Computación

¿Puede tener sentido común una inteligencia artificial?

Un proyecto de supercomputación capaz de analizar cuadros podría arrojar algo de luz sobre la cuestión

Imagen representando el proyecto San Jorge en una bici
Imagen representando el proyecto San Jorge en una biciSaint George on a BikeCreative Commons

Es curioso como en apenas unos años las inteligencias artificiales han pasado de ser un tema exclusivo de la ciencia ficción a popularizarse en su vertiente más real. El campo que las estudia y diseña tiene ya unas cuantas décadas, pero ha tenido que superar unos cuantos baches antes de normalizarse entre el gran público. Ahora que pensamos más en Alexa que en Terminator, las preguntas comienzan a cambiar. Ya no nos preocupa una guerra de las máquinas, pero nos intrigan cosas como si un programa informático (que es lo que son), puede tener algo parecido al sentido común. Preguntas aparentemente más prosaicas, pero que esconden una profundidad mucho mayor.

La respuesta no es sencilla, en primer lugar, porque hay disputa sobre si podemos considerar inteligente el comportamiento de las inteligencias artificiales. Cierto es que no son seres pensantes ni con conciencia de si mismos, pero del mismo modo que una colonia de hormigas es inteligente como conjunto, ¿por qué no defender que haya otros comportamientos inteligentes más básicos y mecánicos? Sea como fuere, lo que está claro es que, al menos, las inteligencias artificiales son capaces de imitar procesos que, si realizara un ser vivo, identificaríamos como inteligentes. ¿Podemos decir lo propio sobre el sentido común? Un proyecto del Centro de Supercomputación de Barcelona podría darnos la pista que estamos buscando.

¿Qué es el sentido común?

Antes que nada, convendría definir “sentido común” y como no se trata de que empecemos a divagar, lo mejor es tomar la definición de la Enciclopedia Británica: la capacidad de pensar, comportarse de forma razonable y de tomar buenas decisiones. Seguramente tengamos cientos de objeciones sobre esta definición, así que, siendo un poco menos precisos, concedamos una ampliación. Entendamos el sentido común como la capacidad para llegar a conclusiones o tomar decisiones acertadas a partir de razonamientos básicos y sin requerir de un conocimiento o habilidades superiores a la media. Nadie diría que darle un guiso de carne a un perro sea no tener sentido común, no importa que la decisión sea mala porque la cebolla les siente mal, es un dato que no se considera de conocimiento general. Cortar la electricidad antes de manipular un interruptor, en cambio, sí sería de sentido común.

En este caso estamos hablando de buenas decisiones, pero esas decisiones tomadas con sentido común se basan, en realidad, en que hemos llegado a buenas conclusiones, como que manipular un enchufe es peligroso si circula corriente por él. Por eso mismo, también podemos decir que es de sentido común llegar a conclusiones como que, si escucho un galope por la calle, posiblemente sea un caballo. Efectivamente, se trata de la archiconocida navaja de Ockham, por la cual, en igualdad de condiciones, la opción más probable es, posiblemente la más correcta. Por eso no sería muy de sentido común imaginar que los cascos son de una cebra o un unicornio. Pues bien, aquí es donde entra el supercomputador MareNostrum4 de Barcelona.

Contexto sin texto

Ahora bien, la navaja de Ockham tiene truco, porque cuando decimos “la opción más probable”, lo que realmente queremos decir es “la opción más probable en este contexto concreto”. Si estuviéramos en una reserva natural africana, posiblemente tendríamos que pensar en cebras, onagros u otros équidos. Y aunque las inteligencias artificiales han demostrado ser muy buenas prediciendo en base a “lo más probable”, todavía les cuesta encontrar relaciones entre objetos que establezcan un contexto de trabajo. Evidentemente, es mucho más complejo y concreto que esto, pero nos da una idea del problema.

El procesamiento de imágenes es uno de los grandes logros de la inteligencia artificial, pero si le damos un cuadro es posible que identifique un caballero donde, en realidad, lo que hay es un samurái. En general, podríamos pensar que es más probable encontrar un caballero en un cuadro que un guerrero japonés, pero el sentido común nos dice que, si en el cuadro hay motivos asiáticos, la silueta, por indefinida que sea, será posiblemente la de un samurái y no la de un templario perdido en la tierra del sol naciente. Es el sentido común del que estábamos hablando. Eso es lo que intenta lograr el proyecto de San Jorge en una bici, coordinado por el Centro de Supercomputación de Barcelona – Centro Nacional de Supercomputación en colaboración con la Fundación Europeana con 5000 obras pictóricas.

San Jorge en una bici

El proyecto comenzó en 2019 y su objetivo era usar el supercomputador MareNostrum4 para entrenar modelos de inteligencia artificial capaces de interpretar cuadros. Estas descripciones automáticas tenían sus fallos, evidentemente, y ahora, en una segunda fase del proyecto, los investigadores han lanzado una campaña para que la gente colabore con el estudio a través de un portal de ciencia ciudadana en la plataforma Zooniverse. En ella, los usuarios pueden corregir a la Inteligencia Artificial para alimentarla con el contexto que falta, por decirlo de algún modo.

Ahora, esta inteligencia artificial está mejorando su capacidad para analizar la simbología de estas obras e incluso, con suerte, encontrar relaciones e interpretaciones totalmente novedosas (y esperemos que correctas). Podríamos decir que la inteligencia artificial en cuestión está aprendiendo ese sentido común del que hablábamos antes. Habrá que ver cómo avanza, pero, mientras tanto, podemos seguir reflexionando sobre esta filosofía de las nuevas tecnologías y, por supuesto, colaborando con este proyecto de ciencia ciudadana.

QUE NO TE LA CUELEN:

  • Existe debate sobre si la inteligencia artificial es realmente inteligente o si tiene sentido decir que “piensa”, pero nada de esto cuestiona su utilidad y la calidad de los avances que estamos viviendo.

REFENRECIAS (MLA):