¿Inteligencia Artificial?
Carlos Gershenson
¿Pero qué es inteligencia? Parece ser que cada quién tiene su propia definición(1). La que más me agrada nos fue sugerida por el Dr. Mario Lagunez: "Para que podamos decir que algo es inteligente, primero, ese algo tiene que hacer una acción. Y después, una tercera persona, juzga si la acción fue inteligente o no". Aunque la definición en sí es recursiva, la prefiero a la de "inteligencia es la habilidad de sacar buenas calificaciones en exámenes de inteligencia". Bueno, pero podemos pasarnos una eternidad discutiendo sobre este punto (desde el argumento aristotélico de que la inteligencia es cualidad del hombre), y ése no es el punto. Por lo menos ahora.
Bueno, en vista de los problemas que hay para definir inteligencia, hagamos lo que siempre se ha hecho, y supongamos que no se necesita definirla "porque es bien conocida de todos.(2)" Entonces digamos que la inteligencia artificial es el arte de imitar la inteligencia humana.
Ya que tenemos una idea de inteligencia artificial,(3) podemos revisar qué avances ha tenido, desde que fue propuesta en 1956 (McCarthy convocó a un congreso en Dartmouth, y durante el congreso se forjó el término "inteligencia artificial". Asistieron, entre otros, Minsky, Simon y Newell). Ya las bases habían sido puestas por Wiener y Rosenblueth (1943, Behavior, Purpose and Teleology, más adelante el primero en Cybernetics, 1948) y por McCulloch y Pitts (1954, A Logical Calculus of the Ideas Environment in Nervous Activity). Después se empezaron a desarrollar distintas técnicas para modelar la inteligencia. Sistemas Expertos, Lógica Difusa (Zadeh, 1965), Redes Neuronales (retomando las ideas de McCulloch y Pitts), Algoritmos Genéticos (evolución artificial), Agentes Inteligentes (Inteligencia Artificial Distribuida), y muchas otras ramas con menor popularidad (Machine Learning, Theorem Proving). Además estas "ramas" se entremezclan para atacar problemas con sistemas híbridos (como redes neuro-difusas, etc.).
Últimamente ha surgido un debate sobre si la inteligencia artificial ha dado (o dará) todo lo que prometía en un principio. Aunque muchas metas fueron demasiado ambiciosas (la "quinta generación" de los japoneses, por ejemplo), indudablemente ha resuelto una infinidad de problemas que hubiese sido mucho más complicado (o imposible) resolver de otra forma. Otro punto es que estas ciencias son demasiado nuevas y "difusas" como para que pueda haber una definición formal y concisa sobre los planes y metas a mediano y largo plazo de la inteligencia artificial. Como se vio, cada quién cree en cosas distintas, y es muy difícil llegar a un consenso.
Algunas de las metas a mediano(4) plazo son, entre muchas, el control de tráfico en vías rápidas, resumen de textos (summarization), búsqueda de información inteligente, asistentes digitales personales (PDA´s). De hecho ya hay muchos prototipos de estos sistemas, sólo falta que funcionen fuera de una simulación. Estos avances, obviamente se basan en las tendencias ya establecidas, haciéndoles modificaciones cuando es necesario, o algunas veces creando una nueva rama.
Pero a largo plazo, (¡aquí es donde podemos especular!), los avances chocan más con los límites éticos, morales y filosóficos, que con los tecnológicos. ¿Las máquinas podrán ser más inteligentes que sus creadores? Algunos dirían que una máquina no sabe más que el que la hizo. ¿Pero si le enseñamos a aprender? ¿No es lo que sucede cuando decimos que "el alumno supera al maestro"? Tomemos, por ejemplo, un sistema que prueba teoremas. Los primeros de este tipo fueron creados en los 60´s. ¿Se podrá hacer un sistema, que, dados los axiomas de un sistema (sea la aritmética), deduzca todos sus teoremas, habidos y por haber, y demostrarlos? ¿Quién utilizaría tal cantidad de información? Definitivamente, una máquina tendría que comprenderla.
Pero hasta ahora todas las computadoras son electrónicas, y basadas en el modelo de la máquina de Turing. Y todo lo que podemos hacer con ellas. ¿Qué no habrá otros tipos de computadoras (biológicas, químicas, atómicas), otros modelos de máquinas? ¡Y hay quienes dicen que la ciencia esta llegando a su fin! (Tal vez para el hombre tal y como lo conocemos).
Tal vez a fin de cuentas sí podamos demostrar la razón en términos de razón. Dándole toda la vuelta a la ciencia. Con las matemáticas explicar la física, con ésta la química, con esta la biología, con ésta la psicología, con ésta la filosofía, con esta las matemáticas. ¿A pesar de Gödel finalmente podremos decir que la ciencia sí es completa (o por lo menos, cíclica, y se comprende a sí misma).
Aunque es posible que las "máquinas" hagan esto antes que "nosotros", podemos decir bien que es nuestra obra. Así como la naturaleza (o como algunos le llaman, Dios) nos hizo a los hombres. A fin de cuentas lo que hacen nuestros hijos es fruto de cómo los criamos. Pero, citando a Fernando Contreras: "¿Algún día el hombre será prescindible? Y las máquinas nos harán lo que le hicimos a Dios."
cgg
unam.mx
https://bingweb.binghamton.edu/%7Ecgershensong/
1. El lenguaje puede verse como un enorme sistema de ecuaciones simultáneas, en donde cada palabra es una variable, definida en términos de otras palabras (variables). Pero para que el sistema tenga solución, hay palabras que "tienen un significado per se". Como amor, lenguaje, fe, razón, ser, inteligencia, etc. Es por eso que es un poco iluso tratar de definir estas palabras en términos de otras palabras, pero aún así lo hacemos. ¿O alguien propone algo mejor?
2. Sir Isaac Newton, acerca de la definición de espacio, tiempo y movimiento Sir W. C. Dampier, Historia de la Ciencia y la Filosofía.
3. ¿Las ideas son más importantes que las definiciones?
4. Hay que aprovechar las medidas difusas
