En 1950 el matemático inglés Alan Turing publicó uno de sus más memorables e interesantes trabajos en el área de las ciencias de la computación, el cual inauguraría un duradero debate sobre las metodologías de validez científica e implicaciones filosóficas de lo que posteriormente se conocería como inteligencia artificial.

No es la primera vez que hemos hablado de Alan Turing y sus trabajos. En una anterior entrega mencionábamos cómo Turing escribió el primer programa de computadora para jugar al ajedrez, que menos que programa fue solamente un algoritmo, ya que nunca tuvo la ocasión de implementarlo por las limitaciones técnicas de la época. Turing, sin embargo, es más conocido en la actualidad como el padre de la Computación, ya que su trabajo matemático cimentó y formalizó las bases de esta ciencia.

^{⬆️ Imagen 1: Alan Turing, matemático, científico de la computación, critógrafo y filósofo británico}

Aún en una época que se correspondería con la primera generación de las computadoras (1940-1952), que metafóricamente podríamos equiparar al superorden Dinosauria —tú sabes, por lo antiguo y todavía subdesarrollado—, las computadoras ya habían demostrado mucha utilidad y potencial como tecnología del futuro. Muy pronto surgió el debate entre los académicos sobre sus límites y capacidades, e incluso sobre si podrían volverse tan inteligentes como los humanos, por lo que el mismísimo padre de la computación no podía dejar de hacer sus aportes planteando conjeturas e ideas al respecto.

Varias de ellas se condensan en el artículo Computer Machinery and Intelligence, traducido al español como Maquinaria computacional e inteligencia, que publicó en 1950 en la revista académica Mind (Universidad de Oxford) la cual para esa fecha publicaba contenidos sobre filosofía analítica. En ese ensayo de 37 páginas en su edición original se discute sobre si las computadoras podrían llegar a ser consideradas entes pensantes, un asunto que posee implicaciones de índole científicas, tecnológicas, filosóficas y psicológicas, algunas de las cuales abordaremos en estos artículos.

Turing inaugura el ensayo con una convincente introducción que no puedo dejar de citar:

Propongo considerar la siguiente pregunta: "¿Pueden pensar las máquinas?". Se debiera comenzar definiendo el significado de los términos ‘máquina’ y ‘pensar’. Estas definiciones deberían ser elaboradas de manera tal que reflejen lo mejor posible el uso normal de estas palabras, pero una actitud así es peligrosa. Si el significado de las palabras ‘máquina’ y ‘pensar’ proviene del escrutinio de cómo son usadas comúnmente, se hace difícil escapar de la conclusión de que el significado y respuesta a la pregunta "¿pueden las máquinas pensar?" debiera ser buscado en una encuesta estadística, tal como la encuesta Gallup. Pero eso es absurdo. En vez de intentar una definición así, propondré reemplazar esa pregunta por otra, la cual se encuentra estrechamente relacionada y que se puede expresar en palabras relativamente poco ambiguas.

Y nueva la pregunta que propone tiene que ver con un método que llama juego de imitación, el cual está basado en un juego que practicaba la aristocracia victoriana. En la versión del juego de Turing participan un hombre (H), una mujer (M) y un interrogador (I) de cualquier sexo. Estos tres sujetos están separados en compartimentos de tal manera que no pueden verse, escucharse ni establecer ningún tipo de contacto excepto a través de un teletipo (un aparato similar a una máquina de escribir), de modo que solo pueden comunicarse por escrito. La labor de I es distinguir a través de sus preguntas quién es H y quién es M. La mujer cooperará con el interrogador, pero el hombre no, pues debe engañarlo haciéndolo creer que él es la mujer.

Turing entonces propone modificar el juego para que en lugar de M o H, juegue una máquina/computadora C, y entonces se formula la pregunta P2 sobre si la máquina C tendrá, en líneas generales, el mismo rendimiento que tiene el humano que esta reemplaza (H o M), es decir, si podrá convencer o engañar al interrogador I con la misma frecuencia/efectividad con que lo haría un jugador humano H o M.

^{⬆️ Imagen 2: Juego de imitación}

Turing piensa que esa pregunta P2 reemplaza a la pregunta original sobre si las computadoras pueden pensar, y con ello convierte al problema en algo claramente medible y analizable cuantitativamente. Se trata entonces de un experimento que conducido correctamente debería contribuir a determinar si una computadora se ha vuelto tan pensante como un ser humano, y este razonamiento se fundamenta en la premisa de que lenguaje natural humano conlleva un proceso complejo que requeriría un mínimo de inteligencia y capacidad de pensar.

Este experimento comenzó a ser conocido con los años como Test o prueba de Turing y ha tenido modificaciones e implementaciones desde entonces, como ya veremos.

Pero volvamos al artículo por un momento. Tras algunas otras consideraciones, Turing formula un par de predicciones "para finales de siglo", es decir, para el año 2000. A su juicio, para esa época las computadoras de 125 megabytes (10⁹ bits) de memoria RAM podrían jugar suficientemente bien el juego de imitación al punto que el interrogador no tendrá más de 70% de posibilidades de identificar a la máquina, y ello equivaldría a decir que la computadora pasó el test. También estima que para esa fecha las expresiones como "computadora pensante" no serían consideradas contradictorias por la sociedad, pues el progreso sería tal que no habría razones para seguir viéndolo así.

Sin embargo, vale la pena preguntarnos ahora: ¿se han cumplido estas predicciones? ¿Las computadoras del siglo XXI han pasado el test de Turing? ¿Nos ha llevado la investigación en materia de inteligencia artificial a la aparición de máquinas que pueden pensar? ¿Qué opinas? Es un buen ejercicio de reflexión tratar de respondernos nosotros mismos a estas preguntas antes de avanzar.

En efecto, estos son problemas y desafíos propios del área de la Inteligencia artificial, una de las ramas de la computación, y realmente ha cobrado auge precisamente en este siglo XXI, en especial con el descubrimiento y aplicación de técnicas como el aprendizaje automático y otras, además del gran poderío de procesamiento alcanzado debido a la tecnología de vanguardia, todo lo cual prácticamente ha dividido a la conceptualización de la inteligencia artificial en dos grandes tipos: la débil y la fuerte. Esta última tiene que ver con igualar o superar la inteligencia humana, donde el ente artificial que la posee debe ser capaz de resolver problemas de dominio general.

Debido a que las condiciones básicas idealizadas por Turing exigen manipular y dominar el lenguaje humano, es inevitable pensar que se pueden establecer pautas en el experimento donde se le plantee preguntas a la computadora para demostrar su (hipotética) capacidad para abordar/resolver problemas intelectuales de cualquier índole, comunicando sus respuestas a los seres humanos. Siguiendo este enfoque, el dominio del lenguaje humano no sería solamente un fin, sino un medio en la investigación sobre inteligencia artificial.

El test de Turing, por tanto, podría ser válido como benchmark (prueba de rendimiento) de una inteligencia artificial fuerte, aunque como veremos, estas afirmaciones no pueden formularse de una manera tan alegre y exenta de controversias. Pero retomemos la pregunta planteada: ¿han existido computadoras que han pasado el test de Turing?

Debido a la marcada distinción que existe actualmente entre hardware y software, en el argot de las ciencias e ingeniería de la computación no se habla necesariamente de computadoras o máquinas que demuestran un comportamiento inteligente, sino más bien de sus programas. Entre ellos destacan los chatbots, que son programas de computadora cuyo funcionamiento en menor o mayor medida se asemeja al de un ser humano, pero específicamente en lo referido a mantener una conversación, cumpliendo así la condición sine qua non para el test de Turing: usar el lenguaje humano. Echemos un vistazo a algunos de estos programas.

Entre los casos históricos de programas tipo chatbot que han sido exitosos en lo que se refiere a engañar a seres humanos con el numerito de pasar por una persona se encuentra Eliza. Este programa creado allá en la década de los 60 simulaba ser una psicóloga de estilo rogerista, por lo que a menudo repetía, reafirmaba o formulaba a manera de pregunta lo que el usuario "paciente" acababa de mencionarle, manteniendo así el flujo la conversación; una técnica bastante conveniente para un chatbot de primera generación con muchas limitaciones.

^{⬆️ Imagen 3: Vista de la ejecución del programa Eliza en una interfaz de texto.}

Eliza fue encantadora para sus usuarios, pero también fue la inspiración para un posterior y más potente chatbot llamado Parry el cual, en curioso contraste con Eliza, simulaba ser un paciente esquizofrénico paranoide. Parry logró la azaña de incluso engañar no a cualquier persona promedio, sino nada menos que a prácticamente ¡la mitad de un grupo de psiquiatras! Sí, los profesionales que son los más calificados para reconocer la autenticidad del perfil interpretado por Parry. —Si estos ejemplos te provocan curiosidad, no te preocupes, revisitaremos y ahondaremos en estos casos en una futura entrega.

En años más recientes hemos visto la aparición de infinidad de chatbots, muchos de los cuales miden sus capacidades en eventos de exhibición y concursos. El más destacado de esos eventos es el Premio Loebner, que goza de bastante historia y ha sido apoyado por muchas universidades. Celebrado ininterrumpidamente desde 1991, en esta competición se implementa una versión del test de Turing en el cual participan simultáneamente varios jueces y varios jugadores (humanos y programas). Su finalidad última es incentivar la aparición de una inteligencia artificial que pueda rendir satisfactoriamente en una versión repotenciada del test de Turing que incluye comprensión textual, visual y auditiva.

Aunque hasta la fecha ningún programa participante en el Premio Loebner ha pasado el test de Turing, sí se ha premiado a aquellos considerados más realistas, más humanos, tales como Mitsuku, que es una celebridad entre los gamers, geeks y muchos nativos tecnológicos amantes de plataformas de mensajería instantánea como Twitch, Kik y otras. También está el chatbot Eugene Goostman que ha sido finalista en el Premio Loebner, pero también se le atribuye el mérito de pasar el test de Turing en 2014 durante un evento de exhibición a propósito de la sexagésima conmemoración del fallecimiento de Turing, donde se reportó que el bot burló al 33% de los jueces.

Sin embargo, a pesar del éxito de programas como Eugene, Eliza y Parry en lo que se refiere a mantener conversaciones indistinguibles de aquellas con seres humanos, buena parte de la comunidad científica no deja de mirar con recelo estos logros. En algunos casos se alegan deficiencias en la metodología y en otros, observaciones de fondo tales como el hecho de que estos bots técnicamente no poseen ninguna capacidad para pensar ni mucho menos son inteligencias artificiales fuertes. Los críticos opinan que sus desarrolladores están dedicándose a construir apariencias y a recurrir a trucos conversacionales para distraer a los jueces, sin demostrar en realidad ninguna capacidad de pensar.

¿Será entonces un defecto del propio test de Turing? ¿Será un asunto de apariencias y no de procesos intelectuales auténticos? ¿O será que las computadoras jamás podrán llegar a pensar y ser tan inteligentes como los humanos? ¿Existen obstáculos determinantes que lo impidan?

El mismo Turing reconoce que existen todo tipo de objeciones a la idea de computadoras pensantes, aunque también dice en su ensayo que no le interesa responder a la pregunta sobre si esta o aquella máquina en concreto pueda pensar, sino si existen computadoras imaginables que puedan hacerlo, es decir, si en teoría puede existir una computadora que piense, pues de allí a la práctica se podría materializar el salto a través de la ingeniería. Son asuntos que estaremos abordando en un un futuro artículo.

ALGUNAS REFERENCIAS

• Turing, A. M. (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind 49: 433-460. Versión en inglés Versión en español
• Saygin, Cicekli y Akman (2000) El test de Turing: 50 años después. Minds and Machines: 463–518. Artículo en inglés aquí
• Sitio web oficial del Premio Loebner
• Sitio web oficial del chabot Eugene Goostman
• Sitio web oficial del chabot Mitsuku

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NOTAS ACLARATORIAS

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