Scientific American, marzo 23 de 2016
Por: Michael L. Littman
La victoria del programa de inteligencia artificial AlphaGo sobre el maestro de Go Lee Se-dol fue impresionante, pero fue un logro relativamente limitado
Este mes, el programa AlphaGo de Google DeepMind derrotó a uno de los mejores jugadores del mundo en el juego de mesa Go, 4 partidas a 1. Este logro es un hito en la inteligencia artificial y ha dado lugar a un intenso debate sobre las implicaciones a largo plazo para la sociedad.
El hecho es –y esto puede sonar sombrío– que es probable que las máquinas nos sustituyan en cualquier tarea bien definida. Cuando dos dispositivos de otro modo iguales compiten para resolver un problema, el ganador será el que sea más eficiente. Deshacerse de capacidades generales e irrelevantes para la tarea hace que una máquina sea más eficaz, y los seres humanos somos buenos en demasiadas cosas como para ser los mejores en cualquiera de ellas. Por lo tanto, cada vez que el objetivo de resolver un subproblema pueda especificarse con claridad y precisión, hardware o programación para este propósito específico superarán el más general intelecto humano.
Hay un montón de ejemplos de este fenómeno a lo largo de la historia. Un hacha de puede desenterrar raíces mejor que la mano humana, pero es inútil para sostener una lanza de la forma en que lo hace una mano. Una azada es mejor todavía en desenterrar las raíces, pero no es buena cortando madera, si la comparamos con un hacha. La especialización hace las cosas más eficaces en una tarea, pero menos en otras. De manera similar, los brazos robóticos son rápidos y predecibles, pero carecen de la sensibilidad necesaria para cambiar un pañal o dar una palmada amistosa en la espalda, serán mejores en la construcción de automóviles que las personas en una cadena de ensamblaje. Los equipos que solo dirigen el tráfico de red serán mejores en la conexión de llamadas telefónicas que los operadores humanos. De hecho, ya hemos perdido estas batallas.
No hay nada de que avergonzarnos. Si se mantiene el objetivo constante, pero se amplía repetidamente el espacio de los competidores, el rendimiento mejora. Consideremos el caso del buceo en aguas profundas. Lo más profundo que una persona jamás ha nadado es a 331 pies de profundidad. Con la ayuda de herramientas como aletas, pesos y bolsas inflables, la profundidad puede ser más del doble, 702 pies. Sin embargo, con el uso ilimitado de máquinas, la gente ha viajado hasta el fondo del mar, alrededor de 5,9 millas. Podemos lograr mucho más con un espacio de diseño expansivo que con uno que es más limitado.
Lo mismo es cierto en el dominio mental. Las computadoras han memorizado más dígitos de pi que las personas (13 billones en comparación con el récord humano de 70.000) y multiplican números de 8 dígitos más rápido (858 billones en el mismo tiempo en que el mejor de los humanos hace 10). Los programas de computadora han alcanzado puntuaciones significativamente más altas en el ajedrez (3100 Elo en comparación con alrededor de 2900 Elo, lo que significa que el mejor programa ganaría al mejor jugador más o menos el 76% de las veces en una partida “cara a cara”). Que AlphaGo le ganara a Lee Se-dol sugiere que el Go puede ser otro reino donde las máquinas nos han superado.
Así las cosas, si cualquier cosa que se nos da bien a los humanos acabará en última instancia siendo hecha mejor por máquinas especializadas, ¿qué esperanza nos queda de seguir siendo valiosos?
Creo que la clave es que la inteligencia humana está en constante redefinición y ampliación de sí misma, incorporando nuevas facetas construidas sobre todo lo que había antes. Así, las reglas del juego cambian constantemente. La métrica del éxito cambia. Incluso el mismo propósito de la existencia cambia.