Entre el 9 y el 15 de marzo de 2016 tuvo lugar en Seúl, capital de Corea del Sur, un enfrentamiento histórico entre el 18 veces campeón mundial del milenario juego de mesa Go, Lee Sedol, y el programa de cómputo AlphaGo, desarrollado por la firma inglesa DeepMind Technologies, hoy propiedad de Alphabet, Inc., la controladora de Google.

La serie de cinco juegos fue seguida por más de 60 millones de personas, dado el creciente interés que despertó que un programa dominara el más antiguo juego de mesa practicado hoy en día. Las reglas y movimientos simples del Go le dan un nivel de abstracción que lo llevó a ser una de las cuatro artes esenciales a estudiar en la antigua China y sigue siendo enseñado en todo el mundo para formar el pensamiento abstracto y estratégico.

Lee SeDol despues del evento Google DeepMind Challenge Match . Foto por www.news.cn

Una serie que empezó con un confiado campeón mundial diciendo que su duda era si la ganaría 5-0 o 4-1 se convirtió rápidamente en un evento angustiante cuando AlphaGo ganó la primera partida, y la segunda, y la tercera. En el cuarto juego Lee Sedol logró una victoria que fue festejada por el público como triunfo de la humanidad entera, pero fue derrotado otra vez en el último juego para cerrar la serie 4-1 a favor de AlphaGo (Valen la pena el documental de Netflix o la historia publicada en The Atlantic).

AlphaGo desplegó a lo largo de la serie un estilo tan inusual como efectivo de juego, que llevó a Lee Sedol a declarar que cambiaría la forma en que se juega el Go. Ese estilo de juego tuvo un momento culminante con el famoso movimiento 37 de la segunda partida, tan inesperado que arrancó comentarios como “ningún ser humano habría hecho ese movimiento”, o “¿en que estaría pensando AlphaGo?”.

Esta pregunta surge siempre que somos testigos del desempeño impresionante de un programa de cómputo y su respuesta está en el centro de los debates actuales en torno a la inteligencia artificial. Cuando AlphaGo juega ¿está pensando?, cuando computadoras hacen diagnósticos médicos, responden preguntas, pintan cuadros o escriben poemas ¿están pensando? ¿es inteligente la inteligencia artificial?.

La respuesta más simple es que no. Los programas de inteligencia artificial utilizan secuencias de instrucciones llamadas algoritmos para analizar rápidamente grandes cantidades de información y encontrar patrones que después son utilizados para tomar decisiones sobre el mismo tema. Así, un programa de clasificación analiza decenas de miles de fotos de perros y gatos, determina que parámetros caracterizan unos y otros, y después predice con exactitud si una foto corresponde a un perro o a un gato. Pero eso no es pensar, ¿o sí?.

Object detection and image classification with Google Coral USB Accelerator por PYimageSearch

AlphaGo utiliza tres técnicas de inteligencia artificial: un algoritmo de búsqueda para revisar millones de alternativas derivadas de los movimientos posibles en una posición del tablero, redes neuronales profundas para estimar la probabilidad de triunfo de cada una, y aprendizaje reforzado para recordar los movimientos más exitosos luego de probar millones de veces (pueden consultarse los detalles técnicos aquí). De esta forma, AlphaGo evalúa las posibilidades derivadas de cada alternativa, estima las que dan mayor probabilidad de ganar y aprovecha experiencias pasadas. Pero no es así como juega un ser humano, ¿o sí?.

La comparación de ejemplos y la prueba y error son mecanismos de aprendizaje del ser humano y de muchos otros animales. También existen procesos automáticos de aprendizaje que hacen que la mente humana opere, como señala el premio nobel Daniel Kahneman, en dos modos: uno lento, que implica reflexión, y otro rápido, en el que instintos, experiencias y creencias dan respuestas automáticas. El sistema de prueba y error ayuda a formar los hábitos que nutren al modo rápido.

Pero un niño pequeño no necesita miles de fotos para aprender a distinguir un perro de un gato y fue necesario que AlphaGo entrenara el equivalente a siglos para alcanzar el nivel adquirido por Lee Sedol en 20 años como profesional. Es evidente que la mente humana es más eficiente. Además, el ser humano tiene consciencia de sí mismo, fuente de creatividad y sentimientos que llevaron a Ada Lovelace, hija de Lord Byron y autora del primer algoritmo publicado de la historia, a escribir que una computadora jamás podrá tener ideas o intenciones propias.

Sin embargo, no parece haber límite para el aprendizaje automático que incrementa las actividades que realizamos de manera inconsciente, sin importar su complejidad, como conducir un automóvil, hablar otro idioma o tocar el piano. ¿Será entonces que la consciencia es una ilusión, resultado de procesos automáticos que aún no hemos explicado?. El profesor Yuval Noah Harari afirma que una prueba inquietante es tratar de poner la mente en blanco, si realmente existe una consciencia que controla la mente ¿de dónde vienen esos pensamientos que surgen sin que queramos?

Figura medica 3D con cerebro. Foto por Kaique Rocha de Freepik

En este punto la discusión continúa por el terreno de la filosofía y de las creencias personales (¿reside la mente en el cerebro?) para seguir con los límites del conocimiento sobre la mente humana, temas importantísimos pero no necesariamente determinantes para el desarrollo de la inteligencia artificial. Si bien muchos de los avances recientes son en terrenos que emulan la inteligencia humana, como el lenguaje o la visión, y muchos de ellos han servido para mejorar nuestra comprensión de cómo funciona la mente, el objetivo principal de esta disciplina no es imitar al ser humano, pues ello restringe sus alcances y posibilidades.

Como señala el profesor Michael I. Jordan de la Universidad de Berkeley, ya sea que lleguemos a entender la inteligencia en el futuro previsible o no, tenemos un gran desafío en nuestras manos para reunir a las computadoras y a los seres humanos de maneras que mejoren la vida humana. Para eso no necesitamos una inteligencia diseñada a imagen y semejanza de la nuestra, sino una con enfoques distintos que aumenten nuestro potencial.

Al final, la inteligencia artificial no debe desarrollarse para sustituir al ser humano sino para complementarlo, por eso cuando se dijo que AlphaGo jugó como nunca lo hubiera hecho un ser humano tal vez estaba haciendo exactamente lo que debía esperarse que haga, resolver problemas de manera nueva y ser inteligente de manera diferente.