La reciente notoriedad de ChatGPT ha disparado el interés por la inteligencia artificial y su impacto en nuestras vidas. Lo que originalmente se consideró inteligencia artificial o Artificial Intelligence (AI) hoy casi carece de sentido, pero lo que hoy en realidad es AI está redefiniendo el mundo.

La historia de la inteligencia artificial se remonta a la década de 1960, cuando los científicos comenzaron a explorar la posibilidad de crear máquinas que pudieran pensar y aprender por sí mismas. Uno de los primeros proyectos fue el «Test de Turing«, creado por el matemático Alan Turing, que consistía en evaluar la capacidad de una máquina para mostrar un comportamiento inteligente similar al de un ser humano. Básicamente consistía en situar a un humano frente a dos terminales: una era una computadora, y la otra era un humano, para que interactuara; si no podía identificar cuál terminal correspondía a la máquina y cuál al humano, se consideraba que la máquina era inteligente en ese tema.

Estos algoritmos reproducían modelos de pensamiento humano, por ejemplo, en ajedrez se valoraba las posiciones del tablero inicial y se revaloraba de acuerdo con los posibles movimientos: el mejor resultado determinaba el movimiento sugerido. Pero aplicar este modelo para las próximas tres o cuatro jugadas implica gran cantidad de recursos, pues cada posible jugada genera diversas posibles opciones que deben ser valoradas, lo cual crea una demanda exponencial de recursos computacionales. Como los recursos eran muy limitados, el avance fue limitado y causó la disminución del interés en la AI.

A finales del siglo XX, la derrota de Garry Kasparov ante Deep Blue hizo renacer el interés del mundo en la AI. Deep Blue fue un ordenador desarrollado por IBM que utilizaba una combinación de técnicas de búsqueda de árbol de juego y evaluación heurística para jugar al ajedrez. El sistema estaba compuesto por un conjunto de procesadores especializados y una gran cantidad de memoria que le permitía analizar hasta 200 millones de posiciones por segundo. El programa también utilizó técnicas de aprendizaje automático para mejorar su juego a lo largo del tiempo. En la partida histórica de 1997 contra el campeón mundial de ajedrez Kasparov, Deep Blue utilizó una estrategia agresiva y logró vencer en la sexta y última partida, después de haber perdido la primera partida y empatado las cuatro siguientes.

El crecimiento exponencial de la capacidad computacional permitía aplicar AI en diversas áreas, creando nuevo interés en la AI. Incluso se supera la limitación tradicional de la AI de ser un elemento puntual: AI en ajedrez, en damas, en ecuaciones, para empezar a hablar de inteligencia artificial en general, General Artificial Intelligence (GAI), que es una inteligencia artificial que se aplica para todo, reclasificando la antigua AI como estrecha o débil: Narrow o Weak Artificial Intelligence. Estos cambios han sido muy impactantes, claro que, en nuestro medio, el interés en el tema es inferior al de otras regiones, prueba de ello es que los artículos del tema en Wikipedia están en decenas de idiomas, pero no en español.

Si bien la gran capacidad computacional nos permitía hacer más, la AI se replanteó para adelantar décadas en logros. Hacia 2010, se pensaba que un programa de AI solo podría vencer a un campeón de Go (juego de mesa) hacia 2050, pues los posibles movimientos en Go superan en número la cantidad de átomos del universo. Pero un nuevo desarrollo en AI evita que tengamos que evaluar todas las opciones y centrarnos en las mejores o en las que el adversario usa. Esto le permitió a AlphaGo, programa de inteligencia artificial diseñado para jugar al juego de mesa Go, de Google, vencer en 2017 al campeón mundial Ke Jie. La versión exponencial de Deep Blue venciendo a Kasparov.

AlphaGo es un programa que utiliza una combinación de técnicas de aprendizaje profundo y búsqueda de árboles para evaluar las jugadas. En términos simples, AlphaGo evalúa cada posible jugada en términos de su probabilidad de llevar a la victoria; utiliza una red neuronal convolucional para analizar la posición actual del tablero y predecir las jugadas más probables; luego, utiliza un algoritmo de búsqueda de árboles para explorar las posibles jugadas futuras y determinar la mejor jugada a realizar. Además, AlphaGo usa técnicas de «reducción de ruido» para evitar tomar decisiones basadas en movimientos aleatorios o errores de cálculo.

Y lo más interesante, estas poderosas AIs no se programan, son autodidactas. AlphaZero, la evolución de AlplaGo por DeepMind, venció a Deep Blue en ajedrez tras ver partidas de maestros durante unas horas. Sus algoritmos estructuran e incorporan el conocimiento. El ChatGPT con que interactuamos es una versión de prueba, liberada para que aprenda de nosotros. Nosotros NO estamos usando ChatGPT, es ChatGPT quien nos está usando a nosotros.

Estas máquinas de aprendizaje aprenden mucho mejor que los humanos, pues aprenden de los errores, mientras que los humanos tendemos a repetir los errores.  Y este aprendizaje se está aplicando en diversas áreas: medicina, educación, entrenamiento, procesos de oficina… Estas redes neuronales, el aprendizaje automático y demás tecnologías de AI, nos están mostrando que el mañana que viviremos será muy diferente de lo que pensábamos como mañana hace pocos años.