Inteligencia Artificial General

Nada hace apreciar más el cerebro humano que aprender sobre lo complicado que es crear una computadora que sea igual de inteligente que nosotros. Construir un rascacielos, poner gente en el espacio, o descifrar los misterios del cosmos, son tareas que resultan pan comido comparadas con la complejidad de entender cómo funciona nuestro cerebro y luego tratar de construir algo que funcione de manera tan óptima.

Lo más interesante en el desafío de construir una computadora con inteligencia artificial general (AGI por sus siglas en ingles), no es alcanzar que una maquina desarrolle tareas puntuales complejas igual que un ser humano, es la dificultad que una maquina desarrolle las tareas que al humano le parecen más sencillas. Construir una computadora que multiplique cifras de 10 dígitos en medio segundo –extremadamente sencillo. Construir una computadora que pueda ver un gato y discernir si es un gato o un león –extremadamente difícil. Construir Inteligencia artificial que pueda derrotar al mejor jugador de ajedrez del mundo –increíblemente fácil. Construir inteligencia artificial que lea el párrafo de un libro de primer grado, y no solo reconozca las frases pero entienda su significado –espectacularmente difícil.

Compañías como Google están gastando miles de millones de dólares en construir inteligencia artificial que pueda desarrollar tareas sencillas para el humano como la visión, estrategia, movimiento y percepción. Lo que puedo concluir al pensar sobre esto, es que estas tareas nos resultan tan simples ya que las hemos optimizado tras miles de años de evolución en nuestra especie. Cuando nuestra mano alcanza un objeto, los músculos, tendones y nervios involucrados en el movimiento desarrollan una serie de tareas físicas en conjunción con nuestros ojos para operar en línea recta a través de tres dimensiones. Tenemos el software perfecto en los giros y cíngulos de nuestro cerebro para realizar estas funciones. Sin embargo, cuando intentamos multiplicar cifras de 10 dígitos en nuestra cabeza no podemos hacerlo con nuestras funciones biológicas, ya que no hemos evolucionado en el desarrollo de estas tareas.

En realidad una computadora no tiene que trabajar duro para vencernos en tareas complejas puntuales, pero para realmente igualar nuestra capacidad cerebral, una computadora tendría que aprender a descifrar nociones como el humor de una persona con pequeños cambios en una expresión facial, distinguir por ejemplo entre sentimientos de satisfacción, enojo, alivio o ansiedad; y comprender abstracciones del pensamiento como el porque a mi me parece que el fútbol es mejor que el football.

Algo que si definitivamente tiene que pasar para dar el salto de Inteligencia artificial estrecha (ANI) a Inteligencia artificial general (AGI), es un incremento en el poder del hardware de las computadoras. Si un sistema de AI va alcanzar nuestra capacidad cerebral, tiene que igualar nuestra memoria. Ray Kursweil y un grupo de profesionales llegaron a la conclusión que nuestro cerebro puede realizar alrededor de 10 cuatrillones de cálculos por segundo (cps). La computadora más rápida del planeta, llamada Tianhe-2 que esta localizada en China, ya venció ese número con 34 cuatrillones de cps. El problema es que a pesar de su gran capacidad de memoria, esta computadora tiene 720 metros cuadrados de superficie, usa 24 megavatios de electricidad (nuestro cerebro usa solo 20 vatios), y costo alrededor de $390 millones de dólares construirla. Obviamente, no es una computadora que pueda aplicarse aun para usos comerciales o industriales.

La ley de Moore (observada por Gordon Moore, cofundador de la compañía Intel) dice que el poder de memoria de una computadora se duplica cada dos años, avanzando exponencialmente con optimizaciones al hardware. Kurswail cree que las computadoras con un precio aproximado de $1,000 dólares están al día de hoy venciendo el poder cerebral de un ratón. Los humanos tenemos alrededor de mil veces mayor capacidad cerebral que los ratones por lo que si seguimos entonces su ley de retorno acelerado, y recordamos que las computadoras tenían un trillón de veces menor capacidad que las actuales en el año 1985, un billón en 1995, y un millón en el 2005; no sería descabellado pensar que para el año 2025 podamos tener computadoras con costo accesible que sean rivales del poder cerebral de un humano.

El poder del hardware para alcanzar AGI ya se encuentra disponible en China, y en alrededor de 10 años tendremos acceso general a este poder. Sin embargo, no solo alcanzar este poder de memoria hace a una computadora inteligente. Por lo que la siguiente pregunta sería: Como transferimos esta inteligencia a una maquina?

En realidad nadie sabe todavía cómo hacer a una computadora mas inteligente, todavía estamos intentando crear computadoras que puedan reconocer una calle o diferenciar el idioma francés del italiano. Pero existen muchas estrategias empíricas sobre cómo podría lograrse, estas son las 3 más aceptadas al momento:

1) Copiar el cerebro humano: Esto seria como el ejemplo del típico chico en la escuela que siempre sale bien en los exámenes, y por más que tu estudies nunca puedes salir tan bien como el; así que un día mejor decides dejar de intentar y copiar sus respuestas. 

Tiene mucho sentido dejar de esforzarse en crear una súper computadora cuando tenemos el prototipo perfecto dentro de nuestra cabeza. El  mundo de la ciencia ya se encuentra tratando de descifrar como la evolución de nuestra especie alcanzo a producir este mecanismo tan maravilloso. Los datos más optimistas estiman que para el año 2030 quizás habremos descubierto los secretos que hacen a nuestro cerebro ser tan eficiente y poderoso, y podamos entonces crear un modelo que se inspire en estos descubrimientos para adaptarlos a innovaciones tecnológicas. 

La arquitectura que una computadora que imite al cerebro humano debería tener, incluye una red de transistores que copien el sistema neuronal, interconectandolo como la materia gris de un infante. A partir de ahí esta computadora aprendería diferentes tareas, como por ejemplo la lectura, descifrando las diferentes letras, construyendo frases, oraciones y entendiendo párrafos. Al realizar una tarea correctamente se fortalecerían estas conexiones, debilitando las incorrectas, lo que al final lograría una red de sinapsis optimizada. Nuestro cerebro aprende de forma más sofisticada que esto, pero un sistema que imite el circuito neuronal bien podría ser clave para desarrollar un AGI.

El mundo de la ciencia ficción a menudo muestra personajes de cerebros humanos híbridos con piezas de computadora, que al morir la persona se despierta como una maquina pensante. Con el desarrollo de las impresiones en 3D, este tema ha cobrado auge, y muchos se preguntan si se podría emular el cerebro de esta forma. Esta hipótesis se conoce como "Whole Brain Emulation", y ya un proyecto científico reciente llamado Open Worm logro emular artificialmente el cerebro de un gusano de 1mm consistente de 302 neuronas, que logro mover un pequeño robot construido con legos. El cerebro humano posee más de 100 mil millones de neuronas, por lo que este proyecto no parece tan prometedor, pero si tomamos en cuenta el ritmo del progreso en la ciencia podría ser plausible que en un futuro se logren avances en este campo.

2) Copiar lo que la evolución hizo por nosotros: En vez de copiar las respuestas del examen al chico más inteligente de la clase, podemos copiar la forma en la que el estudia. 

Construir una computadora tan poderosa como nuestro cerebro es posible, y si no podemos copiar el cerebro quizás podemos copiar la evolución del cerebro. De la misma manera que nuestros primeros aviones emularon la forma de volar de las aves, podemos emular la inteligencia humana.

El método propuesto es llamado “Algoritmo Genético” y funcionaria a través de un proceso de tarea-evaluación parecido al de las criaturas biológicas, en el que los resultados de las tareas son evaluados en base a si estas tareas permiten la reproducción y supervivencia de la especie. Un grupo de computadoras serian creadas para realizar una tarea específica, y aquellas que tengan más éxito serian emparejadas entre ellas dentro de una sola maquina, eliminando aquellas que fallen. Con el tiempo, este proceso de "selección natural" produciría mejores computadoras. El verdadero obstáculo sería crear un sistema de evaluación automático que permita que el proceso se mantenga solo. Este proceso evolutivo en el humano tomo miles de millones de años, y si quisiéramos imitarlo en solo un par de décadas tendríamos primero que controlar esta evolución para evitar problemas como mutaciones indeseadas, y luego dirigir este proceso específicamente a facilitar el desarrollo de inteligencia. Tenemos algunas ventajas sobre el proceso evolutivo, como la facilidad en el acceso a la energía necesaria para desarrollar estas tareas, sin embargo no está claro que tanto podríamos mejorar el proceso evolutivo aplicado a la tecnología.

3) Dejarle este problema a las computadoras: Este sería el caso en el que dejamos de copiar al chico o estudiar, para buscar la forma en que el examen de la escuela se resuelva el solo. 

Esta idea es la más complicada, pero la más prometedora. Consiste en construir computadoras que se dediquen a dos tareas específicas: Investigar sobre inteligencia artificial y luego codificar estos cambios en ellas mismas, mejorando así su propia arquitectura. Básicamente le estaríamos enseñando a las computadoras a ser científicos y desarrollarse a sí mismas. Esto no solamente llevaría a alcanzar AGI, sino pondría rumbo al desarrollo de la súper inteligencia artificial (ASI).                                                                                                                                                      

A simple vista estas teorías parecen estar muy lejanas de la realidad actual, pero insisto en que no debemos olvidar el ritmo del progreso en la ciencia. Cuando Galileo Galilei comprobó la teoría heliocentrista de Copérnico, muchos problemas que los científicos de la época no podían resolver (basándose en la teoría geocéntrica) al tratar de calcular el universo, fueron resolviéndose uno tras otro iniciando una cascada de innovaciones. Cuando se trata de computadoras no debemos olvidar que nos encontramos a solo una vuelta de tuerca de crecer exponencialmente en el campo de la Inteligencia artificial.