ROBOTS
Algún día dentro de los próximos treinta años, dejaremos calladamente de ser las cosas más brillantes en la Tierra.
JAMES MCALEAR
Yo, robot, la película basada en las historias de Isaac Asimov, el sistema robótico más avanzado construido jamás es activado el año 2035. Se llama VIKI (Inteligencia Cinética Interactiva Virtual), y ha sido diseñado para dirigir sin fallos las actividades de una gran metrópoli. Todo, desde el metro y la red eléctrica hasta miles de robots domésticos, está controlado por VIKI. Su mandato central es inquebrantable: servir a la humanidad.
Pero un día VIKI plantea la pregunta clave: ¿cuál es el mayor enemigo de la humanidad? VIKI concluye matemáticamente que el peor enemigo de la humanidad es la propia humanidad. La humanidad tiene que ser salvada de su malsano deseo de contaminar, desencadenar guerras y destruir el planeta. La única forma que encuentra VIKI de cumplir su directiva central es hacerse con el control de la humanidad y crear una dictadura benigna de la máquina. La humanidad tiene que ser esclavizada para protegerla de sí misma.
Yo, robot plantea estas preguntas: dados los avances astronómicamente rápidos en potencia de computación, ¿llegará un día en que dominen las máquinas? ¿Pueden llegar a ser los robots tan avanzados que se conviertan en la última amenaza para nuestra existencia?
Algunos científicos dicen que no, porque la idea misma de inteligencia artificial es absurda. Hay un coro de críticos que dice que es imposible construir máquinas que puedan pensar. El cerebro humano, argumentan, es el sistema más complicado que la naturaleza ha creado nunca, al menos en esta parte de la galaxia, y cualquier máquina diseñada para reproducir el pensamiento humano está condenada al fracaso. El filósofo John Searle, de la Universidad de California en Berkeley y también el reputado físico Roger Penrose, de Oxford, creen que las máquinas son físicamente incapaces de pensar como un humano.[37] Colin McGinn, de la Universidad de Rutgers, dice que la inteligencia artificial «es como babosas tratando de hacer psicoanálisis freudiano. Sencillamente no tienen el equipamiento conceptual».[38]
Es una pregunta que ha dividido a la comunidad científica durante más de un siglo: ¿pueden pensar las máquinas?
La idea de seres mecánicos ha fascinado desde hace tiempo a inventores, ingenieros, matemáticos y soñadores. Desde el Hombre de Hojalata de El mago de Oz, a los robots infantiles de A.I.: Inteligencia Artificial de Spielberg y los robots asesinos de Terminator, la idea de máquinas que actúan y piensan como personas nos ha fascinado.
En la mitología griega, el dios Vulcano forjó doncellas mecánicas de oro y mesas de tres patas que podían moverse por sí mismas. Ya en el 400 a. C. el matemático griego Arquitas de Tarento escribió sobre la posibilidad de hacer un pájaro robot impulsado por vapor.
En el siglo I d. C., Herón de Alejandría (a quien se le atribuye la primera máquina basada en vapor) diseñó autómatas, uno de ellos capaz de hablar, según la leyenda. Hace novecientos años, Nal-Jazari diseñó y construyó máquinas automáticas tales como relojes de agua, aparatos de cocina e instrumentos musicales impulsados por agua.
En 1495, el gran artista y científico del Renacimiento italiano Leonardo da Vinci dibujó bocetos de un caballero robot que podía levantarse, agitar los brazos y mover la cabeza y la mandíbula. Los historiadores creen que este fue el primer diseño realista de una máquina humanoide.
El primer robot tosco pero operativo fue construido en 1738 por Jacques de Vaucanson, que hizo un androide que podía tocar la flauta, y también un pato mecánico.
La palabra «robot» procede de la obra de 1920 R.U.R., del autor checo Karel Capek («robot» significa «trabajo duro» en lengua checa y «trabajo» en eslovaco). En la obra, una fábrica llamada Rossum's Universal Robots crea un ejército de robots para realizar labores domésticas. (A diferencia de las máquinas ordinarias, sin embargo, estos robots están hechos de carne y hueso). Con el tiempo, la economía mundial se hace dependiente de estos robots. Pero los robots son maltratados y finalmente se rebelan contra sus dueños humanos y los matan. En su rabia, sin embargo, los robots matan a todos los científicos que pueden reparar y crear nuevos robots, con lo que se condenan a la extinción. Al final, dos robots especiales descubren que tienen la capacidad de reproducirse y convertirse con ello es unos nuevos Adán y Eva robots.
Los robots eran también el tema de una de las películas mudas más caras que se han filmado, Metrópolis, dirigida por Fritz Lang en 1927 en Alemania. La historia transcurre en el año 2026; la clase obrera ha sido condenada a trabajar en angustiosas fábricas subterráneas, mientras que la élite dirigente se divierte en la superficie. Una bella mujer, María, se ha ganado la confianza de los trabajadores, pero la élite dirigente teme que un día pueda conducirles a la revuelta. Por ello se le pide a un científico malvado que haga un robot que sea una copia de María. Finalmente, el plan sale al revés, porque el robot lleva a los trabajadores a la revuelta contra la élite dirigente y provoca el colapso del sistema social.
La inteligencia artificial, o IA, difiere de las tecnologías previas que se han mencionado hasta ahora en que las leyes fundamentales que la sustentan no son aún bien conocidas. Aunque los físicos tienen una buena comprensión de la mecánica newtoniana, la teoría de Maxwell de la luz, la relatividad y la teoría cuántica de átomos y moléculas, las leyes básicas de la inteligencia siguen envueltas en el misterio. Probablemente no ha nacido todavía el Newton de la IA.
Pero eso no desanima a matemáticos y científicos de la computación. Para ellos es solo cuestión de tiempo que una máquina pensante salga del laboratorio.
La persona más influyente en el campo de la IA, un visionario que llegó a poner la piedra angular de la investigación en IA, fue el gran matemático británico Alan Turing.
Fue Turing quien sentó las bases de toda la revolución de la computación. Concibió una máquina (llamada desde entonces máquina de Turing) que constaba solo de tres elementos: una cinta de entrada, una cinta de salida y un procesador central (tal como un chip Pentium), que podía realizar un conjunto de operaciones muy preciso. A partir de esto, fue capaz de codificar las leyes de las máquinas de computación y determinar con precisión su poder y sus limitaciones últimas. Hoy día todos los ordenadores digitales obedecen las rigurosas leyes establecidas por Turing. La arquitectura de todo el mundo digital tiene una gran deuda con él.
Turing también contribuyó a la fundamentación de la lógica matemática. En 1931 el matemático vienes Kurt Gödel conmocionó al mundo de las matemáticas al demostrar que hay enunciados verdaderos en aritmética que nunca pueden ser demostrados dentro de los axiomas de la aritmética. (Por ejemplo, la conjetura de Goldbach de 1742 [que cualquier entero par mayor que dos puede escribirse como la suma de dos números primos] está aún sin demostrar después de más de dos siglos y medio, y quizá sea de hecho indemostrable). La revelación de Gödel hizo añicos el sueño de dos mil años, que se remonta a los griegos, de demostrar todos los enunciados verdaderos en matemáticas. Gödel demostró que siempre habrá enunciados verdaderos en matemáticas que están más allá de nuestro alcance. Las matemáticas, lejos de ser el edificio completo y perfecto soñado por los griegos, se mostraban incompletas.
Turing se sumó a esta revolución demostrando que era imposible saber en general si una máquina de Turing tardaría un tiempo infinito en realizar ciertas operaciones matemáticas. Pero si un ordenador tarda un tiempo infinito en computar algo, significa que lo que se le ha pedido que compute no es computable. Así, Turing demostró que había enunciados verdaderos en matemáticas que no son computables, es decir, están siempre más allá del alcance de los ordenadores, por potentes que sean.
Durante la Segunda Guerra Mundial, el trabajo pionero de Turing en el descifrado de códigos salvó presumiblemente las vidas de miles de soldados aliados e influyó en el resultado de la guerra. Los Aliados eran incapaces de descifrar el código secreto nazi, encriptado por una máquina llamada Enigma, de modo que se pidió a Turing y sus colegas que construyeran una máquina que descifrara ese código. La máquina de Turing se llamaba la «bomba» y finalmente tuvo éxito. Más de doscientas de sus máquinas estaban operativas al final de la guerra. Como resultado, los Aliados pudieron leer las transmisiones secretas de los nazis y así engañarles acerca de la fecha y el lugar de la invasión final de Alemania. Desde entonces, los historiadores han discutido sobre hasta qué punto fue capital el trabajo de Turing en la planificación de la invasión de Normandía, que al final llevó a la derrota de Alemania. (Después de la guerra, el trabajo de Turing fue clasificado como secreto por el Gobierno británico; como resultado, la sociedad desconocía sus contribuciones fundamentales).
En lugar de ser aclamado como un héroe de guerra que ayudó a invertir el curso de la Segunda Guerra Mundial, Turing fue perseguido hasta la muerte. Un día su casa fue asaltada y él llamó a la policía. Por desgracia, la policía encontró pruebas de su homosexualidad y le detuvo. Un tribunal le obligó a inyectarse hormonas sexuales, lo que tuvo un efecto desastroso: se le desarrollaron mamas y fue presa de una gran angustia. Se suicidó en 1954 comiendo una manzana envenenada con cianuro. (Según un rumor, el logo de la Apple Corporation, una manzana con un mordisco, rinde homenaje a Turing).
Hoy día, Turing es probablemente más conocido por su «test de Turing». Cansado de las interminables e infructuosas discusiones filosóficas acerca de si las máquinas pueden «pensar» y de si tienen «alma», trató de introducir rigor y precisión en las discusiones sobre inteligencia artificial ideando un test concreto. Colóquese a un humano y a una máquina en dos cajas selladas, sugirió. Se nos permite dirigir preguntas a las dos cajas. Si somos incapaces de ver la diferencia entre las respuestas del humano y de la máquina, entonces la máquina ha superado el «test de Turing».
Los científicos han elaborado sencillos programas de ordenador, tales como ELIZA, que pueden imitar el habla conversacional y con ello engañar a la mayoría de las personas crédulas haciéndoles creer que están hablando con un humano. (La mayoría de las conversaciones humanas, por ejemplo, utilizan solo algunos centenares de palabras y se concentran en unos pocos temas). Pero hasta ahora no se ha hecho ningún programa de ordenador que pueda engañar a personas que traten de determinar específicamente qué caja contiene al humano y qué caja contiene a la máquina. (El propio Turing conjeturó que, dado el crecimiento exponencial del poder de computación, para el año 2000 podría construirse una máquina que engañara al 30 por ciento de los jueces en un test de cinco minutos).
Un pequeño ejército de filósofos y teólogos ha declarado que es imposible crear verdaderos robots que puedan pensar como nosotros. John Searle, un filósofo de la Universidad de California en Berkeley, propuso el «test de la habitación china» para demostrar que la IA no es posible. En esencia, Searle argumenta que aunque los robots puedan ser capaces de superar ciertas formas del test de Turing, pueden hacerlo solo porque manipulan símbolos ciegamente, sin la más mínima comprensión de lo que significan.
Imaginemos que estamos dentro de la caja y no entendemos una palabra de chino. Supongamos que tenemos un libro que nos permite traducir el chino con rapidez y manipular sus caracteres. Si una persona nos hace una pregunta en chino, simplemente manipulamos esos caracteres de extraña apariencia, sin entender lo que significan, y damos respuestas creíbles.
La esencia de su crítica se reduce a la diferencia entre sintaxis y semántica. Los robots pueden dominar la sintaxis de un lenguaje (por ejemplo, manipular su gramática, su estructura formal, etc) pero no su verdadera semántica (por ejemplo, lo que las palabras significan). Los robots pueden manipular palabras sin entender lo que significan. (Esto es algo parecido a hablar por teléfono con una máquina automática que da mensajes de voz, donde uno tiene que apretar el «uno», «dos», etc., para cada respuesta. La voz en el otro extremo es perfectamente capaz de digerir las respuestas numéricas, pero hay una total ausencia de comprensión).
También el físico Roger Penrose cree que la inteligencia artificial es imposible, que seres mecánicos que puedan pensar y posean conciencia humana son imposibles según las leyes de la teoría cuántica. El cerebro humano, afirma, está tan alejado de cualquier cosa que se pueda crear en el laboratorio que crear robots de tipo humano es un experimento condenado al fracaso. (Argumenta que de la misma manera que el teorema de incompletitud de Gödel demostró que la aritmética es incompleta, el principio de incertidumbre de Heisenberg demostrará que las máquinas son incapaces de pensamiento humano).
No obstante, muchos físicos e ingenieros creen que no hay nada en las leyes de la física que impida la creación de un verdadero robot. Por ejemplo, a Claude Shannon, a menudo llamado el padre de la teoría de la información, se le preguntó una vez: «¿Pueden pensar las máquinas?». Su respuesta fue: «Por supuesto». Cuando se le pidió que clarificara ese comentario, dijo: «Yo pienso, ¿no es así?». En otras palabras, era obvio para él que las máquinas pueden pensar porque los humanos son máquinas (aunque hechas de material blando en lugar de material duro).
Puesto que vemos robots en las películas, podemos pensar que el desarrollo de robots sofisticados con inteligencia artificial está a la vuelta de la esquina. La realidad es muy diferente. Cuando vemos que un robot actúa como un humano, normalmente hay un truco detrás, es decir, un hombre oculto en la sombra que habla a través del robot gracias a un micrófono, como el mago en El mago de Oz. De hecho, nuestros robots más avanzados, como los robots exploradores del planeta Marte, tienen la inteligencia de un insecto. En el famoso Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT, los robots experimentales tienen dificultades para duplicar hazañas que incluso las cucarachas pueden realizar, tales como maniobrar en una habitación llena de muebles, encontrar lugares ocultos y reconocer el peligro. Ningún robot en la Tierra puede entender un sencillo cuento de niños que se le lea.
En la película 2001: una odisea del espacio se suponía equivocadamente que para 2001 tendríamos a HAL, el super robot que puede pilotar una nave espacial a Júpiter, hablar con los miembros de la tripulación, reparar averías y actuar casi como un humano.
Hay al menos dos problemas importantes a los que los científicos se han estado enfrentando durante décadas y que han obstaculizado sus esfuerzos por crear robots: el reconocimiento de pautas y el sentido común. Los robots pueden ver mucho mejor que nosotros, pero no entienden lo que ven. Los robots también pueden oír mucho mejor que nosotros, pero no entienden lo que oyen.
Para abordar estos problemas, los investigadores han tratado de utilizar «la aproximación de arriba abajo» a la inteligencia artificial (a veces llamada la escuela «formalista» o GOFAI, por «good old-fashioned AI» o «buena IA a la antigua usanza»). Su objetivo, hablando en términos generales, ha sido programar todas las reglas del reconocimiento de pautas y el sentido común en un simple CD. Creen que si se insertara este CD en un ordenador, este sería repentinamente autoconsciente y alcanzaría inteligencia de tipo humano. En las décadas de 1950 y 1960 se hicieron grandes avances en esta dirección con la creación de robots que podían jugar a las damas y al ajedrez, hacer álgebra, coger bloques y cosas así. El progreso era tan espectacular que se hicieron predicciones de que en pocos años los robots superarían a los humanos en inteligencia.
En el Instituto de Investigación de Stanford, por ejemplo, en 1969 el robot SHAKEY causó una sensación mediática. SHAKEY era un pequeño ordenador PDP colocado sobre un conjunto de ruedas con una cámara en la parte superior. La cámara era capaz de examinar una habitación, y el ordenador analizaba e identificaba los objetos que había allí y trataba de navegar entre ellos. SHAKEY fue el primer autómata mecánico que podía navegar en el «mundo real», lo que llevó a los periodistas a especular acerca de cuándo los robots dejarían atrás a los humanos. Pero pronto se hicieron obvios los defectos de tales robots. La aproximación de arriba abajo a la inteligencia artificial dio como resultado robots enormes y complicados que tardaban horas en navegar por una habitación especial que solo contenía objetos con líneas rectas, es decir, cuadrados y triángulos. Si se colocaba en la habitación mobiliario de formas irregulares, el robot se veía impotente para reconocerlo. (Resulta irónico que una mosca de la fruta, con un cerebro que contiene solo unas 250 000 neuronas y una pequeña fracción del poder de computación de dichos robots, pueda navegar sin esfuerzo en tres dimensiones y ejecutar sorprendentes maniobras de vuelo, mientras que esos pesados robots se pierden en dos dimensiones).
La aproximación de arriba abajo dio pronto con un muro de ladrillo. Steve Grand, director del Instituto CyberLife, dice que aproximaciones como esta «han tenido cincuenta años para confirmarse y no han hecho honor a su promesa».[39]
En los años sesenta, los científicos no apreciaban plenamente el ingente trabajo que suponía programar robots para lograr incluso tareas sencillas, tales como identificar objetos como llaves, zapatos y copas. Como decía Rodney Brooks, del MIT: «Hace cuarenta años el Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT contrató a un estudiante de licenciatura para resolverlo durante el verano. Él fracasó, y yo fracasé en el mismo problema en mi tesis doctoral de 1981».[40] De hecho, los investigadores de IA todavía no pueden resolver este problema.
Por ejemplo, cuando entramos en una habitación reconocemos inmediatamente el suelo, las sillas, los muebles, las mesas y demás objetos. Pero cuando un robot explora una habitación no ve otra cosa que una vasta colección de líneas rectas y curvas, que convierte en píxeles. Se necesita una enorme cantidad de tiempo de computación para dar sentido a esa maraña de líneas. A nosotros nos llevaría una fracción de segundo reconocer una mesa, pero un ordenador ve solo una serie de círculos, óvalos, espirales, líneas rectas, líneas onduladas, esquinas y demás. Al cabo de una gran cantidad de tiempo de computación, un robot podría reconocer finalmente el objeto como una mesa. Pero si rotamos la imagen, el ordenador tiene que empezar el proceso de nuevo. En otras palabras, los robots pueden ver, y de hecho pueden hacerlo mucho mejor que los humanos, pero no entienden lo que ven. Al entrar en una habitación, un robot solo vería una maraña de rectas y curvas, y no sillas, mesas y lámparas.
Cuando entramos en una habitación nuestro cerebro reconoce objetos realizando billones y billones de cálculos, una actividad de la que felizmente no somos conscientes. La razón de que no seamos conscientes de todo lo que está haciendo nuestro cerebro es la evolución. Si estuviéramos solos en la selva con un tigre de dientes afilados nos quedaríamos paralizados si fuéramos conscientes de todas las computaciones necesarias para reconocer el peligro y escapar. Para nuestra supervivencia, todo lo que necesitamos saber es cómo correr. Cuando vivíamos en la jungla, sencillamente no necesitábamos ser conscientes de todas las operaciones de nuestro cerebro para reconocer la tierra, el cielo, los árboles, las rocas y demás.
En otras palabras, la forma en que trabaja nuestro cerebro puede compararse a un enorme iceberg. Solo tenemos conocimiento de la punta del iceberg, la mente consciente. Pero bajo la superficie, oculto a la vista, hay un objeto mucho mayor, la mente inconsciente, que consume vastas cantidades de la «potencia de computación» del cerebro para entender cosas sencillas que le rodean, tales como descubrir dónde está uno, a quién le está hablando y qué hay alrededor. Todo esto se hace automáticamente sin nuestro permiso o conocimiento.
Esta es la razón de que los robots no puedan navegar por una habitación, leer escritura a mano, conducir camiones y automóviles, recoger basura y tareas similares. El ejército de Estados Unidos ha gastado cientos de millones de dólares tratando de desarrollar soldados mecánicos y camiones inteligentes, pero sin éxito.
Los científicos empezaron a darse cuenta de que jugar al ajedrez o multiplicar números enormes requería solo una minúscula porción de la inteligencia humana. Cuando el ordenador de IBM Deep Blue ganó al campeón mundial de ajedrez Garry Kaspárov en un encuentro a seis partidas en 1997, fue una victoria de la potencia bruta de computación, pero el experimento no nos dijo nada sobre la inteligencia o la consciencia, aunque el encuentro fue motivo de muchos titulares en los medios. Como dijo Douglas Hofstadter, un científico de la computación de la Universidad de Indiana: «Dios mío, yo creía que el ajedrez requería pensamiento. Ahora me doy cuenta de que no es así. No quiere decir que Garry Kaspárov no sea un pensador profundo, sino solo que se le puede superar en pensamiento profundo para jugar al ajedrez, igual que se puede volar sin mover las alas».[41]
(Los desarrollos en los ordenadores también tendrán un enorme impacto en el futuro del mercado de trabajo. Los futurólogos especulan a veces con que las únicas personas que tendrán trabajo dentro de unas décadas serán los científicos y los técnicos en ordenadores muy cualificados. Pero, en realidad, los barrenderos, albañiles, bomberos, policías y demás, también tendrán trabajo en el futuro, porque lo que ellos hacen implica reconocimiento de pautas. Cada crimen, cada pieza de desecho, cada herramienta y cada incendio es diferente, y por ello no pueden ser gestionados por robots. Resulta irónico que trabajadores con formación universitaria, tales como contables de nivel medio, agentes de Bolsa y empleados de banca, puedan perder sus puestos de trabajo en el futuro porque su trabajo es semirepetitivo y solo consiste en seguir la pista de números, una tarea en la que los ordenadores sobresalen).
Además del reconocimiento de pautas, el segundo problema con el desarrollo de los robots es aún más fundamental, y es su falta de «sentido común». Los humanos saben, por ejemplo, que
Pero no hay ninguna línea de cálculo infinitesimal o de matemáticas que pueda expresar estas verdades. Nosotros sabemos todo esto porque hemos visto animales, agua y cuerdas, y nos hemos imaginado la verdad por nosotros mismos. Los niños adquieren el sentido común tropezando con la realidad. Las leyes intuitivas de la biología y la física se aprenden de la manera difícil, interaccionando con el mundo real. Pero los robots no lo han experimentado. Solo conocen lo que se les ha programado por adelantado.
(Como resultado, los empleos del futuro incluirán también aquellos que requieran sentido común, esto es, creatividad artística, originalidad, talento para actuar, humor, entretenimiento, análisis y liderazgo. Estas son precisamente las cualidades que nos hacen unívocamente humanos y que los ordenadores tienen dificultades en reproducir).
En el pasado, los matemáticos intentaron crear un programa de choque que pudiera reunir todas las leyes del sentido común de una vez por todas. El intento más ambicioso fue CYC (abreviatura de enciclopedia), una idea de Douglas Lenat, el director de Cycorp. Como el Proyecto Manhattan, el proyecto de choque que costó 2000 millones de dólares y que construyó la bomba atómica, CYC iba a ser el «Proyecto Manhattan» de la inteligencia artificial, el empujón final que conseguiría una auténtica inteligencia artificial.
No es sorprendente que el lema de Lenat sea que la inteligencia es diez millones de reglas.[42] (Lenat tiene una forma original de encontrar nuevas leyes del sentido común; él hace que su personal lea las páginas de tabloides escandalosos y revistas de cotilleos. Luego pregunta a CYC si puede detectar los errores en los tabloides. Realmente, si Lenat tiene éxito en esto, CYC quizá sea en realidad más inteligente que la mayoría de los lectores de tabloides).
Uno de los objetivos de CYC es llegar al «umbral», es decir, el punto en que un robot sea capaz de entender lo suficiente para poder digerir nueva información por sí mismo, simplemente leyendo revistas y libros que se encuentran en cualquier biblioteca. En ese punto, como un pajarillo que deja el nido, CYC será capaz de agitar sus alas y despegar por sí mismo.
Pero desde la fundación de la firma en 1984, su credibilidad ha sufrido de un problema común en IA: hacer predicciones que generen titulares pero que sean completamente irreales. Lenat predijo que en diez años, para 1994, CYC contendría de un 30 a un 50 por ciento de «realidad de consenso». Hoy día, CYC ni siquiera se le acerca. Como han descubierto los científicos de Cycorp, hay que programar millones y millones de líneas de código para que un ordenador se aproxime al sentido común de un niño de cuatro años. Hasta ahora, la última versión del programa CYC contiene solo 47 000 conceptos y 306 000 hechos. A pesar de los comunicados de prensa siempre optimistas de Cycorp, uno de los colaboradores de Lenat, R. V. Guha, que dejó el equipo de 1994, dijo: «En general puede considerarse CYC como un proyecto fallido. […] Nos estábamos matando tratando de crear una pálida sombra de lo que se había prometido».[43]
En otras palabras, los intentos de programar todas las leyes del sentido común en un único ordenador se han complicado, simplemente porque hay muchas leyes del sentido común. Los humanos aprendemos estas leyes sin esfuerzo porque continuamos tediosamente tropezando con el entorno a lo largo de nuestra vida, asimilando tranquilamente las leyes de la física y la biología, pero los robots no lo hacen.
El fundador de Microsoft, Bill Gates, admite: «Ha sido mucho más difícil de lo esperado permitir que ordenadores y robots sientan sus entornos y reaccionen con rapidez y precisión […] por ejemplo, las capacidades para orientarse con respecto a los objetos en una habitación, para responder a sonidos e interpretar el habla, y para coger objetos de varios tamaños, texturas y fragilidades. Incluso algo tan sencillo como ver la diferencia entre una puerta abierta y una ventana puede ser endiabladamente difícil para un robot».[44]
Los que proponen la aproximación de arriba abajo a la inteligencia artificial señalan, sin embargo, que se están haciendo progresos en esta dirección, aunque a paso lento, en laboratorios en todo el mundo. Por ejemplo, durante los últimos años la Agencia de Investigación de Proyectos Avanzados de Defensa (DARPA), que suele financiar proyectos de tecnología moderna, ha anunciado un premio de dos millones de dólares por la creación de un vehículo sin conductor que pueda navegar por sí solo por un terreno abrupto en el desierto de Mojave. En 2004 ni un solo participante en el Gran Desafío DARPA pudo acabar la carrera. De hecho, el mejor vehículo solo consiguió viajar 13 kilómetros antes de romperse. Pero en 2005 el vehículo sin conductor del equipo de carreras de Stanford recorrió con éxito el duro camino de 200 kilómetros (aunque el vehículo necesitó siete horas para hacerlo). Otros cuatro coches completaron también la carrera. (Algunos críticos señalaron que las reglas permitían que los coches utilizaran sistemas de navegación GPS a lo largo de un camino desértico; en efecto, los coches podían seguir un mapa de carreteras predeterminado sin muchos obstáculos, de modo que nunca tuvieron que reconocer obstáculos complejos en su camino. En la conducción real, los coches tienen que navegar de forma impredecible entre otros automóviles, peatones, construcciones, atascos de tráfico, etc). Bill Gates es prudentemente optimista acerca de que las máquinas robóticas puedan ser la «próxima gran cosa». Compara el campo de la robótica actual con el del ordenador personal que él ayudó a poner en marcha hace treinta años. Como el PC, quizá esté a punto de despegar. «Nadie puede decir con certeza cuándo, o si esta industria alcanzará una masa crítica —escribe—. Pero si lo hace, podría cambiar el mundo.»[45]
(Una vez que los robots con inteligencia de tipo humano estén disponibles comercialmente, habrá un enorme mercado para ellos. Aunque hoy no existen verdaderos robots, sí existen y han proliferado los robots preprogramados. La Federación Internacional de Robótica estima que en 2004 había unos 2 millones de estos robots personales, y que otros 7 millones estarían instalados en 2008. La Asociación Japonesa de Robots predice que para 2025 la industria del robot personal, que hoy mueve 5000 millones de dólares, moverá 50 000 millones de dólares al año).
Dadas las limitaciones de la aproximación de arriba abajo a la inteligencia artificial, se ha intentado utilizar en su lugar una aproximación de abajo arriba, es decir, imitar la evolución y la forma en que aprende un bebé. Los insectos, por ejemplo, no navegan explorando su entorno y reduciendo la imagen a billones y billones de píxeles que procesan con superordenadores. En su lugar, los cerebros de los insectos están compuestos de «redes neurales», máquinas de aprendizaje que aprenden lentamente a navegar en un mundo hostil dándose contra él. En el MIT fue muy difícil crear robots andantes con la aproximación de arriba abajo. Pero sencillas criaturas mecánicas similares a insectos que se dan con su entorno y aprenden desde cero pueden correr sin problemas por el suelo del MIT en cuestión de minutos.
Rodney Brooks, director del conocido Laboratorio de Inteligencia Artificial del MIT, famoso por sus enormes y complicados robots andantes «de arriba abajo», se convirtió en un hereje cuando exploró la idea de minúsculos robots «insectoides» que aprendían a caminar a la antigua usanza, tropezando y dándose golpes con las cosas. En lugar de utilizar elaborados programas informáticos para computar matemáticamente la posición exacta de sus pies mientras caminaban, sus insectoides procedían por ensayo y error para coordinar los movimientos de sus piernas utilizando poca potencia de computación. Hoy, muchos de los descendientes de los robots insectoides de Brooks están en Marte recogiendo datos para la NASA, correteando a través del inhóspito paisaje marciano con una mente propia. Brooks cree que sus insectoides son idóneos para explorar el sistema solar.
Uno de los proyectos de Brooks ha sido COG, un intento de crear un robot mecánico con la inteligencia de un niño de seis meses. Por fuera COG se ve como una maraña de cables, circuitos y engranajes, excepto que tiene cabeza, ojos y brazos. No se ha programado en él ninguna ley de inteligencia. Más bien está diseñado para concentrar sus ojos en un entrenador humano que trata de enseñarle habilidades simples. (Una investigadora que se quedó embarazada hizo una apuesta sobre quién aprendería más rápido, COG o su hijo, cuando tuvieran dos años. El niño superó con mucho a COG).
Pese a todos los éxitos en imitar el comportamiento de los insectos, los robots que utilizan redes neurales han tenido una pobre actuación cuando sus programadores han tratado de reproducir en ellos el comportamiento de organismos superiores como mamíferos. El robot más avanzado que utiliza redes neurales puede caminar por la habitación o nadar en agua, pero no puede saltar y cazar como un perro en el bosque, o corretear por la habitación como una rata. Muchos grandes robots con redes neurales pueden consistir en decenas o hasta quizá centenas de «neuronas»; el cerebro humano tiene, sin embargo, más de 100 000 millones de neuronas. C. elegans, un gusano muy simple cuyo sistema nervioso ha sido completamente cartografiado por los biólogos, tiene poco más de 300 neuronas en su sistema nervioso, lo que hace de este uno de los más sencillos encontrados en la naturaleza. Pero hay más de 7000 sinapsis entre dichas neuronas. Por simple que sea C. elegans, su sistema nervioso es tan complejo que nadie ha sido todavía capaz de construir un modelo de ordenador de su cerebro. (En 1988 un experto en ordenadores predijo que para hoy tendríamos robots con unos 100 millones de neuronas artificiales. En realidad, una red neural con 100 neuronas se considera excepcional).
La ironía suprema es que las máquinas pueden realizar sin esfuerzo tareas que los humanos consideran «difíciles», tales como multiplicar números grandes o jugar al ajedrez, pero las máquinas tropiezan lamentablemente cuando se les pide que realicen tareas que son extraordinariamente «fáciles» para los seres humanos, tales como caminar por una habitación, reconocer rostros o cotillear con un amigo. La razón es que nuestros ordenadores más avanzados son básicamente máquinas de sumar. Nuestro cerebro, sin embargo, está exquisitamente diseñado por la evolución para resolver los problemas mundanos de la supervivencia, lo que requiere toda una compleja arquitectura de pensamiento, tal como sentido común y reconocimiento de pautas. La supervivencia en la selva no depende del cálculo infinitesimal ni del ajedrez, sino de evitar a los predadores, encontrar pareja y adaptarse a los cambios ambientales.
Marvin Minsky del MIT, uno de los fundadores de la IA, resume los problemas de la IA de esta manera: «La historia de la IA es algo divertida porque los primeros logros reales eran cosas bellas, como una máquina que podía hacer demostraciones en lógica o seguir un curso de cálculo infinitesimal. Pero luego empezamos a tratar de hacer máquinas que pudieran responder preguntas acerca de las historias sencillas que hay en un libro de lectura de primer curso. No hay ninguna máquina que pueda hacerlo».[46]
Algunos creen que con el tiempo habrá una gran síntesis entre las dos aproximaciones, la de arriba abajo y la de abajo arriba, que quizá proporcione la clave para inteligencia artificial y robots similares a humanos. Después de todo, cuando un niño aprende, aunque primero se basa principalmente en la aproximación de abajo arriba, dándose con su entorno, al final recibe instrucción de padres, libros y maestros de escuela, y aprende de la aproximación de arriba abajo. Cuando somos adultos mezclamos constantemente estas dos aproximaciones. Un cocinero, por ejemplo, lee una receta, pero también prueba a menudo el plato que está cocinando.
Según Hans Moravec: «Habrá máquinas plenamente inteligentes cuando la lanza dorada mecánica se dirija a unir los dos esfuerzos», probablemente dentro de los próximos cuarenta años.[47]
Un tema recurrente en literatura y en arte es el ser mecánico que anhela convertirse en humano, compartir emociones humanas. No contento con estar hecho de cables y frío acero, desea reír, gritar y sentir todos los placeres emocionales de un ser humano.
Pinocho, por ejemplo, era el muñeco que quería convertirse en un muchacho real. El Hombre de Hojalata en El mago de Oz quería tener un corazón y Data, en Star Trek es un robot que puede superar a todos los humanos en fuerza e inteligencia, y pese a todo anhela convertirse en humano.
Algunos han sugerido incluso que nuestras emociones representan la máxima cualidad de lo que se significa ser humano. Ninguna máquina será nunca capaz de admirarse ante una puesta de Sol o reírse con un chiste, afirman. Algunos dicen que es imposible que las máquinas tengan emociones, puesto que las emociones representan la cumbre del desarrollo humano.
Pero los científicos que trabajan en IA y tratan de acabar con las emociones pintan una imagen diferente. Para ellos las emociones, lejos de ser la esencia de la humanidad, son realmente un subproducto de la evolución. Dicho de forma simple, las emociones son buenas para nosotros. Nos ayudaron a sobrevivir en el bosque, e incluso hoy nos ayudan a sortear los peligros de la vida.
Por ejemplo, «tener gusto» por algo es muy importante desde el punto de vista evolutivo, porque la mayoría de las cosas son dañinas para nosotros. De los millones de objetos con los que tropezamos cada día, solo un puñado son beneficiosos para nosotros. De ahí que «tener gusto» por algo implica hacer una distinción entre una de la minúscula fracción de cosas que pueden ayudarnos frente a los millones de las que podrían dañarnos.
Análogamente, los celos son una emoción importante, porque nuestro éxito reproductivo es vital para asegurar la supervivencia de nuestros genes en la próxima generación. (De hecho, por eso hay tantos sentimientos con carga emocional relacionados con el sexo y el amor). La vergüenza y el remordimiento son importantes porque nos ayudan a aprender las habilidades de socialización necesarias para funcionar en una sociedad cooperativa. Si nunca decimos que lo sentimos, con el tiempo seremos expulsados de la tribu, lo que disminuye nuestras probabilidades de supervivencia y de transmisión de nuestros genes.
También la soledad es una emoción esencial. Al principio la soledad parece ser innecesaria y redundante. Después de todo, podemos funcionar solos. Pero desear estar con compañía es también importante para nuestra supervivencia, puesto que dependemos de los recursos de la tribu para sobrevivir.
En otras palabras, cuando los robots estén más avanzados, también ellos podrían estar dotados de emociones. Quizá los robots estarán programados para apegarse a sus dueños o cuidadores, para asegurar que ellos no acaben en el vertedero. Tener tales emociones ayudaría a facilitar su transición a la sociedad, de modo que pudieran ser compañeros útiles antes que rivales de sus dueños.
El experto en ordenadores Hans Moravec cree que los robots estarán programados con emociones tales como el «miedo» para protegerse a sí mismos. Por ejemplo, si las baterías de un robot se están agotando, el robot «expresaría» agitación, o incluso pánico con signos que los humanos puedan reconocer. Acudirían a los vecinos y les preguntarían si pueden utilizar su enchufe diciendo: «¡Por favor! ¡Por favor! ¡Lo necesito! ¡Es tan importante y cuesta tan poco! Se lo pagaré».[48]
Las emociones son vitales también en la toma de decisiones. Las personas que han sufrido cierto tipo de lesión cerebral carecen de la capacidad de experimentar emociones. Su capacidad de razonamiento está intacta, pero no pueden expresar sentimientos. El neurólogo doctor Antonio Damasio, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Iowa, que ha estudiado personas con este tipo de lesiones cerebrales, concluye que ellas parecen «saber, pero no sentir».[49]
El doctor Damasio encuentra que tales individuos suelen estar paralizados para tomar las más pequeñas decisiones. Sin emociones que les guíen, debaten incesantemente sobre esta opción o esa otra, lo que les lleva a una indecisión total. Un paciente del doctor Damasio estuvo media hora tratando de decidir la fecha de su siguiente cita.
Los científicos creen que las emociones se procesan en el «sistema límbico», situado en el centro profundo de nuestro cerebro. Cuando alguien sufre de una pérdida de comunicación entre el neocórtex (que gobierna el pensamiento racional) y el sistema límbico, sus poderes de razonamiento están intactos pero no tiene emociones que le guíen en la toma de decisiones. A veces tenemos una «reacción visceral» que impulsa nuestra toma de decisiones. Las personas con lesiones que afectan a la comunicación entre las partes racional y emocional del cerebro no tienen esta capacidad.
Por ejemplo, cuando vamos de compras hacemos continuamente miles de juicios de valor sobre todo lo que vemos, tales como «Esto es demasiado caro, demasiado barato, demasiado colorido, demasiado tonto, o lo adecuado». Para las personas con ese tipo de lesión cerebral, comprar puede ser una pesadilla porque todo parece tener el mismo valor.
Cuando los robots se hagan más inteligentes y sean capaces de hacer elecciones por sí mismos, también podrían llegar a paralizarse con indecisiones. (Esto recuerda a la parábola del asno situado entre dos balas de heno que finalmente muere de hambre porque no puede decidirse por ninguna de ellas). Para ayudarles, los robots del futuro quizá necesiten tener emociones cableadas en su cerebro. Al comentar la falta de emociones en los robots, la doctora Rosalind Picard del Lab Med del MIT dice: «Ellos no pueden sentir lo que es más importante. Este es uno de sus mayores defectos. Los ordenadores sencillamente no pueden hacerlo».[50]
Como escribió el novelista ruso Fiódor Dostoievski, «Si todo en la Tierra fuera racional, no sucedería nada».[51]
En otras palabras, los robots del futuro quizá necesiten emociones para fijar objetivos y dar significado y estructura a su «vida», o de los contrario se encontrarán paralizados ante infinitas posibilidades.
No hay consenso universal respecto a si las máquinas pueden ser conscientes, y ni siquiera un consenso sobre lo que significa conciencia. Nadie ha dado con una definición adecuada de la conciencia.
Marvin Minsky describe la conciencia como algo más que una «sociedad de mentes», es decir, el proceso de pensamiento en nuestro cerebro no está localizado sino disperso, con diferentes centros compitiendo entre sí en un momento dado. La conciencia puede verse entonces como una secuencia de pensamientos e imágenes que salen de estas diferentes «mentes» más pequeñas, cada una de las cuales llama y compite por nuestra atención.
Si esto es cierto, quizá la «conciencia» ha sido sobrevalorada, quizá haya habido demasiados artículos dedicados a un tema que ha sido mitificado en exceso por filósofos y psicólogos. Tal vez definir la consciencia no sea tan difícil. Como dice Sydney Brenner del Instituto Salk en La Jolla: «Predigo que para 2020 —el año de buena visión— la conciencia habrá desaparecido como problema científico. […] Nuestros sucesores estarán sorprendidos por la cantidad de basura científica que hoy se discute, bueno, suponiendo que tengan la paciencia de pescar en los archivos electrónicos de revistas obsoletas».[52]
La investigación en IA ha estado sufriendo de «envidia de la física», según Marvin Minsky. En física, el Santo Grial ha sido encontrar una simple ecuación que unifique las fuerzas en el universo en una única teoría, creando una «teoría del todo». Los investigadores en IA, muy influidos por esta idea, han tratado de encontrar un único paradigma que explicara la conciencia. Pero quizá dicho paradigma único no exista, según Minsky.
(Los de la escuela «constructivista», como es mi caso, creen que en lugar de debatir incesantemente sobre si pueden crearse o no máquinas pensantes, habría que intentar construir una. Con respecto a la conciencia, hay probablemente un continuo de conciencias, desde un humilde termostato que controla la temperatura de una habitación hasta los organismos autoconscientes que somos hoy. Los animales pueden ser conscientes, pero no poseen el nivel de conciencia de un ser humano. Por lo tanto, habría que tratar de clasificar los diversos tipos y niveles de conciencia antes que debatir cuestiones filosóficas sobre el significado de esta. Con el tiempo los robots pueden alcanzar una «conciencia de silicio». De hecho, algún día pueden encarnar una arquitectura de pensamiento y procesamiento de información que sea diferente de la nuestra. En el futuro, robots avanzados podrían borrar la diferencia entre sintaxis y semántica, de modo que sus respuestas serían indistinguibles de las respuestas de un humano. Si es así, la cuestión de si en realidad «entienden» la pregunta sería básicamente irrelevante. Para cualquier fin práctico, un robot que tenga un perfecto dominio de la sintaxis entiende lo que se está diciendo. En otras palabras, un dominio perfecto de la sintaxis es entendimiento).
Debido a la ley de Moore, que afirma que la potencia de un ordenador se duplica cada dieciocho meses, cabe pensar que en pocas décadas se crearán robots que tengan la inteligencia, digamos, de un perro o un gato. Pero para 2020 quizá la ley de Moore haya dejado de ser válida y la era del silicio podría llegar a su fin. Durante los últimos cincuenta años, más o menos, el sorprendente crecimiento en la potencia de los ordenadores ha sido impulsado por la capacidad de crear minúsculos transistores de silicio, decenas de millones de los cuales pueden caber en una uña. Se utilizan haces de radiación ultravioleta para grabar transistores microscópicos en tabletas hechas de silicio. Pero este proceso no puede durar eternamente. Con el tiempo, dichos transistores podrían llegar a ser tan pequeños como una molécula, y el proceso se detendría. Silicon Valley podría convertirse en un cinturón de herrumbre después de 2020, cuando la era del silicio llegue realmente a su fin.
El chip Pentium en un ordenador de mesa tiene una capa de unos veinte átomos de grosor. Para 2020 el chip Pentium podría consistir en una capa de solo cinco átomos. En ese momento entraría el principio de incertidumbre de Heisenberg, y ya no se sabrá dónde está el electrón. La electricidad se escapará entonces del chip y el ordenador se cortocircuitará. En ese momento, la revolución de los ordenadores y la ley de Moore llegarán a un callejón sin salida debido a las leyes de la teoría cuántica. (Algunos han afirmado que la era digital es la «victoria de los bits sobre los átomos». Pero con el tiempo, cuando lleguemos al límite de la ley de Moore, los átomos pueden tener su venganza).
Los físicos trabajan ahora en la tecnología post-silicio que dominará el mundo de los ordenadores después de 2020, aunque hasta ahora con resultados encontrados. Como hemos visto, se están estudiando varias tecnologías que pueden reemplazar eventualmente a la tecnología del silicio, incluidos los ordenadores cuánticos, de ADN, ópticos, atómicos y otros. Pero cada una de ellas se enfrenta a enormes obstáculos antes de que pueda asumir el papel de los chips de silicio. Manipular átomos y moléculas individuales es una tecnología que aún está en su infancia, de modo que hacer miles de millones de transistores de tamaño atómico está todavía más allá de nuestra capacidad.
Pero supongamos, por el momento, que los físicos son capaces de puentear el hueco entre los chips de silicio y, digamos, los ordenadores cuánticos. Y supongamos que alguna forma de ley de Moore continúa en la era post-silicio. Entonces la inteligencia artificial podría convertirse en una verdadera posibilidad. En ese momento los robots podrían dominar la lógica y las emociones humanas y superar siempre el test de Turing. Steven Spielberg exploró esta cuestión en su película A.I.: Inteligencia Artificial, donde se creaba el primer niño robot que podía mostrar emociones, y era así susceptible de ser adoptado por una familia humana.
Esto plantea una cuestión: ¿podrían ser peligrosos tales robots? Probablemente la respuesta es sí. Podrían llegar a ser peligrosos una vez que tengan la inteligencia de un mono, que es autoconsciente y puede establecer su propia agenda. Pueden pasar muchas décadas antes de llegar a ese punto, de modo que los científicos tendrán mucho tiempo para observar a los robots antes de que supongan una amenaza. Por ejemplo, podría colocarse un chip especial en sus procesadores que les impidiera hacerse incontroladamente violentos. O podrían tener un mecanismo de autodestrucción o desactivación que los desconectaría en caso de una emergencia.
Arthur C. Clarke escribió: «Es posible que nos convirtamos en mascotas de los ordenadores, llevando una cómoda existencia como un perrillo, pero confío en que siempre conservaremos la capacidad de tirar del enchufe si nos sentimos así».[53]
Una amenaza más mundana es el hecho de que nuestra infraestructura depende de los ordenadores. Nuestras redes de agua y de electricidad, por no mencionar las de transporte y comunicaciones, estarán cada vez más computarizadas en el futuro. Nuestras ciudades se han hecho tan complejas que solo complicadas e intrincadas redes de ordenadores pueden regular y controlar nuestra vasta infraestructura. En el futuro será cada vez más importante añadir inteligencia artificial a esta red informática. Un fallo o ruptura en esa infraestructura informática global podría paralizar una ciudad, un país e incluso una civilización.
¿Llegarán a superarnos los ordenadores en inteligencia? Ciertamente no hay nada en las leyes de la física que lo impida. Si los robots son redes neurales capaces de aprender, y evolucionan hasta el punto en que puedan aprender de forma más rápida y más eficiente que nosotros, entonces es lógico que puedan superarnos en razonamiento. Dice Moravec: «[El mundo posbiológico] es un mundo en el que la raza humana ha sido barrida por la marea del cambio cultural, usurpado por su propia progenie artificial. […] Cuando esto suceda, nuestro ADN se encontrará en paro, tras haber perdido la carrera evolutiva en un nuevo tipo de competición».[54]
Algunos inventores, como Ray Kurzweil, han predicho incluso que ese momento llegará pronto, más temprano que tarde, incluso en las próximas décadas. Quizá estemos creando a nuestros sucesores evolutivos. Algunos científicos de la computación conciben un punto al que llaman «singularidad», cuando los robots sean capaces de procesar información con rapidez exponencial, creando nuevos robots en el proceso, hasta que su capacidad colectiva para absorber información avance casi sin límite.
Así que a largo plazo algunos defienden una fusión de tecnologías de carbono y silicio, antes que esperar nuestra extinción.[55] Los seres humanos estamos basados principalmente en carbono, pero los robots se basan en silicio (al menos por el momento). Quizá la solución esté en fusionarnos con nuestras creaciones. (Si alguna vez encontramos extraterrestres, no deberíamos sorprendernos si descubriéramos que son en parte orgánicos y en parte mecánicos para soportar los rigores del viaje en el espacio y progresar en entornos hostiles).
En un futuro lejano, los robots o los cyborgs humanoides pueden incluso darnos el don de la inmortalidad. Marvin Minsky añade: «¿Qué pasa si el Sol muere, o si destruimos el planeta? ¿Por qué no hacer mejores físicos, ingenieros o matemáticos? Quizá tengamos que ser los arquitectos de nuestro propio futuro. Si no lo hacemos, nuestra cultura podría desaparecer».[56]
Moravec concibe un tiempo en el futuro lejano en el que nuestra arquitectura neural será transferida, neurona por neurona, directamente a una máquina, lo que en cierto sentido nos dará inmortalidad. Es una idea extraña, pero no está más allá del reino de la posibilidad. Así, según algunos científicos que miran a un futuro lejano, la inmortalidad (en la forma de cuerpos mejorados en ADN o de silicio) puede ser el destino final de la humanidad.
La idea de crear máquinas pensantes que sean al menos tan listas como los animales, y quizá tan listas o más que nosotros, se hará una realidad si podemos superar el colapso de la ley de Moore y el problema del sentido común, quizá incluso a finales de este siglo. Aunque las leyes fundamentales de la IA están aún por descubrir, los avances en esta área se suceden con gran rapidez y son prometedores. Dado esto, yo clasificaría a los robots y otras máquinas pensantes como una imposibilidad de clase I.