Dos niños se compran cada uno su propia planta, uno coloca la suya en la ventana, mientras que el otro decide guardar la suya en un armario. A estas alturas de la historia, la mayoría de seres humanos ya conocen cuál va a ser el futuro de las dos plantas, pero para los sistemas de inteligencia artificial no es tan sencillo averiguar la respuesta correcta por sentido común. 

Este sencillo cuento es una parte de un ejercicio de comprensión que David Ferruci está realizando en su último proyecto, CLARA (Collaborative Learning and Reading Agent), un nuevo programa de inteligencia artificial. Ferruci, creador de Watson (la inteligencia artificial de IBM que ganó al ser humano en Jeopardy), se ha puesto como objetivo crear el primer sistema artificial inteligente con sentido común. 

Volvamos al cuento, porque la historia sigue: a los pocos días de que los niños traigan a casa sus adquisiciones en forma de plantas, la planta de la ventana está verde y ha crecido, mientras que la segunda se está poniendo amarilla y mustia. Un niño pequeño comprende que las plantas necesitan estar cerca de la luz y aprende, a base de experiencia, esta lección. CLARA es la que tiene como reto llegar a esa misma conclusión haciendo las preguntas que sean necesarias.

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Ferruci, tal y como explica a The Wired, asegura que las máquinas necesitan dominar conceptos como el tiempo, la causalidad e incluso la interacción social para demostrar inteligencia real. Este mismo ejercicio se lo dan a un modelo de aprendizaje automático destinado a la comprensión del lenguaje como los que desarrollan Google y Microsoft para sus asistentes virtuales, y pese a que son sistemas muy complejos,  fallan porque carecen de sentido común. 

Se les pide que completen la frase "Zoey (segundo niño) mueve su planta a una ventana soleada. Pronto ... ". Las respuestas van desde "encuentra algo, no es agradable", hasta "el fertilizante es visible en la ventana". Ninguno acierta con la respuesta correcta. 

La mayoría de sistemas como Siri o Alexa, se limitan a recitar un párrafo de Wikipedia o cualquier otra web cuando les preguntamos por el cuidado de plantas. Esto se traduce en otra serie de problemas, por ejemplo, para los coches autónomos. La IA de los coches sabe reconocer objetos, pero no comprende el motivo por el que es mejor esquivar personas antes que salvar a un cono en la carretera. 

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Ferrucci y su compañía, Elemental Cognition, que fundó tras marcharse de IBM, buscan con CLARA corregir ese punto ciego de la inteligencia artificial actual. CLARA, que significa Agente de Lectura y Aprendizaje Colaborativo y como su propio nombre indica, está aprendiendo a tener comprensión lectora a diferencia del resto de redes neuronales nutridas con grandes cantidades de texto que responden las preguntas no por sentido común, sino por patrones estadísticos. 

Elemental Cognition se plantea ahora formas de inculcar más sentido común a CLARA y que ésta vaya creciendo en conocimientos y lógica. Un método puede ser buscar usuarios que interactúen con ella y la ayuden a comprender mejor el mundo con más historias y cuentos.