L'avenç de la intel·ligència artificial ha arribat a dotar les màquines de qualitats pròpies de l'ésser humà, com la intuïció i la improvisació, i ha aconseguit que superin l'home en tasques concretes, però la probabilitat que tinguin consciència de si mateixes és una quimera.

"No entenem molt bé com funciona la consciència, amb prou feines sabem res d'aquest procés humà. Probablement mai no siguem capaços de construir màquines que tinguin consciència de si mateixes", explica a Efe el neurocientífic Greg Corrado, impulsor de Google Brain, projecte d'intel·ligència artificial de Google.

Després de seixanta anys d'investigació i una dècada de grans avenços en intel·ligència artificial, "ja hi ha ordinadors capaços d'entendre coses molt bàsiques del món i de la comunicació humana", màquines que realitzen tasques amb precisió i eficàcia. Les universitats i companyies tecnològiques més prestigioses hi treballen.

El seu impacte, segons els experts, serà tan revolucionari com el d'Internet. No obstant això, encara que aquestes màquines capaces d'aprendre per si soles comencen a mostrar trets propis de la intel·ligència humana, estan a anys llum de posseir qualitats tan inherents i determinants de l'home com el sentit comú, la consciència o les capacitats socials i creatives.

El cervell i el procés del coneixement segueixen sent un misteri i, subratlla Corrado, l'objectiu de la intel·ligència artificial no és replicar la humana, malgrat que s'aprofita dels avenços de la neurociència, sinó crear sistemes aparentment intel·ligents.

Sistemes que ja escriuen poemes inèdits a partir del seu coneixement dels clàssics de la literatura universal, que guanyen el joc go al campió del món, que poden entendre el llenguatge natural o detectar quin tipus d'objectes apareixen en una fotografia. En tasques molt concretes, són millors que l'ésser humà.

L'investigador de Google destaca els avenços recollits en el deep learning, és a dir, sistemes que aprenen per si mateixos a partir de l'exemple i són capaços d'aconseguir la consecució d'una tasca.

És el cas, per exemple, d'un sistema que, després de veure grans quantitats de fotos de gats, pot deduir quines són les característiques definitòries d'aquest animal i saber quan n'apareix un en una imatge que mai no ha vist.

Els sistemes computacionals de percepció -capaces de "veure", "escoltar" i "entendre" el món físic- experimenten grans èxits.

"És la primera ciència que ha estat capaç de crear màquines que són, en certa mesura, intuïtives", confirma Corrado. Són capaços de detectar patrons sense disposar de tota la informació necessària.

En el camp del deep learning es treballa en xarxes neuronals artificials, que són sistemes que s'inspiren en l'entramat neuronal per processar la informació.

Corrado explica que els sistemes d'intel·ligència artificial han aconseguit també tenir cert grau d'improvisació. Així, AlphaGo, la màquina que va batre al campió del món de go, va guanyar gràcies a moviments "sorprenents i improvisats" després de fer interpolació i extrapolació de les dades de què disposava. Aclareix, però, que no es tracta de creativitat.

Tot i que el deep learning comença a aplicar-se en l'art com una eina més per a la creació -per exemple per descobrir noves combinacions musicals-, les màquines encara necessiten la informació creada pels humans per treballar.

La intel·ligència artificial crearà per si sola, sense la intervenció humana? "No sabem com funcionen ni la imaginació ni el procés del coneixement (...). Els artistes estan molt influenciats pel seu context social i el seu afany comunicatiu i això no existeix en les màquines. El que aquestes pu-guin crear serà una cosa molt diferent del que considerem belles arts", afina. Corrado no veu cap indici d'amenaça en l'ús de la intel·ligència artificial i difereix dels científics i tecnòlegs liderats per Stephen Hawking i Elon Musk que exigeixen que es vigili el seu desenvolupament per evitar mals usos i una activitat descontrolada.