Nos han dicho que no nos preocupemos, que capacidades esencialmente humanas como la creatividad están muy lejos de la inteligencia artificial, pero…
Primer hito: un juego difícil
Recuerdo que me quedé ligeramente sobrecogido, un escalofrío me recorrió por dentro.
El 11 de mayo de 1997 fue un día histórico porque el ordenador Deep Blue creado por IBM ganó en la sexta y decisiva partida al Gran Maestro Gary Kasparov, uno de los mejores jugadores de todos los tiempos, quien se retiró tras 19 movimientos (resultado final del match: 2 victorias para Deep Blue, 3 tablas, 1 victoria para Kasparov).
Se demostró de manera definitiva que la potencia de cálculo podía vencer a la mejor mente humana.
Desde aquel momento se incrementó la cooperación humano-ordenador para conseguir mejores resultados en los torneos de ajedrez, aunque en los últimos años, los ordenadores han llegado a ser tan buenos que el valor que aportan los humanos en la ecuación es cada vez más reducido: muy pronto dejarán de ser relevantes.
Segundo hito: todo el saber que hay en los libros
Algunos años más tarde, concretamente el 28 de febrero de 2011, nos enteramos de que el ordenador Watson, también de la compañía IBM, venció a los dos mejores jugadores que habían pasado por el famoso concurso de la televisión americana Jeopardy! (un concurso de conocimientos con preguntas sobre numerosos temas, como historia, literatura, cultura popular, bellas artes, ciencia, geografía y deportes).
Watson, aunque debía tener cierta “inteligencia” para entender las preguntas y saber cómo dar la respuesta adecuada, era sobre todo potencia bruta de cálculo: del tamaño de una habitación, poseía la capacidad de computación de 2.800 ordenadores avanzados de la época, con sus 13,75 Terabytes de memoria*.
Podía revisar en milésimas de segundo las más de 200 millones de páginas de enciclopedias y de internet que tenía almacenadas. Claro que, esto, después de lo de Deep Blue, se veía venir. Era solo una cuestión de tiempo.
* Aunque tampoco para tanto en el mundo actual: es el equivalente a algo más de 13 iPhone 13 Pro-Max, modelo que cuenta con 1 TB de memoria; lo que nos da una idea de la velocidad del progreso de los dispositivos que llevamos en el bolsillo
Tercer hito: el juego más difícil
El Go es un juego de estrategia para dos personas. Originario de China hace más de 2.500 años, llegó a ser considerado una de las cuatro artes esenciales de la antigüedad china, junto a la caligrafía, la pintura y tocar el instrumento musical guqin, siendo adoptado por la aristocracia como su juego preferido.
En el Go cada jugador tiene fichas de un color (negro o blanco) y el objetivo es conseguir controlar más del 50% del área del tablero, que consiste en una cuadrícula de 19 filas × 19 columnas. Se dice que es mucho más complejo que el ajedrez. De hecho, es considerado el juego de mesa más difícil del mundo.
En 2016 AlphaGo, desarrollado por la empresa Deepmind (propiedad de Google desde 2014), fue el primer programa que consiguió derrotar al mejor jugador del mundo de Go, Lee Sedol, 18 veces campeón del mundo. Esto sucedió casi 20 años después de la derrota de Kasparov contra Deep Blue.
¿Por qué no había ganado hasta ese momento un ordenador a los grandes maestros del Go?
Porque, aunque el Go es relativamente sencillo de jugar, elegir la jugada correcta es bastante complicado: en el ajedrez hay unos 20 movimientos posibles en cada jugada, mientras que en el Go son 200. Hay tantas opciones que ni siquiera un ordenador puede calcularlas todas (al menos a día de hoy), por lo que tiene que actuar como lo haría un ser humano: “intuyendo” cuál puede ser la mejor.
El encuentro se celebró en el hotel Four Seasons de Seul y Sedol llegó bastante confiado, declarando a la prensa que no había de qué preocuparse ya que pensaba ganar las 5 partidas programadas contra AlphaGo. Lee Sedol perdió 4 de las 5.
El movimiento 37 de la máquina en la segunda partida fue tan imprevisible que los expertos que transmitían el torneo comentaron que probablemente se trataba de un error de AlphaZero. A ningún humano se le hubiese podido ocurrir.
Al finalizar, en la rueda de prensa, Lee Sedol dijo que después de la primera partida – que había perdido el día anterior – estaba sorprendido, pero que tras la segunda partida se había quedado sin palabras: “desde el mismo inicio de la partida, no hubo un solo momento en el que sintiera que la estaba liderando”.
Lo único que habían hecho los creadores de AlphaGo era enseñarle las reglas básicas del juego, todo lo demás, el resto del aprendizaje, lo hizo sola la máquina, sin ninguna intervención humana.
Fue tan impresionante la derrota de Lee Sedol que Netflix hizo el documental AlphaGo para describir cómo la inteligencia artificial pudo derrotar al mejor jugador de la historia de Go.
Cuarto hito: solo entre máquinas
La verdad es que este cuarto hito se me había pasado por alto, lo leí hace poco en un libro de Yuval Noah Harari (21 lecciones para el siglo XXI), y creo que en general, exceptuando el mundo ajedrecístico, también pasó bastante más desapercibido que el anterior.
El 2 de diciembre de 2017, un año después de la derrota de Lee Sedol en el Go y algo más de 20 años después del match entre Deep Blue y Garry Kasparov, se produjo otro enfrentamiento muy singular.
Competían el programa Stockfish 8, que acumulaba literalmente siglos de experiencia de partidas jugadas de ajedrez, y el programa AlphaZero también de Deepmind (Google).
Y, contra todo pronóstico, venció el programa AlphaZero. Pero además de una forma escandalosa: de 100 partidas ganó 28, hizo tablas en 78 y perdió 0. Un resultado apabullante. sin ninguna duda.
¿Por qué era un resultado contra todo pronóstico?
Porque mientras que Stockfish 8 acumulaba siglos de experiencia ajedrecística y podía analizar nada más y nada menos que 78 millones de posiciones por segundo, AlphaZero “solo” calculaba 80.000 posiciones por segundo.
Y sus creadores no le habían enseñado ninguna estrategia, ni siquiera las aperturas estándar, que se consideran básicas en el juego y que AlphaZero realizó de forma natural, sin que nadie le hubiera enseñado.
A diferencia de Stockfish 8, AlphaZero aplicó los avances en el aprendizaje automático (machine learning) para auto enseñarse a jugar. Y como ningún humano le había enseñado, tenía movimientos muy poco convencionales, podríamos decir que geniales.
Pero eso no es lo mejor. Lo mejor de todo es que tardó en aprender a jugar ¡¡solo 8 horas!! De cero a genio en 8 horas. Dios, esto sí que me impresionó…
Aquí ya no hablamos “solo” de potencia de cálculo, sino de algo muy distinto, que es autoaprendizaje en un tiempo mínimo, absurdamente corto…para un ser humano.
Una de las consecuencias que ha tenido esto en el ajedrez es que ahora, durante los torneos, los árbitros están pendientes de los movimientos “demasiado creativos” porque pueden ser un síntoma claro de que un jugador esté recibiendo ayuda de un ordenador.
Capacidades humanas y trabajo
Nos habían dicho que no nos preocupásemos, que capacidades esencialmente humanas como la creatividad, estaban muy lejos de la inteligencia artificial, que siempre habría trabajos para los que la mente humana estará más cualificada… ¿De verdad?
Porque la creatividad, al menos en el ajedrez y en el Go, es también, como hemos visto, territorio de los ordenadores, de las máquinas.
¿Qué puede esto suponer para el futuro del trabajo en muy pocas décadas?
Porque ya no se trata de que los robots hagan solo los trabajos que nadie quiere hacer, los trabajos repetitivos, aburridos, sucios o peligrosos, sino que podrían llegar a realizar, utilizando inteligencia artificial como en los dos últimos hitos, aquellos trabajos para los que se necesitan cualidades esencialmente humanas como la empatía, la espontaneidad, la capacidad de resolución de conflictos, la negociación, la intuición o la creatividad.
Progreso y sus límites: ¿quién los pone?
Y hay otra cuestión que puede ser aún mucho más preocupante que si las máquinas nos quitan el trabajo (lo que tampoco estaría tan mal si nos permiten vivir decentemente sin trabajar y dedicándonos a hacer solo aquellas actividades que más nos apetezcan)
La cuestión esencial puede ser esta: ¿dónde quedan los límites de lo que se aprende, de cómo se aprende o de qué se utiliza de lo aprendido cuando ya no somos los humanos los que establecemos los límites según nuestros valores?
Las máquinas no tienen valores porque no tienen conciencia. Sin valores no hay límites. Y si no tienen límites, ¿vale todo acerca de qué aprender?, ¿se puede aprender todo, incluso cómo terminar de una forma limpia y rápida con un ser humano?
¿Vale todo respecto a cómo aprender o a cómo utilizar lo aprendido?, ¿podemos exterminar a pacientes-cobayas humanos para probar nuevos medicamentos?
Queramos verlo o no, el ser humano, salvo monstruosas excepciones, sí tiene interiorizados unos límites establecidos por sus valores, principios, ética, moral o como queramos llamarlo.
Pero mientras que esas excepciones humanas son y han sido siempre una muy reducida minoría y, desde luego, nunca necesariamente más inteligentes que el resto de las personas, pronto llegará el día en que las máquinas sí serán más inteligentes y, además, habrá un número casi infinito de ellas.
De ninguna manera me quiero poner apocalíptico, pero siendo apasionante e increíble el progreso que el ser humano va a lograr gracias a las máquinas y la inteligencia artificial, también creo que es realmente importante que vayamos estableciendo los límites acerca de lo que podrán aprender o hacer esas máquinas.
Y esto no será algo que deba abordar cada nación por separado (porque con toda probabilidad llevaría a intentar obtener siempre alguna ventaja para sí frente a las demás), menos una empresa o un grupo de ellas, si no hacerlo la especie humana como una unidad.
¿Qué opinas?, ¿piensas que deberíamos empezar a poner límites al aprendizaje de las máquinas y a su capacidad de actuación?, ¿qué instituciones crees que deberían liderar este proceso?, ¿existen ya o hay que crearlas?
PD: por cierto, todas las imágenes de este post, menos una, se han hecho con inteligencia artificial
Nota: pocos días después de terminar de escribir este post surgió un auténtico “hype” con la herramienta ChatGPT que había creado OpenAI para escribir textos, que permite no solo obtener textos de la temática que sea con la extensión y estilo que deseemos, sino elaborar código, dar respuestas mejor que Google, etc, en un modo de interacción conversacional con la máquina; aquí lo comenté en Linkedin. Todo esto no hace sino reforzar la importancia que va a adquirir la IA, casi de forma inmediata, en multitud de sectores. Algo para lo que tendremos que ir preparándonos en muchos y variados sentidos
