Demis Hassabis y el cerebro humano: «una aproximación biológica a una máquina de Turing»

Demis Hassabis ha construido su carrera tratando el cerebro humano como el único modelo funcional de inteligencia general. Esta semana, un fragmento de sus palabras se convirtió en emblema de todo lo que, a juicio de una crítica, la industria de la IA entiende mal sobre la mente; la frase completa de la que procede es más acotada y reveladora que el extracto que circuló.

«una aproximación biológica a una máquina de Turing».

La frase sirve de eje a un ensayo de Benjamin Riley en The Verge, titulado «Our minds aren’t equipped to handle AI». Riley comienza con una cita del pionero de la cibernética Norbert Wiener: «El pensamiento de cada época se refleja en su técnica», y presenta a Hassabis, hoy presidente de Google DeepMind y científico jefe de Alphabet, como el ejemplo más claro de una industria que ve sus propias máquinas cuando mira un cráneo. Las palabras proceden de una conversación con James Manyika publicada este año en Dædalus, la revista de la American Academy of Arts and Sciences.

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Qué dice la frase completa

En Dædalus, Hassabis explicaba qué significa para él la inteligencia artificial general (AGI). La define como «un sistema que exhibe todas las capacidades cognitivas de la mente humana», porque el cerebro es «el único caso cuya existencia conocemos hasta ahora, quizá en todo el universo, que demuestra que la inteligencia general es posible». Y a continuación llega la frase completa: «El cerebro puede considerarse una aproximación biológica a una máquina de Turing, lo que significa que, en teoría, podría aprender cualquier cosa que sea computable». La frase siguiente pone límites a esa idea. Todo sistema finito necesita «cierto grado de especialización, porque el tiempo, la memoria y la información son limitados».

Leída así, no afirma que las personas sean ordenadores portátiles. Habla del alcance, de lo que un cerebro podría aprender en principio, y también funciona como una especificación de ingeniería. Si el cerebro es la máquina de referencia, la AGI es aquello que iguala todo su alcance. Hassabis incluso esboza la prueba: entrenar un modelo con un límite de conocimiento situado en 1910 y comprobar si llega a la relatividad general, como hizo Einstein en 1915. «Por ahora, la respuesta es claramente que no», afirma.

La crítica opera en otro plano

La objeción de Riley se sitúa en otro terreno. Apoyándose en Paul Cisek, neurocientífico de la Universidad de Montreal, sostiene que los cerebros se entienden mejor como sistemas de control por retroalimentación que actúan sobre el mundo para cambiar lo que perciben, moldeados primero por la evolución y después por la cultura: la imitación, el lenguaje, la escritura y la escuela. Desde ese modelo, un chatbot que hace por nosotros la parte más laboriosa del pensamiento es «un perrito caliente cognitivo»: tentador en el momento, pero perjudicial si se convierte en parte habitual de la dieta. Riley cita a Leah Belsky, responsable de educación de OpenAI, que describe ChatGPT como «la mayor plataforma de aprendizaje del mundo», y un estudio realizado en China en el que miles de estudiantes prácticamente dejaron de hacer los deberes cuando empezaron a usar IA.

La cláusula que inclina la balanza

El choque más fuerte se encuentra dentro del propio párrafo de Hassabis. Unas líneas más adelante, afirma que la clave está en «el potencial del cerebro para aprender casi cualquier cosa, sobre todo ahora que somos capaces de diseñar y construir herramientas y máquinas que nos ayuden a adquirir conocimientos». Esa cláusula concentra toda la disputa. Riley no demuestra realmente que el planteamiento de la máquina de Turing sea falso. Sus pruebas se refieren a herramientas que aprenden en lugar de ayudar a una persona a aprender. Una afirmación sobre computabilidad describe lo que un cerebro podría asimilar en teoría. No dice nada sobre si un producto concreto deja la mente de quien aprende más llena o más vacía.

Ahora esa pregunta recae sobre la persona que marca el rumbo científico de Alphabet. Hassabis dejó en agosto el puesto de consejero delegado ejecutivo para centrarse en la estrategia y la ciencia de la AGI; según informó Fortune, dijo al personal que la AGI está cerca y que acertar con los próximos pasos es fundamental para la humanidad. Un laboratorio que mide sus máquinas según todo el alcance del cerebro humano tiene un interés directo en que ese alcance no se reduzca en las personas que las utilizan.

Una aproximación a una máquina de Turing sigue necesitando que algo la programe. En el caso de las personas, eso siempre ha requerido el lento trabajo de aprender, y es el único paso que una herramienta puede potenciar o saltarse discretamente.

Etiquetas: Demis Hassabis, Google DeepMind, AI in education, Artificial general intelligence, Turing machine

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