Llenando el lago Michigan

Carlos Montero - Viernes, 17 de Mayo

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Ojeando diferentes blogs políticos en EE.UU., me encontré con un artículo de Kevin Drum, brillante como siempre, que no me resisto a publicar aquí. Es una pincelada de humor y optimismo que creo muy conveniente. Drum dice así:

Esta es una historia sobre el futuro. No es un futuro infeliz, aquel en el que el cambio climático convierte al planeta en ceniza o en el que todos mueren en una guerra nuclear global. Esta es la versión feliz. Es aquella en la que las computadoras se vuelven cada vez más y más inteligentes, y los inteligentes ingenieros siguen construyendo más y mejores robots. En 2040, las computadoras del tamaño de una pelota de béisbol serán tan inteligentes como los seres humanos. Más  inteligentes, de hecho. Además nunca se cansarán, nunca estarán de mal humor, nunca cometerán errores, y tendrán acceso inmediato a todo el conocimiento.

El resultado es el paraíso. El calentamiento global es un problema del pasado, porque las computadoras han descubierto la manera de generar cantidades ilimitadas de energía verde, y robots inteligentes han construido sin descanso la infraestructura necesaria para ofrecerla a nuestros hogares. No hay que trabajar más. Los robots pueden hacer todo lo que los seres humanos y sin quejarse, las 24 horas del día. Algunas cosas siguen siendo propiedades escasas –casas frente a la playa en Malibu o Rembrandt originales, pero gracias al uso supera-eficiente de los recursos naturales y el reciclaje masivo, la escasez de bienes de consumo corriente es una cosa del pasado. Pasaremos nuestros días dedicados al estudio, o a los juegos de video. Todo depende de nosotros.

Tal vez usted piense que estoy bromeando. O que soy maliciosamente irónico. Después de todo, esto tiene un poco tinte de color de rosa ¿no? Los científicos en computación han estado prediciendo la inminente subida de la inteligencia artificial por lo menos desde 1956, cuando el proyecto de investigación Dartmouth Summer sobre Inteligencia Artificial dio su nombre al campo. En la actualidad, un total de siete décadas después del nacimiento de la computadora, todo lo que tenemos son iPhones, Microsoft Word, y la navegación por tablero. Se le podría disculpar si pensara que es un sueño ridículo creer que se llegará a conseguir equipos que se equiparen con el cerebro humano. Pero no lo es.

Es cierto que hemos avanzado mucho más lento hacia la inteligencia artificial real que lo que pensábamos, pero eso es por una razón muy simple y muy humana: los primeros informáticos subestimaron el poder del cerebro humano y la dificultad de emular uno. Resulta que este es un problema muy, muy difícil, algo así como llenar el lago Michigan gota a gota. De hecho, no es como algo así. Es exactamente como llenar el lago Michigan gota a gota. Si usted quiere entender el futuro de la informática, es esencial entender esto.

Suponga que es 1940 y el lago Michigan (de alguna manera) se ha vaciado. Su trabajo es llenarlo con la siguiente regla: Para empezar, puede añadir una onza líquida de agua al lecho del lago. Dieciocho meses más tarde, puede agregar dos. En otros 18 meses, puede agregar cuatro. Y así sucesivamente. Obviamente esto va a llevar un tiempo.

En 1950 habría agregado alrededor de un galón de agua. Pero si mantuviera esa regla, para 1960 tendría un poco más de 150 galones. Para 1970 16,000 galones, casi tanto como una piscina.

En este punto, después de 30 años, y a pesar de que 16.000 galones es una buena cantidad de agua, no es nada en comparación con el tamaño del lago Michigan. A simple vista usted no ha hecho ningún progreso en absoluto.

Así que vamos a saltar hasta el 2000. Todavía nada. Usted tendrá, tal vez, un ligero brillo en el fondo del lago. ¿Qué hay de 2010? Tiene unas pocas pulgadas de agua aquí y allá. Esto es ridículo. Ya han pasado 70 años y todavía no tienen suficiente agua para hacer flotar un pez dorado. Sin duda, esta tarea es inútil.

Pero espere. Cuando está a punto de darse por vencido, las cosas cambian repentinamente. Para el año 2020, tiene unos 40 pies de agua. Y para el 2025 ya está. Después de 70 años en los que no tenía prácticamente nada. Quince años más tarde, el trabajo estaba terminado.

Si tiene algún conocimiento en ordenadores, ya se habrá dado cuenta de que no saqué estos números de un sombrero. Empecé en 1940 porque es cuando se inventó la primera computadora programable. Elegí un tiempo de duplicación de 18 meses debido a la piedra angular de la historia de la informática llamada la Ley de Moore, que estima que el poder de computación se duplica aproximadamente cada 18 meses. Y elegí el lago Michigan porque su tamaño, en onzas de fluido, es más o menos el mismo que el potencial de cálculo del cerebro humano medido en cálculos por segundo.

En otras palabras, al igual que nos llevó hasta el 2025 llenar el lago Michigan, la curva exponencial simple de la Ley de Moore sugiere que va a llevarnos hasta el año 2025 construir un equipo con la capacidad de procesamiento del cerebro humano. Y va a ocurrir de la misma manera: Durante los primeros 70 años, parecerá como si no pasa nada, a pesar de que estamos duplicando nuestro progreso cada 18 meses. Luego, en los últimos 15 años, aparentemente de la nada, vamos a terminar el trabajo.

Y eso es exactamente donde estamos. Hemos pasado de los ordenadores con una billonésima parte de la potencia de un cerebro humano a los ordenadores con una mil millonésima parte de su capacidad. A continuación, una millonésima parte. Y después una milésima. En el camino, las computadoras progresaron desde la balística a la contabilidad, o al procesamiento de textos mediante reconocimiento de voz, y nada de eso parecía avanzar hacia la inteligencia artificial. Eso es porque hasta una milésima parte de la potencia de un cerebro humano -seamos honestos- es poca cosa. Claro, es un billón de veces más que lo que tenía el primer ordenador, pero aun así no es mucho más que la potencia de cálculo de un hámster.

Por eso, incluso con la industria de la Tecnología de la Información hacia adelante sin descanso, nunca me pareció que estuviéramos haciendo un progreso real en el frente de la IA. Pero hay otra razón: cada vez que las computadoras rompen alguna nueva barrera, decimos que el listón estaba demasiado bajo. En un momento dado, por ejemplo, pensamos que jugar al ajedrez a alto nivel sería un indicio de inteligencia similar a la del ser humano. Cuando en 1997 un superordenador de IBM derrotó al campeón del mundo Garry Kasparov, de repente se decidió que jugar al ajedrez como un gran maestro no implica una gran inteligencia después de todo.

Así que ¿tal vez la traducción de las lenguas humanas sería un test mejor? El traductor de Google hace un trabajo aceptable en estos momentos. ¿O un programa de reconocimiento de voces humanas y respuesta adecuada? Siri lo hace, y hay sistemas mejores en el horizonte cercano. ¿Entender el mundo suficientemente bien como para ganar una ronda del juego Jeopardy!? Una supercomputadora de IBM venció hace unos años a los dos mejores jugadores de Jeopardy. ¿Conducir un coche? Google ya ha registrado más de 300.000 kilómetros en sus coches sin conductor, y en una década más podría estar disponible comercialmente.

La verdad es que todo esto representa un mayor progreso hacia la verdadera IA de lo que la mayoría de nosotros nos damos cuenta. Hemos estado limitados por el hecho de que las computadoras no son todavía lo bastante potentes como para terminar el trabajo. Sin embargo eso está cambiando con rapidez. La potencia de cálculo se mide en cálculos por segundo- a.k.a operaciones de punto flotante por segundo o "flops", y las mejores estimaciones del cerebro humano sugieren que nuestra propia capacidad de procesamiento es aproximadamente equivalente a 10 petaflops. ("Peta" viene después de giga y tera.) Eso es un montón de flops, pero el año pasado el superordenador Blue Gene/Q de IBM en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore registró 16,3 petaflops.

Por supuesto, la velocidad pura no lo es todo. Blue Gene/Q llena una habitación, requiere ocho megavatios de energía para funcionar, y cuesta alrededor de 250 millones de dólares. Lo que es más, alcanza su velocidad no con un solo procesador súper rápido, sino con 1,6 millones de núcleos de procesadores convencionales que se ejecutan simultáneamente. Si bien ese tipo de procesamiento paralelo masivo es ideal para las pruebas de armas nucleares, no sabemos aún si será eficaz para producir IA.

Pero muchas personas están tratando de averiguarlo. A principios de este año, la Comisión Europea eligió dos grandes esfuerzos de investigación para recibir mil quinientos millones de euros cada uno, y uno de ellos fue el Proyecto Cerebro Humano dirigido por Henry Markram, neurocientífico en el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausanne. Él usa otro superordenador IBM en un proyecto destinado a modelar todo el cerebro humano. Markram cree que puede hacer esto en 2020.

Eso podría ser optimista. Al mismo tiempo, también puede resultar que no es necesario modelar un cerebro humano en primer lugar. Después de todo, cuando los hermanos Wright construyeron el primer avión, no modelaron el aleteo de un pájaro. Al igual que hay más de una manera de volar, es probable que haya más de una manera de pensar.

Los coche sin conductor de Google, por ejemplo, no transitan el camino de la manera que lo hacen los humanos. Utilizan cuatro radares, un telémetro láser de haz, una cámara, GPS y mapas muy detallados de alta resolución. Es más, los ingenieros de Google tienen que comprobar primero la ruta para grabar los datos antes de dejar al coche suelto.

¿Es esto decepcionante? En cierto modo, sí: Google tiene que hacer todo esto para compensar el hecho de que el coche no puede hacer lo que cualquier humano puede hacer al mismo tiempo que escucha la radio cantando y hace una nota mental para recoger la ropa de la lavandería. Pero esa es una visión limitada. Incluso cuando el poder de procesamiento y software mejoren, no hay razón para pensar que un coche sin conductor deba replicar la forma en la que los humanos conducen un coche. Tendrán acceso a mucha más información que nosotros, y podrán hacer uso de ella en tiempo real. Y nunca se distraerán si suena el teléfono.

En otras palabras, usted debería estar impresionado. Cuando pensamos en la cognición humana, generalmente pensamos en cosas como componer música o escribir una novela. Pero una gran parte del cerebro humano se dedica a funciones más prosaicas, como tomar una imagen caótica del entorno y reconocer los miles de objetos que contiene. Lo hacemos de tal manera automática que casi no pensamos que es inteligencia. Pero es, y el hecho de que el coche de Google pueda hacerlo es un verdadero avance.

El ritmo exacto del progreso futuro sigue siendo incierto. Por ejemplo, algunos físicos creen que la Ley de Moore se puede romper en un futuro próximo y limitar el crecimiento de la potencia de cálculo. También es probable que haya que romper muchas barreras en nuestro conocimiento de la neurociencia antes de poder escribir el software que haga todas las cosas que un cerebro humano puede hacer. Tenemos que encontrar la manera de hacer las computadoras petaflops más pequeñas y más baratas. Y es posible que la estimación de 10 petaflops de poder de computación del cerebro humano sea demasiado baja.

No obstante, en términos del lago Michigan, por fin tenemos unas pocas pulgadas de agua en el lecho del lago. Todos esos hitos en el ajedrez, traducción de páginas web, ganar en el Jeopardy!, conducir un coche… son precisamente el tipo de cosas que usted esperaría en el camino hacia la verdadera inteligencia artificial, que podría estar aquí dentro de un par de décadas, y para que sea barata y accesible una década más.

En otras palabras, alrededor de 2040, nuestro paraíso robot nos espera.

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