva y, sí, inteligencia artificial, sigue siendo tan misterioso como siempre.
Es curioso, las máquinas se están volviendo innegablemente más inteligentes, y los humanos, según parece últimamente, más estúpidos, y sin embargo las máquinas nunca igualarán, y mucho menos superarán, nuestra inteligencia. Siempre serán meras máquinas. Y esa es mi esperanza… ¿y la vuestra?