¿Qué es la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo?

La Inteligencia Artificial y la Singularidad parte I

La Inteligencia Artificial (AI) puede definirse como el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren de la intervención humana, como el reconocimiento visual, mantener un diálogo oral o la toma de decisiones complejas. Es frecuente que tareas que antes se consideraban que requerían de 'inteligencia', como el reconocimiento de caracteres escritos, ahora sean excluidas dentro de la categoría, a medida que la técnica incorpora estas tareas como rutinarias. Sí se consideran tareas que requieren AI la búsqueda avanzada en Internet, la comprensión del lenguaje oral, la conducción automática de vehículos, etc.

Muchos de los sistemas de AI se basan en redes neurales artificiales y en el aprendizaje profundo para imitar el cerebro biológico. Son modelos que usan neuronas artificiales de entrada, varias capas de neuronas artificiales de enlace y neuronas artificiales de salida, para trasmitir señales y elaborar la información. Los enlaces entre las neuronas artificiales de estas redes se refuerzan o se debilitan automáticamente, dependiendo de si se alcanzan los objetivos deseados. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Por ejemplo, pueden hacer reconocimiento facial, eliminar correo no deseado, recomendar el siguiente vídeo, etc.

Sin embargo, aunque este tipo de AI es capaz de sobrepasar a la mente humana en tareas o problemas muy específicos, no es lo que se conoce como Inteligencia Artificial General, o Inteligencia Artificial Fuerte, capaz de entender o aprender cualquier tarea intelectual que un humano pueda realizar. La mayoría de los investigadores en AI han considerado que la inteligencia humana es demasiado compleja para ser replicada en el corto y medio plazo.

 

Una aproximación muy popular para intentar la Inteligencia Artificial General ha sido considerar la emulación completa del cerebro humano a todo detalle. Un cerebro contiene 100.000 millones de neuronas, cada una de ellas posee de media 7.000 conexiones sinápticas parece ser que se toman por el cerebro de una manera que no hemos sabido definir bien, y hay 10¹⁴ intercambios sinápticos por segundo. Las sinapsis están sujetas a varios tipos de modulación al trasmitir su señal, por lo que una simulación completa del cerebro implicaría un poder computacional de 10¹⁶ operaciones por segundo. Pero hacer un modelo cerebral sólo de conexiones neuronales no sería suficiente, habría que hacer un modelo a escala molecular que incluyera todas las variables fisicoquímicas, biológicas, moleculares, y añadir al modelo el papel de células neuronales de soporte, llamadas células gliales. Por ahora sólo se están intentando simular el cerebro de ratas (Blu Brain Project) y de gusanos (Openworm Project). Muchos tienen objeciones a estos intentos de simulación, porque no tienen en cuenta que las sensaciones de la propia corporalidad, las percepciones o el sistema motor pueden ser un ingrediente imprescindible que falta en ellos.

Ha habido avances recientes en la Inteligencia Artificial General, como los modelos de lenguaje GPT-3 y GPT-4, capaces de producir textos originales que simulan perfectamente la redacción humana, o la red neuronal profunda Gato, capaz de realizar múltiples tareas diferentes sin tener que olvidar una habilidad para adquirir la siguiente, y que es capaz desde escribir poesía a apilar ladrillos con un brazo robótico. Pero en mi humilde opinión, a pesar de su espectacularidad, estos avances solo han conseguido unas AI con más parámetros o con un abanico mayor de tareas en su repertorio.

En la siguiente publicación propondremos un método concreto a base de ciclos de mejora para que las propias máquinas ayuden a desarrollar sistemas de AI cada vez más complejos y completos, hasta llegar a conseguir una Inteligencia Artificial General. También debatiremos si estas máquinas tendrían o no consciencia.