Eres lo que comes

Inteligencia artificial y grandes datos

Un tema común en los escritos recientes sobre la inteligencia de las máquinas es que las mejores nuevas máquinas que aprendan constituirán más bien formas alien de inteligencia. No estoy tan seguro. El razonamiento detrás de la imagen de las ‘IAs alien’ suele ir más o menos así. La mejor forma de lograr que las máquinas resuelvan problemas difíciles del mundo real es configurarlas como máquinas que aprendan y que tengan capacidad estadísticamente sensible de beneficiarse al máximo de su contacto con los datos masivos. Dichas máquinas aprenderán con frecuencia a resolver problemas complejos detectando patrones, y patrones entre patrones, y patrones dentro de patrones, ocultos en la profundidad de los flujos de datos masivos que se les presentan. Esto se logrará con más probabilidad utilizando algoritmos de «aprendizaje profundo» para explotar cada vez con mayor profundidad en los flujos de datos. Después de que dicho aprendizaje se complete, su resultado podría ser un sistema que funciona pero cuyas estructuras de conocimiento son opacas para los ingenieros y programadores que configuraron el sistema al principio.

¿Opacas? En un sentido, sí. No sabremos con detalle (al menos sin más trabajo) qué se ha codificado como resultado de todo ese aprendizaje profundo, multinivel y orientado estadísticamente. ¿Peroalien? Voy a jugármela mucho en este punto y a hacer una prueba de carretera de una afirmación posiblemente extravagante. Sospecho que cuanto más aprendan estas máquinas, más acabarán pensando de maneras que son reconociblemente humanas. Acabarán teniendo una amplia estructura de conceptos de tipo humano con los que abordar sus tareas y decisiones. Podrán incluso aprender a aplicar categorías emocionales y éticas de formas aproximadas a las nuestras. Si estoy en lo cierto, esto socava de algún modo la preocupación común de que éstas son inteligencias alien emergentes cuyos objetivos e intereses no podemos desentrañar, y que por tanto se podrían volver contra nosotros de formas inesperadas. En cambio, sospecho que las formas en que podrían volverse contra nosotros serán demasiado familiares, y por tanto esperanzadoramente evitables mediante los pasos habituales de extender el debido respeto y la libertad.

¿Por qué las máquinas pensarían como nosotros? La razon de ello no tiene nada que ver con que nuestras formas de pensar sean objetivamente correctas o únicas. En su lugar, tiene que ver con algo que llamaré «la cadena alimenticia de los datos masivos». Estas IAs, si van a surgir como formas plausibles de inteligencia general, tendrán que aprender consumiendo los inmensos rastros electrónicos de la experiencia humana y los intereses humanos. Para esto está el mayor repositorio de datos generales sobre el mundo que tenemos disponible. Para liberarse de los restringidos dominios unidimensionales, estas IAs tendrán que rastrear los mares cotidianos de palabras e imágenes que depositamos en Facebook, Google, Amazon y Twitter. Donde antes habrían sido obligadas a una dieta de objetos astronómicos o rompecabezas de plegamientos de proteínas, las inteligencias generales más avanzadas necesitarán una dieta más rica y más variada. Esa dieta será el estrato acumulado de experiencia humana preservado en nuestros medios electrónicos diarios.

Los baños estadísticos en los que sumergemos a estas potentes máquinas de aprendizaje también nos resultarán demasiado familiares. Se alimentarán de las huellas fósiles de nuestros propios compromisos, de tropecientas imágenes de lozanos bebés, de gatos LOL, y de patatas que se parecen al Papa. Estas son las cosas que deben procesar en un modelo mundial multinivel, encontrando las características, entidades y propiedades (variables latentes) que capturan mejor los flujos de datos a los cuales están expuestas. Alimentadas con dicha dieta, estas IAs tienen pocas opciones salvo desarrollar un modelo mundial que tiene mucho en común con el nuestro. Tienen probablemente más peligro de convertirse en monstruitos de Súper Mario que en supervillanos que intentan dominar el mundo.

Una diagnosis así (que es tentativa y al menos un poco juguetona) va contra dos opiniones dominantes. Primero, como he dicho antes, va contra la opinión de que las IAs actuales y futuras son básicamente formas alien de la inteligencia que se alimentan de datos masivos y procesan estadísticas de formas que volverán a sus inteligencias cada vez más opacas a la comprensión humana. Por el contrario, el acceso a más datos, del tipo más libremente disponible, no las hará más alien, sino menos.

Segundo, cuestiona la opinión de que la ruta real a la comprensión al estilo humano es la encarnación al estilo humano, con todas las potencialidades interactivas (estar de pie, sentarse, saltar, etc.) que comporta. Porque aunque nuestra propia ruta típica a la comprensión del mundo discurre a través de estas interacciones, parece bastante posible que la suya no las necesite. Dichos sistemas disfrutarán de algunos medios (probablemente muchos y variados) de interactuar con el mundo físico. Estos encuentros se combinarán, sin embargo, con su contacto con vías de rica información que reflejen nuestros modos de interactuar con el mundo. Así que parece posible que pudieran llegar a comprender y apreciar el fútbol y el béisbol tanto como cualquier persona. Se podría hacer una comparación apta con un ser humano con diferentes capacidades.

Hay mucho más que pensar aquí, por supuesto. Por ejemplo, las IAs verán inmensas hileras de huellas electrónicas humanas, y por tanto serán capaces de discernir patrones de influencia entre ellas a lo largo del tiempo. Eso significa que podrían llegar a modelarnos menos como individuos y más como una especie de complejo sistema distribuido. Eso es algo distinto que podría cambiar las cosas. ¿Y qué hay de la motivación y la emoción? ¿Quizá dependan esencialmente de rasgos de nuestra encarnación humana como los instintos y las respuestas viscerales al peligro? Tal vez, pero tengamos en cuenta que estos rasgos de la vida humana han dejado huellas fósiles en nuestros repositorios electrónicos.

Podría equivocarme. Pero como mínimo, creo que deberíamos pensárnoslo dos veces antes de categorizar a las IAs de nuestra huerta como formas alien de inteligencia. Eres lo que comes, y estos sistemas aprendedores tendrán que comernos. Gran momento.  

Traducción de Verónica Puertollano. Publicado en EDGE

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