Inteligencia Artificial

Inteligencia humana e inteligencia artificial

Human intelligence and artificial intelligence

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La idea de crear máquinas inteligentes capaces de llegar a los niveles de la inteligencia humana es bastante reciente, aunque ya han aparecido las primeras técnicas aplicadas no sólo a las ciencias de la computación sino de la biología y la ingeniería, entre otras. Pero modelar la inteligencia humana a partir de sistemas computacionales se convierte en una meta difícil de alcanzar debido a la dificultad de crear máquinas sensibles y evolucionables. Marsal Gavaldà, Terrence Deacon y Roger Fouts dedicaron una jornada a debatir sobre este tema y en este artículo se resumen los aspectos más destacados.

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A la hora de establecer relaciones entre la inteligencia de los primates y la inteligencia artificial debemos partir de la hipótesis de que existe un modelo computacional del que disponemos una mayor información relacionada con su funcionamiento y con su capacidad de memoria. Según Marsal Gavaldà, esto nos induce a plantearnos la posibilidad, a modo general, de si la inteligencia artificial superará, en un futuro, la inteligencia humana.

Modelo computacional del cerebro

Al ejemplificar de una manera automática el proceso evolutivo se puede hacer a través de la aplicación del sistema de complejidad emergente, denominado Game of life y creado por John Comway en el año 1970. Con este procedimiento, según Gavaldà, es posible representar un sistema biológico que nos permite simular situaciones de la evolución. Consiste en utilizar una cuadrícula en la que cada cuadro representaría una generación, y ésta sólo podría presentarse en dos estados: viva o muerta. Comway se basó en simples reglas matemáticas para el juego: si alrededor de una casilla viva, de las ocho que tiene como vecinas, hay menos de dos casillas vivas, la primera morirá. Si tiene más de tres también morirá al haber superpoblación de generaciones. Sin embargo, en el caso en el que alrededor de una casilla muerta haya dos o tres de vivas, ésta pasará a ser viva. Este proceso es lo que se llama reproducción trisómica. Es decir, la vida de las casillas en la siguiente generación depende de sus vecinas en el estado actual: si una de estas casillas tiene dos vecinos vivos, no va a cambiar su estado. En cambio, si tiene tres vecinos vivos, se activará en la siguiente generación.

El sistema de simulación biológica de Comway permite conocer fenómenos evolutivos complejos, a través de un sistema de reglas matemáticas muy sencillas. Estas operaciones y sus resultados deben relacionarse con los niveles de descripción y complejidad de comportamiento. En este sentido, Gavaldà habló de osciladores separados entre ellos con un cierto período de tiempo (generaciones) y de ciertas propiedades: translación, período, simetría, velocidad e interacciones entre objetos. A partir de reglas sencillas se hace una descripción de alto nivel. ¿Cómo puede el cerebro generar percepción, memoria, emociones o conciencia? El sistema de complejidad emergente empieza a responder de forma científica a algunas de estas cuestiones.

Sin embargo, algunas de las preguntas planteadas quedan resueltas a partir del concepto de modularización aplicado al cerebro. La especialización del cerebro por módulos implicaría estudiar cuestiones de comportamiento relacionadas con sus capacidades, aunque este es un aspecto muy discutido entre los expertos.

Capacidad de los ordenadores

Ray Kurzweil, experto en inteligencia artificial y autor de The age of intelligent machines, asegura que en el año 2030 la inteligencia artificial superará a la inteligencia humana. Según Kurzweil, los robots igualarán las capacidades intelectuales del hombre dentro de 30 años en el ámbito de laboratorio y dentro de 50 formarán parte de la vida cotidiana. El experto trabaja en los avances de los procesos computacionales y sus predicciones se refieren a la asimilación de nuevas máquinas superinteligentes para los próximos 100 años. Además, ha puesto en marcha un estudio sobre los avances de los procesos computacionales similares a la raza humana para crear así nuevas máquinas «superinteligentes».

A pesar de la reciente aparición de estudios dedicados a la capacidad de las máquinas, la idea de crear inteligencia artificial similar a la inteligencia humana es antigua. En 1815, Ernst Theodor Amadeus Hoffman, uno de los máximos representantes del romanticismo alemán y autor de obras con un fuerte eclecticismo y personajes fantásticos, avanzó la idea de que el comportamiento de un robot puede ser similar al del ser humano. En su obra The tales of Hoffman (Los cuentos de Hoffman), ópera compuesta entre 1819 y 1880, se relata la historia de tres amores, uno de los cuales está protagonizado por Olimpia, una muñeca mecánica que se enamora del autor.

En la actualidad, según Marsal Gavaldà, se desarrollan numerosas aplicaciones de los ordenadores sobre cuyos usos muchas veces no se tiene conciencia debido a su cotidianeidad en la vida diaria: Internet, móviles, información por teléfono. Un motivo que permite afirmar que muchos de los usos de los ordenadores son poco visibles.

De acuerdo con las capacidades de los ordenadores, como computación, almacenamiento de datos o transmisión entre dos ordenadores, se puede crear inteligencia artificial a partir del establecimiento de los siguientes módulos: lenguaje natural (reconocimiento de voz, comprensión y traducción automática) y visión (locomoción, razonamiento, deducción y aprendizaje). Un ejemplo de la creación de lenguaje natural en máquinas pasaría, en primer lugar, por conseguir la comprensión de lenguaje natural. Para tal fin se debe identificar la señal acústica de entrada y crear así el análisis digital, que se compararía con determinadas pautas, de las cuales saldrían las palabras. Para conseguir la interpretación semántica se crea una respuesta que sale en forma de señal acústica. Otras aplicaciones podrían referirse a la creación de prótesis robóticas a través de la creación de sensores. En este último aspecto aún existen ciertos inconvenientes relacionados

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