10 de abril, 2024
Hace unos días, Geoffrey Hinton dictó una clase magistral en la Universidad de Toronto. El señor Hinton, Premio Turing (los “premio Nobel de la informática”), se preguntó lo siguiente: ¿reemplazará la inteligencia digital a la biológica?. De la sesión, se podrían destacar muchas cuestiones. Uno de los aspectos más reseñados es su prudencia y cautela a la hora de entender la dimensión de la Inteligencia Artificial en el impacto que puede producir en nuestras vidas. Geoffrey Hinton, uno de los padrinos de la Inteligencia Artificial, dejó Google hace aproximadamente un año porque entendía que no se estaba trabajando con la ética que requiere lo que él considera una tecnología realmente indistinguible de la acción humana.
Sin embargo, la tesis central de su intervención fue que el término inteligencia digital explica más lo que tenemos ahora mismo que el de inteligencia artificial. La digital, dice, consume más energía (un tema muy citado y poco profundizado). Concretamente, según investigaciones recientes, cada prompt (instrucción) que enviamos, consume hasta medio litro de agua para disipar el calor que genera el enorme volumen de datos que se ha de procesar. Que tarde poco, dada la capacidad de cómputo actual, no quiere decir que no procese millones de datos. Por otro lado, estas pesadas y consumidoras máquinas, trabajan mejor en equipo porque comparten información mejor que nosotros. Los humanos, dadas las cuestiones evolutivas que tenemos, en ocasiones, por sesgos como el ego o la falta de humildad, no tenemos incentivos a compartir la información. Estas máquinas, además, comparten de forma muy rápida esta información. Otro punto de comparación sobre estas dos inteligencias indistinguibles es la analogía que hacía entre el hardware (cuerpo humano) y software (cerebro). Cuando fallecemos, cuerpo humano y cerebro se van. En la inteligencia digital, puede “morirse” el hardware, pero el conocimiento (software) permanece. Por último, este experto nos recordaba que estamos todo el día criticando las alucinaciones de las máquinas, pero nos traía a colación que los humanos también las tenemos. Construimos recuerdos, la memoria nos juega malas pasadas. Recordamos información inválida o falsa que nos ayuda a refrendar nuestras concepciones del mundo, por lo cual, incluso somos transmisores de alucinaciones.
En definitiva, la inteligencia digital, como campo de la informática, busca crear sistemas capaces de aprender, razonar y percibir de manera similar a los seres humanos. Esta inteligencia la podemos dividir en dos familias: la discriminativa y generativa. La inteligencia artificial discriminativa se centra en la clasificación y predicción. Es lo que podemos llamar ya el método clásico. Es un proceso deductivo: de largos cuerpos de datos, pasamos a una conclusión. Por otro lado, la inteligencia artificial generativa se enfoca en la creación de contenido nuevo, como texto, imágenes, música y videos a partir de una solicitud concreta. Es inductiva. Esta capacidad de generar contenido a partir de un pensamiento aislado, había sido históricamente una capacidad netamente humana. Los problemas de razonamiento deductivo no son tantos. La gran mayoría de los que resolvemos los humanos son inductivos. Piensen por ejemplo tareas como diseñar un plan estratégico, encontrar nuevas oportunidades de mercado, mejorar el diseño de una planta de fabricación industrial o encontrar el proceso óptimo de distribución logística de última milla. Retos inductivos donde la IA Generativa nos puede ayudar. Así, esta nueva tecnología de propósito general está empezando a traspasar estos dominios, mostrando capacidades para crear nuevas proteínas que nunca habíamos investigado, personalizar métodos didácticos para sacar lo mejor de un perfil de estudiante o desarrollar soluciones innovadoras en la conservación del medio ambiente.
Según los primeros estudios, la IA puede traernos ahorros de tiempo entre el 30 y el 50%. Se trata de una transformación de productividad y creatividad. Así, podremos por fin centrarnos en las tareas de más valor humano: pensar en entornos abstractos, de incertidumbre sin soluciones conocidas.
