En 1950 el matemático Alan Turing desarrolló un test que debía poder demostrar la inteligencia de las máquinas en el marco de un proceso experimental. La supuesta prueba se realizaba mediante un juego de preguntas y respuestas que debía confirmar la diferencia indistinguible entre la inteligencia humana y la artificial, ya que los interrogadores humanos no deberían poder distinguir entre un interlocutor humano o artificial. 

Que se trate realmente de una prueba objetiva de que la inteligencia artificial sea similar a la humana sigue siendo un tema controvertido.

¿Qué es exactamente el test de Turing?

Turing fue un matemático, informático y lógico británico que en el año 1950 creó este test mientras trabajaba en una de las legendarias computadoras de tubos de vacío de nombre Manchester Mark I en la Universidad de Manchester.Por entonces, Turing ocupaba su tiempo de forma intensiva con el problema de la inteligencia artificial y sus criterios.

En su artículo “Computing machinery and intelligence”, publicado en la revista especializada “Mind”, Turing diseñó las características básicas de un montaje experimental ahora famoso como test de Turing, pero conocido en su momento como “Imitation Game”. Debido a que la red neuronal artificial según el principio de neural network no tiene importancia en el debate de inteligencia artificial y la prueba científica objetiva de los procesos de pensamiento aún quedaba lejos, se utilizaban para ello análisis observables de la comunicación con las máquinas.

El objetivo era y es poder hablar de inteligencia artificial o inteligencia de máquina en el caso de que el comportamiento de comunicación de las máquinas sea indistinguible del de los humanos.

Test de Turing: proceso y definición

La creación y el desarrollo del test de Turing no podía ser más fácil 

El test usaba un proceso simple de preguntas y respuestas. En el proceso se incluía a un interrogador humano, por un lado, y, por otro, a una máquina y a una persona anónima que respondían al interrogador. Ni la máquina ni la persona anónima eran visibles para el interrogador. Las preguntas, libres y no establecidas con anterioridad, eran formuladas por el interrogador sin ningún contacto visual o auditivo con los interlocutores a través de una herramienta de entrada como un teclado o una pantalla. Si, a partir las respuestas, el interrogador no podía determinar al final del test cuál de los dos interlocutores era la máquina, la inteligencia de la máquina podía definirse como similar o igual a la humana.

Hasta el día de hoy, no se pueden citar ejemplos oficiales de máquinas que superen el test de Turing. No obstante, el método probatorio es también relevante actualmente para el desarrollo de inteligencias artificiales, como por ejemplo en el ámbito del deep learning, el reinforcement learning y el supervised learning, así como el unsupervised learning. La comunicación de las máquinas basadas en redes neuronales no solo tendrá en el futuro un rol importante en las redes sociales y en la atención al cliente. También en áreas como la medicina, el diagnóstico, la agricultura, la seguridad, la vigilancia, el marketing, el transporte y la producción se verán caracterizadas progresivamente por la comunicación artificial inteligente.

Los fans de la ciencia ficción conocerán una variante ficticia de la película “Blade Runner”, que está basada en la novela “¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?” de Philip K. Dick. En ella, el test de Voigt-Kampff, basado en preguntas, se supone que distingue entre humanos y máquinas en función de su capacidad de empatía existente o inexistente.

¿Qué se critica del test de Turing?

Hasta el día de hoy, no se sabe si se pueden considerar los resultados del test de Turing como una prueba creíble y objetiva de la inteligencia artificial. Una gran parte de las críticas de la prueba pone en duda que la imitación de la comunicación humana, que parece real, sugiera una inteligencia artificial independiente. La supervisión del comportamiento de las máquinas, que sugiere o parece presuponer la existencia de inteligencia artificial, no se puede igualar a una inteligencia artificial objetivamente existente. De hecho, con el juego de preguntas y respuestas del test de Turing no puede representarse ni probarse la intención y la capacidad intelectual.

Alternativas al test de Turing

Como contraproyecto optimizado existe el test de aprendizaje automático denominado Winograd Schema Challenge (WSC). Este usa un esquema de preguntas preestablecido, que en el transcurso de los intentos requiere de un uso de conocimiento activo, conocimiento general y pensamiento razonable para conseguir respuestas correctas. Basándonos en el esquema Winograd de Terry Winograd, para responder a las preguntas es necesario una comprensión del contexto, del comportamiento humano, del trasfondo cultural y del pensamiento lógico.

Otras alternativas son el test de Marcus, que pregunta a las inteligencias artificiales sobre la comprensión de un programa de televisión que han “visto”, y el test de Lovelace-2.0, que examina las posibles capacidades creativas de las IA.

Tres ejemplos prácticos para su uso

A pesar de todos los puntos de crítica mencionados anteriormente, la idea fundamental del test de Turing, esta es, la imitación casi real de la comunicación humana, tiene también hoy en día un papel importante en la digitalización.

• CAPTCHAs

Esos molestos pero necesarios cuadritos para identificar autos o semáforos son un tipo de test de Turing inverso, en el que tú debes demostrar que no eres un robot.

• Bots conversacionales

Los chatbots que te atienden en páginas web o en apps de servicio al cliente usan inteligencia artificial para simular una conversación fluida. Algunos, como los asistentes de voz (Alexa, Siri, Google Assistant), ya imitan tan bien nuestras expresiones que parecen casi humanos.

• IA en redes sociales

Desde bots que generan noticias hasta algoritmos que responden automáticamente a comentarios, las plataformas digitales están llenas de ejemplos donde la frontera entre humano y máquina se difumina.

Si eres fan de la ciencia ficción, seguro conoces Blade Runner. En esa distopía futurista, los humanos usan un test llamado Voight-Kampff para diferenciar replicantes de personas reales. Este test ficticio mide empatía, algo que va más allá del simple lenguaje. Está inspirado en el test de Turing, pero lleva el concepto a un nivel más emocional.

¿Puede una máquina pensar?

Turing lo dejó como una pregunta abierta. Pero quizás lo más fascinante no es si las máquinas se parecen a nosotros, sino cómo nosotros empezamos a parecer máquinas al interactuar con ellas. El test de Turing nos obliga a mirar no solo hacia la tecnología, sino hacia nosotros mismos y la manera en que definimos la inteligencia, la comunicación y la humanidad.