Resumen

Dado el desarrollo acelerado de la inteligencia artificial y su impacto en una inmensa gama de actividades y disciplinas, existe un interés por imaginar sus posibles escenarios en el futuro. Se presenta un compendio de opiniones de cuatro expertos mexicanos que se complementa con una síntesis de algunos estudios previos. En especial se abordan la singularidad, las oportunidades que ofrece y los riesgos que puede suponer.

Palabras clave: Inteligencia artificial, futuro, estudios prospectivos.

Futures of artificial intelligence

Abstract

Due to the fast evolution of artificial intelligence and its impact on a variety of activities and disciplines, there is interest in imagining its possible future scenarios. We present a summary of contributions from four Mexican researchers, complemented with some previous studies and insights on the subject. They focus on the singularity, the opportunities artificial intelligence entails as well as the risks that it may involve.

Keywords: artificial intelligence, future, future studies.

El interés por el futuro

Viajemos hacia atrás en el tiempo, 77 años, cuando Asimov publicó un cuento titulado “Runaround”, donde introducía las tres leyes de la robótica1 (Kaminka, Sponkoini-Stern, Amir, Agmon y Bachelet, 2017). Unos años más tarde, en 1950, Turing publicó el artículo que pasaría a la historia: “Computing machinery and intelligence” en el que se preguntaba si las máquinas podían pensar (Castelfranchi, 2013). Finalmente, en 1956, Minsky y McCarthy acuñaron el término de inteligencia artificial durante el Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (Howard, 2019). Minsky contaría al New York Times que después de leer “Runaround”, en marzo de 1942, nunca dejó de pensar cómo las mentes pueden trabajar y que algún día se construirían robots que piensen.2

Hoy, la ia se desarrolla constantemente a través del esfuerzo de científicos y tecnólogos en muchos países del mundo. El trabajo e interés por el tema se puede evidenciar con la cantidad de resultados que se obtienen al buscar, en Google Scholar, el término en inglés: ¡aparecen más de tres millones de entradas! Una gran cantidad de líneas de investigación y desarrollo están abiertas, con aplicaciones en prácticamente todos los campos de la actividad humana. Resulta tan vertiginoso el trabajo que se hace y son tan impresionantes los adelantos que se aportan, que muchos especialistas se han dedicado a investigar y a pensar sobre el futuro de la ia.

En este artículo presentamos las opiniones de cuatro expertos mexicanos a quienes consultamos y las complementamos con conclusiones reportadas en algunos estudios prospectivos y reflexiones recientes. Esta información conjunta intenta responder a la pregunta: ¿qué nos depara en el futuro la ia?

Nuestro oráculo especial

Para responder a esta pregunta convocamos a cuatro expertos en el tema que accedieron a constituirse en un oráculo para este artículo. Los presentamos en la imagen 1.

Imagen 1. Expertos que colaboraron en este estudio (fotos aportadas por los especialistas).

¿Qué indican los estudios de futuro sobre la IA?

Cuando exploramos el campo, tenemos un abanico que va desde la cautela extrema y predicciones sobre la imposibilidad de que la ia compita con la inteligencia humana, hasta una seguridad total acerca de su potencial espectacular. Por un lado, Steven Livingston, de la George Washington University, y Mathias Risse, de Harvard, (2019) destacan que no existe aún una “superinteligencia”, o inteligencia artificial general, es decir, un algoritmo o una serie de algoritmos que al menos tengan igual capacidad que los humanos en diferentes dominios. Por otra parte, Anthony Miller (2019), desde Gran Bretaña, considera que la humanidad debe decidir subirse a la emocionante ola de cambios que trae consigo la ia o resistirse al cambio inevitable que tendrá el mundo como lo conocemos. Concluye que, si la humanidad no se decide por la colaboración, seremos ciudadanos de segundo nivel en nuestro propio mundo.

Demos una mirada a lo que se ha logrado hasta ahora, para poder medir los alcances de las predicciones. Livingston y Risse (2019), señalan que los intentos actuales de expandir la adaptabilidad de algoritmos a distintos dominios de problemas, están representados por DeepMind de Google y por Google Brain. Del primero se desprende el programa de cómputo AlphaGo, quizá la evidencia más clara del desarrollo en este sentido; este programa se desarrolló para jugar ese juego de mesa. En su entrenamiento inicial se usaron treinta millones de jugadas de 160 mil partidas de excelentes jugadores de ajedrez como input. Su “aprendizaje” posterior fue por reforzamiento, jugando contra versiones previas de sí mismo durante miles de veces, con lo que hay mejoras en cada iteración. La primera iteración se llamó AlphaGo Zero y en las primeras tres horas, logró la competencia de un humano amateur, en 19 horas las de uno avanzado y en tres días venció a la versión AlphaGo que había vencido en 2016 al mejor jugador profesional de Go del mundo.

Los investigadores orientan su escrito a ia y derechos humanos, y señalan que ya existen incidencias en este campo en la actualidad. Por ejemplo, se logró la captura de un jefe militar libio a partir de imágenes de ejecuciones que él ordenó o realizó, y que aportaban indicios de lugares geográficos en tiempos específicos, que después se contrastaron con imágenes satelitales. Asimismo, Livingston y Risse señalan que en antropología forense es posible contar con el apoyo de ia para secuenciar adn en forma paralela y masiva, con objeto de establecer la identidad de las víctimas con base en unos cuantos restos óseos. Si bien ha habido aportaciones importantes de la ia, tenemos que tomar en consideración que puede haber errores en los procesos. Un ejemplo es el caso de una ia que, en lugar de aprender a distinguir tanques de guerra, aprendió a distinguir los paisajes donde se encuentran (Yudkowsky, 2008 en Yampolskiy, 2019).

Expertos y no expertos en la creación de futuros de la IA

Carlos Gershenson, uno de los especialistas que consultamos, considera que la relación entre los humanos y la ia, con el tiempo, se volverá más codependiente y que la tendencia es hacia una simbiosis, aunque los cambios en la siguiente década no serán notorios. Asimismo, señala que la ia estará más embebida en nuestra tecnología. Óscar Herrera piensa que la ia dentro de unos años pasará desapercibida, como sucede con la luz o el Internet. Imagina que la ia estará inmersa en cada dispositivo, tecnología, medio de difusión, modelo educativo, ideológico y formativo, además de ser parte de los modelos de negocio. Omar Montaño considera que los asistentes personales que tendremos serán más eficientes que los humanos y que la ia tendrá un impacto importante en medicina, ciberseguridad y desarrollo de software libre de errores, entre otras áreas. Por su parte, Francisco Cervantes enfatiza el uso de aplicaciones basadas en ia para actividades como el diagnóstico médico y de uso cotidiano, como los carros autónomos, y los audífonos y lentes enriquecidos con realidad aumentada o virtual.

¿Y qué dicen los no expertos? La Fundación Mozilla (2019) publicó en noviembre de 2019 los hallazgos de la encuesta a 66,800 personas de todo el mundo sobre este tema. Los resultados principales fueron:

• 86.8% contestó que no sabía mucho sobre ia o tenía algunas nociones,
• 80% de los jóvenes de 19 a 24 años considera tener más conocimientos que los de 24 a 44 años (75%) o los de 45 a 75 (59%);
• en cuanto a los sentimientos que la ia genera, el 32% de la gente señala preocupación, el 30% curiosidad y el 27% ilusión; y
• la mayor parte considera que la ia debe ser mucho más inteligente que los seres humanos y sólo 10% que es mejor que sea tonta.

Como vemos, hay mucho que explorar en este tema. Para adentrarnos en él, demos un vistazo a tres rubros específicos: la singularidad, las oportunidades y los retos de la ia.

Singularidad

Vernor Vinge, un profesor de matemáticas y escritor de ciencia ficción, quien popularizó el término singularidad que se refiere a un punto hipotético en el futuro, cuando la inteligencia artificial supera a la del hombre. Se trata del posible momento en el que el desarrollo tecnológico con ciclos de auto-mejoramiento lleva a que el agente inteligente no humano sobrepase a la inteligencia humana. Vinge señaló en su ensayo de 1993 “The comming technological singularity” que se sorprendería si sucediera antes de 2005 o después de 2030 (en Zovko, 2018).

Imagen 2. Vernon Vinge en 2006 (Raul654, 2006).

Hay poco acuerdo en cuanto a si ese momento hipotético llegará o no. Los expertos mexicanos que consultamos son un ejemplo de estas diferencias: Carlos Gershenson, indicó que nunca llegará, que se trata de un concepto equivocado y que una tendencia exponencial no lleva a una singularidad, tendría que tratarse de una función hiperbólica. Además, piensa, que las tendencias tienden a cambiar: la Ley de Moore lleva años desacelerándose y aunque nuestro poder de cómputo se ha incrementado exponencialmente durante décadas, nuestra habilidad para desarrollar software lo ha hecho de manera sublineal. Por su parte, Omar Montaño indicó que sí sucederá dentro de 20 o 30 años, mientras que Óscar Herrera señaló que no se notará y Francisco Cervantes que ya llegó, en tanto que la adaptabilidad humana es menor al crecimiento tecnológico, lo que nos obliga a aprender más rápidamente y crecer de forma inteligente.

Para hacer evidente la disparidad de posiciones, basta con leer el número que editaron Adriana Braga, de la Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro y Robert Logan, de la Universidad de Toronto (2019). En este trabajo llevaron a cabo una convocatoria de artículos para la revista Information y se presentaron textos a favor y en contra de la idea de la singularidad. Los críticos señalan que la inteligencia humana no solo incluye operaciones lógicas y computación, sino también deseos, juicios, experiencias, curiosidad, imaginación y humor, entre otros elementos. Concluyen que lo mejor es la colaboración entre humanos e ia, que ésta por sí sola nunca reemplazará la inteligencia humana y que no se puede confiar en la ia para obtener la respuesta correcta.

Miller (2019) está seguro de que la singularidad llegará y se sobrepasará. Debido a ello, opina que los humanos y la ia se esforzarán por llegar a la inteligencia artificial general, lo que significa una evolución conjunta de humanos e ia. Considera que son tres los factores que se entrelazarán para esa transformación: Big data, la computación cuántica y la tecnología de interfaz cerebro-computador, que pueden llevar a la ia a una velocidad de evolución casi inimaginable.

Veamos uno por uno lo que estos factores suponen.

1. Big data implica:
   1. grandes cantidades de datos generados por fuentes diversas, como las comunicaciones, la manufactura o las áreas de salud, pero también la interacción humano-ia y el internet de las cosas,
   2. una amplia variedad en que los datos pueden usarse para analizar un evento o un predicamento, y
   3. una velocidad creciente de los datos, ya que con el desarrollo de la tecnología crece la cantidad de datos.
2. La computación cuántica: tiene la meta de lograr millones de veces más poder que el que ofrecen las computadoras clásicas. En lugar de trabajar con ceros y unos, la computación cuántica usa cúbits, que, a través de la llamada superposición, en un mismo momento pueden ser cero, uno y otros estados. Al combinarse los cúbits, el número de estados crece exponencialmente, con lo que la velocidad de las computadoras cuánticas crece a pasos agigantados. Se espera que llegue pronto la “supremacía cuántica”, momento en que la computación cuántica supere a la clásica.
3. Por otra parte, la interfaz cerebro-computadora: permite a los usuarios el control de dispositivos externos a partir de señales cerebrales. Aunque está en una fase muy inicial de desarrollo, resulta prometedora.

Lo comentado sobre la singularidad nos deja en una posición poco precisa: incluso grandes estudiosos de la ia no acuerdan si llegará o no. Sin embargo, lo que ya está aquí es una amplia gama de oportunidades de usar la ia en muy distintos campos de actividad humana. En esta sección exploraremos apenas algunas de estas oportunidades.

Oportunidades

Tanto Francisco Cervantes como Omar Montaño destacan las aportaciones que la ia puede hacer en el área médica. Shah (2019) coincide con ellos: señala que para 2030 los médicos tendrán asistentes digitales que escucharán las consultas, tomarán notas sobre el cuidado del paciente, y cuestiones de contabilidad. Gestionarán canalizaciones y arreglarán cuidados preventivos basados en evidencia. Sin embargo, el médico seguirá siendo importante.

Omar Montaño imagina que programas de computadoras crearán programas (compiladores, sistemas operativos, algoritmos o rutinas en sistemas críticos) libres de errores; mientras Francisco Cervantes considera que un problema no resuelto será la comprensión de lenguaje natural. Óscar Herrera considera que los problemas insolutos en el presente que la ia puede ayudar a solucionar son los que requieren una amplia capacidad de cómputo, de grandes volúmenes de datos multimedios (el uso del texto desaparecerá, es decir el modelo clásico de libro como lo conocemos ahora), por lo que, ante la falta de lectura, se evolucionará a “audiolibros” por llamarlos de alguna manera, pero con nuevas tecnologías de transfusión rápida del conocimiento (una “infusión mental”) que contemple emociones, en donde “el texto queda limitado y pasará a nuevos modelos de comunicación y transmisión de ideas, almacenadas en nuevos repositorios de conocimiento interactivos”. Carlos Gershenson, por su parte, considera que más que resolver problemas, la ia ayudará a mejorar las soluciones actuales. Hay problemas complejos cuyas respuestas hoy no tenemos, y considera que usando técnicas de ia con grandes cantidades de datos (algunos que aún no tenemos), probablemente algunos se puedan resolver.

Riesgos

Por supuesto, escuchar tantas bondades de la ia nos hace levantar la ceja y preguntarnos por el otro lado de la moneda, ¿cuáles son los riesgos que implica? Turchin (2019) introduce el concepto de ia peligrosa: una ia suficientemente poderosa como para crear riesgos catastróficos: puede o no ser una inteligencia artificial general y quizá no pase la prueba de Turing. Probablemente esté cerca de un nivel humano pero no tenga conciencia. Hay tres formas en que puede volverse peligrosa: podría actuar, de acuerdo con Turchin, en el medio libre como Internet y desempeñarse mejor que un humano en tareas humanas, debido quizá a su habilidad para crear un modelo del mundo y su capacidad para procesar lenguaje natural. La segunda forma es que facilite investigación peligrosa en campos como la biotecnología. La tercera, y que genera mayor preocupación, es si una ia inicia un desarrollo explosivo de inteligencia a través de un proceso de rápido auto-mejoramiento.

Óscar Herrera considera que, al igual que muchas otras tecnologías como la radio o la televisión que se pensaron como vehículos para acercar el conocimiento a entidades remotas, o Internet que se pensó podría aportar una mayor educación, podrían terminar siendo medios de manipulación de las masas. Por ejemplo, se puede lograr un mayor nivel de control al tener acceso a datos demasiado precisos e invasivos a partir del uso de sensores para que nadie esté fuera de alcance. Concluye preguntándose: ¿cuándo se ha visto que las nuevas tecnologías proporcionen una mejor calidad de vida como eje central?

Los editores del número especial sobre ia en el California Management Review (Haenlein & Kaplan, 2019) señalan que nadie sabe los alcances de la ia: “puede ser desde que nos permitirá desarrollar nuestra inteligencia (como sostiene Kurzweil, de Google), hasta que nos conduzca a la tercera guerra mundial” (como teme Elon Musk). Opinan que su desarrollo implica desafíos de carácter legal, ético y filosófico.

Al consultar con nuestro oráculo de expertos mexicanos, vemos un acuerdo total. Señalan que hay un riesgo potencial que se deriva no de ella misma, sino de los usos que la gente haga a partir de sus posibilidades. Como dice Carlos Gershenson: se puede usar para beneficiar a las personas o para dominarlas, o como señala Francisco Cervantes, para destruirlas. Óscar Herrera destaca que los riesgos que la ia plantea son los mismos que los de cualquier otra tecnología con inspiración bélica. Omar Montaño propone que se generen organismos reguladores que observen y auditen estas tecnologías.

Conclusiones

Esta visita a las reflexiones de especialistas sobre posibles futuros de la inteligencia artificial nos deja pensando que tenemos una responsabilidad sobre esos escenarios. Las decisiones pequeñas y grandes que tomamos, las posturas que asumimos y la presión o la omisión que hacemos pueden definir las trayectorias en que se desenvuelva la vida de nuestros descendientes.

Por lo pronto, la ia ya es parte de nuestra vida: cuando hablamos con un agente no humano al consultar nuestro saldo en el banco, cuando nos resuelve preguntas un chatbot en una página de internet, cuando nuestro médico se apoya en ia para darnos un diagnóstico. Entonces, ¿nos encaminamos a ser una unidad biotecnológica con ella? Tres de nuestros cuatro expertos consideran que ya llegamos a ese punto y sus opiniones se pueden ver en la imagen 3.

Imagen 3. Opiniones de expertos con respecto a si ya somos o no una unidad biotecnológica.

Sin embargo, Francisco Cervantes señala que “más bien el humano incorporará a su cuerpo cada vez más partes de autómata”.

Enfrentamos una gran incertidumbre con relación al futuro de la ia. Podemos estar ciertos de que nos acompañará en diferentes ámbitos de nuestra vida y como todo acompañante, más conviene conocerla con detalle.

Referencias

• Braga, A. y Logan, R. K. (2019). Information, 10(2). doi: https://doi.org/10.3390/info10020073.
• Castelfranchi, C. (2013). Alan Turing’s “Computing machinery and intelligence”. Topoi, 32(2), 293–299. doi: https://doi.org/10.1007/s11245-013-9182-y.
• Haenlein, M. y Kaplan, A. (2019). A Brief History of Artificial Intelligence: On the Past, Present, and Future of Artificial Intelligence. Calif. Bus. Rev., 61(4), 5-14. doi: https://doi.org/10.1177/0008125619864925.
• Howard, J. (2019). Artificial intelligence: Implications for the future of work. Am. J. Ind. Med., 62, 917-926. doi: https://doi.org/10.1002/ajim.23037.
• Kaminka, G. A., Sponkoini-Stern, R., Amir, Y., Agmon, N. y Bachelet, I. (2017). Molecular Robots Obeying Asimov’s Three Laws of Robotics. Artif. Life, 23(3), 343-350. doi: https://doi.org/10.1162/ARTL_a_00235.
• Livingston, S. y Risse, M. (2019). The Future Impact of Artificial Intelligence on Humans and Human Rights. Ethics and International Affairs, 33(2), 141-158. doi: https://doi.org/10.1017/s089267941900011x.
• Markoff, J. (1992). Technology: A celebration of Isaac Asimov. The New York Times, 12 de abril. Recuperado de: https://www.nytimes.com/1992/04/12/business/technology-a-celebration-of-isaac-asimov.html?pagewanted=all&src=pm.
• Miller, A. (2019). The intrinsically linked future for human and Artificial Intelligence interaction. J Big Data, 6(38). doi: https://doi.org/10.1186/s40537-019-0202-7.
• Mozilla Foundation. (2019). Preguntamos a distintas personas de todo el mundo qué piensan sobre la inteligencia artificial. Esto es lo que descubrimos. Recuperado de: https://foundation.mozilla.org/es/blog/we-asked-people-around-the-world-how-they-feel-about-artificial-intelligence-heres-what-we-learned/.
• Raul654 (2006). Vernon Vinge en 2006. Recuperada de: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Vernor_Vinge.jpg.
• Shah, N.R. (2019). Health Care in 2030: Will Artificial Intelligence Replace Physicians? Ann Intern Med., 170(6), 407-408. doi: https://doi.org/10.7326/M19-0344.
• Turchin, A. (2019). Assessing the future plausibility of catastrophically dangerous ia. Futures, 107, 45-58. doi: https://doi.org/10.1016/j.futures.2018.11.007.
• Yampolskiy, R. V. (2019). Predicting future ia failures from historic examples. Foresight, 21(1), 138-152. doi: https://doi.org/10.1108/FS-04-2018-0034.
• Zovko, V. (2018). Management in the year 2050. INDECS, 16(3-B), 417-426. doi: https://doi.org/10.7906/indecs.16.3.14.

Recepción: 27/11/2019. Aprobación: 05/12/2019.

Resumen

No vivimos un tiempo de cambios, sino un cambio de tiempos. Esta trasformación del paradigma civilizatorio confronta las premisas del pasado. La nueva civilización se caracteriza por el desarrollo tecnológico-científico; así, el filósofo Marshall McLuhan (1911-1980) la prefiguró en un mundo en el que las nuevas tecnologías de la comunicación darían como resultado un cambio social, que al acotar la distancia permitiría el intercambio con lugares remotos en tiempo real.

Palabras clave: inteligencia artificial (ia), arte, creación.

A (still) too human artificial intelligence: art and technology

Abstract

We do not live a time of change, but a change of times. Such civilizatory paradigm’s transformation confronts the premises of the past. The new civilization is characterized by technological and scientific development; as such, philosopher Marshall McLuhan (1911-1980) prefigures it in a world in which new communication technologies would result in social change, that would shorten the distance and would allow the exchange with remote places in real time.

Keywords: artificial intelligence (ai), art, creation.

No vivimos un tiempo de cambios, sino un cambio de tiempos. Esta trasformación del paradigma civilizatorio confronta las premisas del pasado. La nueva civilización se caracteriza por el desarrollo tecnológico-científico, y el filósofo Marshall McLuhan (1911-1980) la prefiguró en un mundo en el que las nuevas tecnologías de la comunicación darían como resultado un cambio social, que al acotar la distancia permitiría el intercambio con lugares remotos en tiempo real. Internet aglutina todos los medios analógicos y electrónicos: imprenta, telégrafo, radio, teléfono y televisión. Sin embargo, éstos ya no se conciben como recursos masivos que difunden información ni productos culturales (muchas veces propagandísticos) tutelados por Estados o consorcios, sino como una red que comparte, permite intercambiar y, sobre todo, genera contenidos.

La creación artística también se ha trastocado en esta nueva y vertiginosa era y, aunque el binomio arte y tecnología ha forjado sólidos lazos a través de la historia, pareciera que las máquinas han introducido variables que resemantizan el proceso. No es la primera ocasión en que la controversia “ataca”, pues con la invención de la fotografía los discursos decimonónicos que vaticinaban el fin del arte y la rendición ante la máquina, con una perspectiva histórica-estética, parecieran saldados en favor del humano (de “lo humano”).

Entre la palabra hablada y la escrita –entre la objetualidad y la fuerza espiritual– existe un consenso universal para aquella comunidad, un valor convencional o contractual entre hablantes, ya definido por Aristóteles a través del método inductivo. En la Ilustración, la lengua como contrato se replanteó: ¿cómo se da el proceso de comunicación de eso que yo sé? En términos semióticos, el conocimiento y el intercambio que forjaron el mundo como lo aprendimos, más allá de la posmodernidad y la posverdad, pareciera relativizarse y las premisas son vulneradas aparentemente por el algoritmo.

Se ha disertado mucho sobre el fin del libro físico y la compactación del lenguaje; a pesar de la debacle de las pequeñas editoriales, la industria sigue y las novelas a partir de tuits continúan propagándose. Lo mismo ocurrió con la música electrónica frente a la música instrumental; las instalaciones y videoinstalaciones frente a la clasicismo pictórico y escultórico; la introducción de medios electrónicos en la escena operística y teatral frente a las puestas en escena convencionales; la cocina molecular frente el fogón y la estufa, la fotografía análoga frente a la digital, etcétera. En algún momento se buscó ir en contra de “lo artificial” para “rescatar” lo humano. Algo parecido había ya planteado José Ortega y Gasset cuando en 1925, durante la primera posguerra, escribió en La deshumanización del arte: “La metáfora escamotea un objeto enmascarándolo con otro, y no tendría sentido si no viéramos bajo ella un instinto que induce al hombre a evitar realidades”.

La metáfora aún funciona. No hay nada demasiado humano, tampoco escasamente humano. Damián Szifrón lleva la violencia a un estamento de bellas artes y sobre esto Luis Martínez refiere: “[el espectáculo] digamos putrefacto, de una sociedad enferma de su propia indolencia, anestesiada por su ira, incapaz de entender el origen de la insatisfacción que la habita”. La violencia entendida como lo salvaje, la animalidad o llevarlo al terreno de lo electrónico, lo artificial, pareciera que tambalea la racionalidad, empero todas las creaciones resultan de la vileza, bondad, espiritualidad…, racionalidad humanas. No podría ser de otra manera.

Las lecciones de Umberto Eco siguen forzando la frontera: la obra es abierta (a interpretaciones), y un texto siempre tiene más de un nivel de significación. El uso de algoritmos y la creación de grandes bases de datos hoy integran el espectro y dimensión estética. ¿Cuáles son las condiciones mínimas bajo las cuales un conjunto de marcas funciona como una imagen? La base de datos Aaron en 1973 nos hizo plantear por primera vez, a partir del algoritmo, el proceso creativo. El británico Harold Cohen creó cientos de imágenes (autorretratos) a partir de una computadora. Pixel, tinta, óleo, acrílico y gesto irrumpieron en escena. Aunque Aaron ayudó, la mano (y mente) de Cohen estaban presentes.

Dos ejemplos más cercanos al espíritu millennial: Retrato de Edmond de Belamy (ver imagen 1), creado por Obvious y Memorias de los transeúntes i de Mario Klingemann (ver imagen 2). El primero surgió de un colectivo francés cuyos integrantes no rebasaban los 25 años de edad, integrado por Hugo Caselles-Dupré, Pierre Fautrel y Gauthier Vernier. La obra marcó un récord en el mercado del arte al subastarse en 2018 en la casa Christie’s de Nueva York y alcanzar los 432 500 dólares, cuyo valor estimado inicial del inédito retrato iba de los 7 000 a los “escasos” 10 000 dólares. La segunda obra se subastó en marzo de 2019 en la casa Sotheby’s de Londres por 52 610 dólares.

Imagen 1. Retrato de Edmond de Belamy (Obvious, 2018).

A partir de algoritmos, ambas bases de datos “crearon” retratos que no prefiguraban en la historia del arte. Las comillas de “creación” resultan pertinentes. Obvious fue alimentada por miles de imágenes, retratos comunes y famosos que se conservan en museos de todo el mundo. Aunque Edmond de Belamy no existió, hoy existe gracias a la inteligencia artificial. Su retrato y su nombre resultaron de la suma y “entendimiento” (léase procesamiento) de variables para así “crear” una imagen inédita. Klingemann alimentó su base de datos para que en pantallas se proyectaran en tiempo real rostros de personas que hasta entonces tampoco existían.

Imagen 2. Memorias de los transeúntes de Klingemann (Namile17, 2019).

Aaron Hertzmann, científico de Adobe Research y artista aficionado, aseveró:

Si el conflicto reside en qué grado de humanidad podemos situar las obras, tal premisa resulta en un uróboros ominoso como el del huevo y la gallina, que distraen y no abonan al discurso crítico. David Alfaro Siqueiros, luego de recorrer política y artísticamente América Latina, en 1936 estableció en Nueva York su taller experimental y laboratorio de técnicas modernas en el arte. Ahí descubrió el accidente controlado en la pintura, es decir, dejar que, en condiciones predeterminadas, los materiales no se ciñan a la idea preconcebida del artista. Esto lo llevó a experimentar el dripping o goteo, que revolucionaría las vanguardias dentro de la ruptura del expresionismo abstracto norteamericano. Entre sus jóvenes discípulos se encontraba Jackson Pollock, quien a partir de entonces desarrolló el action painting, literalmente “pintura en acción”. Desde Marcel Duchamp ya el concepto había rebasado la pericia técnica. “La destreza no es el verdadero requisito para que alguien sea artista”, sostiene Hertzmann (2019), y hoy una trituradora ayudó a Banksy crear a partir de una obra, otra.

En realidad (y en realidad virtual) todo arte es un “accidente controlado” y conceptualmente las variables creativas son determinadas por el artista, por el proceso de experimentación, por el azar, por el mercado, por la crítica, por los públicos…

Sin embargo, al tratarse de inteligencia artificial parecieran ampliarse los límites y quizá el conflicto surge semánticamente por el uso indistinto de términos. Si bien la inteligencia artificial (ia) refiere los esfuerzos para reemplazar cognitivamente a las personas con máquinas, el argumento apunta a utilizar tecnologías de aprendizaje automático similares para ayudar, en lugar de reemplazar, a los humanos. La distinción estudiada por Bernard Marr refuerza que estéticamente el uso de nuevas tecnologías en el proceso creativo, opera como argumentos inteligentes que potencian la libertad creadora del artista.
El arte mantiene y mantendrá su vitalidad a través de la continua innovación. Hertzmann apunta:

Las máquinas de aprendizaje (machine learning) poco a poco suman conocimiento en bases de datos cada vez más complejas que “aprenden” por sí mismas. La artista británica Anna Ridler refiere, en aras de hacer visible lo invisible:

El proyecto Criptobloom (dentro de la Plataforma Europea de Arte Multimedia y financiado por el Programa de Creatividad de la Unión Europea) plantea obras como Myriad (Tulips), un conjunto de entrenamiento para alimentar una base de datos con diez mil imágenes de tulipanes. Explica la curadora Doreen A. Ríos que “cada una de ellas ha sido categorizada a mano, revelando el aspecto humano detrás del aprendizaje automático”.

Paralelismo histórico con el surgimiento del mercado de bulbos y tulipanes en Países Bajos en 1630 y su especulación hasta el bitcóin y la banca electrónica, Anna Ridler y Bloemenveiling emprendieron una aplicación para la subasta –a través de bots– de imágenes en movimiento de tulipanes generados por inteligencia artificial en la red Ethereum, y que al comparador le enviará una imagen que durará una semana (como la vida del tulipán) antes de destruirse.

Michael I. Jordan, profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el Departamento de Estadística de la Universidad de Berkeley, explica:

“Un artista extrae algo de la realidad”, escribió Walter Benjamin, sin embargo, este reducto rebasa sus límites. Hoy, no basta ser el depositario de conocimiento para volverse silos de información. En un mundo interconectado, curadores, educadores, críticos y sobre todo visitantes activos de un museo o una galería participan en la co-creación, selección, divulgación, deconstrucción de tesis y elaboración de claves interpretativas de la realidad en discursos multi y transdiciplinarios a favor de la democratización del conocimiento y la inclusión. Las sociedades transitan hacia las libertades, diversidad, pluralidad, defensa de los derechos humanos y democracias más participativas. En palabras de Raya Bidshahri, futurista y escritora sobre tecnologías:

Así, la ultracontemporaneidad con el internet de las cosas nos lleva explorar nuevas retóricas de la imagen visual y sus procesos de creación.

Referencias

• Hertzmann, Aaron (2018). Will A Computer Ever Be An Artist? Can Computers Create Art? Part 3. En Medium. Recuperado de: https://medium.com/@aaronhertzmann/will-a-computer-ever-be-an-artist-6f861aa1349.
• Namile17 (2019). Memories of Passersby by Mario Klingemann. Courtesy Onkaos. Recuperado de: https://es.wikipedia.org/wiki/Archivo:Memories_of_Passersby_by_Mario_Klingemann_at_Espacio_SOLO.jpg.
• Martínez, Luis (2014). La violencia como bella arte. Madrid: El Mundo. Recuperado de: https://www.elmundo.es/cultura/2014/10/17/543fda1522601dac658b459f.html.
• Obvious (2018). Portrait of Edmond Belamy. Recuperado de: https://en.wikipedia.org/wiki/Edmond_de_Belamy#/media/File:Edmond_de_Belamy.png.
• Ortega y Gasset, J. (1925). La deshumanización del arte y otros ensayos de estética. 11ª edición. Madrid, España: Ed. Espasa Calpe.
• Ridler, Anna (s.f.). Espacio A + T, Fundación Telefónica. En Código. Arte-Arquitectura-Diseño . Recuperado de: https://revistacodigo.com/exposiciones/espacio-a-t-fundacion-telefonica/.

Recepción: 03/09/2019. Aprobación: 27/11/2019.

Resumen

En este artículo se comentan posibilidades de colaboración de grupos numerosos, con el apoyo de inteligencia artificial, en el área de las humanidades. Se hace énfasis en el impacto positivo que este tipo de colaboración puede lograr, a diferencia de la visión de confrontación que caracteriza el discurso actual sobre los peligros de la inteligencia artificial.

Palabras clave: colaboración masiva para el aprendizaje, inteligencia artificial, supermentes, investigación impulsada por la gente.

Shakespeare and the lions: possible encounters between artificial intelligence and humanities

Abstract

This article is about the possibilities of collaboration among groups, with the support of artificial intelligence in Humanities. Emphasis is placed on the positive impact that this type of collaboration can achieve, unlike the confrontational vision that characterizes the current discourse on the dangers of artificial intelligence.

Keywords: crowdsourcing, artificial intelligence, superminds, people-powered research.

Introducción

Al pensar en inteligencia artificial (ia), uno de los imaginarios más comunes es el de la confrontación entre humanos y robots. Se habla de una inevitable guerra, de sometimiento, de “ellos o nosotros”. Sobre estos peligros y preocupaciones que genera la integración de inteligencia artificial en nuestras vidas hay ya abundante discusión, y es muy importante que así sea. No obstante, autores como Dowek (2018) tienen otra perspectiva e invitan a salir de esa metáfora: “No hay más competencia entre el hombre y la máquina que entre el trompetista y la trompeta, el albañil y la pala, el escriba y el cálamo” (p. 248).

El temor a la sustitución, al relevo que un robot podría tomar del trabajo del ser humano, no nos permite bajar fácilmente las defensas, aun conociendo los beneficios que la inteligencia artificial está logrando en ámbitos como la medicina. Este miedo al reemplazo también permea el campo de las humanidades, pues la inteligencia artificial ya ha demostrado que puede crear, de manera autónoma, obras de arte o música, acciones que nos hacen considerar si a corto plazo el artista será sencillamente reemplazado. Alejándonos de esta perspectiva, la intención de este texto es explorar cómo la ia puede potenciar lo humano y el trabajo en colectivos para fomentar el logro de mejores resultados en proyectos relacionados con las humanidades. El escenario de la colaboración es una alternativa a la metáfora de la guerra, y es también la búsqueda de una productiva relación instrumental entre el ser humano y la ia, una herramienta ciertamente poderosa.

Podemos pensar que ya colaboramos con la tecnología de manera intensa, pero esto aún puede alcanzar un nuevo nivel si pensamos en lo que Malone denomina supermentes, es decir, la posibilidad de que “las personas y las computadoras se conecten de tal manera que actúen de forma más inteligente que cualquier persona, grupo o computadora haya hecho antes” (2018, p. 16). ¿Cómo puede suceder esto? Veamos algunos ejemplos.

Robots y humanos trabajando codo a codo

Como ejemplo de robot y humanos trabajando juntos para lograr supermentes, Malone (2018) menciona a los bots de Wikipedia, diseñados para revertir ciertas ediciones consideradas como vandálicas. La inteligencia artificial detecta la anomalía y los bots contribuyen como aliados que auxilian a los editores humanos a mantener, de manera más sofisticada y rápida, la calidad de los artículos. Vista así, la inteligencia artificial, trabajando al servicio de un colectivo, potencia las habilidades de los miembros del grupo en lugar de sustituirlos, lo cual corresponde a uno de los “santos griales” de la ia (Weld, Mausam, Lin y Bragg, 2015, p. 89), propuesta también conocida como sistemas de iniciativa mixta.

Otro ejemplo de este tipo de colaboración es el proyecto EyeWire. Se trata de una plataforma de ciencia ciudadana que nació en 2012 y que permite la cooperación de voluntarios para mapear neuronas en un ambiente ludificado. Se han registrado más de 290 000 personas de alrededor de 150 países y de acuerdo con la directora ejecutiva esto “es equivalente a 32 personas trabajando tiempo completo durante 7 años” (DeWeerdt, 2019).

Figura 1. Plataforma de EyeWire.

Nicholas Carr (2014) habla de la tecnología como un medio que nos permite ir más allá del límite que el cuerpo nos impone, y con ello nos acerca a una apreciación diferente del mundo: “El valor de una herramienta bien hecha y bien utilizada reside no sólo en lo que produce para nosotros, sino en lo que produce en nosotros (p. 247-248). Carr precisa que la elección de una herramienta de trabajo debería ayudarnos a extender el campo de nuestra experiencia y percepción: “Lo que hace una herramienta superior a otra no tiene nada que ver con su novedad, lo que importa es cómo nos agranda o empequeñece, cómo moldea nuestra experiencia de la naturaleza, de la cultura y de los unos con los otros” (p. 262).

Si asumimos las herramientas tecnológicas como un instrumento para enriquecer nuestra experiencia sensorial y cognitiva, no podríamos encontrar un mejor aliado que la ia para ayudarnos a conocer y mejorar el mundo que nos rodea. Los siguientes dos ejemplos muestran cómo este enriquecimiento de recursos puede aplicarse a casos concretos en las humanidades.

El mundo de Shakespeare

Zooniverse es el nombre de un proyecto que inició en 2009 bajo el concepto de people-powered research. Se trata de una plataforma que facilita la colaboración entre participantes de diferentes edades, países y conocimientos, permitiendo que cada uno aporte pequeñas cantidades de trabajo voluntario en diversos proyectos, bajo el mismo concepto que Wikipedia o EyeWire. De esta manera se avanza más y de forma más rápida. Al momento de escribir este texto, la página oficial anuncia 447 339 366 participaciones, en alrededor de 50 proyectos, hechos por 1 937 067 voluntarios registrados y contando. Otro término relacionado con dicha forma de trabajo es el crowdsourcing, que en este contexto se refiere a un llamado abierto a la colaboración en proyectos específicos, donde cada participante usa sus mejores habilidades con el fin de solucionar un problema determinado o resolver un reto. Al abrir una convocatoria de esta naturaleza se amplían las posibilidades de reunir perfiles variados que contribuyan de una forma que no sería posible en grupos cerrados y muy controlados.

Zooniverse alberga proyectos de todas las áreas del conocimiento, pero aquí nos centraremos en uno del área de humanidades llamado “El mundo de Shakespeare”, donde la comunidad participa en la transcripción de manuscritos de este autor o de sus contemporáneos. El proyecto estuvo activo de diciembre de 2015 hasta septiembre de 2019 y actualmente se encuentra en período de revisión. Se trata de una iniciativa que se logra gracias a instituciones académicas como la Biblioteca Folger Shakespeare, en Washington, D.C., el proyecto Zooniverse.org de la Universidad de Oxford y el Diccionario Oxford de la Oxford University Press. Participaron alrededor de 50 mil usuarios que transcribieron aproximadamente 8 000 páginas (Barber, 2018).

Figura 2a. Plataforma Zoouniverse: ejemplos de transcripción.

Entre los manuscritos por revisar se encontraban cartas, libros de recetas de cocina, textos de alquimia, boletines de noticias, etcétera. Este material permite identificar desde variantes lingüísticas del idioma inglés, hasta conocimientos sobre la vida cotidiana del período 1564-1616, cuyo contenido es casi imposible de analizar hasta no contar con una transcripción. Recordemos que para transcribir estos documentos se requieren especialistas y se trata de un proceso lento y minucioso que a una sola persona puede tomarle meses o años. Gracias a la plataforma que ofrece Zooniverse, este procedimiento se agiliza de la manera que se describirá a continuación.

De entrada, todo el material se encuentra digitalizado y disponible en la plataforma. Los participantes realizan un tutorial de 10 minutos para aprender cómo deben indicar, desde una transcripción simple, hasta observaciones sobre palabras o expresiones no registradas aún por el diccionario, dudas o caracteres especiales. El sistema permite que cada voluntario colabore con una transcripción tan breve como una palabra o páginas completas: todo aporta al proyecto. En la figura 2 se puede apreciar el espacio que se abre sobre la imagen digitalizada de un manuscrito para ingresar una transcripción del texto, marcado con una línea verde.

Figura 2b. Plataforma Zoouniverse: ejemplos de transcripción.

Por supuesto, no todas las participaciones son exactas y precisas, pero justamente aquí se encuentra la oportunidad para la inteligencia artificial: los algoritmos “aprenden” y podrán organizar, de manera cada vez más efectiva, la colaboración de toda la gente que decide participar en un proyecto de esta naturaleza, lo cual sería imposible si no fuera por los algoritmos que trabajan para facilitar la recuperación, análisis y validación de aportaciones. Aspectos como el reconocimiento de imagen a través de un entrenamiento de machine learning podrían mejorar la “lectura” que una máquina realiza de un manuscrito.

Los datos obtenidos quedan a disposición del público que así lo solicite y esta es una forma de retribución al trabajo voluntario y a la comunidad. Dunn y Hedges (2019), así como Deines, Gill, Lincoln y Clifford (2018) detallan los beneficios y retos que han observado de este tipo de colaboración. Estos últimos autores resaltan, en el primer punto de su análisis, un hecho obvio pero a la vez sorprendente: “Lección #1: la gente quiere transcribir”.

Entonces, las multitudes que leen a Shakespeare aportan la habilidad humana de lectura que las máquinas no poseen, mientras que las máquinas aportan la capacidad de clasificación y organización para sistematizar los esfuerzos del colectivo. Tenemos aquí un ejemplo de supermente orientada hacia un proyecto del área de humanidades.

Por favor, alimente a los leones

El segundo ejemplo se trata de la colaboración entre Es Devlin, artista plástica, y Ross Goodwin, ingeniero de Google y creador de un algoritmo generador de poesía de deep learning para esta instalación. Please, Feed the Lions es el título original de esta obra que se presentó entre el 18 y 23 de septiembre de 2018, en el Festival de diseño de Londres. La idea era integrar un quinto león de color rojo vibrante que se uniera a los cuatro ya existentes en la plaza Trafalgar e invitar a los asistentes a alimentar a los leones…, pero con palabras. Aquí la metáfora de alimentar y nutrir a los leones nos regresa al aspecto de la colaboración para lograr mejores productos y de un mayor impacto. Podemos preguntarnos en este punto, ¿con este “alimento” aportado por la gente, qué tipo rugido produciría el león? Al concebir esta obra, Devlin pensaba darle al león “una voz poética colectiva y diversa a partir del ‘alimento’ proporcionado por las multitudes” (Google Arts & Culture, 2018).

Dado que la elección de las palabras que una persona usaría para alimentar a los leones era un factor desconocido, el algoritmo debía estar diseñado para optimizar la estética del poema tanto en lo semántico como en la métrica. Cada palabra o frase que llegaba a la boca del león se convertía en el inicio de un poema de dos líneas que se proyectaba en la columna cercana. Estos son algunos de los versos que el león rugió:

Figura 3. Please. Feed the Lions, Trafalgar Square, Londres 2018 (Mac Fadden Islington, 2018).

El poema se genera a partir de un modelo de red neuronal que ha aprendido a escribir a través de la lectura de 25 millones de palabras de poesía del siglo xix. Funciona prediciendo el carácter que debe continuar (sea letra, espacio o puntuación), a partir de cada una de las palabras proporcionadas por la audiencia. El algoritmo no sólo une frases que conoce con las que recibe, sino que puede escribir por sí mismo a partir de un input determinado: “Esto permite a la obra responder en tiempo real, es un poema siempre en desarrollo” (Google Arts & Culture, 2018).

En este caso, la inteligencia artificial permite que las multitudes creen un poema que además de extenso es verdaderamente misterioso en su sentido. Si cada persona en este festival escribiera su propio poema sería una creación valiosa sin duda, pero el acto de crearlo de manera colectiva y con la posibilidad de mejorar y potenciar la estética del lenguaje gracias al algoritmo es otro ejemplo de las supermentes a las que se refiere Malone (2018).

La visión positiva de la IA, las multitudes y las humanidades

Si regresamos a la definición de Carr (2014) acerca de la productividad de una herramienta que no sólo produce algo para nosotros sino que produce algo (positivo) en nosotros y nos permite extender nuestras posibilidades de experiencia del mundo, los dos ejemplos toman sentido. Lejos de la ia que nos sustituya o que nos haga cada vez más dependientes e inútiles al recordar datos, en estos dos ejemplos vemos una perspectiva optimista de las posibilidades de colaboración:si la metáfora de competencia cambia por una de “alimentación”, de contribución, de muchos que podemos aportar, cada uno, un poco para lograr más entre todos, entonces, tal vez podamos lograr una balanza más equilibrada, positiva y proactiva: las humanidades tienen abundante material para nutrir estas supermentes y aprender en ellas.

Referencias

• Barber, S. T. (2018). The ZOONIVERSE is Expanding: Crowdsourced Solutions to the Hidden Collections Problem and the Rise of the Revolutionary Cataloging Interface. Journal of Library Metadata, 18(2), 85-11. doi: https://doi.org/10.1080/19386389.2018.1489449.
• Carr, N. (2014). Atrapados. Cómo las máquinas se apoderan de nuestras vidas. México, CDMX: Taurus.
• Deines, N., Gill, M., Lincoln, M. y Clifford, M. (2018). Six Lessons Learned from Our First Crowdsourcing Project in the Digital Humanities. Getty Iris blog. Recuperado de: https://blogs.getty.edu/iris/six-lessons-learned-from-our-first-crowdsourcing-project-in-the-digital-humanities.
• DeWeerdt, S. (24 de julio de 2019). How to map the brain. Nature Outlook: The brain, 571, S6-S8 doi: 10.1038/d41586-019-02208-0.
• Dowek, G. (2018). Entrevista en Intelligence artificielle. Enquête sur ce technologies qui changent nos vies. Flammarion, Champs actuel.
• Dunn, S. y Hedges, M. (2017). Academic Crowdsourcing in the Humanities. Crowds, communities, and Co-production. Cambridge, Massachusetts: Chandos Publishing- Elsevier.
• Google Arts & Culture (2018). The Technology and people behind Please Feed the Lions. Meet the team working behind-the-scenes on the fifth lion. Recuperado de: https://artsandculture.google.com/exhibit/uQJy-TQgHNPkJw.
• Mac Fadden Islington, Dearbhla (2018). “Please Feed The Lions”, Es Devlin in Trafalgar Square, London 2018. Recuperado de: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:LDFLionsEdit_06.jpg.
• Malone, T. (2018). Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together. Nueva York, Little, Brown and Company.
• Weld, D., Mausam, Lin, C. y Bragg, J. (2015). Artificial Intelligence and Collective Intelligence, p. 89-100 En Malone y Bernstein (eds). Handbook of collective intelligence. Boston, Massachusetts: mit Press.

Recepción: 06/11/2019. Aprobación: 22/11/2019.

Resumen

Juan Carlos Niebles es un experto en inteligencia artificial, específicamente en visión por computadora. A través de esta entrevista nos hace reflexionar sobre la importancia que la inteligencia artificial tiene en nuestras vidas en la actualidad, así como la que puede llegar a tener, en rubros como la banca, cuestiones legales, temas de salud y diagnóstico, etcétera. Asimismo, plantea que todo tipo de tecnología, no sólo la inteligencia artificial, presenta ventajas y riesgos; que en este momento este tipo de inteligencia sólo es capaz de solucionar cuestiones muy específicas y que todavía está muy lejos de la inteligencia natural para adaptarse, aprender y realizar procesos cognitivos de manera avanzada y eficiente; pero que, en general, el beneficio potencial de la inteligencia artificial para los humanos es muy elevado.

Palabras clave: Inteligencia artificial, tecnología, desarrollo de tecnología, aplicaciones, riesgos.

Artificial intelligence in everything and for everyone

Abstract

Juan Carlos Niebles is an expert on artificial intelligence, specifically in computer vision. Through this interview, he poses the reflection on the importance of artificial intelligence in our daily lives, as well as the one that it might have in fields such as banking, legal issues, health and diagnosis, etcetera. Furthermore, he states that every type of technology, not only artificial intelligence, has advantages and risks; that at this moment such kind of intelligence is only capable of giving solution to very specific issues, and that it is still far from natural intelligence’s ability of adapting, learning and doing cognitive processes in a highly advanced an efficient way, but that, in general, the potential benefit of artificial intelligent is very high to humans.

Keywords: artificial intelligence, artificial intelligence, technology, technology development, applications, risks.

A partir de apenas un puñado de preguntas, Juan Carlos nos lleva por diversos caminos, retos y soluciones donde participa la inteligencia artificial (ia). La entrevista completa puede verse aquí.

¿Por qué todos debemos saber de ia?

Se trata de una tecnología que va a cambiar al mundo: basta con pensar en cómo la electricidad o internet lo hicieron. El impacto de la ia será tan grande, que es necesario que esté representado el punto de vista de todos. Esta tecnología puede ser muy poderosa, con aplicaciones para la banca, cuestiones legales y muchos otros campos.

El programa Stanford-AI4all tiene justamente esa intención: la idea es incrementar los puntos de vista plurales ya que actualmente no hay una representación homogénea por género y por etnicidad. En Stanford se está dando un enfoque especial a la participación de las chicas en este programa, por lo que se les invita en el décimo grado para que se puedan interesar en el tema.

¿Qué beneficios y riesgos de la ia se presentan en su campo de estudio de la visión?

La visión por computadora implica que la máquina capture imágenes, así como datos del contexto. La idea es que sea capaz de percibir el mundo. Si se tiene una cámara en un café, por ejemplo, es deseable que pueda indicar que hay dos personas en una mesa, de manera que pueda aportar asistencia en función de lo que está pasando. También es muy importante que pueda proteger la privacidad de quienes forman parte de las imágenes.

En cuanto a los riesgos, vivimos un momento temprano en el desarrollo de la ia, que resulta perfecto para conversar sobre qué es lo bueno y qué es lo malo. Sabemos que pueden ser muy útiles en cuestiones de formación, al aprender a ensamblar un aparato, por ejemplo, y que siempre está el riesgo de violar la privacidad de las personas. Esto forma parte de la conversación que debemos tener. Las ventajas y los riesgos se aplican también a tecnologías previas, como el fuego: sabemos que es una herramienta muy importante, pero también que tiene peligros potenciales.

¿Cómo se compara la ia con la inteligencia natural del ser humano?

Siempre que trabajamos con ia nos inspiramos con lo que pasa en el ser humano, en la inteligencia humana que consideramos la cosa más maravillosa de la naturaleza. El campo de la ia está todavía muy lejos de la inteligencia natural para adaptarse, aprender y hacer este tipo de procesos cognitivos de manera tan avanzada y eficiente. En este momento la ia es capaz de solucionar cuestiones muy específicas de manera muy buena. Por ejemplo, puede haber un sistema que juegue ajedrez y le gane incluso a campeones, pero es lo único que sabe hacer. Se trata de una inteligencia muy estrecha, muy específica.

¿Hay desarrollos en las áreas de emoción y creatividad en ia?

Resulta difícil entender qué son las emociones, cómo emergen del cerebro… Un tema ligado es el sentido común, que es algo prácticamente inexistente en la ia de hoy. En cuanto a la creatividad, es un tema muy interesante. Hemos visto, por ejemplo, algunos sistemas nuevos de ajedrez que utilizan estrategias de juego completamente diferentes a las de los jugadores humanos. Incluso los grandes maestros de ajedrez juegan con ellos y se quedan fascinados. Quizá podamos hablar de creatividad de la ia.

También existen sistemas que trabajan para industrias como la de la moda. Aquí se enfrentan al problema de saber si las creaciones que propone la ia serán del gusto de la gente. Entonces entra la colaboración entre humanos y máquinas.

¿Qué reacción debemos tener ante los procesos de aprendizaje por los que pasan las ia y que no implican una supervisión humana?

A los científicos nos intrigan los mecanismos del cerebro que permiten a los humanos aprender con pocos ejemplos y de manera no supervisada. Hoy en día las máquinas aprenden fundamentalmente de forma supervisada. Los procesos de aprendizaje no supervisado implican que absorben grandes cantidades de datos, definen patrones y comprenden los datos. Estamos aún lejos de tener técnicas que lo permitan. Si bien no hay que tener temor, sí debemos tener cuidado de que la tecnología avance por buen camino.

¿Algún mensaje final para nuestros lectores?

Sabemos que estos temas pueden despertar temores. Sin embargo, es necesario considerar que faltan décadas para que ciertos trabajos dejen de ser útiles, a partir de la automatización de procesos. Por otro lado, existen muchos beneficios de la ia en temas de salud, por ejemplo, en el área de diagnóstico, o de transporte, para que disminuyan los accidentes a partir de mayor seguridad. En general, el potencial de beneficio de la ia para los humanos es muy elevado.

Si te interesa el tema:

• Perfil de Juan Carlos Niebles en Stanford
• Programa Stanford-AI4all

Recepción: 05/11/2019. Aprobación: 28/11/2019.

Resumen

El presente relato se considera transmedia ya que la narración se compone de tres elementos: este cuento corto, una colección curada a vínculos en ScoopIt! y una serie de cápsulas en audio en iVoox. Para una experiencia más rica de lectura, se recomienda enfáticamente fluir entre el cuento y los dos componentes web.

Palabras clave: inteligencia artificial, creación literaria, emociones, narrativa transmedia.

Ghostwriter: a transmedia story

Abstract

This is a transmedia narration comprised by three components: this short story, a curated collection of links in ScoopIt! and a series of audio capsules in iVoox. For a richer reading experience, it is strongly recommended to flow between the short story and the two online features.

Keywords: artificial intelligence, literary creation, emotions, transmedia storytelling.

Apenas comienzan las actividades del día, encuentra en su organizador una nueva tarea que le ha enviado su jefa: Cuento acerca de la Inteligencia Artificial.

“¿No hay más pistas? ¿Acaso un bosquejo? ¿Alguna idea siquiera? Nada”.

Dispone apenas de una semana para escribirlo y no deja de pensar que resulta paradójico que precisamente a ella le llegue este encargo. Hace una búsqueda rápida en internet y encuentra varias cosas que podrían servirle. Empieza a guardar los vínculos sin orden específico, pero pronto se da cuenta que hace falta sistematizar la búsqueda y organizar la información, o de lo contrario se perderá. Crea una nueva colección en ScoopIt! y empieza a guardar todo aquello que le parece de interés.

Una nota reporta que un equipo de humanos, lidereado por Hitoshi Matsubara, y una computadora escribieron un relato, el cual llegó a los finalistas en un prestigiado premio literario en Japón. Piensa que sería más divertido escribir con su jefa, en una suerte de colaboración, que hacerlo sola, sin nadie con quien discutir ideas.

Pasa el día leyendo y organizando información. Acopia un poco de todo: las últimas noticias de los avances recientes en materia de inteligencia artificial y creación literaria, listas de los mejores libros y películas en donde hay protagonistas “artificialmente inteligentes”. En el camino se topa con personajes maravillosos que la dejan meditando acerca de las intensas emociones que puede experimentar un replicante en Blade Runner, el amor que surge entre humanos y seres virtuales, y el anhelo de los robots por convertirse en humanos. Quisiera tener con quien conversar, para juntos analizar a estos singulares seres que en libros y filmes logran una profundidad de la que carecen los protagonistas humanos.

Desearía que su vida fuera menos solitaria. Algunos dicen que escribir es una tarea que requiere solitud y aislamiento, pero ella necesitó diálogo, le hace falta pelotear las ideas con alguien, pero no tiene con quién. Envidia al personaje Computron, del cuento en la revista Uncanny, quien tuvo la suerte de encontrarse con bjornruffian para asociarse en la creación de un comic. Le pareció tan inspirador que lo guardó en su recién creada colección de ScoopIt! Escribe unas notas acerca de los seres fascinantes con los que se ha topado en su incipiente pesquisa. Siente la necesidad de que alguien las lea… Mejor aún, que alguien escuche sus soliloquios, para que dejen de ser pensamientos en voz alta. Cada personaje que la ha hecho estremecer merece una reflexión, un mensaje, que lanzará en una botella al mar del ciberespacio, para que, si tiene suerte, conecte con otro ser que lo escuchará y vibrará igual que ella. Sus botellas serán episodios en audio para una serie que titulará “Mis favoritos de ai en la ficción”.

Son seres excepcionales que le han inspirado: escribirá la historia de un agente artificial que trabaja como escritor fantasma para una escritora reconocida; narrará sus tribulaciones, sus anhelos, sus emociones, aunque algunos opinen que la inteligencia artificial nunca igualará a la humana porque le falta sensibilidad, porque carece de alma. Ella le dará voz y alma a ese personaje.

Quisiera poder escribir con su propio estilo o imitar el de alguno de sus grandes favoritos… Después de todo, los avances de la ciencia han permitido descifrar la fórmula de Agatha Christie y los programas que se usan en estilometría son capaces de deconstruir las huellas estilísticas desde Shakespeare hasta J. K. Rowling. Pero no, el deber número uno del escritor fantasma es imitar el estilo de su empleador, en este caso empleadora, le agrade o no.

Relámpagos violentos atraviesan el cielo nocturno y el retumbar de los truenos anuncia con redobles el arribo de una tormenta. Por varios días ha vivido prácticamente en el estudio, viajando entre el procesador de texto y la telaraña de información para absorber, en este corto tiempo, las incontables historias de los mundos, real y ficticio, que presagian la llegada de una inteligencia artificial que en mucho responde a los sueños de sus creadores, pero que también se vislumbra amenazante e impredecible. Es mal momento para una tormenta; ya no podrá seguir trabajando porque ella seguramente insistirá en apagar el equipo para protegerlo de una descarga eléctrica. Es momento de fluir hacia un lugar que le permita seguir trabajando, a pesar del tempestuoso clima. Reúne los archivos que ha marcado con la “i” de imprescindibles y en un haz binario abandona el cálido espacio, justo en el momento en que estalla la tormenta.

Cuando no puede trabajar en la comodidad del estudio, se refugia en un minúsculo cubículo que provee facilidades básicas en la nube. El lugar es desaseado y siempre que lo visita tiene el temor de pescar una infección. El tiempo se desliza veloz mientras Aitana explora el proceso creativo de su escritora fantasma, al tiempo que graba los audios de su modesta serie de podcasts. Tener que escribir al servicio de ella, sin ningún reconocimiento, tras el velo del anonimato, es peor que la condición de Andrew, el robot-artista propiedad de una familia, ya que él no sólo logró su libertad, sino también la aceptación de su humanidad. Escribe un monólogo, emulando los de sus admirados personajes, con la esperanza de que se convierta en el grito libertario de los que sirven en la oscuridad, como ella.

Con los primeros rayos del sol regresa al estudio, agotada y sintiendo escalofríos que no presagian nada bueno. La historia necesita un nudo y se adivina incapaz de plantearlo. Se siente desorientada, intermitente. Busca entre sus archivos imprescindibles y con horror descubre que ha perdido algunos. Sin duda los ha dejado en el cuchitril que la alojó durante la tormenta. Es tarde para regresar a buscarlos y apenas puede sostenerse. Ella aparecerá en cualquier momento, con la plena seguridad de que encontrará en su bandeja el relato que solicitó.

Decide reflejar su propio infortunio en el fracaso de su personaje, atacado también por un virus que corrompe el producto de su ardua labor. Para todos los personajes que la inspiraron, el experimentar una sublime emoción, el amor verdadero, el dolor de la pérdida, la libertad, aún si es sólo para morir, los eleva por encima de su “aparente” falta de humanidad. Ella ahora se suma a la lista y agrega el fracaso y la desesperación a las experiencias que ha de vivir una inteligencia artificial.

“Mañana la página estará en blanco, pero no así mi alma, que fue tocada por personajes inolvidables, que me ayudarán a recuperar, fragmento a fragmento, la obra inconclusa que ahora ya tiene un final”.

Sin poder resistirse, firma con su nombre: Aitana Spectre. Es la primera vez que se atreve a hacerlo.

La imagina leyendo el texto mientras da sorbos a su taza de café. Tal vez tenga la desfachatez de cambiar un adjetivo aquí y allá, agregar un punto, una coma. Al final, verá que ha firmado con su nombre y pensará que se ha vuelto descarada; después de todo, no es más que un software que escribe ficción por encargo. Con una sonrisa socarrona lo borrará y escribirá el suyo: María Luisa Zorrilla.

Recepción: 03/09/2019. Aprobación: 28/11/2019