Las técnicas de inteligencia artificial o de su rama más aplicada, el machine learning, ya están detrás de la mayoría de las aplicaciones y transacciones que utilizamos en nuestro día a día. Los sistemas de navegación, los recomendadores de compras, la personalización de los diagnósticos médicos ya forman parte de nuestra vida. Incluso llegará el momento en el que la mayoría de las interacciones y diálogos que mantengamos con las compañías telefónicas, bancarias o de suministro de agua o luz sea, probablemente, con máquinas que actúan guiadas por técnicas de inteligencia artificial. En ese momento, echaremos de menos un trato más humanizado, pero, sin duda, también notaremos una mejora en la velocidad de respuesta y la eficiencia del servicio y una disminución considerable en el número de errores.

Ante este nuevo escenario es normal plantearse en qué medida este tipo de técnicas sustituirá el trabajo de las personas, no obstante ¿es la inteligencia artificial comparable a la humana?, ¿cualquier tarea que hace una persona podrá ser imitada por una máquina dotada de Inteligencia Artificial? En definitiva, ¿en qué son superiores las técnicas de Machine Learning a los procesos mentales y en qué no lo son y, posiblemente, no lo serán nunca?

¿En qué es superior la inteligencia artificial?

El Machine Learning funciona gracias a algoritmos de aprendizaje que se entrenan con datos. En el entorno actual, debido a la creciente densidad digital, disponemos de una cantidad de datos de entrenamiento cada vez mayor y de mejor calidad, gracias a lo cual la Inteligencia Artificial puede obtener mejores resultados que la humana.

Por ejemplo, cuando un sistema de IA procesa un gran volumen de datos, su velocidad de aprendizaje y entrenamiento es siempre muy superior a la inteligencia humana. De esta manera, en los escenarios donde la máquina y el hombre tengan acceso a los mismos datos y, estos sean numerosos y totalmente relevantes para la resolución del problema, el sistema de IA siempre será superior al hombre en cuanto a su velocidad de aprendizaje y respuesta.

Siguiendo con la hipótesis anterior en donde partimos de que la IA y la IH tienen acceso a los mismos datos de entrenamiento, la capacidad del ser humano para registrar y asimilar esta información, si se puede expresar de forma cuantitativa, será inferior a la capacidad de procesamiento de las computadoras y, por lo tanto, el grado de acierto y los resultados de técnicas de IA siempre será más alta. Esta situación ha sido así desde hace muchos años, de ahí la utilización de sistemas expertos y modelos predictores en el pasado, aunque con la aparición de las últimas tecnologías en Big Data y, más concretamente, con el procesamiento de grandes volúmenes de datos en paralelo y a bajo coste, esta distancia entre IA y IH se ha incrementado considerablemente.

Por otro lado, toda la potencia de procesamiento, almacenamiento y configuración en la IA está enfocada a la resolución de un único problema, por lo que muestra mayor grado de especialización. En cambio, la inteligencia humana es multipropósito y, unido a otras desventajas apuntadas antes, hacen que en determinadas situaciones el rendimiento de la IA sea superior al nuestro. El juego del ajedrez, donde hace ya muchos años que los sistemas de IA ganan a los mejores especialistas humanos, es un buen ejemplo de esta especialización.

Asimismo, nuestra capacidad para utilizar la inteligencia a la hora de resolver problemas o realizar tareas no es la misma en cualquier circunstancia. El cansancio, los elementos de distracción externos, el estado emocional, la motivación y otros factores, afectan temporalmente a nuestro rendimiento intelectual. Estas circunstancias cuando hablamos de IA no se contemplan. El rendimiento de un sistema de IA no se degrada, es siempre uniforme, lo que para determinadas tareas críticas es muy interesante. Pensemos en este caso en los automóviles sin conductor y cuántos accidentes se evitarán al eliminar el factor cansancio, alcohol o cualquier otro elemento de distracción.

¿En qué no es, ni será nunca superior la IA a la IH?

No obstante, frente a lo que sucede con las máquinas, las personas somos capaces de aprender con un volumen de datos de entrenamiento relativamente reducido. Si a un niño de un año le mostramos un par de veces un perro y un gato, es muy probable que la siguiente vez que se encuentre con uno u otro sepa distinguirlos con bastante acierto. Esta característica que nos permite generalizar reglas con pocos datos nos ha permitido la supervivencia en épocas pasadas sin necesidad de una gran experiencia. Los sistemas de ML entrenados con esos mismos conjuntos de escasos datos no serían capaces de aprender correctamente.

Además, las personas sin apenas darnos cuenta utilizamos procesos aprendidos en el pasado para solucionar problemas diferentes, pero que tienen alguna semejanza, de forma más rápida. Por ejemplo, si sabemos montar en bicicleta, será más fácil aprender a utilizar una motocicleta y, sabiendo esto, es más sencillo aprender a conducir un automóvil. Mientras, la reutilización de conocimiento en la Inteligencia Artificial es hoy un tema que está pendiente de desarrollar y, aunque es verdad que se están haciendo algunos avances, aún se está muy lejos de lo que somos capaces de forjar los humanos.

Otro punto a favor de la inteligencia humana frente a la IA es la creatividad y la imaginación. La capacidad que tenemos las personas de construir algo totalmente nuevo a partir de otros elementos y sin tener como referencia nada anterior es considerablemente mayor. Aunque la expresión más clara de la creatividad la tenemos en el arte, también la utilizamos constantemente para la resolución de problemas, especialmente cuando nos damos cuenta de que las experiencias anteriores no nos sirven para solucionarlos. La creatividad está muy relacionada con la intuición en la toma de decisiones. En este sentido, los sistemas basados en la IA no pueden tener esta capacidad ya que su funcionamiento depende totalmente del proceso de entrenamiento con datos. A este respecto, no podemos confundir la generación de números aleatorios de una computadora con un proceso de creatividad, ya que esta aleatoriedad se consigue con unas reglas de programación.

Por último, ante circunstancias de incertidumbre, ya sea por falta de datos o por equivalencia en la valoración de dos opciones, las personas somos capaces, en mayor o menor medida, de asumir riesgos. Por el contrario, los sistemas de IA siempre necesitarán disponer de una regla que les permita solucionar esta incertidumbre.

En definitiva, la inteligencia artificial no solo no es comparable a la inteligencia humana, sino que la primera parece que puede ser un complemento imprescindible de la segunda. Se hablará entonces no de inteligencia artificial vs inteligencia humana, sino de inteligencia ampliada logrando que las personas lleguemos a hacer cosas que hasta ahora ni imaginamos.

Pedro Herrera es el director de NovaQuality