Paradoja de Moravec: la explicación del porqué los robots facilitan las tareas difíciles

El concepto de Inteligencia Artificial (IA), máquinas que exhiben una cognición similar a la humana, existe desde hace algunas décadas. Curiosamente, la principal lección de una larga historia de investigación en IA ha sido que los problemas difíciles eran fáciles y los problemas fáciles eran difíciles.

Lo que es díficil para los humanos, es fácil para los robot; lo que es complejo para los robots, es muy sencillo para los humanos. Si bien fue relativamente fácil hacer que las computadoras tuvieran éxito en los problemas lógicos más difíciles del nivel adulto, las habilidades mentales de un niño que se dan por sentadas (reconocer una cara, levantar un lápiz, caminar, etc.) fueron algunos de los problemas más difíciles para una computadora.

Esta observación es conocida como la paradoja de Moravec, en honor al científico austriaco Hans Moravec, quien argumentó que las habilidades humanas más antiguas, como el movimiento y el lenguaje, se han vuelto en su mayoría automáticas a lo largo de millones de años de evolución. Mientras que el pensamiento abstracto, una adición más reciente en términos evolutivos, es más fácil de descomponer y replicar a través de la ingeniería inversa.

Aquella limitación influyó en que las aplicaciones de IA, durante la mayor parte de la historia, se concentraran en dominios muy específicos.

“Sin embargo, solo en las primeras décadas del siglo XXI con avances masivos en el poder de la computación, la generación/almacenamiento de datos y las tecnologías de aprendizaje automático, finalmente nos encontramos en un punto crucial para ingresar en una verdadera era de inteligencia artificial”, aseguran desde Deutsche Bank.

Alan Turing fue un matemático, lógico, y científico de la computación británico. Nació el 23 de junio de 1912 y falleció el 7 de junio de 1954. Turing es ampliamente reconocido por sus contribuciones fundamentales a la ciencia de la computación y la inteligencia artificial.

Dentro de los múltiples estudios que publicó durante su corta pero prodigiosa carrera, uno tiene que ver con una serie de preguntas que servirían para distinguir, en un caso teórico, a un robot de una persona.

Desde su concepción en la década de 1950, ese enfoque fue el que orientó a los ingenieros y teóricos en el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

Tal como indicó el profesor de robótica del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), Rodney Brooks, lo que sucedió después fue que los ingenieros se centraron en diseñar programas o dispositivos capaces de “simular” a los interlocutores, respondiendo de manera adecuada a las preguntas del test de Turing con el objetivo de pasar por humanos.

A finales de los años 70, este enfoque comenzó a enfrentar un dilema: las respuestas lógicas generadas por la IA no estaban produciendo resultados originales, y las perspectivas según lo indicado por Turing parecían estar llegando a un punto muerto. Por lo tanto, se emprendió la búsqueda de nuevas alternativas para avanzar en el desarrollo de la Inteligencia Artificial.

Fue en ese momento cuando surgió una contradicción aún no resuelta: la creación de procesos de Inteligencia Artificial se lograba con cierta facilidad, mientras que la reproducción de las funciones básicas del ser humano resultaba esencialmente imposible en un robot.

Este fenómeno fue ampliamente observado hacia finales de la década de los 80 por expertos en robótica, como Brooks, el austriaco Hans Moravec y el estadounidense Marvin Minsky.

Sin embargo, fue Moravec, quien era profesor en la Universidad de Carnegie Mellon en Estados Unidos, quien lo expresó de manera más clara en 1988, basándose en el trabajo de los tres colegas:

“Es comparativamente fácil hacer que las computadoras muestren un rendimiento de nivel adulto en pruebas de inteligencia o jugando al ajedrez, pero difícil o imposible darles las habilidades de un niño de un año en lo que respecta a la percepción y la movilidad”.

Pero los expertos señalan que, a pesar de los problemas presentados por la paradoja de Moravec, la posibilidad de un robot inteligente como un ser humano, aunque lejana, no es imposible

“Lo que hizo la paradoja de Moravec fue poner en evidencia un problema para que los investigadores buscaran salidas. Una de ellas, sin duda, es la que estamos viendo con la revolución de la Inteligencia Artificial, donde hemos dado un paso hacia la creación, no solo a la respuestas lógicas”, explicó Gonzalo Zabala, investigador en Robótica de la Universidad Abierta Interamericana.