La teoría de las múltiples inteligencias frente a una IA del siglo XXI

Durante buena parte de la historia de nuestra sociedad se ha considerado la inteligencia una cualidad única e innata de los seres vivos. Una suerte de germen de la conciencia capaz de unir puntos y resolver conflictos.

Arenero

Con la llegada de la tecnología, se hizo necesario redefinir lo que podíamos considerar inteligencia. Y es que ahora una máquina podía demostrar inteligencia si parecía ser inteligente, si conseguía engañar a un humano y hacerse pasar por otro.

Así nació el test de Turing, que ha permanecido vigente durante más de medio siglo como sistema supuestamente infalible para discernir la inteligencia.

Y en su formulación tiene su principal debilidad, puesto que conseguir engañar a un humano (a un jurado compuesto por personas) es cada vez más fácil.

Lo demostraba hace algo más de un año Eugene (EN), la primera inteligencia artificial que conseguía pasar el test de Turing con un 33% de éxito (el 33% del jurado pensó que estaba ante una persona, exactamente ante un niño de 13 años).

Uno de sus aplicativos más habituales es la protección contra spam y uso malintencionado, y ahí estaba Vicarius, una startup especializada en reconocimiento de imágenes que demostró su efectividad saltándose el 90% de los captcha que le ponían por delante.

¿Son inteligentes estos “sistemas inteligentes”? No. Se puede decir más alto pero no más claro.

Lo único que han demostrado es que el ser humano es capaz de crear sistemas específicamente diseñados para saltarse test como el de Turing, que precisan de una inteligencia emulada y fuertemente acotada. No es una inteligencia real. No une cualquier punto para encontrar una solución. Simplemente tira de su ingente base de datos (EN) con un sistema bastante afortunado de acciones, y miles de horas de prueba/error (aprendizaje).

La inteligencia artificial se nos escapa todavía, y previsiblemente se nos seguirá escapando durante muchos años más. Y cuando hablo de inteligencia, lo hago en toda su completitud, no en pequeños reductos donde las ramificaciones de una inteligencia real se ven obligadas a seguir exactamente el mismo rumbo, y tampoco bajo una definición hecha ex profeso para llenar titulares de papers y medios sedientos de noticias.

Si queremos hablar de inteligencia artificial, hagámoslo a partir de la teoría de las inteligencias múltiples, propuesta en el 1983 por Gardner, y que presenta una realidad más cercana.

La inteligencia no es única, sino múltiple. No hay una sola inteligencia, sino diversas inteligencias que juntas dan sentido al término.

Una persona puede ser muy inteligente académicamente hablando, y ser un patán en cuanto a relaciones humanas o comunicación. ¿Eres inteligente entonces? No, eres inteligente académicamente, pero quizás en la suma acabes por estar por debajo de la media.

Existen varias inteligencias, y cada una sale a relucir en el momento adecuado, como la teoría de los Yo hace con los rasgos de personalidad de todos nosotros.

Son semi-independientes, esto es, pueden trabajar en solitario o junto con otras. En el caso anterior, seguramente una persona inteligente académicamente hablando habrá tenido que presentar sus trabajos, y por ende, tirar de su empatía, de su inteligencia emocional, para ganarse (o salir del paso) en dicho momento. Pero es posible que para estudiar para un examen, encerrado en su habitación, solo ejercite la inteligencia académica.

Para colmo, la inteligencia no es innata, sino que se aprende y evoluciona según el uso que le demos. Nadie nace siendo un genio. Es el conjunto de predisposiciones, tanto internas como externas, lo que hace que un niño acabe despuntando en alguna faceta de su vida.

Se habla por tanto de nueve disciplinas.  Nueve inteligencias que nos permiten conocer el mundo a través del lenguaje, del análisis lógico-matemático, de la representación espacial, del pensamiento musical, del uso del cuerpo para resolver problemas, de una comprensión de los demás individuos, de una comprensión de nosotros mismos, de un análisis de los elementos del entorno natural (autoconcepto) y autosugestionarse.

Si centramos nuestra educación; Si centramos nuestra forma de entender el éxito de la inteligencia en solo las dos primeras, despreciamos el resto, que acaban por ser igual de importantes para el día a día.

Y aquí es donde entra la propuesta que recientemente hacían varios gurús de la IA en favor de un nuevo Test de Turing, que sería más parecido a un decatlón (EN). Habría preguntas de conversación, como en el de Turing, pero también tipo test, reconocimiento de imágenes y/o vídeos, e incluso montaje físico de algún tipo de mueble o juego de maderas.

La cuestión es que para demostrar que una máquina es inteligente, no vale con defenderse con mucha fluidez en una de las inteligencias, sino ser capaz de pasar pruebas que requieran distintos tipos de inteligencia.

Se quedará por tanto cabizbajo Eugene, que es muy listo para responder preguntas pero dudo mucho que sea capaz de resumirme de qué va la imagen que encabeza este artículo. Para eso tenemos ya algoritmos que se encargan de buscar patrones en las imágenes y asociarlas a términos (por ejemplo, “Niño“, “Arena“, “Juego“). Pero estos se quedarán a cuadros cuando el juez les pida que monten una torre con cartas. Y alguno habrá con brazo robótico y la sensibilidad necesaria para hacerlo, pero sin capacidad alguna de comunicación.

Porque al final conseguir crear inteligencia no es tan fácil como pensábamos. Estamos todavía jugando en el arenero, intentando emular cosas que ni siquiera entendemos.