La inteligencia artificial nos ha demostrado cuán hábil es para realizar muchas tareas. Primero desdeñamos que pudiera ganarnos al ajedrez, y lo hizo. También nos ganó al Go. Incluso al Starcraft.
Ahora solemos argumentar que, sí, vale, la inteligencia artificial es muy hábil para algunas cosas, pero totalmente incapaz de tener sentimientos o producir arte. Sin embargo, esto no es del todo así. Más bien lo más difícil para una inteligencia artificial es hacer cosas mucho más cotidianas que las que consideramos como elevadas o exclusivas del ser humano.
¿Qué es la inteligencia?
Lo que afirma la paradoja de Moravez, a grandes rasgos, es que algunas tareas que son difíciles para los seres humanos (como multiplicar cifras muy altas) no tiene ninguna dificultad para un ordenador. De hecho, una simple calculadora nos da sopas con honda.
Por contrapartida, doblar la ropa o desplazarse por una habitación llena de obstáculos son tareas muy fáciles para los humanos pero dificilísimas para los ordenadores.
La cuestión es que hay tareas que se pueden organizar en ordenes simples, instrucciones muy concretas, algorítmicas, y otras, sin embargo, están jalonadas de infinidad de variables. Como doblar la ropa (no todas las piezas de ropa son iguales, por ejemplo).
Incluso enseñar a una máquina si un cuadro de la pared está del derecho o del revés requiere de mucho esfuerzo, tal y como explican Kelly y Zach Weinersmith en su libro Un ascensor al espacio:
Cuando vemos la fotografía de un rostro humano, sabemos que, para que esté del derecho, los ojos tienen que estar por encima de la boca. Como regla no está mal... siempre que la persona no esté haciendo el pino. ¿Y cómo saber si es así? Podríamos fijarnos en el horizonte, o en la forma en que cuelga su cabello. Ya, pero... ¿cómo le explicamos al ordenador lo que es el pelo? ¿Cómo le explicamos que la línea recta que se ve al fondo no es el horizonte, sino la parte alta de una valla?
Este principio fue postulado por Hans Moravec, Rodney Brooks, Marvin Minsky y otros en la década de 1980. Moravec afirmó: «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».
Una posible explicación de la paradoja, ofrecida por Moravec, se basa en la evolución. Como Moravec escribe en Mind Children: The Future of Robot and Human Intelligence:
Codificada en porciones sensoriales y motoras altamente evolucionadas del cerebro humano, hay mil millones de años de experiencia sobre la naturaleza del mundo y cómo sobrevivir en él. 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.
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