Inteligencia artificial. El modelo simbólico

cerebrodigital¿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 ahí 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. Estamos hablando del modelo simbólico. La inteligencia artificial, algunos conceptos

El modelo simbólico

En sus inicios la inteligencia artificial 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).

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 modelo simbólico dentro de la IA lo que originó nuevos paradigmas.

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.

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.

Los sistemas expertos

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 (Conceptos básicos sobre 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 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.

Por supuesto ninguna ciencia escapa a sus crisis internas y la IA no podía ser una excepción (Crisis de la inteligencia artificial). Quizás el detonante fue el optimismo exagerado de sus desarrolladores que llegaron a predecir que en los años 80s la IA igualaría a la mente humana, la realidad fue otra, la IA continuaba atascada queriendo encontrar una solucionador general de problemas, que era capaz de resolver complejos problemas matemáticos pero fallaba estrepitosamente ante cualquier problema elemental que requería de un mínimo de sentido común, han sido famosos muchos de estos lapsos de las máquinas que después de profundos análisis a ignorado soluciones obvias que hasta un niño podía determinar a simple vista. El caso más reciente es el de Google con su servicio de Photos que clasificó como gorilas a dos afronorteamericanos.

Crisis de la IA

Luego del fracaso en los 80s del modelo simbólico, basado en los métodos heurísticos, 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.

La crisis de la IA llevó a un mayor estrechamiento de sus líneas de investigación al concentrarse en los llamados dominio de aplicación y abandonar la idea de encontrar soluciones generales para todos los casos y a buscar soluciones particulares que luego pudieran irse generalizando, esto condujo a los sistemas expertos. Y fueron muchos los que vieron no solo una línea de investigación sino un nuevo mercado que podría generar grandes ganancias. Lo sistemas expertos no cumplieron con las expectativas y sobre todo, su impacto comercial fue bastante pobre, uno de los problema radicaba en ¿Quién le daba mantenimiento a la base de conocimientos? Lo que llevaba a un compromiso de por vida, que los hacía poco rentables. Piensen en los sistemas de base de datos que solo hay que introducir datos numéricos y todos los problemas que son capaces de resolver, lo que dio lugar a un nuevo enfoque de la inteligencia artificial. y con ellos al surgimiento del modelo conexionista, que incluye prácticamente a todos los puntos vistos anteriormente, siendo el de más impacto, las redes neuronales (la simulación de la conexión entre neuronas).

 

 

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