Inteligencia artificial

Tuve un profesor en Informática, muy conocido, que ya por entonces era bastante veterano y se diría que pionero. De él nos llamaba la atención una cosa entre muchas otras. No surgía ningún tema tecnológico sin que él dijese que eso ya era antiguo. «Bueno, esto en en fondo no son más que bases de datos deductivas, que ya se hacían en los sesenta… Si nada de esto es nuevo.» Todo así. Todo lo había conocido ya él. En aquellas largas y tediosas tardes, lógicamente, los alumnos hacíamos entre nosotros parodia de aquello.

En la actualidad está muy de moda la inteligencia artificial, o IA. Queda mucho más vistoso decir «Esto lo ha hecho una IA» que «Esto se ha hecho con un programa de ordenador». Y algunas de las cosas que se hacen parecen milagrosas; lo más reciente es ChatGPT, o su contrapartida de Google. Pero ya últimamente la gente se maravillaba de poder hablar con Alexa, o con Siri, o con quien sea menos con el vecino. Y tecnológicamente es interesante, claro que sí; hace poco me pasaron este artículo que habla (en inglés) mucho y bien de estas cosas.

El problema es que no sé cómo voy a hablar de esto sin convertirme directamente en la parodia que hacíamos de mi profesor.

Porque es así: la tecnología que hay detrás de todo esto, hasta donde yo sé, no tiene nada de nuevo. Resulta que en aquel ya vetusto plan de estudios (¡1991!) teníamos asignatura obligatoria de Inteligencia artificial. Y también tuve asignatura de Redes neuronales, y de Ingeniería del conocimiento.

Por lo que se refiere a las redes neuronales, suena tremendo, pero en realidad es algo que cualquiera puede entender si se lo explican bien. Decidir si una imagen es una cara o no, en realidad, se puede plasmar en una función que reciba los pixels de la imagen, haga unas cuentas con esos valores (hablo de sumar, restar, multiplicar y dividir) y obtenga un número; pongamos que si es 1 aquello es una cara, y si es 0 no lo es.

Claro, decidir qué cuentas hacer (por qué sumar, multiplicar o dividir) es tarea imposible. Pero, y aquí viene la «magia»: hay métodos para parametrizar esas cuentas, y para ajustar los parámetros. Al principio pones esos parámetros aleatorios. Coges una imagen, le dices al programa si es una cara o no, y él hace sus cuentas y ve si ha acertado. Si se ha equivocado, aplica un método que corrige los parámetros para acercarse un poquito más al resultado esperado.

Si preparas un millón de fotos y le dices cuáles son caras y cuáles no, y le dejas solo repitiendo la lección millones de veces, esos parámetros se irán ajustando poquito a poco, hasta que, al menos ese millón de fotos de ejemplo, sea capaz de clasificarlas acertadamente.

Y la «magia» es que, entonces, si le enseñas una foto nueva, es posible que acierte si es una cara o no. En programa no sabe nada de caras; se limita a hacer operaciones. Tampoco sabemos por qué acierta; el secreto está guardado en esos miles de parámetros que ha ido ajustando pacientemente, y sale lo que sale, pero no se puede razonar. Funciona sin más.

Yo mismo he hecho redes neuronales. Lo que pasa es que nuestros programas podían recibir solo unas pocas entradas (¿media docena?, y luego los dejabas entrenándose varios días, y volvías a ver cómo iba. Ahora la potencia de cálculo ha mejorado tanto que puedes meterle al bicho muchas entradas (¿cientos, miles?) y además él se entrena en horas en vez de en días o semanas. Y si lo aplicas a reconocer caras, puedes enchufarlo a una cámara de vídeo y que lo haga en directo (las cámaras de fotos llevan ya años haciéndolo), porque toma la decisión en fracciones de segundo, cuando antes eso no era factible.

Respecto a ChatGPT y parientes, pasa algo parecido. Uno de los primeros «juegos» de ordenador era Eliza; un programa conversacional, como ChatGPT. Pero a Eliza la programaban con unas pocas reglas; no podían meterle por un tubo millones de textos para que los analizase y «aprendiese». La fuerza bruta que se puede aplicar hoy en día es muy efectiva (es difícil que se te ocurra una pregunta que no se le haya ocurrido a alguien).

Pero el tratamiento informativo que se da a esto parece dejar ver que las máquinas ahora «aprenden» o «son inteligentes» de una forma en que antes no lo eran. Y no es así; es solamente una cuestión de cantidad. Filosóficamente, el fondo es el mismo.

Y esto nos lleva a preguntas que ya se hacían también antaño: ¿qué es la inteligencia? Algunas definiciones meramente operativas dicen que un comportamiento inteligente es aquel que un humano no es capaz de distinguir de un comportamiento humano real. Si hablas con un interlocutor y no sabes si al otro lado hay una máquina o un humano, ese interlocutor está exhibiendo, de alguna forma, un comportamiento inteligente (a efectos prácticos). Claro, esto es muy discutible y muy tramposo si se saca de contexto.

En fin, que nada de esto es nuevo. Y bien que me fastidia decirlo, porque parezco a mi profesor.

Lo que es nuevo somos nosotros: que ahora parece que no somos capaces de distinguir las máquinas de las personas, y no nos damos ni cuenta.

Si quieres hablar con alguien inteligente y divertido, no hace falta esperar otras décadas de desarrollo; el próximo día prueba con tu vecino. Es posible que funcione.