Más allá de la tecnología: La cibernética y el espejo humano

Este artículo ha sido escrito por Josep Forest

En 1948, Norbert Wiener definió la cibernética como el estudio científico del control y la comunicación en el animal y la máquina. En aquel momento, la definición parecía tender un puente teórico entre dos mundos separados. Hoy, sin embargo, ese puente ya no existe. Los dos mundos son uno solo. La frontera entre lo biológico y lo sintético se desvanece a una velocidad que apenas podemos procesar.

De la "computadora" a los "wearables"

Si miramos atrás, en la década de 1970, la relación del ser humano con la computación era de distancia. La máquina era un ente ajeno, un objeto masivo que ocupaba habitaciones enteras y que requería protocolos complejos para interactuar con ella. Era una tecnología nueva, distante y extraña para la persona.

Si miramos atrás, en la década de 1970, la relación del ser humano con la computación era de distancia.

Hoy, la realidad es radicalmente opuesta. Ya no "usamos" tecnología en el sentido tradicional de la palabra, sino que coexistimos con ella en simbiosis. El dispositivo móvil ya no es una herramienta, sino una extensión de nuestro cuerpo. Desde el hogar conectado hasta el coche autónomo, pasando por el reloj que monitoriza nuestro pulso cardíaco constantemente, el entorno digital ha dejado de ser opcional.

Todo esto no es más que la evolución natural de la humanidad, que, a diferencia del resto de especies —condenadas a la adaptación biológica lenta o a la extinción ante los cambios del entorno—, el ser humano ha dominado la construcción de nicho (función que una especie desarrolla en un ecosistema determinado). No esperamos que nuestro cuerpo cambie para sobrevivir, sino que transformamos el planeta para hacerlo habitable (Niche Construction: The Neglected Process in Evolution - Odling-Smee, Laland & Feldman).

De los videojuegos a la IA

¿Cómo hemos llegado a este salto vertiginoso en menos de una generación? La transición de simples máquinas de calcular a robots que saltan, bailan y aprenden no ha sido un camino lineal ni totalmente planificado. En el corazón de esta revolución encontramos lo que podríamos llamar un "accidente de la historia".

Lo que antes servía para mover personajes en un entorno virtual, ahora entrena las redes neuronales que gestionan el mundo real.

La tarjeta gráfica (GPU), una pieza de hardware diseñada originalmente para la tarea recreativa de renderizar videojuegos y pintar píxeles en tiempo real, resultó tener la arquitectura perfecta para el cálculo neuronal masivo. Esta potencia gráfica fue el catalizador que permitió pasar de los videojuegos al entrenamiento de modelos de inteligencia artificial complejos. Lo que antes servía para mover personajes en un entorno virtual, ahora entrena las redes neuronales que gestionan el mundo real.

El pasado se hace presente en un "flash"

Este progreso es fruto de una cadena de innovación silenciosa que ha conectado décadas de investigación. Algunas fechas y datos clave que resuenan:

• IA y Fundamentos: Desde las teorías de Alan Turing en 1950 hasta el nacimiento oficial del término con John McCarthy en 1956.
• Robótica: Un concepto bautizado por Isaac Asimov (1941) que tomó forma física con el Unimate, el primer robot industrial, en 1954.
• Visión Artificial: Iniciada con la tesis de Larry Roberts (1963) y el célebre "Summer Vision Project" de Seymour Papert en 1966.

Todos estos saltos han sucedido de manera desincronizada hasta que "hoy" han confluido, abocándonos a una nueva era.

Cada salto ha abierto la puerta al siguiente: el joystick inspiró la interacción, la GPU dio la potencia, las redes neuronales crearon el "cerebro digital" y la robótica humanoide le puso el cuerpo para aplicar la inteligencia aprendida. Todos estos saltos han sucedido de manera desincronizada hasta que "hoy" han confluido, abocándonos a una nueva era.

Cambio de enfoque

Hemos llegado a un punto en el que la simetría ya no es una metáfora. Hemos creado máquinas que ven, se mueven e interactúan como nosotros. Los robots actuales reconocen caras, interpretan gestos y navegan por espacios humanos con una precisión que a menudo supera la nuestra.

La pregunta ya no es técnica, sino profundamente filosófica.

Esta capacidad nos obliga a mover el foco de la tecnología a la ética. Si una máquina puede ver, sentir, aprender y actuar como un ser humano, ¿cuál es la diferencia que realmente importa? La pregunta ya no es técnica, sino profundamente filosófica. ¿Dónde ponemos el límite? ¿Podemos poner algún límite?

Más allá de la filosofía...

Según datos de la Agencia Internacional de la Energía, actualmente el consumo eléctrico atribuible directamente a alguna forma de IA es del 1,5% global. Aunque este porcentaje parezca pequeño, equivale a 415 TWh (teravatios-hora) anuales. Esto representa más que el consumo eléctrico total de países enteros como Argentina o Suecia.

Los datos muestran también que el consumo ligado a la IA aumenta entre un 20% y un 30% anual, y el aumento no es lineal, sino que es muy probable que este consumo siga una relación exponencial.

Los datos muestran también que el consumo ligado a la IA aumenta entre un 20% y un 30% anual, y el aumento no es lineal, sino que es muy probable que este consumo siga una relación exponencial.

Obviamente, este crecimiento es un claro limitante que tendremos mucho antes de que la humanidad decida la limitación o regulación efectiva de los límites de la IA. ¿Estamos llegando a la paradoja que Hampton Fancher y David Peoples plasmaron brillantemente en Blade Runner? ¿O la realidad energética del planeta será un factor más pragmático que autorregulará el despliegue masivo de la IA en todas sus formas?

Y si miramos al futuro de la computación, que todo apunta a que será cuántica, ¿resolverá esta el problema energético a través de un aumento de órdenes de magnitud en la eficiencia computacional? No a medio plazo, pero cuando llegue, quizá ya habremos evolucionado lo suficiente como para entender mejor el nuevo paradigma... o no.

Conclusiones: Un futuro por decidir

Para concluir, debemos tener claras tres ideas fundamentales:

• La integración es total: La fusión entre humanos y tecnología no es una promesa de futuro, es nuestro presente cotidiano.
• La cadena es potente pero orgánica: No ha habido una planificación central. Cada innovación ha desbloqueado la siguiente de manera casi accidental.
• La responsabilidad es nuestra: La tecnología no tiene la capacidad de decidir sus propios límites. Esta es una tarea que nos corresponde a nosotros como sociedad.

La respuesta que demos hoy a la pregunta sobre los límites de la máquina es la que acabará definiendo cómo será el mundo de mañana.