Recientemente, una computadora de IBM protagonizó en San Francisco, EE.UU., un debate con humanos en el que, tras escuchar los argumentos de sus oponentes, los refutó, sorprendiendo a una audiencia que consideró el hecho como un hito en el largo proceso de desarrollo de una inteligencia artificial de 5ª generación iniciado en Japón en 1982.

De acuerdo a lo informado por sus promotores, el “Project Debater” de IBM -nombre asignado al aparato- pudo responder a los cuestionamientos humanos sin conocer previamente los temas tratados, aunque acotados a un centenar de ellos, teniendo como sustrato un software con cientos de millones de documentos, la mayoría artículos de prensa y académicos.

Aunque la experiencia no estuvo exenta de errores, la asistencia al evento reconoció el mérito del suceso, dadas las evidentes dificultades que tiene un proceso en el cual la máquina debe evaluar las afirmaciones de su oponente y revisar la información de la que dispone para luego exponer sus argumentos en función de aquello. Según los asistentes, mientras los exponentes humanos -campeones nacionales de debate- lo hicieron mejor en general, el software consiguió argumentos más elaborados, dada su enorme base de datos accesible.

La compañía productora, IBM, ha señalado que el objetivo del proyecto es conseguir que los humanos, apoyados por dicho aparato, puedan tomar decisiones más rápido y con la mayor información posible. Noa Ovadia, campeona nacional de debate de Israel en 2016 y una de las que se enfrentó a “Project Debater”, afirmó que “cuando la máquina pueda mejorar lo que hacemos los humanos será grandioso para decidir de forma informada, para votar de forma informada, ¡para todo!”.

Pero, ¿es posible que un software apoyado en Big Data pueda llegar a reemplazar a los seres humanos en la toma de decisiones, considerando situaciones en las cuales el aporte de la cuantiosa información de que dispone pudiera terminar por cambiar la decisión intuitiva inicial de la persona que la consulta?

La máquina participó en dos debates. Uno de ellos sobre si debería haber más investigación espacial financiada con fondos públicos y otro sobre si debiera invertirse más en tecnologías con aplicaciones médicas. Cada participante tuvo cuatro minutos para exponer un primer argumento y luego un turno de réplica de otros cuatro minutos.

Como se indicó, para dar sus respuestas, la computadora recurrió a un banco de datos propio -no Internet- con fuentes seleccionadas por investigadores de IBM. La computadora “escuchó” los argumentos y luego elaboró sus respuestas a partir de esa base de datos.

Algunas respuestas fueron interesantes y hasta casi “humanas”, dicen los asistentes, entre ellas cuando Ovadia argumentó que el dinero debería gastarse en cosas más necesarias que los viajes espaciales. La computadora replicó: “Es muy fácil decir que hay cosas más importantes en las que gastar el dinero y no discuto esto. Nadie está afirmando que este es el único elemento en nuestra lista de gastos. Pero eso no viene al caso”. Un ingenioso algoritmo que, empero, no rebate el fondo de la inquietud -que hasta ahora solo puede ser humana o biológica- en la medida que apunta a la base que configura el lenguaje: nuestras emociones y preferencias.

En efecto, las investigaciones sobre el lenguaje humano coinciden en que aquel está montado sobre un aparataje de reflejos condicionados biológico-perceptivos de aprendizaje y nominación de las cosas, actos y valoraciones (sustantivos, verbos y adjetivos) y sus respectivos conectores, los que van conformando la experiencia de las personas en sus procesos de endoculturización, entre los cuales, sus pulsos genéticos de supervivencia, procreación y creación, conforman la base oréxica o anoréxica para la toma de decisiones, según la señal percibida del entorno sea asumida como favorable o desfavorable para la supervivencia, procreación y creación individual específica.

Las máquinas, hasta ahora, no poseen esos pulsos y su “raciocinio” responde a la lógica algorítmica que sus programadores han predefinido para su software, razón por la que sus argumentos pudieran ser lógicos, pero eventualmente no “sensatos” o, con sentido, factor que, en la especie, está dado por las citadas emociones. En una entrevista con la BBC, Arvind Krishna, director de investigación de IBM, dijo que este experimento “trata de dominar el lenguaje y el lenguaje es cuestión de matices”, matices que son resultado de tales pulsos genético-emocionales imbricados en el proceso social de aprendizaje y lenguaje humano.

De allí que algunos de los fallos de Project Debater fueran que repitiera en ocasiones los mismos argumentos, aunque con palabras distintas, u ofreciera respuestas que no tenían mucho que ver con el tema en cuestión.

Es cierto que, como señalara el profesor Chris Reed, de la Universidad de Dundee, Reino Unido, se trata de “un avance bastante significativo”, pues, para “abordar algo así como debatir, uno debe ser capaz de resolver muchos conflictos y luego llegar a una resolución. Y cuando desempeñas un trabajo, muchas veces debes tomar decisiones improvisadas y, a veces, quienes te aconsejan, tienen prejuicios o intereses. De manera que, si puedes echar mano de Project Debater para que explique pros y contras de un tema, podrías ver ambos por igual y llevar a una decisión más útil”.

Los creadores de IBM, por su parte, estiman que el proyecto puede ayudar a la hora de tomar decisiones informadas y exentas de intereses o prejuicios y, por tanto, podría ser útil para hacer equipos mixtos donde, tanto humanos como computadores, participen en el debate y en una toma de decisiones más acertada que si aquellos estuvieran compuestos únicamente por personas.

Así y todo, persiste un asunto de previa resolución: ¿cuáles serán las fuentes a las que acudirá el computador y cuál sería el criterio para seleccionarlas? Ambos hechos nos retrotraen al problema original, es decir, los deseos y preferencias humanas que están en la base de sus razonamientos, organizados según hayan sido los infinitos matices de las experiencias que configuraron sus pulsos, emociones y habla.