La inteligencia artificial es uno de los ejes de la actual transformaci\u00f3n de los m\u00e9todos de trabajo, los modos de relacionarse y la mentalidad, caracterizada por la rapidez y por la complejidad t\u00e9cnica. Este dossier quiere ayudar a comprender sus distintos aspectos y sus repercusiones, tambi\u00e9n \u00e9ticas, con la ayuda de profesionales expertos y de las reflexionas ofrecidas por al Papa Francisco sobre estos desarrollos.<\/p>\n\n\n\n
Casi desde el principio de la historia de la inform\u00e1tica, las computadoras fueron programadas para actuar de forma inteligente. En 1956, Herbert Gelernter, del Laboratorio de IBM en Poughkeepsie, construy\u00f3 un programa capaz de resolver teoremas de geometr\u00eda plana, uno de los primeros ejemplos de inteligencia artificial. Ese mismo a\u00f1o, John McCarthy y otros pioneros de la inform\u00e1tica se reunieron en un seminario en el Dartmouth College de Hanover (USA). Tras dar nombre a la nueva disciplina (inteligencia artificial<\/em>) predijeron que en una d\u00e9cada habr\u00eda programas capaces de traducir entre dos lenguas humanas y de jugar al ajedrez mejor que el campe\u00f3n del mundo. Despu\u00e9s se construir\u00edan m\u00e1quinas con inteligencia igual o superior a la nuestra, con lo que entrar\u00edamos en una nueva v\u00eda en la evoluci\u00f3n humana. El viejo sue\u00f1o de construir hombres artificiales se habr\u00eda hecho realidad.<\/p>\n\n\n\n Pero las cosas no sucedieron como aquellos optimistas preve\u00edan. Aunque Arthur Samuel, de IBM, construy\u00f3 un programa para jugar a las damas que guardaba informaci\u00f3n sobre el desarrollo de las partidas y la utilizaba para modificar sus jugadas futuras (es decir, aprend\u00eda), el ajedrez result\u00f3 ser un objetivo mucho m\u00e1s dif\u00edcil. El objetivo de ganar al campe\u00f3n del mundo se retras\u00f3 m\u00e1s de 30 a\u00f1os respecto a la fecha prevista.<\/p>\n\n\n\n La traducci\u00f3n de textos entre dos lenguas naturales result\u00f3 tambi\u00e9n m\u00e1s dif\u00edcil de lo que se preve\u00eda. Nuestras lenguas son ambiguas, porque una misma palabra puede tener varios significados, que suelen ser distintos en lenguas diferentes, y adem\u00e1s, en una misma frase, una palabra puede desempe\u00f1ar diversos papeles sint\u00e1cticos. <\/p>\n\n\n\n El fracaso de las predicciones de los expertos desanim\u00f3 a los investigadores en inteligencia artificial, que en gran n\u00famero se dedicaron a otras investigaciones. Adem\u00e1s, en 1969, Marvin Minski y Seymour Papert demostraron que las redes neuronales artificiales de una o dos capas, con las que se ven\u00eda investigando desde los a\u00f1os cincuenta, no son capaces de resolver problemas muy sencillos. <\/p>\n\n\n\n Durante los a\u00f1os setenta, el inter\u00e9s por la inteligencia artificial se renov\u00f3 gracias a los sistemas expertos. De nuevo se lanzaron las campanas al vuelo y se predijeron avances inmediatos demasiado ambiciosos. El gobierno del Jap\u00f3n, por ejemplo, puso en marcha a finales de esa d\u00e9cada el proyecto de la quinta generaci\u00f3n<\/em>, cuyo objetivo era desarrollar en diez a\u00f1os (siempre en diez a\u00f1os) m\u00e1quinas capaces de pensar<\/em> como los seres humanos, de comunicarse con nosotros en nuestra lengua, y de traducir textos escritos en ingl\u00e9s y en japon\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Asustados por el proyecto, los Estados Unidos y la Uni\u00f3n Europea lanzaron sus propios programas de investigaci\u00f3n, con objetivos menos ambiciosos. Los americanos enfocaron sus esfuerzos hacia programas militares, como la Iniciativa de computaci\u00f3n estrat\u00e9gica<\/em> (SCI), que se centr\u00f3 en la construcci\u00f3n de veh\u00edculos aut\u00f3nomos sin piloto en tierra y en el aire; armas \u201cinteligentes\u201d; y el proyecto apodado Star Wars<\/em>, que deb\u00eda proteger a los Estados Unidos de un ataque nuclear. Europa, en cambio, se centr\u00f3 en el problema de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica con el proyecto Eurotra<\/em>.<\/p>\n\n\n\n A principios de los noventa, el proyecto japon\u00e9s acab\u00f3 en un fracaso rotundo. El programa militar de los Estados Unidos tuvo m\u00e1s \u00e9xito, como se vio durante la segunda guerra de Irak. Y aunque el proyecto Star Wars<\/em> no lleg\u00f3 a ponerse en marcha, su anuncio presion\u00f3 a la Uni\u00f3n Sovi\u00e9tica, por lo que algunos analistas piensan que fue una de las causas del fin de la guerra fr\u00eda. En cuanto al proyecto Eurotra<\/em>, no dio lugar a un sistema aut\u00f3nomo de traducci\u00f3n autom\u00e1tica, pero s\u00ed a la construcci\u00f3n de herramientas de ayuda al traductor humano que permiten aumentar su productividad, en la misma l\u00ednea que Google Translate<\/em>.<\/p>\n\n\n\n En 1997, 30 a\u00f1os despu\u00e9s de lo previsto, un ordenador consigui\u00f3 por fin vencer al campe\u00f3n del mundo de ajedrez (Garri Kasparov) en un torneo a seis partidas. Tambi\u00e9n ha avanzado mucho la conducci\u00f3n de veh\u00edculos autom\u00e1ticos (coches y aviones). Por eso, cada vez con m\u00e1s frecuencia se dice que estamos a punto de conseguir la verdadera inteligencia artificial<\/em>, la de m\u00e1quinas tan inteligentes (o m\u00e1s) que los seres humanos. \u00bfEs posible? \u00bfEst\u00e1 realmente tan cerca como parecen creer algunos expertos (no muchos) y los medios de comunicaci\u00f3n? <\/p>\n\n\n\n Los investigadores no siempre se ponen de acuerdo en la definici\u00f3n de esta rama de la inform\u00e1tica, por lo que no es f\u00e1cil distinguir de forma clara las disciplinas y aplicaciones que pertenecen a este campo. \u00daltimamente se ha puesto de moda utilizar el t\u00e9rmino inteligencia artificial <\/em>para referirse a cualquier aplicaci\u00f3n inform\u00e1tica, por lo que su delimitaci\u00f3n es cada vez m\u00e1s borrosa y confusa. Se ha llegado a presentar como inteligencia artificial un sistema de bancos p\u00fablicos callejeros que incorporan un repetidor de wifi y una placa solar que da energ\u00eda para cargar un tel\u00e9fono m\u00f3vil. \u00bfD\u00f3nde est\u00e1 la inteligencia? En todo caso, en el ser humano al que se le ocurri\u00f3 montar esos dispositivos.<\/p>\n\n\n\n La definici\u00f3n m\u00e1s extendida del campo de la inteligencia artificial es esta: conjunto de t\u00e9cnicas que tratan de resolver problemas relacionados con el proceso de informaci\u00f3n simb\u00f3lica, utilizando para ello m\u00e9todos heur\u00edsticos<\/em>. <\/p>\n\n\n\n Una aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial deber\u00eda cumplir las tres condiciones siguientes: a) que la informaci\u00f3n a tratar tenga car\u00e1cter simb\u00f3lico; b) que el problema a resolver no sea trivial; c) que la forma m\u00e1s pr\u00e1ctica de abordar el problema sea usar reglas heur\u00edsticas (basadas en la experiencia). El programa deber\u00eda ser capaz de extraer esas reglas heur\u00edsticas de su propia experiencia, es decir, debe ser capaz de aprender.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s de dise\u00f1ar campeones para los juegos considerados generalmente como inteligentes<\/em>, hay muchas m\u00e1s aplicaciones de la inteligencia artificial. En algunas, los resultados han sido espectaculares y se aproximan a lo que, intuitivamente, entendemos por una m\u00e1quina que piensa.<\/p>\n\n\n\n Son muchos los temas en los que ha sido posible aplicar t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, hasta el punto de que este campo se parece a un peque\u00f1o caj\u00f3n de sastre. Veamos algunos:<\/p>\n\n\n\n -Juegos inteligentes.<\/em> En 1997, el programa Deep Blue<\/em> (una m\u00e1quina dedicada de IBM) gan\u00f3 al campe\u00f3n del mundo, entonces Garri Kasparov. En la actualidad el mejor programa es AlphaZero<\/em>, de la empresa DeepMind<\/em> (propiedad de Google<\/em>), que no se basa en reglas introducidas por seres humanos, sino en el autoaprendizaje (realiz\u00f3 cinco millones de partidas contra s\u00ed mismo). Otros juegos resueltos satisfactoriamente son el chaquete (backgammon<\/em>), las damas, Jeopardy!<\/em>, ciertas formas del p\u00f3quer, y Go<\/em>. <\/p>\n\n\n\n -Realizaci\u00f3n de razonamientos l\u00f3gicos.<\/em> Existen tres clases de razonamiento l\u00f3gico: deductivo (esencial en matem\u00e1ticas), inductivo (usado por las ciencias experimentales) y abductivo (que se emplea sobre todo en ciencias humanas, historia y algunas ramas de la biolog\u00eda, como la paleontolog\u00eda). El problema de programar ordenadores para que realicen deducciones l\u00f3gicas puede considerarse resuelto. En cambio, es mucho m\u00e1s dif\u00edcil programar los procesos de razonamiento inductivo o abductivo, por lo que este campo de investigaci\u00f3n en inteligencia artificial contin\u00faa abierto.<\/p>\n\n\n\n -Proceso de la palabra hablada.<\/em> Se trata de conseguir que los ordenadores entiendan la voz humana, para que sea posible darles \u00f3rdenes de forma m\u00e1s natural, sin tener que utilizar un teclado. La investigaci\u00f3n en este campo encontr\u00f3 dificultades en el hecho de que cada persona tiene su propia forma de pronunciar, y en que el lenguaje hablado es aun m\u00e1s ambiguo que el escrito, pero \u00faltimamente se ha avanzado mucho, y a menudo se alcanza un porcentaje de comprensi\u00f3n superior al 90 por 100 de las palabras. <\/p>\n\n\n\n -Proceso de textos escritos.<\/em> Se subdivide en dos \u00e1reas principales: proceso del lenguaje natural y traducci\u00f3n autom\u00e1tica. <\/p>\n\n\n\n Un campo relativamente reciente es el de la miner\u00eda de datos<\/em>, cuyo objetivo es extraer informaci\u00f3n de textos escritos y tratar de comprender su significado. Para ello se utilizan m\u00e9todos estad\u00edsticos y se construyen corpus anotados con informaci\u00f3n sobre los t\u00e9rminos. Al utilizarlos, los programas mejoran o aceleran la comprensi\u00f3n de los textos que deben interpretar.<\/p>\n\n\n\n En el campo de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, los problemas se multiplican, pues los programas han de enfrentarse con dos lenguas naturales en vez de una, ambas plagadas de ambig\u00fcedades e irregularidades, que adem\u00e1s no suelen coincidir entre s\u00ed. Usualmente el objetivo de estos programas es realizar una traducci\u00f3n aproximada (no perfecta) de los textos de partida, sobre la que un traductor humano puede trabajar para mejorarla, aumentando as\u00ed considerablemente su rendimiento.<\/p>\n\n\n\n -Proceso de im\u00e1genes y veh\u00edculos autom\u00e1ticos.<\/em> Cuando observamos una escena a trav\u00e9s de la vista, somos capaces de interpretar la informaci\u00f3n que recibimos e identificar los objetos independientes. Este campo de investigaci\u00f3n tiene por objeto programar m\u00e1quinas y robots para que reconozcan visualmente los elementos con los que han de relacionarse. Una de sus aplicaciones m\u00e1s espectaculares es el coche autom\u00e1tico. Este proyecto, bastante avanzado en la actualidad por parte de varias empresas, tiene por objeto construir veh\u00edculos sin conductor que puedan desplazarse por las carreteras y las calles de una ciudad. Estas investigaciones, que comenzaron en la Universidad Carnegie Mellon<\/em> a finales de los a\u00f1os ochenta, recibieron un fuerte impulso durante los noventa, cuando un coche sin conductor sali\u00f3 por primera vez a las autopistas alemanas. En lo que llevamos del siglo XXI, la investigaci\u00f3n en el campo del coche sin conductor ha seguido avanzando, y no parece lejano el momento en que se autorice su comercializaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n -Sistemas expertos.<\/em> Son programas que realizan deducciones l\u00f3gicas para aplicar reglas de conocimiento proporcionadas por expertos humanos en el tema de que se trate, para resolver problemas concretos. <\/p>\n\n\n\n El primer intento (un programa llamado DENDRAL, capaz de obtener la f\u00f3rmula de un compuesto qu\u00edmico a partir de su espectrograma de masas) se construy\u00f3 hacia 1965 en la Universidad de Stanford. Durante los a\u00f1os setenta y ochenta, la investigaci\u00f3n en sistemas expertos se aplic\u00f3 en diagn\u00f3stico m\u00e9dico, matem\u00e1ticas, f\u00edsica, prospecciones mineras, gen\u00e9tica, fabricaci\u00f3n autom\u00e1tica, configuraci\u00f3n autom\u00e1tica de computadoras, etc\u00e9tera. Pero a finales de los a\u00f1os ochenta entraron en decadencia. Aunque no han desaparecido por completo, hoy no desempe\u00f1an el papel principal en la investigaci\u00f3n en inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n -Redes neuronales artificiales.<\/em> Es una de las aplicaciones m\u00e1s antiguas de la inteligencia artificial, y tambi\u00e9n una de las m\u00e1s utilizadas en la actualidad. Las neuronas<\/em> que componen estas redes est\u00e1n muy simplificadas, en comparaci\u00f3n con las que forman parte del sistema nervioso humano y de muchos animales. Estas redes son capaces de resolver problemas muy complejos en muy poco tiempo, aunque la soluci\u00f3n obtenida no suele ser \u00f3ptima, sino s\u00f3lo una aproximaci\u00f3n, que a menudo es suficiente para nuestras necesidades. En la actualidad, las redes neuronales se utilizan en muchas aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico, como los traductores autom\u00e1ticos mencionados m\u00e1s arriba.<\/p>\n\n\n\n -Computaci\u00f3n cognitiva y bases de conocimiento sobre el mundo.<\/em> Uno de los problemas que han dificultado la investigaci\u00f3n en inteligencia artificial ha sido el hecho de que las computadoras apenas poseen conocimientos sobre el mundo que nos rodea, lo que les pone en desventaja evidente respecto a cualquier ser humano, que s\u00ed posee esa informaci\u00f3n, pues la ha adquirido desde su infancia y puede utilizarla para resolver problemas de sentido com\u00fan que parecen triviales, pero que son dificil\u00edsimos de resolver para las m\u00e1quinas que no disponen de la informaci\u00f3n necesaria. IBM ha puesto en marcha un proyecto sobre computaci\u00f3n cognitiva cuyo objetivo es construir programas que, a partir de datos muy abundantes (big data<\/em>) y utilizando t\u00e9cnicas de inteligencia artificial y aprendizaje autom\u00e1tico, sean capaces de hacer predicciones e inferencias \u00fatiles, y de responder a preguntas expresadas en lenguaje natural. <\/p>\n\n\n\n Por el momento, estos sistemas no pueden compararse con los seres humanos, y normalmente se restringen a un campo de aplicaci\u00f3n concreto.<\/p>\n\n\n\n En 1950, adelant\u00e1ndose a su \u00e9poca, el matem\u00e1tico y qu\u00edmico ingl\u00e9s Alan Turing intent\u00f3 definir las condiciones en que ser\u00eda posible afirmar que una m\u00e1quina es capaz de pensar como nosotros (la Prueba de Turing<\/em>). Esto es lo que se llama inteligencia artificial fuerte<\/em>, para distinguirla de la inteligencia artificial d\u00e9bil<\/em>, que abarca todas las aplicaciones de las que disponemos hasta ahora, en las que est\u00e1 claro que la m\u00e1quina no piensa. <\/p>\n\n\n\n La prueba de Turing afirma que una m\u00e1quina ser\u00e1 tan inteligente como el hombre (o ser\u00e1 capaz de pensar) cuando sea capaz de enga\u00f1ar a un n\u00famero suficiente (30 %) de seres humanos, haci\u00e9ndoles creer que est\u00e1n intercambiando informaci\u00f3n con otro ser humano, y no con una m\u00e1quina. Turing no se limit\u00f3 a plantear la prueba, sino que predijo que se cumplir\u00eda en unos cincuenta a\u00f1os. No se equivoc\u00f3 demasiado, pues en 2014 un chatbot<\/em> (un programa que toma parte en una conversaci\u00f3n de chat<\/em>) consigui\u00f3 convencer al 33 % de sus contertulios, tras cinco minutos de conversaci\u00f3n, de que era un chico ucraniano de 13 a\u00f1os. Sin embargo, algunos analistas no ven las cosas tan claras. Evan Ackerman escribi\u00f3: \u201cLa prueba de Turing no demuestra que un programa sea capaz de pensar. M\u00e1s bien indica si un programa puede enga\u00f1ar a un ser humano. Y los seres humanos somos realmente tontos\u201d.<\/em><\/p>\n\n\n\n Muchos investigadores piensan que la prueba de Turing no basta para definir o detectar la inteligencia. En 1980, el fil\u00f3sofo John Searle intent\u00f3 demostrarlo mediante la propuesta de la<\/em> habitaci\u00f3n china<\/em>. Seg\u00fan Searle, para que un ordenador pueda ser considerado inteligente, adem\u00e1s de la prueba de Turing hacen falta dos cosas m\u00e1s: que comprenda lo que escribe, y que sea consciente de la situaci\u00f3n. Mientras eso no ocurra, no podremos hablar de inteligencia artificial fuerte<\/em>.<\/p>\n\n\n\n En todo esto subyace un problema muy importante: para construir una inteligencia artificial fuerte, hay que dotar a las m\u00e1quinas de consciencia. Pero si no sabemos qu\u00e9 es la consciencia, ni siquiera la nuestra, \u00bfc\u00f3mo vamos a conseguirlo? <\/p>\n\n\n\n En los \u00faltimos tiempos se han realizado muchos avances en neurociencia, pero a\u00fan estamos muy lejos de poder definir lo que es la consciencia y saber de d\u00f3nde surge y c\u00f3mo funciona, as\u00ed que mucho menos podemos crearla, ni siquiera simularla.<\/p>\n\n\n\n \u00bfEs posible que los avances de la inform\u00e1tica nos lleven en un plazo m\u00e1s o menos largo a crear en nuestras m\u00e1quinas algo que se comporte como una superinteligencia? Ray Kurzweil lleva d\u00e9cadas pronostic\u00e1ndolo para un futuro casi inmediato que, como el horizonte, se va alejando a medida que nos acercamos a \u00e9l. <\/p>\n\n\n\n No sabemos si ser\u00e1 posible, por medios inform\u00e1ticos, construir inteligencias iguales o superiores a la nuestra, con capacidad de auto-consciencia. Pero si la inteligencia artificial fuese practicable, se nos plantear\u00eda un problema importante: el \u201cproblema de la contenci\u00f3n\u201d.<\/p>\n\n\n\n Se trata de la pregunta siguiente: \u00bfes posible programar una superinteligencia de tal manera que no pueda causar da\u00f1o a un ser humano?<\/em><\/p>\n\n\n\n Esencialmente, el problema de la contenci\u00f3n es equivalente a la primera ley de la Rob\u00f3tica de Isaac Asimov. Pues bien, hay indicios matem\u00e1ticos recientes de que no es posible resolver el problema de la contenci\u00f3n. Si esto se confirma, tenemos dos posibilidades: a) renunciar a crear superinteligencias, y b) renunciar a estar seguros de que dichas superinteligencias no podr\u00e1n causarnos da\u00f1o. <\/p>\n\n\n\n Siempre es arriesgado predecir el futuro, pero parece claro que muchos de los avances que se anuncian con ligereza como inminentes est\u00e1n bastante lejanos. <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inteligencia artificial es uno de los ejes de la actual transformaci\u00f3n de los m\u00e9todos de trabajo, los modos de relacionarse y la mentalidad, caracterizada por la rapidez y por la complejidad t\u00e9cnica. 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Aplicaciones de la inteligencia artificial<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
\u00bfPuede una m\u00e1quina ser inteligente?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Problema de la contenci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n