Características y tipos de inteligencia artificial

tipos-ia3En este artículo continuaremos con algunas de las definiciones dadas en el estudio AI100

Inteligencia Atificial (IA) siguiendo la forma de pensar humana

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 o específica”; la producción de sistemas de IA que muestran la inteligencia respecto a las tareas específicas, limitadas a un dominio de aplicación.  Debido a las dificultades en la solución de problemas complejos, 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 y a la necesidad de hacer frente a los problemas más difíciles de la “inteligencia de nivel humano” y más ampliamente a la inteligencia artificial general.

Habíamos visto que para López Mantaras, el objetivo de la IA lograr una inteligencia artificial general similar a la humana. Decíamos que la IA general puede ser fuerte o débil. Por lo que podemos hablar de una IA general-fuerte, que es equivalente a la mente humana y de una IA general-débil que emula a la mente humana. Ambos persiguen el desarrollo de una IA capaz de resolver todos los problemas como la haría un ser humano, ya sea equivalente a una mente o no, estamos hablando que la IA sigue la forma de pensar humana.

La medida humana

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”.

IA que no sigue la forma de pensar humana

Recientemente ha ido surgiendo una forma de resolver los problemas basados en la velocidad de procesamiento de las máquinas, lo cual le permite el procesamiento de una gran cantidad de datos.

Definición operacional

Siguiendo al estudio AI100: “La IA también se puede definir por lo que hacen los investigadores de IA. Este informe ve a la IA, principalmente, como una rama de la informática que estudia las propiedades de inteligencia sintetizando inteligencia. Aunque el advenimiento de la IA ha dependido en el rápido progreso de los recursos informáticos de hardware, el enfoque aquí del software refleja una tendencia en la comunidad de IA. Más recientemente, sin embargo, el progreso en la construcción de hardware a medida para la informática basada en redes neuronales ha creado un acoplamiento más estrecho entre hardware y software en el avance de la IA”.

Hoy estamos hablando de una IA basada en datos con fines económicos (nació para que las transnacionales de la información obtengan beneficios y al surgimiento de máquinas inteligentes desde una IA débil que tiene como meta que las maquinas, cada vez más veloces y capaces de procesar más datos, llegan a superar a la inteligencia humana. Las cuales se desarrollarán en un entorno artificial, fuera del mundo natural y crecerán en internet, en la nube, en las grandes bases de datos. Lo cual nos conduce a la construcción de una IA desde y para las transnacionales con fines comerciales como una IA “no consciente” cada vez más lejos de la medida humana.

IA consciente de los humanos.

“La IA debe pasar de simplemente construir sistemas inteligentes a construir sistemas inteligentes que son conscientes de los humanos y confiables” (Estudio AI100)

Tendencias de las investigaciones en Inteligencia Artificial

Volviendo al estudio AI100. “Las tecnologías de IA, ya impregna nuestras vidas. A medida que se convierten en una fuerza central en la sociedad, deben pasar de simplemente construir sistemas inteligentes a construir sistemas inteligentes que son conscientes de los humanos y confiables. 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 basados en la web, el aprendizaje automático ha sido impulsado adelante dramáticamente por “aprendizaje profundo”, una forma de red neuronal artificial adaptativas, son 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”.

Definiciones de Super IA, IA avanzada e IA (especifica)

Hoy se utiliza mucho la definición de una inteligencia artificial general mientras otros hablan de una IA avanzada.

La 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 de volver a los objetivos originales de la IA mediante el tratamiento de la inteligencia en su conjunto y hacen un llamado a hacer frente uno de los problemas más difíciles, la comprensión de la mente humana, y resaltan como diferencia con respecto a la IA convencional, que la inteligencia artificial general hace hincapié en la versatilidad y la integridad de la inteligencia (en franca oposición a los sistemas expertos), y por llevar a cabo la práctica de una ingeniera que siga el esquema de la mente humana.

Volviendo a la definición de IA de López Mantaras

El objetivo de la IA avanzada es lograr una inteligencia artificial general similar a la humana. Donde la IA general puede ser fuerte o débil. Por lo que podemos hablar de una IA general-fuerte, que es equivalente a la mente humana y de una IA general-débil que emula a la mente humana. Ambos persiguen el desarrollo de una IA capaz de resolver todos los problemas como la haría un ser humano, ya sea equivalente a una mente o no.

IA general

  • IA fuerte (capaz de tener conciencia)
  • IA débil

IA especifica

  • IA débil

Llamaremos a la IA general como “inteligencia artificial avanzada” y para la IA estrecha o específica, la llamaremos solamente IA. Mientras la IA general-fuerte capaz de superar a la mente humana y llevarnos a una singularidad tecnológica como Super IA

Mientras la IA avanzada (general), se puede aplicar a cualquier dominio, estamos hablando de una IA multitarea que se pueda aplicar a diferentes dominios. La IA (estrecha), solo se aplica a un dominio

Las computadoras son capaces de realizar tareas específicas mejor que los humanos, y es que los grandes logros de la IA se han con IA la débil y especifica. Hoy estamos ante nuevos éxitos de la IA especializada

Ya no es un secreto que todos los esfuerzos de la IA se han centrado en construir IA especializada, con grandes éxitos en el último decenio gracias a la conjunción de dos elementos:

  • La disponibilidad de grandes cantidades de datos (orientada a BD)
  • El acceso a la computación de grandes prestaciones para poder analizarlos (velocidad del hardware)

La IA avanzada, son estados mentales potenciales que los humanos en su vida diaria nunca desarrollan, quedan latentes. Por tanto, las IA especificas están más acorde con las necesidades de la vida. El que la IA sea general no quiere decir que se vaya a resolver el problema del sentido común, sigue sin comprenderse la semántica, y es que construir una IA avanzada de carácter general parece una misión imposible, tal vez los correcto sea una IA avanzada por medio de la colaboración entre inteligencias especificas abiertas al entorno.

Con respecto al sentido común López Mantaras dice lo siguiente: “En los 60 años de IA se ha probado que lo que parece más difícil ha resultado más fácil (jugar ajedrez) y lo que parece más fácil ha resultado lo más difícil y se debe a la falla del conocimiento de sentido común. El sentido común es requisito fundamental para alcanzar una IA similar a la humana en cuanto a generalidad y profundidad” Y propone como solución al sentido común el desarrollo de una IA encarnada (robótica del desarrollo).

IA corpórea vs IA Basada en Datos

Habíamos visto que en el informe AI100 se proponía que en el desarrollo de la IA se debe pasar de construir sistemas inteligentes simples (no consciente de los humanos) a construir sistemas inteligentes que sean conscientes de los humanos y confiables.

Los sistemas digitales, se caracterizan por manipular símbolos (paradigma simbolista) y son cerrados, la información se la suministran los especialistas, no tienen contacto con el medio exterior. Son sistemas que procesan información, da lo mismo que sean datos, información o conocimientos, en el fondo son una representación de símbolos que son procesados por una computadora donde la información debe ser introducida manualmente. Por lo que la IA es un sistema cerrado (autista) y para que sea una IA avanzada debe estar abierta al entorno, o sea un sistema autónomo capaz de aprender e interactuar con su entorno (digital)

En muchos casos, se sigue hablando de una IA avanzada que depende de los humanos como suministradores de información. Por otra parte, se ignora la interacción entre personas y sistemas autónomos ya que se considera a los sistemas autónomos como entidades independientes que se desarrollan desde y por sí mismo (ver artículo de Moravec).

La inteligencia artificial basada en datos

Con el surgimiento de la IA basada en datos, se irá perdiendo la medida humana donde el referente ya no será la mente ni el cerebro sino la propia máquina y su velocidad para procesar los datos.

Hoy estamos hablando de una IA basada en datos con fines económicos (nació para que las transnacionales de la información obtengan beneficios y al surgimiento de máquinas superinteligentes desde una IA débil que tiene como meta que las máquinas, cada vez más veloces y capaces de procesar más datos llegan a superar a la inteligencia humana. Estas se desarrollarán en un entorno artificial, fuera del mundo natural y crecerán en internet, en la nube, en las grandes bases de datos.

La IA basada en datos son algoritmos de fuerza bruta que se programan utilizando la velocidad de procesamiento de la máquina (son posibles gracias a las prestaciones cada vez mayor de las máquinas), lo que daría lugar a una singularidad tecnológica producto del procesamiento de grandes cantidades de datos, por lo que estaríamos hablando de máquinas superinteligentes y de una IA débil en lugar de una super IA como una IA fuerte.

Inteligencia artificial corpórea o enactiva

Toda inteligencia compleja depende de la interacción con el entorno y estas interacciones dependen a la vez del cuerpo. Las inteligencias avanzadas actúan en su entorno (virtual) y aprenden de él, por lo que adquieren una inteligencia ajena a la humana. La IA actual (convencional) está separada de su entorno por lo que no puede valerse por sí misma (sistema autista). Por lo que podemos hablar de una IA autónoma encarnada en el entorno humano (corpórea o enactiva) o de una IA no encarnada que responde a un ambiente digital

Francisco Varela define la inteligencia artificial enactiva como: “Una IA en la que las maquinas sean inteligentes en el sentido de desarrollarse hacia un sentido común compartido con los seres humanos, como pueden hacerlo los animales, no veo otro camino que hacerla pasar (a la IA) por un proceso de transformaciones evolutivas como se sugiere en la perspectiva”.

Podemos clasificar a la IA por sus características (tabla de comparación entre IA convencional e IA avanzada)

  1. Específica (se aplica a una tarea) o general (multitarea)
  2. Débil (no consciente de sí) o fuerte (autoconsciente)
  3. No autónoma o autónoma (aprende del entorno)
  4. Simbolista (resuelve las tareas de forma individual) o conexionista (resuelve las tareas de forma colectiva)
  5. No consciente de los humanos o consciente de los humanos
  6. No sigue la medida humana o a la medida humana
  7. No corpórea o corpórea

Debemos destacar que el objetivo principal de una IA avanzada siempre fue que fuera autoconsciente IA fuerte ahora se aspira a que la IA al menos sea consciente de los humanos y que en el futuro de forma emergente pueda convertirse en autoconsciente.

Ahora estamos en condiciones de definir la IA convencional que es la que se ha estado desarrollando hasta ahora

La IA convencional, el ejemplo clásico son los sistemas expertos:

  1. Específica, se desarrolla para un solo dominio
  2. Débil, no es autoconsciente
  3. No autónoma, depende que le suministren la información
  4. Simbolista, se basa en reglas de producción
  5. No es consciente de los humanos
  6. Se asume que de alguna forma represente la forma de pensar humana
  7. No corpórea

También podríamos tratar de definir las características de la IA avanzada (ideal)

Un primer acercamiento a una IA avanzada ideal

  1. General
  2. Fuerte
  3. Autónoma
  4. Integra el simbolismo con el conexionismo
  5. Consciente de los humanos y es capaz de colaborar
  6. Sigue la medida humana
  7. Corpórea (encarnada en el mundo y capaz de evolucionar)

Actualmente el patrón de una IA avanzada no es el mismo y difiere para cada tipo de IA. En realidad, en la IA se asumen muchas cosas que crean grandes expectativas, de ahí la confusión y los desacuerdos que siempre han existido

Tipos de IA avanzadas

IA avanzada cognitiva: Se cumple, bastante bien, para los puntos de una IA ideal, pero no es capaz de colaborar ni es corpórea

IA avanzada conexionista cumple con todos los parámetros excepto que no es corpórea

IA avanzada operativa (orientada a los datos), actualmente es la línea de IA avanzada que ha tenido más impacto sobre todo en la economía de las transnacionales de la información, hasta el momento se puede decir que no es colaborativa, no sigue la medida humana (son algoritmos que aprovechan las prestaciones de la máquina y su acceso a grandes bases de datos) y es no corpórea

IA avanzada enactiva como proyecto será capaz de cumplir con todos los puntos de la IA avanzada ideal

De momento no vamos a profundizar en la superinteligencias, recuerden que son inteligencias que aspiran a superar la medida humana (trascienden las capacidades humanas) y asumen un carácter tecno-religioso, por lo que solo mencionaremos su posible impacto futuro.

Superinteligencia producto de una singularidad tecnológica, aunque se inspira en una IA avanzada preferentemente cognitiva, todo indica que, de surgir, será producto de una IA avanzada operativa, por lo que en lugar de hablar de una superinteligencia artificial estaríamos hablando de una máquina superinteligente que, para bien o para mal, tendrá muy poco que ver con los humanos.

Superinteligencia producto de una singularidad distribuida (cerebro global) se inspira en la IA avanzada conexionista que producto de las conexiones (en principio lógicas) con las personas se ira conformando un cerebro global (metasistema, también, de momento exógeno) por lo que surgirá un superorganismo global. De producirse todo indica que pasará de una conexión lógica (metasistema exógeno) a una conexión física entre personas y maquinas lo cual conduciría a una metasistema endógeno y estaríamos ante una variante del transhumanismo: la fusión física entre humanos y tecnologías.

 (En próximos artículos volveremos sobre estos temas)

Imagen: Futuro eléctrico

 

¿Qué es la inteligencia artificial general?

Ben Goertzel uno de los artifices de la inteligencia artificial general

La Inteligencia Artificial General (AGI, en inglés) es un intento de retomar la idea de una inteligencia artificial fuerte  dado los nuevos conceptos que ha ido surgiendo en la actualidad, sobre todo las idea del surgimiento de una superinteligencia artificial y de una posible singularidad tecnológica, siendo Ray Kurzweil el punto de referencia de este movimiento.

Haciendo historia, la Inteligencia Artificial (IA) luego de la euforia de sus primeros años, y ante los fracasos de sus pronósticos, siendo el proyecto de quinta generación japonés, uno de los más connotados, se sumergió en una profunda crisis, al extremo que muchos científicos abandonaron su línea de investigación y otros como Minsky, uno de los padres de la IA junto a Mc Carthy, se mostraba molestó ante la falta de apoyo cada vez mayor que estaba sufriendo las investigaciones en la IA.

En su momento los Sistemas Expertos (SE) se convirtieron en la gran esperanza, aunque no fue muy acogida por los teóricos de la IA (algunos le llamaron los hijos bastardos de la IA) si conto con el apoyo financiero y logístico para su despegue y fueron muchos los que pasaron a engrosar las filas de investigadores de este nueva aplicación. De nuevo las expectativas se fueron por encima de la realidad y nuevamente el sentimiento de fracaso invadió a los científicos.

Parecía cuestión de tiempo, que la IA fuera a pasar a un segundo plano y perdiera su influencia como una de las líneas más promisorias dentro de las tecnologías de la información. Para beneplácito de muchos la IA, al igual que la Cibernética está cogiendo un segundo aire

Serían las ideas de Hans Moravec, Vernor Vinge y sobre todo las de Kurzweil, las que le darían un nuevo impulso a la IA y se retomaría nuevamente la casi olvidada idea de una Inteligencia Artificial Fuerte. Es bueno aclarar que para comprender a la IA hay que verla desde tres enfoques: IA fuerte, IA débil y la IA comercial.

La IA fuerte, como ya dijimos en el artículo anterior, está convencida de que la mente humana se puede reproducir en una computadora, la IA débil, se dedica a desarrollar programas que sean capaces de resolver actividades consideradas inteligentes, y no les preocupa que la máquina, como tal, pueda considerarse inteligente; a la IA comercial solo le interesa aplicar las técnicas de la IA en elaborar sistemas que puedan ser comercializados y no le importa si estos simulan o no la inteligencia.

Podemos decir que muchas técnicas, salidas de los laboratorios de la IA, se están aplicando, hoy, en muchos sistemas que ni siquiera se menciona su relación con la inteligencia artificial.

Es bueno destacar que la inteligencia artificial general toma elementos de la IA fuerte y la IA débil, evitando el excesivo optimismo de algunos defensores de la inteligencia artificial fuerte.

¿Por qué 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 (Ver el libro: Artificial General Intelligence )

El evento principal donde se discute el tema de una IA general son las conferencias AGI que desempeña un papel importante en este resurgimiento de la investigación en inteligencia artificial en el sentido más profundo del término original de la “inteligencia artificial”. Las conferencias buscan alentar la investigación interdisciplinaria sobre la base de diferentes concepciones de la inteligencia, y la exploración de diferentes enfoques.

Los organizadores se plantean la necesidad de volver a los objetivos originales de la IA, mediante el tratamiento de la inteligencia en su conjunto y hacen un llamado a una transición a hacer frente uno de los problemas más difíciles, la comprensión de la mente humana, y resaltan como diferencia con respecto a la IA convencional, que la inteligencia artificial general hace hincapié en la versatilidad y la integridad de la inteligencia (en franca oposición a los sistemas expertos), y por llevar a cabo la práctica de una ingeniera que siga el esquema de la mente humana.

Un poco de historia

Hoy se habla de inteligencia artificial fuerte (IA fuerte), inteligencia artificial débil (IA débil), super inteligencia artificial (Super IA), inteligencia artificial estrecha (la IA clásica) y la nueva inteligencia artificial general (IA general). Cuando se habla de inteligencia artificial general se hace referencia a una IA de propósito general como una continuidad a la IA clásica (la que fue renombrada como IA estrecha).

Todos vienen del inglés: Strong Artificial Intelligence, Weak Artificial Intelligence, Super Artificial Intelligence, Narrow Artificial Intelligence y Artificial General Intelligence (AGI)

Aun no existe un acuerdo sobre la traducción de la AGI, yo prefiero llamarla Inteligencia Artificial general (IA general), otros nombre son inteligencia general artificial o general inteligencia artificial.

Una vez hecha la aclaración de términos comencemos con el artículo, que es una selección actualizada de otros artículos publicados en este sitio.

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.

Qué es la 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 (ver artículo anterior).

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

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.

 

 

¿Qué es inteligencia artificial general? (1)

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John Searle

Hoy se habla de inteligencia artificial fuerte (IA fuerte), inteligencia artificial débil (IA débil), super inteligencia artificial (Super IA), inteligencia artificial estrecha (la IA clásica) y la nueva inteligencia artificial general (IA general). Cuando se habla de inteligencia artificial general se hace referencia a una IA de propósito general como una continuidad a la IA clásica (la que fue renombrada como IA estrecha).

Todos vienen del inglés: Strong Artificial Intelligence, Weak Artificial Intelligence, Super Artificial Intelligence, Narrow Artificial Intelligence y Artificial General Intelligence (AGI)

Aun no existe un acuerdo sobre la traducción de la AGI, yo prefiero llamarla Inteligencia Artificial general (IA general), otros nombre son inteligencia general artificial o general inteligencia artificial.

Una vez hecha la aclaración de términos comencemos con el artículo, que es una selección actualizada de otros artículos publicados en este blog.

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.

IA fuerte e IA débil

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

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.

La IA fuerte asume que la mente está formada por algoritmos altamente complejos que pueden ser descifrado y convertidos en programas de computadora, y de ahí llegan a la conclusión que la mente humana puede ser digitalizada en una computadora
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.

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.

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”.

Y aquí es cuando surgió una interrogante, que ha perdurado hasta nuestros días: ¿si somos capaces de reproducir la mente humana en una máquina, esta será consciente? Lo cual llevó a las siguientes definiciones.
1. La consciencia no se puede atribuir a procesos puramente físicos y, por lo tanto, es inaccesible incluso a un abordaje científico arbitrariamente avanzado (metafísico)
2. La consciencia surge de procesos puramente físicos del cerebro pero sostiene que estos son tan complejos o tan alejados de la comprensión científica, que prácticamente no hay esperanza de que podamos duplicarlos (físico/irreproducible).
3. Es posible que podamos comprender y duplicar los procesos que dan lugar a la consciencia, aunque esto quizás resulte una labor extremadamente difícil (físico/reproducible).
4. La consciencia no es algo tan especial y que una máquina a la que se haya provisto de suficiente inteligencia, con el tiempo adquirirá consciencia de manera más o menos automática (trivial).

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.

Referencia: Inteligencia artificial, el futuro del hombre.

Imagen: Wikipedia