En 1958 el New York Times publicó un artículo titulado: “Un nuevo dispositivo de la Marina aprende con la práctica”. Este periódico se hacía eco de una rueda de prensa del prestigioso psicólogo estadounidense, Frank Rosenblatt, pionero de la Inteligencia Artificial, un ámbito que recibía ese nombre solo dos años antes. El artículo comenzaba señalando que se estaba desarrollando un ordenador electrónico -en aquel momento esto era, en sí mismo, un gran avance de la tecnología de computadoras-, que sería capaz de caminar, hablar, ver, escribir, reproducirse y ser consciente de su existencia.
La máquina en cuestión, todavía en un estado embrionario, utilizaba modelos matemáticos muy simples de las neuronas, conocidos como “perceptrones”, propuestos por el propio Rosenblatt. Mediante los algoritmos adecuados, las redes de neuronas artificiales aprenden a resolver ciertos problemas cuando son entrenadas con conjuntos de datos representativos de los mismos y de sus soluciones, generalizando lo aprendido. Por ejemplo, pueden aprender a reconocer la presencia de un objeto en una imagen, al margen de su tamaño, ubicación u orientación.
Como suele ocurrir cuando hablamos de la tecnología, en particular de la vanguardia tecnológica, hubo entonces un exceso de optimismo sobre lo que en pocos años se esperaba conseguir. La conocida como Ley de Amara nos dice que tendemos a sobrestimar los efectos de una tecnología en el corto plazo y a subestimarlos en el largo plazo.
¿Qué podemos decir ahora, más de seis décadas después, de aquella predicción? Lo cierto es que todo hubiese sido mucho más fácil si el artículo especulase sobre la futura capacidad de las máquinas para hacer cálculos matemáticos, razonamientos lógicos o jugar a las damas o al ajedrez. De hecho, ya en 1952, Arthur Samuels, otro gigante de la IA, diseñó un programa para jugar a las damas que era capaz de automejorarse, hasta llegar incluso a ganar a su creador. En 1995 el programa Chinook le ganó al entonces campeón del mundo. Dos años más tarde, DeepBlue, creada por IBM, ganó en un torneo de ajedrez a seis partidas a Garri Kaspárov, quizás el mejor ajedrecista de la historia. Hablamos de retos realmente difíciles para nosotros, pero no tanto para las máquinas. Como nos dice la paradoja de Moravec: lo que para nosotros es más fácil de hacer, incluso por hacerlo inconscientemente, es más difícil que lo haga una máquina, y viceversa. Dicho de otro modo, para una máquina es más fácil aprobar el examen MIR que moverse y manipular el entorno como lo hace un bebé de diez u once meses.
En todo caso, si bien los avances de la IA no fueron tan rápidos como se pensaba en aquel momento, con el tiempo las máquinas han ido logrando casi todo lo que se aventuraba en el mencionado artículo del New York Times. En 2016, por ejemplo, las máquinas ya nos superaron en el reconocimiento de imágenes y hoy son más competentes que los dermatólogos en discriminar los distintos tipos de cáncer de piel. También nos superan en el reconocimiento de voz o en la lectura de labios, aunque no entiendan el significado real de lo que reconocen. Tampoco comprenden el significado de lo que traducen, lo que no ha impedido que en 2018 alcanzaran el nivel de competencia humana en la traducción entre inglés y chino. Y sí, las máquinas saben escribir y ya son muchos los medios de comunicación que utilizan programas de redacción automática de noticias, indistinguibles en muchos casos de las que podría redactar una persona.
Por supuesto, también hay máquinas que caminan, corren y hasta hacen parkour, como Atlas, el robot humanoide de Boston Dynamics, la compañía de robots autónomos más avanzada del mundo. Quizás la conozcan, ya que recientemente nos sorprendió a todos, incluso a los que ya sabemos de qué va el asunto, con un vídeo en el que varios de sus robots bailaban al ritmo del “Do you love me?”, la famosa canción de The Contours.
En este momento tenemos máquinas que caminan, hablan, ven, escriben, se reproducen -no de un modo tan placentero como en nuestro caso, bien es cierto-, aunque no son conscientes de su existencia. No sabemos siquiera cómo lo somos nosotros, aunque la neurociencia está empezando a darnos alguna pista al respecto. Ignoramos si algún día lograremos que las máquinas lleguen a ser conscientes o si incluso lo lograrán por sí mismas. En todo caso, los más escépticos no olviden la Ley de Amara y piensen que estas máquinas que hoy nos asombran, mañana podrán hacernos sombra.