Mitchel Inteligencia artificial

Guía para seres pensantes
1. Auflage 2024
ISBN: 978-84-127797-4-5
Verlag: Capitán Swing Libros
Format: EPUB
Kopierschutz: 6 - ePub Watermark

E-Book, Spanisch, 368 Seiten

Reihe: Ensayo

Melanie Mitchell separa la ciencia real de la ciencia ficción en este amplio examen del estado actual de la inteligencia artificial y de cómo está rehaciendo nuestro mundo. Ninguna empresa científica reciente ha resultado tan seductora, aterradora y llena de extravagantes promesas y frustrantes reveses como la IA. La galardonada científica informática Melanie Mitchell revela su turbulenta historia, la reciente oleada de aparentes éxitos, las grandes esperanzas y temores que la rodean, y las cuestiones más urgentes hoy: ¿hasta qué punto son realmente inteligentes los programas de IA? ¿Qué pueden hacer realmente? ¿Hasta qué punto esperamos que se asemejen a los humanos y cuándo debemos preocuparnos de que nos superen? Mitchell presenta los modelos dominantes de la IA y el aprendizaje automático modernos, describiendo los programas más avanzados, sus inventores humanos y las líneas de pensamiento históricas que sustentan los logros recientes. Explora la profunda desconexión entre el bombo publicitario y los logros reales de la IA, proporcionando una idea clara de lo que el campo ha logrado y cuánto le queda por recorrer. Una guía indispensable para entender la IA actual, su búsqueda de una inteligencia «de nivel humano» y su impacto en nuestro futuro.

Los Ángeles (EE.UU), 1969. Científica estadounidense, catedrática Davis de Complejidad en el Instituto Santa Fe y profesora en la Universidad Estatal de Portland. Sus principales trabajos se han desarrollado en los ámbitos del razonamiento analógico, los sistemas complejos, los algoritmos genéticos y los autómatas celulares, y sus publicaciones en esos campos se citan con frecuencia. Se doctoró en 1990 en la Universidad de Míchigan con Douglas Hofstadter y John Holland, para quienes desarrolló la arquitectura cognitiva Copycat. Es autora de varios libros, como Analogy-Making as Perception (2003), un libro sobre Copycat; An Introduction to Genetic Algorithms (1996); Complexity: A Guided Tour (2009), que ganó el premio Phi Beta Kappa Science Book Award 2010, e Inteligencia artificial. Su interés por la inteligencia artificial se despertó en la universidad cuando leyó Gödel, Escher, Bach, de Douglas Hofstadter. Mitchell desarrolló la plataforma Complexity Explorer para el Santa Fe Institute, donde más de veinticinco mil estudiantes siguieron su curso de Introducción a la Complejidad. Participa regularmente como experta invitada en el Learning Salon, un encuentro interdisciplinar en línea sobre inteligencia biológica y artificial. En 2020, recibió el Premio Herbert A. Simon. Aunque ha expresado su firme apoyo a la investigación en IA, Mitchell ha manifestado su preocupación por la vulnerabilidad de la IA a la piratería informática, así como por su capacidad para heredar prejuicios sociales.

Autoren/Hrsg.

Mitchel, Melanie

Weitere Mitwirkende

Rodríguez Tapia, María Luisa

Leseproben

Prólogo

Aterrorizados

Da la impresión de que los ordenadores están volviéndose cada vez más inteligentes a una velocidad alarmante, pero algo que todavía no han aprendido a hacer es apreciar la ironía. En eso pensaba yo hace unos años cuando, de camino a un debate sobre inteligencia artificial (IA), me perdí en la capital de las búsquedas: Googleplex, la sede mundial de Google en Mountain View, California. No solo eso; me perdí dentro del edificio de Google Maps. Ironía al cuadrado.

El edificio de Maps en sí no me había costado encontrarlo. Había un coche de Google Street View aparcado junto a la puerta principal, un enorme apéndice coronado por una cámara en forma de balón de fútbol rojo y negro colocada sobre el techo. Pero cuando entré, con la llamativa tarjeta de «visitante» que me habían dado los de seguridad, deambulé sin rumbo, abochornada, por los laberintos de cubículos llenos de empleados de Google que, con auriculares en las orejas, tecleaban en sus ordenadores Apple. Tras una búsqueda azarosa (y sin mapa), por fin encontré la sala de conferencias asignada para la reunión, que debía durar todo el día, y me uní a la gente allí congregada.

El encuentro, que se celebró en mayo de 2014, había sido organizado por Blaise Agüera y Arcas, un joven informático que acababa de dejar un alto cargo en Microsoft para incorporarse a Google con el fin de ayudar a dirigir las investigaciones sobre inteligencia artificial. Google nació en 1998 con un «producto»: un sitio web que empleaba un método nuevo y extraordinariamente logrado para buscar en internet. Con los años, Google ha evolucionado hasta convertirse en la empresa tecnológica más importante del mundo, y hoy ofrece una gran variedad de productos y servicios, como Gmail, Google Docs, Google Translate, YouTube, Android y muchos más que es probable que usted utilice a diario, así como otros de los que seguramente poca gente ha oído hablar.

Los fundadores de Google, Larry Page y Sergey Brin, llevan mucho tiempo dando vueltas a la idea de crear una inteligencia artificial en los ordenadores, hasta el punto de que se ha convertido en uno de los principales objetivos de la compañía. En la última década, Google ha contratado a numerosos expertos en IA, entre ellos Ray Kurzweil, un conocido inventor y polémico futurista que promueve una idea a la que se ha llamado «Singularidad de la IA»: el momento, en un futuro próximo, en el que los ordenadores serán más inteligentes que los humanos. Google contrató a Kurzweil para que pudiera hacer realidad esta idea. En 2011, la empresa creó un grupo de investigación sobre IA llamado Google Brain; posteriormente ha adquirido una enorme variedad de empresas emergentes de IA, todas con nombres optimistas: Applied Semantics, DeepMind y Vision Factory, entre otras.

En resumen, Google ha dejado de ser solo un portal de búsquedas por internet. Se está convirtiendo rápidamente en una empresa de IA aplicada. La IA es el pegamento que une los diversos productos, servicios y trabajos de investigación de Google y su empresa matriz, Alphabet. La aspiración suprema de la empresa queda reflejada en la declaración de objetivos original de su grupo de DeepMind: «Resolver la inteligencia y utilizarla para resolver todo lo demás».[1]

AI y GEB

Tenía muchas ganas de asistir a una reunión sobre IA en Google. Llevaba trabajando en varios aspectos de la IA desde que hice el posgrado, en los años ochenta, y me había impresionado mucho todo lo que Google había conseguido. También pensaba que podía aportar alguna idea. Pero tengo que reconocer que acudí solo como acompañante. El objetivo de la reunión era que un grupo escogido de investigadores de IA de Google pudiera mantener una conversación con Douglas Hofstadter, una leyenda del mundo de la IA y autor de un famoso libro con el críptico título de Gödel, Escher, Bach. Un eterno y grácil bucle o, para ser más breves, GEB.[2] Cualquier informático o aficionado a la informática probablemente ha oído hablar de él, lo ha leído o ha intentado leerlo.

Escrito en los años setenta, GEB da salida a las numerosas pasiones intelectuales de Hofstadter: matemáticas, arte, música, lenguaje, humor y juegos de palabras, reunidas para abordar las trascendentales preguntas sobre cómo es posible que la inteligencia, el conocimiento y la propia conciencia, que son experiencias tan fundamentales del ser humano, surjan del sustrato no inteligente y no consciente que son las células biológicas. También aborda de qué manera los ordenadores podrían acabar adquiriendo inteligencia y autoconciencia. Es un libro extraordinario; no conozco ningún otro que se parezca lo más mínimo. Pese a no ser fácil de leer, fue un éxito de ventas y ganó el Premio Pulitzer y el National Book Award. Desde luego, GEB fue un libro que impulsó a muchos jóvenes a dedicarse a la IA. Entre ellos, yo misma.

A principios de los ochenta me había licenciado en Matemáticas y vivía en Nueva York; daba clases en una escuela preparatoria, me sentía infeliz y trataba de averiguar qué quería hacer verdaderamente con mi vida. Descubrí GEB gracias a una crítica muy elogiosa en Scientific American y me apresuré a comprar el libro. Lo devoré en las semanas siguientes y me convencí no solo de que quería dedicarme a la investigación sobre IA, sino de que quería trabajar con Douglas Hofstadter. Nunca un libro me había causado tanta impresión ni había tenido tan claro mi rumbo profesional.

En aquella época, Hofstadter era catedrático de Informática en la Universidad de Indiana, y mi utópico plan era solicitar el ingreso en el programa de doctorado en Informática, presentarme y convencer a Hofstadter para que me aceptara como estudiante. Solo había un pequeño inconveniente: nunca había asistido a ninguna clase de Informática. Había crecido entre ordenadores; mi padre era ingeniero informático en una empresa tecnológica de los años sesenta y, por puro hobby, construyó un servidor en el cuarto de estar familiar. El ordenador Sigma 2, del tamaño de un frigorífico, tenía un botón magnético que proclamaba «Rezo en FORTRAN»; y yo, de niña, estaba casi convencida de que de verdad rezaba en silencio por las noches, mientras la familia dormía. Como crecí en los años sesenta y setenta, aprendí un poco del lenguaje de moda en cada periodo: FORTRAN, luego BASIC, después Pascal; pero no sabía prácticamente nada de técnicas de programación propiamente dichas, y mucho menos de todas las demás cosas que debe saber alguien que quiere hacer un posgrado en Informática.

Para acelerar mi plan, al acabar el curso académico dejé mi puesto de profesora, me mudé a Boston y me matriculé en cursos de iniciación a la informática para prepararme para mi nueva carrera. Un día, a los pocos meses de empezar mi nueva vida, mientras estaba en el campus del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) esperando a que empezara una clase, vi un cartel que anunciaba una conferencia que iba a pronunciar Douglas Hofstadter allí mismo dos días después. Me pareció increíble la suerte que había tenido. Fui a la conferencia, esperé mucho tiempo mi turno en medio de una multitud de admiradores y conseguí hablar con él. Me enteré de que estaba en pleno año sabático en el MIT y que después iba a marcharse de Indiana para trasladarse a la Universidad de Míchigan, en Ann Arbor.

Para no extenderme: después de perseguirlo con cierta insistencia, convencí a Hofstadter para que me aceptara como ayudante de investigación, primero durante un verano y luego, durante los seis años siguientes, como alumna de posgrado, hasta obtener el doctorado en Informática por la Universidad de Míchigan. Hofstadter y yo hemos mantenido un estrecho contacto todos estos años y hemos debatido mucho sobre IA. Él conocía mi interés por las investigaciones de Google sobre IA y tuvo la amabilidad de invitarme a acompañarle a la reunión en la sede de la empresa.

El ajedrez y el primer germen de duda

El grupo de la semiescondida sala de conferencias estaba formado por una veintena de ingenieros de Google (además de Douglas Hofstadter y yo), todos ellos miembros de diversos equipos de IA de Google. La reunión comenzó, como era habitual, con la presentación de cada uno. Varios señalaron que lo que había impulsado su carrera en el campo de la IA había sido la lectura de GEB cuando eran jóvenes. Todos estaban entusiasmados y con curiosidad por saber lo que iba a decir el legendario Hofstadter sobre la IA. Él se levantó y tomó la palabra. «Tengo unas cuantas observaciones sobre la investigación de la IA en general y sobre lo que se hace aquí en Google en particular —su voz se llenó de pasión—. Estoy aterrorizado. Aterrorizado».

Y continuó.[3] Comento que, cuando en los años setenta había empezado a trabajar en la IA, aquella era una perspectiva que, si bien resultaba apasionante, parecía estar tan lejos de hacerse realidad que no había «ningún...