Cuando, en 11 de mayo de 1997, Deep Blue fue capaz de derrotar a Garry Kasparov al ajedrez, muchos empezaron a mirar a los ordenadores de otra manera. La sensación de desasosiego se veía mitigada por algunos matices: la victoria había sido ajustada (dos victorias, una derrota y tres tablas), el hecho de que IBM no aceptase una nueva partida solicitada por el campeón ruso y decidiese desmontar la máquina, o el que la excelencia de la misma se redujese a un ámbito reducido de la inteligencia humana como el del ajedrez hacían que muchos considerasen que a eso de la inteligencia artificial le faltaban aún unos cuantos hervores.
En 2011, un nuevo desarrollo de IBM, Watson, derrotó en Jeopardy! a los dos mejores jugadores de todos los tiempos en ese concurso, y muchos empezaron a barajar la idea de que una máquina podía ser mejor que los humanos en un juego en el que intervenían no solo los conocimientos, sino también la inteligencia a la hora de interpretar preguntas y respuestas hechas en un contexto determinado. La victoria de Watson en esta ocasión no solo no admitía matices, sino que había tenido lugar en presencia de limitaciones tan potentes como el hecho de estar desconectado de internet, operando únicamente con la información que tenía en su memoria.
El pasado enero, IBM instaló en una universidad privada de Nueva york, el Rensselaer Polytechnic Institute, una máquina similar a Watson con acceso a una enorme base de datos de 15TB, con la idea de dotar a la máquina de nuevas habilidades y prepararla para su desarrollo en nuevas industrias. Por el momento, se está experimentando en áreas como las finanzas, las tecnologías de información, la analítica de negocios o la medicina, en las que el acceso y análisis instantáneo de una amplísima cantidad de documentación que resultaría completamente imposible que ningún ser humano procesase permite la resolución de escenarios complejos sujetos a multitud de restricciones. Para hacerte una idea, puedes ver este vídeo de IBM sobre una hipotética aplicación de Watson a un tratamiento de un paciente de cáncer:
En efecto, una parte muy significativa de lo que llamamos inteligencia está vinculada a la habilidad para localizar información relevante en una base de datos muy amplia: lo que Watson es capaz de hacer con su masiva capacidad de proceso y almacenamiento es, sencillamente, expandir esta habilidad hasta casi el infinito, como un médico que se hubiese leído, comprendido y memorizado todo lo publicado en un tema determinado y pudiese además recordarlo casi instantáneamente y con total precisión. Es más, la máquina puede incluso utilizar como inputs sus propios análisis y resultados anteriores, lo que lleva a un concepto muy similar al del aprendizaje humano como tal.
La frontera se mueve ahora a un nuevo tipo de análisis, a medida que “la máquina va al colegio“: el de datos que incluyen, por ejemplo, la información y los datos de contexto generados por una o varias redes sociales en tiempo real. ¿Qué pasa cuando la capacidad de introducir información en la memoria de Watson pasa a convertirse en virtualmente ilimitada? ¿Qué ocurre cuando pasamos de alimentar a Watson de manera controlada con información académica a hacerlo con cualquier cosa que pueda encontrar y clasificar por sí mismo en internet, ya no simplemente datos en tiempo real de una fuente o fuentes determinadas y controladas, sino todo tipo de información?
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Si después de hacer tu comentario este no aparece, no se trata del espíritu de Dans que anda censurando también aquí, es que se ha quedado en la cola de aceptación. Sacaré tu mensaje de ahí tan pronto como pueda, si bien el supersistema este tampoco me avisa de estas cosas, por lo que tengo que estar entrando cada cierto tiempo a ver si hay alguno esperando. Un inventazo, vaya.