Hanson y yo hablamos sobre la idea de agregar inteligencia real a estas máquinas evocadoras. Ben Goertzel, un conocido investigador de IA y director ejecutivo de SingularityNET, lidera un esfuerzo para aplicar los avances en el aprendizaje automático al software dentro de los robots de Hanson que les permite responder al habla humana.
La IA detrás de Sophia a veces puede proporcionar respuestas aceptables, pero la tecnología no es tan avanzada como un sistema como GPT-4, que impulsa la versión más avanzada de ChatGPT y su creación costó más de $ 100 millones. Y, por supuesto, incluso ChatGPT y otros programas de IA de vanguardia no pueden responder con sensatez preguntas sobre el futuro de la IA. Puede ser mejor pensar en ellos como imitadores sobrenaturalmente bien informados y dotados que, aunque son capaces de un razonamiento sorprendentemente sofisticado, tienen fallas profundas y solo tienen un «conocimiento» limitado del mundo.
Las “entrevistas” engañosas de Sophia y compañía en Ginebra son un recordatorio de cómo la antropomorfización de los sistemas de IA puede llevarnos por mal camino. La historia de la IA está plagada de ejemplos de humanos que extrapolan en exceso los nuevos avances en el campo.
En 1958, en los albores de la inteligencia artificial, Los New York Times escribió sobre uno de los primeros sistemas de aprendizaje automático, una tosca red neuronal artificial desarrollada para la Marina de los EE. UU. por Frank Rosenblatt, un psicólogo de Cornell. “La Marina reveló hoy el embrión de una computadora electrónica que espera pueda caminar, hablar, ver, escribir, reproducirse y ser consciente de su existencia”, dijo el Veces informó: una declaración audaz sobre un circuito capaz de aprender a detectar patrones en 400 píxeles.
Si mira hacia atrás en la cobertura del juego de ajedrez de IBM, Deep Blue, el campeón de Go de DeepMind, AlphaGo, y muchos de los saltos en aprendizaje profundo de la última década, que descienden directamente de la máquina de Rosenblatt, verá mucho de lo mismo: personas que toman cada avance como si fuera una señal de una inteligencia más profunda y más humana.
Eso no quiere decir que estos proyectos, o incluso la creación de Sophia, no fueran hazañas notables o pasos potenciales hacia máquinas más inteligentes. Pero tener una visión clara de las capacidades de los sistemas de IA es importante cuando se trata de medir el progreso de esta poderosa tecnología. Para dar sentido a los avances de la IA, lo menos que podemos hacer es dejar de hacer preguntas tontas a los títeres animatrónicos.