Olvide a Deep Blue, el ajedrecista de silicio. Lo último en inteligencia artificial se llama Spaun, cuenta con dos millones y medio de neuronas y no tiene tiempo para jugar al ajedrez. Sus creadores, siete neurocientíficos teóricos de la Universidad de Waterloo, en Canadá,
le tienen todo el rato resolviendo tests de inteligencia. Spaun
reconoce números escritos de cualquier forma, recuerda listas de ellos
–como hacemos nosotros cuando nos dictan un teléfono y no encontramos el
bolígrafo— y responde varios tipos de preguntas de las que se usan para
medir el CI (cociente de inteligencia) de los humanos.
No es tanto como escribir poesía, pero las máquinas se nos van
acercando por los flancos que creíamos mejor protegidos: el aprendizaje,
la duda, la chispa creativa que resuelve una situación completamente
nueva, lo que no es tan distinto al hallazgo de una nueva metáfora, un
nexo profundo que nadie había visto antes entre dos cosas dispares.
Pese a ser un modelo virtual del cerebro humano –un programa
informático que se puede guardar y correr en cualquier ordenador—, Spaun
ocupa hasta cierto punto un espacio físico y hasta tiene un cuerpo,
pues se comunica con el mundo escribiendo en un papel con su brazo
robótico de última generación. Hasta ahora escribe números, pero ya irá
aprendiendo las letras y otras cosas.
Spaun es obra de Chris Eliasmith y sus colegas del Centro de
Neurociencia Teórica de la Universidad de Waterloo, en Ontario. La
neurociencia teórica es una disciplina emergente que modela el cerebro
humano con las herramientas computacionales más avanzadas; su principal
objetivo no es mejorar la inteligencia de las máquinas, sino entender la
de los humanos. Su último trabajo, el autómata Spaun, se acaba de
presentar en la revista Science.
Ante una máquina que resuelve algunas de las cuestiones típicas de
los tests de inteligencia, cabe preguntarse: ¿Qué CI alcanzaría Spaun si
se presentara a una prueba? "Algunas de las tareas que le hemos puesto a
Spaun están basadas en un test de CI, el test de Raven", responde en un
mensaje Eliasmith.
El test de Raven o RPM (siglas de Raven’s progressive matrices) es
uno de los tests más comunes a partir de los cinco años de edad, y sirve
para medir la inteligencia fluida, que no depende tanto de los conocimientos del sujeto como de su cintura para enfrentarse a situaciones inesperadas.
"Alrededor de 1/7 de las preguntas de ese test son de la forma que
Spaun puede resolver", prosigue Eliasmith. "Si consideramos solo esas
preguntas, los humanos alcanzan un 89% de aciertos, y Spaun es casi
igual de bueno, con un 88%". Entonces, ¿estará la úlltima frontera,
aquella que separa las máquinas de lo específicamente humano, en los
otros 6/7 de las preguntas del test de Raven?
No. "Tenemos otro modelo en proceso de publicación", revela el
creador de Spaun, "que resuelve todas las cuestiones de ese test con una
tasa de aciertos comparable a la de las personas". O tiramos la toalla o
nos vamos inventando otro test de inteligencia. De momento, es posible
ver a Spaun en acción en una serie de videos publicados en la web por
sus creadores: http://nengo.ca/build-a-brain/spaunvideos
"Solo sabremos construir un cerebro cuando sepamos cómo funciona", comenta en Science
Christian Machens, del Programa de Neurociencias Champalimaud, en
Lisboa. "Eso implica comprender las computaciones que lleva a cabo cada
área del cerebro, y cómo estas computaciones se pueden modelar con redes
neurales".
Pese a lo que indica su nombre, las redes neurales a las que
se refiere Machens no están hechas de neuronas biológicas, sino de su
equivalente en silicio. Al igual que las células reales en las que se
inspiran, las neuronas artificiales reciben muchos inputs y los integran para generar un solo output, y pueden modificar el peso que dan a cada información de entrada según la experiencia previa.
Tanto Machens como el propio Eliasmith coinciden en el elemento
crucial que falta para que Spaun funcione como un cerebro humano: la
flexibilidad necesaria para aprender a resolver problemas completamente
nuevos. A los humanos se nos supone.
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