La expresión Inteligencia Artificial (IA) está siendo utilizada de forma incorrecta diariamente en múltiples zonas y, como consecuencia, el abuso de esta terminología siembra confusión entre el público en general. Muchas noticias publicadas, intervenciones políticas en sede parlamentaria, declaraciones de miembros de la abogacía o la magistratura, o afirmaciones de consultoras empresariales, aparentan manejar estos conceptos. Además, buena parte de estos agentes sociales parece que fían sus estrategias de futuro a los “algoritmos” ya la “Inteligencia Artificial” sin mayor explicación. Incluso buen número de publicaciones científicas, tecnológicas o artísticas recientes incluyen muy a menudo apelaciones a este tema sin verdadero sentido real.
Aunque el concepto de inteligencia no está definido de forma unívoca, algunas de sus características –como la conciencia o la capacidad de pensar, abstraer o comprender– nos permiten comparar en parte la inteligencia natural de las personas con la inteligencia artificial de las máquinas. Por otro lado, si deseamos establecer rigurosamente la posible existencia o inexistencia actual de verdaderas máquinas inteligentes, debemos orientarnos desde las bases de las ciencias fundamentales que las soportan, y no apoyarnos en las expectativas generadas artificialmente alrededor de “nuevos” productos, cuya imagen se ha construido a partir de la sobrevaloración de sus cualidades.
Comenzamos con las Matemáticas y la Física, que son el origen, a su vez, de las Ciencias de la Computación, la Electrónica, la Automática y la propia Inteligencia Artificial. En los años 30, vieron la luz dos publicaciones de enorme importancia: ‘Sobre los números computables, con una aplicación al Entscheidungsproblem’ del matemático Alan Turing; y ‘Análisis simbólico de relés y circuitos de conmutación’ del matemático e ingeniero Claude Shannon. Estos trabajos fundaron la forma de crear máquinas electrónicas capaces de computar, manejar información y manipular símbolos mediante programación algorítmica. El estudio de la Lógica permitió a estos científicos concebir que utilizando mínimos trozos (bits) de información (dígitos binarios: unos y ceros) los computadores pudiesen quizás simular cualquier proceso de razonamiento matemático formal.
El primer trabajo que se considera sobre Inteligencia Artificial proviene de la unión de la Biología con las bases matemáticas y físicas. En 1943 el neurofisiólogo Warren McCulloch y el lógico matemático Walter Pitts publicaron ‘Cálculo lógico de las ideas inherentes a la actividad nerviosa’, donde crearon modelos matemáticos para poder simular “neuronas artificiales” en un computador mediante programación algorítmica. Todos estos avances infundieron gran optimismo en la posibilidad real de poder crear “cerebros electrónicos”. Sin embargo, si simplemente observamos la historia de estas últimas ocho décadas, detectamos bruscas oscilaciones en el interés, financiación y avances reales de esta ciencia, y no son improbables futuros inviernos IA, dado que aún hay mucho que investigar y comprender en esta área de conocimiento. Debemos por tanto aclarar similares que la IA, entendida como aquella que pretende duplicar las capacidades intelectuales a animales o personas (llamada Inteligencia General o Inteligencia Fuerte) no se ha demostrado en absoluto. Esto es: no hay evidencia ni matemática, ni física, ni se conoce la existencia de ningún prototipo equivalente a las capacidades pensantes de un cerebro humano.
En 1966 el matemático y profesor de Ciencias de la Computación en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) Joseph Weizenbaum creó en su laboratorio un programa, llamado ELIZA, capaz de realizar procesamiento de lenguaje natural. Se trata probablemente del primer Chatbot (robot conversacional) de la historia. El programa aplicaba reglas de reconocimiento de patrones a los enunciados que recibieron (buscando palabras clave en la frase del usuario) para generar sus respuestas y elegir una frase modelo de su base de datos. Este sencillo programa era capaz de entablar una conversación con seres humanos simulando una psicóloga empática. Weizenbaum modeló su estilo de conversación usando preguntas abiertas para animar a los “pacientes” a comunicarse más eficazmente con la “terapeuta”, y le sorprendió que su programa fuera tomado en serio por muchos usuarios. A la vista de que gran número de admiradores consideraron el programa como verdadero precursor de las máquinas pensantes, el propio autor se vio obligado a dejar claro que esta interpretación la equivocada totalmente e intentó corregir estas ideas. Entre otros muchos escritos, y tratando de influir al público, sin incluir turbadoras fórmulas matemáticas en el texto y mucho más como filosofía de la ciencia, en 1976 Weizenbaum publicó el libro ‘El poder informático y la razón humana: del juicio al cálculo’. En este texto, el autor distingue entre las Capacidades de los Computadores y el Razonamiento Humano. Aunque hoy existen Chatbots más sofisticados, como el popular ChatGPT, basado en entrenamientos de redes neuronales artificiales mediante millones de ejemplos,
En 1989, Roger Penrose (físico, matemático y Premio Nobel en 2020) publicó su destacado libro ‘La nueva mente del emperador’ donde demuestra que el pensamiento humano no es algorítmico. A caballo entre las matemáticas, la filosofía de la ciencia y la física, este texto incorpora tanto demostraciones numéricas, como ilustradas discusiones de los famosos exámenes de inteligencia (como el test de Turing o el experimento de la habitación china). Además, el autor conjetura la posible necesidad de las leyes de la mecánica cuántica para poder explicar correctamente nuestros pensamientos. La obra fue devastadora para la inteligencia artificial tradicional fuerte e inspiró contestaciones de múltiples autores en diversas áreas de conocimiento, pero sus tesis no pueden ser refutadas convincentemente.
Penrose avanzó aún más en sus ideas con el segundo de sus libros sobre la conciencia humana, publicado en 1994: ‘Las sombras de la mente’. En él incluye una propuesta detallada sobre cómo podrían implementarse esos procesos cuánticos en el cerebro. Las nuevas conjeturas, en colaboración con la biología y la neurociencia médica, sugeridas por Penrose y el médico anestesista Stuart Hameroff, incluyen en particular los microtúbulos, importantes componentes del citoesqueleto de las neuronas que podrían ser lugares plausibles para el procesamiento cuántico y, en última instancia, para la conciencia.
Muchos científicos multidisciplinares se oponen a esta teoría de la conciencia cuántica, en buena parte juzgando la imposibilidad de que las leyes de la mecánica cuántica se apliquen a la temperatura ambiente del cuerpo humano. En efecto: los cúbits (bits cuánticos) que integran los computadores cuánticos, funcionan a muy bajas temperaturas (cerca del cero absoluto: -273ºC) para garantizar una propiedad esencial llamada coherencia cuántica. Sin embargo, la física Cristiane Morais Smith y el equipo del laboratorio de óptica cuántica de la Universidad Jiao Tong en Shanghai realizaron recientemente nuevos experimentos que demostraron cómo partículas cuánticas (fotones) pueden transportarse en una estructura fractal artificial, similar a la que podrían presentar los microtúbulos.
Los fractales son estructuras que no son ni bidimensionales ni tridimensionales, sino que tienen un valor fraccionario intermedio. El matemático Benoit Mandelbrot concluyó en 1975 el concepto fractal, que surge de patrones que se repiten infinitamente, generando una estructura que tiene un área finita pero un perímetro infinito. No se trata de elementos solo teóricos, sino que se observan en la naturaleza y en el cuerpo humano, y la dimensión fractal del chip artificial construido para estos experimentos resulta ser esencial para medir y caracterizar el transporte cuántico. De nueva aplicación e investigación multidisciplinar entre las ciencias pueden ayudar a comprender mejor la inteligencia humana. Pero aún queda mucho por hacer.
La situación actual de la IA no ha resuelto la existencia de máquinas pensantes. Sabemos que múltiples enfoques se han estudiado desde hace muchas décadas para tratar de expandirla como las Redes Neuronales, los Sistemas Expertos, la Lógica Fuzzy y en los últimos tiempos el Deep Learning y el Big Data han dado lugar a herramientas útiles para resolver problemas con fines específicos. Estas herramientas pueden ser impresionantes, pero debemos tener muy claro que no hemos acercado al desarrollo de la inteligencia artificial general.
Notemos que las afirmaciones exageradas sobre sus éxitos dañan la reputación de la IA como ciencia. En más de ochenta años de investigación en esta área no se ha producido ninguna prueba firme de niveles humanos de inteligencia general. Sabemos que los circuitos artificiales son incapaces de modelar los sistemas nerviosos incluso de los invertebrados más simples. Aún con computadores muy rápidos y con enormes bases de datos, confíe en que el pensamiento, la inteligencia y la conciencia surjan “de alguna manera” simplemente aumentando más y más complejidad no parece más que un camino sin salida.
Como en “El nuevo traje del emperador” de Andersen, y que Penrose emula en el título de su libro, debemos ser niños sinceros e inocentes, atrevernos a evitar el dominio de la hipérbole publicitaria y dejarnos guiar por la ciencia. Las herramientas informáticas son muy útiles, pero aunque un computador ganó a los ajedrecistas profesionales, sea capaz de proponer un recurso legal buscando jurisprudencia o exprese correctamente las respuestas a nuestras preguntas, no estamos ante máquinas pensantes, capaces de comprender ni conscientes. Por todo ello, no banalicemos la IA, seamos prudentes y dejemos a la ciencia seguir trabajando con rigor en esta apasionante materia.
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