Es el tema de moda que está en boca de todos; y es también una nueva realidad que llegó para quedarse. La inteligencia artificial tiene un potencial inmenso y avanza de manera vertiginosa en todos los ámbitos posibles. Un desarrollo tecnológico revolucionario que ofrecerá facilidades y herramientas para las innumerables actividades de las personas, y que todos tendremos que aprender a usar y aprovechar. Pero de qué hablamos cuando hablamos de la inteligencia artificial.
En primer lugar se puede decir que la inteligencia artificial no es exactamente aquello que nosotros conocemos como inteligencia humana. Porque esta última tiene como base principal a las experiencias. Los seres humanos gracias a la inteligencia logramos adquirir conocimientos durante toda la vida, que luego aplicamos en los hechos de la realidad. Y en ese recorrido la vivencia es clave. Y también está la creatividad de cada uno, que será fundamental para elegir la mejor manera de aplicar el conocimiento.
Tal como indican los grandes pedagogos, la mejor manera de aprender siempre será a partir de la vivencia. Y a su vez, a partir de aquello que nos genera emoción o fascinación. Las materias del colegio que más nos quedan son las que dictan los profesores que mejor saben contar o transmitir. Lo que nos genera emoción, miedo, pasión. Lo que nos traslada a momentos felices o difíciles. Todo eso construye la inteligencia. Para aprender, razonar y aplicar.
Hace algunos años lo entrevisté a Diego Golombek, que es un gran estudioso del cerebro humano. Y recuerdo muy bien un fragmento de la charla que tuvimos. ¿Qué es la intuición?, le pregunté. Y él me contestó que tal cosa no existe en la realidad. Según su explicación, la intuición no es más que el buen uso de la memoria y la experiencia. Porque vivimos muchas cosas; y ante hechos puntuales, creemos saber lo que viene. Pero no es por intuición, surge simplemente porque ya pasamos por situaciones similares, y proyectamos lo que puede llegar a pasar. Nuestro cerebro en la vivencia recolecta información, incluso que ni sabemos que nos impacta, pero que surge cuando nos topamos con una experiencia parecida.
¿Y la inteligencia artificial?
Al referirnos a la inteligencia artificial hablamos de algo muy diferente. Porque la IA no se basa en experiencias de vida. No se sostiene en la comprensión de los conocimientos o de las cosas que existen. Es todo lo contrario. Se puede decir que los sistemas de inteligencia artificial actúan o responden de la misma manera como lo harían las personas, pero no saben nada de lo que hacen o dicen.
Obviamente un motor de IA jamás observó un cielo, acarició un perro o sintió el sabor de una pizza. Sin embargo puede contarlo con detalles precisos y exactos, como si se tratara de una persona. E incluso puede ser muy preciso a la hora de actuar frente a un peligro o un hecho puntual (en los autos autónomos, por ejemplo), aunque no exista una comprensión real del por qué de la acción.
Para entender a la inteligencia artificial se deben reconocer tres nociones clave. Estas son: los algoritmos, los sistemas predictivos y las redes neuronales artificiales.
Algoritmos, sistemas predictivos y estadísticas
Los algoritmos son parte fundamental del funcionamiento de la inteligencia artificial desde hace muchos años. Aunque no lo sabemos, muchas automatizaciones que impactan en nuestras vidas todos los días, responden a los algoritmos. Y para decirlo en pocas palabras, los algoritmos son listados de tareas. Un conjunto de instrucciones sistemáticas y previamente definidas, que se utilizan para que se realicen movimientos diversos.
Plantean una acción frente a un dato o un hecho, con opciones posibles frente a las diferentes variantes. Como la lista que hacemos para comprar en el supermercado, y a la que sumamos variantes frente a un producto que no está: 'si no hay yogur de frutilla, también puede ser de vainilla'. Eso multiplicado por los millones de datos que pueden incorporar los archivos informáticos.
Luego están los sistemas predictivos, que para funcionar requieren de la inmensa masa de información que está en Internet (big data) y de la ciencia estadística. Es posible explicarlo de manera simple al poner foco en un sistema predictivo que usamos todos los días: el de Whatsapp. Cada vez que escribimos un mensaje en esa aplicación de mensajería, el sistema predictivo intenta adelantar la palabra que entiende que vamos a poner, según la oración y la idea. Y para ello utiliza la estadística.
Si ponemos 'Estados Unidos' en el texto, el sistema predictivo de Whatsapp sugerirá que las siguientes palabras sean 'de América', porque por estadística cuando se habla de Estados Unidos, se habla del país en el que crearon la Coca Cola. Aunque también sería correcto decir Estados Unidos de México o Estados Unidos de Canadá, que seguramente será la segunda opción predictiva del sistema, si rechazamos 'de América'. De esa misma manera, el sistema actuará frente a nociones de la naturaleza o de la historia o de cualquier área del conocimiento. Con esa mecánica básica funciona el ChatGPT, pero a partir de la inmensidad de la información contenida en Internet, y a partir del uso de la estadística para predecir de la mejor manera. Sin embargo, las alucinaciones o respuestas erróneas, responden también a esa misma operatoria. Porque si el motor no tiene posibilidad de acceder a una potencial respuesta correcta, la predicción será equivocada o directamente inventada.
Hasta hace algún tiempo, los motores de IA podían sintetizar de manera muy efectiva aspectos de enorme complejidad, como la Teoría de la Relatividad, pero no lograban responder a cuentas matemáticas de complejidad baja, como por ejemplo la multiplicación con cifras de cuatro números. Y eso era así porque los libros de teoría física eran accesibles en la Internet, mientras que no existían páginas que contengan ese tipo de cuentas simples. La predicción, más la masiva información y la estadística, lograron motores cada vez más efectivos. Y el avance es vertiginoso.
Por último queda explicar a las redes neuronales artificiales. La idea surge porque desde la informática y para darle forma a la inteligencia artificial buscaron emular a las redes neuronales cerebrales, que se desarrollan en tres instancias. La primera es la entrada de la pregunta (prompt) o interrogante a responder, la segunda es la etapa de conexión de la información para obtener una respuesta, y finalmente la tercera es la que ofrece el resultado.
Cabe decir que la segunda instancia es la más delicada porque oculta las directivas que maneja la inteligencia artificial, y que serán las que definan las respuestas. Sin embargo es la parte más tapada. Son la caja negra de los motores de IA, porque las empresas tecnológicas son muy celosas a la hora de dar a conocer esas operatorias, que suelen ser secretas.
No te confundas
En síntesis, la inteligencia artificial puede confundirnos y lo hará. Porque parece que piensa, parece que sabe, parece que conoce. Incluso podrá emular la voz o la imagen de los seres humanos reales. Pero nada es lo que parece. No piensa, no sabe, no conoce. Solo tiene una capacidad inmensa para gestionar toda la información generada a lo largo de los años, y ofrecer a partir de la predicción y la estadística. Y puede ofrecer variantes nuevas con fragmentos de lo ya creado.
Incluso muy pronto podrá actuar de manera autónoma en innumerables tareas. Porque así como puede buscar la respuesta predictiva para responder a todas las preguntas; de la misma manera actuará para definir acciones posibles ante nuevas dificultades y desafíos.
Pero otra vez: no es inteligencia. No hay vivencia ni experiencia. Es solo gestión de la información, predicción y estadística. Y a no confundirse: solo el ser humano puede mirar el cielo, y hacer las preguntas que no tienen respuesta. Y ante ese universo inexplicable, creer y también crear. En eso estamos todos los días.
Escrito por Sebastián Di Domenica
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