El campo de la investigación en inteligencia artificial ha recorrido un largo camino, pero muchos creen que nació oficialmente cuando un grupo de científicos del Dartmouth College se reunió en el verano de 1956. Las computadoras han mejorado dramáticamente en los últimos años; hoy realizan operaciones computacionales mucho más rápido que los humanos. Dado todo este increíble progreso, el optimismo de los científicos era comprensible. El ingenioso científico informático Alan Turing sugirió la aparición de las máquinas pensantes unos años antes, y los científicos tuvieron una idea simple: la inteligencia, de hecho, es solo un proceso matemático. El cerebro humano es una máquina hasta cierto punto. Resalte el proceso de pensamiento y la máquina puede imitarlo.
Entonces el problema no parecía particularmente difícil. Los científicos de Dartmouth escribieron: "Creemos que se puede lograr un progreso significativo en uno o más de estos problemas si un grupo de científicos cuidadosamente seleccionados trabajan juntos durante el verano". Esta propuesta, por cierto, contenía uno de los primeros usos del término "inteligencia artificial". Hubo muchas ideas: quizás imitar los circuitos de las neuronas en el cerebro podría enseñar a las máquinas las reglas abstractas del lenguaje humano.
Los científicos se mostraron optimistas y sus esfuerzos fueron recompensados. Tenían programas que parecían entender el lenguaje humano y podían resolver problemas algebraicos. La gente predijo con seguridad que la inteligencia de las máquinas a nivel humano aparecerá en veinte años.
Es una afortunada coincidencia que el campo de la predicción, cuando tendremos inteligencia artificial a nivel humano, nació aproximadamente al mismo tiempo que el campo de la IA. De hecho, todo se remonta al primer artículo de Turing sobre "máquinas pensantes", en el que predijo que la prueba de Turing, en la que una máquina debe convencer a una persona de que también es un ser humano, pasaría 50 años después, en el año 2000. Hoy, por supuesto, la gente todavía predice que esto sucederá en los próximos 20 años, entre los famosos "profetas": Ray Kurzweil. Hay tantas opiniones y predicciones que a veces parece que los investigadores de IA están poniendo la siguiente frase en el contestador automático: "Ya predije cuál será tu pregunta, pero no, no puedo predecirla con exactitud".
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El problema de intentar predecir una fecha exacta para la IA a nivel humano es que no sabemos hasta dónde podemos llegar. No suena como la ley de Moore. La ley de Moore, que duplica la potencia de cálculo cada dos años, hace una predicción específica sobre un fenómeno específico. Entendemos aproximadamente cómo avanzar, para mejorar la tecnología de chips de silicio, y sabemos que, en principio, no estamos limitados en nuestro enfoque actual (hasta que comencemos a trabajar con chips a escala atómica). No se puede decir lo mismo de la inteligencia artificial.
Errores comunes
La investigación de Stuart Armstrong se centró en las tendencias de estas proyecciones. Específicamente, buscó dos sesgos cognitivos importantes. La primera fue la idea de que los expertos en inteligencia artificial predicen que la inteligencia artificial llegará (y los hará inmortales) justo antes de morir. Esta es la crítica de Kurzweil al "rapto nerd": sus predicciones están motivadas por el miedo a la muerte, el deseo de inmortalidad y son fundamentalmente irracionales. El creador de la superinteligencia se convierte casi en un objeto de adoración. Las críticas generalmente las hacen personas que trabajan en el campo de la IA que conocen de primera mano las frustraciones y limitaciones de la IA moderna.
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La segunda idea es que las personas siempre eligen un período de tiempo de 15 a 20 años. Esto es suficiente para convencer a la gente de que están trabajando en algo que pronto será revolucionario (porque la gente se siente menos atraída por el esfuerzo que se manifestará en los siglos), pero no tanto pronto como para que te encuentres muy mal de inmediato. La gente está feliz de predecir la aparición de la IA antes de su muerte, pero es deseable que no sea mañana o en un año, sino en 15-20 años.
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Progreso de la medición
Armstrong señala que si desea medir la validez de una predicción en particular, hay muchos parámetros a considerar. Por ejemplo, la idea de que la inteligencia a nivel humano evolucionará simulando el cerebro humano al menos le proporciona un marco claro para medir el progreso. Cada vez que obtenemos un mapa cada vez más detallado del cerebro, o logramos imitar con éxito una determinada parte de él, lo que significa que avanzamos hacia un objetivo específico, que, presumiblemente, resultará en una IA a nivel humano. Quizás 20 años no sean suficientes para lograr este objetivo, pero al menos podemos medir el progreso desde un punto de vista científico.
Ahora compare este enfoque con el enfoque de aquellos que dicen que la IA, o algo consciente, "aparecerá" si la red es lo suficientemente compleja y tiene suficiente potencia informática. Quizás así es como imaginamos la inteligencia y la conciencia humanas que surgieron en el proceso de evolución, aunque la evolución ha llevado miles de millones de años, no decenas de años. El problema es que no tenemos evidencia empírica: nunca hemos visto la conciencia emerger de una red compleja. No solo no sabemos si esto es posible, ni siquiera podemos saber cuándo nos espera, porque no podemos medir el progreso en este camino.
Existe una tremenda dificultad para descubrir qué tareas son realmente difíciles de completar, y esto nos ha perseguido desde el nacimiento de la IA hasta hoy. Es simplemente imposible comprender el lenguaje humano, el azar y la creatividad, la superación personal, y todo a la vez. Hemos aprendido a procesar el habla natural, pero ¿nuestras computadoras comprenden lo que están procesando? Hemos creado una IA que se siente “creativa”, pero ¿hay algo de creatividad en sus acciones? La superación exponencial que conducirá a la singularidad generalmente parece ser algo trascendental.
Nosotros mismos no entendemos qué es la inteligencia. Por ejemplo, los expertos en IA siempre han subestimado la capacidad de la IA para jugar Go. En 2015, muchos pensaron que la IA no aprendería a jugar al Go hasta 2027. Pero solo han pasado dos años, no veinte. ¿Significa esto que la IA escribirá la mejor novela en unos años? ¿Entender el mundo conceptualmente? ¿Acercarse a una persona en términos de inteligencia? Desconocido.
No humano, pero más inteligente que la gente
Es posible que hayamos analizado el problema de forma incorrecta. Por ejemplo, la prueba de Turing aún no se ha superado en el sentido de que la IA podría convencer a una persona en una conversación de que está hablando con otra persona; pero la capacidad computacional de la IA, así como la capacidad de reconocer patrones y conducir un automóvil, ya está mucho más allá del nivel disponible para los humanos. Cuantas más decisiones tomen los algoritmos de IA "débil", más crece el Internet de las cosas, más datos se alimentan a las redes neuronales y mayor será la influencia de esta "inteligencia artificial".
Es posible que aún no sepamos cómo crear inteligencia de grado humano, pero tampoco sabemos hasta dónde podemos llegar con la generación actual de algoritmos. Hasta ahora, ni siquiera se acercan a esos terribles algoritmos que socavan el orden social y se convierten en una especie de vaga superinteligencia. Tampoco significa que debamos ceñirnos a las previsiones optimistas. Tendremos que asegurarnos de que el valor de la vida humana, la moralidad, la moralidad siempre estarán incrustados en los algoritmos para que los algoritmos no sean completamente inhumanos.
Cualquier pronóstico debe reducirse a la mitad. No olvide que en los primeros días de la IA parecía que tendría éxito muy rápidamente. Y hoy también lo pensamos nosotros. Han pasado sesenta años desde que los científicos se reunieron en Dartmouth en 1956 para "crear inteligencia en veinte años", y todavía continuamos con su trabajo.
Ilya Khel
