Estos días se han ido sucediendo varios artículos, algunos en grandes medios generalistas, sacando a la luz las bonanzas de GPT-3, la nueva versión del sistema de aprendizaje automático de OpenAI, esa niña bonita de Elon Musk.
Y ojo, que hay razones para ser positivos. Por aquí tienes un extracto de lo que la propia IA escribió haciéndose pasar por el entrevistado para un artículo de Xataka (ES) precisamente hablando sobre GPT-3:
Los expertos nos dicen que los avances son muy interesantes, pero aún quedan un montón de trabajo por hacer.
Andres Torrubia: “La Inteligencia Artificial es una parte fundamental en el futuro de las empresas y de la sociedad. La IA es una parte importante del cambio digital que está viviendo la sociedad, y por tanto es fundamental que la población entienda sus implicaciones, que son positivas. Pero la AI es más que la IA, y no es una tecnología nueva, sino que está más o menos en su infancia. La AI no es la IA y la IA no es la AI. En mi opinión, en el futuro todas las empresas van a tener una AI para el tratamiento de la información, que puede ser mucho más que la IA. Y esto es lo que hace que la IA sea tan importante, pues no se trata sólo de la tecnología, sino de la transformación de las empresas. Esta transformación es un proceso que tiene que ver con la sociedad, la forma en la que la gente quiere interactuar con las empresas y con el mundo. La AI nos permitirá construir empresas que cambien la forma en la que vivimos”.
Las 7 de la SemanaNewsletter de negocios digitales, tecnología y seguridad Imagínate recibir de manera totalmente gratuita este tipo de historias directamente en tu correo.
Te envío cada lunes a las 7am un email con toda la actualidad sobre tecnología, seguridad y negocios digitales.
Recalco que esto lo ha escribo una máquina, no una persona. Y en líneas generales, hasta podría pasar por humano. Quitando a lo sumo esa frase de «La AI no es la IA y la IA no es la AI», que a algunos nos recuerda mucho quizás a esas frases clásicas de nuestro querido ex-presidente (ES), el resto hasta podría haberlo dicho un supuesto experto en inteligencia artificial.
Y pasa lo mismo con los datos que arroja la máquina al realizar cálculos matemáticos.
Si a GPT-3 le preguntas cuánto es 3+3, casi con total seguridad te responderá que 6.
Pero que sea capaz de escribir y calcular, no significa que sepa escribir y calcular.
Me explico.
Basarse en el contenido o en el contenedor
Esto mismo pasa en la amplia mayoría de sectores del conocimiento humano. De pequeños nos enseñan, por ejemplo, que para sumar un número a otro tenemos que aplicar una fórmula que al principio realizamos mediante la suma de dedos, y más adelante con apaños que nos simplifican realizar la suma (el «me llevo 1», por ejemplo).
La realidad es que esto no es aprender a sumar, sino simplemente sumar en base al contenedor de una suma, es decir, la receta que nos auto-imponen (hay que empollarla) para simplificar su compresión y que nos sirva en el día a día. Y en efecto, el resultado es exactamente el mismo (si fuera diferente es que el sistema no funciona).
Eso pasa así, como te decía, tanto en matemáticas como en cualquier otra disciplina. Entendemos la gravedad no realmente por el contenido de la misma, sino por su efecto. Y sabemos que «Haber» se escribe así porque nos han enseñado el contenedor de la lengua castellana, no el contenido.
Una manera muy lógica, y sobre todo rentable, de pasar el conocimiento de generación y generación.
Ahora bien, afortunadamente nuestro cerebro es capaz de realizar todas estas recetas CONTEXTUALIZADAS a la ideosincrasia de nuestro entorno y nuestro paulatino aumento del conocimiento, de forma que lo que de pequeños era simplemente empollar que 1 más 1 es 2, poco a poco se vuelve un sistema, y con el álgebra entendemos, abstrayendo mediante variables, las razones de por qué 1 más 1 es 2.
¿Y todo este rollo para qué?
Tranquilo, que ya llego.
A lo que voy con toda esta monserga filosófica es que GPT-3 ha aprendido a escribir y sumar no sabiendo escribir o sumar. Ni siquiera aceptando como máxima las recetas antes mencionadas (fórmulas, teoremas, reglas lingüísticas…). Lo ha hecho, como pasa con todo el deep learning actual, en base a lo que los humanos ponemos en Internet.
Y con un añadido que para colmo complica aún más las cosas. GPT-3 tiene que realizar esto en cada operación (un nuevo caracter en un texto, un nuevo resultado en una operación), siendo capaz únicamente de almacenar el contexto de unos pocos caracteres anteriores.
Para que lo entendamos, es como si un servidor, cada vez que quisiera escribir:
Hola, soy Pablo
Tuviera que primero pensar en qué letra debería poner primero, consultando en un diccionario hasta que doy con la H. Y luego revisar probabilísticamente hablando qué otro carácter tiene más posibilidades de acompañar a la H, para llegar a la conclusión de que es la O. Y luego…
Todo, para colmo, teniendo en cuenta solo que ni siquiera conozco mi objetivo (el decir Hola, soy Pablo), sin tener ni puta idea de nada más (¿Qué es ser? ¿Qué es Pablo? ¿Qué es Hola?).
¿Por qué me parece importante señalar esto?
Pues porque en muchos medios han corrido raudos a señalar que GPT-3 ya es capaz, por ejemplo, de generar noticias automáticamente. Que el trabajo de los periodistas corre peligro, ya sabes.
La realidad es que un mundo informado mediante algoritmos como GPT-3 es un mundo en el que las fake news serían la norma, y no la excepción. No porque GPT-3 quiera mentirnos, ojo. Ni siquiera porque tenga un objetivo específico, sino simplemente porque no sabe realmente de qué está escribiendo. Solo calcula que el siguiente carácter de esa palabra, en base a sus 175.000 variables consultadas, debería ser este.
- Que GPT-3 no puede escribirte la última novela de Canción de Hielo y Fuego. Al menos a no ser que quieras que la historia sea coherente.
- Y que GPT-3, aunque acierte bastante con sus cálculos, no puede servirnos para realizar cálculos que a los humanos se nos escapan. Al menos no si podemos aceptar que la máquina se puede confundir.
- Que GPT-3 no piensa, solo hace (ES). Es como si yo me pongo delante de este artículo a escribir palabras que juntas pueden sonar hasta bien, formando frases y manteniendo, más o menos, un contexto común. Pero ya está. Sin un objetivo alguno. Sin razonamiento de ningún tipo.
Increíble que sea capaz de hacerlo. Pero ya está.
Un pasito más cerca de Skynet. Aunque nos falten décadas como mínimo para ver algo que podamos considerar inteligencia artificial fuerte y autónoma.
