Mistificación y des-mistificación de la Inteligencia Artificial
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La discusión sobre qué tan inteligente es y será la llamada Inteligencia Artificial (AI) se ha tomado los foros de discusión en todo el mundo. La AI se expresa como un conjunto de instrucciones a los que llamamos programas, ejecutados en un computador o en un robot con el fin de resolver problemas tal como los ejecutaría un ser humano. Escritos por programadores, ejecutan sus instrucciones interactuando con grandes bases de datos ubicadas en todo el mundo en esa red gigantesca que nos envuelve llamada Internet así como en la propia base de datos instalada en uno o más computadores o un robot donde se ejecuta dicho programa de AI.
Las empresas que han construido los programas informáticos de AI desde hace ya varias décadas de investigación de esta área de la Informática, están hoy entre las más ricas del mundo. La industria de la AI es la con mayor crecimiento en la economía de EEUU. En la competencia entre ellas por ganar mercados y mostrar las mejores virtudes de sus productos, se mezclan la realidad objetiva y los sueños más atrevidos sobre lo que la AI será capaz de hacer mañana. Algunos de los propietarios y especialistas de estas grandes empresas señalan por ejemplo que en 10 años la así llamada AI general, esto es, programas que piensan (probablemente embebidos en robots) superarán la inteligencia humana. Este tipo de AI es el que presenta mayores dificultades. Debería ser capaz de resolver cualquier problema. Algunos de los creadores más conocidos de AI, afirman que será necesario tomar medidas para que no terminemos nosotros siendo dominados por los computadores. Y hasta los gobiernos discuten el asunto y los problemas que conlleva en sus Parlamentos.
La AI aplicada tal vez la más conocida por el público, con aspiraciones más modestas, se dedica a construir programas para resolver problemas específicos. Diagnóstico médico, jugar Go o ajedrez , programas para tomar decisiones de compra y/o venta en las Bolsas, reconocimiento de imágenes en el área de la Seguridad, conducción automática de vehículos sin chofer o programas que utilizan lenguage natural llamados chatbots (ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Claude, etc). En todo esto la AI está siendo bastante exitosa. Mucho ha tenido que ver la multiplicación de muchos productos de AI, los chatbots[i] en particular, debido al enorme desarrollo de la capacidad de almacenamiento y consulta rápida de datos guardados en las llamadas Bases de Datos. Esta “Big Data” puede ahora existir por el desarrollo de la electrónica y en particular de los semiconductores, además de los sistemas de control – los sensores – y el desarrollo de cada vez mejores, rápidas y seguras redes de computadores. Todo esto ha permitido el advenimiento de la AI tal como la conocemos hoy[ii].
Todavía existe la AI de simulación cognitiva, donde el objetivo es desarrollar programas que intentan descifrar como piensa el ser humano. Como funciona la mente. Muy utilizados hoy en psicología cognitiva y las neurociencias. Estos están todavía en fase experimental.
La AI sin duda es tal vez la herramienta tecnológica más poderosa de los últimos siglos. Una buena parte de las actividades humanas serán redefinidas por la interacción con esta. Computadores, robots y todo tipo de instrumentos y máquinas en casi todas las actividades humanas permiten ya realizar con precisión tareas rutinarias y también otras complejas substituyendo el trabajo humano. Las mayores o menores habilidades de las personas tanto en la creación y uso de programas de IA, redefinirá los tipos de trabajadores necesarios de toda la actividad humana. Desde el entrenamiento de profesores para la Educación, de trabajadores para la manufactura e industria en general hasta el entrenamiento de personal militar entre muchos otros.
Qué es la inteligencia?
Una serie de habilidades del cerebro humano entre las cuales el aprendizaje, el razonamiento, la solución de problemas, la creación, la percepción y por sobre todas ellas, la capacidad de adaptación eficaz frente a nuevas situaciones. Seguramente cada lector tiene otras definiciones para esta pregunta, tal es la vastedad de lo que el órgano de pensar en los humanos puede hacer. Diferentes ciencias hacen énfasis en distintos aspectos de lo que es considerada la inteligencia.
¿Que es la Inteligencia Artificial?
Programas de computador (a veces instalados en robots y otras máquinas) simulando algunas de las técnicas que usa el cerebro humano: razonamiento, aprendizaje, la comunicación mediante lenguaje natural o la resolución de problemas en diferentes áreas de la actividad humana. Desde las más simples a las más complejas.
El desconocimiento en general del público sobre el funcionamiento de la IA, viene del hecho de no se conoce lo que es un simple programa de computación, de como se escribe, sus errores, sus posibilidades y limitaciones. La gente escucha la palabra algoritmo y no conociendo nada de lo anterior, puede pensar cualquier cosa sobre esta palabra y su significado[iii]. Y de ahí a atribuirle habilidades que no tiene la IA hay solo un paso. Esto lleva a las personas a asumir que estos programas son capaces de hacer cualquier razonamiento o resolver cualquier problema que resuelva la inteligencia humana. En su afán propagandístico las empresas que construyen estos programas contribuyen largamente a esta distorsión, atribuyéndoles a sus productos capacidades que no tienen. Sobre todo la más importante de ellas. La capacidad que tendría la IA de pensar y actuar mejor que los seres humanos en un futuro a mediano o largo plazo. La de llegar a ser más inteligente que nosotros.
Pensamos que los computadores no serán capaces de razonar y actuar como un ser humano. Esta idea la han defendido unos cuantos académicos destacados en filosofía y ciencias de la información[iv]. A menos claro que el cerebro de alguna persona considerada inteligente sea acoplado de alguna manera con un computador y uno o más programas de IA actúen juntos con dicho cerebro[v]. En ese caso todavía continuará a ser verdadero que es el componente cerebro humano es lo que ha hecho la diferencia. El solo hecho de pretender acoplar un chip de computador a un cerebro, demuestra que se reconoce la imposibilidad de replicar exactamente el funcionamiento de nuestro cerebro solo con un programa de computador[vi].
¿A que se parece un programa de computación?
No hay nada de mágico en un programa, cualquiera sea la lengua que se use para escribirlo. Instrucciones ejecutadas o interpretadas de arriba hacia abajo y de izquierda a derecha (hay excepciones) con repeticiones en ciclos, estructuras de decisión, etc. A continuación mostramos el código simplificado de un programa escrito en lenguaje Php. Compara dos números introducidos desde el teclado y ofrece el resultado mediante texto en la pantalla.
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<?php
echo «=== COMPARADOR PHP CLI ===\n»;
echo «Ingresa primer número: «;
$numero1 = trim(fgets(STDIN)); // Lee un número del teclado
echo «Ingresa segundo número: «;
$numero2 = trim(fgets(STDIN));
// Convertir a números enteros con decimales (float)
$num1 = (float)$numero1;
$num2 = (float)$numero2;
echo «\nComparando: $num1 vs $num2\n»;
if ($num1 == $num2) {
echo «✅ IGUALES\n»;
} elseif ($num1 > $num2) {
echo «🔺 $num1 > $num2\n»;
} else {
echo «🔻 $num1 < $num2\n»;
}
?>
——————————————————————————————————————-
En castellano este código simplemente pide que se introduzcan dos números en el teclado del computador y los compara. Si son iguales, o uno de ellos es mayor (>) o menor (<) que el otro entregando la respuesta también en el teclado como texto de salida.
Este simple ejemplo le puede dar a los lectores una medida de la dificultad para imitar el pensamiento humano a partir de código de programación e información tomada de bases de datos de manera probabilística.
¿Como “aprende” un programa de IA?
Las técnicas de aprendizaje son varias así como variados son los métodos para efectuar testes.
Ejemplo: Diagnosticar la probabilidad de cáncer de pulmón en un paciente observando una radiografía de este. Para dar una respuesta el programa de IA es previamente “entrenado”. ¿A que llamamos “entrenamiento” aquí? Sabemos de partida que procuraremos dos tipos o clases de radiografías. Con y sin cáncer[vii]. Para esto se utilizan muchas radiografías de pacientes conocidos de los cuales se sabe de antemano si tuvieron o no cáncer. Utilizando herramientas como scanners y programas de reconocimiento de imágenes, el programa analiza cada radiografía guardando las características esenciales de estas asociadas con las dos clases que buscamos. Las mismas características que siempre aparecen asociadas con alguna de las dos clases forman patrones. Estos patrones quedan grabados en la memoria del programa. Ellos representan nuevo conocimiento.
Completada esta primera fase de lectura con la creación de patrones para las dos clases, el programa procede a una segunda fase. La de testar los patrones creados. Utilizando algunas radiografías conocidas que no fueron utilizadas para el entrenamiento, el programa clasifica cada radiografía registrando el número de aciertos y errores en los que incurre. Estos sirven para corregir los patrones. Así, la próxima vez que ejecute, se espera que el programa consiga clasificar correctamente un porcentaje mayor de radiografías. A esto es que denominamos “aprendizaje”.
La tercera fase es la experimentación real. El programa analiza una nueva radiografía nunca antes vista. Utilizando los patrones creados, que son su algoritmo, el programa indicará el grado de probabilidad de cáncer o no cáncer en la nueva radiografía analizada. Muchas reiteraciones de esto son realizadas para mejorar la eficiencia del programa en sus predicciones[viii].
Además del problema de clasificación que acabamos de mostrar, existe otro tipo común de problemas donde no conocemos a priori las clases a las que pertenecen los datos. Por ejemplo, identificar grupos (o “clusters”) distintos de alumnos de escuelas secundarias de los cuales sabemos edad, origen socio-económico, educación de los padres, notas en la escuela primaria y rendimiento escolar, el que representa la variable dependiente de las otras que nos interesa distinguir.
Este proceso crea clases de alumnos de rendimiento escolar diferente en cada cluster. El grado probable de éxito/fracaso escolar. Identificando tempranamente alumnos pertenecientes a una clase asociada con fracaso o riesgo de fracaso escolar, permitirá tomar medidas para apoyarlos a mejorar su rendimiento.
Tal vez los algoritmos más populares hoy de IA son las llamadas redes neuronales artificiales. Estos intentan simular el funcionamiento del cerebro humano utilizando una estructura de neuronas conectadas por axones y sinapsis en sus extremos.
Estos algoritmos son bastante versátiles en tanto resuelven problemas de clasificación (predicción), creación de clusters, simulación, predicción, análisis de regresión, etc. El tamaño de estas estructuras es relativamente pequeño hasta hoy, si la comparamos con el tamaño medio de un cerebro humano y sus 86.000 millones de neuronas. Pero este tamaño tiende a aumentar con el desarrollo de mayores y más rápidos semi-conductores, convertidos hoy en productos fundamentales para más rápidos y eficientes algoritmos de AI[ix].
Algunas diferencias entre la inteligencia artificial y la humana
Terminamos entregando una breve lista de diferencias de la IA con la Inteligencia Humana que nos parece representan una valla de muy difícil superación. Algunas son los comentarios resumidos de algunos científicos referenciados en la referencia IV.
La inteligencia humana opera en un cerebro que tiene un cuerpo. Tiene conciencia de su propia humanidad. Tiene una idea de su propia subjetividad. Un computador no tiene tal subjetividad.
En su proceso de racionamiento, aprendizaje o resolución de problemas, crea o inventa soluciones no solo basado en los datos de su memoria (la base de datos en el computador). La idea puede hasta haber venido del mundo subjetivo de los sueños, la imaginación o la intuición.
La conciencia y la comprensión humana dependen de procesos cuánticos no computables en el cerebro (en los microtúbulos de las neuronas), que no pueden ser simulados por algoritmos clásicos. (Pemrose)
La inteligencia humana depende de experiencias corporizadas, contexto cultural y aprendizaje tácito que no puede reducirse a reglas formales. Las computadoras carecen de «sentido común» y de un cuerpo que interactúe con el mundo. (Dreyfus)
Falta de sentido común y comprensión contextual. Las IA no entienden realmente el mundo; solo detectan patrones estadísticos en datos. Así, pueden generar texto coherente pero no tienen un modelo mental del mundo ni experiencia física. La inteligencia humana es más que procesamiento de información: Incluye emociones, conciencia, creatividad genuina y aprendizaje con pocos datos (los niños aprenden con pocos ejemplos, las IA necesitan millones). (López de Mántaras).
Para resolver un problema es necesario aprender. Pero para aprender hay que primero tener el deseo de aprender. Los computadores no tienen cualquier motivación ni deseo para aprender o no. (David E. Goldberg, padre de los algoritmos genéticos. un tipo de algoritmo para IA.)
Las computadoras solo manipulan símbolos sin comprensión real (semántica) o intencionalidad. La sintaxis no es suficiente para la conciencia. «El software por sí solo no puede producir conciencia». (John Searle)
La inteligencia artificial carece de sabiduría, empatía y juicio moral, cualidades esenciales de la inteligencia humana. Joseph Weizenbaum (creador del primer chatbot, ELIZA)
Los defensores de la futura superioridad de la IA defienden el que algunos algoritmos avanzados son capaces de simular la intuición humana utilizando extrapolación estadística compleja y avanzada. Utilizan probabilidades y patrones. La intuición humana tiene además de todo eso tiene elementos culturales, genéticos, memoria episódica, emociones somáticas, evolución, subjetividad (“corazonada”).
Los programas de IA son escritos por personas de carne y hueso. Tienen embebido en ellos su ideología en el sentido más amplio. Las respuestas de un chatbot reflejan su sesgo. Se nos dirá que en eso los computadores se comportan como las personas. De acuerdo, Por eso mismo no serán mejores que nosotros si acaso alguna vez llegaran a pensar.
Los humanos tenemos imaginación, intuiciones[x] y sobre todo curiosidad, esa maravillosa tendencia innata en los humanos (y muchos animales) para descubrir el porqué de las cosas. ¿Como puede replicar esos verdaderos “disparadores” de ideas y deseo de aprender un programa de computador?
Patricio Serendero
[i] Un programa de computador que manipula el lenguaje natural con el que simula la conversación con una persona y responde sus preguntas, consultando muchísimas bases de datos.
[ii] El programa ChatGPT ha sido entrenado utilizando 45 terabytes de información. O sea, 10 elevado a 12 unidades de byte , donde byte es un entero del sistema binario que solo tiene ceros y unos. Algo así como dos veces toda la información existente en la biblioteca digital Wikipedia.
[iii] Algoritmo, del nombre latinizado del matemático persa Al-Khwarizmi(c 780-850 D.C),es un conjunto orde nado, no ambiguo y sequencial de instrucciones para obtener un cierto fin. En términos domésticos, una muy precisa y probada receta de cocina. Los programas de IA utilizan no uno, sino muchos algoritmos de uso intermedio para llegar al resultado final.
[iv] Ver Hubert Dreyfus, Lopez de Mántaras, Roger Penrose, John Searle, Joseph Weizembaum, Graddy Booch entre muchos otros.
[v] La empresa Neuralink del millonario Elon Musk ya ha ensayado con éxito la implantación de su chip Telepathy en humanos para ayudar parapléjicos a dar instrucciones con su cerebro para controlar dispositivos solo con el pensamiento.
[vi] Estudiar el mapa de las conecciones (connectomes) de los aprox. 86.000 millones de neuronas y sinapsis de nuestro cerebro se presenta como una tarea extraordinariamente difícil al punto que apenas se ha logrado descifrar aquel del gusano C.Elegans que tiene apenas 302 neuronas. Tal es el desafío para los desarrolladores del algoritmo mas famoso de AI llamado redes neuronales, tratando de replicar el funcionamiento de nuestro cerebro.
[vii] Estas clases representan lo que en Estadística se llaman variables dependientes. Dependientes de otras llamadas variables independientes. Buscamos la máxima correlación estadística entre unas y otras.
[viii] Aprender es lo que en la jerga informática llamamos en Inglés “machine learning”.
[ix] Este hecho coloca a Taiwán en el centro de disputas geopoliticas dado ser el lugar por excelencia de la producción de semi-conductores cada vez más rápidos, indispensables para la AI.
[x] Intuición es la capacidad de comprender, decidir o actuar de forma rápida, automática y generalmente no consciente, basándose en patrones, experiencias previas y procesamiento implícito, más que en un razonamiento analítico paso a paso.
