Yo, robot

Me acordaba de esto investigando estas semanas sobre GPT-3. Para los que aún no lo conozcáis, se trata de un nuevo modelo informático lanzado en California este pasado junio que puede, entre otras cosas, programar o traducir textos. Es decir, que a partir de una petición, es capaz de escribir en un idioma informático (programación) o jurídico (textos legales, donde la expresión es mensaje en sí mismo). Incluso en contextos con menos lógica rigurosa (la productividad y la auto-ayuda) ha ofrecido unos resultados muy esperanzadores. En definitiva, no son simples traductores. Entienden el contexto, razonan sobre el mismo y son capaces de construir un argumento a partir de dicha información de una manera bastante precisa.

El estudio del aprendizaje del lenguaje natural no es nada nuevo. Whatsapp ya lo hace cuando nos corrige una palabra. Los chatbots con los que dialogamos de manera aparentemente natural en muchos negocios on line, también. Cuando le pedimos la siguiente canción a Alexa, también estamos haciendo uso de estos lenguajes. La novedad de esta nueva solución radica en cómo de natural resulta (todos y todas nos hemos reído en alguna situación de las absurdas conversaciones que estábamos manteniendo con robots). GPT-3 es un modelo con 175.000 millones de parámetros. Imaginaros un Excel con ese número de columnas, junto a millones de filas para que un programa informático aprenda a partir de ello.

La segunda gran novedad es el aparente resultado incierto. Una práctica común en la historia de la informática ha sido construir máquinas que eran capaces de obtener un resultado a partir de unas reglas para las que les programamos. La novedad ahora es que en lugar de programar algo de manera específica, lo hacemos de forma abstracta. Enseñamos a aprender. De ahí que quizás lo que más haya llamado la atención a toda la comunidad de usuarios que está interactuando con este robot GPT-3 es que los resultados son inciertos y espectaculares por igual. No sabemos lo que piensa, lo que aprende, cómo razona o lo que deduce. Pero es maravilloso el resultado. Y es así como nos situamos hablando y pensando sobre las famosas leyes de la robótica y si este aparente descontrol un día nos pudiera volver en contra.

La frontera de la comprensión del lenguaje siempre había sido uno de los retos de la comunidad de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial. El lenguaje, nuestra capacidad para expresar pensamientos y sentimientos por medio de símbolos, parecía uno de nuestros mecanismos de defensa. Su complejidad y la facilidad que nos daba comprender un determinado asunto, parecía inexplicable (entrenable) para una máquina. En definitiva, parecía difícil que un robot se fuera a poner a competir con nosotros en ese campo. Los lenguajes requieren de tal grado de especialización que muchos de ellos son complejos incluso para los humanos (el lenguaje musical, el lenguaje matemático, el lenguaje visual, etc.). GPT-3 puede que traiga un punto de inflexión en esta evolución.

La frontera de la comprensión del lenguaje siempre había sido uno de los retos de la comunidad de desarrollo en el campo de la inteligencia artificial. El lenguaje parecía un mecanismo de defensa