Un chatbot (o chatterbot) es un programa de ordenador que simula una conversación fluida con uno o más humanos. Como todos los años hay competiciones, los chatbots se diseñan para superar el test de Turing “oficial” de algún concurso. El software Eugene Goostman, que simula la conversación de un adolescente de 13 años, ha sido el ganador del Turing Test 2014, organizado por la Universidad de Reading, Gran Bretaña. Su primera versión fue desarrollada en 2001 por los rusos Vladimir Veselov y Sergey Ulasen, y el ucraniano Eugene Demchenko.
Todos los medios se han hecho eco de esta noticia porque el porcentaje de acierto de Eugene en el concurso ha sido del 33% (en el año 2012 Eugene alcanzó el 29%). Se afirma a la ligera que se ha superado el test de Turing por primera vez ya que al menos el 30% de una muestra aleatoria de humanos adultos, tras chatear durante 5 minutos con este chatbot, no fueron capaces de discernir si era una máquina u otro humano. Muchos medios han metido la pata hasta el fondo al discutir esta noticia.
Como nos ha contado Iñaki Úcar (@Enchufa2) en la lista interna de Naukas: ¿Se ha superado por primera vez el test de Turing? No, el test consiste en charlar con un humano y se ha superado montones de veces. ¿El mínimo para superar la prueba es confundir al 30% de los jurados? Tampoco. Turing predijo en 1950 que en el año 2000 se superaría el test con una probabilidad del 30% y hemos alcanzado esa probabilidad en 2014. Podemos considerar este hito como un homenaje a Turing, nada más.
¿Eugene es tan inteligente como un adolescente de 13 años? No, rotundamente no. ¿Eugene es inteligente? No, los chatbots suelen ser programas de ordenador bastante “tontos” en el sentido de la inteligencia artificial. ¿Eugene podría engañar a un experto en test de Turing? Quizás a alguno sí, pero no a la mayoría.
¿Entonces por qué tanto jaleo con esta noticia? Porque los organizadores del concurso quieren que se hable de ellos. Ya pasó con Deep Blue, que ganó a Garry Kasparov jugando al ajedrez. Estos hitos nos recuerdan que se sigue trabajando, pero que el objetivo final todavía está muy lejos, pero muy lejos. Más información en español en Javier Peláez, “Una máquina supera por primera vez el Test de Turing,” Yahoo, Cuaderno de Ciencias, 09 Jun 2014; Javier Salas, “El test de Turing, un logro histórico en una vía muerta,” Materia, 9 Jun 2014.
Por supuesto, mucha gente es escéptica respecto a la noticia: Fernando Gomollón Bel, “Skynet está lejos, la derrota de Turing que no es lo que parece,” Divúlgame.org, 10 Jun 2014 (que traduce a Celeste Biever, “No Skynet: Turing test ‘success’ isn’t all it seems,” New Scientist, 9 Jun 2014); Adam Mann, “Artificial Intelligence machine learning Turing Test,” Wired.com, 9 Jun 2014; Dean Burnett, “13-year-old boy passes the Turing test,” The Guardian, Brain Flapping, 9 Jun 2014; ”Turing Test ‘Pass’ Doesn’t Convince All,” Geeks are Sexy, 9 Jun 2014; Jack Copeland, “Why Eugene Goostman Did Not Pass the Turing Test,” Huffington Post, 10 Jun 2014;y muchos otros más.
Alan Mathison Turing (1912-1954) está considerado uno de los padres de las ciencias de la computación y de la inteligencia artificial (por cierto, mi área de conocimiento en la universidad española). En esta foto de 1951 aparece a la derecha, de pie. Turing predijo (como de pasada) que en el año 2000, un ordenador con 1 Gb de memoria sería capaz de engañar al 30% de los humanos sometidos a un test de Turing de 5 minutos. Por eso, el concurso Turing Test que se celebra en la Roya Society de Londres requiere superar estos números tan arbitrarios.
“It will simplify matters for the reader if I explain first my own beliefs in the matter. Consider first the more accurate form of the question. I believe that in about fifty years time it will be possible to programme computers with a storage capacity of about 109, to make them play the imitation game so well that an average interrogator will not have more than 70 per cent chance of making the right identification after five minutes of questioning. The original question, ‘Can machines think?’ I believe to be too meaningless to deserve discussion. Nevertheless I believe that at the end of the century the use of words and general educated opinion will have altered so much that one will be able to speak of machines thinking without expecting to be contradicted.”
A. M. Turing, “Computing machinery and intelligence,” Mind 59: 433-460, 1950. Quotation from Section 6 (gracias a Iñaki Úcar aka @Enchufa2).
“Newman: I should like to be there when your match between a man and a machine takes place, and perhaps to try my hand at making up some of the questions. But that will be a long time from now, if the machine is to stand any chance with no-questions barred?
Turing: Oh yes, at least 100 years, I should say.”
A. M. Turing, “Can Automatic Calculating Machines Be Said to Think,” Broadcast discussion transmitted on BBC Third Programme, 14 and 23 Jan. 1952. From B. Jack Copeland (editor), “The Essential Turing,” Clarendon Press, Oxford, 2004. Copy at Turing Archive.
Este artículo de Turing ha sido uno de las más influyentes de la informática en el siglo XX. En lugar de abordar la cuestión de manera formal, definiendo con rigor que es la inteligencia y cuándo podemos afirmar que una máquina es inteligente, el genio nos propone un juego de imitación (el test de Turing). Turing no inventa nada nuevo, todo lo contrario, hace suyos los dos criterios de inteligencia que propuso Descartes en el siglo XVII (en el marco del racionalismo dualista): el lenguaje y la capacidad general de resolver problemas.
El filósofo francés sostenía que algunas especies, como los loros, pueden repetir secuencias de palabras, pero no crean expresiones nuevas, ni saben tampoco usarlas en el contexto pertinente. A diferencia del filósofo francés, que afirma que la competencia lingüística es condición necesaria para la inteligencia, Turing la considera una condición suficiente. En su opinión, un chimpancé no superaría el test de Turing, pues no tiene una competencia lingüística humana, lo que no implica que no sea inteligente (o tenga cierto grado de inteligencia).
En su artículo original, Turing sostiene que el único criterio que empleamos para decidir si alguien es inteligente es la conducta: Si alguien o algo se comporta de manera inteligente, entonces se le concede el atributo de la inteligencia (Turing, 1950, p. 29). Hay un refrán que dice: si parece vino, huele a vino y sabe a vino, entonces es vino. Turing aplica el mismo razonamiento a la inteligencia.
Este enfoque conductista fue criticado por Claude Shannon y John McCarthy en 1956, dos años tras la muerte de Turing, porque un chatbot podría superar el test de Turing sin ser inteligente (Jack Copeland llamó a esta máquina SUPERPARRY o “superloro”). Por supuesto, hay quienes critican esta crítica. Aunque un chatbot no fuera calificado como inteligente por los informáticos que conocen cómo está programado, sería inteligente a los ojos de los legos que interaccionasen con él.
Muchos programas han superado el test de Turing. El más famoso entre ellos, por ser uno de los primeros, fue ELIZA, escrito por Joseph Weizenbaum. En 1966 simulaba a un psicoterapeuta y su conversación era muy fluida. Otro también muy famoso es PARRY, escrito por el psiquiátra Kenneth Colby en 1972, que simulaba un esquizofrénico paranoide. Desde entonces ha habido cientos de programas que han superado el test de Turing. Aunque sólo unos pocos han sido los ganadores de los concursos internacionales sobre test de Turing. Para el estado actual recomiendo leer a Saygin, Cicekli, Akman, “Turing Test: 50 Years Later,” Minds and Machines 10: 463-518, 2000.
Muchos chatbots actuales tienen un comportamiento que se adapta al contexto. Por ello, muchos informáticos prefieren el argumento de la sala china de John Searle en lugar del test de Turing. No quiero entrar en una discusión sobre la diferencia entre inteligencia artificial fuerte y débil, ni tampoco quiero discutir en detalle la metáfora de Searle, ni los argumentos contra ella. A los que quieran profundizar más en estos asuntos sobre filosofía en inteligencia artificial les recomiendo la tesis doctoral de Manuel Carabantse López, “Inteligencia artificial: Condiciones de posibilidad técnicas y sociales para la creación de máquinas pensantes,” Universidad Complutense de Madrid, 2014 [PDF].
Me gustaría recordar que hay muchos tipos de inteligencia. Una máquina que no posea la inteligencia lingüística necesaria para superar el test de Turing, o el argumento de la sala china, quizás sería excluida como inteligente en un mundo poblado por humanos, pero podría estar muy cerca de ser tan inteligente como un ser humano. Aún no tenemos una definición rigurosa del concepto de inteligencia que sea aplicable a un agente abstracto sin que esté demasiado inspirada en nosotros mismos.
Coda final. Esta entrada está dedicada a Natalia Ruiz Zelmanovitch (@bynzelman), que inició el hilo en la lista interna de Naukas sobre este peliagudo, a la vez que interesante, asunto.
La entrada Qué significa que un chatbot haya superado el test de Turing fue escrita en La Ciencia de la Mula Francis.