Quizá la IA necesite escribir su propio diccionario

Bloomberg — La explosión de interés por la inteligencia artificial está irritando a mucha gente preocupada por la intrusión de los ordenadores en ámbitos humanos como las artes visuales, la música y la literatura. Más recientemente, incluso los términos que utilizamos para describir estos sistemas no sientan bien a algunos que se oponen a desenterrar viejas palabras para darles nuevos usos o a antropomorfizar las máquinas.Ambos fenómenos ya eran comunes mucho antes de que los circuitos eléctricos empezaran a escribir poemas, así que gran parte del drama reciente se basa más en el miedo que en la lógica. Lo cual es adecuado: Las máquinas no sienten miedo y la lógica humana suele fallar.

Incluso el término inteligencia artificial es tomado como una afrenta por los seres sensibles cuando se atribuye a objetos no vivos. Es un punto válido, que se ha discutido durante siglos incluso cuando los filósofos luchan por definir “inteligencia”. Con ese fin, informáticos como Alan Turing, famoso por ayudar a descifrar la criptografía alemana durante la Segunda Guerra Mundial, han especulado sobre cómo podríamos probar si una máquina podría imitar a los humanos lo suficientemente bien como para engañarnos, y para ello idearon The Imitation Game.

La pregunta original: “¿Pueden pensar las máquinas? creo que carece de sentido como para merecer discusión”, escribió Turing en 1950. “Sin embargo, creo que a finales de siglo el uso de las palabras y la opinión general educada habrán cambiado tanto que se podrá hablar de que las máquinas piensan sin esperar ser contradicho”.

Desgraciadamente, se equivocaba. El debate dista mucho de estar zanjado, y los seres humanos se contradicen constantemente: para muchos, las palabras máquina y pensamiento son un oxímoron. En cuanto a la alteración del uso de las palabras para adaptarlas a nuestros avances en el tema, bueno, ahí es donde los humanos parecen tener dificultades.

Después de “inteligencia” y “pensamiento”, la expresión “alucinación” es la siguiente en la línea de fuego. Cuando una herramienta de inteligencia artificial, como ChatGPT, afirma con seguridad algo que no es cierto, se dice que está alucinando. Pero los críticos se apresuran a decir que la máquina no hace eso en absoluto, sino que simplemente se inventa cosas.

Y tienen razón. Pero hay algunos problemas con este juicio apresurado. En primer lugar, como los ejecutivos de Alphabet Inc. y Microsoft Corp. se han esforzado en señalar, los chatbots no son motores de búsqueda, simplemente están entrenados para imitar la prosa humana, no para ofrecer información correcta. Equivocarse en un dato no es ni un éxito ni un fracaso. La otra cuestión es que una alucinación es, por definición, “una impresión o noción infundada o errónea”.

Sin embargo, en términos más generales, la indignación por asignar palabras antiguas a nuevos casos de uso es injustificada.

El lenguaje humano está vivo y en constante evolución. Durante siglos hemos practicado el antropomorfismo, atribuyendo características humanas a seres no humanos. Ponemos nombre a nuestras mascotas, aunque sea el único animal de la casa y no pueda hablar. Suponemos que los delfines son felices porque sus largas bocas parecen una sonrisa. E imponemos juicios humanos como la astucia (gatos), la lealtad (perros) y la valentía (leones).

Los seres no vivos reciben el mismo trato. Se dice que los programas informáticos tienen bugs -término que surgió cuando la informática estadounidense Grace Hopper encontró una polilla atrapada en un equipo- y la potencia de los motores se sigue midiendo en caballos. No hay roedores en su escritorio, aunque apoye las manos en él a diario, y puede que le pillen in fraganti sin haber cazado un animal furtivo.

Esto es lo que ocurre cuando se pide a un ordenador que escriba su propio diccionario:

Y todavía lo hacemos hoy, con algunos sistemas de IA descritos como construidos con redes neuronales. Por supuesto, no tienen neuronas ni vías neuronales. En su forma física, las redes neuronales de IA son estructuras que definen la relación entre los datos -en forma binaria- que contienen los transistores de un chip. Aceptamos el término “teclado del iPhone” aunque tal cosa no exista, como anunció con orgullo Steve Jobs.

Si queremos defendernos del auge de las máquinas, tendremos que hacer lo que mejor sabemos hacer: evolucionar. Eso significa aceptar que incluso nuestro lenguaje cambia con el tiempo en función de las nuevas circunstancias. De hecho, esta adaptabilidad lingüística podría ser precisamente lo que hace a los humanos más resistentes. Se dice que los ordenadores son como genios traviesos: Hacen lo que les pides, aunque no sea lo que querías decir. Pídele al chatbot más inteligente, como ChatGPT de OpenAI, que te explique una palabra y te dará una definición de libro de texto: la que le hemos dado.

Y si a los humanos no les gusta la idea de que los términos que las personas utilizamos entre nosotros se apliquen a ordenadores que empiezan a imitarnos, hay una alternativa: que las máquinas se definan a sí mismas.