El test de Turing fallido

Los humanos no somos máquinas y los ordenadores no son sistemas pensantes. Pero, ¿hasta qué punto puede un ordenador simular el pensamiento humano? ¿Puede una máquina ser inteligente?

Estas cuestiones han ocupado la investigación sobre inteligencia artificial durante muchas décadas: no sólo cómo, sino también si la máquina puede calificarse finalmente de inteligente.

Alan Turing desarrolló una prueba sencilla para ello. Una persona inicia un diálogo utilizando un teclado y una pantalla. Intenta resolver el enigma de quién responde. La contraparte invisible intenta convencer a la persona de que el interlocutor también es un ser humano.

La edición impresa de Der Spiegel 14/2017 rezaba en la página 19:

"Cuándo alcanzarán las máquinas una inteligencia similar a la humana es discutible, quizá en 20 años, quizá en 100, pero la mayoría de los investigadores creen que en principio es posible".

Todo es falso. Las máquinas nunca alcanzarán una inteligencia similar a la humana, ni en 20, ni en 100 ni en 1000 años. Google proporcionó la prueba a principios de 2016 y puede repetirse en cualquier momento con una prueba de Turing "fallida".

El año pasado, Google organizó un torneo de Go: una máquina diseñada por Google compitió contra el mejor jugador de Go del mundo.

No era un ordenador clásico de los que suelen denominarse máquinas universales y que generalmente dominan por igual el tratamiento de textos, los programas de dibujo y el cálculo. Tampoco era un superordenador programado con ingeniosos algoritmos que, como un ordenador de ajedrez, calcula millones de jugadas en el menor tiempo posible, poniendo de rodillas a su adversario.

Los superordenadores, incluso equipados con los mejores algoritmos, sólo son jugadores mediocres de Go. El juego de mesa con las piezas blancas y negras es mucho más complejo que el ajedrez.

Google compitió con una máquina que también se llama red neuronal. El aprendizaje automático o profundo de la IA se basa en gran medida en las redes neuronales.

En principio, se trata de una construcción bastante sencilla. La red electrónica sigue el modelo de nuestro cerebro, mucho más complejo. Consta de millones de nodos y aristas que los conectan.

La red neuronal de la máquina de Go de Google ha estado jugando contra sí misma las 24 horas del día durante meses (Deep Learning) y así ha encontrado de forma independiente los mejores y más novedosos caminos de Go - similar a lo que hace el Dr. B. en la novela de ajedrez de Stefan Zweig.

Al principio, la máquina de Go sólo disponía de las jugadas correctas. El Dr. B., desesperado, robó un libro con la colección de partidas de ajedrez famosas. La máquina jugaba contra sí misma, igual que el Dr. B. jugaba al ajedrez contra sí mismo.

Al final, la máquina de Go ganó cuatro de las cinco partidas contra el vigente campeón mundial de Go del año pasado. El Dr. B. derrota al vigente campeón mundial de ajedrez en la novela de ajedrez de Stefan Zweig.

En el contexto de una prueba de Turing, un jugador de Go podría hablar con la máquina de Go de Google: Descubriría rápidamente que su homólogo invisible debe de ser un jugador excelente, quizá incluso el mejor, pero también le resultaría fácil descubrir que su homólogo no es humano.

La máquina de Go es demasiado inteligente La máquina no juega al nivel del mejor jugador humano de Go, sino mucho más allá. Los observadores del torneo de Go explicaron que la máquina hizo jugadas que un humano nunca haría, que no se pueden encontrar en ninguna literatura de Go - y, sin embargo, la máquina salió victoriosa.

Así que la red neuronal de autoaprendizaje no se molestó en llegar a ser tan buena como el mejor jugador, sino que empezó de inmediato a dejar atrás los conocimientos tradicionales del Go y a adentrarse en nuevos mundos.

Así, en la prueba de Turing, es fácil exponer a la máquina como una máquina. Pero esto también significa que el Deep Learning nunca alcanzará una inteligencia similar a la humana, sino que la superará sin grandes sobresaltos.

La inteligencia humana como paso intermedio insignificante hacia la verdadera inteligencia artificial: una profecía formulada hace muchos años por Jürgen Schmidhuber, actualmente el investigador de IA más famoso.