Aún queda una larga ruta para definir cómo se tratará apropiadamente la inteligencia artificial.
La inteligencia es una cualidad tan humana que el simple hecho de asociarla a otro ente confunde hasta a los seres humanos más capaces. La surgencia de una máquina inteligente es capaz de asustar a cualquiera y de generar una incertidumbre con poca rivalidad. No obstante es una idea que ha cautivado a la humanidad por más de 50 años.
Fue durante el año de 1956 que por primera vez se estableció el término “inteligencia artificial” en una conferencia en la universidad de Dartmouth en New Hampshire.
Alan Turing, el matemático y científico computacional, creó lo que se reconoce como la primer computadora, en ese entonces llamada “Máquina Universal de Turing”. Esta era una máquina capaz de obtener resultados basados en una serie de reglas predeterminadas y un juego de variables definidas.
De aquí en adelante la humanidad comenzó la búsqueda por el desarrollo de una máquina con capacidad de pensamiento de mayor capacidad al del ser humano.
Durante los años de 1974-1980 y luego entre 1987-1993, debido a falta de avance en el desarrollo de la inteligencia artificial, el gobierno del Reino Unido decidió cortar los fondos para la investigación y este periodo pasaría a conocerse como el “invierno de la inteligencia artificial”.
Por lo tanto, el optimismo creado por Marvin Minsky, científico cognitivo del Instituto de Tecnología de Massachusetts, en cuanto a la capacidad de resolver los problemas que afectaron el desarrollo de tecnologías para la inteligencia artificial desvaneció y comenzó a recuperarse hasta 1993 cuando se reanudan los esfuerzos de investigación. Logrando varios hitos tal como cuando el computador Deep Blue de IBM logra derrotar al campeón de ajedrez, Garry Kasparov en 1997.
Lo cual nos trae al día de hoy, día en el cual se habla de las muchas formas de inteligencia artificial que podrían existir entre nosotros en un futuro no tan lejano.
Tipos de IA
Actualmente existen muchos esfuerzos por parte de distintos grupos por desarrollar la inteligencia artificial. Sin embargo, como Nick Bostrom expone en su libro “Superintelligence”, primero debemos definir inteligencia artificial, clasificar y entenderla. Es perfectamente posible que un ser súper-inteligente, desarrollado en un laboratorio, sea capaz de mantener su capacidad intelectual secreta hasta que él así lo desee.
Bostrom menciona varios tipos de inteligencia artificial según su finalidad y la capacidad de control que se pueda ejercer sobre ellos. La capacidad de control se refiere a la posibilidad de eliminar la autonomía del sistema de inteligencia artificial para evitar catástrofes.
Caminos
A partir de esta clasificación es posible meditar cuál podría ser el camino que nos lleve a desarrollar un sistema de inteligencia artificial por primera vez.
Actualmente se manejan varias posibilidades como la emulación completa del cerebro humano como se ha planteado en el proyecto “Human Connectome” desarrollado por el Laboratorio de Neuroimágenes y el Centro de la Neuroimágen Biomédica de Martinos en el Hospital General de Massachusettes.
Por otro lado, los sistemas de cognición biologica pensando en aumentar las capacidades humana actuales, una especie de evolución artificial. Solo el tiempo nos dirá cuales sistemas son los que permitan una evolución acelerada, si lo serán procesos de implantes mecánicos o si más bien podría darse a través de la ingeniería genética.
Similarmente, los sistemas de interfaces computacionales – cerebrales se basan en el aumento de capacidades cerebrales humanas mediante el implante de sistemas biotecnológicos que puedan mejorar las capacidades cognitivas del ser humano.
Un sistema más abstracto es el de las redes y sistemas organizacionales, idea que plantea que la super-inteligencia es capaz de desarrollarse mediante una red de intercomunicación de mentes que tenga mayores habilidades en conjunto que individualmente.
Una idea que se aleja del ejemplo tradicional en el cual un sistema con capacidad de aprender de manera exponencial podría mostrar habilidades reducidas inicialmente pero con acceso a información rápidamente podría generar su propia super inteligencia.
Estas representan las principales teorías sobre las cuales se basa la investigación actual para el desarrollo de la super inteligencia. La gran incertidumbre de estos caminos es lo que ha causado miedo en muchas figuras científicas de gran renombre como Elon Musk y Stephen Hawking.
Consecuencias
Lo cual nos lleva a la exploración de las consecuencias, adversas o positivas, es claro que un avance tecnológico de esta magnitud viene a ser una cambio de paradigma para toda la humanidad por lo cual es imperativo comprender y analizar distintos escenarios post singularidad.
Uno de los principales retos es establecer reglas lógicas que a pesar de aparentar ser beneficios realmente son tragedias. Como por ejemplo dar como objetivo principal a un sistema de IA el hacer que la humanidad sea feliz, perfectamente un sistema IA podría cumpli su objetivo mediante la manipulación cerebral del ser humano para que permanezca en un estado permanente de producción de serotonina atrapando al individuo en un estado de felicidad permanente. Esto es conocido como las instanciación perversa, un modo de falla provocado por la malinterpretación de un objetivo.
Otro ejemplo que pareciera ser absurdo expone el mismo problema lógico, donde un sistema IA se le asigna la labor de maximizar la producción de cemento por lo cual el IA procede a crear infraestructura suficiente para consumir los recursos naturales esenciales para la continuidad de la vida en el planeta. A esto se le conoce como profusión de infraestructura y es un modo de falla en el cual se causan daños irreversibles por procesos secundarios al objetivo principal.
La mayoría de estos escenarios pueden ser controlados y la investigación de IA debe manejarse con suficientes precauciones para poder aprovechar los beneficios y el avance que podría darle a la humanidad el inevitable salto de inteligencia. Muchos especulan futuros con un salario universal para compensar la destrucción de trabajos actuales, se habla de un salto económico y porque no la destrucción de la pobreza en una escala global donde todos los seres humanos serían sometido a un salto de estrato social. A esto se le puede sumar el avance exponencial en tecnologías de medicina, ingeniería, exploración espacial cuidados del medio ambiente y básicamente cualquier disciplina humana.
No obstante lo único que queda claro es la gran incertidumbre que existe en torno a las consecuencias y a la modalidad de desarrollo que tendría el primer sistema IA. Mientras tanto podemos disfrutar de los sistemas IA como herramientas como lo son los vehículos autónomos, sistemas de cálculos, o robots inofensivos de apoyo.
Referencias:
Bostrom, N. (2003). Ethical Issues in Advanced Artificial Intelligence. Disponible en http://www.nickbostrom.com/ethics/ai.html
Bostrom, N. (2014). Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxforfd: Oxford University Press.
Darlington, K. (2016). The rise of Machine Intelligence: Computer Chess. Disponible en https://www.bbvaopenmind.com/en/the-rise-of-machine-intelligence-computer-chess/?utm_source=facebook&utm_medium=techreview&utm_campaign=MITcompany&utm_content=ajedrezCibern%C3%A9tico
George, D. (2016). Artificial Intelligence At Work. Disponible en http://events.technologyreview.com/video/watch/dileep-george-vicarious-ai-work/?utm_campaign=socialflow&utm_source=facebook&utm_medium=post
Hawkings, J y Dubinsky, D. (2016). What is Machine Intelligence vs. Machine Learning vs. Deep Learning vs. Artificial Intelligence (AI)? Disponible en http://numenta.com/blog/2016/01/11/machine-intelligence-machine-learning-deep-learning-artificial-intelligence/
Hodges, A. (1995). Alan Turing — a short biography. Recuperado de http://www.turing.org.uk/publications/dnb.html
Human Connectome Project. (s.f.). About. Disponible en http://www.humanconnectomeproject.org/about/
Lewis, T. (2014). A Brief History of Artificial Intelligence. Recuperado de http://www.livescience.com/49007-history-of-artificial-intelligence.html
Steele, B. (2016). Cornell robot discovers itself and adapts to injury when it loses one of its limbs. Disponible en http://www.news.cornell.edu/stories/2006/11/cornell-robot-discovers-itself-and-adapts-injury
