ROSA M. TRISTÁN
(Publicado en Estratos)
Las fronteras entre lo que somos como especie y las máquinas que creamos se diluyen a velocidad de vértigo. Robots capaces de aprender, improvisar, adaptarse y evolucionar. Y ya están aquí a pequeña escala, como las pequeñas criaturas en los inicios de la historia de la vida, pero con posibilidades que pueden dar un salto de gigante gracias a la mecánica cuántica, y en pocos años.
Hoy, ya existen “los planos” sobre los que podrán construirse esas máquinas inteligentes, y son obra, entre otros, del científico español Miguel Angel Martín-Delgado y el italiano Giuseppe Davide Paparo, ambos en el consorcio científico Quitemad, en Madrid.
La primera vez que un grupo de físicos empezó a hablar de la posibilidad de hacer cálculos de naturaleza cuántica fue en los años 80 del siglo pasado, pero no fue hasta los 90 cuando se empezó a poner en práctica. Es la mecánica que estudia las reglas que rigen los objetos microscópicos, el nivel atómico de la materia. Después de que Peter Shor, en 1994, publicara un algoritmo matemático que aumentaba exponencialmente la velocidad de procesamiento de información, y lleva su nombre, apenas pasó un año para que se presentara un sistema de computación cuántico, un trabajo del físico español Juan Ignacio Cirac, premio Príncipe de Asturias en 2006,hoy en el Instituto Max Planck de Alemania.
Paralelamente a estos desarrollos, la Inteligencia Artificial que está detrás de los robots ha ido buscando caminos para acercarse a lo que más caracteriza a los ‘sapiens’. “Lo que diferencia un ordenador de un robot es que el primero es una máquina de bits al que tienes que poner toda la información, pero la inteligencia artificial tiene una definición poco clara. Es hacer lo mismo que un ser humano, pero ¿qué es lo que nos hace inteligentes y cómo expresarlo mediante modelos matemáticos? Es una pregunta para la que nos falta un ingrediente”, afirma a ESTRATOS Martín-Delgado.
DIAGNÓSTICOS MÉDICOS
Sea como fuere, hoy los robots son capaces de hacer cosas asombrosas. Los hay que pueden evitar colisionar con una persona, otros se dejan llevar de la mano, pueden detectar una fuga de gas o radiaciones y hacer diagnósticos médicos. Gracias a los desarrollos de Inteligencia Artificial, son capaces de dar respuesta a estímulos externos de cualquier magnitud que se pueda medir.
Ordenador cuántico D-Wave Two
Un paso más allá es su capacidad de improvisar, como los humanos, y ahí hay camino por recorrer, según el profesor Antonio Barrientos, del Centro de Automática y Robótica de la Universidad Politécnica de Madrid. “Improvisar es actuar sin un esquema previo entrenado. Los humanos lo hacemos continuamente combinando esquemas de comportamientos anteriores a contextos nuevos, mezclando lo que conocemos para resolver un problema que no conocemos. Un robot, su programa o algoritmo, puede hacer lo mismo. Igual que nosotros sopesamos mentalmente alternativas y optamos, también el robot puede seleccionar la mejor, en su caso en función del coste de batería o del tiempo, pero también es verdad que nuestra capacidad de cortar y pegar mentalmente es muy superior a la suya”, apunta Barrientos.
Su equipo trabaja en el desarrollo de robots que sirvan para vigilar y patrullar grandes infraestructuras utilizando el aprendizaje de las máquinas mediante la Teoría del Juego: se trata de robots que aprenden a resolver juegos aplicando cierta racionalidad, basándose en los beneficios que obtiene cada jugador, en este caso el tiempo empleado.
MÁQUINAS QUE APRENDEN
Y es que hoy los robots aprenden, aunque cada uno cosas muy sencillas: a jugar al tenis, a ir de la mano, reconocer caras o dar la vuelta a una tortilla. Y para ello se utilizan, principalmente, técnicas aprendizaje basadas en el razonamiento (buscando una lógica en el pensamiento abstracto humano), las redes neuronales humanas, o los ‘algoritmos genéticos”, es decir, la teoría de la evolución de Charles Darwin.
Si la primera se basa en el pensamiento, la segunda parte del sistema nervioso animal, que funciona mediante conexiones eléctricas entre neuronas. Esas ‘chispas de salida’ saltan cuando estímulos del exterior superan cierto umbral y se recombinan en sucesivas capas de neuronas, hasta que damos una respuesta. Si nos equivocamos, nuestra plasticidad neuronal rompe esas conexiones para no repetir el error. Y si no ocurre, tenemos un problema. En el caso de los robots, explica Barrientos, es lo mismo: “Se entrena el sistema el número de veces adecuado hasta mejorar las conexiones y lograr que las decisiones sean las mejores frente a los estímulos recibidos del entorno”.
Jean Bautista Mouret. @Twitter
Por su parte, los algoritmos genéticos evolucionan como el ADN. La robótica sigue el modelo de la historia de la vida, en la que han sobrevivido los fuertes, que son los que se aparearon y generaron individuos mejor adaptados al entorno, a la vez que se potenciaban posibles mutaciones favorables: “Los cromosomas son como las decisiones que tiene que tomar un robot para resolver un problema. Se proponen combinaciones y las que quedan más alejadas de la solución se eliminan. Luego se van “apareando” las certeras y al final, tras evaluar muchas opciones, aprende a hacer algo que no sabía”. Es así como el equipo del francés Jean Baptiste Mouret y Sylvain Koos, del Instituto de Sistemas Inteligentes y Robótica de la Sorbona, ha logrado que un ingenio, con forma de tarántula negra, sepa cómo caminar sin saber hacerlo previamente.
LOS ‘ROBOTS-SAPIENS’ DEL FUTURO
En esa misma línea, el israelí Hod Lipson, director del Laboratorio de Máquinas Creativas de la Universidad de Cornell (EEUU), ha diseñado con su equipo un robot-científico, capaz de determinar leyes físicas sencillas. Su centro es un lugar del que salen ‘criaturas’ mecánicas inquietantes: “En una ocasión indicamos a uno de los desarrollos que diseñara una estructura fotónica y del sistema surgió algo en lo que no habíamos pensado antes; y tenemos otros que ya ha creado modelo, que se han patentado”, señalaba en una entrevista reciente. Ahora, su ambicioso objetivo es crear robots con autoconciencia, el robot-sapiens lo llaman, y ya ha dado los primeros pasos para ello con máquinas capaces de “auotoreconocerse”.
La mecánica cuántica puede ser la baza que espera a la Inteligencia Artificial en un futuro cercano, aunque hay dudas de que sea el salto definitivo. Fue en 2014 cuando Martín-Delgado y sus colegas, algunos de la Universidad de Innbrück (Austria), publicaron “el plano” de la construcción de un robot basado en esta parte de la física que estudia el movimiento de las partículas microscópicas.
Para explicar sus posibilidades, el investigador, también profesor de la Universidad Complutense, distingue entre lo que se denomina Inteligencia Artificial débil y fuerte, que es la que más se acerca a la humana: “La débil ha desarrollado todos estos robots capaces de responder a estímulos y de aprender cosas sencillas, como el Curiosity que está en Marte; pero la fuerte es la de un robot con conciencia humana total. De la una a la otra quizás pasemos con la fuerza bruta, es decir, con más capacidad de cálculo o más velocidad, pero yo creo que falta algo más, un ingrediente que no sabemos cuál es todavía”.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Pese a ello, el algoritmo cuántico que ha desarrollado con su equipo abre un futuro prometedor para la Inteligencia Artificial en su versión débil, en cuanto que incrementa asombrosamente la rapidez y la seguridad de la transferencia y el procesamiento de información. “Los robots cuánticos serán más rápidos, aumentando de mil instrucciones por segundo a un millón, o incluso más”, augura.
El cambio cuantitativo significará un incremento espectacular de la rapidez con la que un robot se adaptará a su entorno, de su aprendizaje, de la búsqueda soluciones en entornos que requieren respuestas inmediatas, y en definitiva de su capacidad de crear más allá de algo sencillo.
Aún no existe este robot revolucionario, pero sí su arquitectura interior para un tamaño pequeño, incluso se conocen sus piezas fundamentales. Y matemáticamente se sabe que gracias a las reglas cuánticas optimizará a los robots actuales. “Quien quiera puede animarse a fabricarlo en un laboratorio para comprobar que improvisa mejor porque es más rápido y eso, como pasa con los cazadores, significa supervivencia. Por lo pronto, nuestro siguiente reto es hacer el diseño para un robot más grande sin que se degraden sus características”, apunta Martín-Delgado.
Prueba del auge de la mecánica cuántica es el interés en su desarrollo de Google, el más potente buscador informático, y la NASA. Juntos han creado el Laboratorio de Inteligencia Artificial Cuántica y ya tienen un ordenador, bautizado como D-Wave Two™, que es 35.000 veces más rápido que uno convencional.
LA FRONTERA DE 2020
Pero en éste, como en otros campos de la investigación, es difícil predecir qué pasarán en pocos años. Martín-Delgado si tiene claro que para 2020 la cuántica estará implantada, pues los chips ya están fabricándose en tamaños diminutos de 24 nanómetros, a punto de entrar en la escala atómica, la de los Armstrong, que es 10 veces más pequeña. Y en ese tamaño, sin contar con la mecánica cuántica, los átomos escapan.
La pregunta inevitable va mucho más allá:¿Llegará el día que los robots puedan sentir emociones? Hod Lipson está convencido de ello, aunque cree que serán sentimientos distintos a los nuestros. Para Antonio Barrientos, cualquier predicción es aventurada: “Es díficil saber cuándo se alcanzará una meta tan destacable como que sientan lealtad o gratitud. Cualquier respuesta es especulativa porque hace falta ese salto cualitativo que no conocemos. Algunos dicen que está en el aumento de las capacidades de cálculo, otros en la luz, o quizás en otras variables. Suena sugerente, o inquietante. Hoy no podemos saber adónde se puede llegar. Lo mismo que Leonardo da Vinci no pudo predecir el teléfono móvil, nosotros no podemos aventurar que pasará ni siquiera en 10 años”.
En todo caso, el día en el que “existirá Inteligencia Artificial que no seamos capaces de distinguir de la nuestra”, como auguró el matemático británico Alan Turing hace 70 años, parece mucho más cerca.
Laboratorio para Sapiens 