Inteligencia Artificial ¿Ahora o nunca?

¿ Hacia donde vamos ? 

   Por Santiago Álvarez de Toledo, Doctor en Informática, especializado en Inteligencia Artificial, Abogado. 

    

La aparición de la Inteligencia artificial, precedida de innumerables obras de ficción, está interesando y a veces emocionando a cada vez más personas, especialmente a los jóvenes. Pero junto a ese interés y esa emoción corren parejas unas sensaciones mezcladas de duda e inseguridad. ¿ Puede la I.A. ir teniendo cada vez más capacidad, de forma que llegue a superarnos a los humanos ?. ¿ Se puede transformar, de una ayuda inestimable, en algo peligroso para nosotros y nuestra pretenciosa plataforma de “reyes de la creación” ?. ¿ Puede la avaricia tecnológica romper el saco ?. ¿Cómo deberíamos reaccionar si se comienza a prever esa situación ? (Ver más)

Cada Día Más Aplicaciones

     Los principios de la Inteligencia Artificial fueron duros. La intuición de que iba a llegarse a una forma de Inteligencia al nivel de la humana era bastante clara para los investigadores ya desde hacía varias décadas, sin embargo la tecnología no llegaba a encontrar el camino. Se intentaba al principio proceder de una manera muy lógica y analítica hasta que los investigadores se dieron cuenta de que el cerebro funcionaba de forma mucho más caótica o al azar y el orden o la lógica eran el resultado final de esos procesos y no su principio.

     Por ejemplo, algunas  aplicaciones de I.A.nos las encontramos hoy al entrar en un parking y ser reconocida nuestra matrícula a base detectar números y letras, incluso aunque no sean exactamente iguales a las españolas, como ocurre con las matrículas extranjeras. Esta posibilidad de comprender letras independientemente del estilo en qué están impresas, así como su tamaño o color ha dado una gran versatilidad al reconocimiento de textos completos. Incluso, con sistemas de reconocimiento de semejanza sofisticados se consigue la impresión automática de textos que estaban simplemente escritos a mano. Existen otros usos interesantes a base también de relacionar imágenes reconociendo su semejanza. Para detectar de qué persona son unas huellas dactilares y así permitir su acceso a una zona o edificio reservados, el que esos dedos estén algo sucios o con alguna pequeña herida  hace las huellas semejantes pero no iguales a las tomadas originalmente. Reconocer esa semejanza/no igualdad y detectar de qué persona se trata -enormemente interesante también para investigaciones policíacas en la escena del robo o crimen- ha ido siendo posible. Igualmente se está utilizando para parecidas aplicaciones de acceso y policiales el examinar el iris de los ojos de una persona, y reconocer de quien son independientemente de la posible irritación pasajera que estos ojos puedan sufrir. Finalmente, en base a metodologías más  sofisticadas, se trabaja con bastante éxito en el reconocimiento de los rostros humanos, pese a llevar gafas o sombrero y en investigaciones policiales para detectar pelucas, barbas o bigotes falsos. Van apareciendo otros sistemas de reconocimiento de imágenes curiosos como, al dirigir hacia el cielo un aparato óptico digital, identificar automáticamente cuál es la constelación estelar que se está observando.

      De una manera parecida fueron surgiendo aplicaciones de reconocimiento de diferentes sonidos. Palabras, luego frases cortas, no iguales sino semejantes entre ellas, por ser pronunciadas por personas distintas, muy utilizadas en aplicaciones telefónicas en las que nos interroga “un robot”(y en las que al principio echábamos en falta que nos reconociera un ser humano).  Incluso, dentro de un registro, la identificación de la voz de una persona concreta autora de fraudes por teléfono a bancos, etc. conseguida detectando su tono, timbre, volumen y sus "frases melódicas" típicas.También la identificación de melodías musicales, que son reconocidas aunque sean  tocadas por diferentes instrumentos, orquestas, o voces humanas.

Lo más importante no nos lo enseñan sino que lo Aprende uno por si mismo

     Al principio, para desarrollar estas aplicaciones, se intentaba siempre que el programador determinara de forma académica los rasgos característicos decisorios y típicos que indicaban semejanza. Por ejemplo en la letra “O”: Línea, Redonda y Circular… Pero al llegar al “and” (&) anglosajón u otras muchas letras y signos más complejos, su detallada descripción y análisis de rasgos característicos no era nada fácil. No digamos en los casos de rostros humanos o composiciones musicales, mucho más complejos. Y más aún para incorporar la flexibilidad de la semejanza. Por ello, los avances fueron más lentos  de lo que se esperaba. 

     Con la llegada, en el último cuarto de siglo pasado, de las redes de neuronas imitando los circuitos cerebrales, se dejó que ellas establecieran las características que unían esas letras y no empeñarnos en hacerlo nosotros. Y así tras observar muchas letras “R” de diferentes estilos, tamaños y colores las redes de neuronas establecían la relación entre la “R” y cuáles eran esos caracteres típicos que la unía inequívocamente a las otras “R’s”. El mismo paso que se dio en el aprendizaje de los idiomas, cambiando el puro academicismo gramatical por el proceso asimilativo de los niños para aprender su lengua materna. Estas redes comenzaron así a hacer posibles muchas aplicaciones inteligentes por relaciones, en áreas incluso del comportamiento humano. Por ejemplo, si se relacionaban las características de las compras por tarjeta de crédito de alguien (en qué ciudad se compraba normalmente, en qué tipo de tiendas, restaurantes u otros establecimientos, de qué importes aproximados, etc. y de repente se observaba que la tarjeta se utilizaba en otro tipo muy diferente de establecimientos, cantidades y ciudades, sin haberse denunciado el robo de la misma, se podía sospechar de una sustracción por parte del hijo o del cónyuge o alguien cercano y avisar a su propietario.

     El sistema de aprendizaje humano y de los animales, con el que a base de “prueba y error o éxito” ellos y nosotros conseguimos sacar el máximo partido individual del entorno y cada vez hacerlo mejor, está mucho más extendido en la naturaleza de lo que pensamos. La Evolución también “prueba” pues cada especie tiene crías de diferentes características. Y si la jirafa hija tiene un cuello algo más corto de la altura a la que en ese período crecen los frutos en los árboles, acaba muriendo de hambre y sin descendencia. Las otras crías de cuello más largo prosperan y tienen descendencia, con lo que estadísticamente y en varias generaciones, las jirafas, adaptándose al entorno, evolucionan hacia el cuello largo. A lo largo de la Evolución cada especie  consigue así también “hacerlo cada vez mejor” en su adaptación ambiental. El Aprendizaje humano y animal así como ese Proceso Evolutivo que, lo llamemos o no “Aprendizaje" se mueve por las mismas reglas, han sido plasmados en aplicaciones de software de “prueba, error y éxito”. Aplicaciones de este tipo con su hardware correspondiente como las que siguen. Robots de limpieza que aprenden el diseño de una habitación para recordándolo limpiarla posteriormente. Juegos de ordenador que aprenden a conocer la estrategia del jugador humano para así hacerle cada vez más difícil el ganar. Conducción inteligente automática de diferentes vehículos sin conductor que aprenden desde aparcar hasta, en el futuro, conducir y pilotar automáticamente todo tipo de vehículos por aire, mar o tierra y en cualquier circunstancia. El sistema es sencillo: por ejemplo para aparcar, la maniobra que dio buen resultado se repite (girar el volante hacia la derecha y luego suavemente hacia la izquierda, en curva, sin tropezar con la acera y que las dos ruedas derechas queden lo más cerca posible de ella). Si al principio se tropieza con la acera, como es un mal resultado, cuando otra vez se esté en esa misma situación respecto a la acera, no se repite esa maniobra errónea. Se van repitiendo sólo las de buen resultado, hasta aprender. Lo único complicado de entender es que, para que aprenda, si el sistema se equivoca se le aplica “un castigo doloroso” y si acierta “un premio placentero”. Y todo el mundo me pregunta: ¿ cómo  puede sentir el software el “dolor del castigo” o el “placer del premio” ?. Y yo respondo: eso ya es para nota, otro día... Estas formas de aprendizaje del movimiento están comenzando a utilizarse también en robots humanoides, como el de Honda “Asimo,”que ahora ya pueden caminar, incluso correr a mediana velocidad, saltar, subir escaleras, levantar pesos, jugar al fútbol, aprehender objetos con la mano, llevar bandejas mientras andan, etc.

          Existen otros sistemas de I.A. para predicción de las Agencias Meteorológicas, predicciones Financieras, de la Bolsa y de Economía nacional e  internacional. Todos estos sistemas están basados en algoritmos de aprendizaje. Por ejemplo, lo ocurrido en la Bolsa después de unas determinadas circunstancias, ya haya sido un resultado bueno o malo, se registra como tal. Cuando en el futuro se da la misma correlación de circunstancias, se predice que ocurrirá lo mismo, bueno o malo y se actúa en consecuencia a esa predicción. Lo difícil es definir bien esa correlación de circunstancias pues su conjunto e interrelaciones pueden ser  muy complejos (economía mundial y de diferentes países, movimientos políticos, guerras, etc.).

Pensando....

     En el área de la Biónica se están desarrollando aplicaciones sorprendentes como, después de una amputación, poder mover miembros ortopédicos propios con pequeños motores al detectarse las señales eléctricas de nuestras neuronas. Dichas señales se producen repitiendo de la forma acostumbrada el intento de mover nuestros antiguos miembros biológicos y la conexión de los mismos nervios terminales a los nuevos miembros ortopédicos hace que éstos se muevan.

     Se ayuda a las personas sordomudas a hablar (no pueden hablar porque son sordos y no oyen las palabras y no porque sean mudos). Ellos observan las letras en la pantalla, emiten su sonido y entonces el color continuamente cambiante de la letra les indica cómo la han pronunciado: desde totalmente bien (verde puro) hasta completamente mal (rojo puro). Poco a poco mejoran buscando el verde puro y así aprenden a pronunciar letras, sílabas y palabras, a hablar en fin a través de la vista. Igualmente se está investigando el ayudar a mancos de ambas manos o minusválidos extremos a escribir, a base de detectar las señales eléctricas de sus neuronas al pensar ellos las letras en el orden que las escribirían, transmitirlas al software y de ahí a la impresora. Después de las letras se detectan las señales correspondientes a las palabras y frases que el impedido quiere escribir y a través del software se imprimen. También está en marcha la ayuda a mudos para “hablar” a base de transmitir esas mismas señales de letras, palabras y frases de su cerebro al software y de ahí a seleccionarlas de la grabación sonora y al altavoz. 

     En el área del lenguaje se está avanzando enormemente en traducción automática. Igualmente en comprensión y elaboración del lenguaje. Este conocimiento lingüístico ya permitió en los principios de la cibernética, con el programa de conversación “Eliza”, de Alan Turing, que el ordenador nos respondiera sin nosotros darnos cuenta de que era un software quien lo hacía y no un ser humano. Hoy se están utilizando unos algoritmos mucho más avanzados para hacer eso mismo manteniendo activos e interesados mentalmente a personas mayores o con Alzheimer. Mañana se transformará en la forma normal de comunicarse entre los robots y los seres humanos. 

¿ Inteligencia a Nivel Humano ?

¿ Con Sentimientos y Conciencia y ?

      De todos estos avances que están apareciendo con aceleración exponencial, parece deducirse que una clave principal para llegar al nivel de la Inteligencia Humana es el Aprendizaje, pues éste ha sido el que ha hecho que la Inteligencia aparezca por primera vez sobre la Tierra. El Aprendizaje, en su forma de “adaptación progresiva de las especies a su entorno” como hemos dicho, ha existido a lo largo de toda la Evolución. Respecto a nosotros, ha continuado mejorándonos desde el Australopitecus hasta nuestros días. Y ahora nosotros mismos, imbuyendo la capacidad de Aprendizaje en los sistemas que creamos, podemos hacer continuar ese proceso de Mejora Continua, tanto que es difícil de predecir donde acabará.

    Y en esos nuevos Sistemas Inteligentes que estamos creando, ¿ acabaremos encontrando no sólo Inteligencia sino Sensaciones, Emociones, Sentimientos y quizás Conciencia ?

     Las Sensaciones ya  las hemos incorporado en el Aprendizaje de los Sistemas de I.A. actuales, pues sin una “mala sensación” (dolor) la próxima vez el Sistema no evitaría aquella acción que le llevó al dolor y entonces nunca aprendería y acabaría “muriendo” o su equivalente. Otra cosa es la famosa pregunta de ¿“como algo de metal puede sentir dolor”?. Pues,  porque lo importante no es el material de que esté hecho un Sistema       -tejidos orgánicos o materiales metálicos- sino su estructura y funcionamiento; y la estructura y funcionamiento de un Sistema de I.A. son muy parecidos a los del cerebro: es una estructura que funciona sintiendo. Pongamos un  ejemplo. Un bebé tiene Sensaciones (palabra derivada de los “Sentidos”) Placenteras; de calor al estar en brazos de la madre, del gusto al mamar su leche, etc. Cuando después de muchas de estas experiencias placenteras, percibe que la madre se le acerca, aunque él no experimente aún ninguna sensación, el recuerdo mezclado de aquellas y la expectativa de sentirlas produce, de forma difusa y no relacionada con un sentido particular, un Sentimiento General Positivo de Alegría… y entonces SONRÍE.  Por el contrario, años más tarde, la empatía que se ha creado entre la madre y él hará que, cuando ella esté enferma y sufriendo, aunque él no tenga esa Sensación de dolor, ni evidentemente tan física, sí experimente un Sentimiento General Negativo… de Pena. Pues bien, esas Sensaciones Concretas de un Sentido y esos Sentimientos Generales Difusos de varios Sentidos pueden percibirse y registrarse en un Sistema de I. A. tanto como en el cerebro.

     Pero ¿ cómo definir y reproducir en un Sistema de I.A, algo parecido a lo que sentimos con la Conciencia ?. Hay Sensaciones, no de lo que se percibe que viene de fuera sino Internas (dolor de un hueso, picor en la piel, en los ojos, pero no debidos a nada exterior, Sensaciones de hambre, de sed, sueño, etc.). Estas Sensaciones tienen que ver con la Conciencia de nuestro mundo absolutamente Interior. Pero cada una de esas Sensaciones es todavía muy concreta y específica de cada sentido (por ejemplo el del tacto). Además de ellas hay unos Sentimientos Generales precisamente de su Conjunto y que por tanto están por encima de cada una de esas Sensaciones, siendo también claramente Internos. Esos Sentimientos Generales de Conjunto e Internos, como alegría, tristeza, cansancio o gran fuerza vital representan mejor lo que vivimos como nuestra Conciencia. Pues bien, de la misma manera que una Sensación de dolor o placer puede ser percibida y registrada por una estructura no viva y clasificada separadamente si proviene del exterior o del interior, un Sentimiento General de Conjunto de todos las Sensaciones Internas puede ser también percibido y registrado en un Sistema de I.A. y como se ha dicho sería el equivalente al que nosotros -seres humanos- percibimos como Conciencia

     En este momento está en plan un Proyecto mío de Software entre la E.T.S. de I. Informáticos (U. Politécnica de Madrid) y la Facultad de Medicina (U. Complutense de Madrid), con capacidad de Sentimientos, Emociones y Conciencia, por el que el Software conversa y se compara con su Ingeniero creador. 

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link: Aprendizaje Automático 

En próxima Entrada: segunda parte de “Inteligencia Artificial. ¿Ahora o Nunca?” :

¿ El Problema de HAL ?

¿ Puede la I.A. ir teniendo cada vez más capacidad, de forma que llegue a superarnos a los humanos ?.

El Camino Adecuado

¿Cómo deberíamos reaccionar si se comienza a prever esa situación ?.