El auge de ChatGPT y otros desarrollos tecnológicos han evidenciado las potencialidades de la inteligencia artificial en su recorrido hacia la llamada Singularidad, el momento cuando la inteligencia artificial superaría nuestras capacidades racionales y cognitivas desatando una avalancha de cambios exponenciales en muchas áreas de nuestra vida.
En años recientes la inteligencia artificial no ha dejado de sorprendernos en su carrera por alcanzar y superar las capacidades humanas. Destacándose entre sus hitos la victoria de Deep Blue contra el campeón mundial de Ajedrez Gary Kaspárov en 1997, lo que inició una nueva era donde las máquinas compiten en dominios que se creían exclusivos de nuestra especie.
Pero hubo que esperar casi dos décadas para que en el 2016 fuésemos testigos de la victoria de AlphaGo, la inteligencia artificial de DeepMind, sobre Lee Sedol, el dieciocho veces campeón mundial en el juego Go; marcando un punto de inflexión en la relación entre los humanos y las máquinas.
El Go, con más de 2,500 años de historia, no es muy conocido en occidente, pero es venerado en Asia como una disciplina que combina paciencia y creatividad, siendo sumamente popular en China, Corea del Sur y Japón.
El enfrentamiento fue seguido por más de 200 millones de personas, dividiendo en dos las simpatías. Por un lado, millones apoyando fervientemente a Lee Sedol, como representante del género humano; y por otro, un pequeño grupo conformado por el personal de Deepmind y algunos entusiastas de las tecnologías respaldando a AlphaGo. Convirtiéndose el duelo en una presentación real y simbólica de la lucha de la máquina contra el ser humano.
La complejidad del Go radica en la alta posibilidad de combinaciones que sobrepasan los átomos del universo observable, superando por mucho al ajedrez. Hasta entonces se pensaba que por su naturaleza era un juego exclusivamente humano, pero AlphaGo demostró que las máquinas no solo podían competir, sino también vencer en dominios muy intuitivos y complejos.
Para derrotar a Kaspárov en el ajedrez, Deep Blue utilizó lo que puede considerarse como una “fuerza bruta computacional”, apoyada por algoritmos deterministas y una extensa base de datos de partidas previas que le permitían calcular millones de jugadas por segundo, eligiendo la de mayor probabilidad de éxito.
Pero AlphaGo significó un salto cualitativo a partir de un enfoque más sofisticado, fundamentado en redes neuronales profundas y aprendizaje por refuerzo con algoritmos de Monte Carlo; demostrando la viabilidad del aprendizaje profundo a partir de más de 30 millones de movidas expertas y de haber jugado contra sí mismo miles de veces; implementando jugadas creativas que sorprendieron a expertos y al mismo campeón mundial, manifestando una especie de “intuición algorítmica”. Como consideró el historiados Yuval Noah Harari, "AlphaGo redefinió el juego al crear estrategias que ningún humano podría haber imaginado".
El enfrentamiento consistió en cinco partidas, triunfando la máquina en cuatro de ellas. La única victoria de Lee Sedol se atribuye al brillante "Movimiento 78″, que fue ampliamente celebrado como un recordatorio de la resiliencia y creatividad humana. El jugador reconocería posteriormente que, "En ese momento, no estaba jugando contra una máquina; estaba jugando contra mis propios límites", evidenciando el nivel competitivo de su adversario y el gran esfuerzo que demandó aquel momento.
Por su parte, AlphaGo sorprendió con el famoso "Movimiento 37″ de la segunda partida, convirtiéndose en uno de los más icónicos en la historia del Go y de la inteligencia artificial, desconcertando a Lee Sedol y al público conocedor del juego. El comentarista profesional Michael Redmond lo describió como "hermoso" y "audaz". Aunque primeramente se creyó un error, rápidamente se reflejó como una jugada maestra que cambió el curso de la partida, demostrando que la máquina tenía una “comprensión” del juego superior a la humana.
La jugada fue un precedente, evidenciando que la máquina construía jugadas originales a partir de patrones algorítmicos. Lo que fue una sorpresa por considerarse la creatividad como un atributo distintivo del género humano, obligando a cuestionarnos si también puede ser una característica emergente de sistemas complejos de naturaleza no orgánica.
Además, planteó la paradoja de que cuanto más avanzan las máquinas, más difícil es predecir sus acciones y consecuencias, por lo que siempre se debe gestionar el riesgo del diseño de capacidades que no comprendemos cabalmente, buscando evitar consecuencias inesperadas y perjudiciales.
La inteligencia artificial puede competir sin distracciones, insensible frente al contexto y libre de prejuicios, emociones e intenciones. Diferente a los humanos que podemos experimentar inseguridad y hasta compasión hacia nuestros oponentes, la inteligencia artificial actúa con neutralidad y focalizada hacia sus objetivos. Su comportamiento contrasta con nuestra naturaleza, recordándonos que las máquinas, aunque inteligentes, carecen de los matices emocionales de nuestras interacciones sociales.
Durante el enfrentamiento, Lee Sedol dijo sentirse "emocionalmente agotado", no solo por la presión del juego, sino también por la idea de enfrentarse a algo que parecía, y realmente era, inhumano en su agudeza y precisión. Sentimientos similares han tenido jugadores que han competido contra inteligencias artificiales, reconociendo que se demanda gran atención y esfuerzo.
AlphaGo superó al campeón mundial con estrategias y jugadas que no se limitaron a replicar las suministradas en su entrenamiento, constituyendo un hito en la interacción entre seres humanos y máquinas. Nick Bostrom, profesor de Harvard y famoso autor y futurista, señaló que, "El triunfo de AlphaGo no solo desafía lo que entendemos por creatividad, sino que nos obliga a pensar en cómo las máquinas pueden participar en la producción de ideas originales".
En los últimos años la inteligencia artificial se ha hecho más potente y versátil, por lo que ningún jugador podría derrotarlas actualmente. AlphaZero, sucesor de AlphaGo, ha sido invencible a partir de un enfoque autónomo donde aprende jugando millones de veces contra sí misma, perfeccionando sus estrategias progresivamente.
El desempeño y las potencialidades de las nuevas tecnologías presagia enormes oportunidades y grandes riesgos. Entre las oportunidades, se reconocen los logros y promesas en la conducción autónoma, la detección temprana de enfermedades, la traducción automática, la generación de lenguaje humano y el diseño creativo. Así como la capacidad de análisis para responder a situaciones globales como el cambio climático, la pobreza y la sostenibilidad energética.
Pero los avances recientes de la inteligencia artificial y la robótica humanoide plantean preocupaciones sobre riesgos asociados a la autonomía de las máquinas y la toma de decisiones sin supervisión humana. Igualmente, la capacidad para superar nuestras habilidades puede trasladarse a áreas como la economía, la política y la seguridad, exacerbando las desigualdades existentes, incrementando la manipulación política e imponiendo restricciones a las libertades individuales y los derechos fundamentales.
Las nuevas tecnologías nos muestran que las fronteras entre lo humano y lo artificial no son tan amplias y rígidas como pensábamos, por lo que demandamos una gobernanza y un marco ético robusto para un mundo donde las máquinas superarán nuestras capacidades. Como señaló Demis Hassabis, "el verdadero objetivo no es solo crear sistemas inteligentes, sino garantizar que trabajen para un futuro mejor y más justo para todos".
Finalmente, las preocupaciones mencionadas no deben verse como obstáculos para el progreso material, sino como recordatorios de nuestra responsabilidad en el desarrollo y aplicación de tecnologías avanzadas. Tal y como ha advertido el experto Stuart Russel, el verdadero desafío es asegurarnos que las máquinas inteligentes trabajen siempre con principios y objetivos definidos por nosotros. De no lograrlo, corremos el riesgo de crear sistemas que nos amenacen y operen al margen de la ética y los intereses humanos.