{"id":9730,"date":"2020-11-13T14:30:39","date_gmt":"2020-11-13T14:30:39","guid":{"rendered":"https:\/\/msiainforma.org\/?p=9730"},"modified":"2020-11-13T14:30:39","modified_gmt":"2020-11-13T14:30:39","slug":"espanol-la-estupidez-de-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/msiainforma.org\/es\/espanol-la-estupidez-de-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"La estupidez de la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"La IA aprende ingl\u00e9s<\/strong><\/p>\n

Por Jonathan Tennembaum<\/em><\/p>\n

Parte 11**<\/p>\n

MSIa Informa, 12 de noviembre de 2020.<\/em>– Desde el inicio, el lenguaje ha sido fundamental para los esfuerzos de la Inteligencia Artificial (IA) en imitar la mente humana.<\/p>\n

Como mencion\u00e9 en la parte 10 de esta serie, el mismo concepto de \u201cmente\u201d en s\u00ed es nebuloso y escurridizo. Sin alg\u00fan tipo de escritura, la IA no tiene nada con que trabajar, nada que \u201croer\u201d.<\/p>\n

Es aqu\u00ed donde el lenguaje entra en escena. Las lenguas contienen sonidos, letras u otros s\u00edmbolos, colecciones de palabras y frases, reglas gramaticales y construcciones; es decir, muchas estructuras de ese tipo con los que puede jugar la computadora.<\/p>\n

Se puede esperar, entonces, que el lenguaje humano ofrezca un punto de partida ideal para que la IA asuma la mente humana en general. El raciocinio l\u00f3gico y matem\u00e1tico, que tambi\u00e9n incluye muchas estructuras, ofrecer\u00eda otro flanco de abordaje \u2013tema que tratar\u00e9 en un art\u00edculo posterior.<\/p>\n

La IA ha hecho progresos sorprendentes en la forma de trabajar con las lenguas humanas (llamadas tambi\u00e9n \u201clenguajes naturales\u201d, en comparaci\u00f3n con los lenguajes artificiales, como los inventados para la programaci\u00f3n de computadores).<\/p>\n

\u00a1El d\u00eda de hoy la gente ya conversa con los ordenadores! Los Chatbots (programas que simulan la conversaci\u00f3n humana) con voces amigables nos ayudan en servicios bancarios, reservas de viajes, comercio electr\u00f3nico, reclamaciones en las asignaciones p\u00fablicas, emergencias m\u00e9dicas y hasta en la ayuda siqui\u00e1trica. Existen, igualmente, aplicaciones m\u00e1s o menos utilizables, que combinan reconocimiento de voz, s\u00edntesis de voz y traducci\u00f3n autom\u00e1tica, que pueden servir de int\u00e9rpretes simult\u00e1neos, lo que permite que personas conversen en diferentes idiomas.<\/p>\n

Aunque ser\u00eda un gran error caer en la conclusi\u00f3n, por esos ejemplos, de que la IA ya ha logrado simular los procesos del lenguaje que ocurren realmente en la mente humana. \u00a1Todo lo contrario! Lo que la IA ha conseguido hasta ahora se puede caracterizar como una forma \u00fatil de chapucer\u00eda. Explicar\u00e9 lo que quiero decir.<\/p>\n

El \u201csignificado\u201d es la llave de todo el problema de la IA, la \u201cx\u201d de la cuesti\u00f3n. Consid\u00e9rese el problema de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica (machine translation \u2013MT, en ingl\u00e9s) entre dos lenguas naturales. Este es uno de los primeros problemas que enfrentan los creadores de la inteligencia artificial \u2013una tarea pr\u00e1ctica bien definida que presenta muchas de las cuestiones fundamentales a las que la IA se enfrenta todav\u00eda hoy.<\/p>\n

Si consideramos esto, resulta fascinante leer los art\u00edculos presentados en la hist\u00f3rica Conferencia sobre traducci\u00f3n autom\u00e1tica, realizada en el Instituto de tecnolog\u00eda de Massachusetts (MIT) en junio de 1952 (v\u00e9ase el link: http:\/\/mt-archive.info\/MIT-1952-TOC .htm<\/a>).<\/p>\n

Entre los 18 participantes hab\u00eda personas que luego desempe\u00f1ar\u00eda papeles destacados en el desarrollo de la t\u00e9cnica de la computaci\u00f3n, de la IA y de la ling\u00fc\u00edstica moderna. Las instituciones relacionadas con la defensa estuvieron bien representadas, dada la relevancia obvia del tema (por ejemplo, traducci\u00f3n ruso-ingl\u00e9s).<\/p>\n

En 1952 ya se experimentaba con programas de traducci\u00f3n de computadoras rudimentarios y hab\u00eda un gran surtido de pensamiento creador, en particular, por parte de los especialistas en lenguaje. Los ling\u00fcistas reconocieron claramente la naturaleza fundamental de la tarea representada por la traducci\u00f3n autom\u00e1tica y hubo muchas ideas interesantes al respecto.<\/p>\n

La mayor\u00eda de los participantes ve\u00eda la traducci\u00f3n 100 por ciento autom\u00e1tica como una perspectiva muy lejana, si es que fuese posible alg\u00fan d\u00eda. En ese \u00ednterin, la obtenci\u00f3n de resultados utilizables y confiables exigir\u00eda la post-edici\u00f3n de la salida de la m\u00e1quina y, posiblemente, tambi\u00e9n una pre-edici\u00f3n humana, por ejemplo, para reformular construcciones gramaticales complejas que el computador no consigue digerir.<\/p>\n

(Una observaci\u00f3n: confiabilidad y precisi\u00f3n eran requisitos primordiales para las aplicaciones que los patrocinadores de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica ten\u00edan en mente en aquella \u00e9poca, y lo mismo ocurre hoy en d\u00eda. Por m\u00e1s \u00fatiles que sean el Traductor Google y otros sistemas semejantes en el plano informal, ser\u00eda tonto emplearlos en negociaciones diplom\u00e1ticas, por ejemplo, o en cualquier otro campo en el que la precisi\u00f3n sea insustituible y donde los errores o mal entendidos pudieran tener consecuencias graves.)<\/p>\n

A mi parecer, fueron particularmente interesantes y perspicaces las contribuciones de Yehoshua Bar-Hillel, encargado de la organizaci\u00f3n de la conferencia del MIT y una de las figuras m\u00e1s influyentes del periodo inicial de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica. M\u00e1s tarde, Bar-Hillel hizo grandes contribuciones a la ling\u00fc\u00edstica y a la filosof\u00eda del lenguaje. Sus escritos son un ejemplo de c\u00f3mo la lucha contra el problema de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica estimul\u00f3 el pensamiento creador en una gran variedad de direcciones.<\/p>\n

Bar-Hillel subray\u00f3 desde el inicio la \u201csociedad cerebro-m\u00e1quina\u201d como la \u00fanica forma pr\u00e1ctica de tratar el problema, y argument\u00f3 contra las expectativas irrealistas de que las computadoras podr\u00edan sustituir totalmente a los humanos en la traducci\u00f3n de lenguas naturales.<\/p>\n

M\u00e1s tarde, con el aumento de las expectativas exageradas en la traducci\u00f3n autom\u00e1tica y la inteligencia artificial en general, sus advertencias fueron m\u00e1s enf\u00e1ticas. En 1960 escribi\u00f3 un art\u00edculo controvertido titulado \u201cUna demostraci\u00f3n de la inviabilidad de la traducci\u00f3n totalmente autom\u00e1tica de alta calidad\u201d, en el que, entre otras cosas, anticipaba el retroceso conocido como \u201cinvierno de la IA\u201d, la suspensi\u00f3n radical del financiamiento del sector, a causa de las promesas exageradas respecto a la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, que se inici\u00f3 seis a\u00f1os despu\u00e9s (ver Parte 10 de esta serie).<\/p>\n

En el p\u00e1rrafo inicial habla de la \u201creluctancia de muchos profesionalesde la traducci\u00f3n autom\u00e1tica a reconocer que la idea de inventar un m\u00e9todo de traducci\u00f3n totalmente autom\u00e1tica de alta calidad es tan s\u00f3lo un sue\u00f1o que no ser\u00e1 realidad en un futuro previsible. Por no percibir la futilidad pr\u00e1ctica de ese objetivo se enga\u00f1aron a s\u00ed mismos y a las agencias que patrocinaron sus investigaciones, con lo que hicieron que no quedaran satisfechas con un mecanismo de traducci\u00f3n totalmente automatizado, cuyos principios son bien comprendidos hoy, y, en lugar de eso, esperar que surgiera la cosa real en la que cre\u00edan, con lo hicieron pensar en que estaba tan s\u00f3lo a la vuelta de la esquina\u201d.<\/p>\n

La demostraci\u00f3n de Bar-Hillel es tan relevante para el tema de esta serie que no me resisto a citarlo brevemente aqu\u00ed.<\/p>\n

Para demostrar su argumento, presenta el problema de c\u00f3mo un sistema de traducci\u00f3n autom\u00e1tica se las ver\u00eda con la frase inglesa \u201cThe box in the pen.\u201d El problema inmediato es, claro, que la palabra inglesa \u00abpen\u00bb tiene m\u00e1s de un significado. Entre otros, puede significar \u201cpluma\u201d o \u201ccorralito\u201d para ni\u00f1os. Para hacer una traducci\u00f3n correcta a otro idioma, es obvio que el computador tiene que determinar cu\u00e1l de los dos significados es el m\u00e1s apropiado. Bar-Hillel da un ejemplo:<\/p>\n

\u00abLittle John was looking for his toy box. Finally he found it. The box was in the pen. John was very\u00bb happy (Juanito buscaba su caja de juguetes. La encontr\u00f3 por fin. La caja estaba en el corralito. Juan qued\u00f3 muy feliz).<\/p>\n

Bar-Hillel escribe:<\/p>\n

\u00abAfirmo ahora que ning\u00fan programa existente o imaginable permitir\u00e1 que un computador electr\u00f3nico determine que la palabra pluma, en la frase dada dentro del contexto dado, tiene el segundo de los significados de arriba, mientras que todo lector con conocimiento suficiente de ingl\u00e9s har\u00e1 eso \u201cautom\u00e1ticamente\u201d.<\/p>\n

\u00ab\u00bfPorque una m\u00e1quina con capacidad de memoria suficiente para lidiar con un p\u00e1rrafo entero cada vez, y el programa sint\u00e1ctico-sem\u00e1ntico que va a ser necesario, m\u00e1s all\u00e1 de los l\u00edmites de una frase o de un p\u00e1rrafo entero, es todav\u00eda incapaz de determinar el significado de \u201cpen\u201d en nuestra frase de muestra, dentro del p\u00e1rrafo dado? La explicaci\u00f3n es extremadamente simple, y es nada menos que sorprendente que, hasta donde s\u00e9, esta cuesti\u00f3n nunca haya sido se\u00f1alada antes, en el contexto de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica. (\u2026)\u00bb.<\/p>\n

Un lector humano inteligente (vamos a parafrasear el argumento de Bar-Hillel) comprender\u00e1 naturalmente que la palabra \u201cpen\u201d, en el pasaje de arriba, se refiere a un corralito, y no a una pluma para escribir. \u00bfPor qu\u00e9? La primera frase se\u00f1ala \u201ccaja\u201d como una caja que contiene juguetes. Ya que el lector est\u00e1 consciente de que tal caja es mucho mayor que una pluma, la primera interpretaci\u00f3n se excluye de forma autom\u00e1tica, sin que el lector tenga que pensar conscientemente sobre eso.<\/p>\n

Es evidente que existen incontables casos an\u00e1logos en los que la selecci\u00f3n correcta entre los significados diferentes de una palabra o frase depende de un conocimiento que est\u00e1 contenido en el texto, en particular las frases vecinas y hasta p\u00e1rrafos.<\/p>\n

Bar-Hillel observa:<\/p>\n

\u00abSiempre que presentaba este argumento a uno de mis colegas que trabajaba con traducci\u00f3n autom\u00e1tica, su primera reacci\u00f3n era: \u201cPero \u00bfpor qu\u00e9 no concebir un sistema que coloque ese conocimiento a disposici\u00f3n de la m\u00e1quina de traducci\u00f3n?\u201d (\u2026) Y ya que la idea de una m\u00e1quina con conocimiento enciclop\u00e9dico surgi\u00f3 tambi\u00e9n en otras ocasiones, perm\u00edtanme agregar algunas palabras sobre este asunto.<\/p>\n

\u00abEl n\u00famero de hechos que nosotros, los seres humanos conocemos, es, de cierta forma, infinito. Si sabemos que en determinado momento hay exactamente ocho sillas, menos de nueve, de diez, de once, de doce, y as\u00ed sucesivamente ad infinitum, sillas en aquella sala. Conocemos todos esos datos extras por inferencias que somos capaces de realizar, por lo menos en este caso particular, instant\u00e1neamente, y es claro que no est\u00e1n, en ning\u00fan sentido serio, almacenados en nuestra memoria.<\/p>\n

Sin embargo, este es tan s\u00f3lo el comienzo de la historia. (Continua.)<\/p>\n

N. de E. \u2013Esta serie de art\u00edculos de Jonathan Tennenbaum sobre la IA deber\u00eda haber cerrado en la parte 10, pero el autor decidi\u00f3 extender el asunto en otros 10 art\u00edculos, los cuales tambi\u00e9n se publicar\u00e1n en este sitio.","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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