Opinión
La paradoja de Moravec
A medida que la inteligencia artificial avanza, surge la pregunta: ¿por qué es tan complejo para las máquinas replicar habilidades humanas simples? Este análisis revela los secretos detrás de la cognición artificial y la memoria evolutiva.
Por prof. Jesús Mateus. En clases de algorítmica es difícil encontrar entre los estudiantes una respuesta precisa cuando intentamos juntos describir los pasos para tomar el primer vaso con agua del día. Suele narrarse así: “me despierto, apago la alarma, me levanto, camino hasta la cocina, tomo un vaso y lo lleno con agua para tomármelo”. Simple, ¿no? Sí, e impreciso, porque para enseñar a una máquina a que haga exactamente lo mismo, el algoritmo debe ser extremadamente preciso en los pasos para que este pueda hacer exactamente lo mismo que tú. Hoy las máquinas lo hacen, pero costó muchísimo que lo lograran, cuando se pensaba hace casi 100 años que esto era lo de menos, ¿por qué? La respuesta no se encuentra en un rincón distinto a la evolución.
Lo que analizaremos tú y yo juntos hoy profundiza un artículo que escribí hace unos meses; (De los 3 Cerebros al Perceptrón) que habla sobre los tres cerebros y cómo logramos, como especie, materializar algunas funciones cognitivas escalables y enteramente autónomas, a punto de lograr las primeras chispas de conciencia plena de su existencia artificial. Casi mil millones de años de historia evolutiva nos condicionan a algo instintivo: sobrevivir, y este proceso automático lo tenemos en nuestras memoria celular, tanto como en nuestro procesamiento primitivo y emocional, y todo esto gracias a nuestro más grandes receptores: los sentidos.
Vamos paso a paso
Nos tomó cientos de millones de años para hacer lo que hacemos sin pensar: caminar, asir un lápiz, respirar y tragar, cerrar los ojos cuando un acto reflejo nos pide que expulsemos aire y partículas de saliva a 160 km/h (no tendríamos ojos porque para qué), reconocer un rostro; e inclusive, tanto es así, que nuestro propio cerebro subconscientemente elimina todo aquello que es redundante, como nuestra propia nariz, siendo que éste entra en nuestro campo visual, pero ya sabemos que está allí, o ¿por qué tenemos que interpretarla cada 60 fotogramas de 576 megapíxeles cada uno, por segundo?
Sí, es verdad que nuestro ancestro confirmado más antiguo es el Sivapithecus (Ramapithecus), del que conversamos la semana pasada, y éste no tiene casi un eón, pero es que esta especie no venía en blanco. Es descendiente de los primeros reptiles con pelos lactantes, que a su vez venía con la memoria muscular, ocular, respiratorio, y el instinto de nuestro ancestro vertebrado más antiguo, el primer pez vertebrado, del que desciende la primera especie vertebrada que logra pisar la tierra firme, el anfibio. Así que simplemente hacemos lo que hacemos por mera memoria evolutiva del que dependemos ahora para huir y para cazar (ir a un supermercado), arraigado en los dos primeros cerebros.
Para una máquina, imitar lo que le tomó la vida misma millones de años es una tarea extremadamente compleja, porque para tomar un vaso con agua, primero tiene que activar su sistema espacial consciente y reconocer que su estructura física está paralela al suelo, enviar estímulos eléctricos a sus miembros para reconocer qué puede hacer, evaluar el escenario y escoger qué miembro usar para impulsarse, encontrar equilibrio en contrapeso del torso en las piernas, que es donde se ubica su unidad de procesamiento de información vital y entender que es la que debe proteger en caso de que exista una situación irregular en la que deba emplear los brazos, al mismo tiempo identificar velocidad, patrones y luz en los objetos a su alrededor, pivotar sobre sus “nalgas” y entender cuánto acelerar positiva y negativamente encontrando equilibrio como si tuviera oído interno… ya te perdí, lo sé. ¡Vuelve a mi! Esta es la razón por la que la ingeniería inversa sobre cualquier habilidad humana es tan difícil de programar.
¿Dónde está la paradoja?
Para Moravec “Comparativamente es fácil conseguir que las computadoras muestren capacidades similares a las de un humano adulto en tests de inteligencia, y difícil o imposible lograr que posean las habilidades perceptivas y motrices de un bebé de un año” (Moravec, 1988, Mind Children, Harvard University Press, la mejor época musical de la historia del hombre). haciendo hincapié en que “…no somos conscientes de nuestras mejores habilidades”, y es aquí donde las computadoras tienen décadas haciendo lo “imposible”: a Deep Blue venciendo a Kaspárov en ajedrez, y a Alpha Tensor, un multiplicador matricial tridimensional, calculando millones de veces por segundo haciendo que la historia del hombre avance miles de años de investigación y trabajo de campo. Tareas que para nosotros resultan inhumanas, para ellas, las IA’s resultan cosa de rutina.
Y es que las IA’s son reflejo de nuestra comprensión lógica del universo, fundamentado en la matemática, que por cientos de años mentes brillantes lograron sintetizar y cuantificar ideas que parecían abstractas que hoy, personas como nosotros que nos dedicamos al desarrollo de estos softwares, usamos para hacer que estos algoritmos hagan el trabajo intelectual que consideramos es el más fuerte y que requiere de plena concentración. Es la matemática una solución moderna (comparada con la historia de la vida) a nuevas necesidades crecientes, la que subestimó por cientos de años aquellos medios motrices que nos permitió desarrollarla, ¿o no pasa que caminar por 30 minutos te ayudó en algún momento a resolver un problema lógico? ¿Y qué implicó caminar para ti en ese momento? Esto podemos conversarlo cuando nos veamos.
“El deliberado proceso al que llamamos razonamiento es, creo, la capa más delgada del pensamiento humano, eficaz sólo porque se apoya en el más antiguo y mucho más potente, aunque por lo general inconsciente, conocimiento sensorial motor. Todos somos prodigios en áreas perceptivas y motoras, tan buenos que hacemos ver fácil lo difícil. El pensamiento abstracto, sin embargo, es un truco nuevo, quizás con menos de 100 mil años de antigüedad. Todavía no lo hemos dominado. No es del todo intrínsecamente difícil; sólo parece así cuando lo realizamos” (Moravec, 1988)
Prof. Jesus Mateus, Ingeniero Data & AI “Consein”.
@jesusmateuslopez
@conseinlatam
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