El mito de la inteligencia artificial

que resulta imperdonable es el intento deliberado por reducir a la persona, tal y como dice Lanier —denigrando y arrebatándole su valor e importancia a la mente humana misma—. Esa estrategia resulta extraordinariamente contraproducente y estúpida.

ofrecer soluciones para nuestra naturaleza más que en el sentido manifiestamente negativo de menospreciar el potencial de la humanidad y limitar sus posibilidades futuras.

«Sin embargo, el uso de la mente humana para desarrollar ideas nuevas de verdad es un fenómeno novedoso en cada ocasión. La expectativa de obtener ideas nuevas con un contenido real a través de multiplicar

Esa relación con el mito es inevitable, ya que la mitología acerca del advenimiento de unas máquinas superinteligentes que vayan a reemplazar a los seres humanos hace que la ansiedad sobre el sesgo antiintelectual y antihumano resulte irrelevante. La cuestión principal del mito es que el antihumanismo representa el futuro; está integrado en el avance de la tecnología existente.

Considero que los líderes de las tendencias actuales, que pasan de la investigación individual a una investigación controlada e industrial, están dominados, o al menos seriamente afectados, por la desconfianza hacia el individuo, lo cual a menudo implica una desconfianza en lo humano».4

estimulemos el progreso reinvirtiendo en la perspicacia, la innovación y las ideas humanas.

donde el potencial humano se rebaja en beneficio del ascenso de las máquinas. La ciencia sigue una cultura online, desde las ideas humanas hasta las nuevas tecnologías, y eso ha llevado a que las principales compañías tecnológicas consoliden su poder y a que el ritmo de la innovación sufra un estancamiento general.

Muchos mitólogos (con algunas excepciones, pocas, pero notables) no son expertos, como Elon Musk o el fallecido astrofísico Stephen Hawking o incluso Bill Gates. Aun así, ayudaron a generar buena parte del bombo de los medios sobre la IA —principalmente, el bombo del aprendizaje profundo—, que alcanzó su cenit hace poco (alrededor de 2015, año arriba, año abajo). Ahora, no obstante, vuelve a ser cada vez más habitual que se hable de limit

IA —aquí, el big data— funciona solo cuando disponemos de una teoría previa. Sobre ese punto descansa precisamente una gran confusión y no menos problemas en potencia para la ciencia.

Jordan afirma sobre cualquier conjunto de datos concreto que «puedo encontrar alguna combinación de columnas que anticipe a la perfección cualquier resultado... a partir tan solo del azar, encontraré todo tipo de combinaciones espurias de columnas porque hay un número inmenso de ellas. Así que es como tener a miles de millones de monos tecleando el ordenador. Uno de ellos acabará escribiendo Shakespeare».12