¿La inteligencia artificial alguna vez estará a la altura de sus expectativas?

Cuando comencé a escribir sobre ciencia hace décadas, la inteligencia artificial parecía ascender. Espectro IEEE, la revista de tecnología para la que trabajé, produjo un número especial sobre cómo la IA transformaría el mundo. Edité un artículo en el que el científico informático Frederick Hayes-Roth predijo que la IA pronto reemplazaría a los expertos en derecho, medicina, finanzas y otras profesiones.

Eso fue en 1984. No mucho después, la exuberancia dio paso a una depresión conocida como «invierno de la IA», cuando se produjo la desilusión y la financiación disminuyó. Años más tarde, investigando para mi libro. La mente no descubierta, rastreé a Hayes-Roth para preguntarle cómo creía que se habían mantenido sus predicciones. Él se rió y respondió: “Tienes una racha mala”.

AI no había estado a la altura de las expectativas, reconoció. Nuestras mentes son difíciles de replicar, porque somos «sistemas muy, muy complicados que evolucionan y se adaptan a través del aprendizaje para lidiar bien y de manera diferente con docenas de variables al mismo tiempo». Los algoritmos que pueden realizar una tarea especializada, como jugar al ajedrez, no se pueden adaptar fácilmente para otros fines. “Es un ejemplo de lo que se llama ingeniería no recurrente”, explicó Hayes-Roth.

Eso fue en 1998. Hoy, según algunas medidas, la IA está en auge una vez más. Los programas como el reconocimiento de voz y rostro están integrados en teléfonos celulares, televisores, automóviles e innumerables otros productos de consumo. Los algoritmos inteligentes me ayudan a elegir un regalo de Navidad para mi novia, encontrar el edificio de mi hija en Brooklyn y recopilar información para columnas como esta. Las inversiones de capital de riesgo en IA se duplicaron entre 2017 y 2018 a $ 40 mil millones, según CABLEADO. Un estudio de Price Waterhouse estima que para 2030 la IA impulsará la producción económica mundial en más de $15 billones, “más que la producción actual de China e India juntas”.

De hecho, algunos observadores temen que la IA se esté moviendo demasiado rápido. New York Times El columnista Farhad Manjoo llama a un programa de lectura y escritura basado en IA, GPT-3, «increíble, espeluznante, aleccionador y más que un poco aterrador». Algún día, se preocupa, podría ser «puesto a pastar por una máquina». El neurocientífico Christof Koch ha sugerido que podríamos necesitar chips de computadora implantados en nuestros cerebros para ayudarnos a mantener el ritmo de las máquinas inteligentes.

Elon Musk llegó a los titulares en 2018 cuando advirtió que la IA «superinteligente», mucho más inteligente que nosotros, representa «la crisis existencial más grande que enfrentamos». (¿En serio? ¿Peor que el cambio climático? ¿Armas nucleares? ¿Políticos psicópatas? Sospecho que Musk, que ha invertido en IA, está tratando de promover la tecnología con su exagerado alarmismo).

Los expertos están rechazando la exageración, señalando que muchos supuestos avances en IA se basan en pruebas poco sólidas. El pasado mes de enero, por ejemplo, un equipo de Google Health reclamado en Naturaleza que su programa de IA había superado a los humanos en el diagnóstico del cáncer de mama. En octubre, un grupo dirigido por Benjamin Haibe-Kains, investigador de genómica computacional, criticó el artículo sobre salud de Google, argumentando que “la falta de detalles de los métodos y el código del algoritmo socava su valor científico”.

Haibe-Kains se quejó ante Revisión de tecnología que el informe de Google Health es «más un anuncio de tecnología genial» que un estudio científico legítimo y reproducible. Lo mismo ocurre con otros avances informados, dijo. De hecho, la inteligencia artificial, como la biomedicina y otros campos, se ha visto sumida en una crisis de replicación. Los investigadores hacen afirmaciones dramáticas que no se pueden probar, porque los investigadores, especialmente los de la industria, no revelan sus algoritmos. Una revisión reciente descubrió que solo el 15 por ciento de los estudios de IA compartían su código.

También hay señales de que las inversiones en IA no están dando sus frutos. El analista de tecnología Jeffrey Funk examinó recientemente 40 empresas emergentes que desarrollan IA para la atención de la salud, la fabricación, la energía, las finanzas, la ciberseguridad, el transporte y otras industrias. Muchos de ellos no eran «tan valiosos para la sociedad como sugeriría todo el bombo publicitario», informa Funk en Espectro IEEE. Los avances en IA “es poco probable que sean tan perjudiciales para las empresas, para los trabajadores o para la economía en su conjunto, como han argumentado muchos observadores”.

Ciencias informa que «el progreso central en IA se ha estancado en algunos campos», como la recuperación de información y la recomendación de productos. Un estudio de algoritmos utilizados para mejorar el rendimiento de las redes neuronales no encontró «ninguna evidencia clara de mejoras en el rendimiento durante un período de 10 años».

El objetivo de larga data de la inteligencia artificial «general», que posee el amplio conocimiento y la capacidad de aprendizaje para resolver una variedad de problemas del mundo real, como lo hacen los humanos, sigue siendo difícil de alcanzar. “Tenemos máquinas que aprenden de una manera muy limitada”, se quejó recientemente Yoshua Bengio, pionero en el enfoque de inteligencia artificial llamado aprendizaje profundo, en CON CABLE. “Necesitan muchos más datos para aprender una tarea que ejemplos humanos de inteligencia, y aun así cometen errores estúpidos”.

escribiendo en el gradiente, una revista en línea dedicada a la tecnología, el empresario y escritor de inteligencia artificial Gary Marcus acusa a los líderes de inteligencia artificial y a los medios de exagerar el progreso del campo. Los autos autónomos basados ​​en IA, los detectores de noticias falsas, los programas de diagnóstico y los chatbots han sido sobrevendidos, sostiene Marcus. Advierte que «cuando el público, los gobiernos y la comunidad inversora reconozcan que se les ha vendido una imagen poco realista de las fortalezas y debilidades de la IA que no coincide con la realidad, puede comenzar un nuevo invierno de la IA».

Otro veterano y escritor de IA, Erik Larson, cuestiona el «mito» de que algún día la IA inevitablemente igualará o superará la inteligencia humana. En El mito de la inteligencia artificial: por qué las computadoras no pueden pensar como nosotros, Programado para ser publicado por Harvard University Press en abril, Larson argumenta que «el éxito con aplicaciones limitadas no nos acerca ni un paso más a la inteligencia general».

Larson dice que “la ciencia real de la IA (a diferencia de la pseudociencia de Hollywood y los novelistas de ciencia ficción) ha descubierto un misterio muy grande en el corazón de la inteligencia, que actualmente nadie tiene idea de cómo resolver. Dicho sin rodeos: toda la evidencia sugiere que la inteligencia humana y la de las máquinas son radicalmente diferentes. Y, sin embargo, el mito de la inevitabilidad persiste”.

Cuando comencé a escribir sobre ciencia, creía en el mito de la IA. Un día, seguramente, los investigadores alcanzarían el objetivo de una inteligencia artificial flexible, superinteligente y para todo uso, como HAL. Dados los rápidos avances en hardware y software de computadoras, era solo cuestión de tiempo. ¿Y quién era yo para dudar de autoridades como Marvin Minsky?

Gradualmente, me convertí en un escéptico de la IA, cuando me di cuenta de que nuestras mentes, a pesar de los enormes avances en neurociencia, genética, ciencia cognitiva y, sí, inteligencia artificial, siguen siendo tan misteriosas como siempre. Aquí está la paradoja: las máquinas se están volviendo innegablemente más inteligentes, y los humanos, parece últimamente, más estúpidos y, sin embargo, las máquinas nunca igualarán, y mucho menos superarán, nuestra inteligencia. Siempre serán meras máquinas. Esa es mi conjetura, y mi esperanza.

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