�Inteligencia Artificial?
Carlos Gershenson
�Pero qu� es inteligencia? Parece ser que cada qui�n tiene su propia definici�n(1). La que m�s 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 acci�n. Y despu�s, una tercera persona, juzga si la acci�n fue inteligente o no". Aunque la definici�n en s� es recursiva, la prefiero a la de "inteligencia es la habilidad de sacar buenas calificaciones en ex�menes de inteligencia". Bueno, pero podemos pasarnos una eternidad discutiendo sobre este punto (desde el argumento aristot�lico de que la inteligencia es cualidad del hombre), y �se 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 qu� avances ha tenido, desde que fue propuesta en 1956 (McCarthy convoc� a un congreso en Dartmouth, y durante el congreso se forj� el t�rmino "inteligencia artificial". Asistieron, entre otros, Minsky, Simon y Newell). Ya las bases hab�an sido puestas por Wiener y Rosenblueth (1943, Behavior, Purpose and Teleology, m�s adelante el primero en Cybernetics, 1948) y por McCulloch y Pitts (1954, A Logical Calculus of the Ideas Environment in Nervous Activity). Despu�s se empezaron a desarrollar distintas t�cnicas para modelar la inteligencia. Sistemas Expertos, L�gica Difusa (Zadeh, 1965), Redes Neuronales (retomando las ideas de McCulloch y Pitts), Algoritmos Gen�ticos (evoluci�n artificial), Agentes Inteligentes (Inteligencia Artificial Distribuida), y muchas otras ramas con menor popularidad (Machine Learning, Theorem Proving). Adem�s estas "ramas" se entremezclan para atacar problemas con sistemas h�bridos (como redes neuro-difusas, etc.).
�ltimamente ha surgido un debate sobre si la inteligencia artificial ha dado (o dar�) todo lo que promet�a en un principio. Aunque muchas metas fueron demasiado ambiciosas (la "quinta generaci�n" de los japoneses, por ejemplo), indudablemente ha resuelto una infinidad de problemas que hubiese sido mucho m�s complicado (o imposible) resolver de otra forma. Otro punto es que estas ciencias son demasiado nuevas y "difusas" como para que pueda haber una definici�n formal y concisa sobre los planes y metas a mediano y largo plazo de la inteligencia artificial. Como se vio, cada qui�n cree en cosas distintas, y es muy dif�cil llegar a un consenso.
Algunas de las metas a mediano(4) plazo son, entre muchas, el control de tr�fico en v�as r�pidas, resumen de textos (summarization), b�squeda de informaci�n inteligente, asistentes digitales personales (PDA�s). De hecho ya hay muchos prototipos de estos sistemas, s�lo falta que funcionen fuera de una simulaci�n. Estos avances, obviamente se basan en las tendencias ya establecidas, haci�ndoles modificaciones cuando es necesario, o algunas veces creando una nueva rama.
Pero a largo plazo, (�aqu� es donde podemos especular!), los avances chocan m�s con los l�mites �ticos, morales y filos�ficos, que con los tecnol�gicos. �Las m�quinas podr�n ser m�s inteligentes que sus creadores? Algunos dir�an que una m�quina no sabe m�s que el que la hizo. �Pero si le ense�amos 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 podr� hacer un sistema, que, dados los axiomas de un sistema (sea la aritm�tica), deduzca todos sus teoremas, habidos y por haber, y demostrarlos? �Qui�n utilizar�a tal cantidad de informaci�n? Definitivamente, una m�quina tendr�a que comprenderla.
Pero hasta ahora todas las computadoras son electr�nicas, y basadas en el modelo de la m�quina de Turing. Y todo lo que podemos hacer con ellas. �Qu� no habr� otros tipos de computadoras (biol�gicas, qu�micas, at�micas), otros modelos de m�quinas? �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 s� podamos demostrar la raz�n en t�rminos de raz�n. D�ndole toda la vuelta a la ciencia. Con las matem�ticas explicar la f�sica, con �sta la qu�mica, con esta la biolog�a, con �sta la psicolog�a, con �sta la filosof�a, con esta las matem�ticas. �A pesar de G�del finalmente podremos decir que la ciencia s� es completa (o por lo menos, c�clica, y se comprende a s� misma).
Aunque es posible que las "m�quinas" hagan esto antes que "nosotros", podemos decir bien que es nuestra obra. As� 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 c�mo los criamos. Pero, citando a Fernando Contreras: "�Alg�n d�a el hombre ser� prescindible? Y las m�quinas nos har�n 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 simult�neas, en donde cada palabra es una variable, definida en t�rminos de otras palabras (variables). Pero para que el sistema tenga soluci�n, hay palabras que "tienen un significado per se". Como amor, lenguaje, fe, raz�n, ser, inteligencia, etc. Es por eso que es un poco iluso tratar de definir estas palabras en t�rminos de otras palabras, pero a�n as� lo hacemos. �O alguien propone algo mejor?
2. Sir Isaac Newton, acerca de la definici�n de espacio, tiempo y movimiento Sir W. C. Dampier, Historia de la Ciencia y la Filosof�a.
3. �Las ideas son m�s importantes que las definiciones?
4. Hay que aprovechar las medidas difusas
