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Cómo Dar Sentido Común a las Máquinas
El Problema de la Inteligencia Artificial

Requiere de una forma de lógica que pueda tolerar la ambigüedad sin perder el rigor del raciocinio

En sus relatos sobre robots, Isaac Asimov enuncia tres leyes que determinan su naturaleza:

Primera, un robot no puede dañar a un ser humano o, por su inacción, dejar que un ser humano sufra daño.

Segunda, un robot debe obedecer las órdenes que le son dadas por un ser humano, excepto cuando estas órdenes estén en oposición con la primera ley.

Tercera, un robot debe proteger su propia existencia, hasta donde esta protección no esté en conflicto con la primera o segunda leyes.

Confunde así, casi intencionalmente, las leyes naturales –las leyes del movimiento- con las de orden moral. Da a entender que sus preceptos legislativos –por ejemplo, la primera ley- son, en cierto sentido, leyes naturales que gobiernan a los autómatas.

Pero los robots no siempre han sido tan humanos. De hecho, en la ficción científica escrita y cinematográfica de los años veinte y treinta se trataba de una tribu enemiga cuyo propósito era conquistar el mundo. Para los años cincuenta se habían vuelto una minoría oprimida con la que comenzamos a simpatizar. Pero aquellas ideas tenían más que ver con las necesidades literarias que con las necesidades humanas, que todo el mundo exigía satisfacer.

Entre los cuentos de Asimov, donde los robots discuten si algo está permitido o no por las leyes, y las realizaciones que conocemos hoy, a poco menos de cuarenta años de que John McCarthy, inventor del término “inteligencia artificial”, propusiera el primer reto en la construcción de autómatas (armar un equipo electrónico de la serie “hágalo usted mismo”) las cosas han cambiado mucho.

La idea de que una máquina simplemente sustituya a un obrero en su lugar de trabajo ha pasado de moda. El robot que supuestamente armaría ese equipo electrónico jamás se construyó, y los complejísimos problemas de manipulación y visión tridimensional se han atomizado en otros más pequeños y sencillos de resolver.

Según el mismo McCarthy, lo que todos desean en última instancia es una máquina manufacturera universal”. En vez de buscar autómatas a nuestra imagen y semejanza, sería interesante ir a la tienda más cercana y decir: “Me gusta esa TV, pero quiero que le agregue esto y esto otro”.

Entonces una máquina, quizá con varios brazos y una serie de herramientas, ensamblaría la televisión de nuestro gusto.

Conservaríamos así el bajo costo de la producción en masa, pero con la individualidad y el diseño del trabajo manual. Podríamos incluso diseñar casas por computadora y, una vez satisfechos con su arquitectura, preguntaríamos qué equipo debemos alquilar exactamente. Entonces una cuadrilla ad hoc de robots haría el trabajo.

El problema de la inteligencia artificial, cómo dar sentido común a las máquinas, gira en torno a un asunto de organización. Hace diez años, en un reportaje televisivo del Sillicon Valley Report, investigadores del MIT mostraron una especie de hormiga, de dimensiones muy grandes aún, que trata de moverse sobre una superficie rugosa. Para instruirla se necesita una forma de lógica que pueda tolerar la ambiguëdad sin perder el rigor del raciocinio.

Es fácil enunciar “Una hormiga puede cruzar el desierto”. En realidad esto puede ser cierto, pero también es probable que carezca de medios físicos o se encuentre con una barrera infranqueable, sin contar con otros desastres imprevistos. La solución podría ser: “La hormiga puede cruzar cualquier terreno a menos que algo se lo impida”. En términos lógicos, esto no bastaría pues toda excepción debe presentarse punto por punto.

Si una computadora topa con la frase “a menos que algo se lo impida” y no encuentra explicaciones debajo, sigue adelante. Por otra parte, si lee “Se quiebran las patas de la hormiga”, emprende otros caminos referentes a locomoción, soportes y estructuras, y reparaciones.

Quienes usan este tipo de cadenas de enunciados lógicos correlacionados piensan que es innecesario que un concepto predomine, como piensan otros. Para éstos, la información almacenada en una computadora o el cerebro se maneja en “cuadros”, algo así como el contexto o la idea dominante en un argumento. Cada cuadro está conectado y solicitar uno hace innecesario pedir otro.

Así pues, los conocimientos están unidos en cadenas de asociación, pero siempre están dominados por el contexto. Como quiera que sea, es probable que el cerebro humano no funcione así, pero esto es inteligencia artificial, y poco importa si en términos psicológicos resulta real o no.