Mi mujer ya ni siquiera se molesta en poner los ojos en blanco cuando no logro completar la m\u00e1s sencilla de las tareas dom\u00e9sticas. \u201c\u00bfTe distrajiste?\u201d, me pregunta, aunque sabe la respuesta. Afortunadamente, ahora tengo cobertura, porque si hay una persona en la casa con m\u00e1s probabilidades de dejar de hacer ejercicio a mitad de ponerse los zapatos o cepillarse los dientes, porque de repente recuerda algo que quer\u00eda leer, ver o escuchar, es mi hijo de 13 a\u00f1os. Cuando conviertan Distraerse en un deporte ol\u00edmpico, apuesto a que ser\u00e1 un candidato a medalla.<\/p>\n
Mi esposa, por supuesto, es m\u00e1s indulgente con \u00e9l que yo. <\/p>\n
\u201cSe distrae porque es muy curioso\u201d, dijo. Y el comentario se me qued\u00f3 grabado en la mente, en parte porque hab\u00eda le\u00eddo casi exactamente lo mismo del gur\u00fa del dise\u00f1o Don Norman, quien escribi\u00f3: \u201cMi curiosidad con frecuencia me lleva a ideas que me han ayudado en mi carrera. Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 se le da a este maravilloso y creativo rasgo de la curiosidad el t\u00e9rmino negativo de ‘distracci\u00f3n’?\u201d Son ideas para reflexionar. Sin embargo, sin duda hay una distinci\u00f3n que debe desentra\u00f1ar entre el rasgo esencial de la curiosidad y su gemelo malvado, la distracci\u00f3n.<\/p>\n
La exploraci\u00f3n de Janelle Shane de AI, pareces una cosa y te amo<\/em> (2019) arroja luz sobre la cuesti\u00f3n en condiciones controladas al observar el comportamiento de sistemas de IA curiosos y distra\u00eddos. Como explica Shane, los sistemas de IA suelen entrenarse mediante alg\u00fan tipo de prueba y error, con una \u201cfunci\u00f3n de recompensa\u201d que decide qu\u00e9 experimentos deben considerarse un \u00e9xito y cu\u00e1les un fracaso. Por ejemplo, se puede ense\u00f1ar a una computadora a aprender a andar en bicicleta virtual en un entorno 3D simulado recompensando la distancia pedaleada y penalizando la cantidad de veces que la bicicleta se cae. <\/p>\n El problema surge cuando la funci\u00f3n de recompensa no cumple con lo que los programadores humanos realmente quer\u00edan. Tal vez la IA evite el riesgo de ca\u00eddas dejando la bicicleta en el suelo, o maximice la distancia pedaleada tambale\u00e1ndose en un gran c\u00edrculo o incluso colocando la bicicleta boca abajo y pedaleando. Estas no son posibilidades meramente te\u00f3ricas. Se dise\u00f1\u00f3 un algoritmo para ordenar una lista de n\u00fameros y simplemente eliminar la lista, lo que garantiza al instante que ning\u00fan n\u00famero est\u00e9 fuera de lugar.<\/p>\n Se trata de problemas bastante sencillos. Cuanto m\u00e1s complejo sea el comportamiento deseado, m\u00e1s f\u00e1cil ser\u00e1 recompensar accidentalmente algo que no es lo que se busca. Pero existe un m\u00e9todo inteligente y eficaz para entrenar a los ordenadores a resolver una amplia gama de problemas: recompensar la curiosidad. M\u00e1s concretamente, recompensar al ordenador cuando se encuentre en situaciones en las que considere que el resultado es impredecible. Saldr\u00e1 en busca de algo que no haya visto antes.<\/p>\n Shane escribe: \u201cUna IA impulsada por la curiosidad aprender\u00e1 a moverse a trav\u00e9s de un nivel de videojuego para poder ver cosas nuevas, evitando bolas de fuego, monstruos y pozos de muerte porque cuando es golpeada por ellos, ve la misma secuencia de muerte aburrida\u201d. La muerte debe evitarse no por s\u00ed misma, sino porque es terriblemente predecible.<\/p>\n Todo esto es fascinante por s\u00ed mismo.<\/strong>y da pistas sobre por qu\u00e9 los propios humanos podr\u00edan haber desarrollado un sentido de curiosidad. Pero los sistemas de IA, como los ni\u00f1os de 13 a\u00f1os, tambi\u00e9n pueden ser curiosos hasta el punto de distraerse. Por ejemplo, p\u00eddale a una IA impulsada por la curiosidad que se ense\u00f1e a s\u00ed misma a jugar un juego de rol. Pac-Man<\/em>-Juego de estilo en el que los fantasmas se mueven aleatoriamente por un laberinto y t\u00fa tendr\u00e1s que luchar: la IA no necesita hacer nada para satisfacer su curiosidad, porque los fantasmas impredecibles son infinitamente fascinantes. O, como explica Shane, un robot de curiosidad aprender\u00e1 r\u00e1pidamente a navegar por un laberinto, a menos que una de las paredes del laberinto tenga un televisor que muestre una serie de im\u00e1genes aleatorias. “En cuanto la IA encontr\u00f3 el televisor, se qued\u00f3 paralizada”. Muy parecido a mi hijo. O, de hecho, a m\u00ed. <\/p>\n Este problema es tan conocido por los investigadores de IA que tiene un nombre: el \u201cproblema del televisor ruidoso\u201d. Y, para un programador inteligente, puede resolverse. Por desgracia, nuestro mundo moderno est\u00e1 lleno de distracciones tan perfectamente dise\u00f1adas para captar nuestra atenci\u00f3n como un televisor lleno de est\u00e1tica est\u00e1 dise\u00f1ado para captar la atenci\u00f3n de un robot curioso, y no podemos simplemente reprogramarnos para evitar estas calor\u00edas intelectuales vac\u00edas.<\/p>\n Una soluci\u00f3n es defensiva: evitar los televisores ruidosos. Borrar la cuenta de las redes sociales (o, al menos, eliminar la aplicaci\u00f3n del tel\u00e9fono e instalar la verificaci\u00f3n en dos pasos para que iniciar sesi\u00f3n resulte molesto). No dormir con el tel\u00e9fono en el dormitorio. Desactivar todas las notificaciones, salvo las esenciales. Sabemos todo esto y, si uno puede obligarse a hacerlo, funciona. Pero un segundo enfoque se centra m\u00e1s en lo positivo. Adem\u00e1s de intentar eliminar la mera novedad, deber\u00edamos buscar cosas que merezcan la pena. Esto es m\u00e1s f\u00e1cil de lo que se podr\u00eda pensar, porque la curiosidad reflexiva genera conocimiento y el conocimiento genera curiosidad reflexiva.<\/p>\n