Descartes y la Inteligencia Artificial

La filosofía surge para dar respuestas a las preguntas que el hombre se hace, las cuales en un principio eran a cerca del origen del universo. Pero el hombre también se ha preguntado por el origen y el funcionamiento de la mente, al menos desde que cobra conciencia de ella.

Descartes, el filósofo francés por excelencia del siglo XVII, prentendía desarrollar un método que permitiera alcanzar la verdad y hacer de la filosofía un conocimiento tan exacto y tan fiable como pudiese serlo la geometría. Este método estaría inspirado en el hipotético-deductivo de Galileo y constaría de cuatro reglas (evidencia, análisis, síntesis y enumeración).

Aplicando este método a la filosofía se encuentra con la necesidad de encontrar una realidad simple y evidente sobre la cual construir todas las demás. Para ello aplica la duda metódica, descartando todas las ideas de las cuales podamos tener la más mínima duda, para finalmente encontrar la primera verdad y la primera realidad, el Yo.

El Yo, o “Res Cogitans” es una substancia. Es decir, no necesita de nada más para existir (solo necesitaría a Dios para ser creado). No sería otra cosa que pensamiento, que nuestra mente y, además, es totalmente independiente de nuestro cuerpo.

A mediados del siglo XX con la aparición de los primeros ordenadores, se comienza a trabajar con lo que llamamos Inteligencia Artificial, y aún se basaron en esta distinción. Se desarrollaron entonces los “Sistemas basados en el conocimiento”, que eran capaces de realizar aquellas actividades que nuestra mente lleva a cabo sin la necesidad de relacionarse con nuestro cuerpo, como por ejemplo razonamientos lógicos, resolución de problemas…

Estos sistemas son muy efectivos a la hora de simular procesos abstractos (y no tan abstractos), tanto que la máquina Deep Blue consiguió vencer a Gary Kasparov (campeón mundial de ajedrez) en una partida de ajedrez en 1997, o más tarde, en 2017 cuando Libratus y AlphaGO consiguieron derrotar a una selección de jugadores profesionales de poker y GO respectivamente.

Ahora parece que los juegos de estrategia como StarCraft son el nuevo reto para los desarrolladores de motores de inteligencia artificial – IA. Hasta ahora derrotados en este juego, el entrenamiento que supondrá para los sistemas de IA dominar el sector Koprulu de la Vía Láctea (sistema solar donde transcurre el juego de StarCraft) sin duda aproximará la inteligencia de las máquinas un poco más hacia los límites establecidos por Descartes hace casi 400 años.

Descartes afirmó entonces que jamás podrían recrearse artificialmente la capacidad para el lenguaje natural y la flexibilidad para habérselas con problemas de todo tipo de forma que nos fuera imposible saber si estamos tratando con una máquina o con un ser humano. En esto se basa precisamente el Test de Turing, el cual se podría resumir en lo siguiente: una persona interroga a un hombre y a una máquina, los cuales están aislados del interrogador. Si el interrogador confunde a la máquina con un hombre, esta máquina es inteligente.

Estas dos características, que Descares atribuía sólo a los seres humanos están muy relacionadas entre sí, y siguen siendo límites usados para diferenciar entre IA débil y fuerte.

Es común pensar en un robot con figura humana y con capacidades mentales humanas cuando pensamos en una inteligencia artificial. Pero lo cierto es, que sin que nos demos cuenta, día a día vivimos rodeados de inteligencia artificial que empleamos para distintas actividades. Esta es la que llamamos IA débil, ya que, a día de hoy, no se ha conseguido todavía programar una IA fuerte.
Que la denominemos como débil no quiere decir que no tenga valor, al contrario, tiene ciertas capacidades superiores a las humanas. La IA débil es un área en estado de desarrollo e innovación prácticos integrada en todo tipo de utilidades actuales: juegos de ordenador, ayuda a la conducción, minería de datos, asistentes WEB como Alexa o Google Home, etc. La capacidad de procesamiento del lenguaje natural de los asistentes WEB el reconocimiento de patrones en minería de datos, el análisis de estrategias en los juegos de ordenador, todos son focos de desarrollo y campos de entrenamiento para los algoritmos de aprendizaje automático, que van mejorando rápidamente. En algunos casos la IA débil se ejecuta íntegramente en un dispositivo, pero la tendencia es a procesar datos en la nube para mejorar algoritmos y entrenar a los sistemas y ejecutarlos localmente en dispositivos locales o móviles. Es lo que se conoce como Edge Computing.

La capacidad para el lenguaje natural a la que se refería Descartes implica el procesamiento y generación de oraciones articuladas en una conversación. Los sistemas conversacionales de IA se aproximan a lo que al filósofo le parecía imposible usando para ello modelizaciones matemáticas con las que se realizan análisis léxicos, sintácticos, semánticos y pragmáticos para extraer y producir mensajes, combinando para ello competencias matemáticas, informáticas, lingüísticas y psicológicas. Todavía no discuten de filosofía, pero indudablemente han superado barreras que hasta hace poco parecían infranqueables. Precisamente este es el reto. La conversación no es abierta, al menos no puede ser todo lo abierta que debería para considerarla IA fuerte.

En cualquier ámbito de aplicación, los motores de IA empleados son normalmente muy competentes sólo en áreas de conocimiento muy restringidas. Pero hacerlos proactivos, capaces de solucionar problemas abiertos y de aprender de forma flexible, no es un límite, más bien es una puerta que va abriéndose a medida que el hombre continúa aprendiendo.