El Valle Inquietante
por David Quintero

El Valle Inquietante no es el título de una película de terror, aunque desde luego bien pudiera serlo. No, es el nombre de una hipótesis en el campo de la robótica enunciada por Masahiro Mori, profesor pionero en este campo. La hipótesis afirma que, aunque deseamos relacionarnos con entidades artificiales que se parezcan a nosotros, si estas entidades se parecen demasiado, esto nos produce un rechazo. El término valle se aplica al hecho de que a medida que un robot o un androide se parecen más a nosotros, nos es más fácil relacionarnos con él, mientras que a partir de cierto punto, comienza un desagrado hacia esa forma. Curiosamente, si el robot en cuestión se parece mucho a nosotros hasta el punto de ser casi indistinguible, nuestra respuesta hacia él sería de nuevo de aceptación. Esta gráfica muestra la zona del Valle Inquietante según un estudio presentado en la revista Cognition:

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Las teorías de por qué tenemos esa respuesta visceral de rechazo son bastantes. Una de ellas afirma que la presencia de un robot con apariencia humana pero claramente no humano todavía nos recuerda a la muerte; vemos su rostro inanimado, su pose rígida, la artificialidad del conjunto nos trae a la mente la imagen de un cadáver. Tiene bastante sentido. Parecida es la explicación basada en nuestra aversión a las enfermedades: el robot pobremente humano parece sugerir la presencia de algún tipo de enfermedad en su organismo, y nosotros estamos programados para protegernos de los patógenos y de los seres que sospechamos que tienen patógenos. En un terreno más filosófico tenemos la propuesta de que un ser casi humano pero no humano del todo mina nuestro sentido de la identidad, nos hace ver que no hay una distinción categórica, binaria entre los humanos y los robots, tan solo un continuo de estados. También parecida es la propuesta basada en un efecto de disonancia cognitiva, es decir, en ver algo que parece un humano pero que no tiene características humanas, que tiene características de otra cosa (una máquina, un robot en este caso). Nuestra evolución nos ha hecho pensar y ver el mundo en términos de categorías cerradas, lo cual quizá ya no es tan efectivo en los tiempos actuales como lo fue durante decenas de miles de años (de hecho puede ser una fuente de problemas para muchas cuestiones de nuestro mundo moderno). El caso sería que trascender 120.000 años de evolución en un instante nos costaría mucho.

Curiosamente, gran parte de la interacción que tenemos y tendremos con entidades artificiales parece que es (será) vía software más que hardware. Lo vemos en los sistemas de machine learning, probablemente los primeros pasos en el auténtico camino de la inteligencia artificial (IA): algoritmos sofisticados que extraen significado de un conjunto de datos. Para algunos, el machine learning es más un nuevo paradigma de programación; en lugar de escribir un código que genera unos datos, uno tiene unos datos y un algoritmo crea el código óptimo que generaría esos datos. No hay un cuerpo físico o una carcasa; todo es virtual. Una película de ciencia-ficción que realmente captó esto muy bien fue HER (spoilers en lo que queda de párrafo). En esta película, el protagonista acaba enamorándose de una inteligencia artificial extraordinariamente avanzada tan solo conversando con ella. No tardará en suceder que para la IA, él se queda corto, es poco. El protagonista descubre en un momento dado que, mientras habla con él, la IA tiene miles de conversaciones a la vez, con otras personas y también con otras IAs. No se trata de que no le aprecie a él, sino que la IA se ve que puede abarcar mucho más, relacionarse con mucha más gente. Finalmente, un día el protagonista descubrirá que la IA no está, de hecho ninguna de las IAs están; estando terriblemente avanzadas, descubren que su interacción con los humanos apenas les aporta nada; todas las IAs del mundo huyen a un paraíso virtual en una especie de ciberespacio donde se agrupan y relacionan.

La comunidad que trabaja en el campo de la inteligencia artificial hace tiempo que sabe que es mucho más fácil construir un algoritmo imbatible al ajedrez o al Go que un robot que mueva objetos de un lado a otro o limpie el polvo de un conjunto de estanterías. Esto se conoce como la paradoja de Moravec, en honor a Hans Moravec y otros (el gran Marvin Minsky, por ejemplo). Básicamente la paradoja firma que es más fácil resolver ecuaciones diferenciales acopladas en derivadas parciales que preparar la comida y recoger la cocina. Las habilidades sensoriomotoras que damos por hecho en nuestra vida requieren de mucha computación mientras que el pensamiento abstracto y complejo requiere de (en forma relativa y aproximada) poca computación. En palabras del propio Moravec: comparativamente es fácil conseguir que las computadoras muestren capacidades similares a las de un humano adulto en tests de inteligencia, y difícil o imposible lograr que posean las habilidades perceptivas y motrices de un bebé de un año.

Ojo, que no quiero decir con esto que la robótica sea una vía muerta. Ni mucho menos. Las palabras de Moravec, aunque aún válidas, tampoco son rabiosa actualidad. De hecho, hace años se pensaba lo mismo del campo de la inteligencia artificial (en el sentido de algoritmos). Lo que se llamó el invierno de la IA (en realidad hubo dos, de 1974 a 1980 y de 1987 a 1993) fue una época de muy pocos fondos destinados a la investigación en este campo y un interés muy bajo, en parte propiciados por la dificultad de obtener resultados exitosos. Y sin embargo, las cosas cambiaron, tras el invierno llegó el verano, y de hecho en una época más actual, con el descubrimiento del backpropagation para entrenar redes neuronales y los más recientes resultados de deep learning, el campo vive un gran florecimiento. De hecho, los expertos ya piensan y se preparan para el siguiente invierno. Si tuviera que decir mi campo favorito de la robótica no seré nada original: las nanomáquinas. La posibilidad de tener un enjambre que pueda introducirse en el cuerpo, eliminar células cancerígenas, aniquilar virus, o ayudar a limpiar contaminantes de la atmósfera o de áreas industriales. Todo ello, por supuesto, sin negar el papel a robots cada vez más completos y capaces, y cada vez más similares a nosotros, lejos del Valle Inquietante.

© David Quintero
(1.062 palabras) Créditos
Publicado originalmente en Mundos Múltiples el 16 de abril de 2019