En fin, ¿Qué es la inteligencia artificial?

¿Qué es la inteligencia artificial?

Desde que nació la inteligencia artificial en Dartmouth en el año 1956 hasta la fecha, todo parece ser que aun, la criatura, no cuenta con una definición exacta y a pesar de sus más de 64 años cumplidos, se sigue discutiendo que es la inteligencia artificial.

En el estudio cien años de inteligencia artificial (AI100) que se está llevando a cabo en el Instituto de Stanford en su primer informe se decía lo siguiente: Una imagen precisa y sofisticada de IA, una que compite con su popular representación: se ve obstaculizada al principio por la dificultad de precisar una definición de inteligencia artificial. En los enfoques que el Panel de Estudio consideró, ninguno sugiere que actualmente haya una IA de “propósito general”. Y agrega: Curiosamente, la falta de una definición precisa y universalmente aceptada de IA probablemente ha ayudado al campo a crecer, florecer y avanzar a un ritmo cada vez más acelerado. Los practicantes, investigadores y desarrolladores de IA son guiados por un rudo sentido de dirección y un imperativo para “seguir adelante”.

La Unesco en su Estudio preliminar sobre un posible instrumento normativo relativo a la ética de la inteligencia artificial, dice lo siguiente: A pesar de la multitud y diversidad de definiciones de IA, existe cierto consenso, al nivel más general, respecto a que sus dos aspectos pueden distinguirse: uno etiquetado habitualmente como «teórico» o «científico», y el otro como «pragmático» o «tecnológico». Y a continuación se define lo que es una IA teórica y una IA pragmática.

Hablar de IA «teórica» o «científica» es aludir al «uso de conceptos y modelos de IA para ayudar a responder preguntas sobre los seres humanos y otras cosas vivas» (Boden, 2016). Se interconecta con la ciencia cognitiva y se pregunta: ¿Es posible crear una «IA fuerte?»

La IA «pragmática» o «tecnológica» se orienta a la ingeniería. Se basa en diversas ramas: el procesamiento del lenguaje natural, la representación del conocimiento, el razonamiento automatizado, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la visión informática y la robótica (Russell y Norvig, 2016)

Podemos decir que la ciencia cognitiva se dedica a la IA teórica o científica mientras la investigación de la IA se dedica fundamentalmente a una IA pragmática o tecnológica. En el artículo: Crisis de la inteligencia artificial Publicado en el año 2007, se hablaba de tres enfoques para el desarrollo de la IA y decíamos:

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

  • Estudio de la mente humana (ciencia cognitiva).
  • Sistemas informáticos inteligentes (máquinas inteligentes).
  • Sistemas comerciales basados en las técnicas de la IA (ingeniería del conocimiento)

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.

Veamos algunas de las definiciones dadas para la inteligencia artificial

Del libro Inteligencia artificial, un enfoque moderno de Stuart J. Russell y Peter Norvig, sacamos las siguientes definiciones (IA pragmática)

  1. Sistemas que piensan como humanos. “El esfuerzo de hacer que las computadoras piensen… Máquinas con mente, en sentido literal” (Haugeland, 1985). Enfoque centrado en los humanos
  2. Sistemas que piensan racionalmente. “El estudio de las facultades mentales, mediante el uso de modelos computacionales” (Charniak y McDermott, 1985). Enfoque centrado en la racionalidad
  3. Sistemas que actúan como humanos. “El arte de desarrollar máquinas con capacidad para realizar para realizar funciones que cuando son realizadas por personas requieren de inteligencia” (Kurzweil, 1990). Enfoque centrado en la conducta humana
  4. Sistemas que actúan racionalmente. “La inteligencia computacional en el estudio del diseño de agentes inteligentes” (Poole, 1998). Enfoque centrado en la conducta racional

Por su parte en el informe AI100 se utiliza la definición de Nilsson que está acorde con el último punto de un enfoque centrado en la conducta racional: “La IA es esa actividad dedicada a hacer que las maquinas sean inteligentes, que permita que una entidad (máquina) funcione de manera aceptable (conducta) con previsión a su entorno”. Lo nuevo es que hace referencia al entorno, con lo cual se evita que este aislada del medio y deje de ser un a IA autista. Por cierto, en las definiciones anteriores cuando se habla de agentes inteligentes el entorno está implícito, más adelante veremos la definición de agentes.

Mención aparte la definición de la IA dada por la Unesco dado su compromiso con el desarrollo del ser humano desde una ética global

“La presente recomendación no pretende proporcionar una única definición de la IA, ya que tal definición tendría que cambiar con el tiempo en función de los avances tecnológicos. Su objetivo es más bien abordar las características de los sistemas de IA que tienen una importancia ética central y sobre las que existe un amplio consenso internacional. Por tanto, la presente recomendación considera los sistemas de IA sistemas tecnológicos capaces de procesar información de una manera que se asemeja a un comportamiento inteligente, y abarca generalmente aspectos de razonamiento, aprendizaje, percepción, predicción, planificación o control”.

La definición (en negritas) no está mal, pero es demasiado general y no define los fundamentos de esa IA para que se inserte dentro de la ética. Hoy son muchas las instituciones, entre ellas la Unesco, que proponen el desarrollo de una IA centrada en el ser humano (lo veremos en otro momento o ver articulo…).

Hasta ahora hemos señalado alguna de las definiciones principales, pero para tener una comprensión clara de la IA se necesitan de otras definiciones auxiliares.

Teniendo en cuenta la versatilidad de la inteligencia humana

  • IA general. Multitarea, capaz de resolver cualquier problema por difícil que sea. Alcanza niveles de solución similares a la mente humana
  • IA especifica. Solo resuelve determinados problemas.

López Mantaras, siguiendo la línea de una IA general propone la siguiente definición: “El objetivo último de la IA es lograr una máquina que tenga una inteligencia general similar a la del humano”.

Tal vez la definición complementaria más importante sea el de una IA fuerte y un IA débil.

Inteligencia artificial fuerte

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. Los defensores de la IA fuerte están convencidos de que se podrán reproducir todas las capacidades humanas, incluyendo la consciencia en una máquina y asume que el pensamiento racional no es otra cosa que un sistema que procesa información por tanto existe una equivalencia entre procesos mentales y algoritmos y entre las funciones del cerebro y el hardware de la máquina.

IA débil

Considera que las operaciones mentales funcionan de manera diferente a los sistemas de computación y se dedica a desarrollar programas que sean capaces de resolver actividades consideradas inteligentes sin que exista equivalencia entre programas y estados mentales.

Otras definiciones

Inteligencia artificial humana e inteligencia artificial ajena

Inteligencia artificial humana utiliza una definición muy parecida a la IA fuerte, en realidad la IA humana y la IA fuerte se cofunden y es muy difícil delimitarlas. Podemos decir, que en principio la IA humana no se basa en reducir la medida humana a la medida computacional partiendo de que ambos son sistemas que procesan información (IA fuerte) sino que se trata de seguir la medida humana adaptándola a condiciones mecánicas. Se acepta que la mente no es igual, pero se puede reproducir en otro sustrato.

En la IA ajena se abandona la medida humana por la medida computacional. O sea, se puede lograr un sistema con una inteligencia igual a la humana algoritmos computacionales sin imitar a la forma de razonar humana.

Para la robótica se parte de dos concepciones:

  • Robots basados en conocimientos
  • Robots basados en conducta

Con respecto a los sistemas de IA surge la siguiente duda. ¿Puede un sistema de IA desarrollado en una computadora y aislado del entorno real tener conducta? Algunos llaman a la IA sistemas autistas precisamente por su falta interacción directa con el medio. Por otra parte, la IA se nutre de programas (desarrollados por los especialistas) y responde a esos programas

Recuerden que Russell y Norvig parten de la idea de sistemas de inteligencia artificial que poseen conducta, lo cual contradice el modelo de una inteligencia artificial cognitiva cuyo carácter principal es la representación del pensamiento, esto se debe a que ellos parten de la definición de agentes inteligentes los cuales son software que actúan en un entorno virtual.

Definición de agente dada por Russell y Norvig

El enfoque del agente racional (actuar de forma racional)

 “Un agente es algo que razona (viene del latín agere, hacer). Pero de los agentes informáticos se espera que tengan otros atributos que los distingan de los «programas» convencionales, como que estén dotados de controles autónomos, que perciban su entorno, que persistan durante un período de tiempo prolongado, que se adapten a los cambios y que sean capaces de alcanzar objetivos diferentes. Un agente racional es aquel que actúa con la intención de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay incertidumbre el mejor resultado esperado”.

Como se puede ver, detrás de cada una de las definiciones que hemos visto, existe un enfoque que está determinado por la comprensión, la experiencia y, en muchos casos, las expectativas que tiene los autores sobre la IA.

Por ultimo veremos las definiciones que surgen de una IA que tenga en cuenta la medida humana.

IA que sigue la medida humana (IA teórica)

  1. Sistemas que piensan como humanos. Reproducir la mente humana en una maquina (IA humana)
  2. Sistemas que procesan información, tanto humanos como máqquinas. Se da por hecho que se puede reproducir la mente humana ya que ambos son la misma cosa (IA fuerte)
  3. Sistemas que simulan la inteligencia humana. Modelos computacionales que se aplican a la inteligencia artificial para la resolución de problemas complejos (IA débil)
  4. Sistemas computacionales que resuelven tareas consideradas inteligentes a través de algoritmos (IA ajena).

En todos estos casos no se hace distinción entre mente y cerebro (ese es otro tema a discutir). Observen que todas las definiciones parten del pensamiento humano como medida para el desarrollo de la IA: si las máquinas llegarán a pensar igual que los humanos; si el pensamiento humano es solo procesamiento de información; si solo podrán simular el pensamiento humano; si las máquinas igualarán o superarán el pensamiento humano con métodos puramente computacionales. Estas definiciones son importantes a la hora de desarrollar la IA, pienso que no se podrá construir una IA centrada en el ser humano si desde su concepción no se está conscientes de la medida humana que se sigue y de las consecuencias éticas que tendrá en el futuro.

 

2 comentarios en “En fin, ¿Qué es la inteligencia artificial?

  1. Yo trabajo en sistemas inteligentes a partir de bases de datos. Quisiera comparar mis resultados con otros autores. Sencillo, recibo una base de datos en la que se quiere explicar o predecir un acontecimiento, por ejemplo, decesos en salas de terapias, un infarto en una comunidad, un resultado de un juego de futbol, beisbol, etc. A partir de la bases de datos creo el software inteligente que simula y explica el proceso bajo estudio a partir del cual se crea una subrutina inteligente que predice nuevos acontecimientos según valores de sensibilidad, especificidad, valores predictivos negativo y positivo. Todo gratis. Mi correo, eslaentmv@gmail.com

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    • Muy interasante tu propuesta. Actualmente soy profesor de inteligencia artificial, años atras me dedique al desarrollo de sistemas expertos, pero ultimamente me he estado dedicando a la IA teorica, por tanto no estoy muy al tanto de las ultimas aplicaciones de la IA (solo a nivel teorico) como las redes neuroales, el aprendizaje profundo o la IA basada en datos. Aunque me interesa esos temas no he tenido tiempo. Yo atiendo un grupo en Facebook (futuro de la inteligencia artificial), me gustaria que compartieras la propuesta en el grupo. Saludos.

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