Inteligencias artificiales: Hoy por hoy, más artificiales que inteligentes.....

Cuando pensamos en una inteligencia artificial, lo normal es que a muchos se nos venga a la cabeza alguna escena de película. Tal vez HAL 9000 diciendo con voz calmada: “Lo siento, Dave. Me temo que no puedo hacer eso”. O Skynet tomando conciencia y liándola parda contra la humanidad. O esos androides súper avanzados que salen en mil series de ciencia ficción. La cultura pop nos ha llenado la cabeza de versiones espectaculares (y muchas veces apocalípticas) de lo que es o podría llegar a ser una inteligencia artificial. Pero la realidad, como suele pasar, es mucho más mundana. Aunque, ojo, eso no significa que sea menos interesante.

A día de hoy, las inteligencias artificiales no tienen conciencia, ni sentimientos, ni objetivos propios. No se enfadan, no nos odian, ni se levantan un día con ganas de conquistar el mundo. Lo que sí hacen de maravilla es detectar patrones, analizar cantidades bestiales de datos y dar respuestas que, a veces, suenan sorprendentemente humanas.

Pero vamos por partes: ¿qué es exactamente una IA y cómo funciona todo esto?

 

¿Qué es una inteligencia artificial?

 

La inteligencia artificial, dicho de forma simple, es una rama de la informática que busca que las máquinas hagan cosas que normalmente haría un humano usando su coco. Cosas como entender el lenguaje, reconocer imágenes, tomar decisiones o aprender de la experiencia.

Hoy en día, la mayoría de las IAs funcionan gracias al famoso machine learning (aprendizaje automático, si lo decimos en cristiano). Aquí no se trata de programar línea por línea cada posible respuesta, sino de crear un sistema que aprenda solo, a partir de toneladas de datos. Cuantos más datos le metas, mejor aprende. Es como enseñar a un niño enseñándole millones de ejemplos.

Uno de los tipos de IA más populares ahora mismo son los basados en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Esta arquitectura, famosa por el archiconocido ChatGPT, es la que se encarga de entender y generar lenguaje humano.

 

Modelos de lenguaje

Un modelo de lenguaje es una IA entrenada para entender y generar texto. Básicamente, lo que hace es predecir qué palabra viene después de otra, basándose en los patrones que ha aprendido. Y aunque suene sencillo, esto es lo que permite responder preguntas, resumir textos, traducir idiomas o escribir artículos enteros como este.

Para entrenar a uno de estos bichos, se le da de comer muchísimo texto: libros, artículos, conversaciones, webs... Y con todo eso, va aprendiendo cómo usamos el lenguaje, qué estructuras son más comunes, cómo se conectan las ideas, etc. Al final, aprende a imitar cómo escribimos los humanos.

Eso sí, no "entiende" como lo hacemos nosotros. No tiene ni idea de lo que está diciendo. Solo sabe que, después de unas palabras, probablemente vendrán otras, porque ha visto combinaciones parecidas mil veces.

Cuando una IA de lenguaje como estas leen o escriben texto, no lo hacen palabra por palabra tal como lo haríamos nosotros. En su lugar, utilizan lo que se llaman tokens, que son pequeñas unidades de texto. Un token puede ser una palabra entera, una sílaba o incluso solo unas letras, dependiendo del idioma y del modelo. Por ejemplo, la palabra "astronauta" podría dividirse en varios tokens, mientras que palabras más comunes como "el" o "casa" podrían ser un único token. Es como si el modelo no leyera frases, sino piezas de Lego que va encajando unas con otras para formar el mensaje.

Estos tokens se convierten en números gracias a un proceso llamado tokenización, que permite que el modelo trabaje con ellos matemáticamente. Durante el entrenamiento, la IA ve millones (o miles de millones) de secuencias de tokens y aprende a predecir cuál debería venir después, basándose en los que ha visto antes. Así, cuando generas un texto con ella, lo que realmente está haciendo es calcular cuál es el token más probable que viene a continuación, uno a uno, hasta formar una respuesta completa. No entiende el significado como lo haríamos los humanos, pero sí reconoce patrones complejos gracias a estos bloques mínimos de texto.

 

¿Qué es una red neuronal y cómo se entrena?

Vale, hablemos del motorcito que hay debajo de todo esto: las redes neuronales. El nombre suena muy técnico, pero la idea es bastante sencilla. Se llaman así porque imitan (más o menos) cómo funcionan las neuronas de nuestro cerebro. Son una especie de red de “nodos” conectados entre sí, que pasan información de unos a otros y van ajustando lo que aprenden con el tiempo.

 

Imagina una red con muchas capas que recibe unos datos (por ejemplo, un texto), otra los procesa, otra intenta sacar patrones y así hasta llegar a una conclusión o predicción. Cada nodo de la red hace su parte y pasa el resultado al siguiente, como una cadena de montaje.

Entrenar una red neuronal es como enseñarle a base de repetición. Por ejemplo, si quieres que reconozca si una frase es positiva o negativa, le das miles de frases ya clasificadas. Al principio, se equivoca bastante. Pero cada vez que falla, ajusta un poquito los “pesos” de sus conexiones internas para hacerlo mejor la próxima vez. Y así, tras miles y miles de intentos, va afinando sus respuestas.

 

Mitos y verdades sobre las IAs

Uno de los mitos más extendidos es que las IAs piensan como nosotros. Pero no, no piensan. Analizan, predicen, clasifican... pero sin entender nada como lo hacemos los humanos. Tampoco tienen intenciones ni deseos, ni sentido común (aunque a veces lo parezca).

Otro mito muy extendido es que la IA puede hacer cualquier cosa.

Pues no. Las IAs actuales son muy buenas en tareas concretas, pero si las sacas de ahí, patinan. Una IA que juega al ajedrez no te va a escribir una novela, y una que diferencia fotos de gatitos de otras de perritos no va a pilotar un avión (todavía).

 

La verdad es que las IAs actuales son herramientas potentísimas, pero también tienen muchas limitaciones. Pueden ayudarnos a trabajar más rápido, a analizar datos mejor o a quitarnos tareas repetitivas, pero están lejos de sustituirnos en lo verdaderamente humano: la creatividad, el juicio moral, la empatía… Por ahora, eso sigue siendo nuestro terreno.

 

¿Y qué se viene en el futuro?

En el futuro (ya), veremos IAs metidas hasta en la sopa: coches autónomos, asistentes personales listísimos, robots que cuidan abuelos, sistemas médicos que diagnostican enfermedades raras… Todo eso está en marcha y empezarán a llegar enseguida a nuestras vidas.

También se investiga en la famosa “inteligencia artificial general”, esa que sería capaz de hacer cualquier cosa que hace un humano. Pero tranquilos, que eso todavía está lejos. Muy lejos. Mucho de lo que se dice en redes o en medios sigue siendo más ciencia ficción que ciencia real.

 

IAs en el cine y la literatura

En el cine hemos visto de todo. Desde máquinas asesinas como Skynet en Terminator, hasta asistentes con mala leche como HAL 9000 en 2001: Una odisea en el espacio, pasando por los replicantes de Blade Runner o la voz seductora de Her.

Por cierto, ¿sabías que HAL es IBM con una letra de distancia en el alfabeto? ¡Prueba a sumarle una posición!

En los libros, maestros como Isaac Asimov ya hablaban de estos temas hace décadas, con sus tres leyes de la robótica y sus dilemas morales sobre máquinas inteligentes. Arthur C. Clarke también se metía en estos fregados, imaginando lo que pasaría si una IA superase a los humanos.

Pero ojo, que estas IAs de película suelen ser un reflejo de nuestros miedos, no de lo que hay ahora mismo. HAL se volvió majara porque tenía órdenes contradictorias. Skynet no nos odiaba: simplemente decidió que el problema éramos nosotros. Vamos, que ni eran malvadas, ni humanas, ni nada de eso.

Hoy por hoy, nuestras IAs no tienen conflictos internos ni deciden nada por sí solas. La mayoría de los problemas de los modelos actuales son derivados de los sesgos existentes en el material utilizado para sus entrenamientos, esto es: errores humanos. Si algún día llegamos a una inteligencia artificial con conciencia de verdad, ya hablaremos. De momento, lo que tenemos son algoritmos muy potentes, que ayudan un montón… pero que no piensan como nosotros.

Así que, cuando alguien diga que las máquinas van a dominarnos, tú tranquilo. Hoy en día, las IAs solo quieren ayudarte a escribir un texto decente, buscar fotos de gatitos o recomendarte qué serie ver el finde.