Inteligencia artificial, paradigma del siglo XXI

Por Fadlala Akabani

El último desarrollo tecnológico de mayor impacto social, tanto por su creciente y constante mejora como por sus múltiples aplicaciones, está resultando el de la inteligencia artificial (IA), que ya se perfila como el paradigma que definirá al siglo XXI. Como un activo en aprecio del sistema económico, la disputa por el desarrollo de las IA abre otro campo de batalla entre las dos principales potencias tecnológicas, China y Estados Unidos, y es telón de fondo de la guerra comercial que Washington ha comenzado contra Pekín.

Uno de los artífices del concepto de inteligencia artificial fue el pionero de la informática, Alan Turing, quien definió operacionalmente la inteligencia de la computadoras (es decir, en un sentido práctico) como la capacidad de una máquina de contar con memoria, de manera que puede aprender, con base en la experiencia (con la posibilidad implícita), de operar por su cuenta y modificar su propio código; vaticinando en los años 50 del siglo XX un punto en el futuro en que las máquinas serían capaces de ejecutar tareas asociadas a la inteligencia humana. También desarrolló una prueba para determinar si una computadora era “inteligente” o no, el Test de Turing, que continúa siendo una referencia en la evaluación de procesamiento de lenguaje, como el de los populares chatbots Chat GPT o Grok.

Si bien desde un principio estuvo claro que la inteligencia de las máquinas es comparable a la humana en procesos concretos, como la habilidad para solucionar problemas que impliquen cálculo, memoria de corto y largo plazos, capacidades “perceptuales”, como el discernimiento de estímulos sensoriales (imágenes y sonidos, entendidas a partir de código alfanumérico) y aprendizaje con base en la experiencia; el propio cerebro humano e hitos de su funcionamiento han sido extrapolados al ámbito informático en la búsqueda de emular sus procesos cognitivos, siendo el de las redes neuronales un parangón equiparable.

Una red neuronal —de neuronas artificiales— está básicamente formada por capas de nodos interconectados con un nivel de entrada, que recibe los datos iniciales; capas intermedias, que procesan la información mediante cálculos matemáticos, y la fase de salida, que proporciona los resultados finales. Esta estructura permite, similar a como sucede en el cerebro humano, el modelamiento de relaciones complejas a partir de la clasificación de patrones en los datos, permitiendo la generalización, predicciones o decisiones precisas a partir de nuevos datos. Son precisamente estas capacidades las que están sorprendiendo al mundo, las IA generativas que, a partir de la interpretación de textos proporcionados por los usuarios y su vinculación con variables predefinidas, pueden crear imágenes inéditas que nos parecen cada vez más reales.

Aun cuando ciertas características de la inteligencia humana como la creatividad o la autoconciencia aún no han sido alcanzadas a plenitud por las máquinas contemporáneas, tanto científicos y especialistas en la materia han advertido riesgos como pérdida de empleos en una escala masiva; amenazas a la privacidad, la libre opinión y el disentimiento político. Ya han surgido efectos de su irrupción no regulada en industrias creativas, ejemplo simbólico el de la oposición al uso de IA en la producción cinematográfica, encabezado en 2023 por Lilly Wachowski, coescritora y codirectora de la icónica película The Matrix (1999). Posiciones similares han emergido de organizaciones, como el sindicato de guionistas de Estados Unidos (WGA, por sus siglas en inglés) y también en México, pues locutores y actores de doblaje han manifestado la necesidad de un marco jurídico. La IA generativa nos llevará a una nueva etapa en la era digital, una transición hacia lo virtual-sintético, en que cada vez nos cueste más diferenciar aquello que existe en nuestra esfera de realidad de aquello que ha sido generado por una inteligencia artificial a partir de una instrucción de texto.

Desde nuestra región y realidad latinoamericana debemos redoblar la apuesta por participar —así sea de manera indirecta— en las cadenas económico-productivas necesarias para la expansión de la IA, como puede ser la provisión de materia prima (minerales y tierras raras) para la fabricación de microprocesadores y el fortalecimiento de nuestras capacidades energéticas, especialmente en cuanto a generación, respetando nuestras soberanías y privilegiando el bien superior de intereses colectivos como transferencia tecnológica y desarrollo de capital humano especializado.