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¿Puede la inteligencia artificial llegar a entender el sentido del humor de los humanos? La prueba de Turing llevada al límite.
Patricia Fernández de Lis
Jeopardy!, en antena desde 1964, es el concurso más antiguo de la televisión estadounidense, y también es el más popular. Esa es la razón por la que IBM ha decidido enfrentar a su más elaborada obra de inteligencia artificial con Rutter y Jennings, los dos mejores concursantes de la historia de Jeopardy!. «Estamos creando una nueva generación de sistemas que interactúan con los humanos en lenguaje natural, dando respuestas precisas a preguntas concretas y, a veces, difíciles», explica Juan Manuel Rebes, experto en sistemas Power de IBM, que componen el corazón de Watson.
Lo confirma Selmer Bringsjord, director del departamento de Inteligencia Artificial de la Universidad de Rensselaer, la más antigua de EEUU en este campo: »El 90% de los expertos no habríamos creído posible que una máquina respondiera preguntas en lenguaje natural, en las que, además, se incluyen bromas y acertijos. Es una victoria asombrosa para la inteligencia artificial».
Watson no es un sofisticado y complejo robot con aspecto humanoide. Ni siquiera es un superordenador especialmente potente. «Queríamos utilizar los sistemas que vendemos para demostrar que el desarrollo de Watson tendrá aplicaciones en el mundo real», explica Rebes. Una veintena de investigadores ha trabajado durante cuatro años en el desarrollo de este proyecto, pero se lo jugarán todo en tres segundos, cuando el presentador de Jeopardy!, Alex Trebek, realice su primera pregunta. Mientras Jennings y Rutter se estrujan el cerebro, los 90 servidores que forman Watson estrujarán, a su vez, sus 15 terabytes de memoria, que contienen 200 millones de artículos o el equivalente a un millón de libros.
Una vez que Watson encuentre su respuesta, se topará con un segundo problema: en Jeopardy! se penaliza a quien responde de manera incorrecta, así que Watson tendrá que alcanzar el suficiente nivel de confianza en sí mismo para decidir si se arriesga.
«Watson no es Deep Blue», resume Rebes, en referencia al ordenador que marcó otro hito al vencer al campeón del mundo de ajedrez, Gary Kasparov, en 1996. «Hubo quien dijo entonces que el ordenador era como una lavadora. Muy potente, sí, pero una lavadora al fin y al cabo, porque sólo realizaba tareas automáticas. Pues bien, Watson es una lavadora que decide si lava o no una prenda que quizá se decolore. Es una nueva frontera a la que nunca habíamos llegado».
Algunos expertos, sin embargo, creen que aún quedan muchas de esas fronteras por cruzar. «Watson es más interesante que Deep Blue, pero todavía estamos hablando de máquinas dedicadas a tareas muy determinadas», opina José Hernández-Orallo, investigador en Sistemas Informáticos y Computación de la Universidad Politécnica de Valencia. «Hay mucho trabajo detrás, pero eso no es inteligencia general. En los orígenes de esta disciplina se esperaba que los ordenadores aprendieran por sí mismos, sin estar prediseñados». Algo similar opina Miquel Barceló, investigador de la Universidad Politécnica de Catalunya. «Por ahora, en este campo, se abusa de la fuerza bruta», dice, en referencia a la extraordinaria capacidad de proceso y memoria de estas máquinas. Aunque Barceló cree que Watson es, en buena medida, un producto del marketing, también valora una iniciativa que «acerca este campo al gran público».
Porque la inteligencia artificial no está formada por un ejército de robots humanoides que piensan, aman, odian o desean, como la retrata la ciencia-ficción. La mayor parte de las máquinas con aparencia humana que se han presentado hasta ahora no son más inteligentes que una calculadora. «Arrastrar un icono a una papelera de reciclaje, que es una tarea eminentemente humana, es una gran obra de inteligencia artificial», destaca Barceló. El exceso de optimismo de los pioneros en este campo, en los años sesenta, desató la imaginación del público. El investigador estadounidense Herbert Simon aseguraba en 1965 que «en 20 años» los ordenadores serían «capaces de hacer cualquier tarea que realiza un hombre», y Marvin Minsky, otro de los primeros expertos en esta área, creía que el problema de crear inteligencia artificial se solucionaría «en una generación».
Ni siquiera el investigador más optimista cree ahora que estas teorías vayan a cumplirse en un futuro cercano. Aún quedan toneladas de campos por explorar. Después del lenguaje natural, vendrá la traducción. El siguiente paso será, más bien, un salto mortal: los ordenadores no sólo tendrán que comprender un texto, y ser incluso capaces de traducirlo en todos sus matices, sino que deberán identificar imágenes y sonido, y comprender lo que contienen. Y la frontera más compleja es la creatividad: ¿serán las máquinas capaces de pintar como Picasso o rimar como Bécquer?
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