¿Hasta cuándo controlaremos la inteligencia artificial?

En mi opinión -seguro poco compartida- la física es una ciencia hermosa. Una disciplina que nos permite desentrañar el «cómo» y, más importante aún, el «porqué» de las cosas.

La física se apoya en otra ciencia maravillosa: la matemática. Newton las enlazó de una manera íntima e inseparable cuando escribió, en 1687, esa cumbre del pensamiento humano que es su "Philosophiae Naturalis Principia Mathematie". Primero "creó" el cálculo infinitesimal y luego lo usó para explicar las leyes que rigen el movimiento de los astros del universo. La leyenda hablaría por décadas sobre la pelea por la propiedad intelectual del cálculo infinitesimal desarrollado también, de manera independiente, por Gottfried Leibniz -el «último genio universal»-, esto es la última persona que dominó todos los campos del conocimiento de su época. Después de él solo habría especialistas.

Denis Diderot, un filósofo deísta francés del siglo XVIII, cuyas creencias y opiniones eran en todo opuestas a las de Leibniz, sobrecogido por su genio, escribió: "Cuando uno compara sus talentos con los de Leibniz, uno tiene la tentación de tirar todos sus libros e ir a morir silenciosamente en la oscuridad de algún rincón olvidado". Isaac Newton y Gottfried Leibniz fueron solo dos monstruos intelectuales entre muchos otros que buscaban desentrañar los misterios del universo en los albores de la revolución científica. Hoy las matemáticas son todavía más necesarias, por cuanto ayudan a explicar las leyes del movimiento y el comportamiento del mundo no observable; ese que se mueve según principios todavía no comprendidos y basados en la "física cuántica"; una rama de la física que queda por completo fuera de lo previsto y predicho por las leyes de Newton. A pesar del galimatías filosófico -todavía no resuelto- que la física cuántica implica, y la necesidad de todo un nuevo andamiaje matemático que postula la existencia de "cuerdas" y de universos de diez o de veintiséis dimensiones; esta rama de la física tiene una solidez teórica y práctica apabullante. Otra vez un nuevo maridaje entre física y matemáticas.

Poco tiempo atrás escribí una nota ("Estamos cultivando cerebros, ¿capaces de pensar?") que mostraba avances en la frontera de la ciencia. Por ejemplo, el desarrollo de cerebros humanos artificiales cultivados desde una placa de Petri, a los cuales se les "enseñó" a pensar. Cerebros creados en un laboratorio indistinguibles de un cerebro humano de tres o cuatro meses de gestación y que, uniéndose con algoritmos por medio de interfases, aprenden -por sí mismos- a jugar videojuegos.

¿Por qué lo hacemos? Porque podemos. ¿Por qué no?, es lo que contestan, en general, los científicos. Habita en nosotros el sueño de convertirnos en dioses; de ser dioses de nuestros propios dioses. Zeus batiendo a Cronos y reinando sobre los Titanes y sobre los hombres.

Una aplicación prometeica

En la fusión nuclear los núcleos de los átomos de hidrógeno se unen para formar un compuesto más pesado -helio-, produciendo energía. La cantidad de energía generada en relación con la cantidad de combustible empleada hace que sea un método en extremo eficiente, limpio y seguro. Incluso más seguro que la energía nuclear convencional, que obtiene energía por la separación -fisión- de núcleos de material radiactivo.

La fusión es el mismo proceso que sucede en las estrellas; por ejemplo, en el Sol. Replicarlo en la Tierra es un desafío sin precedentes. El problema radica en que los núcleos atómicos se rechazan entre sí. Juntarlos dentro de un reactor solo se logra a temperaturas que se ubican en el orden de los cientos de millones de grados; tanto calor como en el centro del Sol. A estas temperaturas la materia no es ni sólida ni líquida ni gaseosa. Entra en un cuarto estado conocido como plasma; una sopa densa y sobrecalentada de partículas.

El desafío es mantener a este plasma dentro de un reactor el tiempo necesario para poder fusionar los núcleos y extraer la energía. Dentro de las estrellas esto se logra por la gravedad. En la Tierra los científicos usan dispositivos láser e imanes superpotentes. En el reactor basado en imanes -bautizado Tokamak-, el plasma queda atrapado dentro de una jaula electromagnética, que mantiene su forma y evita que toque las paredes del reactor, evitando su destrucción. Así, el control del plasma requiere una supervisión constante y una manipulación muy precisa del campo magnético en tiempos infinitesimales. La inteligencia artificial (IA) más avanzada del mundo pertenece a Alphabet (Google) y se llama DeepMind. La empresa de inteligencia artificial con sede en Reino Unido entrenó a este algoritmo para controlar la sopa sobrecalentada de materia dentro de un reactor de fusión nuclear. Este avance, publicado en la revista Nature, podría acelerar la llegada de una fuente ilimitada de energía limpia en décadas.

El equipo de investigadores de DeepMind entrenó a su algoritmo primero, como es usual, dentro de una simulación. Cuando el algoritmo aprendió a controlar y cambiar la forma del plasma dentro del reactor virtual los investigadores le dieron el control de los imanes del Tokamak de configuración variable; un reactor experimental en Lausana, Suiza. La primera sorpresa fue que la IA pudo controlar el reactor real sin necesidad de ningún ajuste adicional. Luego, la IA controló el plasma durante dos segundos, el tiempo máximo que estos reactores pueden funcionar sin sobrecalentarse. La red neuronal aprendió -sola, por ensayo y error- a controlar 19 imanes, realizando 90 mediciones del estado del plasma y repitiéndolas 10.000 veces por segundo; ajustando los imanes en consecuencia. No hay manera alguna de que este proceso pueda ser replicado por un ser humano. Entendemos el concepto, modelamos el proceso, pero nunca podremos reaccionar ante los movimientos del plasma cada diezmilésima de segundo como lo hace la IA.

Es previsible que futuras IA manejen mucha mayor cantidad de mediciones; muchos más imanes combinados con equipos láser, y que efectúen estas mediciones y adecuaciones en el orden del nanosegundo (milmillonésima parte de un segundo) o del picosegundo (billonésima parte de un segundo). O sea, que midan, controlen y adecuen el reactor mil millones de veces por segundo o, incluso, un billón de veces por segundo; haciendo que los escasos dos segundos de operación del reactor resulten una verdadera eternidad para ellas. Prometeo, que le roba el fuego a los Titanes y nos lo da a nosotros; los humanos.

Una matriz es una tabla rectangular de datos (elementos) ordenados en filas y en columnas, donde una fila es cada una de las líneas horizontales de la matriz y una columna es cada una de las líneas verticales. En matemática se usan de manera extensiva, entre otras cosas, para cálculos vectoriales y resolución de ecuaciones lineales y diferenciales. Gottfried Leibniz fue uno de los padres fundadores del álgebra de matrices, al trabajar sobre ellas en 1693.

Una IA entrenada para resolver operaciones algebraicas que involucran matrices, "descubrió" un método para su multiplicación que nos era desconocido. Un camino por completo inexplorado. La IA no solo "descubrió" esta nueva forma de multiplicar matrices, sino que, el método, si bien resulta ser ciento por ciento efectivo es, por ahora, incomprensible para los matemáticos. Tanto en el ejemplo del plasma como en este caso, ¿no estamos demasiado cerca de llegar al punto donde perderemos el entendimiento de los mecanismos detrás de los resultados?

Un último dato. Xanadu Quantum Technologies, una empresa canadiense de tecnología, dio a conocer el poder de la informática del futuro: la computación cuántica, basada en un nuevo un chip fotónico cuántico llamado Borealis. Este chip pudo solucionar un problema dado en 36 milisegundos; problema que, a los algoritmos actuales montados en los superordenadores disponibles a la fecha les hubiera insumido 9.000 años resolverlo. Ese es el salto en la escala de velocidades y de potencias que se están alcanzando. Apliquemos este tipo de chip a la resolución del reactor de plasma; al álgebra de matrices o a cualquier otro problema como, por ejemplo, el de la IA, que fue capaz de formular, por sí sola, las leyes de gravitación. Solo le tomó unos pocos días; no veinte años como a Newton. Obtuvo las fórmulas correctas analizando la correlación y la causalidad entre las distintas posibles variables y los resultados obtenidos. Distintas inteligencias artificiales van ocupando los lugares dejados vacíos por Isaac Newton, Gottfried Leibniz y muchos otros. Descubriendo el «cómo» de las cosas y ocultándonos, al mismo tiempo, el «porqué» de todas ellas.

¿Qué va a pasar cuando seamos incapaces de comprender los mecanismos detrás del "resultado" obtenido por una IA? ¿O detrás de una decisión de una de ellas? ¿Cómo vamos a ser capaces de validar sus resultados si no somos capaces de replicarlos; mucho menos de comprenderlos? ¿Cómo nos protegemos de eso? Porque vamos a llegar al punto en que deberemos protegernos. Aunque hoy no lo queramos evaluar como posibilidad. Menos como certeza.

Al hombre le llevó millones de años bajar del árbol y caminar; otros miles de años el desarrollar herramientas, alfabeto, agricultura; ciudades. Después, necesitó doscientos cincuenta años para desarrollar cuatro revoluciones industriales. ¿Cuántas décadas tenemos antes de que una IA experimente una "explosión de inteligencia" y que, a pesar de todos nuestros intentos por antropomorfizarla, resulte ser una nueva entidad ultrainteligente, por completo inhumana?

Seguir confiando en nuestras capacidades superiores, o confiar en que esta ultrainteligencia sea tan dócil como para que nos enseñe a controlarla no me parece el mejor camino hacia delante. Matar a la ciencia en pos de la velocidad y la precisión del resultado tampoco. Necesitamos seguir desentrañando misterios como buscaban hacerlo Newton y Leibniz; no desarrollar calculadoras hiperveloces imposibles de comprender o controlar.

 

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