¿PUEDEN PENSAR LAS MÁQUINAS?
María Elizabeth de los Ríos Uriarte
¿Pueden pensar las máquinas? Con esta pregunta empezaba el artículo Computing machinery and intelligence de Alan Turing, donde se cuestionaba de manera legítima si las máquinas podían desarrollar características y dimensiones semejantes a la inteligencia humana como pensar, emitir juicios, comparar, elegir y tomar decisiones, entre muchas otras. La respuesta se había dado de manera previa: durante la Segunda Guerra Mundial, diseñó un cálculo probabilístico que permitió descifrar la máquina Enigma mediante la cual los alemanes enviaban mensajes ocultos sobre sus próximas operaciones, lo que le valió el mérito de haber obtenido información privilegiada para vencer al ejército alemán y terminar con la guerra. Esto quedó plasmado, muchos años después, en la aclamada película The imitation game.
Posteriormente, en la década de los años cincuenta, el descubrimiento del funcionamiento de las redes neuronales abrió paso a la programación “por capas”, que puede almacenar datos más complejos de la realidad y, a partir de ellos, construir asociaciones múltiples e interactuar en varios planos del conocimiento, algo que los especialistas en análisis de datos han denominado deep learning en contraposición a machine learning, donde los datos que se introducen en los sistemas operativos realizan asociaciones e identificación de patrones a un nivel relativamente simple, sin tanta complejidad.
Icónico es el ejemplo del torneo de ajedrez disputado en 1997, entre el campeón mundial Gari Kasparov y la máquina creada por IBM, Deep blue. Por asombroso que resultó que una máquina ganara esa ocasión, tiempo después su supuesta inteligencia sobreabundante se vio cuestionada por la revancha buscada por el mismo Kasparov, demostrando que él es capaz de vencer y superar las jugadas de Deep Blue.
Ejemplos de estas “inteligencias artificiales”, tanto en el plano del machine learning como del deep learning, hay muchos y variados. Por ejemplo, las aplicaciones de pedidos de comida rápida a domicilio o de selección de maridajes tipo gourmet según la ocasión que el usuario introduzca, son programas con algoritmos generados a partir del método del machine learning y, además, constituyen ejemplos de lo que se denomina “inteligencia artificial débil”, es decir, estrecha, teniendo, pues, sólo datos de una determinada área de conocimiento y no de muchas, lo que facilita la asociación por repetición de patrones y su consecuente respuesta.
Por otro lado, también está la inteligencia artificial “fuerte” o “amplia”, capaz de combinar datos de varias áreas del conocimiento y hacer relaciones entre ellos para emitir una respuesta que simule ciertos procesos “inteligentes”. Tal es el caso de los sistemas de reconocimiento facial de diversos dispositivos, de reconocimiento de voz, de los generadores de textos e imágenes como ChatGPT, pero también los autos diseñados para conducirse “solos” o los robots humanoides, como Sophia, capaces de interactuar con personas y sostener conversaciones, e incluso de expresar determinados sentimientos o emociones.
Actualmente en casi todas las industrias existen ya tecnologías diseñadas y programadas con inteligencia artificial que ayudan en distintos procesos o tareas de manera más eficaz y ahorran tiempo y recursos.
Por ejemplo, en la industria agropecuaria se cuenta con las llamadas granjas inteligentes, que pueden ser controladas a distancia o posibilitan la recolección de granos y hortalizas, programadas en determinas estaciones del año y con capacidad para elegir las que se encuentren en buen estado. En la industria automotriz, los carros que se manejan “solos” han sido ya considerados para evitar, incluso, accidentes vehiculares y facilitar a los usuarios la concentración en los límites de velocidad, las maniobras para estacionarse, los señalamientos de los semáforos, etcétera. Por su parte, en la industria alimenticia se ha generalizado el uso de los menús digitales a los que se accede a través del escaneo de un código QR.
En la farmacéutica, las máquinas dispensadoras de medicinas en las cantidades exactas indicadas en las recetas médicas y con las sustancias químicas genéricas no sólo reduce el costo, sino que evita que las dosis sobrantes debido a la indicación temporal de su uso se desperdicien y, con ella, el costo unitario de cada pastilla o cápsula. En la medicina, numerosos avances se ven ya desde las apps de medición de signos vitales, de glucosa, de alerta por caídas, de detección de niveles bajos de serotonina, hasta los robots cirujanos o bien los robots entrenados para cuidar adultos mayores, ya sea en sus casas o en residencias.
Con independencia del tipo de inteligencia artificial que se use o se discuta, hay que decir que el propósito compartido por todas ellas es emular la inteligencia humana para la resolución de problemas o la ejecución de tareas de manera más rápida y exacta, y en esto cumplen su función muy bien. Basta ver la precisión del robot Da Vinci en procedimientos quirúrgicos para comprobar que el margen de error es considerablemente menor que en un procedimiento realizado por un ser humano. Sin embargo, su capacidad de reacción para responder a posibles eventualidades es bastante menor a la que tendría un cirujano; con esto se quiere decir que a pesar de la efectividad de los sistemas de inteligencia artificial y sus muchas bondades, aún carecen y, probablemente siempre carecerán, de la capacidad creativa, de innovación y de experiencia que tiene una persona.
En función de lo anterior, se podría hacer una crítica a la noción de inteligencia artificial que radica en el hecho de que muchas de las dimensiones constitutivas de la “inteligencia humana” no están presentes en la “inteligencia artificial”.
Una de estas dimensiones es la simple abstracción que, en el pensamiento tomista, hace referencia a la capacidad para abstraer el contenido universal y separarlo del particular; lo que a su vez permite extraer las esencias y separarlas de las existencias. Esta operación mental que es de donde se desprende la posibilidad de nombrar las cosas reconociendo su contenido universal y necesario, y al nombrarlas producir palabras que, a su vez, producen juicios y conforman argumentaciones, y éstos propician el lenguaje humano, no está presente en ninguna máquina o aplicación de inteligencia artificial.
Llama la atención, al afirmar la súper inteligencia de la inteligencia artificial en contraposición a la humana, la necesidad de los captchas que se colocan en los dispositivos de navegación en la red, con el propósito de asegurar que el usuario no sea un robot, puesto que al pedir colocar las letras distorsionadas que se despliegan o bien al pedir seleccionar las imágenes de una cosa (esencia), los robots y las máquinas no pueden diferenciar ni identificar y menos aún reconocer una letra que no aparece de forma clara.
Otra dimensión de la inteligencia humana que no pueden tener las máquinas es la intuición que proviene, en parte, de la asociación de elementos y secuencias lógicas y, por otra, de las emociones y sentimientos que uno experimenta ante determinadas circunstancias. Dado que las máquinas pueden hacer las primeras, pero no las segundas, la posibilidad de intuir datos y sacar conclusiones de dichas intuiciones es imposible en la inteligencia artificial.
De lo anterior se desprende, con mayor énfasis, que las máquinas programadas con inteligencia artificial no pueden experimentar emociones ni sentimientos y tampoco generarlas, es decir, carecen de la dimensión humana de la voluntad.
A pesar de que existen robots que simulan entristecerse o enojarse, en realidad lo que sucede es que reaccionan a ciertos gestos, nivel de voz, expresiones faciales de sus usuarios y su reacción responde a un algoritmo que, previamente, se le introdujo, no al surgimiento de un sentimiento que denota una emoción propia de los seres humanos.
De esta manera, hay que insistir en que absolutamente todo lo que una máquina programada con inteligencia artificial produce, aunque se asemeje a una capacidad o reacción humana, en realidad son datos previamente introducidos por una persona; en otras palabras, una máquina jamás podrá hacer algo que no esté programada para hacer.
Ante esto y a modo de ejemplo, cabría preguntar si alguien se sometería a una cirugía realizada únicamente por un robot que asegura precisión en el procedimiento sin que en la sala de operación haya un médico presente, o bien si volarían en un avión que no tuviera piloto y todo fuera controlado a distancia desde tierra.
Casi con toda seguridad diríamos que muy pocos contestarían que sí lo harían a la primera opción o a las dos, y la razón obedece a que por más exacta que sea una programación algorítmica para una u otra función, en caso de que se presentara alguna eventualidad, el sistema de inteligencia artificial no sabría qué hacer y no porque no pueda ofrecer alternativas, sino por la imposibilidad misma de que el programador prevea absolutamente todas las situaciones adversas posibles de una cirugía, un vuelo o cualquier otra operación.
Así, sólo la inteligencia humana, con sus dimensiones propias de creatividad, criticidad, innovación, etcétera, puede reaccionar ante un problema no previsto y encontrar una solución.
La pregunta inicial de este artículo ponía el debate en si las máquinas pueden pensar. Al carecer de inteligencia en el sentido humano la respuesta sería no. Siempre habrá una inteligencia humana detrás de una artificial, lo que lleva a pensar entonces que en realidad no existen los peligros que muchos han propagado sobre un posible dominio y hasta colonización de las máquinas hacia las personas. Esto no sucederá… a menos que alguien haya programado que así suceda.
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