Reconócelo. Te sientes poderoso cuando llegas a una ciudad nueva y te mueves por ella como un nativo con la discreta ayuda de una app. Pero reconoce también esto: cuando la bolita de Google Maps se desorienta y empieza a hacer cosas raras, tu gloriosa capacidad de orientación se desvanece al momento. Los siguientes tres minutos de tu vida estarán dedicados a dar vueltas como una peonza intentando que la bolita te siga en el baile para, por fin, saber dónde estás. Cuando hablamos de una inteligencia artificial que replique a la humana, ¿acaso es esto lo que queremos?
Por un lado, hay quien asegura que esa inteligencia artificial tan parecida a la nuestra es de todo punto inalcanzable. Por otro, tal vez estaríamos más acertados si dejásemos de pensar en la inteligencia artificial antropomórfica que nos vende la ficción y nos limitásemos a imaginarla como un conjunto de habilidades muy bien desarrolladas, como la vista del pájaro o el oído del murciélago, buenos en lo suyo, pero incapaces, por ejemplo, de hacer una tortilla. Así ve las cosas Adnan Darwiche, profesor del departamento de informática de la Universidad de California. Y, desde su punto de vista, este cambio de paradigma es fundamental para el avance en este campo. «La inteligencia artificial de nivel humano no es requisito para las tareas que hasta el momento han coquistado las redes neuronales», asegura en un ensayo publicado en la revista de la Asociación de Maquinaria Computacional (ACM).
- Y, aún así, los animales son más listos
Darwiche no es el único que lo piensa. Ya te hemos contado cómo las coreografías de vuelo sincronizado de las bandadas de pájaros podrían encerrar la clave de la ordenación de la circulación en un hipotético futuro de vehículos autónomos. El profesor añade otros animales a esta lista: la visión de las serpientes es mejor que la de cualquier sistema que podamos construir en la actualidad. Los gatos tienen una capacidad de orientación muy superior a la de los sistemas de navegación automática existentes (no digamos ya a la del humano medio con el móvil sin batería). Los perros pueden reconocer el lenguaje humano y responder ante él. Los loros pueden replicar el sonido del discurso humano con extraordinaria precisión. «Y sin embargo, ninguno de esos animales tiene las habilidades cognitivas y la inteligencia que típicamente atribuimos a los humanos», sentencia.
El problema no acaba en una simple deformación del concepto y el potencial de la inteligencia artificial. Según Darwiche, afrontar el campo desde esa perspectiva puede acabar por desorientar a jóvenes generaciones de investigadores e incluso a una asignación inadecuada de recursos a nivel académico, industrial y gubernamental.
- ¿Entonces?
«La historia de la inteligencia artificial nos dice que seamos muy cautos, porque hemos vivido fenómenos similares antes», advierte el profesor, que se incorporó a este campo en torno a los años ochenta. En sus inicios, el gran boom eran los sistemas expertos –expert systems-, que prometían grandes avances en determinados casos, «especialmente en el diagnóstico médico». Pasada la euforia inicial, se comprobó que las posibles aplicaciones de estos sistemas eran muy inferiores a lo esperado. «Aunque los avances actuales de las redes neuronales son impresionantes, no se han trabajado durante tiempo suficiente como para permitir visibilizar la consecuente pregunta: ‘¿Cómo de efectiva será esta aproximación basada en funciones cuando se use en nuevas y más amplias aplicaciones que las que trabajan en la actualidad?'».
Darwiche aboga por el trabajo de una comunidad investigadora más amplia, menos centrada en el «mira lo que podemos hacer» y más orientada a la consecución de objetivos conjuntos. «Este objetivo exige el entrenamiento de una nueva generación de investigadores que conozcan y aprecien distintos métodos de inteligencia artificial -no solo redes neuronales- y estén mejor informados sobre la historia de este campo».
Fuente: El País