Máster de Cultura Científica EHU/UPNA 2023/2024 Introducción a la Inteligencia Artificial. Tarea 2.

La tarea consiste en describir en qué consiste y para qué se utiliza el test de Turing. 

¿Pueden las máquinas pensar? O, mejor dicho, ¿habrá alguna vez computadoras digitales lo suficientemente buenas en imitar al ser humano? Es la pregunta que palabra arriba, palabra abajo se formuló el matemático y precursor de la informática moderna Alan Turing en su trabajo Computing Machinery and Intelligence, ensayo que publicó en la revista Mind en 1950. En él, Turing desarrolló una prueba para dar respuesta a este dilema, una especie de herramienta para dilucidar la “inteligencia” de una máquina o más bien si su desempeño en interactuar a través del lenguaje natural con un humano estaba tan desarrollado como para “engañarlo” y hacerse pasar por una persona. De esta forma, y basándose en el “juego de la imitación”, la prueba consistía en intentar que un interrogador descubriera cuál de sus dos interlocutores (de los que estaba separados y solo se podía comunicar a través de texto escrito) era una máquina y no un humano después de conversar con ellos durante 5 minutos. También consideró que fuera un jurado el que interactuara para ver si el ordenador conseguía engañar a la mayoría de sus miembros haciéndoles creer que era humano.

Desde que Turing escribió su ensayo varios programas han conseguido, o así lo defienden sus desarrolladores, haber pasado el test de Turing aunque en todas hay controversias en cómo se había planteado la prueba. En 1966 Joseph Weizenbaum diseñó a ELIZA que analizaba palabras claves en las preguntas para dar respuestas genéricas o repetir comentarios anteriores. Seis años después, Kenneth Colby creó a PARRY, programa que simuló el comportamiento de un esquizofrénico paranoico que logró “engañar” a la mitad de la treintena de psiquiatras a los que se incluyó en la prueba.

Pero ha sido en el siglo XXI y con el desarrollo de la inteligencia artificial generativa de los chatbots o bots conversacionales cuando se está viendo que hay algunas máquinas que están superando la prueba como las diseñadas dentro del Premio Loebner que se celebró hasta 2003 en EE UU o en la competición que celebró la Universidad de Reading en 2014 en el sexagésimo aniversario de la muerte de Turing. En ella, el robot conversacional ruso Eugene Goostman, que simulaba ser un niño ucraniano de 13 años, superó el test aunque sus detractores asegura que el porcentaje de jueces engañado era bajo, los temas de conversación limitados y que el hecho de creer hablar con un niño extranjero hacía más fácil perdonar errores en la gramática del bot.

El test de Turing en nuestro día a día, de los Captcha al marketing y las estafas

Más allá de estos experimentos, el test de Turing se aplica aunque en su forma reversa para garantizar el acceso a humanos y no robots en algunos sitios web a través del sistema Captcha planteando problemas a primera vista sencillas pero que requieren de habilidades por ahora exclusivamente humanas.

Con todo, no es difícil que cualquiera de nosotros se haya tenido que erigir en improvisado juez en un test de Turing sin saberlo en algún momento de su vida. Hoy en día, las empresas de marketing telefónico utilizan estos bots para hacer llamadas e ir contestando con distintas grabaciones según las respuestas que van recibiendo (y no, en un primer momento puede ser que no sea fácil descubrir que no hay nadie al otro lado). Hay también estafadores que están ayudándose de estas habilidades de conversación de la IA para engatusar a sus víctimas, por ejemplo en páginas web de contactos.

¿Y qué piensa la IA de sí misma? ¿Se ve capaz de superar el test de Turing?

Por último, y movida por la curiosidad, le he preguntado a ChatGPT, uno de estos bots conversacionales basados en IA desarrollado por OpenAI, si él sería capaz de superar el test de Turing. Según sus propias palabras, no tiene “conciencia” ni capacidad de superar esta prueba “en el sentido tradicional” ya que aunque es bueno en tener conversaciones fluidas y coherentes, se basa en algoritmos y patrones aprendidos. Tampoco está muy de acuerdo con aquellos que dicen que sus programas sí han pasado la prueba. “Pasar completamente el test en todas sus formas sigue siendo un desafío”, según ChatGPT ya que los humanos aún podemos identificar cuándo estamos hablando con una máquina en varias áreas, puntos débiles que ha detallado. De esta forma, el juego de la imitación no lo tienen todavía completamente dominado pero… ¿llegará? ChatGPT está convencido de que mejorarán en algunos de sus puntos débiles con el tiempo.

Aquí reproduzco las respuestas que ChatGPT me ha dado al respecto.