Si el cerebro es una máquina, entonces potencialmente puede ser construido. Esta es una de las claves que impulsan el avance de la inteligencia artificial, que busca imitar los procesos de la mente e incluso superarlos.

El robot se mueve sobre el dojo negro de forma aleatoria. Avanza, se detiene, vuelve hacia atrás, gira. Se desplaza hacia otro lado, siempre dentro del límite del círculo, marcado con una franja blanca. Entonces, Andrés Aguirre coloca una cartulina negra por delante del robot, el cual sigue de largo y se cae. Le acaba de hacer trampa.

Con esta breve demostración, Aguirre, docente del área de robótica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República (Udelar), refuerza su explicación: es posible engañar a los sensores del robot. Se trata del Butiá, el robot que integra un proyecto de robótica educativa coordinado por Aguirre, el cual es una suerte de carrito, al que se le pone a cuestas la laptop XO del Plan Ceibal para programarlo.

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Aguirre vuelve a engañar al robot, que de nuevo sigue de largo y se sale del dojo. Con esta escena, quiere mostrar que el Butiá no aprende. Está programado para detenerse cuando detecte la franja blanca y no puede adaptarse al cambio del entorno. “Es un ejemplo de no inteligencia”, dijo Aguirre. Sin embargo, existen formas de hacer que un programa incorpore nueva información. Por esa senda avanza la inteligencia artificial (IA) actual, la cual va más allá de la robótica.

Aprender es fundamental para que exista inteligencia, al menos según las definiciones más actuales. Según Aguirre, un artefacto se considera inteligente “si logra pensar/actuar como un humano”. Es decir, si “puede tomar la mejor decisión en base a su experiencia previa”, explicó.

Fue en la década de 1950 cuando surgió el interés por dotar de inteligencia a las máquinas. Desde entonces ha ido evolucionando hasta llegar a una ciencia que intenta reproducir la inteligencia humana e incluso superarla. La ciencia ficción aceitó la imaginación de los investigadores, quienes se han visto seducidos por la idea de desarrollar tecnologías capaces de razonar. Desde la icónica película 2001: Odisea del espacio y el computador Hal 9000, de 1968, hasta la reciente Her, la IA pasó de ser un sueño a un proyecto y, en algunos casos, una realidad.

De hecho, los libros, películas y series de ciencia ficción son en gran parte responsables de que, al pensar en IA, se represente algo con forma humana, como un robot androide o un holograma. Sin embargo, la IA ya está aquí en forma de sistemas de reconocimiento facial, como los de Facebook, o con algoritmos que permiten a las aplicaciones aprender de sus usuarios, como los asistentes personales Siri de Apple, Google Now de Google y muy pronto Cortana de Microsoft.

Si el hombre es una máquina…

La clave dela IA es que el cerebro es una máquina y, como tal, potencialmente se puede construir e imitar. Para ello, es necesario saber cómo funciona. Por su parte, la matemática sirve de puente entre el cerebro biológico y las máquinas. Si los procesos de las redes de neuronas pueden traducirse a un modelo matemático, entonces los ingenieros pueden tomar esas ecuaciones y trasladar los procesos a un aparato, sostienen algunos.

Eduardo Mizraji es afín a esta filosofía. El profesor titular de Biofísica en la Facultad de Ciencias de la Udelar explicó que el cerebro es como una máquina pero molecular y celular, que ha adquirido un “extraordinario nivel de miniaturización”. Por eso, en espacios muy pequeños (como lo es el propio cráneo) se logran dispositivos con una suerte de “nanotecnología creada por la biología”. “Creo que esta filosofía no disminuye en nada la riqueza de la humanidad ni la existencia de una vida afectiva o sentimental”, afirmó.

Para Mizraji, autor del libro sobre este tema En busca de las leyes del pensamiento (Trilce, 2010), la inteligencia humana incluye la faceta emotiva, que es “crucial”. Es que los sentimientos que determinan las acciones humanas “son el resultado de una intrincada conexión de nuestro sistema nervioso, de nuestro sistema endócrino”, explicó. En su opinión, “no es imposible” que una máquina reproduzca también el “color afectivo”. Este paso sería fundamental para la IA porque las emociones juegan un rol en la clasificación del mundo exterior, agregó Mizraji.

Los autores de ciencia ficción ya han abordado el momento en que las máquinas sientan. Es el clásico “drama de Pinocho” de máquinas o robots que quieren humanizarse, desde el comandante Data en Star Treck hasta el robot Andrew en El hombre bicentenario. “No podemos descartar nada”, aclaró Mizraji, convencido de que la tecnología nos sorprenderá.

Pero los primeros ensayos de IA no eran tan ambiciosos. Por ejemplo, el concurso Deep Blue de IBM en 1997 demostró que una computadora podía vencer a los mejores jugadores de ajedrez del mundo. El test de Turing, propuesto por Alan Turing para demostrar la existencia de inteligencia en una máquina, todavía sostiene que si una máquina se comporta de forma inteligente entonces debe serlo. En este caso, la prueba consiste básicamente en que una persona chatea sin saber si su interlocutor es una computadora u otra persona y debe adivinarlo según las respuestas que recibe.

Esas primeras máquinas fueron programadas para algo específico, como vencer al oponente en una partida de ajedrez, anticipando sus movimientos a partir de una base de datos que reúne todas las posibles jugadas. Pero no puede ponerse esa máquina a hacer algo diferente para lo cual fue creada. No se puede adaptar por sí sola. Y aunque entienda lo que se le diga, no lo comprende. Lo mismo sucede con el celular inteligente que puede “predecir” la palabra que uno quiere escribir en base a lo que ha tipeado antes, pero no puede comprender el mensaje.

En este sentido, la revista Slate cita al científico cognitivo Douglas Hofstadter, para quien Watson, la supercomputadora de IBM que en 2011 venció a sus contrincantes humanos en el concurso de preguntas y respuestas Jeopardy!, no tiene IA. Watson es “solo un algoritmo de búsqueda por texto conectado a una base de datos, igual que el buscador de Google. No entiende lo que está leyendo”, sostuvo. Además, carece de la experiencia humana, un ingrediente fundamental para entender, por ejemplo, chistes o metáforas.

En el diálogo entre ciencia y tecnología, además de la “inteligencia algorítmica” (basada en programas), los investigadores se han interesado por otro tipo de inteligencia, basada en la memoria. Es aquella que utilizan algunos animales y los humanos para tomar decisiones de forma muy rápida. Para explicarlo, Mizraji ejemplificó con el “blanco móvil”, un complicado problema tecnológico que consiste en anticipar la siguiente posición de un objeto en movimiento, como hace el ave de rapiña que captura una liebre en carrera. “No lo logra porque tenga cálculos matemáticos instalados en su cerebro, sino porque tiene memoria de experiencia de qué le dio un buen resultado antes”, explicó el investigador.

La rebelión de las máquinas

Según Aguirre, existen varias técnicas de aprendizaje para máquinas. Una de ellas es similar a la que se usa en humanos: por refuerzo, a través del ensayo y error. Se trata de “entrenar” al programa para que tome decisiones basándose en su experiencia previa. Para eso, el desarrollador da un puntaje a cada acción tomada por el programa en el pasado y, en base a eso, el programa elige.

En la sala de robótica e IA de la Facultad de Ingeniería, Aguirre intenta desde hace dos años que su robot humanoide Lucy aprenda a caminar. Pero no quiere “grabarle a fuego” lo que tiene que hacer (subir la pierna, doblarla tantos grados, etcétera), sino que quiere que Lucy aprenda por imitación, observando a un humano u otro programa y modificando su accionar. Así, el caminar podría funcionar no solo con ella, sino con otros robots. La idea de fondo no es que este algoritmo sepa solucionar un problema particular, sino que resuelva diferentes.

Para eso, Aguirre utiliza un algoritmo inspirado en la teoría de la evolución de Charles Darwin, llamado algoritmo genético. Así, Lucy puede ir mutando el movimiento y este va evolucionando hasta que la caminata funciona. Debe adaptarse.

Ese es, según Mizraji, uno de los objetivos dela IA actual: que la tecnología evolucione por sí misma. De aquí emergen algunas de las implicancias éticas del área. Por ejemplo, el temor a que un drone (avión no tripulado), que ya se usan en enfrentamientos bélicos, tome la decisión sobre si matar o no a una persona. Para muchos, eso sería poner en manos de un algoritmo la vida y la muerte. Ahora, al antiguo temor a que las máquinas sustituyan a los hombres en el trabajo, también se suma el riesgo de que estas comiencen a perseguir sus propios objetivos, sin tener en cuenta a los humanos y sus necesidades.

Pero esta cuestión ética no preocupa aún a los padres del Butiá. “No es que me levante todos los días pensando en qué pasa si el Butiá se rebela”, dijo en tono de broma Federico Andrade, también docente en Ingeniería. Al igual que su colega Aguirre, le preocupa más lo que hacen los humanos con estas herramientas que los robots por sí mismos. Incluso, que las máquinas tomen sus propias decisiones basadas en información puede ser una gran ventaja en muchos casos. Un ejemplo son los autos autónomos de Google. Para Aguirre, este es el caso más interesante en la robótica de servicios, pero aun así cree que todavía existe “ese humano al lado de un botón rojo que aprieta si algo sale mal”.

El 'alma' del robot

Por ahora, los ingenieros han intentado imitar al cerebro humano con algoritmos y materiales de electrónica, que por ejemplo, simulan con cables las redes de neuronas. No obstante, según Mizraji, esto implica “un nivel tan elaborado de miniaturización que, sin células ni el delicado nivel bioquímico de los cerebros reales, es difícil pensar en máquinas que lo logren sin estar hechas  con los mismos materiales de la neuroquímica biológica”.

Tal vez llegue el día en que el cerebro y la forma de pensar de los humanos puedan reproducirse en una máquina. Para los dualistas, que sostienen que mente y alma están separadas y compuestas de materias diferentes, este futuro nunca llegará. Pero para quienes confían en el avance vertiginoso de la ciencia y tecnología, la frontera entre humanos y máquinas está cada vez más cerca de desaparecer.

Avances

-IBM. Watson es la palabra inevitable cuando se piensa en inteligencia artificial. La supercomputadora de IBM ganó en 2011 la competencia Jeopardy!, venciendo a sus oponentes humanos, y no ha parado de aprender desde entonces. Salud, finanzas, retail y viajes, son algunas de las áreas en las que ha estado entrenando, según dijo la compañía en el IBM PartnerWorld en febrero. Desde hace tres años, Watson trabaja en hospitales de EEUU para ayudar a los médicos en el diagnóstico y tratamiento del cáncer. En el área culinaria, ha aprendido a realizar 35 mil recetas y a elaborar nuevas.

-Google. El gigante de internet es uno de los pioneros en el área. Trabaja desde hace años en autos que se manejan solos y estudia la posibilidad de que los robots sean los deliveries del futuro. En enero compró la empresa de domótica Nest y la de inteligencia artificial DeepMind, con la que seguirá trabajando en el deep learning, que mejore su motor de búsqueda, por ejemplo. El año pasado compró junto a la NASA una computadora cuántica con la que explorará el aprendizaje de las máquinas, entre otras cosas.

-Facebook. La empresa de Marck Zuckerberg utiliza la inteligencia artificial para sus sistemas de reconocimiento facial, por ejemplo, un gran insumo para vender avisos. Estos no solo ayudarán a ver el contenido sino a interpretarlo sin que sea necesario que un usuario siga a una marca en la red social para conocer sus preferencias. Bastará con que cuelgue una foto tomando Coca-Cola para que Facebook entienda que la prefiere ante Pepsi, por ejemplo. Esta posibilidad ya alimenta el debate sobre privacidad online.

-Asistentes personales. Los asistentes personales de los sistemas operativos como Siri de Apple, Google Now de Google y, dentro de poco, Cortana de Microsoft, todavía deben perfeccionarse pero van en camino a adivinar lo que un usuario quiere incluso antes de que este lo sepa. Estos programas todavía están escritos a mano y utilizan algoritmos de aprendizaje, para que el asistente vaya aprendiendo sobre el comportamiento del usuario a fin de hacerle sugerencias.