La IA que soñaba con tener sentido común – magiquo creamos inteligencia

Los ordenadores son buenos encontrando patrones, pero están lejos de interpretar conocimiento. Las inferencias lógicas son tan innatas en el ser humano como la propia experiencia de vida, pero ¿se le puede enseñar a un motor de IA qué sucede con una planta si se la priva de luz? Una persona sabe que muere porque lo ha visto, pero ¿una máquina? Teniendo esto en cuenta, ¿es seguro que decidan por nosotros? Varias investigaciones pretenden enseñar a la IA cómo funciona el mundo a través de juegos, como si de un niño se tratara.

“Los robots no tienen ambición para conquistar la tierra”, dice la periodista Marta García Aller en “Lo imprevisible”, su último libro sobre Inteligencia Artificial. Y es que hay una serie de cualidades intrínsecamente humanas que parecen muy difíciles de trasplantar a un ordenador… por ejemplo, la empatía, el miedo, la creatividad, incluso la intuición o la confianza. Las máquinas son muy buenas, incluso mejor que el hombre, buscando patrones, pero de momento, están lejos de interpretar el conocimiento o ver modelos causa-efecto. Es decir, de tener algo tan “adulto”, como el sentido común.

Si miramos la definición de la RAE el sentido común es la capacidad de entender o juzgar de forma razonable. En el ser humano hay todo un nicho de conocimiento basado en la experiencia cotidiana al que no hacemos referencia en nuestra comunicación habitual, pero que compartimos en silencio con el resto de mortales. Este ejemplo de la revista Telos sirve para ilustrarlo: “ Cuando le decimos a alguien “he suspendido el examen”, no añadimos “y eso es malo”. El sentido común de nuestro interlocutor le hace saber que el no haber superado la prueba es algo negativo para mí. (https://telos.fundaciontelefonica.com/la-cofa/a-la-inteligencia-artificial-le-falta-sentido-comun/)

Es decir, que para los seres humanos hay una serie de decisiones y actuaciones que se dan por descontado, como fruto de nuestra experiencia diaria y de la más pura observación. Pero, ¿cómo sabe un ordenador automáticamente que no aprobar es malo? Si una máquina decide en función de su interpretación, ¿cómo será de fiable, por ejemplo, un coche autónomo cuando tenga que decidir en una situación límite? En el año 2016 se produjo el primer accidente mortal de un dueño de un coche autónomo Tesla. El coche iba a gran velocidad y no frenó porque ni siquiera detectó el giro de un camión en la carretera.

Por lo visto, ninguno de los numerosos sensores instalados detectó la parte trasera del tráiler; esta zona del remolque era blanca y aquel día muy luminoso. Todo falló. Una situación sin duda no prevista ni aprendida por el motor de Inteligencia Artificial de a bordo. Y entonces la pregunta es: ¿Es posible enseñarle a un ordenador, esa inferencia lógica por la que los objetos a evitar en la carretera son, sin duda, menos importantes que impactar contra una persona?

David Ferruci, el conocido creador de Watson o de un motor de IA capaz de ganar en el juego de televisión Jeopardy, ha anunciado recientemente que está trabajando en un sistema con sentido común. Lo explica así la revista Wired: “espera arreglar un gran punto ciego en la inteligencia artificial moderna enseñando a las máquinas a adquirir y aplicar el conocimiento cotidiano. El mismo que permite a los humanos comunicarse, razonar y navegar por nuestro entorno. Usamos el razonamiento de sentido común tan a menudo y tan fácilmente que apenas lo notamos”, dice la revista. (https://www.wired.com/story/watsons-creator-teach-ai-new-trick-common-sense/)

Y continúa: “La última ola de avances en inteligencia artificial, basada en una combinación de aprendizaje automático y big data, nos ha proporcionado dispositivos que responden a comandos hablados y automóviles autónomos que reconocen objetos en el camino por delante. Son increíbles, pero tienen cero sentido común. Alexa y Siri pueden contarte sobre una especie de planta recitando de Wikipedia, pero ninguno parece saber qué sucede si dejas una en la oscuridad. Un programa que ha aprendido a reconocer los obstáculos en el camino por delante no suele comprender por qué es más importante evitar a las personas que los conos de tráfico”

Su desarrollo se llama CLARA, por Collaborative Learning and Reading Agent, y quiere superar el aprendizaje por patrones. En el caso del procesamiento del lenguaje, esto se traduce en dotar a la máquina de comprensión lectora, superando el uso de patrones tipo si…entonces. Es decir, a día de hoy si a un asistente se le pregunta algo, este tira de wikipedia o google y copia y pega su contenido tal cual, pero no es capaz de hacer resúmenes o encontrar otras referencias válidas por asociación de conocimiento como hace una persona.

El juego del sentido común

Ferruci no es el primero que se propone tal cosa. De hecho, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE UU dedica parte de su esfuerzo de investigación al Razonamiento de Sentido Común (https://www.darpa.mil/program/machine-common-sense). El programa busca abordar este desafío mediante dos estrategias generales. La primera estrategia tiene como objetivo crear un servicio que aprenda de la experiencia, como un niño, para construir modelos computacionales que imiten los dominios centrales de la cognición infantil para objetos (física intuitiva), agentes (actores intencionales) y lugares (navegación espacial). La segunda estrategia busca desarrollar un servicio que aprenda de la lectura de la Web, como un bibliotecario de investigación, para construir un depósito de conocimiento de sentido común capaz de responder preguntas basadas en imágenes y lenguaje natural sobre fenómenos de sentido común.

Por su parte, el año pasado un equipo de Allen Institute for Artificial Intelligence anunciaba en prensa que estaba utilizando el Pictionary para enseñarle a un sistema de IA cómo funciona el mundo. Su versión online, Iconary, sirve para jugar con la máquina y o bien adivinar el concepto o bien dibujar para que sea el ordenador el que de con la idea. Todo para que vaya adquiriendo experiencia de “vida” como si de un niño se tratara (https://www.technologyreview.com/2019/02/05/137586/an-ai-is-playing-pictionary-to-figure-out-how-the-world-works/)

Si te apetece probar aquí tienes el link: https://iconary.allenai.org/