Test de Turing: en busca de una inteligencia artificial
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Test de Turing

Test de Turing: en busca de una inteligencia artificial

Es probable que a diario tengas que demostrar si eres humano. No me refiero al hecho de que necesites probar que tienes una mayor o menor sensibilidad ante ciertos temas, sino realmente verificar que no eres una máquina. Me estoy refiriendo al programa CAPTCHA.

Cuando tienes que acceder a una área privada online o a tus propias redes sociales, en ocasiones, esta aplicación solicita que introduzcas un código alfanumérico para mostrar que eres humano. ¿Acaso no podría una máquina hacerlo? Por ahora, no. No existe todavía un software suficientemente sofisticado para leer y reproducir la imagen con precisión (o no está disponible para el usuario promedio), aunque sí se está trabajando activamente en su desarrollo.

Qué es el test de Turing

El CAPTCHA es, por decirlo de una manera sencilla, como el test de Turing pero a la inversa. Este test, desarrollado por el matemático británico Alan Turing, busca determinar si una máquina puede simular el comportamiento humano, de forma que no se pueda distinguir del que corresponde con el de una persona real. Se basa en el juego de imitación, pero sustituyendo uno de los humanos de la prueba por una computadora. Una persona debe evaluar la conversación con otras dos personas, aunque entre ellas hay una máquina. El objetivo es ser capaz de distinguir quién es quién. Si la máquina puede pasar por una persona entonces supera con éxito el test de Turing. “Una computadora puede ser llamada inteligente si logra engañar a una persona haciéndole creer que es un humano”, aseguró Turing.

Esta prueba la propuso en su ensayo Computing Machinery and Intelligence de 1950 y estaba convencido de que “todo conocimiento es reducible a un algoritmo”. En ese ensayo, Turing comenzaba con las siguientes palabras: “Propongo que se considere la siguiente pregunta, ¿Pueden pensar las máquinas?”. Aunque enseguida se dio cuenta de que no era fácil definir los conceptos de “máquina” y “pensamiento”, por lo que reemplazó la pregunta por esta otra: “¿Existirán computadoras digitales imaginables que tengan un buen desempeño en el juego de imitación?». Consideraba más factible, desde el punto de vista científico, responder a esta última.

Su obsesión por la conciencia

Antes de ver la relación que el test guarda con la inteligencia artificial, me gustaría poner en contexto de dónde puede proceder ese ansia de Turing por desenmascarar a las máquinas o, dicho de otro modo, de lograr que parezcan lo más humanas posibles.

Ya mencioné que Turing creía que todo conocimiento era reducible a un algoritmo. ¿De dónde viene este materialismo? Veamos. La ciencia intenta siempre buscar una explicación a lo que sucede en la naturaleza o en nuestro entorno con datos y hechos empíricos y contrastables. Pero es cierto que la filosofía se adelantó en su día a la ciencia (fue la primera rama del conocimiento en estudiar el funcionamiento del cosmos, antes que la astronomía). Y también fue pionera en plantear esa capacidad de las máquinas de pensar. Lo hizo René Descartes en su Discurso del Método (1637).

Sin embargo, me quedo con lo que planteaba el filósofo Alfred Ayer en 1936 en su obra Lenguaje, verdad y lógica. Ayer propuso un método para distinguir entre un hombre consciente y una máquina inconsciente: “El único argumento que tengo para asegurar que lo que parece ser consciente no es un ser consciente, sino un muñeco o una máquina, es el hecho de que falle en las pruebas empíricas por medio de las cuales se determina la presencia o ausencia de la conciencia”. Como vemos, es una propuesta muy similar a la prueba de Turing, pero esta se enfoca en la conciencia en vez de en la inteligencia.

Es verdad que Turing centró su test en medir la inteligencia, pero la conciencia también le preocupaba. Tras la muerte de Christopher Morcom, su primer amor, perdió su fe religiosa y se volvió ateo. Fue entonces cuando se obsesionó por entender la naturaleza de la conciencia, su estructura y orígenes. Y adoptó la convicción de que todos los fenómenos, incluyendo el funcionamiento del cerebro humano, son materialistas, de ahí su ensayo posterior sobre la inteligencia computacional y su popular test.

Relación con la inteligencia artificial

Hemos visto qué es el test de Turing y el contexto vital de su creador para entenderlo mejor pero, ¿para qué se utiliza este método? En la práctica mide los avances, sobre todo, en el ámbito de la inteligencia artificial. Es decir, crear máquinas que puedan extraer cada vez mayor valor del análisis de una enorme cantidad de datos y que permitan tomar decisiones mejor fundadas en un menor espacio de tiempo, algo similar a lo que buscaba Turing cuando quería descifrar el código de Enigma. Y es que no podían dedicar 20 millones de años para descifrar lo que iba a pasar en 20 minutos.

Aunque hay algunos programas que se consideran como los primeros en pasar el test de Turing, como ELIZA, la verdad es que a día de hoy la comunidad científica no está convencida de que ninguna máquina lo haya superado todavía, a pesar de que se considera al chatbot Eugene Goostman como la primera en conseguirlo, aunque su logro no está exento de críticas.

De lo que sí están convencidos los científicos es de que la inteligencia artificial debería superar el test de Turing porque, para pasarlo, tiene que tener capacidad de razonar y, si no la tiene, no es inteligencia.

De hecho, no se trata de que la máquina sea muy inteligente, sino de que imite el comportamiento humano. El test no evalúa el conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder preguntas correctamente (pues las personas tampoco lo hacemos), sino que mide su capacidad de generar respuestas similares a las que daría un humano. Tampoco tiene en cuenta la capacidad de cálculo, pues en este ámbito las máquinas ya superaron a los humanos.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) tiene actualmente multitud de aplicaciones en nuestro día a día: desde los chatbots conversacionales cuando entramos en un sitio web, los asistentes de voz y en carretera o incluso la generación de contenidos periodísticos. Sin embargo, se corresponden con la inteligencia artificial débil o racional, asociadas a la ejecución de una tarea concreta y, en muchas ocasiones, automática. Por su parte, la inteligencia artificial fuerte, la que de verdad puede igualar e incluso superar la inteligencia humana, es todavía una aspiración.

Aunque, para terminar, me gustaría compartir un avance que me ha parecido muy interesante y que acaricia esa IA fuerte que tanto anhelamos desarrollar. ¿A que el Google Duplex parece simular bastante bien una conversación humana? Ahí va un ejemplo.

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