La inteligencia artificial ya se ha convertido en un hecho en algunos segmentos financieros y de transporte, y a medida que se difunde en otras áreas, cada vez queremos más asegurarnos de controlarla, y no al revés. Desde 2001 A Space Odyssey hasta Blade Runner, de RoboCop a The Matrix, cuando los humanos se enfrentan a la inteligencia artificial, inevitablemente se enfrentan a la oscura fantasía de los cineastas.
La última película de Spike Jones "She" y la próxima "Out of the Machine" de Alex Garland ya están dedicadas a las creaciones de inteligencia artificial que viven entre nosotros. La prueba de Turing pasa a primer plano, y todavía no podemos determinar la principal diferencia entre chips y código de carne y hueso.
Algunas celebridades de Silicon Valley también están expresando estas preocupaciones: El mes pasado, Elon Musk (CEO de Tesla y SpaceX) describió la inteligencia artificial como "la mayor amenaza existencial" para la humanidad. Lo que muchos de nosotros no entendemos, y quizás el propio Elon Musk también, es que la inteligencia artificial no es una tecnología increíble que existe solo en las fantasías de los cineastas y los laboratorios de genios informáticos.
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Muchos de nuestros teléfonos inteligentes utilizan técnicas rudimentarias de inteligencia artificial para traducir de un idioma a otro o responder a nuestras preguntas; En la industria del juego, la IA se utiliza para generar escenarios de juego complejos y cambiantes. Y a medida que empresas de Silicon Valley como Google y Facebook sigan comprando empresas de IA y contratando expertos, la IA seguirá creciendo.
Entonces, ¿la inteligencia artificial no es la película de Spielberg?
No hay quejas sobre la película, pero el término que significa "inteligencia artificial" tiene una historia mucho más larga que la que mostraron Spielberg y Kubrick en sus películas. La inteligencia artificial se remonta al nacimiento de la informática en la década de 1950, cuando, solo 14 años después de definir una computadora de uso general, Alan Turing se preguntó si una máquina podía pensar.
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Han pasado 64 años, y esta idea todavía ocupa nuestras mentes, se plasma en películas y libros, y se discute en simposios. No se alejó mucho del conjunto de reglas establecidas por Turing en su trabajo de 1950 Computing Machines and the Mind, en el que propuso el "juego de imitación", que ahora conocemos como la prueba de Turing.
Conecte una computadora a un terminal de texto y permita que se comunique con el operador junto con una persona real. La esencia de la prueba es que cuando le pides al operador que determine cuál de sus interlocutores era un humano, "el operador cometerá errores tantas veces durante este juego como podría cometer errores al tratar de distinguir a un hombre de una mujer".
Turing creía que averiguar si una máquina podía pasar una prueba sería más útil que responder a la vaga y filosófica pregunta de si estaba pensando o no. "Con respecto a este tema … creo que no tiene sentido discutirlo". Es cierto que Turing pensó que para el año 2000 "el lenguaje y la educación habrán cambiado tanto que cualquiera puede comunicarse con una máquina pensante sin ningún problema".
Hablando literalmente, no estaba demasiado equivocado. Hoy en día, a menudo se puede escuchar a la gente decir que sus computadoras son "tontas" o "reflexivas". Pero incluso si tomamos más en serio la definición de una máquina pensante, esta idea estará más cerca de la realidad de lo que muchos podrían pensar.
¿La IA ya existe?
Relativamente. Todavía estamos muy lejos de pasar por el juego de simulación de Turing a pesar de los informes en sentido contrario. En junio, el chatbot Evgeny Gustman engañó con éxito a un tercio de los jueces al realizar la prueba de Turing en Londres, convenciéndolos de que era humano.
Pero en lugar de pensar, Eugene se basó en trucos y trucos. Haciéndose pasar por un niño de 13 años para quien el inglés no es su lengua materna, la máquina explicaba por estos muchos aspectos ilógicos de su comportamiento, incluido un pobre sentido del humor y declaraciones ofensivas, que a menudo redirigían la conversación hacia otra dirección.
La mayoría de los desarrolladores de IA intentan enseñarle a procesar el lenguaje natural para que podamos emitir un comando en un lenguaje con el que estamos familiarizados. Esto es lo que los niños empiezan a hacer incluso antes de dar el primer paso, y esta es una tarea extremadamente difícil para una máquina.
Considere una frase favorita de los investigadores de IA: "el tiempo vuela como una flecha, la fruta vuela como un plátano". [juego de palabras: "el tiempo vuela como una flecha, las moscas de la fruta aman el plátano"; la segunda parte de la oración, por analogía con la primera, puede traducirse como “la mosca de la fruta como un plátano”]. La descomposición de una oración en sus partes constituyentes a veces desconcierta incluso a los hablantes nativos de inglés, sin mencionar el algoritmo.
¿Tiene la IA problemas del habla?
Ciertamente no de esa manera. De hecho, la mayoría de las veces, la IA no se usa para conversaciones. Algunos de ustedes deberían saber acerca de la inteligencia artificial, no de ciencia ficción o de Alan Turing, sino de videojuegos, donde la IA se usa para referirse a oponentes controlados por computadora.
En un juego de disparos en primera persona, por ejemplo, la IA controla los movimientos de los enemigos, lo que les permite esquivar, apuntar y dispararte de la manera más incomprensible. En los juegos de carreras, la IA puede controlar vehículos rivales. Como modelo de la IA, los videojuegos ciertamente dejan mucho que desear. Pero los diamantes están hechos de diamantes y las reglas simplificadas del sistema se combinan para hacer algo complejo.
Tomemos GTA V, por ejemplo, donde crear ciudades con vida propia significa que puedes doblar una esquina y encontrar un cuerpo de bomberos luchando contra un conductor que chocó contra una manguera; o Dwarf Fortress, donde los gnomos viven en cuevas con vida propia, texturizada y algorítmicamente detallada. Estos sistemas de juego emergentes muestran una forma completamente nueva en la que la IA puede evolucionar, no tratando de imitar a un humano, sino desarrollando una heurística "suficientemente buena" que convierte los algoritmos en algo completamente diferente cuando se escala lo suficiente.
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Entonces, ¿todos están invirtiendo en IA para hacer mejores juegos?
No. Empresas como Apple y Google están invirtiendo mucho dinero en inteligencia artificial, tratando de crear asistentes personales virtuales como Siri y Google Now.
Esto puede estar un poco lejos de la fantástica visión de Turing, pero los servicios de voz esencialmente hacen el mismo trabajo duro que un humano. Necesitan escuchar y comprender el lenguaje hablado, determinar qué datos contiene y luego devolver el resultado, también en forma de conversación. No están tratando de engañarnos haciéndonos creer que son humanos, pero sucede por sí solo. Dado que toda la informática tiene lugar en la nube, cuanto más escuchan, mejor comprenden.
Sin embargo, la investigación líder en IA no se centra en replicar la comprensión humana del mundo, sino en superarla. Watson de IBM, por ejemplo, es conocida como la computadora que ganó el Jeopardy! en 2011, utilizando la comprensión del lenguaje natural para encontrar respuestas a las preguntas del facilitador. Pero además de comprender el lenguaje natural, Watson también puede leer y comprender grandes cantidades de datos no estructurados y muy rápidamente.
En el caso de Jeopardy !, trabajó con 200 millones de páginas de datos, incluido el texto de toda la Wikipedia. El objetivo real de Watson es expandirse a todo Internet y proporcionar a los profesionales de la salud un mecanismo conveniente para trabajar. Después de todo, hay científicos que solo quieren salvar a la humanidad.
¿Todos moriremos?
Tal vez. Existe el temor de que una vez que se cree una IA suficientemente versátil como Watson, su potencia aumente junto con la potencia de procesamiento disponible para ella. La Ley de Moore predice que la potencia informática se duplica cada 24 meses, por lo que es solo cuestión de tiempo antes de que la IA se vuelva más inteligente que sus creadores y pueda crear una IA aún más poderosa, lo que lleva a un crecimiento exponencial de sus capacidades.
Pero, ¿qué hará la inteligencia artificial superinteligente con estas capacidades? Todo depende de cómo esté programado. El problema es que es muy difícil programar una computadora altamente inteligente para que no destruya accidentalmente a la humanidad.
Digamos que le da a su IA la tarea de hacer clips y hacerlo lo mejor posible. Muy pronto, se dará cuenta de que se pueden lograr mejoras en la producción de alimentos básicos mediante mejoras en la línea de producción. ¿Qué hará a continuación?
"Por ejemplo, le preocupará que la gente no lo rechace, porque entonces no se producirán clips", explica Nick Bostrom. Paperclip AI, dice Bostrom, “puede deshacerse de una persona de inmediato porque es una amenaza. Además, necesitará tantos recursos como sea posible porque pueden usarse para hacer sujetapapeles. Por ejemplo, átomos en cuerpos humanos ".
¿Cómo lidiar con tal IA?
La única forma en que funcionará, según algunos teóricos como Ray Kurzweil, CTO de Google, es apagar la IA. La gente debería pensar no solo en cómo crear IA inteligente, sino también en el lado ético de este problema y programar de acuerdo con él.
Al final, escribir código es solo buscar problemas. Una máquina con instrucciones para "hacer feliz a la gente" puede resolver este problema simplemente implantando electrodos en el cerebro de las personas. Por lo tanto, al pedirle a la inteligencia artificial que resuelva grandes problemas filosóficos, debemos asegurarnos de que la máquina comprenda qué es "bueno" y qué es "malo".
¿Entonces necesitamos un programa de ética y todo estará bien?
Realmente no. Incluso si logramos evitar que surja una IA maliciosa, la pregunta sigue siendo cómo se adapta la sociedad a las crecientes capacidades de la inteligencia artificial.
La Revolución Industrial se caracteriza por la automatización de una serie de trabajos que antes dependían del trabajo manual. No hay duda de que la Revolución Industrial fue el período de mayor crecimiento en el bienestar humano. Pero el golpe de esa época fue único en su caso, y es poco probable que podamos volver a verlo.
Lo que la energía de vapor hizo por el trabajo físico, la IA puede hacer por el trabajo mental. Ya están apareciendo las primeras víctimas de esta esfera: no hay lugar para el despacho de taxis en el mundo con Hailo y Uber; el trabajo de un corredor de bolsa ha cambiado precisamente debido a la introducción de la negociación de alta frecuencia; Los deportes y las noticias pronto se harán en automóviles.
Los verdaderos cambios recién comienzan. En noviembre, Goldman Sachs encabezó una ronda de financiación de 15 millones de dólares para Kensho, un servicio de análisis de datos financieros que utiliza técnicas de inteligencia artificial más allá del alcance del mejor analista humano. Puede manejar una cantidad tan grande de datos que las personas simplemente se sienten impotentes frente a él.
El análisis de Kensho puede ser utilizado por una empresa de comercio de alta frecuencia como Athena, que lo utiliza para obtener una ventaja de milisegundos en el mercado, lo suficiente para ganar dinero si intercambia miles de millones de dólares.
Después de que dicha negociación afecte al mercado general, Kensho puede proporcionar sus algoritmos a Forbes y reemplazará a sus analistas financieros. La mayoría de los resúmenes comerciales son uno a uno, y si los datos están disponibles en un formato estructurado, ¿por qué perder el tiempo con la gente?
En general, esos cambios son buenos. Si el trabajo de millones de personas reemplaza los algoritmos, pueden hacer algo mejor, la cantidad de horas de trabajo disminuirá y nos acercaremos un paso más a la utopía.
