En las últimas semanas he tenido ocasión de leer dos libros y un artículo en los que estuvo presente Henry Kissinger. A sus casi cien años fue capaz de ofrecer una iluminación real sobre los problemas a que nos enfrenta el desarrollo de la inteligencia artificial, Genesis: Artificial Intelligence, Hope and the Human Spirit, The Age of AI y How the Enlightenment ends.

La primera conclusión que podemos sacar es que nadie sabe la evolución y hasta dónde puede llevarnos el desarrollo de la inteligencia artificial. Nada extraño; en los primeros tiempos de los ordenadores, se atribuyó a Bill Gates la previsión de un máximo de cien ordenadores en todo el mundo y poco después se atribuyó al mismo la idea de que nunca serían necesarias más de 640Ks en la memoria. Sean o no auténticas las citas, marcan un hecho: Nadie fue capaz de anticipar la evolución de la tecnología de la información y hoy nadie es capaz de anticipar con certeza hasta dónde y en qué dirección nos puede llevar el desarrollo de la inteligencia artificial.

El propio Kissinger utilizaba un ejemplo del desarrollo de la aviación perfectamente aplicable: Al principio, se observó cómo volaban los pájaros y se les trató de imitar. Más adelante, se encontró que se podía volar de una manera distinta a la de los pájaros y, con el tiempo, una vez que se conoció con detalle cómo vuelan los pájaros y la tecnología había avanzado bastante para imitarlos, se encontró que no era necesario porque había otra forma de volar mucho más eficiente. Ése es el estado actual.

Con la inteligencia artificial puede ocurrir algo parecido: Se intentó imitar a un cerebro humano cuyo funcionamiento no se conocía en profundidad y cuando alguien -Marvin Minsky y su grupo en el MIT- con más soberbia que conocimiento, despreció esa guía por entender que estaba lleno de basura evolutiva no funcional, produjo un largo invierno de la inteligencia artificial. No existía la capacidad de procesamiento ni, sobre todo, el volumen de datos que puede ser necesario para que exista algo digno de ser llamado inteligencia artificial.

Hoy sí existen ambas cosas y aunque el conocimiento sobre el cerebro sigue siendo limitado, tal como ocurrió en aviación, podríamos encontrar que existen formas de funcionamiento distintas de las utilizadas por el cerebro humano pero que consiguen resultados. Las máquinas no piensan ni son conscientes pero ¿pueden encontrarse formas de resolver problemas complejos que no necesiten ni lo uno ni lo otro? Hoy ya las hay; las máquinas manejan volumen de datos imposibles para el humano y, como sabemos hace tiempo, por encima de determinado nivel, lo cuantitativo se torna en cualitativo y puede dar lugar a escenarios distintos.

Me gustaría expresar esta situación con un pequeño experimento mental basado en los LLM (Large Language Models) y en su potencial. El acceso a una ingente cantidad de información escrita y hablada en un idioma -incluidos los diccionarios- puede hacer que, en un tiempo corto- la inteligencia artificial sea capaz de dominar un lenguaje y superar con holgura el criterio de Turing, es decir, hacer creer a una persona que está hablando con otra persona y no con una máquina.

Supongamos, pues, que un sistema tiene acceso a una enorme cantidad de información en un idioma y se trata de conseguir que lo domine de la forma más perfecta posible. Nada extraño; eso ya está funcionando.

Vayamos al siguiente paso: Supongamos que a ese mismo sistema le pedimos que haga lo mismo en varios idiomas distintos. Tampoco resulta extraño; los LLM al uso contestan en el idioma que se les pregunta.

Vayamos ahora a un tercer paso: Supongamos que le pedimos al sistema que identifique todas las ineficiencias y las confusiones que tienen los distintos idiomas y que produzca un idioma perfecto; tal vez con una gramática tan sencilla o más que la inglesa pero sin la multitud de excepciones y con reglas de pronunciación constantes; tan preciso como el alemán, el español o el francés pero sin su complejidad gramatical, con una pronunciación sencilla, según la cual, el lenguaje escrito y el hablado vayan juntos y la lectura de una palabra permita instantáneamente conocer su pronunciación sin necesidad de haberla oído antes; es decir, sin problemas como los del cantonés y el mandarín o las distintas variedades de árabe, sin varios alfabetos que convivan como el japonés ni tantos caracteres como el chino…¿misión imposible?

Tal vez no…en la parte técnica. Es posible que la inteligencia artificial pueda generar un nuevo lenguaje pero se tropezaría con el mismo problema que afrontaron los iniciadores del esperanto: Nadie lo habla, aprender un idioma representa un esfuerzo importante y, tal vez, muchos prefieran mantener la situación actual.

Si vamos al aspecto demográfico, el chino sería el idioma con más hablantes nativos pero es un idioma extremadamente difícil. ¿Podría la inteligencia artificial generar una lingua franca partiendo de cero? ¿Qué aceptación tendría?

Aparentemente éste sería un punto muerto, porque todos querrían un idioma lo más parecido al propio, de forma que el esfuerzo de aprendizaje fuese el menor posible pero ¿qué ocurriría si la inteligencia artificial crease un lenguaje propio para entenderse con otros sistemas? Al parecer, esto también ha ocurrido ya en el caso de Bob y Alice, dos inteligencias artificiales que acabaron generando un lenguaje propio para entenderse entre ellas.

Volvemos al punto inicial: ¿Tendría aceptación tal lenguaje entre los humanos? Probablemente no, pero hay una segunda pregunta: ¿Y si eso no tuviera relevancia alguna? Una vez que la inteligencia artificial esté presente en multitud de ámbitos, los humanos pueden tener un gran incentivo para aprender ese lenguaje…al igual que hoy mucha gente cuyo idioma nativo no es el inglés lo utiliza. Probablemente hay más interacción en inglés entre personas que no lo tienen como idioma nativo  que entre hablantes nativos; de igual forma, podría acabarse aceptando un idioma artificial que hoy no existe y que no tiene relación con ninguno de los idiomas conocidos…pero que es el idioma adecuado para entenderse con la tecnología.

Más aún; desde hace años es posible entenderse, aunque con limitaciones, mediante el recurso de hablarle al Google Translator y pedirle que haga una traducción hablada al lenguaje del interlocutor. Cabe esperar que, a corto plazo, esta posibilidad mejore y, quizás, el aprendizaje de otros idiomas pase a ser una cosa del pasado.

Por supuesto, este mismo principio puede aplicarse a muchos otros ámbitos: ¿Para qué aprender si nunca se va a llegar al nivel de una inteligencia artificial especializada? Ésta es la idea de base en How the Enlightenment ends; determinadas líneas de progreso tecnológico pueden convertir al ser humano en irrelevante y ¿después?

No es algo que vaya a suceder en varios siglos; hay que tener en cuenta que los ciclos de aprendizaje de la inteligencia artificial son infinitamente más rápidos que los humanos y en unos pocos años se podrían suceder miles de generaciones. El futuro no está en el largo plazo; está a la vuelta de la esquina.

Me gustaría finalizar con la paradoja de Turing y las consecuencias que podemos extraer de ella: Según Turing, la prueba de inteligencia de una máquina estaría en el hecho de que fuera capaz de engañar a un humano, haciendo a éste creer que su interlocutor era un humano y no una máquina. Esto dio lugar a la famosa controversia de la habitación china de Searle y quedó claro que una cosa es operar y otra cosa es comprender. Sin embargo, la prueba real de inteligencia no está en engañar a un humano sino otros sitios; una de ellas la proporcionó el propio Turing: En su trabajo de Bletchley Park con la máquina Enigma, partió de dos principios: El lenguaje original en el que estaban redactados los mensajes era el alemán y, además, en algunas situaciones se sabía de qué estaban hablando. Esto, junto con el hecho de que disponían de una máquina de una generación anterior con los mismos principios de funcionamiento, fue suficiente para romper el código Enigma.

¿Habría sido capaz una inteligencia artificial de utilizar esos dos elementos -asumir que el mensaje original está en alemán y saber de qué se está hablando- si previamente no hubieran estado entre los datos con los que se podía operar? Como mínimo, es dudoso.

Sin embargo, la cosa no acaba aquí: ¿Por qué se le ocurrió a Turing la idea? Evidentemente, porque tenía unos conocimientos generales muy amplios de matemáticas y de encriptación; suficientes para que, en un momento dado, la idea feliz pudiera surgir como de la nada.

¿Qué ocurriría si en un futuro nadie adquiriese una especialización porque la inteligencia artificial ha convertido la adquisición de conocimientos en un lujo inútil? ¿Podríamos encontrarnos en una situación similar a la de El planeta de los simios donde los protagonistas se ven sorprendidos de que los simios estén utilizando tecnología pero no vean avances? ¿Podría llegar un momento en que la inteligencia artificial no viera sentido en mantener a unos miles de millones de personas ociosas? ¿Habría que poner en marcha las famosas “leyes de la robótica” de Asimov para garantizar que la inteligencia artificial no decida un buen día que le sobran los humanos?

No lo sabemos; cuando aparece algo radicalmente nuevo pueden generarse expectativas fantasiosas; así, en el pasado se prohibió adaptar los rayos X a los anteojos de teatro porque nadie sabía que no era posible pero, al mismo tiempo, pueden producirse situaciones que no se habían anticipado, como ha ocurrido con el avance de la tecnología de la información y como, previsiblemente, ocurrirá con la inteligencia artificial. En ningún caso debe olvidarse que la velocidad de evolución en este ámbito hace que el futuro, incluso el más imprevisible, esté ahí mismo.