La inteligencia artificial es uno de los conceptos básicos de la ciencia informática del siglo XX y de lo que va del XXI. Pero, como con toda clase de inteligencia, para estudiar los sistemas (u organismos) así llamados "inteligentes", primero debimos definir lo que se entendía por inteligencia, tarea que, a lo largo de los siglos, ha demostrado ser salvajemente ímproba.

Si tomamos, por ejemplo, algunas hormigas aisladas, se comportarán como animales más bien estúpidos, y correrán incansablemente alrededor hasta morir miserablemente de hambre y de sed. Si, en cambio, tomamos un millón de hormigas (y si entre ellas, para mejor, hay una reina), de inmediato se organizarán para convertirse en una especie de superorganismo completamente autosuficiente, capaz de construir increíblemente sofisticados sistemas de soporte vital para las crías, de elaborar sistemas de producción, maquinaria bélica, de mantener la homeostasis de la comunidad y mil etcéteras más.

Existen retrasados mentales que son capaces de hacer, en cuestión de segundos, operaciones matemáticas para las cuales muchos ingenieros necesitan calculadoras, y ciertos peces, aves y mamíferos pueden realizar actividades que sorprenden por la elegancia, la sutileza y la eficiencia que demuestran.

Como se ve, la inteligencia verdadera es una entidad bastante difícil de definir. Si una hormiga es tonta pero mil no, entonces se trata de un atributo comunitario. Sin embargo, muchas arañas no ven otra araña de su especie en la vida y se comportan desde que nacen con una inteligencia soberbia. Nadie puede negar la inteligencia del perro, del gato o del caballo, pero muchos seres humanos se comportan con indecible imbecilidad. Un mono crea y utiliza herramientas, y ciertos pájaros usan agujas de crochet, afilan ramas y, evidentemente, conocen mucho más del clima que los mejores meteorólogos.

¿Son inteligentes? ¿Lo somos nosotros? En realidad, como todo depende del cristal con que se mire, y nuestros ojos están teñidos de una fuerte carga antropocéntrica, con frecuencia nuestra definición de inteligencia se ve reducida a más o menos disimuladas comparaciones con lo que consideramos es la inteligencia humana.

Por supuesto, todo se complica mucho más cuando intentamos calibrar la inteligencia de una máquina.

En su célebre artículo Computing Machinery and Intelligence ("Maquinaria de cálculo e inteligencia") de 1950, el matemático británico Alan Turing quiso desarrollar un método para decidir si una máquina podía pensar o no. Si la capacidad de pensamiento es o no un sinónimo de la inteligencia es un tópico que queda fuera de los alcances de este artículo, pero esa fue la intención de Turing.

Alan Turing

Existe un test llamado "Juego de la Imitación", que se desarrolla de la siguiente manera: se colocan en una habitación un hombre y una mujer, frente a sendas terminales de computación con, por ejemplo, algún sistema de comunicación del tipo del IRC (Turing, por supuesto, les daba teletipos en 1950). En otra habitación aislada se encontraba el sujeto del estudio: el interrogador. El objetivo del juego era que el interrogador se diera cuenta de cuál era el hombre y cuál la mujer, haciéndoles cualquier pregunta que se le antojara -en lenguaje normal- a través del teletipo (o IRC). Los participantes, a su vez, se comportan de manera diferente con él: mientras que el hombre trata de convencerlo de que él es la mujer, ella intentará ayudar al interrogador a llegar a la verdad. Las preguntas podían versar sobre absolutamente cualquier tema. Es interesante observar los resultados: el interrogador muchas veces se equivoca, lo que significa que el hombre y la mujer logran su objetivo de engañarlo.

Lo que Turing propone en su trabajo de hace 56 años es reemplazar a una de las dos personas (el hombre) por una computadora. ¿Se equivocarían los sujetos tanto como cuando jugaban con dos seres humanos? Lamentablemente, la ambigüedad de los papeles de Turing no nos permite saber si su idea era que la mujer dijese la verdad sobre su condición ("Soy mujer") o si, además, intentaría engañar al sufrido sujeto.

Como lo que está en discusión no es si la máquina es más inteligente que la mujer, sino que tanto esta como la máquina intentan convencer al operador de que son una mujer (es decir, un ser humano), es obvio que el test de género se ha convertido en un test sobre la inteligencia. Había nacido el Test de Turing.

El Test de Turing

En efecto, por el simple expediente de reemplazar al hombre por la computadora, transformamos un experimento sobre la capacidad del ser humano para convencer a otro de una mentira en uno sobre la capacidad de la máquina para fingirse humana. El hecho de que Turing conservara un segunda persona (humana, porque muy bien podría haber planteado un test "uno contra uno", el interrogador hablando con alguien de quien no sabe si es humano o electrónico) parece sugerir, aunque el artículo no lo dice explícitamente, que el inglés pensaba que era necesaria una suerte de "comparación" entre uno y otro para el bien del experimento. Si creía que el hecho de "competir" contra un humano verdadero por la calificación humana del operador simplificaría o complicaría la labor de la máquina es algo que jamás sabremos. En la actualidad, a menudo se considera que asuntos tales como el número de participantes y los sexos de los humanos son irrelevantes para los fines del estudio. Ello es así porque en el resto de su papel, Turing ignora olímpicamente estos temas y se concentra en lo que él considera el problema principal: ¿Pueden las máquinas comunicarse en lenguaje verbal natural de modo que su discurso sea indistinguible del de un ser humano?

Llegamos, por fin, al fondo de la cuestión. Incluso los ejemplos de conversación que propone Turing (ajedrez, matemática, poesía) no son los que uno específicamente elegiría si la pregunta fuese acerca del sexo del interlocutor. Todos ellos exigen una sofisticada capacidad verbal, y por lo tanto parecen más bien destinados a determinar si el otro conoce bien el idioma, si sus centros del habla funcionan correctamente o incluso si posee un coeficiente intelectual normal. Expresamente reemplaza la pregunta crucial "¿Pueden pensar las máquinas?" por "¿Pueden las máquinas jugar al juego de la imitación?". La jugada del británico es inteligente, porque el análisis verbal no deja que los aspectos físicos de los sujetos interfieran con la evaluación, y la nueva pregunta tampoco limita la capacidad verbal a puntos específicos como dominar el ajedrez o la poesía. Por añadidura, la capacidad verbal reemplaza con éxito la pregunta acerca de la inteligencia, porque si bien la verbalidad no es toda la inteligencia, sí es una parte integrante y fundamental de lo que nosotros consideramos "inteligencia de tipo humano". Sería muy difícil imaginar, pongamos por caso, a una cultura extraterrestre que pudiéramos considerar tan inteligente como nosotros si la misma careciera de lenguaje. Para el caso, los insectos sociales son justamente eso: sociedades sumamente sofisticadas que carecen de lenguaje verbal.

Pero ¿cómo debería programarse una máquina que consiguiera pasar con éxito el Test de Turing? Turing mismo no es muy explícito en este sentido, pero sí afirma que "la mejor estrategia sería tratar de que el sistema proveyera respuestas similares a las que serían dadas naturalmente por un hombre". En otras palabras, no se preocupa demasiado por el proceso constructivo del programa de computación a utilizar, sino que se concentra en el aspecto "humano" de las respuestas obtenidas, esto es, en la naturaleza de la verbalidad deseable. Cualquier otro tipo de respuesta, por elaborada e inteligente que fuese, no sería reconocida como "humana" por otra persona, por lo que la máquina fallaría en pasar la prueba. Por otra parte, acepta implícitamente que máquinas que no imitan en absoluto el proceso cognitivo humano muy bien podrían pasar el test si producen respuestas que no se aparten demasiado de las que daríamos nosotros.

Para muchos detractores de Turing, esta falta de compromiso -en especial respecto del diseño de las máquinas que participan del juego- es una forma de hacer trampa. Por ejemplo: la capacidad aritmética se considera signo claro de inteligencia. Entonces, como la velocidad y exactitud de las respuestas de la computadora haría que el interrogador se diera cuenta de inmediato de que estaba hablando con una máquina, el programador podría introducir en el programa una demora, digamos, "humana" -de unos 30 segundos- para simular el cálculo mental, y dar entre un 10 y un 20% de respuestas erróneas para imitar nuestras propias falencias. Turing no prohibe esto. A la citada crítica podría oponerse el argumento de que muchas personas inteligentes que conozco son incapaces de dividir 3 por 5 y sin embargo no se me ocurriría dudar de su inteligencia. Por otra parte, muchos de los pacientes llamados "calculadores rápidos" hacen multiplicaciones de cifras de 20 dígitos en segundos pero no son capaces de vestirse ni comer solos.

Es cierto además que los que trabajan en inteligencia artificial viven buscando las causas de ciertos errores que las máquinas cometen espontáneamente y cuyos motivos no han sido encontrados ni siquiera comprendidos por sus mismísimos programadores, especialmente cuando hablamos de aprendizaje artificial. Ello es así porque ni el mejor programa de aprendizaje garantiza el éxito de la máquina ante datos aún desconocidos, y las computadoras tienden a equivocarse de maneras tan extrañas que los técnicos terminan devanándose los sesos durante meses o años antes de descubrir dónde estaba el problema.

Como, según todos los datos, Turing se conformaba para su particular definición de "inteligencia artificial" con una máquina que se expresara de forma imposible de distinguir de la de las personas, es inútil profundizar, como hacen sus enemigos, en la definición de "hacer trampa". Muy por el contrario, como casi todos los científicos aceptan hoy el Test de Turing como rasero estándar para la inteligencia artificial, si una máquina cuyo programa está basado en trampas pasa con éxito la prueba, tal vez iría siendo hora de replantearnos nuestros conceptos enteros de "inteligencia humana" y del modo de detectarla e identificarla.

Computadora de 1950

Como Turing bien sabía, sus conceptos radicales y extraordinarios provocaron, de inmediato, una reacción enorme y contraria a su trabajo.

Claro que hubo (y hay) objeciones razonables y objeciones completamente absurdas. En primer lugar, comentaremos dos de estas últimas.

• Objeción PES. Como Turing mismo parece sugerir en ciertos papeles que existe algún tipo de percepción extrasensorial, muchos de los opositores al test se tomaron de aquí para atacarlo. Lo que no consideraron es que a Turing le molestaba que un pequeño dejo de "clarividencia" de los intervinientes falseara el resultado de su test, por lo que decía a quien quisiera escucharlo que ese efecto debía despreciarse y no tomarse en cuenta. En caso necesario, podría diseñarse el experimento en condiciones tales que la PES no influyera sobre el mismo.
• Objeción teológica. Esta es tan ridícula que casi ni merece mencionarse. Se dijo a Turing que el pensamiento lógico era una parte esencial de la funcionalidad del alma inmortal que Dios había infundido al Hombre. El matemático respondió (echando mano inteligentemente a los atributos de Dios) que si Dios era omnipotente, no representaba ningún problema para Él infundir un alma inmortal en una máquina si se le antojaba.

Las restantes objeciones fueron demolidas por el propio Turing en un excelente artículo de 1969 e incluso, anticipándose a sus críticos, en el mismo original de 1950.

• Objeción "de la cabeza en la arena". Se le objetó que, si se descubriera que las máquinas son capaces de pensar por sí mismas, ello se convertiría en un asunto espantoso y en un gran peligro para la Humanidad. Turing respondió que se trataba de un típico caso de la falacia lógica conocida como argumentum ad consequentiam, un tipo de argumento que concluye que una premisa es verdadera o falsa dependiendo de si sus consecuencias son buenas o malas. Según esta falacia, por ejemplo, la bomba atómica es imposible, lo mismo que los genocidios étnicos, la estafa y el abuso infantil. Como las consecuencias son "deseables" o "indeseables" para el objetor, el argumento contiene su punto de vista parcial, por lo que el razonamiento completo es anticientífico. Turing dijo que la objeción mostraba lo que a sus adversarios no les gustaría que sucediese, no lo que no podía suceder. Las consecuencias de un hecho no nos dicen nada sobre el valor o falta de él de las premisas que le dieron origen.

La falacia de la cabeza en la arena viene a menudo disfrazada, simulando ser un argumento lógico, y, en última instancia, oculta el infantil convencimiento de ciertos seres humanos acerca de que ellos son "especiales" en algún sentido, y que su "talento especial" es precisamente la capacidad de pensar. Por lo tanto, si un simple test como el de Turing demostrara que las máquinas son capaces de hacer lo mismo, esos seres humanos "especiales" se sentirían amenazados y descorazonados. Suelen oponerse incluso a los estudios sobre inteligencia animal, así que no es muy difícil imaginar por dónde viene el asunto. El temor a las consecuencias es un hijo dilecto de la falacia teológica, y, como tal, muy utilizado por los grupos cristianos protestantes fundamentalistas entre otros. Si bien es cierto que esta falacia fue más común en tiempos de Turing que hoy en día, él no se privó de atacarla en su trabajo de 1950, recomendando a los creyentes en las consecuencias que se concentraran en el concepto de consuelo (en la transmigración de las almas), algo que las máquinas ciertamente no serían capaces de conseguir.

• Objeciones matemáticas. El Teorema de la Incompletitud de Gödel, que el propio Turing estudió y aplicó a su test -y que nosotros desarrollamos en otra parte- expresa que en cualquier sistema matemático consistente, siempre habrá verdades que no pueden ser probadas. Esta objeción, afirma Turing, si bien es cierta para cualquier diseño mecánico, nunca será cierta ni pasible de probar para el intelecto humano y por tanto para la definición de inteligencia. Las objeciones basadas en el Teorma de Gödel, por lo tanto, suponen que la inteligencia artificial debe ser perfecta, probar todo y no cometer errores ni mostrar ambigüedades. Turing se apresura a decir que estos no son requerimientos esenciales ni para la inteligencia natural ni para la artificial, con lo que invalida el argumento.
• Objeción de la conciencia. Esta objeción quizás sea la más poderosa, ya que expresa que la inteligencia requiere de la autoconciencia para existir. ¿Es esto así? Volviendo a nuestros ejemplos anteriores: ¿es autoconsciente la colonia de hormigas? La única manera de saberlo sería siendo esa colonia misma, lo que equivale al argumento del solipsismo, esto es, "sólo puedo estar seguro de que YO pienso, sea yo lo que sea". El argumento del solipsismo, íntimamente imbricado con el de la conciencia, es peligrosísimo. Los asesinos seriales, por ejemplo, son solipsistas: no entienden a sus víctimas como seres humanos con sufrimientos, dolores y autoconciencia, sino solamente como objetos de sus designios. El argumento de la conciencia aparece de inmediato al discutir el Test de Turing (y está también relacionado con la objeción teológica, por lo que es místico), y debe ser descartado de antemano por imposible de probar. Como yo no sé si mi perro es autoconciente, según este argumento no puedo probar que piensa, aunque los test de inteligencia lo demuestren más allá de toda duda. Turing escribió que esta objeción es absurda y debe ser abandonada en pro de la corrección y de la amabilidad, asumiendo que todos los organismos piensan. Lo mismo se hace extensivo a las computadoras -piensa a su manera-. Hacer lo contrario sería aceptar el solipsismo y con ello a Jack el Destripador, por citar un caso. Es suficiente con que la computadora aprenda, piense y sienta a la manera de un loro, escribe Turing, y que esas características se manifiesten en conversaciones más o menos simples como las que yo mantengo con mi ave. Turing reconoce, sin embargo, que el tema de la conciencia no es trivial; solo dice que no es imprescindible adentrarse en sus misterios para discutir acerca del pensamiento humano o animal, y ni siquiera para estudiar la inteligencia artificial.

Planteado por primera vez por el doctor Jefferson Lister, quien escribió que la única forma de probar la inteligencia es mediante resultados originados en las emociones (capacidad para escribir un soneto o componer un concierto), Turing lo respondió diciendo que nadie puede estar seguro de que los demás tienen en verdad emociones, por lo que el test debe ser aceptado sin más. A las palabras del británico yo agrego que, si bien soy capaz de escribir sonetos bastante pasables, soy absolutamente impotente para escribir un concierto, por lo que según Lister soy solo inteligente a medias. De hecho, conozco personas sumamente inteligentes que no pueden hablar de corrido, lo que en modo alguno los convierte en idiotas. ¿Puede usted componer óperas alemanas, doctor Lister?

 

• Objeción de las incapacidades. Se trata de los argumentos del tipo "las computadoras nunca podrán X", entendiéndose X por enamorarse, gustar del jugo de naranja, ser el objeto de su propio pensamiento o tener sentido del humor. Turing hace notar correctamente que esta objeción no es más que la objeción de la conciencia bajo un buen disfraz, lo que la invalida por principio.
• Objeción de Lady Lovelace. Similar a los anteriores, dice que la máquina nunca podrá sorprendernos, nunca hará algo nuevo, nunca... Cualquier usuario de PC con sistemas operativos de Microsoft puede demostrar la falsedad de este argumento (permítaseme este chiste malo). Hablando en serio, Turing respondió que las máquinas lo sorprendían a menudo. Los autores de la objeción dijeron entonces que la "sorpresa" de Turing dependía de un proceso activo del propio Turing, y que no debía atribuirse a la máquina en sí. El matemático respondió que la sorpresa que nos provoca otro ser humano, un libro o una película también depende de un proceso activo de nuestra parte, con lo que canceló todo el argumento.
• Objeción de la continuidad. Sus adeptos afirman que la máquina nunca podrá emular al cerebro humano porque el impulso nervioso es un fenómeno continuo (analógico) que no puede reproducirse por un sistema discreto (digital). Turing responde a este argumento diciendo que el funcionamiento de un cerebro continuo responde de manera discontinua o discreta durante el Test de Turing, de manera tal que el interrogador no puede distinguir cuál es digital y cuál no.
• Objeción de la informalidad del comportamiento. Esta objeción dice que un sistema gobernado por leyes sería predecible y por lo tanto no inteligente. Una vez más, Turing destroza este argumento al demostrar que se trata de una confusión entre los conceptos de "reglas de conducta" (luz roja: pare) y "leyes de comportamiento" (si le arrojan un objeto, agáchese). Aún no hemos descubierto si el hombre está gobernado por un enorme complejo de leyes de comportamiento, pero, recientemente, el trabajo sobre algoritmos recursivos ha demostrado que, en todos los casos, los sistemas deterministas son capaces de una diversidad de comportamientos caóticos.

Revisando cuidadosamente todos los argumentos de los que están en contra del Test de Turing, se evidencia claramente que todas ellas son erróneas, falaces o ambas cosas, por lo que se puede concluir que no hay, desde tiempos de Turing y hasta el día de hoy, un sistema mejor que este para definir e investigar la existencia de una verdadera inteligencia artificial.

486DX2... ¿Se acuerda?

Turing escribió sobre el concepto de aprendizaje informático en sus trabajos de 1950 y de 1969. Según él, para intentar imitar una mente adulta sana y normal, tenemos que tener en cuenta tres factores:

1. El estado inicial de la mente;
2. La educación a la que ha sido sometida; y
3. Todo otro aprendizaje que no caiga dentro de la definición de "educación".

La mente de un niño se asemeja a un cuaderno nuevo: pocos mecanismos y cantidad de papel en blanco. Las ideas de Turing sobre la educación de las máquinas son notablemente avanzadas, sobre todo considerando que fueron desarrolladas hace más de medio siglo. Turing dice que si queremos alcanzar el éxito en simular la inteligencia humana, debemos seguir el desarrollo de las mentes de los niños tan de cerca como nos sea posible. Los métodos que propone para ello son sorprendentes: por ejemplo, el del premio y el castigo.

Muchos han objetado (esta vez con cierta razón) que el Test de Turing no está diseñado para medir si las computadoras tienen inteligencia, sino si tienen inteligencia "humana" o de tipo humano. El argumento deriva de la forma antropomórfica que las ideas de Turing asignan a la inteligencia. Si la inteligencia de las máquinas debe manifestarse exclusivamente en forma verbal, entonces es obvio que estamos buscando un aspecto humano específico en el comportamiénto mecánico: el lenguaje.

En pocas palabras, es cierto que una máquina programada inteligentemente podría pasar el Test conversando al estilo humano pero sin ser inteligente en absoluto. También es una verdad como un puño que una máquina puede ser extremadamente inteligente sin poder hablar en absoluto. El cerebro genial de Hellen Keller era una computadora de este tipo, al igual que los de todos los sordomudos inteligentes del mundo. Con el mismo criterio, una persona normal estaría autorizada a considerar no inteligente a un bebé aún no verbal, a un caballo o a un mudo.

Se ha observado que, incluso si el Test de Turing pudiese identificar la inteligencia, seguiría sin poder probar la autoconciencia ni la intencionalidad. El problema aquí es que aún no estamos en condiciones de decir si los tres fenómenos son uno e indivisible, si la intención y la conciencia son prerrequisitos esenciales para la inteligencia, y ni siquiera si son tres aspectos de un mismo fenómeno.

Será necesario esperar a que las neurociencias avancen lo suficiente como para aclararnos estos aspectos del asunto antes de que podamos decir con certeza si el test se acerca o no a ser un "detector de inteligencia" como lo pretendió su creador.

Es obligado aclarar que, mientras escribo esto (enero 2007), ninguna máquina del mundo ha conseguido pasar el Test de Turing.

El británico predijo que en el año 2000, una máquina con 119 Mb de memoria podría engañar al 30% de sus jueces humanos luego de una conversación de cinco minutos. Esto no ha sucedido aún, ni siquiera con máquinas muchas veces más potentes.

Los programas que sí han engañado a sus interlocutores (por ejemplo el llamado "ELIZA") lo han hecho partiendo de una mentira: no decirle al juez que posiblemente quien hablaba con él era una máquina. El Test de Turing parte de la base de que el interrogador está intentando activamente diferenciar a su interlocutor humano del mecánico, lo que invalida los estudios antedichos. Si a la persona se le dice que del otro lado puede haber una máquina, ningún programa puede engañarla.

...¿Todavía?... No lo sabemos. Habrá que esperar a futuros desarrollos para saber si, alguna vez, un aparato doméstico será capaz de pasar el famoso Test de Turing.