En una reciente visita al doctor, Edward Feigenbaum vivió
la singular experiencia de ver una de sus invenciones utilizadas en una forma
que nunca esperó: el concepto que había desarrollado hace 25 años
se utilizaba para diagnosticar un problema con su propia respiración.
"Es inteligencia artificial", le explicó el médico
pacientemente para describir al espirómetro que mide el volumen de aire.
"Ah!", atinó a decir Feigenbaum.
Profesor de ciencias de computación y director co-científico
del Knowledge Systems Laboratory de la Universidad de Stanford, Feigenbaum es
pionero de la inteligencia artificial (AI) –la ciencia que hace pensar
a las máquinas como si fuesen seres humanos. Docenas de aplicaciones
tienen sus raíces en el laboratorio de Stanford que este hombre comenzó
a desarrollar en 1965, y en todos sus programas de software relacionados,
que solucionan complejos problemas de la misma manera que lo hacen los expertos.
Sentido común
Dicen que Feigenbaum fue la primera persona que se dio cuenta de que la inteligencia
humana no surge de las reglas de la lógica, sino del conocimiento de
problemas específicos (sea química o mecánica de automóviles)
y del mundo en general.
Por lo tanto, piensa Feigenbaum, para que una computadora piense en la forma
en que lo hace una persona, tiene que tener todos los elementos de sentido común
que los humanos dan por sentado, como por ejemplo, que una pelota que se patea
hacia el cielo volverá a la tierra, o que una taza que contiene líquido
debe ser transportada con su boca hacia arriba.
El problema es que los humanos piensan gracias a la existencia de millones
de esas reglas. Es así como Douglas Lenat, protégé de
Feigenbaum en Stanford ya lleva 15 años codificando estos procedimientos
de sentido común en el lenguaje de las máquinas y cree que le
llevará otros 25 años a su compañía Cycorp de Austin,
Texas, finalizar el trabajo.
El propósito de Lenat es el de crear un sistema experto masivo.
Y si tiene éxito, en algún momento, alrededor del año 2025
producirá lo que llama un "artefacto inteligente general" que
pueda pensar como un humano. Feigenbaum le da otro nombre a ese aparato: "la
gran enchilada".
Teoría y práctica
Pero ése es el futuro. Por ahora, las aplicaciones prácticas
de AI no tratan de copiar la inteligencia humana, sino de crear pequeñas
piezas de ella. Los sistemas expertos de Feigenbaum se usan para diseñar
edificios y vender productos en la Web. Configuran aviones y computadoras personales
y escanean océanos en busca de submarinos enemigos. También
solucionan problemas en fotocopiadoras y facilitan la utilización de
los browsers de la Web. Y, por supuesto, diagnostican los problemas respiratorios.
Este científico que ya cumplió los 62 años asegura: "No
me interesan los conceptos teóricos. Me gusta ver mi trabajo en el mundo
real". Tanto es así, que a menudo invierte en empresas que iniciaron
sus discípulos favoritos. A Feigenbaum no le va mal en el mundo de los
negocios. Prueba de ello es que vive en San Francisco con un nivel más
parecido al de un magnate que al de un profesor universitario.
Esa veta práctica le ha valido muchas críticas de sus colegas.
Cuando desarrolló el primer sistema experto en 1967, un programa
de AI que podía determinar la estructura molecular de los compuestos
químicos, Feigenbaum fue prácticamente abucheado al realizar la
demostración del sistema en una conferencia nacional. "Ed, eso es
química pura", se burló un científico del público,
"¿qué tiene que ver con la AI?", continuó su
colega.
Después de todo, la AI no tiene ninguna relación con el análisis
de los componentes químicos sino con la creación de un modelo
similar al de la mente humana. La AI fue concebida en 1950 por el brillante
matemático británico Alan Turing quien, antes de su prematura
y trágica muerte a los 41 años, publicó un trabajo que
se conoce como ¿Puede pensar una máquina?
Si las computadoras pueden ser programadas para razonar como las personas,
no es difícil imaginar cuánto se podría aprender sobre
la inteligencia humana de la que tan poco se sabe.
Pero este primer trabajo esclarecedor no tuvo demasiado éxito. En ese
momento, los investigadores de AI estaban muy ocupados enseñando a las
computadoras a solucionar problemas lógicos y a jugar al ajedrez. "Salgan
al mundo real y solucionen los problemas del mundo real", dijo Feigenbaum
en una conferencia en la Universidad Carnegie Mellon.
Negocios inteligentes
Treinta años más tarde, todavía no se creó una
máquina verdaderamente inteligente. Pero Feigenbaum tuvo mucho más
éxito pensando en más pequeño. A diferencia de sus rivales,
no se dedicó a recrear toda la inteligencia humana en una computadora.
Tomó un experto en particular, un químico, un ingeniero, un especialista
en enfermedades pulmonares, y se dedicó a dilucidar cómo esa persona
solucionaría un solo problema. Entonces, codificó el método
de esa persona para solucionar el problema en un conjunto de reglas que podrían
guardarse en una computadora.
En cada uno de los casos sucedió que las computadoras podían
hacer un trabajo tan bueno como los humanos en estas tareas altamente especializadas
y, a veces, hasta mejor.
Por otra parte, los sistemas expertos no se jubilan, ni renuncian o
envejecen. Mejor aún, los sistemas expertos pueden combinar el conocimiento
de varios especialistas y aceptar trabajos que ningún ser humano puede
hacer solo.
La máquina del tiempo
Cuando crecía en North Bergen, Nueva Jersey, a Feigenbaum le fascinaba
una máquina de calcular mecánica que su padre usaba en su oficina
contable. A mediados de la década de los ’50, Feigenbaum estudió
en el Carnegie Mellon con Herbert Simon, quien trabajaba en el primer proyecto
de inteligencia artificial. Feigenbaum recuerda el día en que Simon anunció
a la clase que él y su colega Allen Newel, habían inventando una
máquina que pensaba.
Para ayudar a explicar esto, Simon distribuyó un manual para una computadora
IBM. Feigenbaum, de entonces 19 años, se quedó despierto toda
la noche leyendo el manual. A la mañana siguiente, cuando salió
el sol, "había vuelto a nacer", asegura. "Allí
estaba esta bella versión electrónica y moderna de esa pequeña
máquina de calcular de mi padre, que tanto intrigaba a mi mente."
Y, además, Herb Simon desafiaba: "Voy a mostrarles cómo hacerlas
pensar".
Con Simon como asesor, Feigenbaum completó su doctorado en el Carnegie
Mellon. Hasta ese momento, la AI se dividía en especialidades –visión
de máquina, reconocimiento del habla y robótica. Feigenbaum fue
a Stanford, donde se dedicó a sistemas expertos. Trabajando con sus colegas
de otros departamentos, creó aplicaciones en química orgánica,
biología molecular y medicina. A fines de la década de los ’70,
Feigenbaum y sus estudiantes que se habían graduado, iniciaron un puñado
de compañías que aplicaban la tecnología de sistemas expertos
a los problemas comerciales. Dos de ellos, Teknowledge e Intellicorp, todavía
existen.
Una nueva generación de estudiantes de Feigenbaum encabezó una
segunda ola de compañías de inteligencia artificial. Pero difieren
de sus predecesores en una forma muy significativa: no se llaman a sí
mismos AI. "La nueva generación no es traga, no está
hipnotizada con la tecnología: se dedica a encontrar soluciones para
las empresas", dice Feigenbaum.
Mala crítica
"La AI tiene mala crítica", dice Monte Zweben, fundador y
CEO de Blue Martini Software, una empresa que recién se inicia en San
Mateo, California, que usa la tecnología de AI para data mining,
análisis de la historia, códigos postales, hábitos de compra,
entre muchos etcétera, de millones de consumidores para minoristas que
trabajan en la red. "Hubo mucho entusiasmo, pero después la comunidad
de AI no cumplió con todas las expectativas."
Zweben, de 34 años, dejó Stanford en 1990 con su título
de Master. Continuó su trabajo en la Nasa diseñando un sistema
experto para planificar y programar el mantenimiento del transbordador espacial.
La aplicación permitió que la Nasa ahorrara millones de dólares
que convirtieron a Zweben en millonario. Luego, Zweben vendió el sistema
a una empresa que recién se iniciaba llamada Red Pepper Software que,
a la vez, lo vendió en 1996 por US$ 250 millones, a PeopleSoft Inc. PeopleSoft
ahora usa la tecnología para mejorar la cadena de abastecimiento de producción
en compañías como Toyota y Bausch & Lomb.
"Siempre hubo muchas diferencias dentro la comunidad de AI entre quienes
querían desarrollar una teoría unificada de conocimiento y quienes
estaban interesados en solucionar problemas comerciales", dice Zweben.
"Comprender la mente humana es un objetivo intelectual muy grande. Pero
una aplicación que soluciona un problema comercial también tiene
mucho valor."
Esa limitada promesa gustó a muchas empresas que buscan mantener la
calidad y reducir los costos en un entorno comercial tan competitivo. Trilogy
Software desarrolló para Hewlett Packard una aplicación para reducir
la cantidad de estaciones de trabajo que salían mal configuradas.
El presidente de Trilogy, Joseph Liemandt es un ex estudiante de Feigenbaum
que abandonó Stanford para convertirse en un hombre de negocios. Trilogy,
en Austin, Texas, vende sistemas expertos a empresas como Boeing, IBM, Lucent
Technologies y Xerox que utilizan su software para configurar aviones, mainframes,
conmutadores telefónicos y fotocopiadoras.
"La gente se da cuenta que en el mundo real un poco de AI tiene muchas
aplicaciones", dice Peter E. Hart, doctorado en Stanford y ex investigador
de AI que ahora está al frente de Ricoh Silicon Valley Inc., una subsidiaria
del gigante de las copiadoras japonesas en Menlo Park, California. La mayoría
de las aplicaciones valiosas de AI surgieron de casos en los cuales la AI fue
un componente importante –pero solamente un componente– de un gran
sistema.
Ejemplo de ello es el soporte técnico que Hart desarrolló para
Ricoh. El y su socio se reunieron con los técnicos más inteligentes
de la firma de fotocopiadoras y trataron de descubrir cómo solucionaban
los problemas. Codificaron ese know-how en un software que el
equipo de soporte de Ricoh utiliza en la actualidad para acelerar las respuestas
a los problemas que plantean los clientes.
Inteligencia en la Web
Por otra parte, cualquier poseedor de una computadora puede comprobar que seguramente
utiliza una aplicación de AI. La tecla Con qué se relaciona
de la última versión del navegador de Netscape que permite saltar
de una página de Web a otra que se relaciona con la anterior – por
ejemplo, saltar de leche a tambo, omitiendo la página de
vía láctea y otras galaxias– parece que resume
una tarea simple, pero no lo es. Cualquiera que utilice un motor de búsqueda
y se encuentre con una docena de malas respuestas, sabe que la tarea es muy
compleja.
En lugar de buscar palabras clave, el sistema experto de Netscape entiende
el contenido de las páginas. La tecla fue diseñada por Ramanthan
V. Guha, de 33 años que terminó su posdoc en Stanford en
1991.
La abrumadora popularidad de la World Wide Web proporcionó muchos negocios
para la AI, y la AI ayudó a la Web a ser más amigable con el usuario.
Otro ejemplo: Feigenbaum y algunos de sus colaboradores de Stanford fundaron,
hace 17 años, Teknowledge en Palo Alto, California, para vender tecnología
de sistemas expertos. Ahora tienen un agente de ventas artificial que vende
estéreos en la Web. "El programa hace las preguntas, prepara las
configuraciones, recomienda y es tan activo como un vendedor real", dice
Frederick Hayes-Roth, presidente y ejecutivo principal de Teknowledge.
Alan Turing, preguntó retóricamente: ¿Pueden las máquinas
pensar? En una forma limitada ya lo hacen.
INMORTALES AL FIN
El nuevo libro de Ray Kurzweil es asombroso. Predice que en un futuro cercano
seremos mitad humanos y mitad máquinas.
Dentro de cuatro décadas, las computadoras serán más inteligentes
que nosotros. Su software simulará nuestros cerebros tan bien
que no sabremos si le estamos hablando a una persona o a una máquina
cuando usemos el teléfono o Internet.
La inteligencia artificial fue una gran desilusión para muchos de los
que la apoyaron en sus primeros tiempos, pero eso es porque esperaban demasiado
muy pronto, de acuerdo con Raymond Kurzweil, el gurú de la AI,
y autor de The Age of Spiritual Machines (La era de las máquinas
espirituales, Viking, enero de 1999), su tercer libro.
Kurzwell no se preocupa demasiado por los sistemas expertos como los desarrollados
por Edward Feigenbaum. Son útiles, dice, pero limitados. Está
más interesado en encontrar una forma de ingeniería inversa
para el cerebro humano para que podamos bajar toda la información sobre
nosotros mismos, nuestros recuerdos, nuestros sueños, nuestras personalidades,
en una computadora –un proceso que llama reejemplificación–.
La inmortalidad, finalmente.
La división entre máquinas y personas desaparecerá aún
más a medida que pase el tiempo e insertemos máquinas en la gente
para reemplazar funciones corporales o mentales desgastadas o inadecuadas.
Del mismo modo que las caderas artificiales recuperan en la actualidad las
funciones del cuerpo humano, así lo harán los implantes neuronales:
mejoraran nuestra visión, audición y memoria.
Kurzwell, de 50 años, no es un soñador. Durante los últimos
25 años construyó y vendió cuatro compañías.
La primera, Kurzweil Computer Products, construyó una máquina
de leer para ciegos, que fue comprada por Xerox. Uno de sus primeros clientes
fue el músico Stevie Wonder, cuya amistad con Kurzwell lo llevó
a desarrollar sintetizadores de música computarizada.
Un proyecto para el futuro es un programa para administradores de fondos que
creará analistas financieros con inteligencia artificial que superarán
a los humanos. "Esta tecnología va a ser muy grande", dice.
Forbes Global se reunió con Kurzwell en su pequeña oficina en
Waltham, Massachusetts, cuyas paredes están decoradas con recortes de
diario sobre su padre, Fredric, concertista de piano, y con un dibujo hecho
por una computadora con AI.
–¿Su nuevo libro es
ciencia o ciencia ficción?
–Si de algo estoy seguro es que mis visiones son conservadoras. Las predicciones
están basadas en tecnologías que se pueden tocar y sentir. No
pienso que alguien que estudie esto cuidadosamente pueda decir "estas cosas
nunca van a suceder".
–Su libro es muy extraño.
La gente escanea sus cerebros en una computadora y crea réplicas
de sí mismos.
–En el año 2040 será rutina. Si usted arma una computadora
basada en el diseño del cerebro humano y coloca información de
un ser humano en esa computadora, la información surgirá de la
máquina y dirá que es la persona. La máquina dirá:
"Crecí en Brooklyn, fui al MIT, luego entré en un scanner
y me desperté aquí, en la máquina."
–¿Cómo reproducirá
el cerebro humano?
–Lo podemos copiar, bit por bit, conexión por conexión,
neurona por neurona, sinapsis por sinapsis. Está aquí justo frente
a usted. Las neuronas humanas no son tan complicadas como para que no las podamos
entender o copiar. Ya hemos copiado las características de entrada y
salida de los clusters de cientos de neuronas. La pregunta es: ¿cuál
es la probabilidad de aumentar de cientos de neuronas a miles de millones de
neuronas? Y eso no es fácil.
–¿Usted dice que los
humanos reejemplificados tendrán cuerpos creados con nanotecnología
que nos permitirá construir dispositivos –hasta copiar órganos
humanos– a nivel atómico?
–Los nanotubos no están funcionando todavía, pero ya se
están desarrollando en los laboratorios. La nanotecnología es
una industria de US$ 5.000 millones y todo lo que hago es observar las tendencias
para ver dónde estamos en cuanto a capacidad de computación y
a sofisticación de software y agilidad de ciertas tecnologías
físicas como la nanotecnología.
–¿Usted se reejemplificaría?
–Probablemente. Pero puedo sentirme muy celoso del nuevo Ray, en el sentido
de que compartiría mi historia, mis deseos y mis ansiedades pues estaría
en una mejor posición que el viejo Ray para satisfacerlos. Serán
entes más inteligentes, mucho más inteligentes que los humanos
y es allí donde realmente reside su poder. Finalmente, esas entidades
tendrán poder político, tendrán todo el poder político.
–¿Es bueno?
–Algunas personas que leyeron el libro se deprimieron. Se quedaron con
la idea de que la raza humana desaparecerá, y que la civilización
está llegando a su fin. En realidad continuará, pero en una forma
mucho más profunda. La raza humana va a evolucionar. Seremos más
inteligentes al fusionarnos con las máquinas.
–Muchos dicen paren el mundo,
me quiero bajar.
–No se puede parar. Es parte de las leyes fundamentales del universo.
Esto no es una invasión extraterrestre, surge desde adentro de nuestra
civilización. Somos muy amigos con nuestras computadoras. A medida que
fortalezcamos el nexo entre las máquinas y los humanos, esa relación
será cada vez más íntima.
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