Qué es la inteligencia artificial

Es probablemente la disciplina técnico-científica con más potencial de los últimos años, la que plantea una revolución sin parangón en nuestro mundo. Andrew Ng, uno de las personalidades más conocidas en este ámbito, la llama "la electricidad del siglo XXI". Y sin embargo es difícil dar una definición concisa y clara de qué es la inteligencia artificial.

No somos los primeros en intentarlo, ni mucho menos. Un señor llamado Alan Turing, padre de la informática, trató de dar respuesta a esa misma pregunta, y esquivó responderla directamente. En lugar de eso se inventó un test para tratar de determinar si algo poseía o no inteligencia artificial. Así nació un Test de Turing que para muchos expertos actuales no acaba de definir del todo este concepto.

Los comienzos de la inteligencia artificial

Año 1956. Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Arthur Samuel y John McCarthy —que acuñó el término— se reúnen en Dartmouth College. Aquella reunión acabaría con un optimismo exagerado: no solo crearon de la nada la disciplina de inteligencia artificial: todos creyeron que desarrollar esa capacidad y dotar a las máquinas de la capacidad de pensar sería fácil.

"Fueron enormemente optimistas", confirmaba Ramón López de Mántaras. Catedrático de Inteligencia Artificial en el CSIC y autor del libro '¿Qué sabemos de inteligencia artificial?', este investigador nos acompañó en la primera entrega de Captcha, nuestro podcast dedicado a la inteligencia artificial. Como él mismo señalaba, en los últimos años 1950 y los primeros 1960 la inteligencia artificial vivió una era esplendorosa en la que las máquinas lograban jugar a las damas mejor que muchos seres humanos, resolvían problemas algebraicos y lógicos e incluso aprendían a hablar inglés.

La inversión en proyectos de IA era enorme, y los creadores de la disciplina creían que ese reto pronto se superaría. Herbert Simon predijo que en 20 años "las máquinas serían capaces de realizar el trabajo de cualquier hombre", mientras que Minsky —nada menos que Minsky— afirmó que "el problema de crear "inteligencia artificial" estará sustancialmente solucionado en esta generación".

Pero hasta los más brillantes se equivocan. Los creadores del campo vieron cómo a pesar de esos avances, los retos de esa inteligencia artificial equiparable a la inteligencia natural de los seres humanos eran difícilmente alcanzables. A aquel optimismo desmesurado le siguió un "invierno de la IA" que paralizó las fuentes de inversión y la investigación durante años. Lo más curioso de todo es que quienes seguían trabajando en dicha disciplina no acababan de ponerse de acuerdo en la definición de inteligencia artificial.

¿Qué es la inteligencia?

No es fácil establecer qué es la inteligencia artificial porque de hecho no logramos ponernos de acuerdo a la hora de definir qué es la inteligencia.

Muchas han sido las definiciones que se han ido dando a lo largo del tiempo, pero entre una de las más populares en los últimos tiempos está la de Robert Sternberg, psicólogo de la Universidad de Yale. Este académico define inteligencia como la actividad mental que sirve para adaptar o conformar entornos relevantes para nuestra vida personal.

Esa inteligencia está a su vez compuesta de tres tipos de ingeligencia distintas, algo de lo que Santiago Sánchez-Migallón, profesor de filosofía y colaborador en Xataka, explicaba en un interesante repaso a la pregunta que nos ocupa:

• Inteligencia componencial (grosso modo, nuestra capacidad de análisis): dirección consciente de nuestros procesos mentales para analizar y evaluar ideas, resolver problemas y tomar decisiones. Es el tipo de inteligencia clásica que analizan los test, la de Lucas.
• Inteligencia experiencial (grosso modo, nuestra creatividad): capacidad de afrontar tareas novedosas, formular nuevas ideas y combinar experiencias. Es la inteligencia propia de los artistas, de esas personas excéntricas que no suelen hacer lo que todos los demás y que tienen muchísima tolerancia a los cambios (incluso viven felices con ellos o, aún más, los necesitan constantemente).
• Inteligencia práctica o contextual (grosso modo, capacidad de adaptación al medio): adaptación, selección o modificación del ambiente individual. Realmente, esta es la inteligencia más importante (si bien depende de las otras dos), ya que tu éxito o fracaso vital, dependerá de ella. Cada persona tiene un proyecto vital, una serie de objetivos a perseguir. Alguien sería muy inteligente si supiera adaptarse muy bien a su realidad para conseguirlos, llegando incluso a elegir bien qué entornos son los más adecuados para ello o, el punto máximo, creando entornos nuevos acordes a sus propósitos.

Esa acepción podría ser planteable también para definir inteligencia artificial, pero es que el alcance de la inteligencia artificial ha hecho que desde hace tiempo se diferencie también entre las llamadas inteligencias artificiales fuertes, generales y débiles.

Los distintos "niveles" de inteligencia artificial

Los logros en campos de inteligencia artificial han hecho que esa definición sea especialmente confusa, sobre todo porque uno podría preguntarse por ejemplo si DeepBlue podría considerarse inteligente cuando ganó a Kasparov al ajedrez, o si AlphaGo lo era cuando demostró ser mejor que cualquier humano jugando al Go.

¿Fueron esas máquinas lo "suficientemente inteligentes" como para hablar de inteligencia artificial? Lo fueron, ciertamente, pero esos logros específicos son muy distintos de los que se buscan a largo plazo con esta disciplina.

Eso ha hecho que aparezcan tres grandes categorías para clasificar la inteligencia artificial según su alcance y su ámbito de aplicación. Veamos cuáles son esas grandes diferencias que nos permiten entender hasta dónde hemos llegado... y hasta dónde es posible llegar.

Inteligencia artificial débil (o estrecha)

Este tipo de sistemas son capaces de resolver problemas muy bien definidos y acotados. La inteligencia artificial débil es la que ha provocado la verdadera explosión de esta disciplina en los últimos tiempos: se han aplicado distintas técnicas como aprendizaje máquina o aprendizaje profundo para lograr resolver problemas específicos, y los resultados han sido excepcionales.

Los logros alcanzados con Deep Blue o con AlphaGo son un ejemplo perfecto de inteligencia artificial débil: estos desarrollos se dedican a resolver un problema concretos y delimitado y que permiten ser resueltos de forma que esos sistemas acaban realizando esas tareas mucho mejor que un ser humano.

Estamos rodeados de ingeligencias artificiales débiles, y de hecho estos son los desarrollos que más popularidad han logrado en los últimos tiempos porque han demostrado cómo es posible programar una máquina y entrenarla para resolver todo tipo de tareas.

Los modernos asistentes de voz son un buen ejemplo de esos casos de inteligencia artificial débil, como también los que están comenzando a aplicarse para el diagnóstico médico o incluso esos bots que se incluyen en los videojuegos y que juegan contra (o con) nosotros para plantearnos un reto con el que nos sintamos motivados y disfrutemos.

La aplicación de este tipo de sistemas es extensa, y de hecho todos los desarrollos prácticos completados hasta la fecha podrían englobarse dentro de esas inteligencias artificiales débiles. Están bien delimitadas y resuelven ciertos problemas de forma ejemplar, pero no son capaces de adaptarse a su entorno (y mucho menos de lograr que el entorno se adapte a ellas) como decía Sternberg.

Intenta pedirle a Siri que juegue una partida de ajedrez contigo: no está programada para eso, y aunque sería posible adaptarla para resolver también esa tarea, lo importante aquí es dejar claro que la inteligencia artificial resuelve problemas muy concretos y delimitados. Fuera de esos límites nos encontramos ante un enorme vacío.

El propio Test de Turing era limitado en este ámbito, porque su ámbito era muy concreto. Tanto es así que aquellos sistemas de IA que han presumido de superarlo —el chatbot Eliza destacó entre ellos— no cumplían ni mucho menos todos los requisitos del test.

Como nos comentaba López de Mántaras en aquel episodio de Captcha, "la inteligencia es mucho más que mantener un diálogo coherente". Se habla del test de Turing total, pero para este investigador el test de Winograd sí es más convincente ya que demuestra sentido común y que la máquina exhibe "una compresión profunda de la semántica del lenguaje". En la comunidad de estudio de la inteligencia artificial no se trabaja con el objetivo de pasar el Test de Turing o el Test de Winograd: "en todo caso pasar esos test sería un efecto colateral de avances en este campo".

Inteligencia artificial general

Mucho más ambiciosa que la inteligencia artificial débil es la inteligencia artificial general, que permitiría resolver cualquier tarea intelectual resoluble por un ser humano. Esta inteligencia artificial sería multitarea y podría hacer cientos, miles de cosas distintas bien.

No solo eso: esa inteligencia artificial general no sería una especie de gran unión de inteligencias artificiales débiles, cada una para resolver un problema: dicha inteligencia artificial general sería capaz de realizar juicios y razonar ante una situación de incertidumbre —a partir del aprendizaje y el entrenamiento—, además de comunicarse en lenguaje natural, planificar o aprender.

La inteligencia artificial general, de aparecer, superaría sin problemas tanto el Test de Turing como el de Winograd, por ejemplo, que como hemos comentado demostrarían que la máquina poseería esa capacidad, pero en realidad dicho logro sería tan solo parte de la capacidad de esa inteligencia artificial general.

Inteligencia artificial fuerte

Pero la inteligencia artificial general no es esa inteligencia artificial que tanto nos vende Hollywood. Le falta un elemento esencial que es el que diferencia a la llamada inteligencia artificial fuerte. Esta última posee los llamados "estados mentales", y además es consciente de sí misma.

Dicho tipo de inteligencia artificial iría más allá de emular y superar a los seres humanos en la realización de cualquier tarea. Al tomar consciencia de sí misma, sería capaz de (teóricamente) resolver cualquier problema y podría contar con una experiencia subjetiva propia, o ser capaz de sentir emociones. Entramos en un terreno escabroso en el que sería necesario hablar de los desafíos éticos que la aparición de dicha inteligencia artificial plantearía.

En esencia, una inteligencia artificial fuerte lograría contar con los estados mentales con los que contamos los seres humanos, pero lograría ir mucho más allá gracias a su capacidad de cálculo y de adaptación al entorno. Cuidado, porque que una inteligencia artificial fuerte es también general, pero lo contrario no es cierto. La diferencia es sutil, pero esa consciencia de sí misma probablemente lo cambiaría todo.

Si lográramos desarrollar esa inteligencia artificial fuerte, habríamos alcanzado ese punto de inflexión en la historia del ser humano. Uno en el que los problemas técnico-científicos, sociales o económicos no serían un reto para esa superinteligencia artificial. Habríamos alcanzado la singularidad y eso plantearía cambios impredecibles para nuestro mundo.

¿Qué podría ocurrir a partir de entonces? Lo cierto es que hay dos grandes corrientes de pensamiento. La primera, que esa inteligencia artificial fuerte resuelva todos los problemas de la humanidad (desigualdades, hambre, pobreza, guerras) y nos lleve a una nueva era en el que el bienestar y la calidad de vida serían extremos. La segunda, mucho más explotada en novelas, series y películas, es la de una inteligencia artificial fuerte que se dé cuenta de que los humanos ya no somos necesarios. Terminator, vaya.

Afortunada o desafortunadamente, parece que esa inteligencia artificial fuerte tardará aún mucho en llegar... si es que llega. Mientras tanto, eso sí, seguiremos viendo avances importantes en este ámbito. La inteligencia artificial débil seguirá sorprendiéndonos con nuevos logros, sin duda, y esos avances acabarán siendo claves en un campo que efectivamente plantea una revolución total de nuestro mundo.