¿Pueden pensar las máquinas?
¿Pueden pensar las máquinas? Con esta pregunta empezaba el artículo Computing machinery and intelligence de Alan Turing, donde se cuestionaba de manera legítima si las máquinas podían desarrollar características y dimensiones semejantes a la inteligencia humana como pensar, emitir juicios, comparar, elegir y tomar decisiones, entre muchas otras. La respuesta se había dado de manera previa: durante la Segunda Guerra Mundial, diseñó un cálculo probabilístico que permitió descifrar la máquina Enigma mediante la cual los alemanes enviaban mensajes ocultos sobre sus próximas operaciones, lo que le valió el mérito de haber obtenido información privilegiada para vencer al ejército alemán y terminar con la guerra. Esto quedó plasmado, muchos años después, en la aclamada pelicula The imitation game.
Posteriormente, en la década de los años cincuenta, el descubrimiento del funcionamiento de las redes neuronales abrió paso a la programación “por capas”, que puede almacenar datos más complejos de la realidad y, a partir de ellos, construir asociaciones múltiples e interactuar en varios planos del conocimiento, algo que los especialistas en análisis de datos han denominado deep learning en contraposición a machine learning, donde los datos que se introducen en los sistemas operativos realizan asociaciones e identificación de patrones a un nivel relativamente simple, sin tanta complejidad.
Icónico es el ejemplo del torneo de ajedrez disputado en 1997, entre el campeón mundial Gari Kasparov y la máquina creada por IBM, Deep blue. Por asombroso que resultó que una máquina ganara esa ocasión, tiempo después su supuesta inteligencia sobreabundante se vio cuestionada por la revancha buscada por el mismo Kasparov, demostrando que él es capaz de vencer y superar las jugadas de Deep Blue.
Ejemplos de estas “inteligencias artificiales”, tanto en el plano del machine learning como del deep learning, hay muchos y variados. Por ejemplo, las aplicaciones de pedidos de comida rápida a domicilio o de selección de maridajes tipo gourmet según la ocasión que el usuario introduzca, son programas con algoritmos generados a partir del método del machine learning y, además, constituyen ejemplos de lo que se denomina “inteligencia artificial débil”, es decir, estrecha, teniendo, pues, sólo datos de una determinada área de conocimiento y no de muchas, lo que facilita la asociación por repetición de patrones y su consecuente respuesta.
Por otro lado, también está la inteligencia artificial “fuerte” o “amplia”, capaz de combinar datos de varias áreas del conocimiento y hacer relaciones entre ellos para emitir una respuesta que simule ciertos procesos “inteligentes”. Tal es el caso de los sistemas de reconocimiento facial de diversos dispositivos, de reconocimiento de voz, de los generadores de textos e imágenes como ChatGPT, pero también los autos diseñados para conducirse “solos” o los robots humanoides, como Sophia, capaces de interactuar con personas y sostener conversaciones, e incluso de expresar determinados sentimientos o emociones.
Actualmente en casi todas las industrias existen ya tecnologías diseñadas y programadas con inteligencia artificial que ayudan en distintos procesos o tareas de manera más eficaz y ahorran tiempo y recursos.
Por ejemplo, en la industria agropecuaria se cuenta con las llamadas granjas inteligentes, que pueden ser controladas a distancia o posibilitan la recolección de granos y hortalizas, programadas en determinas estaciones del año y con capacidad para elegir las que se encuentren en buen estado.
En la industria automotriz, los carros que se manejan “solos” han sido ya considerados para evitar, incluso, accidentes vehiculares y facilitar a los usuarios la concentración en los límites de velocidad, las maniobras para estacionarse, los señalamientos de los semáforos, etcétera.
Por su parte, en la industria alimenticia se ha generalizado el uso de los menús digitales a los que se accede a través del escaneo de un código QR.
En la farmacéutica, las máquinas dispensadoras de medicinas en las cantidades exactas indicadas en las recetas médicas y con las sustancias químicas genéricas no sólo reduce el costo, sino que evita que las dosis sobrantes debido a la indicación temporal de su uso se desperdicie y, con ella, el costo unitario de cada pastilla o cápsula.
En la medicina, numerosos avances se ven ya desde las apps de medición de signos vitales, de glucosa, de alerta por caídas, de detección de niveles bajos de serotonina, hasta los robots cirujanos o bien los robots entrenados para cuidar adultos mayores, ya sea en sus casas o en residencias.
Con independencia del tipo de inteligencia artificial que se use o se discuta, hay que decir que el propósito compartido por todas ellas es emular la inteligencia humana para la resolución de problemas o la ejecución de tareas de manera más rápida y exacta, y en esto cumplen su función muy bien. Basta ver la precisión del robot Da Vinci en procedimientos quirúrgicos para comprobar que el margen de error es considerablemente menor que en un procedimiento realizado por un ser humano. Sin embargo, su capacidad de reacción para responder a posibles eventualidades es bastante menor a la que tendría un cirujano; con esto se quiere decir que a pesar de la efectividad de los sistemas de inteligencia artificial y sus muchas bondades, aún carecen y, probablemente siempre carecerán, de la capacidad creativa, de innovación y de experiencia que tiene una persona.
En función de lo anterior, se podría hacer una crítica a la noción de inteligencia artificial que radica en el hecho de que muchas de las dimensiones constitutivas de la “inteligencia humana” no están presentes en la “inteligencia artificial”.
Una de estas dimensiones es la simple abstracción que, en el pensamiento tomista, hace referencia a la capacidad para abstraer el contenido universal y separarlo del particular; lo que a su vez permite extraer las esencias y separarlas de las existencias. Esta operación mental que es de donde se desprende la posibilidad de nombrar las cosas reconociendo su contenido universal y necesario, y al nombrarlas producir palabras que, a su vez, producen juicios y conforman argumentaciones, y éstos propician el lenguaje humano, no está presente en ninguna máquina o aplicación de inteligencia artificial.
Llama la atención, al afirmar la súper inteligencia de la inteligencia artificial en contraposición a la humana, la necesidad de los captchas que se colocan en los dispositivos de navegación en la red, con el propósito de asegurar que el usuario no sea un robot, puesto que al pedir colocar las letras distorsionadas que se despliegan o bien al pedir seleccionar las imágenes de una cosa (esencia), los robots y las máquinas no pueden diferenciar ni identificar y menos aún reconocer una letra que no aparece de forma clara.
Otra dimensión de la inteligencia humana que no pueden tener las máquinas es la intuición que proviene, en parte, de la asociación de elementos y secuencias lógicas y, por otra, de las emociones y sentimientos que uno experimenta ante determinadas circunstancias. Dado que las máquinas pueden hacer las primeras, pero no las segundas, la posibilidad de intuir datos y sacar conclusiones de dichas intuiciones es imposible en la inteligencia artificial.
De lo anterior se desprende, con mayor énfasis, que las máquinas programadas con inteligencia artificial no pueden experimentar emociones ni sentimientos y tampoco generarlas, es decir, carecen de la dimensión humana de la voluntad.
A pesar de que existen robots que simulan entristecerse o enojarse, en realidad lo que sucede es que reaccionan a ciertos gestos, nivel de voz, expresiones faciales de sus usuarios y su reacción responde a un algoritmo que, previamente, se le introdujo, no al surgimiento de un sentimiento que denota una emoción propia de los seres humanos.
De esta manera, hay que insistir en que absolutamente todo lo que una máquina programada con inteligencia artificial produce, aunque se asemeje a una capacidad o reacción humana, en realidad son datos previamente introducidos por una persona; en otras palabras, una máquina jamás podrá hacer algo que no esté programada para hacer.
Ante esto y a modo de ejemplo, cabría preguntar si alguien se sometería a una cirugía realizada únicamente por un robot que asegura precisión en el procedimiento sin que en la sala de operación haya un médico presente, o bien si volarían en un avión que no tuviera piloto y todo fuera controlado a distancia desde tierra.
Casi con toda seguridad diríamos que muy pocos contestarían que sí lo harían a la primera opción o a las dos, y la razón obedece a que por más exacta que sea una programación algorítmica para una u otra función, en caso de que se presentara alguna eventualidad, el sistema de inteligencia artificial no sabría qué hacer y no porque no pueda ofrecer alternativas, sino por la imposibilidad misma de que el programador prevea absolutamente todas las situaciones adversas posibles de una cirugía, un vuelo o cualquier otra operación.
Así, sólo la inteligencia humana, con sus dimensiones propias de creatividad, criticidad, innovación, etcétera, puede reaccionar ante un problema no previsto y encontrar una solución.
La pregunta inicial de este artículo ponía el debate en si las máquinas pueden pensar. Al carecer de inteligencia en el sentido humano la respuesta sería no. Siempre habrá una inteligencia humana detrás de una artificial, lo que lleva a pensar entonces que en realidad no existen los peligros que muchos han propagado sobre un posible dominio y hasta colonización de las máquinas hacia las personas. Esto no sucederá… a menos que alguien haya programado que así suceda.
* María Elizabeth de los Ríos Uriarte es profesora e investigadora del Instituto de Humanismo en Ciencias de la Salud, Facultad de Bioética, Universidad Anáhuac México (UAM). Es licenciada y doctora en Filosofía por la Universidad Iberoamericana y maestra en Bioética por la UAM, así como Research Scholar de la Cátedra Unesco en Bioética y Derechos Humanos.
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Las muestras del asteroide Bennu que recolectó la sonda Osiris-Rex podrían dar indicios sobre cómo se inició la vida en la Tierra.
Este domingo, la cápsula Osiris-Rex de la Nasa atravesó la atmósfera de la Tierra a unas 15 veces la velocidad de la bala de un rifle.
A esas velocidades, se convirtió en una bola de fuego en el cielo, pero un escudo contra el calor y un paracaídas frenaron el descenso, convirtiéndolo en un suave aterrizaje en el desierto de Utah, en EE.UU.
La cápsula trae un cargamento precioso: un puñado de polvo recolectado del asteroide Bennu, una roca espacial del tamaño de una montaña que puede darnos información clave para responder a una de las preguntas más profundas para los humanos: ¿de dónde venimos?
“Cuando tengamos los 250 g del asteroide Bennu, estaremos viendo material que existía antes que existiera nuestro planeta, incluso algunos granos podrían ser más viejos que nuestro sistema solar”, dice el profesor Dante Lauretta, investigador principal de la misión.
“Estamos tratando de rastrear nuestros inicios. ¿Cómo se formó la Tierra y por qué es un lugar habitable? ¿De dónde viene toda el agua de nuestros océanos? ¿de dónde viene todo el aire que existe en nuestra atmósfera? Y de manera más importante, ¿cuál es la fuente de todas las moléculas orgánicas que componen la vida en la Tierra?”.
La creencia que prevalece es que muchos de los componentes clave para la vida llegaron a nuestro planeta durante una época muy temprana de la historia de la Tierra en una lluvia de meteoritos, muchos de ellos a lo mejor parecidos a Bennu.
La travesía para conseguir los fragmentos de Bennu comenzó en 2016, cuando la NASA lanzó la nave Osiris Rex hacia el objeto de 500 metros de diámetro.
Le tomaría dos años en llegar al cuerpo rocoso y otros dos años más se dedicaron a cartografiarlo, antes de que el equipo de la misión pudiera identificar con confianza un lugar en la superficie de la piedra espacial en el que recoger una muestra de “tierra”.
El papel de Brian May
Alguien clave a la hora de tomar esa decisión fue la leyenda británica del rock y astrofísico Brian May. El guitarrista de Queen es un experto en mapeo de imágenes estéreo.
Tiene la habilidad de alinear dos imágenes con diferentes ángulos de un mismo objeto para dar un sentido de perspectiva, formando una escena 3D. Él y su colaboradora Claudia Manzoni hicieron esto para elaborar la lista final de lugares en Bennu en los que recoger muestras. Ellos definieron los lugares más seguros para el acercamiento.
El momento de la captura de la muestra, el 20 de octubre de 2020, fue increíble.
Osiris Rex descendió hasta el asteroide, sosteniendo su mecanismo de agarre al final de un palo de 3 metros de longitud.
La idea era darle un golpe a la superficie de la roca y, al mismo tiempo, soltar un soplido de gas de nitrógeno para levantar polvo. Pero lo que ocurrió después fue un shock.
Cuando el mecanismo hizo contacto, la superficie se partió como un fluido. Para cuando el gas se disparó, el disco ya estaba 10 cm por debajo. La presión del nitrógeno abrió un agujero de 8 mts de diámetro. El material voló por todos lados, pero lo importante es que parte cayó en la cámara de recolección.
Así que aquí estamos. Osiris-Rex entregó la muestra del asteroide Bennu al final de lo que ha sido un viaje de ida y vuelta de siete años y de 7 mil millones de kilómetros.
La cámara será llevada al Centro Espacial Johnson, en Texas, donde se ha construido un cuarto especial dedicado al análisis de las muestras.
El doctor Ashley King del Museo de Historia Natural (NHM) de Londres, será uno de los primeros en poner sus guantes sobre el material. Forma parte del equipo “mirada rápida”, que será el que haga el análisis inicial.
“Traer muestras de un asteroide no es algo que hagamos muy a menudo. Así que quieres hacer esas mediciones iniciales y quieres hacerlas muy bien”, dice. “Es muy emocionante”.
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La Nasa ve al asteroide Bennu como la roca más peligrosa del sistema solar. Su trayectoria en el espacio hace que sea el asteroide con mayores probabilidades de impactar a la Tierra del que se tenga conocimiento.
Pero no hay que asustarse, las probabilidades son muy bajas, parecidas a que lances una moneda al aire y te salga cara once veces seguidas. Y un impacto no ocurriría el próximo siglo.
Bennu seguramente tenga agua, y bastante: al menos el 10% de su peso, y toda en sus minerales. Los científicos intentarán ver si las proporciones de los distintos tipos de átomos de hidrógeno en esta agua es parecida a la de los océanos de la Tierra.
Si, como creen algunos expertos, la Tierra temprana estaba tan caliente que perdió gran parte de su agua, el encontrar una coincidencia de H2O en Bennu podría impulsar la idea de que un bombardeo posterior de asteroides tuvo gran relevancia en darles volumen a nuestros océanos.
También es posible que Bennu contenga entre 5% y 10% de su peso en carbono. Aquí radica gran parte del interés. Como sabemos, nuestro planeta se basa en la química orgánica. Al igual que el agua, ¿habrán llegado las moléculas desde el espacio para que empezara la biología en la joven Tierra?
“Uno de los primeros análisis que se les harán a las muestras incluirá hacer un inventario de todas las moléculas basadas en carbono que contenga”, dice la profesora Sara Russell.
“Sabemos, a través de estudiar meteoritos, que los asteroides probablemente contienen distintas moléculas orgánicas. Pero en los meteoritos, muchas veces están bastante contaminadas, así que estas muestras nos dan una oportunidad de descubrir realmente cuáles son los componentes orgánicos prístinos de Bennu”.
El profesor Lauretta agrega: “De hecho, nunca hemos buscado en los meteoritos los aminoácidos de las proteínas por este problema de la contaminación. Así que creemos que realmente vamos a avanzar en nuestro entendimiento de lo que llamamos la ‘hipótesis de entrega exógena’, la idea que estos asteroides fueron la fuente de los bloques fundacionales de la vida”.
Reportería adicional de Rebecca Morelle, Alison Francis y Kevin Church
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