La inteligencia es un concepto abstracto que ha tenido múltiples interpretaciones a lo largo de los siglos y que ha fascinado a toda clase de pensadores y investigadores por el valor que se le da a esta dentro de la sociedad. Algunos la relacionan con la capacidad de razonar, de procesar información y de reconocer reglas, otros con la habilidad de adaptarse a contextos cambiantes y de resolver problemas de forma creativa. Sin embargo, una de las ideas más populares actualmente la propuso el psicólogo Howard Gardner cuando en 1983 escribió su libro “Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligences” y sostuvo que la inteligencia no era una sino muchas formas de razonar, y que estas iban desde la inteligencia lógico-matemática, hasta la lingüística, la musical, la emocional, entre otras.
Lo anterior tiene que ver, por su puesto, con la medición de esos factores en los humanos y sus culturas. Sin embargo, hoy otro tipo de inteligencia pretende competir y al mismo tiempo complementar las anteriores: la artificial; ese conjunto de algoritmos que basados en sistemas de ‘machine learning’ y ‘deep learning’ son capaces de interpretar datos estadísticos y, por lo tanto, pueden reconocer y predecir ciertos patrones (como qué tipos de películas te podrían gustar en Netflix, teniendo en cuenta tu actividad). No obstante, algunos investigadores de institutos tecnológicos como el MIT apuntan a que la inteligencia artificial aún no logra comunicar a los humanos y máquinas de la misma forma en la que los humanos se relacionan con otros.
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De acuerdo a Gary Marcus, psicólogo de la Universidad de New York al referirse al desarrollo de robots de compañía, estos funcionan copiando los datos de conversaciones reales que han sido transcritas para que estas máquinas las reconozcan y “sepan” cómo responder. Y aunque, a pesar de que de esta forma se puede emular una charla básica, los algoritmos informáticos aún no pueden aún hacer generalizaciones ni extrapolar conceptos, ni tampoco pueden generar abstracciones con pocos datos (como lo haría un niño), por lo cual limitar la IA a la generación de patrones basados en estadísticas y clasificaciones, si bien sigue siendo un avance tecnológico revolucionario, aún se queda corto respecto a la inteligencia o inteligencias humanas.
Si la inteligencia reconoce contextos y se adapta a ellos, la Inteligencia Artificial aún no es tan inteligente
Otro de los puntos cruciales respecto al desarrollo de la IA es que hacen falta demasiadas manos y recursos naturales para la producción de sistemas y dispositivos de este tipo. Tantos, que en el libro ‘El atlas de la IA‘, la investigadora y fundadora de IA Now Kate Crawford hace un recorrido por la cadena de suministro en el desarrollo de algunos dispositivos de IA de Amazon.
Al visitar algunas comunidades mineras de Estados Unidos que extraen sin cesar materiales para la creación de esos equipos, Crawford hace una relación entre la precariedad de las condiciones laborales que se necesitan para sostener a un gigante tecnológico como el mencionado y sus implicaciones medioambientales a lo largo de una cadena que termina con la muerte de esos dispositivos y su acumulación desproporcionada en regiones como Pakistán y Ghana.
Por lo tanto, un sistema de Inteligencia Artificial que, aunque sea capaz de predecir comportamientos e interpretar datos de forma eficiente, aún dependa en su creación de las manos y el criterio humano, y que a pesar de eso no pueda desarrollarse bajo el entendimiento de su propia relación con la iniquidad, la naturaleza y los derechos humanos, sin duda es muestra del poder tecnológico, pero no de inteligencia.
Imágenes: Tara Winstead en Pexels