¿Y si una máquina pudiera tener una inteligencia igual o superior a la de un ser humano?

El tan de “moda” concepto de inteligencia artificial IA, fue acuñado por el matemático Jhon McCarthy en 1956, como “la ciencia e ingeniería de hacer inteligentes a las máquinas”, sin embargo, aunque no se hablara antes de este término como tal, podría decirse que todo empezó con el más que famoso científico británico Alan Turing. Considerado el padre de la IA y de la informática moderna, más conocido por su trabajo de desencriptación de los mensajes de enigma en la segunda guerra mundial. Turing, ideó un test en los años 50, denominado Test de Turing, por el cual una máquina trata de demostrar un comportamiento inteligente (humano).

Mediante mensajes escritos en una pantalla, un juez interacciona (conscientemente) con dos sujetos, uno de ellos artificial, el objetivo de la computadora es convencer al juez de que es un humano. Cabe destacar que este test no mide tanto la capacidad coherente de respuesta de la máquina, sino que se basa en estudiar la capacidad de la máquina para responder de tal manera, como si de una persona humana se tratara.

Para Alan Turing la posibilidad de que este test fuera superado, significaba que las maquinas pueden ser capaces de pensar por sí mismas. De hecho, en la actualidad un programa informático llamado Eugene Goostman ha logrado superar este test, convenciendo a una parte del jurado de que es un adolescente de 13 años de origen ucraniano. Sin embargo, hay quien discrepa la opinión de la capacidad de las máquinas para generar consciencia tal y como lo hace el cerebro humano.

Ejemplo de ello es el filósofo estadounidense John Searle, en contra de este pensamiento, crea un experimento mental, conocido como La Habitación China, la idea de este experimento es la siguiente: imaginemos a una persona encerrada en una habitación, esta persona recibe por debajo de la puerta escritos en chino, él no entiende ni conoce el lenguaje chino, pero cuenta con manuales y diccionarios de tal idioma, utiliza estas herramientas para responder a las notas en chino, de tal modo que la persona que queda fuera de la habitación, creerá que quien le contesta a las cartas conoce el idioma, y por tanto, superaría el test de Turing, haciendo pensar al juez que conoce el idioma sin ser esto cierto. La idea que Searle quiere demostrar es que la capacidad de inteligencia no consiste en ser capaz de generar respuesta, sino en entenderla.

Sin embargo, los seres humanos recibimos una gran cantidad de estímulos diarios a los que damos respuesta sin comprenderlos previamente, significa eso que ¿actuamos de manera no inteligente? probablemente ambas partes sean ciertas, las máquinas no son capaces de sentir, pero a favor a los defensores de la IA, se ha demostrado que son capaces de extraer patrones de comportamientos y relación entre variables que el ser humano es incapaz de percibir, sobretodo en grandes volúmenes de datos, Big Data.

Esta idea de la inteligencia artificial ha llegado a las empresas, con el nombre de Data Mining o Minería de Datos. Este concepto engloba todas las técnicas estadísticas que tratan de descubrir patrones de comportamiento entre variables dentro de una gran cantidad de datos, lo que describíamos anteriormente como Big Data. Estas técnicas se basan no sólo en métodos de inteligencia artificial, sino que también en algoritmos de aprendizaje, cálculos de probabilidad etc. Algunos ejemplos de modelos que se emplean estas técnicas son las redes neuronales artificiales, redes bayesianas, los clústers, algoritmos de clasificación, regresiones, etc.

Procesos por los cuales, de una gran cantidad de datos, se buscan patrones y tendencias de comportamiento, para poder conocer un poco más sobre nuestro negocio, nuestros clientes, nuestro entorno y, por consiguiente, sobre nosotros mismo.
Una vez profundizado en ese conocimiento tenemos la capacidad de entender cómo actúan en general nuestros clientes antes de la compra de un producto, con el fin de poder comunicarle en el momento preciso en el que esa comunicación surja el efecto deseado, y así aumentar nuestras ventas con un menor coste. Incluso llegar a predecir qué cantidad de productos vamos a vender con una proyección de unos meses, con el objetivo de tener el suficiente stock disponible para abastecer la posible demanda, entender qué productos son los que más se venden y a quién deben ir dirigidos, etc.

Quién sabe si en un futuro los cerebros artificiales superaran a los humanos, y serán capaces de pensar y sentir, hasta que ese momento llegue, tendremos que conformarnos con ver qué sueñan las redes neuronales de Google.