IA: una vulgar imitación de nuestro cerebro
2da entrega de la Serie: IA, ¿Amigo o Enemigo?
Hay dos “tipos” de IA: Narrow (Específica) y General. Todos los LLM (Grandes Modelos de Lengua) que conocernos son IA Específica y están enfocados en sólo un objetivo. IA General es un concepto abstracto de los sistemas “inteligentes” que hemos desarrollado y que visionamos llegarán a ser como nosotros: capaces de adaptarse y hacer “todo” lo que un ser humano es capaz de hacer. No sabemos si estamos a 10 años de lograrlo o si nunca lo haremos.
"Yo creo que en 5 años, muy probablemente, tendremos un IA general que será tan bueno si no mejor que los humanos."
— Geoffrey Hinton (2023)
Con este artículo espero poder darle al lector la dimensión de dificultad que ello significa.
El núcleo de IA es matemático
Los “Neural Networks” no son hardware, son programaciones matemáticas que funcionan como neuronas. Una “neurona” en el ‘neuronal network’ inicialmente (1950) eran sencillas ecuaciones que contenía un valor entre 0 y 1 y cuando el valor era 1 disparaba y cuando era 0 no. Al principio agregaron múltiples niveles generando un efecto multiplicador de las interconexiones entre las neuronas. Fueron diseñados como programas de predicción, pero los procesos para que ajustaran el ‘resultado correcto’ eran muy ineficientes y había que adecuar cada ajuste (que se le llamó ‘Weight’ o Peso) por intervención humana.
En los años 80 Geoffrey Hinton incorporó ‘Backpropagation’ (Retropropagación) que era un ajuste automático en la ecuación. Esto comenzó a ser muy eficiente en la interconexión de neuronas para promover un proceso de aprendizaje… sin embargo el cuello de botella era duple: cantidad de información para alimentar el sistema y la capacidad computacional para generar millones de cálculos por segundo.
IA está imitando sólo una habilidad de nuestro cerebro
IA Específico se enfoca en una meta y es extraordinariamente hábil en hacerlo. Necesita de nuestra “ayuda” para lograrlo y sin “nosotros” no sería sino una calculadora muy costosa. Doy un ejemplo muy ilustrador: la habilidad en detectar cáncer de pulmón. IA es expuesto a radiografías de pulmón, cada una con su diagnóstico confirmado con un objetivo muy específico: predecir si el paciente tiene cáncer. Luego de decenas de miles de radiografías con su correlativo diagnóstico IA es capaz de calcular “la probabilidad” de cáncer de una nueva radiografía a la que ha sido expuesta con una probabilidad del 99.9999%. Mantenemos la cienmilésima porque siempre existe una posibilidad de error, pero quizás en millones a 1.
La capacidad de nuestro cerebro de detectar patrones es lo que nos hizo sobrevivir y no ser devorados por depredadores en la sabana de África hace 4 millones de años. Nuestra habilidad de detectar algo “incorrecto” o fuera de lugar en un patrón es la habilidad que IA desarrolla por medio de probabilidades estadísticas.
En el tema de imágenes, como radiografías o cualquier otra imagen, fue un instintivo acierto realizado por el llamado abuelo de IA, Geoffrey Hinton, donde mostró 60.000 imágenes de números escritos por seres humanos; luego descomponía todos los elementos que generaban el número y cada ‘neurona’ del network le asignaba un segmento. Lo increíble de cómo aprendía el sistema que corría en Neural Networks: con muy poca intervención humana comenzó a ser muy eficiente “aprendiendo” a corregir la predicción.
Aplicar este proceso a las letras del abecedario fue el siguiente paso. Luego de aprender a hacer la predicción con los números, su proceso de reconocer letras fue exponencial… al igual que fue reconocer palabras, luego frases y oraciones, luego párrafos e ideas, complejos conceptos y abstracciones. Los LLM (Grandes Modelos de Lenguaje) como ChatGPT (Open IA), COPILOT (Microsoft) o BARD (Google) son una evolución extraordinaria desde 1950 hasta 2025, 75 años donde tenemos la base “específica” para alcanzar cualquier objetivo.
Un inciso, así es como funciona nuestra consciencia: teniendo un objetivo, observa todo lo que está allá afuera y discrimina qué destaca del patrón de infinitas posibilidades, y a través de un relato (para poder hacerlo comprensible a nuestra comprensión) decide como alcanzar el objetivo que se trazó. Ese proceso tardó en nosotros millones de años en que la ecuación fuera corregida (ADN) y nosotros la operáramos efectivamente.
La increíble máquina de predicción que es el ser humano
Nosotros, los seres humanos, somos las dos realidades a la vez: un cerebro que incluye una complicada red de neuronas que se encuentras distribuidas por absolutamente todo el cuerpo y un sistema operativo que es la Consciencia, que aún, con todos nuestros avances tecnológicos, no tenemos idea de qué es y sólo en los últimos 140 años hemos ido a tientas descifrando su operación con las disciplinas de psicología y psiquiatría. Lo curioso es que para entender la similitud, separamos los conceptos, pero en nosotros es una misma Realidad.
El descubrimiento de la matemática es el lenguaje de la creación. No es nuestra creación, la descubrimos como quién descubre un tesoro. Hay diseño en toda la creación, en todos los organismos y objetos, y su lenguaje es la matemática… eso es cierto. Pero el problema es que la consciencia en nosotros anhela, codicia “meaning” o en español “Sentido” como en el ‘sentido de la vida’ o “Significado”.
La religión y la ciencia son dos cosas muy diferentes, pero las necesitamos ambas. La ciencia fragmenta las cosas para discernir cómo funcionan; la religión las entreteje para desvelar su sentido.
- Rabbi Jonathan Sacks
Ahora tenemos nuestra creación: IA! Contiene una gran promesa, parecen sonar las trompetas desde lo alto invitándonos a escalar la montaña de los dioses… también lo hizo la trama de Frankenstein o El moderno Prometeo (1818) de Mary Shelley o podemos también mencionar la ‘fabula’ de la “Torre de Babel”:
Un día se dijeron unos a otros: “Vamos a hacer ladrillos y a cocerlos al fuego”. Fue así como usaron ladrillos en vez de piedras y asfalto en vez de mezcla. Luego dijeron: “Construyamos una ciudad con una torre que llegue hasta el cielo. De ese modo, nos haremos famosos”.
- Genesis 11:3-4
Ambos empeños resultan infructuosos al igual que trágicos porque ambos no reconocieron algo muy importante: quiénes somos y qué es lo que en verdad buscamos.
Reflexión sobre la complejidad de una IA General
No sé si te has detenido a pensar como tú a cada instante haces el mismo proceso que el IA Estrecho. Para cosas sencillas como hacerte un café en la mañana incluye decenas de procesos altamente complejos, pero no parecen evidentes porque son automáticos; tú objetivo final, “hacerte un café” trasciende transversalmente todas las micro tareas para alcanzarlo y te mantiene orientado, Además, en el proceso van pasando pensamientos, ideas, preocupaciones… pero tú avanzas.
Un IA General implicaría una capacidad de generar un meta objetivo con precisión laser que trascienda la maraña de micro tareas… ¿Cómo vamos a programar esa meta en la IA? Si ni siquiera la tenemos clara nosotros. Ya sabemos qué pasa cuando nos enfocamos en un objetivo por las razones equivocadas: totalitarismo, hambre, corrupción, devastación de recursos y personas… ¡imagínate con una inteligencia ilimitada y sin sabiduría para usarla!
La realidad está compuesta de infinitas posibilidades que increpan nuestra atención; cada ser humano es una unidad de atención que vibra “enfocándose” millares de veces en una hora para avanzar hacia múltiples objetivos. Es como si cada uno de nosotros fuera parte de una complicada estructura de 8 billones de seres humanos en el planeta que avanzan generando una historia. No hemos resuelto qué queremos como individuos y estamos creando un “Fuego Primigenio” que expande y profundiza nuestras capacidades casi al infinito… ¿Qué haremos con ese poder si aún no tenemos claro quiénes somos o qué buscamos?
Tendemos que crecer y rápido… ¡Sí, cada uno de nosotros!
Próxima semana…
Cómo utilizar los IA
Hay una manera muy eficiente de utilizar las herramientas de ChatGPT y otros del mercado. Te encantará como sacarle el mayor provecho.
EL PUNTO a la i
El historial de la columna está en www.cdots.substack por si quieres revisar artículos anteriores.