‘The measure of all minds’, de José Hernández-Orallo

The measure of all minds
Evaluating natural and artificial intelligence
José Hernández-Orallo
Cambridge University Press. Cambridge, 2017. 553 páginas.

A pesar de ser uno de los tópicos más importantes de la ciencia, el calificativo inteligente es posiblemente el término más sobreutilizado, y por tanto desprestigiado, de finales del siglo xx y principios del xxi. En la actualidad, cualquier artefacto que quiera ser valorado tiene que etiquetarse como inteligente. Sin embargo, ¿qué es la inteligencia? ¿Se puede medir? ¿Las máquinas pueden ser inteligentes? Este es uno de los libros que debemos leer si estamos buscando respuestas a estas preguntas. No es un libro de lectura fácil: está cargado de contenido técnico y terminología teórica. Requiere unos conocimientos mínimos sobre el tema, pero vale la pena leerlo.

El autor define el reino de la máquina (machine kingdom), generalización del reino animal que incluye Homo sapiens, los animales y las máquinas, como el conjunto de todos los sistemas interactivos, es decir, con sensores (entradas) y actuadores (salidas). Las fronteras entre las inteligencias naturales (en humanos y animales) y las artificiales son cada vez más borrosas, de manera que forman finalmente un continuo en el que constantemente aparecen nuevos híbridos entre estas. Necesitamos nuevas herramientas que nos permitan trabajar en las fronteras. Cuando unas pruebas de inteligencia son validadas para un determinado grupo, pueden ser usadas para medir sujetos de este grupo, pero la cuestión es si podemos usar el test de una disciplina en otra. Parece claro que no, por lo menos de forma directa y automática. Pero podemos avanzar en esa dirección.

Si queremos que estos instrumentos de medida sirvan tanto para humanos y animales, como para máquinas, tienen que tener algunas características especiales que no representen un sesgo en las medidas. En el libro se plantea que estos instrumentos tienen que ser no antropocéntricos, computacionales y significativos. Hay tres aspectos clave que nos ayudarán a hacer las pruebas lo más universales posible: el uso de diferentes interfaces, los tests adaptativos según vamos obteniendo mayor conocimiento sobre el agente que lo está haciendo y que estos sean independientes de la población sobre la que se aplica, de forma que funcionen sobre la totalidad del reino máquina. Si no podemos usar las mismas reglas para todos, por lo menos que podamos usar los mismos principios para construir todas las reglas particulares. Lo que nos lleva a otra cuestión: ¿cuáles son los criterios que tendría que cumplir una batería única de pruebas de inteligencia?

La parte nuclear del libro se aborda desde la visión algorítmica de la naturaleza y la cognición desde una perspectiva computacional. Si podemos representar los comportamientos como algoritmos, aprovecharemos la algorithmic information theory (AIT) para encontrar respuestas a algunas de las cuestiones anteriormente planteadas. Aparece en este caso la noción de dificultad y su cuantificación (número de pasos computacionales requeridos), como el embrión de la psicometría universal que buscamos. El C-test se presenta como una primera aproximación para abordar la subjetividad de las pruebas psicométricas, en las que los ítems no son elegidos ad hoc. El libro desarrolla una exhaustiva explicación técnica del tema. Esta reseña no pretende desvelar todas las respuestas dadas en la obra, sino plantear las preguntas y motivar al lector para que aborde su lectura. No se arrepentirá.

© Mètode 2017 - 96. Narrar la salud - Hivern 2017/18

Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial (UA, Alicante)