Hoy en día la inteligencia artificial (IA) ha logrado ya lo que Alan Turing, considerado el padre de la informática, proponía en la década de los cincuentas del siglo XX, cuando el lógico y matemático británico planteaba que la mejor forma de programar máquinas inteligentes consistiría en construir máquinas capaces de aprender. Lo que Turing vaticinó se encontraba, tal como él mismo lo señaló, «a una corta distancia delante de nosotros», ¿pues qué son apenas unas cuantas décadas en el curso de la historia de la humanidad? El campo de acción de los agentes autónomos es tan vasto como lo es el quehacer humano, a continuación damos un vistazo a la historia, la «psicología», las aplicaciones y contradicciones de esta tecnología, también considerada (junto con la malla de dispositivos) como una de las industrias del futuro.

Del concepto aristotélico de racionalidad al aprendizaje profundo

Hace alrededor de dos mil cuatrocientos años, en su Ética a Nicómaco, Aristóteles declaró: «la recta razón [es] la que endereza las cosas al fin perfecto, y obrar conforme a recta razón [… es] obrar conforme a lo que se requiere para alcanzar el fin», abordaba así el filósofo griego una disertación en torno al razonamiento práctico; el macedonio aseguró que la felicidad es «el fin o blanco adonde todos los hombres procuran de enderezar sus obras para alcanzarlo», felicidad que consiste «en el obrar conforme a razón perfecta, pues lo mejor que en los hombres hay… es el uso de razón». De ahí el papel central de la acción en la inteligencia, dentro del marco de la existencia humana.

A partir de 1950, las teorías y reflexiones de Alan Turing, obviamente en conjunto con el despunte de los avances científicos, inspiraron a las subsecuentes generaciones de científicos y teóricos que fueron capaces de concretar el nacimiento y el desarrollo de la IA como disciplina científica dentro del campo de las ciencias computacionales. En 1994, Peter Norvig y Stuart Russell definieron el concepto de agente racional como «aquel que se comporta tan bien como puede» en un medio determinado, que hace lo correcto, obtiene los mejores resultados. Y, en materia de IA, lo de hoy es el aprendizaje profundo, la IA «finalmente se está poniendo inteligente»: se plantea que los nuevos agentes autónomos sean capaces de entender el lenguaje humano y hacer tanto inferencias como tomar decisiones por sí mismos.

La «psicología» de un agente autónomo

En el contexto de la inteligencia artificial, Norvig y Russell definen un agente como «cualquier cosa capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores [elementos que reaccionan ante estímulos, realizan una acción en respuesta]». Se considera que carece de autonomía si «se apoya más en el conocimiento inicial que le proporciona su diseñador que en sus propias percepciones»; parte de la autonomía radica en «saber aprender a determinar cómo tiene que compensar el conocimiento incompleto o parcial inicial». El agente, más allá de recopilar información, aprende todo lo posible de lo que percibe: «La configuración inicial del agente puede reflejar un conocimiento preliminar del entorno, pero a medida que el agente adquiere experiencia éste puede modificarse y aumentar».

Por su parte, Jose C. Brustoloni (1991) nos dice que los agentes autónomos son sistemas capaces de actuar en el mundo real de forma independiente y de acuerdo con propósitos específicos: «… los agentes tienen impulsos (de cierta forma en sentido «psicológico») y dedican sus recursos a satisfacer estos impulsos. Al hacerlo, uno puede observar propósito en sus acciones. […] un agente tiene una jerarquía de acciones y metas, con la satisfacción del impulso en la cima. Las acciones y metas de un nivel existen sólo para metas de un nivel superior, y generalmente pueden ser remplazadas por otras acciones y metas, que también se sujetarían a una meta de mayor nivel. Al fondo de esta jerarquía se encuentran las acciones primitivas —acciones elementales directamente soportadas por la arquitectura y a partir de las cuales acciones más complejas son conformadas».

Cortana deja las batallas espaciales y se convierte en tu asistente de IA personal

Ampliamente conocida entre la comunidad de videojugadores desde su aparición en 2001 y parte fundamental de Halo (producto de Microsoft Studios), Cortana es una IA inteligente y vivaz que al inicio de la saga hace las veces de asistente del Jefe Maestro, personaje principal de esa historia. Desde la década de los setenta, videojuegos como Pong, Pac-Man o Super Mario Bros implementan IA, aunque cuidadosa y selectivamente (pues a ningún jugador le causaría gracia enfrentarse a un villano invencible). En 2016, se anunció la llegada al mercado de Tuebor, que promete llevar los videojuegos al siguiente nivel mediante IA.

En 2014 Microsoft lanzó otra Cortana, una cuyo campo de acción no se encuentra en la realidad del Universo Halo sino en la nuestra. Se trata de una agente digital que «Te ayudará a hacer las cosas. Cuanto más uses a Cortana, más personalizada será tu experiencia»; a esta IA se suman otras como Now y Assistant de Google, Siri de Apple, Alexa de Amazon. Entre las bondades de estas asistentes —que distan mucho [aún] de la sensual, divertida e inteligente Samantha Morton de Spike Jonze—tenemos (según sea el caso): interacción con dispositivos mediante la voz, facilitar recordatorios relacionados con momentos, lugares o personas; realizar el seguimiento de paquetes, equipos, intereses y vuelos; enviar correos electrónicos y mensajes de texto; administrar el calendario y mantenerte al día; crear y administrar listas; charlar y jugar a juegos; encontrar hechos, archivos, lugares e información; abrir cualquier aplicación del sistema de tu dispositivo móvil…

Entre las diversas curiosidades que puedes encontrar actualmente están: June Intelligent Oven, que detecta qué acabas de meter al horno y lo cocina adecuadamente, sin que tengas que preocuparte por cuidar la cocción; los chatbots de Duolingo, que te ayudan a aprender y practicar un idioma; los autos autónomos de Tesla Motors; el Watson de IBM, «tecnología cognitiva que piensa como un humano» y pretende transformar tanto industrias como profesiones. En realidad, por lo que respecta al medio y las áreas en los cuales estos agentes racionales se desempeñan, pueden ser cualesquiera, las aplicaciones son vastísimas, pues como señaló Brustoloni: «… si los agentes son herramientas, no hay razón por la cual uno no pueda tener muchos de ellos, uno para cada propósito —tantos como tenemos martillos y desarmadores y no esperamos que uno haga el trabajo del otro».

Los múltiples dilemas en torno a las máquinas pensantes

¿Realmente podemos decir que las máquinas son capaces de pensar por sí mismas? ¿Cómo regirán su conducta?, ¿su comportamiento? ¿Es posible recrear el funcionamiento del complejo sistema nervioso humano? ¿Son privilegios exclusivamente humanos las emociones, los sentimientos, los anhelos, la conciencia…? En su artículo de los cincuentas, Turing presenta argumentos que desarman éstas y otras perspectivas contrarias u objeciones a la posibilidad de que una máquina pudiera pensar.

¿Y qué mejor conclusión para este #MdCTI que las proféticas palabras atemporales con las que el científico y maratoniano británico finalizaba «Maquinaria computacional e inteligencia»?, a saber: «Sólo podemos ver una corta distancia delante de nosotros, pero podemos ver, ahí, muchísimo de lo que se necesita hacer». Si en tan sólo alrededor de sesenta y nueve años la humanidad pasó de la Máquina Experimental de Pequeña Escala de Mánchester al carismático y versátil Watson de IBM, ¿te imaginas lo que les depara el aprendizaje profundo a los agentes autónomos?

Belem Ruiz (Edición y Comunicación, PIT-UAS)