� �.¡-_f"'( � ·. i,

-----------------LaEradeloFALSO-----------------

LO FALSO EN LA

INTELIGENCIA

ARTIFICIAL

José A. López Brugos

EL ORIGEN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial (IA) está presen­te en el mundo de los informáticos des­de sus comienzos, concitando las in­quietudes de personas dispersas. Su na­

cimiento histórico sucedió en el seminario de Cornell (1956), que reunió a un genial grupo de investigadores de universidades y empresas. Dar nombre a sus inquietudes no resultó tarea fácil, y ni ellos mismos se sintieron seguros de dispo­ner de una denominación adecuada, pero pre­sentían que la referencia a la inteligencia servía de catalizador de sus preocupaciones. Así, a falta de un nombre mejor se aceptó el sugerido por Minsky sin esperar disponer de una definición precisa de algo tan oscuro y poético. (McCor­duck, Machines who think, 1979).

En aquel momento se entrecruzaban dos ten­dencias básicas acerca de lo que era la inteli­gencia:

a) Los que consideraban que la inteligenciaera un producto del cerebro, el cual se reducía a un conjunto de neuronas (de conexiones quími­co-eléctricas) organizadas en diferentes funcio­nes y niveles de control. También ahí se divi­dían entre los que consideraban las «neuronas» de un modo biológico y los que las consideraban de una manera mecánica.

Aún hoy esta cuestión se refleja en el tipo de investigación que realizan los japoneses (mode­lo biónico) y la que hacen los norteamericanos (modelo mecánico), pero ahora se trata de re­crear el ciclo de los sistemas nerviosos según el cual un estímulo llega al órgano de control, bus­ca en la memoria y elabora una orden como res­puesta. lCómo se relacionan la memoria y el procesador? lQué sistema nervioso es más efi­caz? lSe pueden reducir todos a la misma lógi­ca? lEs mejor investigar modelos vivos o mode­los abstractos? lQué material es el adecuado pa­ra reproducir y comercializar el proceso?

En ambos casos se emulaba el sistema nervio­so de los seres vivos, sea como punto de partida (modelo), sea como objetivo a conseguir. Y am­bos piensan que se trata de una cuestión de complejidad; el caso es que una máquina llegue

58

-algún día- a funcionar como el cerebro hu­mano.

b) Los que consideraban que la inteligenciaestaba en la «mente», o sea que consistía en un conjunto de representaciones interreferentes de ideas y conceptos. Naturalmente este era el planteamiento de los que buscaban la lógica del comportamiento humano analizando su propio proceder, por eso se inspiraban en nuestra for­ma de resolver los problemas. También aquí se dividían entre los que buscaban esa lógica de los conceptos en el lenguaje (como punto de parti­da) y los que veían a este como un medio de ex­presión (punto de llegada).

Han sido psicolingüistas, cognitivistas y lógi­cos los que han propuesto las nuevas teorías del conocimiento de la IA, a menudo basadas en Kant y Husserl.

Estas dos tendencias representan todavía hoy las líneas de trabajo básicas de la IA:

a) La necesidad de que las máquinas tenganla funcionalidad de los organismos vivos y que se acerquen a la capacidad del cerebro humano.

b) La necesidad de que abarquen las tareascomplejas de los humanos porque disponen de métodos de análisis lógicos y representación del mismo grado que ellos.

LO QUE PUEDEN REALIZAR LAS MAQUINAS

La mitología que evoca la IA proviene, pues, de los propios orígenes míticos de la inteligencia, el fuego que Prometeo, el rebelde, arrebató a los dioses. En nuestro caso, esos dioses son los hombres y los prometeos parecen degradar el preciado don transfiriéndolo a las máquinas. Es­ta idea de construir «hombres mecánicos» que nos emulen, constituye una fuente de malen­tendidos y falsedades, porque al mantener al hombre como referencia continua trata de confi­gurar además la imagen del futuro. lPorque qué es el futuro sino la propia imagen que «el rey de la creación» traza de sí mismo? (H. L. Dreyfus & S. E. Dreyfus, Mind over Machine, 1986, discu­ten estas cuestiones en otro contexto, el nortea­mericano).

Sin embargo, en concreto, se trata de la posi­bilidad de mecanizar ciertos aspectos del com­portamiento humano que llevan el sello de la in­teligencia, como son la capacidad de integrar e interpretar información proveniente de distintos «órganos» (instrumentos de captación de seña­les), de manejar conocimiento real, de compren­der actos de lenguaje y deducir lógicamente res­puestas adecuadas.

Cuando vemos a una máquina conducirse de una manera semejante a la humana, nos sor­prendemos porque estamos absolutamente con-

&' ,.fJ'"( ¿_)

-----------------,---LaEradelot.ÍuAb-----------------

vencidos de que la conducta humana es única, y verla reflejada en una máquina nos parece de­gradante. Estos autómatas comprenden menos de lo que aparentan, y somos nosotros los que añadimos el sentido que les falta, pero el hecho es que nos producen desasosiego y nos subyu­gan cuando nos responden porque desconoce­mos su estructura.

A los demás humanos les exigimos que car­guen de significado sus actos y se hagan com­prender, que sean coherentes, que se compor­ten con una lógica objetiva, y cuando no ocurre así nos sentimos frustrados, o ya no los conside­ramos semejantes nuestros y los llamamos lo­cos. Así, la representación cinematográfica o teatral tópica de los locos se hace por medio de escenas con una parafernalia de gestos sin senti­do o vacíos de comunicación, faltos de referen­cia, o como una repetición de estereotipos. Tan­to es así, que muchas veces hasta los propios «locos» entran ya en ese juego. Con ello esta­mos afirmando el hecho de que existe una lógi­ca objetiva de comportamiento que podemos y debemos comprender, si queremos andar por el mundo sin fatales contratiempos, siendo al mis­mo tiempo el sello que distingue a los humanos. Esta tradición de raíces estoicas continúa vigen­te. Y, en todo caso, aceptamos leyes físicas ade­más de leyes de todo tipo, porque conocemos sus consecuencias. Como en los códigos jurídi­cos podemos aislar trozos de esta lógica de com­portamiento y mecanizarlos.

De todos modos, son las tareas de los profe­sionales que suponen una experiencia los candi­datos inmediatos para la mecanización.

Ahora bien, eso nos parece natural, pero ¿ puede una máquina llegar a realizar tareas complejas que -hoy por hoy- sólo los expertos humanos realizan? Hay, pues, que determinar qué tareas son mecanizables y por qué razones lo son. Y se plantea, de inmediato, el problema de qué quiere decir «mecanizable», es decir, el concepto de «mecanizable». Desde 1936 existen diversas definiciones y métodos teóricos para determinar cuándo una tarea es mecanizable. A esos métodos se los llama «computables», dan­do origen a la palabra computadora. Según esto, una máquina puede realizar aquello que sea computable, o sea, de lo que conocemos un pro­cedimiento o descripción de los pasos para reali­zarlo. Y, con precisión, la máquina recorre cada uno de esos pasos. A ese conjunto de instruccio­nes mecánicas lo llamamos un algoritmo. Por lo cual una computadora es una máquina que con­sume (procesa) algoritmos.

Evidentemente, no todo es computable ni, por tanto, mecanizable, en principio, pero cono­cemos qué características tiene que tener lo que las máquinas pueden realizar. Y esto de una ma-

59

e;$' ,.;:}'"e ,1.:)

·. ;¡¡, -----------------LaEradeloFALSO-----------------

nera absoluta, de modo que siempre las máqui­nas se moverán en esos límites: para que una máquina pueda realizar una tarea es preciso dis­poner de un algoritmo que compute dicha tarea, y, dicho algoritmo, será la base del programa que realizará la máquina. Como las computado­ras son máquinas universales, son capaces de computar todos los algoritmos. Pero, repito, también sabemos que aquello que no tenga esas propiedades no es computable, y mientras no sea así tampoco lo podrá realizar una computa­dora.

Según esto, la cuestión central es la siguiente: lo que consideramos tarea humana es algo que se puede repetir e, incluso, enseñar a otros hu­manos, de manera que constituye un conjunto de operaciones precisas, aunque la persona que las sabe realizar no suele ser capaz de explicarlas con el detalle necesario. El hecho de describir mecánicamente una tarea humana es un proce­so que exige investigación, es decir, métodos propios de análisis y representación de conoci­mientos que ahora comienzan a llamarse inge­niería del conocimiento.

Las tareas que obviamente admitimos como las más adecuadas para ser mecanizables son los denominados «conocimientos científicos», y, en general, todos los conocimientos que -por su grado de objetividad- sean enseñables, pero sólo pueden pasar por el ordenador cuando han sido descritos del modo antes indicado.

Por su propio origen, vemos normal que una máquina realice tareas de cálculo, porque «me­canizable» es, de hecho, equivalente a «calcula­ble». Por eso los campos privilegiados por la in­formática tradicional fueron los cálculos. Y, de ahí, la popularidad de lenguajes como el FOR­TRAN y el BASIC. Pero detrás de un cálculo hay un algoritmo, que constituye el corazón del programa, y que enlaza sus diversas partes o módulos, integrados por datos y procedimien­tos. De ahí, que la metodología de la programa­ción a fines de ¡os sesenta condujo al lenguaje PASCAL, que constituye un instrumento for­mal de representación de algoritmos contenien­do la experiencia de programación previa y los desarrollos de la computabilidad.

LOS LENGUAJES DE LA IA

Pero la IA sería poco más que un nombre si no dispusiera de lenguajes adecuados de repre­sentación para el tipo de conceptos que maneja y de unas técnicas algorítmicas (heurísticas) que permitan construir programas que realicen las operaciones del conocimiento que comportan sus problemas. Un lenguaje orientado a los pro­blemas de la IA es el LISP (McCarthy, 1958), que comenzó sirviendo de soporte para las in-

60

vestigaciones de representación de conocimien­to común que revelaban una lógica. LISP eva­luaba listas siguiendo un mecanismo universal de análisis de estas que superaba al GPS (Simon y Newell; un código para la resolución de pro­blemas). De esta manera, se dotó IA de un len­guaje de programación universal capaz de sacar partido de los métodos de representación por ár­boles característicos de ella. Para dar una idea intuitiva, se trataba de considerar cualquier pro­blema como un laberinto, donde a un estado inicial o de partida siguen sucesivamente otros, una combinación de cuales conduce al estado fi­nal o salida del laberinto, pero advirtiendo que el conjunto de estados total ( espacio de investi­gación) puede ser enorme e incluso infinito. Re­sultaba, así, que el LISP constituía un lenguaje además de un método de representación de co­nocimientos y de resolución de problemas.

La limitación estaba en que este instrumento consumía mucha memoria de ordenador, y ne­cesitaba algoritmos que eliminaran los caminos inútiles y los menos prometedores siguiendo unas restricciones o criterios. Ello hizo que las aplicaciones de la IA exigieran todavía una etapa de investigación hasta dar con los primeros éxi­tos. En los sesenta se vio que los campos más prometedores eran los sistemas expertos, el re­conocimiento de formas («imágenes y señales») y la comunicación en lenguaje natural (interfa­ces), a pesar de las dificultades planteadas. Po­cos advirtieron, entonces, la conveniencia de construir bases de datos deductivas que descar­garan al sistema experto de los datos, concen­trándolo en las reglas de conocimiento. Precisa­mente los planes de desarrollo de la 5 Genera­ción de ordenadores tratan de ensamblar todos esos elementos, trabajando además en paralelo para realizar operaciones simultáneas (los proce­sadores actuales funcionan realizando operacio­nes sucesivas -una detrás de otra- lo cual pro­duce los llamados embotellamientos de von Neumann).

Desde 1972 viene desarrollándose el otro gran lenguaje de la IA, el PROLOG, que constituye la aportación más concreta de la lógica a la IA. Su nacimiento fue simultáneo con la incorpora­ción de la IA a la tecnología informática comer­cial. El rigor adquirido por las técnicas de la IA integradas en los llamados sistemas expertos orientó el propio desarrollo de este lenguaje, convirtiéndolo en un instrumento casi ideal para la realización de tales sistemas que constituyen un paradigma de la IA. Al mismo tiempo, consa­gró el uso de los métodos lógicos dentro de la IA, y por tanto, en la informática general.

Es pura publicidad decir que esos lenguajes tal como se presentan al público permiten ya abordar problemas de IA, para ellos se necesitan

¿[;' .fJ"< ,¡.J

J/1 -----------------LaEradeloFALSO------------------

61

técnicas más complejas, y, sobre todo, entornos de programación que permitan organizar y dis­poner de información suplementaria necesaria para realizar el programa. Precisamente esa es una de las grandes investigaciones de la infor­mática actual. Automatizar tales tareas está siendo el objetivo presente de integración de la IA en la informática comercial y las demás tec­nologías.

LA NECESIDAD DE LA IA

En la apuesta de los japoneses por los méto­dos lógicos y, en general, por la IA, hay tanto ra­zones teóricas como estratégicas. Las primeras asumen que la esencia de nuestra organización de los conocimientos es de naturaleza lógica, y, las segundas, que los conocimientos son especí­ficos, y, por tanto, que no son deducibles uni­versalmente sino que pertenecen al experto. Pero los japoneses creen además que el conoci­miento produce más conocimiento, y que este incremento viene aportado por la capacidad de­ductiva de la lógica. Piensan, así, que si poseyé­ramos un instrumento mecánico que aplicase la lógica podríamos deducir ilimitadamente nue­vos conocimientos. Y esta fue precisamente la opinión de Leibniz frente a Descartes.

Al delicado punto que acabo de renunciar se me ocurre la siguiente observación. Si dotamos de bases de datos deductivas (dinámicas) a los sistemas expertos, que -como su nombre indi­ca- codifican una cierta cantidad de conoci­miento humano (naturalmente, en terrenos es­pecíficos), mecanizamos muchas tareas que ac­tualmente realizan hombres, pero no añadimos mecánicamente conocimiento.

Si se produce más conocimiento es porque los expertos aprenden con este esfuerzo de análisis cosas que oculta la práctica rutinaria de su tarea, y, al mismo tiempo, podemos mejorar esos sis­temas porque están muy precisamente descri­tos. Eso mismo pasa ya con las teorías científi­cas, que se suceden unas a otras produciendo el progreso científico dentro un mismo área, es de­cir, se crean técnicas de representación más ade­cuadas, nuevas aplicaciones y, por tanto, más conocimiento. Lo que tenemos, aquí, es que esos sistemas mecánicos crecen de un modo se­mejante si el experto sigue en contacto con el sistema, y éstos son los que realmente aumen­tan conocimiento. El resultado parece el mismo porque los instrumentos no son ajenos al desa­rrollo de los conocimientos. De esta manera, se puede concluir la perogrullada de que el conoci­miento aplicado es el motor del conocimiento, pero además otra idea que no es tan trivial: que el conocimiento mecanizado en manos de sus expertos se convierte en un potente instrumen-

,;$' ,,.fJ,., ÁJ

---------------LaEradeloF.AdS---------------

to de producir conocimiento. Y, así, pienso que se puede afirmar que los japoneses -con Leib­niz- tienen toda la razón, y a los resultados me remito. Creo que hay que admitir, pues, que hoy día la informática va siendo un instrumento universal interno al conocimiento científico y no sólo una tecnología más, de la que se puede prescindir, pero para ello es preciso su integra- ' ción en las aplicaciones de los científicos y pro­fesionales. Porque un sistema experto es exper­to en la medida que contiene conocimiento es­pecífico.

Pero lestá preparado el mundo de la produc­ción y el de la universidad para lograr esta meta?

Dos hechos nuevos en la historia pueden obligarnos a reflexionar sobre lo que está pa­sando.

El primero es que -por primera vez- algunos países se han visto obligados y han sido capaces de planificar políticas económicas orientadas a desarrollar tecnologías basadas en la ciencia aplicada poniendo como motor la informática. Es lo que se llaman «nuevas tecnologías». Y, precisamente, lo que facilita la integración de tecnologías tan diversas es la IA porque ésta ne­cesita para su desarrollo el conocimiento real, pero también sucede lo inverso, las tecnologías necesitan automatización. La razón es obvia: tecnología supone automatización, mecaniza­ción. Este ha sido el ideal de la era industrial, por no decir de nuestra civilización.

España, ocupada en la transición política, no ha proyectado ningún auténtico plan, limitándo­se a realizar reformas y parches. Y, ahora, espera que la reconversión tecnológica provenga del efecto de la integración en la CE de la que no recibió directrices como, por el contrario, suce­dió en la reconversión industrial. La operación de cirugía económica que supuso la integración en la CE no tenía nada que cortar en este caso, y muchos hemos vivido angustiados viendo cómo se daba el salto en otros países mientras que no­sotros hacíamos una política de subsistencia por no decir otra cosa... Dígase lo que se diga la oportunidad ha pasado y ahora ya sólo queda re­coger los rastrojos.

Da pena pensar lo que podría ser el 92 con una política tecnológica más ambiciosa y a la al­tura de las circunstancias, pero ya no hay opor­tunidad para otra cosa que ferias y sabemos lo que queda de esos acontecimientos. Según pa­rece no estábamos preparados para realizar pla­nes tan complejos o no hubo esa voluntad, pero era la ocasión. Nos faltaba mentalidad tecnológi­ca, información y confianza en nosotros mis­mos. Tales cosas también pueden servir para medir la independencia y capacidad política de un pueblo.

El segundo hecho se relaciona con el primero.

62

¿p ,,¡:f-c � ·. ';;/,

-----------------LaEradeloFALSO-----------------

Y consiste en que ni siquiera las multinaciona­les tienen hoy capacidad para realizar con me­dios propios una investigación tan competitiva y vertiginosa. Necesitan el concurso de los esta­dos para integrar ingentes recursos de dinero e investigadores, y por esa razón se ha comenzado a recurrir abiertamente a las universidades y al dinero público. También aquí las actitudes con­servadoras han resultado negativas. Entre los científicos también existe el espíritu de riesgo y la responsabilidad nacional. Basta conocer la pa­sión y el sentido de la responsabilidad de japo­neses, franceses, ingleses, etc. Este aspecto tan interesante necesitaría por sí solo un análisis y unas conclusiones que superan los objetivos de mi comentario. lQué significan, por ejemplo, planes como el ESPRIT y EUREKA de la CE, la V Generación japonesa? La disposición al traba­jo organizado, colectivo, de los asiáticos nos está obligando a entrar en una nueva era. Si la políti­ca no tiene la capacidad de organización adecua­da, si no está a la altura debida, no hay nada que hacer. Y, en España, no alcanzó el nivel.

ESPERANZAS Y PROMESAS DE LA IA

La gran mentira de la IA es la mitología de imágenes que se ha montado a su alrededor. Eso no quiere decir que no tenga peligros y con­secuencias graves. Los ha tenido y los tiene la energía nuclear, los tiene la biotecnología, la química, etc. Como es sabido, el poder de la ciencia tiene doble filo, y puede producir des­trucciones irremediables. Hubo una idea de pro­greso equivocada.

La tecnología sustituye lo natural por lo artifi­cial. En este sentido se están perdiendo las se­ñas de identidad de los objetos naturales que nos rodean y que nos permiten identificarnos. Un río sin peces, donde no podemos bañarnos, no es ya el mismo río, y, a veces no es ni siquie­ra un río. Cada vez todo se va pareciendo en to­das partes. Si no se está atento empieza a no sa­berse dónde se está ni a entender lo que está pa­sando. Cada vez otros llegan más a nosotros a través del mercado. Estamos en un mercado donde cada vez las cosas cambian más rápida­mente y sirven menos tiempo. Sin duda, la IA contribuirá decisivamente a que esto sea aún más así. Es inevitable.

Pero, lqué es lo que se puede evitar y dónde están los peligros de la IA?

Evidentemente, producirá un salto en la auto­matización. Esto sucederá necesariamente, pero lo que hay que evitar es que se realice sin con­trol político, sin que haya un orden de priorida­des, y sin que nosotros seamos meros especta­dores y meros consumidores. Es necesario -sin ir más allá- porque es el desarrollo lógico de la

63

industrialización. La crisis actual es universal porque universales e interdependientes eran ya muchos elementos de la economía, como por ejemplo, la energía, los capitales, la tecnología, etc. lQué se podía esperar de la industria sidero­metalúrgica, automovilística, naval, aeronáutica, electrodoméstica, etc.? El diseño de objetos es un buen ejemplo de cómo se pueden combinar los elementos universales y la idiosincrasia.

Lo que todavía no ha asumido la política eco­nómica española es que es preciso dotar al siste­ma productivo, a las empresas en particular, y a la sociedad, en general, de sistemas universales de información y formación continuas para abordar nuevas tareas productivas, en definitiva reconvertirse de un modo más natural y conti­nuo. Se desperdicia demasiada capacidad y ex­periencia humana en una economía del desper­dicio. Existe conciencia de ello y algunos países han comenzado a abordar el problema, pero Es­paña deja mucho que desear. Si no se mejoran los sistemas de información y organización es inútil automatizar. Sería como una casa llena de cachivaches: se consumirían recursos y no se conseguiría más que perder espacio. Lo priorita­rio es organizar el trabajo y prepararse para la era de la· automatización. Y da la impresión que aquí no se aborda seriamente ni lo uno ni lo otro.

La automatización produce paro, pero icuánta experiencia se pierde por no hacerla adecuada­mente! Y iqué mal hecha está entonces! Se esta­ba viendo venir desde hace años, lqué se ha hecho? Va a aumentar de una manera rápida, y lqué se está haciendo de cara al futuro? Sin una política económica de tecnologías integradas no se puede controlar el proceso de automatiza­ción. Se reconoce que la informática es una tec­nología decisiva pero lqué se ha hecho para or­ganizar la formación de informáticos y qué ex­periencia les proporciona el medio empresarial y las instituciones españolas? Casi todo se compra a países extranjeros y casi todo funciona luego mal porque hay que adaptarlo, desarrollarlo, etc. Apenas se solicitan programas de envergadura que pongan a punto de las técnicas informáticas y habitúen a trabajar en equipo. Sin embargo, la IA necesita el trabajo en equipo y la conexión internacional.

El medio español todavía se debate en la al­ternativa de si informática sí o informática no, como si esto tuviera ya sentido. Cuando las cir­cunstancias obliguen ya no habrá nada que ha­cer. La informática que se está instalando suele estar sobrepasada. Las multinacionales en Espa­ña sólo se dedican a vender equipos y paquetes que se han producido fuera sin que importe mu­cho si están obsoletos. Es un mercado inmedia­to. Raramente alguien está satisfecho de lo que

¿/;' ..;J1 ,t) . 4/\

-----------------LaEradeloFAL50------------------

64

le han vendido. Apenas se investiga y, cuando se hace, suele ser por iniciativa propia, sin pers­pectivas claras y con medios rudimentarios, con­tra viento y marea. El ingenio no basta para ir contra un tiempo inexorable. En esas condicio­nes los niños nacen muertos.

La automatización producirá más paro porque no se hace una política económica que la progra­me con tiempo suficiente. La Universidad que es decisiva en investigación (iy la inmensa mayor parte de la investigación española se rea­liza en la Universidad!) no está a la altura de las circunstancias porque no se han formado equi­pos ni se ha tomado un contacto serio con las necesidades de la economía. Se mueve en un medio burocráticamente jerarquizado, como un cuartel descontrolado, donde cada cual tiene motivos para no ponerse de acuerdo con el veci­no y donde aún es una odisea personal saltar las fronteras. Se ha perdido el tiempo en oposicio­nes, trámites, alianzas, trabas, en definitiva, cuando había que haber planeado el futuro para Jas exigencias de la tecnología. Se ha alimentado un individualismo feroz, una competitividad desleal, cuando precisamente se necesitaba lo contrario. Para la mayoría, es una campana llena de frustración, que defiende inútilmente una in­dependencia mal entendida, al estilo de la anti­gua clase media. Para la minoría, resulta un jue­go de vanidades mezquinas.

Un ejemplo que clama al cielo es la política informática para las enseñanzas no universita­rias. Se ha hecho un gran esfuerzo individual pero lqué queda de tantos entusiasmos? Por su parte, la Universidad ha seguido la política del avestruz y un ritmo de tortuga.

El público, en general, ve la informática como un peligro. Por una parte, es una tecnología ex­tranjera, por otra, producirá paro, y, finalmente, servirá para controlar mejor a los ciudadanos (hacienda, la policía, etc.). Pero, lorganiza el trá­fico, facilita las transacciones económicas, nos hace llegar la información que necesitamos, nos previene civilmente, elimina los trabajos de alto riesgo o insanos ... ? eso apenas se ve por ningún lado. De cuando en cuando, la TV nos cuenta las «maravillas» de la automatización ... en países que parecen lejanos, aunque estén ahí al lado. La tecnología resulta un juego exótico, casi de extraterrestres. Así icómo nuestros conciudada­nos, simples mortales, nacidos a nuestro lado van a poder emular tanta inteligencia! Hay que hacer que los desarrollos sean algo natural, coti­diano. Fijémonos lo que ha ido pasando en los países de alrededor y observemos la enorme dis­tancia que nos separa. No estamos educados pa­ra la tecnología y la ciencia aplicada, todavía creemos que no las necesitamos para vivir, o al menos que es algo secundario para la vida. Si-

¿p ..f>.,., ,é,) :.,

-----------------LaEradeloFALSO-----------------

gue siendo verdad aquello de ique inventen ellos!

De la IA lo único que se sigue haciendo aquí son chistes.

En España, ni siquiera las multinacionales se han esforzado en contar las maravillas de la IA porque aquí el problema todavía es de informá­tica clásica.

CONJURAR LOS MITOS DE LA IA

Sus mitos provienen de su pasado mecanicista donde las máquinas competían con los seres vi­vos. Hubo investigadores metidos a filósofos -porque los filósofos andaban en otros menes­teres- que alimentaron esperanzas despropor­cionadas sobre el porvenir de la IA con procla­mas publicitarias. Creían que era cuestión detiempo, olvidando las limitaciones internas de lomecanizable y sus características. Tenían la es­peranza de construir sistemas universales capa­ces de abarcar toda la realidad. También los hu­bo que se apresuraron a proponer la sustituciónde los hombres por las máquinas, incluso en ta­reas de interés psiquiátrico, lo cual alarmó a losmás humanistas (Weizenbaum, Lafrontera entreel ordenador y la mente, 1976), y, desde otrospuntos de vista más generales (Lighthill, 1973;H. L. Dreyfus, What Computers Can't Do, 1973).El cine y la TV la han utilizado ampliamente co­mo inspiración y como instrumento. Y el hechode que las investigaciones de mayor envergadu­ra fueran financiadas por el Pentágono y losejércitos con fines militares y espaciales colabo­ró también a magnificar la capacidad destructivay diabólica de la IA.

Seguramente una encuesta mostraría que la IA se ve, sobre todo, relacionada con la investi­gación espacial, el mundo militar, y el mundo de ficción. Y no es que esto sea falso, sino que difi­culta su incorporación a la economía cotidiana, incluso de cara a los empresarios, que tampoco son fruto de la casualidad.

Hoy, cuando la IA comienza a poder ser más conocida por sus productos reales, tanto los in­vestigadores como algunos usuarios empiezan a ser prudentes en sus manifestaciones. A veces aquellos se han vuelto tan prudentes que evitan hablar públicamente de ella o lo hacen con iro­nía pues están cansados de responder siempre a los mismos tópicos. En los medios de comunica­ción tampoco parece haber hecho ningún es­fuerzo por informarse adecuadamente. Están faltando unos intermediarios que hagan más di­gerible el mundo de la IA. Y con la prudencia llegó un escepticismo también injustificado. Porque los investigadores se han encontrado con dificultades de realización mucho mayores

65

de las que esperaban. Así, por ejemplo, los siste­mas expertos han revelado la necesidad de crear entornos de programación mucho más potentes antes de acometer sistemas complejos. Las drás­ticas limitaciones de aprendizaje y adaptabilidad de los sistemas los hacía morir casi antes de co­menzar a funcionar, pues presentan casi la rigi­dez de los sistemas mecánicos habituales. Urge automatizar muchas necesidades de la propia programación. Pero también es cierto que se es­tán consiguiendo equipos que ya pueden abor­dar con éxito productos útiles y rentables que dejan a la informática clásica a menudo obsole­ta. Por eso la conclusión más evidente es que la informática está siendo orientada por la IA de modo que ésta representa ya su futuro. Es cierto que las manifestaciones iniciales respondían más bien a la fe de los pioneros, y eran exagera­das, pero hay que reconocer que resultaba muy difícil disponer de presupuestos mínimos para realizar una investigación que no tenía una ren­tabilidad inmediata y que estaba tan cargada de filosofías. Como contrapunto, la mayoría de las multinacionales de la informática continuaron, por su parte, rezumando un escepticismo tam­bién exagerado hasta finales de los años setenta. Luego han comenzado a utilizar la IA como ele­mento publicitario, aunque, en España, todavía la situación es otra. Aún no se ha conseguido dar una información pública ajustada. Especial­mente, sería necesario un mayor contacto de los investigadores con los empresarios y los respon­sables de las instituciones que podrían sacar par­tido de esta tecnología.

No es de extrañar que la IA dé prestigio a las empresas y que todas las multinacionales de la informática hayan acelerado la creación o el de­sarrollo de equipos de investigación, pero siem­pre adaptándose a las condiciones de los merca­dos nacionales. Las propias secciones nacionales reflejan la debilidad de la informática en nuestro país. Apenas se investiga, se trata de vender a toda costa, lo cual augura un futuro poco pro­metedor.

Los mitos y la parafernalia de imágenes de es­te bosque no dejan ver las posibilidades reales de esta tecnología donde el contacto de los ex­pertos con las necesidades exige una informa­ción detallada y tiempo para poder hacer facti­bles futuros proyectos. Sería importante obser­var el panorama de las ramas de la economía es­pañola que se van interesando por la informática avanzada y colaboran a su desarrollo nacional, pues son muy pocas las empresas que tienen in­formación contrastada y apuestan fuerte. No tie­ne justificación que una economía en �reconversión hipoteque el futuro de es- ·� ta tecnología. �