Desde que la humanidad surgió, se distinguió por el uso del lenguaje que posibilita la persistencia del conocimiento que es a su vez la condición para el progreso tecnológico que le permitió a nuestra especie alcanzar la cúspide de la cadena alimenticia y prosperar como ninguna otra especie, incluso al punto de ponerse en peligro a sí misma debido a su éxito como depredador. Ahora, estamos al borde de una singularidad, un punto en el cual las reglas del juego parecen estar a punto de cambiar y nadie sabe hacia dónde, en este artículo exploraremos uno de los más recientes logros de la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural, que puede permitirle a las computadoras un salto espectacular incluso antes de lo que teníamos pensado.
La singularidad
En física, se llama singularidad a aquellas situaciones en que las leyes ordinarias de la física conocida parecen quebrarse, como en los agujeros negros, o el big bang. Una corriente del pensamiento llamada filosofía transhumanista tomó prestado ese término para referirse a un futuro (supuestamente) cercano en que la Inteligencia Artificial es mucho más inteligente que sus creadores, los humanos, gracias a que esta inteligencia alcanzó un punto en el que se puede mejorar a sí misma. Lo que se quiere indicar mediante la elección del término en préstamo, singularidad, es que no sabe que pasará después de que la singularidad llegue.
Las máquinas aprenden.
¿Qué son el Machine Learning, el Deep Learning, y el NPL, y porqué están cambiando el mundo?
Las computadoras están comprendiendo el lenguaje humano y eso tiene consecuencias que no habíamos imaginado.
Las computadoras son máquinas que obedecen órdenes, y la programación es la ciencia para estructurar esas órdenes para que las máquinas hagan lo que queramos. Recordemos que las máquinas, en su nivel más básicos solamente ven ceros y unos, y como los programadores hacen de la flojera una virtud, y programar apilando ceros y unos es muy trabajoso y aburrido, fueron creando abstracciones que acercaran la programación cada vez más a los lenguajes naturales, de manera que sea más sencillo programar. Hasta aquí, todo bien, la computadora es una herramienta que puede seguir órdenes siempre y cuando estas órdenes sean dadas en un lenguaje de programación que la máquina convierte en sus ceros y unos que puede comprender.
Se dice que el cerebro humano es de los objetos más complejos e incomprendidos del universo, y eso que sabemos mucho acerca de él, sobre todo en los niveles organizativos más básicos, sabemos, por ejemplo, que sus estructuras básicas son las neuronas, y que éstas forman redes, y que el aprendizaje tiene que ver con la manera en que estas redes se forman y se refuerzan. Pues bien, este conocimiento sirvió de inspiración para crear la técnica de redes neuronales para la inteligencia artificial (AI por sus siglas en inglés), en esta técnica tenemos una serie de nodos, llamados neuronas, que establecen relaciones dinámicas entre sí, de manera que, al encontrarse con un problema dado, el sistema pueda encontrar soluciones cambiando las conexiones entre sí, y refinando estos modelos de conexión hasta encontrar una o varias soluciones óptimas. A este enfoque se le llama Machine Learning.
Uno de los principales usos del Machine Learning es el reconocimiento, sea de imágenes, voz o texto, pero la explicación es la misma si de lo que se trata es de enseñarle al sistema a hacer algo.
Al sistema se le alimentan ejemplos de lo que se quiere reconocer, y se califican sus respuestas de manera que el sistema pueda irse refinando hasta aprender a reconocer o a hacer lo que se le pide.
El Deep Learning es un conjunto de técnicas dentro del Machine Learning que permite que el sistema aprenda de manera no supervisada, no hace falta que alguien le alimenta datos y lo califique ¿se acuerdan cuando dije que los programadores son flojos?
Gracias al Deep Learning las computadoras pueden reconocer y crear imágenes y patrones, lo cual permite avanzar en varias direcciones que prometen grandes transformaciones en muchas áreas del conocimiento, desde el entrenamiento hasta la medicina o la economía. Esto ya es muy impresionante, pero falta lo mejor.
Procesamiento del lenguaje natural
El NLP, que son siglas para el Procesamiento del Lenguaje Natural, es la aplicación del Deep Learning al lenguaje. Hace unos días (escribo esto en julio del 2020) se presentó el modelo de lenguaje GPT-3 de la empresa OpenAI, que es capaz de entender y escribir de manera natural. Se le puede pedir que genere ensayos enteros sobre algún tema, y este los genera de manera tal que resultan indistinguibles de los que una persona podría escribir. No es el único avance en este campo, también esta el chatbot Blender de Facebook que puede chatear de manera natural con personalidad definida (se puede escoger la personalidad), o el transcompilador de Facebook que puede traducir un programa escrito en algún lenguaje de programación a otro lenguaje de programación sin errores.
¡Esto ya es bastante impresionante, pero viene lo mejor!
Encontramos ejemplos de que modelos como estos pueden solucionar problemas para los cuales no fueron entrenados, esto es porque la adquisición del lenguaje los capacitó para entender el nuevo problema, y de alguna manera lo solucionan.
Atentos aquí. Dije de alguna manera porque algo común a varios modelos de Machine Learning es que, aunque los modelos pueden ser muy buenos para solucionar algo, no es posible comprender la manera en que lo hacen, pues esto tiene que ver con conexiones que el mismo modelo creo entre miles o millones de neuronas. Esto es algo inherente a este tipo de programación, la complejidad que el modelo crea no es comprensible (entiéndase comprensible en sus dos sentidos: ni es reducible ni es entendible).
La relación con la singularidad
Ahora, regresando un poco, recordemos que la programación es la técnica para decirle a las máquinas que hacer, y esto se logra por medio de lenguajes de programación. Los lenguajes de programación son eso, lenguajes. Y las máquinas están aprendiendo a entender y hablar lenguajes. Entonces, ahora tenemos máquinas que pueden ser entrenadas para programar, hasta ahora programan cosas relativamente sencillas, funciones e interfaces. Pero sabemos que pueden ser entrenadas para tareas más complejas, y sin duda esto es lo que va a suceder, cada vez podrán programar tareas más complejas.
Es de lo más probable que eventualmente las computadoras se programen a sí mismas, y tengamos inteligencias artificiales creadas por inteligencias artificiales.
Esto, el que el éxito obtenido en el procesamiento del lenguaje natural sea un factor que nos acerque bastante de golpe a esa frontera difusa de la singularidad, no deberá soprendernos tanto, pues lo mismo sucedió cuando el hombre descubrió el lenguaje. Fue posible la cultura, la técnica, la ciencia, y con ello el control de los ecosistemas
Esto se pone cada vez mejor, corren tiempos de lo más interesantes.