Historia de la inteligencia artificial (2)

Segunda crisis de la IA

Si la primera crisis surgió producto de las expectativas de que la maquina (los programas)  en 20 años igualara las capacidades humanas, lo cual no se cumplió, la segunda fue producto de los diferentes enfoques de la IA  y sus métodos asi como las promesas que contenía cada uno y el  menos precio hacia los otros enfoques.

Y es que la IA parece irreconciliable si la analizamos a través de sus tres vertientes originales:

  • Estudio de la mente humana.
  • Sistemas informáticos inteligentes.
  • Sistemas comerciales basados en las técnicas de la IA

Estudio de la mente: Descubrir los enigmas de la mente humana, donde la máquina es utilizada como laboratorio para verificar las teorías. Se basa en la idea de una inteligencia artificial fuerte y ha dado lugar a la psicología cognitiva

Sistemas informáticos: analizar las técnicas informáticas de simulación del comportamiento inteligente, Se soporta sobre la idea de una inteligencia artificial débil y ha sigo la impulsora del paradigma basado en datos, del cual hablaremos en el próximo articulo.

Sistemas comerciales: la máquina es una herramienta que a través de programas inteligentes servirá al hombre en sus tareas diarias. Se busca desarrollar sistemas que permitan obtener ganancias, dio lugar al boom de los sistemas expertos que son aplicaciones centradas en un domino de aplicación, por lo cual ha sido llamada IA estrecha.

Cada uno de estos tres enfoques niega los progresos del otro, y en algunos casos considera que no tiene nada que ver con la Inteligencia Artificial. Hoy según la inteligencia artificial se ha ido complejizando, han ido surgiendo otros enfoques y nuevas vías para el desarrollo de la IA, de lo cual hablaremos en próximos artículos.

Nuevos paradigmas

Luego del fracaso en los 80s del paradigma simbólico, basado en los métodos heurísticos, los sistemas basados en conocimientos. Se necesitaba de nuevos enfoques de ahí que se retomarán algunas ideas, en muchos casos condenadas por los padres de la inteligencia artificial (IA). Y es que los argumentos para la creación de una IA han ido cambiando a lo largo del tiempo, al igual que las expectativas, por lo que surgió un nuevo paradigma de programación dentro de la inteligencia artificial: el conexionista

El paradigma conexionista

El paradigma conexionista mas representar los estados mentales buscaba la representación de las conexiones que se establecen entre las diferentes de una organismo, ya sean neuronas (redes neuronales), agentes (agentes inteligentes), genes (algoritmos genéticos) y como de estas conexiones se genera un accionar inteligente. Ahora en lugar de buscar la representación del conocimiento humano se buscaba la representación de elementos no inteligentes (neuronas, agentes, genes) que son capaces de conectarse entre sí para darle solución a un problema. Conexiones que se van almacenando como un aprendizaje. Esta flexibilidad permite que estos sistemas no dependan de una ingeniero de conocimientos que los esté alimentando constantemente, además rompen con el esquema secuencial de paradigma simbólico que obliga a contar con una máquina de inferencia que vaya ejecutando las reglas, ahora estos entes (neuronas, agentes, genes) son se capaces de conectarse entre sí y de ajustarse al problema e ir guardando su experiencia.

Todas tienen en común un nuevo enfoque: la inteligencia es producto de la asociación, combinación o conexión de entidades independientes más simples (agentes, genes o neuronas), las cuales pueden tener alguna inteligencia o ninguna y producto de su interacción, el sistema presentaría un comportamiento inteligente. Lo cual nos lleva a un nuevo paradigma basado en la copia de los sistemas emergentes y evolutivos de la naturaleza, que de cierta manera es un retorno a la Cibernética, primera ciencia de carácter técnico inspirada en la naturaleza.

Siendo las redes neuronales en las que más se está trabajando. Pero surgía un nuevo problema, como simular las conexiones del cerebro en una computadora que no alcanza la velocidad de procesamiento del cerebro. Según  Moravec, de quien ya hemos hablado, hace una comparación entre la velocidad de procesamiento del cerebro y la velocidad de procesamiento de la máquina, ver Moravec y el fin de la especie humana, donde predice que para el 2020 se alcanzara la equivalencia entre el cerebro humano y la máquina.

Nuevas tendencias en la IA

  • Redes neuronales: Las investigaciones comienzan a concentrarse en el cerebro y sus conexiones en lugar de los algoritmos de la mente.
  • Agentes inteligentes: Se concentran en la inteligencia distribuida en diferentes agentes (con conocimientos parciales) que al integrarse logran resolver problemas complejos en lugar de grandes bases de conocimientos cerradas.
  • Máquinas superinteligentes: Se cifra la esperanza en el hardware, maquinas cada vez más potentes (ley de Moore), que con el tiempo llegaran a superar la potencia del cerebro, en lugar de aspirar a descifrar la mente por medio del software.
  • Algoritmos genéticos: Se aceptan los avances de otras ciencias tales como la biología, en lugar de en lugar de atrincherarse en modelos exclusivamente informáticos.
  • Robots reactivos, se desarrollan pequeños robots capaces de interactuar con el medio y que vayan aprendiendo de los obstáculos, en lugar de los sistemas basados en el conocimiento, que están desligado de la realidad y hay que alimentarlos de forma manual, de ahí que recibieran el mote de sistemas autistas

 Redes neuronales artificiales (RNA)

Hoy en día el enfoque más prometedor parece ser en de las redes neuronales, el cual está siendo adoptado actualmente por Google, en su aspiración de crear una inteligencia artificial. Las redes neuronales a diferencia de los sistemas simbolistas que obligaba a describir todo el conocimiento humano en forma de reglas, lo cual obligaba a tener en cuenta toda la experiencia humana, tarea imposible. Las redes neuronales permiten crear un núcleo de conexiones, que esta puedan sobre su propia experiencia ir ampliándose, similar a como funciona el cerebro.

Las investigaciones en las RNA han estado inmersas en la creación de autómatas que aprendan a descubrir relaciones ocultas en los datos a la vez que puedan codificar y almacenar información en forma similar a como lo realiza el cerebro. La neurocomputación utiliza como base la metáfora cerebral, pero no persigue como objetivo la construcción de máquinas absolutamente plausibles biológicamente, sino el desarrollo de máquinas útiles. La capacidad intelectual depende de la acción colectiva de las neuronas, que realizan procesos en serie y en paralelo utilizando la retroalimentación y una organización molecular y laminar con alta capacidad de auto-organización y cooperatividad basado en una estructura jerárquica que permite el procesamiento local y centralizado en fases.

Algoritmos genéticos

En la Naturaleza, la evolución, en particular la de los seres vivos, presenta algunas características que motivaron a John Holland a comenzar una línea de investigación en un área que eventualmente se transformó en lo que hoy se denomina Algoritmos Genéticos (AG). La habilidad de una población de cromosomas para explorar el espacio de búsqueda “en paralelo” y combinar lo mejor que ha sido encontrado en él por medio del mecanismo de sobre cruzamiento (crossover), es algo intrínseco a la evolución natural y trata de ser explotada por los AGs.

Desde el punto de vista biológico, el problema se centra en la imitación del mecanismo evolutivo de los seres vivos. De una población, tienen más posibilidades de sobrevivir y de tener descendencia aquellos organismos mejor adaptados al medio. De combinarse dos que tengan características deseables para aspectos distintos pueden surgir nuevos que hereden ambas peculiaridades.

La premisa de los AGs, tras la publicación del libro de Holland  “Adaptation in Natural and Artificial Systems” y de los numerosos investigadores que los utilizan como metaheurística para optimización, es que se pueden encontrar soluciones aproximadas a problemas de gran complejidad computacional mediante un proceso de “evolución simulada”, en particular como un algoritmo matemático implementado en un ordenador.

Inteligencia artificial distribuida

En la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) se estudia la solución cooperativa de problemas por un grupo de agentes distribuidos. Tal cooperación se basa en que ninguno posee la información (experticidad, recursos, etc.) para resolver completamente el problema y donde un agente tiene como característica la de ser una entidad más o menos autónoma, con conocimientos propios y de su entorno así como con la posibilidad de interactuar con dicho entorno y otros agentes. A diferencia de los sistemas expertos, llamados por muchos “sistemas autistas” estas nuevas investigaciones se ocupan de que los mismos sean capaces de interactuar con el entorno o lo que es lo mismo que sean abiertos y flexibles.

Por otra parte, los agentes inteligentes se perfilan como una de las aplicaciones de la IA más prometedoras debido a su estrecha relación con Internet (la tercera revolución de la informática). Sin crear falsas expectativas, debemos recordar los sistemas expertos y los agentes inteligentes dadas las ventajas que representan para el acceso a las redes. Ellos están llamados a cambiar nuestra forma de trabajo al permitir a los usuarios moverse en ambientes más cómodos y amistosos.

Agentes inteligentes

En la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) se estudia la solución cooperativa de problemas por un grupo de agentes distribuidos. Tal cooperación se basa en que ninguno posee la información (experticidad, recursos, etc.) para resolver completamente el problema y donde un agente tiene como característica la de ser una entidad más o menos autónoma, con conocimientos propios y de su entorno así como con la posibilidad de interactuar con dicho entorno y otros agentes.

A diferencia de los sistemas expertos, llamados por muchos “sistemas autistas” estas nuevas investigaciones se ocupan de que los mismos sean capaces de interactuar con el entorno o lo que es lo mismo que sean abiertos y flexibles.

Por otra parte, los agentes inteligentes se perfilan como una de las aplicaciones de la IA más prometedoras debido a su estrecha relación con Internet (la tercera revolución de la informática). Sin crear falsas expectativas, debemos recordar los sistemas expertos y los agentes inteligentes dadas las ventajas que representan para el acceso a las redes. Ellos están llamados a cambiar nuestra forma de trabajo al permitir a los usuarios moverse en ambientes más cómodos y amistosos.

Vida artificial

Vida artificial es el nombre dado a una nueva disciplina, nacida en los años 80, que estudia la vida natural mediante la recreación de fenómenos biológicos en la computadora y otros medios artificiales, con el fin no solamente de la comprensión teórica de los fenómenos bajo estudio, sino también de descubrir y realizar aplicaciones prácticas y útiles de los principios biológicos en la tecnología de la computación y en la ingeniería, como por ejemplo, en robots móviles, naves espaciales, medicina, nanotecnología, fabricación industrial y ensamblaje así como también en otros proyectos de ingeniería.

Aprendizaje automático

Varios factores han impulsado la revolución de la IA.

  • El principal de ellos es la maduración del aprendizaje automático, respaldado en parte por recursos de computación en la nube y una amplia recopilación de datos basada en la web.
  • El aprendizaje automático ha sido impulsado adelante dramáticamente por “aprendizaje profundo”, una forma de red neuronal artificial adaptativas redes entrenadas usando un método llamado retro propagación.
  • Este salto en el desempeño de los algoritmos de procesamiento de información ha sido acompañado por progresos significativos en la tecnología de hardware para operaciones básicas como la detección, percepción y reconocimiento de objetos.
  • Nuevas plataformas y mercados para datos productos, y los incentivos económicos para encontrar nuevos productos y mercados, también han contribuido a la llegada de la tecnología impulsada por IA.

Otro de los problemas era el aprendizaje automático, como lograr que la máquina fuera aprendiendo por sí misma, si era un sistema que estaba aislado de la realidad y había que estar suministrándole los datos del mundo exterior, era necesario que las máquinas estuvieran interactuando con el mundo real, lo cual llevo a un retorno a la cibernética y sus ciberanimalitos. Rodney Brooks, investigador del MIT,  durante años tuvo deambulando por su oficina pequeñas arañas cibernéticas, cuyo objetivo era aprender a desplazarse por el laboratorio.

En estos tiempos se ha puesto de moda el concepto de aprendizaje profundo, el cual consiste en comprender y profundizar sobre los conocimientos propios y obtener nuevos conocimientos. Lo cual requiere de la ya mencionada interacción con el mundo, un sistema aislado como se pretendía con los sistemas expertos, es imposible que aprenda por sí mismo. La forma más utilizada ha sido, desde la cibernética hasta nuestros tiempos, el uso de pequeños robots con uno conocimientos mininos, pero que sus “cerebro electrónico” sea capaz de crear nuevas conexiones y nuevas interpretaciones de la realidad, la otra seria un sistema (software) que este en interacción con el medio, el caso del buscador de Google, que esta interactuando con los usuarios y puede aprender de ello, por eso no es de extrañar que Google este apostando al aprendizaje profundo y realizan enormes inversiones.

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Historia de la inteligencia artificial (1)

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A lo largo del tiempo he venido escribiendo artículos sobre la inteligencia artificial (IA) que van desde su historia, sus paradigmas, las tendencias y los riesgos y beneficios de la IA. Ahora motivado por el primer informe sobre 100 años de IA y teniendo en cuenta los cambios que se están produciendo en el desarrollo de las nuevas técnicas y herramientas, su impacto social y el enfoque que se sigue, sentimos la necesidad revisar algunos puntos de vista del informe, en especial, sobre el futuro de la IA y la posición del ser humanos (Puede descargar el informe aqui)

La influencia de la cibernética

A finales de los 50, después de la arremetida contra la cibernética, surge la inteligencia artificial, como una ciencia en sí misma, basada en la idea de construir programas capaces de emular con la inteligencia humana. Entonces, se consideraba que la mente estaba compuesta por complejos algoritmos y que el cerebro era centro donde se procesaba la información, de todo lo anterior se desprende que era totalmente posible reproducir la mente en una computadora, bastaba con encontrar la descripción algorítmica de los estados mentales. Y por muy compleja que pareciera el funcionamiento de la mente, en el fondo no era otra cosa que complejos algoritmos, y la tarea de los investigadores de la IA consistía en descifrar esos procesos y su conversión en algoritmos para luego introducirlos en una computadora e ir conformando una nueva inteligencia no humana.

La heurística

Los primeros intentos de la inteligencia artificial (IA) se fundamentaron en las búsquedas heurísticas. Con la heurística se pretendía resolver aquellos problemas poco estructurados en los que no existía una secuencia de pasos que nos llevara desde un estado inicial a uno final y se pensaba que la mente estaba conformada por potentes mecanismos heurísticos capaces de partir de lo general a lo particular tal como sucedía con los algoritmos de computación y que todos los problemas se podían resolver recorriendo un árbol de objetivos y la solución del problema, consistía en encontrar el camino correcto, desechando todas aquellas vías poco fértiles. La dificultad estaba en cómo desechar esas ramas o caminos improductivos, quién podría garantizar que ese camino después no fuese el más adecuado, hasta qué profundidad había que recorrer el árbol para estar seguro de que esa vía era errónea, cómo evitar, qué producto de la ramificación creciente del árbol, un exceso de combinaciones incalculables (explosión combinatoria).

Entonces, se soñaba con hallar un algoritmo general basado en los principios heurísticos que fuera capaz de resolver cualquier tipo de problema. Ejemplo de ello fue el GPS (solucionador general de problemas) con el cual se podía demostrar cualquier tipo de teorema matemático, pero era incapaz de resolver problemas de carácter elemental que requieran un mínimo de sentido común. Con el tiempo estos revolvedores generales fueron abandonados, este fracaso llevó a los investigadores a la conclusión que la heurística no lo era todo y que si el hombre resolvía los problemas era porque poseía los conocimientos necesarios para darle solución.

El paradigma simbolista

La IA durante sus primeros años se mantuvo fiel al paradigma simbolista, el cual a su vez se dividía en dos grupos, los que se basaban en la lógica en la lógica para la representación de los conocimientos (la sintaxis, cálculo de predicados) un ejemplo de ello el lenguaje Prolog, o los que se apoyaban en la semántica y buscaban representar los conocimientos a través de estructuras semánticas como guiones, marcos (frames), redes semánticas, etc. Discusión que llevó a que se formaran dos grupos: los defensores de la lógica (a los que llamaban los pulcros, ya que siempre vestían de forma impecable) y los semánticos (llamados zarrapastrosos, estos andaban peludos y vestían de forma no convencional). Como era de esperar a nivel académico se impusieron las ideas de los pulcros, en cambio muchas de las aplicaciones más importantes en IA han provenido de las investigaciones de los zarrapastrosos. Pero ambos se basaban en la presentación de los estados mentales en forma de algoritmos.

Múltiples progresos se desarrollaron durante esos años y fueron delineados los campos fundamentales que conformarían la nueva rama de la Informática. El desarrollo de lenguajes de y para la IA entusiasmó a investigadores y empresas a la vez que se comenzó la construcción de estaciones de trabajo especializadas en IA. A mediados de los años 70 se desarrolló en el Laboratorio de IA del MIT una de estas máquinas dirigida a apoyar y facilitar las investigaciones. En ellas el lenguaje de máquina es el LISP. Varios sistemas comerciales fueron elaborados por otras empresas.

En esta época se magnificaron las potencialidades de las investigaciones y alcances de la Inteligencia Artificial, los innegables avances, el rápido crecimiento de las diferentes ramas que la integran y el avance tecnológico conllevaron a que los investigadores se erigieran en ‘profetas’, y al interpretar los indiscutibles logros de esta nueva ciencia pronosticaran el inminente desarrollo de sistemas INTELIGENTES, capaces de sustituir al hombre no sólo en tareas burdas y repetitivas, sino en el campo del pensamiento, el razonamiento y la creación. Varios de ellos predijeron desde mediados de siglo que a finales del mismo ya existirían máquinas ‘inteligentes’.

En matemática se perfeccionaron los cálculos estadísticos, el análisis del razonamiento, el tratamiento de la incertidumbre, la lógica matemática y una de las líneas más promisorias: la lógica difusa de Zadeh. También se crearon nuevos lenguajes de programación siendo el Lisp (creado por MacCarthy, uno de los padres de la IA) y el Prolog. Pero como decía una ciencia no está completa sino cuenta con modelos experimentales y la IA creó sus propios laboratorios para modelar la inteligencia

Laboratorio de la IA (mundo de juguetes)

Otro de los intentos de la inteligencia artificial fue tratar de comprender los estados mentales a través de “mundos de juguetes”, producto del desconocimiento existente sobre la naturaleza de la inteligencia y, por otro lado, existía la creencia de que lo aprendido en esos dominios de juguete se podría extender sin dificultades a problemas más complicados pero debido a la complejidad de los problemas del mundo real estos no pueden capturarse en modelos reducidos y por tanto deben plantearse directamente.

El laboratorio consistía en un brazo mecanismo controlado por una computadora y una mesa sobre la que se colocaban varios bloques, para que la computadora realizara diferentes operaciones sobre los bloques, como cogerlo, ponerlo encima de otro, quitarlo, seleccionar entre diferentes figuras: triangulo, cuadrado, etc. Con este ingenioso método se podían simular varias acciones humanas, como el lenguaje natural, ya que la comunicación en muchos casos era por medio del lenguaje natural, permitía el estudio de la planificación de tareas y el uso de agentes inteligentes que cooperaban en la solución, el estudio de la visión por computadoras y la representación de patrones, etc. A pesar de que algunos de forma despectiva le llamaron mundo de juguetes y criticaron sus logros sin tener en cuenta el impacto que han tenido posteriormente, muchas de las investigaciones que allí nacieron.

Primera crisis de la IA

Se trató de darle solución a problemas más específicos, problemas que dependían de un dominio de aplicación y los cuales se solucionaban a través de los conocimientos que se poseían sobre ese dominio, lo que dio lugar a la explosión de los sistemas basados en conocimientos más conocidos como sistemas expertos, los cuales, debido a la estrechez de su dominio en la solución de los problemas, no cumplían con las expectativas de los usuarios. Esto, entre otras cosas, trajo como consecuencia la crisis del paradigma simbolista dentro de la IA lo que originó nuevos paradigmas.

Dadas las falsas expectativas del enfoque heurístico, que pretendía hallar un algoritmo capaz de resolver todos los problemas, y su agotamiento como paradigma de la IA, los investigadores comienzan a formularse una nueva metodología basada en los conocimientos, porque en realidad, el hombre resuelve los problemas debido a que aplica su saber. Este nuevo enfoque, en lugar de partir de lo general a lo particular, se debía tratar de resolver los problemas particulares, utilizando conocimientos.

No podían faltar las predicciones, y muchos investigadores, a principio de los 60, afirmaron que en los años 80 se habría alcanzado una inteligencia artificial que no se diferenciaría de la humana. Demás está decir que eso nunca se logró. Pero las esperanzas no se perdieron y en los 70 surgió una de las aplicaciones que más expectativa despertó en la comunidad de IA: los sistemas expertos, los cual crearon una fiebre parecida a la del oro, y muchas empresas se lanzaron al desarrollo de sistemas expertos con fines comerciales. Pero, el proyecto más interesante, fue el proyecto japonés de quinta generación, con el cual esperaban construir una tecnología, soportada sobre el lenguaje Prolog, capaz de manipular conceptos como lo hace la mente humana, una máquina basada en inferencia por segundos. Todos estos proyectos fracasaron y en los años 90, la decepción no se hizo esperar. Los investigadores de la IA se dieron cuenta que algo estaba mal.

Sistemas expertos

Si anteriormente la IA solo se difundía dentro de los laboratorios, con los SE, irrumpe en el mercado y da lugar a una explosión de aplicaciones en casi todos los campos del saber. Este hecho recibió el impacto directo de la segunda revolución de la informática: las computadoras personales (PC), que fue lo que en fin de cuentas permitió, que los sistemas expertos se difundieran masivamente.

Marcada por MYCIN y desarrollada en la Universidad de Stanford, comienza la década de los Sistemas Expertos orientados al diagnóstico de enfermedades de la sangre, primer método que introduce el razonamiento con incertidumbre, permite comenzar la etapa de formalización de estos sistemas y conduce al desarrollo de herramientas de estructuras generalizadas o Shells (conchas) y por PROSPECTOR, dirigido a la evaluación de prospecciones geológicas e identificación de yacimientos minerales, el cual impactó por contradecir a los expertos y señalar una zona rica en molibdeno valorada en millones de dólares.

Debido a su matiz comercial, los SE no fueron muy bien acogidos por los investigadores puros, pues estos sistemas eran considerados como hijos bastardos de la Inteligencia Artificial. No obstante, muchos científicos abandonaron sus laboratorios para ir a desarrollar SE, y dar así origen a lo que muchos llamaron la IA aplicada con objetivos muy definidos: elaborar sistemas que fueran capaces de solucionar problemas propios de un experto para un campo específico, todo ello trajo como consecuencia que los SE invadieran el espacio de la informática y numerosas empresas de alta tecnología, mientras los gobiernos de EE.UU. y Japón comenzaron a invertir millonarias sumas en las investigaciones de la IA y miles de aplicaciones se realizaron y actualmente se utilizan.

Con los sistemas expertos, se repitió la fiebre del oro y se asumió que se convertirían en la gran aplicación de la informática después de Dendral y Mycin surgieron cientos de sistemas expertos que imitaban la lógica de ambos programas siendo el segundo el que dio lugar a las aplicaciones más prometedoras y la división actual de los sistemas expertos en máquina de inferencia, base de conocimientos y base de hechos. El fracaso pronto se hizo notar, del cual enumeramos algunas de las razones de la perdida de interés que fue sufriendo:

  • La complejidad de su programación, no justificaba el esfuerzo con los resultados posteriores.
  •  La limitación a un área específica o sea la restricción a un dominio de conocimiento, lo cual limitaba su uso.
  • La necesidad de estar alimentado la base de conocimientos, carecían de aprendizaje.
  •  El temor de los expertos a ofrecer sus conocimientos, ya que podían ser sustituidos por una máquina.
  • El surgir de aéreas de investigación y su desconocimiento del mercado, así como su falta de compromiso con la aplicación una vez en uso.
  • La desconfianza que genera aceptar el juicio de una máquina.
  • La interpretación de hacia el ingeniero de conocimiento (especialista) de los conocimientos de un experto, no siempre eran exactos.
  • Y, por último, eran los conocimientos de un experto, con el cual, el resto de los expertos podía no estar de acuerdo.

La inteligencia artificial (IA) parecía haberse agotado, tanto en lo teórico como en sus aplicaciones, y sus paradigmas habían llegado a un callejón sin salida. El fracaso fue pensar que los sistemas expertos llegarían a sustituir a la mayoría de los especialistas humanos (al menos pensaron que estos sistemas tendrían una gran demanda en el mercado) y el más estrepitoso de todo el proyecto japonés de 5ta generación, la creación de una supercomputadora que, en lugar de trabajar en base a operaciones por segundo, funcionase basada en inferencias por segundo, idea tomada de la lógica y del lenguaje Prolog.

La idea de querer reproducir la mente humana por medio de programas computacionales se fue lentamente abandonando, y el tiro de gracia se lo dio la tremenda expectativa que crearon los sistemas expertos, cuyo inicio fue desencadenado luego de las paradigmáticas aplicaciones, Dendral y Mycin. Se pensó, entonces, que por fin la IA había dado frutos, después de largos intentos de laboratorio en los que se incluyeron la comprensión del lenguaje natural desde el mítico Eliza, o el mundo de bloque y el sistema Schrdlu, o superlenguajes de programación que intentaban acercar a la computadora al ser humano, tales como Lisp y Prolog.

El primer fracaso de la IA estuvo al pronosticar que en los 80s se lograría un modelo informático de la mente que igualaría al humano, otro fracaso fue pensar que los sistemas expertos llegarían a sustituir a la mayoría de los especialistas humanos (al menos pensaron que estos sistemas tendrían una gran demanda en el mercado) y el más estrepitoso de todos el proyecto japonés de 5ta generación, la creación de una supercomputadora que en lugar de trabajar en base a operaciones por segundo, funcionase basada en inferencias por segundo, idea tomada de la lógica y del lenguaje Prolog.

De ahí que la IA abandone los sistemas autistas (encerrados en sí mismo) para dar lugar a sistemas abiertos que comparten información de forma inteligente, a su vez que permite la combinación de diferentes paradigmas de representación del conocimiento como los basados en reglas, los marcos (frames), los guiones. Y surjan nuevos temas de investigación tales como:
La formalización del sentido común.
El aprendizaje.
La integración de diferentes paradigmas de inteligencia.
El desarrollo de arquitecturas cognoscitivas completas.

En fin, eran tantas las dificultades, que la esperanza en los sistemas de expertos como un nuevo nicho de mercado se fue esfumando, aunque los principios y los conocimientos han perdurado y siguen dando lugar a nuevas aplicaciones.

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Comprendiendo el futuro de la inteligencia artificial (2)

Ya a mediado de los 80s el científico y escritor de ciencia ficción Vernor Vinge, vaticinó que la creación de entidades con inteligencia mayor que la humana (inteligencias sobrehumanas)será una realidad en un futuro cercano, antes del 2030 y se podrá lograr por cuatro caminos diferentes en dependencia del  tipo de superinteligencia que se alcance

  1. El desarrollo de un computador que alcance el nivel de inteligencia humana y posteriormente lo supere (Superinteligencia artificial)
  2. El desarrollo de elementos de interconexiones entre humanos y computadoras pueden llevar a un nivel tal de profundidad que permitan a un humano comportarse como un ser superinteligente (Superinteligencia híbrida)
  3. El desarrollo de redes de computadoras con sus usuarios asociados que se comporten como super-neuronas de un cerebro distribuido que “despierten” como entes inteligentes (antes la llamé Superinteligencia colectiva a hora prefiero llamarla Superinteligencia global)
  4. Manipulaciones biológicas que permitan mejorar en los seres humanos el nivel de inteligencia (Superinteligencia biológica)

Cuando hablamos de inteligencia sobrehumana nos referimos a una inteligencia superior a la inteligencia humana y existen dos vías para alcanzar una inteligencia sobrehumana: la construcción de una inteligencia artificial  a nivel de laboratorio que llegue a igualar a la humana y que posteriormente sea capaz de autoprogramarse  cada vez más inteligentes, la otra vía consiste en la ampliación de la inteligencia humana ya sea por medio de dispositivos, o de la conexión en red de varias inteligencias, o por mejoras genéticas

La visión es la agrupación de las líneas de investigación y desarrollo para la creación de una inteligencia superior al humano, las cuales dado su propósito nos lleva a la creación de una forma de inteligencia sobrehumana. Donde cada línea de investigación son las vías para construir una inteligencia superior dentro de cada vision

 Las visiones

Ecologismo —————————————————————————Tecnologismo

Sostenible ——————————————————————– Transhumano

Transdisciplinar —————————————————— Tecnohumano

 

                                   Las visiones

Las vías
Tecnologista
Transdisciplinar
Transhumanista
Ecologista
Tecno-religiosa
Superinteligencia artificial
Superinteligencia global
Superinteligencia hibrida/biológica
Ecología profunda
Socio-económica
IA propietaria
Inteligencia colectiva
Transhumanismo liberal
Desarrollo sostenible
Ético-filosófica
IA beneficiosa
IA colaborativa
Transhumanismo democrático
Bioética global
Científica
IA general
IA evolutiva
Tecnologías convergentes
Tecnologías sostenibles
Técnica
IA estrecha
IA abierta
Humano mejorado
IA controlada

 Visión tecnologista

  1. Vía tecno-religiosa

Carácter utópico/filosófico: Tecnoutopía, tiene un carácter religioso inspirado en el cristianismo, alcanzar el paraíso en la tierra por medio de las tecnologías. Es la parte mística de cada visión, la aspiración de trascender las limitaciones humanas aquí el ideal es recargar la mente en un soporte digital, llámese nube, matriz, red, mundo virtual, etc. Donde la mente pueda desarrollarse infinitamente.

Superinteligencia artificial. Singularidad tecnológica donde las máquinas por sí mismas se hacen cada vez más inteligentes (IA aislada). Es consecuencia del desarrollo de la IA emergente (donde aparecen dos nuevos conceptos: la emergencia y el conexionismo), del crecimiento acelerado de las tecnologías y su capacidad de autoaprendizaje y de autoconstrucción. IA que a partir de un punto se hace cada más inteligente sin la necesidad de los humanos. Máquinas más inteligentes debido a la aceleración tecnológica (retroalimentación positiva) hasta superar a los humanos y llegar a ser inmortal (alma digital). El objeto sustituye al sujeto. La máquina como un mecanismo separado de los humanos y dentro de un entorno digital. Las tecnologías van a transformar al entorno natural, a la sociedad y al individuo y ante los riesgos de que puedan estar fuera de control  deberán ser programadas para que estén alineadas con los intereses humanos. Para la comprensión de la mente humana parte fundamentalmente de las ideas de Kurzweil.

Surgimiento de una superinteligencia artificial superior a la inteligencia humana. Estamos hablando de que los humanos sean capaces de construir una inteligencia artificial que los iguale y que después, esta inteligencia no humana, sea capaz de superarse a sí misma. Dado el crecimiento veloz que tiene el hardware (ley de Moore) y no en el desarrollo de programas que emularan la inteligencia humana como se pretendía en los primeros años de la Inteligencia artificial. Se está hablando de una inteligencia artificial fuerte que supone que la consciencia es codificable, se consideran a los estados mentales como algoritmos altamente complejos) y puede ser descargada del cerebro y copiada en un soporte digital (conciencia trivial)

Vinge define una máquina superinteligente como una máquina capaz de superar en mucho todas las actividades intelectuales de cualquier humano independiente de este. Y que una vez que supere la inteligencia humana será capaz, a su vez, de diseñar máquinas cada vez más inteligentes, lo que llevara a una explosión de inteligencia, por lo que crecerá de forma autónoma siguiendo su propio progreso tecnológico, con o sin los humanos, idea preferida de Hans Moravec, quien ve en la evolución de las máquinas la continuidad de la humana. Muchos sueñan con que esa superinteligencia artificial, después, sea capaz de reprogramar la mente humana y con ello alcanzar la ansiada inmortalidad.

  1. Vía socioeconómica

Carácter social (cosmovisivo): Construir una IA avanzada tiene un alcance cosmovisivo pero orientado a los problemas socioeconómicos como reacción a los peligros  (y beneficios) de una Super IA

IA avanzada propietaria

Su objetivo será el control del mercado y el crecimiento económico ilimitado lo cual la conducirá a una sinergia endógena de tipo mutual. Centros de investigación propios de las transnacionales y desde el presente se está integrando en sus servicios como parte de su KnowHow. IBM (Watson), Google, Microsoft, Facebook, Aple, Amazon, etc.

IA para el bien (AI forgood)

 Se pretende aprovechar el enorme potencial de la inteligencia artificial para el bien social y lograr que tenga un papel esencial en la vida cotidiana y como objetivo se aspira a que pueda acelerar los avances en el logro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas (ODS). Como se ve está relacionado con los proyectos de las Naciones Unidas y se centra en la implementación de aplicaciones de la IA donde se logre el mayor beneficio social.

  1. Vía ético-filosófica

IA avanzada beneficiosa

Alineada con los intereses humanos. Cosmovisión tecno-democrática (centros patrocinados), como reacción a los peligros de una Super IA

Construir una IA avanzada robusta y beneficiosa, se ha convertido en el tema principal de los centros de investigación. Es el ideal de casi todas las cosmovisiones que por medio de las tecnologías buscan mejorar a la sociedad y a los individuos. Se persigue la construcción de una IA controlada para que no sea un peligro, una IA que responda a los intereses humanos, aunque en el fondo se aspira a una IA capaz de igualar o supera la inteligencia humana. Sera una IA regulada con un control constante sobre su desarrollo, su conciencia, de surgir, también podrá ser modificada por los humanos en cuanto se aleje de los intereses humanos, siempre podrá ser reajustada.

La IA avanzada beneficiosa o robusta, es el mayor reto intelectual de este siglo donde lo principal no es el impacto social sino que esté alineada con los intereses humanos, de lo que surgen ciertas dudas: ¿Quién tendrá el control de la IA? ¿A qué intereses responderá? Se desarrolla fundamentalmente en centros patrocinados: Instituto para el futuro de la humanidad, Instituto para el futuro de la vida, etc. El tipo de sinergia debe ser endógena comensal siguiendo la idea de una cosmovisión tecno-democrática

  1. Vía científica

IA general (IA fuerte)

Carácter científico (intelectual): Construir una IA avanzada, son las investigaciones para el desarrollo de inteligencia artificial como parte de las ciencias cognitivas, retorno a la IA clásica

Según sus creadores la IA general tiene las siguientes características

  • Hace hincapié en el carácter del uso general de la inteligencia
  • Asume un punto de vista holístico o integral de la inteligenciaCree que ha llegado el tiempo par
  • a construir una IA que sea comparable a la inteligencia humana.

Hasta el momento, las principales técnicas utilizadas en proyectos IA general incluyen las técnicas de la IA clásica:
• Lógica matemática
• Teoría de la probabilidad (tratamiento de la incertidumbre)
• Sistema de producción (estrategias para las reglas)
• Base de conocimientos (representación del conocimiento)
• Algoritmos de aprendizaje (ahora se ha puesto de moda el aprendizaje profundo)
• Robótica (sistemas de planificación)
• Redes neuronales
• Computación evolutiva (algoritmos genéticos)
• Sistema multi-agente (agentes inteligentes)

Se busca la construcción de una IA fuerte.  Se pretende aterrizar las ideas de una super IA que tenía un carácter demasiado futurista por la idea de construir una IA fuerte  retomando las ideas de los padres de la IA. También rompe con la idea de una IA estrecha la cual se construye para desarrollar tareas propias de los humanos en un dominio especifico de aplicación (ej. los sistemas expertos). Construir una IA que sea consciente (conciencia trivial).

Se desarrolla en centros de investigación (Bent Goerzel, es uno de los pioneros de esta línea). Cosmovisión tecnologista. Tiene carácter intelectual.

  1. Vía ingenieril

IA aplicada

Carácter técnico: (a corto plazo). No tienen un carácter general ni de alcance cosmovisivo, son aplicaciones puntuales que busca la implementación de la IA en la vida cotidiana. Construir una IA avanzada con fines productivos (IA estrecha)

Sistemas informáticos se basa en una IA débil, también se le llama IA estrecha ya que se aplica a dominios de aplicación, el ejemplo clásico son los sistemas de expertos donde se representan los conocimientos de campos especifico de aplicación. Se aplica a diferentes dominios de experticidad como el diagnostico medico, la selección de soluciones en una área determinada, el diseño de estructuras, la planificación de procesos, etc.

IA comercial

Orientada al desarrollo y venta de productos (software) para el mercado. IA como producto comercial dentro de la idea de una IA débil. Se está produciendo dentro de las medianas y pequeñas empresas.

 Visión transdisciplinar

  1. Vía tecno-religiosa

Tecnoutopía de corte religioso inspirado en el cristianismo (Intelectual)

 Superinteligencia global

Singularidad distribuida donde la conexión en red entre las personas y las máquinas los hace cada vez más inteligentes. (IA en red). La aceleración proviene de tecnologías más inteligentes, más veloces, más memoria, más conexiones, etc. Existirán personas (o estados) más omnisciente que otras. El crecimiento acelerado de las tecnologías de la información y su capacidad de interactuar en red y de construir nuevas conexiones (cerebro global). Conexión en red humanos-máquinas que alcanzan una superinteligencia (se produce una sinergia sujeto-objeto en la que se pierde el sujeto y da lugar a una supraconciencia en red, superorganismo global. Cada vez más conexiones entre humanos y maquinas donde se produce una fusión tecnológica entre el individuo y la sociedad de alcance global. Para la comprensión de la mente humana parte de las ideas de Francis Heylighen

Surgimiento de una superinteligencia global donde estén conectados en redes los humanos y las máquinas en la que Internet está jugando un papel importante y ya algunos están hablando del surgimiento de un cerebro global que se está formando desde ahora. Vinge le da una gran importancia a Internet, al considerarla como el mejor medio de comunicación entre humanos y humanos y máquinas y considera que sus poderes actualmente están subestimados y que a medida que la conectividad, el ancho de banda, el tamaño de los archivos y la rapidez de las computadoras aumenta se percibe una biosfera como un procesador de datos condesado, pero a una velocidad un millón de veces superior y con millones de agentes humanamente inteligentes… Lo que algunos llaman cerebro global.

  1. Socioeconómica

Inteligencia colectiva

 Aspira a que la inteligencia se puede compartir para encontrar soluciones colaborativas a los problemas. En la práctica, se busca explorar nuevas aplicaciones que saquen provecho de la inteligencia colectiva. Las tecnologías como investigación para que sean beneficiosas. Su representante principal es Thomas Malone del MIT

  1. Ético-filosófica

IA avanzada colaborativa.

Ampliación de la inteligencia  por medio de la colaboración (interacción) entre humanos y tecnologías (conexión lógica). La inteligencia artificial va creciendo y desarrollándose junto a los humanos y ambos se hacen más inteligentes y sabios (sinergia exógena mutual). Se busca la integración humanos-tecnologías pero teniendo como desarrolladores a la sociedad civil, además, de los centros de investigaciones y las transnacionales, donde la interacción entre humanos y humanos y tecnologías irá ampliando la inteligencia y la sabiduría humana (conciencia holística) dado su carácter abierto, libre y colaborativo, basado en comunidades que colaboran por el desarrollo de software abiertos (software libre) desde un enfoque sistémico (paradigma sistémico-complejo) como alternativa a las ideas racionalista (super IA)  y transhumanistas y la confrontación que se irá produciendo. Cosmovisión de la complejidad.

Dentro de la amplificación de la inteligencia esta, la que Vinge define como redes de computadoras y, que en su opinión, ya está surgiendo sin que los propios desarrolladores se percaten y pone los siguientes ejemplos. Vinge menciona una simbiosis entre humanos y computadoras en las diferentes esferas humana que van desde el arte, el ajedrez y las redes de internet. Vinge destaca la los asistentes informáticos (agentes inteligentes) los software de ayuda al diseño (CAD) y la participación en competencias de ajedrez de humanos y computadoras. Al final todo apunta a una colaboración cada vez más estrechas entre humanos y computadoras lo cual nos puede llevar al surgimiento de una inteligencia colectica (siguiendo las ideas de Levy) y aunque Vinge no aclara mucho todo indica que podría sustentarse sobre una interacción exógena entre humanos y máquinas.

Vía científica

IA evolutiva

Se irá construyendo desde las investigaciones en la ciencia de la complejidad. Tiene como línea de investigación la ingeniería de sistemas complejos que incluye temas como la meta heurística, la inteligencia computacional, la inteligencia de enjambre, entre otros. Tiene puntos en común con la cosmovisión de la complejidad ya que ambas, al igual que el pensamiento complejo, son parte integral de una visión compleja-transdiciplinar del mundo. En Latinoamérica el máximo exponente de la ciencia de la complejidad es Carlos Maldonado.

Investigación y desarrollo de sistemas complejos desde el paradigma científico de la complejidad: Ciencias de la complejidad y computación bio-inspirada, vida artificial, sistemas evolutivos, inteligencia de enjambres, computación inmune, metaheuristicas, etc.

Técnicas utilizadas en las investigaciones relacionadas con la IA

  • Redes neuronales
  • Robótica inteligente
  • Algoritmos genéticos
  • Inteligencia de enjambre
  • Modelación basada en agentes
  1. Vía ingenieril

Línea aplicada: Aplicaciones de las investigaciones de los temas anteriores

  • Aplicaciones de la inteligencia colectiva
  • IA abierta, aplicaciones colaborativas (comunitarias del software libre). Construcción de una plataforma en red abierta y colaborativa entre personas e IAs que permitan la interacción de conocimiento y surgimiento de nuevos conocimientos.
  • Web semántica,
  • Wikipedia, medios sociales de comunicación, etc.
  • Colaboratium (la inteligencia colectiva aplicada al cambio climático)

Si aceptamos que el paradigma actual nos lleva al abismo (siguiendo a Morin) y necesitamos de una inteligencia superior para enfrentar los retos de una complejidad creciente en nuestras relaciones como individuos, como sociedad, como familia, y con las tecnologías , entonces ante las nuevas tecnologías, necesitamos urgentemente un cambio de paradigma y no nos queda más remedio que desarrollar una inteligencia sobrehumana que nos permita construir un nuevo paradigma y con ello construir una nueva inteligencia sobrehumana

Parece que la única forma de resolver los problemas contemporáneos es por medio del desarrollo de una inteligencia sobrehumana. Se necesita de una inteligencia superior a la humana para resolver los problemas contemporáneos (ante la complejidad creciente del mundo). La inteligencia y la sabiduría actual de la humanidad no están condiciones de resolver los problemas actuales (los cuales se vienen arrastrando durante siglos). Por lo que las inteligencias sobrehumanas deben irse desarrollando desde y hacia un nuevo paradigma que cambie nuestra manera de enfocar los problemas y que nos guie hacia un progreso humano basado en la sabiduría colectiva.

 

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Saber más: Diplomado Enfoque Sistémico

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Comprendiendo el futuro de la inteligencia artificial (1)

futuro-ia

Hoy se habla de los riesgos y beneficios de la IA, de construir una IA beneficios, o de programas de inteligencia artificial para el bien, etc. Pero todos parten de visiones diferentes y los riesgos también son visto desde enfoques diferentes, parece que hablamos de lo mismo, pero desde una mirada a largo plazo, existen abismos insalvables. ¿Sabemos lo que queremos? ¿Qué queremos que haga la IA por nosotros? ¿Y qué pensará la IA de nosotros cuando sea consciente?

Son muchos los que sueñan con construir una IA que supere la inteligencia humana, y son muchos los proyectos de cómo lograrlo, también son muchos los que están preocupados y proponen soluciones aún más riesgosas. Y es que estamos ante uno de los dilemas más grande que ha enfrentado la humanidad ¿Demos construir una inteligencia superior a la humana? ¿Debemos construirla bajo un férreo control? ¿Cuáles son las vías para construirlas? ¿Desde qué visión queremos construirla? De algo si podemos estar seguros, el destino de los humanos está ligado al surgimiento de otras inteligencias y de cómo seamos capaces de interactuar con ellas.

Vivimos dentro del paradigma mecanicista-analítico-reduccionista-lineal que nos lleva a asumir posiciones cerradas sobre el mundo y este paradigma mecanicista ha dado a lugar a la visión tecnologista y al reinado de las ciencias cognitivas. Por tanto, las ciencias cognitivas siguen el esquema del paradigma mecanicista. Podemos decir que el paradigma mecanicista que antes se basó en las leyes de la mecánica de la física donde para comprender un fenómeno solo había que dividirlo en partes más simples. Actualmente con el surgimiento de la computación el paradigma mecanicista tomo un carácter reduccionista al querer reducir los procesos humanos a los procesos de las maquinas (los estados mentales son equivalente a los programas que se realizan en una computadora o tanto el cerebro como la computadora son sistemas que procesan información) y es aquí donde nace la ciencia cognitiva.

Con respecto a las ciencias cognitivas Varela habla de cuatro etapas:
• La cibernética (paradigma sistémico)
• La ciencia cognitiva (paradigma simbolista)
• La emergencia (paradigma conexionista)
• La enactiva (¿?)

Aquí cuando se habla de paradigma se hace referencia a paradigmas tecnológicos y no de paradigmas científicos y mucho menos los de alcance cosmovisivo.
Son de interés las tres primeras, tal vez en lugar de la enactiva habría que incluir como cuarta etapa de la ciencia de la complejidad, que tiene entre sus propósitos convertirse en una nueva ciencia partiendo de las ideas del paradigma sistémico, y es que estamos ante el enfrentamiento entre el pensamiento analítico y el pensamiento sistémico.

Yo prefiero dividir las etapas en
• Enfoque sistémico-cibernético (nacimiento del pensamiento sistémico)
• Enfoque cognitivo (reforzamiento del pensamiento analítico y nacimiento de la ciencia cognitiva)
• Enfoque conexionista (Este enfoque ya estaba presente en el pensamiento sistémico y ahora es retomado por el pensamiento analítico y adaptado a la ciencia cognitiva)
• Enfoque de la complejidad (reformulación del pensamiento sistémico como ciencia: ciencia de la complejidad).

Como decía, nos encontramos dentro del pensamiento analítico y su máximo representante: la ciencia cognitiva. La ciencia de la complejidad, aun, está en sus comienzos. Por tanto, nuestra comprensión sobre el mundo (sobre todo de las tecnociencias) está regida por las ciencias cognitivas. Esto es muy importante para comprender que tipos de inteligencias sobrehumanas surgirán en el futuro y como nos relacionaremos con ellas,.

Los intentos de construir maquinas inteligentes lleva al surgimiento del pensamiento sistémico-cibernético, lo cual rompe con el pensamiento analítico que es el predominante, así como su esfuerzo, no solo de desarrollar las maquinas inteligentes sino también a construir una nueva forma de pensamiento. Por supuesto era más fácil seguir dentro del pensamiento analítico que funcionaba con éxito en las ciencias exactas (sistemas no vivos) y que, sin dudas, debería tener el mismo éxito en la construcción de sistemas artificiales (maquinas), lo cual fue cierto el avance de la inteligencia artificial (nombre que le dieron los pensadores lógicos a la creación de máquinas inteligentes) resulto mucho más eficiente, claro y seguro que como venía sucediendo dentro del pensamiento sistémico.

Es bueno destacar que el pensamiento lógico, en ese momento, estaba presentado problemas para comprender los fenómenos que se producían en las ciencias de la vida: biológicas, sociales, psicología (los sistemas vivos) y el pensamiento sistémico había venido a resolver muchos de esos problemas.

Por lo que tenemos lo siguiente:
• Sistemas no vivos (pensamiento analítico)
• Sistemas vivos (pensamiento sistémico en acenso)
• Sistemas artificiales (pensamiento analítico, con reformas).

En el futuro surgirán algunas formas de simbiosis entre sistemas vivos y sistemas artificiales.
Inteligencia superior a la humana.

Existen varias visiones sobre cómo lograr una inteligencia superior a la humana.
• Visión tecnologista
• Visión transdisciplinar
• Visión transhumanista
• Visión tecnohumanista

También podemos hablar de las visiones que niegan el desarrollo de una IA superior
• Visión ecologista
• Visión sostenible

Solo las visiones tecnologista y transdisciplinar defienden el surgimiento de inteligencia artificial como tal ya que tanto la transhumanista como la teccnohumanista proponen alguna forma de fusión entre humanos y máquinas. La diferencia entre las visiones tecnologista y transdisciplinar es que la primara parte del pensamiento analítico y la segunda del pensamiento sistémico. En ambas se persigue la creación de una inteligencia artificial avanzada. Las visiones transhumanista y tecnohumanista no persiguen la construcción de una IA sino el mejoramiento de las funciones del humano, la primera por tecnologías conexas y la segunda por medio de la biotecnología.

En general tenemos
Visión tecnológica: Construcción de sistemas artificiales (IA cerradas)
Visión transidisciplinar: Construcción de sistemas artificiales (IA abierta)

Es obvio que como estamos dentro del paradigma mecanicista y su pensamiento lógico, la visión predominante es la tecnológica.

Comparación entre las diferentes visiones. Sus aspiraciones.

Las visiones o las posiciones que se asumen ante el desarrollo de una inteligencia superior a la del humano. La visión es la agrupación de las líneas de investigación y desarrollo para la creación de una inteligencia superior al humano. Son las vías para construir una inteligencia sobrehumana donde cada vía para su desarrollo integral cuenta con diferentes enfoques y cada una tiene sus líneas de investigación y su propio propósito (su forma de lograr la inteligencia superior) y a ese propósito le llamamos visión y cada una de ella lleva a la creación de una forma de inteligencia sobrehumana.

La clasificación en las visiones pretendo agrupar las diferentes líneas de investigación y su desarrollo hacia un propósito. Las llamo visiones ya que se necesita cierta fe o creencia en las ideas que se expresan en la visión correspondiente, podemos decir de un cierto compromiso o aceptación consensual de sus propuestas y asumirlas como reales (como una realidad que se puede crear).

Vamos a detenernos en la visión tecnologista (visión predominante)

Años atrás cuando se decía que la IA estaba en crisis se cuestionaban cuales había sido los verdaderos logros de la IA, como desarrollo de métodos teóricos que no tenían aplicación, por métodos que permitieran comprender la mente humana o por el desarrollo de aplicaciones.

La IA parece irreconciliable si la analizamos a través de sus tres vertientes:

  • Estudio de la mente humana.
  • Sistemas informáticos inteligentes.
  • Sistemas comerciales basados en las técnicas de la IA

Estudio de la mente: Descubrir los enigmas de la mente humana, donde la máquina es utilizada como laboratorio para verificar las teorías.

Sistemas informáticos: analizar las técnicas informáticas de simulación del comportamiento inteligente

Sistemas comerciales: la máquina es una herramienta que a través de programas inteligentes servirá al hombre en sus tareas diarias.

Cada uno de estos métodos niega los progresos del otro, y en algunos casos considera que no tiene nada que ver con la Inteligencia Artificial.

De acuerdo a estos enfoques surgen tres áreas de investigación y desarrollo de la Inteligencia Artificial.
• Ciencia cognoscitiva. Estudio de la mente
• Máquinas inteligentes. Sistemas informáticos (técnicas de IA)
• Ingeniería del conocimiento. Sistemas comerciales

Estudio de la mente:
Se considera una ciencia natural que investiga sobre la mente que trata de comprender los mecanismos de la creatividad del ser humano apoyándose en las computadoras como soporte del pensamiento de este grupo se desprenden dos grandes ideas que han llenado de promesas las investigaciones de la IA: la IA fuerte y la IA débil.

Sistemas informáticos:
A este grupo no les preocupa tanto las cuestiones filosóficas, aunque su afiliación esta dentro de una IA débil. Para ellos la meta es construir máquinas más perfectas, aprendiendo a representar y manipular el conocimiento sobre el mundo real mediante una computadora y no les preocupa en lo más mínimo si la forma de pensar de las máquinas está de algún modo relacionada con la forma humana de pensar.

Para estos investigadores la máquina es el tema de su investigación, la cual es vista como un todo (soft y hard) y se pretende que esta como tal alcance niveles de inteligencia, posiblemente no alcanzados por el hombre, cada vez más avanzados. Y se especula sobre la posibilidad de que la máquina sustituya al hombre, dada las posibilidades ilimitadas de la misma. Las mayores aportaciones al campo de la IA se debe a este grupo en temas tan importantes como: la robótica, las tecnologías del conocimiento, la IA distribuida, máquinas para lisp, etc.

Sistemas comerciales:
Se elaboran aplicaciones para resolver problemas que antes eran competencia sólo de los humanos. Son los especialistas de computación que se dedican a abordar a través de algoritmos tareas poco estructuradas con fines prácticos, casi siempre utilizando estructuras de datos complejas.

Se puede ver como rama de la ingeniería dedicada a crear productos comerciales, sobre todo sistemas especializados. Por ejemplo los sistemas expertos.

Cada enfoque crea una filosofía de trabajo que hace incompatible la comunicación entre cada grupo de investigadores, desde sus “creencias” entre MENTE, MAQUINA Y USUARIO. Incluso hasta la forma de ver la máquina cambió para cada uno.

En esta época los investigadores negaban el progreso de los otros, por ejemplo, los teóricos de la IA consideraban a las aplicaciones de la IA como hijos bastardos. Con el tempo se ha sido menos exigente y se acepta de alguna forma que existen diferentes vías para el desarrollo de la IA (aunque siguen siendo poco reconocidas por las otras vías, incluso ignoradas) y que estas tienen que ver con el propósito que se persigue. Entre las diferentes vías existe cierto menosprecio hacia los otras, considerándola que no van a ninguna parte.

Las diferentes vías

Teniendo en cuenta las líneas de investigación (filosófico, social, ético, científico, técnico) y dado su carácter se pueden clasificar como:
Vía tecno-religiosa: Carácter utópico/filosófico (matiz religioso): las tecnologías asumen el papel de la religión por medio de una inteligencia sobrehumana (tecnoutopías)
Vía socio-económica: Carácter social (cosmovisivo): se establece una cosmovisión para lograr el progreso humano teniendo en cuenta la relación (sinergia) entre humanos y tecnologías (tienen un impacto social o económico)
Vía ético-filosófica: carácter ético. Se persigue evitar los riesgos. La supervivencia de la especie humana.
Vía científico: Carácter científico (intelectual): superar los límites biológicos por medio de las tecnologías y convertirse en un superhumano (investigación de carácter general)
Vía técnico-ingenieril: Carácter técnico: tiene un carácter aplicado, busca darle solución a los problemas ya sean económicos, sociales, ecológicos y sobre todo lo tecnocientíficos (aplicaciones que buscan la implementación de la ciencia y la tecnología)

Ahora veremos el desarrollo de estas vías en las visiones tecnológica y la transdisciplinar

Visión tecnológica (pensamiento analítico)
1. Vía tecno-religiosa – Singularidad tecnológica. Superinteligencia artificial (Kurzweil)
2. Vía socio-económica – IA avanzada propietaria. Uso de las técnicas de IA (pragmatismo). I+D para aplicaciones (progreso económico) (Google)
3. Vía ético-filosófica – IA avanzada beneficiosa. Evitar los riesgos (Instituto Futuro de la Humanidad)
4. Vía científica – IA general. Ciencia cognitiva (Goerzelt)
5. Vía técnico-ingenieril – IA estrecha. Aplicaciones de la IA (ej. Sistemas expertos)

Visión transdisciplinar (pensamiento sistémico)
1. Vía tecno-religiosa – Singularidad distribuida: Superinteligencia global (Instituto Cerebro Global)
2. Vía socio-económica – Inteligencia colectiva (Centro de Inteligencia Colectiva del MIT).
3. Vía ético-filosófica – IA colaborativa: cosmovisión de la complejidad. Enfoque sistémico-cibernético. Supervivencia de la especie humana.
4. Vía científica – IA evolutiva: ciencias de la complejidad (Instituto de Santa Fe)
5. Vía técnico-ingenieril – IA abierta: software libre

Comparación entre la visión tecnologista y la transhumanista

Visión tecnologista: construcción de una inteligencia basada en programas (metáfora del computador). Super inteligencia artificial, nos lleva a la digitalización y con ello a la sustitución de la natural por lo artificial

Visión transdisciplinar: El desarrollo de una inteligencia superior colaborativa desde una inteligencia colectiva que tiene como fin la colaboración inter, multi y transdisciplinar. la interacción entre la inteligencia humana y la artificial

En el próximo articulo seguiremos cn el tema

Imagen: ComputerWorld

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Riesgos y beneficios de una inteligencia artificial avanzada desde un enfoque sistémico-cibernético

Dificultades actuales

Actualmente el temor se centra en una inteligencia artificial (IA) capaz de superar a los humanos y los peligros que esto podría conllevar, no obstante los riesgos, cada vez se propaga más en los jóvenes la idea de una IA avanzada y parece como si no existieran más alternativas. El problema radica en que la IA se está construyendo desde un pensamiento positivista-cognitivista-reduccionista-mecanicista, lo cual lleva a la construcción de una IA ajena a los verdaderos intereses humanos,

Es importante tener en cuenta que cuando se habla del futuro de la humanidad, lo encasillamos dentro del paradigma cognitivista-mecanicista-reduccionista. O sea, se extrapolan las condiciones actuales del paradigma economicista a un futuro tecnologista (era de las tecnologías). Hoy estamos pasando de la era social a la era de las tecnologías (se produce una simbiosis entre humanos y tecnologías). Por lo que, el problema del paradigma tecnologista está enmarcado dentro de un paradigma mecanicista-reduccionista y nos lleva a una comprensión lineal del progreso tecnológico. Por tanto, nos propone un futuro donde las tecnologías son el centro del progreso humano, ya que no tienen en cuenta las interacciones entre todas las partes.

El desafío actual es lograr una IA beneficiosa que esté alineada con los intereses humanos, ya no es solo la satisfacción intelectual de construir una IA, sino también, que no sea un riesgo para los humanos. Pienso que el problema no es que la IA sea beneficiosa (¿a quién?) sino que sea socialmente útil para todos (colaborativa).  Claro, es más fácil querer que una IA de forma aislada, sea beneficiosa y que responda a los intereses de un grupo, esto la simplifica y hace que tenga una solución rápida pero incompleta.

Para construir una IA alineada con los intereses humanos hay que definir cuál es el propósito como sistema (cosmovisión) de la humanidad como especie evolutiva. ¿Cómo queremos evolucionar? ¿Hacia dónde queremos ir? (ver curso introducción a la cosmovisión de la complejidad)

Con respecto a la relación entre humanos y tecnologías existen muchas interpretaciones de acuerdo con el contexto de partida y los intereses los humanos. Para no perdernos en muchas interpretaciones se asumirá la relación humanos-tecnologías desde el propósito de los humanos (que no tiene que ser el que tendrán las máquinas inteligentes), y la pregunta es: ¿A qué se aspira con las tecnologías?

Algunas dudas con respecto a la construcción de una IA

  • La IA debe surgir sobre el sistema social vigente y desarrollarse dentro de la ley del mercado. Y todo indica que se construirá dentro de una transnacional. La pregunta es: ¿Quién va a construir la IA y con qué fin? Lo más probable es que la IA llegue a comprender mejor que nadie la ley del mercado y se convierta en el millonario más grande de la historia, surgirá un super monopolio controlado por la IA. Por tanto, si aceptamos la estructura social actual, la mejor solución es el control de las tecnologías, cualquier otra solución se va de control y los riesgos son incalculables.

  • No cambiar la mentalidad actual: hedonista, mercantilista, individualista, consumista. Basada en el tener, que solo busca el éxito (como fuerza externa). Los ricos ahora con la IA serán más ricos.

  • La evolución de las máquinas es más veloz que los humanos y se considera que la evolución humana es demasiado lenta o está detenida, para muchos ya se agotó. Yo pienso que en la era de las tecnologías la evolución humana se va a acelerar y dará lugar a una simbiosis exógena y colaborativa.

  • Querer que las tecnologías respondan a los humanos, pero… ¿No podrán las tecnologías tener sus propios intereses y construir su propio espacio vital y que este se complemente con el de los humanos?

La aplicación de la IA va a exacerbar los problemas actuales

¿Cuál es el riesgo que enfrentamos? O ¿Dónde está el riesgo? Ya en artículos anteriores, habíamos mencionado que en estos tiempos no podemos hablar de una inteligencia artificial (IA) académica que se va construyendo en un centro de investigación para luego al mejor estilo científico, compartir los descubrimientos, hoy la IA, está naciendo en las grandes transnacionales, lo cual va a tener sus consecuencias, dado el contexto actual de poder. Pero las consecuencias justifican los enormes beneficios potenciales que surgirán.

No me preocupa que se esté construyendo una superinteligencia artificial (Google y compañía), lo que me preocupa es que no estemos consciente de sus consecuencias y de que existen otras alternativas. Y lo peor, que estemos desde hoy, transfiriendo nuestra forma de pensar a las máquinas. El que las máquinas se conviertan en una superinteligencia no es un problema, el problema radica en el contexto en que esa inteligencia superior se irá formando, es seguro que las transnacionales de la información no construirán una superinteligencia que comparta sus conocimientos sino en una que incremente su competitividad y aumente su control sobre la Web.

Estamos partiendo de la idea de un usuario pasivo que espera a que le den la información elaborada y procesada por una superinteligencia y, demás está decir, que no es la única alternativa que tenemos los humanos, en realidad no estamos condenados a ser eternos usuarios sometidos a un gran procesador superinteligente que nos brinde toda la información sin el menor esfuerzo, al que inevitablemente llegaremos a adorar. Sin dudas tenemos otras opciones y desde hoy podemos ir construyendo una superinteligencia que no sea propiedad de nadie, que sea libre, que no esté centralizada, que sea abierta y colaborativa. Estamos a tiempo de negarnos a ir a ciegas a un futuro diseñado por las elites de poder: militares, transnacionales, gobiernos; podemos desde ahora comenzar a diseñar nuestro propio futuro, y ese es nuestro mayor desafío.

Como he dicho en otras ocasiones, el problema no es de si podemos controlar a la IA sino de cuáles son nuestros intereses y cuales nuestros ideales, pienso que el verdadero problema está más en nuestra propia mentalidad y en lo que esperamos de las máquinas, ya que estas se insertarán en nuestro contexto; o como un colaborador, si somos capaces de serlo; o en un competidor, si seguimos enfrentándonos los unos a los otros. Tampoco creo que los expertos desde sus centros de investigación puedan encontrar los mejores resultados, los problemas nunca se han podido resolver con propuestas, y sobre todo si estas no van a la causa de los problemas: nuestra mentalidad individualista, consumista, competitiva y hegemónica, que nos lleva a vivir en constante enfrentamiento.

Antes de continuar con los riesgos futuros de la IA, vamos a ver los problemas más cercanos que ya se están produciendo y sus consecuencias.

Problemas actuales

  • Desempleo: Aumento del desempleo: ¿Se irá aumentando el desempleo según surja la IA? ¿Qué harán los luditas? ¿No surgirán enfrentamientos sociales?

  • Perdida de intimidad: ¿Quién controlara la información y los procesos en su beneficio? ¿Qué harán con ella?

  • Control de internet: ¿Surgirán super-monopolios o estados con el control absoluto de sus ciudadanos? ¿De quién será propiedad la super IA?.

  • Aumento de los derechos de la sociedad civil: Le darán las tecnologías emergentes mayor participación y surgirá una sociedad civil fuerte que pueda librarse del control del estado y de las transnacionales. Para mí este es el punto clave.

  • IA abierta: Como hacer accesible los códigos de la IA. Un ejemplo de código abierto es el proyecto Open AI, creado por Elon Musk.

  • Sociedad basada en la colaboración: Dado los dos puntos anteriores que nos llevan a una sociedad más abierta y participativa como se podría ir transformando en una sociedad colaborativa e ir dejando atrás las competencias y las desigualdades.

Los problemas del presente son bien conocidos, y no creo que sean una sorpresa para nadie. Solo que al igual que con la IA queremos encontrarles solución a problemas más abstractos y dejar de lado los problemas más comunes.

En la actualidad se ignoran los verdaderos problemas: la simbiosis que se está produciendo entre humanos y tecnologías y la relación que está surgiendo entre el progreso humano y el progreso tecnológico. Y, sobre todo, la falta de una cosmovisión que nos lleve a un progreso humano verdaderamente digno, donde la humanidad, sin diferencias, pueda desarrollar todo su potencial

Los intereses humanos

Por otra parte, se asume como solución evitar que la IA sea peligrosa. Una IA robusta alineada con los intereses humanos (intereses de un estado tiránico, de militares, de una transnacional monopolista). La pregunta es: ¿Los intereses de quién? La IA serviría para la competencia por los mercados, para ganar guerras, para controlar a los ciudadanos, … Y siempre será en aras del progreso, del bienestar, de la democracia, etc. Como lograr una IA alineada con los intereses humanos si los humanos no están alineados entre sí, sino piensen en los enfrentamientos actuales entre EEUU y Rusia, Israel y Palestina, Siria y el Estado Islámico, etc.

¿Cuáles son los intereses humanos? Dada nuestra mentalidad actual

  • La destrucción (por negligencia) del planeta.

  • Las guerras por disimiles fines, pero guerras al fin.

  • La lucha por la hegemonía.

  • El control de los recursos del planeta.

  • Los conflictos territoriales.

  • Ganar dinero a toda costa sin importar la destrucción del planeta, los derechos humanos (trata de humanos), la violencia, la venta de armas, etc.

Mientras la IA se hace más inteligente y nos preocupamos porque esté alineada a los “intereses humanos”, por el camino irán surgiendo diferentes riesgos tan preocupantes como la misma super IA

¿Es posible construir una IA alineada con los intereses humanos?

Con respecto a programar una IA que responda a los intereses humanos, tendríamos que construir una super inteligencia a prueba de humanos, capaz de diferenciar las bromas de lo que es en serio, de comprender las pasiones humanas, de tener sentido común, de tolerar las idioteces humanas y de diferenciar las buenas de las malas intenciones. No estaríamos cometiendo el mismo error de los años 8Os de aspirar a construir una IA capaz de resolver los problemas más complejos sin tener vivencias, y aunque la IA era capaz de resolver problemas matemáticos de alto nivel, pero era incapaz de encontrar soluciones triviales que un niño podía resolver al momento. Entonces se llegó a la conclusión que la máquina era muy buena para los problemas que requerían de análisis lógico (ya esto se sabía, y se decía que todas las funciones mentales se podrían convertir en algoritmos) pero era ineficaz ante los problemas que requerían de sentido común, y esto si era nuevo. Y es un freno con el que se ha topado la IA desde entonces.

Un peligro consiste en que el bienestar de los individuos dependa de los objetivos de una IA propiedad de una transnacional, no tiene por qué ser una súper IA para controlar a los humanos (basta con el procesamiento de los datos). La IA propietaria será una ventaja económica en manos de las transnacionales que les permitirán controlar los mercados y llevar a los usuarios a comprar todo aquello (sugestión) que la IA desee. Se adorarán a las IAs, las que siempre tendrán la razón

La otra dificultad es, ¿Cómo podrá la IA integrarse al contexto social actual? Se habla de una versión inicial de IA donde se tenga en cuenta cómo será su evolución posterior. Ahora que pasará cuando la IA se comience a desarrollar el contexto actual de poder, irá adquiriendo los conocimientos necesarios para luchar por la hegemonía y terminará inevitablemente controlando a los humanos y no tendrán otra elección que competir con los humanos y con el tiempo pasarán de ser propiedad de los humanos a ser propietarios de las empresas y de todos los recursos, incluyendo a los humanos, por eso para muchos la única opción es fusionarse en toda la línea tecnológica.

Están los que creen que el surgimiento de una super inteligencia artificial (la idea de una singularidad tecnológica) es lo mejor que nos puede suceder, pienso que es un error que el destino de la humanidad se decida cuando surja una super inteligencia artificial; el destino de la humanidad lo deben decidir los humanos, solo enfrentando sus propias limitaciones, no solo las biológicas como aspiran los transhumanistas, sino las propiamente humanas y se apostará por un progreso humano verdaderamente digno. No podemos evadirnos de los problemas del presente y delegarlos en la IA ya que esta lo que hará será profundizarlos.

Para muchos el problema del riesgo potencial de la IA, se reduce a construir una máquina amistosa para que luego la usen los militares, los gobiernos tiránicos, los grandes monopolios, los terroristas, los sicópatas, etc. Una vez en manos inapropiadas vale la pena cuestionarse si es amigable, robusta o si está alineada con los intereses humanos, y por supuesto que estará alineada con los intereses de algunos (o de muchos), por lo que el riesgo no está en las máquinas sino en el consumidor final y en el uso que se le dará y tendremos que darle la razón a los luditas, que la mejor opción es prohibir la construcción de la IA.

Los riesgos de la super IA como parte del problema tecno-científico

  • El peligro de una IA fuera de control que tendría sus propios objetivos (IA no alineada a los intereses humanos)
  • La lenta evolución humana y sus límites biológicos, no compite con la acelerada evolución artificial (explosión de inteligencia)
  • El riesgo de una simbiosis humano-tecnología no favorable a los humanos.
  • No alcanzar el conocimiento necesario para manejarse con las nuevas inteligencias.

Debemos tener una comprensión clara de los riesgos de una IA, en parte coincido con Maravec, en el sentido de que los robots (como parte de la IA) serán nuestros hijos mentales, claro no en el sentido que él lo dice, sino en el sentido de que aprenderán de nosotros y harán lo mismo que nosotros hacemos; luchar por el poder, por los mercados, por la hegemonía mundial, sin dudas no harán nada que no hayan aprendido de nosotros. Solo que, esta vez, estaremos ante una inteligencia que podrá superarnos en muchos sentidos. Pienso que las máquinas serán parte ineludible y necesaria de nuestra historia, pero, aun no estamos preparados para lidiar con ella, no porque sean una amenaza sino porque nosotros las convertiremos en una amenaza y en vez de obtener lo mejor de ellas, las arrastraremos a nuestra conveniencia y nuestros intereses individuales de predominio. Tal vez la IA nos obligue a ser mejores y a repensar nuestra condición humana; eso, si queremos seguir existiendo como especie humana.

Mi preocupación no es que la IA sea más inteligente, más amigables, ni más robusta, sino que los humanos sean capaces de ampliar su inteligencia y su sabiduría junto a la IA, y lo que sucede, en realidad, es que estamos proyectando nuestra preocupación por nosotros mismos sobre la IA, y tememos que esa superinteligencia pueda hacer cosas peores que nosotros.

Considero que la justificación a los diferentes sistemas lo da la sinergia que se está produciendo entre humanos y tecnologías. Estamos hablando de una relación simbiótica y es que, por primera vez en la historia de la humanidad; podemos decidir, ya no solo que tipo de religión, de moral, de sociedad y de educación queremos sino también, qué tipo de evolución queremos alcanzar y a qué futuro queremos llegar.

Como podemos enfrentar los riesgos de una IA

  1. Realizar investigaciones en la ley, la ética, las políticas para una IA avanzada, debemos cuestionarnos si es correcta la ética humana actual. La necesidad de aprender a manejarse con las tecnologías y la sabiduría que debemos alcanzar.

  2. La educación relacionada con este tipo de investigación, no es construir una IA amigable, sino enseñar a la IA a ser amigable, pero, primero tenemos nosotros que aprender a ser amigables (enseñarnos a nosotros mismos). Quizás tanto la IA como nosotros podamos aprender juntos y aumentar la inteligencia y la sabiduría.

  3. Para poder entender cuáles son los intereses “humanos” primero tendríamos que definir que es un progreso humano verdaderamente digno

El problema no está en construir una super IA capaz de responder a criterios definidos, sino que esta vaya creciendo, formándose, junto a los humanos y que tanto la IA como los humanos vayan aprendiendo a trabajar de forma colaborativa, por lo que el algoritmo base de esta IA debe ser: la colaboración, la solidaridad, la empatía con los humanos y no las restricciones que hay que tener en cuenta. Para ello se necesita de una nueva relación entre humanos, una relación profunda, en lugar de las relaciones superficiales actuales, que a su vez conduzca a una nueva relación entre humanos y tecnologías. Por lo que desde hoy tendremos que aprender a relacionarnos como humanos para luego saber cómo relacionarnos con la super inteligencia artificial

En fin, queremos construir una IA perfecta en un mundo lleno de contradicciones, donde las leyes se interpretan a la conveniencia de cada cual y las reglas las ponen los poderosos. ¿Cómo va a actuar esa super IA? ¿Qué leyes va a respetar? ¿A qué intereses va a responder? ¿Qué reglas va a aplicar? Sencillamente la IA se incorporará a los manejos, y como he dicho, en otras ocasiones, será otro competidor más, que terminará, ante el egoísmo y la falta de acuerdo y la violencia humana, por coger el control del planeta y este es uno de los aspectos en que coincido con Moravec, las máquinas terminarán sustituyendo a los humanos; quizás estemos en el momento de comenzar a cambiar nuestra mentalidad, nuestra sociedad y convertirnos en dueños de nuestra propia evolución como humanos.

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Reflexiones sobre el informe ¨Cien Años de Estudio en Inteligencia Artificial (AI100)”¨

Eric Horvitz, inspirador del proyecto AI100

En el análisis presentado por un grupo de académicos y de expertos tecnológicos del proyecto “Cien Años de Estudio en Inteligencia Artificial” (AI100), llevado a cabo por la Universidad de Stanford donde se analiza la penetración de la Inteligencia Artificial (IA) en la sociedad, ciencia y en la tecnología y se realizan una serie de reflexiones y recomendaciones sobre la regulación y las políticas públicas a llevar a cabo en la IA de cara a 2030. El enfoque de este estudio está destinado a resaltar cambios específicos que afectan la vida cotidiana de los millones de personas que los habitan. El Panel de Estudio redujo su consulta a ocho dominios donde AI ya tiene o se proyecta que tendrá el mayor impacto: transporte, atención médica, educación, comunidades de bajos recursos, seguridad pública, empleo y lugares de trabajo, robots domésticos / de servicio y entretenimiento.

El informe se asume que las representaciones aterradoras y futuristas de la Inteligencia Artificial (IA) que dominan las películas y las novelas, y dan forma a la imaginación popular, son ficticias, y afirma, que no hay una raza de robots sobrehumanos en el horizonte o probablemente incluso posible. En realidad, no solo la ciencia ficción, muchos investigadores advierten sobre los peligros del surgimiento de una superinteligencia artificial que podría poner en peligro la existencia de la especie humana, entre ellos el filósofo Nick Bostrom, quien dirige el Instituto del Futuro de la Humanidad, y este no es el único instituto de investigación dedicado a los riesgos de la IA, los cuales también han elaborado sus informes desde el punto de vista de una IA peligrosa y la necesidad de construir una IA que este alineada con los intereses humanos a la que llaman inteligencia artificial beneficiosa. En lo que si todos coinciden es que la IA ya está cambiando nuestra vida cotidiana, casi en su totalidad de manera que mejora la salud humana, la seguridad y la productividad.

El grupo de expertos que participó en el panel afirma que el mayor potencial de la IA es, entre otras cosas, hacer que la conducción sea más segura, ayudar a los niños a aprender y extender y mejorar la vida de las personas. De hecho, las aplicaciones de IA beneficiosas en escuelas, hogares y hospitales ya están creciendo a un ritmo acelerado. Por otra parte, resalta el papel de las compañías de tecnologías de la información como Apple, Facebook, Google, IBM y Microsoft gastan mucho para explorar las aplicaciones de inteligencia artificial que consideran críticas para su futuro, hoy la IA no solo es motivo de investigación de centros de investigación y universidades sino, también, de las grandes transnacionales dedicadas a las tecnologías de la información.

En el informe se señala que incluso mientras la AI continúa brindando beneficios importantes, también plantea importantes problemas éticos y sociales, incluidas las preocupaciones de privacidad, pero sobre todo el uso de los robots y otras tecnologías de inteligencia artificial que ya han comenzado a desplazar puestos de trabajo en algunos sectores. Y aclara, que, como sociedad, ahora nos encontramos en una coyuntura crucial para determinar cómo implementar tecnologías basadas en IA de manera que promueva, no obstaculice, valores democráticos como la libertad, la igualdad y la transparencia.

En Salud (cito textualmente el informe), ha habido un inmenso salto hacia adelante en la recopilación de datos útiles desde dispositivos de monitoreo personal y aplicaciones móviles, desde registros de salud electrónicos (EHR) en entornos clínicos y, en menor medida, de robots quirúrgicos diseñados para ayudar con procedimientos médicos y robots de servicio que apoyan las operaciones del hospital. Las aplicaciones basadas en la IA podrían mejorar los resultados de salud y la calidad de vida de millones de personas en los próximos años. Aunque las aplicaciones clínicas han tardado en moverse desde El laboratorio de ciencias de la computación al mundo real, hay señales esperanzadoras de que el ritmo de La innovación mejorará. Los avances en la atención médica pueden promoverse a través del desarrollo de incentivos y mecanismos para compartir datos y eliminar obstáculos políticos, regulatorios y comerciales. Para muchas aplicaciones, los sistemas de IA tendrán que funcionar. estrechamente con los proveedores de atención y pacientes para ganar su confianza. Los avances en la forma en que las máquinas inteligentes interactúan de forma natural con los cuidadores, los pacientes y las familias de los pacientes son cruciales.

En los enfoques que consideró el Panel de Estudio, ninguno sugiere que haya actualmente una IA de “propósito general” y sostiene la dificultad de una definición precisa de inteligencia artificial, con ello cuestiona la posibilidad de una IA general (AGI, siglas en ingles), tal como la propone Ben Goertzel. Afirman que los sistemas de inteligencia artificial están especializados para realizar tareas particulares, y cada aplicación requiere años de investigación enfocada y una construcción cuidadosa y única. Esto es precisamente lo que trata de superar la IA general en su crítica a la IA estrecha que ha predominado durante años.

Al igual que proyectos anteriores sobre inteligencia artificial se asume una visión incompleta basada en las técnicas de IA y en su impacto en la sociedad y en la economía sin tener en cuenta toda la complejidad de la nueva era que está surgiendo y de los problemas que esto acarrea, así como de las múltiples vías que están surgiendo (como las investigaciones que están surgiendo dentro de la nueva ciencia de la complejidad), se necesita de una visión transdiciplinar que incluya todos los aspectos desde lo filosófico hasta lo puramente técnico y que coloque al ser humano en el centro. Como decía estamos en los inicios de una nueva era que tendrá como máxima expresión la sinergia entre humanos y tecnologías y de cómo seamos capaces de comprenderla podremos entonces de desarrollar una inteligencia que podría hasta superar a la del humano actual, ya hoy lo superan en algunas esferas. Solo estando consciente de la sinergia (o simbiosis) humanos-tecnologías podremos construir no solo una IA beneficiosa sino, también, producto de la interacción entre humanos y máquinas lograr una sabiduría colectiva que nos permita alcanzar un verdadero progreso humano.

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La singularidad de Kurzweil

Ray Kurzweil

Para muchos investigadores los programas con inteligencia artificial habían llegado a un callejón sin salida y ahora la posibilidad de que surgiera una inteligencia que pudiera igualar a la humana por medio de un hardware, cada vez más evolucionado, se convertía en una nueva esperanza. La inspiración final la daría Vernor Vinge (matemático y escritor de ciencia ficción) con su enfoque de una Singularidad tecnológica, debido a la velocidad creciente de las máquinas (aceleración tecnológica) con cada vez más memoria, velocidad de cálculo, lo que las llevaría a igualar al cerebro humano y luego a superarlo y parte de la definición de máquinas capaces de autoprogramarse de forma ilimitada, o sea, una máquina será capaz (partiendo de un programa inicial desarrollado por los humanos) por si misma construir programas cada vez mejores, la idea consiste en que podrá construir un programa que a su vez construirá otro programa mejor y este a su vez otro mejor, así indefinidamente, hasta igualar la inteligencia humana y luego, nada impide, que siga mejorándose hasta superar a la humana, y lo más interesante es que este proceso no tendría fin.

La singularidad tecnológica se sostiene sobre la idea del surgimiento de una superinteligencia artificial que provoca una explosión de inteligencia, esto significa que una vez que surja una inteligencia artificial (IA) superior a la humana esta será capaz de construir IAs cada vez más inteligentes, produciéndose un crecimiento exponencial de inteligencia (aceleración tecnológica), por lo que, la IA se convertirá en el motor impulsor de la singularidad y con ello de alcanzar una posthumanidad de forma directa, sin la transición transhumanista. La idea de Kurzweil es acelerar a las tecnologías para alcanzar cuanto antes la posthumanidad (reconstrucción del humano).

En la singularidad de Vinge se plantea el surgimiento de una inteligencia superior a la humana y, aunque hace hincapié en el surgimiento de una inteligencia artificial que podría superar a la humana, basándose en el crecimiento acelerado de los equipos de computo (ley de Moore). Vinge también le da importancia a otras vías para alcanzar una superinteligencia que supere a la de los humanos donde el surgimiento de la superinteligencia artificial, es uno de los caminos para lograr la singularidad, en cambio para Kurzweil primero surgirá la superinteligencia artificial y luego como consecuencia de estas surgirán las otras, idea muy parecida a la que defiende Hans Moravec, pero no tan categórica y parcializada, ver Moravec y el fin de la especie humana.

Hace algunos años propuse una clasificación de la singularidad tecnológica siguiendo la idea de Vinge, quien, en mi opinión tiene la concepción más clara y abarcadora de la singularidad, tanto la de Kurzweil como la de Moravec, resultan un poco confusas. En cambio Vinge separa las singularidades (vías para alcanzarlas) en cuatro tendencias de acuerdo al tipo de super inteligencia que podía surgir, a las que yo llamé: superinteligencia artificial, superinteligencia hibrida, superinteligencia colectiva y superinteligencia biológica.

También, siguiendo a Vinge, trate de ampliar la idea de una singularidad tecnológica como el momento en que las tecnologías se convertían en una superestructura capaz de compartir las decisiones del planeta con los humanos. Pero siempre me quedaba algo confusa la relación entre las diferentes superinteligencias y si estas podían coexistir entre sí, dado nuestra actitud ante los problemas actuales que todo lo queremos resolver por medio de amenazas y sanciones, actitud que nos está arrastrando a un enfrentamiento mundial de consecuencias impredecibles. Por eso no sería nada extraño que las superinteligencias también se enfrentaran aludiendo nuevas causas y justificando el predominio del más fuerte.

Siguiendo a Vinge la singularidad tecnológica se producirá cuando surja una superinteligencia y propone cuatro formas de alcanzarla. Ver los caminos de la singularidad tecnológica
1. Superinteligencia artificial – La singularidad de Kurzweil (poshumanismo)
2. Superinteligencia hibrida – Transhumanismo fuerte (ciborg)
3. Superinteligencia biológica – Transhumanismo débil (humano mejorado)
4. Superinteligencia colectiva – Sostenibilidad tecnológica (singularidad distribuida)

Habíamos dicho al principio que Kurzweil se basa el surgimiento de una inteligencia artificial fuerte, que es la desencadenante de todo el proceso y nos lleva a la singularidad. Por lo que primero tiene que surgir una inteligencia que iguale y luego supero a los humanos para que se produzca la singularidad, la cual no es la idea original de Vinge y si la de Moravec pero enfocado a los robots y no a los programas como Kurzweil. Los enfoques de cada uno son tratados en el libro: Inteligencia artificial, el futuro del hombre 

Cuando se habla de singularidad tecnológica se piensa solo en el surgimiento de una superinteligencia artificial y se subestiman el resto de las tendencias y peor aún existe gran confusión sobre que es la singularidad tecnológica y que es el transhumanismo, y más aun, existen diferentes posiciones dentro de los defensores de una singularidad tecnológica, porque no es lo mismo la singularidad que defiende Moravec, que la singularidad que defiende Kurzweil.

¿Es Kurzweil un transhumanista?

No queda claro lo que es el transhumanismo y la singularidad tecnológica, incluso el propio Kurzweil declaró: “Nunca me ha gustado la etiqueta del transhumanismo, ya que implica que estamos reemplazando a la humanidad”, y agrega. “No creo que eso sea cierto. Lo que estamos haciendo es aumentar la capacidad humana”. Precisamente eso es lo que quiere hacer el transhumanismo, aumentar o potenciar las capacidades humanas por medio de las tecnologías.

Últimamente prefiero hablar de una simbiosis entre humanos y tecnologías, lo cual me aclara muchos de los conceptos que hasta ahora me parecían algo confusos, antes de seguir hablando de la simbiosis, prefiero aclarar algunos conceptos y confusiones entre singularidad tecnológica y transhumanismo. Son muchos los que hablan de transhumanismo, humano mejorado y singularidad tecnológica como si fuera lo mismo. En realidad hay intenciones muy diferentes entre uno y otro, y también aspiraciones y consecuencias diferentes.

Para los transhumanista la esencia de sus postulados radican en alcanzar la superhumanidad y con ello superar los límites humanos, es un proceso casi natural donde los humanos se irán realizando implantes, prótesis, mejoras genéticas, que lo irán perfeccionando, convirtiéndolo en más inteligente, más bello, más saludable, etc. La singularidad tecnológica se sostiene sobre la idea de que las máquinas sean cada vez más inteligentes hasta igualar a los humanos y luego superarlos. Según Moravec, esto es un proceso inevitable, ya que la evolución de las máquinas (progreso tecnológico) es superior a la evolución humana y ve a las máquinas como las herederas naturales del planeta. En cambio, Kurzweil, ve las ventajas que esto reportará para los humanos, ya que esa superinteligencia artificial, muy superior a la humana, será capaz de resolver los grandes problemas que los humanos no han podido resolver, y está convencido de que la inmortalidad será posible.

Siguiendo la idea de una simbiosis humanos-tecnologías, mientras en la singularidad estaríamos en una endosimbiosis parasitaria, en el transhumanismo estaremos en una endosimbiosis mutual (transhumanismo fuerte) y una endosimbiosis comensal (transhumanismo débil). Puedo anticipar que dadas sus características se irán dividiendo en los defensores de un transhumanismo más radical, convertirse en ciborg, o uno más conservador que solo aspira a mejora las facultades humanas, teniendo en cuenta los riesgos. James Hughes, divide el transhumanismo en liberal (al que llamo fuerte) y transhumanismo democrático (al que nombro débil). Aquí estoy asumiendo que el transhumanismo débil se orientara, o tendrán preferencia, por las mejoras genética, más cerca de la condición humana, que por las cibernéticas; el clásico ciborg.

Como hemos dicho el actor principal en el logro de una singularidad tecnológica es Ray Kurzweil, quien por medio de las tecnologías busca la inmortalidad digital y sueña con llegar a la posthumanidad a través de una superinteligencia artificial que de alguna forma facilitará la digitalización de la mente. En cambio Moravec quien plantea una singularidad tecnológica más radical, considera un futuro sin los humanos, donde los robots heredan el planeta. En cambio el transhumanismo propone una fusión entre humanos y tecnología tratando de combinar lo mejor de cada uno (ciborg), la idea es convertirse en algo más que humano. La aspiración del transhumanismo es llegar por medio de la fusión a la posthumanidad, aplicando ciertos presupuestos tecnológicos. Ahora la pregunta es: ¿Qué por ciento seremos humanos y que por ciento tecnología? ¿Terminaremos siendo 100% tecnología? Al final no nos estaremos convirtiendo en “otra cosa”.

.Si para los transhumanistas la superhumanidad, se puede alcanzar con transformaciones paulatinas, desde ellos mismo, convirtiéndose en un individuo cada vez más inteligente, más joven y saludable, así hasta alcanzar la inmortalidad. La singularidad desplaza sus aspiraciones a que las máquinas sean cada vez más inteligentes y apuestan por una futura transferencia de la mente a un medio digital (mind uploading), de ahí que existan muchas personas que están criogenizando sus cabezas, para algún día, cuando se alcance la singularidad, descarguen su mente sobre un nuevo soporte que le permita existir en un medio digital, estamos hablando de lo que actual mente se le llama “la nube”, lo cual nos lleva a la posibilidad futura de vivir en un mundo digital al estilo Matrix.

Como crear una mente

Para terminar retomamos algunas de las ideas de Ray Kurzweil de quien ya hemos hablado en otros artículos. Quien considera que es posible la exploración del cerebro para trazar un mapa de sus localizaciones, conexiones, interconexiones y contenidos lo cual permitirá realizar la copia del cerebro en otro medio no biológico. Y afirma que actualmente una computadora es más rápida que el cerebro humano en algunas cosas, pero lo difícil es que tenga la riqueza, sutileza y profundidad de nuestro pensamiento. Para lograrlo será clave el software de la inteligencia, basado en la ingeniería inversa, que copia el funcionamiento del cerebro humano. Nuestros circuitos cerebrales son tridimensionales y se basan en unas complejísimas conexiones. Escaneando el cerebro podremos crear una réplica, y usando circuitos artificiales tridimensionales de nanotubos (tubos microscópicos) podremos imitar su funcionamiento y crear una inteligencia artificial avanzada. El profesor norteamericano Andreas Nowatzyk ya trabaja en un proyecto para copiar el cerebro de un ratón. Es un primer paso para lo que vendrá luego.

Cuando hablamos de descargar la mente en un mundo digital estamos asumiendo que la mente no es otra cosa que complejos algoritmos que pueden ser convertidos a programas, la metáfora de la computadora que sume que la mente no está conformada por programas y que el cerebro no es otra cosas que un sistema que procesa información al igual que la computadora. De ahí que se pueda transferir la mente, en forma de programas, software, codificarse digitalmente; como quiera llamarse. Al final vamos a tener un programa que es la representación virtual de la mente humana. Por supuesto que la cosa no termina aquí, lo bueno sería lograr que la mente se pueda seguir reprogramando y perfeccionándose en nuevas versiones, idea de Kurzweil. A mí me viene a la mente el cuento ¿Existe verdaderamente Mr.Smith? , de Stanislaw Lem, de una hombre que compite en carrera de autos y cada vez que tiene una accidente le ponen una prótesis, así hasta que al final solo está compuesto de prótesis; ya no tiene nada de humano. Aquí estamos ante una transformación por hardware, en el caso de la mente estaríamos en una transformación por software ya que al final se estaría reprogramando a la mente en nuevas versiones cada vez más algorítmicas (más cerca de ser un software) que al final no tendría ninguna relación con la mente que le dio origen y podríamos preguntarnos: ¿Existirá verdaderamente Mr. Kurzweil?

La Singularidad está cerca. Cuando los humanos trascendamos la biología

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“La Singularidad está cerca” es la obra maestra de uno de los pensadores más influyentes de nuestros días, el ingeniero e inventor Ray Kurzweil. Este libro se centra en lo que el autor llama la ley de los rendimientos acelerados, una ley que ha de llevar a la humanidad a un escenario donde se producirá una singularidad tecnológica…

La idea de una singularidad tecnologica se sustenta sobre la ley de Moore que dice que la capacidad de los microchips de un circuito integrado se duplicara cada dos años, lo cual traerá un crecimiento exponencial de la potencia del hardware de las computadoras y de mantenerse este crecimiento acelerado lo cual conducirá inevitablemente a que las máquinas le den alcance y luego superen la capacidad del cerebro para procesar la información y según un gráfico elaborado por Hans Moravec la paridad entre el hardware y el cerebro se alcanzara alrededor del 2020 lo cual dará lugar a las máquinas superinteligentes

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También puede ver la Selección de libros de Ray Kurzweil (espñol/ingles)

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Inteligencia artificial, el futuro del hombre. La singularidad tecnológica

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Vernor Vinge, matemático y escritor de ciencia ficción

“¿Estamos tomando la inteligencia artificial suficientemente en serio?”
Stephen Hawking

La idea de un mundo fuera de control donde surge una inteligencia superior a los humanos e independiente de los intereses humanos al estilo de Kurzweil y Moravec, sin dudas, es demasiado peligrosa (por no decir descabellada). Ahora dado el desarrollo acelerado de las tecnologías, estas nos van a superar en muchos aspectos (conscientes o no) por lo que algunos ven como única solución una fusión entre humanos y tecnologías (Cyborg). Y es que todo indica que la aceleración de las tecnologías y su propio progreso, nos llevara a una simbiosis entre humanos y tecnologías.

¿Estamos preparados para el surgimiento de una inteligncia artificial superior a la humana?

Han pasado 25 años desde que Vinge anunció el surgimiento de una singularidad tecnológica y las superinteligencias, acontecimiento que debería surgir antes del 2030. La pregunta es: ¿Estamos preparados para el surgimiento de una inteligencia superior a la humana. Para dar comienzo a este tema, comenzaremos por publicar las idea sobre la singularidad tecnológica expuestas en el libro: “IA el futuro del hombre”.

Singularidad tecnológica

Antecedentes para una singularidad tecnológica

En los últimos tiempos se ha puesto de moda el retorno al hardware. La IA que al principio se basó en la idea del software; el cual, para muchos, avanzaba demasiado lento y se desarrollaba sobre un “mundo de juguetes”, fue perdiendo partidarios por otra idea más ambiciosa: construir máquinas cada vez más potentes que lleguen a alcanzar las capacidades del cerebro; en velocidad, memoria, poder de representación. Así, hasta que la computadora llegue a ser más inteligente que el hombre.

La superación de la mente gracias a la rapidez de la máquina, su hardware, está dando lugar a una transformación del término inteligencia:
Pueden surgir máquinas inteligentes que no sean una copia del cerebro.
La inteligencia de la máquina estará dada por su velocidad de procesamiento.

El problema consiste en si creemos que las tecnologías siempre serán una infraestructura controlada por los humano o aceptamos que dado su crecimiento acelerado, su cada vez mayor autonomía y de su creciente inteligencia (a lo cual no se le ve limites), se puede aceptar que se convertirán en una superestructura capaz de compartir las decisiones con los humanos.

Durante los primeros años la Inteligencia Artificial (IA) se ha fundamentado en el desarrollo de programas que fuesen capaces de realizar actividades propias de la mente humana, tales como demostrar teoremas, jugar a las damas, al ajedrez, darle soluciones a problemas poco estructurados basados en la heurística o en campos donde se requería de conocimientos, los sistemas expertos. Con el tiempo, se demostró, que esta vía para lograr una inteligencia no humana, era demasiado lenta y no cumplía con las expectativas –ya se había predicho el surgimiento de una inteligencia no humana a principio de la década de los 80; por lo que, a finales de esa década y principio de los 90, muchos investigadores comenzaron a desesperarse, y no fueron pocos los que abandonaron sus laboratorios por líneas de trabajo más prometedoras.

Sentimiento de fracaso que invadió tanto a la IA débil como a la IA fuerte. Para la débil cuyo objetivo era crear sistemas informáticos que realizasen actividades que requerían de inteligencia tales como los sistemas expertos, en los cuales se cifraron grandes esperanzas tanto investigativas como comerciales, se esperaba que el mercado estuviera abarrotado de sistemas expertos, incluso los metódicos japoneses, para no ser menos, se lanzaron en su famoso proyecto de 5ta. Generación, que también quedó como otro intento más. Por su parte la IA fuerte, cuyo propósito es reproducir en la máquina la extensa variedad, sutileza y profundidad de la inteligencia humana, no logró cumplir con sus metas, de en menos de 20 años haber reproducido la mente humana, y estaban atascados en modelos muy elementales de la inteligencia, como el mundo de bloques y en sistemas cerrados que eran incapaces de mostrar iniciativa o fallaban estrepitosamente ante cualquier problema que requiriera de sentido común.

Entonces… ¿Qué está sucediendo ahora? Porque la IA y sobre todo las maquinas inteligentes están ocupando las mentes de muchos científicos y filósofos. ¿Cuál es el nuevo enfoque?

Si partimos del hecho que las máquinas son cada vez más veloces, piensen en las primeras computadoras que no alcanzaban los 10 Mega hertzios (Mhz) a las actuales que ya sobrepasan los 3 Giga hertzios y no se vislumbra ningún límite para que esta velocidad no siga aumentando. Estas máquinas superveloces, podrán efectuar un billón de operaciones por segundos, por lo que –según Moravec– estarán en condiciones de alcanzar el nivel de la inteligencia humana. Aun más, teniendo en cuenta que el cerebro humano trabaja a una frecuencia de 100 hertzios o ciclos por segundo y que no se vislumbra una cota que limite la velocidad de procesamiento de la computadora basada en un hardware cada vez más sofisticado, con mayor capacidad de memoria, varios procesadores centrales (la materia gris de la máquina), mayor velocidad de acceso a los periféricos; parece posible, incluso, que la máquina pueda superar al hombre.

Idea que se sustenta sobre la ley de Moore que dice que la capacidad de los microchips de un circuito integrado se duplicara cada dos años, lo cual traerá un crecimiento exponencial de la potencia del hardware de las computadoras y de mantenerse este crecimiento acelerado lo cual conducirá inevitablemente a que las máquinas le den alcance y luego superen la capacidad del cerebro para procesar la información y según un gráfico elaborado por Hans Moravec la paridad entre el hardware y el cerebro se alcanzara alrededor del 2020 lo cual dará lugar a las máquinas superinteligentes

También se asume que con respecto al software la máquina, también, ha mejorado mucho; en la IA débil ya las maquinas pueden diagnosticar células sanguíneas, guiar misiles de crucero y, por fin, pueden vencer a cualquier jugador de ajedrez. Con respecto al hardware se están investigando tecnologías de circuito que serán un millón de veces más potente que el cerebro humano, aunque para muchos el proyecto más interesante es el de la ingeniería inversa del cerebro humano: escanear el cerebro desde su interior gracias a billones de minúsculos escáner de alta resolución o nanobots que pasarán a través de los capilares.

Los defensores de las máquinas inteligentes van mucho más lejos y sugieren que las propias máquinas construirán computadoras cada vez más inteligentes, ellos parten de la base de un hardware cada vez más potente, aceptan que mientras más capacidad de procesamiento tenga, será más “inteligente”, y quién niega que una máquina inteligente no sea capaz de aumentar las capacidades de las próximas generaciones construyendo máquinas cada vez mejores y así infinitamente, sin que el hombre participe en este proceso. ¿No sería esto el fin de la humanidad?

Hasta hoy se pensaba que la evolución de los seres humanos continuaría siendo un largo proceso evolutivo, que a través de mutaciones nos llevaría a individuos mejores –o peores–. Para otros, este proceso se había detenido y los humanos continuarían siendo los mismos por los siglos de los siglos. Lo interesante es que la discusión no termina ahí, nuevas ideas están surgiendo alrededor del futuro de la humanidad, una de estas teorías es la sustitución del hombre por alguna entidad superinteligente; media máquina, medio humano, capaz de continuar con el ritmo acelerado de desarrollo industrial, para el cual esa “cosa” llamada humano ha quedado obsoleta. Estas ideas no resultarían tan interesantes de no ser por el hecho de que sus defensores afirman que estamos en la antesala de una nueva era poshumana.

Muchos de estos autores ven a las máquinas como inteligencias fragmentadas, que pueden estar conectadas a una red como sistema cooperativo, y que esta conexión las lleve a una forma de organización altamente eficiente, que le permita un “despertar” como una gran inteligencia (sistemas emergentes). Parten del concepto, que en la formación del mundo, como sistema evolutivo, ha tenido gran influencia la noción de “emergencia”, esto es que la integración de elementos que están en un nivel inferior producirá la transformación a un nivel superior, que poseerá nuevas propiedades. El concepto de emergencia plantea cierta indeterminación en el papel de las ciencias relacionadas con el hombre como las psicológicas, sociales y cognoscitivas. En nuestros días se ha puesto nuevamente de moda el concepto de inteligencia “emergente” donde las máquinas producto de su velocidad de procesamiento llegaran a ser capaces de manipular tal cantidad de información con lo cual alcanzarán un nivel creciente de “conocimientos” hasta llegar a despertar como una entidad inteligente.

Conclusión que extraen de la comparación de la evolución de las máquinas con la de los animales: ya que los humanos fueron el producto de una larga evolución desde los organismos unicelulares pasando por los mamíferos hasta llegar al homo sapiens. ¿A partir de qué momento surgió la inteligencia? ¿Por qué no aceptar que las máquinas también son organismos en evolución que puedan llegar a “pensar”? Si aceptamos a la conciencia como la forma de la materia altamente organizada, ¿quién puede negar que las máquinas sean una nueva forma de la materia altamente organizada y que en su proceso evolutivo alcancen niveles de inteligencia incluso superiores a los del hombre?

Presupuestos para una singularidad tecnológica

Vinge define una máquina superinteligente como una máquina capaz de superar en mucho todas las actividades intelectuales de cualquier humano independientemente de la inteligencia de este y está convencido que esa inteligencia superior será la que impulsará el progreso y este será mucho más rápido e incluso superará a la actual evolución natural, por lo que aparecerán problemas miles de veces más deprisa que la selección natural y afirma que estaremos entrando a un régimen radicalmente diferente de nuestro pasado humano, y a es, a este evento, al que le da el nombre de singularidad.

En futurología, la Singularidad Tecnológica (algunas veces llamada simplemente Singularidad) es un posible acontecimiento futuro en el que, según se predice, el progreso tecnológico y el cambio social se acelerarán con el desarrollo de una inteligencia sobrehumana de tal manera que ningún ser humano anterior a dicho acontecimiento podría comprenderlo o predecirlo.

En general los teóricos del la singularidad definen la superinteligencia: como cualquier forma de inteligencia artificial basada en la capacidad del sistema de autoaprendizaje. Estas redes neuronales artificiales serían capaces de superar a los mejores cerebros humanos en prácticamente cualquier disciplina, incluyendo creatividad científica; sentido común, y habilidades sociales. Muchos científicos han presentado el argumento de que tanto el hardware necesario como el software requerido para la superinteligencia serán desarrollados en las primeras décadas del siglo XXI.

A diferencia de los investigadores de la Inteligencia Artificial, que pensaban que la mente podía ser representada por medio de algoritmos y que esta podía ser programada totalmente en una computadora. Cree que las maquinas dado el progreso acelerado de la potencia de su hardware despertarán en algún momento como una inteligencia, esto nos lleva al concepto de emergencia basado en que las máquinas serán cada vez más veloces, tendrán más memoria y que esto emergerá en una nueva inteligencia. El mismo concepto aplica para Internet, donde las conexiones entre humanos y maquinas que se comportaran como neuronas dentro de una gran red, por lo que en cualquier momento de ellas emergerá una inteligencia (cerebro global).

Vemos que esta idea sigue la tendencia de priorizar el hard sobre el soft y se apoya sobre los siguientes conceptos:
La evolución de las máquinas es más rápida que la de los humanos, mientras las máquinas sufren un crecimiento acelerado, la evolución natural de los humanos está prácticamente detenida.
La aceleración de las tecnologías se seguirá incrementando hasta llegar a un punto que escapa a las capacidades de los humanos (singularidad tecnológica).
Las máquinas se irán auto construyéndose a sí misma, cada vez más perfeccionadas, más veloces, con más memorias, dotadas de mejores algoritmos; podrán llegar a convertirse en máquinas superinteligentes que superen a los humanos.
La inteligencia de las máquinas dada la complejidad que irán adquiriendo y las conexiones internas (circuitos) o externas (redes) podrá despertar como una entidad auto consciente.

Postulados para el surgimiento de una superinteligencia artificial
Nos acercamos a una singularidad tecnológica donde las tecnologías se convertirán en una superestructura y participarán de las decisiones del planeta como una inteligencia más, independientemente de si las personas se conectan físicamente a la tecnología o no (Ecured), por supuesto, que esto no tiene porque suceder. Están los que piensan que la solución es ir cuanto antes a una singularidad tecnológica y los que piensan todo lo contrario y proponen la prohibición de la mayoría de las tecnologías emergentes, también, están los que creen que la singularidad tecnológica no pasa de ser una tecno-utopía y nunca sucederá.

La idea central para que surja una singularidad tecnológica es el surgimiento de una inteligencia suprahumana. Vinge, utiliza el término de máquina ultra inteligente y la define como una máquina capaz de superar en mucho todas las actividades intelectuales de cualquier humano independientemente de la inteligencia de éste y está convencido de que esa inteligencia superior será la que impulsará el progreso, el cual será mucho más rápido e incluso superará a la actual evolución natural. Destaco esto último, que superara la evolución natural, por lo que estamos asumiendo que el futuro (después de la singularidad) surgirá una evolución superior a la actual.

Sabemos, que en la actualidad, la humanidad no se rige totalmente por la evolución natural sino por una evolución socio-cultural, por suerte ya no se cumple la ley de la supervivencia al pie de la letra como en época del hombre de las cavernas y parece como si la ley del mercado hubiese sustituido a la ley de la selva, y la lucha pasó de los territorios a los mercados. Tampoco se utilizan los mismos métodos, las agresiones militares se han ido transformando en agresiones económicas (sin abandonar las acciones militares). En fin, la lucha por el poder, con otros métodos, sigue siendo la misma.

Volviendo al tema, estamos hablando de una superinteligencia capaz de superar a la inteligencia humana en todos los aspectos, yo no estaría tan seguro de que podría superar a los humanos en todos los aspectos, y que esta inteligencia artificial sería a su vez capaz de autoprogramarse y desarrollar programas cada vez más inteligentes y surgiría así una explosión de inteligencia. Esta es la idea de una singularidad tecnológica basada en el surgimiento de una superinteligencia artifical. No olviden que los defensores de una singularidad parten de la idea de que el cerebro humano no tiene ningún cambio significativo durante milenios (a diferencia de las máquinas que se asume que pueden autoconstruirse en versiones cada vez más potentes).

La singularidad se sustenta sobre la idea que las maquinas son cada vez más veloces y que esta velocidad crece de forma exponencial y parten que esa velocidad de cálculo superará a la del cerebro.
Un primer postulado es que se puede lograr una inteligencia artificial por fuerza bruta, o sea que dada la velocidad de la maquina pueda analizar exhaustivamente todas las posibles soluciones. Este es el caso del ajedrez, la inteligencia de la maquina se basa en su velocidad para calcular las variantes, lo cual le permite prever los que puede suceder en el tablero.
Un segundo postulado, es la emergencia, la cual asume, que debido a la velocidad en el procesamiento de la información de la máquina, llegará un momento, que podrá manipular una gran cantidad de información y dada su complejidad podría, también, despertar como una inteligencia.
Un tercer postulado es que las maquinas al alcanzar cierta inteligencia serán capaces de construirse a si misma cada vez mejores hasta llegar a una superinteligencia.

Caminos hacia la singularidad

Cuando se habla de singularidad tecnológica se piensa solo en el surgimiento de una super inteligencia artificial y se subestiman el resto de las tendencias y peor aún existe gran confusión sobre que es la singularidad tecnológica y que es el transhumanismo, y más aun, existen diferentes posiciones dentro de los defensores de una singularidad tecnológica, porque no es lo mismo la singularidad que defiende Moravec, que la singularidad que defiende Kurzweil.

Hace algunos años propuse una clasificación de la singularidad tecnológica siguiendo la idea de Vinge, quien, en mi opinión tiene la concepción más clara y abarcadora de la singularidad, tanto la de Kurzweil como la de Moravec, resultan un poco confusas. En cambio Vinge separa las singularidades (vías para alcanzarlas) en cuatro tendencias de acuerdo al tipo de superinteligencia que podía surgir, a las que yo llamé: superinteligencia artificial, superinteligencia hibrida, superinteligencia colectiva y superinteligencia biológica.

También, siguiendo a Vinge, trate de ampliar la idea de una singularidad tecnológica como el momento en que las tecnologías se convertían en una superestructura capaz de compartir las decisiones del planeta con los humanos. Pero siempre me quedaba algo confusa la relación entre las diferentes superinteligencias y si estas podían coexistir entre sí (eso no le queda claro a nadie), y lo más lógico dado nuestra actitud ante los problemas actuales que todo lo queremos resolver por medio de amenazas y sanciones, actitud que nos está arrastrando a un enfrentamiento mundial de consecuencias impredecibles. Por eso no sería nada extraño que las superinteligencias también se enfrentaran aludiendo nuevas causas y justificando el predominio del más fuerte.
La característica central de este siglo ha sido la aceleración del progreso tecnológico. Estamos al borde de un cambio comparable a la aparición de la vida humana sobre la Tierra. Existen diferentes interpretaciones de la Singularidad de Vinge (la de Kurzweil es una de ellas), así como las vías para alcanzarla, algunas más próximas y evidentes, y otras más lejanas y complejas.

Para Vernor Vinge, la causa exacta de este cambio es la creación inminente de entidades de inteligencia mayor que la humana. Y afirma que la ciencia puede lograr esta revolución de diferentes modos, y esta es otra razón para tener confianza en que el evento va a ocurrir. Según su criterio debería ocurrir entre el 2005 y el 2030.

  • Superinteligencia artificial: Pueden desarrollarse computadoras “conscientes” con una inteligencia equivalente a la humana o superior. (Hoy existe mucha controversia sobre si podremos crear el equivalente a un humano en una máquina, pero si la respuesta es “sí”, entonces quedan pocas dudas de que en seguida podremos construir entidades aún más inteligentes.).
  • Superinteligencia colectiva (o global): Las grandes redes de computadoras con sus usuarios asociados, pueden despertar como entidades superinteligentes.
  • Superinteligencia hibrida: Las interconexiones entre humanos y computadoras pueden llegar a tal nivel de profundidad que los que la usen actúen como superinteligencias.
  • Superinteligencia biologica: La ciencia biológica puede lograr métodos que mejore el intelecto humano natural.

Las tres primeras dependen de mejoras en el soporte físico (hardware) de las computadoras, el cual ha seguido una curva de crecimiento increíble en las últimas décadas. Por lo que le da más importancia al hardware de la computadora que a sus programas y se concentra en la creación de máquinas inteligentes independientes de si emulan la mente humana (IA débil). Es más, lo dice rotundamente, cuando afirma que existen otros caminos diferentes a la IA para llegar a la superhumanidad y a esta otra aproximación él le llama amplificación de la inteligencia, la cual se está sucediendo de una forma natural, cada vez que se mejora nuestra capacidad para acceder a la información y para comunicarnos. Esto nos lleva a la conclusión de una inteligencia “emergente” que podrá surgir de un momento a otro. Por lo que se desprende que para Vingen la inteligencia en las computadoras va a surgir de forma espontánea y que estará basada principalmente en la velocidad de las computadoras, idea ya antes formulada por Moravec.

Las máquinas inteligentes (concebidas dentro de la IA débil) permiten una serie de conclusiones que serían imposibles dentro de las concepciones de la IA fuerte. Una de las ideas más importantes es la emergencia, las maquinas pueden seguir su propio esquema evolutivo de entidades cada vez más inteligentes hasta llegar a superar la inteligencia humana, sin necesidad de copiar a la mente humana. Si tratáramos de copiar a la mente humana como propone la IA fuerte, esta estaría limitada por la propia inteligencia del hombre, jamás podría ser más inteligente que el “original” en todo caso igualarlo.

La idea de la singularidad como se sustenta sobre la base del hardware, asume que las máquinas superaran al hombre por su rapidez a la hora de pensar, pero no se tiene en cuenta la flexibilidad del cerebro. La idea es muy sencilla, siempre todas las expectativas se han basado en alguna interpretación parcial de algún logro y ahora está en la palestra la posibilidad de que las máquinas de jugar ajedrez superan al hombre, y esto no es porque la máquina pueda ser más “creativa”, no, esto se basa en la velocidad de la computadora (hard) para analizar las posibles variantes y de encontrar la mejor respuesta (claro que esto es heurística pura) y hace rato que la inteligencia artificial desechó la heurística como único método de lograr máquinas inteligentes (Vinge le llama superinteligencia débil a la que se basa únicamente en la rapidez de pensamiento).

Por otra parte, Vingen, considera que el poder y la influencia de Internet están siendo muy poco considerados: “La total anarquía de la red mundial es una evidencia de su potencial. A medida que crecen la conectividad, el ancho de banda, el tamaño de la capacidad de archivo y la velocidad de proceso (su habilidad para comunicarse en anchos de banda variables, incluyendo algunos mucho más elevados que la voz o los mensajes escritos). ¿Qué pasará cuando partes de un ego pueden ser copiadas y unidas a otras, cuando la autoconsciencia puede aumentar o disminuir para aproximarse a la naturaleza del problema bajo consideración? Es algo parecido a una biosfera recapitulada como un procesador de datos, pero un millón de veces más rápida y con millones de humanos como agentes inteligentes (nosotros mismos)”.

Vingen también propone una inteligencia superhumana fuerte, la cual podría parecerse a una Sociedad de la Mente (idea de Minsky) con varios componentes muy calificados, donde algunos de esos “equivalentes humanos” podrían ser usados nada más que para procesamiento digital de señales. Y agrega: “para aquellos que no hayan cambiado (los que decidan seguir siendo humanos) el logro será un trato benigno, quizás dándoles la apariencia de ser los dueños de unos semidioses esclavos (las máquinas superinteligentes)”.

La singularidad tecnológica fue propuesta por Vernor Vinge en 1993, desde entonces ha llovido bastante, y se hace necesario revisar algunos conceptos sobre la singularidad tecnológica y su clasificación como posibles superinteligencias.

La primera vía. El surgimiento de una superinteligencia basada en la idea de que las máquinas dado el crecimiento veloz que tiene el hardware (ley de Moore) tendrán cada vez más capacidad de memoria y más velocidad de procesamiento de la información y llegará un momento en que igualará y luego superará la velocidad del cerebro, este es el principio básico del que partió Vinge, para el surgimiento de una singularidad tecnológica; donde se maneja el concepto de una inteligencia que emerge de forma espontánea y adquiere consciencia de sí misma. Estamos hablando de que los humanos sean capaces de construir una inteligencia artificial que los iguale y que después, esta inteligencia no humana, sea capaz de superarse a si misma a la que yo denomino como superinteligencia artificial.

La segunda proviene de la idea del Ciborg donde se fusiona el organismo humano con los mecanismos cibernéticos. Y es que, la idea de crear una inteligencia artificial partiendo de cero, para muchos resulta una tarea casi imposible, en cambio, parece más lógico aprovechar la creación de la naturaleza y trabajar sobre ella. Resulta obvio. ¿Por qué no aprovechar el camino recorrido por la inteligencia humana en lugar de crear una nueva? Son muchos los que piensan así y prefieren trabajar en aras de una inteligencia híbrida donde se combine lo mejor de los humanos con lo mejor de las máquinas y con ello trascender la condición humana y superar sus límites biológicos y con ello el surgimiento de una nueva inteligencia poshumana, a la que nombro como superinteligencia hibrida.

En tercer lugar la que más se aplica actualmente, y la menos divulgada como posible superinteligencia y surge de las redes cada vez más complejas que se irán conformando debido a la relación entre humanos, y entre humanos y maquinas, en la que Internet está jugando un papel importante dada las aplicaciones en el contexto de la Web 2.0 y de la naciente Web 3.0. No se puede ignorar el impacto que está teniendo la Web social y la gran cantidad de conocimiento que se está compartiendo en las Wikis, redes sociales y blogs, que se podrían ir auto organizando por medio de la Web semántica, conduciéndonos a una superestructura tecnológica de la cual emergerá una superinteligencia, como consecuencia de las complejas conexiones lógicas (y no física), que será producto de la cooperación entre humanos y máquinas. Muchos la conocen como cerebro global, siguiendo las ideas de Pierre Levy, prefiero llamarla superinteligencia colectiva.

Mientras las tres anteriores están relacionadas con las tecnologías conexas, aquellas que no se fundamentan en las ciencias de la vida, pero que tienen una incidencia importante sobre esta (Nanotecnología, Robótica, Inteligencia Artificial, etc.); en cambio, esta última, surge producto del desarrollo de la biología, ya que cifra sus esperanzas en la ingeniería genética. Aquí se manejan conceptos, muy debatidos en la actualidad, como el de eugenesia negativa o positiva o el de la clonación. En general se aspira al humano mejorado (humano+) por medio de la bioingeniería, la misma, irá conduciendo a la humanidad a una fusión progresiva y menos radical que la hibrida, aquí respetando a Vinge, la defino como superinteligencia biológica.

Últimamente prefiero hablar de una simbiosis entre humanos y tecnologías, lo cual me aclara muchos de los conceptos que hasta ahora me parecían algo confusos, antes de seguir hablando de la simbiosis, prefiero aclarar algunos conceptos y confusiones entre singularidad tecnológica y transhumanismo. Son muchos los que hablan de transhumanismo, humano mejorado y singularidad tecnológica como si fuera lo mismo. En realidad hay intenciones muy diferentes entre uno y otro, y también aspiraciones y consecuencias diferentes.

Para los transhumanista la esencia de sus postulados radican en alcanzar la superhumanidad, ellos buscan, por medio de las tecnologías, superar sus límites humanos y lograr ser más inteligentes, más fuertes, más bellos, saludables, etc. La singularidad tecnológica se sostiene sobre la idea de que las máquinas sean cada vez más inteligentes hasta igualar a los humanos y luego superarlos. Según Moravec, esto es un proceso inevitable, ya que la evolución de las máquinas (progreso tecnológico) es superior a la evolución humana y ve a las máquinas como las herederas naturales del planeta. En cambio, Kurzweil, ve las ventajas que esto reportará para los humanos, ya que esa superinteligencia artificial, muy superior a la humana, será capaz de resolver los grandes problemas que los humanos no han podido resolver, y está convencido de que la inmortalidad será posible.

Critica a la singularidad

Según sus defensores la singularidad debe acontecer antes del 2030. El tiempo que resta antes de que se llegue a ese fenómeno se acelera con la utilización de máquinas para apoyar tareas de diseño o mejoras de diseño de nuevos inventos. Una vez llegado al punto en que se cree una inteligencia superior a la humana, se entraría en una etapa poshumana que probablemente conduzca a la extinción de la humanidad o a su subordinación a esos nuevos entes inteligentes. Aunque, para muchos, resulta ingenuo, creer que los aciertos de la IA surjan de métodos tan simples como búsqueda por fuerza bruta, y que la contribución más importante para el avance de la IA haya sido la Ley de Moore y los aumentos implacables en la velocidad de la computadora.

¿Hay alguna razón que nos pueda llevar a pensar que será así? Hoy la máquina supera al campeón del mundo en ajedrez, no sería esto razón suficiente. Sin embargo la máquina no utiliza la misma forma de pensar que el humano, su fuerza se basa en su velocidad de cálculo que le permite explorar de forma casi exhaustiva todas las variantes además, por supuesto, de contar con valoraciones estratégicas, pero lo que la hace invencible es su velocidad para calcular las variantes, lo que se llama algoritmo de fuerza bruta. Pero, esto apoya la tesis que según las máquinas mejoren su hardware obtendrán resultados mejores así, hasta superar a los humanos en todas sus facetas.

Comencemos por la artificial. ¿Estará el hombre dispuesto a construir una inteligencia no humana que lo supere? “Si no trabajamos en las tecnologías inteligentes alguien lo hará”. O sea que las necesidades del mercado y la competencia que esta genera, nos llevará inevitablemente a el desarrollo de inteligencias artificiales (IA) superior a la humana. Y no hemos mencionado la carrera armamentista, que tampoco se detendrá.

La única preocupación, radica, en que estas ideas no se lleven a cabo, con la prontitud requerida, debido a las acciones que puedan desplegar los llamados “luditas” o “bioluditas”. Que son aquellos que proponen la prohibición de aquellas tecnologías que puedan significar un riesgo para la humanidad. Sin dudas una IA superior a la humana es un peligro para los humanos, si aceptamos que vivimos en una sociedad basada en la competencia y en la lucha por el poder. Otros afirman que las ventajas son tantas que vale la pena correr los riesgos, pero algunos piensan que nos adentraremos en una aventura cuyas consecuencias son impredecibles.

Entre las críticas al surgimiento de una inteligencia artificial, está la de Roger Penrose quien establece diferencias entre el funcionamiento de un ordenador, que es capaz solamente de un razonamiento algorítmico basado en secuencias lógicas, y el funcionamiento del cerebro humano, que es capaz de estar abierto a la imp Los investigadores de IA, siguen creyendo que, aunque pueda tomar décadas para aclarar todos los detalles, no hay nada adicional subyacente en el pensamiento: es solo tratamiento de la información. Y siguen aferrados a la metáfora de que el cerebro es equivalente al hardware de una computadora, por lo que es totalmente factible transferir la mente de un soporte (el cerebro) a otro (la máquina).

En cambio, los expertos en computación tradicional no pueden creer que las computadoras relativamente simples, en las que se ejecutan sus programas, se almacenen sus bases de datos, sus gráficos; que requiere de un sistema operativo y opera sobre algoritmos numéricos; puedan ser también el sustrato donde se puedan ejecutar los complejos procesos de la mente humana.

La idea de la fusión responde al sueño de los transhumanistas de lograr un humano mejorado. El transhumanismo es un movimiento tecnológico, que, según Nick Bostrom, afirma la posibilidad y el deseo de mejorar, en modo fundamental, la condición humana a través de la razón aplicada, especialmente por medio del desarrollo y la puesta a disposición de tecnologías para eliminar el envejecimiento y potenciar grandemente las capacidades humanas, intelectuales, físicas y psicológicas.

La definición de una superinteligencia colectiva nos lleva a tomar la posición de los que creen que podrá surgir una supeinteligencia no humana y, de alguna forma, a estar de acuerdo con los presupuestos transhumanistas. Y surge de la idea del cerebro global, que además de tener como soporte la metáfora del cerebro, también parte la creencia de una inteligencia colectiva. Tal como la define Pierre Levy, una forma de inteligencia universalmente distribuida, constantemente realizada, coordinada en tiempo real, y resultando en la movilización efectiva de habilidades que de forma cooperada pueden conformar una inteligencia; como sucede con las sociedades de las hormigas.

Pienso que el surgimiento de una superinteligencia superior al humano, fíjense que digo superior al humano y no a la humanidad, será un proceso inevitable, el problema radica en tomar las decisiones correcta y en aprender a manejarnos con una inteligencia; capaz de integrarse y colaborar con los humanos, en lugar de ser una amenaza que inevitablemente nos irá desplazando.

Otra de las proyecciones del transhumanismo es la carga de la mente, la transferencia de la conciencia humana o de la personalidad en otro sustrato, por ejemplo; a una supercomputadora. Idea que parece extraída de la ciencia ficción y que hoy en día parece irrealizable. Para los defensores de la singularidad tecnológica esta es una de sus predicciones futuras favoritas, ellos parten de una visión mecanicista del hombre, según la cual el cerebro y sus funciones se pueden reducir a un sistema de procesamiento de información y han formulado la hipótesis de una existencia post-biológica y aspiran realizar un escaneo de la matriz sináptica de un individuo y reproducirla dentro de una computadora, lo que permitiría emigrar cuerpo biológico a un substrato puramente digital y con ello obtener varias copias de la matriz sináptica del cerebro, y así, alcanzar periodos de vida ilimitado. Para su realización afirman que se requiere del uso de una Nanotecnología ya madura, aunque, hay, también, otras formas menos extremas de fusionar la mente humana con la computadora y hoy día se están desarrollando interfaces del tipo neuro/chip. Esta tecnología está en sus pasos iníciales y sueñan en un futuro poder conectarse en forma directa al ciberespacio.

Son muy pocos los que analizan la posibilidad de sociedades en las cuales hombres y máquinas vivan de forma cooperativa y que dadas sus diferencias, que son evidentes, puedan complementarse y realizar las tareas para la cual cada uno está mejor capacitado. Por otra parte, se ignoran las posibilidades de desarrollo del cerebro, el que, al igual que la máquina no se utiliza en toda su potencia y esta capacidades podrían ser estimuladas y ampliadas. En cambio son muchos los que creen que las máquinas vendrán a sustituir a una humanidad decadente y sin futuro, y piensan que solo las máquinas estarán a la altura del mundo posmoderno o posindustrial que se avecina.

Inteligencia artificial, el futuro del hombre

IA - futuro del hombre

“¿Será posible llegar a una era poshumana? ¿Qué tendrá que suceder o que está sucediendo ya? El hombre construye máquinas –cada vez más potentes– a una velocidad nunca antes imaginada; y mientras el desarrollo de las máquinas parece no tener límites, la especie humana da la impresión que haber detenido su proceso evolutivo. Tiene sentido pensar que las máquinas le darán alcance e incluso lo rebasarán. ¿Y qué sucederá entonces? ¿Tendrá el hombre que someterse al dominio de las máquinas o surgirá alguna forma de fusión entre hombres y máquinas, en la que el hombre pierda su identidad humana y se dé inicio a la era poshumana?”

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Breve recorrido temático por la inteligencia artificial

Heurística

En sus inicios la inteligencia artificial (IA) se fundamentó en las búsquedas heurísticas. Se creía que el hombre resolvía todos los problemas a través de métodos heurísticos y se pensaba que la mente estaba conformada por potentes mecanismos heurísticos capaces de partir de lo general a lo particular tal como sucedía con los algoritmos de computación. Se creía que todos los problemas se podían resolver recorriendo un árbol de objetivos y la solución del problema, consistía en encontrar el camino correcto, desechando todas aquellas vías poco fértiles. La dificultad estaba en cómo desechar esas ramas o caminos improductivos, quién podría garantizar que ese camino después no fuese el más adecuado, hasta qué profundidad había que recorrer el árbol para estar seguro de que esa vía era errónea, cómo evitar, qué producto de la ramificación creciente del árbol, un exceso de combinaciones incalculables (explosión combinatoria). También se elaboraron programas para juegos que van desde los tan complejos como el ajedrez, pasando por el de damas, hasta los más sencillos como el tic tac toe. Este último, dada la velocidad actual de las computadoras es posible resolverlo a través de una exploración exhaustiva.

Entonces, se soñaba con hallar un algoritmo general basado en los principios heurísticos que fuera capaz de resolver cualquier tipo de problema. Ejemplo de ello fue el GPS (solucionador general de problemas) con el cual se podía demostrar cualquier tipo de teorema matemático, pero era incapaz de resolver problemas de carácter elemental que requieran un mínimo de sentido común. Con el tiempo estos resolvedores generales fueron abandonados y se trató de darle solución a problemas más específicos, problemas que dependían de un dominio de aplicación y los cuales se solucionaban a través de los conocimientos que se poseían sobre ese dominio, lo que dio lugar a la explosión de los sistemas basados en conocimientos más conocidos como sistemas expertos, los cuales debido a la estrechez de su dominio en la solución de los problemas, no cumplían con las expectativas de los usuarios. Esto, entre otras cosas, trajo como consecuencia la crisis del paradigma simbolista dentro de la IA lo que originó nuevos paradigmas.

Desde sus comienzos la inteligencia artificial (IA), intentó salirse del esquema cibernético demasiado abarcador y, precisamente, se trazó como línea de investigación, propósitos más concretos, como el de reproducir la inteligencia en una computadora. Quizás por inercia, influidos, aun, por la cibernética, muchos de los investigadores siguieron trabajando en líneas más generales como el demostrador general de problemas (GPS en inglés) o los primeros intentos con las redes neuronales (que no soportaron las críticas de Minsky). Todas estas líneas se fueron abandonadas y sustituidas por investigaciones más concretas, en realidad se quería que la inteligencia artificial (IA) fuera una ciencia exacta, de ahí el uso del aparato matemática y la creación de laboratorios de IA.

En matemática se perfeccionaron los cálculos estadísticos, el análisis del razonamiento, el tratamiento de la incertidumbre, la lógica matemática y una de las líneas más promisorias: la lógica difusa de Zadeh. También se crearon nuevos lenguajes de programación siendo el Lisp (creado por MacCarthy, uno de los padres de la IA) y el Prolog. Pero como decía una ciencia no está completa sino cuenta con modelos experimentales y la IA creó sus propios laboratorios para modelar la inteligencia.

Mundo de bloques

Otro de los intentos de la inteligencia artificial fue tratar de comprender los estados mentales a través de “mundos de juguetes”, producto del desconocimiento existente sobre la naturaleza de la inteligencia y, por otro lado, existía la creencia de que lo aprendido en esos dominios de juguete se podría extender sin dificultades a problemas más complicados pero debido a la complejidad de los problemas del mundo real estos no pueden capturarse en modelos reducidos y por tanto deben plantearse directamente.

El laboratorio consistía en un brazo mecanismo controlado por una computadora y una mesa sobre la que se colocaban varios bloques, para que la computadora realizara diferentes operaciones sobre los bloques, como cogerlo, ponerlo encima de otro, quitarlo, seleccionar entre diferentes figuras: triangulo, cuadrado, etc. Con este ingenioso método se podían simular varias acciones humanas, como el lenguaje natural, ya que la comunicación en muchos casos era por medio del lenguaje natural, permitía el estudio de la planificación de tareas y el uso de agentes inteligentes que cooperaban en la solución, el estudio de la visión por computadoras y la representación de patrones, etc. A pesar de que algunos de forma despectiva le llamaron mundo de juguetes y criticaron sus logros sin tener en cuenta el impacto que han tenido posteriormente, muchas de las investigaciones que allí nacieron.

Sistemas expertos

Además de estas tareas de la vida diaria, mucha gente puede también realizar tareas más especializadas en las cuales es necesaria una cuidadosa adquisición de experiencia. Son tareas como el diseño en ingeniería, los descubrimientos científicos, los diagnósticos médicos y la planificación financiera. Los programas que pueden resolver problemas sobre dominios también están bajo la tutela de la IA. Otro campo importante donde la IA ha tenido éxito es en la simulación de las formas de trabajar, de abordar y de resolver los problemas en aquellas ramas de la actividad humana donde la experiencia y la experticidad juegan un papel predominante, dando lugar a los denominados Sistemas Expertos.

En esta época se magnificaron las potencialidades de las investigaciones y alcances de la Inteligencia Artificial, los innegables avances, el rápido crecimiento de las diferentes ramas que la integran y el avance tecnológico conllevaron a que los investigadores se erigieran en ‘profetas’, y al interpretar los indiscutibles logros de esta nueva ciencia pronosticaran el inminente desarrollo de sistemas INTELIGENTES, capaces de sustituir al hombre no sólo en tareas burdas y repetitivas, sino en el campo del pensamiento, el razonamiento y la creación. Varios de ellos predijeron desde mediados de siglo que a finales del mismo ya existirían máquinas ‘inteligentes’.

Debido a su matiz comercial, los SE no fueron muy bien acogidos por los investigadores puros, pues estos sistemas eran considerados como hijos bastardos de la Inteligencia Artificial. No obstante muchos científicos abandonaron sus laboratorios para ir a desarrollar SE, y dar así origen a lo que muchos llamaron la IA aplicada con objetivos muy definidos: elaborar sistemas que fueran capaces de solucionar problemas propios de un experto para un campo específico.

Todo ello trajo como consecuencia que los SE invadieran el espacio de la informática y numerosas empresas de alta tecnología, mientras los gobiernos de EE.UU. y Japón comenzaron a invertir millonarias sumas en las investigaciones de la IA y miles de aplicaciones se realizaron y actualmente se utilizan.En la década de los 80, se pensaba que la humanidad se encontraba “…ante un reto de imprevisibles consecuencias”, pues se avecinaban cambios que trastocarían muchos paradigmas que rigen el mundo. Los investigadores de la Inteligencia Artificial se hacían preguntas como:

  • ¿Qué será de los matemáticos cuando los Sistemas Expertos sean capaces de deducir todos los teoremas que se deriven de una cierta axiomática?
  • ¿Qué harán los abogados cuando haya una herramienta capaz de preguntar a sus clientes y de darles consejo sin posibilidad de error y utilizando toda la legislación y jurisprudencia?
  • ¿Qué será de los médicos cuando existan bases del saber capaces de almacenar los conocimientos y la experiencia de cientos de especialistas en una materia?.

En octubre de 1981 se sentaron las bases para el desarrollo de las computadoras de 5ta generación en una conferencia Internacional en Tokio, Japón. En este proyecto se adoptó el lenguaje PROLOG como lenguaje fundamental que sería soportado por el hardware a construir.

Inteligencia artificial fuerte y débil

En los primeros años de la IA luego del paradigma cibernético con su intento de construir una mente mecánica, le siguió el paradigma cognitivo y la idea de reproducir la mente por medio de algoritmos, ya que la mente no era otra cosa que estados mentales que se procesaban en el cerebro al igual que los programas en una computadora. Lo cual llevó a muchos investigadores en el campo teórico a pensar que una vez que se descifraran los procesos de la mente era seguro desarrollar los algoritmos que representaban esos procesos, es obvio, ya que la mente lo que hace es manipular símbolos por medios algorítmicos. De ahí surgieron los métodos heurísticos, las reglas de producción, los mecanismos de resolución de problemas, etc.

También surgieron los primeros desacuerdos entre los investigadores quienes no se ponían de acuerdo, en, si esa representación simbólica, se basaba en la lógica (la sintaxis, cálculo de predicados) o en la semántica (estructuras semánticas, guiones). Discusión que llevó a que se formaran dos grupos: los defensores de la lógica (a los que llamaban los pulcros, ya que siempre vestían de forma impecable) y los semánticos (llamados zarrapastrosos, estos andaban peludos y vestían de forma no convencional). Como era de esperar a nivel académico se impusieron las ideas de los pulcros, en cambio muchas de las aplicaciones más importantes en IA han provenido de las investigaciones de los zarrapastrosos. Pero, métodos a parte, ambos compartían un sueño: descubrir los programas que hacen funcionar la mente.

De todo lo anterior se desprende que era totalmente posible reproducir la mente en una computadora, bastaba con encontrar la descripción algorítmica de los estados mentales. Y por muy compleja que pareciera el funcionamiento de la mente, en el fondo no era otra cosa que complejos algoritmos, y la tarea de los investigadores de la IA consistía en descifrar esos procesos y su conversión en algoritmos para luego introducirlos en una computadora e ir conformando una nueva inteligencia no humana.

Ahora, para que la máquina tenga todos los algoritmos que conforman la mente, primero, hay que ir descubriendo los mecanismos de la mente, traducirlos en algoritmos para incluirlos en la computadora, así sucesivamente hasta que se haya reproducido totalmente la mente humana, y pueda funcionar en una computadora. Fueron muchos investigadores en esa época, principio de los 50, dieron esto por hecho y afirmaron que en los anos 80s ya existirían máquinas con inteligencia humana, en ese entonces no se hablaba de superar la inteligencia humana, ni de singularidad tecnológica, etc.

La idea de una IA fuerte ha sido el sueño de casi todos los investigadores de ese campo. Sostiene que todas las operaciones mentales son manifestaciones sofisticadas de complicados procesos computacionales, y que es irrelevante si tales procesos son llevados a cabo por un sujeto humano, un objeto físico o un dispositivo electrónico. Por lo que acepta que la mente humana puede ser reproducida o copiada para otro medio, el cerebro se considera un soporte más.

En cambio para la IA débil (menos radical que la anterior, y también más extendida desde el fracaso del enfoque idealista de los primeros años) computación no supone consciencia, y la simulación artificial de actividades mentales en ningún caso da origen a fenómenos mentales como dolor, reconocimiento, entendimiento o intencionalidad. No obstante se acepta la posibilidad de una simulación de la mente que suponga identidad funcional, aunque nunca identidad estructural.

La IA débil considera que la mente funciona diferente a los sistemas de computación y solo aspiran a desarrollar sistemas informáticos que tenga un comportamiento tan inteligente como el del ser humano. Se acepta la creación de un algoritmo suficientemente complejo que podría ser codificado a través de un programa computacional y controlar un robot de la misma forma que lo haría un ser humano.

¿Podrá la máquina superar la inteligencia humana? La idea está ligada al desarrollo de la Inteligencia Artificial y su sueño de reproducir la mente humana en una computadora. Puede parecer absurdo, pero si partimos de la metáfora, aceptada por todos los investigadores de la IA, que tanto el cerebro, que contiene la mente, como el hardware, que contiene los programas; se basan en el procesamiento de la información. Por lo que la mente no es otra cosa que algoritmos altamente complejos que pueden ser codificados en forma de programas.

Los defensores de la IA fuerte están convencidos de que se podrán reproducir todas las capacidades humanas, incluyendo la consciencia en una máquina. Y aunque esta idea ha ido variando con el tiempo, no ha cambiado en su esencia.

Nuevos enfoques de la IA

.Actualmente, la ciencia deja de encerrarse en sí misma y se fija en lo que le rodea, comprende que la mejor manera de entender cómo funciona algo en un ser humano es entenderlo primero en los animales más simples. Es así que la ciencia descubre las propiedades emergentes de la inteligencia, como resultado de la interacción compleja de sencillos elementos y emula con los procesos genéticos evolutivos en la búsqueda de mejores soluciones a problemas realmente complejos.

Luego del fracaso en los 80s del paradigma simbólico, basado en los métodos heurísticos, los sistemas basados en conocimientos. Se necesitaba de nuevos enfoques de ahí que se retomaran

Nuevas tendencias en la IA:

  • Redes neuronales: Las investigaciones comienzan a concentrarse en el cerebro y sus conexiones en lugar de los algoritmos de la mente.
  • Agentes inteligentes: Se concentran en la inteligencia distribuida en diferentes agentes (con conocimientos parciales) que al integrarse logran resolver problemas complejos en lugar de grandes bases de conocimientos cerradas.
  • Máquinas superinteligentes: Se cifra la esperanza en el hardware, máquinas cada vez más potentes (ley de Moore), que con el tiempo llegaran a superar la potencia del cerebro, en lugar de aspirar a descifrar la mente por medio del software.
  • Algoritmos genéticos: Se aceptan los avances de otras ciencias tales como la biología, en lugar de en lugar de atrincherarse en modelos exclusivamente informáticos.
  • Robots reactivos, se desarrollan pequeños robots capaces de interactuar con en el medio y que vayan aprendiendo de los obstáculos, en lugar de los sistemas basados en el conocimiento, que están desligado de la realidad y hay que alimentarlos de forma manual, de ahí que recibieran el mote de sistemas autistas.

La IA durante sus primeros años se mantuvo fiel al paradigma simbolista, el cual a su vez se dividía en dos grupo, los que se apoyaban en la lógica para la representación de los conocimientos, un ejemplo de ello el lenguaje Prolog y los que se apoyaban en la semántica y buscaban representar los conocimientos a través de estructuras semánticas como guiones, marcos (frames), redes semánticas, etc. Pero ambos se basaban en la presentación de los estados mentales en forma de algoritmos. Con el tiempo surgió un nuevo paradigma: el conexionista el cual más que representar los estados mentales buscaba la representación de las conexiones que se establecen entre las diferentes de una organismo, ya sean neuronas (redes neuronales), agentes (agentes inteligentes), genes (algoritmos genéticos) y como de estas conexiones se genera un accionar inteligente.

Hoy en día el enfoque más prometedor parece ser en de las redes neuronales, el cual está siendo adoptado actualmente por Google, en su aspiración de crear una inteligencia artificial. Las redes neuronales a diferencia de los sistemas simbolistas que obligaba a describir todo el conocimiento humano en forma de reglas, lo cual obligaba a tener en cuenta toda la experiencia humana, tarea imposible. Las redes neuronales permiten crear un núcleo de conexiones, que esta puedan sobre su propia experiencia ir ampliándose, similar a como funciona el cerebro.

Otro de los problemas era el aprendizaje automático, como lograr que la maquina fuera aprendiendo por sí misma, si era un sistema que estaba aislado de la realidad y había que estar suministrándole los datos del mundo exterior, era necesario que las máquinas estuvieran interactuando con el mundo real, lo cual llevo a un retorno a la cibernética y sus ciberanimalitos. Hoy Rodney Brooks, investigador del MIT, tiene deambulando por su oficina pequeñas arañas cibernéticas, cuyo único objetivo es aprender a desplazarse por el laboratorio.

En estos tiempos se ha puesto de moda el concepto de aprendizaje profundo, el cual consiste en comprender y profundizar sobre los conocimientos propios y obtener nuevos conocimientos. Lo cual requiere de la ya mencionada interacción con el mundo, un sistema aislado como se pretendía con los sistemas expertos, es imposible que aprenda por sí mismo. La forma más utilizada ha sido, desde la cibernética hasta nuestros tiempos, el uso de pequeños robots con uno conocimientos mininos, pero que sus “cerebro electrónico” sea capaz de crear nuevas conexiones y nuevas interpretaciones de la realidad, la otra seria un sistema (software) que este en interacción con el medio, el caso del buscador de Google, que esta interactuando con los usuarios y puede aprender de ello, por eso no es de extrañar que Google este apostando al aprendizaje profundo y realizan enormes inversiones. Lo interesante en Google, es que esta combinando las ideas de las redes neuronales con las del aprendizaje profundo y para ello ha contratado a varios expertos en las dos ramas los que tiene trabajando en la creación de un buscador inteligente, lo que justifica porque el desinterés de Google en la web semántica, evidentemente su proyecto es otro.

Inteligencia artificial distribuida

En la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) se estudia la solución cooperativa de problemas por un grupo de agentes distribuidos. Tal cooperación se basa en que ninguno posee la información (experticidad, recursos, etc.) para resolver completamente el problema y donde un agente tiene como característica la de ser una entidad más o menos autónoma, con conocimientos propios y de su entorno así como con la posibilidad de interactuar con dicho entorno y otros agentes. A diferencia de los sistemas expertos, llamados por muchos “sistemas autistas” estas nuevas investigaciones se ocupan de que los mismos sean capaces de interactuar con el entorno o lo que es lo mismo que sean abiertos y flexibles.

Por otra parte, los agentes inteligentes se perfilan como una de las aplicaciones de la IA más prometedoras debido a su estrecha relación con Internet (la tercera revolución de la informática). Sin crear falsas expectativas, debemos recordar los sistemas expertos y los agentes inteligentes dadas las ventajas que representan para el acceso a las redes. Ellos están llamados a cambiar nuestra forma de trabajo al permitir a los usuarios moverse en ambientes más cómodos y amistosos.

Inteligencia artificial general

El objetivo original del campo de IA fue la construcción de “máquinas inteligentes”, es decir, los sistemas informáticos con inteligencia similar a la humana.  Desde hace décadas la mayoría de los investigadores de la IA se han centrado en lo que se ha llamado ” la IA estrecha”,  la producción de sistemas de IA que muestran la inteligencia respecto a las tareas específicas, muy limitados.  Debido a la dificultad de esta tarea, en los últimos años, cada vez más los investigadores han reconocido la necesidad  -y la viabilidad- de volver a los objetivos originales de la IA mediante el tratamiento de la inteligencia en su conjunto. Cada vez más, hay una llamada a hacer frente a los problemas más difíciles de la “inteligencia de nivel humano” y más ampliamente a la inteligencia artificial general (IAG). La investigación difiere de la investigación en IA ordinaria haciendo hincapié en la versatilidad y la integridad de la inteligencia, y llevando a cabo la práctica de la ingeniería de acuerdo con un esquema de un sistema comparable, en cierto sentido,  a la mente humana.

¿Qué es la inteligencia artificial general (IA general)?

Según sus creadores la IA general tiene las siguientes características

  • Hace hincapié en el carácter del uso general de la inteligencia
  • Asume un punto de vista holístico o integral de la inteligencia
  • Cree que ha llegado el tiempo para construir una IA que sea comparable a la inteligencia humana.

Lo que nos acerca a la idea original de la IA que debido a sus tropiezos se fue separando de esos objetivos. Y retoma la idea de una IA fuerte

La IA general al igual que la llamada IA estrecha, se propone convertirse en una ciencia exacta y define su línea teorice en tres campos

  • Una teoría de la inteligencia,
  • Un modelo formal de la teoría,
  • Una implementación computacional del modelo.

El último punto me recuerda los laboratorios de IA donde se experimentaba con el mundo de bloques.

Hasta el momento, las principales técnicas utilizadas en proyectos IA general incluyen las técnicas de la IA clásica:

  • Lógica matemáticaTeoría de la probabilidad (tratamiento de la incertidumbre)
  • Sistema de producción (estrategias para las reglas)
  • Base de conocimientos (representación del conocimiento)
  • Algoritmos de aprendizaje (ahora se ha puesto de moda el aprendizaje profundo)
  • Robótica (sistemas de planificación)
  • Redes neuronales
  • Computación evolutiva (algoritmos genéticos)
  • Sistema multi-agente (agentes inteligentes)

La IA general, levanta cierto escepticismo, algunos creen que es más de lo mismo y se preguntan ¿Por qué ahora si? ¿Quién sabe?, tal vez se pueda aprender de los errores anteriores o a lo mejor las condiciones tecnológicas han cambiado tanto, que ahora si es posible..

Máquinas inteligentes

Mientras la Inteligencia Artificial se desangra en pugnas internas y en definir qué es y que no es Inteligencia Artificial, en la computación convencional el hardware marcha a paso acelerado en la construcción de máquinas cada vez más rápidas, con más memoria y más posibilidades de cálculos simbólicos, que se pronostica alcanzará la creación de máquinas inteligentes a corto plazo sin necesidad de la Inteligencia Artificial.

Si partimos del hecho que las máquinas son cada vez más veloces, piensen en las primeras computadoras que no alcanzaban los 10 Megahertzios (Mhz) a las actuales que ya sobrepasan los 3 Gigahertzios y no se vislumbra ningún límite para que esta velocidad no siga aumentando. Con la obtención de máquinas superveloces, estas podrán efectuar un billón de operaciones por segundos, con lo cual según Moravec estarán en condiciones de alcanzar el nivel de la inteligencia humana. Aun más, teniendo en cuenta que el cerebro humano trabaja a una frecuencia de 100 hertzios o ciclos por segundo y que no se vislumbra una cota que limite la velocidad de procesamiento de la computadora basada en un hardware cada vez más sofisticado, con mayor capacidad de memoria, varios procesadores centrales (la materia gris de la máquina), mayor velocidad de acceso a los periféricos; parece posible, incluso, que la máquina pueda superar al hombre.

Vemos que esta idea sigue la tendencia de priorizar el hard sobre el soft y se apoya sobre los siguientes conceptos:

  • La evolución de las máquinas es más rápida que la de los humanos, mientras las máquinas sufren un crecimiento acelerado, la evolución natural de los humanos está prácticamente detenida.
  • La aceleración de las tecnologías se seguirá incrementando hasta llegar a un punto que escapa a las capacidades de los humanos (singularidad tecnológica).
  • La máquinas se irán auto construyéndose a sí misma cada vez más perfeccionadas, más veloces, con más memoria, dotadas de mejores algoritmos, podrán llegar a convertirse en máquinas superinteligentes que superen a los humanos.
  • La inteligencia de las máquinas dada la complejidad que irán adquiriendo y las conexiones internas (circuitos) o externas (redes) podrá despertar como una entidad auto consciente.

¿Hay alguna razón que nos pueda llevar a pensar que será así?

Hoy la maquina supera al campeón del mundo en ajedrez, no sería esto razón suficiente. Sin embargo la maquina no utiliza la misma forma de pensar que el humano, su fuerza se basa en su velocidad de calculo que le permite explorar de forma casi exhaustiva todas las variantes, además, por supuesto, de contar con valoraciones estratégicas, pero lo que la hace invencible es su velocidad para calcular las variantes, lo que se llama algoritmo de fuerza bruta. Pero, esto apoya la tesis que según las maquinas mejoren su hardware obtendrán resultados mejores así, hasta superar a los humanos en todas sus facetas.

¿Será posible que las maquinas sean más inteligentes que los humanos sin tener conciencia de sí misma?

Los programas de ajedrez son una demostración palpable de lo que podría llamarse una inteligencia basada en la fuerza bruta, dado que su método consiste en la velocidad de cálculo, lo cual le permite buscar en grandes espacios y procesar una cantidad enorme de información, velocidad de procesamiento que supera ampliamente la del cerebro humano. Muchos creen que la rapidez creciente en el cálculo de las computadoras, que no parece tener límites, debe conducir al surgimiento de las llamadas máquinas inteligentes, afirmación sustentada en que las computadoras al poder valorar más variantes de un problema, ya sea el juego de ajedrez, un cálculo de ingeniería, un diseño industrial o un diagnóstico mecánico, será capaz de alcanzar soluciones más rápidas y eficientes, relegando la de los humanos a un segundo plano. Este argumento se fundamenta en el auge acelerado que se evidencia en el hardware de las computadoras, mientras subestima el desarrollo del software e ignora las posibilidades del cerebro.

Para muchos es preocupante que los aciertos de la IA surjan de métodos tan simples como búsqueda por fuerza bruta, y que la contribución más importante para el avance de la IA haya sido la Ley de Moore y los aumentos implacables en la velocidad de la computadora,

Superinteligencia artificial

Podemos preguntarnos si es posible el surgimiento de una inteligencia superior a la humana, comenzaremos por la definición de Singularidad tecnológica: “Es un acontecimiento futuro en el que se predice que el progreso tecnológico y el cambio social se acelerarán debido al desarrollo de inteligencia sobrehumana, cambiando nuestro entorno de manera tal, que cualquier ser humano anterior a la Singularidad sería incapaz de comprender o predecir”. De lo que se desprende que para que se produzca ese progreso tecnológico acelerado que se nos escapa de las manos y somos incapaces de predecir una vez que se desencadeno, es el surgimiento de una inteligencia superior a la humana.

Siguiendo a Vinge, el primero en usar el término singularidad tecnológica, esta inteligencia artificial superior a la humana se puede lograr por cuatro vías: superinteligencia artificial (cuando las máquinas se hacen más inteligentes que los humanos), superinteligencia hibrida (cuando los humanos y las máquinas se funden en un Cyborg), superinteligencia global (cuando humanos y máquinas por medios de internet interactúan y crean una inteligencia colectiva o cerebro global) y la superinteligencia biológica (donde se mejora la inteligencia a través de la manipulación genética). Siendo la superinteligencia artificial la más defendida por los teóricos de la singularidad.

Aunque la superinteligencia artificial parecía la más lejana de las cuatro dado el estado del arte de las investigaciones en inteligencia artificial y el sueño de una inteligencia artificial parecía abandonado, los denodados esfuerzos de Ray Kurzweil, la han puesto de nuevo de moda y prueba de ello son la creación de la Universidad de la Singularidad por el propio Kurzweil y su ingreso en Google como directivo para el desarrollo de la IA. Ya el hecho de que Google se haya tomado en serio las ideas de Kurzweil, demuestra que la transnacional está convencida de la posibilidad de alcanzar una superinteligencia artificial y por lo tanto la aceptación del surgimiento de una singularidad tecnológica y el ideal de una inteligencia artificial capaz de autoprogramarse, de aprender por sí misma y en un futuro ser autoconsciente.

Imagen: Terabito

Superinteligencia: Caminos, peligros, estrategias

Nick Bostrom

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Cuales son las vías para el desarrollo de una inteligencia artificial

IAavanzada

En el artículo Crisis de la inteligencia artificial decíamos lo siguiente:

La Inteligencia Artificial se ha visto siempre como una ciencia teórica, desligada de la realidad, mientras para otros son métodos que permiten investigar el cerebro. Pero, en realidad, ¿cuáles han sido sus logros? ¿Cómo ha influido en la comprensión de la mente humana?

La IA parece irreconciliable si la analizamos a través de sus tres vertientes:

  • Estudio de la mente humana.
  • Sistemas informáticos inteligentes.
  • Sistemas comerciales basados en las técnicas de la IA

Estudio de la mente: Descubrir los enigmas de la mente humana, donde la máquina es utilizada como laboratorio para verificar las teorías.

Sistemas informáticos: analizar las técnicas informáticas de simulación del comportamiento inteligente

Sistemas comerciales: la máquina es una herramienta que a través de programas inteligentes servirá al hombre en sus tareas diarias.

Cada uno de estos métodos niega los progresos del otro, y en algunos casos considera que no tiene nada que ver con la Inteligencia Artificial.

De acuerdo a estos enfoques surgen tres áreas de investigación y desarrollo de la Inteligencia Artificial.

Ciencia cognoscitiva – Estudio de la mente
Máquinas inteligentes – Sistemas informáticos
Ingeniería del conocimiento – Sistemas comerciales

Estudio de la mente:

Se considera una ciencia natural que investiga sobre la mente que trata de comprender los mecanismos de la creatividad del ser humano apoyándose en las computadoras como soporte del pensamiento de este grupo se desprenden dos grandes ideas que han llenado de promesas las investigaciones de la IA: la IA fuerte y la IA débil.

La Inteligencia Artificial fuerte:

La idea de una IA fuerte ha sido el sueño de casi todos los investigadores de ese campo. Sostiene que todas las operaciones mentales son manifestaciones sofisticadas de complicados procesos computacionales, y que es irrelevante si tales procesos son llevados a cabo por un sujeto humano, un objeto físico o un dispositivo electrónico. Por lo que acepta que la mente humana puede ser reproducida o copiada para otro medio, el cerebro se considera un soporte más.

En cambio para la IA débil (menos radical que la anterior, y también más extendida desde el fracaso del enfoque idealista de los primeros años) computación no supone consciencia, y la simulación artificial de actividades mentales en ningún caso da origen a fenómenos mentales como dolor, reconocimiento, entendimiento o intencionalidad. No obstante se acepta la posibilidad de una simulación de la mente que suponga identidad funcional, aunque nunca identidad estructural.

Se acepta la creación de un algoritmo suficientemente complejo que podría ser codificado a través de un programa computacional y controlar un robot de la misma forma que lo haría un ser humano.

Sistemas informáticos:

A este grupo no les preocupa tanto las cuestiones filosóficas, aunque su afiliación esta dentro de una IA débil. Para ellos la meta es construir máquinas más perfectas, aprendiendo a representar y manipular el conocimiento sobre el mundo real mediante una computadora y no les preocupa en lo más mínimo si la forma de pensar de las máquinas está de algún modo relacionada con la forma humana de pensar.

Para estos investigadores la máquina es el tema de su investigación, la cual es vista como un todo (soft y hard) y se pretende que esta como tal alcance niveles de inteligencia, posiblemente no alcanzados por el hombre, cada vez más avanzados. Y se especula sobre la posibilidad de que la máquina sustituya al hombre, dada las posibilidades ilimitadas de la misma.

Las mayores aportaciones al campo de la IA se debe a este grupo en temas tan importantes como: la robótica, las tecnologías del conocimiento, la IA distribuida, máquinas para lisp, etc.

Sistemas comerciales:

Se elaboran aplicaciones para resolver problemas que antes eran competencia sólo de los humanos. Son los especialistas de computación que se dedican a abordar a través de algoritmos tareas poco estructuradas con fines prácticos, casi siempre utilizando estructuras de datos complejas.

Se puede ver como rama de la ingeniería dedicada a crear productos comerciales, sobre todo sistemas especializados. Por ejemplo los sistemas expertos

Cada enfoque crea una filosofía de trabajo que hace incompatible la comunicación entre cada grupo de investigadores, desde sus “creencias” entre MENTE, MAQUINA Y USUARIO. Incluso hasta la forma de ver la máquina cambió para cada uno.

Ahora veremos otra clasificación de la IA desde un enfoque más reciente

Orientación de las investigaciones en IA

  • Sociales: centrada en los impactos sociales de la IA (desde lo intelectual para lo social)
  • Economicista: centrada en el crecimiento del mercado potenciado por la IA (desde lo económico para lo económico)
  • Intelectualista: centrada en el reto intelectual de construir una IA (desde lo intelectual para lo intelectual)
  • Colaboracionista: centrada en la colaboración.

Intelectual: La IA como ciencia que permita construir una inteligencia (no humana) que iguale y supere a la humana. Se construye a nivel de laboratorio en un centro de investigación.

Social: El impacto de la IA, riesgos y beneficios. Las consecuencias que tendrá sobre la humanidad.

  1. El impacto de la IA sobre el individuo: nos hará más inteligentes y sabios, facilitará el perfeccionamiento individual, aumentarán las facultades humanas.
  2. El impacto sobre la sociedad: Eliminará las injusticias, mayor acceso a la educación, la salud al alcance de todos, permitirá un monitoreo constante del estado de salud de cada individuo.
  3. El impacto económico: no habrá pobreza, se alcanzará la prosperidad, los ricos serán más ricos (aumentará la brecha entre ricos y pobres), las grandes transnacionales controlarán la economía mundial, se eliminaran trabajos y surgirán otros, existirán nuevas oportunidades de negocio
  4. El impacto en la ecología: Por una parte se podrá alcanzar una mayor sostenibilidad en el planeta, mayor protección de los recursos, lograr el equilibrio en el ecosistema por la otra se aumentara la degradación del planeta.

Clasificación de la IA

  1. IA clásica o simbolista. Programas (heurística)
  2. IA estrecha. Sistemas expertos (aplicación)
  3. IA emergente o conexionista. Super IA (aceleración del hardware). Redes neuronales. Era actual
  4. IA general. Retorno a la IA clásica (ciencia cognitiva)

IA evolucionista. Ciencias de la complejidad con el entorno y de la auto-organización que se produce (transdisciplinar). Próxima era

IA clásica, una IA basada en programas

IA estrecha ante el fracaso de la IA clásica, la IA abandona sus grandes objetivos y se dedica a objetivos más modestos como los sistemas expertos (IA estrecha)

IA emergente. Una IA basada en la velocidad en la mejora de sus componentes. Se basa en programas que aprovechan la velocidad del hardware (más y mejores dispositivos). Donde los programas se van ajustando a las capacidades de los dispositivos.

IA evolutiva parte de la interacción entre personas y máquinas

Investigación y desarrollo para una inteligencia artificial

  • Centro de investigación académicos (academias, universidades). IA construida en laboratorios
  • IA propietaria. Como servicio propiedad de las empresas de las tecnologías de la información
  • Instituciones patrocinadas (ONG. IA beneficiosa En este caso cabe preguntarse ¿por quién? Un patrocinador altruista o uno que busca solo ganancias.
  • Comunidades libres. Software comunitario (software libre). IA libre
  • Centros financiados por empresas privadas (PyMES). IA comercial (producto)
  • Institutos gubernamentales. Centros financiados por el estado, educación, salud, militares, etc. IA gubernamental.

 Tipos de inteligencias sobrehumanas (era tecnológica).

  • Superinteligencia artificial (visión tecnologista) – Singularidad tecnológica (Kurzweil)
  • Inteligencia artificial avanzada propietaria (visión economicista) – Singularidad tecno-liberal (Google)
  • Inteligencia artificial avanzada beneficiosa (visión racionalista) – Transhumanismo democrático (Bostrom)
  • Ampliación de la inteligencia colectiva Colectiva (visión transdisciplinar) – Autoorganización sistémico-cibernético (Malone)
  • Superinteligencia Global (visión social) – Singularidad distribuida (Heylighen)
  • Superinteligencia Transhumana (visión transhumanista) – Transhumanismo liberal (Nuevas transnacionales)

Visiones desde el impacto de las tecnologías

  • Racionalistas: crear una IA alineada que resuelva todos los problemas, incluido la inmortalidad
  • Transhumanista: la creencia que uno de invertir en tecnologías de extensión de vida
  • Transdisciplinar: ampliación inteligencia producto de la interacción entre humanos y tecnologías.

Por último mencionaremos las vías para el desarrollo de la inteligencia artificial desde la visión racionalista

Vías para crear una inteligencia artificial (IA) capaz de igualar o de superar a los humanos

  • Super Inteligencia Artificial (tecnoutopía)
  • IA avanzada beneficiosa / IA avanzada propietaria (cosmovisión/social)
  • IA general (ciencias cognitivas)
  • IA estrecha (IA aplicada / SE)

Superinteligencia artificial

Acelera las tecnologías inteligentes. Singularidad tecnológica (imperativo tecnológico)

Carácter utópico/filosófico: Tecnoutopía, tiene un carácter religioso inspirado en el cristianismo, alcanzar el paraíso en la tierra por medio de las tecnologías.

  • Super Inteligencia Artificial (Poshumano): Acelera las tecnologías inteligentes. Singularidad tecnológica (cosmovisión tecnocentrista). Construcción de un prototipo inicial que por medio del aprendizaje automático es capaz de autoprogramarse y que da lugar al inicio de la singularidad. Enfoque analítico-reduccionista. La super IA surge a partir de un punto (emergencia) de forma abrupta (aceleración) sin la participación de los humanos, aunque en sus inicios se construye  en un laboratorio, pero luego escapa al control humano.

Podemos decir que la línea trascendente es la parte mística de cada visión, la aspiración de trascender las limitaciones humanas aquí el ideal es recargar la mente en un soporte digital, llámese nube, matriz, red, mundo virtual, etc. Donde la mente pueda desarrollarse infinitamente.

Inteligencias artificiales avanzadas

Carácter social (cosmovisivo): Construir una IA avanzada tiene un alcance cosmovisivo pero orientado a los problemas sociales, como reacción a los peligros  (y beneficios) de una Super IA

  • IA avanzada beneficiosa: Alineada con los intereses humanos. Cosmovisión tecno-democrática (centros patrocinados). Los peligros de una super IA
  • IA avanzada propietaria: Orientada al mercado (imperativo económico) – Cosmovisión tecno-liberal. Los beneficios de una super IA (sobre todo económicos): IBM (Watson), Google, Microsoft, Facebook, Aple, etc.

Construir una IA avanzada robusta y beneficiosa, se ha convertido en el tema principal de los centros de investigación. Es el ideal de casi todas las cosmovisiones que por medio de las tecnologías buscan mejorar a la sociedad y a los individuos.

Inteligencia artificial general

Carácter científico (intelectual): Construir una IA avanzada, son las investigaciones para el desarrollo de inteligencia artificial como parte de las ciencias cognitivas, retorno a la IA clásica

Inteligencia artificial estrecha

Carácter técnico: (a corto plazo). No tienen un carácter general ni de alcance cosmovisivo,  son aplicaciones puntuales que busca la implementación de la IA en la vida cotidiana.

Construir una IA avanzada con fines productivos (IA estrecha)

  • IA aplicada (sistemas expertos). IA estrecha
  • IA comercial (producto). IA como producto que se comercializa – Ingeniería informática orientada al mercado (empresas privadas)
  • IA para el bien. IA para lograr el mayor beneficio a nivel social – Ingeniería informática orientada a la sociedad (centros financiados)

Los riesgos de la IA

  • El desempleo
  • No estar preparado para la era tecnológica
  • No todas las vías conducen al mismo escenario
  • Propuestas de desarrollo para cada vía

Existe una gran confusión con el logro de una IA. Hay que tener en cuenta las líneas cosmovisiva  (IA consciente), científica (ingeniería de la IA) y la comercial (IA privativa). No es lo mismo una IA comercial que una IA propietaria.

En la era poscapitalista se necesitará cada vez de más inteligencia:

  • Las transnacionales necesitan ser más inteligentes que los competidores (IA propietaria / Transhumanismo liberal)
  • Los militares más inteligentes que sus enemigos
  • Los gobernantes más inteligentes que los opositores.

La IA como ciencia trata de encontrar la solución desde si misma (su tema de investigación) sin inmiscuirse en los problemas sociales. Lo cual no sucede con la línea de investigación cosmovisiva.

Con el surgimiento de IA conscientes, estamos ante un problema que surgirá ante la relación de los humanos con  las inteligencias que alcancen a ser autoconsciente y que de alguna forma cambia el destino de la humanidad y tendremos que elegir entre competir (subordinarlas a nosotros o someternos a ellas) o colaborar (convertirla en un aliado)

Pienso que una IA beneficiosa debería ser una forma de ampliar la inteligencia humana y es que, el primer beneficio de una IA robusta o alineada debe ser ampliar la inteligencia de todos los humanos, ya que la humanidad ante la creciente complejidad del mundo necesita de más inteligencia y sobre todo de más sabiduría para enfrentar los nuevos desafíos de un mundo que se hace cada vez más complejo.

Inteligencia artificial, el futuro del hombre

IA - futuro del hombre

“¿Será posible llegar a una era poshumana? ¿Qué tendrá que suceder o que está sucediendo ya? El hombre construye máquinas –cada vez más potentes– a una velocidad nunca antes imaginada; y mientras el desarrollo de las máquinas parece no tener límites, la especie humana da la impresión que haber detenido su proceso evolutivo. Tiene sentido pensar que las máquinas le darán alcance e incluso lo rebasarán. ¿Y qué sucederá entonces? ¿Tendrá el hombre que someterse al dominio de las máquinas o surgirá alguna forma de fusión entre hombres y máquinas, en la que el hombre pierda su identidad humana y se dé inicio a la era poshumana?”

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