Desde mi propio interés y la documentación necesaria para la práctica artística, hace tiempo que vengo leyendo la mayoría de las novedades que van saliendo sobre inteligencia artificial. Comencé por el ya famoso Atlas Of AI de Kate Crawford y desde entonces no he parado con los que me han parecido más interesantes e informativos. La cuestión es que últimamente ya me ando con cuidado, puesto que históricamente la inteligencia artificial ya está bastante documentada (al menos hasta ayer). En más de una ocasión me he encontrado con las mismas historias una y otra vez.
Sin embargo, el enfoque de Melanie Mitchell es diferente, puesto que ella es una matemática que de alguna manera ha vivido el asunto desde dentro. No desde los intríngulis personales y laborales de los AI-Bros, de las principales compañías actuales de IA, como hace Karen Hao en Imperio de la IA, si no desde la propia evolución científica del asunto. Mitchell no trata de aportar una visión moral o crítica del negocio, aunque sí que tiene su capítulo sobre la ética y posibles amenazas, si no que trata de hacer que el lector/a comprenda que hay debajo de todos esos LLM’s fascinantes.
Por ello, es inevitable que Mitchell hable de los comienzos, desde el Perceptron y gente pionera como Minsky, etc, o locos como Kurzweil, inventor del término “Singularidad”, que con sus pronósticos futuristas y su defensa de un crecimiento exponencial, ha impulsado la imaginación de varias generaciones de AI-bros.
Maravillosa la Fábula Exponencial, donde explica como un noble, que pierde contra un sabio, se muestra tranquilo al intentar cumplir el pago acordado a través de granos de arroz colocados sobre un tablero de ajedrez:
“Lo único que te pido es que cojas el tablero y pongas dos granos de arroz en la primera casilla, cuatro granos en la segunda, ocho en la tercera y así sucesivamente…” “Después de completar cada fila quiero que me envíes todo el arroz a mi casa”.
La sorpresa llega cuando y = 2^x, donde cada casilla es x (del 1 a la 64) e Y es el número de granos de arroz correspondientes a esa casilla. Como x es el exponente del número 2, sea cual sea su escala, llegará siempre un momento donde la curva se elevará vertiginosamente. Y así le pasó al noble, que pronto, en la tercera fila, ya contaba el arroz por toneladas.
Si tampoco querer desvelar aquí los devaneos históricos entre la IA simbólica, la que se basa en nuestra capacidad simbólica del lenguaje, y la IA subsimbólica, la que no tiene reglas, si no reconocimiento de patrones estadísticos, lo cierto es que es una historia apasionante, sobre cómo lo que parece avanzar pasa por auténticos inviernos, mientras el foco y el dinero está puesto en otros esfuerzos que finalmente se muestran improductivos.
Por otra parte “Mirar y Ver” o “Aprender a Jugar”, son también capítulos maravillosos donde se profundiza en las bases para que los ordenadores sean capaces de reconocer objetos y entrenarse a reconocerlos. Son capítulos muy disfrutones donde la autora narra y explica muy bien los mapas de activación, las bases de las redes neuronales, convolucionales, etc, los problemas que se tiene al interpretar las imágenes, en contraposición del significado y todo el abanico de peldaños que se han tenido que dar hasta los algoritmos, modelos y sistemas actuales.
Me ha gustado mucho como explica el funcionamiento de los sistemas y métodos de aprendizaje, puesto que en vez de entrar en los dilemas morales e injusticias como se ha enfocado otra gente, solo toca lo imprescindible y se centra en el cómo. Insisto en que ya hay mucha documentación sobre ello pero no tanta sobre la matemática y ciencia que hay detrás.
De hecho, tuve momentos de auténtica revelación profundizando en todo ese conocimiento y escuchando paralelamente este otro podcast, donde se explica cómo han escaneado El conectoma de la larva de una mosca. Me atrevo a predecir, junto a Mitchell (Ahí es nada), que nunca lograremos una inteligencia humana de la manera actual, matemáticamente, sin un modo de procesamiento biológico. Quizás esta hazaña de cifrar y descifrar información con ADN, que han llevado a cabo científicos franco-japoneses, nos den una pista de todo ello. Sin cuerpo, poco que hacer en este sentido.
Podría continuar parándome en cada detalle y capítulo interesante, porque prácticamente no se deja nada hasta la fecha de su publicación, donde justo comenzó el boom y la IA, tal y como la conocemos ahora. Seguramente estos últimos años requerirían un libro solo para el desarrollo actual, inflado generosamente por una cantidad de dinero que no se ha conocido hasta ahora. Tal es así que ya hay gente que predice que quizás el próximo “Invierno de la IA”, sea por necesidad, una vez que pinche su propia burbuja.
Bonus track:
Es simpático además, que justo estos días se ha filtrado (Sin querer o queriendo no sabemos) el código fuente de Claude Code, donde podemos acceder a todo su kit de herramientas utilizadas para que su sistema y modelos funcionen de manera tan espectacular.
Vivimos unos tiempos alucinantes y el libro de Mitchel, creo que es la base para entenderlo.
Algunos datos del libro:
Título original: Inteligencia artificial, guía para seres pensantes.
Fecha de publicación original: 2020.
Páginas: 359.
Publica en España, Capitán Swing
Leave a Reply