El mito de la inteligencia artificial: Por qué las máquinas no pueden pensar como nosotros lo hacemos de Erik J. Larson es la mejor refutación de las promesas exageradas de Kurzweil, pero también de la exageración presionada por aquellos que se han enamorado de la última encarnación de la IA, que es la combinación de big data con aprendizaje automático. Para que quede claro, Larson no es contrario. Él no tiene un deseo de muerte para AI. No está tratando de sabotear la investigación en el área (en todo caso, está tratando de sacar la investigación de IA de la tierra de fantasía en la que habita actualmente). De hecho, ha sido un colaborador sólido en el campo, abordando el problema de la IA fuerte, o inteligencia artificial general (AGI), como prefiere llamarla, con una mente abierta sobre sus posibilidades. 

Qué es el mito de la inteligencia artificial

El “mito de la inteligencia artificial” consiste en afirmar que su llegada es inevitable. Solo una mera cuestión de tiempo. Que estamos en un camino que nos llevará a una IA de nivel humano y después a una super-inteligencia. Erik Larson dice que no, que este camino no existe.

La ciencia de la IA ha revelado un misterio de grandes dimensiones en el núcleo de la inteligencia, y en la actualidad nadie tiene la menor idea de cómo resolverlo. Aunque como reconoce el autor, podría descubrirse en “algún momento”.

La inteligencia artificial y la humana son radicalmente diferentes

Son diferentes y es una afirmación basada en evidencias. El “mito de la IA” insiste en que esas diferencias son temporales, y en que la aparición de sistemas más potentes reducirá esas diferencias.

Los conocidos futurólogos como Ray Kurzweil y Nick Bostrom (autor de Superinteligencia: Caminos, peligros, estrategias), prominentes constructores del mito, hablan no solo como si la IA de nivel humano resultara inevitable, sino como si al poco de llegar, esas máquinas super-inteligentes fueran a superarnos.

El mito de la inteligencia artificial explica dos aspectos importantes del mito de la IA, uno de tipo científico y otro cultural. La parte científica asume que solo tenemos que seguir “desnudando la cebolla” del desafío de la inteligencia como la participación en juegos o el reconocimiento de imágenes. Eso, según el autor, se trata de un grave error, ya que el éxito de las aplicaciones débiles no nos acerca ni un solo paso a la inteligencia general. Como argumenta Larson, las inferencias que requieren los sistemas de cara a alcanzar una inteligencia general (leer un periódico o mantener una conversación elemental). No se pueden programar, aprender ni diseñar a partir de nuestro conocimiento actual de la IA.

El salto hacia un sentido común

El salto general es completamente diferente y no se conoce camino alguno que nos lleva allí. No existe ningún algoritmo para la inteligencia general. Y como defiende el autor, “tenemos buenos motivos para mostrarnos escépticos ante la idea de que dicho algoritmo vaya a surgir de nuevas tentativas con los sistemas de aprendizaje profundo o de cualquier otra aproximación popular en la actualidad”.

La mitología sobre la IA es negativa

El mito de la IA oculta un misterio científico “bajo una cháchara interminable del progreso continuado”. El mito sostiene la creencia en un éxito inevitable, pero como defiende el autor “por respeto genuino a la ciencia deberíamos volver a la casilla de salida”.

La consecuencia culturales del mito son importantes. Perseguir un mito no es la mejor manera de conseguir inversiones expertas. “Es malo para todos”, sostiene el autor. Si la cultura saludable de la innovación pone énfasis en la exploración de lo que se desconoce, no en dar bombo a la ampliación de unos métodos ya existentes -que se han revelado inadecuados- incapaces de llevarnos mucho más lejos.

En realidad, como afirma Larson, el mito de la IA fomenta la resignación ante el progresivo avance hacia una tierra de máquinas, donde la invención genuina se deja de lado en favor de charlas futuristas que defienden los métodos actuales, a menudo desde los intereses particulares.

El mundo simplificado de la IA

En la primera parte el autor nos explica que la cultura de la IA nos ha llevado a simplificar nuestras ideas sobre la gente a la vez que expandía nuestro conocimiento acerca de la tecnología. Esto empezó con el fundador de la IA, Alan Turing, e incluye una serie de simplificaciones comprensibles pero desafortunadas que Larson denomina “errores de inteligencia”.

Estos errores fueron magnificados hasta acabar confirmando una ideología por parte del matemático I.J.Good quien introdujo la idea de la “ultra inteligencia” como resultado predecible tras las consecución de una IA de nivel humano.

Entre Turing y Good empieza la construcción del mito, en un época que Larson denomina “tecnología kitsch” porque se trata de “imitaciones baratas de ideas más profundas que anulan el compromiso inteligente y debilitan nuestra cultura”. Una “tecnología kitsch” que solo beneficia a sus proveedores y que nos hace acabar en un mundo de frivolidad

El problema de la inferencia en IA

El autor esgrime el “problema de la inferencia” para argumentar que no tenemos la menor idea sobre cómo programar o diseñar el único tipo de inferencia (pensamiento) que funcionará con una IA de nivel humano. Este problema apunta al corazón del debate sobre IA porque trata directamente con la inteligencia, sean personas o máquinas. Hay tres tipos distintos de inferencia:

  • La IA clásica exploró las deducciones.
  • La IA moderna explora las inducciones.
  • El tercer tipo de IA explora las abducciones y conduce a las inteligencia general y nadie está trabajando en él.

Según el autor, el fracaso a la hora de construir sistemas de IA que usen el tipo de inferencia en el que se afianza la inteligencia general, conducirá al fracaso de los avances hacia la inteligencia general (o IAG).

El futuro del mito de la IA

Larson argumenta que cuando se toma en serio “el mito”, hay consecuencias negativas para la ciencia. Porque erosiona la cultura de invención y las inteligencias humanas, que resultan necesarias en aquellos descubrimientos imprescindibles para comprender nuestro propio futuro.

La ciencia de datos (la aplicación de la IA a los macrodatos) es, en palabras de Larson, “una prótesis del ingenio humano en el mejor de los casos” que nos ayuda a lidiar el diluvio de datos de la actualidad. Pero cuando se usa para reemplazar la inteligencia individual, tiende a estropear la inversión sin ofrecer ningún resultado. El mito, continua el autor, ha afectado negativamente la investigación en neurociencia, entre otros avances recientes. En resumen, estamos pagando un precio demasiado elevado a causa de este mito. “Hay que repensar de manera radical la conversación sobre la IA” concluye Larson.

Para qué leer este libro

Cualquier persona que se emocione con la idea de la IA pero que se esté preguntando por qué siempre aparece a diez o veinte años vista. También deberías leer el libro si piensas que el progreso de la IA hacia la super-inteligencia es inevitable y te preocupa lo que habrá que hacer cuando llegue. También es una lectura recomendable para aquellos que se sientan confundidos por el bombo generalizado que rodea a la IA.

Imagen de Gerd Altmann en Pixabay

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