La inteligencia artificial, algunos conceptos

Avengers-age-of-ultronEl paradigma simbólico

¿Podrá la máquina superar la inteligencia humana? La idea está ligada al desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) 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. De ahi que las investigaciones se orientaran a descifrar los programas que conforman los estados mentales o sea describir los conceptos en forma algorítmica. Para ello se desarrollaron nuevos programas basados en la lógica y la semántica del pensamiento humano. El paradigma simbólico o simbolista

En sus inicios la inteligencia artificial se fundamento 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).

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 simbólico dentro de la IA lo que originó nuevos paradigmas.

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 inferencias por segundos. Todos estos proyecto fracasaron y en los años 90, la decepción no se hizo esperar. Los investigadores de la IA se dieron cuenta que algo estaba mal.

Crisis de la IA

Luego del fracaso en los 80s del paradigma simbólico, basado en los métodos heuristicos, los sistemas basados en conocimientos. Se necesitaba de nuevos enfoques de ahí que se retomaran algunas ideas, en muchos casos condenadas por los padres de la IA:

El primer fracaso de la IA estuvo al pronosticas 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.

Esto dio lugar a un nuevo paradigma, el conexionista, que incluye prácticamente a todos los puntos vistos anteriormente, siendo el de más impacto teórico las redes neuronales (la simulación de la conexión entre neuronas).

Pero los resultados siguen siendo  lentos y los financistas comienzan a escasear y son muchos los que comienzan a abandonar las filas de la IA. Pero en medio de este panorama surgen nuevas ideas, en principio relacionadas las tecnologías informáticas convencionales y posteriormente de la convergencia de las tecnologías de punta como las nanotecnología y la biotecnología, ideas que están conmocionando los círculos científicos y que incluso investigadores de la talla de Marvin Minsky uno de los padres indiscutibles de la IA, se le esté dando su apoyo incondicional.

Entonces… Que 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 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”.

El paradigma conexionista

Las críticas sobre el paradigma simbolista fueron en exceso duras y fueron muchos los que lo abandonaron, incluido el sueño de hacerse rico con los sistemas expertos. Ya nadie creía en una heurística general que resolviera todos los problemas, ni en encontrar una representación algorítmica adecuada a la resolución de problemas, tampoco el aprendizaje automático rendía los frutos esperados, y los sistemas expertos se hacía demasiado costosos debido a la necesidad de estar actualizando constantemente su base de conocimientos, dado su falta de contacto con el entorno (alguien los llamo sistemas autistas). Por lo que se abandonó la simulación por medio de símbolos y algoritmos de la mente de la mente por la simulación de las conexiones del cerebro, entre otros métodos conexionistas como los algoritmos genéticos, los agentes inteligentes, etc.

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 ir conectados entre si 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 este 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 si y de ajustarse al problema e ir guardando su experiencia.

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. Aquí surge Moravec, de quien ya hablamos, quien hace una comparación entre la velocidad de procesamiento del cerebro y la velocidad de procesamiento de la máquina y según Moravec, para el 2020 se alcanzara la equivalencia entre el cerebro humano y la máquina.

Desde sus inicios podemos hablar de dos enfoques de la IA, de una parte la IA fuerte y de la otra una memos categórica a la hora de interpretar los hechos, la IA débil.

La Inteligencia Artificial fuerte y debil

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.

Siguiendo las ideas de John Searle: La IA débil tiene por único objetivo simular estados mentales sin pretender por ello que las computadoras tengan conciencia,… El objetivo de la IA fuerte, por el contrario, es una computadora con conciencia.

Viabilidad de la inteligencia artificial

A diferencia de los padres 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. Creen que las máquinas 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 se aplica para Internet, donde las conexiones entre humanos y máquinas se comportaran como neuronas dentro de una gran red, por lo que en cualquier momento de ellas emergerá una inteligencia (cerebro global).

En cambio 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).

Hay quienes afirman que la idea de crear una inteligencia artificial partiendo de cero, resulta una tarea casi imposible, en cambio, parece más lógico aprovechar la creación de la naturaleza y trabajar sobre ella. Parece 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 superinteligencia híbrida donde se combine lo mejor de los humanos con lo mejor de las máquinas.

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 (Inteligencia artificial, el futuro del hombre).

La explosión de inteligencia

Lo anterior ha ido conduciendo a un nuevo enfoque de la IA, lo cual ha divido a los investigadores de IA en dos grupos, los que defienden la explosión de la inteligencia (cuando las máquinas superan e igualan al humano) por medio del software (los programas) y los que creen en la velocidad del hardware. Y ante la dificultad que han venido desarrollando la programación de una IA tanto desde el paradigma simbolista como el conexionista, muchos investigadores se inclinan por la velocidad del hardware, y con ello la idea de construir máquinas cada vez más potentes y que en un futuro próximo (después del 2020) serán capaces de igualar la velocidad de procesamiento de información del cerebro, basándose en la inteligencia artificial fuerte. En realidad, el proyecto de crear una superinteligencia consiste en que una vez que las máquinas alcancen la inteligencia humana, ellas sean capaces de construirse a sí mismas cada vez mejores

En cambio los defensores de una explosión de inteligencia por medio del software, son más moderados (con excepción de Minsky y de Google que a ratos parecen contradecirse) y no están dispuestos a seguir arriesgándose públicamente, a pesar del las aplicaciones que se han logrado por medio de las redes neuronales en los últimos tiempos.

¿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, ya hemos visto que 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, el 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.

Moravec se fundamenta en la velocidad de las máquinas o sea en las operaciones o instrucciones por segundo que esta realiza, las cuales han ido aumentando desde 1971 que solo alcanzaban las 1000 instrucciones por segundo (1 MIPS) pasando por 10 y 100 MIPS en los 90s hasta llegar a más de las 1000 MIPS en la época actual y partiendo de ese crecimiento acelerado Moravec asume que alrededor del 2020 las máquinas habrán alcanzado los 100 millones de MIPS, que según sus cálculos basados en la metáfora del cerebro como procesador de información, para entonces, se logrará alcanzar la capacidad del cerebro humano y a partir de este momento, los humanos inevitablemente serán superados por las máquinas.

Al igual que Vinge, asume que será el mejoramiento del hardware la vía más directa para alcanzar la inteligencia artificial y que una vez que se superen las operaciones por segundo que realiza el cerebro, las máquinas “emergerán” como una superinteligencia”. Lo cual se asume por analogía con la humanidad, la que en un punto dado de su evolución “emergió como un ser inteligente”, de lo que se desprende que las máquinas también evolucionaran por una vía artificial hasta llegar a suplantar a los humanos.

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. La causa exacta de este cambio es la creación inminente de entidades de inteligencia mayor que la humana.

La idea de una singularidad de Vernor Vinge, al igual que Moravec, la 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 grafico 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.

Se está hablando del surgimiento de una superinteligencia artificial superior a la inteligencia humana, dado el crecimiento veloz que tiene el hardware y no en el desarrollo de programas que emularan la inteligencia humana como se pretendía en los primeros años de la Inteligencia artificial. Además, se parte de una inteligencia artificial fuerte que asume que la consciencia es codificable (consideran que los estados mentales son algoritmos altamente complejos).

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 impulsara 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 ese evento al que le da el nombre de singularidad tecnológica.

Los argumentos para la creación de una IA han ido cambiando a lo largo del tiempo, al igual que las expectativas.

Postulados para el surgimiento de una superinteligencia artificial

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.

Aunque Vinge hace hincapié en el surgimiento de una inteligencia artificial que por el desarrollo del hardware es capaz de superar a los humanos, también plantea otras vías para alcanzar una superinteligencia superior a la de la humanidad actual y vaticina que será una realidad en un futuro cercano, antes del 2030, y se podrá lograr esta revolución de cuatro maneras diferentes, razón para tener confianza en que el evento va a ocurrir.

Las cuatro maneras para alcanzar la singularidad tecnológica

  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)

Personalmente me deja cierta preocupación que, para muchos, los aciertos de la IA surjan de métodos tan simples como la 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.

(Esto es un compendio de varios artículos publicados anteriormente en este blog)

 

 

 

Acerca de Alejandro Madruga

Licenciado en Cibernética Matematica. Trabajo el tema de la Inteligencia Artificial desde 1986. He publicado articulos y ensayos sobre la Cibernetica y las tendencias tecnologicas. También he publicados narraciones de ciencia ficción
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Una respuesta a La inteligencia artificial, algunos conceptos

  1. Fernando Viveros Castañeda dijo:

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