Temor artificial

Ante los avances de la IA nos acecha el temor de que máquinas “más inteligentes” nos controlen. Pero las máquinas carecen de capacidad adaptativa (aprenden más del pasado que del futuro, sin bien Big Data les permite de algún modo proyectar), no son capaces de dar contexto ni de generalizar, carecen de sentido común (aunque algunos humanos, también) y no pueden dar significado a las cosas. El acto de significar es clave en el desarrollo cognitivo y hasta ahora, y por un buen tiempo, será monopolio de los humanos. La significación tiene que ver con la subjetividad, la emocionalidad, la psicología y la cultura propias de los humanos: diferentes personas bajo diferentes culturas significan diferente un mismo objeto o acto. Una máquina de aprendizaje profundo mediante algoritmos de inteligencia artificial no logra significar porque no posee la psicología ni el contexto cultural necesario para hacerlo. Puede aprender, “enseñándole” millones de canciones, a identificar una específica cuando se le “muestra”; lo que no puede es darle algún significado, lo cual requiere de la subjetividad y la emoción propias de psicología humana, y menos aún ubicarla en un contexto cultural. Dicho de otro modo, dos máquinas de IA “escucharán” la misma canción y la identificarán igualmente, pero el significado de esa misma canción para, digamos, un chilote hombre soltero de 22 años que trabaja en el campo no tiene nada que ver con el significado que le asignará una etíope de 56 años, madre de 6 hijos, que vive en la estepa africana. Sin la capacidad de significar ni dar contexto, las máquinas siempre serán cognitivamente inferiores a los humanos.

Lo que realmente debiéramos temer, más bien, es que los humanos no evolucionemos hacia modelos de pensamiento que nos permitan abordar exitosamente la complejidad del mundo que nosotros mismos hemos creado. Einstein dijo una vez que no podemos resolver los problemas con la misma forma de pensamiento con que los creamos; pero eso es exactamente lo que estamos intentando hacer: interpretando la realidad y actuando bajo los paradigmas de la revolución industrial. El pensamiento lineal, mecanicista, de logro científico, estructurado, de individualismo basado en la competencia y en el éxito, útil para un mundo complicado (pero no complejo) debe dar paso a un pensamiento flexible, colaborativo, ágil, de redes, fluido, integral y adaptativo, capaz de gestionar en la complejidad. Hay mucho que temer, sí, pero no de las máquinas, sino de nuestras propias limitaciones adaptativas para evolucionar en la comprensión y la convivencia sana en un mundo complejo que en ocasiones nos agobia.

Publicado originalmente en El Mercurio.

Daniel Fernandez K.

Daniel Fernandez K.