Que é e que non é intelixencia artificial

    A expresión intelixencia artificial está a ser abusada e utilizada de xeito incorrecto en múltiples ámbitos cotiáns

    A intelixencia artificial, a debate

    Un artigo de

    Nos últimos anos o termo intelixencia artificial e todo o que ten que ver con iso está a adquirir un gran protagonismo e sobre-dimensionamento. A expresión intelixencia artificial está a ser abusada e utilizada de forma basicamente incorrecta a diario en múltiples ámbitos cotiáns, desde o político ao empresarial.

    Publicidade

    Existen realmente máquinas intelixentes, similares ás persoas? Se respondemos a esta pregunta con certo rigor, desde as bases das ciencias fundamentais que soportan os piares desta área –matemáticas e física–, a resposta é que non. E moitos científicos conxecturan e argumentan seriamente que probablemente nunca existirán.

    Computar non é o mesmo que pensar

    Partamos das áreas de coñecemento adxacentes ás matemáticas e a física que se expandiron desde os anos 30 e 40 do século XX, como a ciencia da computación, a electrónica, a automática ou a propia área de intelixencia artificial.

    Estatua de Alan Turing en Paddignton.

    No ano 1937 viron a luz dúas publicacións científicas de enorme importancia: a primeira, Sobre os números computables, cunha aplicación ao Entscheidungsproblem do matemático Alan Turing, e a segunda, Análise simbólica de relés e circuítos de conmutación, do matemático e enxeñeiro electrónico Claude Shannon. Estes traballos fundaron a forma inicial de crear máquinas electrónicas capaces de computar, manexar información e manipular símbolos mediante programación algorítmica.

    Con todo, a intelixencia artificial, entendida como aquela que pretende replicar capacidades intelectuais similares a animais ou persoas (chamada intelixencia xeral ou intelixencia forte) non se demostrou en absoluto. Isto é: non hai evidencia nin matemática, nin física, nin se coñece a existencia de ningún prototipo equivalente ás capacidades pensantes dun cerebro humano.

    Decisión vs. elección

    En 1966 o matemático e profesor de Ciencias da Computación no Instituto Tecnolóxico de Massachusetts (MIT) Joseph Weizenbaum creou no seu laboratorio un programa chamado ELIZA , capaz de realizar procesamento de linguaxe natural.  Esta sinxela ferramenta recoñecía palabras chave nas frases do usuario para elixir unha frase modelo da súa base de datos coa que contestar.

    ELIZA era capaz de establecer unha conversación con seres humanos simulando a unha psicóloga empática. Weizenbaum modelou o seu estilo de conversación como preguntas abertas para animar a os pacientes para comunicarse máis eficazmente con a terapeuta, e sorprendeulle que o seu programa fose tomado en serio por moitos usuarios.

    Á vista de que gran número de admiradores consideraron o programa como verdadeiro precursor das máquinas pensantes, o propio autor viuse obrigado a deixar claro que consideraba esta interpretación totalmente errónea e tentou vehementemente corrixir nas súas intervencións posteriores estas ideas.

    “Weizenbaum distingue entre capacidades dos computadores e o razoamento humano, e establece unha distinción crucial entre decidir e elixir”

    Entre outros moitos escritos, Weizenbaum publicou en 1976 o libro O poder informático e a razón humana: do xuízo ao cálculo. Tratou de explicar ao público en xeral o seu traballo e as súas consecuencias desde a filosofía da ciencia, sen incluír turbadoras fórmulas matemáticas no text

    No libro, o autor distingue entre as capacidades dos computadores e o razoamento humano, e establece unha distinción crucial entre decidir e elixir. O mesmo que na automática a decisión e control dun proceso industrial impleméntase cun circuíto ou un computador como controlador programado do devandito proceso, Weizenbaum explica que decidir é unha actividade computacional, algo que en última instancia pode programarse e, con todo, a elección é o produto do xuízo, non do cálculo.

    O papel da mecánica cuántica

    En 1989, o físico, matemático e Premio Nobel no ano 2020 Roger Penrose publicou o seu influente libro A nova mente do emperador no que demostra que o pensamento humano non é basicamente algorítmico.

    De a cabalo entre as matemáticas, a filosofía da ciencia e a física, o texto incorpora tanto demostracións matemáticas como ilustradas discusións dos famosos exames de intelixencia (como o test de Turing e o experimento da habitación chinesa). Ademais conxectura a posible necesidade das leis da mecánica cuántica para poder explicar correctamente as nosas mentes.

    A obra foi devastadora para a tradicional intelixencia artificial forte. Inspirou contestacións de múltiples autores en diversas áreas de coñecemento, pero as súas teses non puideron ser refutadas dun xeito convincente.

    Penrose avanzou aínda máis nas súas ideas co segundo dos seus libros sobre a conciencia humana, publicado en 1994: As sombras da mente. Nel inclúe unha proposta detallada sobre como poderían implementarse eses procesos cuánticos no cerebro.

    As novas conxecturas, en colaboración coa bioloxía e a neuro-ciencia médica, suxeridas por Penrose, inclúen en particular o cito-esqueleto das neuronas. En concreto os micro-túbulos, importantes compoñentes do cito-esqueleto, son lugares plausibles para o procesamento cuántico e, en última instancia, para a conciencia.

    Estas ideas poden perfectamente ser incorrectas, tal e como o propio Penrose argumenta. Moitos investigadores multi-disciplinares nestes campos tentaron refutar parte destas propostas, pero hoxe en día seguen en vigor.

    Sen intelixencia artificial á vista

    Desde un punto de vista global, sabemos que se estudaron múltiples enfoques desde hai décadas para tratar de expandir a intelixencia artificial. As redes neuronais, os sistemas expertos, a lóxica fuzzy e nos últimos tempos o deep learning e o big data deron lugar a útiles ferramentas para resolver problemas con fins específicos.

    Estas ferramentas poden ser impresionantes, pero debemos ter moi claro que non nos achegamos ao desenvolvemento da intelixencia artificial xeneral. A chamada intelixencia débil (ou intelixencia estreita) corresponde coas aplicacións que hoxe temos, pero as afirmacións esaxeradas sobre os seus éxitos, de feito, danan a reputación da intelixencia artificial como ciencia.

    “Non hai evidencia nin matemática, nin física, nin se coñece a existencia de ningún prototipo equivalente ás capacidades pensantes dun cerebro humano”.

    En máis de oitenta anos de investigación nesta área non se produciu ningunha proba firme de niveis humanos de intelixencia artificial xeneral. Sabemos que os circuítos artificiais son incapaces de modelar os sistemas nerviosos mesmo dos invertebrados máis simples. Aínda con computadores moi rápidos e con enormes bases de datos, confiar en que o razoamento, a intelixencia e a conciencia xurdan dalgunha maneira simplemente aumentando máis e máis a complexidade non parece máis que un camiño sen saída.

    As ferramentas informáticas son moi útiles, pero aínda que unha máquina gañe aos xadrecistas profesionais ou sexa capaz de propoñer un recurso legal buscando xurisprudencia na súa gran base de datos, non é unha máquina pensante. É importante non banalizar, diferenciar entre ferramentas tecnolóxicas e entes intelixentes, así como deixar á ciencia seguir traballando con rigor nesta apaixonante materia.


    *Víctor Etxebarría Ecenarro, catedrático, Universidade do País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea.

    Cláusula de divulgación. Victor Etxebarria Ecenarro recibe fondos de Proxectos de Investigador do MICINN e do Goberno Vasco.

    DEIXAR UNHA RESPOSTA

    Please enter your comment!
    Please enter your name here

    Este sitio emprega Akismet para reducir o spam. Aprende como se procesan os datos dos teus comentarios.