Por mucho que el director quiera hacerte creer, el protagonista de la película de 2015 de Andrew Garland Out of the Machine no es Caleb, un joven programador encargado de evaluar la conciencia de la máquina. No, el personaje principal es Ava, una increíble IA humanoide, de apariencia ingenua y misteriosa por dentro. Como la mayoría de películas de este tipo, Out of the Machine deja que el espectador responda él mismo a la pregunta: ¿Ava realmente estaba consciente? Al mismo tiempo, la película evita hábilmente la espinosa pregunta que las películas de alto perfil sobre el tema de la IA intentaron responder: ¿qué es la conciencia y puede tenerla una computadora?
Los productores de Hollywood no son los únicos que intentan responder a esta pregunta. A medida que la inteligencia de las máquinas evoluciona a una velocidad vertiginosa, no solo superando las capacidades de los humanos en juegos como DOTA 2 y Go, sino que también lo hace sin ayuda humana, esta pregunta se plantea nuevamente en círculos amplios y estrechos.
¿Se abrirá paso la conciencia en los coches?
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Esta semana, la prestigiosa revista Science publicó una revisión de los científicos cognitivos Drs. Stanislas Dehane, Hokwan Lau y Sid Quider del French College de UCLA y PSL Research University. En él, los científicos dijeron: todavía no, pero hay un camino claro a seguir.
¿Porque? La conciencia es "absolutamente computable", dicen los autores, porque surge de tipos específicos de procesamiento de información que son posibles gracias al hardware del cerebro.
No hay caldo mágico, ni chispa divina, ni siquiera un componente empírico ("¿cómo es tener conciencia?") Se requiere para incrustar la conciencia.
Si la conciencia proviene puramente de cálculos en nuestro órgano de un kilogramo y medio, entonces equipar máquinas con una propiedad similar es solo una cuestión de traducir la biología en código.
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Así como los poderosos métodos de aprendizaje automático de hoy en día se toman prestados en gran medida de la neurociencia, también podemos lograr la conciencia artificial al estudiar las estructuras en nuestros propios cerebros que generan la conciencia e implementar esas ideas como algoritmos informáticos.
De cerebro a robot
No hay duda de que el campo de la IA ha recibido un gran impulso gracias al estudio de nuestro propio cerebro, tanto en forma como en función.
Por ejemplo, las redes neuronales profundas, los algoritmos arquitectónicos que formaron la base de AlphaGo, se basan en las redes neuronales biológicas multicapa organizadas en nuestro cerebro.
El aprendizaje por refuerzo, un tipo de "aprendizaje" en el que la IA aprende de millones de ejemplos, tiene sus raíces en siglos de técnicas de adiestramiento canino: si un perro hace algo bien, recibe una recompensa; de lo contrario, tendrá que repetir.
En este sentido, traducir la arquitectura de la conciencia humana en máquinas parece un simple paso hacia la conciencia artificial. Solo hay un gran problema.
“Nadie en IA está trabajando en la construcción de máquinas conscientes, porque simplemente no tenemos nada que abordar. Simplemente no sabemos qué hacer”, dice el Dr. Stuart Russell.
Conciencia multicapa
La parte más difícil de superar antes de comenzar a construir máquinas pensantes es comprender qué es la conciencia.
Para Dehene y sus colegas, la conciencia es una construcción de múltiples capas con dos "dimensiones": C1, información que se almacena ya preparada en la mente, y C2, la capacidad de recibir y rastrear información sobre uno mismo. Ambos son importantes para la conciencia y no pueden existir sin el otro.
Supongamos que conduce un automóvil y se enciende una baliza para advertirle de un nivel bajo de gasolina restante. La percepción del indicador es C1, una representación mental con la que podemos interactuar: lo notamos, actuamos (repostar) y hablamos de ello más tarde ("La gasolina se agotó en el descenso, afortunado - salió").
“El primer significado que queremos separar de la conciencia es la noción de accesibilidad global”, explica Dehané. Cuando te das cuenta de una palabra, todo tu cerebro la entiende, es decir, puedes pasar esta información a través de varias modalidades.
Pero C1 no es solo un "álbum mental". Esta dimensión es toda una arquitectura que permite al cerebro atraer múltiples modalidades de información de nuestros sentidos o, por ejemplo, de recuerdos de eventos relacionados.
A diferencia del procesamiento subconsciente, que a menudo se basa en ciertos "módulos" que son competentes para resolver un conjunto específico de tareas, C1 es un espacio de trabajo global que permite al cerebro integrar información, tomar decisiones sobre la acción y realizar el seguimiento.
Por “conciencia” nos referimos a una determinada representación, en un determinado momento, que lucha por acceder al espacio de trabajo mental y gana. Los ganadores se comparten a través de los diferentes circuitos computacionales del cerebro y se mantienen en el centro de atención durante todo el proceso de toma de decisiones que determina el comportamiento.
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La conciencia C1 es estable y global: todos los circuitos cerebrales conectados están involucrados, explican los autores.
Para un automóvil sofisticado como el automóvil inteligente C1, este es el primer paso para resolver un problema inminente como el bajo nivel de combustible. En este ejemplo, el indicador en sí es una señal subconsciente: cuando se enciende, todos los demás procesos del automóvil permanecen desinformados, y el automóvil, incluso cuando está equipado con las últimas herramientas de procesamiento visual, sin dudarlo pasa rápidamente por la estación de servicio.
Con C1, el tanque de combustible notificará a la computadora del automóvil (permitiendo que el indicador entre en la "mente consciente" del automóvil) para que, a su vez, active el GPS para encontrar la estación más cercana.
“Creemos que la máquina traducirá esto en un sistema que extraerá información de todos los módulos disponibles y la pondrá a disposición de cualquier otra unidad de procesamiento que pueda usar esta información”, dice Dehane. "Este es el primer sentido de conciencia".
Metacognición
En cierto sentido, C1 refleja la capacidad de la mente para extraer información del exterior. C2 entra en introspectiva.
Los autores definen la segunda red de conciencia, C2, como "metacognición": refleja cuando aprendes o percibes algo, o simplemente te equivocas. (“Creo que debería haber repostado en la última estación, pero lo olvidé”). Esta dimensión refleja la conexión entre la conciencia y el sentido de uno mismo.
C2 es el nivel de conciencia que le permite sentirse más o menos seguro al tomar una decisión. Computacionalmente hablando, es un algoritmo que infiere la probabilidad de que una decisión (o cálculo) sea correcta, incluso si a menudo se percibe como un "sexto sentido".
C2 también echa raíces en la memoria y la curiosidad. Estos algoritmos de autocomprobación nos permiten saber lo que sabemos y lo que no sabemos: esto es "metamemoria" que le ayuda a encontrar la palabra correcta "en la punta de la lengua". Observar lo que sabemos (o no sabemos) es especialmente importante para los niños, dice Dehané.
“Es absolutamente esencial que los niños pequeños mantengan un registro de lo que saben para aprender y ser curiosos”, dice.
Estos dos aspectos de la conciencia trabajan juntos: C1 extrae información relevante en nuestro espacio mental de trabajo (descartando otras ideas o soluciones "posibles"), y C2 ayuda con la reflexión a largo plazo sobre si el pensamiento consciente ha conducido a un resultado o respuesta útil.
Volviendo al ejemplo del indicador de combustible bajo, C1 permite que el automóvil resuelva el problema al instante; estos algoritmos globalizan la información y el automóvil aprende sobre el problema.
Pero para resolver el problema, el automóvil necesitará un catálogo de "habilidades cognitivas": la autoconciencia de qué recursos están fácilmente disponibles, como un mapa GPS de estaciones de servicio.
“Este tipo de automóvil de autodescubrimiento es lo que llamamos trabajar con el C2”, dice Dehane. Dado que la señal está disponible a nivel mundial y se monitorea como si el automóvil se mirara a sí mismo desde un lado, el automóvil prestará atención al indicador de combustible bajo y se comportará de la misma manera que una persona: reducirá el consumo de combustible y encontrará una estación de servicio.
"La mayoría de los sistemas de aprendizaje automático modernos no tienen autocontrol", señalan los autores.
Pero su teoría parece estar en el camino correcto. En aquellos ejemplos en los que se implementó el sistema de autoobservación, en forma de una estructura de algoritmos o una red separada, las IA desarrollaron "modelos internos que eran de naturaleza metacognitiva, que permitieron al agente desarrollar una comprensión (limitada, implícita, práctica) de sí mismo".
A máquinas conscientes
¿Se comportará un coche con los modelos C1 y C2 como si tuviera conciencia? Es muy probable que un automóvil inteligente “sepa” que está viendo algo, exprese confianza en él, lo comunique a los demás y encuentre la mejor solución al problema. Si sus mecanismos de introspección se rompen, también puede experimentar "alucinaciones" o ilusiones visuales que son comunes a los humanos.
Gracias a C1, puede usar la información que tiene y usarla de manera flexible, y gracias a C2, conocerá los límites de lo que sabe, dice Dehane. "Creo que esta máquina tendrá conciencia", y no solo se lo parecerá a la gente.
Si le queda la sensación de que la conciencia es mucho más que un intercambio global de información y autoobservación, no está solo.
"Esta definición puramente funcional de la conciencia puede dejar insatisfechos a algunos lectores", admiten los autores. “Pero estamos tratando de dar un paso radical, quizás simplificando el problema. La conciencia es una propiedad funcional y, a medida que continuamos agregando funciones a las máquinas, en algún momento estas propiedades caracterizarán lo que entendemos por conciencia”, concluye Dehane.
Ilya Khel
