El ingeniero Carlos A. Coello Coello sostiene cuatro tesis sobre la Inteligencia Artificial (IA): mucho de lo que plantearon los pioneros del tema viene de la filosofía; su objetivo teórico es hallar la naturaleza de la inteligencia; los juegos permiten medir el éxito o el fracaso de esta disciplina; y tal vez, podría llegar a igualar a la inteligencia humana.
Coello Coello es, hasta hoy, el primero y único especialista en ciencias de la computación que ha ingresado a El Colegio Nacional (ECN) y en su calidad de computólogo, acaba de impartir el curso “Una breve introducción a la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones”. Antes, dijo que en años recientes la IA ha atraído un enorme interés y hasta cierto temor.
Sobre su primera tesis, recordó que Aristóteles introdujo los “silogismos”, una propuesta que permitía generar mecánicamente conclusiones, con base en leyes de razonamiento deductivo y hoy, las expectativas sobre lo que se logrará con la IA son muy elevadas en áreas como la educación, la investigación científica, las finanzas, el transporte y la salud.
Los silogismos proponen usar mecánicamente conclusiones, con base en el razonamiento deductivo. Constan de tres partes: Argumento mayor, Argumento menor y Conclusión. Ejemplo: Argumento mayor: todos los hombres son mortales; Argumento menor: Carlos es un hombre, por lo tanto, como Conclusión: Carlos es mortal. La idea es mecanizar el proceso de llegar a la conclusión.
El colegiado realizó un recorrido por la historia y recordó que, en 1308, el filósofo español Ramón Llull diseñó y construyó la primera máquina lógica llamada Ars Magna, en la que las teorías, los sujetos y los predicados teológicos se representaban mediante figuras geométricas que él consideraba perfectas, como círculos, cuadrados y triángulos.
“Usando palancas, manivelas y un volante, era posible demostrar, con esta máquina, la falsedad o certeza de un postulado”, explicó el ingeniero mexicano. Agregó que, en 1637, el filósofo René Descartes planteó la idea de dudar de lo que captaban los sentidos. “Es decir, separó a la mente del mundo físico, identificó la conciencia y autoconciencia, y la distinguió del cerebro como el asiento de la inteligencia”.
En 1943, el matemático norteamericano Norbert Wiener publicó su libro Cybernetics, originando una nueva disciplina llamada Cibernética. Pero fue hasta 1950 que el filósofo y matemático Alan Mathison Turing publicó Computing Machinery and Intelligence, con el que puso sobre la mesa el tema de la Inteligencia Artificial y preguntas como ¿las máquinas pueden pensar?. “Turing especulaba que existiría una máquina que pasaría esta prueba, y hoy día hay programas como el ChatGPT que la acreditan”, señaló Coello.
En 1951, el matemático Marvin Minsky y el físico Dean S. Edmonds construyeron el primer modelo físico de una red neuronal. En los años 60, los rusos Alexsey Ivakhnenko y Valentin Lapa desarrollaron el primer algoritmo de aprendizaje profundo, que originaría una disciplina que se denominaría años después “Inteligencia computacional”.
En 1968, el programador estadounidense Richard Greenblatt desarrolló, en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, el primer programa de computadora para jugar ajedrez a nivel de torneo, titulado Mac Hack, el primero en derrotar a un contrincante humano y en competir en un torneo de ajedrez de humanos. “Cuenta la leyenda que él fue el primer hacker de la historia”.
Pero el origen de las ciencias de la computación, como se conocen actualmente, se dio en 1975, cuando en su discurso de aceptación del Turing Award, los investigadores Allen Newell y Herbert Simon anunciaron la denominada “Hipótesis del sistema de símbolos físicos”, como la computadora digital, que tenía los medios suficientes y necesarios para poder realizar acciones inteligentes.
En 1981, el gobierno de Japón, en colaboración con su sector industrial, planteó el proyecto denominado Sistemas de Cómputo de Quinta Generación, un plan ambicioso pero poco realista. Entre 1987 y 1993 ocurrió el “segundo invierno de la IA. Su primer signo fue el colapso del mercado de hardware especializado en esta aplicación, ocurrido en 1987. Para 1993, más de 300 empresas que desarrollaban soluciones basadas en IA se habían ido a la quiebra.
En 1997, Deep Blue se convirtió en el primer programa de computadora capaz de derrotar al campeón del mundo en ajedrez, Garry Kasparov, en tres partidas. También empató en dos más, volviéndose un hito en la historia de la IA. Para 2014, el informático canadiense Yoshua Bengio desarrolló, junto con lan Goodfellow, el concepto de “redes generativas adversarias”.
Entre 2022 y 2023 se liberó al público en general ChatGPT, un chatbot de IA generativa diseñado por OpenAl, que pertenece a la familia de modelos de lenguaje conocidos como “Generative Pre-trained Transformer” (GPT). Se basa en un Large Language Model (LLM) llamado GPT-4o y puede generar respuestas y sostener conversaciones similares a las de un humano.
Luego, Carlos A. Coello Coello, enfocó su curso en las técnicas de búsqueda existentes y en los juegos como tema de estudio de la IA. Subrayó que existen dos tipos de búsqueda: la “ciega”, que no cuenta con la información con respecto al número de pasos o al costo de la ruta desde el estado inicial hasta la meta; y la “heurística”, que mejora la eficiencia del proceso mediante el uso de información sobre el dominio.
En relación a la importancia de los juegos en el desarrollo de la IA, puntualizó que, a lo largo de la historia, estos dispositivos han despertado una gran fascinación en la gente. Para poner un ejemplo, el matemático y científico británico Charles Babbage pensó en la posibilidad de programar su máquina analítica para jugar ajedrez y, posteriormente, construyó una máquina para jugar gato.
En la parte final del curso, sostuvo que una de sus aplicaciones de la IA está en el sector salud y su objetivo consiste en detectar enfermedades tempranas. “Muchos temen sobre la potencial pérdida de empleos a consecuencia de la IA. Los expertos dicen que se perderán trabajos tediosos y carentes de creatividad, pero no es claro el impacto de la IA en la economía de cada país”, aseguró.
Los retos de la IA Generativa no son triviales. “Entre éstos se encuentran los sesgos. Hay casos reportados en los que se utiliza una herramienta de IA para reclutar personal y se detecta un fuerte sesgo. Quién hizo el algoritmo dice: La culpa no es del algoritmo, sino de los datos que utilizaron para entrenarlo”, explicó Coello Coello.
“La transparencia, es otro reto, quien dice que debería ser obligatorio por ley que cualquier contenido que genere la IA sea etiquetado, que diga «esto se hizo con IA», ya sea un video, una imagen o un texto. Tal vez esa sea la dirección correcta, lo cierto es que como no explican estos algoritmos cómo llegaron a una solución, no hay explicación, la transparencia queda en duda”.
Algunas aplicaciones de esta tecnología están en el sector salud. Por ejemplo, un dispositivo como un Apple Watch, puede colectar datos como los patrones de sueño de un individuo, las calorías que quema en un día y su ritmo cardíaco, con el objetivo de detectar de forma temprana varias enfermedades. Usando lA se pueden detectar tendencias anormales e incluso programar una cita con el médico.
“La IA también puede ayudar a los médicos a efectuar diagnósticos más precisos, sobre todo, en enfermedades raras”, puntualizó el computólogo mexicano, y explicó que las aplicaciones de la IA pueden verse también en el transporte, particularmente en los autos autónomos; en el sector financiero, donde existen Chatbots para servicio al cliente, y en los sistemas de vigilancia, que utilizan herramientas de reconocimiento facial basadas en lA.
“Esta tecnología ya se usa en al menos 75 países. Se trata de una opción que se considera más confiable que los humanos para monitorear cámaras, pues los humanos pueden distraerse, quedarse dormidos o cometer errores”. Además, están las aplicaciones en la educación, área en la que se han desarrollado softwares que permiten calificar tareas y exámenes de manera automática, así como herramientas que permiten monitorear no sólo el desempeño académico de los estudiantes, sino también su estado mental y psicológico. En los videojuegos y en la agricultura, puede hacer análisis predictivo, monitorear el suelo y las cosechas.
Finalmente, el especialista informó que el inventor estadounidense Ray Kurzweil predice que la Inteligencia Artificial igualará a la inteligencia humana alrededor del año 2029 y para 2045, se mezclará con los humanos, en lo que él denomina la “singularidad” de la IA.
