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Por qué va a fracasar la inteligencia artificial


Cada semana oímos unas cuantas veces acerca de las bondades y usos del "big data" y la "inteligencia artificial", de cómo va a cambiar el mundo o su supuesto impacto radical a medio plazo en el mercado laboral, amplificando a menudo de manera irresponsable las capacidades reales (y, de momento, esperables) de los sistemas inteligentes, haciendo pensar erróneamente a muchos que estamos a las puertas de lo que los filósofos llaman "singularidad", es decir, el acontecimiento tecnológico en el que ingenios artificiales superen en inteligencia real al ser humano. Gran parte de culpa la tiene el propio márketing, actividad que ha depositado grandes esperanzas (e inversiones monetarias) en la IA, otorgando un valor casi místico a sus casos de éxito y ansiosa de dotar por fin de un cierto halo de cientificismo del que actualmente carece, por más que se empeñen en negarlo. ¿Qué podría fallar entonces?
En primer lugar es necesario explicar ese concepto de apariencia mágica y mistérica que llaman inteligencia artificial: Simplificando mucho, podemos decir que es un conjunto de técnicas de base más o menos matemática que permiten inferir información a partir de otra con la que se las "alimenta". Esto significa que, forzosamente, tiene que existir una función no lineal más o menos compleja que relacione los valores de entrada con los valores de salida: si contamos, por ejemplo con información de preferencias políticas y futbolísticas de clientes potenciales para un banco y éstas (como es de imaginar) no tienen una relación con la solvencia del individuo, partiendo de estos datos ningún sistema inteligente podría predecir con éxito quién pagaría un préstamo personal en un análisis de riesgo. Lo mismo ocurriría si intentásemos establecer perfiles significativos en cuanto a gustos cinematógraficos partiendo de combinaciones como el color de ojos, el del pelo o la altura. Los sistemas inteligentes son, en cambio, muy útiles para encontrar estas relaciones (cuando realmente existen) si no son sencillas de establecer aún partiendo de una gran experiencia humana o conocimiento de los propios datos.
El otorgar infalibilidad a las máquinas es algo relativamente antiguo, como ejemplifica la escena de "El crack", de José Luis Garci allá por 1980, en la que un insoportable barbero aficionado al boxeo y fanático de Rocky Marciano se ufana de que "las computadoras dicen que ganaría en un combate contra Cassius Clay... ¡Y esas sí que no se equivocan!". Ahora hay muchos más datos digitalizados que entonces y, por tanto, más capacidad de explorar las técnicas de aprendizaje automático que, según muchos, traerán una objetividad irrefutable como asistentes humanos con la que nunca consiguieron hacerse los antiguos modelos estadísticos y heurísticos, por mucho que la práctica haya contrastado su utilidad y que las técnicas que actualmente se usan no son tan nuevas como se podría imaginar.
Precisamente esta presunción de objetividad científica es lo que creo que llevará a la inteligencia artificial a la tumba o, por lo menos, a un plano muy secundario: un caso de éxito en la aplicación de estas tecnologías es la refutación de la existencia de tendencias, las espinosas e incómodas tendencias. Ya se han dado casos polémicos, como la supuesta significación de la raza en análisis aplicados a la criminalística, o un trabajo del MIT que afirma ser capaz de identificar la orientación sexual de un individuo a partir de sus rasgos biométricos en fotografías. La negación de las tendencias o el relativismo de la realidad son los caballos de batalla de la bubónica corriente filosófica que actualmente aspira a predominar y sobre la que se alzan muchos programas políticos y sociológicos, llegando por tanto a negar la validez de la ciencia cuando sus conclusiones no resultan favorables a sus intereses ideológicos particulares. En cuanto empiecen a acumularse conclusiones que signifiquen tendencias incómodas, la propia oligarquía político-filosófica imperante se encargará de cuestionar o incluso invalidar el uso de la inteligencia artificial fuera de los espacios puramente académicos... Y retrocederemos veinte años, allá cuando empecé a estudiar ingeniería informática, a la época en la que la inteligencia artificial (si bien con otro enfoque diferente) era la eterna promesa tecnológica que nunca terminaba de cumplirse.
A la inteligencia artificial, por tanto, le falta un enfoque mediático realista y racional. Espero equivocarme y que no se cumplan mis propósitos de zozobra. Su triunfo sería, después de todo, una segunda gran oportunidad para el racionalismo (o al menos la racionalidad) en un mundo conscientemente desorientado.

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