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INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SOCIEDAD

Marvin Minsky

Marvin Minsky

Por Benito R. Mallol

MINSKY

El pasado 24 de enero murió a los 88 años Marvin Minsky, considerado pionero de la Inteligencia Artificial. Algunos investigadores en este terreno defendían que el camino correcto para llegar a la obtención de resultados en este apartado científico consistía en desarrollar máquinas y sistemas que hicieran tareas que a los humanos nos cuestan trabajo, como jugar al ajedrez o realizar complejos cálculos. Pero Minsky creía que el camino correcto estaba en la programación de una máquina capaz de razonar por analogía y de aprender a través de la experiencia.

Los primeros pasos fueron lentos y difíciles para Minsky. Para su doctorado en Princeton en 1954, propuso el desarrollo de una “máquina de aprendizaje” que simulaba las redes neuronales del cerebro y su comportamiento en la entrada y salida de información. En el núcleo de esta propuesta se encontraba la tesis central de Minsky: el funcionamiento del cerebro humano y la inteligencia como producto de ese funcionamiento son el resultado de la cascada de señales entre unos agentes semi-autónomos llamados neuronas cada una de las cuales se encuentran conectadas a su vez a muchísimas otras.

El objetivo final, por consiguiente, sería el de construir una máquina con neuronas simuladas capaz de pensar como un hombre.

Integrado como docente en el MIT en 1958, nuestro protagonista lideró el desarrollo del laboratorio de Inteligencia Artificial, donde se centró el núcleo de la investigación en esta materia, tanto en aparados de hardware como de software.

A pesar del notable incremento de la potencia de cálculo vivida por la informática, Minsky no pudo construir redes de más de unos pocos cientos de neuronas en una sola capa, lo que es una ínfima fracción de la complejidad del cerebro. Además, las neuronas reales están dispuestas en capas jerárquicas, por lo que era fundamental encontrar maneras de trabajar desde las capas iniciales hasta las últimas, y al revés.

A pesar de las dificultades encontradas a lo largo de su trabajo, cosa lógica dadas las dimensiones de su propósito, Minsky ha vivido lo suficiente para ver la reaparición de su teoría de redes neuronales y las capacidades de “aprendizaje profundo” de las computadoras modernas. Estas comienzan, por fin, a aproximarse al funcionamiento del cerebro humano.

WATSON

Una de las compañías que portan en la actualidad con más brío el estandarte de la investigación en inteligencia artificial es, sin duda, IBM.

Esta empresa consiguió en 2015 la friolera de 7.355 patentes concedidas aplastando a la competencia gracias, en parte, a sus desarrollos e investigaciones en el sistema “Watson” dentro de este terreno de la IA.

De las más de 2000 patentes relacionadas con la computación cognitiva concedidas a IBM en 2015, hay dos que nos llaman poderosamente la atención: una ayudaría a las máquinas a “entender las emociones humanas” y la otra, a “aprender de los seres humanos”. Es, pues, parte del sueño de Minsky hecho realidad.

Además de ganar concursos televisivos de preguntas y respuestas como “Jeopardy” a concursantes humanos duchos en la materia (siendo incluso capaz de interpretar el contenido de las bromas y las ironías del conductor del programa), Watson se perfila con fuerza como un sistema de apoyo eficiente a la medicina, el terreno jurídico, químico, financiero y muchos más.

Tanta es la capacidad de gestionar ingentes cantidades de datos en tiempo real de Watson que ya hay quien propone a este sistema como el candidato idóneo para ocupar la presidencia de Estados Unidos. Así, para los responsables de la Watson 2016 Foundation (que según los responsables de IBM no tiene ningún vínculo con dicha empresa), las ingentes capacidades de Watson para el procesamiento en paralelo permiten evaluar asuntos desde una diversa variedad de métricas, facilitando la respuesta que mejor encaja en todas las áreas sometidas a análisis.

Watson es capaz de proporcionar las mejores opciones para la toma de cada decisión basándose en aspectos relacionados con la economía global así como medio ambiente, educación, sanidad, asuntos exteriores y libertades civiles”, afirma un portavoz del grupo Watson for president, de la citada fundación.

En un mundo en el que la política no se encuentra precisamente exenta de personajes que se miran sin ningún escrúpulo y de forma prioritaria (o absoluta) sus propios ombligos, la verdad es que entendemos que a muchos les puede sonar a música celestial la actuación en el terreno de la toma de decisiones públicas de un sistema como Watson, carente de ideologías preconcebidas, intereses personales y egos astronómicos.

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL, EL LARGO CAMINO

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Por Benito R. Mallol

Pocos temas hay tan apasionantes desde un punto de vista periodístico o divulgador como el de la Inteligencia Artificial. El hombre ha creado máquinas para complementar y superar su fuerza o su velocidad, máquinas que le permiten realizar funciones que por su naturaleza le estaban negadas, como volar o sumergirse en los océanos, máquinas capaces de llevarle a la Luna… pero, ¿qué me dicen del último gran reto, el de conseguir máquinas capaces de aprender por sí mismas, de potenciar las capacidades de nuestro cerebro y de reproducir en gran medida sus funciones?

Hay quien defiende, como el científico Ray Kurzweill, que en 25 o 30 años se habrá conseguido alcanzar la “singularidad” en la que ordenadores especialmente diseñados a tal efecto serán capaces de entender el lenguaje natural, de razonar, de aprender, lo que las convertirá en totalmente indistinguibles en sus capacidades de las de un cerebro humano.

DONDE ESTAMOS EN LA ACTUALIDAD

Sin llegar todavía el momento de la llamada “singularidad”, en el que un ordenador emule perfectamente el comportamiento de un cerebro humano, la inteligencia artificial o el desarrollo de sistemas expertos (como subgénero) ya han recorrido un camino importante hasta nuestros días.

Por ejemplo, es la tecnología que está detrás del reconocimiento automatizado del habla o de imágenes, de los brazos robóticos implantados en personas discapacitadas, de los coches que aparcan solos, de la sonda Rosetta capaz de aterrizar en un cometa sin órdenes externas o de dirigir el robot “Curiosity” por los terrenos marcianos. También son sistemas de inteligencia artificial los mecanismos de vuelo autónomo de los drones capaces de elegir sus blancos para bombardear a miles de kilómetros de las personas que los comandan.

Haciendo un repaso a los hitos más importantes del desarrollo de la inteligencia artificial, quizás podríamos empezar por los años cincuenta del pasado siglo, con la irrupción de los primeros ordenadores. En esas fechas, fueron muchos los investigadores que advirtieron que la culminación de la inteligencia artificial se encontraba a la vuelta de la esquina, provocando que una gran parte de la sociedad alimentase expectativas futuristas.

Sin embargo, el optimismo empezó a esfumarse en cuanto esos científicos se dieron cuenta de la tremenda complejidad que entrañaba el conocimiento del mundo real. Cuestiones que el ser humano realiza de forma casi inconsciente e inmediata, como reconocer un rostro o el sentido de una frase, han demostrado ser tareas arduas para un ordenador.

Durante décadas, muchos investigadores trataron de codificar “a mano” reglas definitorias necesarias para que los ordenadores identificasen objetos. Acertar con esas reglas exigía un trabajo ímprobo y lento, lo que provocó que muchos se planteasen la necesidad de buscar otras alternativas.

EL ORDENADOR QUE APRENDE

Llega entonces la década de los ochenta, donde se piensa que la solución parecía provenir de una estrategia nueva, la de intentar que los ordenadores aprendiesen las reglas necesarias por sí mismos y desde cero copiando, en gran medida, las funciones cerebrales.

Esta técnica, denominada como “aprendizaje profundo”, utiliza como soporte las llamadas redes neuronales, simulando enjambres de neuronas cerebrales dispuestas en varios estratos. Un ejemplo podría centrarse en el reconocimiento de la imagen de un rostro. Un primer grupo de neuronas simuladas aprende a reconocer los píxeles oscuros y brillantes de una imagen. Mientras que un segundo estrato aprecia la presencia de bordes que separan áreas de diferente luminosidad, un tercero distingue las líneas verticales de las horizontales. Al final, hay un estrato de neuronas que es capaz de reconocer un ojo y sabe que el rostro humano suele presentar dos, reconociéndolo como tal al final del proceso.

EL TAMAÑO SÍ IMPORTA

Estamos ya a finales del siglo pasado, cuando la información disponible en formato digital no era mucha. Si a ello sumamos que los ordenadores tardaban también bastante en digerir la información existente, fue lógico constatar que existiesen pocas aplicaciones en este terreno.

Precisamente, hay que esperar por ello al decenio pasado, primera década del 2000, en la que la potencia de cálculo disponible animó a los investigadores a dar pasos más ambiciosos. Científicos como Dahl o Hinton se embarcaron en el diseño de grandes redes neuronales de aprendizaje profundo para reconocimiento del habla, y en 2009 anunciaron un récord de precisión para la transformación de la palabra hablada en texto escrito.

Ello sirvió de disparador para que los grandes monstruos como Apple o Google entrasen al trapo del aprendizaje profundo, naciendo sistemas como Siri o Android en este terreno del reconocimiento de voz, fundamentalmente orientados a sus teléfonos móviles.

VISIÓN ARTIFICIAL

Esta capacidad masiva de cálculo y el uso de las redes neuronales de las que hablamos para el aprendizaje profundo, nos consta que también se ha aplicado al terreno de la visión artificial.

Por ejemplo, investigadores del hermético laboratorio “Google X” en California, utilizaron unos 10 millones de fotogramas de vídeos de Youtube en una monstruosa red formada por 1000 ordenadores, programados todos ellos para absorber todo tipo de información. El engendro fue capaz, tras tres días de buscar patrones recurrentes, de agrupar las imágenes en tres categorías autodiseñadas: rostros humanos, cuerpos y… gatos, cosa esta última que provocó no pocas bromas por parte de la prensa.

A día de hoy, casi todos los experimentadores dentro del reconocimiento de imágenes basan sus trabajos en el aprendizaje profundo. Se quiere que el ordenador vaya construyendo sus propios esquemas de reconocimiento de patrones y su correspondiente clasificación.

COMPRENSIÓN DEL LENGUAJE NATURAL

Los progresivos pasos que se van dando en incrementar la fiabilidad de los resultados de reconocimiento de voz y de imágenes están relanzando el interés por aplicar la técnica del aprendizaje profundo hacia la comprensión del lenguaje natural. Aquí las cosas ya son más complicadas. No se trata de que un ordenador sea capaz de convertir en texto las palabras que oye (cosa ya resuelta), sino que consiga reformular frases o responder preguntas de un interlocutor humano. La semántica o la lógica difusa son palabras mayores para ser tratadas de forma efectiva en el terreno de la Inteligencia Artificial.

El resultado más evidente de esto lo tenemos en el apartado de los sistemas automatizados de traducción. El ordenador puede traducir palabras o frases cortas mediante una serie de reglas introducidas a mano y análisis estadísticos de textos conocidos, pero no “entiende” el sentido de dichas frases.

Todos tenemos la experiencia de haber trabajado con el famoso “Google Traslate”. Puede servirnos en muchos casos para salir de apuros, pero somos conscientes de sus ambigüedades y resultados muchas veces cómicos, muy alejados de los producidos por una traducción fluida elaborada por una persona.

Aquí los científicos tienen que seguir haciendo por el momento un acto de humildad y reconocer que el camino de la inteligencia artificial sigue siendo más largo de lo deseado, aún contando con la ayuda del aprendizaje profundo.

ALTER EGO, CONCIENCIA

Está claro que el aprendizaje profundo es un método en el que la ciencia confía para hacer avanzar la Inteligencia Artificial, a pesar de las limitaciones comentadas.

También están claros los avances significativos en sistemas expertos en terrenos de lo más variopintos además de la comentada guerra mediante drones. Así, la producción industrial se apoya en robots cada vez más inteligentes. Las órdenes de compraventa de valores financieros las hacen en su mayor parte sistemas expertos que trabajan 24 horas al día en todas las bolsas de valores del mundo. Las grandes empresas químicas y farmacéuticas cuentan ya con el apoyo de laboratorios virtuales basados en inteligencia artificial capaces de probar el comportamiento de miles de moléculas sin necesidad de pipetas, líquidos y hornillos…

La lista puede ser ilimitada y parece mostrarnos una visión un tanto deshumanizadora de la inteligencia artificial, al menos por el momento, y entre otras cosas porque gran parte de las tareas descritas dejarán de lado abundante mano de obra. Esta es, precisamente, una de las críticas más frecuentes que recibe el mundo emergente de la inteligencia artificial, pero en grandes líneas no creemos que el sumatorio social sea negativo con su instauración. Recordemos por ejemplo que lo mismo se decía de la introducción del tractor en la agricultura y su efecto sobre la mano de obra, o de los grandes montajes industriales, posteriormente automatizados y finalmente robotizados.

La inteligencia artificial hará la vida más fácil a grandes grupos de la sociedad. Por ejemplo, se está trabajando en robots para acompañar y asistir a personas de la tercera edad, a niños con autismo, a amas de casa para ayudarles en sus labores cotidianas… Aquí la lista también es interminable, y aunque muchas de esas consecuciones necesiten todavía de bastantes años de investigación, la inteligencia artificial llega para quedarse en nuestra sociedad, lo queramos o no.

Algunas películas como la de “Inteligencia Artificial” de Spielberg, “Blade Runner” de Ridley Scott, o la más reciente “Her” en la que el protagonista (Joachim Phoenix) se enamora de una máquina dotada de un sistema operativo especial, se han encargado de mostrar a la sociedad un futuro en la que existirán máquinas capaces de albergar formas de sentimientos y emociones, además de una inteligencia y memoria infinitamente superiores a las de las personas.

Teniendo en cuenta que el cerebro humano es el resultado de millones de años de evolución y que en él se han acumulado, si hacemos caso a Darwin, el cerebro sensomotor reptiliano, el cerebro emocional de los mamíferos y el neocórtex inteligente del homo sapiens, parece en principio muy difícil que máquinas construidas por el hombre lleguen a ostentar esas facultades propias de una mente humana en plazos relativamente cortos…

Aquí hay, como en casi todo, posturas científicas contrapuestas y en las que se mezclan no solamente teorías científicas, sino también filosóficas e incluso aspectos religiosos. Para los defensores del dualismo, los robots y ordenadores son artefactos materiales, y la mente y la conciencia requieren una entidad inmaterial. También hay quien piensa que “sin cuerpo no hay mente”. Para estos autores, el ordenador no tiene hambre ni sueño, no siente dolor, y no es posible una conciencia sin una experiencia previa en lo referente a las emociones.

En la parte opuesta se encuentran autores como el filósofo americano Daniel Dennet, defensor de la Inteligencia Artificial Profunda, para el que la conciencia es simple y llanamente el resultado de la actividad de las neuronas distribuidas en módulos dentro de un sistema masivamente paralelo como es el cerebro humano.
De ser así, y según estos expertos, tiene que ser posible replicar la actividad neuronal en un sistema informático. Debemos estar de acuerdo en que esta confrontación de posturas es apasionante.

VISIONES DEL FUTURO

Llama fuertemente la atención el interés internacional existente a día de hoy, tanto de organismos públicos como privados, en desentrañar el funcionamiento del cerebro humano y en avanzar en el terreno de la inteligencia artificial. Tanto, que no nos cabe la menor duda de que se van a descubrir cosas importantes en los próximos años.

Por poner solo algunos ejemplos, Europa se encuentra embarcada en el multimillonario proyecto “Cerebro Humano”, Estados Unidos en su proyecto “BRAIN”, Japón sigue con sus investigaciones avanzadas en el Instituto Riken del cerebro y China, Rusia y otros países también tienen programas importantes sobre el cerebro, neurociencia e inteligencia artificial.

En el ámbito privado, grandes tecnológicas como Amazon, Apple, Ericsson, Facebook, Google, IBM, Microsoft, Nokia, Samsung y Sony, también cuentan con algunos productos y desarrollos en áreas similares. Todo este esfuerzo gigante en capital humano y financiero es lógico que haga plantearse a los más escépticos si nos lleva hacia algún sitio que merezca realmente la pena.

Quizás uno de los visionarios de más renombre de lo que será el futuro de la inteligencia artificial sea el ya mencionado científico y divulgador Ray Kurzweil, además de empresario, desarrollador de sistemas expertos y colaborador actualmente en este terreno con Google. Para él, las máquinas inteligentes pasarán el “test de Turing” (por el que serán indistinguibles, por un jurado, de una persona) hacia el año 2029 o puede que incluso antes.
Kurzweil piensa que a partir de ese momento las máquinas inteligentes complementarán las funcionalidades cerebrales del ser humano de una forma cada vez más acelerada y que el resultado solo puede ser positivo para la sociedad.

Lo mismo que el desarrollo científico y técnico ha hecho que la esperanza de vida se haya cuadruplicado en el último milenio y que la renta per cápita en dólares constantes haya pasado de cientos de dólares en el año 1800 a miles de dólares hoy día, Kurzweil cree que a través de la tecnología inteligente seremos más capaces de enfrentar nuevos retos, como la superpoblación, el medio ambiente o la lucha contra las enfermedades.

Pero esta opinión “buenista” de la inteligencia artificial tiene sus detractores. Por ejemplo, Bill Gates, fundador de Microsoft, dijo no hace mucho que, en una primera fase, las máquinas inteligentes realizarán muchos trabajos y resolverán todo tipo de problemas. Sin embargo, en una segunda fase y unas décadas después, la inteligencia artificial será suficientemente fuerte para poder convertirse en una preocupación si no se toman medidas. Y lo paradójico entre otras cosas es que precisamente Microsoft Research emplea gran parte del tiempo de unos mil investigadores en el desarrollo de sistemas relacionados con la inteligencia artificial. Y coinciden con esta opinión nombres tan ilustres como el científico Stephen Hawking o el empresario tecnológico de moda Elon Musk, el de los coches eléctricos Tesla.

LA POSTURA ECLÉCTICA

Si nos aprietan sobre el tema, nosotros nos quedaríamos en el grupo de los que defienden una postura intermedia. La tecnología no es en principio buena o mala, depende del uso que se haga de ella. Así, para el astrofísico y premio Nobel John C. Mather, la poderosa inteligencia artificial del futuro estará al servicio de las fuerzas habituales: los negocios, el entretenimiento, la medicina, la seguridad internacional, la guerra, y la búsqueda de poder a todos los niveles: el crimen, el transporte, la minería, la industria, el comercio, el sexo, etc. De esta forma, es posible que no todo el mundo esté de acuerdo con los resultados obtenidos.

También aduce que no sabe si el hombre tendrá la inteligencia y la imaginación necesaria para mantener a raya al genio una vez que salga de la lámpara de la singularidad, porque no sólo tendremos que controlar a las máquinas, sino también a los humanos que puedan hacer un uso perverso de ellas. La moraleja según este autor: seguirán existiendo buenos y malos… si es que las máquinas no consiguen modificar también la condición humana.

FRASES PARA PENSAR

“Cualquier tecnología suficientemente avanzada no se diferencia de la magia”. Arthur C. Clarke (escritor y científico británico).

“Si una máquina demuestra ser indistinguible de un ser humano, deberíamos dispensarle el mismo respeto que a un ser humano, deberíamos aceptar que posee una mente”. Stevan Harnad (Cognitive Neuroscience Center).

“Cuando construyamos máquinas inteligentes no deberíamos sorprendernos si las encontramos tan confundidas y obstinadas en sus convicciones sobre la relación mente-materia, la consciencia o el libre albedrío, como lo están los hombres”. Marvin Minsky (experto en Inteligencia artificial del MIT).

“La primera máquina ultrainteligente será la última invención que el hombre tendrá que realizar. El resto de las invenciones nacerán de esa máquina y de las diseñadas por ella misma. Entonces se acabaría produciendo sin duda una ‘explosión de inteligencia’”. Irvin J. Good, matemático británico, colega de Alan Turing.

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