AlphaGo y el estado de la Inteligencia Artificial
Esta semana he tenido un par de inputs sobre el estado de la Inteligencia Artificial (AI) que me han hecho reflexionar sobre su futuro próximo. No es mi intención jugar a adivino ya que a la velocidad en la que se desarrollan los acontecimiento en nuestra sociedad cinco años es una eternidad, pero sí que creo que son conjeturas plausibles para el corto plazo.
AlphaGo: la potencia y carencias de la IA
El primer input es el visionado del documental AlphaGo disponible en Netflix. Primero de todo me parece incomprensible que solo tenga 2 puntos sobre un total del 5 cuando más allá de que la temática pueda o no gustar, la producción del documental es brillante. Nunca he intentado entender cómo funciona el sistema de recomendaciones de Netflix. Mientras que los de Amazon son una referencia importante a la hora de tomar decisiones, a los de Netflix no les presto atención. Pero aún así me sorprende.
De forma muy sintética AlphaGo es la historia del desarrollo de una red neuronal por parte de la compañía británica Deep Mind (posteriormente adquirida por Google) con el objetivo de ganar al campeón del mundo de Go. Go es un juego de estrategia milenario que se juega en un tablero cuyo objetivo es rodear con tus piedras una área mayor en el tablero que el oponente. Es muy popular en Asia hasta el punto que las partidas entre AlphaGo y el campeón mundial de Go Lee Sedol tuvieron una audiencia televisiva de más de 100 millones de personas principalmente en Corea (donde Lee es una celebridad) y en China. AlphaGo es fruto de dos años de trabajo en la codificación de un algoritmo capaz de aprender a jugar al Go, entrenándolo con miles de partidas descargadas de internet. Es decir código, muchos datos y tiempo para crear una inteligencia artificial especializada en jugar al Go.
El documental es un buen ejemplo de la futura convivencia del hombre con las máquinas. El futuro pasa ineludiblemente por una convivencia con el software inteligente.
Hay un par de momentos en el documental que son realmente conmovedores. El primero es la ovación camino a la rueda de prensa posterior a la cuarta partida que es la primera (y única) que gano Lee Sedol. Una victoria fruto de una genialidad del campeón que desarma a Alpha Go. A partir del movimiento 37, el algoritmo es incapaz de entender esa jugada y entra en barrena jugando de forma caótica hasta que se rinde. Es una ovación de la épica de una lucha desigual contra la máquina. De la vaga esperanza de la superioridad humana sobre la máquina. Es como si Lee Sedol fuese el último recurso antes de la desvastación total estilo Terminator. Esta escena transmite la toma de conciencia de los presentes sobre el potencial de la Inteligencia Artificial. Apenas son unos segundos pero de gran carga dramática.
El segundo aspecto que destaco del reportaje es el dilema de los creadores de AlphaGo: el equipo de desarrollo de Deep Mind. Hay un momento en que colisionan la voluntad de que la máquina gane al hombre y por tanto se consume el éxito de dos años de trabajo, con la consciencia de haber construido un ente artificial que es capaz de ningunear y humillar al ser humano. Durante las tres primeras partidas, el documental muestra primero la perplejidad de Lee Sedon ante el juego de AlphaGo. Desde los primeros movimientos de la primera partida Lee se da cuenta de que está ante un jugador excelente y poco convencional. Antes del inicio del campeonato Lee aseguró que ganaría a AlphaGo 5–0. Para él no era concebible que las máquinas hubiesen evolucionado hasta el punto de ganarle. Pero rápidamente se da cuenta de que se equivoca.
La perplejidad inicial da paso al sufrimiento de las tres derrotas encadenadas. Un sufrimiento que se muestra en todo su apogeo con las expresiones y muecas faciales de Lee durante las partidas ante la certeza de que iba a perder. Un sufrimiento que denota la incapacidad de encontrar soluciones para desarborlar el juego de AlphaGo. Este sufrimiento es tan palpable que el reportaje muestra al mejor jugador de todos los tiempos del Go como una persona frágil y aturdida. Sin recursos. Y es esta imagen la que conmueve al equipo de AlphaGo y le hace conectar con la parte humana que transciende a su trabajo. Es la empatía de ver a un ser humano sufrir. Una empatía que las máquinas no son capaces de sentir. Esa agridulce sensación de la constatación de las consecuencias del trabajo bien hecho. Una escena que me recuerda a la de la película El puente sobre el río Kwai cuando el Coronel Nicholson (Alec Guinness) toma conciencia de que el trabajo bien hecho en la construcción de un puente sobre el susodicho río que permitirá conectar Tailandia con Birmania, más que un símbolo de la profesionalidad, el orgullo y dignidad del espíritu británico, es una ayuda estratégica para el enemigo (el ejército japonés) durante la Segunda Guerra Mundial.
Tanto la película como el documental son muy recomendables para cuando tengas un par de horas.
Methinks y el diagnóstico del ictus
El segundo input que comentaba surge de una conversación con un buen amigo que es fundador de la empresa Methinks. De forma sintética Methinks está desarrollando una red neuronal para ayudar a los médicos a diagnosticar un ictus. Los ictus son un accidente cardiovascular y son una de las primeras causas de mortalidad e incapacidad de las personas. La detección precoz de un ictus es vital para limitar la secuelas e incluso revertirlo con un tratamiento con trombolíticos (en el caso de ictus isquémicos). El tiempo es fundamental para volver a restaurar el flujo sanguíneo para evitar necrosis cerebral irreversible. Por lo que poder tener una red neuronal que sepa interpretar imágenes de resonancias magnéticas y ayuden al profesional a identificar un ictus de forma rápida es una gran herramienta de diagnóstico y puede llegar a salvar muchas vidas.
De esta conversación me quedaron dos ideas: Primero: La IA es tonta. Lo cual puede parecer un oximorón. Y segundo: La AI es vaga. Sobre el primer punto, quizás el término tonta no es el más adecuado pero permite describir a esta primera oleada de soluciones de IA. Soluciones muy específicas y especializadas (como el caso de AlphaGo) que fuera de su área de expertise no sirven. Esto es importante en un sociedad donde hay voces prestigiosas como Elon Munsk, Bill Gates o Stephen Hawking que advierten sobre las consecuencias de la subordinación de la raza humana ante las máquinas. A corto plazo parece que la IA no será un sustituto del ser humano y sí un buen complemento para tareas cognitivas complejas o directamente inabarcables. Lo que pueda pasar a largo plazo nadie lo sabe, pero el concepto de Her está lejos todavía.
Y respecto a la capacidad de esfuerzo de la IA, miamigo me comentaba que en ese proceso de aprendizaje contínuo, el código siempre está buscando atajos. Sacrifica fiabilidad por rapidez y eficiencia energética. En esto sí que se parece a los humanos. Y por tanto para que realmente aprenda hay que forzarlo y engañarlo para que busque nuevos caminos que le ayuden a mejorar. Parecido a educar a un niño.
Concluyendo, no es nada obvio replicar la inteligencia humana. No hablo de emociones o de la consciencia. Simplemente la inteligencia. Se conseguirá ya que la tecnología avanza muy rápido, pero no será a corto plazo. Lo que es seguro es que habrá que aprender es a convivir con las máquinas. Y esa convivencia pasa por aprender su idioma que es el código. Por lo que toca aprender a programar. El código es el nuevo inglés.
