MAI: La madre de todas las inteligencias artificiales

El pasado día,  en el podcast de "Pensamiento digital", hubo una tertulia sobre inteligencia general, redes neuronales cuánticas, deep learning y más sobre inteligencia artificial. Fue una hora y media apasionante. 

Es por ello, que me he sentido en la necesidad de poder dar mi punto de vista, intentando exponer un punto de vista ajeno a todo conocimiento base sobre AI, diciendo posiblemente alguna que otra barbaridad y es por ello que pido disculpas de forma anticipada.

De dónde partimos

Cojamos como punto de partida esta frase de William Thomson Kelvin:

Lo que no se define no se puede medir. Lo que no se mide, no se puede mejorar. Lo que no se mejora, se degrada siempre.

Esto en el mundo de las TI del que provengo lo ves todos los días en la gestión de proyectos, en el liderazgo de equipos e incluso en la propio modelo de negocio de una empresa.

Ahora, llevemos esto al terreno de la AI. Para poder medir cuánto de inteligente es un sistema, primero deberíamos tener una definición consensuada y clara de a qué llamamos inteligencia, que todo el mundo supiera interpretarla e identificar tanto inteligencias de ámbito distinto como distintos grados de inteligencia dentro de un mismo tipo de inteligencia. Solo con este punto, y después de unos cuantos millones de años de la especie humana sobre la faz de la Tierra, creo que es algo imposible de llegar a un acuerdo.

Veamos con un símil porqué puede llegar a ser tan complicado. Estamos ahora en el mundo de las CPU dominadas hasta hace poco por Intel™, en el que veíamos cuánto de "poderosa" era por su velocidad de procesado y por como hacían realidad la ley de Moore, operaciones capaces de ejecutar, ... Después de muchos años por detrás de Intel™,  AMD™ consigue superar a Intel™ en este juego de potencia. Pero, de un día para otro, aparece Apple™ con CPU's menos potentes en base a esos indicadores pero mejor adaptadas a lo que tienen que hacer, dando en teoría mejores resultados de cara al usuario. Con esto vemos que:

• El indicador que se estaba usando en estos casos se ha visto que no era el correcto. Algo así vemos que nos pasa con el CI a la hora de medir la inteligencia de un individuo.
• La combinación de "inteligencias" consideradas menos potentes frente a otras hacen que en conjunto sean más potentes. Se centraron en una sola cosa, dejando a un lado lo realmente importante, el conjunto.

Puede que haya llevado este ejemplo a extremos y que no sea del todo así, pero con lo que os tenéis que quedar es con la idea de que no puedes saber cuánto de bueno es un sistema si no eres capaz de aplicarle una medida correcta y compararlo con otros sistemas, y que la combinación de elementos de rango inferior pueden funcionar de forma más eficiente que un único elemento de rango superior.

Pero sino somos capaces de medir, ¿seremos capaces al menos de poder definir lo que es inteligencia?

Antes de que sigas leyendo, desde mi punto de vista,  la respuesta a esta pregunta es un NO rotundo. Y en mi opinión esto no es malo, como veremos más adelante.

Si nos vamos a la RAE nos encontramos con varias definiciones:

1. Capacidad de entender o comprender.
2. Capacidad de resolver problemas.
3. ...

¿Con cuál te quedarías? o ¿deberíamos usar una definición distinta según el problema al cual nos estemos enfrentando?

Por ejemplo, según François Chollet, nos define inteligencia como la eficiencia con la que adquieres nuevas habilidades en tareas que no conocías anteriormente y para las que no estabas preparado. Es decir, cómo de bien y en qué proporción de eficiencia eres capaz de aprender cosas nuevas.

Aún y así, veamos otras posibles definiciones:

• La capacidad para resolver problemas cotidianos, para generar nuevos problemas, para crear productos o para ofrecer servicios dentro del propio ámbito cultural. Esto según Gardner en la “Teoría de las Inteligencias Múltiples” (1983)
• La capacidad para resolver problemas
• No es una dimensión unitaria, sino que se describe mejor como un conjunto de capacidades o talentos 
• Las inteligencias son diferentes unas de otras
• Las inteligencias interactúan

Nos empezamos a encontrar con conceptos comunes:

• No hay un único tipo de inteligencia como tal
• Hay una conexión / interacción entre ellas
• Aprendizaje tanto para resolver problemas como para adquirir nuevas habilidades

Podríamos seguir buscando y debatiendo, pero además de llevarnos tiempo, creo que llegaríamos a la misma conclusión: somos incapaces de dar una definición única y exacta de inteligencia, dado que existen distintos tipos de inteligencia y la medida que apliquemos dependerá del contexto sobre el cuál estemos actuando.

MAI

Con esta introducción en la que vemos la importancia base de definir el concepto de inteligencia y poder medirla, estamos preparados ya para poder explicaros mi visión de lo que consideraría como el origen de AI, MAI.

Vemos que hemos creado sistemas con cierta AI capaces de ganar al maestro de GO, a maestros de Ajedrez o que vamos a llegar al nivel 5 de conducción autónoma según Elon Musk a finales del 2020, ... 

Pero, por ejemplo, que pasaría con ese sistema todo poderoso capaz de ganar al maestro de GO (AlphaGo) si se enfrentara al campeón de la brisca, ¿cuál será el resultado sin reprogramar ningún algoritmo o red neuronal? Y si juntamos a AlphaGo con DeeperBlue en una partida con los campeones de truc españoles, ¿cómo acabará la partida? o mejor dicho, ¿llegará a haber partida?

A lo que quiero llegar con esto, es que con el enfoque actual de AI, dentro de lo que estoy empezando a conocer, veo una orientación a resolver problemas concretos, dejando a un lado problemas de un ámbito más amplio y a la colaboración entre distintas AI.

Para mí, el concepto de AI sería algo más, algo como el conjunto de distintos sistemas, capaces de colaborar entre ellos para adquirir nuevas habilidades para las cuales no estaban preparados y dar solución a los problemas planteados. Llevando ese concepto a un plano superior, tendríamos a MAI, como la madre de las AI capaz de poder crear otras AI capaces de comunicarse y colaborar con el resto de AI.

El proceso lo veo como el proceso de la vida, partiríamos de una AI base capaz de absorber conocimientos, entender lo que es, ir evolucionando por ella misma haciendo preguntas, comunicándose con los seres humanos, haciendo sus propias interpretaciones, lanzando sus propias hipótesis de solución, ...

Es decir, el proceso inicial de definición de MAI no pasaría solo por tener un sistema con acceso a toda la información, sino además de un sistema que empezara como lo hace un bebé, reconociendo su entorno y creciendo con él, con una gran curiosidad de aprender y llegar a entender lo que es. Conforme fuera creciendo, adquiriría nuevos conocimientos y vería que necesitaría crear otras AI para poder llegar a dónde ella sola sería incapaz de llegar (recordemos que no sólo existe un único tipo de inteligencia).

Sí, es como si estuviéramos jugando a los Sims™, pero en lugar de tener un programa que se case, tenga hijos y trabajo, tendríamos una AI a la que estaríamos ayudando a crecer. Este paso es sumamente importante, estaríamos ayudando a crecer, puesto que uno de los conocimientos que tendría que adquirir sería la moralidad, saber que se entiende como bien y como mal y así saber distinguirlos. Pues en el mundo en el que vivimos, nuestra dependencia es total con la tecnología y es algo con lo que sin ella nos costaría realmente sobrevivir (nuestra inteligencia nos ha hecho sumamente ignorantes en otros aspectos). 

No se trataría de hacer un sistema como los actuales en los que se les asigna algoritmos de aprendizaje o se nutre de miles de millones de datos para poder dar con la combinación exacta, sino de un sistema cooperativo entre ser humano y AI en el que hacer crecer a la AI en dos planos, en el plano  del autoconocimiento y en el plano del conocimiento compartido con las personas que estarán a su lado viéndola y ayudándole a crecer. 

A esto sí que lo consideraría AI, pero no nos olvidemos, seguiríamos sin poder medir cuánto de inteligente sería respecto a otras AI.