Los actuales límites de la inteligencia artificial para escribir como un humano
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Hace apenas unos días escribía John Seabrook para The New Yorker un artículo con la extensión de una nouvelle –lo que hoy se denomina longform, algo más- sobre la capacidad de la inteligencia artificial para escribir con las dotes de un ser humano.
No tendría mayor trascendencia si no fuera porque el artículo contiene partes predictivas al final de cada bloque ‘escritas’ precisamente por una inteligencia artificial; predictivas con respecto al bloque siguiente. No hay aquí mayor spoiler que este, en el artículo se puede ver el resultado de tales predicciones en el contexto de dicho artículo. A veces sorprendentes y divertidas.
También se hace un repaso por el avance de la inteligencia artificial en este campo, en relación a cómo el cerebro del hombre construye su modelo de escritura, y cómo las “redes neuronales” de los algoritmos intentan imitar las redes neuronales del ser humano.
Partiendo de las sugerencias de Smart Compose, el “texto predictivo” de Google que acompaña a sus usuarios de Gmail, Seabrook se pregunta hasta dónde será capaz de llegar la inteligencia artificial en su capacidad creadora con las letras.
Así llega a OpenAI, de la que ya hemos hablado aquí: una tecnología de inteligencia artificial que dio unos resultados tan sorprendentes que sus creadores decidieron poner en pausa para asegurarse de que sus beneficios se distribuirían lo más ampliamente posible y evitar que cayera en manos poco fiables.
OpenAI ha desarrollado GPT-2, que se ejecuta en una red neuronal que es diez veces más potente que el primer modelo OpenAI para el lenguaje. Según DarioAmodei, neurocientífico computacional director de investigación de la compañía, ya no se puede certificar del todo que es sus textos haya un humano real involucrado.
Otra compañía investigada por Seabrook es Grammarly, una marca de software de escritura educativa que ayuda a mejorar la gramática y la redacción; a hacer mejores escritores, en definitiva. Grammarly también utiliza el aprendizaje profundo para ir “más allá de la gramática” y hacer que su software sea más flexible y adaptable a escritores.
Sin embargo, la potencia y resultados del GPT-2 fueron los seleccionados para el experimento que hemos comentado: predecir partes del propio artículo. Su red neuronal clasificó los aspectos distintivos del New Yorker: las palabras que sus escritores tendían a usar más, el ritmo en sus artículos, su estilo distintivo de retórica narrativa, su voz.
El algoritmo utilizó estos datos para ajustar automáticamente la configuración de la red neuronal, de modo que sus predicciones se inclinaran hacia las locuciones típicas de los articulistas y escritores del New Yorker.
El resultado está en el artículo. Sigue quedando una puerta abierta para determinar si finalmente la inteligencia artificial logrará alcanzar los niveles de escritura y pensamiento de un ser humano, recordemos que el componente emocional, así como la ironía o la intencionalidad, forma parte de tales funciones.
Para los más escépticos, todavía hay muchas preguntas a las que la inteligencia artificial responde “no tengo idea”, aunque hablando en boca de otro.
