Máquina y Albedrío

Guerras semánticas, construcción del logos y territorialidad de Internet (XXIV)

Hace poco asistí a una charla la mar de interesante, quizás más por sus opacidades que por su brillo.

Algunos “especialistas” en fotografía chachareaban acerca de los últimos modelos de cámaras fotográficas y uno de ellos declaró: “yo ya no compro nada que no tenga impresas las siglas AI; si no las tiene, es ya de por sí obsoleto”.

Más allá del candor desinformado y “middle class” de quien afirma algo semejante, y más allá de la facilidad con la que las compañías engañan a miles de estos “compradores de vanguardia” poniendo en los empaques siglas que en la práctica no significan nada, resulta muy interesante observar el cambio paradigmático que en una buena parte de los quehaceres humanos (y particularmente de aquellos que han visto su ámbito absorbido por la digitalia, como es el caso de la fotografía) está resultando del reciente “boom” de accesibilidad del segundo estadio de desarrollo de la Inteligencia Artificial.

Quizás por falta de clarificación, y quizás también porque como estrategia de mercado resulta más atractivo (gracias al exotismo con el que suele abrazar el consumidor medio cualquier avance tecnológico), la adopción de conceptos más que de tecnologías suele imbricar los significados, hacerlos confusos y engañosos y, particularmente, dotarlos de un halo de misterio o novedad de los que, en una buena parte de los casos, carecen.

Por supuesto, no se trata tampoco de negar porque sí el hecho tecnológico o el cambio de paradigma ni de dotarlo de una carga metafísica o destructiva; es decir, ni se trata de un cambio intrascendente“que en realidad sólo afectará a quienes tienen acceso a la tecnología”, ni se trata de un evento cataclísmico “que hará desaparecer el libro, el idioma, la ortografía, la radio, la industria, el sexo, la humanidad entera” o cualquiera de todas esas cosas que creemos amenazadas cada vez que surge una tecnología paradigmática.

Se trata más bien de que los cambios de paradigmas, particularmente cuando se hacen transversales porque incluyen a casi todas las formas vigentes del quehacer humano, suelen asimismo poner en entredicho la competencia o la incompetencia, la pertinencia del ser y del hacer, el sentido de lo que se hace, del para qué se hace y de las herramientas que utilizamos para hacerlo. Quizás en la sociedad post marxismo en la que vivimos, el sentido del trabajo y del hacer nos queda como la última herramienta para no entregarnos al nihilismo del capitalismo salvaje, mientras revisamos el futuro desde nuestro iPhone 7.

En los apartados anteriores hemos subrayado algunas de las posibles definiciones semánticas de la inteligencia artificial, no únicamente como posibilidad y realidad tecnológica sino como campo de significado y como hito cultural. Me entretengo ahora, y más con un afán dialéctico que didáctico, en resumir los usos que del término hacen los estrategas del mercado y los científicos y diseñadores que trabajan para ellos; estas definiciones no son necesariamente falsas ni incompletas, pero debeentenderse que están articuladas con el sesgo al mismo tiempo exotista y facilón que caracteriza al idioma del mercado, y muy particularmente al del mercado tecnológico.

Por lo general, es necesario comprender que la Inteligencia Artificial se desarrolla en el contexto de la Big Data: la capa de la digitalia en la que los datos existen per se, desvinculados de quienes los emiten, los utilizan o los producen. Cuando hablamos de Big Data hablamos de todo aquello que como entidad digital arroja elementos estadísticos, numéricos, lingüísticos, simbólicos, etcétera. No se preocupe, amable lector: no hay un “tipo” especial de dato que contenga estas características en exclusividad; por el contrario, no existe entidad digital que no sea susceptible de arrojar elementos de todas las índoles concebibles, y aún la más abstracta de las nociones computables puede leerse en todas las capas semánticas, dependiendo del contexto en el que ocurra esa lectura.

De hecho, no debemos olvidar que el principio básico de la IA es el principio de “lo computable”, de la misma forma en que esta idea se encuentra en la base de todas las máquinas de Turing. Es decir, la Inteligencia Artificial sigue teniendo como recurso sine qua non a la computadora. Y no se entretenga pensando en súper computadoras en los laboratorios de la NASA: la que usted sostiene sobre sus rodillas en el aeropuerto o la que vive dentro de su móvil son tan válidas para este principio como cualquier otra.

Ahora bien, en la medida en que la comprensión de nuestra propia mente ha ido avanzando, gracias a campos como la neurociencia, nuestras expectativas para la IA también han ido evolucionando. Del más bien simple entendimiento de las computadoras como “máquinas lógicas” (capaces de reproducir nociones aritméticas o de imitar el comportamiento de la memoria), hemos arribado a una idea más – menos, según quién la mire– sofisticada: en lugar de buscar que las máquinas lleven a cabo cálculos o procesos cada vez más complejos, una gran parte de la investigación en IA se ha concentrado en conseguir que las máquinas reproduzcan el proceso –también la mar de complejo, claro está– de toma de decisiones de la mente humana, y de que lleven a cabo tareas de maneras que parezcan cada vez más humanas.

Así, las Inteligencias Artificiales suelen dividirse en dos tipos, según la capacidad de procesamiento y los procesos que son capaces de llevar a cabo: las aplicadas y las generales.

Las IA aplicadas son las que más comúnmente encontraremos en los productos que presumen las siglas impresas en sus empaques coloridos, y son tecnologías que suelen estar ligadas al desarrollo de los productos desde hace ya bastante tiempo. No es que no sean “nuevas” pero suelen estar atadas a toda una serie de convencionalismos según lo que se espere como su resultado deseable. La IA que opera los vehículos autónomos, la que se dedica a operar stocks en la bolsa y la que se dedica a organizar las configuraciones automáticas de una cámara fotográfica son de este tipo. Y, la verdad sea dicha, no van a darle muchas sorpresas al usuario por más que las siglas en la caja nos hagan pensar lo contrario. De hecho, su único nivel de sorpresa suele estar supeditado a sus fallos y errores.

Por otro lado, las IA generales son sistemas que, teóricamente, pueden manejar cualquier tarea; ya sea dentro del universo de un campo semántico determinado o dentro de todos los campos conocidos. Son por supuesto mucho menos comunes y su utilización aún es mínima y se encuentra todavía muy lejos de estar incluida en un producto determinado. Sin embargo, claro está, los avances más excitantes en el campo de la IA se están dando en ese terreno.

Es en este tipo de Inteligencia Artificial en donde se están dando en este momento, también, los cambios paradigmáticos más importantes. Como verbo y gracia, en el apartado siguiente analizaremos algunas de las implicaciones de lo que hoy es el “estado del arte” de la IA: el “Deep Learning” o “Aprendizaje Profundo”.

La máquina está comenzando a llegar al punto en el que podría tener la posibilidad de llegar a sus propias conclusiones y, por tanto, de llegar al albedrío. Cuando eso suceda, nuestros tiempos podrían ser muy extraños y, claro, muy estimulantes.

 

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