¿De qué hablamos cuando hablamos de inteligencia? Los diccionarios y las enciclopedias intentan aportar definiciones universales para este término, pero desde las neurociencias, la psicología y la pedagogía se proponen concepciones más específicas, no siempre coincidentes entre sí. Existen innumerables formas de describir la inteligencia, y estas son solo algunas de ellas:

• «Capacidad de entender o comprender» (Diccionario de la lengua española [23.^a], Real Academia Española, 2014).
• «Capacidad de resolver problemas» (ídem).
• «Conocimiento, comprensión, acto de entender» (ídem).
• «Capacidad de adaptarse eficazmente al entorno, ya sea generando un cambio en uno mismo o modificando el entorno o encontrando un entorno nuevo» (Encyclopedia Britannica, 2006).
• «Capacidad de resolver problemas, o crear productos, que son valorados dentro de uno o más contextos culturales» (Howard Gardner, Frames of Mind: Theory of multiple intelligences, 1993).
• «Capacidad de adquirir capacidad» (Herbert Woodrow).
• «Realizar una operación sobre un tipo de contenido específico para producir un producto particular» (Joy Paul Guilford).

Como se ve, no existe un consenso general sobre qué es la inteligencia, aunque habitualmente se considera que es una cualidad mental propia de los seres humanos (si bien algunos investigadores, no sin controversia, sugieren aplicar el mismo término a las capacidades cognitivas del resto de los animales e, incluso, a ciertas características de las plantas y los insectos).

El «perro robot» AIBO es uno de los ejemplos más comunes cuando se habla de inteligencia artificial para uso masivo. Fuente: Sony Aibo.

Pero si resulta difícil definir la inteligencia humana, cuesta aun más definir la inteligencia artificial (artificial intelligence, AI), o la capacidad de una máquina de imitar la inteligencia humana. En su libro Inteligencia artificial: un enfoque moderno (la obra sobre el tema más estudiada del mundo), Stuart Russell y Peter Norvig agrupan las principales definiciones del término en cuatro enfoques diferentes. Según los autores, la inteligencia artificial suele ser definida como la capacidad de una máquina de realizar alguna de las siguientes cosas:

1. Pensar de forma humana.
2. Actuar de forma humana.
3. Pensar racionalmente.
4. Actuar racionalmente.

Esta clasificación es importante, ya que ayuda a entender los distintos objetivos que se persiguen dentro del campo: mientras algunos pretenden crear máquinas que piensen como seres humanos, y, por lo tanto, puedan ayudar a explicar los mecanismos de la mente humana, otros apenas buscan crear máquinas que actúen como seres humanos, sin importar que el proceso empleado para llegar a esas conductas tenga o no características humanas. Un ejemplo de este segundo objetivo es la computadora Deep Blue, que, aunque podía jugar al ajedrez con enorme maestría, no «razonaba» como un ajedrecista humano.

CaptionBot es un sistema de reconocimiento de imágenes de Microsoft, que forma parte del proyecto Cognitive Services.

A falta de una definición universalmente aceptada, y de un conocimiento profundo del cerebro humano, no es fácil saber cuándo nos hallamos frente a un caso de inteligencia artificial. Por el momento, las investigaciones apuntan a crear sistemas que emulen no todas, sino alguna de las características comúnmente asociadas a la inteligencia, como razonamiento, conocimiento, planificación, aprendizaje, procesamiento natural del lenguaje (comunicación), percepción y capacidad de mover y manipular objetos. Este campo es conocido como inteligencia artificial estrecha (artificial narrow intelligence,  ANI) o débil. Está muy lejos la posibilidad de crear sistemas de inteligencia artificial general (artificial general intelligence, AGI) o fuerte, es decir, máquinas capaces de realizar todas las tareas intelectuales que podría llevar a cabo un ser humano. Uno de los mayores obstáculos radica en la siguiente paradoja: las habilidades humanas más simples son más difíciles de emular computacionalmente que las habilidades humanas más complejas. Por ejemplo, un software puede resolver ecuaciones diferenciales con una velocidad muy superior a la de cualquier doctor en matemática, pero no puede reconocer objetos con tanta exactitud como un niño de cinco años.

Además, a medida que la tecnología progresa, ciertos sistemas que originalmente eran considerados «de inteligencia artificial» pierden ese estatus, y pasan a ser vistos popularmente como simples casos de programación avanzada. Este fenómeno es conocido como «efecto AI»: cuando en el campo de la inteligencia artificial se logra resolver un problema que parecía irresoluble, ese problema, al menos para el público masivo, deja de ser parte del campo de la inteligencia artificial, ya que fue resuelto con un programa que no piensa exactamente igual a un ser humano (tal la hipótesis de una inteligencia artificial «en serio», propia de la ciencia ficción). En otras palabras, si se puede realizar, no es inteligencia artificial. Ya en 1991, el especialista Roger Schank mencionaba como víctimas de este cambio perceptual los sistemas de reconocimiento óptico de caracteres (que permiten convertir imágenes en texto) y los simuladores de ajedrez. Desde este punto de vista, la única inteligencia artificial que deberíamos considerar como tal es la «fuerte», que todavía no existe. Pero muchos expertos rechazan esta visión y sugieren que ciertos sistemas no totalmente inteligentes deberían ser incluidos de todas formas, como casos de inteligencia artificial «débil». En la actualidad encontramos muchos ejemplos:

• Asistentes personales virtuales, como Siri, Google Now y Cortana.
• Los videojuegos en general.
• Autos con piloto automático, como los que desarrollan Google y Tesla.
• Mecanismos de computer vision como los que usa Google para analizar el contenido de las imágenes, tanto en su buscador como en su programa DeepDream.
• Chatterbots, es decir, bots capaces de mantener conversaciones con el usuario. Algunos ejemplos son Mitsuku y Tay (Microsoft), que funcionaba desde una cuenta de Twitter.
• «Robots periodistas» que escriben noticias para medios como la agencia Associated Press.
• Sistemas de recomendación de productos como DSSTNE, de Amazon.

La inteligencia artificial puede ser muy útil para automatizar tareas, ayudar a personas depresivas y mejorar la precisión en tareas peligrosas, entre otras aplicaciones. Sin embargo, para alcanzar esos beneficios, la tecnología involucrada todavía debe resolver muchos defectos: los «autos inteligentes» ya han causado varios accidentes fatales, y el robot Tay tuvo que ser desactivado a un día de su lanzamiento por sus ideas discriminatorias.

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