Siempre habrá límites a la creatividad de un ordenador

Jennifer Maravillas para HBR

La inteligencia artificial está perturbando a la fuerza laboral y seguirá haciéndolo a medida que aumenten sus capacidades. Inevitablemente,» inteligencia artificial pronto podrá realizar las tareas administrativas que consumen gran parte del tiempo de los directivos de forma más rápida, mejor y con un coste menor». Pero, cuando se trata de tareas más complejas y creativas, como la innovación, la pregunta sigue siendo si la IA puede hacer su trabajo mejor que los humanos.

No cabe duda de que los avances recientes en la IA han sido extraordinarios. Watson, por ejemplo, ahora ayuda con la investigación del cáncer y con las declaraciones de impuestos, entre otras cosas. Y AlphaGo, un programa de ordenador diseñado para jugar al antiguo juego de mesa Go, venció a Lee Sedol, uno de los mejores jugadores del mundo, por una victoria aplastante de 4 a 1. Como el Go es un juego mucho más complejo que el ajedrez, la victoria de AlphaGo fue una un gran avance. Pero no se detuvo ahí. Tras su victoria en marzo de 2016, el programa, propiedad de Google, acumuló más de sesenta victorias contra oponentes en línea, una racha que hizo que los mejores jugadores del mundo cayeran en picado. «Los humanos han evolucionado en los juegos en miles de años, pero ahora los ordenadores nos dicen que los humanos se equivocan», dijo Chen Yaoye, un experto en Go de China. «Creo que nadie está ni cerca de conocer los conceptos básicos del Go».

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A pesar de estos avances, los ordenadores siguen teniendo limitaciones. Por ejemplo, aunque AlphaGo se basó en el aprendizaje profundo para hacer movimientos que aumentaran sus posibilidades de ganar, sus programadores no sabían por qué el sistema hacía ciertos movimientos. Podían echar un vistazo para ver cosas como los valores de las muchas «neuronas» digitales de una red de muchos niveles, pero gran parte de la información estaba distribuida en grandes franjas de la red neuronal y no estaba disponible para resumirla en un argumento razonado sobre por qué se había elegido una jugada en particular.

Hasta que no sea posible resumir, los directivos y directores ejecutivos expertos en sus diversos campos no confiarán en un ordenador (ni en otro ser humano) que no pueda ofrecer una razón por la que lo mejor es tomar una decisión creativa pero arriesgada. Will Knight explora las muchas facetas de esta limitación actual en su provocador artículo «El oscuro secreto en el corazón de la IA».

Además, mi colega Lee Spector y yo hemos desarrollado una demostración matemática que muestra los límites de la creatividad de un ordenador. Publicado en la revista Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing (AIEDAM), encontramos que el superordenador moderno más rápido no podría enumerar ni explorar todas las características de un objeto/cosa aunque hubiera empezado a trabajar en el problema en la década de 1950. Si tenemos en cuenta la hipótesis de las características poco conocidas para la innovación, que afirma que cada solución innovadora se basa en al menos una característica nueva o que se pasa por alto con frecuencia de un problema, puede ver que es posible que la IA nunca avance lo suficiente como para ocupar los puestos de director de innovación.

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Además, los ordenadores no siempre pueden llenar los vacíos de nuestra falta de comprensión de cómo funcionan las cosas. Los fabricantes de fundas de teléfonos dejaron caer muchos teléfonos inteligentes revestidos sobre superficies duras antes de vender sus productos. No se basaron solo en simulaciones por ordenador de teléfonos caídos en los estuches. Nuestras teorías siempre necesitarán medidas empíricas reales para cubrir los vacíos de nuestra comprensión.

Dadas estas limitaciones, mi coautor y yo hemos propuesto una solución: una nueva interfaz hombre-ordenador (HCI) que permita a los humanos y a los ordenadores trabajar juntos para contrarrestar los puntos débiles de los demás. Los ordenadores, por ejemplo, podrían impedir que los humanos fueran víctimas de sesgos cognitivos como la fijación funcional, la fijación por el diseño, la fijación por los objetivos, la ceguera por las suposiciones y la ceguera por analogías. Y los humanos podrían compensar las deficiencias creativas de los ordenadores. Para que esto funcione, la interfaz tiene que ser apta para humanos y ordenadores.

Por lo tanto, no debemos preocuparnos por si los ordenadores superarán a los humanos, sino que debemos centrarnos en diseñar un sistema que permita a los humanos y a los ordenadores colaborar fácilmente entre sí para que cada socio pueda aprovechar los puntos fuertes del otro y contrarrestar los puntos débiles del otro. En el camino, los humanos estarán a la altura del desafío de trabajar con un socio de máquinas fuerte. En cierto modo, esto ya está sucediendo. Tras perder las tres primeras partidas contra AlphaGo y ver cómo el sistema informático hacía movimientos novedosos que los jugadores no habían visto antes, Lee Sedol hizo su propia jugada muy creativa y terminó ganando la partida.

Se puede ver más de esto en el futuro. A medida que desarrollemos los sistemas y estos evolucionen, los humanos y los ordenadores seguirán desafiándose unos a otros y, como resultado, ambos se volverán más innovadores en el proceso. Además, diseñar la interfaz adecuada para que humanos y ordenadores colaboren en el mismo problema generará un nivel de innovación que ninguno de los socios puede alcanzar por sí solo.