Todos nosotros, de alguna u otra forma, hemos sido testigos de cómo los impresionantes avances de la inteligencia artificial han reemplazado algunas, sino muchas, de las tareas cotidianas complejas de los seres humanos, así como tareas específicas de cada disciplina en campos como la medicina, la ingeniería, la construcción, las comunicaciones, entre otros. Y aunque el progreso es obvio, no deja de surgir la pregunta: ¿por qué las tareas simples son difíciles para los robots, pero fáciles para los humanos? La respuesta a este cuestionamiento se encuentra en la paradoja de Moravec, la protagonista de este artículo de Futuro Eléctrico.

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¿Qué es la paradoja de Moravec y cuándo se originó?

paradoja de Moravec

A pesar de que los avances actuales nos han demostrado que la inteligencia artificial podría superarnos en diferentes campos e incluso generar habilidades desconocidas para nosotros, muy pocas veces es capaz de copiar las habilidades más sencillas u ordinarias de la inteligencia humana; esto se debe a la famosa paradoja de Moravec, la que se cree que es la clave por la que no se ha podido construir un sistema robótico totalmente inteligente.

En términos generales, esta paradoja afirma que tanto la inteligencia artificial como la robótica pueden requerir menos procesos de computación para el pensamiento razonado. Sin embargo, para los procesos más sencillos ─como recoger algo del suelo o atarse los zapatos─ el esfuerzo computacional podría ser inmenso. Entonces, la paradoja de Moravec menciona:

Es relativamente fácil conseguir que los ordenadores muestren capacidades similares a las de un humano adulto en un test de inteligencia o a la hora de jugar a las damas, y muy difícil lograr que adquieran las habilidades perceptivas y motoras de un bebé de un año.

El argumento sobre el que funciona esta afirmación señala que el ser humano, al desarrollar la inteligencia artificial, aplica una serie de ingeniería inversa, la cual se complementa con la consideración de que el esfuerzo requerido para copiar cualquier habilidad termina siendo directamente proporcional a la antigüedad de aparición de esta en la genealogía humana.

El origen de la paradoja de Moravec

Ya se han definido algunas de las características de la paradoja de Moravec, pero ¿quién la creo? Esta mencionada dualidad de las computadoras obtiene su nombre del apellido de su creador: el ingeniero austriaco Hans Moravec. Además de que a lo largo de su carrera presentó importantes avances en técnicas de visión artificial y el cómo la tecnología impacta en la sociedad en la que se inserta, una de sus investigaciones más importantes fue la relacionada con esta paradoja.

La formulación de la paradoja de Moravec se dio en la segunda mitad de los años ochenta y con la participación de otros especialistas en el campo, entre los que vale mencionar a Rodney Brooks ─el creador de iRobot─ y Marvin Minsky ─cofundador del Laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts─.

Las habilidades de alto y bajo nivel en la paradoja de Moravec

Ahora bien, otra de las premisas clave de la paradoja de Moravec es la existencia de una jerarquía de inteligencia que funciona como una pirámide invertida. En la cima de dicha pirámide se encuentran las habilidades de alto nivel ─vinculadas a la resolución de ecuaciones y a la estrategia─; en la mitad, las habilidades intermedias ─como el lenguaje natural─ y en la base, las habilidades primitivas ─como coger cosas o caminar─. En este apartado hablaremos sobre las primeras y las últimas.

Habilidades de alto nivel: ¿Por qué las máquinas sobresalen?

Como se mencionó anteriormente, en la cima de la pirámide, la cual da sentido a la jerarquía de la inteligencia, se encuentran las habilidades de alto nivel, aquellas en las que sobresalen la inteligencia artificial y la robótica. Estas habilidades están vinculadas a la resolución de ecuaciones, problemas matemáticos o creación de estrategias; pero ¿por qué sucede esto?

Para encontrar la respuesta se debe apelar al hecho de que los sistemas de inteligencia artificial se conforman por áreas de procesamiento (como el machine learning) que se implementan desde la programación. Esto le permite usar algoritmos, redes neuronales y otras herramientas tecnológicas para simular procesos intelectuales y de razonamiento.

Ahora bien, vale resaltar que esto se logra porque son habilidades que, debido a su complejidad, el hombre ha buscado desarrollar a plena consciencia, por lo que entiende su funcionamiento y lo requerido para que se den adecuadamente; por ello, puede transmitirlo a los sistemas de IA.

Habilidades de bajo nivel: ¿Por qué las máquinas tienen dificultades?

En el caso de las habilidades de bajo nivel o aquellas más primitivas ─reconocimiento visual, locomoción, percepción táctil, flexibilidad, entre otros─, la inteligencia artificial enfrenta mayor dificultad, porque son completamente intrínsecas al ser humano, es decir, tienen miles de años de antigüedad y han evolucionado al mismo ritmo que el hombre. Además, como son habilidades tan ordinarias, muchas de ellas se realizan sin tener plena consciencia de la manera en la que se llevan a cabo, por lo que es aún más complejo el transmitir dichas habilidades a una máquina.

¿Cómo superar la paradoja de Moravec?

A pesar de lo anterior y de la alta relevancia que la paradoja de Moravec tuvo en el momento de su aparición y que ha retomado en los últimos años, es importante  destacar que fue desarrollada en un momento en el que la inteligencia artificial y la robótica no presentaban avances tan prometedores, o a lo menos tan frecuentes. Sin embargo, con el tiempo y la innovación tecnológica, se han buscado, identificado e implementado nuevas medidas para que las máquinas inteligentes funcionen de manera eficiente en el mundo real.

Así, entre las acciones más relevantes para hacerle frente a la paradoja se encuentra la implementación de un enfoque interdisciplinario que no solo integre herramientas de inteligencia artificial, sino que trabaje de la mano con los avances principales en neurociencia e ingeniería.

De acuerdo con lo anterior y gracias a las diferentes investigaciones científicas que rodean al campo, la IA y la robótica se apoyan en algoritmos de aprendizaje profundo y redes neuronales que les permiten entender de mejor manera el contexto y las sutilezas que el ser humano sí es capaz de notar. Esto debido a que, al combinar datos de diferentes tipos de sensores ─visuales, táctiles, auditivos, entre otros─ se le permite a la inteligencia asimilar de algún modo la manera en la que el ser humano utiliza sus sentidos. Y este es camino más viable para superar la paradoja de Moravec.

Futuro de la IA y la paradoja de Moravec

paradoja de Moravec

No hay duda de que el futuro de la inteligencia artificial esta completamente relacionado con la expansión de esta tecnología a diferentes áreas de la cotidianidad del ser humano. Esto quiere decir que ya no solo se requieren robots con inteligencia artificial que sean capaces de resolver un problema matemático o de ganar un campeonato de ajedrez, sino que son cada vez más comunes los robots asistenciales o domésticos, aquellos capaces de realizar cirugías de alta precisión o inteligencias artificiales de entretenimiento que crean experiencias completamente interactivas con el ser humano. Por ello, las nuevas perspectivas son imprescindibles.

Nuevas perspectivas en la investigación de IA

Entonces, en la actualidad, las investigaciones para su desarrollo se concentran en el procesamiento de datos, el análisis y la toma de decisiones, las cuales, eventualmente deberían conllevar al desarrollo de, a lo menos, una habilidad básica para entender el entorno y actuar consecuentemente, sin basarse solamente en predicciones estadísticas.

Frente a lo anterior y como se mencionó en apartados anteriores, se han desarrollado sensores mucho más avanzados que brinde información detallada y contextual del entorno. Dichos sensores funcionan a través de técnicas de aprendizaje por refuerzo que facilita que las máquinas aprendan a través de la experimentación y la retroalimentación, tal y cómo lo hacen los seres humanos cuando desarrollan habilidades cognitivas y motoras.

De esta manera, se impulsa aquellas capacidades de intuición, tan propias del ser humano, y que se vinculan a condiciones abstractas como la creatividad, el ingenio, la perspicacia, entre otros.

Desafíos futuros de la IA y la paradoja de Moravec

Uno de los principales desafíos de la inteligencia artificial actual, y qué seguramente será el mismo desafío del futuro, es que estos sistemas no son reemplazantes, lo cual implicaría la no existencia ni la posibilidad cercana de sistemas de inteligencia artificial general.

A pesar de los grandes desarrollos tecnológicos, los actuales sistemas de IA siguen siendo fundamentalmente sistemas de reconocimiento de patrones, entrenados a partir de la inferencia de diferentes tipos de reglas. Empero, esto no significa que la IA sea o vaya a ser capaz de entender el mundo que la rodea, como sí lo podemos hacer nosotros. Lo anterior se revela, por ejemplo, en los pocos pasos dados hacia la consecución de la denominada empatía artificial, la cual se asemeja en muy pocas cosas a la empatía humana.

Además, se debe mencionar que, de acuerdo con lo anterior, la paradoja de Moravec realmente no ha cambiado mucho. Las competencias desarrolladas a gran escala en el campo no han superado otra cosa más que el lenguaje, el cual es sintético y, para muchos, “fácil” de abordar. La evolución, entonces, sigue y seguirá siendo el mayor problema al momento de pensar en la creación de una inteligencia artificial integralmente inteligente, valga la redundancia.

Palabras finales

Aunque la paradoja de Moravec sigue existiendo y continúa impactando exponencialmente este campo tecnológico, no se pueden obviar la continua evolución de la IA y de la robótica. De esta manera, la paradoja supera las barreras de ser solamente un enigma técnico, para actuar como una reflexión continua la misma naturaleza de la inteligencia y las limitaciones o desafíos que las máquinas podrían suponer para ella.

¡Así finalizamos nuestro artículo! Pero no queremos irnos sin preguntarte: ¿conocías ya sobre la paradoja de Moravec? ¿qué crees que es lo más interesante sobre ella? ¡Te leemos!