Se ha hablado mucho, incluso en conferencias de alto nivel, sobre los peligros percibidos de la inteligencia artificial. En este artículo quiero aclarar y afrontar algunos de esos miedos desde un punto de vista puramente técnico. Tengan paciencia conmigo, ya que esta discusión es un poco técnica.
Primero, examinemos qué es una computadora y en qué se diferencia del cerebro.
Una computadora digital utiliza un procesador que ejecuta programas que están almacenados en la memoria. Estos programas deben construirse meticulosamente utilizando la inteligencia humana y pueden hacer cosas inteligentes. Desde los albores de la computadora, han sido mejores que los humanos a la hora de almacenar cantidades masivas de datos y realizar cálculos rápidos.
El cerebro humano tiene una construcción muy diferente. No hay un procesador central y no hay una unidad de memoria separada. El cerebro consiste en un laberinto tridimensional de miles de millones de células, llamadas neuronas, que tienen miles de conexiones con otras células. Son esas conexiones las que almacenan información de forma electroquímica analógica en todo el cerebro. Ochenta y seis mil millones de células neuronales procesan constantemente esta información.
El cerebro tiene muchos módulos que realizan diferentes funciones y están integrados en una entidad funcional. Este es un concepto muy simplificado del cerebro. Se transmiten y procesan billones de señales al mismo tiempo. La información contenida en las conexiones entre las células se actualiza constantemente a medida que percibimos el mundo a través de nuestros sentidos y aprendemos. Esta gran cantidad de conexiones, señales y células hace que el cerebro sea difícil de entender, aunque se han logrado muchos avances en los últimos 10 años. El cerebro es muy eficiente y consume el equivalente a 20 vatios de energía.
Los programadores informáticos han intentado emular los procesos del cerebro mediante el desarrollo de un algoritmo de software llamado red neuronal. Estos programas crean emulaciones abstractas de las células y conexiones del cerebro, pero a una complejidad y escala significativamente menores. El almacenamiento del cerebro está distribuido por todas partes, pero las computadoras tienen una memoria central. Este es uno de los principales obstáculos. Se debe acceder a cada una de las miles de conexiones virtuales en cada ciclo, lo que provoca contención de acceso a la memoria.
A continuación, los datos almacenados deben procesarse junto con la información sensorial de entrada que se recibe de una cámara o por otros medios, como el texto. El siguiente cuello de botella es la potencia informática y el consumo de energía. Calcular tantos valores requiere mucha energía, miles o millones de veces más de la que consume el cerebro.
Los programas de redes neuronales no aprenden cómo aprende el cerebro actualizándose constantemente. En cambio, deben entrenarse utilizando otro algoritmo llamado retropropagación. En este algoritmo, los valores almacenados en las conexiones virtuales entre neuronas simuladas se estiman primero y luego se refinan una y otra vez hasta que se minimiza el error de salida. Cuanto más grande sea la red, más valores deberán calcularse de esta forma tan elaborada.
Este proceso requiere cantidades masivas de datos de entrenamiento etiquetados manualmente. Las etiquetas son necesarias para calcular el error durante el entrenamiento. Por ejemplo, ChatGPT3 utilizó 175 mil millones de parámetros y fue entrenado usando cantidades masivas de texto durante varios meses hasta que aprendió el orden de las palabras en una oración. Es artificial, pero no es inteligente.
¿Qué es la inteligencia de todos modos? Es más que adquirir y aplicar conocimientos e incluye la capacidad de crear, inventar, imaginar y encontrar nuevas soluciones. Es la capacidad de adaptarse a nuevos desafíos, encontrar soluciones con datos incompletos, imaginación y creatividad, y es fundamental para la supervivencia humana. Los sistemas de inteligencia artificial actuales no se adaptan. No aprenden más allá de su formación inicial. Son máquinas de causa y efecto; el mismo conjunto de características de entrada da como resultado un resultado igual o muy similar.
¿Qué pasa con el futuro? ¿Evolucionarán las redes neuronales hasta la complejidad del cerebro humano? Esto no es posible con la tecnología actual. Hay varios factores limitantes. El modelo utilizado para emular las células neuronales es demasiado simple. Las neuronas cerebrales son unidades computacionales complejas que integran de miles a cientos de miles de entradas en dimensiones espaciales y temporales, con funciones predictivas esenciales para el aprendizaje. Esas funciones faltan por completo en las redes neuronales artificiales.
Para hacer evolucionar las redes neuronales artificiales al siguiente nivel, es necesario desarrollar un modelo completamente nuevo que se asemeje más a la función de las células neuronales biológicas y a la estructura del cerebro. Los modelos de redes neuronales son cada vez más grandes y requieren computación incremental, energía eléctrica y refrigeración. Mientras que el cerebro, con 86 mil millones de neuronas y 100 billones de parámetros, utiliza el equivalente a sólo 20 vatios de energía, estas grandes redes neuronales artificiales consumen megavatios.
No hay que temer a la evolución de la inteligencia artificial. Así como la introducción de la pequeña computadora en la década de 1970 provocó un cambio en la forma en que hacemos las cosas, el uso más amplio de la inteligencia artificial también provocará un cambio. Algunos empleos se automatizarán y desaparecerán, mientras que se crearán nuevos empleos y muchos empleos se volverán más eficientes gracias a las herramientas de inteligencia artificial.
Se puede utilizar y abusar de cualquier tecnología nueva y se puede utilizar con fines pacíficos y para la guerra; esa es la simpleza de la naturaleza humana. Con la actual falta de inteligencia en inteligencia artificial, las discusiones sobre cuándo estos sistemas se volverán más inteligentes que los humanos son pura palabrería.
Los sistemas de IA generativa están entrenados para realizar una sola tarea. ChatGPT genera texto y DAL-EE genera imágenes a partir de texto; eso es todo lo que pueden hacer. La inteligencia artificial se puede utilizar para crear herramientas interesantes y útiles, pero no es capaz de aprender espontáneamente una nueva tarea ni de tener ningún deseo o emoción. Están reservados a la inteligencia humana, que podemos y debemos dirigir para hacer del mundo un lugar mejor.