Estado actual de la Inteligencia Artificial.

Salvador Maturana Campos.
GEÓLOGO CONSEJO DE REDACCIÓN DE «OP MACHINERY

En la primera parte de este trabajo hemos introducido al lector en el amplio tema de la denominada Inteligencia Artificial y definido algunos conceptos fundamentales, así como los dos tipos de IAs existentes y algunos de sus visionarios y precursores, como el eximio inventor español Leonardo Torres Quevedo o el matemático y filósofo Alan Turing. En esta segunda y última, mencionaremos algunas IAs populares; los principales problemas evidenciados por su puesta en uso; los peligros de los que advirtieron algunos expertos, como Stephen Hawking; la visión de especialistas como Gary Marcus, Samuel Altman o Blake Lemoine; así como la presencia y aplicaciones más visibles en el sector de los equipos de construcción y obras públicas.

Inteligencias populares
Al final del año 2022 se lanzó ChatGPT, una inteligencia artificial basada en un potente motor lingüístico capaz de escribir textos y responder preguntas en muchos idiomas. Dado que la calidad de las respuestas recordaba inicialmente al nivel humano, se generó un entusiasmo mundial por la inteligencia artificial y ChatGPT alcanzó más de 100 millones de usuarios tan solo dos meses después de su lanzamiento. Esta puesta a disposición “gratuita” de ChatGPT v3 no era tal ya que el objetivo ha sido entrenar la inteligencia artificial en un entorno real, obteniendo información masiva de su comportamiento, limitaciones y errores gracias a las preguntas y retos planteados por los usuarios. Obviamente, finalizada esta fase de pruebas y depuración, la versión mejorada v4 ya se ofrece mediante pago por suscripción.

En 2023, las fotos generadas por inteligencia artificial alcanzaron un nivel de realismo tal que las hacía confundibles con fotos reales. Como resultado hubo una ola de imágenes artificiales que muchos creyeron que eran reales. Lo mismo que sucedió con ChatGPT, tras un periodo de pruebas, la mayoría de las inteligencias artificiales para generación de imágenes ya exigen un pago por sus servicios.

Al poco del lanzamiento de estas pseudointeligencias artificiales, Gary Marcus, uno de los especialistas en el debate actual sobre el tema, afirmaba precavidamente que “algo increíble está sucediendo en el mundo de la inteligencia artificial, y no es del todo bueno”, y comparaba la posible secuencia de acontecimientos con algunas películas basadas en alguna distopía sobre el tema. Este autor ha compilado un total de siete predicciones negativas sobre sistemas como ChatGPT. Entre ellas destaca la posibilidad de que estos sistemas creen información sesgada o completamente falsa y con ello perjudiquen seriamente a personas o entidades. Para corroborar algunas de sus previsiones, poco después de su lanzamiento, los expertos notaron que ChatGPT proporcionaba información errónea en áreas donde no tiene conocimiento en un fenómeno que se ha llamado “alucinaciones de datos”, pero que pasaba desapercibido a primera vista debido a lo creíble de su discurso por su perfeccionada redacción.

La BBC en su web destacaba en un artículo un caso extraño que llamó la atención de los medios. Una persona le pidió a ChatGPT que hiciera un listado de académicos involucrados en acoso sexual. La lista mencionaba a un profesor de derecho estadounidense, Jonathan Turley. El programa dijo que Turley hizo comentarios sexualmente sugerentes a una estudiante durante un viaje a Alaska y trató de tocarla. En la respuesta se citaba como evidencia un informe de 2018 del Washington Post. Pero nada de eso sucedió. Ni el viaje, ni el informe, ni siquiera la acusación. Es como si el robot hubiera inventado la historia. Al respecto OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, emitió un comunicado de disculpa diciendo que el programa “no siempre genera respuestas precisas”. Para Gary Marcus “no tenemos ninguna garantía formal de que estos programas funcionen correctamente. Una calculadora tradicional tiene garantizada una respuesta aritmética, pero los LLM (grandes motores de lenguaje) no la tienen”. ChatGPT y los demás motores de lenguaje almacenan cantidades ingentes de datos y generan, a través de potentes algoritmos, respuestas de aproximación basadas en lo que ya han dicho los humanos. Tenemos, por lo tanto, un papagayo avanzado, pero que además padece alucinaciones, que es el término humanizado que utilizan los programadores para referirse a una respuesta fuera de las expectativas de lo esperado.

DESTACA LA POSIBILIDAD DE QUE ESTOS SISTEMAS CREEN INFORMACIÓN SESGADA O FALSA.

Los programas especializados en la generación de imágenes también han dejado ver su potencial peligro al ser capaces de crear imágenes falsas que son muy difíciles de diferenciar de las reales salvo por lo extravagante de su contenido. El problema, como siempre, es el posible mal uso de unas imágenes falsas para iniciar una alarma generalizada o propagar la desinformación masiva con intención de confundir a la opinión pública. El posible abuso de estas potentes herramientas para socavar democracias y desacreditar a personas y entidades es algo previsible. En el mejor de los casos y como consecuencia de ello, si no se implantan regulaciones estrictas, tendremos que empezar más bien pronto a dudar sistemáticamente de todas la imágenes que nos ofrezcan los medios.

Quizá como manera de tranquilizar a la opinión pública o para generar mayor interés y expectación, se han producido una serie de manifiestos y declaraciones de algunos de los promotores y fundadores de esta nueva ola de la inteligencia artificial, advirtiendo de las consecuencias negativas de la falta de control legal y los posibles malos usos de esta tecnología. En marzo de 2023, cientos de empresarios como Elon Musk, Steve Wozniak (cofundador de Apple), los presidentes de numerosas compañías tecnológicas; intelectuales como Yuval Noah Harari y cientos de académicos e investigadores especializados firmaron una carta abierta avisando del peligro de la falta de regulación de la inteligencia artificial, poniendo el foco sobre OpenAI, la empresa que ha desarrollado ChatGPT. Pidieron una moratoria de al menos 6 meses para sus experimentos más potentes, hasta que el mundo logre un consenso internacional para que estos sistemas “sean más precisos, seguros, interpretables, transparentes, robustos, neutrales, confiables y leales”. Algunos países, como Italia, se adelantaron y prohibieron la utilización de ChatGPT argumentando que violaba las leyes vigentes sobre la privacidad y protección de datos.

Dos meses más tarde, en mayo de 2023, 350 ejecutivos de las principales empresas desarrolladoras de inteligencia artificial, académicos e investigadores expertos firmaron un nuevo manifiesto alertando de que la inteligencia artificial avanzada sin regular representa un peligro de extinción para la humanidad: “Mitigar el riesgo de extinción por parte de la inteligencia artificial debería ser una prioridad mundial junto a otros riesgos a escala mundial como las pandemias y la guerra nuclear”. Entre los impulsores de esta petición está toda la plana mayor de OpenAI, el jefe de Tecnología de Microsoft, el líder de Google DeepMind, con 38 ejecutivos, investigadores o profesores de universidad relacionados con la empresa, y representantes de desarrolladoras más pequeñas como Anthropic, Stability AI o Inflection AI.

En mayo de 2023, Samuel Altman, de 38 años y director ejecutivo de la firma tecnológica OpenAI, se presentó ante un comité sobre privacidad y tecnología del Senado de Estados Unidos que lo interrogó sobre cómo funciona ChatGPT y qué ventajas y riesgos plantea la inteligencia artificial. No solo planteó que el Congreso estadounidense debería regular el uso de la inteligencia artificial por encima de un umbral crítico de capacidades, sino que realizó una confesión cuando menos chocante: “Mi peor temor es que causemos un daño significativo al mundo”.

SE HA PRODUCIDO UNA SERIE DE MANIFIESTOS ADVIRTIENDO DEL MAL USO DE ESTA TECNOLOGÍA.

Alarmismo y preocupación
Stephen Hawking advirtió sobre los peligros de la inteligencia artificial y lo consideró una amenaza para la supervivencia de la humanidad. Visto que lo primero que tendemos a hacer con algo nuevo y poderoso es abusar de ello, es comprensible el nerviosismo reinante por el desembarco de estas nuevas tecnologías tan potentes y con tantas posibles consecuencias.

El caso de Blake Lemoine, el ingeniero de Google que anunció que LaMDA, un sistema de inteligencia artificial de la firma, había adquirido consciencia y era una máquina sintiente y pensante, se propagó rápidamente por toda la red y tuvo gran repercusión mediática. El LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) fue diseñado por Google en 2017 y tiene como base un transformer, es decir, un entramado de redes neuronales artificiales profundas que se aloja en la nube y aprende por sí mismo alimentándose de millones de textos. LaMDA ofrece un dialogo fluido y parece reconocer los matices del lenguaje en una conversación humana.

El rumor recuerda al caso de Eliza, un programa creado en 1966 para emular el diálogo con un psicoterapeuta y que actualmente se ha mejorado y reeditado. A pesar de algunos usuarios que afirmaron creer estar conversando con un profesional, las pautas de comunicación que utilizaba eran muy sencillas y se basaban en la identificación de palabras clave para crear patrones de respuesta y nuevas preguntas. Lo único que vino a demostrar aquel caso es que los humanos somos fáciles de engañar y la afirmación de Lemoine apunta en el mismo sentido.

A pesar de la complejidad y riqueza del algoritmo que está detrás de LaMDA, de la coherencia de su discurso y la calidad de su redacción, incluso los responsables reconocen que basta introducir algún tema fantasioso para obtener un texto sin demasiado sentido. Por ello, se compara a estos sistemas con un papagayo que repite lo que ha aprendido más o menos al azar, aunque de forma bastante refinada y tomando como base el contexto temático introducido por el usuario.

Casi todos los sistemas de inteligencia artificial que podemos observar superan nuestra inteligencia, pero como se ha dicho son de tipo limitado, capaces de tener un nivel de inteligencia muy alto (por encima de la generalidad de personas) en un campo muy concreto. Por ejemplo, la máquina AlphaGo (a la que se enseñó a jugar el juego de mesa Go,) ya ha ganado al campeón mundial.

CASI TODOS LOS SISTEMAS DE IA QUE PODEMOS OBSERVAR SUPERAN NUESTRA INTELIGENCIA.

Estos sistemas pueden ser magníficos diagnosticando un tipo de cáncer, pero no son buenos como médicos generalistas porque el conocimiento que se necesita es más amplio y transversal. Aunque veamos herramientas como los chats, que por ser especializadas en lenguaje parecen más universales, en realidad lo que hacen es predecir la siguiente palabra en un texto. En el fondo son un buscador muy sofisticado que aplica todas las reglas gramaticales de un idioma, pero no es capaz de razonar profundamente porque no asimila el significado de las palabras, la semántica y su complejidad.

No faltan supuestas noticias serias en la red que afirman algún tipo de súperpoder logrado por una inteligencia artificial que viene a amenazar nuestra seguridad en algún aspecto. Los más frecuentes están relacionados con la intimidad y la protección de datos críticos. Tales noticias contienen esos ingredientes de alarma y ruido amplificado de moda para que dicho contenido se propague por la red de forma indiscriminada, rápida e insidiosa.

Una de las primeras consecuencias previsibles de la implantación generalizada de inteligencia artificial para todo el mundo sería la perdida del interés de las personas por el aprendizaje y la adquisición de conocimientos. ¿Para qué aprender conocimientos básicos si ya tendríamos una inteligencia a la que poder hacer pensar por nosotros y que dispone de acceso a teóricamente todo el conocimiento registrado para resolver nuestros problemas?

Es frecuente oír, sobre todo a estudiantes, que ya no es necesario memorizar ni aprender conocimientos ni datos, si no saber cómo buscarlos, afirmando que la formación debería reducirse a saber hacer ciertas cosas como moverse en redes sociales o buscar información en la red. Si además se nos convence de que lo de pensar lo van a hacer las máquinas, la motivación por aprender se reduce notablemente. Sin embargo, la realidad es que lo único que tiene valor es el conocimiento científico y las habilidades constructivas en el más amplio sentido. Detrás de todo ello está el conocimiento acumulado a lo largo de generaciones que es lo más importante de lo que disponemos como especie en la actualidad.

La investigación básica para el aumento del saber es algo que no tiene precio y sin embargo es lo más valioso que una sociedad puede realizar. Si no se investiga ni fomenta el aprendizaje, no sólo se crea una sociedad en la que la estupidez lo impregnará todo, sino que la dependencia de esa sociedad de otras que hayan comprendido el valor del conocimiento y lo cultiven, será absoluta, mucho más profunda que cualquier forma de esclavitud considerada en la historia. Un país y su sociedad pueden darse por anulados y subyugados si no establece las bases y los mecanismos para enseñar y valorar los conocimientos acumulados y para alimentar la curiosidad que impulse la adquisición de otros nuevos. Una sociedad orientada a los servicios, como principal actividad económica, no tendrá nunca la posibilidad de crecer más allá de lo que le permitan los usuarios de esos servicios, estará supeditada a los vaivenes de las modas y dependerá de otras sociedades tecnificadas para proveerse de los bienes, tecnologías y procesos que le permitan satisfacer sus necesidades básicas.

En la economía mundial, durante la segunda revolución industrial se vivió un fenómeno conocido como desempleo tecnológico, derivado de la automatización industrial de los procesos de producción a gran escala que reemplazó mano de obra humana. Con la inteligencia artificial podría darse un fenómeno parecido, especialmente en los procesos en los que interviene la inteligencia humana. Las primeras aproximaciones a la inteligencia artificial ya han mostrado rápidamente esta cara oscura señalando lo prescindible de la presencia humana en ciertos puestos de trabajo. Basado en el principio de la reducción de costes, la inteligencia artificial podría realizar trabajos tales como la atención telefónica al cliente (por cierto, sin mejorar la eficacia), la creación de contenidos para inundar la red (sin mejora en la calidad de la información, tampoco), la creación de ilustraciones sin necesidad de reconocer derechos de autor, el control de sistemas relativamente complejos pero repetitivos como algunos procesos de fabricación (con supervisión humana, aunque sea redundante), algunos sistemas médicos de diagnóstico y apoyo a la toma de decisiones para enfermedades muy concretas con casuísticas bien conocidas (la evolución natural de los protocolos médicos actuales), etc.

UNA POSIBLE CONSECUENCIA DE LA IMPLANTACIÓN GENERAL DE IA SERÍA LA PÉRDIDA DE INTERÉS POR APRENDER

Precisamente los primeros productos derivados de la inteligencia artificial que han llegado al gran público y que han causado más preocupación incluyen la redacción de textos y la creación de ilustraciones con resultados, a veces, difíciles de distinguir de los potencialmente realizados por un ser humano, lo que en realidad dice poco del ser humano respecto a su facultad de reconocer y valorar la creación artística natural de sus congéneres, así como de la excelencia de las creaciones habituales de muchos humanos, calificados de artistas o creadores.

Algo que debería preocuparnos mucho más por su realidad actual es la recopilación y uso de datos personales de cada uno de nosotros. El valor de los datos es evidente, ya que el modelo de negocio de las grandes plataformas digitales se basa en los datos, en nuestros datos, y gran parte de su actividad es buscar nuevas maneras de conseguir más datos. En la actualidad nadie accede a una de estas plataformas y muchos otros servicios sin antes haber aportado todos los datos que quieren de nosotros. Los casos más evidentes son aquellos que nos ofrecen servicios o productos gratuitos o potencialmente gratuitos. Para acceder a ellos es imprescindible facilitar tal cantidad de datos que resulta evidente lo que buscan realmente con tales cebos.

Es fundamental, como ocurre con todas las tecnologías y la ciencia aplicada, el uso que se hace de ellas debido a su potencial tanto positivo como destructivo. En ese sentido, por si acaso, habría que plantearse una integración de nivel básico fundamental de algo similar a las citadas leyes de Asimov para evitar sorpresas indeseables en el futuro.

Aplicaciones en equipos de obras
La inteligencia artificial ya se ha convertido en una tecnología auxiliar clave para resolver problemas y mejorar la eficiencia en muchas áreas de la actividad humana como la demostración de teoremas matemáticos, el reconocimiento de voz en sistemas de seguridad o el diagnóstico de enfermedades. La inteligencia artificial sintetiza y automatiza tareas que en principio son formalmente intelectuales y, por lo tanto, es potencialmente relevante para cualquier ámbito de las diversas actividades intelectuales humanas.

En el sector de la construcción como en cualquier otro sector industrial, la penetración de la tecnología es variable y diferente para cada subsector. Es obvio que en el diseño de los grandes proyectos de construcción la participación de inteligencias artificiales limitadas y de sistemas expertos es algo habitual. También empieza a serlo en otros niveles posteriores de la realización de dichos proyectos, al igual que en trabajos de menor entidad.

En la fase de diseño de equipos de construcción la ayuda de sistemas expertos es algo cotidiano. Nadie calcula ya de forma rudimentaria los diagramas de esfuerzos a los que va a estar sometido un componente de una máquina, igual que no se realiza a mano el cálculo de estructuras en una edificación. Esto, junto con otras muchas facetas de diseño de un equipo, se realiza de forma muy fiable y rápida mediante sistemas expertos avanzados. La experiencia de un fabricante está condensada actualmente en bases de datos que sirven de referencia a los sistemas de ayuda al diseño que utilizan los departamentos responsables de ello. Pero también son muy importantes los datos de nueva adquisición que los fabricantes obtienen del uso cotidiano de sus equipos. Muchos de ellos se recopilan de forma automática mediante sensores integrados que generan ficheros completos del comportamiento de un modelo concreto con todos sus parámetros. Estos ficheros tienen gran utilidad para el mantenimiento preventivo y el trabajo del servicio técnico y también son muy valiosos para el fabricante que, analizados junto con las valoraciones de los usuarios, puede poner de manifiesto puntos débiles y posibilidades de mejora de sus equipos. El análisis de todos estos datos recae en sistemas expertos que pueden procesar cantidades ingentes de datos y encontrar patrones y tendencias en ellos para que sean aprovechados por los profesionales.

LA EXPERIENCIA DE UN FABRICANTE ESTÁ CONDENSADA ACTUALMENTE EN BASES DE DATOS.

Tenemos la suerte de que la mayoría de los fabricantes de equipos de construcción no tratan de vendernos sus máquinas abusando de su supuesta inteligencia particular. La realidad es que la mayoría de los equipos integran en mayor o menor medida sistemas expertos que son una ayuda muy eficaz para aprovechar adecuadamente sus prestaciones y contribuir a la seguridad durante el uso del equipo.

Pensemos, por ejemplo, en los sistemas de control automático para los equipos de elevación que comprueban durante todo el movimiento de una carga la seguridad del equipo para no salirse del espacio de estabilidad. Sin este sistema experto de control, las situaciones de riesgo serian frecuentes en la manipulación y elevación de cargas, recayendo la responsabilidad sobre el operador.

Los famosos sistemas sensibles a la carga son también otro buen ejemplo de un sistema de inteligencia artificial débil o sistema autorregulado. Gracias a ellos, las maquinas pueden responder de manera adecuada a la carga que manipulan y a las exigencias del trabajo ajustando la potencia del motor y del sistema hidráulico en especial, logrando un consumo de combustible optimizado y mayor seguridad durante el trabajo al no rebasar los límites operativos del equipo.

Desde que existen los sistemas de posicionamiento por GPS se han aprovechado en algunos equipos que incorporan sistemas expertos que ayudan a la realización de los grandes trabajos de movimiento de tierras y nivelación. Gracias a ellos el operador trabaja en la zona adecuada y su labor puede ser mucho más eficaz evitando movimientos de tierra innecesarios. Además, permiten la ubicación en tiempo real de cualquier equipo y contribuyen a la gestión de flotas y a la prevención de robos.

LA MAYORÍA DE LOS EQUIPOS DE CONSTRUCCIÓN INTEGRAN SISTEMAS EXPERTOS O IA LIMITADAS.

Algo similar ocurre con los sistemas de pavimentación y en especial con los equipos de compactación. Los sistemas expertos de compactación de asfalto permiten un control directo y sobre la marcha del estado de la capa asfáltica, pudiendo cumplir con las especificaciones que se hayan establecido en el proyecto de manera optimizada, evitando la sobre compactación y el gasto innecesario de combustible, tiempo y recursos.

Las instalaciones de producción de hormigón también han sido dotadas en los últimos tiempos se sistemas expertos de dosificación de ingredientes, logrando mezclas mucho más precisas y específicas para las aplicaciones de construcción definidas en cada caso. No obstante, en este tema, la complejidad y multitud de variables que influyen en el hormigón desde su fabricación hasta la puesta in situ final hace que en esta especialidad la experiencia humana siga teniendo una gran importancia hasta el final.

Por otra parte, la electrificación de moda impuesta a los equipos conlleva la incorporación de importantes cantidades de sistemas de control informatizados para lograr el buen funcionamiento de los equipos. Una máquina totalmente eléctrica conlleva más ingeniería de la información y coordinación de sistemas que cualquier equipo tradicional.

Casi cualquier equipo de construcción en la actualidad ya incorpora el nivel de control superior aportado por uno o más sistemas expertos actuando sobre uno o varios de sus sistemas fundamentales. Normalmente será sobre la hidráulica, sola o coordinada con el motor. Y adicionalmente, encontraremos sistemas de ayuda a la conducción y operación destinados a facilitar la tarea del operador, así como sistemas propios de control dependiendo de la aplicación concreta y tipo de equipo al que nos refiramos.

Actualmente los equipos incorporan más inteligencia artificial limitada de la que somos conscientes y quizá sea esta la clave que permita reconocer una buena integración de los sistemas y un buen diseño de producto. Una de las aplicaciones que más influencia puede tener sobre nuestro sector es la que permite la existencia de equipos sin conductor o autónomos. Esta funcionalidad ya se ha propuesto en la mayoría de los prototipos que los fabricantes han ido presentando desde hace algunos años. Se trata de uno de los ejemplos más complejos de inteligencia artificial aplicada. Estos sistemas coordinan varios procesos para simular el razonamiento de los conductores humanos. Usan el reconocimiento de imágenes para identificar signos, señales, el flujo del tráfico y los obstáculos. Optimizan las rutas que toman para llegar a sus destinos. Y envían y reciben datos en tiempo real para diagnosticar posibles problemas de forma proactiva y actualizar el software. Una inteligencia artificial avanzada procesa la información nueva con suma rapidez y precisión, por lo que es muy útil para escenarios complejos.

ACTUALMENTE, LOS EQUIPOS INCORPORAN MÁS IA LIMITADA DE LA QUE SOMOS CONSCIENTES.

La inteligencia artificial ofrece ventajas obvias que serán aprovechadas para la mejora empresarial y productiva. Tiene una disponibilidad permanente que resulta evidente al carecer de las necesidades biológicas de las personas, un sistema inteligente puede funcionar durante todo el día sin interrupciones. Permite una comunicación a gran escala continuada con todos los usuarios y clientes mediante el uso de bots y agentes virtuales, lo que permite a las empresas proporcionar asesoramiento y soporte técnico a más personas en más lugares a la vez. El uso de la inteligencia artificial es muy útil para realizar tareas repetitivas complejas que requieren mucho tiempo al personal, que pueden destinar a otras tareas. Obviamente, la inteligencia artificial reduce el error humano, por lo que es muy útil para las decisiones que se basan principalmente en datos y que implican muchos cálculos complejos. Respecto al cliente, la inteligencia artificial podría ayudar a proporcionarle recomendaciones y sugerencias más pertinentes en función de sus intereses y hábitos.

Una reflexión final
En la actualidad el Test de Turing no ha sido superado y menos aún el de Winograd. Ninguna máquina ha logrado hacer creer a su interlocutor en condiciones experimentales controladas que era inteligente. Simplemente no hay ninguna máquina hoy en día con una capacidad de comprensión lingüística profunda tal que le permita entender de verdad el lenguaje humano, en ningún idioma, y esto se considera fundamental para empezar a hablar de inteligencia.

La investigación actual en el desarrollo de inteligencia artificial se ha centrado en crear sistemas inteligentes para resolver problemas en entornos muy concretos y limitados y la tendencia es ir ampliando los desarrollos hacia inteligencias artificiales más generales con capacidad de resolver problemas en campos más amplios y con menos restricciones. Una inteligencia artificial general es o debe ser general, como la mente humana es capaz, en teoría, de resolver cualquier problema posible que se le pueda plantear si se disponen de los datos y conocimientos necesarios, y eso no existe aún ni se cree que pueda desarrollarse a corto o medio plazo.

No debemos olvidar que detrás de la inteligencia artificial en desarrollo está el ser humano, uno de cuyos rasgos concomitantes es la estupidez natural presente en todos nosotros. Los mismos seres humanos que inventamos la obsolescencia programada con el único fin de provocar el consumismo para ganar más dinero a costa de los recursos naturales y de reducir el poder adquisitivo de todos; aquellos humanos que fundamos empresas cuyas principales directrices son reducir costes y maximizar beneficios, persiguiendo un crecimiento sin límite y una expansión constante, cuyo mejor paralelismo en la naturaleza es el comportamiento de un cáncer o de una infección. Si esa esencia se traslada a las inteligencias artificiales, los resultados pueden no ser tan gratificantes.

Por su parte, la computación cuántica podría llegar a ser la solución de numerosos problemas muy complejos y la base que impulsará la inteligencia artificial general. Asistimos a sus inicios y esperamos que no le suceda como a otros conceptos prometedores pasados de moda como el potencial de la holografía en el campo de la información o de los fractales para explicar la morfología de la naturaleza.

LAS IAS LIMITADAS Y SISTEMAS EXPERTOS SON HERRAMIENTAS MAGNÍFICAS PARA MEJORAR LA CALIDAD LABORAL.

La inteligencia artificial general representaría un punto de inflexión en la civilización. Si se desarrolla por completo, las consecuencias son impredecibles, algunas de ellas poco halagüeñas para noso tros. En el fondo de la humanidad subyace el temor de poder dar a luz un ente de inteligencia superior que pueda llegar a juzgar objetivamente a su creador e imponer un castigo por todo lo que tenemos la sensación de haber hecho mal. El miedo a ser castigados por esa culpa genérica que nos han inculcado los ecologistas agoreros, religiosos manipuladores y políticos todos, es probablemente la base que hay detrás del miedo de la sociedad a avanzar en este campo y llegar a enfrentarnos a una inteligencia poderosa e imparcial. Es poco probable que tengamos que afrontar esto a corto o medio plazo y, si así fuera, es improbable que esa inteligencia artificial general llegara a ser tan poderosa como para infligir algún tipo de castigo eficaz sobre la especie humana.

De momento, lo cierto y medible es que los sistemas expertos y las inteligencias artificiales limitadas son herramientas magníficas que pueden mejorar la calidad laboral y de vida del ser humano, y lo que debe preocuparnos realmente es el mal uso que puede hacerse de las mismas y las consecuencias plausibles sobre la economía y el empleo que ya se han perfilado en estas etapas preliminares.

Agradecimiento

A Francisco Maturana Campos por la información aportada, revisión y crítica del manuscrito.
Nota: se puede consultar la bibliografía de este trabajo en el artículo de la página web.