The Last Hope, 2018.
Soy un apasionado lector de artículos y libros que abordan el tema de la Inteligencia Artificial la que constituye, junto con el cambio climático –y todas sus consecuencias- el mayor desafío que tiene la humanidad del siglo XXI. Sobre ella hay intensos debates acerca del peligro que supone para la especie humana y la necesidad, ahora que podemos, de enfocarla de un modo que no constituya una amenaza letal para la supervivencia de la humanidad.
Quiero traer aquí algunas reflexiones, necesariamente superficiales, acerca de algunas aplicaciones sorprendentes de la IA que alumbran su prodigiosa virtualidad y que desafían algunos presupuestos que considerábamos exclusivos de la naturaleza humana, por ejemplo, la creatividad en terrenos como la música, la pintura, la literatura y su capacidad de aprendizaje profundo (Deep learning), porque una de las características de la IA es que puede retroalimentarse y aprender por sí misma, más allá de los datos que los seres humanos les faciliten.
Se han creado algunas aplicaciones que permiten a algunos algoritmos crear música, tomando como patrones las composiciones de Johan Sebastian Bach, de modo que el programa Deep Bach genera música tan semejante a Bach que entusiastas especialistas no pueden distinguir con claridad si la música interpretada es original del compositor o generada por un programa de IA. La música de origen tecnológico tiene lo que parece ser auténtica inspiración y geometría sentimental que causa emociones en los seres humanos. Las redes neuronales de la IA asimilan los patrones de corales de Bach que sirven para entrenar estas redes, que luego producen sus propias melodías con armonías de voces distintas: alto, tenor y bajo. Las composiciones fueron testadas por un público de 1600 personas, 400 de las cuales eran expertos o estudiantes de música. Se mezclaron melodías originales de Bach con otras compuestas por Deep Bach y alrededor del 50% señalaron los compuestos por la computadora como originales de Bach. El proyecto Deep Bach forma parte de un programa mayor, llamado Flow Machines, y posteriormente se quiso hacer lo mismo en base a canciones de Los Beatles, lo que llevó a componer alguna pieza realmente beatlmaniana. La IA puede generar cualquier tipo de música y se ha aplicado, por ejemplo, a música irlandesa, cuyo origen es indistinguible de la compuesta por músicos inspirados por los lagos y colinas de Irlanda y cantadas en un pub de Dublín o de cualquier pueblo irlandés.
Otro proyecto de Deep Learning es AICAN, la máquina que dibuja sola y genera obras plásticas que el 75 por ciento de los encuestados no han sido capaces de distinguir de las obras de artistas humanos. La máquina fue alimentada con una base de ochenta mil obras que representaban el canon occidental en los últimos siglos. El algoritmo creativo de AICAN es llamado “red creativa contradictoria” porque por un lado intenta comprender la estética de las obras de arte existentes, y, por el otro, se aleja de los modelos establecidos, estableciendo una dialéctica innovadora respecto a ellos. Toda evolución del arte en los últimos siglos ha supuesto una oposición o contraposición con modelos anteriores y de tal modo el algoritmo genera obras novedosas pero sin alejarse demasiado del patrón preexistente, tal como ha sido la historia del arte. La máquina ha logrado entender la historia de la evolución del arte, pero habiendo de crear algo nuevo. Algunas de estas obras han alcanzado cotización de varios miles de dólares en ferias internacionales. El creador es el algoritmo y el programador no tiene control sobre lo que la máquina genera que escoge el estilo, el tema, la composición, los colores y la textura, e incluso da nombre a la obra creada. Lo que no puede hacer AICAN es partir de un contexto social para crear una obra, tal como hacen los artistas, pero, paradójicamente, fueron los críticos los que, tras la creación del algoritmo, los que contextualizaron las obras generadas como si formaran parte de un momento de la evolución de la historia del arte.
Igualmente se han generado poemas creados por algoritmos que son similares a los creados por el alma humana porque es el lector el que dota de estructura profunda a los poemas a través de su lectura. Tengamos en cuenta que buena parte de la poesía del siglo XX ha tenido vertientes formalistas que se pretendían alejar de los sentimientos humanos, tal como se vio a partir de la eclosión de las vanguardias artísticas. Otras veces, uno de los programas, WASP, creador de poesía en español, toma como base miles de sonetos del siglo de Oro para componer uno perfectamente medido en cuanto a sílabas, métrica, acentuación y temática, que semeja haber sido compuesta por un poeta con sangre y huesos.
Sin embargo, se da una paradoja sorprendente llamada “Paradoja de Moravec” y es que a la IA le resulta fácil crear artísticamente o aprender cualquier dinámica de juego por sí misma para derrotar al campeón del mundo de ajedrez o GO, generando estrategias de juego que suponen auténtica creatividad y que revolucionan el modo de jugar, pero la IA tiene verdaderas dificultades en emular los movimientos de un niño de un año y su modo de percepción del mundo en cuanto a reconocimiento facial o de los objetos que lo rodean, y ahí la IA es auténticamente torpe. La paradoja de Moravec, formulada por Hans Moravec, Rodney Brooks y Marvin Minsky en la década de 1980 establece que La IA es capaz de afrontar cualquier reto en cuanto a procesos de inteligencia en un adulto y sobrepasarlo, pero es incapaz de poseer las facultades perceptivas y motoras de un bebé. Dicho desfase se atribuye a la teoría de la evolución y se cree que el pensamiento abstracto, la inteligencia abstracta, es una aportación al ser humano relativamente reciente en términos evolutivos, a diferencia biológicamente de lo que el ser humano –y animales- llevan practicando mil millones de años de experiencia sobre la naturaleza del mundo. La consecuencia que estableció Steven Pinker en su libro The Language instinct es que los problemas difíciles son fáciles y los problemas fáciles son difíciles.
Por otro lado, una de las limitaciones de la IA es que, fuera de enfoques pragmáticos y cognitivo-complejos, carece esencialmente de sentido común. Cosas que son evidentes para cualquier ser humano son imposibles de ser captadas por la IA, inepta total para el humor o la ironía, hecho que vemos con sorpresa cualquiera que interaccione con la IA, sea en forma de GPS, asistentes como Google, Amazon, Apple, o hable con una máquina a través de los laberintos telefónicos a que nos someten ciertas empresas. Es posible que estemos al borde de los coches autónomos de inteligencia prodigiosa para enfrentarse a tareas de conducción que supondrán muchos menos accidentes de circulación, pero es probable que cometan errores tontos que ningún ser humano cometería.