IA y tu cerebro: por qué el trabajo en equipo es la clave

La inteligencia artificial podría tener un nombre equivocado. Cuando decimos que una persona es inteligente o lista, normalmente asumimos una especie de aptitud general para todo. Pero la inteligencia puede manifestarse de muchas maneras diferentes y puede, dependiendo del contexto, referirse en diferentes grados a cosas como el aprendizaje con libros, la retención de la memoria, la habilidad matemática, la resolución de problemas, las habilidades sociales, la habilidad artística o el dominio técnico.

La inteligencia artificial, o IA, se refiere a las máquinas que manifiestan comportamientos que nos recuerdan a la inteligencia humana, pero así como existen distinciones entre la forma en que la inteligencia se manifiesta en los seres humanos, también debemos tener cuidado al referirnos a las máquinas. La IA puede ser fantásticamente efectiva y superar a los humanos en ciertas habilidades, pero se queda muy, muy atrás en otras.

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Tu cerebro no es un ordenador, y los humanos y la IA no piensan igual

Por lo tanto, sólo porque se utilice la palabra inteligencia, no debemos caer en la trampa de suponer que la inteligencia artificial "piensa" de la misma manera que nosotros. Durante años fue popular comparar las computadoras con el cerebro humano y viceversa. Pero el cerebro humano, aunque es una poderosa máquina de aprendizaje desde el nacimiento, no almacena información y la mueve de la memoria a largo plazo a la memoria a corto plazo de la misma manera que una computadora.

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En un ensayo titulado El cerebro vacío, Robert Epstein, psicólogo investigador principal del Instituto Estadounidense de Investigación y Tecnología del Comportamiento (American Institute for Behavioral Research and Technology) de California, destaca la diferencia entre el cerebro humano y los ordenadores. En lugar de ser procesadores de información, los cerebros humanos establecen conexiones entre la información recibida a través de los sentidos, conexiones que se ven reforzadas por la relevancia de nuestra experiencia subjetiva de estar en cuerpos físicos. El contexto de la información es importante para nosotros. Incluso los recién nacidos son capaces, por ejemplo, de distinguir las voces humanas del ruido ambiental antes de aprender sus propias palabras.

Enseñar a las computadoras a imitar esta comprensión del contexto está en el corazón del machine learning. Entrenamos a la IA en el reconocimiento de patrones para clasificar la información en grupos que tengan sentido para nosotros los humanos, por ejemplo, reconociendo imágenes: "perro", "cielo", "carretera", para adaptar el tono y la cadencia de una voz a diferentes situaciones o tipos de personas, o bien para unir un texto en formas que se asemejan a una historia de terror, a una receta, a un anuncio o a un noticiario.

La cosa es, por supuesto, que la inteligencia artificial suele ser terrible en esto, e incluso después de muchas rondas de entrenamiento intensivo, los productos de las redes neuronales no pasan de ser divertidos, sin mucha utilidad aparente. Anteriormente, informamos sobre los intentos de una red neuronal de crear recetas de galletas, no porque fueran increíblemente inteligentes, sino porque eran tontas. Lo suficientemente cerca de lo real, pero lo suficientemente tonto para ser gracioso:

trained the neural net for a little longer. i'm not sure if this is better. maybe this is better?

so far it has asked for:
1 cup greased bananas; granulated
1/2 cup milk or very crumbs
1/4 cup white wheat oat liquids pic.twitter.com/5FlouWWWJE

— Janelle Shane (@JanelleCShane) December 7, 2018

Sin una capacidad de pensamiento abstracto, las tareas que son relativamente simples para los humanos que entienden el contexto de algo pueden ser una verdadera lucha para la IA.

Puede que los IA no hayan aprendido a dominar nuestra relación con la comida todavía, y para ser justos, hacen mejores anuncios con más fundamento y menos diálogo, pero la IA tienen algunas ventajas sobre nosotros en algunas áreas: primero, los IA son rápidos: la mayoría de los humanos no pueden memorizar totalmente una canción, una imagen, un libro, etc., por no hablar de clasificarlos o reproducirlos a la perfección. Un algoritmo no sólo puede guardar copias perfectas, sino también clasificar millones de imágenes en un segundo y hacer copias perfectas ad infinitum, siempre y cuando tenga la capacidad de almacenamiento necesaria.

El objetivo de las redes neuronales es finalmente 'enseñarse a sí mismas', pero primero son entrenadas por ingenieros humanos altamente educados y especializados para que establezcan sistemas de recompensa y guíen los algoritmos para producir resultados que entendemos. Los datos de entrenamiento en sí mismos se recopilan mediante la observación humana.

Unos sistemas de IA que no sólo puedan clasificar y recuperar datos, sino que pueden navegar por el mundo real de una manera similar a la nuestra, pueden ser la meta final, pero a medida que llegan avances es importante recordar lo lento que es el progreso que conduce a estos hitos. Por ejemplo, los videojuegos son excelentes escenarios de entrenamiento para la IA, y las victorias de, por ejemplo, OpenAI o Deepmind sobre expertos humanos pueden ser impresionantes, pero se necesita mucho entrenamiento para llegar allí.

Un humano que coge un videojuego aprende rápidamente cómo funciona, cómo esquivar a los enemigos, qué objetos recoger, cómo saltar, correr o lo que sea, y comprende los objetivos del juego. Además, el humano retiene y aplica esas habilidades al siguiente nivel, o a un juego totalmente diferente, o a un escenario de la vida real que le recuerde el juego. Para una IA, cada nuevo nivel comienza desde cero, a pesar de que hagamos todo lo posible para que cada vez sean más inteligentes.

Los agentes de Deepmind y OpenAI que triunfaron sobre los humanos tenían el equivalente a cientos de años de práctica en comparación con los humanos, y si los arrojaban en un juego que era ligeramente diferente en las reglas, fracasarían en lugares donde una persona se adaptaría rápidamente.

En otro ejemplo, Dactyl de OpenAI aprendió a manipular y rotar objetos simples con una mano robótica:

Impresionante, sí, y novedoso. Pero todo esto le tomó unos cien años de entrenamiento virtual para aprender estos movimientos que todavía falla en más del 20% de los casos. Una vez más, el niño humano tiene la ventaja.

La inteligencia aumentada es el futuro

Todo esto no lo digo para menospreciar el impresionante progreso en la IA que vemos en nuestra era moderna. Sólo para decir que la posibilidad de que la inteligencia humana sea superada o reemplazada por la inteligencia artificial ha sido muy exagerada. Los puntos fuertes de la IA son los siguientes: el procesamiento de datos, la memoria perfecta, la velocidad y el poder de no cansarse nunca, pueden ser de gran ayuda para nosotros, pero en última instancia, la inteligencia humana siempre será necesaria para dar sentido al trabajo de la IA.

Las tareas con las que el cerebro humano lucha, como almacenar y categorizar datos a gran escala, para, por ejemplo, entregar contenido hiper-personalizado para productos y publicidad, o archivar millones de imágenes, revisar millones de piezas en busca de defectos, millones de transacciones en busca de signos de fraude o escanear miles de rostros por segundo en busca de signos reveladores de síntomas de enfermedad para su diagnóstico, deben ser descargadas en el IA. Efectivamente, satisface el deseo humano más rápida y eficientemente, de la misma manera que un vehículo te lleva a donde quieres ir más rápido o una fotografía/documento te ayuda a recordar algo en detalle. En la economía actual basada en datos, que trabaja con grandes cantidades de información generada por miles de millones de personas, la IA tiene mucho sentido.

Nuestros cerebros son muy eficientes de una manera perezosa. Si algo es fácilmente accesible con herramientas, computarizadas o de otro tipo, es menos probable que utilicemos nuestra preciada materia gris para almacenarlo dentro de nuestras propias cabezas. Esto no nos hace estúpidos sino que libera recursos mentales para otras tareas potencialmente más avanzadas, y puede llevarnos a acostumbrarnos. Puede ser que los narradores orales de las sociedades antiguas se opusieran fuertemente al uso de la escritura para registrar la historia y almacenar información en las bibliotecas. Quizás parecía antinatural y carente de "alma". ¿Podía un simple papel con caracteres escritos en él ofrecer un poema épico con la pasión y la destreza de un bardo? El resultado final fue un enriquecimiento masivo de la cultura humana, de los conocimientos técnicos y de la productividad.

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En lugar de una IA como inteligencia artificial, tal vez deberíamos pensar en ella más bien como "inteligencia aumentada", en la que la inteligencia que se aumenta es la nuestra. El trabajo repetitivo de procesamiento de datos que se descarga en máquinas guiadas por seres humanos debería permitirnos seguir desarrollando nuestra propia inteligencia de nuevas maneras. No estamos construyendo un futuro robot, sino un futuro cibernético, con las máquinas como extensiones de nosotros mismos.

¿Cómo ves el futuro de la colaboración entre humanos y la IA? ¿Cree que las máquinas por sí solas podrían ser tan inteligentes como los humanos?

Fuente: Aeon, MIT