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¿Podremos crear máquinas verdaderamente inteligentes?

El llamado aprendizaje automático está conquistando la automatización de procesos, en muchos casos complejos, pero aislados

El robot Sophia, durante una feria de innovación en Katmandú (Nepal).
El robot Sophia, durante una feria de innovación en Katmandú (Nepal). REUTERS

La inteligencia artificial, aún emitiendo sus primeros balbuceos, ya nos acompaña en muchas de nuestras actividades. Ha aprendido con nuestra ayuda a reconocer voces, huellas, o simplemente, patrones, allá donde los haya. Nos ofrece las nuevas e infinitas posibilidades que el universo computacional puede brindarnos: predicción meteorológica, sistemas que aprenden de nuestros gustos para hacernos recomendaciones, o traducción automática y en tiempo real entre idiomas.

El término inteligencia artificial se acuñó hace poco más de 60 años. Los albores de esta tecnología estaban plagados de optimismo: se pensó que si los ordenadores eran capaces de demostrar ciertos teoremas matemáticos o de jugar al ajedrez al nivel de los grandes maestros, ¿por qué no podrían resolver con facilidad tareas que consideramos automáticas, como reconocer caras u objetos? Las primeras predicciones apuntaban a que seríamos capaces de crear máquinas inteligentes a nuestro nivel en cuestión de unos pocos años. Evidentemente, estas predicciones se equivocaban. Después de millones invertidos, la inteligencia artificial cayó casi en el olvido durante un período de tiempo.

Hoy sabemos que las máquinas pueden aprender, pero ¿podemos crear máquinas verdaderamente inteligentes? Sí y no. El llamado aprendizaje automático está conquistando la automatización de procesos, en muchos casos complejos, pero aislados, es decir, podemos crear sistemas específicos para una determinada tarea acotada, por ejemplo, relacionada con el diagnóstico médico. Pero esto no es todo. La inteligencia artificial también está empezando a conquistar ciertas tareas de creación, llamadas generativas, por ejemplo, para crear arte, aprendiendo de poesía, pintura o música. Disponemos ya del hardware necesario para crear una máquina con las capacidades computacionales del cerebro humano. Sin embargo, no sabemos cómo hacer que aprenda. Nuestro escaso conocimiento de neurociencia es una barrera difícil de sortear, ya que la mayoría de técnicas en inteligencia artificial están basadas en lo que conocemos de nuestro cerebro y de sus mecanismos de aprendizaje.

La inteligencia artificial está empezando a conquistar ciertas tareas de creación, llamadas generativas, por ejemplo, para crear arte, aprendiendo de poesía, pintura o música

Un ejemplo son las llamadas redes neuronales artificiales, que imitan la disposición y el entrenamiento de las redes neuronales presentes en nuestro cerebro. Se trata de unidades de procesamiento simples, conectadas y que aprenden de impulsos. En los inicios, estas redes eran relativamente simples, tomando unos datos de entrada y usando una capa de procesamiento para producir una salida. Sin embargo, el área conocida ahora como aprendizaje profundo estudia cómo entrenar redes con múltiples capas conectadas, proporcionando modelos más parecidos a nuestro cerebro. Otra de las áreas con gran potencial es el conocido aprendizaje por refuerzo, en el cual las máquinas aprenden del entorno mediante un sistema de recompensa a sus acciones, sin necesitar constante supervisión, algo más parecido al aprendizaje al que nos sometemos desde la infancia.

Hay expertos que relacionan la actual crisis con la velocidad a la que está cambiando el mercado de trabajo, como ocurrió en la revolución industrial. La automatización de las tareas inherentes a distintos puestos de trabajo dará lugar a una nueva era de trabajos más especializados en procesos de computación. Hemos de anticipar estos cambios y preparar a la sociedad para ellos. Se seguirán necesitando por supuesto expertos en todas las áreas de conocimiento, pero éstos precisarán también de un cierto dominio de estas nuevas tecnologías de automatización.

La inteligencia artificial no ha nacido para competir con nuestra inteligencia, sino para ayudarnos en nuestras tareas diarias, en su mayoría rutinarias, y, en consecuencia, mejorar nuestro nivel de vida. Sin duda mejorará nuestra inteligencia colectiva, dando paso a avances que ahora mismo consideramos ciencia ficción. Algunos de ellos pertenecen más al presente que al futuro: sistemas que aprenden de patrones cerebrales para ayudar a personas con movilidad reducida a utilizar brazos o piernas biónicas, reconocimiento de emociones en animales o detección de somnolencia en conductores analizando patrones de parpadeo, entre otros.

La inteligencia artificial no ha nacido para competir con nuestra inteligencia, sino para ayudarnos en nuestras tareas diarias, en su mayoría rutinarias, y, en consecuencia, mejorar nuestro nivel de vida

Se habla de que en un futuro no lejano el término humano y robot se fusionarán para dar lugar a ciborgs, humanos con acceso a un nuevo mundo virtual. Pero, ¿sabemos con seguridad hacia dónde nos dirigimos? La evolución de la inteligencia artificial dependerá solo de nosotros, sus creadores. Somos nosotros los encargados de asegurar que estos nuevos avances vayan realmente enfocados a mejorar la inteligencia colectiva de nuestra sociedad. En lo que atañe a la aplicación de la inteligencia artificial, están surgiendo distintas cuestiones relacionadas con ética o leyes, por ejemplo las que hacen referencia a la responsabilidad de los coches autónomos. Estas cuestiones son de gran importancia para la adecuada evolución de nuestra sociedad.

María Pérez Ortiz es doctora en Ciencias de la Computación e investigadora en la Universidad de Cambridge.

Crónicas del Intangible es un espacio de divulgación sobre las ciencias de la computación, coordinado por la sociedad académica SISTEDES (Sociedad de Ingeniería de Software y de Tecnologías de Desarrollo de Software). El intangible es la parte no material de los sistemas informáticos (es decir, elsoftware), y aquí se relatan su historia y su devenir. Los autores son profesores de las universidades españolas, coordinados por Ricardo Peña Marí (catedrático de la Universidad Complutense de Madrid) y Macario Polo Usaola (profesor titular de la Universidad de Castilla-La Mancha).

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