Imagen: Deniseus / Shutterstock

Existe la creencia de que llegará un día en el que las máquinas lo controlen todo, incluso a nosotros. Es posible que ese día esté cerca. Para ello es razonable pensar que deberíamos dar por válido que las máquinas adquieran algo tan ligado al ser humano como es la conciencia. Y de ser así, el Test de Turing estaría en lo cierto. Esta es la razón que llevó a John Searle a enfrentar la “inteligencia” de las máquinas en el interior de una habitación china.

Observando a John con la máquina de repente lo vi claro, el Terminator jamás se detendría, jamás le abandonaría y jamás le haría daño, ni le gritaría o se emborracharía y le pegaría, o diría que estaba demasiado ocupado para pasar un rato con él, siempre estaría allí y moriría para protegerle. De todos los posibles padres que vinieron y se fueron año tras año... aquella cosa... aquella máquina... era el único que daba la talla. En un mundo enloquecido era la opción más sensata…

Seguro que muchos lo habréis adivinado, se trata de un extracto de Terminator 2, un poderoso alegato de Sarah Connor sobre la máquina que tenía a su lado. La realidad es que en ese hipotético escenario descrito por el film más nos vale que Asimov y Campbell estuvieran en lo cierto con sus leyes de la robótica y no nos acerquemos al futuro de Cameron con Skynet. Y es que la simple idea de dibujar un futuro marcado por una IA “humana” puede llegar a poner los pelos de punta.

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Por eso desde que el hombre ha fantaseado con ese futuro marcado por las máquinas inteligentes se han dado otras teorías que intentaban rebatir tal posibilidad. ¿Es lo mismo copiar un comportamiento que aprenderlo de forma inherente? ¿Pueden llegar a pensar las máquinas? O quizás el quid formulado por Searle, ¿será posible que una IA reconozca una sintaxis y posea una semántica?

Al principio fue Turing

Imagen: Willyam Bradberry / Shutterstock

La idea de Alan Turing es probablemente la más sencilla de entender. Turing propuso esta prueba en su ensayo Computing Machinery and Intelligence en el año 1950. En ese momento se encontraba trabajando en la Universidad de Manchester y partió de una pregunta muy simple: ¿Pueden pensar las máquinas?

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Para ello se nos abre una nueva cuestión, definir qué es y hasta donde llega lo que entendemos como pensar. Desde luego, la definición no puede estar más ligada al ser humano si la entendemos como el acto de formarse ideas en la mente, de hecho el propio pensamiento es la actividad y creación de la mente, todo aquello que recogemos y lo hacemos existente mediante la actividad del intelecto.

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Turing encontró que la cuestión para llevar a cabo su prueba debía ser más sencilla que la propia definición del pensamiento, quizá algo ambigua, así que reemplazó la pregunta por otra igualmente relacionada: ¿Existirán máquinas que tengan la capacidad de la imitación?

Ya tenía por tanto la pregunta, la cual creía firmemente que podía responderse, razón por la que dedicó el ensayo en el que estaba trabajando a argumentar las razones sobre la idea de que las máquinas pueden pensar. No lo sabía en ese momento, pero Turing acababa de abrir la caja de Pandora con su propuesta. Una propuesta que conforme avanzamos se hace más y más real. Acababa de formular la propia esencia que conforma toda la filosofía de la inteligencia artificial.

En 1951, un año después de formular el test, el padre de la ciencia de la computación formuló una de sus frases más premonitorias:

En algún momento… cabe esperar que las máquinas tomen el control.

El Test de Turing

Imagen: Blade Runner

La idea era probar la habilidad de una máquina de exhibir un comportamiento inteligente similar o indistinguible del ser humano. De esta forma, si la IA de la máquina era capaz de engañar a la gente durante un diálogo la máquina habría pasado la prueba.

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Ejemplos tenemos muchísimos en la literatura y el cine, por ejemplo en la mítica escena de Blade Runner para detectar replicantes. Lo que ocurre es que en este caso como otros similares, donde se intenta recrear el Test de Turing desde un prisma del simple detector de robots, no acaban de dar en el blanco de lo que Turing proponía, ya que dejan fuera muchos elementos. Se trataba más de bien de lo contrario, de intentar averiguar si la máquina podía “pensar” de manera indistinguible a las personas.

El matemático propuso hasta tres pruebas. En una de ellas debía existir una persona que evaluara las conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina diseñada para generar respuestas parecidas o similares a las de un humano. Por tanto el evaluador sabría que uno de los miembros de la conversación es una máquina, momento en el que se separa a todos participantes. El diálogo o conversación debía ser textual (a través de un teclado y monitor) por lo que sería irrelevante la capacidad de la máquina por transformar texto en habla.

Imagen: Test de Turing estándar / Wikimedia Commons

Si finalmente el evaluador no distinguía entre el humano y la máquina, la máquina pasaba la prueba. Pero como decíamos anteriormente, de lo que se trata no es de evaluar el conocimiento de la máquina sobre el número de respuestas correctas, se toma en cuenta la capacidad que tiene para generar respuestas similares a las de un humano.

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Por eso es tan importante en la actualidad lo conseguido por Deep Blue o más recientemente con DeepMind. Irremediablemente, cada pequeño paso en el que la IA avanza volvemos a esas palabras de 1951 de Turing. ¿Será cierto que las máquinas dominarán a la humanidad?

Una habitación china para enredar a Skynet

Imagen: Representación de la habitación china. Wikimedia Commons

Así llegamos al año 1980, momento en el que el filósofo John Searle aparece con un argumento con el que rebatir el Test de Turing. Un experimento que aparece por primera vez en su documento Minds, Brains, and Programs publicado en Behavioral and Brain Sciences y que más tarde popularizaría Roger Penrose. Si el Test de Turing fue el comienzo para abrir mentes y entrar de lleno en una nueva discusión sobre el futuro y las máquinas, a la propuesta de Searle le ocurrió lo mismo desde entonces.

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El hombre formula la habitación china, un experimento mental con el que desafía la afirmación de que es posible que una máquina pueda tener “mente” y “conciencia” bajo la misma “apariencia” que un humano simplemente por el hecho de gestionar un programa adecuado. Por tanto el experimento está destinado a refutar la idea de una IA Fuerte, es decir, aquella que iguala o excede la inteligencia humana promedio.

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Searle había observado que tras la propuesta de Turing se había “avanzado” en la programación llegando a conseguirse hitos como el software ELIZA de Joseph Weizenbaum (1966), el cual podría pasar la prueba de Turing. Con ELIZA el hombre había sido capaz de construir un programa que funcionaba a través del análisis de las palabras escritas por el usuario en busca de palabras clave.

Imagen: Ryger / Shutterstock

Para Searle esto no tenía validez, básicamente, y en esto basó la habitación china, ELIZA o similares podían pasar el test a partir de la manipulación de caracteres que no habían entendido. De esta forma, sin la comprensión, no se les puede clasificar como “pensantes” al mismo nivel que los humanos. Para el filósofo la prueba de Turing no puede probar que una máquina pueda pensar. En otras palabras, una IA no puede tener aptitudes semánticas, aunque sí podría reconocer la sintaxis.

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Así fue como pasó a argumentar su postura con la habitación china. Un experimento mental donde Searle nos pone en la siguiente tesitura. Imaginemos el siguiente escenario: tenemos a una persona que habla chino de forma nativa, una persona que no sabe nada de chino y por último una máquina que es capaz de comprender el idioma chino y de pasar el test de Turing.

La máquina supera el Test de Turing porque anteriormente ha logrado engañar a la persona que habla chino de que realmente lo habla. Lo consigue dentro de una habitación totalmente cerrada donde solamente está la máquina. En la habitación existe una única ranura donde la persona que habla chino le pasa preguntas en el idioma que la máquina es capaz de responder y enviárselas de vuelta.

Ahora pasamos a introducir en la habitación a la persona que no sabe nada de chino y sacamos a la máquina. La persona cuenta con una serie de manuales y diccionarios con los que será capaz de descifrar los caracteres de las preguntas que le enviará por la ranura la persona que sabe chino. Así, la persona que no sabe chino acaba respondiendo correctamente y también logra hacer creer a la persona que sabe chino que controla el idioma.

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Una vez que tenemos el experimento mental formulado, Searle plantea tres cuestiones:

  • ¿Cómo puede ser que la persona que no sabe chino responda correctamente?
  • ¿Acaso son los manuales los que saben chino?
  • ¿Se podría considerar a todo el sistema de la sala (la persona,, los manuales y las respuestas) como un sistema que entiende chino?

De esta forma y según el filósofo, se debe aceptar que, o bien la sala comprende el lenguaje chino, o bien pasar el Test de Turing no puede ser una prueba suficiente de inteligencia (de una máquina). La razón es que para Searle ninguno de los componentes de la habitación sabe chino, y por tanto aunque el conjunto de componentes supere el test, éste no confirma que en realidad esa persona entienda chino, obviamente porque sabemos que no lo sabe anteriormente.

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Por tanto Searle parece tener claro que existe una gran diferencia entre simular y comprender un idioma. Según el filósofo:

La sintaxis por sí sola no es suficiente para la semántica y los ordenadores digitales, ya que son ordenadores y tienen, por definición, solamente sintaxis.

Si Searle acaba teniendo razón jamás existirá una máquina a imagen y semejanza del hombre. Por el contrario, si Turing está en lo cierto, cada día que pasa nos acercamos a un futuro tan desconocido como ciertamente intrigante sobre el papel que tendrán las máquinas en nuestra vidas.


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