Google sostiene que será difícil la construcción de máquinas con conciencia

"No entendemos muy bien cómo funciona la consciencia, apenas sabemos nada de ese proceso humano. Probablemente nunca seamos capaces de construir máquinas que tengan consciencia de sí mismas", explica a neurocientífico Greg Corrado, impulsor de Google Brain, el proyecto de inteligencia artificial de Google.

Tras sesenta años de investigación y una década de grandes avances en inteligencia artificial, "ya hay computadoras capaces de entender cosas muy básicas del mundo y de la comunicación humana", máquinas que realizan tareas con precisión y eficacia. Las más prestigiosas universidades y compañías tecnológicas trabajan en ella.

Su impacto, según los expertos, va a ser tan revolucionario como el de internet. Sin embargo, aunque estas máquinas capaces de aprender por sí solas empiezan a mostrar rasgos propios de la inteligencia humana, están a años luz de poseer cualidades tan inherentes y determinantes del hombre como el sentido común, la consciencia o las capacidades social y creativa.

El cerebro y el proceso del conocimiento siguen siendo un misterio y, subraya Corrado, el objetivo de la inteligencia artificial no es replicar a la humana, pese a que se aprovecha de los avances de la neurociencia, sino crear sistemas aparentemente inteligentes.

Sistemas que ya escriben poemas inéditos a partir de su conocimiento de los clásicos de la literatura universal, que ganan al juego "go" al campeón del mundo, que pueden entender el lenguaje natural o detectar qué tipo de objetos aparecen en una fotografía. En tareas muy concretas, son mejores que el ser humano.

El investigador de Google destaca los avances cosechados en el "deep learning", esto es, sistemas que aprenden por sí mismos a partir del ejemplo y son capaces de lograr la consecución de una tarea.

Es el caso, por ejemplo, de un sistema que, tras ver grandes cantidades de fotos de gatos, puede deducir cuáles son las características definitorias de ese animal y saber cuándo aparece uno en una imagen que nunca ha visto.

Los sistemas computacionales de percepción -capaces de "ver", "escuchar" y "entender" el mundo físico- experimentan grandes logros. "Es la primera ciencia que ha sido capaz de crear máquinas que son, en cierta medida, intuitivas", confirma Corrado. Son capaces de detectar patrones sin disponer de toda la información necesaria.

En el campo del "deep learning" se trabaja en redes neuronales artificiales, que son sistemas que se inspiran en el entramado neuronal para procesar la información.

Corrado explica que los sistemas de inteligencia artificial han conseguido también tener cierto grado de improvisación. Así, AlphaGo, la máquina que batió al campeón del mundo de go, ganó gracias a movimientos "sorprendentes e improvisados" tras hacer interpolación y extrapolación de los datos de que disponía.

El investigador aclara, sin embargo, que no se trata de creatividad. Aunque el "deep learning" empieza a aplicarse en el arte como una herramienta más para la creación -por ejemplo para descubrir nuevas combinaciones musicales-, las máquinas aún necesitan la información creada por los humanos para trabajar.