El desafío de la inteligencia artificial por Steven Pinker

El desafío de la inteligencia artificial por Steven Pinker

La Inteligencia Artificial (IA)  a una escala superior está llamada a protagonizar una revolución de la misma magnitud que generó Internet hace unos años.

Lejos quedan aquellos estereotipos que vinculaban la IA a escenarios de ciencia ficción. Todo lo contrario, está más cerca de lo que pensamos.

La aplicación de esta tecnología se extiende a todos los sectores: transporte, educación, sanidad, cultura…especialmente impulsado por el uso del big data, por su capacidad de procesar ingentes cantidades de datos.

Es el caso del machine learning, entendido como el aprendizaje automático de las máquinas y de generalizar comportamientos a partir de una base de información.

En cualquier caso la inteligencia artificial es un camino aun por recorrer que ya está viendo importantes avances en cuestión de poco tiempo.

El empresario cultural, John Brockman, ha reunido a las 25 mentes científicas más importantes para discernir la inteligencia artificial. Sus reflexiones se plasman en el libro “Possible minds: 25 ways of looking at AI”.

Este libro recoge la inspiración del matemático-filósofo Norbert Wiener quien escribiera sobre el lugar de las máquinas en la sociedad que terminó con una advertencia: “nunca recibiremos las respuestas correctas a nuestras preguntas a menos que hagamos las preguntas correctas… La hora es muy tarde, y la elección del bien y del mal llama a nuestra puerta”.

Entre los participantes del nuevo libro de Brockman se incluye un interesante ensayo del profesor de Harvard College, Steven Pinker, bajo el título “Tech prophecy and the underappreciated causal power of ideas” (La profecía tecnológica y el poder causal subestimado de las ideas).

Pinker parte de la tensión existente en las sociedades, frente a la defensa liberal de una sociedad abierta y el temor distópico de la tecnología fuera de control. El ideal no siempre cierto y sujeto a lo imprevisible de “una sociedad con los canales de retroalimentación que maximizan el florecimiento humano tendrán mecanismos establecidos y pueden adaptarlos a las circunstancias cambiantes, de una manera que pueda domesticar la tecnología a los humanos”.

“Hay que sopesar la posibilidad de que las máquinas amenacen un nuevo fascismo en contra del vigor de las ideas liberales, instituciones y normas que Wiener defendió a lo largo del libro. La falla en las profecías distópicas de hoy es que ignoran la existencia de estas normas e instituciones, o subestimar drásticamente su potencia causal” argumenta con contundencia.

A pesar de las lógicas reservas Pinker también hace gala de su habitual optimismo y de no perder la esperanza de los avances tecnológicos que pueden ofrecer más beneficios que desventajas.

“La razón es que casi todas las variaciones en el tiempo y el espacio en la libertad de pensamiento es impulsada por diferencias en normas e instituciones y casi ninguna de ellas por diferencias en la tecnología.

Aunque se pueden imaginar combinaciones hipotéticas de los más totalitarios malévolos con la tecnología más avanzada, en el mundo real son las normas y las leyes que debemos vigilar, no la tecnología”.

Pinker se atreve incluso a rebatir al mismo George Orwell, quien sugiriera que el avance de la tecnología fue primordial facilitador de la represión política,  pero “entonces las sociedades occidentales deberían haberse vuelto más y más restrictivas, con un empeoramiento dramático en la segunda mitad del siglo XX” y al contrario las sociedades se han abierto cada vez más a la democracia.

Otro foco de su atención son las profecías tecnológicas acerca de las computadoras como herramientas de subyugación. Aquí Pinker vuelve a hablar de quimeras porque “estos escenarios se basan en una confusión de inteligencia con motivación, de creencias con deseos, inferencias con objetivos, el cálculo esclarecido por el control”.

En su justa medida valora que  “muchos de los éxitos no vienen de una mejor comprensión del funcionamiento de la inteligencia pero a partir del poder de fuerza chips más rápidos y Big Data, que permite que los programas se entrenen en millones de ejemplos y se generalicen a nuevos similares”. 

Cristina Grao Escorihuela
Redacción

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