Definiendo la inteligencia artificial

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En el articulo ¿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. Lo cual corrobora el propio estudio cien años de inteligencia artificial (AI100) cuando afirma: “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”.

La Unesco en su estudio preliminar sobre un posible instrumento normativo relativo a la ética de la inteligencia artificial divide la inteligencia artificial (IA) en teórica y pragmática qa lo que dice: 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?”

Mientras 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)
Y aunque se han escrito muchos libros sobre inteligencia artificial (IA) aun los especialistas no se ponen de acuerdo. Para buscar un acercamiento a lo que es la IA partiremos del paradigmático libro escrito por Stuart J. Russell y Peter Norvig: “Inteligencia artificial, un enfoque moderno”

Russell y Norvig no se comprometen con un definición única proponen un acercamiento a la IA desde cuatro enfoques, debemos aclarar que ambos están comprometidos con una IA pragmática, por lo que el libro está más enfocado al accionar de los sistemas como agentes inteligentes y de ahí su carácter moderno.
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

Sistemas que actúan como humanos. “El arte de desarrollar máquinas con capacidad para realizar funciones que cuando son realizadas por personas requieren de inteligencia” (Kurzweil, 1990). Enfoque centrado en la conducta humana
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

Sistemas que actúan racionalmente. “La inteligencia computacional en el estudio del diseño de agentes inteligentes” (Poole, 1998). Enfoque centrado en la conducta racional
Teniendo en cuenta la versatilidad de la inteligencia humana se puede clasificar la IA en general o especifica

IA general. Multitarea, capaz de resolver cualquier problema por difícil que sea. Alcanza niveles de solución similares a la mente humana (objetivo aun no alcanzado)
IA especifica. Solo resuelve problemas determinados por un dominio de aplicación (ej. Los sistemas expertos)

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

Observen que siempre se habla de una inteligencia que piensen como humanos, que actúen como humanos, o de forma similar a la mente humana. Por lo que se afirma que cualquier sistema de IA, de alguna forma, debe tener como patrón la medida humana. Ya sea de forma directa o indirecta

Al respecto el estudio AI100, dice lo siguiente: “En particular, la caracterización de la inteligencia como espectro no otorga un estatus especial al cerebro humano, pero hasta la fecha, la inteligencia humana no tiene rival en lo biológico y mundos artificiales para su gran versatilidad… Esto hace que la inteligencia humana sea una opción natural para evaluar el progreso de la IA”.

Siguiendo la medida humana

Partiendo de la medida humana en la IA han surgido una serie de definiciones complementarias sobre la inteligencia artificial. 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

Busca simular la inteligencia humana por medio de modelos computacionales que sean capaces de resolver actividades consideradas inteligentes y aunque aceptan que puedan haber similitudes entre programas y estados mentales no asumen una equivalencia entre ellos ni que las máquinas puedan tener conciencia, al menos no como los humanos.

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 confunden 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 aunque tiene características propias, 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 al humano con algoritmos computacionales sin imitar a la forma de razonar humana.

El procesamiento de la información

Son muchos los que consideran que los humanos y las computadoras son dos especies de un mismo género: los sistemas de procesamiento de la información. Aceptar a la mente humana como una forma de procesamiento de la información trae como consecuencia que se produzcan dos fenómenos inversos:
La generalización de los sistemas procesadores de información.
La simplificación de la mente humana (reduccionismo).

El reduccionismo afirma que se pueden explicar los fenómenos reduciéndolos a un nivel más elemental. Por ejemplo: la conducta humana puede reducirse a estudios neurofisiológicos (incluso sobre animales), el estudio del cerebro puede reducirse a la biología celular, etc. La IA es reduccionista, ya que trata de reducir los procesos de la mente (que son complejos) a sencillos procesamientos de la información. Siguiendo la metáfora del computador, la mente es un sistema de procesamiento de la información que cumple con las leyes de la manipulación de símbolos.

Hoy se aspira a desarrollar una IA general compuesta por varias IA especificas (que resuelven una tarea) y la IA general cuenta con una interfaz que ante un problema es capaz de seleccionar cual de las IA especificas los puede resolver por lo que a los efectos seria una IA multitarea. También cada IA específica podría ser vista como un agente que funciona dentro de un sistema multiagente y estos se combinan para resolver cualquier problema. Por lo que los agentes serian capaces de resolver una tarea pero como sistemas multiagentes pueden resolver cualquier tarea como una IA general. Al final todo depende de la potencia del hardware y de agentes inteligentes que funcionan como IA especifica, incluso, cada agente puede responder a un modelo de computación diferente.
Mas que saber que es la IA debiéramos comprender que es el ser humano.

En las definiciones de la IA se ha olvidado al sujeto que la construye: sus expectativas, deseos y esperanzas. Estamos hablando del sentido que le da cada científico a su creación, no olviden que se aspira a construir una inteligencia igual o superior a la propia. Quizás el proyecto más ambicioso que se ha propuesto jamás el ser humano.

Por lo que deberíamos entender las preguntas que se esconden detrás de cada deseo de construir una IA
Si las máquinas llegaran a pensar igual que los humanos (IA humana)
Si el pensamiento humano es solo procesamiento de información (IA fuerte)
Si solo podrán simular el pensamiento humano (IA débil)
Si las máquinas igualaran o superaran la forma de pensar humana sin la necesidad de imitarla (IA ajena)

Pero estas preguntas ignoran la relación que se está produciendo entre humanos y computadoras y es que el problema no es que las máquinas lleguen a pensar y a tener conciencia sino que estén consciente de los humanos y de su fragilidad como especie, estamos hablando de una IA que tenga en cuenta al ser humano (IA centrada en el ser humano), pero la realidad es otra, la inteligencia artificial se orienta cada vez más a una IA centrada en los algoritmos y las grandes bases de datos con el fin (muy loable) de producir riquezas; pero cada vez más ajena a la complejidad del ser humano