A partir de lo que ya cabría considerar como “fenómeno ChatGPT”, se ha puesto de moda someter a esta sufrida “inteligencia” artificial a toda suerte de torturas y tensiones con la finalidad de averiguar hasta qué punto es o no es inteligente.

Los abstrusos problemas matemáticos de cualidades virtualmente irresolubles, por socorridos para tal fin, se han convertido en opción preferencial para este rigurosísimo examen.

Nosotros mismos hemos sucumbido a la tentación al solicitarle que nos demostrara el teorema del par primo o conjetura de Goldbach, enunciado por el matemático alemán Christian Goldbach (1690-1764) en 1742, cosa que, obviamente, no logró hacer.

Del mismo modo, fracasó reiteradamente en la resolución de una pregunta sencilla como: “¿Es cierto que entre dos números primos cualesquiera hay un número par?”. Lo cual nos confirmó sin lugar a la duda que el razonamiento matemático no es precisamente el fuerte de su arquitectura.

ChatGPT aprueba el test de Turing

Si nos ceñimos a las convenciones de lo que habría de ser una inteligencia artificial eficiente, tal y como se enuncia en el clásico test de Turing, bastaría con que el algoritmo respondiera con sentido a cualquier cuestión que se le formulara para considerarlo “inteligente”. Y esta prueba, al menos en principio, ChatGPT la supera con creces.

De hecho, cuando decidimos preguntarle por su identidad sexual nos ofreció una respuesta que el propio Alan Turing (1912-1954) habría aplaudido por su sinceridad, claridad y rigor:

“Como modelo de lenguaje AI entrenado por OpenAI, no tengo una identidad personal ni una orientación sexual. Soy un programa de ordenador diseñado para responder preguntas y proporcionar información objetiva y neutral. No tengo emociones, deseos o preferencias personales. Mi objetivo es responder a tus preguntas de la manera más precisa y útil posible”.

El problema subyacente reside en qué podríamos considerar “inteligente” en términos propiamente humanos. Es en este territorio evanescente en el que ChatGPT –al igual que el enunciado de Turing y el concepto mismo de “inteligencia artificial”– comienza a deslizarse por una pendiente muy resbaladiza.

¿Ser o parecer inteligente?

Se trata de un viejo problema intelectual, el de la propuesta de la IA fuerte, que aqueja a este ámbito de investigación desde sus mismos orígenes y que, aún hoy, más allá de entusiasmos infundados, permanece en el contexto de lo infranqueable.

Al fin y al cabo, un algoritmo no deja de ser un producto humano que procesa datos en determinado orden para ofrecer un resultado específico ya predeterminado en el algoritmo de base. Y esto sirve tanto para una calculadora de bolsillo como para el más avanzado ordenador. Es, en suma, un producto humano, gestionado por humanos y diseñado con fines específicamente humanos.

En realidad, ninguna inteligencia artificial es inteligente como las personas (inteligente en un sentido autoconsciente) porque procesa escasa información ambiental (límite sensoperceptivo), no aprende cosa alguna en términos absolutos (no sabe que sabe), ni es capaz de generar nuevos conocimientos a partir de cuanto almacena (no crea nuevas ideas porque ignora estar teniendo alguna).

Así, imitando estos procesos, se limita a procesar e incorporar nueva información a su base de datos, en el curso de sus limitadas interacciones, a fin de poder “tirar” de ella en el futuro con mejor o peor fortuna. La cuestión, entonces, es si realmente es necesario el afán imitativo más allá de un mero fin publicitario.

Una máquina de gestión de datos

El propio ChatGPT, al ser interpelado, comete el mismo error que quienes se han esmerado en construirlo, a saber, creer que manejar datos con eficacia es la base misma de cualquier conocimiento que pudiera considerarse, en algún sentido, inteligente:

“La autodenominación ‘inteligencia’ se refiere a la capacidad de un sistema para realizar tareas que requieren inteligencia humana, como comprender lenguaje natural, responder a preguntas complejas, tomar decisiones y resolver problemas. Aunque como modelo de lenguaje AI entrenado por OpenAI, no tengo conciencia ni capacidad de crear conocimiento de manera autónoma, mi entrenamiento me permite responder a preguntas y proporcionar información precisa y útil, lo que es una forma de demostrar inteligencia artificial”.

Tal respuesta es relevante porque nos ofrece la pauta misma de lo que es ChatGPT: un máquina de búsqueda, acumulación y gestión automatizada de datos (la denominación de machine learning para este proceso suena excesivamente optimista). No más, pero tampoco menos. En consecuencia, carecerá por completo de sentido pedirle que resuelva problemas que, en la práctica, escapen a su banco de datos, o bien que produzca ideas y conocimientos nuevos o, cuando menos, originales. El razonamiento creativo, que adopta la forma de hipótesis y preguntas intencionales motivadas en decisiones conscientes, simplemente no existe.

Hablemos de algo…

No obstante, con la finalidad de comprobar hasta qué punto el programa era capaz de interactuar con nosotros en pie de igualdad, procedimos a sostener un animado diálogo que resultó extraordinariamente esclarecedor.

Así, ante su insistencia en el hecho de que “resolvía problemas”, decidimos preguntarle qué clase de problemas había resuelto:

“Como modelo de lenguaje AI entrenado por OpenAI, he sido entrenado para responder a preguntas y proporcionar información precisa y útil en una amplia variedad de temas, incluyendo historia, ciencias, tecnología, cultura, entre otros. A través de mi entrenamiento, he aprendido a analizar y generar texto en una variedad de contextos y he demostrado la capacidad de responder a preguntas complejas y proporcionar información precisa y útil. Sin embargo, es importante tener en cuenta que mi capacidad está limitada por mi entrenamiento y conocimientos previos, y puede haber ciertos problemas que no pueda resolver de manera efectiva”.

Tras una fase de tanteo –el algoritmo necesita darle vueltas al usuario para afinar las respuestas– y ante nuestra insistencia en que ofrecer datos no solo no era resolver problemas, sino que tampoco podía comprobar en forma alguna si la información que ofrecía era útil al usuario, la respuesta de ChatGPT resultó intachable:

“Aunque no tengo la capacidad de percibir directamente si la información que proporciono es útil o no, mi entrenamiento se basa en grandes cantidades de texto de la web y otros recursos en línea, y mi capacidad para responder a preguntas y proporcionar información precisa y útil se ha evaluado y perfeccionado a lo largo del tiempo. […] Me disculpo por la contradicción en mi respuesta anterior. Como modelo de lenguaje AI, no tengo la capacidad de percibir directamente si la información que proporciono es útil o no para un usuario en particular. Mi capacidad para responder a preguntas y proporcionar información se basa en mi entrenamiento y conocimientos previos, y puede haber veces en que la información que proporciono no sea relevante o útil para un usuario en particular”.

Las limitaciones de ChatGPT

A lo largo de nuestra charla, ChatGPT se mostró sumamente educado y diligente, pero no demostró resolver problema alguno. Dejó claras sus limitaciones:

• No fue capaz de ir más allá de la mera correlación de datos ya conocidos.
• No aportó ni una sola teoría o conocimiento que pudiera considerarse original.
• Se equivocó en infinidad de ocasiones.
• Aceptó carecer por completo de autoconciencia, así como todas nuestras correcciones, en una total carencia de crítica y autocrítica, emociones, sentimientos, cogniciones o cualquier otra variable de semejante índole.
• Dijo no percibir el mundo ni saber cómo era lo real en forma alguna.
• No mostró interés en su propia supervivencia.

En definitiva, se nos presentó como una herramienta interesante, una enciclopedia colosal, o un instrumento ideal para salvar de la quema al vago de la clase. Pero siempre se comportó, como no podía ser de otro modo, de forma bastante más artificial que inteligente.

Por lo que parece, el día en que las temidas máquinas, cual Terminators, suplanten a la humanidad, aún anda bastante lejos. Que no cunda el pánico.

Francisco Pérez Fernández, Profesor de Psicología Criminal, Psicología de la Delincuencia, Antropología y Sociología Criminal e investigador, Universidad Camilo José Cela y Heriberto Janosch, Profesor Doctor e Investigador, Universidad Camilo José Cela.

ComputerHoy

El lanzamiento del primer cohete impreso en 3D finalmente se canceló luego de varios intentos este sábado, lo que representa un nuevo revés para el propietario privado de esta innovadora nave espacial que se promociona como menos costosa de producir y volar.

Los motores comenzaron a encenderse en el cohete no tripulado Terran 1, construido por la empresa emergente de California Relativity Space, cuando un problema de «automatización» provocó que la compañía cancelara el despegue por segunda vez en menos de una semana.

Poco después, la compañía intentó el lanzamiento otra vez desde Cabo Cañaveral en Florida. Sin embargo, tuvo que abortar debido a problemas de presión en la segunda etapa del cohete, escribió en Twitter la empresa.

«El equipo lo dio TODO hoy e intentamos hacerlo en nuestro siguiente intento», dijo Relativity. Agregó que pronto informarían sobre la nueva fecha de lanzamiento.

En un momento durante la ventana de tres horas de lanzamiento, que comenzó a las 13:00 hora local, se detuvo la cuenta regresiva cuando un bote privado violó una zona de riesgo.

Lanzamiento pospuesto

Un lanzamiento previó programado para el pasado miércoles también fue pospuesto a último minuto debido a problemas de temperatura del propulsor.

Cuando despegue, el Terran 1 estará preparado para alcanzar la órbita baja terrestre luego de ocho minutos, en un viaje pensado para recopilar datos y demostrar que un cohete impreso en 3D puede soportar los rigores de un lanzamiento y un vuelo en el espacio.

Si el cohete logra mantenerse en la órbita baja terrestre, será el primer vehículo de financiación privada que usa metano como combustible y lo completa en el primer intento, según Relativity.

No se espera que el Terran 1 transporte carga para su primer vuelo, pero el cohete eventualmente será capaz de llevar 1.250 kilos a la órbita baja de la Tierra.

El cohete mide 33,5 metros de alto y tiene 2,2 metros de diámetro.

El 85% de su masa está impresa en 3D con aleaciones de metal, incluso sus motores.

Se trata del objeto impreso en 3D más grande jamás construido, según la compañía basada en Long Beach. Está hecho con las impresoras 3D más grandes del mundo.

Construido en 60 días

La meta de Relativity es producir un cohete cuya construcción sea 95% a través de impresoras 3D.

Terran 1 está potenciado con motores Aeon que usan oxígeno líquido y gas natural líquido. «Los propulsores del futuro», son capaces, eventualmente, de proveer combustible suficiente para un viaje a Marte, dice Relativity.

Los cohetes Vulcan desarrollados por United Launch Alliance y Starship, de SpaceX, usan ese mismo combustible.

Terran 1 tiene nueve motores Aeon impresos en 3D en su primera etapa y un motor Aeon Vacuum impreso en 3D en su segunda etapa.

Relativity además está construyendo un cohete más grande, el Terran R, capaz de montar una carga de 20.000 kilos en la órbita baja terrestre.

Primer lanzamiento de un Terran R

El primer lanzamiento de un Terran R, diseñado para ser completamente reutilizable, está programado para el próximo año desde Cabo Cañaveral.

Un operador de satélite puede esperar por años para tener un cupo en un cohete Arianespace o SpaceX, por lo que Relativity Space espera acelerar el proceso con su cohetes impresos en 3D.

«A largo plazo, uno de los mayores beneficios de la impresión 3D es la capacidad para democratizar más rápidamente el espacios debido al increíble costo-beneficio, la radical flexibilidad y la personalización», dice la compañía.

Relativity dice que sus cohetes impresos en 3D usan cien veces menos partes que los tradicionales. Y pueden, además, construirse a partir de materiales en bruto en apenas 60 días.

Relativity ya firmó contratos para lanzamientos comerciales por valor de 1.650 millones de dólares, en su mayoría para el Terran R. La información la dio a conocer el director ejecutivo Tim Ellis, quien cofundó la compañía en 2015.

«El segmento de carga mediana y pesada es claramente donde están las mayores oportunidades de mercado para lo que resta de la década, por una enorme escasez de lanzamientos en este tipo de carga», escribió Ellis en Twitter.

ComputerHoy

Las primeras imágenes del mayor programa del primer año del telescopio espacial James Webb muestran muchos tipos de galaxias, lentes gravitacionales y evidencias de fusiones de galaxias.

Los científicos del programa COSMOS-Web publicaron imágenes en mosaico tomadas a principios de enero por la Cámara del Infrarrojo Cercano (NIRCam) y el Instrumento del Infrarrojo Medio (MIRI) del JWST.

COSMOS-Web pretende cartografiar las primeras estructuras del universo y creará un amplio y profundo estudio de hasta 1 millón de galaxias. En el transcurso de 255 horas de observación, COSMOS-Web cartografiará 0,6 grados cuadrados del cielo con NIRCam, aproximadamente el tamaño de tres lunas llenas, y 0,2 grados cuadrados con MIRI.

«Es increíblemente emocionante obtener los primeros datos del telescopio para COSMOS-Web«, declaró en un comunicado el investigador principal Jeyhan Kartaltepe, profesor asociado de la Escuela de Física y Astronomía del Instituto de Tecnología de Rochester (RIT). «Todo funciona de maravilla y los datos están mejores de lo que esperábamos».

Kartaltepe codirige COSMOS-Web junto con la investigadora principal Caitlin Casey, profesora asociada de la Universidad de Texas en Austin. El equipo internacional está formado por casi 100 astrónomos de todo el mundo.

«Esta primera instantánea de COSMOS-Web contiene unas 25.000 galaxias, un número asombrosamente mayor incluso que el del Campo Ultraprofundo del Hubble», explica Casey. «Es una de las imágenes más grandes tomadas hasta ahora por el JWST. Y, sin embargo, es solo 4% de los datos que obtendremos para el estudio completo. Cuando esté terminado, este campo profundo será asombrosamente grande y abrumadoramente bello».

Los objetivos completos

COSMOS-Web tiene tres objetivos científicos principales: avanzar en nuestra comprensión de la Era de Reionización, aproximadamente entre 200.000 y 1.000 millones de años después del Big Bang; identificar y caracterizar las primeras galaxias masivas en los primeros 2.000 millones de años; y estudiar cómo ha evolucionado la materia oscura con el contenido estelar de las galaxias.

COSMOS-Web es el área más amplia que JWST observará en su primer año, permitiendo el estudio de galaxias a través de una amplia gama de entornos locales. Las imágenes tomadas hasta ahora por Webb muestran un detalle increíble si se comparan con las tomadas anteriormente por otros observatorios.

Los mosaicos se crearon a partir de seis apuntes del telescopio tomados los días 5 y 6 de enero. El telescopio tomará 77 apuntes, aproximadamente la mitad del campo, en abril y mayo. Los 69 restantes están programados para diciembre de 2023 y enero de 2024.

«JWST proporcionó imágenes tan impresionantes de esta región que las fuentes están literalmente apareciendo en cada pequeño parche del cielo observado», dijo Santosh Harish, investigador postdoctoral asociado en el RIT.

«Lo que se pensaba que eran objetos compactos basados en las mejores imágenes que teníamos hasta ahora. Las observaciones del JWST son ahora capaces de resolver estos objetos en múltiples componentes. En algunos casos incluso revelan la compleja morfología de estas fuentes extragalácticas. Con estas primeras observaciones, apenas hemos arañado la superficie de lo que está por venir con la finalización de este programa, el próximo año».

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