PROYECTO DEBATER, UN DIAMANTE DE LA IA

Su base de datos incluye diez mil millones de frases, 400 millones de artículos.

Arturo Moncada
Todo menos politica
Foto: Especial
Foto: Especial

Los avances en Inteligencia Artificial (IA) empiezan a mostrar escenarios antes solo imaginarios: coches autónomos o drones, el triunfo de las máquinas contra humanos en ajedrez, póker o Go. Tan es así que los expertos indican que ya es evidente que el desarrollo de la IA tendrá muchas y variadas repercusiones en todos los ámbitos de la vida económica, social, laboral, cultural, etcétera.

Una muestra relevante de ello es Proyecto Debater, el primer sistema de IA que puede debatir con los seres humanos sobre temas complejos.

En desarrollo desde 2012 por IBM el sistema Debater es parecido a una larga bocina con una discreta luz azul ovalada que asemeja una boca cuando habla con voz de mujer, razona, entiende argumentos e incluso bromea.

Su agilidad intelectual demuestra hasta dónde ha avanzado la Inteligencia Artificial, pero también la lentitud del avance: por ahora sus temas son limitados, su exposición puede flaquear y el formato de sus intervenciones es fijo.

¿Cómo funciona?

Proyecto Debater se basa en tres capacidades pioneras. La primera es la escritura y entrega de voz con base en datos, o la capacidad de generar automáticamente un discurso completo, que recuerde a un artículo de opinión y emitirlo de manera persuasiva.

La segunda es la comprensión auditiva, que es la capacidad de comprender un discurso largo y espontáneo realizado por el oponente humano para construir una refutación significativa.

Y la tercera es la capacidad del sistema para modelar dilemas humanos y formar argumentos de principios hechos por humanos en diferentes debates con base en un gráfico de conocimiento único.

Al combinar estas capacidades básicas puede llevar a cabo un debate significativo con los participantes humanos.

El Proyecto Debater se dio a conocer por primera vez en 2018, cuando se debatió contra dos personas, Noa Ovadia y Dan Zafrir, sobre dos temas: “¿Debemos subsidiar la exploración espacial?” y “¿Debemos aumentar el uso de la telemedicina?” El sistema pudo debatir con sus oponentes e incluso hacer chistes.

Examen

A mediados de este febrero Proyecto Debater presentó su más dura prueba. Si bien hace poco más de 22 años una computadora conocida como IBMDeep Blue logró lo impensable: vencer a Garry Kasparov, ex campeón mundial de ajedrez y quien ostentó el título de 1985 a 2000, en el Think 2019 de IBM, en San Francisco, Estados Unidos.

Proyecto Debater se enfrentó en un encuentro de debate a Harish Natarajan, quien estudió en Cambridge y Oxford y cuenta con el mayor número de victorias en campeonatos de esa especialidad alrededor del mundo. El tema a debatir fue “El Estado debe subvencionar la educación preescolar”. Proyecto Debater defendió la proposición y Natarajan la rebatió; ambos tuvieron oportunidad de hacer un comentario de apertura de cuatro minutos, un contraargumento de dos minutos y un comentario de cierre de dos minutos para expresarse.

Tanto la máquina como Natarajan fueron informados del tema 15 minutos antes del encuentro y no interactuaron entre ellos hasta el inicio del mismo. Al final ganó Natarajan. La victoria era para quien cambiara la opinión de más gente del público. Natarajan tuvo a favor que poca gente creía que el Estado no debe subvencionar la educación de los más pequeños. Así que convencer a unos cuantos asistentes le bastó.

Por otra parte, en una encuesta posterior al evento 60% de los asistentes opinó que los puntos expuestos de Proyecto Debater enriquecieron su visión del tema; en tanto, solo 20% aseguró lo mismo de las intervenciones de Natarajan.

Y es que los conocimientos de Debater son infinitos. Su base de datos incluye diez mil millones de frases, 400 millones de artículos. Para comparar: desde 1851 hasta 2016 The New York Times ha publicado unos 15 millones de artículos. Proyecto Debater gestiona en minutos más de 25 archivos de esa magnitud, la mayoría sacados de periódicos y revistas científicas. La distinción en conocimiento era abrumadora. Proyecto Debater sacaba del sistema estudios de la Universidad de Melbourne o Duke sobre niños sin estudios y delincuencia, citaba a primeros ministros australianos o británicos palabra por palabra. Ante tanto dato Natarajan hacía equilibrios con argumentos expresados de una manera más florida. Pero ninguna evidencia, ninguna cita adecuada: solo más retórica, y Debater nunca superó el tiempo asignado, Natarajan siempre.

¿Conciencia?

Proyecto Debater no es consciente pero está programado para buscar los mejores argumentos para su tesis. Las bromas, por ejemplo, están en un programa de ironías que le dan personalidad de robot.

Noam Slonim, director del Proyecto Debater en Haifa, Israel, donde se desarrolla, indica que “su reto es sacarlas en el momento justo”, aunque no es nada fácil definir el momento adecuado o un argumento a favor.

Su mérito no es solo razonar sino escuchar a su rival, entender el núcleo de sus argumentos y rebatirlo. Proyecto Debater utiliza afirmaciones como: “Para empezar, a veces escucho a mis oponentes y me pregunto si quieren, si prefieren a la gente en sus puertas pidiendo dinero, que haya gente sin comer y agua potable. Dar oportunidades a los menos afortunados debería ser una obligación moral de cualquier humano”.

El robot no entiende por qué es moral: solo sabe que es eficaz. Sus creadores, que llevan más de seis años trabajando en el proyecto, se asombran cuando escuchan algún argumento sutil, obtenido del llamado deep learning (aprendizaje profundo), aspecto de la Inteligencia Artificial que se ocupa de emular el enfoque de aprendizaje que los seres humanos utilizan para obtener ciertos tipos de conocimiento. En su forma más simple el aprendizaje profundo puede considerarse como una forma de automatizar el análisis predictivo. No obstante, Proyecto Debater improvisa solo en un terreno preparado y favorable.

Al momento los investigadores solo ofrecen una lista de temas sobre los que debatir, Proyecto Debater lo defiende o lo ataca con un rival, pero no podría afrontar una entrevista donde las preguntas son dirigidas. Necesita una tesis que apoyar o refutar.

Importancia

Para IBM Proyecto Debater empuja las fronteras de la IA para facilitar al ser humano un debate inteligente e imparcial con el cual poder construir elementos bien informados y tomar mejores decisiones. Así los sesgos posibles de un problema ante un caudal de datos quedarían a la vista. Su objetivo a futuro es ayudar a la toma de decisiones importantes proporcionando argumentos convincentes, con base en evidencia, y limitando la influencia de la emoción, la parcialidad o la ambigüedad.

Operatividad

Entendiendo un temaLa base de conocimientos de Proyecto Debater consiste en alrededor de diez mil millones de oraciones tomadas de periódicos y revistas. Al utilizar las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural de IA puede reconocer el mismo concepto, incluso cuando se indica de muchas maneras diferentes.

Construcción de argumentosEn un debate en vivo Proyecto Debater discute un tema sobre el que nunca se ha entrenado en una oración muy breve que describe la moción. El primer paso es construir un discurso de apertura para defender u oponerse a esa moción.

Organización de contenidosPara poder debatir de manera efectiva necesita construir los argumentos más sólidos y diversos para apoyar su caso. Logra esto eliminando textos argumentativos redundantes, seleccionando los reclamos y evidencias restantes más sólidos, y organizándolos por tema, creando la base de la narrativa para respaldar la moción.

Construyendo un argumento y refutaciónProyecto Debater reúne todos los argumentos seleccionados para crear un discurso persuasivo que dura aproximadamente cuatro minutos. Entonces está listo para pronunciar su discurso de apertura. El siguiente paso es escuchar la respuesta del oponente, digerirlo y construir la refutación. Generar una buena refutación es la parte más desafiante del debate, tanto para humanos como para máquinas. Proyecto Debater aplica muchas técnicas, incluyendo aquellas para anticipar e identificar los argumentos del oponente. Luego apunta a responder con reclamos y evidencia que contrarrestan estos argumentos.

Fuente: IBM