Jugada divina
El Go es un juego de estrategia que se originó en China hace más de 2.500 años. En la antigua China, era considerado una de las cuatro formas de arte que un erudito debía dominar. La dinámica del juego consiste en colocar, por turnos, piedras blancas y negras en un tablero con una cuadrícula de 19 x 19. El objetivo es intentar rodear las fichas del contrario para capturarlas. A pesar de la aparente simplicidad en las reglas, el Go es uno de los juegos más complejos que existen. El número de posibles posiciones en un tablero de Go excede el número de átomos de todo el universo.
El juego de Go requiere intuición, pensamiento creativo y estratégico. Durante mucho tiempo los expertos en inteligencia artificial, lo consideraban un desafío mucho más difícil de resolver que el ajedrez. La opinión era que el Go requiere más elementos que imitan el pensamiento humano. Antes de 2015, los mejores programas de Go solo lograban un nivel básico. Sin embargo, en 2016, se organizó un torneo en que compitieron el programa informático AlphaGo desarrollado por Google DeepMind y el campeón coreano de Go, Lee Sedol. El evento fue comparado con la histórica partida de ajedrez entre Deep Blue de IBM y Garry Kasparov en 1997. Lee, reconocido por su juego poco convencional y creativo es considerado uno de los mejores jugadores de Go de la historia. Antes del torneo predijo que derrotaría al software. El torneo conocido como Google DeepMind Challenge Match, consistió en cinco juegos. Sorprendentemente AlphaGo ganó 4 a 1. En una conferencia posterior Lee comentó:
Su estilo era diferente, y fue una experiencia tan inusual que me tomó tiempo adaptarme. AlphaGo me hizo comprender que debo estudiar más Go.
El también extraordinario jugador chino Ke Jie, estudió en detalle los juegos entre AlphaGo contra Lee Sedol, y declaró que él hubiera ganado. Lo calificó de bastante humano. Tras meses de trabajo diseñó una estrategia para enfrentarse en un nuevo torneo contra AlphaGo. En 2017, en la Cumbre Future of Go en China, se realizó el encuentro entre AlphaGo y Ke Jie. El torneo consistió en tres juegos. AlphaGo derrotó a Ke Jie en los tres juegos. Luego de la derrota Ke Jie señaló:
Es más que humano, similar al de un dios del Go.
Los dos mejores jugadores de Go del mundo habían sido derrotados por un software. Sin embargo, Lee había podido ganar un juego. Ese fue el juego número cuatro. En ese juego Lee eligió jugar un tipo de estrategia extrema, el todo o nada, conocida como amashi, en respuesta a la aparente preferencia de AlphaGo por Souba Go, que intenta ganar acumulando pequeñas ganancias incrementales. Cuando el juego parecía dominado por AlphaGo, en la jugada 78, Lee hizo una jugada inesperada descrita como un tesuji brillante, y dio vuelta el juego. Un comentarista señaló:
Fue una jugada divina.
Los expertos que observaban y comentaban el torneo coincidieron que el movimiento realizado por Lee había sido completamente imprevisto. AlphaGo respondió mal y terminó perdiendo el juego. Un analista señaló:
[La jugada fue] una obra maestra de Lee Sedol y casi con certeza se convertirá en una jugada famosa en la historia del Go.
Lee reconoció que su victoria pudo deberse a un error en el algoritmo de AlphaGo ya que la IA respondió de forma defectuosa a un movimiento poco usual. Señaló:
Mi jugada 78 no debía ser contrarrestada directamente. Tal error todavía ocurre en otras Aplicaciones de Inteligencia artificial de Go como la de origen chino Fine Arts. Fine Arts difícilmente puede ser derrotada. Pero cuando pierde, pierde de una manera extraña. Se debe a un error.
En noviembre de 2019, Lee anunció su retiro como jugador profesional de Go, debido al creciente dominio de la IA. Señaló:
Con la llegada de la Inteligencia Artificial en las partidas de Go, siento que no puedo ser el número uno incluso aunque invierta mis mayores esfuerzos. Incluso si soy el número uno (humano), existe una entidad a la que no puedo vencer.
En diciembre de 2019, Lee accedió a jugar un partido de tres juegos contra la aplicación de inteligencia artificial coreana HanDol. Lee derrotó a la máquina en el primer juego. Posteriormente, HanDol ganó los dos juegos restantes del partido, ganando el torneo. Refiriéndose a la IA Lee señaló:
Esta es una entidad que no puede ser derrotada.
En respuesta a este evento el gobierno de Corea del Sur anunció en 2016 que invertiría un billón de wones en investigación de inteligencia artificial durante los próximos cinco años. De la misma forma, menos de dos meses después que Ke Jie abandonara la última partida con AlphaGo, el gobierno central chino elaboró un ambicioso plan para desarrollar las capacidades de la inteligencia artificial.
Las actuales herramientas basadas en aprendizaje profundo cuentan con modelos que han sido entrenados para predecir con gran precisión y pueden mejorar significativamente la productividad del trabajo de conocimiento, pero aún hay muy poca evidencia de su poder de comprensión y abstracción. Sin embargo, en la medida que las tecnologías sigan mejorando, la brecha entre la comprensión de la IA y la de los humanos seguirá disminuyendo. El seguimiento formal del proceso de toma de decisiones humanas puede ser difícil. Pero la existencia de un registro de décadas de movimientos de jugadores profesionales de Go motivó a un equipo de investigadores a analizar el impacto que tuvo la llegada de las aplicaciones de inteligencia artificial. En el artículo Superhuman artificial intelligence can improve human decision-making by increasing novelty, Minkyu Shin, y su equipo examinaron los cambios históricos en la toma de decisiones de los jugadores profesionales de Go durante los últimos setenta años, y se centraron en los cambios posteriores a la llegada de aplicaciones como AlphaGo. Descubrieron que la llegada de aplicaciones de Inteligencia Artificial mejoró la toma de decisiones humana, y que esta mejora se asoció con una mayor novedad, ya que alentó a los jugadores humanos a tomar decisiones innovadoras. Escriben:
Nuestros hallazgos ilustran que la IA puede alentar la toma de decisiones novedosas por parte de los humanos en ciertos dominios y sugiere que el pensamiento innovador puede extenderse de las máquinas a los humanos y entre los propios humanos, posiblemente mejorando la toma de decisiones humanas en esos dominios.
David Silver, investigador principal en DeepMind y líder del proyecto AlphaGo, señaló al respecto:
Es sorprendente ver que los jugadores humanos se han adaptado rápidamente para incorporar estas nuevas estrategias en su propio juego. Estos resultados sugieren que los humanos se adaptarán y aprovecharán estos descubrimientos para aumentar enormemente su potencial.
El equipo dirigido por Shin, descubrió que el nivel de calidad de las decisiones humanas en el juego de Go se mantuvo bastante uniforme durante 66 años hasta que aparecieron las aplicaciones de Inteligencia Artificial. Sin embargo, luego del período 2016-2017, en que las IA vencieron a los super campeones de Go, los puntajes de calidad de decisión de todos los jugadores comenzaron a subir. Los humanos estaban tomando mejores decisiones de juego, tal vez no lo suficiente como para vencer constantemente a las IA, pero han mejorado. Ahora los humanos están haciendo jugadas más creativas en Go. Murat Kantarcioglu, profesor en la Universidad de Texas, dice que estos hallazgos, muestran que la IA puede ayudar a mejorar la toma de decisiones humanas. Señala:
La IA puede encontrar nuevas soluciones y enfoques para los problemas. Por ejemplo, una IA que marca las imágenes médicas como sugestivas de cáncer podría motivarlo a observarlas con mayor atención de lo que podría haberlo hecho antes. Esto, a su vez, hará que la persona sea un mejor médico y evitará tales errores en el futuro.
Frente a la preocupación sobre la masificación de aplicaciones como ChatGPT y otras IA, los hallazgos de estas investigaciones ofrecen una perspectiva esperanzadora sobre el potencial de la IA. Shin escribe:
En lugar de ver la IA como una amenaza para la inteligencia humana, deberíamos adoptarla como una herramienta valiosa que puede mejorar nuestras habilidades.
Leonardo Werner en su artículo ChatGPT and the place of the human being in an automated society, explora las ideas de la filósofa Hannah Arendt, frente a la posibilidad de externalizar tareas intelectuales que hasta ahora eran exclusivas de los seres humanos. Afirma que es crucial reflexionar sobre qué tareas deseamos subcontratar a una máquina y cuáles queremos conservar. Werner se pregunta:
¿Queremos simplemente “consumir” esta tecnología tanto como podamos, en el sentido de extraer la mayor cantidad de información y conveniencia posible de ChatGPT? ¿O estamos dispuestos a explorar nuevas formas de compromiso con él para generar resultados únicos, creativos e híbridos?
Arendt fue, una de las filósofas más influyentes del siglo XX. Era muy consciente de los riesgos sociales del fenómeno de la automatización en una sociedad de consumo. En su libro La condición humana plantea que existen tres actividades humanas esenciales e interdependientes: la labor, el trabajo y la acción. Juntas constituyen la vita activa.
Según Arendt la labor implica todas las actividades necesarias para sostener nuestra vida biológica. La labor, es un viaje de toda la vida, al que estamos sujetos los humanos y todos los seres biológicos. Tenemos que laborar para sobrevivir. Somos animales laborans. El trabajo, por el contrario, es lo que los humanos hacemos con nuestras propias manos. Es lo que hacemos como homo faber. Arendt diferencia el trabajo de la labor, en que el trabajo tiene un fin, se hace para su uso no para su consumo. El producto del trabajo se construye para durar. El animal laborans fabrica herramientas con sus propias manos, para satisfacer las necesidades de sustentar y reproducir la vida misma. El homo faber fabrica herramientas que se convierten en objetos útiles. La diferencia ente una herramienta hecha por el animal laborans o el homo faber radica en el propósito y destino que le damos. Uno está hecho para el consumo inmediato, el otro está hecho con un propósito de más largo plazo.
Por último, para Arendt está la acción, que es la realización más alta de la vita activa. El concepto de acción de Arendt es una actividad decidida y elegida conscientemente que está motivada por el deseo de relacionarse con los demás y con el mundo que nos rodea. Arendt enfatiza la naturaleza social de la acción, que siempre se lleva a cabo en el contexto de un grupo o comunidad. Para Arendt es a través de nuestras interacciones con los demás que podemos realizar todo nuestro potencial como seres humanos. La acción es una forma de crear algo original en el mundo, que se relaciona con su concepto de natalidad. La natalidad significa que nosotros, como seres humanos, llevamos siempre la posibilidad de hacer las cosas diferentes a como eran y como son hoy. Arendt escribió:
Cien electrodomésticos y media docena de robots en el sótano no pueden reemplazar a una criada…
Desde una perspectiva tecnológica, no hay nada que pueda evitar que las máquinas hagan todo. Pero para Arendt, esto sería un gran error, porque la acción es precisamente lo que fomenta el florecimiento humano. Si decidiéramos delegar cada vez más la acción en máquinas inteligentes, estaríamos socavando la condición más valorada de nuestra naturaleza humana. Yuval Noah Harari, en su libro 21 lecciones para el siglo XXI escribió:
El peligro es que, si invertimos demasiado en el desarrollo de la inteligencia artificial y muy poco en el desarrollo de la conciencia humana, la inteligencia artificial muy sofisticada de las computadoras solo servirá para potenciar la estupidez natural de los humanos.
La acción se encuentra en el centro de la condición humana. La gente está cambiando y es cambiada por la tecnología. Las cosas, artefactos y tecnologías que construimos y utilizamos no son pasivas ni neutras, sino que nos modifican dinámicamente. El desafío es comprender de qué manera y en qué medida estamos siendo formados y constituidos por lo que usamos y fabricamos. El actual desarrollo tecnológico hace urgente actualizar nuestra comprensión de lo que significa ser humano y definir responsablemente lo que vamos a delegar. Hannah Arendt enseñó que nuestra libertad se manifiesta cuando iniciamos algo nuevo. Escribió:
Lo nuevo siempre se da en oposición a las abrumadoras desigualdades de las leyes estadísticas y de su probabilidad, que para todos los fines prácticos y cotidianos son certeza; por lo tanto, lo nuevo siempre aparece en forma de milagro.
