Inteligencia Artificial - ¿Piensan los ordenadores?

La creación de una máquina pensante, operante y hablante ha sido siempre una vieja ambición del hombre. Las leyendas y la misma historia así lo corroboran. Sembradas de oráculos, artilugios, autómatas y monstruos dotados de propiedades maravillosas para resolver todo tipo de problemas…, reflejan la eterna obsesión de los investigadores por desentrañar los misterios de la mente humana.

Ya tenemos ordenadores que pueden jugar una partida de ajedrez o realizar cálculos matemáticos complejos. Pero para los investigadores en inteligencia artificial, o IA, un computador que pudiera leer el tabloide semanal de un supermercado y discutir los últimos escándalos sería mucho más notable. Esto se debe a que la IA estudia cómo piensan y actúan los seres humanos en la vida cotidiana. El ordenador es la herramienta que utilizan quienes trabajan en la IA cuando estudian cómo funciona la mente, y el programa informático es el lenguaje que utilizan para articular sus teorías.

La mayoría de nuestras acciones son mucho menos metódicas que las partidas de ajedrez y las soluciones matemáticas. Para funcionar como lo hace una mente humana, un ordenador debe ser capaz de tratar con lo inesperado, dar sentido a datos incompletos, decidir cuál de los muchos significados de una palabra se aplica a una situación, reconocer estructuras y aprender de sus errores. Básicamente, el ordenador debe mostrar sentido común. Debe aprender que la sentencia “La tía Irma dio en el clavo” puede significar que la tía Irma estaba aprendiendo a colgar cuadros, pero es más probable que signifique que ella captó perfectamente una situación.

En una habitación, hay un grupo de personas constituido en jurado competente; en la estancia contigua, un hombre (A) y una mujer (B). Con el propósito de evitar inflexiones de voz reveladoras, A y B emplean un teclado para comunicarse con la habitación de al lado, desde la que el jurado va haciendo preguntas a las que ambos responden indistintamente, sin revelar su identidad. La misión del jurado consiste en diferenciarlos, guiándose por sus respuestas. Si en una segunda fase del experimento sustituimos al hombre y a la mujer por una máquina y la sometemos al mismo interrogatorio, cuando el jurado sea incapaz de distinguir sus respuestas de las de los humanos… tendremos entonces una máquina inteligente.

Desde 1992 se viene manteniendo una competición anual para conceder un premio al programa informático que engañe a la mayoría de los jueces. Los jueces mantienen conversaciones a través de terminales de ordenador tanto con seres humanos como con los programas competidores sobre temas tales como “Mascotas” y “Malos matrimonios”. Una táctica que parece ayudar a que un programa de ordenador engañe a los jueces consiste en evadirse de cuestiones específicas con bromas.

El matemático británico Alan Mathison Turing (1912-1954) fue el inventor de este experimento que bautizó como juego de imitación, aunque en su honor se llame el Test de Turing. Propuesto en un artículo de la revista Mind, en 1950, bajo el título de “Computing Machinery and Intelligence”, Turing planteaba la creación de una máquina inteligente que, según sus predicciones, podría conseguirse en un plazo aproximado de cincuenta años.

En el verano de 1956, una decena de jóvenes científicos se reunió para discutir una proposición según la cual: “Podemos describir cualquier aspecto del aprendizaje o de cualquier otro rasgo de la inteligencia con toda precisión y hacer que una máquina lo simule”. Marvin Minsky, John McCarthy, Allen Newell, Herbert Simon y sus respectivos estudiantes fueron los primeros en crear una comunidad intelectual en torno a la Inteligencia Artificial y en lanzar, por tanto, la idea de que la inteligencia humana se podía programar.

Pero antes, en el otoño de 1955, Newell y Simon, con la ayuda de J.C. Shaw, un programador, comenzaron a desarrollar el primer programa de IA: el Logic Theorist (Téorico de Lógica). En él, proponían tres puntos de partida o estudio: el ajedrez, la geometría y la lógica. A partir de ellos intentaban no sólo encontrar una fórmula eficiente de demostrar teoremas, sino estudiar de qué forma los seres humanos, empleando heurísticos selectivos –la heurística es la parte del método histórico que se ocupa del conocimiento de la fuentes y su acción viene seguida y completada por la de la crítica, cuya misión es averiguar el valor real de estas fuentes-, descubrían lo que tenían que hacer.

Pero, en esos momentos, programar un ordenador resultaba harto laborioso, por lo que el trío de investigadores decidió simular el programa a mano. Su desarrollo real en un ordenador no llegaría hasta el verano de 1956, y Simon se jactó públicamente de haber inventado un programa inteligente que resolvía por sí solo el problema de la mente y el cuerpo, algo que a muchos pareció, como poco, hilarante. El Teórico de Lógica inició entonces un debate sobre sus repercusiones filosóficas que todavía hoy permanece abierto. Sin embargo, Simon, Newell y Shaw introdujeron otra gran innovación: la creación de un lenguaje de programación de potencia y flexibilidad suficientes, al que bautizaron IPL (Information Processing Language), capaz de programar mediante el procesamiento de listas. Gracias a éste, los investigadores podían recoger en un lenguaje informático la capacidad para asociar y modificar estructuras simbólicas.

Neurólogos, psiquiatras, matemáticos e ingenieros se reunieron en el verano de 1956 en New Hampshire, Estados Unidos, para discutir cómo el proceso de pensar podía representarse digitalmente por medio de máquinas y programas informáticos. Igualmente, los organizadores intentaron llegar a un acuerdo respecto al tratamiento de dos puntos: en qué estado se encontraba la disciplina y cuál era su orientación futura. Pero lo cierto es que, a pesar del entusiasmo de los participantes, no se llegó a ninguna conclusión, y Newell y Simon fueron los únicos en presentar un programa de IA que funcionara.

A pesar de todo, se suele decir que esta conferencia marcó el nacimiento de la nueva ciencia y, durante las dos décadas siguientes, casi todos los avances significativos en IA procedieron de los miembros fundadores del grupo o de sus discípulos. Finalmente, otro de los objetivos del encuentro, dar nombre a la nueva disciplina, fue asumido por John McCarthy, principal organizador, que convenció a la mayoría de apoyar la expresión “Inteligencia Artificial”, concepto que facilitaría la definición de sus límites y de su identidad.

Pero si bien la conferencia no fue un gran éxito, a partir de ella el intercambio de ideas fue continuo y la IA comenzó a avanzar a pasos agigantados, iniciando una primera edad de oro que se prolongaría hasta 1963. El estudio se centró entonces en dos cuestiones fundamentales: limitar la amplitud de la búsqueda en los problemas de prueba y error –fruto de ello fueron el programa del Teórico de Lógica, el Demostrador de Teoremas Geométricos y el SAINT- e intentar que los ordenadores aprendieran por sí mismos, lo que permitió crear programas de ajedrez, de damas y de reconocimiento de patrones. Mientras, John McCarthy, que se encontraba en el departamento de ingeniería eléctrica del MIT de Boston, propuso dos grandes innovaciones: el lenguaje LISP (List Processing), en 1958, y el sistema de tiempo compartido.

Inspirado en el IPL de Simon, Newell y Shaw, el LISP era un lenguaje de programación de alto nivel en el que la mayor parte de sus expresiones estaba compuesta de palabras inglesas y por el cual, mediante una frase, se podía ordenar a la computadora la ejecución de una o varias operaciones. Era, además, un lenguaje de procesamiento de listas. Éste fue adoptado rápidamente como el lenguaje de programación de los investigadores de IA. Pero McCarthy iba más lejos y, en un artículo de 1958 titulado “Programas con Sentido común”, escribió: “Nuestro objetivo último consiste en construir programas que aprendan de su experiencia tan eficazmente como los humanos”.

La otra gran aportación de este investigador, el sistema de tiempo compartido, consistía en hacer posible que varios usuarios pudieran “hablar” con el ordenador al mismo tiempo, sustituyendo una lectora de tarjetas por varias terminales. Éstas, equipadas con su propio teclado, permitían que los usuarios pudieran introducir un programa o instrucciones para ello. McCarthy, con la ayuda de Fernando Corbato, otro informático del MIT, tuvo que desarrollar nuevas memorias de alta velocidad y recurrir a un programa de control, el sistema operativo. El resultado mereció la pena y prescindir de la clásica perforadora de tarjetas permitió aumentar la productividad en un 1.000%.

A finales de los setenta, la IA había adquirido la categoría de disciplina científica y su base teórica era lo suficientemente sólida como para resistir los ataques de sus detractores. Sin embargo, desde el punto de vista práctico, no se estaba más cerca de la máquina inteligente que en los sesenta. Los ochenta, sin embargo, estarían marcados por la expansión y el nacimiento de la IA como industria, gracias al considerable aumento de las inversiones y al apoyo por parte de la publicidad y los medios de comunicación, que propiciaron la desmitificación de la tecnología. Sin embargo, esta década sería recordada como una especie de montaña rusa, debido a la existencia simultánea de éxitos y fracasos en la carrera de los distintos laboratorios por la consecución de una máquina inteligente.

Un concepto básico de la IA es la representación. ¿Cómo se representa en la mente (o el ordenador) el mundo externo? ¿Cómo manipula dichas representaciones para entender e interaccionar con el mundo, y llegar a nuevas ideas? Un reto de la IA consiste en dar al ordenador una “consciencia” de cómo representa las cosas y la capacidad para mejorar en dicho proceso. Otro concepto crucial es el conocimiento. El conocimiento es el almacén completo de información programada en el ordenador. Un ordenador inteligente debe saber cómo estructurar una revisión de su conocimiento para encontrar eficazmente una solución a un problema dado. Por ejemplo, si el ordenador va a elegir de qué color pintar la habitación de un niño, podría empezar revisando su conocimiento sobre estudios psicológicos acerca de qué colores resultan tranquilizadores y qué colores resultan perturbadores para los seres humanos.

Subcampos de la IA con grandes aplicaciones prácticas potenciales incluyen el reconocimiento del habla (e.g., secretarias informáticas que podrían contestar a las llamadas telefónicas de sus jefes y rechazar con tacto las invitaciones a comer), la robótica, la ayuda a minusválidos, composición de música, análisis de tendencias financieras, detección de explosivos, desarrollo de pilotos automáticos en vehículos, reconocimiento de firmas en documentos, pronósticos meteorológicos, simulación de centrales de producción energéticas, identificación de blancos en los radares, programas de vigilancia de productividad de los asalariados y los sistemas expertos. Un sistema experto es un almacén de conocimiento sobre un tema específico, junto con reglas según las líneas de “si esto, entonces eso”. Los investigadores están trabajando en el uso de sistemas expertos en medicina. Por ejemplo, un médico de familia podría utilizar un sistema experto para ampliar su conocimiento al hacer un diagnóstico. El médico podría introducir los síntomas en el ordenador, que entonces compararía los síntomas con los cientos o miles de casos similares almacenados en su memoria. En teoría, el médico no utilizaría el sistema experto como sustituto de un cuidado atento y compasivo del paciente, sino como una herramienta útil.

Pero, apostando por la evolución y perfeccionamiento futuros de la IA, cuando las máquinas estén dotadas de una inteligencia superior, ¿quién nos asegura que seremos capaces de mantenerlas a raya? ¿Puede evolucionar una vida no biológica a un estadio superior al humano? ¿Se volverán en contra del ingenio humano los avances en materia de IA?... Preguntas que parecen sacadas de la ciencia ficción, pero que surgen inevitablemente a la hora de formular predicciones de futuro en materia de IA. Sin embargo, la gran pregunta seguirá siendo la misma: ¿puede realmente pensar una máquina? ¿Quién sabe si mañana existirá una máquina capaz de preguntarse algo similar sobre la mente humana.