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"Elemental mi querido Watson", es una frase que Sir Conan Doyle jamás escribió en sus novelas de Sherlock Holmes. El error proviene de una antigua cita en Bartlett's Familiar Quotations. Sin embargo, la célebre frase se ha constituido en un frecuente tópico coloquial para designar algo, que sólo después de deducirse con lógica, aparece como obvio. Este caso se aplica perfectamente al ordenador Watson de IBM, representante destacado de lo que se llama computación cognitiva
El poco elemental pero querido IBM Watson

Hace ya bastantes años IBM nos sorprendió con un supercomputador llamado Deep Blue, que batió al campeón del mundo de ajedrez Gari Kasparov, a la segunda contienda. Deep Blue era un ordenador con capacidad de procesamiento paralelo masivo, basado en el ordenador RS/6000 con 30 nodos, cada uno con 30 microprocesadores P2SC de 120 MHz, ampliados con 480 procesadores VLSI de próposito especial, especializados en ajedrez. Su programa de ajedrez fue escrito en lenguaje C y corrió bajo el sistema operativo AIX. Era capaz de calcular 200 millones de posiciones por segundo. Lo que demostró IBM es que un ordenador no inteligente, con una enorme fuerza bruta de cálculo y una inmensa base de datos de partidas de ajedrez, era capaz de ganar al mejor ajedrecista. Existen diversas teorías sobre porqué perdió Kasparov. Algunos aducen a un bug del software, que habría provocado un movimiento inesperado, lo que habría desatado un sentimiento de inferioridad en el humano. El mismo Kasparov pidió todos los registros de las partidas a IBM, porqué sospechaba que detrás de Deep Blue había intervención humana. La no aceptación de un sacrificio de peón en determinadas circunstancias y después de haber estudiado concienzudamente todos los programas de ajedrez de la época, le hizo sospechar. IBM nunca entregó los registros. Y ahí se abrió la duda.


Deep Blue, en el museo

Esta duda cartesiana de Kasparov es en la que está basada el Test de Turing. La prueba consiste en un juez situado en una habitación, una máquina y un ser humano en otra. El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitido mentir al contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera. La tesis de Turing es que si ambos jugadores eran suficientemente hábiles, el juez no podría distinguir quién era el ser humano y quién la máquina. Todavía ninguna máquina puede pasar este examen en una experiencia con método científico. El matemático Alan Turing ideó este test para demostrar que los ordenadores convencionales no pueden resolver todas las tareas posibles, como por ejemplo, pensar. Para pensar de manera similar a un humano, un ordenador debe ser capaz de hablar y por tanto, aprender

IBM's Watson Supercomputer Destroys Humans in Jeopardy 

Por eso, Kasparov tenía dudas de Deep Blue, porqué este no era inteligente, por no decir que era mudo y tonto, al margen de si hubo fraude o no. En cambio, Watson si que lo es. Es inteligente y sabe hablar. Watson lo demostró públicamente al ganar en 2011 el popular concurso anglosajón Jeopardy contra los mejores ganadores del mismo. Watson es el mejor representante de la computación cognitiva. No se puede decir que haya superado el Test de Turing, pero nunca hemos estado tan cerca. Watson es un superordenador espectacular: son 90 servidores IBM Power750 en paralelo, capaces de realizar 80 trillones de operaciones por segundo, con 16 TB de RAM y con un precio de oferta de tan sólo 3 millones de USD. En todo caso, lo importante de Watson no es su hardware, que es masivo, sino el software de inteligencia artificial evolucionado que corre en sus circuitos, especializado en entender las preguntas de los humanos y darles las mejores respuestas.  Basado en sistema operativo Linux SUSE Enterprise Server 11, dispone de un sistema de bases de datos IBM DB2 que almacena todo tipo de datos estructurados y no estructurados, enciclopedias, taxonomías y ontologías. También utiliza Apache Hadoop, Apache UIMA, y el software de preguntas y respuestas está escrito en  Java y C++

Este tipo de computación intenta imitar el funcionamiento neuronal según la teoría de Hebbian y el resultado son sistemas no tradicionales (sin arquitectura Von Neumann clásica). Se trata de máquinas con sistemas que combinan diversas capacidades como que aprender (machine learning), razonar (artificial intelligence), procesar grandes volúmenes de datos (big data statistical analysis) y comprensión y utilización del lenguaje natural (natural language processing). Los sistemas de computación cognitiva aprenden e interactúan, hablando con los humanos en su propio lenguaje, reconociendo incluso sus gestos y expresiones, y les ayudan a tomar buenas decisiones basándose en grandes volúmenes de datos. Las aplicaciones de este tipo de computación son diversas como finanzas, atención al cliente, medicina, etc. Utilizando la inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático, es posible afirmar que de algún modo piensan. A diferencia de los sistemas expertos de antaño, que requerían reglas predefinidas por un experto humano, los ordenadores cognitivos pueden conversar con los humanos y aprender de ellos. A diferencia también de la inteligencia artificial tradicional, en la computación cognitiva, los humanos y las máquinas trabajan juntos y se entienden. En la división de IBM que se ocupa de esta especialidad, están dando un paso más adelante, desarrollando chips neuro-sinápticos que imitan nuestras neuronas, intentando acercarse lo máximo posible al funcionamiento de un cerebro humano.


Hacia la singularidad y más allá

El inspirador de la computación cognitiva no ha sido otro que  el inventor y filósofo futurista Ray Kurzweil, especialmente en su libro How to Create a Mind: The Secret of Human Thought Revealed, donde presenta su Teoría de la Mente basada en el Reconocimiento de Patrones.  Kurzweil sostiene que el neocortex contiene 300 millones de circuitos genéricos de reconocimiento de patrones, que son responsables de la gran mayoría de las características del pensamiento humano. Kurzweil es un optimista tecnológico, que piensa que en pocas décadas se puede conseguir un ordenador inteligente más capaz incluso que el cerebro humano, mediante técnicas como los modelos ocultos de Markov y algoritmos genéticos. Si esto fuera así, se conseguiría superar la llamada, singularidad o singularidad tecnológica, definida por el mismo Von Neumann y pronosticada por Kurzweil para 2045. La singularidad define el momento cuando la inteligencia artificial de los ordenadores supera a la humana, aprobando sobradamente el Test de Turing.  Pero cuando se supere la singularidad, el riesgo de un Matrix será más que probable. Los humanos pueden acabar siendo herramientas de las máquinas, como los conejos, las vacas o los cerdos son para nosotros. Pues vaya, mejor cierro el ordenador. ¡Demencial querido Watson! 

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