Las máquinas nos han superado en algunos campos; es ya recurrente el ejemplo del juego de mesa Go, y hace unas semanas se sumó el videojuego StarCraft II.
Por fortuna, hasta que no seamos capaces de desarrollar inteligencia artificial fuerte, las máquinas no podrán compararse con los seres humanos en cuanto a inteligencia en todas las dimensiones de la misma. Pero, ¿con qué podemos comparar entonces su inteligencia?
Bueno, si la actual inteligencia artificial débil es casi como la humana en algunos campos muy concretos, podemos buscar en la Naturaleza seres que encajen en dicha definición (como chimpancés, elefantes, cuervos o pulpos) y tomarlos como referencia para medir los actuales sistemas de IA.
El algoritmo contra el mono
Eso es lo que han debido pensar GoodAI (un centro de investigación con sede en Praga) y el Leverhulme Centre for the Future of Intelligence de la Universidad de Cambridge, que se han unido para dar forma a un nuevo proyecto, los Juegos Olímpicos Animal-AI.
Esta prueba se realizará el próximo mes de junio y tiene como objetivo "comparar el nivel actual de varias inteligencias artificiales contra diferentes especies animales recurriendo a pruebas ya existentes usadas para medir la cognición animal". Como incentivo, se repartirán 10.000 dólares en premios.
IEEE Spectrum ha publicado recientemente una entrevista con el investigador Matthew Crosby, uno de los organizadores del evento, en el que ofrece claves sobre la génesis y el objetivo del mismo.
"Puede tomar un animal, colocarlo en un entorno que nunca haya visto antes y darle un problema que resolver, como dar uso un artilugio, y a menudo el animal resuelve el problema".
"Mientras que si entrenas a una IA para que sea excelente en una tarea específica, no tiene sentido ponerlo en un nuevo entorno. Ni siquiera intentará resolver el problema. Simplemente no hará nada".
Y precisamente eso es lo que motiva que se plantee evaluar IAs usando pruebas pensadas para animales: cuanto mayor sea su capacidad para resolverlas, más cerca estará de ser inteligente y no un mero repetidor de patrones aprendidos, según Crosby.
"Queremos traducir esto al campo de la IA y usar estos experimentos para probar la comprensión real de, digamos, la física de un entorno. ¿Comprenderá la IA que si la comida se pierde de vista, todavía existe?"
Cuando el entrevistador le pide ejemplos de pruebas y tareas específicas, Crosby le responde que han recurrido a ejemplos famosos en las investigaciones sobre inteligencia animal:
"Hay un experimento clásico en el que sitúas a un animal frente a tazas opacas puestas boca abajo. Debajo de una taza, pones algo de comida, y el trabajo del animal es recuperar la comida".
"Al principio, pones comida debajo siempre de la misma taza (la taza A), que es equivalente a la fase de entrenamiento de la IA. Luego, en la fase de prueba, pones la comida debajo de la taza A, luego la sacas, de manera muy visible, y la pones debajo de la taza B".
"Algunos animales, como los chimpancés, irán directamente a la copa B. Pero muchos animales todavía irán a la taza A, porque han aprendido la tarea a través de la mera memorización".
La competición contará con alrededor de 50 pruebas extraídas de la literatura científica sobre inteligencia animal. La información sobre las mismas se publicará en abril, dos meses antes de la celebración del evento. Los resultados finales, sin embargo, no estarán disponibles hasta diciembre de este año.
"Ha habido muchas exageraciones sobre la IA. Los éxitos son reales, [pero] muchos de los informes de los medios de comunicación sobre inteligencia general están un poco exagerados. Es importante fomentar el escepticismo".
Vía | IEEE Spectrum
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