\u00bfPodr\u00e1 la maquina superar la inteligencia humana? La idea esta ligada al desarrollo de la Inteligencia Artificial y su sue\u00f1o de reproducir la mente humana en una computadora. Puede parecer absurdo, pero si partimos de la met\u00e1fora, 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 informaci\u00f3n. Por lo que la mente no es otra cosa que algoritmos altamente complejos que pueden ser codificados en forma de programas.<\/p>\n
En sus inicios la inteligencia artificial (IA) se fundamento en las b\u00fasquedas heur\u00edsticas. Se cre\u00eda que el hombre resolv\u00eda todos los problemas a trav\u00e9s de m\u00e9todos heur\u00edsticos y se pensaba que la mente estaba conformada por potentes mecanismos heur\u00edsticos capaces de partir de lo general a lo particular tal como suced\u00eda con los algoritmos de computaci\u00f3n. Se cre\u00eda que todos los problemas se pod\u00edan resolver recorriendo un \u00e1rbol de objetivos y la soluci\u00f3n del problema, consist\u00eda en encontrar el camino correcto, desechando todas aquellas v\u00edas poco f\u00e9rtiles. La dificultad estaba en c\u00f3mo desechar esas ramas o caminos improductivos, qui\u00e9n podr\u00eda garantizar que ese camino despu\u00e9s no fuese el mas adecuado, hasta qu\u00e9 profundidad hab\u00eda que recorrer el \u00e1rbol para estar seguro de que esa v\u00eda era err\u00f3nea, c\u00f3mo evitar, qu\u00e9 producto de la ramificaci\u00f3n creciente del \u00e1rbol, un exceso de combinaciones incalculables (explosi\u00f3n combinatoria).<\/p>\n
Entonces, se so\u00f1aba con hallar un algoritmo general basado en los principios heur\u00edsticos que fuera capaz de resolver cualquier tipo de problema. Ejemplo de ello fue el GPS (solucionador general de problemas) con el cual se pod\u00eda demostrar cualquier tipo de teorema matem\u00e1tico, pero era incapaz de resolver problemas de car\u00e1cter elemental que requieran un m\u00ednimo de sentido com\u00fan. Con el tiempo estos resolvedores generales fueron abandonados y se trat\u00f3 de darle soluci\u00f3n a problemas m\u00e1s espec\u00edficos, problemas que depend\u00edan de un dominio de aplicaci\u00f3n y los cuales se solucionaban a trav\u00e9s de los conocimientos que se pose\u00edan sobre ese dominio, lo que dio lugar a la explosi\u00f3n de los sistemas basados en conocimientos mas conocidos como sistemas expertos, los cuales debido a la estrechez de su dominio en la soluci\u00f3n de los problemas, no cumpl\u00edan con las expectativas de los usuarios. Esto, entre otras cosas, trajo como consecuencia la crisis del paradigma simbolista dentro de la IA lo que origin\u00f3 nuevos paradigmas.<\/p>\n
Desde sus inicios podemos hablar de dos enfoques de la IA, de una parte la IA fuerte y de la otra una memos categ\u00f3rica a la hora de interpretar los hechos, la IA d\u00e9bil.<\/p>\n
La Inteligencia Artificial fuerte:
\nLa idea de una IA fuerte ha sido el sue\u00f1o 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 f\u00edsico o un dispositivo electr\u00f3nico. Por lo que acepta que la mente humana puede ser reproducida o copiada para otro medio, el cerebro se considera un soporte m\u00e1s.<\/p>\n
En cambio para la IA d\u00e9bil (menos radical que la anterior, y tambi\u00e9n m\u00e1s extendida desde el fracaso del enfoque idealista de los primeros a\u00f1os) computaci\u00f3n no supone consciencia, y la simulaci\u00f3n artificial de actividades mentales en ning\u00fan caso da origen a fen\u00f3menos mentales como dolor, reconocimiento, entendimiento o intencionalidad. No obstante se acepta la posibilidad de una simulaci\u00f3n de la mente que suponga identidad funcional, aunque nunca identidad estructural.<\/p>\n
Se acepta la creaci\u00f3n de un algoritmo suficientemente complejo que podr\u00eda ser codificado a trav\u00e9s de un programa computacional y controlar un robot de la misma forma que lo har\u00eda un ser humano.<\/p>\n
Siguiendo las ideas de John Searle: La IA d\u00e9bil tiene por \u00fanico objetivo simular estados mentales sin pretender por ello que las computadoras tengan conciencia,\u2026 El objetivo de la IA fuerte, por el contrario, es una computadora con conciencia.<\/p>\n
De lo que surge otra pregunta: \u00bfTendr\u00e1n las maquinas conciencia de si misma o sea. Ser\u00e1n autoconscientes? Antes de tratar de responder esta pregunta, vamos a ver el estado actual de la IA.<\/p>\n
Luego del fracaso en los 80s del paradigma simb\u00f3lico, basado en los m\u00e9todos heuristicos, los sistemas basados en conocimientos. Se necesitaba de nuevos enfoques de ah\u00ed que se retomaran algunas ideas, en muchos casos condenadas por los padres de la IA:<\/p>\n
Nuevas tendencias en la IA<\/p>\n
\u2022 Redes neuronales: Las investigaciones comienzan a concentrarse en el cerebro y sus conexiones en lugar de los algoritmos de la mente..
\n\u2022 Agentes inteligentes: Se concentran en la inteligencia distribuida en diferentes agentes (con conocimientos parciales) que al integrarse logran resolver problemas complejos en lugar de grandes bases de conocimientos cerradas.
\n\u2022 Maquinas superinteligentes: Se cifra la esperanza en el hardware, maquinas cada vez m\u00e1s potentes (ley de Moore), que con el tiempo llegaran a superar la potencia del cerebro, en lugar de aspirar a descifrar la mente por medio del software.
\n\u2022 Algoritmos gen\u00e9ticos: Se aceptan los avances de otras ciencias tales como la biolog\u00eda, en lugar de en lugar de atrincherarse en modelos exclusivamente inform\u00e1ticos.
\n\u2022 Robots reactivos, se desarrollan peque\u00f1os robots capaces de interactuar con en el medio y que vayan aprendiendo de los obst\u00e1culos, en lugar de los sistemas basados en el conocimiento, que est\u00e1n desligado de la realidad y hay que alimentarlos de forma manual, de ah\u00ed que recibieran el mote de sistemas autistas.<\/p>\n
El primer fracaso de la IA estuvo al pronosticas que en los 80s se lograr\u00eda un modelo inform\u00e1tico de la mente que igualar\u00eda al humano, otro fracaso fue pensar que los sistemas expertos llegar\u00edan a sustituir a la mayor\u00eda de los especialistas humanos (al menos pensaron que estos sistemas tendr\u00edan una gran demanda en el mercado) y el mas estrepitoso de todos el proyecto japon\u00e9s de 5ta generaci\u00f3n, la creaci\u00f3n de una supercomputadora que en lugar de trabajar en base a operaciones por segundo, funcionase basada en inferencias por segundo, idea tomada de la l\u00f3gica y del lenguaje Prolog.<\/p>\n
Esto dio lugar a un nuevo paradigma, el conexionista, que incluye pr\u00e1cticamente a todos los puntos vistos anteriormente, siendo el de m\u00e1s impacto te\u00f3rico las redes neuronales (la simulaci\u00f3n de la conexi\u00f3n entre neuronas).<\/p>\n
Pero los resultados siguen siendo lentos y los financistas comienzan a escasear y son muchos los que comienzan a abandonar las filas de la IA. Pero en medio de este panorama surgen nuevas ideas, en principio relacionadas las tecnolog\u00edas inform\u00e1ticas convencionales y posteriormente de la convergencia de las tecnolog\u00edas de punta como las nanotecnologia y la biotecnolog\u00eda, ideas que est\u00e1n conmocionando los c\u00edrculos cient\u00edficos y que incluso investigadores de la talla de Marvin Minsky uno de los padres indiscutibles de la IA, se le este dando su apoyo incondicional.<\/p>\n
Entonces… Que esta sucediendo ahora? Porque la IA y sobre todo las maquinas inteligentes est\u00e1n ocupando las mentes de muchos cient\u00edficos y fil\u00f3sofos. Cu\u00e1l es el nuevo enfoque?<\/p>\n
\u201cSi partimos del hecho que las m\u00e1quinas son cada vez m\u00e1s veloces, piensen en las primeras computadoras que no alcanzaban los 10 Megahertzios (Mhz) a las actuales que ya sobrepasan los 3 Gigahertzios y no se vislumbra ning\u00fan l\u00edmite para que esta velocidad no siga aumentando. Con la obtenci\u00f3n de m\u00e1quinas superveloces, estas podr\u00e1n efectuar un bill\u00f3n de operaciones por segundos, con lo cual seg\u00fan Moravec estar\u00e1n en condiciones de alcanzar el nivel de la inteligencia humana. Aun m\u00e1s, teniendo en cuenta que el cerebro humano trabaja a una frecuencia de 100 hertzios o ciclos por segundo y que no se vislumbra una cota que limite la velocidad de procesamiento de la computadora basada en un hardware cada vez m\u00e1s sofisticado, con mayor capacidad de memoria, varios procesadores centrales (la materia gris de la m\u00e1quina), mayor velocidad de acceso a los perif\u00e9ricos; parece posible, incluso, que la m\u00e1quina pueda superar al hombre\u201d.<\/p>\n
Vemos que esta idea sigue la tendencia de priorizar el hard sobre el soft y se apoya sobre los siguiente conceptos:
\n\u2022 La evoluci\u00f3n de las maquinas es mas r\u00e1pida que la de los humanos, mientras las maquinas sufren un crecimiento acelerado, la evoluci\u00f3n natural de los humanos esta pr\u00e1cticamente detenida.
\n\u2022 La aceleraci\u00f3n de las tecnolog\u00edas se seguir\u00e1 incrementando hasta llegar a un punto que escapa a las capacidades de los humanos (singularidad tecnol\u00f3gica).
\n\u2022 La maquinas que se Ir\u00e1n auto construy\u00e9ndose a si misma cada vez mas perfeccionadas, mas veloces, mas memorias, dotadas de mejores algoritmos podr\u00e1n llegar a convertirse en maquinas superinteligentes que superen a los humanos..
\n\u2022 La inteligencia de las maquinas dada la complejidad que Ir\u00e1n adquiriendo y las conexiones internas (circuitos) o externas (redes) podr\u00e1 despertar como una entidad auto consciente.<\/p>\n
\u00bfHay alguna raz\u00f3n que nos pueda llevar a pensar que ser\u00e1 as\u00ed?<\/p>\n
Hoy la maquina supera al campe\u00f3n del mundo en ajedrez, no seria esto raz\u00f3n suficiente. Sin embargo la maquina no utiliza la misma forma de pensar que el humano, su fuerza se basa en su velocidad de calculo que le permite explorar de forma casi exhaustiva todas las variantes, adem\u00e1s, por supuesto, de contar con valoraciones estrat\u00e9gicas, pero lo que la hace invencible es su velocidad para calcular las variantes, lo que se llama algoritmo de fuerza bruta. Pero, esto apoya la tesis que seg\u00fan las maquinas mejoren su hardware obtendr\u00e1n resultados mejores as\u00ed, hasta superar a los humanos en todas sus facetas.<\/p>\n
Ya hab\u00edamos mencionado que la idea de la IA d\u00e9bil no era copiar la mente humana sino lograr resultado equivalente a los que logran los humanos, sin tener que ser auto consciente.<\/p>\n
\u00bfSer\u00e1 posible que las maquinas sean mas inteligentes que los humanos sin tener conciencia de si misma? (Esto lo analizaremos cuando tratemos el tema: la cooperaci\u00f3n entre humanos y maquinas).<\/p>\n
Para terminar, diremos que hoy son muchos los cient\u00edficos de renombre que se han adherido a esta hip\u00f3tesis entre ellos: Vernor Vinge, Ray Kurzweil, Hans Moravec, Marvin Minsky, entre otros. Tambi\u00e9n instituciones como IBM, Intel, etc. Trabajan en proyectos relacionados con el tema y otros se mantienen muy atentos de lo que sucede como Microsoft y Sun por solo citar dos nombres Lo que nos hace pensar que no todo es fantas\u00eda.<\/p>\n
(Pr\u00f3ximo articulo: La fusi\u00f3n entre humanos y maquinas)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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