Inteligencia compartida entre humanos y máquinas

Es posible que tengamos ante nosotros un nuevo abanico de oportunidades de convivencia, que asistamos al principio de una era en la que programar no sea territorio exclusivo de los hombres jóvenes, blancos, heterosexuales y ricos. También puede haber oportunidades entre humanos y máquinas.

Deep Blue derrotó por primera vez a Garry Kasparov en 1997, durante un torneo de seis partidas contra el campeón mundial. El ruso había ganado a la máquina en Filadelfia, pero perdió contra ella en Nueva York. Primer punto para las máquinas. En el año 2011, otra máquina de IBM ganó por primera vez a dos humanos en Jeopardy, el equivalente gringo del concurso Saber y Ganar. Le habían puesto Watson en honor al fundador de la empresa, Thomas J. Watson, el vendedor ambulante de máquinas de coser y pianos que fundó el primer imperio informático. En 1937, Watson recibió la Cruz del Merito de la Orden del Águila Alemana por los servicios prestados al régimen nazi, una colaboración que resultó imprescindible para llevar a cabo con eficiencia la llamada Operación Final. Aquella noche en Jeopardy, el nuevo Watson machacó sin piedad a uno de los jugadores más longevos de la historia del programa. Ken Jennings, famoso por haber ganado 74 programas seguidos, escribió en su pantalla: «Y yo, por mi parte, quiero dar la bienvenida a nuestros nuevos amos, las máquinas». Humanos cero, máquinas dos. En 2016, Alpha Go ganó al mejor jugador de Go de todos los tiempos y dejamos de contar. La partida parece perdida.

Hace falta un genio para ganar a Kasparov al ajedrez o a Lee Sedol en una partida de Go. El genio de Deep Blue era ser capaz de calcular un millón de posiciones por segundo en un juego que consiste en tomar decisiones basadas en el cálculo de posición. AlphaGo usó redes neuronales para aprender de miles de millones de partidas y un ingenioso sistema de incentivos para aprender jugando contra sí mismo. Pero Watson fue capaz de comprender preguntas formuladas en lenguaje natural, a veces coloquial. Un niño puede hacer eso, pero una máquina no. ¿Entendió Watson que la broma de Jennings era una cita de los Simpsons citando a Orson Welles? La respuesta a esa pregunta es: depende de lo que quieras decir con «entender».

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Alan Turing planteó la cuestión en 1947, ante el National Physical Laboratory, y no la había resuelto cuando se suicidó en 1954, a los 42 años de edad. Pero pensaba que en cincuenta años habríamos conseguido construir máquinas capaces de pensar o, al menos, capaz de imitarnos de forma tan eficiente que no notáramos la diferencia entre nosotros y ellas. Cuando GPT-3, el modelo de lenguaje de OpenAI, demostró ser capaz de escribir artículos, competir con novelistas imitando su propio estilo y hasta discutir sobre política o economía, mucha gente puso el grito en el cielo, declarando que era el final del periodismo, el final de la ficción. Ojalá sea cierto, al menos cierta clase de periodismo automático que llena los boletines de agencias, o las variaciones de fan fiction que triunfan en Internet. El verano pasado, la empresa de San Francisco presentó un GPT-3 para código, de nombre OpenAI Codex, capaz de escribir Go, JavaScript, Perl, PHP, Ruby, Shell, Swift, TypeScript y, sobre todo, Python.

Hay belleza y creatividad en el código, tanta como en la literatura, la música, el ajedrez y el Go. No todo el código que producimos es bello, ni inteligente ni creativo. Es un desperdicio de humanidad. Por otra parte, Kasparov que aprendió jugando contra Deep Blue y Lee Sedol declaró que la partida contra la máquina había elevado su juego de forma casi sobrenatural. Es posible que haya oportunidades en esta convivencia. También podría ser el principio de una era en la que programar no es territorio exclusivo de los hombres jóvenes, blancos, heterosexuales y ricos que dominan las empresas tecnológicas.

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