por Manuel de León y Ágata Timón / Materia
Este texto es un capítulo del libro ‘Rompiendo Códigos. Vida y legado de Turing’, recién publicado por el CSIC y la editorial Los Libros de la Catarata. El matemático británico Alan Turing (1912-1954) fue uno de los científicos más brillantes del siglo XX y su obra sentó las bases de la informática actual. Su trabajo aceleró el final de la Segunda Guerra Mundial al vulnerar las comunicaciones alemanas rompiendo los códigos de las máquinas de cifrado nazis
Los debates que se generaron en aquella época en torno a las futuras relaciones (beneficiosas o peligrosas) entre las nuevas máquinas y los humanos influyeron seguramente en la siguiente etapa de la investigación de Turing: la inteligencia artificial. En 1950 publicaba un artículo clave para el futuro desarrollo de esta disciplina: Máquinas de computación e inteligencia.
El artículo, publicado en Mind, una revista de corte filosófico, estaba basado en una conferencia que Turing había pronunciado tres años atrás; empezaba con el epígrafe El juego de la imitación, y decía:
Propongo que se considere la siguiente cuestión: “¿Las máquinas pueden pensar?”. Para ello, lo primero sería dar definiciones del significado de los términos “máquina” y “pensar”. Estas definiciones pueden plantearse de manera que queden lo más alejado posible del uso habitual, pero esta actitud es peligrosa. Si los significados de las palabras “máquina” y “pensar” se obtienen del uso común, es difícil escapar de la conclusión de que el significado y la respuesta a la pregunta “¿las máquinas pueden pensar?” tendrá que ser rastreada en una encuesta estadística del tipo “sondeo de Gallup”. Pero esto es absurdo. Entonces, en vez de intentar dar ninguna definición, deberíamos quizá cambiar la pregunta por otra, que esté muy relacionada y que esté expresada en palabras relativamente precisas.
Tras esta introducción propone el método alternativo a la pregunta, lo que él llama el Juego de la imitación y que hoy conocemos más familiarmente como test de Turing, que se usa para averiguar si una máquina determinada puede ser tan inteligente como un ser humano. Esa era la propuesta de Turing: puestos a debatir si las máquinas pueden pensar, dejemos de reflexionar de manera teórica, atrapados en definiciones imposibles, cambiemos de tercio y veamos, de manera práctica, si una máquina se puede comportar de manera indistinguible de un ser humano.
Turing creía que si una
máquina se comporta en todos
los aspectos como inteligente,
entonces debe de ser inteligente
En su desarrollo, se supone un juez situado en una habitación, y una máquina y un ser humano en otras. El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina haciendo una serie de preguntas, a las que, tanto el humano como la máquina, pueden contestar con sinceridad o mentir. La tesis de Turing es que si ambos jugadores fueran lo suficientemente hábiles, el juez no podría distinguir cuál es cuál. Es un test que se aplica actualmente para determinar la eficacia de máquinas que pretenden emular las funciones conversacionales de los humanos, como los chatbots, o para garantizar que, en ciertos servicios on line, el usuario que hace la petición es efectivamente un humano y no una máquina. Sin embargo, todavía ningún programa ha podido engañar a ningún juez en una experiencia de este tipo con método científico.
En este sentido, en 1990 se inició el Premio Loebner, una competición de carácter anual entre programas de ordenador, que sigue el estándar establecido en la prueba de Turing. Un juez humano se enfrenta a dos pantallas de ordenador; una de ellas se encuentra bajo el control de un ordenador, y la otra, bajo el control de un humano.
Los test CAPTCHA
de internet son, básicamente,
un test de Turing
Por otro lado, los llamados test CAPTCHA, que aparecen continuamente al navegar por Internet (al darse de alta en algún servicio, participar en un foro, etc.) y que intentan distinguir si el usuario es una máquina o un humano, son, básicamente, un test de Turing.
En el artículo Máquinas de computación e inteligencia, además de proponer el juego de la imitación, Turing describía los fundamentos matemáticos y la estructura del computador inteligente. En la siguiente sección del artículo, titulada Opiniones contrarias a la cuestión principal, discutía las objeciones filosóficas a sus ideas sobre la inteligencia de las computadoras. También recoge sus respuestas a una polémica que había iniciado tiempo atrás con sir Geoffrey Jefferson, entonces catedrático de Neurocirugía en la Universidad de Manchester.
Hardware y software
La primera discusión entre ambos fue a causa del proyecto Manchester: Jefferson criticaba duramente aquellos intentos de crear máquinas que pudieran sustituir a los humanos. La intervención de Jefferson proclamando la superioridad humana fue contestada por Newman con una carta en el Times, pero esto no hizo más que alimentar la hoguera. En esta ocasión, Turing arremetía de nuevo contra Jefferson, refutando sus argumentos sobre la imposibilidad de una máquina pensante. Finalmente, en la última sección, titulada “Máquinas que aprenden”, Turing hacía una analogía de la máquina con un ser humano: el hardware de la máquina sería el equivalente a la estructura genotípica que heredamos, mientras que el software, la programación, equivaldría a la educación. Por tanto, imaginaba una máquina más sencilla, como un niño, a la que se podría someter a un sistema de aprendizaje basado en premios y castigos.
Hoy en día el artículo de Turing se considera fundacional de la inteligencia artificial, aunque este término fuera acuñado posteriormente, en un congreso en Dartmouth organizado por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. En aquellos momentos se vivió un periodo de euforia que auguraba la creación en pocos años de una máquina inteligente, pero todavía no se ha conseguido en estos términos y parece que, tal cual, el objetivo no está cerca: ya el propio Turing vaticinó que serían necesarios al menos un centenar de años.
Sin embargo, utilizamos diariamente mecanismos artificiales que sí podrían considerarse más que inteligentes.
— Manuel de León y Ágata Timón, director y responsable de comunicación del Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT).