De los dos grandes hitos que el cruce de la inteligencia artificial con el ajedrez nos otorgó, una inmensa mayoría de las personas recuerda el primero – la derrota del entonces campeón del mundo Kasparov ante Deep Blue en 1996 – y casi nadie el último – la victoria de Ponomariov, entonces ex-campeón del mundo FIDE, ante una computadora específicamente programada para jugar al ajedrez en 2005.
Sin querer quitar importancia a lo de Deep Blue, no podría porque realmente la tiene, lo que de verdad debería hacernos pensar es que desde 2005 ningún humano ha derrotado a una computadora programada para jugar al ajedrez. Hace doce años y pasarán muchos más, posiblemente nunca volvamos a ver una victoria humana similar.
Hitos similares en otros juegos siguen aconteciendo: el año pasado Alpha Go – para entendernos, «el Deep Blue del Go» – derrotaba al campeón del mundo alrededor de 10 años antes de lo previsto; a comienzos de 2017, Libratus («el Deep Blue del Poker» y ya paro con las analogías de periodismo de tercera) se pasaba por la piedra a 4 de los mejores jugadores de Poker del mundo.
Ajedrez, Go, Poker, juegos, ¿verdad? Pero no estaríamos hablando de esto si las implicaciones quedasen ahí. Hace menos de un mes se publicaba un paper firmado por Katja Grace et al. con predicciones sobre cuándo la inteligencia artificial sobrepasará el rendimiento humano en diferentes actividades. La siguiente figura está sacada de ese paper:
En 5 años la inteligencia artificial doblará la colada mejor que los mejores humanos (para quienes somos algo más torpes doblando ropa, esa batalla está perdida a día de hoy, me temo). Angry Birds, StarCraft y otros videojuegos tienen un futuro similar. Pero no para ahí: los traductores podrín ser superados en menos de 10 años, los conductores de camión en unos 10, y los vendedores de tiendas normales y corrientes en unos 15. Si vamos a profesiones de cualificación más elevada, los plazos se estiran, pero todas sin excepción tienen en el horizonte su propio momento Deep Blue.
Puede ser que los autores hayan errado el tiro por arriba o por abajo, quizá la AI tarda en aprender más de lo esperado, pero si Alpha Go nos enseña algo es que es posible precisamente lo contrario, que la inteligencia artificial se desarrolle aún más rápido de lo esperado, entre otras cosas porque no sabemos por qué el software de inteligencia artificial toma las decisiones que toma. Nosotros le damos lo básico para que aprenda por su cuenta, y no conseguimos saber por qué ni cómo razona posteriormente sus decisiones.
No estamos hablando de juegos: estamos hablando de robots que sabrán trabajar mejor que tú, pero también tomar decisiones de inversión mejor que tú. Y aquí es donde la cosa se pone de verdad interesante. Lo del ajedrez es secundario a cómo la humanidad se organiza, pero qué consecuencias puede tener el hecho de que los humanos a medio plazo no consigamos rendir en el trabajo mejor que un competidor automático, y tampoco consigamos hacer inversiones mejor que éstos para salir adelante con nuestros ahorros.
Con esto, como con el ajedrez, corremos el riesgo de fijarnos en el hito equivocado: lo verdaderamente crítico no es cuándo el mejor robot sobrepasará en habilidad al mejor humano en una tarea concreta, sino cuándo para esa misma tarea el mejor humano nunca más podrá ser mejor que la máquina.
No sabemos cómo afectará a la empleabilidad (ese gran término apadrinado por los gurús de recursos humanos) de millones de personas, quizá quienes hacen trabajos técnicos como los pilotos de avión sufren mientras los asistentes de vuelo no pierden su empleo porque haya quien prefiera pagar por tener un asistente humano. Es el futuro, y todo lo que creemos saber sobre él puede ser erróneo.
Es el futuro y lo desconocemos, pero podemos estar seguros de que viviremos en él. Y más nos vale ir pensando en cómo solventar estas cuestiones.