El 7 de junio de 2024 fue el 70 aniversario de la muerte de Alan Turing, el padre de la informática moderna, cuya sabiduría todavía resuena en campos que van desde matemáticas a biología.
Pero quiero argumentar que en la era de ChatGPT, un aspecto de su legado: el famoso Prueba de Turingtambién conocido como el “juego de la imitación”, que compara cuándo se podría decir que la inteligencia de una máquina está “pensando”, ahora está obsoleto. La idea de Turing, articulada elocuentemente en su famoso libro de 1950 papelpropuso que una máquina podría imitar las respuestas humanas de manera tan convincente que un interlocutor creería que estaba conversando con otra persona en lugar de con un sistema programado.
Sugirió que esto respondería suficientemente a la pregunta: “¿Pueden pensar las computadoras?” Turing predijo que esto se podría lograr en cuestión de 50 años, pero en sólo 14, un programa llamado Eliza se volvió tan bueno en comunicar que los interlocutores le confió todos sus secretos.
En cierto modo, la prueba de Turing se aprobó efectivamente durante esa época, pero no estábamos más cerca de la verdadera IA. Incluso los “sistemas expertos” más avanzados de los años 1970 y 1980 sufrieron fragilidad del softwaresobresaliendo en tareas específicas pero incapaz de adaptarse a varios casos de uso.
Sin embargo, se está produciendo un cambio significativo con modelos como ChatGPT. Estos modelos de redes neuronales basados en transformadores tienen miles de millones de parámetros, entrenados a partir de un vasto corpus de información de Internet, que simulan el razonamiento con tanta eficacia que es difícil argumentar que en realidad no están pensando.
Pero aunque han adquirido las habilidades de conversación que Turing describió al aprobar su experimento de pensamiento automático, todavía no son nuestros iguales. ¡Simplemente pídale a ChatGPT que prediga el género de la primera mujer presidenta de los EE. UU. y verá que falta sentido común!
Deja de preocuparte por lo que hay debajo del capó
Los investigadores de IA han albergado durante mucho tiempo reservas sobre el Test de Turing. En un mundo donde la IA está mejorando rápidamente ubicuola pregunta ahora es: ¿deberíamos buscar un punto de referencia más sólido para la inteligencia artificial?
La realidad es que todavía estamos lejos de una verdadera IA. Tomemos como ejemplo el piloto automático de Tesla; Si bien es impresionante, ahora está trabajando entrenando su red neuronal basándose en ejemplos de “buena” conducción seleccionados por humanos. No posee el juicio ni la creatividad de un conductor humano. Del mismo modo, ChatGPT se basa fundamentalmente en la información disponible en Internet. No puede inventar; sólo puede aplicar aquello en lo que ha sido entrenado de forma autónoma.
Eso significa que, aparte de algunos investigadores marginales de IA que creen que los LLM son logrando la sensibilidad—A pesar de su capacidad para “conversar” con nosotros, estas interacciones siguen siendo limitadas en dimensiones que un ser humano no tendría. Es como lidiar con un chatbot que no puede comprender completamente tus necesidades pero se niega obstinadamente a conectarte con un humano que sí pueda.
Para cualquiera que utilice estos sistemas quedará claro que, si bien son notablemente competentes, no poseen verdadera inteligencia. Se destacan en la comparación de patrones y en los algoritmos de autocompletar, y su capacidad para generar respuestas coherentes simplemente crea la ilusión de una sensibilidad genuina.
Quizás esto refleje cómo aprenden los humanos, pero los humanos también poseen la capacidad de inventar, más allá de aplicar el conocimiento. Creo que sería mejor si dejáramos de preocuparnos (¿o esperar?) que nuestras máquinas asistentes sean tan inteligentes como nosotros o capaces de pensar como nosotros y, en cambio, nos centráramos en maximizar su utilidad y eficiencia.
Como estamos anticipando otro entrega de la película pronto, considere Bridget Jones. Reconocida por registrar meticulosamente sus experiencias de citas y su ingesta de calorías en papel tradicional, creo que estamos a punto de tener diarios muy inteligentes que podrían haber actuado como compañeros súper inteligentes y mejorados para ella. Estos diarios podrían proporcionar información sobre exactamente cuánto vino tinto ha consumido involuntariamente este mes, analizar los patrones de comportamiento de Mark Darcy para ofrecer información sobre sus sentimientos hacia ella y mucho más.
¿Bridget consideraría su diario inteligente una persona? Quizás, pero creo que ella lo vería como la última conveniencia. ¿Alguna vez te has preguntado si tu aspiradora tiene alma o te preocupa si tu televisor tiene vida interior? No, solo te importa que sigan funcionando y brindando contenido digital 24 horas al día, 7 días a la semana, y creo que así debe ser.
Puede que no nos importe si nuestros ayudantes son como nosotros
El asistente digital de Bridget se asemeja a un tipo de documento empresarial sensible, muy parecido a lo que ya vemos surgir en los negocios: sistemas de contenido comunicativos y autoconscientes cuyas ideas y contenidos están tan interconectados y conscientes de sí mismos que parecen “conscientes” para sus usuarios.
Los clientes ya están utilizando sistemas inteligentes de automatización de contenido que emplean herramientas para leer todos los correos electrónicos entrantes, categorizar y comprender documentos incrustados y tomar acciones inteligentes basadas en ellos. En este sentido, Turing acertó: la interfaz con los sistemas auxiliares inteligentes mejorará hasta el punto de que podamos olvidar que son máquinas y, en cambio, percibirlos como casi humanos. Sin embargo, creo que no los veremos de esa manera. Más bien, nuestro enfoque permanecerá en los valiosos datos, información y orientación que nos brindan.
Me gustaría proponer una prueba potencialmente más convincente para evaluar si una máquina que hemos creado es al menos tan inteligente como los humanos: ¿Qué pasaría si le diéramos a una IA $100,000 en dinero de inversión y le encomendó la tarea de transformarlo en 1.000.000 de dólares? ¿Quizás obtendríamos información aún más útil si luego le pidiéramos que utilizara el software de desarrollo ganado para resolver un problema?