Ni tecnolog¨ªa ni cerebro: mitos y malentendidos sobre la inteligencia artificial
El uso de t¨¦rminos dif¨ªciles de concretar y el exceso de entusiasmo han alimentado falsas concepciones sobre el funcionamiento y capacidad de estos sistemas
El p¨²blico general y los intelectuales todav¨ªa sobrestiman la inteligencia artificial". Estas palabras, pronunciadas por Melanie Mitchell durante una entrevista con EL PA?S RETINA, son un grano de arena en el desierto que conforman las grandes proclamas y dudosas promesas sobre lo que van a poder a hacer las m¨¢quinas en los pr¨®ximos a?os. Mientras unos dan la voz de alarma ante el futuro surgimiento de una superinteligencia que nos domine a todos, el mayor miedo Mitchell, profesora de ciencias computaci¨®n de las m¨¢quinas es que pongamos nuestra integridad en manos de m¨¢quinas que no son tan listas como queremos pensar.
Esta brecha entre expectativas y realidad es parte inherente del campo desde su fundaci¨®n y ha ido calando en el imaginario colectivo, desdibujando conceptos ya de por s¨ª difusos -qu¨¦ es la inteligencia- y alimentando falsas concepciones sobre el funcionamiento y las capacidades de estos sistemas. En este contexto, se enmarca el intento de desambiguaci¨®n de Frank Emmert-Streib y Olli Yli-Harja, investigadores de la Universidad de Tampere (Finlandia), y Matthias Dehmer, de la Universidad de UMIT Tyrol (Austria).
Los tres acad¨¦micos se han ido a la ra¨ªz del problema para intentar "correr el velo de vaguedad que rodea a la inteligencia artificial". En el ensayo resultante, la primera piedra de este problema que cuenta ya con m¨¢s de medio siglo de edad es el significado del t¨¦rmino inteligencia. "No hay ahora mismo una definici¨®n formal aceptada ni existen tests que puedan usarse para identificarla de forma fiable", sentencian.
Los mitos consecuentes
1. La inteligencia artificial busca explicar el funcionamiento del cerebro. Los investigadores zanjan este malentendido dando al C¨¦sar lo que es del C¨¦sar. "Los cerebros se dan solo en las criaturas vivas y no en las m¨¢quinas artificiales. Los campos que estudian los mecanismos moleculares y biol¨®gicos de los cerebros naturales son la neurociencia y la neurobiolog¨ªa", sentencian. No descartan que el avance en el desarrollo de estos sistemas pueda contribuir a una mejor comprensi¨®n de lo que ocurre en nuestras humanas cabezas, pero llaman a no mezclar peras con manzanas.
2. Los m¨¦todos de inteligencia artificial funcionan como cerebros. Pese al propio nombre del campo y a las sospechas que puedan levantar nombres tan sugerentes como red neuronal, es importante se?alar que ni las estructuras de conectividad que est¨¢n presentes en estos modelos no son "biol¨®gicamente plausibles ni realistas".
3. El prop¨®sito de los m¨¦todos de inteligencia artificial es distinto del aprendizaje autom¨¢tico o la estad¨ªstica. "No. El prop¨®sito general de todos los m¨¦todos de estos campos es analizar datos", aseguran los autores. Cambian las metodolog¨ªas y los objetivos finales.
4. La inteligencia artificial es una tecnolog¨ªa. En rigor, estar¨ªamos hablando de una metodolog¨ªa. Puesta en acci¨®n, la inteligencia artificial implica la aplicaci¨®n de "algoritmos matem¨¢ticos que ajustan par¨¢metros de los m¨¦todos a trav¨¦s de reglas de aprendizaje". ?De d¨®nde viene la confusi¨®n? Del imprescindible papel de la potencia de computaci¨®n en todo esto. "Esta combinaci¨®n puede dar la impresi¨®n de que la IA es tecnolog¨ªa, pero si desescalamos un problema, las necesidades de hardware se reducen, demostrando los principios por los que se rige el m¨¦todo".
5. La inteligencia artificial hace que los ordenadores piensen. Esto nos devuelve a la complejidad de acotar lo que implica la inteligencia. ?Qu¨¦ es pensar? "En general, est¨¢ asociado con humanos y seres biol¨®gicos m¨¢s que con m¨¢quinas".
6. La inteligencia artificial es m¨¢s m¨ªtica que el machine learning y la estad¨ªstica. Si nos remitimos a punto tres (comparten prop¨®sitos), esto no tendr¨ªa por qu¨¦ ser cierto. Los investigadores atribuyen el malentendido a la vaguedad de las definiciones asociadas a estos sistemas, que dejan mucho espacio a conjeturas e ilusiones; y a las grandes esperanzas futuristas que caracterizan al campo: m¨¢quinas que piensan, m¨¢quinas humanas...
7. Crear m¨¢quinas que se comporten como humanos es ¨®ptimo. Los expertos admiten que es razonable, pero ?para qu¨¦ queremos un reflejo de nuestras imperfecciones? "El comportamiento de los humanos en general en una tarea no es perfecto comparado con el del humano que alcanza mejor rendimiento en ella", se?alan.
8. ?Cu¨¢ndo alcanzaremos las metas finales de la inteligencia artificial? Si miramos a las proclamas del pasado, ya tendr¨ªamos que haber cruzado ese umbral. "Esto empez¨® en los principios de la era de la inteligencia artificial, en los cincuenta la gente dec¨ªa que en cuesti¨®n de 10, 15, 25 a?os ¨ªbamos a tener una inteligencia artificial completa y capaz de remplazar al ser humano en todos los empleos. Nada de eso ha ocurrido", aseguraba Mitchell. Para estos tres acad¨¦micos, no hay debate posible: "Las predicciones sobre entidades indefinidas son en cualquier caso vagas y no pueden ser sistem¨¢ticamente evaluadas".
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