José Luis Ballesteros Román
Luis Rodríguez-Manzaneque López
Alan Mathison Turing, considerado
un padre en la ciencia de la computación y precusor de la informática moderna,
siempre creyó en que las máquinas podrían evolucionar logrando que adquirieran inteligencia. Esta idea
visionaria, la expuso en la prestigiosa revista filosófica Mind. En su artículo, publicado en 1950 bajo el título “Computing
machinery and intelligence” las primeras palabras son: “Propongo considerar la pregunta, ¿Pueden pensar las máquinas?” Esto
debe comenzar con las definiciones del significado de los términos
"máquina" y "pensar"”. La tarea de definir ambos
conceptos no es tan sencilla, puesto que si utilizamos la forma en que
habitualmente los usamos sería difícil captar la conclusión y el sentido de la
pregunta que nos planteamos.
Turing ya había dado una
definición válida para el primero de los conceptos con su máquina de Turing. En
cuanto al segundo término, ¿qué es la inteligencia?, se distinguen dos tipos de
inteligencia:
-
Las que se refieren a procesos mentales y al
razonamiento.
-
Las que se basan en la conducta.
Hemos
de resaltar que Turing planteó la pregunta de en forma de un problema representado en términos del juego de imitación. El juego necesita
tres participantes: un hombre (A), una mujer (B) y un interrogador (C), que
puede ser de uno u otro sexo. El interrogador se queda en una habitación aparte
frente a los otros dos. El objetivo del juego para el interrogador es
determinar cuál de los otros dos es el hombre y cuál es la mujer. Él los conoce por etiquetas X e Y, y al final del juego, dice
bien "X es A e Y es B" o "X es B e Y es A".
Ahora nos
preguntamos: "¿Qué pasará cuando una máquina toma la parte de A en este
juego?" Si el interrogador no fuera capaz de diferenciar a la persona de
la máquina ¿Quiere eso decir que podríamos considerar a la máquina dotada de
inteligencia?
Turing propuso el llamado Test
de Turing, que se diseñó para proporcionar una definición operacional y
satisfactoria de inteligencia. Esta definición se sostenía en la incapacidad de
diferenciar entre entidades inteligentes indiscutibles y seres humanos. El
computador supera la prueba si un evaluador humano no es capaz de distinguir si
las respuestas a una serie de preguntas son de una persona o no.
El Test de Turing aparece en Blade runner
Gran
cantidad del panorama científico y filosófico de la época reaccionó con
críticas y objeciones al trabajo expuesto por Alan M. Turing, cuya visión de
futuro iba mucho más allá que la de la mayoría de la comunidad investigadora de
la década de los 50.
Opiniones
contrarias sobre la pregunta principal:
-
Argumento
teológico: Pensar es una cualidad del alma inmortal concedida por Dios a
los seres humanos, por tanto, cualquier otro ser no podría ser inteligente.
Turing respondió que esta objeción limitaría la “omnipotencia” de Dios, ya que
debería tener la potestad de conceder el pensamiento a una máquina o cualquier
animal si lo estimara adecuado.
-
Objeción
matemática: Según los teoremas de lógica de Gödel, explican que la
capacidad computacional tiene limitaciones. Turing responde que estas
limitaciones son ciertas, pero también se aplican a los humanos y su
inteligencia.
-
Argumento
de Lady Lovelace: Una máquina no es creativa, es decir, sólo puede hacer
cualquier cosa que sepamos ordenarle que haga. Para Turing, el argumento más
utilizado como crítica, pero advierte que cualquier sistema suficientemente
complejo puede ser indistinguible de un sistema
“creativo”. Además no se puede saber si su decisión es autónoma o determinada
por su creador.
-
La
objeción de “cabeza en la arena”: Esta crítica se basaba en que las
consecuencias de las máquinas con inteligencia serían demasiado terribles, por
tanto esperamos y creemos que no pueden hacerlo.
A Turing le
parecía un argumento demasiado abierto. Nos gusta creer que el hombre es de
algún modo superior al resto de la creación. La popularidad de la discusión
teológica está claramente conectado con este sentimiento.
-
El
argumento de la conciencia: Este argumento estuvo muy bien expresado por el
profesor Jefferson Listen en 1949 y citaba que ninguna máquina podía escribir
un soneto o componer un concierto debido a la carencia de emociones.
Este argumento
puede considerarse una negativa para la tesis de Turing. De acuerdo con la
forma más extrema de este punto de vista, la única manera por la cual uno podía
estar seguro de que la máquina piensa es ser la máquina. Sólo así se podrían
describir estos sentimientos con el mundo.
-
Argumento
de incapacidades: Este argumento se citaba como “Reconozco que usted puede
hacer que las máquinas hagan todas las cosas que usted ha mencionado, pero
nunca serán capaces de hacer otras cosas, como por ejemplo, ser guapo, ser
fértil, tener iniciativa, etc”. Turing responde que este argumento se basa en
una aplicación equivocada de la inducción científica, es decir, no puedes
demostrar que una maquina no pueda hacer tal cosa sólo porque no lo haga.
-
Argumento
de la continuidad en el sistema nervioso: El sistema nervioso no es una
máquina de carácter discreto. Un pequeño error en el camino de un impulso
nervioso puede causar una gran diferencia en el tamaño del impulso de salida.
Se puede argumentar que no se puede esperar ser capaz de imitar el
comportamiento del sistema nervioso con un sistema de estados discreto. Si nos
atenemos a las condiciones del juego de imitación, el interrogador no será
capaz de tomar ventaja de esta diferencia.
-
Argumento
de la informalidad del comportamiento: No es posible producir un conjunto
de reglas que describan el conjunto de reacciones que pueden producirse en
determinadas circunstancias. Para Turing, se confunden “reglas” con “leyes de
comportamiento”. Las máquinas obedecen las reglas con exactitud, pero si fuese
un sistema de reglas lo suficientemente complejo, los imponderables
complicarían la toma de decisiones.
-
Argumento
de la percepción extra-sensiorial: Este argumento se basaba en la
telepatía, clarividencia, precognición y psicoquinesia. Turing daba a
este argumento un carácter poco serio, ya que parecen negar las ideas
científicas habituales, sin embargo, parecía aceptar este tipo de práctica
debido a que las evidencias estadísticas, al menos para la telepatía, eran
abrumadoras.
Turing
no entra de lleno a defender estas tesis, parece que acepta una visión
materialista, en base a que el cerebro humano funciona con señales eléctricas y
químicas, y así, el suponer que estas señales no pueden ser reproducidas, sería
forzoso aceptar que existe algo no material (dualismo) que imposibilitaría su
reproducción. Si no aceptamos la existencia de entes inmateriales, por ejemplo
un “alma” inmaterial en donde residiera dicha propiedad del pensamiento,
forzoso es aceptar que no existen razones que eviten su posible reproducción.
Hoy en día, la inteligencia
artificial es un campo ampliamente estudiado, que avanza con gran rapidez. Sin
ir más lejos, ya existen reproducciones virtuales del comportamiento del
cerebro humano, como es el ejemplo de SPAUN,
un cerebro virtual creado por los investigadores de la Universidad de
Waterloo, Canadá, capaz de simular
comportamientos complejos como pensar, recordar e incluso interactuar con el
medio, gracias a que ha sido dotado de un brazo mecánico.
Chris
Eliasmith, científico de la Universidad de Waterloo y jefe del desarrollo de
Spaun, es quien ha pasado varios años pensando en la manera de construir un
"cerebro" así. Hoy es una realidad y el investigador ha anunciado que
está a punto de publicar un libro, How To Build A Brain, con instrucciones que
describen la arquitectura de la materia gris y de cómo actúan los diferentes
componentes. Según el investigador:
Pensaba que la única forma de que la gente me creyera era demostrando mis conclusiones, así que lo que hemos desarrollado es la mayor simulación en el mundo de un cerebro que funciona.
Para
que nos hagamos una idea, Spaun puede reconocer números, recordar listas e
incluso anotarlas. También es capaz de pasar algunos tests básicos de
inteligencia.
Pere a ser el modelo más avanzado
hasta la fecha, en lugar de otorgarle una capacidad casi infinita de
procesamiento, se ha limitado a una representación de 2,5 millones de neuronas
virtuales que tratan de imitar nuestro cerebro y se ha comprobado que puede
llegar a equivocarse.
El
futuro tras el desarrollo de Spaun pasa actualmente por el trabajo que está
realizando Eliasmith con grupos de Estados Unidos y Reino Unido. Un esfuerzo
por tratar de acelerar y ampliar sus tareas y comportamientos. La idea es que
la simulación cerebral pueda llegar algún día a ser utilizada para comprender
mejor y modelar trastornos neurológicos y enfermedades junto a la mejora en el
desarrollo de la Inteligencia Artificial.
Una
de las aplicaciones más utilizadas actualmente de la prueba de Turing son los test
de Turing inversos o CAPTCHAS, que
se han convertido en un recurso utilizado en toda la web. Este test nos sirve
para reconocer si el usuario es una persona o un programa informático.
Como
muestra del avance constante de los algoritmos inteligentes de reconocimiento,
se puede destacar que Google ya ha dado con el algoritmo que podría romper cualquiera
de sus CAPTCHA en la web. Este algoritmo surgió a partir de la necesidad de
reconocer los números de las calles para su famoso servicio Google Maps, lo que
permitiría al usuario encontrar los lugares que busca con mucha más sencillez.
El descubrimiento de este método ha permitido a la compañía fortalecer su
sistema de CAPTCHAS, denominado reCAPTCHA, para que no sea roto por otros
computadores.
En 1990 se inició el premio
Loebner, una competición de carácter anual entre programas de ordenador, que
sigue el estándar establecido en la prueba de Turing. El juez plantea preguntas
a las dos pantallas y recibe respuestas. En base a estas respuestas el juez
debe determinar cuál de las pantallas se corresponde con un humano y cuál con
una máquina. El premio está dotado con 100.000 dólares estadounidenses para el
programa que consiga el primer premio (engañar al mayor número de jueces), y un
premio de consolación para el mejor programa anual.
El premio Loebner en 2013 fue
para el programa Mitsuku Chatbot creado por Stephen Worswick http://www.mitsuku.com/
Bibliografía y referencias:
1. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Stuart J. Russell y Peter Norvig. 2ª edición.
2. “Computing machinery and intelligence", artículo de la revista Mind (1950).
3. Spaun: crean la simulación de cerebro más compleja hasta la fecha
4. Videos sobre SPAUN
5. Premio Loebner, web oficial.
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