El robot de letras: inteligencia artificial

Por tanto, tengo poca confianza –de momento– en que los robots de letras adquieran cualidades de brillantes literatos porque hay algo en su forma de razonar, su lógica, sus valores y el modo de ver el mundo que no coincide con el razonamiento, lógica y valores de las personas que, tradicionalmente, son vistas en nuestras sociedades como personas con más capacidad para la redacción y el lenguaje: las personas «de letras». Hunter, L. (2015)

En los últimos seis años el crecimiento exponencial, casi cuántico, de la inteligencia artificial nos ha obligado a cuestionar nociones que previamente considerábamos meramente humanas, como la conciencia. A día de hoy, la inteligencia artificial (IA) lleva a cabo labores que parecían ser únicas de nuestra especie. En el caso específico de las letras, la IA nos dejó atónitos en el 2018 con la publicación de la primera novela escrita por una máquina. Quizás esto te parezca alucinante, pero no es ni el uno por ciento de lo que está pasando hoy día en el campo de la IA. Es por esto por lo que he decido escribir una serie de artículos referentes a este campo de estudio, ya que, a mi parecer, es demasiado paradigmático para la poca atención que recibe. Sin más preámbulo, comencemos.

Capítulo I: ¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial está en todas partes. Está ayudando a los bancos a tomar decisiones y a los doctores a hacer diagnósticos, está en nuestros móviles, en las sugerencias del teclado, en los traductores automáticos, en el algoritmo que te recomienda lo que ves en YouTube y en otras redes sociales. En estos momentos, la inteligencia artificial ya tiene un gran impacto en nuestras vidas. Por ende, es normal que la gente tenga sentimientos polarizados respecto a este tema. Algunos de nosotros pensamos que la inteligencia artificial va a cambiar el mundo de manera positiva y otros piensan que va a llevar a la privacidad a su fin y que todos vamos a estar vigilados por un ente incontrolable e incompresible. Algunos dicen que la automatización podría quitarnos todos nuestros trabajos, como también están quienes dicen que los robots van a intentar deshacerse de nosotros. No obstante, al interactuar con el tipo de inteligencia artificial que tenemos a mano, como Siri de Apple o Alexa de Google, queda claro que la posibilidad de que los robots nos superen como especie se encuentra en un futuro distante.

Para entender el futuro de la inteligencia artificial, y nuestro papel en la revolución tecnológica, primero tenemos que entender cómo hemos llegado hasta aquí. Si tu conocimiento de la inteligencia artificial parte de libros y películas, probablemente pienses que la inteligencia artificial es tan solo una etiqueta para clasificar a cualquier máquina que pueda pensar como un humano. Los escritores de ciencia ficción tienden a imaginar un tipo de inteligencia artificial que pueda responder a cualquier pregunta y hacer todo lo que haga un humano. Esta manera de imaginar la inteligencia artificial está sesgada y no es muy realista.

Se dice que una máquina tiene inteligencia artificial cuando puede interpretar datos, aprender de esos datos y usar el conocimiento adquirido para conseguir metas específicas. Imagínate que instalas un programa en una máquina. Este programa tiene fotos tuyas y otras fotos que no son tuyas. Estas fotos (input) se le dan a la máquina para que aprenda. Luego, le muestras una foto nueva a la máquina, una selfi que te acabas de hacer, y pruebas a ver si la máquina logra reconocerte. Si la máquina puede clasificar correctamente la foto, acertar que eres tú el que aparece, se podría decir que la máquina tiene cierta inteligencia artificial.

Sin embargo, la tarea asignada a la máquina es sumamente específica. La máquina que puede reconocerte tan solo hace eso, reconocer que eres tú o reconocer que no eres tú. La máquina no podría reconocer a cualquier otra persona, tan solo a ti. No podría moverse de sitio o mantener una conversación de valor. La máquina no podría hacer muchas de las cosas que los humanos sí pueden, lo cual es normal para la inteligencia artificial de hoy día. No obstante, incluso con esta limitada definición de la inteligencia artificial, juega un gran papel en nuestra vida cotidiana.

Cuando pensamos en inteligencia artificial, solemos pensar en aparatos como Alexa o Roomba, que pueden llegar a parecerse al tipo de IA que conseguimos en la ciencia ficción. Hay muchos ejemplos de inteligencia artificial que quedan fuera de las representaciones artísticas. Cuando compramos algo online o en una tienda grande, tenemos un tipo de IA que decide qué y cuántos productos se deben tener en el almacén. Cuando arrastramos nuestros dedos por la pantalla de Instagram, otro tipo de IA elige qué anuncios mostrarnos. La inteligencia artificial ayuda a determinar qué tan caro es el seguro del coche y si el crédito que hemos solicitado al banco debe ser aprobado. La inteligencia artificial inclusive afecta grandes decisiones de vida. Cuando aplicas para un trabajo o para una universidad, la IA puede estar revisando tu aplicación antes de que un humano la vea.

La manera en la que la inteligencia artificial está cambiando todo, desde el comercio hasta el trabajo, se puede asemejar a la revolución industrial del siglo XVIII. El cambio que trae la IA es global. Algunos se sienten emocionados y otros aterrados. Sin importar cómo te sientas al respecto, todos tenemos la responsabilidad de entender la IA y descifrar el papel que va a jugar en nuestras vidas.

Historia de la inteligencia artificial

La revolución de la IA, en sí misma, no es muy vieja. El término inteligencia artificial ni siquiera existía hace un siglo. El término fue acuñado en 1956 por John McCarthy, un informático de la universidad de Dartmouth. McCarthy usó el nombre para ponerle título a la conferencia de Dartmouth (Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence) de 1956. La conferencia duró ocho semanas y reunió a un gran grupo de informáticos, psicólogos cognitivos y matemáticos. Varios de los conceptos de los cuales hablaré en mis siguientes artículos, como las redes neuronales artificiales, fueron concebidos durante esta conferencia y desarrollados en los años sucesivos.

Sin embargo, como este grupo de académicos era muy optimista acerca de la inteligencia artificial, llegaron a hacer especulaciones desproporcionadas. Por ejemplo, en 1970 Marvin Minsky, uno de los cofundadores del AI LAB de MIT que estuvo en la conferencia de Dartmouth, dijo que de 1973 a 1978 íbamos a tener una máquina con la inteligencia general de un humano promedio. A pesar de estos pronósticos, podemos afirmar con certeza que no estamos cerca del punto en el que un tipo de IA tenga la misma inteligencia general que un humano promedio. Los científicos de la conferencia de Dartmouth subestimaron la cantidad de datos y potencia de cálculo que una IA necesitaría para solventar problemas complejos del mundo real.

Planteémoslo de la siguiente manera, una IA no sabe nada al momento de ser creada, casi de la misma manera en que un bebé no sabe nada al nacer. Los bebés usan sus sentidos para percibir el mundo y usan sus cuerpos para interactuar con él, y de esta manera aprenden de las consecuencias de sus acciones. Un bebé puede poner una uva en su boca y decidir si le gusta o no, y luego puede meterse un puño de arena en la boca y decidir que no le gusta para nada. Los bebés experimentan millones de momentos en los que recolectan datos mientras aprenden a hablar, caminar, pensar y no comer arena.

La mayoría de las inteligencias artificiales no cuentan con nada que se asemeje a los sentidos, al cuerpo o al cerebro de un bebé, que automáticamente puede juzgar muchas cosas de distinta índole. Los sistemas de inteligencia artificial modernos son tan solo programas en máquinas. Para que estos funcionen, tenemos que darles muchísimos datos. También tenemos que etiquetar los datos referentes a la información que el sistema de IA esté intentando aprender; por ejemplo, si la comida le gusta o no a los humanos. Luego, la IA necesita una computadora con el suficiente poder para hacer sentido de toda la información que se le ha dado.

Todo esto no estaba disponible en 1956, cuando se celebró la conferencia de Dartmouth. En ese entonces, un sistema de IA quizás podría diferenciar entre un triángulo o un círculo, pero no podía distinguir tu rostro igual que un móvil inteligente de hoy en día. Hasta alrededor del año 2010, el campo de la inteligencia artificial quedó congelado en lo que se ha denominado «Invierno IA». No obstante, muchos cambios que tomaron lugar en la segunda mitad del siglo XX nos han llevado a la revolución de IA en la que nos encontramos hoy en día.

Tengo que aclarar que la revolución de la IA no comenzó con un solo hecho, idea o invención. Estamos donde estamos hoy en día gracias a muchas pequeñas decisiones y, particularmente, a dos grandes avances en la computación.

El primer gran avance fue el incremento de la potencia y la velocidad con la que las computadoras podían procesar los datos. Para entender la inmensidad de este avance, planteémoslo de la siguiente manera. Durante la conferencia de Dartmouth de 1956, la computadora más avanzada era la IBM 7090. Dicha computadora ocupaba una habitación entera, almacenaba la información en casetes gigantes y recibía instrucciones a través de tarjetas perforadas. La IBM 7090 podía hacer alrededor de 200 mil operaciones por segundo, pero como recibía instrucciones de manera manual, ese número de operaciones tan solo podía ser alcanzado teniendo a alguien trabajando durante 55 horas y media, sin ningún tipo de descanso. Para ese entonces, la IBM 7090 tenía la suficiente potencia para ayudar al ejército de los Estados Unidos a detectar posibles misiles; una tarea bastante específica. La inteligencia artificial moderna necesita hacer muchos más cálculos con muchos más datos.

La velocidad de una computadora está ligada al número de transistores que tiene para hacer operaciones. Cada dos años, desde 1956, la ingeniería ha duplicado el número de transistores que pueden caber en la misma cantidad de espacio. De esta manera, las computadoras se han hecho mucho más rápidas. Cuando el primer iPhone salió en 2007, podía realizar 400 millones de operaciones por segundo. Diez años más tarde, Apple diría que el procesador del iPhone X podía realizar 600 mil millones de operaciones por segundo. Se podría decir, en términos sumamente generales, que tener un iPhone X es como tener mil iPhones de los que salieron en 2007.

Una supercomputadora actual, análoga a la IBM 7090, puede realizar alrededor de 30 mil millardos de operaciones por segundo. En otras palabras, un programa que le toma a una supercomputadora actual un segundo para ser procesado le habría tomado 4753 años a la IBM 7090.

Las computadoras comenzaron a tener la suficiente potencia de cálculo para imitar ciertas funciones del cerebro humano, a través de la inteligencia artificial, alrededor del año 2005; época en la cual el Invierno IA comenzó a mostrar señales de su fin. Por otro lado, no es de gran importancia lo rápida que sea una computadora a menos que esta reciba una enorme cantidad de datos.

El segundo gran avance que dio pie a la revolución de la IA es algo que seguramente usas a menudo: la internet y las redes sociales. En los últimos 20 años, nos hemos convertido en un mundo interconectado e integrado. Desde el vídeo que se transmite en vivo a través de un móvil o la operación que se realiza con tarjeta de crédito, estamos todos participando en la producción de datos que se utilizan para el aprendizaje automático de la inteligencia artificial. Cada vez que subimos una foto, hacemos clic en un enlace, tuiteamos un hashtag, escribimos un comentario en Facebook, le damos me gusta a un video de YouTube, debatimos en Quora o Reddit, subimos algo a TikTok, compramos algo por Amazon, llamamos a un Uber o, básicamente, realizamos cualquier tipo de operación digital, estamos generando datos que luego son utilizados para optimizar los programas y desarrollar una inteligencia artificial más precisa y con mayor capacidad de aprendizaje. Incluso cuando hacemos cosas que no parecen estar asociadas a la IA, como usar tu pasaporte en un aeropuerto, las bases de datos de esos sistemas terminan nutriendo con datos nuevos a sistemas aún más grandes.

El presente

La revolución de la inteligencia artificial está sucediendo en este instante porque tenemos la abundancia de datos y la potencia de cálculo necesaria para que la máquina pueda aprender y hacer sentido de la información en base a un objetivo (output). Es entendible que la idea de que estamos generando un montón de datos, sin saber muy bien cómo, porqué o para qué, resulte sobrecogedora.

En los siguientes artículos aprenderemos más sobre cómo funciona la inteligencia artificial, ya que esta afecta nuestras vidas enormemente y su impacto no va a parar de crecer con el paso del tiempo. Con el suficiente conocimiento, podríamos tomar pequeñas decisiones que ayuden a orientar la revolución de la IA, para así no sentir que estamos montados en una montaña rusa en la cual no pedimos subir. Estamos creando el futuro de la inteligencia artificial juntos, todos los días.

En el próximo artículo nos adentraremos en ideas más técnicas como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado de las máquinas con inteligencia artificial, para poder así hablar sobre las redes neuronales artificiales y su relación con la traducción y el mundo de las letras.

Si te ha gustado este tema, te recomiendo que le eches un vistazo al siguiente vídeo:

Bibliografía:

• Thornhill, J. (9 de agosto de 2019). AI and literature: the muse in the machine. Financial Times. Recuperado de: https://www.ft.com/content/9e58989c-b835-11e9-96bd-8e884d3ea203