¿Pensarán las máquinas?

Si accede a GPT-3 dudará si está hablando con una computadora o con una persona. De hecho, la mayoria de las personas le darán una respuesta aparentemente muchos menos inteligente que esta Inteligencia Artificial (IA).

Habitualmente lo que hacen los programas de IA es imitar a las personas y para ello se le ha instruido utilizando una cantidad ingente de datos. Por ejemplo: si quiere enseñarle a la IA  qué es un perro, se le mostrará miles de imágenes de perro. Puede ampliar su capacidad aplicando el mismo método para que aprenda a identificar una gran variedad de objetos (incluyendo animales y plantas). La eficacia de esta técnica puede comprobarla con Google Lens (instalada en los teléfonos android).

Lo soprendente es que frecuentemente el propio programador no sabe exactamente qué criterios emplea la máquina para identificar el objeto. Por ejemplo: ¿qué criterio utiliza la máquina para identicar un elefante? En un prueba tras mostrarle miles de fotos de imágenes de elefante utilizando un programa de IA se comprobó que el porcentaje de aciertos era altísimo. Cuando se le mostraron imágenes de elefantes de otra colección era incapaz de identificarla. Un análisis mostró que el criterio que habia utilizado la máquina era el símbolo de copyright que iba en la imágenes utilizadas para el entrenamiento.En las imagenes en que éste no aparecía, el programa interpretaba que no correspondía a un elefante.

Es muy instructivo conocer cómo las maquinas han ido aumentando su capacidad para aprender ciertos juegos. He seguido a lo largo del tiempo las méjoras que se han ido produciendo en los programas de ajedrez. La primera vez que jugué con un programa de ajedrez fue a finales de la década de 1980 y me resultó fácil ganarle (y no pasaba de ser un simple aficionado). En ese momento los programas básicamente lo que hacían era analizar árboles de jugadas posibles. Aunque eran capaces de analizar muchas más que cualquier persona, perdían con un profesional pues estos saben a priori seleccionar qué jugadas merecen ser analizadas y en cuales no hay que perder el tiempo. En la década de 1990 la enorme potencia de cálculo de los computadores se amplió con criterios para saber seleccionar las jugadas a analizar. El mayor éxito lo obtuvo el programa Deep Blue de IBM que se ejecutaba en un gigantesco computador que consiguió derrotar en 1997 al entonces campeón del mundo Kasparov. Quedó sorprendido con algunas de las jugadas de Deep Blue. Hasta pensó que tras Deep Blue había jugadores profesionales. No sería la primera vez; en el s XIX ya había un autómata que jugaba estupendamente al ajedrez hasta que se descubrió que realmente las jugadas las realizaba una persona.

Desde 1997 la evolución de los programas de ajedrez ha sido sorprendente; ahora no se requieren ordenadores gigantescos sino ordenadores convencionales cuyo nivel de juego excede al del campeón del mundo. Con AlphaZero cambió radicalmente la forma de enseñar un programa a jugar al ajedrez ¡El programa aprendió de si mismo! El actual campeón del mundo, Magnus Carsen dice que ha modificado su estilo de juego para imitar a AlphaZero. Detrás de este programa está el equipo de Deep Mind, una pequeña empresa que fue adquirida por Google. La técnica desarrollada para AlphaZero y AlphaGo ahora se aplica en otros campos, como es el estudio de los plegamientos de proteinas en las que se estan mostrando muy superiores a las personas.

Creo que no sabemos qué es pensar o tener conciencia y por eso no es posible responder a la pregunta ¿pensarán las máquinas? Quizás  solo tenga interés filósófico y es irrelevante desde un punto de vista práctico.

Gran parte de lo que consideramos actividades inteligentes en los humanos cada vez son realizadas con mas eficacia por programas que incorporan IA, Sin embargo, una máquina no siente el placer que experimentamos las personas al resolver un problema o ante ciertas sensaciones, muchas de las cuales tienen una alta componente irracional, quizás las que más felices nos hacen.

guillermo
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