Creatividad, algoritmos y “aprendizaje profundo”
¿Pueden aprender las máquinas? La inteligencia artificial ha logrado resolver tareas cada vez más complejas, antes reservadas únicamente para el raciocinio humano. A partir de programas computacionales construidos en base a algoritmos —series de pasos a seguir para obtener un resultado—, la inteligencia artificial permite a las máquinas detectar patrones y clasificar la información que reciben. Las nuevas formas de inteligencia artificial están diseñadas de modo que refuerzan aquellas operaciones que llevan a un resultado correcto y debilitan aquellas que no llevan al resultado ideal. Así, algunos algoritmos mejoran su desempeño al pasar el tiempo y evitan errores futuros mediante ensayo y error. Hablamos del “aprendizaje automático” (o Machine Learning en inglés), que ha logrado hazañas como el reconocimiento de rostros, la traducción y la corrección automáticas y la visión por computadora.
Para algunos, este es el momento de empezar a preguntarse qué tan cerca está el aprendizaje del que son capaces las máquinas de producir resultados que se asemejen o superen a los del ser humano. En este contexto, el periodista científico Will Knight entevistó Stevan Harnad, preguntando lo siguiente: “¿qué opina usted de los esfuerzos de Google por construir algoritmos ‘creativos’? ¿cuál es la posibilidad de que esto suceda? y ¿en qué consistirían estos esfuerzos?”
Les comparto mi colaboración para el suplemento "El Cultural", la traducción de una entrevista con Stevan Harnad, quien reflexiona acerca de la inteligencia artificial y la creatividad.
Para el suplemento completo, clic aquí abajo (para el artículo en cuestión, páginas 9-10):