Arthur C Clarke murió efectivamente en marzo pasado y su vida y su obra han sido glosadas desde entonces en multitud de publicaciones, incluyendo las virtuales. En Internet en general y en Wikipedia en particular, puede consultarse todo tipo de información sobre este conocidísimo autor de ciencia ficción.

Forma parte de una generación brillantísima de autores de este género compuesta por Isaac Asimov, Damon Knight, Donald A. Wollheim, Frederik Pohl, James Blish, Judith Merril, Ray Bradbury, el propio Stanislav Lem, y muchos otros. Son autores del siglo XX y primeros años del XXI que recogieron la herencia de los más conocidos del XIX, Julio Verne, H.G. Wells y Hugo Gernsback (este último nacido en 1884 pero fallecido en 1967). La mayoría de ellos, por cierto, escritores de obras de ciencia ficción pero también científicos, tecnólogos y literatos.

Clarke en particular fue antes de dedicarse a la literatura especializada técnico en radar y en telecomunicaciones en la Royal Air Force y es conocido por anunciar con muchos años de antelación la instalación de satélites geoestacionarios de telecomunicación en la orbita de 36.000 kilómetros. Es además muy famoso por su colaboración con Stanley Kubrick en el guion de la inmortal película, “2001 Odisea del Espacio”. Guión surgido de la pequeña y notable obra de Clarke, “El Centinela”.

Mi intención no es la de repetir aquí lo que puede encontrarse en otros lugares. Simplemente quiero referirme a mis relaciones, indirectas desde luego, con Clarke.

Antes de desarrollar la presente nota, me gustaría decir que los prospectivistas tenemos “licencia” para tratar cualquier tema que tenga relación con el futuro del hombre y sus sociedades. Siempre, claro está, que los temas en cuestión se traten con seriedad y que no se intente en ningún caso entrar en el terreno de los verdaderos especialistas..

El prospectivista debe ser como el profesional que echaba en falta en nuestro mundo Erwin Schrödinger en su destacada obra ¿Qué es la vida?. En el prefacio de dicha obra, después de haber explicado los problemas de verdadero conocimiento de las cosas a los que se enfrenta el hombre al tener que elegir entre el conocimiento científico especializado y el conocimiento general de múltiples ramas del saber (el típico saber cada vez más de cada vez menos o cada vez menos de cada vez más), Schrödinger escribió:

“Yo no veo otra escapatoria frente a ese dilema (si queremos que nuestro objetivo no se pierda para siempre) que la de proponer que algunos de nosotros se aventuren a emprender una tarea sintetizadora de hechos y teorías, aunque a veces tengan de ellos un conocimiento incompleto e indirecto, y aun a riesgo de engáñanos a nosotros mismos”

Soy consciente de lo muy especializado que es el campo de la Inteligencia Artificial y no pretendo en ningún caso suplantar a los expertos. Uno de los más destacados de nuestro país (España), por cierto, Jesús Cardeñosa, es bloggero, como yo, en esta revista electrónica.

Ocurre, como dije al principio, que la Inteligencia Artificial es un gran “hecho portador de futuro”, y sus avances, no pueden pasar desapercibidos para todo aquel que haga conjeturas serias, o científicas, si quisiéramos ir más lejos, sobre el futuro de la humanidad.

El cerebro inconsciente

Volviendo al tema que nos ocupa, tras esta breve justificación, me gustaría indicar que si utilizáramos una interpretación neurobiológica para enfrentarnos a la inteligencia de las máquinas habría, quizás, que decir, que lo hecho hasta ahora en el mundo de los ordenadores y de la Inteligencia Artificial, es algo similar al comportamiento automático del cerebro de los reptiles o de los primeros mamíferos. Hay en esos primeros cerebros, percepción del mundo físico y reacción automática (inconsciente) a ello. Todo, producto, como sabemos hoy, de las neuronas, de las sinapsis, o conexiones entre neuronas, .y de la estructuración del córtex visual primario del cerebro. Algo que en parte existe, al menos en forma simulada, en las máquinas y sistemas de inteligencia actuales.

Las máquinas, no obstante, son todavía digitales, es decir físicas, y no pueden tener la flexibilidad, auto-creación, dinámica de evolución y capacidad de aprendizaje de un cerebro por rudimentario que éste sea. Por no hablar de la mente humana, algo considerado mucho más amplio que el cerebro.

Hay mucho por hacer, pero los más optimistas en cuanto a los resultados son los científicos, por llamarlos de alguna manera, que trabajan en ordenadores, software e Inteligencia Artificial. Una gran parte de su optimismo procede, seguramente, de Ray Kurzweil (un autor del que hemos hablado mucho en este blog) y de sus primeros trabajos sobre “máquinas inteligentes” y “máquinas espirituales”. En ellos, especialmente en The Age of Spiritual Machines, anuncia grandes avances a través de la “ingeniería inversa”, es decir, el escaneado del cerebro y la copia, literalmente hablando, de la circuitería neuronal y del, supuestamente, ordenador neuronal existente en el cerebro humano. Algo que Kurzweil cree estará listo para no más tarde del 2020, contando con los ordenadores mucho más avanzados (fotónicos, biónicos y cuánticos) y, puede que con la simbiosis hombre-máquina, esperados para los próximos años. Los avances recientes en el terreno de la Tomografía de Emisión de Positrones (TEP) y en el de la Resonancia Magnética Funcional (RMf), por ejemplo, y el furor actual de los neurocientíficos por esas técnicas, pueden estar confirmando esa predicción.

Un dilema: simular la mente o construir cerebros

Los investigadores que trabajan en la AGI (Artificial General Intelligence) de la que hablamos, cuentan con esos avances, pero creen más en “hacer aprender” a las máquinas y tienen gran confianza en que eso es posible. Puede que se apoyen en las teorías sobre la mente desarrolladas por el Premio Nobel de Medicina de 1972, Gerald M. Edelman, autor de libros destacados tales como Neural Darwinism (1987), The Remembered Present (1990) , Bright Air, Brilliant Fire (1992), y los más recientes, A Universe of consciousness. How matter becomes imagination (2000), escrito conjuntamente con Giulio Tononi y Wider than the Sky (2004). Edelman se inclina mucho más por construir modelos del cerebro que por construir modelos simuladores de la mente humana.

No les falta razón, por tanto, a los AGIS, ya que la conciencia y, por supuesto, la inteligencia, comienzan con el aprendizaje, y si no existe éste no puede haber evolución.

No sabemos cual de las dos corrientes tendrá más dificultades pues las dos se enfrentan a un órgano humano impresionante. Unos cien mil millones de neuronas y más de mil billones de conexiones en sólo 1,4 kg de materia orgánica nos da muestra de ello. Amén, claro está, de los ciento cuarenta millones de años de evolución de la vida sobre nuestro planeta.

Más, un problema adicional, quizás de pequeña naturaleza, pero problema al fin y al cabo. Se trata de la movilidad y el enfrentamiento a un mundo adverso y diverso que la inteligencia necesita para desarrollarse. Los árboles no necesitan cerebro, que sepamos, pero si lo necesitan, brillante y muy especializado, los guepardos y las gacelas. ¿Cómo, pues, adquirirá inteligencia una máquina que no se mueve?

Para esto también tienen respuesta los tozudos investigadores de la AGI. Algunos construyen robots que se mueven y aprenden a distinguir su entorno, y, otros, creen que Internet será un lugar super-avanzado para el desarrollo de la inteligencia. Si uno observa el fenómeno de la Red de Redes con cierto detenimiento, comprobará la cantidad de páginas Webs construidas en ella continuamente, el número creciente de conexiones creadas, la inteligencia en ella acumulada y, en fin, los millones de interrelaciones que los cerebros humanos aportan a diario. No es difícil ver en ese proceso un paralelismo con la evolución del cerebro.

Y, hay más. En términos muy esquemáticos se puede recordar que el cerebro comienza por la creación en animales muy pequeños de sensores diversos que conectan su cuerpo con el entorno, continúa con la aparición de la visión que tiene el mismo objetivo, y alcanza un nivel que llamamos humano con la aparición de las palabras y el lenguaje. Es curioso pero también en eso hay semejanzas con la Red. La Web 2.0 es la Red de la imagen y la visión y la Web 3.0 que nos anuncian, es la Red semántica, es decir la que será capaz de comprender el significado de las palabras.

Recuerdo ahora un pasaje de una vieja obra de ciencia ficción en la que la Red ha crecido tanto que en un momento determinado se oye un enorme grito en el Mundo y se descubre que es la Red que ha terminado por ser inteligente y expresa su angustia vital.

Pero la evolución de los robots y de las redes nos lleva a una reflexión final. Es el hombre el que está enseñando a las máquinas a aprender, a pensar y quizás a reproducirse y evolucionar, lo cual sugiere, ante la infinitamente pequeña probabilidad de la vida y de la inteligencia en un universo inorgánico e inhóspito, la posibilidad de que alguien haya hecho lo mismo con el hombre en los confines del tiempo.

Esta es la pregunta que se hacen muchos especialistas en Inteligencia Artificial, expertos en ciencias cognitivas, investigadores del cerebro, psicólogos y filósofos, además de muchos otros expertos e infinidad de personas corrientes.

La respuesta para muchas de esas personas es que, a pesar del aparente fracaso de la Inteligencia Artificial, tal como se plantaba en décadas pasadas, el mundo está lleno de tal inteligencia y cada vez son más los sistemas electrónicos automáticos que realizan funciones que antes sólo podían hacer los hombres..

En la mente de todos están los sistemas de tráfico aéreo, el tráfico de las grandes ciudades, los sistemas eléctricos, el sistema financiero mundial, o los grandes sistemas de supply chain que garantizan el suministro de bienes de consumo. Además, claro está, de la inteligencia cada vez más sorprendente de Internet con sus buscadores, sus sistemas de correo electrónico, sus links, sus vídeos, sus RSS, sus Ipods, Webcasts y Webinars. Por no hablar de las telecomunicaciones, fijas y móviles, y de sus sorprendentes servicios y aplicaciones.

La inteligencia de las máquinas está por doquier en este mundo. Los sistemas de correo electrónico nos sorprenden cada vez que los utilizamos, ya sea por el número de mensajes que son capaces de almacenar, por el ordenamiento inmediato de los mismos que pueden llevar a cabo, las búsquedas, las distribuciones y archivo por materias y mil tareas y habilidades más que ya nos gustarían para nuestras lentas y limitadas mentes.

La referencia mundial en cuanto a IA data, por otra parte, de 1997 cuando el famoso ordenador de IBM Deep Blue, fue capaz de vencer al capeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov.

No se puede decir, por tanto, a la vista de tales ejemplos, que la IA no sea una realidad en nuestro mundo y que las máquinas no estén aumentando sus capacidades y extendiendo su presencia a todos los rincones de la actividad humana.

La cuestión, no obstante, es que toda esa “inteligencia” es en realidad inteligencia muy limitada, basada en la capacidad de almacenamiento de datos, rapidez de cálculo matemático y diversas otras capacidades más que tiene el hombre, pero que no constituyen lo esencial de su inteligencia. Ninguna de las máquinas anteriores, incluyendo a Deep Blue, son conscientes de lo que hacen. Ninguna tiene capacidad de introspección y de reflexión. Y ninguna, por decirlo tajantemente, tiene verdadera capacidad de aprender.

En el aprendizaje radica la búsqueda actual de máquinas inteligentes. En el aprendizaje y en la capacidad de distinguir las palabras y conocer su significado.

La nueva etapa de la Inteligencia Artificial, sobre la que muchos se muestran excesivamente optimistas, hace obligatoria la nueva denominación inglesa de Artificial General Intelligence. Es una denominación que sustituye o complementa a la acuñada por Ray Kurzweil, Strong Artificial Intelligence. Ambas quieren poner énfasis en que ahora se va en serio a por máquinas que aprendan, piensen y sientan. En español cabría hablar de Inteligencia Artificial Total o Inteligencia Artificial Verdadera, o, de hecho, y más literalmente, de Inteligencia Verdadera Artificial.

En el número de la revista The Futurist correspondiente al periodo marzo-abril del presente año, se publica un interesante reportaje sobre los avances recientes en el terreno de la Inteligencia Artificial. Su autor es Patrick Tucker, editor senior de la revista.

Puede que no haya nada más futurista ni más prospectivo que la Inteligencia Artificial, ya que creo profundamente que el hombre se orienta cada vez más hacia la construcción (¿creación?) de máquinas inteligentes y hacia la consecución de máquinas, -- es decir, computadoras, es decir, software, -- que piensen como los humanos y tengan, incluso, su capacidad de reflexión y de consciencia. Es, por una serie de circunstancias, la nueva frontera hacia cuya superación la humanidad se orienta.

La consecución de tal meta no es un asunto fácil y muchos grandes investigadores son escépticos al respecto. No sólo porque la IA ya resultó un pequeño fiasco al final de los 60 y a lo largo de los 70, época en la que no se hicieron realidad las expectativas que muchos habían puesto en ella, sino por la dificultad intrínseca que el aprendizaje – base del conocimiento y la sabiduría -- supone.

Para que las máquinas piensen y tengan capacidad de conciencia se necesita primero, que las máquinas tengan la capacidad de aprender, y esto, es una tarea complicada mientras el hombre no haya descubierto cómo, él mismo, aprende y reflexiona. En esto último se trabaja intensamente también, como se sabe, y no hay problema, por tanto, para que un prospectivista haga conjeturas sobre las máquinas pensantes y los posibles robots humanoides del futuro.

Lo importante del reportaje de Tucker es la referencia a las nuevas direcciones de la IA, incluida la llamada AGI (Artificial General Intelligence), una denominación paralela a la de Strong IA, o Inteligencia Artificial Fuerte, usada por Ray Kurzweil en su libro Singularity is Near.

Uno de los impulsores de la nueva denominación es Ben Goertzel, gurú de la IA, co-editor del libro Artificial General Intelligence, publicado en 2007 por Springer, que forma parte de una joven generación de investigadores y autores entusiastas de la IA.

En dicha generación, o grupo, si no se quiere ser estricto con la edad, cabe mencionar a personas -- o personajes -- tales como: Rodney Brooks, Stephen Omohundro, Peter Norvig, Barney Pell, Peter Voss, Storrs Hall, Peter Thiel y, por supuesto el mismo Kurzweil, padre intelectual y precursor de todos ellos.

Son gente de nuestro tiempo, inventores-empresarios-intelectuales, todos ellos, con sus propias páginas Webs y sus propios blogs, que han puesto ya en marcha iniciativas tan interesantes como las conferencias denominadas Singularity Summit (2006 y 2007), el Journal of Artificial General Intelligence (JAGI), dando lugar a secuelas tales como, The First Conference of Artificial General Intelligence (University of Memphis, marzo 1-3 de 2008) o el, Singularity Institute for Artificial Intelligence.

Para todos ellos hace falta un nuevo Manhattan Project, esta vez, para la Inteligencia Artificial.