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INTELIGENCIA
ARTIFICIAL (IA)
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No existe todavía un criterio preciso
para distinguir cuándo un sistema computacional es un sistema de IA, pero el
acuerdo general es que cualquier máquina que desempeñe una función mental que
tendría que ser realizada por una inteligencia humana es un ejemplo de IA.
El objetivo de IA es el de entender la
naturaleza de la inteligencia a través del diseño de sistemas computacionales
que la exhiban, y ha estado dirigida por tres objetivos generales:
1. El análisis teórico de las posibles
explicaciones del comportamiento inteligente
2. La explicación de habilidades mentales
humanas
3. La construcción de artefactos
(computadoras) inteligentes
La IA fue introducida a la comunidad científica
en 1950 por el inglés Alan Turing quien se considera el padre de esta misma; en
su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia." A pesar de que
la investigación sobre el diseño y las capacidades de las computadoras
comenzaron algún tiempo antes, fue hasta que apareció el artículo de Turing que
la idea de una máquina inteligente cautivó la atención de los científicos. La pregunta básica que
Turing trató de responder afirmativamente en su artículo era: ¿pueden las
máquinas pensar? Los argumentos de Turing iniciaron un intenso debate que marcó
claramente la primera etapa de interacción entre la IA y la psicología. Los
debates en aquella época se centraron en el análisis de la serie de problemas
implicados en la aplicación de términos mentalistas a las computadoras. La
intención de Turing no era el de usar estos términos como analogías sino
eliminar la distinción entre inteligencia natural e inteligencia artificial.
Dos de las contribuciones más importantes de
Turing a la IA fueron el diseño de la primera computadora capaz de jugar ajedrez
y, el bombe que era un dispositivo electromecánico usado por los criptólogos
británicos para ayuda a descifrar las señales cifradas por la maquina enigma.
A principios de los
sesentas, la IA comienza una fase distinta de su desarrollo. En 1962, McCarthy
y Raphael inician sus trabajos sobre el diseño y la construcción de un robot móvil
que llamarían "Shakey". Una diferencia fundamental entre este robot y
los programas en computadora utilizados hasta ahora por la IA, es que
"Shakey" tendría que enfrentar el reto de interactuar con el mundo
real en términos de espacio, tiempo, movimiento, etc. En otras palabras, el
robot tendría que tener alguna forma de "conocimiento" del mundo que
lo rodeaba. Posteriormente se hizo que pudiera entender un idioma y traducir a
otro.
En la actualidad podemos encontrar que la IA se divide en
diferentes ramas como son:
Áreas Clásicas de IA
Sistemas Expertos (Sistemas basados en
Conocimiento). Programas computacionales que resuelven
problemas que normalmente requieren del conocimiento de un especialista o
experto humano. Es un sistema capaz de tomar decisiones inteligentes
interpretando grandes cantidades de datos sobre un dominio específico de
problemas.
Aprendizaje y Razonamiento Automático. Máquinas
capaces de planificar, tomar decisiones, plantear y evaluar estrategias,
aprender a partir de la experiencia, autoreprogramables, etc.
Robótica. Artefactos
autónomos capaces de llevar a cabo diversas tareas mecánicas de manera flexible
e inteligente, cumpliendo con un objetivo y ajustándose al entorno cambiante.
Procesamiento de Lenguaje Natural. Sistemas
capaces de reconocer, procesar y emular el lenguaje humano.
Visión por Computadora (Reconocimiento de
patrones). Reconoce y procesa señales, caracteres, patrones, objetos,
escenas.
Áreas de Vanguardia: Inteligencia Natural.
Redes Neurales. Crear elementos de
procesamiento y organizarlos de acuerdo a un modelo basado en las células del
cerebro humano (neuronas). Estos sistemas no se programan, se entrenan. Se
caracterizan por reconocer objetos partiendo de señales ruidosas.
Lógica Difusa. Basado en los principios
del razonamiento aproximado y el "cálculo con palabras", éstos
sistemas logran simplificar y aproximar la descripción del problema de una
manera natural, eficiente y robusta. La lógica difusa va más allá de la lógica
booleana en cuanto a que acepta valores parciales de verdad, es decir, de 0 a
100%; aceptando con ello expresiones tales como: "Juan es alto" con
un 75% de certeza, o mejor aún, simplificándolo a "Juan no es muy
alto"; "El tanque está lleno" con 50% de certeza, o bien,
"El tanque está medio lleno o medio vacío".
Algoritmos genéticos. La
ley de la selva de la Naturaleza: "La supervivencia del más apto", ha
impulsado la evolución, extinción y supervivencia de los seres vivos. Cada
organismo, tiene inscrito y codificado el conocimiento-biológico-genético
acumulado durante millones de años. En una computadora, comenzando por una
población inicial de organismos-candidatos para la solución de un problema,
éstos se recombinan de manera aleatoria (reproducción), luego de seleccionar
los mejores, y después de cierto tiempo o número de generaciones se alcanza una
solución suficientemente buena para resolver el problema.
Vehículos
Autónomos. Son una
amalgama de ramas IA como: robótica, aprendizaje de máquina, sistemas expertos,
visión, etc. para lograr que una máquina inteligente pueda maniobrar en un
espacio físico singular pero variable, de manera autónoma hasta lograr el
objetivo que se le asigne: tomar una muestra de la superficie del planeta
Marte, conducir un vehículo hasta cierto destino por una carretera transitada,
etc.
Realidad Virtual. Recrea mundos artificiales
en tiempo real que pueden ser captados por diversos canales sensoriales en el
espectador, el cuál puede navegar "inmerso" a través de dicho mundo
virtual.
Agentes (Wizards). Son
programas "invisibles" tipo espía que analizan las tareas que esté
llevando a cabo un usuario, y que dependiendo de las preferencias, costumbres y
nivel del usuario, en cuanto se detecte alguna anomalía, el agente
"aparece" ante el usuario para ayudarle (dando información),
sugiriendo una solución o para ejecutar un conjunto de tareas rutinarias de
manera automática
Al ejemplificar de una manera automática el proceso evolutivo se puede
hacer a través de la aplicación del sistema de complejidad emergente,
denominado Game of life y creado por John Comway en el año
1970. Con este procedimiento, según Gavaldà, es posible representar un sistema
biológico que nos permite simular situaciones de la evolución. Consiste en la reproducción
trisómica el sistema de simulación biológica de Comway permite conocer fenómenos evolutivos
complejos, a través de un sistema de reglas matemáticas muy sencillas.
Ray Kurzweil, experto en inteligencia artificial y
autor de The age of intelligent machines, asegura que en el
año 2030 la inteligencia artificial superará a la inteligencia humana. Según
Kurzweil, los robots igualarán las capacidades intelectuales del hombre dentro
de 30 años en el ámbito de laboratorio y dentro de 50 años formarán parte de la
vida cotidiana. El experto trabaja en los avances de los procesos
computacionales y sus predicciones se refieren a la asimilación de nuevas
máquinas superinteligentes para los próximos 100 años. Además, ha puesto en
marcha un estudio sobre los avances de los procesos computacionales similares a
la raza humana para crear así nuevas máquinas «superinteligentes».
A pesar de la reciente aparición de estudios dedicados a la capacidad de
las máquinas, la idea de crear inteligencia artificial similar a la
inteligencia humana es antigua. En 1815, Ernst Theodor Amadeus Hoffman, uno de
los máximos representantes del romanticismo alemán y autor de obras con un
fuerte eclecticismo y personajes fantásticos, avanzó la idea de que el
comportamiento de un robot puede ser similar al del ser humano. En su obra The
tales of Hoffman (Los cuentos de Hoffman), ópera compuesta
entre 1819 y 1880, se relata la historia de tres amores, uno de los cuales está
protagonizado por Olimpia, una muñeca mecánica que se enamora del autor.
En la actualidad, se desarrollan numerosas aplicaciones de los
ordenadores sobre cuyos usos muchas veces no se tiene conciencia debido a su
cotidianeidad en la vida diaria: Internet, móviles, información por teléfono.
Un motivo que permite afirmar que muchos de los usos de los ordenadores son
poco visibles.
De acuerdo con las capacidades de los ordenadores, como computación,
almacenamiento de datos o transmisión entre dos ordenadores, se puede crear
inteligencia artificial a partir del establecimiento de los siguientes módulos:
lenguaje natural (reconocimiento de voz, comprensión y traducción automática) y
visión (locomoción, razonamiento, deducción y aprendizaje). Un ejemplo de la
creación de lenguaje natural en máquinas pasaría, en primer lugar, por
conseguir la comprensión de lenguaje natural. Para tal fin se debe identificar
la señal acústica de entrada y crear así el análisis digital, que se compararía
con determinadas pautas, de las cuales saldrían las palabras. Para conseguir la
interpretación semántica se crea una respuesta que sale en forma de señal
acústica. Otras aplicaciones podrían referirse a la creación de prótesis
robóticas a través de la creación de sensores. En este último aspecto aún
existen ciertos inconvenientes relacionados con la resolución de la interficie
directa con el sistema nervioso, ya que en ocasiones la respuesta que se
obtiene no es la deseada.
Cada vez más existe una especie de convergencia entre máquina y hombre,
«en la que la máquina es cada vez más humana y el hombre es cada vez más
computacional». A partir de estas premisas y, a modo de conclusión, podemos
deducir que la confluencia entre el conocimiento biológico y la capacidad de la
maquinaria traerá la fusión entre el hombre y la máquina.
Los sentimientos, límites a las máquinas
Uno de los principales problemas que surgen con relación a la
inteligencia artificial se refiere al hecho que, a la hora de establecer
similitudes entre inteligencia artificial e inteligencia humana, se tiene en
cuenta una percepción absoluta en su representación. En psicología esto no es
así porque no existe la percepción absoluta, a la hora de estudiar el
comportamiento de los humanos se deben tener en cuenta determinadas
combinaciones neuronales que no dependen de conceptos absolutos. En este punto
aparecería un componente cuya simulación no puede considerarse equivalente
entre los dos tipos de inteligencia: los sentimientos. Se trata de un
componente cuya simulación no puede considerarse equivalente a la capacidad de
crear inteligencia artificial mediante la combinación de símbolos (datos) y
procesos de símbolos (programas).Debe tenerse en cuenta las diferencias que existen entre las máquinas y el cerebro. En este sentido, los ordenadores son capaces de desarrollar la parte automática de la cognición, que quizá no es la parte más interesante porque, entre otros motivos, no se captan los conceptos simbólicos de la cognición. Por lo tanto, uno de los retos más importantes que surgen es entender, de una forma automática, las facultades del cerebro humano.
El lenguaje humano, sin embargo, se parece mucho a la computación. Pero
dentro del lenguaje humano debemos tener en cuenta la parte de la sintaxis. Desde
un punto de vista neurológico se trata de un proceso inconsciente, quizás la
respuesta se encuentra en el cerebro. Las palabras innatas no evolucionan, no
son evolucionables y los lenguajes son intraducibles porque se producen cambios
en la sintaxis, no en las palabras concluyendo que la sintaxis es capaz de
establecer una relación simbólica de la información.
A partir de los procesos del lenguaje y las normas que se aplican en el
lenguaje pueden construirse estructuras sintácticas regidas por determinados
parámetros. Otra de las preguntas que se plantean es explicar por qué la
sintaxis es similar al modelo computacional. En ambos casos se desarrollan las
mismas propiedades, aunque de una manera diferente. Un ejemplo, explicó, sería
la risa, que por sí sola tiene un sentido pero no tiene un significado
específico, de forma natural es evolucionable pero no tiene semántica.
Para establecer las diferencias entre el cerebro biológico y la máquina
computacional se deben comparar las similitudes y las diferencias que existen
en el lenguaje, no en el cerebro. En este sentido cobran especial importancia,
tal como afirma Fouts, las emociones y la experiencia. Estos dos aspectos son
claramente identificativos de la diferencia existente entre el cerebro
biológico y la máquina computacional, lo que nos permitiría afirmar que no
existen similitudes entre lenguas y máquinas.
En conclusión, se puede afirmar que el proceso evolutivo de las máquinas
y del lenguaje continúa. Pero es importante tener en cuenta que las emociones y
las reglas que legislan la evolución del lenguaje son muy complejas, por lo que
las dificultades para conseguir una inteligencia artificial similar a la humana
son considerables.
A la hora de establecer relaciones entre la inteligencia de los primates
y la inteligencia artificial debemos partir de la hipótesis de que existe un
modelo computacional del que disponemos una mayor información relacionada con
su funcionamiento y con su capacidad de memoria. Según Marsal Gavaldà, esto nos
induce a plantearnos la posibilidad, a modo general, de si la inteligencia
artificial superará, en un futuro, a la inteligencia humana.
Como lo hemos visto la IA
hasta actualidad ha tenido un avance sorprendente, tanto que lo vemos en lo
social, deportivo y tecnológico a nivel mundial; un caso es el del robot AlphaGo
en el torneo ancestral del juego, 'Go' terminó con la victoria del programa
AlphaGo
SEÚL, COREA DEL SUR (15/MAR/2016).- El torneo
del ancestral juego Go terminó con
el resultado final de cuatro partidas para el programa de inteligencia
artificial AlphaGo y una para el campeón surcoreano Lee Se-dol.
En las cuales se realizaron 280 movimientos, con lo que DeepMind, la empresa de
Google, ganó el premio de un millón de dólares, que dijo donará al Fondo de
Naciones Unidas para la Infancia y la Niñez (UNICEF).
AlphaGo realizó un par de movimientos "suicidas", de acuerdo a los
conocedores del juego, lo que hizo suponer que Lee podría ganar la partida, lo
que al final no sucedió.
Causa de preocupación para algunos y de entusiasmo para otros, la
Inteligencia Artificial es el nuevo escalón en la carrera del futuro, los
avances son rápidos pero cada vez hay más y más obstáculos que todavía impiden
a las máquinas ser tan inteligentes como nosotros. La preocupación para muchos
es que cuanto más avance la IA muchos perderán su empleo, todo ya será
automatizado y hecho con máquinas, pero para que eso suceda dependerá del
avance con el que continúe desarrollándose.
Bibliografía
¿Por qué has elegido ese tema?
He elegido este tema porque me es de interés para mí, por la
curiosidad que tengo a las cosas nuevas y tecnológicas, aparte que la investigación
sobre nuevas cosas nos lleva a mejorar en otras que están afectando a la
naturaleza por ejemplo, y con la tecnología se pretende ayudar al medio
ambiente para dejar de contaminar.
¿De dónde partiste para empezar a escribir?
Bueno para ser sincero fue difícil empezar porque te surgen las
dudas de cómo empezar y cómo o que puedes escribir primero, pero me ayudo la
lectura que nos dieron como ejemplo, y leerla me dio una idea de como empezar a
realizar mi escrito y así fue como empecé leyendo posteriormente investigando
sobre mi tema absorbiendo lo más importante e interesante para mí y conforme a
mis ideas.
