p: ¿es un animal, vegetal, mineral u otro?

a: Otros.

es un programa de computadora que tiene casi dos décadas de antigüedad, pero solo ahora está ganando reconocimiento generalizado por ser una pieza poderosa y novedosa de Inteligencia Artificial. Puede aprender por inferencia más de lo que los humanos le enseñan, y procesa la información más rápido de lo que debería ser físicamente posible. Entonces, ¿qué hace esta notable IA?

reproduce veinte preguntas.,

«he estado trabajando en esto durante 18 años y todavía me sorprende», dice Robin Burgener, el inventor de 20Q, el juego en línea y a partir de 2004, juguete de mano que parece tener la capacidad de leer mentes. Al igual que el clásico juego de preguntas y Respuestas, la IA 20Q hace preguntas de sí/no y luego adivina el objeto en el que el Jugador está pensando. Pero a diferencia de un humano, 20Q acierta el 80 por ciento de las veces, y eso salta al 98 por ciento si se le permite hacer 25 preguntas.

Teniendo en cuenta que el juego en línea conoce aproximadamente 10,000 objetos, su tasa de éxito es bastante asombrosa., Entonces, ¿cómo lo hace 20Q? La respuesta está en su red neuronal, una representación Electrónica de la estructura del cerebro humano. La información se almacena en nodos tipo neurona, entrelazados entre cinco y diez millones de conexiones sinápticas. Eso supera el poder de procesamiento del cerebro de un insecto, pero sigue siendo cien millones de veces menos poderoso que el de un humano. pero cada vez que alguien juega veinte preguntas con 20Q, la red neuronal crece un poco, y 20Q se vuelve un poco más inteligente.

«20Q es una especie de sabio idiota», se ríe Burgener, un arquitecto de software e ingeniero informático autodidacta., «Hace una cosa muy, muy bien.»

Por supuesto, 20Q no siempre tuvo un récord tan ganador. Al igual que una red neuronal biológica (por ejemplo, el cerebro humano), las redes neuronales artificiales deben aprender por experiencia. Hoy, a los 18 años, 20Q es un ADULTO confiado, pero solo porque ha estado absorbiendo información desde su infancia.

Burgener escribió la primera versión del software 20Q en 1988, cuando puso el programa en un disquete y se lo pasó a todos sus amigos. La premisa es sencilla: con cada nuevo juego jugado, la IA 20Q «aprende» un poco más., Cuando adivina el objeto del jugador incorrectamente, algo que sucedió con frecuencia durante su primera infancia, el jugador escribe la respuesta correcta y ese objeto se convierte en parte de la creciente red neuronal de 20Q. La IA luego revisa todas las preguntas que acaba de hacer y asocia las respuestas del jugador con el objeto que acaba de aprender. A medida que más personas juegan, 20Q se vuelve mejor y mejor en la comprensión de cómo se caracteriza cada objeto.

en 1994, Burgener escribió una versión del juego que podría ejecutarse en internet, donde todavía reside hoy en día en 20q.net., El tráfico al sitio creció exponencialmente, y con él saltó la capacidad de 20Q para adivinar incluso los objetos más difíciles. Después de un sorprendente despido en 2003, Burgener decidió no buscar otro trabajo como programador de software: era hora de centrarse únicamente en mejorar y promover 20Q. trabajando con Radica Games, creó una versión en miniatura de la red neuronal para el juguete de mano que se convirtió en un best—seller de la temporada navideña en 2005, y generó un gran interés en su algoritmo de IA.,

«El Genio de lo que hizo fue darle la vuelta para permitir que el uso de la misma se convirtiera en la programación de la misma», dice Kevin Kelly, cofundador de Wired magazine. Por lo general, entrenar una red neuronal es un proceso largo y laborioso, que requiere una gran inversión de tiempo antes de que la IA sea útil. Pero el diseño de Burgener evade astutamente este paso indeseable. «Es simplemente brillante la forma en que tiene un aspecto de auto-programación. La gente lo entrena jugando», dice Kelly.,

debido a que 20Q está aprendiendo continuamente de tantos maestros diferentes (30-50, 000 visitantes juegan el juego todos los días), su conocimiento se basa en un promedio de las opiniones de todos ellos. Esto a veces conduce a resultados inesperados. 20Q piensa que los conejos son roedores y que los delfines son peces, porque eso es lo que la mayoría de las personas que juegan el juego creen.

«aprendes todo tipo de cosas sobre la sociedad humana», dice Burgener. «Como por ejemplo, los humanos no son animales. Si alguien está pensando en una persona que va a elegir ‘otro’ sobre ‘ animal.,'»Así que aunque 20Q es generalmente correcto en su conjetura sobre lo que está en su mente, a veces es correcto por las razones equivocadas.

de vez en cuando 20Q te golpea con una pregunta que parece completamente fuera de la pared. «No piensa como un humano piensa», dice Burgener. «Como ser humano, nuestra estrategia tiende a ser obtener una vaga idea de lo que es, centrarse en un objeto y tratar de probarlo o refutarlo.,»La IA 20Q, sin embargo, puede considerar cada objeto que conoce simultáneamente, por lo que con cada pregunta que responda, ciertos objetos se vuelven un poco más propensos a ser lo que está pensando, y ciertos objetos se vuelven un poco menos probables. Luego elige una pregunta que reducirá el número de objetos probables a la mitad.

debido a que 20Q no sigue simplemente un árbol de decisión binario, responder a una pregunta incorrectamente no la despistará completamente., Al considerar siempre cada objeto en su banco de datos, así como cada respuesta que ha proporcionado, eventualmente descubrirá que una de las respuestas que dio no encaja con las otras. En una charla reciente en el Centro de Vuelo Espacial Goddard de la NASA, Burgener usó el ejemplo de alguien pensando en un caballo, pero respondiendo a la primera pregunta «vegetal.»

«Por la sexta o séptima pregunta ya no te cree que es un vegetal. Te preguntará algo muy poco vegetal», explica Burgener. «¿Tiene piel?,»

esta capacidad no es solo lo que hace que el juego sea tan extrañamente bueno para leer la mente, sino que también es lo que entusiasma a Burgener sobre las posibles aplicaciones futuras para la IA, desde el soporte técnico hasta el triaje médico. En cualquier situación en la que alguien pudiera malinterpretar una pregunta o responder inadvertidamente incorrectamente, la IA 20Q podría aproximarse a un humano entrenado en reconocer esos tipos de errores. Al igual que una enfermera de triaje, 20Q podría aprender teóricamente cómo diagnosticar con precisión las dolencias haciendo las preguntas correctas., Reducir esta base de datos en un dispositivo de mano como el juego, y tienes una poderosa herramienta para una situación de emergencia.

«un médico podría entrar con docenas de estos en su bolsa y entregarlos a personas sanas a su alrededor que luego pueden ir a la comunidad y hacer el triaje», dice Burgener.

aunque las aplicaciones como estas están a años de distancia, Burgener confía en que la IA 20Q eventualmente será útil de muchas maneras diferentes. Ha logrado superar un problema que otras redes neuronales tienen, que es que se vuelven exponencialmente más lentas a medida que se hacen más grandes., Aunque Burgener no revelará exactamente cómo logró esta eficiencia—después de todo, tiene una patente que proteger—es esta capacidad de aprender aparentemente sin límites lo que permitirá que la IA 20Q se adapte a una variedad de nuevas aplicaciones.

pero por ahora es solo un juguete con la asombrosa capacidad de leer tu mente.