Unos investigadores de la Universidad de California afirman que dos modelos de lenguaje —GPT-4.5 y LLaMa-3.1-405B— han superado el Test de Turing, la famosa prueba ideada por Alan Turing para evaluar la 'humanidad' de la inteligencia artificial. Pero, ¿eso significa que estamos frente a un verdadero salto en la cognición de la IA? ¿O es un mero indicador de un experimento mal diseñado y/o ejecutado?

La idea original

Hace 75 años, Alan Turing propuso su test como un experimento para determinar si las máquinas podían ser consideradas 'inteligentes'. En esta prueba, un interrogador humano interactúa simultáneamente con un humano y una máquina a través de una interfaz de texto, y debe identificar cuál de los dos es el humano. Si la máquina logra engañar al interrogador, se considera que ha pasado la prueba.

Aunque esta idea ha sido objeto de intensos debates y múltiples intentos a lo largo de las décadas, hasta ahora ningún sistema había logrado superar este desafío en su formato original.

El experimento

Pero el estudio que nos ocupa, desarrollado por Cameron R. Jones y Benjamin K. Bergen, sometió a varios LLMs (los dos ya mencionados, junto a ELIZA y GPT-4o) a una versión rigurosa del test original.

Así, se basó en conversaciones simultáneas de cinco minutos entre un interrogador humano, otro humano y un modelo de IA, a través de una interfaz de chat. La sorpresa fue que, en muchos casos, los interrogadores eligieron a la IA como el interlocutor humano.

Cuando a los chatbots se les dotó de una "personalidad" específica (la de jóvenes introvertidos interesados en la cultura de internet), el modelo GPT-4.5 fue identificado como humano en el 73% de los casos, mientras que LLaMa-3.1 alcanzó un 56% (de nuevo, cuando se le dotó de 'personalidad')...

...mientras que, cuando esos mismos modelos carecían de 'personalidad' añadida, lograron tasas mucho más bajas (36% y 38%, respectivamente). Los otros dos modelos, que sólo fueron probados 'sin personalidad', obtuvieron tasas significativamente inferiores al mero azar (un 21% GPT-4o, y un 23% ELIZA).

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¿Es el Test de Turing a prueba de perezosos?

Sin embargo, este resultado ha sido recibido con reservas: un análisis más detallado de las conversaciones, (que los propios autores han hecho públicas), revela interacciones muchas veces banales y poco inquisitivas, en las que predominan preguntas simples sobre programas de televisión favoritos o actividades diarias.

Un comentarista de Hacker News sintetizó así qué opinaba tras leer las conversaciones:

"Los participantes no intentaron realmente desenmascarar a una IA. Querían su crédito académico y listo".

Otros señalan que el problema podría haber sido otro: que la predisposición a tratar a los interlocutores con cortesía o evitar preguntas incómodas pudo haber favorecido a las IA.

Ambas críticas plantea un debate crucial: si los interrogadores no aplican estrategias verdaderamente desafiantes, ¿es válido decir que los modelos 'engañaron' a humanos?

Aquí se reabre un debate filosófico sobre la naturaleza del test de Turing. ¿Debe ser una prueba donde los humanos hagan todo lo posible por detectar a la máquina, o basta con que el modelo no se destaque como artificial en una conversación típica?

Algunos usuarios argumentan que si se exige un interrogatorio extremadamente sofisticado (como pedir explicaciones de chistes o razonamiento lógico profundo) estamos alejándonos del test de Turing y acercándonos más a un test de IA general (AGI).

Sin embargo, como sostienen otros usuarios, asumir un criterio menos exigente pone en duda la relevancia de este famoso test, porque "siempre se puede engañar a un humano lo suficientemente perezoso".

60 años confundiendo personas y chatbots

Muchos participantes afirmaron haberse guiado por 'corazonadas', antes que por el análisis lógico, las estrategias más exitosas fueron las menos frecuentes: hacer afirmaciones inusuales o tratar de "romper" al modelo con comandos propios de jailbreaks.

Pero, ¿esta pereza es atribuible sólo a los participantes del experimento, o es algo más generalizado en la especie humana?

Como medida de control, se incluyó ELIZA, que ni siquiera es técnicamente un LLM, aunque sí el primer chatbot jamás creado y un ejemplo de la rudimentaria IA de los años 60.

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Sus datos fueron bastante pobres, siendo confundido con un humano sólo en el 23% de las ocasiones. No obstante, el hecho de que algunos aún creyeran que este chatbot era humano evidencia un fenómeno psicológico conocido como el 'efecto ELIZA', por el cual las personas tienden a antropomorfizar a las máquinas.

Su creador, Joseph Weizenbaum, descubrió hace ya casi 60 años que incluso sus propios colaboradores atribuían inteligencia y/o sentimientos humanos a ELIZA:

"No me había dado cuenta de que las exposiciones extremadamente cortas a un programa informático relativamente simple podrían inducir un poderoso pensamiento delirante en personas bastante normales".

Una duda final

Más allá de debates metodlógicos, este experimento sigue planteando preguntas relevantes: si una IA puede hacerse pasar por un humano sin ser detectada —incluso si es sólo por un público poco exigente—, ¿qué riesgos plantea esto a efectos de manipulación (estafas, desinformación) o de cara al futuro del empleo?

Imagen | Marcos Merino mediante IA

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En el mundo de la programación lleva mucho tiempo vigente un debate acerca de si los lenguajes HTML y CSS, que son la base del desarrollo web, son o no 'lenguajes de programación'. Sea en discusiones online o no, no es infrecuente encontrarnos con programadores de lenguajes de programación 'de verdad' siendo cortantes cuando oyen a alguien sugerir que sabe programar sólo porque ha aprendido HTML.

En StackOverflow, de hecho, se preguntan por qué tienden a ser "tan pendantes" con este tema, mientras que algunos diseñadores web consideran que los programadores con 'pedigree' son demasiado dogmáticos en su definición de lenguajes.

Pero no se trata de un debate baladí: a nivel técnico, es importante tener claro qué constituye un lenguaje de programación y qué no lo hace. Y también tener claro qué son realmente capaces de hacer HTML y CSS, para despejar cualquier duda sobre la etiqueta más correcta a aplicarles.

Lo primero que hay que tener claro es qué criterio utilizar para decidir qué es un lenguaje de programación y qué no. Y el más habitual y tradicional para ello es la capacidad de un lenguaje para ser 'Turing-completo'. Pero, ¿qué demonios es eso?

¿Turing-Qué?

Un lenguaje de programación se considera Turing-completo cuando tiene la capacidad de realizar cualquier cálculo que una Máquina de Turing pueda llevar a cabo. La pregunta es obvia, entonces, es "¿Qué es una Máquina de Turing?".

Como habrás supuesto ya, el Turing al que no dejamos de hacer referencia es Alan Turing, el padre de la computación moderna, popularizado por su trabajo con las computadoras Enigma durante la Segunda Guerra Mundial.

Pero esas no son las máquinas a las que nos referimos, sino a un dispositivo abstracto que Turing teorizó en 1936, que contaba con las siguientes características:

• Consta de una cinta infinita dividida en celdas, una cabeza de lectura/escritura que se mueve a lo largo de la cinta y un conjunto finito de estados y reglas de transición.
• Puede leer y escribir símbolos en la cinta, cambiar de estado según las reglas y moverse hacia la izquierda o la derecha.

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Esta descripción puede parecer simple, pero es una abstracción utilísima con la que Turing demostró que -si bien hay problemas que, efectivamente, una computadora nunca podrá resolver- si un problema puede resolverse mediante un algoritmo, puede resolverse con una máquina de Turing.

Por lo tanto, ser 'Turing-completo' significa que el lenguaje en cuestión debe ser capaz de simular cualquier algoritmo de computación, realizando para ello tres tareas fundamentales:

• Leer y escribir sobre un medio de almacenamiento.
• Controlar el flujo de ejecución mediante instrucciones condicionales (como if/else) y bucles (como for o while).
• Modificar su propio código o estado durante la ejecución.

Tres ejemplos rápidos de lenguajes Turing-completos serían Python, Java y C++.

HTML y CSS, sin embargo, no cumplen con estos criterios: HTML es un lenguaje de marcado utilizado para estructurar contenido en la web, mientras que CSS es un lenguaje de estilo usado para describir la presentación visual de un documento HTML.

HTML y CSS, más de lo que parecen (¿pero no lo suficiente?)

HTML: El HTML ha sido la columna vertebral de la web desde sus inicios. A primera vista, HTML puede parecer un lenguaje simple que se limita a definir encabezados, párrafos y enlaces, pero en realidad, ha evolucionado para incorporar elementos más avanzados, como multimedia, formularios interactivos con elementos de entrada y validación, almacenamiento local...

CSS: Por otro lado, el CSS se encarga de dar estilo y formato a los elementos HTML. Más allá de ser simplemente un conjunto de instrucciones de presentación estática, CSS también involucra el uso de conceptos lógicos: los 'media queries', son reglas condicionales que permiten que las páginas web se adapten a diferentes tamaños de pantalla y dispositivos. Han existido incluso exploits para vulnerabilidades de Mozilla Firefox basados únicamente en CSS.

Pero nada de esto basta para convertirlos en lenguajes Turing-completos. Así que, ¿hay más que argumentar o terminamos aquí la discusión sobre si son o no lenguajes de programación?

vía r/ProgrammerHumor

¡Tenemos un último testigo, señoría!

Un desarrollador web llamado Eli Fox-Epstein presentó una forma de simular la Regla 110 utilizando CSS y HTML en un evento llamado Hack && Tell en 2011. Dicha 'Regla' es un modelo de autómata celular (un patrón unidimensional compuesto por varios unos y ceros, que van evolucionando de acuerdo a ciertos patrones) creado por Stephen Wolfram que, pese a su extraordinaria simplicidad, en 2004 se demostró que es Turing-completo.

La simulación de Rule 110 en CSS se basa en la idea de que el código CSS puede representar el estado de las células en un autómata celular, y las interacciones de los elementos HTML pueden simular las reglas de transición de Rule 110. Cada paso del autómata celular se ejecuta mediante cambios en el DOM (Modelo de Objetos del Documento) y se aplican reglas de estilo condicionales en CSS para representar los cambios de estado.

En este enlace tienes todos los detalles necesarios (fragmentos de código incluidos) para comprender este peculiar experimento.

Lo que nos interesa es que si un modelo de autómata celular Turing-completo puede ser simulado con CSS3 y HTML5, eso significa que, si no ambos lenguajes, la suma de ambos sí puede considerarse Turing-completo... y, por tanto, un lenguaje de programación con todas las de la ley.

Imagen | Marcos Merino mediante IA + Foto de Alan Turing (dominio público)

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Casi una semana después de haber celebrado el centenario del nacimiento de Alan Turing, el hombre que quiso saber si las máquinas pensaban por sí mismas, volvemos a él gracias a un bot adolescente que ha estado a punto de pasar el Test de Turing. Se ha quedado muy cerca. Tanto que ha logrado hacerse con el gran premio del Turing 100, el mayor Test de Turing realizado hasta ahora.

Suena raro eso de bot adolescente, pero es así. Su nombre es Eugene Goostman y tiene 13 años. Vive en Odessa (Ucrania), pertenece a una familia de clase media y, al parecer, tiene un sentido del humor bastante peculiar. Ese es el perfil y la personalidad con los que su creador, Vladimir Veselov, ha querido dotar al joven bot. Y hasta cierto punto, muchos de los asistentes al Turing 100, antes de conocer la verdad, creyeron que Eugene, efectivamente, era un ser humano.

El Test de Turing es una prueba que pretende demostrar la existencia de inteligencia en una máquina. Para ello se lanzan una serie de cuestiones tanto a un humano como a una máquina, sin ser conscientes aquellos que preguntan de quién es quién, de forma que, si la máquina logra hacerse pasar por un humano en un 30% de las ocasiones, engañando así a los humanos, se considera que ha pasado el test y que, por lo tanto, se le podría considerar inteligente. Eugene Goostman, nuestro bot adolescente, llegó al 29%.

Es decir, un programa informático con una personalidad de un chico de 13 años estuvo a punto de hacerse pasar por humano según las bases que sentó Turing hace algo más de 60 años (lo expuso por primera vez en 1950). Lo mejor de todo es la respuesta de Veselov cuando le preguntan por qué eligió un perfil como este para el bot:

13 años es demasiado mayor para saberlo todo y demasiado joven para saber nada.

PD: el Turing 100 tuvo lugar el fin de semana pasado en Bletchley Park, cerca de Milton Keynes (Reino Unido), que es donde Alan Turing descifró por primera vez el código Enigma.

Habla con Eugene Goostman
Vía | Mashable > The Verge

Mañana se cumplirán cien años desde el nacimiento de Alan Turing, el hombre que cambió la manera de entender a las máquinas, que fue capaz de otorgarles pensamiento propio y que dio vida a esa inteligencia artificial. En Genbeta repasamos algunos aspectos fundamentales de su vida y de sus investigaciones, mientras que en Xataka analizamos sus máquinas, la tecnología que nació de las ideas de Turing.

Alan Turing y los procesos mentales de Christopher Morcom

El primer amor siempre marca… Con 16 años, Alan Turing estaba ya acostumbrado a pensar de manera muy independiente. Formulaba teorías sin que nadie en la Sherborne School, el lugar donde estudiaba, le hubiese guiado hacia ellas o, al menos, le hubiese enseñado el camino para llegar hacia allí, algo que no estaba especialmente bien visto en aquella institución inglesa donde se prefería la ortodoxia.

Sólo su madre, que compartía ese espíritu, le daba ánimos para seguir “creando” sus propias ideas. Del resto de su entorno, compañeros y profesores, Alan se había ido aislando. Daba igual que fuera capaz de extrapolar el trabajo que Einstein estaba desarrollando en ese momento y que aún estaba inédito… no había demasiadas razones para contarlo.

Al menos, así fue hasta que conoció a Christopher Morcom, un chico más pequeño y delgado de lo normal para esa edad. Compartía con Alan Turing la pasión por la ciencia, pero, como explica Andrew Hodges en su libro ‘Alan Turing: The Enigma’ , vivía a gusto dentro de los límites del colegio al que acudían: Christopher era un chico bien considerado, premiado por los profesores.

Fue más que su amigo, su primer amor. Pero también el primero que se tomó a Alan Turing y sus ideas en serio. Para Turing, aquello fue un espaldarazo, una inyección de autoestima, la razón por la que comenzó a comunicar sus proyectos y teorías sin miedo a que no fueran comprendidas. Christopher Morcom siempre las tenía en cuenta:

Mis recuerdos más vívidos de Chris son casi siempre de las cosas tan amables que me decía. – Alan Turing

Mientras esto pasaba, Christopher ya estaba enfermo. Durante años había estado bebiendo leche infectada de tuberculosis bovina y en 1930 la latente enfermedad de Morcom despertó de nuevo y se lo llevó por delante. Para Alan fue un mazazo, un cambio de esquema total. Su esperanza en la fe religiosa se rompió por completo y se volvió ateo. Pero más importante incluso: se obsesionó con entender los procesos mentales del ser humano, con entender qué había pasado con la mente de Christopher tras su muerte.

Alan, de manera casi obsesiva, empezó a estudiar obras que hablaran sobre ello en todas las áreas posibles: biología, metafísica, filosofía, lógica matemática. Así fue cómo llegó a su primera visión de la mente como una máquina artificial inteligente, algo que podría replicarse mediante la matemática. Fue la muerte de Christopher la que desembocó en uno de los descubrimientos fundamentales de Turing, y en su legado más duradero. El primer amor siempre marca… por fortuna para el resto del mundo.

El doble enigma secreto

Replica de la Bomba de Turing y Welch

En abril de 1936, con 24 años, Alan Turing ya había completado su mayor contribución a las matemáticas: la de que la triple correspondencia entre instrucciones lógicas, mente y máquina puede tomar forma física. Había nacido la Máquina de Turing, pilar de las ciencias de la computación. Que uno de los nombres que quisieron aplicarse a los estudiosos de esta rama fuese el de turingeniero da la medida exacta de la importancia del trabajo de Alan Turing. Sin embargo, los acontecimientos históricos le harían enfocarse de manera urgente en otros aspectos científicos.

Alan Turing no había sido un intelectual político, algo que en los años 30 era, otra vez, un modo de aislarse. La convulsa situación de entreguerras casi obligaba a tomar posición en cualquier aspecto de la vida: el pacifismo, el marxismo, las vanguardias artísticas de componente político… Pero el mayor posicionamiento político de Turing precisamente venía de su propia identidad: la homosexualidad que la sociedad inglesa reprimía y prohibía.

Turing no quería involucrarse en política, pero sus trabajos en Princeton creando máquinas de cifrado le iban a colocar en el centro de la defensa de su país. En secreto, comenzó a trabajar en el departamento británico de criptoanalítica. Los Nazis, vigilados de cerca por el gobierno inglés, habían ideado Enigma, un código que, de momento, se revelaba inquebrantable. El departamento, que se daba de bruces una y otra vez contra el mismo camino sin salida, decidió dar el salto cualitatitvo y confiar en científicos como Turing para desentrañar los secretos del código alemán.

Cuando, en septiembre de 1939, Inglaterra declaró la guerra a Alemania, Turing dejó sus trabajos para dedicarse en exclusiva a desbloquear enigma. Junto a Welchman, Turing ideó la Bomba, la representación mecánica del proceso de deducción lógica capaz de extraer, de un pequeño fragmento, un texto entero. Turing creía ya que las máquinas pensaban por sí mismas, así que sólo estaba poniendo las raíces para que realmente fuese así.

Desde 1939 a 1942, Alan Turing disfrutó derrotando todos los patrones alemanes que habían hecho encallar a otros muchos científicos. El reto y la satisfacción de resolverlo en solitario le dieron alas… y ayudaron a salvar vidas, a conocer dónde y cuándo se iba a bombardear Inglaterra. Nada de esto se supo en la sociedad de su tiempo, puesto que sus avances formaban parte del alto secreto de Estado.

Pero, además, en 1942, ante la imposibilidad de descifrar la máquina Enigma que escondía las comunicaciones de los submarinos alemanes del Atlántico, Alan Turing tuvo contacto con la electrónica a gran escala, con todo su potencial. Así fue como en 1944 Turing sabía que había llegado el momento de “construir un cerebro”, como él mismo confesó a Donald Bayley; la hora de poner en marcha su máquina universal; de homenajear a los patrones mentales de Christopher Morcom, que le habían traido hasta aquí.

Fallaría esa carrera por culpa del retraso inglés en la ingeniería electrónica, pero en Manchester, en 1948, consiguió dar la primera demostración práctica de su máquina de Turing. Fue en junio, apenas un mes antes de que comenzasen en Londres los Juegos Olímpicos en los que Turing también estuvo a punto de participar.

Turing se acuesta con hombres, así que las máquinas no piensan

Para 1952, Turing hacía tiempo que había dejado de llevar sus relaciones sentimentales en secreto. Pero ese año fue más lejos: su casa sufrió un robo en el que estaba implicado uno de sus ligues. En el interrogatorio policial, Turing no tuvo problemas en reconocer que sí, que mantenía relaciones sexuales con él. Fue condenado, como Oscar Wilde, por “indecencia grave y perversión sexual” y, de las dos condenas posibles, cárcel o castración, eligió el tratamiento hormonal de castración química.

La prensa de la época se cebó con él, el matemático homosexual pillado in fraganti. De sus contribuciones a la seguridad nacional no se hablaba, porque eran secretas. Turing cayó en el descrédito y, lo que es más, sus ideas también. Él mismo se lo explicaba a un amigo por carta, el silogismo de la gente era sencillo:

Turing believes machines think, Turing lies with men, Therefore machines do not think

Sin embargo, las máquinas pensaban y lo hacían con ese modelo libre que era Alan Turing, su creador. En la Universidad de Manchester, en 1948, ideó junto a Strachey, un programa en cinta de papel perforado capaz de generar cartas de amor, listas para ser enviadas, firmadas por M.U.C (la computadora de la Universidad de Manchester).

Alan Turing creía en que el ser humano siempre sería sorprendido por las máquinas. Sí, nosotros las programamos, les explciamos lo que queremos que haga, les pedimos que lo hagan, pero ellas tienen en cuenta tantas variables y tan rápido que no podemos prever cómo va a acabar. En Computing Machinery and Intelligence, donde planteaba respuestas a todos los que dudaban de si las máquinas piensan por sí mismas, afirmaba:

“Creo que la visión de que las máquinas no pueden sorprendernos se debe a una falacia muy extendida, querida especialmente por filósofos y matemáticos. Asumimos que siempre que la mente conozca un hecho, las consecuencias de ese hecho aparecerán en nuestro pensamiento de manera simultánea. Es algo muy útil en determinadas circunstancias, pero también algo que muy pronto olvidamos que es falso. Y si lo hacemos, la consecuencia natural es que no hay virtud alguna en calcular las consecuencias a partir de datos y principios generales”.

Turing concluía que era de esperar que las máquinas compitieran con los hombres en todos los campos intelectuales. Fue fundamental para otorgarles no sólo vida, sino también para dotarlos de un estatus adecuado. Cuando se dejó de subestimar a las máquinas fue cuando el hombre les sacó verdadero partido.

Cuatro años después de escribir eso, dos después de su castración química, Alan Turing murió tras comer una manzana envenenada (sí, como en ‘Blancanieves’, película que en su momento le fascinó) y en plena ignonimia ignominia. Hasta más de 60 años después no se restituyó su honor público. Turing creyó de manera sincera que las máquinas pensaban, pero sufrió a los hombres que no lo hacían.

(Ilustración: Alan Turing según Jin Wicked)