10/05/2024.- La capacidad de los ordenadores para resolver problemas y tomar decisiones autónomamente, sin la intervención del ser humano, es lo que se conoce como inteligencia artificial (IA) o el aprendizaje automático (machine learning).

Ya desde las décadas de los años cuarenta y cincuenta del siglo pasado, se trabajaba en el ámbito científico de lo que conocemos hoy día como la IA. En 1943, Warren McCulloch y Walter Pitts dieron a conocer su prototipo de neuronas artificiales, el primer paso en la evolución de la IA.

La inteligencia artificial surgió como disciplina en una conferencia de computación en el Dartmouth College (New Hampshire, EE. UU.), en 1956. Los pioneros en este nuevo campo fueron John McCarthy, de la Universidad de Stanford; Allen Newell y Herbert Simon, ambos de la Universidad Carnegie Mellon (CMU, por sus siglas en inglés); y Marvin Minsky, nacido en Nueva York el 9 de agosto 1927 y fallecido el 24 de enero de 2016, quien se desempeñó como catedrático del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés).

Ahora bien, ilustremos mediante algunos ejemplos, inclusive anecdóticos e históricos, y en ámbitos muy particulares, donde normalmente se requiere la intervención de la racionalidad humana para dar respuestas a las situaciones problemáticas, y en las cuales la IA tiene dificultades para dar resolución emulando al ser humano.

Comencemos con los casos de deep blue y deeper blue, desarrolladas por IBM en los años 1996 y 1997, respectivamente; que se enfrentaron y alternaron victorias y derrotas con el gran maestro y campeón mundial de ajedrez Garry Kaspárov.

¿Podrían haber sido capaces las creaciones de IBM, sin intervención humana, de jugar damas?

Otra consideración de índole estadística y con implicaciones en el campo de la medicina es la correlación estadística entre variables. No se encuentra necesariamente basada en la causalidad, sino que se hace imprescindible tener conocimiento profundo de la realidad del fenómeno.

Resulta, aún hoy, insustituible la participación del médico y su criterio de análisis en el diagnóstico. En otras palabras, tener acumulados, en una supermemoria, todos los conocimientos actuales de biología celular y fisiología no significa que el computador sepa de práctica médica. La máquina no sabe diagnosticar, no cuenta con el "ojo clínico".

¿Se podrá examinar un cuerpo humano con la sensibilidad y percepción sensorial de un Homo sapiens?, ¿es sustituible en todas las circunstancias y situaciones por un "sistema experto"?

Así también se habla actualmente de la IA buena (sistemas expertos), basada en la lógica, e IA mala, basada en el big data, cuyo estudio se encarga del análisis de copiosísimas cantidades de datos e información.

Surgen en las series de datos (asociados al tiempo) ciertos patrones de regularidad, lo que los hace adecuados. Los dotan de la cualidad para hacer prognosis con la IA. Tenemos ejemplos típicos como los comportamientos y el tratamiento de los mercados financieros, a tal punto que dio origen a la escuela matemática estocástica de las finanzas corporativas.

Sin embargo, cuando surgen "cisnes negros", es decir, que aparecen datos que no encajan en ninguno de los parámetros o expectativas, no se acoplan a los modelos formulados o no se logra explicarlos, la IA no puede precisar las causas o determinantes que originaron el fenómeno.

La IA no puede, al menos no por lo pronto, identificar y establecer las diferencias entre los significantes y los significados. Eso es una cualidad de los seres humanos.

Puedo transmitir a la máquina la relación o las reglas de vinculación de la palabra mesa con las palabras silla, madera, comedor, cena, desayuno y almuerzo. Aun así, el ordenador no sabe qué es una mesa y que puede servir para, por ejemplo, poner un balón de básquetbol; o un zapato, para observarlo y dibujarlo; o también puede servir para hacer el amor en un momento de intensa pasión.

La IA no tiene conocimiento del mundo real. Sin embargo, se está trabajando en estos momentos arduamente en centros de investigación y desarrollo para que los ordenadores aprehendan todo ese universo que nosotros tenemos al alcance de nuestros sentidos y del estudio sistemático, y como parte integral de ese cosmos que denominamos naturaleza.

Marvin Minsky se empeñó y creyó que era posible que las máquinas sintieran y pensaran como los seres humanos. A eso dedicó su vida como académico. Sin embargo, no puede dejar de abordarse, desde el campo de las ciencias sociales, la dimensión axiológica de la ciencia; y desde el sur global, plantearse, a pesar de las brechas y desigualdades, el tema de la pertinencia y la apropiación con criterios éticos de las nuevas tecnologías.

Concluimos con un caso e inquietud concretísima. Contamos, como región, desde nuestras realidades —por citar dos elementos—, con los chips necesarios y el saber informático, para avanzar al ritmo de los grandes centros tecnológicos occidentales en IA y para lograr convertirnos en una potencia regional.

¿Es a través del estudio disciplinado y acelerado, y el copiar adaptando, las rutas y caminos que han seguido naciones como China, Irán, Vietnam e India, entre otras, por el progreso social de todos nuestros pueblos?

Héctor E. Aponte Díaz

tintepolisemicohead@gmail.com