Qué es y qué no es inteligencia artificial.

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En los últimos años el término inteligencia artificial y todo lo que tiene que ver con ello está adquiriendo un gran protagonismo y sobredimensionamiento. La expresión inteligencia artificial está siendo abusada y utilizada de forma básicamente incorrecta diariamente y en múltiples ámbitos cotidianos, desde el político al empresarial.

¿Existen realmente máquinas inteligentes, similares a las personas? Si respondemos a esta pregunta con cierto rigor, desde las bases de las ciencias fundamentales que soportan los pilares de este área –matemáticas y física–, la respuesta es que no. Y muchos científicos conjeturan y argumentan seriamente que probablemente nunca existirán.

Computar no es lo mismo que pensar

Alan Turing.

Alan Turing diseñó el bombe, un dispositivo empleado por Reino Unido para descodificar los mensajes cifrados por la máquina alemana Enigma durante la Segunda Guerra Mundial.

Partamos de las áreas de conocimiento adyacentes a las matemáticas y la física que se expandieron desde los años 30 y 40 del siglo XX, como la ciencia de la computación, la electrónica, la automática o el propio área de inteligencia artificial.

En el año 1937 vieron la luz dos publicaciones científicas de enorme importancia: la primera, Sobre los números computables, con una aplicación al Entscheidungsproblem del matemático Alan Turing, y la segunda, Análisis simbólico de relés y circuitos de conmutación, del matemático e ingeniero electrónico Claude Shannon. Estos trabajos fundaron la forma inicial de crear máquinas electrónicas capaces de computar, manejar información y manipular símbolos mediante programación algorítmica.

Sin embargo, la inteligencia artificial, entendida como aquella que pretende replicar capacidades intelectuales similares a animales o personas (llamada inteligencia general o inteligencia fuerte) no se ha demostrado en absoluto. Esto es: no hay evidencia ni matemática, ni física, ni se conoce la existencia de ningún prototipo equivalente a las capacidades pensantes de un cerebro humano.

Decisión vs. elección

En 1966 el matemático y profesor de Ciencias de la Computación en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) Joseph Weizenbaum creó en su laboratorio un programa llamado ELIZA capaz de realizar procesamiento de lenguaje natural.

Joseph Weizenbaum, creador de ELIZA. Ulrich Hansen / Wikimedia Commons, CC BY-SA

Ejemplo de conversación con ELIZA.

Esta sencilla herramienta reconocía palabras clave en las frases del usuario para elegir una frase modelo de su base de datos con la que contestar.

ELIZA era capaz de entablar una conversación con seres humanos simulando a una psicóloga empática. Weizenbaum modeló su estilo de conversación como preguntas abiertas para animar a los pacientes a comunicarse más eficazmente con la terapeuta, y le sorprendió que su programa fuera tomado en serio por muchos usuarios.

A la vista de que gran número de admiradores consideraron el programa como verdadero precursor de las máquinas pensantes, el propio autor se vio obligado a dejar claro que consideraba esta interpretación totalmente errónea e intentó vehementemente corregir en sus intervenciones posteriores estas ideas.

Entre otros muchos escritos, Weizenbaum publicó en 1976 el libro El poder informático y la razón humana: del juicio al cálculo. Con él trataba de explicar al público en general su trabajo y sus consecuencias desde la filosofía de la ciencia, sin incluir turbadoras fórmulas matemáticas en el texto.

En el libro, el autor distingue entre las capacidades de los computadores y el razonamiento humano, y establece una distinción crucial entre decidir y elegir. Lo mismo que en la automática la decisión y control de un proceso industrial se implementa con un circuito o un computador como controlador programado de dicho proceso, Weizenbaum explica que decidir es una actividad computacional, algo que en última instancia puede programarse y, sin embargo, la elección es el producto del juicio, no del cálculo.

El papel de la mecánica cuántica

En 1989, el físico, matemático y Premio Nobel en el año 2020 Roger Penrose publicó su influyente libro La nueva mente del emperador en el que demuestra que el pensamiento humano no es básicamente algorítmico.

Roger Penrose. Festival della Scienza / Cirone Musi / Flickr, CC BY-SA

A caballo entre las matemáticas, la filosofía de la ciencia y la física, el texto incorpora tanto demostraciones matemáticas como ilustradas discusiones de los famosos exámenes de inteligencia (como el test de Turing y el experimento de la habitación china). Además conjetura la posible necesidad de las leyes de la mecánica cuántica para poder explicar correctamente nuestras mentes.

La obra fue devastadora para la tradicional inteligencia artificial fuerte. Inspiró contestaciones de múltiples autores en diversas áreas de conocimiento, pero sus tesis no pudieron ser refutadas convincentemente.

Penrose avanzó aún más en sus ideas con el segundo de sus libros sobre la conciencia humana, publicado en 1994: Las sombras de la mente. En él incluye una propuesta detallada sobre cómo podrían implementarse esos procesos cuánticos en el cerebro.

Las nuevas conjeturas, en colaboración con la biología y la neurociencia médica sugeridas por Penrose, incluyen en particular el citoesqueleto de las neuronas. En concreto los microtúbulos, importantes componentes del citoesqueleto, son lugares plausibles para el procesamiento cuántico y, en última instancia, para la conciencia.

Estas ideas pueden perfectamente ser incorrectas, tal y como el propio Penrose argumenta. Muchos investigadores multidisciplinares en estos campos intentaron refutar parte de estas propuestas, pero actualmente siguen en vigor.

Sin inteligencia artificial a la vista

Desde un punto de vista global, sabemos que se han estudiado múltiples enfoques desde hace décadas para tratar de expandir la inteligencia artificial. Las redes neuronales, los sistemas expertos, la lógica fuzzy y en los últimos tiempos el deep learning y el big data han dado lugar a útiles herramientas para resolver problemas con fines específicos.

Estas herramientas pueden ser impresionantes, pero debemos tener muy claro que no nos hemos acercado al desarrollo de la inteligencia artificial general. La llamada inteligencia débil (o inteligencia estrecha) corresponde con las aplicaciones que hoy tenemos, pero las afirmaciones exageradas sobre sus éxitos, de hecho, dañan la reputación de la inteligencia artificial como ciencia.

En más de ochenta años de investigación en este área no se ha producido ninguna prueba firme de niveles humanos de inteligencia artificial general. Sabemos que los circuitos artificiales son incapaces de modelar los sistemas nerviosos incluso de los invertebrados más simples. Aún con computadores muy rápidos y con enormes bases de datos, confiar en que el razonamiento, la inteligencia y la conciencia surjan de alguna manera simplemente aumentando más y más la complejidad no parece más que un camino sin salida.

Las herramientas informáticas son muy útiles, pero aunque una máquina gane a los ajedrecistas profesionales o sea capaz de proponer un recurso legal buscando jurisprudencia en su gran base de datos, no es una máquina pensante. Es importante no banalizar, diferenciar entre herramientas tecnológicas y entes inteligentes, así como dejar a la ciencia seguir trabajando con rigor en esta apasionante materia.

Imagen de portada: Concepto de neurona artificial. Kts Design / Shutterstock

FUENTE RESPONSABLE: The Conversation. 16 de agosto 2022.

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Japón fue durante décadas el líder mundial en tecnología de consumo. Esta es la historia de su caída.

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No hay imperio que mil años dure y el ruedo tecnológico no marca la excepción. El mejor ejemplo quizás lo deje Japón. Hace décadas el país del sol naciente era el gran foco del sector tech a nivel internacional, el que maravillaba a medio mundo con su impulso, hogar de grandes multinacionales, como Sony, Panasonic o Sharp, y cuna de las calculadoras de bolsillo o el Sony Walkman, gadgets que marcaron a toda una generación. A día de hoy la situación es otra bien distinta.

No es ya que el lugar que ocupa Japón haya retrocedido en el mapa global tech; es que la propia implantación de la tecnología está allí, en las empresas e instituciones de la otrora gran nación innovadora del globo, muy por detrás de la que se maneja en otras naciones.

¿Cómo se explica el cambio?

Lo primero: ¿Qué nos dicen los datos? Pues que Japón está lejos, muy lejos, de encabezar los rankings mundiales de implantación digital. Llega con echar un vistazo a las principales métricas para comprobarlo. Entre los países de la OCDE, Japón ocupa el puesto 27 en competencia digital.

Según los datos que maneja Statista, el año pasado el IMD lo situaba como 28º en el ranking de competencia digital, por detrás de otras naciones, como Corea del Sur o Malasia. Los datos no se corresponden con lo que se podría esperar de la tercera nación más rica del mundo.

El reflejo en la administración y las empresas. Esa realidad deja una huella en la digitalización de la propia administración y las empresas. A pesar de que Japón lanzó su primera iniciativa digital hace ya dos décadas, en 2018 solo el 7,3% de los ciudadanos solicitaba algún trámite online, lejos de los datos de otras naciones con, a priori, un perfil tecnológico menos pronunciado, como Islandia o Eslovaquia. Ese mismo año la ONU lo situaba como el décimo país en gobierno digital.

La situación no es muy distinta en el sector privado. En un comunicado emitido este mismo mes, el Fondo Monetario Internacional (FMI) ponía el dedo en la llaga y deslizaba las ventajas que tendría para el país ahondar en la digitalización, sobre todo tras las lecciones que ha dejado el COVID.

La lección de la pandemia. La conclusión del FMI es muy clara. Y deja una conclusión elocuente. “La pandemia ha subrayado la adopción desigual de la tecnología en Japón. A pesar de que es uno de los mayores usuarios de robots industriales y hogar de una importante industria electrónica, todavía va a la zaga de otras economías en la adopción de la digitalización por parte de las empresas, el gobierno y el sector financiero”, advierte el organismo internacional.

A modo de ejemplo, sus técnicos señalan la “debilidad estructural” con la que se encontraron las empresas cuando quisieron implementar el teletrabajo. “Redujo la producción económica y socavó la productividad en un momento crucial. Los procedimientos en papel obstaculizaron las respuestas del gobierno al brote, lo que retrasó el programa de efectivo de emergencia de 2020″, concluyen.

Más allá de los porcentajes e informes. ¿En qué se traducen los porcentajes e informes? Básicamente en realidades casi, casi surrealistas. Lo relata bien Roland Kelts en un artículo de Rest of World en el que analiza precisamente por qué Japón ha perdido su pulso tras liderar la innovación tecnológica mundial, con realidades que tacha incluso de kafkianas. Cuando se aplicó el teletrabajo, la mayoría de corporaciones niponas se encontraron, por ejemplo, con que carecían de planes de contingencia para operar en remoto. Algunas ni tenían experiencia con Zoom.

El resultado es que, en plena pandemia, cuando se intentaba minimizar al máximo los contactos, hubo empleados que tras una jornada de trabajo en remoto debían coger el metro para ir a la oficina en persona y sellar. El estado de la administración nipona quedó de manifiesto también el verano pasado durante los Juegos de Tokio, cuando los propios atletas se quejaban de la cantidad de impresos en japonés que debían cubrir y el caos con las apps que tenían que descargarse.

Poco después el gobierno del país lanzaba una iniciativa para lograr, al fin, una “Agencia digital”.

Una realidad que se mide en unicornios. Así es. Otra de las formas de ver el fenómeno que registra Japón es analizar su panorama de unicornios, startups jóvenes que superan los 1.000 millones de dólares de valoración antes incluso de su salida a bolsa. La lista de CB Insights, que identifica 1.170 unicornios a nivel global, reconoce solo seis en Japón: Opn, Playco, Spiber, SmartHR, SmartNews y Preferred Networks, enmarcadas en áreas como las Fintech, telecomunicaciones y dispositivos móviles o inteligencia artificial.

Queda lejos de los datos de Estados Unidos, Reino Unido, China o la India. La vecina Corea del Sur sumaba ese mismo año 14 y Singapur contaba con otras 13. El dato no quita en cualquier caso que, en el ranking de los 100 referentes tecnológicos elaborado por Thomson Reuters, aparezcan 13 firmas niponas entre los líderes del sector; pero desde luego sí resulta significativo.

¿Cuáles son las razones? El cambio de tendencia no es nuevo en Japón. Hace una década, en 2012, había ya expertos que alertaban de que el país estaba perdiendo su posición dominante en la electrónica de consumo o incluso el complejo escenario que se abría a sus grandes firmas tech.

¿Las razones? En Rest of World apuntan como una de las claves la propia estructura que en su día favoreció el despegue tecnológico de la nación, una alianza entre el sector público y privado que dio grandes resultados; pero se reveló incapaz de responder con agilidad a la competencia planteada por una nueva generación de emprendedores que empujaba con fuerza desde otras latitudes del mundo. Como lo define Kelts, el “triangulo de hierro” que en el pasado alentó el desarrollo del país, acabó “osificándose” o pareciéndose más bien a una llave inmovilizadora de artes marciales.

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Moneda, cambio de escenario e inversión. No es el único factor, por supuesto. Los expertos señalan una combinación de elementos entre los que se incluye la fortaleza del yen, lo que pudo complicar el traslado de las innovaciones a un mercado de masas o un cambio de escenario en la propia Asia, en el que con los años han ido ganando fuerza China y Corea del Sur.

Otra clave es el respaldo financiero a los proyectos innovadores. El país dispone por supuesto de programas de impulso, incluido J-Startup, que busca generar un ecosistema que apoye los nuevos proyectos innovadores. La realidad sin embargo es que en 2019 las startups recién nacidas, de entre uno y tres años, recibían una media de 91.000 dólares de financiación frente a los algo más de 2,5 millones de las que ya tenían a sus espaldas una trayectoria de entre un lustro y siete años.

Competencia y cultura empresarial. Las últimas décadas han estado marcadas también por el impulso de grandes competidores extranjeros, como Apple, Amazon, Meta o incluso la surcoreana Samsung, que han sabido ganarse una importante cuota de mercado coincidiendo con los años en que firmas niponas, como Sony, Panasonic o Sharp, pasaban por horas bajas.

En la compleja ecuación que explica el cambio de escenario se cuela también, en cierto modo, un factor de cultura corporativa. «Las empresas japonesas, muy ingenieriles y centradas en el producto, no han sido capaces de dar el salto a la era de la experiencia. Siguen haciendo productos que son muy buenos técnicamente pero sin la experiencia de usuario que hoy son capaces de construir compañías como Apple o Samsung», anotaba ya en 2012 el analista Jaime García a 5 Días.

Acertar con el foco. Hay quienes apuntan a otras facetas, como la fijación por el monozukuri, el arte de la fabricación y la apuesta por el avance del hardware. «Este concepto, motivo de orgullo nacional, empujó a las empresas a tratar de fabricar los productos que a menudo eran los más delgados o pequeños, pero que pasaban por alto factores que los usuarios consideran importantes, como el diseño y la facilidad de uso», señala Daisuke Wakabayashi en The New York Times.

Un ejemplo claro es el lector electrónico con pantalla de tinta digital. Sony diseñó el Librie, fundamental en su desarrollo; pero mientras la multinacional japonesa centró sus esfuerzos en la comercialización del dispositivo, otro competidor, Amazon, centró el foco en la venta del contenido, los libros. La realidad, a día de hoy, es que el Kindle descansa en las maletas y mesillas de noche de un buen número de usuarios por todo el mundo mientras casi nadie se acuerda ya de Librie.

Imagen de portada: Gentileza de Xataka.

FUENTE RESPONSABLE: Xataka. Por Carlos Prego. 2 de Julio 2022.

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