Bienvenidos a «Codificando la Humanidad». Una nueva serie neuronal que analiza los intentos del mundo del aprendizaje automático de crear IA a nivel humano.
Deténme si has escuchado este. Un robot entra en un bar y el camarero toma su pedido. El robot dice: «Tendré lo que le guste a mi desarrollador».
Si no te estás riendo en este momento es porque la broma no es graciosa. Y si te estás riendo es porque la broma es gracioso. Así es como funcionan las bromas. También es la forma en que trabaja la gente.
Con humor o no, la premisa del chiste es que los robots no tienen personalidades, ideas, pensamientos o deseos. Cualquier cualidad humana que podamos atribuir a una máquina o su salida son simplemente reflejos de nosotros mismos o de sus programadores.
Eso no encaja bien con las percepciones dominantes de la IA. Hemos visto un centenar o más de variaciones en el tropo «Un robot escribió este artículo» que El guardián tiene atrapado en el año pasado. Cada uno promete un futuro cercano en el que los creadores humanos se ven desplazados o se ven obligados a trabajar en conjunto con las máquinas.
El estribillo común es que la IA aún no es humana, pero ¡Será antes de lo que piensas!
Y, tal vez después de leer algunos resultados cuidadosamente seleccionados del generador de texto de OpenAI, GPT-3, comience a sonar menos como una hipérbole y más como un buen sentido común.
Vemos a los robots retrocediendo haciendo parkour y haciendo intercambios faciales en nuestras redes sociales todos los días. Tenemos todas las razones para creer que un generador de texto puede hacer cosas que parecen sacadas del ámbito de la ciencia ficción.
Al menos, hasta que comencemos a picar las costuras. Porque, desafortunadamente, una comprensión funcional de las maquinaciones de los sistemas de inteligencia artificial basados en el aprendizaje profundo no cae dentro del ámbito del sentido común.
Prestidigitación
En Neural, nos referimos a la mayor parte de lo que hace la IA como prestidigitación. Eso se debe a que solo hay un puñado de cosas que un sistema de aprendizaje profundo típico puede hacer. Al igual que un mago del mundo real, los desarrolladores crean programas increíbles a partir de algunos fundamentos algorítmicos bastante básicos.
La única diferencia entre un truco de monedas que desaparece y lo que hace David Copperfield es escala. No hay más o menos «magia real» involucrada en las ilusiones del primero y en las del segundo.
Y ocurre lo mismo con la IA. Los sistemas de visión por computadora de Tesla no son más ni menos parecidos a los humanos que No de Hotdog. Básicamente, realizan exactamente la misma función a diferentes escalas.
Es difícil explicar la simplicidad de un sistema de IA enormemente complejo a la persona promedio.
Así que tomemos algo exclusivamente humano y analicemos exactamente lo que sucede cuando intenta codificarlo para máquinas de la manera más simple posible.
¿Puede una IA ser divertida?
Afortunadamente para nosotros, un ex becario de Microsoft llamado Nabil Hossain ya ha hecho todo el trabajo preliminar por nosotros. Hace unos años, Hossain y un par de investigadores de Microsoft AI desarrollaron un sistema de aprendizaje automático para generar titulares humorísticos de artículos de noticias existentes.
La gran idea era que la IA haría microediciones cambiando una sola palabra en un titular serio para hacerlo divertido.
Básicamente, Microsoft inventó Mad Libs para IA para intentar demostrar que las computadoras pueden ser divertidas.
La IA elige un sustantivo o verbo de un titular y lo reemplaza con una palabra que puede cuantificarse objetivamente como humorística.
Así que aquí está la respuesta simple a la pregunta de si la IA puede ser divertida o no: si puedes definir qué es y qué no es divertido, seguro. La IA puede ser tan divertida como tú decidas que es o no.
Lo que nos lleva de vuelta a la broma que abrió este artículo. ¿Es gracioso? ¿Es gracioso el autor que lo escribió?
¿Lo que es divertido?
Las bromas se pueden reducir a fórmulas. Casi cualquier cosa puede reducirse a una fórmula, pero «gracioso» no es una cosa. Es una percepción. Al igual que no puedes darme una pizca de satisfacción o comprar una milla de valor de valor, no puedes producir humorismo cuantitativamente en un laboratorio.
Si un científico les dijera a los principales medios de comunicación que estaban haciendo bromas en vasos de precipitados con líquidos que formaban espuma y cambiaban de color, asumiríamos que se trata de un personaje de dibujos animados de los años ochenta.
Pero, debido a que tenemos una tendencia irracional a imaginar que las computadoras tienen más agencia que un conjunto de química, la gente se inclina a aceptar la idea de que una IA puede ser intencionalmente divertida.
Entonces, ¿cómo hacemos que una computadora escupe una broma? O, en el caso del sistema de titulares de Microsoft, ¿cómo hacer que una IA escupe un loco loco?
El primer problema con el que se encontró el equipo de Microsoft fueron los datos. Si quieres enseñarle a una IA a reconocer imágenes con gatos, debes entrenarla con imágenes de gatos. Ergo, si quieres enseñarle a una IA a ser divertida, tienes que entrenar en… cosas que son divertidas.
¿Quien decide?
Podría decirse que nadie debería decidir qué es y qué no es objetivamente divertido. Porque el humor es subjetivo.
Pero, si hay alguien calificado para determinar qué es y qué no es divertido, ciertamente no es un equipo de jueces internos de Microsoft o Amazon Mechanical Turk. No tienes que ser Marc Maron saber que los empleados de las grandes tecnologías y los microempresarios no son los principales expertos del mundo en lo que es divertido.
Pero, ¿cuál es la alternativa? Una coalición de personas divertidas reconocidas mundialmente podría crear una base de datos de Mad Libs que encuentren divertidos, pero eso no es garantía de que una persona determinada se ría entre dientes de cualquiera de ellos. O que una IA podría usar esa base de datos para generar nuevo titulares divertidos.
La línea de fondo: La IA no puede ser divertida. Gracioso, según lo interpretado por el destinatario de un chiste, es subjetivo. Y divertido como una construcción intencionada requiere intención.
Al igual que la moda, ser divertido es tan complejo como las personas de las que te rodeas. Lo que un grupo de desarrolladores de inteligencia artificial podría encontrar divertido o de moda probablemente diferirá de los gustos de la Semana de la Moda en la sala de escritores de Comedy Central. Y tanto la percepción individual como pública de lo que es humorístico cambia y evoluciona constantemente.
Queridos personajes y rutinas de antaño, como Archie Bunker o Eddie Murphy’s chistes homofóbicos, probablemente no encontraría la misma aclamación y elogio cómico en el zeitgeist moderno como lo hicieron en el pasado.
Cuando se trata de imitar incluso las experiencias humanas más simples, hay ciertos aspectos de nuestra existencia que no se pueden codificar ni cuantificar. Sería difícil argumentar que el humor no está entre ellos.
El equipo de Microsoft no desarrolló una IA que crea titulares divertidos. Codificaron una pequeña muestra de Mad Libs, un grupo estadísticamente insignificante de humanos que encontraron gracioso, y entrenaron un sistema de aprendizaje profundo con esos datos.
Lo que han logrado no es ni más ni menos humano que enseñarle a un chatbot qué mensaje escrito previamente debe seleccionar en respuesta a la consulta de un cliente. Es más complicado. Pero no es más humano.