Las nuevas tecnologías de Inteligencia artificial como Chat GPT son el furor de la industria tecnológica y ya se definen como el desarrollo más explosivo de 2023.  El doctor en ciencias biológicas y autor del libro Humanidad 2.0, Daniel Pozzi, piensa que actualmente se da la paradoja de sobreestimar la inteligencia artificial pensando que logrará dominarnos y por otro se la subestima considerando que son pocos los que se dedican a generarla. Según Pozzi, la llamada inteligencia artificial no es ni tan inteligente ni tan artificial. 

-¿Qué diferencia tiene con la inteligencia que poseemos los seres vivos, especialmente los humanos, fruto de la evolución de millones de años? 
Deberíamos definir primero qué es la inteligencia. Como pasa con muchas otras palabras transcendentes como amor, felicidad, libertad o conciencia padecemos una carencia semántica. La inteligencia no es una sola cosa, sino muchas. 
 

Según Howard Gartner, en su modelo de Inteligencias múltiples, poseemos 8 tipos de inteligencias relativamente independientes: musical, matemática, lingüística, espacial, kinestésica, interpersonal, intrapersonal y naturalística. Cada una ostentaría su genialidad propia. También podríamos referirnos a la inteligencia fluida, que es la capaz de razonar usando conceptos abstractos, resolver problemas en forma ágil sin utilizar experiencias previas sino creando soluciones novedosas. 

Esta inteligencia es la que hizo que la humanidad llegara a la luna y hoy podamos crear máquinas que esbozan ciertos tipos básicos de inteligencia. Cuando el Homo habilis, la primera especie humana, se cortó accidentalmente con una piedra hace 3 millones de años se dio cuenta que con esa piedra podría cortar la carne de animales, sirviéndole el hallazgo también para cazarlos y seccionarlos antes de comerlos. Luego, ese comportamiento fue trasmitido culturalmente al resto de los congéneres pasando a su descendencia. Eso es inteligencia en el sentido humano. 

El humano tiene motivaciones, por ejemplo comer, que estimula a buscar mecanismos para suplir sus necesidades. Las máquinas no tienen motivaciones propias, solo siguen las motivaciones de quienes las programan. 

-¿Qué inteligencias tienen las máquinas? 
Cuando las primeras máquinas lograron hacer cálculos simples usando engranajes y ruedas dentadas, seguramente pensamos que tenían algún atisbo de inteligencia. En el siglo XVI, el matemático y filósofo francés Blaise Pascal inventa en 1642 "la pascalina", que realizaba cálculos básicos. 
 

En la actualidad no llamaríamos inteligente a una calculadora electrónica, ni siquiera a una PC que puede realizar enorme cantidad de cálculos por segundo. Podemos decir que emula una capacidad humana que estaría dentro de la inteligencia lógico matemática. Su método de lograrlo es muy distinto que el que usa el cerebro para hacerlo aunque nadie duda de su eficiencia y su exactitud a punto tal que nuestra sociedad moderna opera plenamente en cálculos hechos por máquinas. 

-¿La inteligencia de las máquinas es comparable a la humana?
Para responder tendríamos que empezar por su sustrato, o sea "la cosa" que la genera. En el caso de la inteligencia humana es un órgano biológico: el cerebro, en las máquinas son CPU fabricados con silicio. Por lo tanto, partimos de cosas totalmente distintas. 

Con respecto a su consumo, si bien el cerebro es un órgano eficiente y consume lo mismo que una bombita de luz, esto es relativo ya que para conseguir esa energía tenemos que alimentarnos, digerir lo que comemos, convertirlo en glucosa, oxidarla mediante el ciclo de Krebs en las mitocondrias para guardarlas en uniones químicas de fósforo antes de poder utilizarla. Además, como fruto de todos estos procesos generamos múltiples desechos. 

Por otro lado, las máquinas -en su mayoría eléctricas- solo se enchufan. Tanto las máquinas como el cerebro necesitan un "Input" que es la información que llega del exterior para ser procesada. 

Tenemos distintos órganos de la percepción que podrían ser análogos funcionalmente a los sensores que usan las máquinas aunque sus mecanismos no son iguales, la trasmisión nerviosa y la eléctrica son muy distintas. Esa información tiene que ser luego procesada y ahí empiezan las diferencias más trascendentes. Las computadoras digitales manejan 0 y 1, las computadoras cuánticas tienen más opciones pero no nos vamos a meter con ese tema complejo.

-¿O sea aunque necesita el input lo que pasa después es muy diferente?
Claro, si bien el sistema nervioso funciona activando potenciales de acciones en las neuronas, que sería como un mecanismo ON/OFF, para que la señal pase hacia la siguiente neurona tienen que mediar moléculas conocidas como neurotransmisores. Hay muchas de estas moléculas que se unen a receptores específicos como una llave a su cerradura. 

Este proceso modula la transmisión nerviosa activando o inhibiendo su funcionamiento. Estos mecanismos químicos son fundamentales para su correcto funcionamiento, de hecho la mayoría de los psicofármacos actúan sobre la sinapsis que es la hendidura entre las neuronas, lugar donde actúan los neurotransmisores. 
 

Todas esas moléculas y sus receptores generan una enorme complejidad y heterogeneidad. Por su parte, en las máquinas hay mucho de lo mismo, la forma de aumentar su potencia es hacer los transistores más pequeños para incrementar su densidad. A mayor cantidad de transistores mayor potencia. En la evolución del cerebro se usó una estrategia similar, o 3 sea, disminuir el tamaño de las neuronas y así aumentar su densidad, no obstante llegó a un punto máximo. 

Este crecimiento de la densidad lo podemos ver en los primates. En los humanos aumentaron la cantidad de neuronas especialmente en el neocórtex. En el trascurso de tres millones de años desde el surgimiento del Homo habilis hasta el Homo sapiens el cerebro triplicó su volumen llegando también a un límite práctico. La última estrategia fue la de optimizar los circuitos neuronales, por lo cual sería más correcto decir que nuestro cerebro es un conjunto de circuitos que un conjunto de neuronas.

 La evidencia indica que guardamos nuestros recuerdos en sustratos físicos del cerebro, también nuestra conducta está guardada en circuitos. Si los circuitos se dañan perdemos datos y nuestra conducta cambia. Esto lo evidenciamos frente a cualquier evento que deteriore el cerebro como podría ser un ACV, un traumatismo o enfermedades degenerativas del cerebro.

-¿La diferencia esta en al forma de aprender?
 Para aprender necesitamos de la plasticidad neuronal que involucra cambios en las conexiones sinápticas. En las máquinas el hardware no cambia, sí lo puede hacer el software. Correlacionar nuestra conducta a circuitos físicos del cerebro no es una visión materialista, de hecho filosóficamente soy idealista, es solo ser coherente con la evidencia empírica.

 A diferencia de las máquinas donde podemos formatear la información en poco tiempo y volver a grabar lo que queramos, en el cerebro los cambios tienden a ser difíciles de modificar. No podemos resetearnos ni dar de baja selectivamente información. Si fuera factible, cuántos quisieran borrar sus traumas psicológicos. 
 

Con respecto a su funcionamiento las diferencias son abismales. Un órgano biológico es dinámico, extremadamente complejo, hay miles de factores que interactúan, la heterogeneidad es casi infinita. Cada neurona es única, con forma, sinapsis, epigenética, proteínas, receptores de membrana que la caracterizan interactuando con otras células cerebrales como la glía, que dan apoyo logístico a su funcionamiento. 

Los transistores son iguales, de hecho, la heterogeneidad representaría un escollo ya que produciría resultados inciertos. En el presente, las máquinas solo emulan algunas capacidades humanas como la facultad de calcular, de hacer comparaciones. Recientemente, con la posibilidad de reconocer rostros han logrado "ver", superándonos en la fonética tanto al escuchar como al hablar. 

Los últimos logros permiten que puedan resumir información, lo que significaría determinar qué es lo más relevante. Hay que destacar que hoy las máquinas poseen una de nuestras principales capacidades: encontrar patrones. Determinar qué es lo que se repite según un factor es algo que habitualmente realizamos, por ejemplo sabemos que cuando se nubla es más probable que llueva y si llueve es más probable que nos mojemos. Lo que lo torna revolucionario no es solo que las máquinas hayan desarrollado esa capacidad sino que puedan usar una enorme cantidad de datos a los que tienen acceso. 

Previo a que las máquinas puedan usar información digitalizada hubo que digitalizar una inmensa cantidad de información. Las máquinas pueden leer esa información sin interfaz ya que está en su "mismo idioma". Nosotros, en cambio, tenemos que utilizar interfaces como las PC o celulares para acceder a ella. 

-¿Qué opina sobre que la inteligencia artificial domine la sociedad?
Preocuparse porque las máquinas tomen el control de la sociedad y nos dominen es como preocuparse del cambio climático en Marte, es algo que puede pasar en un futuro lejano por lo que hoy no es prioritario. La IA se está convirtiendo en una herramienta poderosa, el peligro depende de quien la use, o sea, de los humanos. 
 

Como en la creación bíblica del humano, queremos crear máquinas a nuestra imagen y semejanza. ¿Es necesario pasarle nuestros defectos a las máquinas? Hay que recordar que nuestro cerebro está hecho para sobrevivir en circunstancias distintas a las actuales, entonces, ¿para qué transferir los atávicos procesos humanos a unas máquinas que deberían cumplir roles distintos? 

Hemos desarrollado en los últimos pocos millones de años importantes capacidades cognitivas, no se produjo a expensas de las emociones dado que estas también se han desarrollado aumentado su complejidad. Debido a que las emociones son evolutivamente más antiguas y muy fuertes podemos decir que somos animales emocionales que razonamos. 

-¿Nuestra parte emocional será integrada en las máquinas?
Cuando interactuamos con las máquinas en un sentido emocional valoramos que comentan errores, eso las acerca más a los humanos. Como muestra la película animada Ron da Error, donde se valora a determinado robot porque tiene una falla. Hay una naciente industria de máquinas emocionales, generalmente con forma humana. 

Al ser seres sociales y dado la crisis que existe en las relaciones humanas usamos máquinas que nos trasmiten falsas emociones pero que nos sirven para nutrir necesidades de afecto y protección. Seguramente será una industria pujante. 
 

Tiene sentido que las máquinas tengan la necesidad de interactuar con otras máquinas o con humanos. Como pasa con nuestras mascotas nos gusta que nos extrañen y nos muestren cariño, aunque eso es una "tara" nuestra. 

A pesar del extraordinario avance en la IA hay algo que las PC no tienen -y según algunos autores nunca tendrán-, la conciencia. Si carecen de esta tampoco tienen Self, por lo tanto, autoconciencia. Todavía no sabemos de qué materia está formada la conciencia humana, menos aún podemos generarla en una máquina. Es uno de los grandes misterios de la ciencia. 

-¿Qué es la creatividad? ¿Las máquinas basadas en IA piensan? 
Una de las razones del auge de la inteligencia artificial es la carencia de la inteligencia natural. Esto se nota especialmente en la creatividad pues repetimos producciones del pasado sin lograr crear muchas cosas nuevas. A pesar del aumento demográfico de la población humana las personas creativas son escasas y valiosas. La clave en la definición de Inteligencia es la creación de cosas nuevas. Hacer ciencia es generar conocimiento nuevo que luego, a partir de la tecnología, produzca beneficios prácticos. ¿Pueden las máquinas hacer ciencia? Uno diría que no, sin embargo pueden ayudar en trascendental medida. 

Usando la IA se podría saber qué moléculas tienen mayores posibilidades de ser exitosas en ensayos clínicos, incluso podrían hacer metaanálisis. ¿Hacer estadísticas con datos existentes es hacer ciencia? ¿Pueden las máquinas pensar? Pensar es relacionar datos y sin duda las máquinas lo hacen, pero lo logran de una manera diferente al cerebro humano, por lo que a mi entender tendríamos que usar otra palabra para conceptualizar el "pensamiento" de las máquinas. 
 

Se pueden lograr efectos similares usando tecnologías distintas, por ejemplo los pájaros y los aviones vuelan aunque el principio físico que utilizan es disímil. En la actualidad se da una singularidad no prevista: Es más fácil para la tecnología reemplazar trabajos intelectuales que físicos -una máquina "aprende" mejor a programar que a limpiar una casa-, mientras que en las primeras revoluciones industriales había sucedido lo contrario, se suplió el trabajo físico. 

La mayoría de las capacidades humanas están por encima de las facultades de las máquinas. ¿Cuándo podremos construir un robot que juegue al fútbol como Messi? 

-¿Qué piensa de la capacidad de conectar cerebros a máquinas?
 La capacidad humana que nos diferencia de los animales ha sido el fruto de múltiples cambios en nuestro cerebro. Hoy podemos poner algunos de estos genes humanos en animales. Ya lo hemos hecho en ratas y monos, y si bien se han visto algunas mejoras cognitivas están lejos de entender el teorema de Pitágoras. 

Múltiples proyectos como el neuralink de Elon Musk están próximos a ser autorizados para uso en humanos. Tenemos cabal certidumbre que la posibilidad de aumentar la inteligencia en cualquiera de sus formas va a impactar fuertemente en la vida de todos. La desaparición de varias profesiones tradicionales como hoy las conocemos, el impacto en las relaciones humanas, modificaciones en la manera de aprender, el cambio en la forma en que interaccionamos con las máquinas, la facultad de actuar en procesos de creación tanto en ciencia como en arte, son solo algunos de los aspectos en que la IA cambiará nuestras vidas.