La historia de la tecnología está llena de predicciones que ahora suenan ridículas. Uno de los ejemplos más famosos se atribuye a Bill Gates, quien declaró en 1981 que "640 kilobytes deberían ser suficientes para cualquiera". Las predicciones de la IA no son diferentes a este respecto.
Los primeros investigadores de la IA (inteligencia artificial) creían que tendríamos un robot que caminaría, hablaría y pensaría como un humano después de solo unas pocas décadas. Por supuesto, a pesar de algunos avances impresionantes en el aprendizaje automático, la IA todavía tiene un largo camino por recorrer. Según un principio conocido como la paradoja de Moravec, podemos enseñar a las máquinas a resolver problemas complejos, pero al mismo tiempo no pueden hacer frente a los problemas más simples.
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Vamos Siri, piensa como un niño
En 1957, el economista y pionero de las ciencias de la computación Herbert Simon dijo: “No pretendo sorprenderlos o escandalizarlos, pero puedo resumirlo diciendo que ahora hay máquinas en el mundo que pueden pensar, aprender y crear. Además, su capacidad para realizar estas acciones crecerá rápidamente hasta que (en el futuro previsible) la gama de problemas que pueden afrontar las máquinas sea comparable a la gama de problemas en los que la mente humana ha sido necesaria hasta ahora.
Simon murió en 2001, y su "futuro visible", en el que las máquinas pueden pensar como humanos, está todavía muy lejos. Claro, la inteligencia artificial ha demostrado su eficacia para realizar tareas específicas como clasificar galaxias distantes o imitar voces de celebridades o crear arte, pero el pensamiento simple, un concepto conocido como inteligencia artificial general, parece desconcertar a los sistemas de aprendizaje automático más avanzados. Piense, incluso caminar sobre dos piernas es un desafío para las máquinas. Es posible que puedan derrotar al gran campeón de ajedrez, pero no podrán adelantarse al pequeño y tomar el juguete correcto del estante.
Este no es un problema nuevo. En la década de 1980, el informático Hans Moravec presentó precisamente este problema, que ahora se llama la "paradoja de Moravec", y explicó por qué esto es exactamente lo que deberíamos esperar de las máquinas que no están sujetas a la selección natural. "Codificados en las partes sensoriales y motoras grandes y altamente desarrolladas del cerebro humano hay miles de millones de años de experiencia sobre la naturaleza del mundo y cómo sobrevivir en él", escribió en su libro de 1988 Children of the Mind.
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Es decir, lo que a las personas les parece sencillo se ha mejorado durante milenios en el proceso de evolución. Lo que la gente encuentra más difícil es difícil solo porque es nuevo para ellos: hemos estado pensando en la estrategia del ajedrez durante poco más de mil años, pero hemos estado aprendiendo a interactuar con el medio ambiente desde que nuestros antepasados todavía eran organismos unicelulares. Las habilidades evolutivas no requieren un pensamiento consciente, y cuando no necesitas pensar en algo, es más difícil descubrir cómo enseñarle a una máquina a hacerlo.
Conozca las máquinas conociéndose a sí mismo
Entonces, ¿cómo se le enseña a una máquina a pensar realmente? Moravec cree que las máquinas carecen de evolución. Sin embargo, la situación mejora día a día.
Los ingenieros están enseñando algoritmos de inteligencia artificial, como enseñar a los robots a jugar videojuegos. Pero antes de que podamos enseñar a las máquinas a pensar como los humanos, nosotros mismos debemos comprender mejor cómo piensan los humanos, comprender las limitaciones del aprendizaje automático puede ayudar a responder preguntas sobre cómo funcionan realmente nuestras mentes. También es posible que la paradoja sea que la IA nunca será verdaderamente independiente y siempre dependerá de la ayuda humana. Pero en cualquier caso, todos deberíamos apreciar las supercomputadoras que funcionan dentro de nuestro cráneo. Hacen que las tareas más difíciles del mundo parezcan fáciles.
Svetlana Bodrik
