La inteligencia de las máquinas

Imagen: Sophía, la robot que fue declarada ciudadana en Arabia Saudí



La Inteligencia se ha convertido en una noble etiqueta que las ciencias sociales asocian a un concepto muy amplio, hoy día existen muchas definiciones y según Howard Gardner, hasta se proponen varios tipos de ella. Le ha dado al término ser una lista de opciones con las que pudiéramos hasta sentirnos mejor, descubriendo que en el fondo no somos tan brutos, no porque no seamos inteligentes, sino porque como mortales tenemos el beneficio de contar al menos con “un” tipo en particular, del bojote que dicen existen. Aquellos especímenes a quienes honestamente no se les puede asignar ninguno de los tipos, pues se puede interpretar cualquiera, ya que nunca son tan precisos, para que no se vayan a sentir discriminados y te caigan a coñazos. Creo que a esta vía la llaman inteligencia estratégica.


Pero ahora que aparecieron las computadoras, esos aparatos que hacen muchas tareas que a veces no entendemos, al discurso globalizador y colonialista le ha quedado como anillo al dedo la nueva expresión que resume todo respecto al progreso: Inteligencia Artificial. Esos aparatos, más inteligentes que tú y yo, resuelven tareas y producen resultados; producen dividendos. Y ahí es donde radica la verdadera inteligencia, en producir dividendos con un mínimo de esfuerzo. Sin embargo, la trampa en la que estamos metidos con ese discurso es que esos dividendos no los produce la inteligencia sino la energía, y a la globalización no parece importarle (ni convenirle) que tengamos eso claro.

Independientemente de los tipos de inteligencia que haya, en el fondo, la demostración consiste en la habilidad de tomar los elementos disponibles para producir un resultado. Mientras más inteligente eres, mejores serán los resultados. Según el tipo de inteligencia que te alumbre, mientras más lo seas, más eficientes (efectivo y eficaz) serán los resultados. Todo se reduce a esto: ¿qué necesito? - ¿qué hay? - toma tu respuesta. Y eso lo hace hasta un zapato, que cuando le amarras las trenzas, no se sale del pie. Yo asocio más a la inteligencia con la creatividad: producir resultados sin tener recursos.

Si seguimos desgranando el término, la Inteligencia Artificial (IA), aparte de ser una etiqueta de moda que hace lucir a quien la usa, es una especie de símil con el que se designa a los procedimientos que se utilizan para resolver problemas, algo que más recientemente se hace en las computadoras. Esos procedimientos pueden ser tan simples como el zapato que no se sale, o un programa para tomar decisiones sobre inversiones en la Bolsa de Valores. No importa la tarea que se realice, la IA consiste en algoritmos que reciben entradas, las procesan y emiten una salida: 1) cuando se hala la trenza del zapato, se unen dos piezas que cierran el paso del empeine y el pie se ajusta; 2) cuando el valor de las acciones está bajando, se decide colocar una solicitud de venta. La diferencia en la complejidad entre estos dos ejemplos está en la cantidad de variables de entrada y de salida que maneja el algoritmo, así como la relación que se establece entre todas ellas. Mientras más relaciones entre parámetros de entrada y salida, mientras mayor sea el número de criterios de decisión, mientras más interacciones tenga, pues más complejo será el algoritmo.

Cuando hablamos ahora de muchas entradas y muchas salidas es cuando el término IA cobra su mayor utilidad y demuestra su mayor fortaleza. Por supuesto, esas ventajas no te las van a explicar abiertamente porque tu inocencia y tu ignorancia son parte de las ventajas ¿Has escuchado hablar del Big Data?

Tomar decisiones es una ciencia y es un arte. Lo que hace la IA es aprender a tomar decisiones, tal y como lo haría cualquier persona. Sin embargo, si la IA está montada sobre computadoras, la velocidad con la que aprende a tomar decisiones es infinitamente más rápida que la humana, porque lo hace a la velocidad del procesamiento de las computadoras. No sólo eso, sino que una vez que una computadora “aprende” algo, su desempeño, su experticia y su “conocimiento” se pueden transferir a otras computadoras. Algo así como que puedes crear un equipo de individuos expertos súper entrenados, con copias, multiplicando lo que aprendió solo uno de ellos.

¿Cómo aprenden las computadoras a tomar decisiones? Es increíble la sencillez con que lo hacen, te pongo un ejemplo. Supongamos que quieres entrenarte a pie para comprar y vender divisas en el mercado, comienzas por revisar todos los días en Internet el precio de las divisas y lo comparas con la tendencia, lees las noticias y te informas sobre el entorno económico y político del país dueño de la divisa. A partir de la recolección de esos datos diarios, puedes formarte una idea más o menos clara de cuándo será más conveniente comprar o vender, según te lo diga la experiencia que vayas acumulando sobre cuáles aspectos del mercado, del entorno, son los indicadores más válidos para tomar la decisión. He leído que los operadores serios dedicados a esta actividad se pueden tomar unos 6 meses de entrenamiento, sólo para comenzar.

Metamos ahora el turbo de la Inteligencia Artificial. Consigues una aplicación (escribes el código, lo compras, lo fusilas, lo bajas de un portal, etc.). Te bajas de Internet los archivos de datos con el precio de la divisa durante los últimos cien años, segundo a segundo si buscas bien, y se los metes al programa. Buscas el precio en esa divisa para los insumos básicos (commodities) de los últimos cien años, considerando digamos, unos 50 productos. Quizás algunas fechas claves del entorno mundial: guerras mundiales, atentados terroristas, descubrimientos importantes, llegada a la luna, etc. hechos que pudieran haber modificado significativamente el precio de las divisas. También pudieras añadir las tasas de cambio frente a las 10 divisas más importantes de la economía mundial, entre otras cosas. Supongamos que te dedicas todo un día a eso, pegado a la computadora y le aplicas métodos estadísticos a todo ese numerero, evaluando la correlación entre variables, entre entradas y salidas, regresiones de varios tipos sobre todos los datos, promedios, curvas de tendencias, desviaciones, experiencias de otros “traders”, en fin, acumulas en un día la experiencia de cien años, con miles de variables de entrada y de salida, con análisis de sensibilidad entre todos los parámetros, y conformas funciones que te pueden predecir, en tiempo real y con una excelente probabilidad de acertar, el precio en los próximos segundos de la divisa que quieres intercambiar, con la sugerencia sobre la mejor forma de ganar y con el menor esfuerzo ¿qué tal? (OJO, este ejemplo que describí no tiene nada de extraordinario, es una bagatela frente a las modernas técnicas de asistencia por computadoras, para el negocio del trading)

La IA, en este caso el código que utilizaste en la computadora, lo que hizo fue resolver un montón de cálculos (procedimientos) a una velocidad increíble, y presentar los resultados de forma digerida en un resumen que almacena en la memoria. También puede definir (y almacenar) los criterios que ayudan a tomar decisiones considerando el comportamiento de otros indicadores; hasta de cosas insospechadas que aparecen al revisar los datos aleatoriamente (data minning). La IA utiliza la memoria de la computadora para guardar y recordar miles y miles de datos, miles y miles de interacciones, y cada vez que toma una decisión también evalúa su eficiencia analizando lo que ocurrió después. Al guardar toda esa información, igual a como lo haría una persona cualquiera en sus registros o en su memoria, está aprendiendo. La computadora y sus programas están demostrando tener algo parecido a la inteligencia, aunque sea artificial, y a ese proceso de almacenar y relacionar datos, junto a criterios, para responder luego “inteligentemente” a un estímulo, es a lo que se llama Inteligencia Artificial. Lo que aún no puede hacer la IA es lanzarse una jugada inédita, algo que no se haya registrado antes, porque no sabría cómo hacerlo. Los programas sólo escudriñan en cosas que han pasado y, en base al análisis, infieren el futuro. Tampoco pueden inventar o hacer una locura, como sería una persona que la noche anterior soñó con su abuela y se jugó el sueldo en un terminal con su edad.

Supongo que a esta altura, es más evidente que el nombre Inteligencia le queda como un poco grande al apellido Artificial. La caracterización quizás se deja colar porque de alguna forma repite lo que una parte de la inteligencia humana hace regularmente: aprender. Aprende porque guarda y recupera información de una memoria, en este caso, en una memoria electrónica.

Procesar (rápidamente) grandes volúmenes de datos es la principal fortaleza de la IA. Lo aprovecha cuando mantienen el registro permanente de todo lo que hacemos con nuestros teléfonos celulares, por ejemplo. Estos aparaticos le dicen a un sistema (IA) cuáles son tus contactos, por dónde te estás moviendo, qué cosas te gustan, cuánto dinero tienes en el banco, frente a qué vidriera te detuviste a mirar, con quién hablas y hasta qué dices, y para cuándo está programada la visita a tu médico. Cualquier cosa que hagas con el celular en la mano, encendido o apagado, son “entradas” que ayudan a conformar tu perfil como consumidor. Todos tus datos se guardan y se relacionan. Y, como el sistema conoce tus contactos y tus correos, conoce también tus relaciones con ellos y qué probabilidades hay de que te comportes igual que ellos, de forma que sabe qué tipo de publicidad les puede sugerir cuando estén cerca uno del otro para que crean que fue por pura casualidad que se encontraron; y vayan a consumir algo en el nuevo café, que casualmente, también está cerca.

Otra aplicación de la Inteligencia Artificial es entrenar Sistemas Expertos para resolver casos técnicos. Simulando escenarios aleatoriamente, se “entrenan” los sistemas para que reaccionen en la misma forma en que lo haría un experto. Por ejemplo, un piloto automático tiene una cámara que capta la misma visión de un piloto humano, y mientras se simulan condiciones de vuelo, con obstáculos y situaciones, las reacciones del piloto humano se registran y se almacenan junto a lo que se percibe en la cámara, de forma que cuando se presenta una situación similar, el piloto automático replica la reacción del piloto humano. Otro sistema diseñado para entrevistas de empleo le sugiere preguntas a un entrevistador humano. En función de las respuestas que obtiene, el sistema va conformando un registro con el que se determina, con una precisión espantosa, el perfil psicológico del entrevistado, permitiendo así tomar una decisión sobre si contratarlo o no; o, hasta cuál es el momento más oportuno de la entrevista para averiguar sus aspiraciones salariales. La eficiencia de los sistemas de IA no deja de ser perturbadora.

Sin embargo, como he querido mostrar hasta ahora, los sistemas de IA sólo resuelven las tareas que le hemos enseñado a resolver. Todavía no tienen iniciativa propia. La ventaja es que aprenden muy rápidamente, pueden sustituir con facilidad a un ser humano en tareas repetitivas, porque resuelven con mucha eficiencia los problemas conocidos, así sean complejos, y analizan todas las posibilidades en forma integrada, dado que manejan sin reserva una memoria virtualmente infinita. Esa característica funcional, junto a la velocidad de respuesta, nos aventaja a los humanos en muchos aspectos, porque no es posible recordar con facilidad y en detalle la experiencia, por ejemplo, de los últimos cien años del mercado de divisas. Tampoco es fácil suponer millones de escenarios para anticiparse, junto a millones de respuestas en un momento de emergencia. Simplemente, están fuera de nuestros límites orgánicos.

La IA es una tremenda herramienta de nuestra era que se puede utilizar para muchos fines, nobles e innobles, benéficos y maléficos, loables o detestables. El peligro está en la eficiencia de su ejecución, porque nos guste o no nos guste lo que hacen, los sistemas se diseñan para que respondan según el objetivo. Debido a esto, hay algo que definitivamente sí me preocupa del estado actual de la IA y, sobre todo, cómo se desarrollará en el futuro, considerando las aplicaciones que ya hoy día manejan equipamiento militar con el que se toman decisiones en caliente. No dejo de recordar las visiones de Terminator y The Matrix. La IA es una forma de inteligencia que puede tomar decisiones muy acertadas, de hecho, tan acertadas como la experiencia que va acumulando el sistema, inclusive, con mayor eficiencia que los humanos. Sin embargo, la emocionalidad no forma parte de las decisiones, porque aún son sentimientos sólo humanos y no creo que se hayan podido simular (¿conoces a Sophia?), así como tampoco las máquinas se pueden inventar locuras, como sí lo hacemos a cada rato los humanos. Las decisiones de la IA son absolutamente racionales, sin emociones perturbadoras, sin distracciones, es decir, sin desviaciones de lo que consideren en su diseño como el objetivo final. El día en que las decisiones humanas entren en conflicto con los objetivos de máquinas bélicas autónomas operadas por la IA, sin duda, tendremos problemas serios. Más temprano quizás, el día en que la IA termine de dominar completamente la gestión de la sociedad (falta muy poco), posiblemente se perderá el principal objetivo del ser humano: la preservación de la especie.

La Inteligencia Artificial es un tema que debería llamarnos a la reflexión, no por las facilidades que obtenemos de su uso, sino por los usos que se pueden derivar de esas facilidades. No sabemos qué rumbo tomará esta tecnología, creo que estamos convocados a definirlo antes de que ella lo defina por nosotros.