{"id":15385,"date":"2024-08-30T10:29:01","date_gmt":"2024-08-30T13:29:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/?p=15385"},"modified":"2024-08-30T10:32:56","modified_gmt":"2024-08-30T13:32:56","slug":"breve-historia-de-la-ia-una-tecnologia-que-casi-nadie-sabe-definir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/?p=15385","title":{"rendered":"Breve historia de la IA, una tecnolog\u00eda que (casi) nadie sabe definir"},"content":{"rendered":"<p>Por encima de todo, la IA es una idea, un ideal conformado tanto por visiones del mundo y tropos de ciencia ficci\u00f3n como por las matem\u00e1ticas y la inform\u00e1tica. Averiguar de qu\u00e9 estamos hablando cuando hablamos de IA aclarar\u00e1 muchas cosas. No nos pondremos de acuerdo de lo que es, pero \u00bfque deber\u00eda ser?<\/p>\n<hr \/>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img class=\"wp-image-1094584\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Chapter1.png?w=167\" alt=\"\" \/><\/figure>\n<p><strong>Groser\u00edas en Internet, insultos y otros desacuerdos no tan peque\u00f1os que alteran el mundo<\/strong><\/p>\n<p><strong>La IA es sexy,<\/strong>\u00a0la IA es guay. La IA est\u00e1 afianzando la desigualdad, trastornando el mercado laboral y destrozando la educaci\u00f3n. La IA es una atracci\u00f3n de parque tem\u00e1tico, la IA es\u00a0<strong>un truco de magia.\u00a0<\/strong>La IA es nuestro \u00faltimo invento, la IA es una obligaci\u00f3n moral. La IA es la palabra de moda de la d\u00e9cada, la IA es jerga de marketing de 1955. La IA se parece a los humanos, la IA es extraterrestre. La IA es superinteligente y es m\u00e1s tonta que una mata de habas. El auge de la IA impulsar\u00e1 la econom\u00eda, pero la burbuja de la IA est\u00e1 a punto de estallar. La IA aumentar\u00e1 la abundancia y permitir\u00e1 a la humanidad florecer al m\u00e1ximo en el universo. La IA nos matar\u00e1 a todos\u2026<\/p>\n<p>\u00bfDe qu\u00e9 demonios habla todo el mundo?<\/p>\n<p>La\u00a0<strong>inteligencia artificial<\/strong>\u00a0es la tecnolog\u00eda m\u00e1s candente de nuestro tiempo.\u00a0<strong>Pero\u2026 \u00bfqu\u00e9 es?<\/strong>\u00a0Parece una pregunta est\u00fapida, pero nunca ha sido tan urgente. La respuesta es breve:\u00a0<strong>La IA es un t\u00e9rmino que engloba un conjunto de tecnolog\u00edas que hacen que los ordenadores hagan cosas que se considera que requieren inteligencia cuando las hacen las personas.<\/strong>\u00a0Pensemos en reconocer caras, entender el habla, conducir coches, escribir frases, responder preguntas o crear im\u00e1genes. Pero incluso esa definici\u00f3n contiene multitud de cosas.<\/p>\n<p>Y ah\u00ed est\u00e1 el problema. \u00bfQu\u00e9 significa que las m\u00e1quinas entiendan el habla o escriban una frase? \u00bfQu\u00e9 tipo de tareas podr\u00edamos pedirles? \u00bfY hasta qu\u00e9 punto deber\u00edamos confiar en que las m\u00e1quinas las hagan?<\/p>\n<p>A medida que esta tecnolog\u00eda pasa del prototipo al producto cada vez m\u00e1s deprisa, se han convertido en preguntas para todos nosotros. Pero, atenci\u00f3n:\u00a0<em>spoiler<\/em>, no tengo las respuestas. Ni siquiera puedo decirte qu\u00e9 es la IA.\u00a0<strong>La gente que la hace tampoco lo sabe,<\/strong>\u00a0en realidad. &#8220;Este tipo de preguntas son lo bastante importantes como para que todo el mundo sienta que puede opinar&#8221;, responde\u00a0<strong>Chris Olah,<\/strong>\u00a0cient\u00edfico jefe del laboratorio de la empresa de inteligencia artificial Anthropic, con sede en San Francisco. &#8220;Tambi\u00e9n creo que puedes discutir sobre esto todo lo que quieras y no hay pruebas que te contradigan ahora mismo&#8221;.<\/p>\n<p>Pero si est\u00e1s dispuesto a abrocharte el cintur\u00f3n y venir a dar una vuelta, puedo contarte\u00a0<strong>por qu\u00e9 nadie lo sabe realmente,\u00a0<\/strong>por qu\u00e9 todo el mundo parece estar en desacuerdo y por qu\u00e9 har\u00edas bien en estar preocupado por ello.<\/p>\n<p>Empecemos con una broma de mal gusto:<\/p>\n<p>En 2022, a mitad del primer episodio de\u00a0<a href=\"https:\/\/www.dair-institute.org\/maiht3k\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Mystery AI Hype Theater 3000<\/em><\/a>, un podcast en el que las c\u00e1usticas copresentadoras\u00a0<strong>Alex Hanna<\/strong>\u00a0y\u00a0<strong>Emily Bender<\/strong>\u00a0se divierten clavando &#8220;las agujas m\u00e1s afiladas&#8221; en algunas de las vacas sagradas m\u00e1s infladas de Silicon Valley, se dedican a ridiculizar una publicaci\u00f3n de 12.500 palabras de\u00a0<strong>Blaise Ag\u00fcera y Arcas<\/strong>, vicepresidente de ingenier\u00eda de Google, titulada\u00a0<a href=\"https:\/\/medium.com\/@blaisea\/can-machines-learn-how-to-behave-42a02a57fadb\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>\u00bfPueden las m\u00e1quinas aprender a comportarse?<\/em><\/a>. Ag\u00fcera y Arcas defiende que la IA puede entender conceptos de forma an\u00e1loga a como los entienden los humanos, como los valores morales. En resumen, que quiz\u00e1 se pueda ense\u00f1ar a las m\u00e1quinas a comportarse.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignright size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094616\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/2118926341c55099d292efd50d891bc8b5170f56-580x580-1.webp?w=580\" alt=\"Portada del podcast Mystery AI Hype Theatre 3000\" width=\"700\" height=\"700\" \/><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Hanna y Bender\u00a0<strong>no est\u00e1n de acuerdo.<\/strong>\u00a0Deciden sustituir el t\u00e9rmino &#8220;inteligencia artificial&#8221; por\u00a0<strong>&#8220;matem\u00e1ticas matem\u00e1ticas&#8221;,<\/strong>\u00a0es decir, muchas, muchas matem\u00e1ticas. Con ese irreverente cambio pretenden derrumbar lo que consideran grandilocuencia y antropomorfismo en el texto referido. Muy pronto, Hanna, soci\u00f3loga y directora de investigaci\u00f3n del Distributed AI Research Institute, y Bender, ling\u00fcista computacional de la Universidad de Washington (y c\u00e9lebre cr\u00edtica en Internet de las exageraciones de la industria tecnol\u00f3gica), abren un abismo entre lo que Ag\u00fcera y Arcas quieren decir y c\u00f3mo eligen o\u00edrlo.<\/p>\n<p>&#8220;\u00bfC\u00f3mo deben ser moralmente responsables las IA, sus creadores y sus usuarios?&#8221;, se preguntan Ag\u00fcera y Arcas.<\/p>\n<p>&#8220;\u00bfQu\u00e9 responsabilidad moral deben tener las matem\u00e1ticas?&#8221;, se pregunta Bender.<\/p>\n<p>&#8220;Aqu\u00ed hay un error de categor\u00eda&#8221;, a\u00f1ade. Hanna y Bender no s\u00f3lo rechazan lo que dice Ag\u00fcera y Arcas, sino que afirman que\u00a0<strong>no tiene sentido.<\/strong>\u00a0&#8220;\u00bfPodemos parar esto de hablar de &#8216;la IA&#8217; o &#8216;las IAs&#8217; como si fueran individuos?&#8221;, pide Bender.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-large\"><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094521\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_AlexHanna.png?w=867\" alt=\"Alex Hanna\" width=\"350\" height=\"354\" \/><\/p>\n<div>Alex Hanna.<\/div>\n<div>\n<p>Podr\u00eda parecer que hablan de cosas distintas, pero no es as\u00ed. Ambas partes hablan de los\u00a0<strong>grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s)<\/strong>, la tecnolog\u00eda que est\u00e1 detr\u00e1s del actual auge de la IA. Lo que ocurre es que la forma de hablar de IA est\u00e1 m\u00e1s polarizada que nunca. En mayo, el consejero delegado de OpenAI,\u00a0<strong>Sam Altman<\/strong>, se brome\u00f3 con la\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2024\/05\/13\/1092358\/openais-new-gpt-4o-model-lets-people-interact-using-voice-or-video-in-the-same-model\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u00faltima actualizaci\u00f3n de GPT-4<\/a>, el modelo insignia de su empresa,\u00a0<a href=\"https:\/\/x.com\/sama\/status\/1788989777452408943?lang=en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tuiteando<\/a>: &#8220;A m\u00ed me parece magia&#8221;.<\/p>\n<p>Hay mucho camino\u00a0<strong>entre las matem\u00e1ticas y la magia.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<figure class=\"wp-block-image alignright size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094542\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_EmilyBender2.png?w=867\" alt=\"Emily Bender\" width=\"350\" height=\"354\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Emily Bender.<\/figcaption><\/figure>\n<p>La IA tiene ac\u00f3litos, que creen firmemente en el poder actual de la tecnolog\u00eda y en sus inevitables mejoras futuras. Dicen que\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/11\/16\/1083498\/google-deepmind-what-is-artificial-general-intelligence-agi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la inteligencia artificial general<\/a>\u00a0est\u00e1 a la vista y que\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/10\/26\/1082398\/exclusive-ilya-sutskever-openais-chief-scientist-on-his-hopes-and-fears-for-the-future-of-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la superinteligencia<\/a>\u00a0viene detr\u00e1s. Y tambi\u00e9n tiene herejes, que desprecian estas afirmaciones y las tachan de galimat\u00edas m\u00edstico.<\/p>\n<p>La narrativa popular est\u00e1 formada por un\u00a0<strong>pante\u00f3n<\/strong>\u00a0de grandes nombres, desde los jefes de marketing de las grandes tecnol\u00f3gicas, como\u00a0<strong>Sundar Pichai<\/strong>\u00a0y\u00a0<strong>Satya Nadella<\/strong>, hasta los l\u00edderes de la industria, como\u00a0<strong>Elon Musk\u00a0<\/strong>y\u00a0<strong>Altman<\/strong>, pasando por inform\u00e1ticos famosos, como\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/05\/02\/1072528\/geoffrey-hinton-google-why-scared-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Geoffrey Hinton<\/strong><\/a><strong>.<\/strong>\u00a0A veces, estos promotores y catastrofistas son la misma cosa, y nos dicen que la\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/06\/19\/1075140\/how-existential-risk-became-biggest-meme-in-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tecnolog\u00eda es tan buena que es mala<\/a>.<\/p>\n<p>Al mismo tiempo que se ha disparado la publicidad sobre la IA, ha surgido un grupo de presi\u00f3n que se opone a ella, dispuesto a rebatir sus ambiciosas y a menudo descabelladas afirmaciones. En esta direcci\u00f3n se sit\u00faan una serie de investigadores, como\u00a0<strong>Hanna<\/strong>\u00a0y\u00a0<strong>Bender<\/strong>, y tambi\u00e9n cr\u00edticos declarados de la industria, como el influyente inform\u00e1tico y exmiembro de Google\u00a0<strong>Timnit Gebru<\/strong>\u00a0y el cient\u00edfico cognitivo de la Universidad de Nueva York\u00a0<strong>Gary Marcus<\/strong>. Todos ellos con un coro de seguidores discutiendo entre ellos.<\/p>\n<p>En resumen, la IA ha llegado a significar todo para todo el mundo, dividiendo el campo en bandos. Y da la sensaci\u00f3n de que cada bando habla sobre todo para intentar quitar la raz\u00f3n al otro.<\/p>\n<p>Puede que todo esto te parezca una tonter\u00eda o un fastidio. Pero, dado el poder y la complejidad de estas tecnolog\u00edas \u2014que ya se utilizan para determinar cu\u00e1nto pagamos de seguro, c\u00f3mo buscamos informaci\u00f3n, c\u00f3mo hacemos nuestro trabajo, etc.\u2014, ya es hora de que al menos nos pongamos de acuerdo sobre de qu\u00e9 estamos hablando.<\/p>\n<p>Sin embargo, en todas las conversaciones que he mantenido con personas que est\u00e1n a la vanguardia de esta tecnolog\u00eda, nadie me ha dado una respuesta clara sobre qu\u00e9 es exactamente lo que est\u00e1n construyendo. (<strong>Nota al margen:<\/strong>\u00a0este art\u00edculo se centra en el debate sobre la IA en EE UU y Europa, en gran medida, porque muchos de los laboratorios de IA mejor financiados y m\u00e1s avanzados est\u00e1n all\u00ed. Pero, por supuesto, tambi\u00e9n se est\u00e1n llevando a cabo importantes investigaciones en otros lugares, en pa\u00edses con sus propias y variadas perspectivas sobre la IA, especialmente en China). En parte, se debe al ritmo de desarrollo. Pero la ciencia tambi\u00e9n est\u00e1 muy abierta. Los LLM actuales\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2024\/03\/04\/1089403\/large-language-models-amazing-but-nobody-knows-why\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pueden hacer cosas asombrosas<\/a>. Lo que ocurre es que este campo no logra ponerse de acuerdo sobre\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/08\/30\/1078670\/large-language-models-arent-people-lets-stop-testing-them-like-they-were\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">lo que realmente ocurre bajo el cap\u00f3<\/a>.<\/p>\n<p>Estos modelos est\u00e1n entrenados para\u00a0<strong>completar frases.<\/strong>\u00a0Parecen capaces de hacer muchas m\u00e1s cosas: desde resolver problemas matem\u00e1ticos de bachillerato hasta escribir c\u00f3digo inform\u00e1tico, aprobar ex\u00e1menes de Derecho o componer poemas. Cuando una persona hace estas cosas, lo tomamos como un signo de inteligencia. \u00bfY cu\u00e1ndo lo hace un ordenador? \u00bfEs suficiente la apariencia de inteligencia?<\/p>\n<p>Estas cuestiones est\u00e1n en el centro de lo que entendemos por &#8220;inteligencia artificial&#8221;, un t\u00e9rmino sobre el que se lleva discutiendo d\u00e9cadas. Pero el discurso en torno a la IA se ha vuelto m\u00e1s enconado con el auge de los LLM que pueden imitar la forma en que hablamos y escribimos con un realismo emocionante\/escalofriante (t\u00e1chese lo que no proceda).<\/p>\n<p>Hemos construido m\u00e1quinas con un comportamiento similar al humano, pero no hemos abandonado el h\u00e1bito de\u00a0<strong>imaginar una mente humana detr\u00e1s de ellas.<\/strong>\u00a0Esto conduce a evaluaciones exageradas de lo que la IA puede hacer; endurece las reacciones viscerales hasta convertirlas en posturas dogm\u00e1ticas, y participa en las guerras culturales m\u00e1s amplias\u00a0<strong>entre tecnooptimistas y tecnoesc\u00e9pticos.<\/strong><\/p>\n<p>A este caldo de cultivo de la incertidumbre hay que a\u00f1adir un mont\u00f3n de bagaje cultural, desde la ciencia ficci\u00f3n con la que apuesto a que crecieron muchos miembros del sector hasta ideolog\u00edas mucho m\u00e1s malignas que influyen en nuestra forma de pensar sobre el futuro. Dada esta embriagadora mezcla, las discusiones sobre la IA ya no son simplemente acad\u00e9micas (y quiz\u00e1 nunca lo hayan sido).\u00a0<strong>La IA enciende las pasiones de la gente<\/strong>\u00a0y hace que personas hechas y derechas se insulten.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignwide size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094630\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/border-human.png?w=3000\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"199\" \/><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&#8220;Ahora mismo no se est\u00e1 en un lugar intelectualmente sano&#8221;, dice\u00a0<strong>Gary Marcus<\/strong>\u00a0sobre este debate. Durante a\u00f1os, Marcus ha se\u00f1alado los defectos y limitaciones del aprendizaje profundo, la tecnolog\u00eda que lanz\u00f3 la IA a la corriente dominante, impulsando todo, desde los LLM hasta el reconocimiento de im\u00e1genes y los coches autoconducidos. Su libro de 2001\u00a0<em>La mente algebraica\u00a0<\/em>sosten\u00eda que las redes neuronales, la base sobre la que se construye el aprendizaje profundo, son incapaces de razonar por s\u00ed mismas. (Lo obviaremos por ahora, pero volver\u00e9 sobre ello m\u00e1s adelante y veremos hasta qu\u00e9 punto importa una palabra como &#8220;razonamiento&#8221; en una frase como esta).<\/p>\n<p>Marcus dice que ha intentado que Hinton \u2014que el a\u00f1o pasado hizo\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/05\/02\/1072528\/geoffrey-hinton-google-why-scared-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">p\u00fablicos<\/a>\u00a0sus temores existenciales sobre la tecnolog\u00eda que ayud\u00f3 a inventar\u2014 participe en un debate adecuado sobre la calidad real de los LLM. &#8220;No quiere hacerlo&#8221;, dice Marcus. &#8220;Me llama tonto&#8221;. (Habiendo hablado con Hinton sobre Marcus en el pasado, puedo confirmarlo: &#8220;Est\u00e1 claro que ChatGPT entiende las redes neuronales mejor que \u00e9l&#8221;, me dijo Hinton el a\u00f1o pasado). Marcus tambi\u00e9n provoc\u00f3 ira cuando escribi\u00f3 un\u00a0<a href=\"https:\/\/nautil.us\/deep-learning-is-hitting-a-wall-238440\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ensayo<\/a>\u00a0titulado\u00a0<em>El aprendizaje profundo est\u00e1 chocando contra un muro<\/em>. Altman le respondi\u00f3 con un\u00a0<a href=\"https:\/\/x.com\/sama\/status\/1512471289545383940?lang=en\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tuit<\/a>: &#8220;Dame la confianza de un esc\u00e9ptico del aprendizaje profundo mediocre&#8221;.<\/p>\n<p>Al mismo tiempo, el hecho de hacerse o\u00edr a convertido a Marcus en su propia marca y le ha valido una invitaci\u00f3n para sentarse junto a Altman y declarar el a\u00f1o pasado ante el comit\u00e9 de supervisi\u00f3n de la IA del Senado de Estados Unidos.<\/p>\n<p>Y por eso\u00a0<strong>todas estas peleas importan m\u00e1s que las rencillas habituales de Internet<\/strong>. Claro, hay grandes egos y enormes sumas de dinero en juego. Pero m\u00e1s que eso, estas disputas importan cuando los jefes de Estado y los legisladores convocan a los l\u00edderes de la industria y a los cient\u00edficos de opini\u00f3n para que expliquen qu\u00e9 es esta tecnolog\u00eda y qu\u00e9 puede hacer (y lo asustados que deber\u00edamos estar). Importan cuando esta tecnolog\u00eda se incorpora al software que utilizamos a diario, desde los motores de b\u00fasqueda a las aplicaciones de procesamiento de textos o los asistentes del tel\u00e9fono. La IA no va a desaparecer. Pero si no sabemos lo que nos venden, \u00bfqui\u00e9n es el incauto?<\/p>\n<p>&#8220;Es dif\u00edcil pensar en otra tecnolog\u00eda en la historia sobre la que se pueda tener un debate as\u00ed: un debate\u00a0<strong>sobre si est\u00e1 en todas partes o en ninguna<\/strong>&#8220;, escriben\u00a0<strong>Stephen Cave<\/strong>\u00a0y\u00a0<strong>Kanta Dihal<\/strong>\u00a0en\u00a0<em>Imagining AI<\/em>, una colecci\u00f3n de ensayos de 2023 sobre c\u00f3mo las diferentes creencias culturales dan forma a las opiniones de la gente sobre la inteligencia artificial. &#8220;Que se pueda mantener sobre la IA es un testimonio de su cualidad m\u00edtica&#8221;.<\/p>\n<p>Por encima de todo, la IA es una idea, un ideal conformado tanto por visiones del mundo y tropos de ciencia ficci\u00f3n como por las matem\u00e1ticas y la inform\u00e1tica. Averiguar de qu\u00e9 estamos hablando cuando hablamos de IA aclarar\u00e1 muchas cosas. No nos pondremos de acuerdo, pero llegar a un acuerdo sobre lo que\u00a0<em>es\u00a0<\/em>la IA ser\u00eda un buen punto de partida para empezar a hablar de lo que\u00a0<em>deber\u00eda ser<\/em>.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img class=\"wp-image-1094588\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Chapter2.png\" alt=\"\" \/><\/figure>\n<p class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfPor qu\u00e9 se pelean todos?<\/strong><\/p>\n<p>A finales de 2022, poco despu\u00e9s de que OpenAI lanzara\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/03\/03\/1069311\/inside-story-oral-history-how-chatgpt-built-openai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ChatGPT<\/a>, empez\u00f3 a circular por Internet un nuevo meme que captaba la rareza de esta tecnolog\u00eda mejor que ninguna otra cosa. En\u00a0<a href=\"https:\/\/knowyourmeme.com\/memes\/shoggoth-with-smiley-face-artificial-intelligence\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la mayor\u00eda de las versiones<\/a>, un monstruo lovecraftiano llamado Shoggoth, todo tent\u00e1culos y globos oculares, sostiene un emoji de cara sonriente como si quisiera ocultar su verdadera naturaleza. ChatGPT se presenta como humano y accesible en su juego de palabras conversacional, pero\u00a0<strong>tras esa fachada se esconden complejidades y horrores insondables<\/strong>. (&#8220;Era una cosa terrible e indescriptible, m\u00e1s grande que cualquier tren subterr\u00e1neo: un conglomerado informe de burbujas protoplasm\u00e1ticas&#8221;, escribi\u00f3\u00a0<strong>H.P. Lovecraft<\/strong>\u00a0sobre el Shoggoth en su novela de 1936\u00a0<em>En las monta\u00f1as de la locura<\/em>).<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094635\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/shoggoth-meme.jpg?w=868\" alt=\"Monstruo shoggoth con tent\u00e1culos que sostiene una cabeza rosada cuya lengua sostiene una cabeza sonriente. El monstruo tiene la etiqueta &quot;Aprendizaje no supervisado&quot;, la cabeza tiene la etiqueta &quot;Ajuste supervisado&quot; y el emotic\u00f3n tiene la etiqueta &quot;RLHF (cereza en la parte superior)&quot;.\" width=\"700\" height=\"602\" \/><\/figure>\n<p>Durante a\u00f1os, uno de los\u00a0<a href=\"https:\/\/variety.com\/2023\/film\/news\/arnold-schwarzenegger-ai-the-terminator-reality-1235659407\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">referentes\u00a0<\/a><a href=\"https:\/\/www.bbc.co.uk\/news\/technology-65822884\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">m\u00e1s conocidos<\/a>\u00a0de la IA en la cultura pop fue\u00a0<em>Terminator<\/em>, afirma\u00a0<strong>Kanta Dihal<\/strong>. Pero al poner ChatGPT en l\u00ednea de forma gratuita, OpenAI ofreci\u00f3 a millones de personas una experiencia de primera mano de algo diferente. &#8220;La IA siempre ha sido un concepto muy vago que puede expandirse infinitamente para abarcar todo tipo de ideas&#8221;, afirma. Pero ChatGPT hizo tangibles esas ideas: &#8220;De repente, todo el mundo tiene algo concreto a lo que referirse&#8221;. \u00bfQu\u00e9 es la IA? Para millones de personas la respuesta ahora es ChatGPT.<\/p>\n<p>La industria de la IA est\u00e1 vendiendo mucho esa cara sonriente. F\u00edjese en c\u00f3mo\u00a0<em>The Daily Show\u00a0<\/em>se burl\u00f3 recientemente del bombo publicitario expresado por los l\u00edderes del sector. El vicepresidente de Silicon Valley,\u00a0<strong>Marc Andreessen<\/strong>: &#8220;Esto tiene el potencial de hacer la vida mucho mejor&#8230; Creo que, sinceramente, es una apuesta segura&#8221;. Altman: &#8220;Odio parecer un ut\u00f3pico de la tecnolog\u00eda, pero el aumento de la calidad de vida que puede ofrecer la IA es extraordinario.&#8221; Pichai: &#8220;La IA es la tecnolog\u00eda m\u00e1s relevante en la que est\u00e1 trabajando la humanidad. M\u00e1s relevante que el fuego&#8221;.<\/p>\n<p><strong>Jon Stewart<\/strong>\u00a0[c\u00f3mico y actor estadounidense en el programa &#8216;The Daily Show&#8217; que presenta]: &#8220;\u00a1S\u00ed, y un carajo como el fuego!&#8221;<\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/20TAkcy3aBY?si=DIrrj0v8A3Nzqz6_\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\" data-mce-fragment=\"1\"><\/iframe><\/p>\n<p>Pero como se\u00f1ala el meme,\u00a0<strong>ChatGPT es una m\u00e1scara amigable.<\/strong>\u00a0Detr\u00e1s hay un monstruo llamado GPT-4, un gran modelo ling\u00fc\u00edstico construido a partir de una vasta red neuronal que ha ingerido m\u00e1s palabras de las que la mayor\u00eda de nosotros podr\u00edamos leer en mil vidas. Durante el entrenamiento, que puede durar meses y costar decenas de millones de d\u00f3lares, a estos modelos se les encomienda la tarea de rellenar espacios en blanco en frases extra\u00eddas de millones de libros y una fracci\u00f3n significativa de Internet. Hacen esta tarea una y otra vez. En cierto sentido, se les entrena para que sean\u00a0<strong>m\u00e1quinas de autocompletar sobrealimentadas.\u00a0<\/strong>El resultado es un modelo que ha convertido gran parte de la informaci\u00f3n escrita del mundo en una representaci\u00f3n estad\u00edstica de qu\u00e9 palabras tienen m\u00e1s probabilidades de seguir a otras palabras, capturada a trav\u00e9s de miles y miles de millones de valores num\u00e9ricos.<\/p>\n<p>Son matem\u00e1ticas,\u00a0<strong>much\u00edsimas matem\u00e1ticas<\/strong>. Nadie lo discute. Pero\u2026 \u00bf<strong>se trata s\u00f3lo de eso<\/strong>? \u00bfO estas complejas matem\u00e1ticas codifican algoritmos capaces de algo parecido al razonamiento humano o a la formaci\u00f3n de conceptos?<\/p>\n<p>Muchos de los que responden afirmativamente a esta pregunta creen que estamos cerca de descubrir algo llamado\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/11\/16\/1083498\/google-deepmind-what-is-artificial-general-intelligence-agi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">inteligencia general artificial<\/a>, o AGI, una\u00a0<strong>hipot\u00e9tica tecnolog\u00eda futura<\/strong>\u00a0capaz de realizar una amplia gama de tareas tan bien como los humanos. Algunos de ellos incluso han puesto sus miras en lo que llaman\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/10\/26\/1082398\/exclusive-ilya-sutskever-openais-chief-scientist-on-his-hopes-and-fears-for-the-future-of-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">superinteligencia<\/a>, una tecnolog\u00eda de ciencia ficci\u00f3n que puede hacer cosas mucho mejor que los humanos. Ese grupo cree que la IA cambiar\u00e1 dr\u00e1sticamente el mundo, pero \u00bfcon qu\u00e9 fin? \u00c9se es otro punto de tensi\u00f3n. Podr\u00eda solucionar todos los problemas del mundo o provocar su perdici\u00f3n.<\/p>\n<p>Hoy en d\u00eda, la inteligencia artificial aparece en las declaraciones de intenciones de los principales laboratorios de IA del mundo. Pero el t\u00e9rmino se invent\u00f3 en 2007 como un intento de inyectar un poco de dinamismo a un campo que entonces era m\u00e1s conocido por las aplicaciones que le\u00edan la escritura a mano en los recibos de dep\u00f3sitos bancarios o recomendaban la compra del pr\u00f3ximo libro. La idea era\u00a0<strong>recuperar la visi\u00f3n original<\/strong>\u00a0de algo capaz de hacer cosas parecidas a las de los humanos.<\/p>\n<p>En realidad, era una aspiraci\u00f3n m\u00e1s que otra cosa,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/11\/16\/1083498\/google-deepmind-what-is-artificial-general-intelligence-agi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">me dijo<\/a>\u00a0el a\u00f1o pasado el cofundador de Google DeepMind\u00a0<strong>Shane Legg, que\u00a0<\/strong>acu\u00f1\u00f3 el t\u00e9rmino: &#8220;No ten\u00eda una definici\u00f3n especialmente clara&#8221;.<\/p>\n<p>AGI se convirti\u00f3 en la\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2020\/10\/15\/1010461\/artificial-general-intelligence-robots-ai-agi-deepmind-google-openai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">idea m\u00e1s controvertida de la IA<\/a>. Algunos hablaban de ella como la pr\u00f3xima gran novedad: AGI era IA pero, ya se sabe,\u00a0<em>mucho mejor<\/em>. Otros afirmaban que el t\u00e9rmino era tan vago que carec\u00eda de sentido. &#8220;AGI era poco m\u00e1s que una mal nombre&#8221;, me dijo\u00a0<strong>Ilya Sutskever,<\/strong>\u00a0antes de dimitir como cient\u00edfico jefe de OpenAI.<\/p>\n<p>Pero los LLM, y ChatGPT en particular, lo cambiaron todo. AGI pas\u00f3 de ser un nombre feo a ser un sue\u00f1o de marketing.<\/p>\n<p>Lo que nos lleva a lo que creo que es una de las disputas m\u00e1s ilustrativas del momento, una que establece los lados de la discusi\u00f3n y lo que est\u00e1 en juego.<\/p>\n<p><strong>Ver la magia en la m\u00e1quina<\/strong><\/p>\n<p>Unos meses antes del lanzamiento p\u00fablico del gran modelo ling\u00fc\u00edstico GPT-4 de OpenAI, en marzo de 2023, la empresa comparti\u00f3 una versi\u00f3n preliminar con Microsoft, que quer\u00eda utilizar el nuevo modelo para renovar su motor de b\u00fasqueda Bing.<\/p>\n<p>Por aquel entonces,\u00a0<strong>Sebastian Bubeck<\/strong>\u00a0estudiaba las limitaciones de los LLM y se mostraba algo\u00a0<strong>esc\u00e9ptico sobre sus capacidades.<\/strong>\u00a0En concreto, Bubeck, vicepresidente de investigaci\u00f3n de IA generativa de Microsoft Research en Redmond (Washington), hab\u00eda estado intentando, sin \u00e9xito, que la tecnolog\u00eda resolviera problemas matem\u00e1ticos de secundaria. Cosas como:\u00a0<em>x\u00a0<\/em>&#8211;\u00a0<em>y\u00a0<\/em>= 0; \u00bfqu\u00e9 son\u00a0<em>x\u00a0<\/em>e\u00a0<em>y<\/em>? &#8220;Mi creencia era que el razonamiento era un cuello de botella, un obst\u00e1culo&#8221;, explica. &#8220;Pensaba que har\u00eda falta hacer algo fundamentalmente distinto para superar ese obst\u00e1culo&#8221;.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignwide size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094576\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/mathmagic1.png?w=3000\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"91\" \/><\/figure>\n<p>Entonces lleg\u00f3 a sus manos el modelo GPT-4. Lo primero que hizo fue probar los problemas matem\u00e1ticos.\u00a0<strong>&#8220;El modelo lo clav\u00f3&#8221;,<\/strong>\u00a0dice. &#8220;Desde la perspectiva de 2024, por supuesto que GPT-4 puede resolver ecuaciones lineales, pero entonces era una locura: GPT-3 no pod\u00eda hacer eso&#8221;.<\/p>\n<p>Pero la verdadera epifan\u00eda para Bubeck lleg\u00f3 cuando empuj\u00f3 a GPT-4 a hacer algo nuevo.<\/p>\n<p>Lo que ocurre con los problemas matem\u00e1ticos de secundaria es que est\u00e1n por todas partes en Internet, y<strong>\u00a0GPT-4 pod\u00eda simplemente haberlos memorizado<\/strong>. &#8220;\u00bfC\u00f3mo se estudia un modelo que puede haber visto todo lo que han escrito los seres humanos?&#8221;, se pregunta Bubeck. Su respuesta fue probar GPT-4 en una serie de problemas que \u00e9l y sus colegas consideraban novedosos.<\/p>\n<p>Jugando con\u00a0<strong>Ronen Eldan<\/strong>, matem\u00e1tico de Microsoft Research, Bubeck pidi\u00f3 a GPT-4 que diera, en verso, una prueba matem\u00e1tica de que hay un n\u00famero infinito de n\u00fameros primos.<\/p>\n<p>He aqu\u00ed un fragmento de la respuesta de GPT-4:\u00a0<em>\u201cIf we take the smallest number in S that is not in P \/ And call it p, we can add it to our set, don\u2019t you see? \/ But this process can be repeated indefinitely. \/ Thus, our set P must also be infinite, you\u2019ll agree.\u201d<\/em>\u00a0[&#8220;Si tomamos el n\u00famero m\u00e1s peque\u00f1o de S que no est\u00e1 en P \/ Y lo llamamos p, podemos a\u00f1adirlo a nuestro conjunto, \u00bfno lo ves? \/ Pero este proceso puede repetirse indefinidamente. \/ Por lo tanto, nuestro conjunto P tambi\u00e9n debe ser infinito, estar\u00e1s de acuerdo&#8221;].<\/p>\n<p>Bonito, \u00bfverdad? Pero Bubeck y Eldan pensaron que era mucho m\u00e1s. &#8220;Est\u00e1bamos en esta oficina&#8221;, explica Bubeck. &#8220;Los dos nos ca\u00edmos de la silla. No pod\u00edamos creer lo que est\u00e1bamos viendo. Era tan creativo y tan\u2026 \u00bfsabes? diferente&#8221;.<\/p>\n<p>El equipo de Microsoft tambi\u00e9n consigui\u00f3 que GPT-4 generara el c\u00f3digo necesario para a\u00f1adir un cuerno a una caricatura de un unicornio dibujada en Latex, un programa de procesamiento de textos. Bubeck cree que esto demuestra que el modelo pod\u00eda leer el c\u00f3digo Latex existente, entender lo que representaba e identificar d\u00f3nde deb\u00eda ir el cuerno.<\/p>\n<p>&#8220;Hay muchos ejemplos, pero\u00a0<strong>unos pocos son pruebas fehacientes de razonamiento<\/strong>&#8220;, afirma, ya que el razonamiento es un componente esencial de la inteligencia humana.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignwide size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094517\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/2303.png?w=1878\" alt=\"tres conjuntos de formas vagamente en forma de unicornios hechos por GPT-4\" width=\"700\" height=\"174\" \/><\/figure>\n<p>Bubeck, Eldan y un equipo de otros investigadores de Microsoft describieron sus hallazgos en un art\u00edculo que titularon\u00a0<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2303.12712\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Destellos\u00a0<\/em><\/a><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2303.12712\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>de inteligencia general artificial<\/em><\/a>: &#8220;Creemos que la inteligencia de GPT-4 se\u00f1ala un verdadero cambio de paradigma en el campo de la inform\u00e1tica y m\u00e1s all\u00e1&#8221;. Cuando Bubeck comparti\u00f3 el art\u00edculo en Internet,\u00a0<a href=\"https:\/\/x.com\/SebastienBubeck\/status\/1638704164770332674\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tuite\u00f3<\/a>: &#8220;Es hora de afrontarlo, se est\u00e1n produciendo destellos de #AGI&#8221;.<\/p>\n<p>Este art\u00edculo sobre los destellos no tard\u00f3 en hacerse tristemente c\u00e9lebre y convertirse en piedra de toque para los defensores de la IA. Ag\u00fcera y Arcas y\u00a0<strong>Peter Norvig<\/strong>, antiguo director de investigaci\u00f3n de Google y coautor de\u00a0<em>Artificial Intelligence: A Modern Approach<\/em>, quiz\u00e1 el libro de texto sobre IA m\u00e1s popular del mundo, coescribieron un art\u00edculo titulado &#8220;<a href=\"https:\/\/www.noemamag.com\/artificial-general-intelligence-is-already-here\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La Inteligencia Artificial General ya est\u00e1 aqu\u00ed<\/a>&#8220;. Publicado en\u00a0<em>Noema<\/em>, una revista respaldada por un\u00a0<em>think tank\u00a0<\/em>de Los \u00c1ngeles llamado Instituto Berggruen, su argumento utiliza el art\u00edculo de los destellos de la IA como punto de partida: &#8220;La Inteligencia Artificial General (IAG) significa muchas cosas diferentes para diferentes personas, pero las partes m\u00e1s importantes de la misma ya han sido alcanzadas por la actual generaci\u00f3n de grandes modelos de lenguaje de IA avanzada&#8221;, escribieron. &#8220;Dentro de unas d\u00e9cadas, ser\u00e1n reconocidos como los primeros ejemplos reales de AGI&#8221;.<\/p>\n<p>Desde entonces, la exageraci\u00f3n no ha dejado de crecer.\u00a0<strong>Leopold Aschenbrenner<\/strong>, que por aquel entonces era investigador de OpenAI y se centraba en la superinteligencia,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/12\/14\/1085344\/openai-super-alignment-rogue-agi-gpt-4\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">me dijo<\/a>\u00a0el a\u00f1o pasado: &#8220;El progreso de la IA en los \u00faltimos a\u00f1os ha sido extraordinariamente r\u00e1pido. Hemos aplastado todos los puntos de referencia, y ese progreso contin\u00faa sin cesar. Pero no se detendr\u00e1 ah\u00ed. Vamos a tener modelos sobrehumanos, modelos mucho m\u00e1s inteligentes que nosotros&#8221;. (Fue despedido de OpenAI en abril porque, seg\u00fan \u00e9l, plante\u00f3 problemas de seguridad sobre la tecnolog\u00eda que estaba construyendo y &#8220;<a href=\"https:\/\/www.dwarkeshpatel.com\/p\/leopold-aschenbrenner\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">molest\u00f3 a algunos<\/a>&#8220;. Desde entonces ha creado un fondo de inversi\u00f3n en Silicon Valley).<\/p>\n<p>En junio, Aschenbrenner public\u00f3 un\u00a0<a href=\"https:\/\/situational-awareness.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/situationalawareness.pdf?ref=forourposterity.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">manifiesto de 165 p\u00e1ginas en el<\/a>\u00a0que afirmaba que la IA superar\u00e1 a los licenciados universitarios en &#8220;2025\/2026&#8221; y que &#8220;tendremos superinteligencia, en el verdadero sentido de la palabra&#8221; a finales de la d\u00e9cada. Pero otros miembros del sector se burlan de tales afirmaciones. Cuando Aschenbrenner tuite\u00f3 un\u00a0<a href=\"https:\/\/x.com\/leopoldasch\/status\/1798068281414414350\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">gr\u00e1fico<\/a>\u00a0para mostrar la velocidad a la que pensaba que la IA seguir\u00eda mejorando, teniendo en cuenta lo r\u00e1pido que hab\u00eda mejorado en los \u00faltimos a\u00f1os, el inversor tecnol\u00f3gico<strong>\u00a0Christian Keil\u00a0<\/strong><a href=\"https:\/\/x.com\/pronounced_kyle\/status\/1798144603704664151\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">replic\u00f3<\/a>\u00a0que, siguiendo la misma l\u00f3gica, su hijo, que hab\u00eda duplicado su tama\u00f1o desde que naci\u00f3, pesar\u00eda 7,5 billones de toneladas a los 10 a\u00f1os.<\/p>\n<p>No es de extra\u00f1ar que\u00a0<em>Destellos de AGI\u00a0<\/em>se haya convertido en sin\u00f3nimo de exageraci\u00f3n. &#8220;Creo que se dejaron llevar&#8221;, dice Marcus refiri\u00e9ndose al equipo de Microsoft. &#8220;Se entusiasmaron, en plan &#8216;\u00a1eh, hemos encontrado algo! \u00a1Es incre\u00edble!&#8217; y no lo consultaron con la comunidad cient\u00edfica&#8221;. Bender se refiere al art\u00edculo como una &#8220;novela de ficci\u00f3n&#8221;.<\/p>\n<p>No s\u00f3lo era provocativo afirmar que el comportamiento de GPT-4 mostraba signos de AGI, sino que Microsoft, que utiliza GPT-4 en sus propios productos, tiene un claro inter\u00e9s en promocionar las capacidades de la tecnolog\u00eda. &#8220;Este documento es una<strong>\u00a0patra\u00f1a de\u00a0<em>marketing<\/em>\u00a0<\/strong>disfrazada de investigaci\u00f3n&#8221;,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/feed\/update\/urn:li:activity:7046889480519118848\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">public\u00f3<\/a>\u00a0un director de tecnolog\u00eda en LinkedIn.<\/p>\n<p>Algunos tambi\u00e9n consideraron que la metodolog\u00eda del art\u00edculo era err\u00f3nea. Sus pruebas son dif\u00edciles de verificar porque proceden de interacciones con una versi\u00f3n de GPT-4 que no estaba disponible fuera de OpenAI y Microsoft. La versi\u00f3n p\u00fablica tiene l\u00edmites que restringen las capacidades del modelo, admite Bubeck. Esto hizo imposible que otros investigadores pudieran recrear sus experimentos.<\/p>\n<p>Un grupo intent\u00f3\u00a0<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2307.02477\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">recrear el ejemplo del unicornio<\/a>\u00a0con un lenguaje de programaci\u00f3n llamado Processing, que GPT-4\u00a0<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2401.01862\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tambi\u00e9n<\/a>\u00a0puede\u00a0<a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2401.01862\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">utilizar para generar im\u00e1genes<\/a>. Descubrieron que la versi\u00f3n p\u00fablica de GPT-4 pod\u00eda producir un unicornio aceptable, pero no voltear o girar la imagen 90 grados. Puede parecer una diferencia peque\u00f1a, pero estas cosas importan de verdad cuando se afirma que la capacidad de dibujar un unicornio es un signo de AGI.<\/p>\n<p>La clave de los ejemplos del art\u00edculo, incluido el del unicornio, es que Bubeck y sus colegas creen que son ejemplos genuinos de razonamiento creativo. Esto significa que el equipo ten\u00eda que estar seguro de que los ejemplos de estas tareas, o de otras muy parecidas, no estaban incluidos en ning\u00fan lugar de los vastos conjuntos de datos que OpenAI acumul\u00f3 para entrenar su modelo. De lo contrario, los resultados podr\u00edan interpretarse como casos en los que GPT-4<strong>\u00a0reproduc\u00eda patrones que ya hab\u00eda visto.<\/strong><\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignfull size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094561\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JUN.MITTR_.Octopus.Final_.24.07.02.png?w=1500\" alt=\"pulpo con una m\u00e1scara de cara sonriente\" width=\"700\" height=\"700\" \/><\/figure>\n<p>Imagina que la isle\u00f1a dice ahora que ha construido una catapulta de coco y le pide al pulpo que construya una tambi\u00e9n y le diga lo que piensa. El pulpo no puede hacerlo. Sin saber a qu\u00e9 se refieren en la superficie esas palabras, no podr\u00e1 seguir las instrucciones de la isle\u00f1a. Tal vez adivine una respuesta: &#8220;\u00a1Vale, buena idea!&#8221; La isle\u00f1a probablemente interpretar\u00e1 que su interlocutor ha entendido el mensaje. Pero, si es as\u00ed, estar\u00e1 viendo significado donde no lo hay. Por \u00faltimo, imaginemos que la isle\u00f1a es atacada por un oso y pide ayuda a trav\u00e9s de la l\u00ednea. \u00bfQu\u00e9 puede hacer el pulpo con estas palabras?<\/p>\n<p>Bender y Koller creen que as\u00ed es como aprenden los LLM y por qu\u00e9 son limitados. &#8220;El experimento mental muestra por qu\u00e9 este camino no nos va a llevar a una m\u00e1quina que entienda nada&#8221;, mantiene Bender. &#8220;El asunto con el pulpo es que le hemos dado sus datos de entrenamiento, las conversaciones entre esas dos personas, y ya est\u00e1. Pero si surge algo no ser\u00e1 capaz de resolverlo porque no lo ha entendido&#8221;.<\/p>\n<p>En el otro art\u00edculo por el que se conoce a Bender,\u00a0<a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3442188.3445922\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>On the Dangers of Stochastic Parrots<\/em><\/a><em>\u00a0(Sobre los peligros de los loros estoc\u00e1sticos<\/em>), ella y otros coautores sostienen que las empresas que fabrican los LLM\u00a0<strong>ignoran una serie de problemas.<\/strong>\u00a0Entre ellos figuran el enorme gasto computacional de su creaci\u00f3n y su impacto medioambiental; el lenguaje racista, sexista y abusivo que los modelos afianzan y, en general, los riesgos de construir un sistema que podr\u00eda enga\u00f1ar a la gente &#8220;cosiendo al azar secuencias de formas ling\u00fc\u00edsticas&#8230; seg\u00fan informaci\u00f3n probabil\u00edstica sobre c\u00f3mo se combinan, pero sin ninguna referencia al significado; es decir, un loro estoc\u00e1stico&#8221;.<\/p>\n<p>A la direcci\u00f3n de Google le gust\u00f3 el art\u00edculo y el conflicto resultante oblig\u00f3 a dos de las personas que lo firmaban junto con Bender,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2020\/12\/16\/1014634\/google-ai-ethics-lead-timnit-gebru-tells-story\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Timnit Gebru<\/a>\u00a0y Margaret Mitchell, a abandonar la empresa, en donde eran responsables del equipo de \u00c9tica de la IA. Tambi\u00e9n hizo que &#8220;loro estoc\u00e1stico&#8221; se convirtiera en un calificativo popular para los LLM y puso a Bender en la diana de los insultos.<\/p>\n<p>La conclusi\u00f3n para Bender y para muchos\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/08\/30\/1078670\/large-language-models-arent-people-lets-stop-testing-them-like-they-were\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">investigadores de ideas afines es que<\/a>\u00a0el campo se ha dejado enga\u00f1ar por humo y espejos: &#8220;Creo que les llevan a imaginar entidades pensantes aut\u00f3nomas que pueden tomar decisiones por s\u00ed mismas y, en \u00faltima instancia, ser el tipo de cosa que realmente podr\u00eda rendir cuentas de esas decisiones&#8221;.<\/p>\n<p>Bender, que siempre ha sido ling\u00fcista, ni siquiera utiliza el t\u00e9rmino IA &#8220;sin comillas&#8221;, me explica. En \u00faltima instancia, para ella es una palabra de moda de las grandes tecnol\u00f3gicas que distrae la atenci\u00f3n de los muchos perjuicios asociados. &#8220;Ahora estoy en el candelero. Me preocupan estos temas y el tema de moda se ha interpuesto en mi camino&#8221;.<\/p>\n<p><strong>\u00bfPruebas extraordinarias?<\/strong><\/p>\n<p>Ag\u00fcera y Arcas llama a personas como Bender &#8220;negacionistas de la IA&#8221;, dando a entender que nunca aceptar\u00e1n lo que \u00e9l da por sentado. La postura de Bender es que\u00a0<strong>las afirmaciones extraordinarias requieren pruebas extraordinarias<\/strong>, de las que no disponemos.<\/p>\n<p>Y hay gente que busca esas pruebas y que, hasta que no encuentren algo claro, ya sean destellos, loros estoc\u00e1sticos o algo intermedio, prefieren no tomar partido. Es el bando de los que esperan.<\/p>\n<p>Como me dice\u00a0<strong>Ellie Pavlick<\/strong>, que estudia las redes neuronales en la Universidad de Brown (EE UU): &#8220;Para algunas personas es ofensivo sugerir que la inteligencia humana podr\u00eda recrearse mediante este tipo de mecanismos&#8221;.<\/p>\n<p>Y a\u00f1ade: &#8220;La gente tiene creencias muy arraigadas sobre este tema<strong>, casi parece religioso<\/strong>. Por otro lado, hay gente que tiene un poco de complejo de Dios. Por eso tambi\u00e9n les ofende que se les sugiera que no pueden hacerlo&#8221;.<\/p>\n<p>En \u00faltima instancia, Pavlick es agn\u00f3stica. Dice que es cient\u00edfica y que seguir\u00e1 la pista de la ciencia. Pone los ojos en blanco ante las afirmaciones m\u00e1s descabelladas, pero cree que est\u00e1 ocurriendo algo emocionante. &#8220;Ah\u00ed es donde discrepo de Bender y Koller. Creo que hay algunos destellos, quiz\u00e1 no de AGI, pero s\u00ed de algo que no esper\u00e1bamos encontrar&#8221;, me explica.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094522\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_ElliePavlick.png?w=867\" alt=\"Ellie Pavlick\" width=\"350\" height=\"354\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Ellie Pavlick.<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El problema es ponerse de acuerdo sobre<strong>\u00a0cu\u00e1les son esas cosas emocionantes\u00a0<\/strong>y por qu\u00e9 lo son. Con tanto\u00a0<em>hype<\/em>\u00a0es f\u00e1cil ser c\u00ednico.<\/p>\n<p>Los investigadores como Bubeck parecen mucho m\u00e1s serenos cuando se les deja explicarse. Cree que estas luchas internas hacen que se pierdan las matizaciones: &#8220;No veo ning\u00fan problema en mantener opiniones simult\u00e1neas&#8221;, afirma. &#8220;Hay loros estoc\u00e1sticos, hay razonamientos&#8230; es un espectro. Es muy complejo. No tenemos todas las respuestas&#8221;.<\/p>\n<p>&#8220;Necesitamos un vocabulario completamente nuevo para describir lo que ocurre&#8221;, afirma. &#8220;Una de las razones por las que la gente me rechaza cuando hablo de razonamiento en LLM es porque no es el mismo razonamiento que en los seres humanos. Pero creo que es imposible no llamarlo razonamiento. Es razonamiento&#8221;.<\/p>\n<p><strong>Chris Olah<\/strong>, de Anthropic, no se moja cuando se le pregunta qu\u00e9 es lo que estamos viendo en los LLM (y eso que su empresa es uno de los laboratorios de IA en boga en estos momentos, tras lanzar a principios de a\u00f1o Claude 3, un LLM que ha recibido tantos elogios hiperb\u00f3licos como GPT-4 o m\u00e1s): &#8220;Creo que muchas de estas conversaciones sobre las capacidades de estos modelos son muy tribales. La gente tiene\u00a0<strong>opiniones preconcebidas<\/strong>\u00a0y no se basa en pruebas. Y creo que estas discusiones en Internet basadas en vibras no van a ning\u00fan lado&#8221;, afirma.<\/p>\n<p>Olah tiene sus propias corazonadas, seg\u00fan me cuenta. &#8220;Mi impresi\u00f3n subjetiva es que estas cosas son capaces de seguir ideas bastante sofisticadas. No tenemos una historia completa de c\u00f3mo funcionan los LLM, pero creo que es dif\u00edcil conciliar lo que estamos viendo con la imagen extrema de los loros estoc\u00e1sticos&#8221;, explica.<\/p>\n<p>Pero no va m\u00e1s lejos: &#8220;No quiero ir mucho m\u00e1s all\u00e1 de lo que se puede deducir de las pruebas que tenemos&#8221;.<\/p>\n<p>El mes pasado, la compa\u00f1\u00eda\u00a0<a href=\"https:\/\/www.anthropic.com\/company\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Anthropic<\/a>\u00a0public\u00f3 los resultados de un\u00a0<a href=\"https:\/\/www.anthropic.com\/news\/mapping-mind-language-model\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">estudio<\/a>\u00a0en el que los investigadores sometieron a Claude 3 al equivalente de una resonancia magn\u00e9tica. Al monitorizar qu\u00e9 partes del modelo se encend\u00edan y apagaban mientras se ejecutaba, identificaron patrones espec\u00edficos de redes neurales que se activaban cuando al modelo se le mostraban entradas espec\u00edficas.<\/p>\n<p>Por ejemplo, un patr\u00f3n parec\u00eda aparecer siempre que se presentaba al modelo una imagen o palabras relacionadas con el puente Golden Gate.<\/p>\n<p>Los investigadores descubrieron que, si aumentaban esta parte del modelo, Claude se obsesionaba por completo con la famosa estructura, hasta el punto de que respond\u00eda con algo relacionado con el puente, incluso identific\u00e1ndose con \u00e9l cuando se le ped\u00eda que se describiera a s\u00ed mismo. En ocasiones se\u00f1al\u00f3 que mencionar el puente era inapropiado, pero no pudo evitarlo.<\/p>\n<p>Anthropic tambi\u00e9n detect\u00f3 patrones que, seg\u00fan dice, se correlacionan con entradas que intentan describir o mostrar conceptos abstractos. &#8220;Vemos rasgos relacionados con el enga\u00f1o y la honestidad, con la adulaci\u00f3n, con las vulnerabilidades de seguridad, con la parcialidad&#8221;, dice Olah. &#8220;Encontramos rasgos relacionados con la b\u00fasqueda de poder y la manipulaci\u00f3n y la traici\u00f3n&#8221;.<\/p>\n<p>Estos resultados ofrecen una de las perspectivas m\u00e1s claras hasta la fecha de lo que hay dentro de un LLM. Se trata de un tentador atisbo de lo que\u00a0<em>parecen\u00a0<\/em>rasgos humanos esquivos. Pero, \u00bfqu\u00e9 nos dice realmente? Como admite Olah, no saben qu\u00e9 hace el modelo con estos patrones. &#8220;Es una imagen relativamente limitada y el an\u00e1lisis es bastante dif\u00edcil&#8221;, afirma.<\/p>\n<p>Aunque Olah no sabe explicar con exactitud lo que pasa dentro de un LLM como Claude 3, est\u00e1 claro por qu\u00e9 le importa la cuesti\u00f3n.\u00a0<em>Anthropic<\/em>\u00a0es conocida por su trabajo sobre la seguridad de la IA, que busca garantizar que los modelos futuros se comporten como queremos que se comporten (lo que se conoce como &#8220;alineaci\u00f3n&#8221; en la jerga del sector). Averiguar c\u00f3mo funcionan los modelos actuales no s\u00f3lo es un primer paso necesario si se quiere controlar los futuros, sino que tambi\u00e9n indica hasta qu\u00e9 punto hay que preocuparse por los escenarios de fracaso. &#8220;Si no crees que los modelos vayan a ser muy capaces, entonces probablemente\u00a0<strong>no crees que vayan a ser demasiado peligrosos<\/strong>&#8220;, concluye.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large\"><img class=\"wp-image-1094589\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Chapter3.png?w=167\" alt=\"Cap\u00edtulo 3\" \/><\/figure>\n<p><strong>Por qu\u00e9 no podemos llevarnos bien<\/strong><\/p>\n<p>En una\u00a0<a href=\"https:\/\/www.bbc.co.uk\/programmes\/b04lpzyr\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">entrevista<\/a>\u00a0concedida\u00a0<a href=\"https:\/\/www.bbc.co.uk\/programmes\/b04lpzyr\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">en 2014<\/a>\u00a0a la BBC en la que repasaba su carrera, a la influyente cient\u00edfica cognitiva\u00a0<strong>Margaret Boden<\/strong>, que ahora tiene 87 a\u00f1os, le preguntaron si cre\u00eda que hab\u00eda alg\u00fan l\u00edmite que impidiera a los ordenadores (o &#8220;latas de conserva&#8221;, como ella los llamaba) hacer lo que pueden hacer los humanos.<\/p>\n<p>&#8220;Desde luego, no creo que haya nada en principio&#8221;, dijo. &#8220;Porque negar eso es decir que [el pensamiento humano] ocurre por arte de magia, y yo no creo que ocurra por arte de magia&#8221;.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignright size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094527\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_MargaretBoden.png?w=867\" alt=\"Margarita Boden\" width=\"350\" height=\"354\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Margaret\u00a0Boden.<\/figcaption><\/figure>\n<p>Sin embargo, advirti\u00f3, no bastar\u00e1 con tener ordenadores potentes: el campo de la IA tambi\u00e9n necesitar\u00e1 &#8220;ideas potentes&#8221;, nuevas teor\u00edas sobre c\u00f3mo se produce el pensamiento y nuevos algoritmos que puedan reproducirlo. &#8220;Pero estas cosas son muy, muy dif\u00edciles y no veo ninguna raz\u00f3n para suponer que un d\u00eda de estos seremos capaces de responder a todas esas preguntas. Puede que s\u00ed, puede que no&#8221;.<\/p>\n<p>Boden hac\u00eda esta reflexi\u00f3n en los primeros d\u00edas del actual auge de la IA, pero esta vacilaci\u00f3n sobre si lo conseguiremos o no se remonta a d\u00e9cadas en las que ella y sus colegas se enfrentaron a las mismas preguntas dif\u00edciles con las que luchan los investigadores hoy en d\u00eda. La IA comenz\u00f3 como una ambiciosa aspiraci\u00f3n hace setenta y tantos a\u00f1os, y\u00a0<em>todav\u00eda\u00a0<\/em>discrepamos sobre lo que se puede conseguir y lo que no, y sobre c\u00f3mo sabremos si lo hemos logrado. La mayor\u00eda de estas disputas, si no todas, se reducen a lo siguiente: No sabemos muy bien qu\u00e9 es la inteligencia ni c\u00f3mo reconocerla. El campo est\u00e1 lleno de corazonadas, pero nadie puede asegurarlo.<\/p>\n<p>Llevamos estancados en este punto desde que la gente empez\u00f3 a tomarse en serio la idea de la IA. O incluso antes, cuando las historias que consum\u00edamos empezaron a sembrar la idea de\u00a0<strong>m\u00e1quinas parecidas a los humanos<\/strong>\u00a0en lo m\u00e1s profundo de nuestro imaginario colectivo. La larga historia de estas disputas significa que las luchas actuales a menudo refuerzan fisuras que han existido desde el principio, lo que hace a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil que la gente encuentre un terreno com\u00fan.<\/p>\n<p>Para entender\u00a0<strong>c\u00f3mo hemos llegado hasta aqu\u00ed,<\/strong>\u00a0tenemos que entender d\u00f3nde hemos estado. As\u00ed que vamos a sumergirnos en la historia del origen de la IA, una historia en la que, ya por aquel entonces, se busc\u00f3 generar\u00a0<em>hype<\/em>\u00a0para conseguir dinero.<\/p>\n<p><strong>Breve historia de la IA (con giro incluido)<\/strong><\/p>\n<p>Se atribuye al inform\u00e1tico\u00a0<strong>John McCarthy<\/strong>\u00a0la creaci\u00f3n del t\u00e9rmino &#8220;inteligencia artificial&#8221; en 1955, al redactar una\u00a0<a href=\"http:\/\/jmc.stanford.edu\/articles\/dartmouth\/dartmouth.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">solicitud de financiaci\u00f3n<\/a>\u00a0para un programa de investigaci\u00f3n de verano en el Dartmouth College de New Hampshire.<\/p>\n<p>El plan consist\u00eda en que McCarthy y un peque\u00f1o grupo de investigadores se reunieran durante dos meses y avanzaran seriamente en un nuevo reto de investigaci\u00f3n que se hab\u00edan propuesto. Ese grupo era un\u00a0<em>qui\u00e9n es qui\u00e9n<\/em>\u00a0de los matem\u00e1ticos e inform\u00e1ticos estadounidenses de la posguerra\u2026 (o, como los llama\u00a0<strong>Harry Law<\/strong>, investigador que estudia la historia de la IA en la Universidad de Cambridge y sus aspectos \u00e9ticos y legales en Google DeepMind, simplemente, &#8220;John McCarthy y los chicos&#8221;).<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094752\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Dartmouth1956.jpg?w=2654\" alt=\"&quot;&quot;\" width=\"700\" height=\"516\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">De izquierda a derecha, Oliver Selfridge, Nathaniel Rochester, Ray Solomonoff, Marvin Minsky, Peter Milner, John McCarthy y Claude Shannon sentados en el c\u00e9sped en la conferencia de Dartmouth de 1956.\u00a0\/ CORTES\u00cdA DE LA FAMILIA MINSKY<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>El estudio se basaba &#8220;en la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra caracter\u00edstica de la inteligencia puede, en principio, describirse con tanta precisi\u00f3n que se puede hacer que\u00a0<strong>una m\u00e1quina lo simule<\/strong>&#8220;, seg\u00fan escribieron McCarthy y sus coautores. &#8220;Se intentar\u00e1 averiguar c\u00f3mo hacer que las m\u00e1quinas utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan tipos de problemas ahora reservados a los humanos y se mejoren a s\u00ed mismas&#8221;, a\u00f1ad\u00edan.<\/p>\n<p>Esa lista de cosas que quer\u00edan que hicieran las m\u00e1quinas \u2014lo que Bender llama en ingl\u00e9s\u00a0<em>&#8220;the starry-eyed dream&#8221;\u00a0<\/em>[algo as\u00ed como el sue\u00f1o de los que tienen p\u00e1jaros en la cabeza]\u2014 no ha cambiado mucho. Utilizar el lenguaje, formar conceptos y resolver problemas son objetivos definitorios de la IA hoy en d\u00eda. La arrogancia tampoco ha cambiado mucho: &#8220;Creemos que se puede lograr un avance significativo en uno o m\u00e1s de estos problemas si un grupo cuidadosamente seleccionado de cient\u00edficos trabaja en ello durante un verano&#8221;, escribieron entoces. Ese verano, por supuesto, se ha prolongado durante\u00a0<strong>siete d\u00e9cadas<\/strong>. Y el grado en que estos problemas se han resuelto es algo sobre lo que la gente sigue discutiendo en Internet.<\/p>\n<p>Pero lo que suele quedar fuera de esta historia can\u00f3nica de la inteligencia artificial es que\u00a0<strong>por poco no se llama &#8220;inteligencia artificial&#8221;.<\/strong><\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094526\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_JohnMcCarthy.png?w=867\" alt=\"John McCarthy\" width=\"350\" height=\"354\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">John McCarthy. \/ CORTES\u00cdA<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>M\u00e1s de un colega de McCarthy detestaba el t\u00e9rmino que se le hab\u00eda ocurrido. &#8220;La palabra &#8216;artificial&#8217; hace pensar que hay algo de falso en todo esto&#8221;, afirma Arthur Samuel, uno de los participantes de Dartmouth y creador del primer ordenador que jugaba a las damas, en el libro\u00a0<em>Machines Who Think (M\u00e1quinas que piensan)<\/em>, publicado en 2004 por la historiadora Pamela McCorduck. El matem\u00e1tico\u00a0<strong>Claude Shannon,<\/strong>\u00a0coautor de la propuesta de Dartmouth y a veces considerado &#8220;el padre de la era de la informaci\u00f3n&#8221;, prefer\u00eda el t\u00e9rmino &#8220;estudios sobre aut\u00f3matas&#8221;.\u00a0<strong>Herbert Simon<\/strong>\u00a0y\u00a0<strong>Allen Newell<\/strong>, otros dos pioneros de la IA, siguieron llamando a su propio trabajo &#8220;procesamiento complejo de la informaci\u00f3n&#8221; durante a\u00f1os.<\/p>\n<p>De hecho, &#8220;inteligencia artificial&#8221; era s\u00f3lo una de las muchas etiquetas que podr\u00edan haber reflejado la mezcolanza de ideas en las que se basaba el grupo de Dartmouth. El historiador Jonnie Penn ha\u00a0<a href=\"https:\/\/www.repository.cam.ac.uk\/items\/0260cf56-3644-4102-bc2f-dd941ad69ea9\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">recopilado algunas de las posibles alternativas<\/a>\u00a0que se propusieron en aquella \u00e9poca, como &#8220;psicolog\u00eda de la ingenier\u00eda&#8221;, &#8220;epistemolog\u00eda aplicada&#8221;, &#8220;cibern\u00e9tica neural&#8221;, &#8220;computaci\u00f3n no num\u00e9rica&#8221;, &#8220;din\u00e1mica neural&#8221;, &#8220;programaci\u00f3n autom\u00e1tica avanzada&#8221; y &#8220;aut\u00f3matas hipot\u00e9ticos&#8221;. Esta lista de nombres revela lo diversa que era la inspiraci\u00f3n para su nuevo campo, que proced\u00eda de la biolog\u00eda, la neurociencia, la estad\u00edstica y otros campos. Marvin Minsky, otro participante de Dartmouth, ha descrito la IA como una &#8220;palabra maleta&#8221; porque puede albergar muchas interpretaciones divergentes.<\/p>\n<p>Pero McCarthy quer\u00eda un nombre que reflejara el ambicioso alcance de su visi\u00f3n. Llamar &#8220;inteligencia artificial&#8221; a este nuevo campo atrajo la atenci\u00f3n de la gente y su dinero. No lo olvidemos: La IA es\u00a0<em>sexy<\/em>, la IA mola.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s de la terminolog\u00eda, la propuesta de Dartmouth cre\u00f3 una divisi\u00f3n entre dos enfoques rivales de la inteligencia artificial que ha dividido el campo desde entonces, una divisi\u00f3n que Law denomina la &#8220;tensi\u00f3n central de la IA&#8221;.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094520\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/GOFAI.png?w=2158\" alt=\"diagrama de red neuronal\" width=\"700\" height=\"428\" \/><\/figure>\n<p>McCarthy y sus colegas quer\u00edan describir en c\u00f3digo inform\u00e1tico &#8220;todos los aspectos del aprendizaje o cualquier otra caracter\u00edstica de la inteligencia&#8221; para que las m\u00e1quinas pudieran imitarlos. En otras palabras, si pod\u00edan averiguar c\u00f3mo funcionaba el pensamiento -las reglas del razonamiento- y escribir la receta, podr\u00edan programar los ordenadores para que la siguieran. Esto sent\u00f3 las bases de lo que se conoce como IA simb\u00f3lica o basada en reglas (a veces denominada GOFAI, &#8220;good old-fashioned AI&#8221; [la IA buena y al viejo estilo]). Sin embargo, la elaboraci\u00f3n de reglas codificadas que reflejaran los procesos de resoluci\u00f3n de problemas reales y no triviales result\u00f3 demasiado dif\u00edcil.<\/p>\n<p>La otra v\u00eda favorec\u00eda las redes neuronales,\u00a0<strong>programas inform\u00e1ticos que intentar\u00edan aprender esas reglas por s\u00ed mismos en forma de patrones estad\u00edsticos.\u00a0<\/strong>La propuesta de Dartmouth lo menciona casi como un inciso (refiri\u00e9ndose a &#8220;redes neuronales&#8221; y &#8220;redes nerviosas&#8221;). Aunque al principio la idea parec\u00eda menos prometedora, algunos investigadores siguieron trabajando en versiones de redes neuronales junto con la IA simb\u00f3lica. Pero, para que despegaran realmente, tuvieron que pasar varias d\u00e9cadas, enormes cantidades de potencia inform\u00e1tica y gran parte de los datos de Internet. En la actualidad, este enfoque es la base de todo el auge de la IA.<\/p>\n<p>La gran conclusi\u00f3n es que, al igual que los investigadores actuales, los innovadores de la IA se peleaban por los conceptos b\u00e1sicos y se dejaban llevar por su propia promoci\u00f3n. Incluso el equipo GOFAI estaba plagado de disputas. Aaron Sloman, fil\u00f3sofo y pionero de la IA, recuerda c\u00f3mo sus &#8220;viejos amigos&#8221; Minsky y McCarthy &#8220;discrepaban fuertemente&#8221; cuando los conoci\u00f3 en los a\u00f1os 70: &#8220;Minsky pensaba que las afirmaciones de McCarthy sobre la l\u00f3gica no pod\u00edan funcionar, y McCarthy pensaba que los mecanismos de Minsky no pod\u00edan hacer lo que se pod\u00eda hacer utilizando la l\u00f3gica. Me llevaba bien con ambos, pero les dec\u00eda: &#8216;Ninguno de los dos tiene raz\u00f3n'&#8221;. (Sloman sigue pensando que nadie puede explicar el modo en que el razonamiento humano utiliza tanto la intuici\u00f3n como la l\u00f3gica, pero eso es otra tangente).<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignright size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094528\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_MarvinMinsky.png?w=867\" alt=\"Marvin Minsky\" width=\"350\" height=\"354\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Marvin Minsky. \/ MUSEO MIT<\/figcaption><\/figure>\n<p>A medida que la evoluci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda aceleraba o frenaba, el t\u00e9rmino &#8220;IA&#8221; se pon\u00eda o se pasaba de moda. A principios de los a\u00f1os 70, ambas l\u00edneas de investigaci\u00f3n se congelaron despu\u00e9s de que el gobierno brit\u00e1nico publicara un informe en el que afirmaba que el sue\u00f1o de la IA no hab\u00eda llegado a ninguna parte y no merec\u00eda la pena financiarlo. Todo ese alboroto\u00a0<strong>no hab\u00eda servido para nada.<\/strong>\u00a0Se cerraron proyectos de investigaci\u00f3n y los inform\u00e1ticos borraron las palabras &#8220;inteligencia artificial&#8221; de sus propuestas de subvenci\u00f3n.<\/p>\n<p>Cuando estaba terminando un doctorado en inform\u00e1tica en 2008, s\u00f3lo una persona del departamento trabajaba en redes neuronales&#8221;. Bender tiene un recuerdo similar: &#8220;Cuando estaba en la universidad, un chiste que se repet\u00eda era que la IA es cualquier cosa que a\u00fan no hemos descubierto c\u00f3mo hacer con los ordenadores. En cuanto descubres c\u00f3mo hacerlo, ya no es magia, as\u00ed que no es IA&#8221;.<\/p>\n<p>Pero esa magia \u2014la visi\u00f3n expuesta en la propuesta de Dartmouth\u2014 segu\u00eda viva y, como podemos ver ahora, sent\u00f3 las bases del sue\u00f1o de la AGI.<\/p>\n<p><strong>Buen y mal comportamiento<\/strong><\/p>\n<p>En 1950, cinco a\u00f1os antes de que McCarthy empezara a hablar de inteligencia artificial,\u00a0<strong>Alan Turing<\/strong>\u00a0hab\u00eda publicado un art\u00edculo en el que se preguntaba: \u00bfPueden pensar las m\u00e1quinas? Para responder a esa pregunta, el c\u00e9lebre matem\u00e1tico propuso una prueba hipot\u00e9tica, a la que llam\u00f3 el juego de la imitaci\u00f3n. Se trata de imaginar a un humano y a un ordenador detr\u00e1s de una pantalla y a un segundo humano que escribe preguntas a cada uno. Si el interrogador no puede distinguir qu\u00e9 respuestas proceden del ser humano y cu\u00e1les del ordenador, el ordenador podr\u00eda pensar.<\/p>\n<p>Lo que Turing vio \u2014a diferencia del equipo de McCarthy\u2014 fue que el pensamiento es algo realmente dif\u00edcil de describir. El test de Turing era una forma de eludir ese problema. &#8220;B\u00e1sicamente dijo &#8216;En lugar de centrarme en la naturaleza de la inteligencia en s\u00ed, voy a buscar su manifestaci\u00f3n en el mundo. Voy a buscar su sombra'&#8221;, explic\u00f3 Law.<\/p>\n<p>En 1952, la BBC Radio convoc\u00f3 una mesa redonda para profundizar en las ideas de Turing. Turing estuvo acompa\u00f1ado en el estudio por dos de sus colegas de la Universidad de Manchester \u2014el catedr\u00e1tico de matem\u00e1ticas\u00a0<strong>Maxwell Newman<\/strong>\u00a0y el catedr\u00e1tico de neurocirug\u00eda\u00a0<strong>Geoffrey\u00a0<\/strong><strong>Jefferson<\/strong>\u2014 y\u00a0<strong>Richard Braithwaite,<\/strong>\u00a0fil\u00f3sofo de la ciencia, la \u00e9tica y la religi\u00f3n de la Universidad de Cambridge.<\/p>\n<p>Braithwaite dio el pistoletazo de salida: &#8220;El pensamiento se considera de ordinario tan propio del hombre, y quiz\u00e1 de otros animales superiores, que la cuesti\u00f3n puede parecer demasiado absurda para ser discutida. Pero, por supuesto, todo depende de lo que se incluya en pensar&#8221;.<\/p>\n<p>Los panelistas dieron vueltas entorno a\u00a0la pregunta de Turing, pero nunca llegaron a concretar una respuesta.<\/p>\n<p>Cuando intentaron definir en qu\u00e9 consist\u00eda el pensamiento, cu\u00e1les eran sus mecanismos, la meta se movi\u00f3. &#8220;En cuanto se ve que la relaci\u00f3n causa-efecto opera\u00a0en el cerebro, se considera que eso no es pensamiento, sino una especie de<strong>\u00a0trabajo pesado sin imaginaci\u00f3n<\/strong>&#8220;, dice Turing.<\/p>\n<p>\u00c9ste era el problema: cuando uno de los panelistas propon\u00eda alg\u00fan comportamiento que pudiera considerarse prueba de pensamiento \u2014reaccionar ante una nueva idea con indignaci\u00f3n, por ejemplo\u2014, otro se\u00f1alaba que se pod\u00eda hacer que un ordenador lo hiciera.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094622\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/codeblock.png?w=1710\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"484\" \/><\/figure>\n<p>Como dijo Newman, ser\u00eda bastante f\u00e1cil programar un ordenador para imprimir &#8220;No me gusta este nuevo programa&#8221;. Pero admiti\u00f3 que esto ser\u00eda un truco.<\/p>\n<p>Jefferson le dio la raz\u00f3n. \u00c9l quer\u00eda un ordenador que imprimiera &#8220;no me gusta este nuevo programa&#8221; porque, de verdad, no le gustaba el nuevo programa. En otras palabras, para Jefferson, el comportamiento no era suficiente; sino que lo que importaba era el proceso que conduc\u00eda al comportamiento.<\/p>\n<p>Pero Turing no estaba de acuerdo. Como \u00e9l mismo hab\u00eda se\u00f1alado, descubrir un proceso espec\u00edfico -el trabajo pesado, por utilizar su expresi\u00f3n- tampoco determinaba qu\u00e9 era el pensamiento. Entonces, \u00bfqu\u00e9 quedaba?<\/p>\n<p>&#8220;Desde este punto de vista,\u00a0<strong>uno podr\u00eda estar tentado de definir el pensamiento como consistente en aquellos procesos mentales que no entendemos<\/strong>&#8220;, dijo Turing. &#8220;Si esto es cierto,\u00a0<strong>crear una m\u00e1quina pensante es crear una que haga cosas interesantes sin que entendamos realmente c\u00f3mo las hace<\/strong>&#8220;.<\/p>\n<p>Es extra\u00f1o o\u00edr a la gente lidiar con estas ideas por primera vez. &#8220;El debate es\u00a0<strong>clarividente<\/strong>&#8220;, afirma\u00a0<strong>Tomer Ullman<\/strong>, cient\u00edfico cognitivo de la Universidad de Harvard. &#8220;Algunos de los puntos [del debate] est\u00e1n m\u00e1s que vivos. A lo que parecen dar vueltas es a que el test de Turing es, ante todo, un test conductista.&#8221;<\/p>\n<p>Para Turing, la inteligencia era dif\u00edcil de definir, pero f\u00e1cil de reconocer. Propuso que la apariencia de inteligencia era suficiente, pero no dijo nada sobre c\u00f3mo deb\u00eda producirse ese comportamiento.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-large\"><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094562\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JUN.MITTR_.Toaster.Final_.24.07.02.png?w=984\" alt=\"personaje con una tostadora por cabeza\" width=\"700\" height=\"1067\" \/><\/p>\n<p>Las m\u00e1quinas te\u00f3ricas de Ned Block o\u00a0<em>blockhead<\/em>\u00a0eran tan &#8220;inteligentes&#8221; como una tostadora<em>.<\/em>\u00a0\/ JUN IONEDA<\/p>\n<p>Y, sin embargo, la mayor\u00eda de la gente, cuando se le presiona, tiene un instinto visceral sobre lo que es inteligente y lo que no lo es. Hay formas tontas y formas inteligentes de parecer inteligente. En 1981,\u00a0<strong>Ned Block<\/strong>, fil\u00f3sofo de la Universidad de Nueva York,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.jstor.org\/stable\/2184371\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">demostr\u00f3<\/a>\u00a0que la propuesta de Turing no respond\u00eda a esos instintos viscerales. Como no dec\u00eda nada de lo que causaba el comportamiento,\u00a0<strong>la prueba de Turing puede superarse mediante trucos\u00a0<\/strong>(como Newman hab\u00eda se\u00f1alado en la emisi\u00f3n de la BBC).<\/p>\n<p>&#8220;\u00bfDepende la cuesti\u00f3n de si una m\u00e1quina piensa o es inteligente de lo cr\u00e9dulos que sean los interrogadores humanos?&#8221;, se pregunta Block. (O,\u00a0<a href=\"https:\/\/x.com\/mark_riedl\/status\/1284591539663118339\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">en palabras<\/a>\u00a0del inform\u00e1tico\u00a0<strong>Mark Reidl<\/strong>, &#8220;la prueba de Turing no consiste en que la IA apruebe, sino en que los humanos suspendan&#8221;.<\/p>\n<p>Imagine una gran tabla de consulta en la que programadores humanos hubieran introducido todas las respuestas posibles a todas las preguntas posibles, plantea Ned Block. La m\u00e1quina teclea una pregunta, busca la respuesta correspondiente en su base de datos y se la devuelve. Block sosten\u00eda que cualquiera que utilizara esta m\u00e1quina considerar\u00eda que su comportamiento era inteligente. &#8220;Pero, en realidad, la m\u00e1quina tiene la inteligencia de una tostadora. Toda la inteligencia que exhibe es la de sus programadores&#8221;, escribi\u00f3.<\/p>\n<p>Block lleg\u00f3 a la conclusi\u00f3n de que si un comportamiento es inteligente es cuesti\u00f3n de c\u00f3mo se produce, no de c\u00f3mo aparece. Las &#8220;tostadoras&#8221; de Block, que pasaron a conocerse como\u00a0<em>blockheads<\/em>, son uno de los contraejemplos m\u00e1s s\u00f3lidos de los supuestos en los que se basa la propuesta de Turing.<\/p>\n<p><strong>Mirando bajo el cap\u00f3<\/strong><\/p>\n<p>El test de Turing no pretend\u00eda ser una m\u00e9trica pr\u00e1ctica, pero sus implicaciones est\u00e1n profundamente arraigadas en la forma en que pensamos hoy en d\u00eda sobre la inteligencia artificial. Esto ha cobrado especial relevancia con la explosi\u00f3n de los LLM en los \u00faltimos a\u00f1os. Estos modelos se clasifican en funci\u00f3n de su comportamiento externo, es decir, de su rendimiento en una serie de pruebas. Cuando OpenAI anunci\u00f3 GPT-4, public\u00f3 una impresionante tabla de puntuaci\u00f3n que detallaba el rendimiento del modelo en m\u00faltiples ex\u00e1menes de bachillerato y profesionales. Casi nadie habla de c\u00f3mo estos modelos obtienen esos resultados.<\/p>\n<p>Eso es porque\u00a0<strong>no lo sabemos.\u00a0<\/strong>Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos actuales son demasiado complejos para que nadie pueda decir exactamente c\u00f3mo se produce su comportamiento. Los investigadores ajenos al reducido n\u00famero de empresas que fabrican estos modelos no saben qu\u00e9 contienen sus datos de entrenamiento; ninguno de los fabricantes de modelos ha compartido los detalles. Por eso es dif\u00edcil decir qu\u00e9 es y qu\u00e9 no memorizaci\u00f3n o repetici\u00f3n estoc\u00e1stica. Ni siquiera los investigadores internos, como Olah, saben qu\u00e9 ocurre realmente cuando se enfrentan a un robot obsesionado con los puentes.<\/p>\n<p>Esto deja la cuesti\u00f3n muy abierta. S\u00ed, los LLM se basan en las matem\u00e1ticas, pero\u2026. \u00bfhacen algo inteligente con ellas?<\/p>\n<p>De nuevo, comienza la discusi\u00f3n:<\/p>\n<p>&#8220;La mayor\u00eda de la gente est\u00e1 poni\u00e9ndose en evidencia&#8221;, dice Pavlick, de la Universidad de Brown, en referencia a que est\u00e1n debatiendlo sobre teor\u00edas sin mirar lo que realmente est\u00e1 sucediendo. &#8220;Algunos dicen: &#8216;Yo creo que es as\u00ed&#8217;, y otros: &#8216;Pues yo no&#8217;. Estamos como atascados y todos insatisfechos&#8221;.<\/p>\n<p>Bender cree que esta\u00a0<strong>sensaci\u00f3n de misterio<\/strong>\u00a0contribuye a la creaci\u00f3n del mito. (&#8220;Los magos no explican sus trucos&#8221;, dice.) Sin una apreciaci\u00f3n adecuada de la procedencia de las palabras del LLM, recurrimos a suposiciones familiares sobre los humanos, ya que \u00e9se es nuestro \u00fanico punto de referencia real. Cuando hablamos con otra persona, intentamos dar sentido a lo que esa persona intenta decirnos. &#8220;Ese proceso implica necesariamente imaginar una vida detr\u00e1s de las palabras&#8221;, explica Bender. As\u00ed funciona el lenguaje.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094560\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/JUN.MITTR_.Magic_.Final_.24.07.02.png?w=1500\" alt=\"sombrero m\u00e1gico con una m\u00e1scara y sosteniendo una varita m\u00e1gica con tent\u00e1culos que emergen de la parte superior\" width=\"700\" height=\"700\" \/><\/figure>\n<p>&#8220;El truco de sal\u00f3n de ChatGPT es tan impresionante que cuando vemos salir estas palabras de \u00e9l, hacemos lo mismo instintivamente Es muy bueno imitando la forma del lenguaje. El problema es que no se nos da nada bien encontrarnos con la forma del lenguaje y no imaginarnos el resto&#8221;, se\u00f1ala.<\/p>\n<p>Para algunos investigadores, no importa realmente si no podemos entender el c\u00f3mo. Bubeck sol\u00eda estudiar LLM para intentar averiguar c\u00f3mo funcionaban, pero GPT-4 cambi\u00f3 su forma de pensar sobre ellos. &#8220;Parece que estas preguntas ya no son tan relevantes. El modelo es tan grande, tan complejo, que no podemos esperar abrirlo y entender lo que est\u00e1 pasando realmente&#8221;, sostiene.<\/p>\n<p>Pero Pavlick, al igual que Olah, est\u00e1 intentando hacer precisamente eso. Su equipo ha descubierto que\u00a0<strong>los modelos parecen codificar relaciones abstractas entre objetos<\/strong>, como la que existe entre un pa\u00eds y su capital. Al estudiar un gran modelo ling\u00fc\u00edstico, Pavlick y sus colegas descubrieron que utilizaba la misma codificaci\u00f3n para asignar Francia a Par\u00eds y Polonia a Varsovia. Casi suena inteligente, le digo. &#8220;No. Es literalmente una tabla de b\u00fasqueda&#8221;, me responde.<\/p>\n<p>Pero lo que s\u00ed sorprendi\u00f3 a Pavlick fue que, a diferencia de un\u00a0<em>blockhead<\/em>, el modelo hab\u00eda aprendido esta tabla de b\u00fasqueda por s\u00ed mismo. En otras palabras, el LLM descubri\u00f3 por s\u00ed mismo que Par\u00eds es a Francia lo que Varsovia es a Polonia. \u00bfPero qu\u00e9 demuestra esto? \u00bfCodificar su propia tabla de b\u00fasqueda en lugar de utilizar una codificada es un signo de inteligencia? \u00bfD\u00f3nde est\u00e1 el l\u00edmite?<\/p>\n<p>&#8220;B\u00e1sicamente, el problema es que el comportamiento es lo \u00fanico que sabemos medir de forma fiable. Cualquier otra cosa requiere un compromiso te\u00f3rico y a la gente no le gusta comprometerse en algo que tiene tanta carga&#8221;, explica Pavlick.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094525\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_GeoffHinton.png?w=867\" alt=\"Geoffrey Hinton\" width=\"350\" height=\"354\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Geoffrey Hinton. \/ RAMSEY CARDY \/ COLLISION \/ SPORTSFILE<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Pero a muchos cient\u00edficos influyentes no les importa comprometerse. Hinton, por ejemplo, insiste en que las redes neuronales son todo lo que se necesita para recrear una inteligencia similar a la humana. &#8220;El aprendizaje profundo\u00a0<strong>va a ser capaz de hacerlo todo<\/strong>&#8220;,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2020\/11\/03\/1011616\/ai-godfather-geoffrey-hinton-deep-learning-will-do-everything\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dijo a\u00a0<em>MIT Technology Review\u00a0<\/em>en 2020<\/a>.<\/p>\n<p>Es un compromiso que Hinton parece haber mantenido desde el principio. Sloman, que recuerda las discusiones entre ambos cuando Hinton era estudiante de posgrado en su laboratorio, recuerda que fue incapaz de convencerle de que las redes neuronales no pueden aprender ciertos conceptos abstractos cruciales que los humanos y algunos otros animales parecen comprender intuitivamente, como por ejemplo si algo es imposible. Simplemente podemos ver cu\u00e1ndo descartan algo, explica Sloman. &#8220;A pesar de la extraordinaria inteligencia de Hinton, nunca pareci\u00f3 entender ese punto. No s\u00e9 por qu\u00e9, pero hay un gran n\u00famero de investigadores en redes neuronales que comparten ese fallo&#8221;.<\/p>\n<p>Y luego est\u00e1 Marcus, cuya visi\u00f3n de las redes neuronales es exactamente opuesta a la de Hinton. Su caso se basa en lo que dice que los cient\u00edficos han descubierto sobre los cerebros.<\/p>\n<p>Los cerebros, se\u00f1ala Marcus, no son pizarras en blanco que aprenden completamente desde cero, sino que vienen preparados con\u00a0<strong>estructuras y procesos innatos<\/strong>\u00a0que gu\u00edan el aprendizaje. As\u00ed es como los beb\u00e9s pueden aprender cosas que las mejores redes neuronales a\u00fan no pueden, argumenta.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignright size-full\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094568\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_GaryMarcus.png\" alt=\"Gary Marcos \/ AP\" width=\"350\" height=\"354\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Gary Marcus.<\/figcaption><\/figure>\n<p>&#8220;La gente de las redes neuronales tiene un martillo, y ahora todo es un clavo. Quieren hacerlo todo con el aprendizaje, lo que muchos cient\u00edficos cognitivos considerar\u00e1n poco realista y tonto. No vas a aprenderlo todo desde cero&#8221;, explica Marcus.<\/p>\n<p>No es que Marcus, que es cient\u00edfico cognitivo, est\u00e9 menos seguro de s\u00ed mismo. &#8220;Si realmente se analizara qui\u00e9n ha predicho bien la situaci\u00f3n actual, creo que yo tendr\u00eda que encabezar la lista&#8221;, me dice desde la parte trasera de un Uber de camino a coger un vuelo para dar una conferencia en Europa. &#8220;S\u00e9 que no suena muy modesto, pero tengo una perspectiva que resulta ser clave si lo que intentas estudiar es la inteligencia artificial&#8221;.<\/p>\n<p>Dados sus ataques p\u00fablicos a este campo, puede que le sorprenda que Marcus siga creyendo que la inteligencia artificial est\u00e1 en el horizonte. Lo que piensa es que la fijaci\u00f3n actual en las redes neuronales es un error. &#8220;Probablemente necesitemos uno, dos o cuatro avances&#8221;, afirma. &#8220;Puede que usted y yo no vivamos tanto, siento decirlo. Pero creo que ocurrir\u00e1 este siglo. Quiz\u00e1 tengamos una oportunidad&#8221;.<\/p>\n<p><strong>El poder de un sue\u00f1o en tecnicolor<\/strong><\/p>\n<p>Por encima del hombro de\u00a0<strong>Dor Skuler<\/strong>\u00a0en la llamada de Zoom desde su casa de Ramat Gan (Israel), un peque\u00f1o robot parecido a una l\u00e1mpara se enciende y se apaga mientras hablamos de \u00e9l. &#8220;Puedes ver a ElliQ detr\u00e1s de m\u00ed&#8221;, dice. La empresa de Skuler, Intuition Robotics, desarrolla estos dispositivos para personas mayores, y el dise\u00f1o -parte Amazon Alexa, parte R2-D2- debe dejar muy claro que ElliQ es un ordenador. Si alguno de sus clientes muestra signos de estar confundido al respecto, Intuition Robotics retira el dispositivo, dice Skuler.<\/p>\n<p>ElliQ no tiene cara ni forma humana. Si le preguntas por deportes, te dir\u00e1 que no tiene coordinaci\u00f3n mano-ojo porque no tiene manos ni ojos. &#8220;Te juro que no entiendo por qu\u00e9 la industria intenta cumplir el test de Turing&#8221;, asegura Skuler. &#8220;\u00bfEn qu\u00e9 redunda en beneficio de la humanidad\u00a0<strong>desarrollar una tecnolog\u00eda cuyo objetivo sea embaucarnos<\/strong>?&#8221;.<\/p>\n<p>En su lugar, la empresa de Skuler apuesta por que las personas puedan entablar relaciones con m\u00e1quinas que se presentan como m\u00e1quinas. &#8220;Igual que tenemos la capacidad de entablar una relaci\u00f3n real con un perro. Los perros proporcionan mucha alegr\u00eda a la gente. Proporcionan compa\u00f1\u00eda. La gente quiere a su perro, pero nunca lo confunde con un ser humano&#8221;, explica.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094623\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/elliQ.png?w=2777\" alt=\"la estaci\u00f3n rob\u00f3tica ElliQ. La pantalla muestra una cita de Vincent Van Gogh.\" width=\"700\" height=\"504\" \/><\/figure>\n<p>Los usuarios de ElliQ, muchos de ellos de entre 80 y 90 a\u00f1os, se refieren al robot como una entidad o una presencia, a veces como un compa\u00f1ero de piso. &#8220;Son capaces de crear un espacio para esta relaci\u00f3n intermedia, algo entre un dispositivo o un ordenador y algo que est\u00e1 vivo&#8221;, dice Skuler.<\/p>\n<p>Pero por mucho que los dise\u00f1adores de ElliQ intenten controlar la percepci\u00f3n que la gente tiene del dispositivo, est\u00e1n compitiendo con\u00a0<strong>d\u00e9cadas de cultura pop<\/strong>\u00a0que han moldeado nuestras expectativas. \u00bfPor qu\u00e9 estamos tan obsesionados con una inteligencia artificial parecida a la humana? &#8220;Porque nos resulta dif\u00edcil imaginar otra cosa&#8221;, dice Skuler (que, de hecho, se refiere a ElliQ como &#8220;ella&#8221; a lo largo de nuestra conversaci\u00f3n). &#8220;Y porque mucha gente del sector tecnol\u00f3gico es aficionada a la ciencia ficci\u00f3n. Intentan hacer realidad su sue\u00f1o&#8221;.<\/p>\n<p>\u00bfCu\u00e1ntos desarrolladores han crecido pensando que construir una m\u00e1quina inteligente era lo m\u00e1s genial \u2014si no lo m\u00e1s importante\u2014 que pod\u00edan hacer?<\/p>\n<p>No hace mucho que OpenAI lanz\u00f3 su nueva versi\u00f3n controlada por voz de ChatGPT con una voz que sonaba como Scarlett Johansson, tras lo cual muchas personas \u2014incluida Altman\u2014 se\u00f1alaron la conexi\u00f3n con la pel\u00edcula\u00a0<em>Her,\u00a0<\/em>de\u00a0<strong>Spike Jonze<\/strong>, de 2013. La ciencia ficci\u00f3n coinventa lo que se entiende por IA. Como escriben Cave y Dihal en\u00a0<em>Imagining AI<\/em>: &#8220;La IA fue un\u00a0<strong>fen\u00f3meno cultural<\/strong>\u00a0<strong>mucho antes que tecnol\u00f3gico<\/strong>&#8220;.<\/p>\n<p>Las historias y los mitos sobre la transformaci\u00f3n de seres humanos en m\u00e1quinas existen desde hace siglos. La gente lleva so\u00f1ando con seres humanos artificiales tanto tiempo como con volar, afirma Dihal. Se\u00f1ala que D\u00e9dalo, el personaje de la mitolog\u00eda griega famoso por construir un par de alas para \u00e9l y su hijo \u00cdcaro, tambi\u00e9n construy\u00f3 un\u00a0<strong>robot gigante de bronce<\/strong>\u00a0llamado Talos que lanzaba piedras a los piratas que pasaban.<\/p>\n<p>La palabra robot procede de\u00a0<em>robota<\/em>, un t\u00e9rmino para &#8220;trabajos forzados&#8221; acu\u00f1ado por el dramaturgo checo\u00a0<strong>Karel \u010capek<\/strong>\u00a0en su obra de 1920\u00a0<em>Los robots universales de Rossum<\/em>. Las &#8220;leyes de la rob\u00f3tica&#8221; esbozadas en la ciencia ficci\u00f3n de\u00a0<strong>Isaac Asimov<\/strong>, que proh\u00edben a las m\u00e1quinas hacer da\u00f1o a los humanos, se invierten en pel\u00edculas como\u00a0<em>Terminator<\/em>, que es un punto de referencia ic\u00f3nico para los temores populares sobre la tecnolog\u00eda del mundo real. La pel\u00edcula de 2014\u00a0<em>Ex Machina\u00a0<\/em>es una versi\u00f3n dram\u00e1tica del test de Turing.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.es\/s\/15735\/la-ia-le-falta-talento-para-componer-bandas-sonoras-como-hans-zimmer\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>El Creador<\/em><\/a>, que el a\u00f1o pasado cosech\u00f3 \u00e9xito en taquilla, imagina un mundo futuro en el que la IA ha sido prohibida por haber hecho estallar una bomba nuclear, un acontecimiento que algunos catastrofistas consideran al menos una posibilidad remota.<\/p>\n<p>Cave y Dihal relatan c\u00f3mo otra pel\u00edcula,\u00a0<em>Transcendence<\/em>, de 2014, en la que un experto en IA interpretado por\u00a0<strong>Johnny Depp<\/strong>\u00a0carga su mente en un ordenador, sirvi\u00f3 a una narrativa impulsada por unos catastrofistas\u00a0<strong>Stephen Hawking,<\/strong>\u00a0<strong>Max Tegmark\u00a0<\/strong>(tambi\u00e9n f\u00edsico, como Hawking) y\u00a0<strong>Stuart Russell<\/strong>\u00a0(investigador de IA). En un\u00a0<a href=\"https:\/\/www.huffpost.com\/entry\/artificial-intelligence_b_5174265\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">art\u00edculo publicado en el\u00a0<em>Huffington\u00a0<\/em>Post<\/a>\u00a0el mismo fin de semana del estreno de aquella pel\u00edcula, el tr\u00edo escribi\u00f3: &#8220;Mientras la superproducci\u00f3n de Hollywood\u00a0<em>Transcendence\u00a0<\/em>se estrena este fin de semana con visiones enfrentadas sobre el futuro de la humanidad, es tentador descartar la noci\u00f3n de m\u00e1quinas altamente inteligentes como mera ciencia ficci\u00f3n. Pero esto ser\u00eda un error, y potencialmente nuestro peor error&#8221;.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><\/figure>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094624\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/transcendence.png?w=2667\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"525\" \/><\/p>\n<p><em>Trascendence \/\u00a0<\/em>ALCON ENTERTAINMENT VIA ALAMY<\/p>\n<p>Al mismo tiempo, Tegmark fund\u00f3 el Future of Life Institute, con el objetivo de estudiar y promover la seguridad de la IA.\u00a0<strong>Morgan Freeman,<\/strong>\u00a0coprotagonista de la pel\u00edcula con Depp, form\u00f3 parte de la junta directiva de la instituci\u00f3n, y\u00a0<strong>Elon Musk,<\/strong>\u00a0que tuvo un cameo en la pel\u00edcula, don\u00f3 10 millones de d\u00f3lares en su primer a\u00f1o. Para Cave y Dihal,\u00a0<em>Transcendence\u00a0<\/em>es un ejemplo perfecto de la mara\u00f1a que forman la cultura popular, la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica, la producci\u00f3n industrial y &#8220;la lucha financiada por multimillonarios para dar forma al futuro&#8221;.<\/p>\n<p>En la etapa londinense de su gira mundial del a\u00f1o pasado, le preguntaron a\u00a0<strong>Sam Altman<\/strong>\u00a0a qu\u00e9 se refer\u00eda cuando\u00a0<a href=\"https:\/\/x.com\/sama\/status\/1655220700100313088?lang=en-GB\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tuite\u00f3<\/a>: &#8220;La IA es la tecnolog\u00eda que el mundo siempre ha querido&#8221;. Aquel d\u00eda, de pie al fondo de la sala, detr\u00e1s de un p\u00fablico de cientos de personas, le escuch\u00e9 contar su propia historia de origen: &#8220;Yo era un ni\u00f1o muy nervioso. Le\u00eda mucha ciencia ficci\u00f3n. Pasaba muchos viernes por la noche en casa, jugando con el ordenador. Pero siempre me interes\u00f3 mucho la IA y pens\u00e9 que ser\u00eda muy guay&#8221;. Fue a la universidad, se hizo rico y vio c\u00f3mo las redes neuronales eran cada vez mejores. &#8220;Esto puede ser tremendamente bueno, pero tambi\u00e9n podr\u00eda ser realmente malo. \u00bfQu\u00e9 vamos a hacer al respecto?&#8221;, recuerda que pens\u00f3 en 2015. &#8220;Acab\u00e9 fundando OpenAI&#8221;.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full\"><img class=\"wp-image-1094590\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Chapter4.png\" alt=\"\" \/><\/figure>\n<p><strong>Por qu\u00e9 deber\u00eda importarte que un grupo de empollones se peleen por la IA<\/strong><\/p>\n<p>Vale, creo que queda claro: nadie se pone de acuerdo sobre qu\u00e9 es la IA. Pero en lo que todo el mundo parece estar de acuerdo es en que el debate actual en torno a la IA ha ido mucho m\u00e1s all\u00e1 de lo acad\u00e9mico y lo cient\u00edfico. Hay componentes pol\u00edticos y morales en juego.\u00a0<strong>No ayuda que todo el mundo piense que los dem\u00e1s est\u00e1n equivocados.<\/strong><\/p>\n<p>Desenredar esta mara\u00f1a es dif\u00edcil. Tambi\u00e9n lo es tener perspectiva sobre lo que est\u00e1 pasando cuando algunos de los aspectos morales que se discuten abarcan el futuro de la humanidad y lo vinculan con una tecnolog\u00eda que nadie puede definir del todo.<\/p>\n<p>Pero no podemos quedarnos con los brazos cruzados. Porque, sea cual sea esta tecnolog\u00eda, est\u00e1 al llegar y, a menos que vivas bajo una roca, la utilizar\u00e1s de una forma u otra. Y la forma que adopte la tecnolog\u00eda \u2014y los problemas que resuelva y cree\u2014 depender\u00e1n del pensamiento y las motivaciones de personas como las que acaban de leer. En particular, de las personas con m\u00e1s poder, m\u00e1s dinero y m\u00e1s altavoces.<\/p>\n<p>Lo que me lleva a los\u00a0<strong>TESCREAListas<\/strong>. \u2014<em>\u00a1Espera, no te vayas!<\/em>\u2014 Me doy cuenta de que no est\u00e1 bien introducir un concepto nuevo tan tarde; pero para entender c\u00f3mo las personas con poder pueden moldear las tecnolog\u00edas que construyen y c\u00f3mo se las explican a los reguladores y legisladores del mundo, es necesario entender realmente su mentalidad.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094529\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_TimnitGebru.png?w=867\" alt=\"Timnit Gebru\" width=\"350\" height=\"354\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Timnit Gebru. \/ WIKIMEDIA\u00a0<\/figcaption><\/figure>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Timnit Gebru<\/strong>, que fund\u00f3 el Distributed AI Research Institute tras dejar Google, y\u00a0<strong>\u00c9mile Torres,<\/strong>\u00a0fil\u00f3sofo e historiador de la Case Western Reserve University, han rastreado la influencia de varios sistemas de creencias tecnout\u00f3picas en Silicon Valley. Ambos sostienen que para entender lo que est\u00e1 ocurriendo con la IA en la actualidad \u2014por qu\u00e9 hay empresas como Google DeepMind y OpenAI que est\u00e1n en una carrera por construir inteligencia artificial y por qu\u00e9 hay catastrofistas como Tegmark y Hinton que advierten de un desastre inminente\u2014 hay que ver el campo a trav\u00e9s de la lente de lo que Torres ha denominado\u00a0<a href=\"https:\/\/www.dair-institute.org\/tescreal\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">el marco TESCREAL<\/a>.<\/p>\n<p>El acr\u00f3nimo TESCREAL incluye, de forma generalista, una lista de etiquetas:\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Transhumanism\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">transhumanismo<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Extropianism\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">extropianismo<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Singularitarianism\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">singularitarismo<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/goertzel.org\/CosmistManifesto_July2010.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">cosmismo<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.lesswrong.com\/tag\/rationalist-movement\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">racionalismo<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Effective_altruism\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">altruismo efectivo<\/a>\u00a0y\u00a0<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Longtermism\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">largoplacismo<\/a>. Se ha escrito (y se escribir\u00e1) mucho sobre cada una de estas visiones del mundo, as\u00ed que me ahorrar\u00e9 hacerlo aqu\u00ed. (Hay madrigueras de conejo dentro de la madriguera de conejo para cualquiera que quiera profundizar: elige tu foro y prepara tu equipo de espeleolog\u00eda).<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignright size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094523\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Heads_EmileTorres.png?w=867\" alt=\"Emilio Torres\" width=\"350\" height=\"354\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Emile Torres \/ CORTES\u00cdA<\/figcaption><\/figure>\n<p>Esta constelaci\u00f3n de ideolog\u00edas superpuestas resulta atractiva para cierto tipo de mentalidad de cerebro-galaxia com\u00fan en el mundo tecnol\u00f3gico occidental. Algunos anticipan la inmortalidad humana; otros predicen la colonizaci\u00f3n de las estrellas por parte de la humanidad. El principio com\u00fan es que una tecnolog\u00eda todopoderosa \u2014AGI o superinteligencia, elija su equipo\u2014 no s\u00f3lo est\u00e1 al alcance de la mano, sino que es inevitable. Esto se puede ver en la actitud de &#8220;hazlo o muere&#8221;, omnipresente en laboratorios de vanguardia como OpenAI:\u00a0<strong>si nosotros no creamos la AGI, lo har\u00e1 otro.<\/strong><\/p>\n<p>Es m\u00e1s,\u00a0<strong>los TESCREAListas creen que la IAG no s\u00f3lo podr\u00eda solucionar los problemas del mundo, sino tambi\u00e9n elevar el nivel de la humanidad.<\/strong>\u00a0&#8220;El desarrollo y la proliferaci\u00f3n de la IA, lejos de ser un riesgo que debamos temer, es una obligaci\u00f3n moral que tenemos con nosotros mismos, con nuestros hijos y con nuestro futuro&#8221;, escribi\u00f3 Andreessen en un\u00a0<a href=\"https:\/\/a16z.com\/the-techno-optimist-manifesto\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">manifiesto<\/a>\u00a0muy comentado el a\u00f1o pasado.\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2022\/02\/23\/1045016\/ai-deepmind-demis-hassabis-alphafold\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Demis Hassabis<\/strong><\/a><strong>,<\/strong>\u00a0director general y cofundador de Google DeepMind;\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/09\/15\/1079624\/deepmind-inflection-generative-ai-whats-next-mustafa-suleyman\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Mustafa Suleyman<\/strong><\/a><strong>,<\/strong>\u00a0director general de la reci\u00e9n creada Microsoft AI y otro cofundador de DeepMind; Sutskever, director general de Microsoft AI y cofundador de DeepMind, me han dicho muchas veces que la IA es la forma de hacer del mundo un lugar mejor. Y con ellos est\u00e1n\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/10\/26\/1082398\/exclusive-ilya-sutskever-openais-chief-scientist-on-his-hopes-and-fears-for-the-future-of-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sutskever<\/a>,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2022\/12\/16\/1065255\/sam-altman-openai-lessons-from-dall-e-2\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Altman<\/a>, etc.<\/p>\n<p>Pero, como se\u00f1al\u00f3 Andreessen, se trata de una\u00a0<strong>mentalidad yin-yang.<\/strong>\u00a0La otra cara de la utop\u00eda tecnol\u00f3gica es el\u00a0<strong>infierno tecnol\u00f3gico.<\/strong>\u00a0Si uno cree que est\u00e1 construyendo una tecnolog\u00eda tan poderosa que resolver\u00e1 todos los problemas del mundo, probablemente tambi\u00e9n crea que existe una posibilidad no despreciable de que todo salga muy mal. Cuando le preguntaron en la Cumbre Mundial de Gobiernos de febrero qu\u00e9 le quitaba el sue\u00f1o, Altman respondi\u00f3: &#8220;todas estas cosas de ciencia ficci\u00f3n&#8221;.<\/p>\n<p>Es una tensi\u00f3n de la que Hinton\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2023\/05\/02\/1072528\/geoffrey-hinton-google-why-scared-ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">viene hablando<\/a>\u00a0desde hace un a\u00f1o. Es lo que pretenden resolver empresas como Anthropic. Es en lo que se centra Sutskever en\u00a0<a href=\"https:\/\/www.bloomberg.com\/news\/articles\/2024-06-19\/openai-co-founder-plans-new-ai-focused-research-lab\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">su nuevo laboratorio<\/a>\u00a0y en lo que quer\u00eda que se centrara un equipo interno especial de OpenAI el a\u00f1o pasado antes de que los desacuerdos sobre el balance entre riesgos y beneficios que hac\u00eda la empresa llevaran a la mayor\u00eda de los miembros de ese equipo a marcharse.<\/p>\n<p>Por supuesto, la mentalidad catastrofista o\u00a0<em>doomer\u00a0<\/em>(por el ingl\u00e9s\u00a0<em>Doomsday<\/em>, D\u00eda del Juicio) forma parte de la ecuaci\u00f3n. (&#8220;Afirmar que has creado algo superinteligente es bueno para las cifras de ventas&#8221;, explica Dihal. &#8220;Es como decir: &#8216;Por favor, que alguien me impida ser tan bueno y tan poderoso'&#8221;). Pero, haya\u00a0<em>boom<\/em>\u00a0o haya cat\u00e1strofe, \u00bfqu\u00e9 problemas (y de qui\u00e9n) est\u00e1n resolviendo estos tipos? \u00bfDebemos confiar realmente en lo que construyen y en lo que dicen a nuestros dirigentes?<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image alignleft size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094531\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/yinyang2_rotate.gif?w=918\" alt=\"Versi\u00f3n giratoria en azul y rosa de un s\u00edmbolo yin-yang con los c\u00edrculos reemplazados por una estrella m\u00e1gica y un engranaje mec\u00e1nico.\" width=\"700\" height=\"700\" \/><\/figure>\n<p>Gebru y Torres (y otros) lo tienen claro:\u00a0<strong>no, no deber\u00edamos.<\/strong>\u00a0Son muy cr\u00edticos con estas ideolog\u00edas y con la forma en que pueden influir en el desarrollo de la tecnolog\u00eda futura, especialmente la IA. Sobre todo, vinculan varias de estas visiones a los movimientos racistas eugen\u00e9sicos del siglo XX, con su enfoque compartido hacia la &#8220;mejora&#8221; de la humanidad.<\/p>\n<p>Uno de los peligros, argumentan, es que un desplazamiento de los recursos hacia el tipo de innovaciones tecnol\u00f3gicas que exigen estas ideolog\u00edas, desde la construcci\u00f3n de AGI hasta la ampliaci\u00f3n de la esperanza de vida y la colonizaci\u00f3n de otros planetas, beneficiar\u00e1 en \u00faltima instancia a las personas que son\u00a0<strong>occidentales y blancas<\/strong>\u00a0a costa de miles de millones de personas que no lo son. Si la vista est\u00e1 puesta en futuros fant\u00e1sticos, es f\u00e1cil pasar por alto los costes actuales de la innovaci\u00f3n, como la explotaci\u00f3n laboral, el afianzamiento de prejuicios racistas y sexistas, y el da\u00f1o medioambiental.<\/p>\n<p>&#8220;\u00bfIntentamos construir una herramienta que nos sea \u00fatil de alg\u00fan modo?&#8221;, se pregunta Bender, reflexionando sobre las v\u00edctimas de esta carrera hacia la AGI. Si es as\u00ed, \u00bfpara qui\u00e9n?, \u00a0\u00bfc\u00f3mo lo probamos?, \u00bfqu\u00e9 tal funciona? &#8220;Pero si para lo que lo estamos construyendo es s\u00f3lo para poder decir que lo hemos hecho, \u00e9se no es un objetivo que podamos respaldar. No es un objetivo que valga miles de millones de d\u00f3lares&#8221;.<\/p>\n<p>Bender dice que ver las conexiones entre las ideolog\u00edas &#8220;TESCREAL&#8221; fue lo que le hizo darse cuenta de que hab\u00eda algo m\u00e1s en estos debates. &#8220;Relacionarme con esa gente fue&#8230;&#8221;, se detiene. &#8220;Vale, aqu\u00ed hay algo m\u00e1s que ideas acad\u00e9micas. Tambi\u00e9n hay un c\u00f3digo moral ligado a ello&#8221;.<\/p>\n<p>Por supuesto, expuesto as\u00ed, sin matices, no parece que nosotros \u2014como sociedad, como individuos\u2014 estemos obteniendo el mejor trato. Tambi\u00e9n tiene una parte rid\u00edcula. Cuando Gebru describi\u00f3 partes del paquete TESCREAL en una\u00a0<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=P7XT4TWLzJw\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">charla<\/a>\u00a0el a\u00f1o pasado, el p\u00fablico se rio. Es cierto que pocas personas se identificar\u00edan a s\u00ed mismas como disc\u00edpulos de estas escuelas de pensamiento, al menos en sus extremos.<\/p>\n<p>Pero si no entendemos c\u00f3mo enfocan esta tecnolog\u00eda quienes la construyen, \u00bfc\u00f3mo podemos decidir a qu\u00e9 acuerdo queremos llegar con ellos como sociedad? \u00bfQu\u00e9 aplicaciones decidimos utilizar, a qu\u00e9\u00a0<em>chatbots<\/em>\u00a0queremos dar informaci\u00f3n personal, qu\u00e9 centros de datos apoyamos en nuestros barrios, a qu\u00e9 pol\u00edticos queremos votar?<\/p>\n<p>Antes era as\u00ed: hab\u00eda un problema en el mundo, y constru\u00edamos algo para solucionarlo. Aqu\u00ed, todo es al rev\u00e9s:\u00a0<strong>el objetivo parece ser construir una m\u00e1quina que pueda hacerlo todo, y saltarse el lento y duro trabajo que supone averiguar cu\u00e1l es el problema antes de construir la soluci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n<p>Y como dijo Gebru en esa misma charla: &#8220;Una m\u00e1quina que resuelve todos los problemas: si eso no es magia, \u00bfqu\u00e9 es?&#8221;.<\/p>\n<p><strong>Sem\u00e1ntica, sem\u00e1ntica y sem\u00e1ntica<\/strong><\/p>\n<p>Cuando se le pregunta directamente qu\u00e9 es la IA, mucha gente esquiva la pregunta. Pero\u00a0<strong>Mustafa Suleyman<\/strong>\u00a0no. En abril, el director general de Microsoft AI\u00a0<a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=KKNCiRWd_j0\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">subi\u00f3 al escenario de TED<\/a>\u00a0y cont\u00f3 a la audiencia lo que le hab\u00eda dicho\u00a0<strong>a su sobrino de seis a\u00f1os<\/strong>\u00a0en respuesta a esa pregunta. La mejor respuesta que pod\u00eda dar, explic\u00f3 Suleyman, era que la IA era &#8220;un nuevo tipo de especie digital&#8221;, una tecnolog\u00eda tan universal y poderosa que llamarla herramienta ya no reflejaba lo que pod\u00eda hacer por nosotros.<\/p>\n<p>&#8220;En nuestra trayectoria actual, nos dirigimos hacia la aparici\u00f3n de algo que todos nos esforzamos por describir y, sin embargo, no podemos controlar lo que no entendemos&#8221;, afirm\u00f3. &#8220;As\u00ed que las met\u00e1foras, los modelos mentales, los nombres&#8230; todo esto es importante si queremos sacar el m\u00e1ximo partido de la IA y limitar al mismo tiempo sus posibles inconvenientes&#8221;.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" class=\"wp-image-1094801\" src=\"https:\/\/wp.technologyreview.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/gebru-fin.png?w=1484\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"528\" \/><\/figure>\n<p><strong>\u00a1El lenguaje es importante!\u00a0<\/strong>Espero que eso te haya quedado claro despu\u00e9s de las vueltas que hemos dado (y las rabietas que nos hemos llevado) para llegar a este punto. Pero tambi\u00e9n espero que te hagas esta pregunta:\u00a0<strong>\u00bfel lenguaje de qui\u00e9n?<\/strong>\u00a0Suleyman es un l\u00edder del sector en un gigante tecnol\u00f3gico que puede ganar miles de millones con sus productos de IA. Describir la tecnolog\u00eda que hay detr\u00e1s de esos productos como\u00a0<strong>un nuevo tipo de especie<\/strong>\u00a0evoca algo totalmente sin precedentes, algo con un poder y unas capacidades que nunca hab\u00edamos visto. Y eso activa mi sentido ar\u00e1cnido&#8230; \u00bfno os pasa a vosotros?<\/p>\n<p>No puedo decirte si hay magia aqu\u00ed (ya sea ir\u00f3nica o no). Y no puedo decirte c\u00f3mo las matem\u00e1ticas pueden hacer realidad lo que Bubeck y muchos otros ven en esta tecnolog\u00eda (nadie puede todav\u00eda). Tendr\u00e1s que decidirlo por ti mismo. Pero puedo mostrarte mi propio punto de vista.<\/p>\n<p>Escribiendo sobre\u00a0<a href=\"https:\/\/www.technologyreview.com\/2020\/07\/20\/1005454\/openai-machine-learning-language-generator-gpt-3-nlp\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GPT-3<\/a>\u00a0en 2020, dije que\u00a0<strong>el mayor truco de la IA era convencer al mundo de que existe.<\/strong>\u00a0Sigo pensando lo mismo: Estamos\u00a0<strong>predispuestos a ver inteligencia<\/strong>\u00a0en las cosas que se comportan de determinada manera, tanto si existe como si no. En los \u00faltimos a\u00f1os, la industria tecnol\u00f3gica ha encontrado sus propias razones para convencernos de que la IA tambi\u00e9n existe. Esto me hace ser esc\u00e9ptico ante muchas de las afirmaciones que se hacen sobre esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n<p>Al mismo tiempo, los LLM me asombran. Qu\u00e9 pueden hacer exactamente y c\u00f3mo lo hacen son algunas de las cuestiones m\u00e1s apasionantes de nuestro tiempo.<\/p>\n<p>Quiz\u00e1 a los humanos siempre nos haya fascinado la inteligencia:\u00a0<strong>qu\u00e9 es y qui\u00e9n m\u00e1s la tiene.<\/strong><\/p>\n<p>Los fil\u00f3sofos llevan mucho tiempo planteando escenarios hipot\u00e9ticos para imaginar lo que significar\u00eda encontrarse con un comportamiento inteligente que no fuera de un humano, me explica Pavlick.<\/p>\n<p>Como, por ejemplo, \u00bfqu\u00e9 pasar\u00eda si una ola ba\u00f1ara una playa y, cuando se retirase, dejara un dibujo en la arena que deletrease un poema?<\/p>\n<p>Con los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, a trav\u00e9s de sus m\u00e1scaras de caras sonrientes, nos enfrentamos a algo en lo que nunca antes hab\u00edamos tenido que pensar. &#8220;Es tomar esa hip\u00f3tesis y hacerla realmente concreta<strong>. Nunca he tenido que pensar si un trozo de lenguaje requer\u00eda inteligencia para generarse,<\/strong>\u00a0porque nunca he tratado con un lenguaje que no la requiriera&#8221;, explica Pavlick.<\/p>\n<p>La IA es muchas cosas. Pero no creo que se parezca a los humanos. No creo que sea la soluci\u00f3n a todos (ni siquiera a la mayor\u00eda) de nuestros problemas. No es ChatGPT ni Gemini ni Copilot. No son las redes neuronales. Es una idea, una visi\u00f3n, una especie de deseo cumplido. Y las ideas son moldeadas por otras ideas, por la moral, por convicciones casi religiosas, por visiones del mundo, por la pol\u00edtica y por el instinto. La &#8220;inteligencia artificial&#8221; es una forma \u00fatil de describir una serie de tecnolog\u00edas diferentes. Pero la IA no es una sola cosa; nunca lo ha sido, por mucho que la marca se grabe en el exterior de la caja.<\/p>\n<p>&#8220;La verdad es que estas\u00a0<strong>palabras<\/strong>\u00a0-inteligencia, razonamiento, comprensi\u00f3n, etc.- se definieron antes de que existiera la necesidad de ser realmente preciso al respecto&#8221;, dice Pavlick. &#8220;No me gusta que la pregunta se convierta en &#8216;\u00bfentiende el modelo, s\u00ed o no?&#8217; porque\u2026 bueno, no s\u00e9, las palabras se redefinen y los conceptos evolucionan constantemente&#8221;.<\/p>\n<p>Creo que es cierto. Y cuanto antes demos todos un paso atr\u00e1s, nos pongamos de acuerdo en lo que no sabemos y aceptemos que nada de esto es todav\u00eda un hecho, antes podremos&#8230; no s\u00e9, supongo que no vamos a darnos las manos y a ponernos a cantar\u00a0<em>kumbay\u00e1<\/em>; pero, al menos, podremos\u00a0<strong>dejar de insultarnos.<\/strong><\/p>\n<p><strong>Fuente: <\/strong><a href=\"https:\/\/www.technologyreview.es\/s\/16532\/que-es-la-inteligencia-artificial\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>https:\/\/www.technologyreview.es<\/em><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por encima de todo, la IA es una idea, un ideal conformado tanto por visiones del mundo y tropos de ciencia ficci\u00f3n como por las&hellip; <\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":15386,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[2,23],"tags":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/15385"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=15385"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/15385\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15389,"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/15385\/revisions\/15389"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/15386"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=15385"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=15385"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.fie.undef.edu.ar\/ceptm\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=15385"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}