Tradicionalmente la inteligencia es entendida como la capacidad de pensar y comprender. A medida que surge el desarrollo de la inteligencia artificial es inevitable que aparezcan múltiples cuestiones alrededor de qué es inteligencia y que significa ser inteligente.

Alguien capaz de manejar mucha información, de recordar muchos datos, se considera inteligente.
Rápidamente se consideró una característica que distinguía a los ordenadores de las personas. Las máquinas son muy buenas manejando mucha información y haciendo operaciones. Otra cuestión es si saben que hacer con esa información o si requieren a personas.

Los buenos jugadores de ajedrez son inteligentes. Las máquinas juegan al ajedrez por fuerza bruta. Son capaces de calcular un árbol de posibles movimientos y actúan en consecuencia.
Cuando en 1996 Gary Kasparov, el mejor jugador de ajedrez del momento, se enfrentó a Deep Blue de IBM tenía claro que iba a ganar. "Voy a vencer a la máquina, pase lo que pase. Es sólo una máquina, las máquinas son estúpidas". Sabía de que hablaba, él entrenada diariamente contra máquinas. Efectivamente, en 1996 Kasparov ganó, pero perdió la primera partida. Y en esa partida hubo un movimiento de la máquina rechazando un peón parecía algo más que fuerza bruta. “Puedo sentir –puedo oler- un nuevo tipo de inteligencia”. Al año siguiente Deep Blue ganó a Kasparov. 

La capacidad de comunicarse es una muestra de inteligencia. Si a esa comunicación le añadimos humor, dobles sentidos o  sutileza, pasa a ser una característica humana.
En 2011 Watson de IBM participó en una edición especial del concurso Jeopardy! contra dos de los mejores concursantes de la historia del programa. Es un concurso con una dinámica de preguntas y respuestas que requieren de mucha comprensión contextual. El filósofo John Searle escribía entonces que "literalmente hablando, no hay tal cosa como la comprensión de la computadora. Sólo hay simulación

La intuición emerge de la inteligencia y la experiencia. Las actividades que requieren de intuición solo pueden ser realizadas por personas.
Después de la victoria de Deep Blue sobre Kasparov, quedaba un único juego al que las máquinas no podían derrotar a los mejores maestros. El go, un juego ancestral, con una dinámica muy sencilla, pero con una estrategia extremadamente compleja, para la que se requiere de intuición. AlphaGo de Google consiguió derrotar a un jugador profesional por primera vez en octubre de 2015. Un hito . Una máquina que jugaba “como una persona” recordando el estilo paciente japonés. Aún así, parecía muy lejos de poder optar a derrotar a Lee Sedol, el mejor jugador de go, contra el que jugaba en marzo de 2016. Antes de la partida, Lee Sedol aventuró un resultado de 5-0 ó 4-1 a su favor, aunque esperaba que la inteligencia artificial mejorara en los próximos 2 años. AlphaGo ganó a Lee Sedol 4 a 1.

La creatividad es una capacidad intrínsecamente humana. Pintar, escribir o componer música son actividades que solo pueden ser realizadas por personas.
En abril de 2016 se presentó un nuevo Rembrandt. Más preciso, una nueva pintura con el estilo de Rembrandt. Un sistema entrenado con decenas de miles de fragmentos de pinturas y dibujos de Rembrandt creó esta pintura. Unos meses después Sony, dentro de su proyecto Flow Machines, presentaba “Daddy’s Car”, una canción compuesta por una máquina “al estilo de los Beatles”. En septiembre del mismo año se presentaba “Sunspring”, un corto de ciencia ficción cuyo guion había sido escrito por una Inteligencia Artificial con una red neuronal entrenada con los guiones de decenas de películas de terror y ciencia ficción. En definitiva, varios ejemplos de máquinas creando nuevo contenido mejor que la gran mayoría de personas. A este respecto, me parece muy relevante el trabajo de Blaise Agüera y Arcas –al que tuve la suerte de conocer en Microsoft- sobre la creatividad y su vinculación con la percepción.

La sistemas de Inteligencia Artificial son entrenados para una tarea específica, pero no tienen capacidad para aprender de forma genérica.
Google de nuevo, de la mano de DeepMind, publicaba en la revista Nature de febrero de 2015 los resultados de un sistema de aprendizaje general. Un sistema, DQN, que únicamente con la información que se ve en la pantalla y con el objetivo de hacer más puntos, fue capaz de jugar, aprender y mejorar a cualquier persona en los 49 juegos de la Atari 2600. Son juegos muy diversos (coches, peleas, plataforma…) y hasta junio no consiguió superar todos.

Siempre serán necesarias las personas para la toma de decisiones en situaciones complejas.
Un grupo del University College London presentó en octubre de 2016 un un sistema entrenado con más de 500 casos del Tribunal de derechos humanos de la Unión Europea. El sistema coincidió con el tribunal en su veredicto en el 79% de los casos. Es especialmente interesante el 21% de discrepancia. Por un lado, puede plantear la duda de una falta de subjetividad humana, o simplemente un error. Por otro lado, con este sistema como asistente, ¿qué juez o médico se atreverá a tomar una decisión contraria a la máquina?  

Creo que es importante destacar que la mayoría de estos hitos se han logrado en los últimos 18 meses, por lo que supone en cuanto al ritmo acelerado de progreso de la Inteligencia Artificial.

Si realmente todos estos casos se pueden considerar inteligencia o si es solo una simulación, como comentaba John Searle  cuando Watson ganó al Jeopardy!, es un debate muy interesante desde un punto de vista filosófico. Pero a efectos prácticos es irrelevante. De hecho, creo probable que vayamos redefiniendo el significado de inteligencia de forma que quede como algo exclusivo para las personas.

La realidad es que la cantidad de actividad que las máquinas van a poder realizar mejor que cualquier persona es abrumadora. En definitiva, la inteligencia artificial consigue realizar tareas para las que las personas necesitamos de inteligencia.

Un comentario sobre “¿Cuánto de inteligencia y cuánto de artificial?

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