La lògica maquinal

Pero estas máquinas capaces de operaciones lógicas traían aparejado un problema. Desde el momento en que los humanos son seres racionales, son capaces de razonar siguiendo estos silogismos. ¿Pero de dónde provenían esas premisas mayores, esas reglas o instrucciones? Aristóteles aseguraba que algunas se obtenían a través de la experiencia. No era una inferencia deductiva sino inductiva: como cada uno de los humanos que atravesaron nuestra historia terminaron, tarde o temprano, muriéndose, concluyo que los humanos son, por regla general, mortales. No podemos estar cien por ciento seguros dado que esta generalización no se obtuvo a través de una deducción racional sino a través de muchas experiencias. Pero es probable que así sea: se trata de una inferencia estadística. Cuestión: que las mujeres de una sociedad y un momento de la historia se ocupen de las tareas domésticas, ¿significa que son, por definición, “amas de casa”? La inducción convierte en norma general un estado de cosas particular y contingente.

¿La IA es una “herramienta animada artificial”? No exactamente. Animada no significa inteligente. Es más, la expresión “inteligencia artificial” le hubiese parecido absurda a Aristóteles. Porque, a su entender, la inteligencia se encontraba del lado de los que mandan. Y aunque efectúen operaciones lógicas, las máquinas obedecen. De hecho, era el criterio que invocaba para distinguir a amos y esclavos: estos entendían las instrucciones, pero eran incapaces de impartirlas. Hay sin embargo dos tipos de IA. Las primeras, que suelen llamarse simbólicas o cognitivas, son programadas por alguien. Son inference engines más complejos. La inteligencia, en este caso, sigue encontrándose del lado del programador. Las segundas, conocidas como deep learning, imitan el funcionamiento de las conexiones neuronales del cerebro y proceden por inducción: ellas mismas infieren las reglas o las generalidades gracias a la absorción de millones y millones de casos. Ya no hace falta programarlas para que saquen la raíz cuadrada de una cifra. Esta IA va a percibir varios pares de cifras −4 y 2, 9 y 3 o 10.582.009 y 3.353− y terminará infiriendo su regla de transformación: la raíz cuadrada.

Así, a partir de mediados de 2017, AlphaGo Zero aprende a jugar al go sin que nadie la haya programado con las reglas de ese juego. La IA aprendió a hacerlo sola, “observando” millones de jugadas efectuadas por campeones. Y jugando a continuación contra ella misma. Algo similar sucederá con la serie GPT (Generative Pretrained Transformer). No se la programa con las reglas gramaticales de tal o cual lengua natural: la propia IA las infiere a través del “conocimiento” de unos 175 mil millones de ocurrencias. No hace falta que le digan que los sustantivos y los adjetivos se vuelven en español plurales cuando les añadimos los sufijos ‘-s’ y ‘-es’. Ella infiere esta regla después de haber recabado millones de casos.

Imaginemos entonces que usted tiene que traducir un texto del alemán al español. Carga el texto en la IA y en un santiamén le propone una traducción de una precisión pasmosa. En principio, pareciera que esta IA funciona como cualquier computadora: convierte el input (el texto alemán) en un output (el texto español). Solo que ahora el programa que permite efectuar esta traducción no fue elaborado por un programador. La propia IA “aprendió” a traducir después de haber sido “entrenada” con cientos de miles de traducciones realizadas por humanos. Los traductores se encuentran hoy en una situación semejante a la vivida por los tejedores reemplazados por telares automáticos de la noche a la mañana. A los dueños de las manufacturas les bastaba con contratar a algunos obreros que ignoraban cómo tejer un paño y se limitaban a supervisar el funcionamiento de los telares, reparar los hilos cortados, cambiar las bobinas o transportar los rollos de tejido. Lograron inundar así los mercados con tejidos que terminaron arruinando a la mayoría de los viejos artesanos. Suele olvidarse, no obstante, que esas máquinas no necesitaban solamente ser diseñadas sino también programadas por ingenieros y expertos con altas competencias técnicas y científicas. El capitalismo industrial fue, antes que nada, eso: la sustitución del savoir faire tradicional de los artesanos por el saber técnico-científico de los ingenieros. Este saber ya no se aloja en el obrero descalificado sino en la máquina misma: es ella quien sabe tejer los géneros con diseños sumamente complicados.