Robo-Sapiens: la comunicación humano-máquina transforma lo que sabíamos hasta ahora

La Inteligencia Artificial (IA) está abandonando gradualmente la ciencia ficción para integrarse en nuestro presente más real. Los sistemas diseñados mediante IA, como los asistentes virtuales (AVs), ya forman parte de nuestra vida cotidiana y jugarán un papel mucho más relevante en el futuro. El AV es un agente de software que ayuda a los usuarios de sistemas informáticos mediante la automatización de tareas con la interacción humano-máquina. La persona se comunica mediante la voz y el AV procesa su lenguaje, lo interpreta y le responde. Así, la comunicación humano-máquina (CHM) plantea la redefinición de las teorías para comprender las implicaciones sociales y culturales de los dispositivos que asumen funciones comunicativas que antes se asociaban exclusivamente a los humanos. Bienvenidos a la era del Robo-Sapiens.

Los AVs (Virtual Digital Assistant, en inglés) son uno de los ámbitos de la Inteligencia Artificial con mayor proyección a corto plazo, basado en el procesamiento del lenguaje natural, una aplicación de la IA ligada a la lingüística que procesa órdenes textuales, escritas o habladas, en un lenguaje natural para los humanos. Se espera que el volumen de mercado en este sector a nivel global alcance los 18.000 millones de dólares en 2021 y se multiplique por cinco en 2023. Los recientes avances en procesamiento del lenguaje natural, interfaces de conversación, automatización, machine learning y deep learning, permiten que los AVs sean cada vez más útiles y sofisticados.

Los ejemplos más conocidos de AVs son Siri (Apple), Google Now y Google Home, Alexa (Amazon), Braina y Cortana (Microsoft), Viv y Bixby (Samsung), Voice Mate (LG), Nina (Nuance) y Silvia (HTC). Los teléfonos inteligentes y otros dispositivos emplean AVs para ayudar a los usuarios a organizar sus rutinas diarias, administrar su tiempo y tomar decisiones. Sus servicios se basan en los datos suministrados por el usuario, el reconocimiento de su ubicación y su voz, así como en la capacidad para acceder a información en línea sobre el tiempo, tráfico, noticias, música, el propio horario del usuario, restaurantes, cotizaciones bursátiles, etc. Es decir, cada vez más personas utilizan los AV como un compañero interactivo en su día a día.

En el ‘Internet de las cosas’, donde los dispositivos están interconectados mediante tecnologías de red inalámbrica y sensores, las formas de aprendizaje y comunicación están cambiando. Por ejemplo, una entidad bancaria anuncia que los clientes pueden gestionar sus operaciones mediante AVs. Desarrolladores de Microsoft han diseñado un software que permite dialogar con personas fallecidas. Los AVs se popularizan en los servicios de salud. Muchos niños ya están acostumbrados a que ‘Alexa les cuente un cuento’ e interactúan con estos dispositivos de modo natural. Según el profesor Luis Miguel Pedrero, los dispositivos de voz “se convertirán en el cauce habitual de interacción con la tecnología y facilitará una nueva relación entre las personas y el ecosistema de medios y servicios digitales”. Resulta necesario, por tanto, aprender a equilibrar nuestras interacciones con los VAs.

Los sistemas de conversación de los VAs carecen de habilidades de la inteligencia emocional, y todavía son incapaces de interpretar correctamente el lenguaje no verbal, tan importante en la comunicación humana. En este contexto, cobran importancia las relaciones humanas cara a cara, sin intermediación de la tecnología ya que, a fin de cuentas, el Homo sapiens es una especie social. En su libro ‘En Defensa de la conversación’, la profesora del MIT Sherry Turkle analiza el impacto de la tecnología en nuestra capacidad para conversar cara a cara, y postula que la disminución –incluso en algunos casos desaparición– de las conversaciones en nuestra vida representa una grave amenaza para nuestras relaciones, nuestra creatividad y productividad. “La tecnología ha hecho que estemos experimentando una huida de la conversación cara a cara” y esto acarrea consecuencias negativas porque “la conversación es la base de la democracia y los negocios, sustenta la empatía y es básica para la amistad, el amor y el aprendizaje”. Sin ella, “perdemos aquello que nos diferencia del resto de las especies, nuestra humanidad”, subraya Turtle.

La comunicación humano-máquina (CHM) plantea un cambio de paradigma respecto a la comunicación humana y a la comunicación mediada por la tecnología y emerge como una disciplina autónoma. Su objetivo es desarrollar teorías de la comunicación para aquellos contextos en que se comparten contenidos entre humanos y máquinas, para así comprender mejor las implicaciones sociales y culturales de estas nuevas funciones comunicativas que antes se asociaban principalmente con los humanos. A diferencia de los medios de comunicación analógicos, las tecnologías emergentes apoyadas en la IA abarcan formas de comunicación más autónomas, más personalizadas y, en general, más humanas. Algunas herramientas, como los chatbots y los AVs, actúan como comunicadores autónomos que comparten mensajes con los humanos y generan conversaciones que simulan con realismo la comunicación humana.

El supuesto teórico subyacente en la mayoría de las investigaciones sobre comunicación es que los humanos son los comunicadores y las máquinas funcionan como simples mediadores (receptores, canales o emisores tecnológicos). En el marco de la CHM, este supuesto se pone en tela de juicio al preguntarse qué ocurre cuando una máquina asume el papel de comunicador, función que antes se reservaba exclusivamente a los humanos. A diferencia de la radio, la televisión e internet, las tecnologías en las que se basan las teorías clásicas de la comunicación, la CHM está diseñada mediante la interacción entre distintos comunicadores humanos y tecnológicos en un mismo nivel comunicativo. Por tanto, la investigación sobre la CHM estudia las tecnologías diseñadas mediante IA que desempeñan el papel de comunicador precisamente así, como comunicador, en vez de como un simple canal o receptor. Es decir, los denominados ‘Robo Sapiens’.

‘Robo Sapiens. Evolution of a new species’ es un libro de Peter Menzel y Faith D’Aluisio publicado en 2000 por el Massachussets Institute of Technology. Ambos autores presentan una generación de robots inteligentes, mostrando la trastienda de cómo se fabrican los autómatas. Los seres humanos usan todo tipo de prótesis (dentales, mamarias, brazos o piernas) y sensores inteligentes, por lo que se parecen a las máquinas. Del mismo modo, las máquinas empiezan a parecerse cada vez más a los humanos. Los robots aprenden a bailar, reaccionan ante las expresiones faciales y obedecen nuestras órdenes. “¿Cuándo serán totalmente autónomos?”, se preguntan Menzel y D’Aluisio. Según ambos autores, no falta mucho tiempo para que las máquinas comiencen a pensar por sí mismas y se conviertan en Robo Sapiens. Entonces todo será diferente.

Una simple búsqueda de noticias sobre robots arroja estos titulares:

• “¿Los robots interactivos podrían sustituir a los perros de terapia?”

• “La insólita discusión entre dos robots en una biblioteca de China”

• “La increíble coreografía de cuatro robots que se volvió viral”

Hemos creado Robo Sapiens que asimilan información a partir de datos sin procesar, de la misma forma en que un niño aprende acerca del mundo que le rodea a través de su propia experiencia. Los robots son útiles por varias razones: no se aburren, no enferman ni se cansan. Los robots pueden realizar tareas consideradas demasiado peligrosas o desagradables, o incluso imposibles para los humanos. Los robots pueden trabajar en equipo con mucha mayor precisión que los humanos y, en muchos casos, pueden ser más baratos. Los robots que trabajan coordinados entre sí son capaces de realizar tareas complejas con una funcionalidad que excede la suma de sus partes. Además, comparten el conocimiento adquirido durante las 24 horas al día. Pensemos en una cadena de fabricación de automóviles robotizada, con sedes en Tokio, Seúl, Ámsterdam y Valencia: los robots trabajan las 24 horas y comparten todos los procesos de aprendizaje y las mejoras actualizadas en sus sistemas informáticos. Compárese con lo que nos cuesta a los humanos aprender y asimilar el conocimiento.

Los robots ya se utilizan para explorar el espacio, la Antártida, los volcanes y el mundo submarino. Algunos operan como asistentes quirúrgicos, otros como drones robotizados para extinguir incendios, rescatar heridos o desactivar bombas (también para lanzarlas).  Hay robots diseñados para realizar tareas domésticas, como cortar el césped y limpiar, y otros programados para hablar, bailar, e incluso para elaborar noticias. Aunque la mayoría de los robots actualmente están diseñados para tareas específicas, el objetivo es fabricar autómatas universales, lo suficientemente flexibles como para hacer cualquier cosa que un humano necesite.

Durante los últimos cinco años se han logrado más progresos en IA que en las cinco décadas anteriores, de modo que los gurús de la tecnología empiezan a preguntarse cuál será la jerarquía entre los humanos y los humanoides en el futuro próximo. Y algunos, como Bill Gates, incluso han manifestado su preocupación por que los robots lleguen a convertirse en una amenaza. Hollywood también ha puesto su parte (‘Terminator’, ‘ExMachina’, ‘Her’ y ‘The Matrix’, por citar solo algunos títulos) para alimentar el escenario de un futuro peligroso, con creaciones artificiales que nos ven como nosotros vemos a los dinosaurios: una especie que dominó el mundo, pero cuya falta de adaptación la condenó a la extinción.

Como explica Marta García Aller en ‘Lo imprevisible. Todo lo que la tecnología quiere y no puede controlar’, las decisiones algorítmicas basadas en datos pueden ser un gran avance. La historia revela que las decisiones humanas no son perfectas ya que pueden estar sujetas a conflictos de interés, a la corrupción y a sesgos cognitivos, lo que desencadena procesos y resultados injustos o ineficientes. Por tanto, el uso de algoritmos puede interpretarse “como el resultado de una demanda de mayor objetividad en la toma de decisiones. Sin embargo, según argumenta la ingeniera Nuria Oliver en su libro ‘Inteligencia Artificial, naturalmente’, “decidir basándose en algoritmos no es tampoco un proceso perfecto. Las palabras de Platón hace 2.400 años están sorprendentemente vigentes hoy en día: ‘Una buena decisión está basada en conocimiento, no en números (datos)’. Puede resultar especialmente escalofriante una cuestión en particular: ¿Qué sucederá cuando un algoritmo nos conozca a cada uno de nosotros mejor que nosotros mismos, y aproveche esa ventaja para manipular de manera subliminal nuestro comportamiento?”.

El aprendizaje profundo ha sido impulsado especialmente desde 2014, cuando Google compró la empresa de IA DeepMind. El aprendizaje profundo, basado en la creación de redes neuronales artificiales, consiste en desarrollar algoritmos capaces de descifrar el lenguaje natural. La idea es alimentar un modelo computacional con un enorme volumen de información. Por ejemplo, introducirle todo el contenido de Wikipedia, las noticias de Efe y las charlas TED. Luego se realizan pruebas de selección múltiple y de completar información para comprobar el aprendizaje del sistema. Mediante este proceso, el sistema ‘aprende’ a partir de su experiencia, como un niño cuando empieza a comunicarse. Es similar a lo que hace un ratón de laboratorio cuando se da cuenta de que al mover una palanca puede acceder al alimento. Gracias a DeepMind, Google ha desarrollado servicios que abarcan desde la identificación de imágenes, textos y voces hasta la detección de fraudes y ‘spam’.

Pero una cosa es crear máquinas inteligentes, sociables, capaces de entender el tono de voz y otra muy diferente crear máquinas conscientes. Es decir, existe una IA ‘débil’ y otra ‘fuerte’. La ‘IA débil’ permite que una máquina simule el comportamiento de la cognición humana, pero sea incapaz de experimentar ese estado mental. Por el contrario, la ‘IA fuerte’ implica desarrollar máquinas capaces de experimentar estados cognitivos, ser autoconscientes y sentir emociones: una superinteligencia artificial, el auténtico Robo Sapiens.

Referencias

• García Aller, M. (2020) Lo imprevisible. Todo lo que la tecnología quiere y no puede controlar. Planeta.

• García-Avilés, J. A. (2019) El impacto de la Inteligencia artificial en el periodismo. Blog del Máster en innovación en Periodismo.  https://mip.umh.es/blog/2019/11/02/el-impacto-de-la-inteligencia-artificial-en-el-periodismo/

• Menzel, P., y d’Aluisio, F. (2000) Robo sapiens: Evolution of a new species. MIT Press.

• Oliver, N. (2020) Inteligencia Artificial, naturalmente. Colección Pensamiento para la Sociedad Digital. Red.es

• Turtle, S. (2015) En defensa de la conversación. Ático libros.