Lo que la Inteligencia Artificial no es

¿Qué es la Inteligencia Artificial tal y como la conocemos hoy en día? Hay una precisa explicación en Wikipedia, pero es un término que en realidad puede adoptar diferentes definiciones. Para mí, lo que está claro es que no es inteligente. ¡Vaya paradoja! De hecho, no deberíamos ni llamarla así.

Entendiendo inteligencia como la capacidad para entender, razonar, resolver problemas, pensar de maneras abstractas, aprender y comprender ideas y lenguajes, las máquinas "inteligentes" hasta ahora sólo aspiran a una de esas cualidades: la de resolver problemas. La limitación es aún mayor, ya que lo hacen mediante una serie de rutinas y algoritmos que ya han sido pensados y programados por un ser humano.

Los robots realizados en laboratorios de IA, en el fondo no son más que máquinas diseñadas para realizar tareas concretas y programadas previamente. Sólo operan en las condiciones que han sido previstas y no comprenden lo que hacen porque carecen de la capacidad de entendimiento. Tampoco son capaces de entender el lenguaje, su definición para las palabras no es más que la que ha escrito una persona antes. No pueden crear conceptos o ideas. En otras palabras, las IAs de hoy en día no son realmente Inteligencias Artificiales.

Watson es un sistema informático creado por IBM capaz de analizar y
responder preguntas formuladas en lenguaje natural. De hecho, derrotó a dos 
campeones humanos en Jeopardy,un famoso Quiz Show de Estados Unidos.
Es un gran avance en procesado de lenguaje, pero no es inteligencia.

¿Por qué no somos capaces de dotar a una máquina con todas las características que definen la inteligencia? Esta es una cuestión filosófica. No se trata de la asombrosa capacidad de computación que lleguen a tener nuestros ordenadores, existe un fallo de diseño que nos impide llegar más lejos. Es imposible hacer una verdadera IA con la actual forma de entender y diseñar el funcionamiento de las máquinas.

Lo cual reconduce la pregunta a: ¿cómo vamos a diseñar algo inteligente si no entendemos cómo funciona nuestro pensamiento? De esto y otras cosas trata el vídeo que enlazo a continuación, cuya primera mitad recomiendo totalmente. Damon Horowitz habla de su experiencia de haber dejado su trabajo en la industria tecnológica, IAs concretamente, para estudiar filosofía y buscar respuestas.

Claramente, si no somos capaces de explicar por qué podemos pensar o cómo desarrollamos conciencia de nuestra existencia, aún menos podremos transmitirlo a máquinas. Lograrlo sólo será posible una vez que se consiga una comprensión de cómo funciona el cerebro humano mucho mayor a la que tenemos hoy en día. Eso no tiene nada que ver con tecnología, sino con filosofía e incluso neurobiología.

Sólo el razonamiento al estilo filosófico nos puede llevar a darnos cuenta de cómo pensamos y cómo podemos transferir esa forma de pensar a máquinas. Sin embargo, eso es únicamente el software, mientras que el hardware sería cerebro. Sólo los investigadores pueden desentrañar las conexiones físicas y procesos reales que tienen lugar al pensar, al producir ideas, al aprender lenguajes o pensar en abstracto. Esto son las redes neuronales, que con algoritmos matemáticos, tratan de imitar el sistema nervioso cerebral.

En mi opinión, la unión de ambos conocimientos podría ser lo que nos falta para poder desarrollar una IA real. Hasta ahora, son dos ramas que se estudian por separado y por personas diferentes. Si la IA verdadera llega a existir, será porque ambas partes, aparentemente muy alejadas la una de la otra, se habrán fusionado.

A diferencia de otros, creo totalmente que algún día se alcanzará este punto. Las máquinas con IA verdadera pasarán a llamarse inteligencia artificial 2.0 o algo así. En mi imaginación, seres realmente inteligentes tendrían que ser fabricados en estado de inmadurez e ignorancia. Después, mediante algoritmos internos (cuyo equivalente en el ser humano sería la información del ADN), tendrían que ser capaces de captar, aprender, almacenar datos, sobreescribir sus propias rutinas, etc. En definitiva, ser capaces de generar información, instrucciones y comportamientos que no habrían sido necesariamente previstos por los creadores.