INTELIGENCIA ARTIFICIAL: desde la realidad hasta Hollywood
Autor: Mariano Jacquet. Licenciado en Seguridad / Especialista en Ciberseguridad.
Antes de empezar a desarrollar una introducción a la IA (Inteligencia artificial) les voy a leer unas líneas:
En resumen, el futuro de la inteligencia artificial (IA) parece muy prometedor. Se espera que la IA siga avanzando y transformando muchos aspectos de nuestra vida cotidiana, desde la atención médica y la educación hasta la producción de bienes y servicios. A medida que se recopilan y procesan cada vez más datos, la IA se volverá más sofisticada y podrá tomar decisiones más precisas en una variedad de tareas. Algunos avances tecnológicos específicos que podrían impulsar el futuro de la IA incluyen el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y la computación cuántica. Sin embargo, también es importante abordar los desafíos y preocupaciones relacionados con la privacidad de los datos y la seguridad de los sistemas de IA para garantizar que la tecnología se utilice de manera ética y responsable
El texto que antecede fue escrito por un una IA (ChatGPT 4) la cual respondió a una pregunta planteada por mí, pidiendo que diera una opinión resumida de como percibía el futuro de la IA .
Esta introducción presenta diferentes aristas y deja planteadas algunas preguntas ¿Reemplazara la IA a las personas?, ¿Podrán desarrollar capacidades de conocimiento abstracto, apreciarán el arte y la cultura? ¿Se autogobernarán, y podrán manipular la mente humana?, si bien es cierto que Hollywood y su industria del cine han propuesto estos escenarios, también es cierto, que con cada avance de este tipo de tecnología genera la sensación de que cada vez está más cerca el gobierno de las maquinas. Para dejar de lado las cinematográficas predicciones de la IA y la humanidad es necesario empezar a entender sobre el tema y mostrar que hay de realidad entre tanta información y desinformación.
¿Qué es la IA?, ¿Cuál es su historia?
La inteligencia artificial no es una tecnología, sino un conjunto de tecnologías que combinadas tiene la capacidad de resolver situaciones complejas, tomar decisiones, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana para resolverlo, o que involucre datos cuya escala exceda lo que los humanos pueden analizar. La IA es un campo amplio que abarca muchas disciplinas diferentes, incluidas la informática, el análisis de datos y las estadísticas, la ingeniería de hardware y software, la lingüística, la neurociencia y hasta la filosofía y la psicología.
A nivel operativo, la IA es un conjunto de tecnologías que se basan principalmente en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo (Machine Learning, Deep Learning), estos son algoritmos basados en tipos de redes neuronales con la capacidad de aprender y poder generar nuevos conocimientos, a partir de entrenar estos modelos con datos y su finalidad es el análisis de datos, la generación de predicciones y previsiones, la categorización de objetos, el procesamiento de lenguaje natural, las recomendaciones, la recuperación inteligente de datos y mucho más.
La inteligencia artificial tendría más de 50 años, ya Alan Touring como padre de la informática moderna, nos decía que el uso de una maquina inteligente nos ayudaría a pensar mejor a los humanos, en 1950 se crea la primera computadora de red neuronal, donde por primera vez un montón de valores de entradas se sometían a un montón de operaciones o neuronas artificiales (algoritmos) conectadas, luego pasando por estas daban un valor de salida diferente. En ese mismo año Alan Touring publica el “Test de Touring”, que aún hoy se utiliza para saber si una IA tiene un comportamiento con iguales o mayores capacidades que un ser humano. Es cierto que hoy está en auge y en boca de todos la IA, pero este se debe a que otras tecnologías como internet, las redes sociales, la masificación de los dispositivos y datos, han potenciado la necesidad de producir inteligencia artificial, por una razón sencilla, la incapacidad de los hombres de procesar tanta información.
Podemos dividirlas en cuatro grandes categorías (Hintze Arend, 2016), los primeras dos en el plano de la realidad. La primera es “Máquinas reactivas”, es una IA limitada que solo reacciona a diferentes tipos de estímulos basados en reglas preprogramadas. No usa memoria y, por lo tanto, no puede aprender con datos nuevos. Deep Blue de IBM, que venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov en 1997 es un ejemplo. La siguiente “Memoria limitada” se considera que la mayor parte de la IA moderna es de memoria limitada. Puede usar la memoria para mejorar con el tiempo mediante el entrenamiento con datos nuevos, por lo general, a través de una red neuronal artificial o algún otro modelo de entrenamiento. Ejemplos de esto podrían ser el actual chatGPT, que entiende el lenguaje natural y construye respuestas, a veces no tan certeras pero cada vez más sorprendentemente eficientes.
Las siguientes pertenecen al plano de lo especulativo porque hasta hoy no se conoce de la existencia de ninguna de ellas, una es “Teoría de la mente”, actualmente no existe IA con teoría de la mente, pero se están investigando distintas posibilidades. El termino hace referencia a IA que puede emular la mente humana y tiene capacidades de toma de decisiones similares a las de un ser humano, lo cual incluye reconocer y recordar emociones, y reaccionar en situaciones sociales como lo haría un ser humano. Y por último un paso más allá de la IA con teoría de la mente, está el concepto de “IA con autoconocimiento”, describe una máquina mítica que tiene conocimiento de su propia existencia y tiene las capacidades intelectuales y emocionales de un ser humano. Al igual que la IA con teoría de la mente, la IA con autoconciencia no existe en la actualidad.
Luego de esta clasificación la próxima pregunta que puede surgir es ¿Tiene un ordenador la inteligencia humana?, ¿Podría una computadora llegar a pensar como un humano? Para dar esta respuesta tendríamos que ir al fundamento del conocimiento, y como adquiere el ser humano nuevo conocimiento. Lo hace a través de la inferencia que consta de tres mecanismos, deducción, inducción y abducción. La deducción es el típico razonamiento de los silogismos de Aristóteles, “Los humanos son mortales, Sócrates es humano, entonces Sócrates es mortal”, va de lo general a lo particular, pero esto no genera nuevo conocimiento, luego tenemos la inducción (Pierce Charles, 1878) mediante la cual a través de la repetición de patrones podemos definir que algo va a suceder, es decir, si hoy sale el sol, mañana sale el sol, y así sucesivamente podemos inducir que todos los días sale el sol, esto si genera nuevo conocimiento, pero tiene un problema ,y es que no podemos tener certeza si mañana va a salir o no el sol, sólo deducimos que va a pasar. Por último tenemos el tercer mecanismo que es la abducción o razonamiento abductivo (Pierce Charles, 1878), esta se presenta en forma de hipótesis o conjetura y da lugar a un tipo de razonamiento nuevo y conocimiento razonable.
Según vimos hasta acá podemos resumir que la IA es un conjunto de algoritmos o códigos que cruzan información generando inferencias o conclusiones a partir de la inducción, pero actualmente es incapaz de cruzar la barrera de la abducción, es decir de la hipótesis o de la conjetura, solo se limita a buscar patrones en una cantidad de datos masivos, si bien esto se puede considerar inteligencia, está muy lejos de actuar como la inteligencia humana que si usa continuamente la hipótesis y la conjetura para generar conocimiento.
Habiendo presentado el tema de IA de manera sucinta, podemos empezar a generar algunas reflexiones, que sin dudas nos llevara a más preguntas. La masificación de la inteligencia artificial hoy se debe al acceso a internet de los usuarios, y a la vez sirve para alimentar esas inteligencias artificiales de información y conocimiento. Por ejemplo las sugerencias de quien seguir en redes sociales los hace una IA, hasta el diagnostico de posibles afecciones o enfermedades a partir del análisis de muestras de pacientes. Pero me quiero detener en lo que estamos todos hablando hoy, y es de Chat GPT. Esta es una IA generativa, que a través de entender el lenguaje natural del humano puede responder y generar cosas nuevas a partir de un banco de datos previos, logrando respuestas muy convincentes y contenido nuevo nunca antes visto, esto conlleva a un sinfín de especulaciones y disparadores. Si bien es desconocido el alcance que pueda tener esta herramienta por volverse masiva, si es necesario poder hacer algunas consideraciones generales. Está claro que no afecta al humano poniendo en duda su existencia, pero si es claro que está modificando y haciendo repensar muchas conductas y disciplinas, pero fundamentalmente pone en peligro nuestra percepción. Como al inicio de este articulo era difícil discernir si lo había escrito una persona o una IA. También existen IIAA que pueden manipular imágenes voces y hasta videos, pudiendo confundir hasta la realidad que vemos y oímos por una pantalla, si estuvieran trasmitiendo en vivo en este momento en un lugar cualquiera se pondrían agregar personas artificialmente y transformar la realidad que percibe aquel que este frente a una pantalla viéndolo, y la percepción humana es a través de los sentidos, lo que nos define en nuestras acciones propias y de quienes nos rodean. A mi parecer es hoy el más grave peligro que afrontamos con la masificación y acceso a la IA por parte de gran cantidad de usuarios “confundir lo que percibimos”.
Para terminar, es cierto que si existe la IA también se está desarrollando lo que denominaría como «Contrainteligencia Artificial (CIA)», que hoy está funcionando por ejemplo en algunas redes sociales que nos ponen en aviso que ciertas imágenes fueron creadas por patrones que responden a una IA; pero esto es el inicio de una carrera de avances que pocos saben cómo va a concluir, quizás en algunos años tendernos que etiquetar el contenido digital avisando de que es una construcción no humana, sin dudas tendremos que adaptarnos a nuevas formas de pensar, de accionar, de gobernar, de legislar y fundamentalmente de pensar.
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