¿Serán las máquinas más inteligentes que los humanos o lograrán engañarnos mejor?

Los sistemas de la IA se configuran utilizando grandes conjuntos de datos que les ayudan a desarrollar un “conocimiento” que después se aplica al mundo real. Imagen cortesía.

 

Alan Turing, uno de los padres de la computación moderna y precursor de la inteligencia artificial, sostenía que en un futuro existirían máquinas lo suficientemente avanzadas como para que sus actos fueran difícilmente distinguibles de los humanos.

Por Univisión 





Esta idea ha sido tratada ampliamente por la literatura y llevada a la gran pantalla en numerosas ocasiones. Algunos ejemplos son las películas Las mujeres perfectas (‘The Stepford Wives’), basada en la novela homónima de 1972 de Ira Levin; ‘Morgan’; ‘The Machine’ y ‘I am Mother’, y el entrañable Data de Star Trek: la nueva generación.

Son muchos los interrogantes que surgen si reflexionamos un poco al respecto. ¿Seremos capaces los humanos de creer a aquella máquina que imite la conducta humana y sentirla como real? ¿Cuáles pueden ser las consecuencias de esta nueva adaptación a la realidad del mito de Prometeo?

El test de Turing

Alan Turing ideó un experimento para evaluar si una máquina —hoy una inteligencia artificial— tiene la capacidad de imitar a la perfección la respuesta de un humano a una pregunta. Inicialmente, lo llamó “juego de la imitación” ( The imitation game), aunque luego fue conocido como test de Turing.

En el test de Turing original, una persona interactúa con dos interlocutores ocultos, un humano y una máquina. La persona, actuando como juez, hace las mismas preguntas a ambos y, si no es capaz de identificar cuál de los dos es la máquina, se considera que esta ha superado el test y que, por tanto, su “inteligencia” es equiparable a la humana.

 

Hoy en día, el formato del test ha variado cuantitativamente; usualmente la conversación se desarrolla entre un número de jueces y un chatbot.

A pesar de que este test ha sido criticado por algunos científicos —consideran que tiene importantes limitaciones, como el hecho de que analiza solamente la capacidad de comunicación y no otros aspectos que también forman parte de la inteligencia humana—, lo cierto es que constituye una piedra angular en el campo de la inteligencia artificial y que se han necesitado más de 70 años para que una máquina consiga superarlo.

Hoy, sin embargo, la prueba sería claramente superada por algunos de los recientes grandes modelos de procesamiento del lenguaje natural: lo ha sido ya por LaMDA, de Google e, indudablemente, ahora lo sería (para algunos lo ha sido) por ChatGPT.

¿Ser un humano o engañar a los humanos?
Pero si reflexionamos sobre el test, nos daremos cuenta de que está construido sobre un engaño. El objetivo de la máquina no es pensar como un humano, sino engañarlo, haciéndole creer que se encuentra ante otro humano.

Precisamente este planteamiento del test de Turing ha sido llevado al extremo en la película ‘ExMachina’ de Alex Garland, donde la máquina —en este caso un robot con forma humana— supera el test gracias a que consigue hacer creer a su interlocutor que incluso ha tomado consciencia.

El engaño es la base del modelo generativo más conocido del deep learning: las redes antagónicas generativas (Generative Adversarial Networks, GAN), de las cuáles son famosos ejemplos MidJourney o Dall-e.

Las GAN son capaces de generar rostros humanos indistinguibles de los reales por los propios humanos. Pero la inteligencia artificial no ha aprendido cómo es un rostro humano, sino cómo debe ser un rostro humano para que no podamos distinguirlo de uno artificial.

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