El ajedrez es demasiado fácil

La informática tiene dos opiniones sobre la inteligencia artificial (IA). Algunos informáticos creen en la llamada IA ​​fuerte, que sostiene que todo el pensamiento humano es completamente algorítmico, es decir, se puede dividir en una serie de operaciones matemáticas. Lo que sigue lógicamente, sostienen, es que los ingenieros de inteligencia artificial eventualmente replicarán la mente humana y crearán un robot genuinamente consciente de sí mismo repleto de sentimientos y emociones. Otros adoptan la IA débil, la noción de que el pensamiento humano solo se puede simular en un dispositivo computacional. Si tienen razón, los robots del futuro pueden exhibir gran parte del comportamiento del dispositivo. Si tienen razón, los robots del futuro pueden exhibir gran parte del comportamiento de las personas, pero ninguno de estos robots será jamás una persona; su vida interior estará tan vacía como la de una roca.



Las predicciones anteriores de los defensores de la IA fuerte y débil han hecho poco para hacer avanzar el debate. Por ejemplo, Herbert Simon, profesor de psicología en la Universidad Carnegie Mellon, quizás el primer y más vigoroso adherente de la IA fuerte, predijo hace cuatro décadas que las máquinas con mentes eran inminentes. No es mi objetivo sorprenderlos o escandalizarlos, dijo. Pero la forma más sencilla que puedo resumir es decir que ahora hay en el mundo máquinas que piensan, que aprenden y crean. Además, su capacidad para hacer estas cosas aumentará rápidamente hasta que, en un futuro visible, la gama de problemas que pueden manejar será coextensiva con la gama a la que se ha aplicado la mente humana.

En el otro lado de la ecuación, Hubert Dreyfus, profesor de filosofía en Berkeley, apostó hace dos décadas a que las computadoras procesadoras de símbolos nunca se acercarían a las habilidades de resolución de problemas de los seres humanos, y mucho menos a la vida interior. En su libro, What Computers Can't Do (HarperCollins 1978), y nuevamente en la edición revisada, What Computers Still Can't Do (MIT Press 1992), afirmó que las formidables computadoras para jugar al ajedrez permanecerían para siempre en el reino de ficción, y desafió a la comunidad de IA a demostrar que estaba equivocado.





La victoria de la primavera pasada de la computadora Deep Blue de IBM sobre el jugador de ajedrez humano más grande del mundo, Gary Kasparov, borró la predicción de Dreyfus. ¿Pero también aboga por una IA fuerte en lugar de una débil? El propio Kasparov parece pensar que sí. Para el deleite de los partidarios de Strong AI, Kasparov declaró en Time en marzo pasado que sintió un nuevo tipo de inteligencia luchando contra él.

Además, el conocido filósofo Daniel Dennett de la Universidad de Tufts no encontraría una reacción tan hiperbólica a la luz del triunfo de Deep Blue. Siempre el archidefensor de la IA fuerte, Dennett cree que la conciencia está en su núcleo algorítmico, y que la IA está reduciendo rápidamente la conciencia a la computación.

Pero en su júbilo, Kasparov, Dennett y otros que creen que Deep Blue da crédito a Strong AI están pasando por alto un hecho importante: desde una perspectiva puramente lógica, el ajedrez es notablemente fácil. De hecho, como se sabe desde hace mucho tiempo, el ajedrez invencible puede teóricamente ser jugado por un sistema sin sentido, siempre que siga un algoritmo que rastree las consecuencias de cada movimiento posible hasta que se encuentre una posición de mate o de empate.



Por supuesto, si bien este algoritmo es dolorosamente simple (los estudiantes universitarios en ciencias de la computación lo aprenden de manera rutinaria), es computacionalmente complejo. De hecho, si asumimos un promedio de alrededor de 32 opciones por jugada, esto produce mil opciones por cada movimiento completo (un movimiento es una jugada de un lado seguida de una jugada en respuesta). Por lo tanto, mirar hacia adelante con cinco movimientos arroja un billón (1015) de posibilidades. De cara al futuro, 40 movimientos, la duración de un juego típico, implicaría 10120 posibilidades. Deep Blue, que examina más de 100 millones de posiciones por segundo, tardaría casi 10112 segundos, o alrededor de 10104 años, en examinar cada movimiento. En comparación, ha habido menos de 1018 segundos desde el comienzo del universo, y el consenso entre los entendidos del ajedrez informático es que nuestro sol expirará antes incluso de que las supercomputadoras del mañana puedan llevar a cabo una búsqueda tan exhaustiva.

Pero, ¿qué pasa si una computadora puede mirar muy lejos (impulsado, digamos, por el algoritmo conocido como búsqueda alfa-beta minimax, la estrategia principal de Deep Blue), en lugar de todo el camino? ¿Y si pudiera combinar esta potencia de procesamiento con una pizca de conocimiento de algunos principios básicos del ajedrez, por ejemplo, los relacionados con la seguridad del rey, que, dicho sea de paso, se instalaron en Deep Blue justo antes de su partida con Kasparov? La respuesta, como demostró rotundamente Deep Blue, es que una máquina tan armada puede superar incluso al mejor jugador de ajedrez humano.

Creatividad Ex Machina?

Pero el tipo de pensamiento que se aplica al ajedrez, comparado con todo el poder y alcance de la mente humana, está lejos de ser toda la historia. La matemática del siglo XIX Ada Byron, conocida como Lady Lovelace, fue quizás la primera en sugerir que la creatividad es la diferencia esencial entre mente y máquina, la esencia definitoria que va más allá de lo que incluso el algoritmo más sofisticado puede lograr. Lovelace argumentó que las máquinas informáticas, como la ideada por su contemporáneo, Charles Babbage, no pueden crear nada, porque la creación requiere, mínimamente, originar algo. Las computadoras no pueden originar nada; simplemente pueden hacer lo que les ordenamos, a través de programas, que hagan.



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Un siglo después, Alan Turing, el abuelo de la inteligencia artificial y la informática, respondió a la objeción de Lady Lovelace inventando la ahora famosa Prueba de Turing, que una computadora pasa si puede engañar a un humano haciéndole creer que es un humano. Desafortunadamente, aunque el ajedrez es demasiado fácil, la prueba de Turing sigue siendo demasiado difícil para las computadoras de hoy. Por ejemplo, el engaño, del que seguramente debería ser capaz un jugador de computadora potente en la prueba de Turing, es un concepto increíblemente complejo. Instar a una persona a aceptar erróneamente una noción falsa requiere que la computadora comprenda no solo que la idea es falsa, sino también la miríada de conexiones sutiles que existen entre la idea y las creencias, actitudes e innumerables otras ideas de esa persona.

Aunque la prueba de Turing está actualmente fuera del alcance de la más inteligente de nuestras máquinas, puede haber una forma más sencilla de decidir entre las formas fuertes y débiles de la IA, una que resalte la creatividad, que bien puede ser el problema real en el Strong vs. Choque débil. La prueba que propongo es simplemente: ¿Puede una máquina contar una historia?

Aunque la virtud de esta prueba puede no parecer obvia a primera vista, existen algunas razones interesantes para pensar que es un buen índice de mentalidad. Por ejemplo, la prueba dominante de creatividad en uso en psicología (Pruebas de tolerancia del pensamiento creativo) solicita a los sujetos que produzcan narrativas.

Tampoco es arbitraria la presencia de narrativa en estas pruebas; Muchos científicos cognitivos argumentan plausiblemente que la narrativa está en el corazón mismo de la cognición humana. Roger Schank, un conocido científico cognitivo de la Universidad Northwestern, afirma audazmente que prácticamente todo el conocimiento humano se basa en historias. Su afirmación fundamental es que cuando recuerdas el pasado, lo recuerdas como un conjunto de historias, y cuando comunicas información también la entregas en forma de historias.

Pero quizás lo más significativo para esta discusión es que el juego de la historia llegaría directamente al corazón de la distinción entre IA fuerte y débil. A los humanos les resulta imposible producir literatura sin adoptar los puntos de vista de los personajes, es decir, sin sentir lo que es ser estos personajes; de ahí que los autores humanos generen historias capitalizando el hecho de que son conscientes en el sentido más amplio de la palabra, que es ser consciente simultáneamente de uno mismo, de otra persona y de la relación (o falta de ella) entre las dos personas.

Historia profunda

Por lo tanto, parece que un juego de historia sería una mejor prueba de si las computadoras pueden pensar que los juegos de ajedrez y damas que actualmente predominan en las conferencias de IA. Pero, ¿cómo sería el juego de la historia? En el juego de la historia, le daríamos tanto a la computadora como a un maestro narrador humano una oración relativamente simple, digamos: Gregor se despertó y descubrió que su abdomen estaba tan duro como un caparazón, y que donde había estado su brazo derecho, ahora se movía un tentáculo. Ambos jugadores deben entonces crear una historia diseñada para ser verdaderamente interesante, cuanto más literaria sea en términos de caracterización rica, falta de previsibilidad y lenguaje interesante, mejor. Entonces podríamos hacer que un humano juzgue las historias de modo que, como en la Prueba de Turing, cuando tal juez no pueda decir qué respuesta proviene de la musa mecánica y cuál es del humano, digamos que la máquina ha ganado el juego.

¿Cómo les irá a las máquinas del futuro en un juego así? Creo que la duración de la historia es una variable clave. Un juego de historia que enfrente la mente contra la máquina en el que la longitud y la complejidad de la narrativa sea ilimitada sin duda sellaría la derrota de la máquina en los siglos venideros. Aunque los defensores de la IA fuerte sostendrían que una máquina podría eventualmente prevalecer en un concurso para ver si la mente o la máquina podrían producir una novela mejor, incluso ellos estarían de acuerdo en que intentar construir una máquina así hoy en día es impensable. La tarea sería tan difícil que nadie sabría siquiera por dónde empezar.

En resumen, aunque la prueba de Turing es, como se señaló, demasiado difícil para proporcionar el formato para la competencia mente-máquina en la actualidad, muchas personas piensan que pueden imaginar un futuro cercano en el que una máquina se mantendrá firme en esta prueba. Sin embargo, cuando se trata del juego de la historia sin restricciones, ese futuro simplemente no se puede concebir. Por supuesto, podemos imaginar un futuro en el que una computadora imprima una novela, pero no podemos imaginar los algoritmos que estarían en funcionamiento detrás de escena.

Entonces, solo para darles a los partidarios de Strong AI una oportunidad de pelear, restringiría la competencia a las historias cortas más cortas, digamos, de menos de 500 palabras. Esta versión del juego debería resultar un desafío tentador para los ingenieros de IA fuertes. Y, al igual que la versión completa, exige creatividad de aquellos, mentes o máquinas, que lo jugarían.

Entonces, ¿cómo podrían compararse las máquinas del futuro con los autores humanos cuando a cada uno se le da esa oración como punto de partida hacia un cuento corto?

Puede que no esté mal posicionado para hacer predicciones. Con la ayuda de Luce Foundation, Apple Computer, IBM, Rensselaer Polytechnic Institute (RPI) y National Science Foundation, he pasado los últimos siete años (y alrededor de tres cuartos de millón de dólares) trabajando con varios investigadores. sobre todo Marie Meteer, científica de Bolt, Beranek y Newman; David Porush, profesor de RPI; y David Ferrucci, científico senior de T.J. Watson Research Center: para construir un formidable autor artificial de cuentos cortos.

Parte de lo que nos impulsa a mí y a otros investigadores en la búsqueda para crear Proust, Joyces y Kafkas sintéticos es la creencia de que los sistemas de entretenimiento independientes genuinamente inteligentes del futuro requerirán, entre otras cosas, sistemas de inteligencia artificial que sepan cómo crear y historias directas. En los mundos de historias virtuales del futuro, repletos de personajes artificiales, las cosas se desarrollarán demasiado rápido en tiempo real para que un humano pueda guiar el proceso. La industria del juego actualmente camina por una línea muy fina entre prescribir rígidamente un juego y dejar que las cosas sucedan de cualquier manera cuando los humanos toman decisiones. Lo que se necesita desesperadamente es una inteligencia artificial que sea capaz de convertir los eventos en un hilo narrativo continuo y, al mismo tiempo, permitir que los jugadores humanos jueguen en un espacio aparentemente infinito de trayectorias argumentales.

El resultado más reciente de mi trabajo en este sentido (en colaboración con Ferrucci y Adam Lally, un ingeniero de software de Legal Knowledge Systems de Troy, NY) es un agente artificial llamado Brutus.1, llamado así porque el concepto literario en el que se especializa es traición. Desafortunadamente, Brutus.1 no es capaz de jugar al juego de cuentos cortos. Tiene conocimiento sobre la ontología de profesores académicos, disertaciones, estudiantes, clases, etc. pero quedaría paralizado por una cuestión ajena a su base de conocimientos. Por ejemplo, no sabe nada sobre la anatomía de los insectos. Por lo tanto, la oración que involucra a Gregor quedaría en blanco.

No obstante, Brutus.1 es capaz de escribir cuentos breves, si los cuentos se basan en la noción de traición (así como en el autoengaño, el mal y, en cierta medida, el voyerismo), que no son presunciones literarias poco prometedoras (ver recuadro, Traición, por Brutus.1-así ​​como por Ricardo III, Macbeth, Otelo.)

Tales hazañas casi belletrísticas son posibles para Brutus.1 solo porque Ferrucci y yo pudimos idear una definición matemática formal de traición y dotar a Brutus.1 del concepto (ver recuadro, La matemática de la traición). Pero para adaptar Brutus.1 para que juegue bien en un juego de cuentos cortos, ciertamente necesitaría comprender no solo la traición, sino otros grandes temas literarios como el amor no correspondido, la venganza, los celos, el partricidio, etc.

Por siempre inconsciente

Tengo tres años más para continuar con mi proyecto de diez años para construir un formidable Hemingway de silicio. En este punto, sin embargo, a pesar de que Brutus.1 es impresionante y aunque nuestra intención es crear descendientes de Brutus.1 que puedan comprender un complemento completo de conceptos literarios y más, parece bastante claro que las computadoras nunca serán los mejores narradores humanos en incluso un concurso de cuentos.

De nuestro trabajo se desprende claramente que para contar una historia verdaderamente convincente, una máquina necesitaría comprender la vida interior de sus personajes. Y para hacer eso, no solo necesitaría pensar mecánicamente en el sentido de un cálculo rápido (el fuerte de las supercomputadoras como Deep Blue), también necesitaría pensar experimentalmente en el sentido de tener una conciencia subjetiva o fenomenal. Por ejemplo, una persona puede pensar de manera experimental en un viaje a Europa cuando era niño, recordar cómo era estar en París en un día soleado con un hermano mayor, romper un drive por una calle, sentir el toque de un amante, esquiar en el borde, o necesita una buena noche de sueño. Pero afirmo que cualquier ejemplo de este tipo exigirá capacidades que ninguna máquina tendrá jamás.

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Los narradores humanos de renombre comprenden este concepto. Por ejemplo, el dramaturgo Henrik Ibsen dijo: Tengo que tener al personaje en mente de principio a fin, debo penetrar hasta la última arruga de su alma. Tal modus operandi está cerrado para siempre a una máquina.

Los partidarios de la IA fuerte, si se esfuerzan por construir una máquina que sea capaz de prevalecer en el juego de cuentos cortos, deben esforzarse por construir precisamente lo que distingue a la IA fuerte de la débil: una máquina consciente. Sin embargo, al luchar por una máquina de este tipo, los investigadores de Strong AI están esperando una culminación que siempre llegará, nunca estará presente.

Los creyentes en la IA débil, como yo, buscarán diseñar sistemas que, sin la capacidad de Ibsen para mirar a través de los ojos de otro, crearán personajes ricamente dibujados. Pero aunque espero avanzar, espero que, a diferencia del ajedrez, la narración de historias de primer nivel, incluso en la humilde extensión de los cuentos cortos, siempre será competencia exclusiva de los maestros humanos.

Aún así, continuaré con los últimos tres años de mi proyecto, en gran parte porque espero divertirme mucho, así como para poder decir con cierta autoridad que las máquinas no pueden ser creativas y conscientes (en vista de cómo Estoy usando técnicas de vanguardia) y para producir sistemas de trabajo que tendrán un valor científico y económico considerable.

Sin duda, Kasparov regresará pronto para otra ronda de ajedrez con Deep Blue o sus descendientes, y es muy posible que gane. De hecho, sospecho que pasarán otros 10 años antes de que los jugadores de ajedrez automático derroten a los grandes maestros torneo tras torneo. Muy pronto, sin embargo, Kasparov y aquellos que tomen su trono perderán invariablemente.
Pero ese no es el caso cuando consideramos las posibilidades de aquellos que buscan humillar no solo a los grandes ajedrecistas, sino a los grandes autores. No creo que John Updike o sus sucesores se encuentren jamás en medio de un juego de narración, sudando bajo luces tan brillantes y calientes como las que iluminaron a Gary Kasparov.

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