Reseña de Inteligencia Artificial: Guía para seres pensantes

Se dice que John McCarthy dijo sobre la inteligencia artificial:

"En cuanto funcione, ya nadie la llamará inteligencia artificial."

Melanie Mitchell es profesora en el Santa Fe Institute, un lugar muy interesante para trabajar. Su investigación actual se centra en la abstracción conceptual, la creación de analogías y el reconocimiento visual en los sistemas de inteligencia artificial. Acabo de terminar su último libro, Inteligencia Artificial: Guía para seres pensantes, editado en castellano por Capitán Swing, y me ha gustado mucho. De hecho, encontré la cita inicial de McCarthy en su obra. Como supondréis, soy un ávido lector de libros, blogs y artículos relacionados con la IA y la robótica, y por eso considero que tengo cierto criterio para opinar entre diferentes obras.

El libro se compone de historias entrelazadas sobre la ciencia de la IA y la gente que hay detrás, y además rebosa de relatos clarividentes, cautivadores y accesibles de los trabajos modernos más interesantes y provocadores en este campo, aderezados con el humor y las observaciones personales de Mitchell.

En la mayoría de los libros introductorios a la IA, a menudo encontraba una vuelta de tuerca más en la desgastada lucha entre Deep Blue y Kasparov (no sé si el de Bakú está harto de que le pregunten), AlphaGo y Alan Turing. Sin embargo, Mitchell profundiza un poco más en la tecnología, en los fundamentos de los algoritmos, y todo con un lenguaje accesible.

El libro comienza con un trasfondo histórico -que no es muy habitual encontrarlo en este tipo de libros- sobre los orígenes de la programación simbólica y el enfoque de las redes neuronales. Tras el famoso Proyecto de Investigación de Verano de Dartmouth sobre Inteligencia Artificial en el verano de 1956, los investigadores tenían diferentes puntos de vista sobre esta disciplina. Esta base histórica constituye en sí misma una narración digna y convincente. Sin embargo, a lo largo del libro también se exploran con gran detalle amplios temas contemporáneos, como las aplicaciones de la IA en el reconocimiento de imágenes, los vehículos autónomos, el reconocimiento de la voz y la impresionante traducción que hoy proporcionan los populares motores de búsqueda...

Muchos de los retos que plantea la creación de máquinas plenamente inteligentes se reducen a la paradoja, muy popular en la investigación de la IA, de que "lo fácil es difícil". Los ordenadores han derrotado a campeones humanos de ajedrez y de Jeopardy, pero siguen teniendo problemas, por ejemplo, para averiguar si una foto incluye o no un animal. Las máquinas todavía son incapaces de generalizar, de entender la causa y el efecto o de transferir conocimientos de una situación a otra, habilidades que los homo sapiens empezamos a desarrollar en la infancia.

Sólo echo de menos que el libro se publicara antes de que aparecieran los LLM y, por tanto, la teoría para la comprensión del lenguaje natural se basa en teorías más antiguas. Así que esperemos que la autora actualice esta parte.

En resumen, esta obra interesará sobre todo a los tecnólogos que exploran los fundamentos computacionales y tecnológicos de la IA y las implicaciones actuales que estos aportan a la era digital.

Además, Melanie Mitchell también es autora del blog AI: A Guide for Thinking Humans que recomiendo encarecidamente y en el que desmitifica muchos de los titulares de actualidad.