El 23 de junio, además de celebrar el final de solsticio de verano y la noche de San Juan, se recordará como el día del nacimiento de uno de los padres de las Ciencias de la Computación y uno de los grandes criptólogos que conoció el siglo XX: Alan Turing . Alan Mathison Turing, que nació el 23 de junio de 1912 en Londres y murió el 7 de junio de 1954 en Cheshire, fue un matemático, criptógrafo , filósofo y un teórico de la computación que trabajó, durante la Segunda Guerra Mundial, en el equipo que descrifró el código Enigma de la Alemania Nazi y que, tras la guerra, diseñó uno de los primeros computadores digitales programables y publicó uno de los primeros trabajos sobre inteligencia artificial . Desde muy joven, Turing siempre mostro especial interés en las matemáticas y el cálculo, destacando estas habilidades en su época escolar frente al resto de disciplinas. Esta predilección por las matemáticas frente a otras disciplinas le llevó a suspender sus exámenes finales y a ingresar en la universidad que había elegido como segunda opción: el King’s College de la Universidad de Cambridge, lugar en el que se quedó y en 1935 obtuvo una plaza como profesor.
Al año siguiente, Turing editó un trabajo publicado por
Al estallar la Segunda Guerra Mundial, Alan Turing fue reclutado por la escuela Bletchey Park, junto a otros matemáticos, por el Departamento del Gobierno británico y el ejército británico para descifrar los códigos criptográficos alemanes, que procedían de la famosa máquina Enigma. Durante estos años, Turing colaboró en el diseño de una máquina construida a base se relés denominada BOMBE, cuya función era descifrar los códigos alemanes. Su genio matemático fue clave para que los aliados conocieran los planes de Hitler y, en parte, para que desbarataran las operaciones de los submarinos alemanes.
Además, con el objeto de mejorar las máquinas descifradoras, sentó las bases para poder construir la primera computadora electrónica, Colossus, realizada con válvulas de vacío y de la que se construyeron diez unidades desde 1.943. Tras finalizar la guerra y por los servicios prestados (que salvaron muchas vidas en el Atlántico), le fue concedida la Orden del Imperio Británico en 1.946.
El matemático escribió en esos años dos artículos científicos donde detallaba sus innovadores métodos de criptoanálisis, pero el ejército británico no consideró conveniente su publicación, ni durante la guerra ni tras ella. Sólo ahora, 70 añós después, los dos papers ultrasecretos han sido desclasificados y expuestos al público. Los responsables de Pletchey Park se deshacen, ahora, en elogios al gran matemático.
Además, con el objeto de mejorar las máquinas descifradoras, sentó las bases para poder construir la primera computadora electrónica, Colossus, realizada con válvulas de vacío y de la que se construyeron diez unidades desde 1.943. Tras finalizar la guerra y por los servicios prestados (que salvaron muchas vidas en el Atlántico), le fue concedida la Orden del Imperio Británico en 1.946.
El matemático escribió en esos años dos artículos científicos donde detallaba sus innovadores métodos de criptoanálisis, pero el ejército británico no consideró conveniente su publicación, ni durante la guerra ni tras ella. Sólo ahora, 70 añós después, los dos papers ultrasecretos han sido desclasificados y expuestos al público. Los responsables de Pletchey Park se deshacen, ahora, en elogios al gran matemático.
Al terminar la guerra, Alan Turing se integró en las filas del Laboratorio Nacional de Física en el diseño de ACE (Motor de Computación Automática), un proyecto para competir contra el EDVAC americano, dirigido por John von Neumann. En 1.947, Turing concibió la idea de las redes neuronales, el concepto de subrutinas y las bibliotecas de software. En 1.949 fue nombrado director del laboratorio de computación de la Universidad de Mánchester y trabajó en el diseño del lenguaje de programación de una de las primeras computadoras del mundo, la Manchester Mark I. Fue en esta época, en 1.950 cuando publicó uno de sus artículos más importantes, que sentó las bases de la inteligencia artificial (IA), Computing Machinery and Intelligence, que comenzaba con una pregunta:
Propongo considerar la siguiente cuestión: ¿pueden pensar las máquinas?
En este artículo, Alan Turing abordó el problema de la inteligencia artificial y propuso un experimento, conocido como el Test de Turing, que definía una prueba estánder con la que poder catalogar si una máquina era "sensible" o "sintiente" y llegando a pronosticar que en el año 2.000 las máquinas serían capaces de imitar tan bien a los humanos que, en un 70% de los casos, sería muy complicado averiguar si estábamos hablando con una máquina o con un ser humano.
El Pilot ACE fue uno de los primeros ordenadores británicos diseñado por Alan Turing
En 1.952, en plena cúspide de su carrera, y poco después de que el Gobierno Británico le concediera la Orden del Imperio Británico y de ser elegido miembro de la Royal Society, Alan Turing fue procesado por ser homosexual (que en esa época era delito en Inglaterra) y fue condenado o bien a la castración química o a un año de prisión. El Gobierno lo declaró un riesgo para la seguridad nacional y le retiró el acceso a toda información sensible. Optó por la castración química que le acarreó graves secuelas físicas y, en 1.954, murió tras ingerir una manzana envenenada con cianuro, acto que fue considerado como un suicidio en aquella época, si bien hay teorías que apuntan al asesinato.
Hasta 23.000 firmas se recogieron para exigir al Gobierno Británico una disculpa oficial después de la desclasificación de los papers de Turing, lo que rechazó en febrero. El ministro de Justicia, lord McNally, explicó que pedir perdón no era adecuado porque el matemático había sido condenado propiamente por homosexualidad, delito en la época. Sí reconoció, al menos, que fue una historia trágica, cruel y absurda, "sobre todo si se tienen en cuenta su sobresaliente contribución al esfuerzo de guerra".
Hasta 23.000 firmas se recogieron para exigir al Gobierno Británico una disculpa oficial después de la desclasificación de los papers de Turing, lo que rechazó en febrero. El ministro de Justicia, lord McNally, explicó que pedir perdón no era adecuado porque el matemático había sido condenado propiamente por homosexualidad, delito en la época. Sí reconoció, al menos, que fue una historia trágica, cruel y absurda, "sobre todo si se tienen en cuenta su sobresaliente contribución al esfuerzo de guerra".
Un triste final para todo un genio que sentó las bases de gran parte de nuestra actual tecnología.
Alan Turing, el legado de un visionario
Enigma, la máquina nazi para
codificar mensajes durante la
Segunda Guerra Mundial.
Durante este año oiremos hablar mucho de Alan Turing, uno de los científicos más importantes del siglo XX. A pesar de su corta vida, hizo fundamentalmente contribuciones en informática, hasta el punto de ser considerado uno de los padre de esta ciencia, junto a John Von Newmann, Shannon y otros.l Turing estableció los fundamentos teóricos de la computación y avanzó ideas que varias décadas después de su muerte siguen plenamente vigentes. Paradójicamente, fue víctima de una sociedad que le debía haber reconocido como un héroe, por haber jugado un papel fundamental en el equipo de matemáticos que consiguió descifrar los mensajes codificados que los mando del ejército nazi se intercambiaban mediante sofisticadas máquinas de cifrar Enigna. Algunos historiadores estiman que la intercepción y el descifrado de estos mensajes acortó la Segunda Guerra Mundial en, al menos, un par de años, evitando decenas o incluso cientos de miles de víctimas. Pero la genialidad de Turing no se limitó, ni mucho menos, a sus extraordinarias capacidades para descifrar mensajes.
Alan Turing nació el 23 de junio de 1912 y murió en 1954, por lo que este año se celebra el centenario de su nacimiento con actos de homenaje en casi todo el mundo y, en particuar, en Reino Unido, su país de origen. Homenajes que nunca tuvo en vida, sino todo lo contrario. Turing era homosexual y fue procesado y condenado por ello en 1952, en base a una ley injusta por homofóbica. Le dieron a elegir entre la prisión y la castración química. Escogió ésta última opción, causándole importantes secuelas físicas y psíquicas que, junto con el rechazo social por la condena, provocaron su muerte por envenenamiento por morder una manzana que contenía cianuro potásico. A pesar de los intentos de sus familiares de atribuirlo a un accidente, la opinión mayoritaria, así como la causa oficial de la muerte, fue que se había suidicado.
En 1936, muchos antes de que se construyeran los primeros ordenadores, Turing desarrolló los fundamentos teóricos de la computación mediante la introducción de un concepto conocido ahora como la Máquina de Turing, sobre el que se basan todos los ordenadores actuales. La Máquina de Turing es una rigurosa formalización de conceptos tan básicos en informática como el de algoritmo y el de calculabilidad y, gracias a ellos, determinó dónde están los límites de lo que es calculable por un ordenador.
Demostrar imposibilidades es de importancia extraordinaria en ciencia. Por ejemplo, la imposibilidad de construir máquinas con movimiento perpetuo condujo al descubrimiento de las leyes de la termodinámica en física. De la misma forma, conocer los límites de las matemáticas y de la computación nos puede enseñar algunas reglas básicas acerca de sus posibilidades o, como dice el matemático Gregory Chaitin, nos permite saber cuándo no debemos intentar lo imposible.
Además, Alan Turing es considerado el padre de la Inteligencia Artificial (IA). En el artículo publicado en la revista Mind en 1950 titulado Computing Machinery and Intelligence (Maquinaria informática e inteligencia), argumentaba que en un plazo de unos 50 años habría ordenadores inteligentes capaces de hacer deducciones lógicas, de aprender adquiriendo nuevos conocimientos tanto inductivamente como por experiencia y de comunicar mediante interfaces humanizadas. Era una idea muy radical en aquel momento y, de hecho, el debate todavía persiste. La argumentación de Alan Turing se basaba en otro importantísimo concepto matemático, el de la máquina universal, propuesto también por él.
La maquina universal de Turing es capaz de emular a cualquier otra, aunque sea más compleja que ella misma. Dado que los seres humanos somos máquinas (complejas máquinas biomoleculares, pero máquinas al fin y al cabo) podemos pensar, como hizo Turing, que su máquina universal, origen de los ordenadores actuales, debería emular la inteligencia humana.
La prueba de Turing: ¿este ordenador es inteligente?
Esto sería fácil si no fuera porque en este juego el hombre miente, pretendiendo ser la mujer, con el objetivo de confundir al interrogador. La mujer, por su parte, intenta, a través de sus respuestas, ayudar al interrogador a discernir correctamente quién es quién. Si pasados los cinco minutos el interrogador no es capaz de saber con una certeza superior al 70% quien es quien, entonces el hombre gana el juego ya que ha conseguido confundir al interrogador haciéndose pasar por mujer. Pues bien, el Test de Turing consiste simplemente en sustituir en este juego de imitación el papel del hombre por un ordenador,de tal forma que si consigue confundir al interrogador, haciéndole creer que es la mujer, diremos que el ordenador es inteligente.
Turing describe a continuación el estado de los ordenadores de la época y se formula la pertinencia de la pregunta para concluir que en efecto es válido sustituir una pregunta por otra. De los argumentos en contra, señala el de la conciencia y apunta:
"La única manera en que podríamos estar seguros de que una máquina piensa es ser la máquina y sentirse uno mismo pensar". Pero esta es una postura solipsista según la cual "la única forma de saber que un hombre piensa es ser ese hombre en particular".
"La única manera en que podríamos estar seguros de que una máquina piensa es ser la máquina y sentirse uno mismo pensar". Pero esta es una postura solipsista según la cual "la única forma de saber que un hombre piensa es ser ese hombre en particular".
Si bien es cierto que hasta ahora no hay ningún programa de ordenador que haya superado este test, hay que decir que tampoco es realmente un objetivo de los investigadores en IA conseguir superarlo y, por lo tanto, no se han dedicado muchos esfuerzos a ello. El principal motivo es que este juego de imitación, en base al estado actual de la IA, no es un buen indicador para determinar si una máquina es inteligente ya que, como mucho, solamente evalúa aquellos procesos cognitivos que son susceptibles de ser expresados verbalmente. Sin embargo, hay otros procesos cognitivos fundamentales que no son verbalizables y cuya modelización y evaluación son imprescindibles en IA.
El ejemplo más paradigmático es la actual investigación en robots autónomos cuyo objetivo es dotarles de sofisticadas habilidades sensoriales y motoras, que permitirán que dichos robots puedan aprender a reconocer y comprender lo que vean, toquen, oigan y huelan. También deberán tener capacidades de razonamiento espacial para aprender a interpretar su entorno, que generalmente incluirá a otros robots y también a seres humanos, lo que requerirá que desarrollen capacidades de socialización. Para poder medir los progresos hacia estos objetivos, un test como el propuesto por Turing no sirve. Necesitamos un conjunto de tests que evalúen todo el rango de capacidades que conforman la inteligencia y, en particular, la capacidad de adquirir conocimientos de sentido común, el problema más importante que debemos resolver para lograr inteligencias artificiales de propósito general.
Pero aún hay más contribuciones científicas de Turing. En una conferencia en la Sociedad Matemática de Londres, en 1947, disertó sobre la posibilidad de construir máquinas conexionistas, basadas en redes de neuronas artificiales, con capacidad de aprendizaje. Concepto sorprendentemente vigente en los actuales sistemas conexionistas de IA. La última, y asombrosa, noticia sobre la genialidad de Turing es del pasado febrero. Investigadores del King's College de Londres han confirmado experimentalmente una teoría que Turing formuló hace 60 años y que explicaba cómo se generan los patrones biológicos que dan lugar, por ejemplo, a las rayas en los tigres o las manchas en los leopardos. El estudio, publicado en la prestigiosa revista Nature Genetics, demuestra que dichos patrones se deben a la interacción de un par de morfogenes, uno inhibidor y otro activador, tal y como predecían las ecuaciones que había formulado Turing. Este resultado es de tal magnitud que puede incluso tener aplicaciones importantes en medicina regenerativa.
A nadie se le escapa pensar cuántas veces más nos hubiera asombrado Alan Turing con contribuciones científicas de primer orden si la intolerancia no se hubiera cruzado en su camino.
El descifrado de la máquina Enigma
Uno de sus logros más extraordinarios ha sido sin duda alguna su labor como criptoanalista. Durante la segunda guerra mundial, su colaboración con el servicio secreto británico condujo a descifrar los códigos producidos por la máquina criptográfica del ejército alemán denominada Enigma.
La máquina Enigma
Las posiciones del clavijero: A/D C/G M/P R/S T/F L/U.
La disposición u orden en que se colocaban los rotores: 2-1-3.
Las posiciones iniciales de los rotores: S M E.
El número total de claves de esta primera máquina Enigma era:
Descifrar Enigma parecía inabordable...
La máquina Enigma
Después de la primera guerra mundial, el inventor alemán Arthur Scherbius y su amigo Richard Ritter fundaron una empresa de ingeniería y crearon la máquina Enigma con la finalidad de venderla no solo al ejército sino también a muchas empresas del país. La máquina iba en una caja de dimensiones 34 cm x 28 cm x 15 cm y pesaba unos 12 kg.
Básicamente, estaba formada por tres componentes conectadas por cables que combinados constituían una compleja máquina para cifrar: Un teclado para escribir cada letra del texto en claro; una unidad modificadora formada por tres rotores, un clavijero y un reflector; y un tablero donde quedaba iluminada la letra cifrada.
Cada rotor era un disco con dos caras y con 26 contactos eléctricos, uno por cada letra del alfabeto. El clavijero estaba colocado entre el teclado y el primer rotor, con el objetivo de intercambiar 6 pares de letras. Mientras que el reflector conseguía que al codificar un mensaje cifrado, usando la mismas posiciones iniciales de los rotores y los mismos pares de letras interconectadas en el clavijero, se obtuviese el mensaje en claro.
Podemos imaginar el efecto de un rotor como el de una permutación en las posiciones de las letras del alfabeto, con la característica que cada vez que se codifica una letra, el rotor se desplaza una posición y, por tanto, la permutación sobre el alfabeto es distinta. Sin embargo, al codificar 26 veces una letra obtendríamos su codificación inicial. Para evitar precisamente esa repetición, nunca deseada
en criptografía, la máquina constaba de tres rotores, de manera que al codificar una letra saltaba una posición el rotor más rápido, el de más a la derecha. Una vez había dado una vuelta entera, empezaba a rotar el de en medio (para cada nuevo movimiento había que esperar los 26 movimientos del rotor rápido) hasta llegar al menos rápido que era el de la izquierda.
En un principio Scherbius no tuvo el éxito que imaginaba vendiendo máquinas Enigma, sino más bien al contrario. Sin embargo, unos años más tarde, el ejército alemán se decidió a comprar la máquina Enigma a raíz de dos informes británicos publicados en 1923, sobre material criptográfico interceptado en la I guerra mundial: The World Crisis de Winston Churchill e Historia oficial de la I guerra mundial publicada por la Marina Real británica.
En 1925 Scherbius se lanzó a fabricar máquinas Enigma en serie. El ejército alemán durante los siguientes años compró más de 30000 máquinas Enigma y empezaron a enviar mensajes cifrados. Cada mes los operadores de Enigma recibían un nuevo libro de códigos con las claves que se debían usar cada día:
Las posiciones del clavijero: A/D C/G M/P R/S T/F L/U.
La disposición u orden en que se colocaban los rotores: 2-1-3.
Las posiciones iniciales de los rotores: S M E.
El número total de claves de esta primera máquina Enigma era:
Descifrar Enigma parecía inabordable...
Primeros intentos de descrifrar Enigma
En 1926, criptoanalistas británicos y de distintos países empezaron a interceptar mensajes procedentes de la máquina Enigma, pero sin posibilidad alguna de descifrarlos, hasta que en 1931 Hans-Thilo Schmidt, resentido por como lo había tratado el ejército alemán, pasó a los aliados documentación de Enigma, que les permitiría crear una réplica. Ello no significaba aún poder descifrar los mensajes, pero sí el reto de saber cómo encontrar la clave.
En Polonia, nación que se sentía amenazada por si estallaba una segunda guerra, decidieron reforzar su oficina de criptoanálisis, el Biuro Szyfrów, fichando un grupo de matemáticos, entre los que se encontraba Marian Rejewsky (1905-1980).
Como precaución los alemanes decidieron usar la clave del día sólo para transmitir la clave de mensaje (las posiciones iniciales de los rotores). No obstante, el uso repetido de una sola clave del día debilita el sistema. Rejewsky, intentó aprovechar las repeticiones de las codificaciones de las claves de mensaje. Como la clave del mensaje, p.e. C G H, se tecleaba dos veces para evitar errores, se deducía que la 1ª y la 4ª letra de la codificación correspondían a la misma letra del mensaje original. Al igual que con la 2ª y la 5ª y con la 3ª y la 6ª.
C G H C G H —————> D V Y B Z X
Rejewsky, si durante el día conseguía suficientes mensajes, podía completar la tabla de relaciones:
1ª letra A B C D E F G H I . . . . . W X Y Z
4ª letra H F W B G L R C P . . . . .A T S I
Pero, ¿qué patrones se podían deducir de estas tablas? Rejewsky se fijó en las cadenas de letras conectadas, en el sentido que provenían de la misma letra original:
A—>H—>C—>W—>A
La longitud de estas cadenas no depende de los pares de letras intercambiadas por el clavijero, sólo de la posición de los rotores, de manera que el número de claves posibles se reduce de 1016 a 6 x 263=105456. Rejewsky había simplificado el problema, encontrando primero la clave del día y luego las posiciones del clavijero. Aún así, tardaron un año en completar el catálogo de claves. Más adelante, el equipo de Rejewsky construyó una máquina, a la que denominaron bomba, capaz de comprobar siguiendo su sistema de catalogación la clave correcta. Puesto que los rotores se podían disponer en seis posiciones distintas, usaban seis bombas trabajando en paralelo para conseguir una mayor eficiencia.
En diciembre de 1938, los criptógrafos alemanes aumentaron la seguridad de Enigma, con dos nuevos rotores que podían intercambiar con los tres que tenían. Polonia se temía lo peor. Los mensajes que interceptaban se habían vuelto de nuevo indescifrables. Para no perder los logros conseguidos invitaron a Varsovia a un equipo de criptoanalistas franceses y británicos para mostrarles las réplicas de Enigma que habían construido. El 1 de septiembre de 1939, Adolfo Hitler invadía Polonia y la guerra comenzaba.
Alan Turing en Bletchley Park
En Bletchley Park, sede de la Escuela Gubernamental de Códigos y Cifras, situada en el condado de Buckinghamshire, conocían en otoño de 1939 las características de Enigma y dominaban las técnicas de Polonia que les permitían descubrir en horas la clave del día. Creían, sin embargo, que se acabaría la repetición de las claves y necesitaban encontrar nuevas alternativas a la idea de Rejewsky.
En septiembre de 1939 llegaba Alan Turing a Bletchley Park para incorporarse al equipo de criptoanalistas. Turing enseguida intuyó, que de entre toda la información que tenían acumulada, se podían beneficiar de los puntales, fragmentos de texto que se pensaba estaban en el mensaje (con mucha probabilidad), como wetter (tiempo en alemán). Y dentro de los puntales se fijó en los rizos, cadenas de pares de letras (en claro - cifrada) que formaban ciclos. Así, en el siguiente ejemplo se tiene el rizo: W-T, T-E, E-W.
Posición Enigma S S+1 S+2 S+3 S+4 S+5
Texto en claro W E T T E R
Texto cifrado T W P E B Y
Según el funcionamiemto de Enigma, cada letra corresponde a una posición distinta de los rotores, de manera que si para la primera letra suponemos que los rotores se encuentran en una posición S, para la siguiente habría que desplazar una posición el rotor más rápido y así sucesivamente. Entonces Turing tuvo una de las ideas más geniales. Imaginó una nueva máquina formada por tres máquinas Enigma con las posiciones de los rotores desplazadas según el rizo interconectadas de manera que se anulara el efecto del clavijero.
Otro factor que dotaba a Enigma de una gran complejidad era que las componentes de la máquina que el ejército alemán usaba no siempre eran las mismas en todas las zonas o áreas. Así, las máquinas de la marina, las más sofisticadas, tenían 8 rotores distintos y el reflector podía colocarse según 26 orientaciones distintas. Estas dificultades añadidas hacían que el equipo de Bletchley Park aún no pudiera descifrar los mensajes que se transmitían por radio los submarinos alemanes y que contaban con una clara ventaja en la batalla del Atlántico. Junto a esta situación, Turing tuvo que trasladarse a Estados Unidos desde noviembre de 1942 a marzo de 1943 para diseñar un sistema de cifrado para las comunicaciones entre Roosevelt y Churchill.
En circunstancias extremas, los servicios británicos secretos sabían que había que recurrir a otras estrategias. Una de ellas que resultó decisiva consistió en infiltrarse en un barco alemán para conseguir un libro de códigos. Esas acciones en Bletchley Park eran denominadas pellizcos. Con ello, el equipo de criptógrafos pudo lograr el descifrado de los mensajes navales y conocer así la ubicación de sus submarinos.
Los trabajos de los criptoanalistas de Bletchley Park, conocidos también como Inteligencia Ultra, fueron determinantes pues para acortar la guerra. La mansión y los barracones de Bletchley llegaron a contar con casi 10000 personas que trabajaban en distintos turnos y a disponer de más de 200 bombas. No obstante, después de la guerra, por razones de prudencia y de táctica militar, las bombas se desmantelaron y todos sus logros se mantuvieron en secreto. A finales de los setenta, el Servicio de Inteligencia británico permitió al capitán W.F. Winterbotham escribir el libro The Ultra Secret publicado en 1974.
Desafortunadamente, para algunos, como Alan Turing, la publicación del libro llegó demasiado tarde...
La lucha entre criptográfos y criptoanalistas existe desde tiempos muy remotos y continúa despertando un gran interés un siglo después del nacimiento de Turing. Gracias a ello, el avance de la criptografía, en particular, en estas últimas décadas ha sido espectacular. Parece, pues, impredecible aventurar que nos deparará en un futuro próximo.
¿Puede pensar una máquina?
Este es un resumen del artículo de Alan Turing en el que propone su célebre prueba para distinguir entre seres humanos y máquinas.
Turing se plantea el conocido interrogante “¿Puede pensar una máquina?”, y lo rechaza “porque carece de sentido”. Su propuesta es poner a prueba a las maquinas con el llamado “Juego de Imitación”.
En el Juego de Imitación participan tres personas: A (un hombre), B (una mujer) y C (un interrogador, que puede ser indistintamente hombre o mujer).
El interrogador, situado en una habitación aparte, debe hacer preguntas a los dos sujetos, que para él son A y B, y determinar a partir de sus respuestas quién es hombre y quién es mujer.
Naturalmente, las respuestas de A y B deben llegar a través de un medio neutro, mecanografiadas, por la pantalla de un ordenador, etc. Pero además, A y B participan de distinta manera en el juego: el cometido del hombre es intentar que el interrogador se equivoque, y el de la mujer es ayudarle a acertar.
Turing plantea entonces la pregunta: ¿Qué sucede cuando una máquina sustituye a la mujer en el juego?
La nueva pregunta traza una línea definida entre las aptitudes y características físicas de una persona y las intelectuales (si hubiese robots con piel humana indistinguibles de seres humanos auténticos, no sería necesario impedir que el interrogador viese y oyese a los interrogados).
Pero surge una objeción: “¿No harán las maquinas algo que permita la definición de pensamiento pero que es muy distinto de lo que hace una persona?” cuando piensa.
Turing descarta por el momento tal pregunta: él sólo pretende averiguar si las máquinas pueden jugar bien al juego de imitación; si pueden engañar al interrogador.
Para no caer de nuevo en controversias esencialistas acerca de lo que es una máquina, Turing limita la participación en el juego “a las computadoras digitales”. También señala que es importante darse cuenta de que no se está intentando averiguar si existen ahora computadoras capaces de jugar al Juego de Imitación, sino “si existen computadoras imaginables que actúen bien en él”.
Antes de responder, Turing define las computadoras digitales.
Las máquinas digitales constan de tres partes:
a) almacenamiento,
b) unidad procesadora, y
c) control.
Turing describe la conocida analogía con el cerebro humano y hace notar que “el empleo de la electricidad no es teóricamente relevante” para definir las máquinas digitales.
La característica más importante de las máquinas digitales es que son “máquinas de estado discreto”; esto es: “pasan de un estado bastante definido a otro” (todo/nada, abierto/cerrado, 0/1). Esta característica hace universales a las máquinas digitales: cualquier programa es tratado de igual modo por máquinas de capacidad semejante.
Tras esto, vuelve Turing a la pregunta inicial y da su opinión personal:
“Dentro de unos cincuenta años se podrá programar computadoras con una capacidad de almacenamiento aproximada de 10 elevado a 9, para hacerlas jugar tan bien al juego de imitación que un interrogador corriente no dispondrá de más de un 70% de las posibilidades para efectuar una identificación correcta a los cinco minutos de plantear preguntas”.
Además, dice, “a finales de siglo se podrá hablar de máquinas pensantes sin levantar controversias”.
Plantea entonces Turing las posibles objeciones a su propuesta:
1. La objeción teológica: “El pensamiento es una función del alma inmortal del hombre y ni los animales ni las máquinas pueden pensar”.
Tras refutar tal argumento teológicamente (“Si Dios quisiera, podría dar alma a los “elefantes” o las máquinas”), concluye, pasando a terrenos más serios, que los argumentos teológicos dejan mucho que desear.
2. La objeción del avestruz: “Las consecuencias de que las máquinas pensasen serían horribles”. Se trata, en definitiva, del miedo a las máquinas. Turing dice que no cree que “tal argumento sea lo bastante fundado para molestarse en refutarlo”.
3. La objeción matemática: “Hay limitaciones en el poder de las máquinas de estado discreto”. Turing dice que tales limitaciones quizá también son aplicables al cerebro humano. Así, “habrá hombres más inteligentes que cualquier máquina, pero también otras máquinas más listas”.
4. Argumento de la conciencia: Aunque las máquinas hagan cosas que hacen los hombres, en realidad no saben que lo hacen. Turing dice que tal argumento en realidad significa que “la única manera de asegurarse que una máquina piensa es ser la máquina y sentir el propio pensamiento” y que, del mismo modo, “la única manera de saber que una persona piensa es ser esa persona. Es decir, es un argumento solipsista.
Tareas en las que los ordenadores pasan el Test de Turing
En 1.950 Alan Turing se preguntó ¿pueden pensar los ordenadores? Para no tener que resolver la ambigüedad de los conceptos máquina y pensar, diseñó una prueba que sustituyera a la citada pregunta creando con ello el célebre Test de Turing.
En el Test de Turing hay tres actores. Un concursante humano, un concursante ordenador y un juez. El juez debe averiguar en un entorno de lenguaje natural quién es el ordenador. Si no lo hace, se dice que el ordenador ha superado el Test de Turing. Para comunicarse con el juez, los concursantes utilizan un teletipo (hoy una pantalla y teclado de modo que el juez no pueda verlos ni oírlos).
A fecha de hoy el Test de Turing está lejos de ser superado por ningún ordenador en un entorno de lenguaje natural sin restricciones. Hay muchos ejemplos en la red como Eliza o Solutecia que puedes probar.
Sin embargo, si usamos el test en tareas concretas, un ordenador lo superará en muchos casos. Cada vez más y más sorprendentes. De modo que sugiero reformular el Test de Turing de la siguientes manera:
Un ordenador supera el Test de Turing para una tarea X cuando un juez humano no pueda distinguir entre un concursante humano y un concursante ordenador ejecutando la tarea X
¿En qué tareas un ordenador supera el test?
· Cuanto más acotada sea la tarea, más posibilidades tiene un ordenador de superarla. En los entornos de ejecución abiertos, que por su naturaleza no han sido programados por completo, fracasará con mayor facilidad.
· Los ordenadores están construidos por humanos para que les descarguen de trabajo, realizando tareas humanas. Por ello superan el test en multitud de tareas. Por ejemplo todas las tareas de informática empresarial: contabilidad, control de almacén, nóminas, cálculos diversos...
· Matemáticas. El propio Turing advirtió que ya en su tiempo lo único adicional que debería requerir un programa matemático era ralentizar su respuesta e introducir algún error para confundir al juez humano.
· Ajedrez. En 1997 Deep Blue ganó a Garry Kasparov estableciendo un nuevo escenario en la relación hombre-máquina. Hoy los programas comerciales modernos no solo ganan a cualquier maestro, sino que ajustan su nivel (juegan deliberadamente peor) al de su contrincante para no desanimarle.
· Música. Escucha la siguiente composición del programa Emmy al estilo Bach. Una audiencia especializada no distinguió si el compositor era Bach o Emmy.
· Poesía. Aunque los ordenadores están lejos de crear largos textos en prosa, pueden confundir en un poema corto.
Yunques ahumados
Sus muslos se me escapaban como
Peces sorprendidos
La mitad llenos de alas.
Con la sombra levanta
La arquitectura del humo
Un pie de mármol afirma
Su casto fulgor enjuto
Sus muslos se me escapaban como
Peces sorprendidos
La mitad llenos de alas.
Con la sombra levanta
La arquitectura del humo
Un pie de mármol afirma
Su casto fulgor enjuto
· Reconocimiento de caras. Poco a poco se van adentrando en este terreno. Policías del mundo están usando estos programas que empiezan a estar disponibles en Facebook o Windows.
· Síntesis de voz. Disponible desde hace tiempo, se va refinando. Aún distinguimos con claridad una voz humana de una sintética.
· Reconocimiento de voz. Asignatura pendiente donde el camino por recorrer es aún grande. Dada su importancia comercial, es de esperar que avance con rapidez.
· Lenguaje natural. Watson, es el enfoque más ambicioso de los últimos tiempos. Watson supera el test en la tarea "jugar en el concurso televisivo Jeopardy" No es un entorno abierto, pero el avance en "entendimiento" de lenguaje natural es asombroso.
El Test de Turing casi superado
Alan Turing, los animales y sus manchas
El Test de Turing casi superado
El test de Turing es un clásico de la informática, la base de muchas teorías sobre la inteligencia artificial (IA). Alan Turing lo planteó en un artículo publicado en 1.950. Más de medio siglo ha transcurrido pero ninguna máquina ha logrado superarla: todos los intentos han sido en vano.
Uno puede entretenerse horas y días elucubrando estrategias tanto para la máquina como para los humanos en la prueba de las habitaciones y los mensajes. Se podría intentar "cazar" a la máquina con chistes, juegos de palabras o preguntas que sólo podría responder un humano. Se se le plantearan problemas o cálculos que resolviera con demasiada rapidez, como enumerar cientos de dígitos del número Pi, eso podría delatarla. En ocasiones se llegaría incluso a la conclusión de que muchos humanos no pasarían la prueba, por comportarse de forma estúpida, y las respuestas de la máquina serían preferibles. Eso pone en duda muchas concepciones básicas, cómo qué es realmente la inteligencia o a qué podemos denomiar qué es un "comportamiento inteligente".
El Pilot ACE fue uno de los primeros ordenadores británicos diseñados por Alan Turing
Aunque la inteligencia artificial pasó décedas de "momentos bajos", últimamente las innovaciones tecnológicas, especialmente la posibilidad de almacenar grandes cantidades de información y procesarlas a gan velocidad han vuelto a poner la pregunta en el disparadero. Desde 1.990 existe el premio Loebner, un concurso que recrea el test de Turing y cuyos 100.000 dólares en premios todavía no han dodido ser reclamados: ningún ordenador supero la prueba todavía. Para los expertos en ese campo es una prueba controvertida, que dicen no ayuda mucho, pero a falta de algo mejor, ahí está.
En 2.008 fueron trece los programas candidatos, de los cuales seis pasaron a competir en la final. El programa ganador no engañó a todos los observadores, pero sí a un 25 % de ellos. Según indicó Turing en su día, si la máquina "inteligente" lograba engañar a más del 30 % de los observadores, se podría considerar que había superado la prueba. Elbot, un robot conversacional creado por Fred Roberts, estuvo a punto de lograr el reto, y puede que en los años venideros vuelta a intentarlo y conseguirlo. ¿Aceptaría entonces la comunidad internacional que se trata de un "programa inteligente"?
En otros campos las pruebas han sido menos teóricas pero los avances más prácticos. Los creadores de videojuegos está acostumbrado a crear "inteligencias artificiales" para los personajes de los juegos, que compiten contra los humanos, aunque su limitado campo de acción los convierte en una mera curiosidad. En las salas de póker on-line existe una gran controversia sobre jugadores y casinos que utilizan bots o robots jugadores. no sólo han de conocer las probabilidades del juego y seguir una buena estrategia de apuestas, también han de hacerlo de modo que no despiertan sospechas, o el resto de clientes saldría de allí pitando. A diferencia del ajedrez o las damas, no hay todavía un programa que juegue al póker mejor que los humanos, ni está claro si esos robots se dedican también a despistar escribiendo comentarios en las pantallas del chat junto a la mesa de juego.
Como no podía ser menos, la inteligencia artificial también ha tenido su lado oscuro. Hace tiempo se descubrió una creación llamada CyberLover que se hacía pasar por la "chica de los sueños" en algunas salas de chat sobre sexo. Los incautos que le seguían el juego acababan revelando datos personales: nombres, correos, información de contacto, fotos, ... y eran entonces guiados a sitios trampa donde los desplumaban. En la mayoría de las ocasiones, CyberLover sera capaz de "enganchar" a sus indefensas víctimas en menos de diez minutos de conversación. Naturalmente, las víctimas no se lo esperaban, y so está dlejor de ser el test que propuso Turing, pero la letal efectividad de esa inteligencia resulta sin duda inquietante.
Muchos expertos consideran que en las próximas décadas veremos superar a las máquinas el famoso test ideado por Turing. Entonces tendremos que decidir si considerarlas inteligentes... o cambiar las reglas.
Los cuatro inventos que profetizó Alan Turing
Desde el día en que nació -el 23 de junio 1912 - Alan Turing parecía destinado a la soledad, la incomprensión y la persecución. Distinto a los demás, maniático, excéntrico, pero en extremo inteligente -aprendió a leer sin ayuda en tres semanas y a los 16 años ya entendía los planteamientos de Einstein-, su brillante mente fue capaz de plantear las bases de algunos de los campos científicos que hoy están de plena actualidad. Entre sus numerosos logros, este visionario británico es bien conocido por su habilidad como descifrador de códigos en tiempos de guerra y como fundador de la informática, pero también se interesó por la botánica, las redes neuronales y la física cuántica. Con motivo del año de su centenario, la revista Nature ha publicado un especial en el que se le considera, como no puede ser de otra forma, como una de las mentes más brillantes de todos los tiempos. Estas son algunos de los campos científicos en los que las ideas de Turing han supuesto un legado indispensable:
1- El reinado de los ordenadores: En 1936, Turing publica su revolucionario estudio «Sobre los números computables», en el que sienta las bases teóricas de lo que será un ordenador, que él entiende como un cerebro electrónico capaz de ejecutar todas las operaciones matemáticas. También idea la Máquina de Turing, el concepto de algoritmo, base de la informática actual.
2- El desarrollo de la inteligencia artificial: El Test de Turing es muy conocido y supone una parte muy importante del desarrollo de la inteligencia artificial, en el que la máquina no solo es inteligente, sino también sensible, lo más cercano posible a como lo es una persona. El test consiste en colocar a una persona y a una máquina en una habitación, mientras un juez se sitúa en otra. El juez hace una serie de preguntas y, según las respuestas que obtenga, debe decidir si está hablando con una máquina o con un ser humano. Ambos contrincantes tienen la opción de mentir. Ninguna máquina ha conseguido superarlo. Algunos investigadores de inteligencia artificial prefieren ignorar por completo esta prueba, ya que consideran que evalúa el «comportamiento humano» de una máquina, y no el «comportamiento inteligente». A fin de cuentas, Deep Blue, la supercomputadora de IBM, derrotó a Gary Kasparov al ajedrez en 1997 y no por eso se la considera inteligente.
3- El cerebro humano, simulado con un superordenador: La creatividad de Turing fue impulsada por el sueño de revivir -posiblemente en el forma de un programa informático- el alma de Christopher Morcom, su primer amor y tal vez su único amigo de verdad, que murió repentinamente de tuberculosis bovina cuando ambos eran adolescentes. Quiero «construir un cerebro», dijo. Algo parecido, pero si este aura de romanticismo, intenta crear el electrofisiólogo Henry Markram. Se trata del Proyecto Cerebro Humano (HBP, por sus siglas en inglés), que pretende simular de forma realista el funcionamiento de nuestra materia gris en un supercomputador, para conocer cómo se relacionan nuestras neuronas y poder probar tratamientos contra enfermedades como el alzheimer, el parkinson, la depresión e incluso crear nuevas prótesis para personas discapacitadas. Creen que puede estar listo en 2023.
4- Patrones biológicos y piel de tigre: Alan Turing propuso la idea de que la repetición de patrones regulares en los sistemas biológicos, como las rayas del tigre o las manchas del leopardo, son generados por un par de morfógenos que trabajan juntos como un «activador» y un «inhibidor». Investigadores del King College de Londres han proporcionado la primera evidencia experimental que confirma la teoría del gran matemático británico.
Hay mentes realmente brillantes. La de Alan Turing ha sido sin dudas una de ellas. Reconocido sobre todo por sus trabajos destinados a romper el código secreto utilizado por el bando alemán durante la Segunda Guerra Mundial, por su “Máquina de Turing” (o el “Test” que lleva su nombre), este matemático e informático inglés también se interesó por cuestiones como las del título de este artículo. Todos hemos observado la forma en que se distribuyen los colores sobre el pelaje de diferentes animales. Algunos, como las jirafas, poseen grandes manchas de color. Otros, como los leopardos tienen manchas pequeñas. Un tercer grupo, en el que se encuentran las cebras, están cubiertos de rayas. Y algunos, los más “aburridos”, tienen todo su pelo de un mismo color. Sin embargo, casi nadie se detiene a pensar en el porqué de esa variedad de pelajes.
Alan Turing publicó en 1952 un libro titulado “The chemical basis of the morphogenesis” (“Las bases químicas de la morfogénesis”). ¿Por qué un matemático se sintió atraído por estas cuestiones? Bien, porque al igual que ocurre entre los números de Fibonacci y muchos vegetales, las manchas de los animales se relacionan íntimamente con las matemáticas. El primer modelo de morfogénesis -uno de los tres aspectos fundamentales de la biología del desarrollo, junto con el control del crecimiento y de la diferenciación celular- fue propuesto por Turing, y se conoce como "el modelo de reacción – difusión". Mediante una serie de ecuaciones diferenciales, el trabajo describe los cambios de las concentraciones de dos sustancias a lo largo del tiempo, y la forma en que se difunden y reaccionan una con otra.
Cuando se aplica este modelo a los animales, se encuentra una respuesta satisfactoria a cuestiones del tipo: ¿por qué hay animales con cuerpos manchados y colas rayadas, pero no al revés? ¿Por qué ciertos animales no tienen manchas ni rayas? En los vertebrados el color de la piel está determinado por unas células cargadas de pigmentos llamadas cromatóforos. Estas tienen un origen muy particular: durante la formación del tubo nervioso, las células epiteliales de los márgenes de la placa neural embrionaria se diferencian en células mesenquimáticas migradoras. Una parte de estas células migran por debajo del ectodermo embrionario y acaban integradas a la epidermis. En función de su mayor o menor desarrollo y acumulación de pigmentos proporcionarán a la piel una tonalidad más clara o más oscura. En definitiva, la forma en que reaccionan y se distribuyen dos productos químicos diferentes en la piel del animal es lo que proporciona el color de sus pelos. Uno de ellos estimula la producción de melanina – la proteína que da color a la piel- y otro bloquea su producción. El modelo de Turing explica cómo los diferentes motivos del pelaje dependen solamente del grosor y la forma de la región en la que se desarrollan. Un solo grupo de ecuaciones, más o menos complejas, sirve para explicar el diseño de la piel de todos los animales.
A medida que el embrión se desarrolla en el útero de su madre, las dos sustancias químicas se distribuyen por su superficie. De acuerdo al momento del desarrollo en que estos cambios tienen lugar es que se forman los diferentes diseños. La forma y tamaño de las regiones de piel imponen limitaciones a los dibujos que aparecerán sobre ella. Esto explica por qué en una forma alargada -como una cola- las manchas se transforman en rayas. Estas ecuaciones también permiten explicar los dibujos de las alas de las mariposas y los motivos coloreados de los peces tropicales. Estudios efectuados más recientemente indican que las mismas ecuaciones podrían describir la forma en que se forman las extremidades de los vertebrados a lo largo de su desarrollo.
Un hombre que sólo 5 o 6 años atrás estaba creando las bases de los ordenadores actuales -mientras que al pasar descifraba los mensajes de las máquinas alemanas Enigma- encontró también la explicación al por qué de las formas de las manchas de los animales. ¿No es sorprendente?
Después de más de 50 años, investigadores del King College de Londres han proporcionado la primera evidencia experimental que confirma la teoría del gran matemático británico Alan Turing de cómo se forman algunos patrones biológicos, como las rayas del tigre o las manchas del leopardo.
El estudio, que se publica on-line en la revista Nature Genetis, no sólo demuestra un mecanismo que es muy relevante en el desarrollo de los vertebrados, sino que también proporciona la confianza de que unos productos químicos llamados morfógenos, que controlan estos patrones y que pueden ser utilizados en la medicina regenerativa para diferenciar células madre en los tejidos.
Los resultados apoyan una teoría sugerida por primera vez en la década de los años 50 del siglo pasado por el descifrador de códigos y matemático Alan Turing, el cuál propuso la idea de que la repetición de patrones regulares en los sistemas biológicos son generados por un par de morfógenos que trabajan juntos como un "activador" y un "inhibidor".
Para probar esta teoría, los investigadores estudiaron el desarrollo de crestas regularmente espaciadas que se encuentran en el cielo de la boca en ratones. Llevando a cabo los experimentos en embriones de ratosnes, el equipo identificó un par de morfógenos que trabajan juntos para influir en que se forme cada arista.
Predicción exacta
Los investigadores fueron capaces de identificar los morfógenos específicos implicados en este proceso: FGF (factor de crecimiento de fibroblastos) y SHH (Sonic Hedgehog). Demostraron que cuando la actividad de estor morfógenos aumenta o disminuye, el patrón de las crestas en la boca se ven afectadas de la manera predicha por las ecuaciones de Turing. Por primera vez, los morfógenos reales involucrados en este proceso han sido identificados y el equipo fue capaz de ver con exactitud los efectos predichos por la teoría especulativa de Turing hace 60 años.
El algoritmo de Alan Turing contra Kasparov
En junio pasado se cumplieron cien años del nacimiento de Alan Turing. Una mente extraordinaria, absurdamente maltratada y discriminada, pero que dejó un legado impresionante. Se han hecho muchos tributos alrededor del globo estos últimos días. Uno de ellas es en extremo curioso. Durante una conferencia en la Universidad de Manchester fue posible apreciar un algoritmo de ajedrez escrito por Turing hace 60 años. Para ponerlo a prueba, en el escenario había alguien que sabe una cosa o dos sobre ajedrez: Garry Kasparov.
El Ford T puede ser un coche primitivo en comparación con los modelos actuales, pero en su momento, fue un desarrollo extraordinario. En elementos similares se basó la analogía del excampeón mundial de ajedrez Garry Kasparov al describir el algoritmo de ajedrez de Alan Turing, conocido como Turochamp, que fuera escrito por el renombrado matemático hace 58 años. En la Conferencia del Centenario de Alan Turing llevada a cabo en la Universidad de Manchester, donde estuvieron presentes nombres del calibre de Vint Cerf y David Ferrucci (IBM Watson), el algoritmo de ajedrez fue expuesto al público.
El algoritmo fue diseñado a partir de la aplicación de ciertas “reglas de oro” con el objetivo de escoger la mejor movida posible, anticipando dos movimientos en la partida. Si tenemos en cuenta que los programas modernos de ajedrez pueden ir mucho más profundo que eso, y que Kasparov en una tarde normal anticipa diez jugadas, la descripción de “primitivo” parece adecuada para el algoritmo, pero no en un sentido que le quite valor, sino todo lo contrario. Es el primer programa de ajedrez jamás hecho. Si bien hay antecedentes de supuestas máquinas que jugaban al ajedrez (tal vez recuerden al falso “Turk”), el algoritmo de Turing es real, funciona, y a pesar de sus limitaciones, lo hace a la perfección.
Un ordenador humano
El juego queda apenas como una anécdota. Tampoco tiene sentido enfrentar a un algoritmo de 60 años con un excampeón del mundo y esperar una sorpresa. Los dieciséis movimientos que llevaron a Kasparov a la victoria son irrelevantes en este caso. Lo que es realmente admirable aquí es que Turing hizo el primer algoritmo para un juego de ordenador incluso antes de que hubiese un ordenador capaz de ejecutarlo (trató de hacerlo en la Ferranti Mark 1, pero no fue posible).
Turing se usó a sí mismo como ordenador para probar el algoritmo, recurriendo a papel y lápiz y tardando entre quince minutos y más de media hora para procesar cada movimiento. Más allá de la poca exigencia del algoritmo en términos competitivos, Kasparov no tuvo nada más que halagos para el trabajo de Turing, e incluso reconoció que podría dar problemas a ciertos jugadores casuales. Nos unimos a Kasparov en la admiración y el respeto hacia una persona claramente adelantada a su tiempo, y a la que le debemos mucho más de lo que imaginamos.
El término inteligencia artificial fue inventado en 1956 por John McCarthy para dar nombre al campo de la informática que se dedica al estudio y al diseño de máquinas inteligentes. Algunos resultados preliminares prometedores en este campo (la demostración de teoremas matemáticos sencillos, así como programas capaces de jugar a juegos tradicionalmente considerados inteligentes, como las damas), llevaron a los investigadores de finales de los años cincuenta a lanzar las campanas al vuelo y a predecir que, en solo diez años, sería posible construir programas capaces de ganar al campeón del mundo de ajedrez, y resolver de forma aceptable el problema de la traducción automática de un idioma a otro.
Pasaron los diez años y nada de eso ocurrió. El ajedrez resultó ser un juego mucho más complicado que las damas. En cuanto a la traducción automática, la ambigüedad sintáctica y semántica de las lenguas humanas, que además es distinta en cada una de ellas, hace casi imposible realizar una traducción perfecta sin disponer de una imagen global del mundo que las máquinas no poseen. Basta pensar en frases como estas:
Entretanto, la prueba de Turing sigue siendo inabordable para las máquinas. Cuando se dialoga con una de ellas, no se tarda mucho en descubrir que no estamos hablando con un ser humano, lo que quiere decir que no consigue engañarnos. Pero supongamos que algún programa, funcionando en una computadora, fuese capaz de conseguirlo en un futuro más o menos inmediato. ¿Podríamos asegurar que las máquinas habrían llegado a ser tan inteligentes como nosotros? ¿Es suficiente la prueba de Turing?
En 1980, el filósofo John Searle contestó negativamente a esta pregunta, y para demostrarlo propuso una nueva prueba: la habitación china. Veamos en qué consiste:
¿Basta la prueba de Turing para definir la “inteligencia artificial”?
En un artículo anterior en este mismo blog (ver aquí) Simone Santini abordó el tema de la prueba de Turing, que en su día se propuso como criterio que algún día podría ser útil para decidir si una máquina de cómputo puede o no ser tan inteligente como el hombre. En una de las diversas formas en que ha sido expresada, la prueba de Turing viene a decir esencialmente que: si la máquina llegara a ser capaz de engañar a los seres humanos, haciéndose pasar por humana, con la misma facilidad con que un ser humano puede engañar a otro, habría que considerarla inteligente.
Pasaron los diez años y nada de eso ocurrió. El ajedrez resultó ser un juego mucho más complicado que las damas. En cuanto a la traducción automática, la ambigüedad sintáctica y semántica de las lenguas humanas, que además es distinta en cada una de ellas, hace casi imposible realizar una traducción perfecta sin disponer de una imagen global del mundo que las máquinas no poseen. Basta pensar en frases como estas:
- Frases con ambigüedad sintáctica: Pasaré solo este verano aquí. No pude estudiar derecho.
- Frases con ambigüedad semántica (doble sentido): Nos vemos mañana en el banco. ¡Pare la mula!
Entretanto, la prueba de Turing sigue siendo inabordable para las máquinas. Cuando se dialoga con una de ellas, no se tarda mucho en descubrir que no estamos hablando con un ser humano, lo que quiere decir que no consigue engañarnos. Pero supongamos que algún programa, funcionando en una computadora, fuese capaz de conseguirlo en un futuro más o menos inmediato. ¿Podríamos asegurar que las máquinas habrían llegado a ser tan inteligentes como nosotros? ¿Es suficiente la prueba de Turing?
En 1980, el filósofo John Searle contestó negativamente a esta pregunta, y para demostrarlo propuso una nueva prueba: la habitación china. Veamos en qué consiste:
- . Supongamos que disponemos de un programa de ordenador que es capaz de pasar satisfactoriamente la prueba de Turing dialogando con una mujer china (por ejemplo). En la conversación, tanto la mujer como el ordenador se expresan en chino; es decir, utilizan caracteres chinos para comunicarse por escrito a través de un teletipo. El ordenador, que está encerrado en una habitación para que la mujer no lo vea, lo hace tan bien que es capaz de engañarla, por lo que la mujer creerá estar dialogando con un ser humano que conoce perfectamente la lengua china.
- 2. Ahora Searle propone sacar de la habitación al ordenador, y en su lugar se coloca él mismo, que no sabe chino, aunque iría provisto de una descripción comprensible del programa que utilizaba la computadora para dialogar con la mujer. En principio, utilizando ese programa, Searle sería capaz de dialogar con ella en su propia lengua tan bien como lo hacía el ordenador. Cada vez que recibiera un texto escrito en chino, aplicaría las reglas y escribiría los signos correspondientes a la respuesta que habría dado el ordenador.
- 3. Pero en el caso de Searle tenemos un dato adicional: él sabe que no sabe chino, y por lo tanto no se ha enterado de una palabra de la conversación que ha tenido con la mujer, aunque esa conversación haya sido coherente y capaz de engañarla, haciéndola pensar que estuvo dialogando con un ser humano que conoce la lengua china.
4. La cuestión clave, por lo tanto, es la siguiente: ¿entiende el ordenador la conversación que ha mantenido con la mujer? Y si no la entiende, como es de suponer, pues su actuación ha sido idéntica a la de Searle, ¿es consciente de que no la entiende, como Searle sí lo es?
Luego no basta que un ordenador sea capaz de pasar la prueba de Turing para que podamos considerarlo tan inteligente como nosotros. Hacen falta dos cosas más: que el ordenador comprenda lo que escribe, y que sea consciente de la situación. Mientras esto no ocurra, no podremos hablar estritamente de inteligencia artificial.
Searle propuso distinguir dos tipos de inteligencia artificial:
Manuel Alfonseca es catedrático de la Universidad Autónoma de Madrid.
SIMONE SANTINI
Uno de los fundamentos teóricos de la disciplina de la Inteligencia Artificial se encuentra en un experimento ideal que Alan Turing publicó en la revista Mind en 1950, y que desde entonces se conoce como el test de Turing. Muchísimos artículos, en las revistas científicas y en la prensa, mencionan el test de Turing, casi siempre introduciendo pequeñas modificaciones que cambian su significado de una manera sutil pero importante. Merece la pena recordarlo aquí traduciéndolo directamente de la revista original:
Podemos describir este problema imaginando un juego, que llamaremos “imitación”. Hay tres jugadores: un hombre (A), una mujer (B) y un juez (C), que puede ser hombre o mujer. El juez se sienta en un cuarto aislado, sin poder ver a los otros. El objetivo del juez es determinar quién de los otros dos jugadores es el hombre y quién es la mujer. Él los conoce simplemente como X e Y, y al final del juego tendrá que declarar “X es A [el hombre] e Y es B [la mujer]” o “X es B [la mujer] e Y es A [el hombre]”. El juez puede hacer preguntas a X e Y, como por ejemplo:
C: ¿Podría X decirme la longitud de su pelo?
Ahora bien, supongamos que X sea el hombre. El objetivo del hombre en este juego es engañar al juez, llevándole a la identificación equivocada. Su respuesta podría ser, por tanto, “Mi pelo es rizado y mis pelos más largos miden más o menos 20 centímetros”.
Para que las voces no ayuden al juez en la identificación, los jugadores deberían escribir sus respuestas, preferiblemente a máquina. La situación ideal consistiría en comunicar a través de un teletipo. Como alternativa, puede haber un intermediario repitiendo las preguntas y las respuestas. El objetivo de B es ayudar al juez para que haga la identificación correcta. Su mejor estrategia es probablemente decir la verdad. Podría añadir comentarios como “yo soy la mujer, no le escuches a él”, pero esto no ayudará mucho, dado que el hombre también podría añadir los mismos comentarios.
Ahora nos preguntamos: ¿qué pasa en este juego si A es remplazado por una máquina? ¿se equivocará el juez tantas veces como cuando el juego lo juegan un hombre y una mujer? Estas preguntan remplazan nuestra pregunta original: ¿pueden las máquinas pensar?
La versión del test que se encuentra normalmente publicada es diferente en un punto sólo aparentemente menor, en cuanto no considera el juego con tres personas A, B y C (una de las cuales es, en una segunda fase, subrepticiamente remplazada por un ordenador), sino con dos personas (B y C) y un ordenador (A). El juez tiene que determinar quién es quién (¿o que es qué? ¿quién es qué?). Se trata de un cambio sutil pero determinante.
Es interesante, por ejemplo, que en el test original la inteligencia se determina como capacidad de engañar. El papel de A, en la parte del test con dos personas, es engañar al juez, haciéndole pensar que A es la mujer. Turing podría haber decidido remplazar B con el ordenador (la mujer, que tiene que ayudar al juez), pero no lo hizo. Umberto Eco escribió que un sistema semiótico es verdaderamente un lenguaje sólo cuando se pueda usar para mentir. Turing parece implicar algo parecido: la inteligencia es verdaderamente tal sólo cuando se puede usar para engañar.
El elemento de engaño del test es importante también porque nos indica que, para que el test tenga sentido, la máquina inteligente no puede ser demasiado abstracta. No debe simular una inteligencia cualquiera, sino a un hombre que simula ser una mujer. Podemos imaginar, en un mundo utópico en que los ordenadores inteligentes sean algo tan prosaico como una thermomix, un juez enfadado tras haber fallado otra identificación: “Oye...¡estás haciendo trampa! Has remplazado al hombre con una inteligencia artificial femenina. ¡Claro que no conseguía adivinar!” ¿Tiene sentido hablar de inteligencia masculina y femenina? Si hablamos de razonamiento lógico-racional, o de capacidad de manipular conceptos abstractos, claramente no. Por tanto el test de Turing nos permite deducir que estas capacidades no constituyen la verdadera inteligencia. La inteligencia no es una capacidad abstracta, un añadido que podemos separar de nuestra existencia humana o de nuestro cuerpo físico. Existimos en dos sexos y, basándonos en este hecho biológico, hemos creado la compleja estructura cultural del género, una de las muchas estructuras que nos determinan en cuanto individuos. Algo que no incluya la experiencia del género (o una simulación, pero, ¿cuál es la diferencia entre una experiencia y su simulación fenomenológicamente completa?) no es una inteligencia en el sentido que nosotros damos a la palabra.
El género es sólo uno de los determinantes de nuestra subjetividad, sólo uno de las componentes necesarias para un ser inteligente. El test de Turing apunta directamente a esta e indirectamente a muchas más. No sabemos bien cuáles son las componentes de nuestra humanidad que definen nuestra inteligencia: ¿el trauma de haber nacido? ¿la consciencia de la muerte? No lo sabemos. Se trata de un tema filosófico importante, en que la inteligencia artificial no se interesa mucho.
Un último aspecto del test, y sin embargo uno de los más importantes, es la presencia del juez. El ordenador no se considera inteligente si puede hacer algo extraordinario como ganar al campeón mundial de ajedrez, sino si aparece inteligente al juez durante una conversación corriente. La inteligencia del ordenador existe sólo en relación con la inteligencia humana: el juez no se puede remplazar con una máquina. Un corolario de esta observación es que cuanto menos inteligente sea el juez, tanto más inteligente parecerá el ordenador.
Consideremos el caso de un juez tan torpe que la única manera que tiene de decidir es lanzar una moneda. Con este juez, cualquier ordenador será inteligente, ya que el juez adivinará más o menos la mitad de las veces, independientemente de que A sea el hombre o la máquina.
Por tanto, el test de Turing nos abre dos posibilidades para crear máquinas inteligentes: podemos hacer que los programas sean cada día más complejos y sofisticados, o hacer que la gente lo sea menos. La segunda posibilidad es mucho más presente y amenazante de lo que podríamos pensar. Muchas industrias, no consiguiendo producir máquinas verdaderamente inteligentes, están intentando simplificar a sus clientes. Así tenemos cámaras con identificación automática de caras (o, incluso, de sonrisas) y aplicaciones multimedia que corrigen nuestras imágenes para hacerlas mejores --en realidad uniformándolas y creando una cultura en que se desanima la creatividad--. Tenemos sistemas de reconocimiento del habla que nos entrenan a hablar con frases cortas y con estructura sencilla.
Tenemos programas de traducción que no respetan la personalidad de las diferentes lenguas --por ejemplo confundiendo el uso de la forma pasiva, favorecido por el inglés, con la forma impersonal, más usada en los idiomas latinos--. El lenguaje que los dispositivos inteligentes nos están imponiendo se acerca de manera preocupante a la neolengua descrita por Orwell en su novela 1984. En la medida en que el pensamiento depende del lenguaje y en que sólo podemos tener ideas si hay un lenguaje en que tenerlas, simplificar y banalizar el lenguaje supone simplificar y banalizar a las personas.
Tras una conversación sobre este tema, el informático australiano Neville Holmes me envió este Limerick (poema humorístico de cinco versos originario de Inglaterra), que resume la condición humana frente a las nuevas máquinas inteligentes:
(Mi traducción: "Una vez un hombre me dijo, Joder/Me estoy dando cuenta que soy como/Un vehículo que se mueve/en una ruta predeterminada/No soy ni siquiera un autobús, soy un tranvía". He probado algunos traductores automáticos disponibles, pero siempre introducen errores al traducir poemas.)
El sueño de sustituir al Demiurgo, de construir las vida (o la inteligencia) con nuestras manos, es tan viejo como la humanidad; lo podemos seguir desde Homero hasta el Golem y a los autómatas de la primera modernidad, desde el calculus ratiocinator de Leibnitz hasta la máquina de Turing. Se trata de un sueño que, probablemente, siempre será parte de nosotros. Pero, sobre todo hoy, es fácil caer en un banal entusiasmo sobre la tecnología, olvidando que ninguna tecnología es inocente o neutral. Las máquinas que creamos también nos modifican a nosotros. Hay que recordarlo, hoy que tan viva es la tentación de promover dispositivos inteligentesbanalizando a las personas, haciéndolas menos complejas y más homogéneas.
Turing, una persona decididamente no banal, y dolorosamente no homogénea, nos lo reclama.
Simone Santini es profesor contratado doctor de la Universidad Autónoma de Madrid.
¿Qué es el test de Turing? Es un criterio para determinar si un computador es inteligente a partir de la interacción con un humano. Por lo general, la interacción es lingüística y se establece a través de un chat. Un sujeto envía un mensaje y analiza el contenido de la respuesta que le llega de su interlocutor (examina el grado de relación con el tema de conversación, las expresiones que utiliza, si reconoce la ironía o el doble sentido, etc.). El test sugiere que si encontramos una máquina capaz de hacernos creer que es otra persona, debemos resignarnos y atribuirle tanta inteligencia como a nosotros. Este sencillo experimento que expuso Alan Turing hace más de sesenta años, sigue siendo fuente de intensos debates. ¿Por qué ha sobrevivido tanto tiempo? En este artículo defendemos que bajo su inocente apariencia, el test esconde algunas preguntas trascendentales sobre cómo comprender nuestra inteligencia.
¿De dónde surgió la idea? A mediados del siglo pasado, Turing formó parte de uno de los movimientos científicos más estimulantes de la historia de la ciencia: la cibernética. Bajo la hipótesis de que no sólo el cuerpo, sino también la mente humana, podrían ser comprendidos mediante los mismos modelos que servían para construir máquinas, toda una generación de científicos desarrolló un marco matemático en el que el comportamiento de humanos y artefactos pudieran explicarse en términos del mismo lenguaje. Tomando como base la noción de “información”, “control”, “recursividad” y “realimentación” se construyó el edificio cibernetista. Estas ideas conformaron un área híbrida entre ciencia y técnica que el Premio Nobel Herbert Simon denominó las «ciencias de lo artificial». De allí surgieron la teoría de juegos, la investigación operativa, la programación lineal, la teoría de la decisión colectiva, la teoría de sistemas, el análisis de redes complejas, etc. Si las analizamos en detalle, encontramos un tipo de disciplinas diferentes a las que se conocían hasta entonces: no buscan leyes naturales dirigidas a dar explicaciones causales -como hacen las ciencias clásicas- sino que construyen modelos abstractos orientados a la simple simulación; no aplican el conocimiento científico -como hace la tecnología- sino que analizan cómo circula la información en los modelos que elaboran.
Imbuido en esta corriente investigadora interesada en la simulación de capacidades mentales, Turing esbozó su test inspirándose en un juego que la aristocracia victoriana había inventado para entretenerse en su ociosidad. Se llamaba el “juego de imitación” y consistía en descubrir si en una conversación a ciegas, y mediante el intercambio de mensajes manuscritos, un sujeto podía deducir si su interlocutor era una mujer o un hombre. Cambiando a uno de los jugadores por una computadora, Turing encontró la idea germinal de su experimento mental.
El test de Turing dejó de ser sólo una excusa para la reflexión especulativa de filósofos y científicos, y adquirió un carácter mediático, cuando el millonario y filántropo americano Hugh Loebner decidió retribuir con 100.000$ a aquel que creara el primer programa informático capaz de superar el test. La primera edición se celebró en 1991, en el “Museo de los Ordenadores” de Boston, y la última, en 2012, en “Bletchey Park” - lugar simbólico en el que Turing hizo sus aportaciones más relevantes en criptoanálisis-. Edición tras edición, nadie ha logrado diseñar un programa que engañe a jueces humanos. El único premio que Loebner ha concedido, como consolación, se reduce a 1500$ para aquel programa participante que haya mostrado un aspecto más humano. Es interesante acceder a los diálogos de las partidas que, a lo largo de estos años, se han ido celebrando para ver cómo progresa el ingenio de los programadores. El mejor concursante de la primera edición se llamaba ELIZA. Se diseñó para imitar a un psicoanalista que redirigía al paciente sus afirmaciones en forma de preguntas. Con esa sencilla fórmula (si el sujeto manifestaba, “estoy preocupado por mi vecino”, el programa respondía “¿Estás preocupado por tu vecino?”) ELIZA logró superar al resto de candidatos en “apariencia humana”. ALICE (clasificado en primer lugar en 2000, 2001 y 2004) utilizó una técnica diferente: explotar una gran base de frases hechas y utilizar reglas para minimizar la probabilidad de que se repitiesen. En 2008, la técnica del ganador fue aún más ocurrente: el programa ELBOT simulaba ser un adolescente usando la típica jerga juvenil, llena de palabras comodín y códigos propios, haciéndose pasar por un chico real en muchos momentos de la partida.
Son sorprendentes las numerosas variantes que, a partir del test original, se han generado. Por ejemplo, en el Total Turing test el interrogador, además de chequear las respuestas que recibe, examina tanto las habilidades perceptivas del interlocutor (requiere visión computacional) como sus habilidades de manipulación (requiere dispositivos robóticos). En otras versiones más sencillas, como es el caso del Minimum Intelligent Signal Test, sólo se permiten respuestas binarias (“verdadero/falso”). A partir de su formato original (el test de Turing verbal) con alguna innovación (como el Ebert test en el que el interrogador analiza también los efectos prosódicos de las respuestas como la entonación, inflexiones, sincronización, etc.) podemos encontrar versiones gráficas, para videojuegos, musicales, gestuales, etc.
Pero además de entretenimiento para programadores informáticos, ¿alguna de sus aplicaciones sirve para algo más? Tomando como base el test, se han creado programas como EMI (Experiments in Musical Intelligence) capaz de componer piezas de música moderna imposibles de desenmascarar por auténticos expertos. A EMI recurren grupos de música para generar nuevas composiciones y aparentar, ante sus seguidores, un mayor talento creativo. En portales de noticias deportivas ya existen programas desarrollados por empresas -como Narrative Science- que son capaces de escribir breves artículos periodísticos informando sobre los partidos de la jornada. Incluso los lectores más avezados no son capaces de diferenciarlos de aquellos que son redactados por periodistas reales.
Revisando estos ejemplos, una pregunta legítima sería ¿realmente queremos desarrollar programas que nos engañen? Sí, engañar para confundir al interlocutor tiene aplicaciones muy relevantes como velar por nuestra integridad en el uso de internet. Por ejemplo, para enfrentarse a programas dañinos, que están diseñados para crear direcciones desde las que poder hacer envío indiscriminado de correos basura, se utiliza una versión visual del test de Turing. Los filtros CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to Tell Computers and Humans Apart) nos permiten distinguir a una persona de un programa informático con algo tan simple como pedir que se teclee el código que aparece en una imagen distorsionada. Otras veces, el malhechor no es un programa sino un humano al que queremos vigilar. A través de programas que crean imitaciones convincentes de menores participando en conversaciones por chat, se pueden detectar “cyberacosadores”. En redes sociales, como Tuenti, estos programas son incluso capaces de crear perfiles falsos de menores de forma autónoma y de esperar a que se les presenten nuevos contactos que quieran interactuar con ellos.
¿Qué futuro tiene el test de Turing? Turing era hombre de su tiempo y su test representa la visión que en su época se tenía sobre cómo funcionaba la mente. Con los conocimientos actuales en Ciencias Cognitivas tenemos nuevos modos de entender cómo somos y cómo interactuamos con el mundo, ¿Cuál sería la versión del Test de Turing del siglo XXI?
Si observamos el rol del juez en el experimento de Turing, frente a una conversación, adopta una actitud distanciada, objetiva, puramente interesada en la deducción a partir de la exploración del contenido de los mensajes. Sin embargo, hoy conocemos que existen aspectos de la comunicación humana que no son el resultado de ningún análisis. Por ejemplo, existen capacidades expresivas que los bebés desarrollan y que les permiten participar en interacciones con sus progenitores, antes de poder hablar ni de explicar su conducta. Esta capacidad que aparece a edades muy tempranas, no desaparece para ser sustituida por una nueva aptitud cognitiva, más madura, que emerge con el inicio del lenguaje y que permite interpretar las interacciones comunicativas en términos predictivos. Al contrario, pervive como soporte natural de nuestras interacciones, generando una experiencia psicológica esencial para los procesos de socialización.
Veamos qué ocurre, por ejemplo, en los fenómenos de atribución de emociones entre interlocutores en una conversación. No partimos de la observación sensorial de los movimientos corporales y faciales (la posición, orientación, tono de voz, gestos, sonrojo,...) para deducir lo que está sintiendo el otro, sino que reconocemos las emociones ajenas de manera directa, espontánea y sin ningún tipo de análisis, al mismo tiempo que se genera en nosotros un sentimiento similar por empatía. «Vemos» directamente que alguien está enfadado, molesto, triste o eufórico, sin necesidad de deducirlo de sus movimientos musculares o faciales. En relación con el test de Turing es importante señalar que, al igual que estos procesos de atribución emocional, existen fenómenos similares en los intercambios lingüísticos entre personas: nuestra percepción social está constituida por el significado de lo que oímos/leemos y no por un contenido sonoro/escrito que tengamos que analizar.
Por tanto, en nuestras interacciones sociales se expresan capacidades interactivas básicas, que recogen la perspectiva de quien forma parte de esa situación comunicativa, y capacidades inferenciales abstractas, que analizan lo dicho y pueden desplegarse, sin necesidad de participar efectivamente de la interacción. Estas últimas son las que exclusivamente destaca Turing en su test y, precisamente estas, son las únicas que manifiestan los niños autistas. Desde sus primeros meses de vida, los autistas no parecen sintonizar ni mostrar especial preferencia por la información visual de los rostros ni por la que procede de otras voces. La interacción con personas les merece similar atención que con otros objetos físicos. Su forma de interpretar a los demás se reduce, como ocurre en la prueba de Turing, a su análisis.
Esta doble perspectiva -como participante y como observador- es fundamental para entender cómo funciona correctamente la comunicación entre humanos. Un test de Turing actualizado debería incluir los aspectos más básicos y expresivos de nuestras interacciones sociales si quiere sobrevivir, al menos, otros sesenta años más.
Manuel González Bedia es profesor contratado doctor en la Universidad de Zaragoza e investigador en el instituto I3A.
El autor es uno de los promotores de la red ReteCog. Como actividades de ReteCog en los próximos meses mencionamos un evento en homenaje a Turing (II Workshop ReteCog on Cognitive Interaction), un test de Turing para videojuegos (Human-like Bots Competition) y un test de Turing en cognición social (Multiplayer Perceptual Crossing Test).
- Inteligencia artificial débil: la que podría alcanzar una máquina que pasara satisfactoriamente la prueba de Turing.
- Inteligencia artificial fuerte: la que tendría una máquina que tuviera una mente semejante a la humana, capaz de comprender y de saber si comprende o no comprende.
Manuel Alfonseca es catedrático de la Universidad Autónoma de Madrid.
El test de Turing y la inteligencia humana
SIMONE SANTINI
C: ¿Podría X decirme la longitud de su pelo?
Ahora bien, supongamos que X sea el hombre. El objetivo del hombre en este juego es engañar al juez, llevándole a la identificación equivocada. Su respuesta podría ser, por tanto, “Mi pelo es rizado y mis pelos más largos miden más o menos 20 centímetros”.
Para que las voces no ayuden al juez en la identificación, los jugadores deberían escribir sus respuestas, preferiblemente a máquina. La situación ideal consistiría en comunicar a través de un teletipo. Como alternativa, puede haber un intermediario repitiendo las preguntas y las respuestas. El objetivo de B es ayudar al juez para que haga la identificación correcta. Su mejor estrategia es probablemente decir la verdad. Podría añadir comentarios como “yo soy la mujer, no le escuches a él”, pero esto no ayudará mucho, dado que el hombre también podría añadir los mismos comentarios.
Ahora nos preguntamos: ¿qué pasa en este juego si A es remplazado por una máquina? ¿se equivocará el juez tantas veces como cuando el juego lo juegan un hombre y una mujer? Estas preguntan remplazan nuestra pregunta original: ¿pueden las máquinas pensar?
Es interesante, por ejemplo, que en el test original la inteligencia se determina como capacidad de engañar. El papel de A, en la parte del test con dos personas, es engañar al juez, haciéndole pensar que A es la mujer. Turing podría haber decidido remplazar B con el ordenador (la mujer, que tiene que ayudar al juez), pero no lo hizo. Umberto Eco escribió que un sistema semiótico es verdaderamente un lenguaje sólo cuando se pueda usar para mentir. Turing parece implicar algo parecido: la inteligencia es verdaderamente tal sólo cuando se puede usar para engañar.
El elemento de engaño del test es importante también porque nos indica que, para que el test tenga sentido, la máquina inteligente no puede ser demasiado abstracta. No debe simular una inteligencia cualquiera, sino a un hombre que simula ser una mujer. Podemos imaginar, en un mundo utópico en que los ordenadores inteligentes sean algo tan prosaico como una thermomix, un juez enfadado tras haber fallado otra identificación: “Oye...¡estás haciendo trampa! Has remplazado al hombre con una inteligencia artificial femenina. ¡Claro que no conseguía adivinar!” ¿Tiene sentido hablar de inteligencia masculina y femenina? Si hablamos de razonamiento lógico-racional, o de capacidad de manipular conceptos abstractos, claramente no. Por tanto el test de Turing nos permite deducir que estas capacidades no constituyen la verdadera inteligencia. La inteligencia no es una capacidad abstracta, un añadido que podemos separar de nuestra existencia humana o de nuestro cuerpo físico. Existimos en dos sexos y, basándonos en este hecho biológico, hemos creado la compleja estructura cultural del género, una de las muchas estructuras que nos determinan en cuanto individuos. Algo que no incluya la experiencia del género (o una simulación, pero, ¿cuál es la diferencia entre una experiencia y su simulación fenomenológicamente completa?) no es una inteligencia en el sentido que nosotros damos a la palabra.
El género es sólo uno de los determinantes de nuestra subjetividad, sólo uno de las componentes necesarias para un ser inteligente. El test de Turing apunta directamente a esta e indirectamente a muchas más. No sabemos bien cuáles son las componentes de nuestra humanidad que definen nuestra inteligencia: ¿el trauma de haber nacido? ¿la consciencia de la muerte? No lo sabemos. Se trata de un tema filosófico importante, en que la inteligencia artificial no se interesa mucho.
Un último aspecto del test, y sin embargo uno de los más importantes, es la presencia del juez. El ordenador no se considera inteligente si puede hacer algo extraordinario como ganar al campeón mundial de ajedrez, sino si aparece inteligente al juez durante una conversación corriente. La inteligencia del ordenador existe sólo en relación con la inteligencia humana: el juez no se puede remplazar con una máquina. Un corolario de esta observación es que cuanto menos inteligente sea el juez, tanto más inteligente parecerá el ordenador.
Consideremos el caso de un juez tan torpe que la única manera que tiene de decidir es lanzar una moneda. Con este juez, cualquier ordenador será inteligente, ya que el juez adivinará más o menos la mitad de las veces, independientemente de que A sea el hombre o la máquina.
Por tanto, el test de Turing nos abre dos posibilidades para crear máquinas inteligentes: podemos hacer que los programas sean cada día más complejos y sofisticados, o hacer que la gente lo sea menos. La segunda posibilidad es mucho más presente y amenazante de lo que podríamos pensar. Muchas industrias, no consiguiendo producir máquinas verdaderamente inteligentes, están intentando simplificar a sus clientes. Así tenemos cámaras con identificación automática de caras (o, incluso, de sonrisas) y aplicaciones multimedia que corrigen nuestras imágenes para hacerlas mejores --en realidad uniformándolas y creando una cultura en que se desanima la creatividad--. Tenemos sistemas de reconocimiento del habla que nos entrenan a hablar con frases cortas y con estructura sencilla.
Tras una conversación sobre este tema, el informático australiano Neville Holmes me envió este Limerick (poema humorístico de cinco versos originario de Inglaterra), que resume la condición humana frente a las nuevas máquinas inteligentes:
There once was a man who said, Damn
It is borne upon me that I am
An engine that moves
In predestinate groves
I am not even a bus. I am a tram
It is borne upon me that I am
An engine that moves
In predestinate groves
I am not even a bus. I am a tram
(Mi traducción: "Una vez un hombre me dijo, Joder/Me estoy dando cuenta que soy como/Un vehículo que se mueve/en una ruta predeterminada/No soy ni siquiera un autobús, soy un tranvía". He probado algunos traductores automáticos disponibles, pero siempre introducen errores al traducir poemas.)
Turing, una persona decididamente no banal, y dolorosamente no homogénea, nos lo reclama.
Simone Santini es profesor contratado doctor de la Universidad Autónoma de Madrid.
Las mil caras del test de Turing
MANUEL GONZÁLEZ BEDIASon sorprendentes las numerosas variantes que, a partir del test original, se han generado. Por ejemplo, en el Total Turing test el interrogador, además de chequear las respuestas que recibe, examina tanto las habilidades perceptivas del interlocutor (requiere visión computacional) como sus habilidades de manipulación (requiere dispositivos robóticos). En otras versiones más sencillas, como es el caso del Minimum Intelligent Signal Test, sólo se permiten respuestas binarias (“verdadero/falso”). A partir de su formato original (el test de Turing verbal) con alguna innovación (como el Ebert test en el que el interrogador analiza también los efectos prosódicos de las respuestas como la entonación, inflexiones, sincronización, etc.) podemos encontrar versiones gráficas, para videojuegos, musicales, gestuales, etc.
Pero además de entretenimiento para programadores informáticos, ¿alguna de sus aplicaciones sirve para algo más? Tomando como base el test, se han creado programas como EMI (Experiments in Musical Intelligence) capaz de componer piezas de música moderna imposibles de desenmascarar por auténticos expertos. A EMI recurren grupos de música para generar nuevas composiciones y aparentar, ante sus seguidores, un mayor talento creativo. En portales de noticias deportivas ya existen programas desarrollados por empresas -como Narrative Science- que son capaces de escribir breves artículos periodísticos informando sobre los partidos de la jornada. Incluso los lectores más avezados no son capaces de diferenciarlos de aquellos que son redactados por periodistas reales.
Revisando estos ejemplos, una pregunta legítima sería ¿realmente queremos desarrollar programas que nos engañen? Sí, engañar para confundir al interlocutor tiene aplicaciones muy relevantes como velar por nuestra integridad en el uso de internet. Por ejemplo, para enfrentarse a programas dañinos, que están diseñados para crear direcciones desde las que poder hacer envío indiscriminado de correos basura, se utiliza una versión visual del test de Turing. Los filtros CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to Tell Computers and Humans Apart) nos permiten distinguir a una persona de un programa informático con algo tan simple como pedir que se teclee el código que aparece en una imagen distorsionada. Otras veces, el malhechor no es un programa sino un humano al que queremos vigilar. A través de programas que crean imitaciones convincentes de menores participando en conversaciones por chat, se pueden detectar “cyberacosadores”. En redes sociales, como Tuenti, estos programas son incluso capaces de crear perfiles falsos de menores de forma autónoma y de esperar a que se les presenten nuevos contactos que quieran interactuar con ellos.
Si observamos el rol del juez en el experimento de Turing, frente a una conversación, adopta una actitud distanciada, objetiva, puramente interesada en la deducción a partir de la exploración del contenido de los mensajes. Sin embargo, hoy conocemos que existen aspectos de la comunicación humana que no son el resultado de ningún análisis. Por ejemplo, existen capacidades expresivas que los bebés desarrollan y que les permiten participar en interacciones con sus progenitores, antes de poder hablar ni de explicar su conducta. Esta capacidad que aparece a edades muy tempranas, no desaparece para ser sustituida por una nueva aptitud cognitiva, más madura, que emerge con el inicio del lenguaje y que permite interpretar las interacciones comunicativas en términos predictivos. Al contrario, pervive como soporte natural de nuestras interacciones, generando una experiencia psicológica esencial para los procesos de socialización.
Veamos qué ocurre, por ejemplo, en los fenómenos de atribución de emociones entre interlocutores en una conversación. No partimos de la observación sensorial de los movimientos corporales y faciales (la posición, orientación, tono de voz, gestos, sonrojo,...) para deducir lo que está sintiendo el otro, sino que reconocemos las emociones ajenas de manera directa, espontánea y sin ningún tipo de análisis, al mismo tiempo que se genera en nosotros un sentimiento similar por empatía. «Vemos» directamente que alguien está enfadado, molesto, triste o eufórico, sin necesidad de deducirlo de sus movimientos musculares o faciales. En relación con el test de Turing es importante señalar que, al igual que estos procesos de atribución emocional, existen fenómenos similares en los intercambios lingüísticos entre personas: nuestra percepción social está constituida por el significado de lo que oímos/leemos y no por un contenido sonoro/escrito que tengamos que analizar.
Por tanto, en nuestras interacciones sociales se expresan capacidades interactivas básicas, que recogen la perspectiva de quien forma parte de esa situación comunicativa, y capacidades inferenciales abstractas, que analizan lo dicho y pueden desplegarse, sin necesidad de participar efectivamente de la interacción. Estas últimas son las que exclusivamente destaca Turing en su test y, precisamente estas, son las únicas que manifiestan los niños autistas. Desde sus primeros meses de vida, los autistas no parecen sintonizar ni mostrar especial preferencia por la información visual de los rostros ni por la que procede de otras voces. La interacción con personas les merece similar atención que con otros objetos físicos. Su forma de interpretar a los demás se reduce, como ocurre en la prueba de Turing, a su análisis.
Esta doble perspectiva -como participante y como observador- es fundamental para entender cómo funciona correctamente la comunicación entre humanos. Un test de Turing actualizado debería incluir los aspectos más básicos y expresivos de nuestras interacciones sociales si quiere sobrevivir, al menos, otros sesenta años más.
Manuel González Bedia es profesor contratado doctor en la Universidad de Zaragoza e investigador en el instituto I3A.
El autor es uno de los promotores de la red ReteCog. Como actividades de ReteCog en los próximos meses mencionamos un evento en homenaje a Turing (II Workshop ReteCog on Cognitive Interaction), un test de Turing para videojuegos (Human-like Bots Competition) y un test de Turing en cognición social (Multiplayer Perceptual Crossing Test).
