La Inteligencia Artificial es la rama de la informática que trata fabricar progamas que se puedan catalogar de alguna forma como racionales, es decir, analicen una información dada y sean capaces de comportarse de distinta forma para lograr un objetivo más cercano al óptimo para los datos que disponen.

Por ejemplo, para hallar la salida a un laberinto se podría hacer un programa que recorriese todas las direcciones posibles sin ninguna distinción, volviendo atrás cuando se bloquease y probando los distintos caminos. Esto en informática se denomina backtracking o técnica de ensayo-error y es justo lo contrario a la inteligencia artificial. Un programa “inteligente” tendría ciertas preferencias, como los caminos hacia la derecha si sabe que la salida está en ese sentido. En este caso, seguramente, resultaría completamente inútil, pero está analizando su entorno y respondiendo de forma aparentemente mejor.

Para lograr una salida óptima hay muy diversos métodos que dividen a la Inteliencia Artificial en varias ramas completamente distintas entre sí. Se puede, por ejemplo, crear una extensa base de datos (conocimientos) con las mejores soluciones conocidas para diferentes situaciones. Son los llamados sistemas expertos y pretenden simular a una persona con gran experiencia en cierta labor, siendo esa base de conocimientos con los que cuenta la máquina los que habría adquirido esa persona durante toda su carrera. Sería, por ejemplo, resoler un cubo de Rubik sabiendo que primero se debe completar una cara, luego una fila de las caras contiguas, dejar ciertas piezas en una posición determinada y luego efectuar 17 movimientos iguales (nota a frikis del cubo: creo que la forma de resolverlo era algo similar, no pretendo ser exacto, sólo dar un ejemplo).

Otra opción es estudiar las implicaciones de nuestras diversas acciones y seleccionar las que nos reporten mayores beneficios en base a unas reglas. Es lo que se suele utilizar en ajedrez y juegos del estilo. La máquina analiza cada uno de sus movimientos y cada uno de los movimientos del contrario, y lo que ella respondería… así hasta unas cuantas jugadas más adelante. Obviamente esto implica una explosión de combinaciones imposible de computar, por lo que se descartan muchas según diversos criterios heurísticos.

Como curiosidad, el primer programa para jugar al ajedrez lo escribió Alan Turing en 1952. Por entonces las computadoras no tenían suficiente capacidad para procesarlo, así que tenía que hacerlo él mismo a mano, ¡tardando hora y media para cada movimiento! En la única partida registrada el programa perdió contra un amigo de Turing.

Otros intentos de crear Inteligencia Artificial mucho más interesantes y recientes son las redes neuronales y los algoritmos genéticos, ambos inspirados en la naturaleza. Pese a que las primeras fueron enunciadas hace más de medio siglo no se han estudiado y aplicado realmente hasta hace relativamente poco, y los algoritmos genéticos datan de la década de los setenta. Estos últimos creo que están orientados a problemas de optimización, basándose en las ideas de la evolución darwinista. Se crean un montón de soluciones aleatorias y las que que parecen mejores se combinan entre sí durante varios ciclos, añadiendo mutaciones azarosas para mantener la variedad. Supuestamente al final sólo quedan las soluciones más cercanas a la óptima. Como casi siempre en estos casos, la entrada inglesa Genetic algorithms es mucho más completa y hasta lo que he leído me ha quedado más claro que en la española

Las redes neuronales intentan imitar el sistema nervioso animal. Se basan en unas “neuronas” que reciben unos valores de entrada a los que aplican una función específica y su salida la envían a otras neuronas que siguen el mismo proceso hasta alcanzar la salida. Obviamente ésta salida será un número más, y dependiendo del mismo se tomarán unas decisiones u otras. Hay diversos tipos de redes con distintas filosofias y formas de interconectarse, pero por lo general están pensadas para problemas de reconocimiento de patrones. Lo realmente interesante de las redes es que son “entrenadas” y una vez lo han hecho es cuando está preparado el modelo para ser implementado y utilizado. Al igual que antes la versión inglesa es mucho más completa.

Además de toda la parte técnica y teórica que os he contado están las discusiones de carácter filosófico ¿Qué es inteligencia? ¿Se puede llamar realmente inteligencia a los procesos que hace una máquina? ¿Puede considerarse inteligencia aunque no entienda realmente lo que hace? Hay un gran debate sobre esto y sus definiciones. Una de las posibles respuestas la dio, de nuevo, Alan Turing, en los años cincuenta con su famosa Prueba de Turing.

Se fundamenta en la hipótesis positivista de que, si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente. El Test de Turing consiste en un hombre y una máquina en una habitación comunicándose con otro fuera de ella. El que está fuera ha de adivinar cuál de sus dos interlocutores es el ordenador mediante preguntas y respuestas en las que obviamente no sirve de nada preguntar si lo son o no, puesto que tienen permitido mentir. Por supuesto ninguna máquina lo ha pasado todavia como tal, pero como afirman en Turing Test lo realmente interesante es que el usuario no se comporte como juez tratando de pillar a la máquina haciendo preguntas tendenciosas dispuesto a descubrirla, si no que no sepa que puede estar hablando con un computador y se comporte normalmente como en un chat con otro humano cualquiera.

Para unos esta prueba sería suficiente para demostrar una IA, sin embargo otros creen que no. Para rebatirlo John Searle inventó el experimento mental de la Sala China, y el famoso Roger Penrose lo popularizó. Afirma que si él, que no sabe chino, entra en un cuarto con manuales y reglas que le indican cómo responder a las diferentes frases y un chino desde fuera introduce un texto, él sería capaz, utilizando esos manuales, de emitir una respuesta coherente. Entonces el chino afirmaría que quién le ha respondido entiende chino, sin embargo John no ha entendido nada de lo que ha leído ni contestado. Esto conlleva todo tipo de discusiones e interpretaciones.

No dudo que con la Inteligencia Artificial podamos acabar llegando muy lejos, y consiguiendo sistemas muy preparados para casi cualquier problema al que se vaya a enfrentar y preparados para aprender de sus errores y que quizá podamos llegar a conseguir entes que podamos calificar de inteligentes, pero lo que veo prácticamente imposible es que logremos dotarles de una consciencia, por lo que no creo que debamos temer nunca por una Skynet o unos Nexus 6 renegados, ni sentir lástima por el niño de Inteligencia Artificial o El Hombre Bicentenario.