A vueltas con la Inteligencia Artificial. Mitos y realidades

Como ya sabéis, el término Inteligencia Artificial (IA) fue creado y utilizado por primera vez a mediados de los años 40. Sin embargo, no fue hasta 1956 que se utilizó formalmente por primera vez en una pequeña reunión a la que asistieron algunos psicólogos, fisiólogos e informáticos.

Desde su inicio, la IA ha tenido algunos éxitos al permitir que las computadoras realicen, de manera limitada, algunas tareas que normalmente realiza la mente humana. Hoy en día, los aspectos tecnológicos de la IA se han hecho más visibles. El interés público en la IA y su cobertura por los medios de comunicación ha aumentado enormemente en los últimos años. Cada vez más gente ve la IA como una tecnología emergente con gran potencial y futuro significado social.

En particular, este interés y conocimiento públicos surgen a partir de 1981, cuando el Japón anunció su plan nacional decenal para desarrollar lo que se llamó la ‘Quinta Generación’ de computadoras. Éstas no sólo basan su funcionamiento en el procesamiento paralelo en gran escala, sino que también tratan de incorporar las técnicas de la IA en el procesamiento. De hecho, el objetivo de este plan es ‘la creación de máquinas artificialmente inteligentes que puedan razonar, sacar conclusiones, emitir juicios e incluso comprender la palabra oral y escrita’. Desde entonces, los gobiernos y las empresas privadas de los países industrializados han hecho grandes inversiones en la investigación de la IA.

El origen de los mitos

El sensacionalismo alimenta la ignorancia, y muchas de las descripciones de la In

teligencia Artificial en los medios de comunicación y en los libros de ciencia popular son de naturaleza sensacionalista. Ya sea que proclamen las ‘maravillas’ o los ‘peligros’ de la IA, generalmente no informan sobre la realidad, y son altamente engañosas. Sugieren avances espectaculares que pueden o se harán en el futuro inmediato, y muchos de ellos sólo pueden hacerse, si es posible, tal vez después de décadas de investigación.

Un ejemplo de estas afirmaciones es el que hicieron en 1958 Herbert Simon y Allen Newell, ambos pioneros de la informática y fundadores de la IA como parte de la informática:

… ahora hay máquinas en el mundo que piensan, aprenden y crean. Además, su capacidad para hacer estas cosas aumentará rápidamente hasta que — en el futuro visible — la gama de problemas que pueden manejar será co-extensiva con la gama a la que la mente humana se ha aplicado’.

Realidades

John von Neumann, el creador de la arquitectura informática que sigue siendo la norma internacional hoy en día, fue uno de los primeros, si no el primero, en reconocer que las instrucciones informáticas son meramente símbolos que pueden ser manipulados por las computadoras en el mundo. de la misma manera que los números o cualquier otro símbolo puede ser manipulado. Comúnmente citado como ‘ejemplo’ de un pionero de la informática que desarrolló los fundamentos del pensamiento automatizado y la IA, en su último trabajo publicado, von Neumann afirma que ‘un enfoque para comprender el sistema nervioso desde un punto de vista matemático’ simplemente no tiene nada que ver con ‘las computadoras que muestran inteligencia’.

En realidad, von Neumann tenía una respuesta estándar para cualquiera que le preguntara si los ordenadores podían pensar, o ser inteligentes. Su respuesta fue que si el que preguntaba podía presentar una descripción exacta de lo que quería que hiciera la computadora, alguien podía programar la computadora para que se comportara de la manera requerida. Si Von Neumann pensó que habría algunas cosas dentro de la experiencia humana que no satisfacían este criterio,

simplemente no lo sabemos. Sin embargo, su posición de que cada aspecto de la naturaleza debe ser descrito con precisión, y su colorido de que todo el conocimiento humano puede ser expresado en palabras, es el credo central que todo verdadero creyente en las posibilidades ilimitadas de la IA debe sostener.

Siguiendo esta misma línea de pensamiento, una de las áreas más cultivadas de la investigación de la IA es la visión de ‘bajo nivel’, basada en técnicas que utilizan hardware paralelo y procesamiento cooperativo. Dicha investigación se basa en estudios detallados de la formación de imágenes a partir de las características tridimensionales de la luz ambiente, como la forma, la profundidad, la textura y la orientación de las superficies, con el fin de extraer conocimientos de alto nivel de una escena. Parte de este trabajo se realiza en el contexto de la psicología y la neurofisiología humanas, y otra parte en un contexto más tecnológico. Se han diseñado máquinas paralelas dedicadas a esta área en particular, y aún así, los mayores avances dependen de la potencia y capacidad del hardware.

Otra área en la que podemos esperar un progreso significativo es la robótica. Esto incluye problemas de control de movimiento, planificación de trayectorias y coordinación entre sensores y motores, usando elementos del trabajo en visión de ‘bajo nivel’ de los que hablé antes. Como en el caso de la visión, los proyectos en esta área dependen de medios ‘artificiales’ para asegurar el éxito en la actividad propuesta. Por ejemplo, los sistemas de soldadura utilizan franjas de luz para reconocer diferentes tipos de juntas, guiando así la actividad del soldador de piezas. También en esta esfera se utilizan medios relacionados con las teorías psicofisiológicas de control y coordinación motriz presentes en los organismos vivos.

Se han hecho importantes progresos en el procesamiento del lenguaje natural en las frases y textos. Los puntos clave de esta investigación incluyen la revisión sintáctica, la integración de la sintaxis y la semántica, y la comprensión del texto relacionado. La traducción automática de textos aún puede beneficiarse de los avances en la revisión de oraciones y el análisis de textos.

Un área extremadamente importante, y que se está estudiando cada vez más con interés debido a los recientes desarrollos en el hardware, trata de las propiedades computacionales de los grandes sistemas paralelos. Hasta ahora, entendemos muy poco sobre las potencialidades y limitaciones de tales sistemas. Algunos trabajos sugieren que el procesamiento cooperativo puede tener algunas propiedades muy sorprendentes. Sin embargo, las propiedades computacionales de los sistemas paralelos parecen no haberse comprendido bien durante mucho tiempo, pero la experiencia con estos sistemas en el futuro inmediato conducirá sin duda a algunos avances considerables.

Sin duda, la Inteligencia Artificial influirá en otras ciencias tanto en su enfoque filosófico como en su contenido teórico específico. Es cierto que la Psicología y en menor grado la Biología ya han sido afectadas por las ideas de la IA. Contrariamente a lo que mucha gente asume, la Inteligencia Artificial ha tenido un efecto humanizador en la psicología. Por ejemplo, el enfoque conductista de la psicología ha rechazado cualquier referencia a la ‘mente’ y al ‘proceso mental’, asumiéndolos como conceptos no científicos y misteriosos. Sin embargo, la IA, al basarse en el concepto de representación, ha hecho que estos conceptos vuelvan a ser teóricamente respetables.

La influencia de la IA se sentirá especialmente en la Psicología de la visión y el lenguaje y, como se ha mencionado anteriormente, es posible que la robótica esté implicada en la psicofisiología del movimiento. Por otra parte, la investigación en Psicología también influirá a su vez en la Inteligencia Artificial. Por ejemplo, mientras que los psicólogos tratan de comprender mejor la organización de los conocimientos, su labor puede ser útil para el diseño de sistemas expertos informatizados.

Como veis, debe fomentarse la investigación interdisciplinaria y cooperativa: la separación de la Psicología y la IA o la Informática ha obstaculizado una colaboración fructífera entre estos dos grupos a lo largo del tiempo. Que no nos pase más.

Designing Better Business for a Better World. Senior Advisor Bookker, Kabel, Taalentfy, LUAFund. Profe UB-IL3 . #Marketing #Estrategia #Innovación. Aprendedor

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