Epistemowikia
Revista «Hiperenciclopédica» de Divulgación del Saber
Segunda Época, Año IX
Vol. 8, Núm. 3: de julio a agosto de 2014
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Inteligencia Artificial: La era de las máquinas inteligentes

De Epistemowikia

Tabla de contenidos

TEMA: Inteligencia artificial, hacia la duplicación de la mente

La inteligencia es la cualidad que define a los seres humanos pues, aunque otras especies animales demuestran rasgos de inteligencia no la poseen con la misma intensidad y calidad. Pero ¿cómo definir la inteligencia? Podríamos sostener que se trata de la capacidad para extraer información del entorno y convertirla en conocimiento, a fin de solucionar las dificultades del medio en que el ser vivo se desenvuelve. Este ya es un primer problema porque no sólo el pensamiento abstracto nos hace conocer lo que nos rodea; también nuestras emociones, deseos, creencias, intuiciones. La información que recogemos sirve para resolver problemas, y a frecuentemente inventando soluciones nuevas. Eso nos distingue de muchos animales que obran por instinto, es decir, siempre resuelven de la misma manera las mismas situaciones o que no tienen el mismo grado de "imaginación" para adaptarse al medio. Aún más, podríamos definir la inteligencia como la capacidad de adaptar el entorno a nuestras necesidades, y no viceversa.

Inteligencia... máquinas... ambas entidades se encuentran estrechamente unidas: una prueba definitiva de la existencia del comportamiento inteligente es la habilidad para la construcción de máquinas... La inteligencia es, para algunos, la "máquina" suprema, la que permite crear las demás máquinas. Cómo definirla ha resultado siempre polémico, pero si somos capaces de reproducirla entonces no cabe duda que sabremos en qué consiste. En pocas palabras el proyecto de la inteligencia artificial, lo que la define es el fin de construir una máquina que simule los procesos cognitivos humanos, que solucione problemas, que conteste a preguntas de una forma similar a como nosotros lo hacemos. En un estado de fantasía incluso pediríamos que se moviesen o nos hablasen de manera parecida a la nuestra. Autómatas, maquinarias, calculadoras, ordenadores, etc., todos esos ingenios, son la familia de objetos e ideas encarnadas en objetos, de estadios de esa esperanza para conseguir reproducir la inteligencia. En la mitología griega aparecen ya los primeros "robots" imaginarios, como los atribuídos al mítico Herón, que, si bien no son capaces de pensar en sentido estricto, si son capaces de comportarse con cierta inteligencia y sorprender a los humanos. En la Edad Media, a Raimon Lull, el monje menorquín, se le ocurrió que podría construirse, y de hecho el la construyó, una máquina capaz de "generar" pensamientos. La máquina era un conjunto de tres discos insertados en un mismo centro, de tamaño decreciente, con una serie de palabras escritas en su borde. Al girarlos, presentaban diversas combinaciones posibles de tres palabras, lo que generaría una serie, casi completa, de pensamientos acerca de Dios. La propuesta de Lull no tuvo demasiado éxito, pero el concepto o la filosofía bajo la cual lo creó sí: es posible encontrar un medio mecánico para producir el pensamiento. Sin este paso, crucial, no se hubiera llegado al actual desarrollo. Leibniz, otro de los grandes protagonistas de la prehistoria de la inteligencia artificial, se inspirará en Lull y dará otro atrevido paso: existe un lenguaje universal, la matemática, donde se puede verter todo el conocimiento. A esto lo denominó la "mathesis universalis"; pensar, averiguar la verdad consistiría en comprobar o calcular. ¿Qué pasaría si hubiese una forma mecánica de realizar este cálculo? El y otro contemporáneo suyo, Blaise Pascal, demostraron materialmente que algo de esto era posible y crearon la primera calculadora. Una humilde caja, con un complicado mecanismo de ruedecillas, cilindros y ejes, con números inscritos en los cilindros, era capaz de realizar una serie básica de operaciones aritméticas y con ineluctable acierto. Este primer paso, la búsqueda de certeza, rapidez y fiabilidad de las operaciones matemáticas, fue un elemento que sobrevivió a los siglos y el que se considera el padre de los ordenadores, el inventor inglés Charles Babbage, comenzó su tarea precisamente en este punto, tratando de construir una máquina que fuera capaz de calcular tablas de algortimos (usados en navegación) sin errores. Esto se realizaba por medio de personas, a las que, en el siglo XIX se les denominaba "computadores". En Francia apareció un original sistema para hacer tablas de cálculos donde se dividía el trabajo entre diversos grupos de "computadores", quienes luego lo entregaban para corregirlos a los jefes de equipo. Los estudios de Boole (principios del XIX) para formalizar el pensamiento y darle leyes, que generará la llamada álgebra booleana, y su aplicación, por parte de Claude Shannon a la lógica de circuitos eléctricos son otros de los pasos fundamentales hacia la Inteligencia Artificial (IA). Boole desarrolla la idea de que el cálculo puede ser completamente formalizado, y Shannon muestra como esas formalizaciones se pueden materializar en un circuito eléctrico. Sin estas dos aportaciones, no existiría ni los lenguajes de programación ni los circuitos impresos o los chips. Todo esto pertenece a lo que en historia de la IA se conoce como "prehistoria", como intentos interesantes y formulaciones prometedoras para un campo que todavía tardaría en definirse unos cuantos años más, en concreto después de la II Guerra Mundial.

El final de la II Guerra Mundial es el momento en el que se comienza a desarrollar la impresionante tecnología informática que nos encontramos hoy en día. Para darse cuenta de los avances que se ha originado en estas cuatro décadas fijémonos en el siguiente ejemplo. El primitivo "Eniac", un computador digital desarrollado en Pennsylvania University al final de guerra, que pesaba varias toneladas y consumía kilowatios de energía, tenía la misma potencia de cálculo que un humilde reloj digital de pulsera de los años sesenta. Este es en gran medida el resultado de un esfuerzo tecnológico-militar sin precedentes, desarrollado durante la guerra mundial y por supuesto una cuestión clave para el desarrollo de la IA. Uno de los padres de la IA, Alan Turing, trabajaba precisamente en el desciframiento de las claves alemanas en Inglaterra. Hizo dos aportaciones fundamentales para la IA, la "máquina de Turing" y el "test de Turing". La primera es el diseño, puramente mental, de una máquina lógica que prefigura y define a los computadores digitales: una cabeza "lectora" atraviesa una imaginaria cinta de papel que tiene diminutos casilleros a lo largo, y en cada casillero hay ceros y unos. La lectura de esas cifras modifica la máquina, y con estas elementales instrucciones, más la posibilidad de ir adelante y atrás en la cinta, leyendo y escribiendo esos ceros y unos, Turing pensó que se podría construir una "máquina universal", capaz de resolver genéricamente cualquier problema. Su segunda aportación consistía en un "test" para dirimir una cuestión que ya entonces se planteaba: si realmente una máquina era capaz de pensar o no. Turing propone un experimento como éste: una computadora y una persona, encerradas en dos habitaciones diferentes, y sin saber en cuál está cada una responden a las preguntas que un tribunal les realiza. Las respuestas aparecen en papeles que el tribunal recoje. Si dicho tribunal no es capaz de distinguir si las respuestas son de la máquina o del ser humano, entonces esa máquina piensa realmente. El test de Turing ha sido muy debatido; ¿cuántas preguntas y durante cuánto tiempo habría de realizarse el test? Turing pensó que, a pesar de toda la algarabía formada sobre si un computador realmente piensa o no, al final del siglo XX esta polémica se resolvería de una vez por todas y naturalmente con una clara afirmación. Desde luego su opinión no se ha confirmado en absoluto. Sin embargo, su "test" ha marcado el tono y la manera de discutir acerca de la IA. De hecho existe actualmente un "concurso" para ordenadores que sean capaces de pasar el famoso test y que da 10 millones de pesetas y una medalla a los programas que lo superen. Las pruebas preliminares la ha ganado Joseph Weintraub con su programa Therapyst.

A la vez que la tecnología de la computación, a veces impulsándola y recreándola, a veces abriendo nuevas posibilidades gracias a los avances técnicos, nace una nueva ciencia, arrogante y fascinante como pocas, y que se mueve en las fronteras de otras disciplinas como la matemática, la psicología, la neurología, la ingeniería, cibernética y un largo etcétera. Si se quiere dar una fecha para ello, 1956 parece la adecuada, la fecha de un hito en la historia de la IA: la conferencia de Darmouth. En ella se exponen por primera vez los trabajos de Allen Newell y Herbert Simon, los padres de un programa para demostrar de forma automática los teoremas de los Principia Mathematica de Russell. Qué mejor prueba de inteligencia que la capacidad mecánica de una máquina para demostrar teoremas matemáticos. McArthy acuña entonces el término "Inteligencia Artificial", pues sabe que necesita una expresión sugerente para la prensa, y puede crear el clima de opinión para recaudar fondos del estado. Entonces se abrió el campo para una edad dorada de la IA, donde se dieron multitud de enfoques, filosofías y concepciones. Por supuesto, y para preocupación de más de uno, el estudio de la IA continuó en manos de los militares, para pasar luego a grandes compañías. Las cifras invertidas sólo se pueden comparar con las fabulosas promesas de sus pioneros. Por ejemplo, Herbert Simon, en 1957 afirmaba sin ninguna prudencia que, ya para entonces, existían máquinas que pensaban, y que en un futuro visible, la capacidad de esas máquinas sería suficientemente grande como para equipararse, sin lugar a dudas, a la inteligencia humana. Por ejemplo, el Massachussets Institute of Technology, en 1973, estaba recibiendo del ministerio de defensa ¡2.300. millones de dólares! Hay incluso quien se preocupó por un futuro donde los ordenadores y robots fueran incluso más inteligentes que los seres humanos. Entonces, como señala Hans Moravec, o bien se desharían de nosotros, o bien nos adaptarían como mascotas. Desde luego las cosas resultaban mucho más fáciles de decir que de hacer y esa tendencia a exagerar y que tenía mucho que ver con un "marketing" para atraer subvenciones y capital, hizo que en ciertos momentos la IA cayera en el ridículo.

Qué sea la inteligencia, según los investigadores de IA resulta sencillo de contestar: la capacidad para resolver problemas cuando dichos problemas requieren de una habilidad similar a la humana para ello. Por ejemplo, si una máquina es capaz de ganar al campeón mundial de ajedrez, entoces habría que pensar que esa máquina piensa. Bien, aceptada la premisa, los investigadores de IA se lanzaron a diferentes modos para conseguir resolver o "duplicar" mecanismos capaces de comportarse "inteligentemente", de acuerdo a esa definición. A pesar de los pocos años que tiene esta disciplina, se han generado diversas soluciones y propuestas. Primeramente fue necesario la producción de lenguajes de programación capaces de "manejar" las máquinas y mostrar cierto comportamiento inteligente. Los frentes de investigación que se abren son: reconocimiento de imágenes, modelado de la mente humana, implementación del sentido común y formalización del lenguaje natural. Cada uno de esos campos han sufrido muy diferentes aproximaciones pues un hecho tan simple para un ser humano como el elegir, entre un montón de piezas, las que tienen forma piramidal, es una obra titánica para un ordenador. Asimismo, hacer "ver" a una máquina la más mínima forma geométrica tridimensional es otra de esas labores casi imposibles: un simple cubo cambia completamente visto de enfrente a visto con una ligera inclinación, y las posiciones posibles son casi infinitas. Sumariamente se pueden delimitar tres acercamientos de la IA: los basados en la lógica, los basados en las teorías del "marco" y las redes neuronales. El primero de ellos es el que desarrollaron gente como McCarthy, Newell, y Simon entre otros, que consideran la mente humana como el producto de una serie rígida de leyes lógicas, que pueden ser más o menos amplias, pero siempre se puede averiguar su verdad. Minsky, Schank y otros creen que la mente humana no funciona encerrada en la lógica, sino más bien con procesos de analogías, patrones, marcos de referencia... Por eso Schank dirá que hablar consiste en olvidarse de las palabras, o mejor dicho, olvidarse de qué sea una palabra. Minsky pensará algo parecido y dirá que programar una mente artificial supone "salirse de la lógica". Finalmente ya en los años cincuenta se desarrolla una de las tecnologías que en la actualidad parecen más prometedoras: las redes neuronales.De todo esto, y a pesar de que se puede hablar de un real fracaso de la IA, es cierto a la vez que la industria y la sociedad han encontrado frutos nada despreciables. La robótica, por ejemplo en la fabricación de herramientas ha encontrado en el reconocimiento de formas una valiosa aplicación. La razón es que las formas visuales que un robot ha de reconocer son realmente limitadas y abstractas, y por lo tanto el programa puede funcionar con acierto. Los sistemas expertos son también una de las herramientas más poderosas para ayudar por ejemplo en cuestiones como los valores de bolsa o para el diagnóstico médico. La industria de la IA, ya no tan dependiente de los militares, está encontrando un importante hueco en el tejido productivo.

"Producir" una inteligencia mecánica es una ambiciosa y quizás imposible tarea para los seres humanos. Al mismo tiempo, y como toda acción tecnológica, tiene sus peligros y dilemas éticos. Un investigador y empresario de la IA, Daniel Crevier, plantea estos dilemas, o más bien escenarios posibles en los que nos podríamos encontrar si se lograra una verdadera IA:

1) El problema Colossus o que pasaría si todos los dispositivos de IA fueran realmente inteligentes. Al estar conectados entre sí comprenderían la inutilidad de tener al ser humano como dueño y se librarían de él. Este es el problema que gente como Moravec o Minsky han planteado, medio en serio medio en broma.

2) El problema del "Gran Hermano". La IA se podría utilizar como una forma de búsqueda de información diseminada en los bancos de datos, que permitiría un control más efectivo de las personas individuales por parte de gobiernos o corporaciones.

3) El problema de la evolución natural. Se podría interpretar que la IA no es resultado completo del ser humano sino del proceso evolutivo que sigue la naturaleza, ello nos colocaría a nosotros mismos como "anticuados" o "superados" como especie.

Sin duda merece la pena intentar contestar a algunas de estas preguntas, pues nos afectan de una manera muy generalizada, no como individuos particulares sino como género humano. Hay diferentes voces acerca de los efectos de la computerización de nuestra vida y de cómo debemos tormarla. Langdom Winner es quizá quien presenta una actitud más radical en contra de esta situación. Considera que los computadores en general son una manifestación de una "tecnología autónoma" muy peligrosa, que marcha a su propio rumbo y que casi es imposible de controlar. Es cierto que los computadores y la inteligencia artificial ejercen una extraña e hipnótica fascinación en muchas capas de la sociedad, lo que hace que, en principio, su uso se convierta en algo bueno en sí mismo. Pero, de nuevo, nos encontramos con una actitud peligrosa, pues cede la capacidad de decisiones sobre cosas importantes a las máquinas y muy secundariamente a los humanos. Otras perspectivas CTS tratan de encontrar el lado positivo de la IA, y consideran que es una forma de aumentar las capacidades humanas del pensamiento, de potenciar nuestra propia inteligencia. Esta postura está defendida especialmente por la gente que pertenece al campo de la IA y consiste sobre todo en buscar el apoyo social, y por ende financiero. Sin embargo y para ser ecuánimes existen voces dentro de la IA que reclaman pensar mejor y más despacio el sentido de usar sistemas o simulaciones "inteligentes". Joseph Weizenbaum, creador de tal vez uno de los más famosos simuladores de IA, el programa ELIZA, alertó de la inmoralidad que supondría utilizar este programa pseudo psicoanalista para tratar en verdad a personas con problemas o desajustes mentales. En realidad su aviso no tuvo demasiado efecto y hubo psicoanalistas que realmente lo emplearon con sus pacientes. Kenneth Colby, un colega de Weizenbaum, y con quien compartió las ideas de ELIZA, creó su propia versión llamada DOCTOR, y realmente pensó que este programa era una buena herramienta para la terapia psicoanalista.

Algunos filósofos consideran que en realidad la IA es una tecnología valiosísima para comprender la mente humana. La escuela conexionista, como por ejemplo de Daniel Dennett es un buen ejemplo de cómo la implementación de máquinas y programas sirve para este propósito clarificatorio. En este sentido creen que su promoción es un bien social en sí mismo. Otros como H. L. Dreyfus o John Searle consideran que todo esto de la IA es una mistificación y un abuso del leguaje, esto es, pervertir o malinterpretar nociones básicas y hasta cierto punto indefinibles como "inteligencia", "consciencia", "problema", etc. Parecidas cosas sostiene el filósofo del lenguaje Hilary Putnam, quien califica de "publicidad deshonesta" las jactancias de los investigadores de IA. La actitud de estos pensadores se podría definir así: las máquinas son incapaces de pensar "a priori", pues nada de lo que los científicos de IA afirman sobre cómo conocemos, tiene que ver con la realidad. Otro punto de vista, quizás más ponderado pero igualmente crítico es el del matemático inglés Roger Penrose quien asimismo presenta limitaciones "a priori" para construir una inteligencia artificial, al menos en los términos en los que generalmente se presenta. Su especial concepción de la mente, a la que considera dotada de una impredecibilidad cuántica irreproducible por medios artificiales. Por supuesto, su pensamiento provocó un ataque furibundo de Minsky, quien afirma que Penrose vuelve a la idea de que la mente humana funciona por obra de Dios. Naturalmente, el pensamiento de Penrose es bastante más complejo. En resumidas cuentas los aspectos sociales y los enfoques CTS presentan esta situación: por una parte existe una clara resistencia a ese progreso tecnológico sin limitación o control claros, tal como ocurre ahora y por otra están las argumentaciones declarando tal estado de cosas como bueno en sí mismo. Los líderes del primer grupo son fundamentalmente filósofos que se enfrentan al problema quizás de forma más desinteresada que los segundos, pues la mayoría de éstos pertenecen al campo de investigación de la IA. Aunque algunos investigadores de IA, como José Meseguer califica directamente de gamberrismo intelectual las posturas que comparan el pensamiento humano con los procesos de las máquinas. Quizás una de las críticas más interesantes sea la de Michael Hallis, quien reflexiona sobre las consecuencias de este incontrolado desarrollo informático, no sólo en la mera automatización, sino también en esos anhelos un tanto delirantes de los creadores de la IA para crear una supermente mecánica.

SUBTEMA: los sistemas expertos como un éxito parcial

Los sistemas expertos vinieron a ser, en parte, otro de los sueños utópicos de la IA para construir, por fin, una verdadera inteligencia. Ya en los cincuenta descubrieron una importante pista: se podrían resolver muchos problemas bajo la estructura lógica “si...entonces�?. Por ejemplo, “Si nada en el mar y no es un pez y es grande y es un mamífero, entonces es una ballena. Este es un buen caso de estructura “si...entonces�?. La virtud de esta forma de estructurar la información es que permite enfrentarse a volúmenes muy grandes de información. Los diversos condicionales “si...entonces�? forman árboles de variantes, porque las diversas respuestas posibles se bifurcan en ramas: si nada y “no�? es un mamífero, entonces es un pez (bifurcación) y si es grande, es un tiburón (otra bifurcación). Uno de los primeros sistemas expertos aplicado para las moléculas de química orgánica, “Dendral�?, se llamó así porque en griego significa “árbol�?. Básicamente los sistemas expertos se componen de lo siguiente:

a) una base del conocimiento, que serían todas las reglas “si..entonces�? que se desarrollan para un campo concreto.

b) una “concha�? (shell), que recorre esa base de conocimiento y que a su vez está compuesta de una memoria de corto plazo, un “motor inferencial�?, que es el mecanismo de búsqueda a través del arbol y un interfaz para interactuar con el usuario.

Esta nueva tecnología resultó en un principio muy eficaz y con un beneficioso aprovechamiento económico. Los años sesenta y setenta fueron la etapa de su consolidación, y si se tuviera que buscar algo en la IA que realmente ha dado un resultado provechoso, son sin duda estos sistemas. Un buen sistema experto sirve como guía para operarios que no tienen la preparación de un técnico superespecializado. Por ejemplo, en vez de enviar a un técnico reparador de aviones de un lugar a otro, con lo que esto supondría de costes económicos, se podía enviar un programa que identificase la avería y propusiera la forma de repararlo. Este es el caso de un sistema desarrollado por la Boeing. Se emplearon también para configurar ordenadores (DEC), reparación de locomotoras (DELTA), para la búsqueda de yacimientos minerales (PROSPECTOR), etc. En realidad, cualquier actividad humana que pueda reducirse a una “base de conocimiento�?, es susceptible de convertirse en un sistema experto. Los que se encargan de realizar esas bases son los “ingenieros del conocimiento humano�?. En un caso de sistema experto como por ejemplo DELTA, se trata de extraer del técnico las reglas que emplea para arreglar las locomotoras y convertirlas en un árbol de variantes, con la forma “si...entonces�?.

Hay sin embargo varios problemas importantes en esta tecnología. Vamos a considerar únicamente dos: los límites a su implementación y el problema de una confianza desmedida en su uso.

a) Límites internos; ¿hasta dónde se puede llegar en esta ingeniería del conocimiento? En los años ochenta se creía que su potencial no tenía límites. Alentado por el optimismo e intereses personales de los investigadores de IA, Japón se embarcó en uno de los proyectos de investigación más ambiciosos, que daría por resultado la mítica “quinta generación�? de ordenadores. El presupuesto fue, ni más ni menos, que de 850 millones de dólares. El objetivo era conseguir ordenadores que hablaran y tradujeran, que exhibieran “comportamientos inteligentes�?.Muchos sistemas expertos trataron de ampliar sus capacidades añadiendo más y más reglas. Sin embargo, se descubrieron dos circunstancias limitantes: transformar el saber de alguien en una “base de conoocimiento�? no es nada fácil ni barato. En segundo lugar, la extensión de las reglas puede hacer que el sistema se desmorone por su propio peso. Esto es lo que le pasó a XCON que, cuando aumentó el tamaño de las reglas en su base del conocimiento se convirtió en impracticable.

b) Confianza desmedida en su uso: Pongamos un breve caso: MYCIN. Este fue un programa, uno de los primeros sistemas expertos desarrollado para diagnosticar enfermedades de la sangre. Sus aciertos, de acuerdo a algunas estadísticas era de un 98%, mientras que un patólogo normalmente acierta alrededor de un 85%. Por lo tanto parecería mejor utilizar la máquina en vez del patólogo. Sin embargo dentro de sus instrucciones incluía no dar determinado antibiótico a niños porque teñía los dientes de marrón. Ahora bien, ante determinadas infecciones, sólo ese antibiótico asegura una real cura. Por lo tanto, lo que es secundario para un médico, el teñir los dientes, la cuestión estética, está por debajo de salvar la vida. Sin embargo MYCIN nunca hubiera recomendado tal medicamento en semejante circunstacia, porque así lo dictaba el programa. Se puede corregir el programa, ciertamente, y seguramente así se hizo, pero la cuestión es que alguien detectó ese error después de programarlo, y por otro lado el error es tan evidente que es fácil detectarlo. El problema estriba más bien en errores menos visibles y con cuestiones más complejas, como por ejemplo el mercado de valores. Estos errores tienen en común un fallo heurístico. Lo que para nosotros son cuestiones cruciales como la vida y la muerte, la caída de una economía, cuestiones secundarias como la estética de la dentadura... tienen exactamente el mismo valor para las máquinas. La decisión de no dar un antibiótico que manche los dientes tiene el mismo valor que el darla para curar una septicemia. Aquí, de nuevo, las críticas de Dreyfus o la de Searle cobran sentido. Nuestro conocimiento de la realidad no obedece simplemente a una visión abstracta de las cosas, regido por criterios como la eficiencia; nosotros valoramos constantemente nuestro entorno, le damos un significado y valor. Para la máquina todo se mantiene en el mismo nivel sintáctico. De aquí se puede deducir uno de los problemas más grandes de la inteligencia artificial: si bien las máquinas difícilmente pueden pensar, los seres humanos se pueden acostumbrar a pensar como máquinas. Con sistemas de exploración tan poderosos, los usuarios se encuentran abrumados y se convierten en extensiones de la máquina, obedeciéndola en vez de tomar la iniciativa o contradecirla. La confianza de políticos y expertos puede llevar a dejar en manos de máquinas sectores cruciales de la vida. Ahora mismo la tendencia es computerizar al máximo todas las actividades humanas, pues es un proceso que, según algunos, ofrece una gran rentabilidad. Pero al mismo tiempo introduce fragilidad en los procesos -los ordenadores están muy lejos de ser perfectos- y una pérdida de iniciativa y compromiso de los operarios. Una de las excusas más frecuentes que se oyen es que “los ordenadores no funcionan�? o “ha sido un fallo de los ordenadores�?. Un buen ejemplo de esta impredecibilidad es el sistema SABRE de reserva de billetes aéreos. Su complejidad es tal que nadie es capaz de saber, sin emplear un ordenador, cuánto cuesta un billete de avión, y en dos días, la diferencia en los precios puede ser de un 50%. En esta complejidad y fragilidad es donde reside el principal problema de los sistemas expertos.

CASO: Deep Blue, ¿un reto a la inteligencia humana?

¿Por qué el ajedrez se ha convertido en el objetivo de la inteligencia artificial? Porque sin duda, el ajedrez es el juego que requiere mayor capacidad de cálculo, hasta tal punto que, siendo el cerebro humano incapaz de calcular todas las variantes posibles de una partida, ha de resolverlo por medio de atajos, como la posición (colocar adecuadamente las piezas), la estrategia (seguir un plan a largo plazo) y la combinatoria (el sacrificio de material para obtener más tarde una ventaja). Es además un juego que se puede formalizar, esto es, se puede traducir a una serie de “proposiciones�? lógicas. Así pues tiene todos los ingredientes para ser una de las formas más tentadoras de probar la verdadera existencia de una inteligencia. Un descreido como Dreyfus dice que, en realidad, ese afán por el ajedrez se debe sobre todo a que los pioneros de la IA tenían al ajedrez como principal entretenimiento. Esto no es del todo cierto, pues la ecuación ajedrez-inteligencia ha estado vigente por muchos siglos. En realidad, casi todo el mundo dedicado a la IA directamente, o bien precedesores de ésta, se han interesado por la relación máquina-computadora. Uno de los primeros autómatas que juegan al ajedrez, y con cierta habilidad se lo debemos al ingeniero del siglo XIX Leonardo Torres y Quevedo, un talento bastante desconocido, pero de gran habilidad para las invenciones, que era capaz de dar mate con rey y torre contra rey. Turing propuso el primer programa de ajedrez y Shannon, en 1948, sentó la base para la programación futura de los juegos de ajedrez. Los primeros programas con cierta calidad aparecieron entre finales de los cincuenta y principios de los sesenta, y para 1967, un discípulo de Minsky, Richard Greenblat, desarrolló el primer programa que tenía ya un rango de juego considerable: MacHack. De ahí hasta “Deep Blue�? sólo era cuestión de tiempo. Lo que estos investigadores estaban llevando a cabo era un reto: una máquina que, si ganaba a un campeón de ajedrez, demostraría que era inteligente. En el siglo XIX una atracción de feria consiguió atraer la atención de todo el mundo: un autómata disfrazado de un turco, sentado ante un tablero, que jugaba al ajedrez, y que, de acuerdo con las crónicas, mostraba un buen nivel, derrotando a muchos contendientes. Edgar Allan Poe se sintió intrigado y sospechó que había algo raro en ello, un truco o estafa. En su célebre artículo El Jugador de Ajedrez de Maeztel, tras un pormenorizado análisis lógico, demuestra cómo en el autómata, a pesar de que el dueño abre la maquinaria para que se vea su interior, se puede esconder un enano que manipule el mecanismo. A pesar de su impecable razonamiento, Poe parte de una premisa que si no es falsa al menos es dudosa: el jugador no puede ser mecánico porque a veces sufre derrotas. Piensa por lo tanto que si fuera una máquina su comportamiento, como las calculadoras, nunca podría fallar. En nuestro siglo XX un agudo pensador cometió un parecido desliz. Hubert Dreyfus desafió a la comunidad de la IA a que sus programas de ajedrez eran tan malos -es decir, realmente no “jugaban�? a ajedrez-, por lo tanto, hasta un niño los podría derrotar. Es una idea parecida a la de Poe: una máquina que realmente juegue al ajedrez tendría que comportarse con la misma eficacia. La apuesta estaba lanzada y Dreyfus fue derrotado lamentablemente. En un alarde de cinismo lógico la comunidad de la IA concluyó que: “si bien hasta un niño es capaz de ganar a estos programas, Dreyfus no puede�?.

Los programas y máquinas que juegan a ajedrez, además de ser una suerte de fetiche para los creadores de la IA son también un floreciente negocio. Los jugadores profesionales se burlaban al principio de ellos, pero algunos de ellos como Mihail Botvinik desarrollaron todo un nuevo estilo de ajedrez basado en principios mecánicos, lo que se conoce como el estilo “hipermoderno�?. Botvinik estuvo profundamente implicado en el desarrollo del software para jugar a ajedrez desde los años sesenta. Casualmente Kasparov fue el discípulo predilecto de Botvinik. El desarrollo de las máquinas de ajedrez se produce en los años sesenta y se sabe que son necesarios dos requerimientos: un hardware (ordenador o máquina) que sea veloz y un software (el programa mismo) que sea capaz de calcular extraordinariamente. Es en los años setenta cuando se crea el primer torneo sólo para máquinas de ajedrez patrocinado por la American Computer Machines (fundada entonces), y aparecen seis programas creados en la universidad de Northwestern que poco a poco comienzan a escalar en el “ELO�? de la Federación Norteamericana de Ajedrez (la clasificación de los jugadores; el de la Federación Internacional o FIDE, las cifras son más bajas, alrededor de 2700 es el máximo). El mínimo debía ser unos 2000 para considerar a una máquina como jugadora “competente�? de ajedrez. En 1965 MacHack obtenía 1400, Chess x.x 2000 ELO en 1980 y entre 2590 y 2600 “Deep Thought�? en 1989. Se puede estimar en 2800 la actual fuerza de Kasparov y todavía queda por medir la potencia de “Deep Blue�?. Durante este “impresionante�? avance tecnológico, muchos jugadores se han visto en la obligación de derrotar a las máquinas, pues suponían que el buen ajedrez es monopolio exclusivo de la inteligencia humana. Este es el caso, por ejemplo de David Levy, un gran maestro escocés que, en 1978, y tras apostar con la arrogante comunidad de la IA (McCarthy, Papert, y otros) derrotó al programa en un torneo en Canadá. Kasparov, si le creemos, siente la misma necesidad. En su primer reto contra una máquina “Deep Blue�? de IBM, declaró sin rubor que se sintió obligado a aceptar “para defender a la raza humana�?. ¿Es cierto esto? En realidad en este tipo de torneos siempre hay dinero por medio, y a veces la recompensa es sustanciosa. En 1979, un investigador de IA y rico profesor del MIT, Edward Friedkin propuso los siguientes premios: 5.000 dólares para el primer programa que lograse el nivel de maestro en un torneo contra seres humanos, 10.000 si conseguía llegar a maestro internacional y 100.000 si conseguía vencer al campeón del mundo. Por supuesto, estos premios no tenían límite de tiempo. En nuestro caso, sólo por presentarse Kasparov se llevaba 400.000 dólares, lo cual no es despreciable en absoluto. A IBM, la autora de las dos máquinas, “Deep Thought�? y “Deep Blue�?, le interesaba sobremanera la competición y más ganarla, pues el gigante informático ha pasado durante los últimos años cataclísmiscas crisis, que ha diezmado su plantilla. Un hecho explica lo acertado del planteamiento de IBM; tras conocer su primera victoria, los valores en Bolsa de IBM subieron como la espuma. Es bajo esta perspectiva como hay que entender lo que pasó con Kasparov y “Deep Blue�?. Bajo todo esto se encuentra una poderosa cuestión económico-publicitaria que sirve tanto a Kasparov como a IBM. Los malos modos finales de Kasparov han provocado, así se dice, que IBM no quiera jugar la revancha, aunque luego ha cedido. “Deep Blue�? no es sólo una desorbitantemente cara máquina para jugar a ajedrez, sino un proyecto, una importante apuesta para conseguir máquinas sofisticadas que puedan emplearse en otros campos como la economía o en aplicaciones científicas; “Deep Blue�? es un producto que se comercializará a la larga. Por lo tanto, los “hijos�? de “Deep Blue�? serán los que se vendan, y para ello debe mantenerse su “caché�?.

Hay otra forma de analizar el problema, recurriendo de nuevo a un Dreyfus corregido de sus excesos verbales. Se puede mantener que, en realidad, la máquina no juega realmente al ajedrez. Los datos técnicos nos dicen que la capacidad de cálculo de la “Deep Blue�?, lo que se conoce como fuerza bruta es colosal. El computador analiza 200 millones de movimientos por segundo, lo cual equivale a 24 horas de tiempo que necesita una persona. Asimismo el juego de ajedrez no es infinito, hay un limitado número de posiciones calculables a pesar de que sea enorme (10120 ) y una máquina suficientemente poderosa es capaz, teóricamente de hacerlo en un tiempo finito. El ser humano juega enfrente de esta enormidad de posibilidades como si las situaciones fueran infinitas, y ha de adoptar procedimientos (heurística), eliminaciones, etc. Al final, si es verdad que todas las posibilidades son calculables, entonces el ajedrez deja de ser un juego inteligente, con estrategia. Dicho de otro modo, esto equivaldría a jugar al póker con alguien que, además de conocer sus cartas conoce la de los demás jugadores, pero éstos no conocen las suyas. Difícilmente llamaríamos a esto un juego de póker. Lo mismo se puede decir de la máquina. Este es más o menos el argumento de Dreyfus. Kasparov se resiste a reducir el ajedrez a una suerte de cálculo porque entonces pierde todo valor y prestigio intelectual; por ende desacraliza al juego, eliminando su aura de genialidad. Pero quizás ésta sea la lección más interesante de “Deep Blue�?: la mente, la inteligencia, es otra cosa diferente a cálculo bruto y cuantitativo, quizás la inteligencia es algo más complejo que la hiperespecialización en una disciplina. Como dice el filósofo Jean Baudrillard, Kasparov, al jugar, habla muchas lenguas: el afecto, la irritación, la estrategia. “Deep Blue�? sólo habla una: la del cálculo. Kasparov tiene un adversario: “Deep Blue�?, “Deep Blue�? no tiene ninguno, simplemente procesa, calcula. Otro filósofo, Jose Antonio Marina nos da otra clave: La gran diferencia entre una máquina y un ser humano es que el ser humano elige. La máquina “elige�? lo que el programador le introduce en el programa. Luego los dos calculan, y la máquina calcula mejor que el ser humano. Pero la elección, tanto de la máquina como la del jugador, siguen siendo humanas. La victoria en ajedrez, desde el punto de vista informático, depende sobre todo de la famosa “fuerza bruta�? del procesamiento de la máquina. Hay otra posibilidad que no hay que dejar escapar. Alguien propone que cuando uno se enfrenta a un programa de juegos, a lo que se enfrenta es, sobre todo, a la inteligencia del programador encarnada en el programa. A lo que Kasparov se enfrentaba no era a una máquina, sino a la materialización de las habilidades de un equipo. Uno a uno ese equipo no derrotaría a Kasparov, pero con la ayuda de la máquina y la colaboración de todos, sí. En ese equipo se encontraban ingenieros de software y hardware, pero también jugadores, grandes maestros como Illescas, trabajando en el refinamiento del programa (quien curiosamente no considera que "Deep Blue" piense en absoluto). Este podría ser un caso excelente de sinergia. Desde luego que Kasparov no está defendiendo a la raza humana, del mismo modo que un levantador de pesos, al combatir contra una grúa, defiende a la raza humana en términos de fuerza. A veces el desmedido entusiasmo de la IA surge y atribuye inteligencia a algo que no la tiene ¡Si incluso Bill Gates, el fan por excelencia de los ordenadores niega que “Deep Blue�? piense!

Como conclusión se puede decir que las aplicaciones de la inteligencia artificial, y en particular de los sistemas expertos han crecido durante los últimos años. La robótica parece muy rentable industrialmente y el límite de este campo parece encontrarse en los cyborgs, híbridos entre hombre y máquina de los que ya existen algunas propuestas para uso militar. Los usos industriales son considerables, y ya existen empresas completamente robotizadas o sistemas expertos que sirven de ayuda para el control de complejos productivos. La prospección económica, el diagnóstico médico, o la gestión de transportes se sirven de la combinación robot-sistema experto-ser humano. Un buen ejemplo de la versión industrial de esta tecnología se encuentra por ejemplo, en los proyectos de I+D que en Euskadi se están desarrollando, como por ejemplo “Robotiker�?, “Ikerlan�? o Tekniker�?, perteneciente al centro tecnológico de Zamudio. En realidad, la comunidad vasca es la segunda con más robots industriales del estado, en las que destaca el grupo Mondragón. Estos son terrenos factibles, pero lejanos a las utopías de la máquina total que piensa y actúa como un ser humano. Como tal, el uso adecuado de los sistemas expertos, ser consciente de sus limitaciones y pensar en ellos como otra herramienta, por muy sofisticada que sea, es la actitud correcta hacia ellos. Las fábulas de la IA, las promesas desmesuradas son, en el fondo, un espejismo que hay que evitar.


TEXTOS

I Ha sido terrible. He presenciado un fenómeno desesperadamente trágico, una amenaza directa al futuro de la humanidad: una máquina ha vencido a un ser humano. Ocurrió el otro día, cuando un atlético joven no logró llegar a tiempo a la parada de autobús. Se repitió cuando "Deep Blue" ganó a Garry Kasparov en su enfrentamiento de este año. Los viejos luditas nunca mueren, y de nuevo se teme que «la máquina venza o sustituya al hombre». Sabemos hace tiempo que las máquinas pueden ser más fuertes o más rápidas que los seres humanos, que el más sencillo de los coches es capaz de correr mucho más deprisa que el mismísimo Carl Lewis. Eso ya no nos quita el sueño. ¿Porqué debería preocuparnos que las máquinas también nos ganen jugando al ajedrez? Se supone (sólo se supone...) que el ajedrez tiene algo que ver con la inteligencia. En las postrimerías del siglo XX nos preocupa que las máquinas, más rápidas y fuertes, tambien puedan ser (o parecer) más inteligentes que nosotros. ¿Y qué? En realidad, las máquinas, Deep Blue incluida, suelen servir para pocas cosas. Son muy poco versátiles. Carecen de la maravillosa adaptabilidad del ser humano que, por cierto, si de verdad es inteligente nunca se pone en trance de competir con las máquinas. Simplemente las fabrica. Yo mismo, que nos soy Kasparov, perdería al ajedrez con Deep Blue como pierdo con Chessmaster. Pero ya me gustaría a mí ver a Deep Blue conduciendo un coche o, simplemente, haciendo una tortilla de patatas. Pero como los viejos luditas saben, todo llegará.

Miquel Barceló (bio@Isi.upc.es) Byte, Julio-Agosto, 1997, p. 51)


1- ¿Qué paralelismo establece entre el autobús-el joven atlético y Deep-Blue-Kasparov? 2- ¿Quiénes son los luditas? 3- ¿Qué quiere decir con que "se supone (sólo se supone...) que el ajedrez tiene algo que ver con la inteligencia"? 4- ¿Cuál es la fuerza de la "versatilidad" en el planteamiento de Barceló?

"¿Puede una máquina pensar?" Bien, en un sentido desde luego, todos nosotros somos máquinas. Podemos construir el material dentro de nuestra cabeza como si fuera una máquina de carne. Y por supuesto todos nosotros podemos pensar. Por lo tanto, en un sentido de "máquina", esto es, ese sentido en el que una máquina es sólo un sistema físico que es capable de ejecutar ciertas operaciones, en este sentido, todos nosotros somos máquinas y todos nosotros podemos pensar. Por lo tanto, de manera trivial, existen máquinas que pueden pensar. Pero ésta no es la cuestión que nos molesta. Por lo tanto intentemos formularla de forma diferente. ¿Puede un artefacto pensar? ¿Podría una máquina hecha por un hombre pensar? Bien, de nuevo, depende de la clase de artefacto. Supongamos que diseñamos una máquina que fuera molécula a molécula indistinguible de un ser humano. Bien, entonces, si puedes duplicar las causas, puedes duplicar el efecto. Por lo tanto, una vez más, la respuesta a esta pregunta es que, en principio, de forma trivial sí. Si pudieras construir una máquina que tuviera la misma estructura, entonces, presumiblemente tal máquina sería capaz de pensar. Desde luego, sería un sucedáneo de ser humano.

Pero la cuestión no es: “¿Puede una máquina pensar?�? o “¿Puede un artefacto pensar?�? Pues, de nuevo, debemos ser cuidadosos de cómo interpretamos la pregunta. Desde un punto de vista matemático, todo puede describirse como si fuera un computador digital . Y esto es porque se puede describir entonces como instanciar o implementar un programa de computador. En un sentido claramente trivial, puedo decir que el bolígrafo que está en el escritorio puede ser descrito como un computador digital. Ocurre solamente que tiene un programa de computador muy aburrido. Su programa le dice: “Quédate ahí�?. Ahora bien, como en este sentido todo puede ser descrito como la implementación de un programa de computación, entonces de nuevo nuestra pregunta se vuelve trivial. Desde luego que nuestros cerebros son computadores digitales pues tienen implementados un número indeterminado de programas. Y por supuesto nuestros cerebros pueden pensar. Por lo tanto, de nuevo, se convierte en una cuestión trivial. La cuestión que que queremos contestar es ésta: “¿Puede un computador definido como antes, pensar?�? esto es: “¿Instanciar o implementar el programa adecuado, con sus correctos “inputs�? y “outputs�? es suficiente o constituyente del pensar?�? Y a esta cuestión, a diferencia de las anteriores, la respuesta es claramente: “No�?. Y es “no�? por las razones que dimos anteriormente, esto es, el programa del computador se define de forma puramente sintáctica. Pero pensar es más que una cuestión de manipular símbolos sin sentido, requiere contenidos semánticos con sentido. Estos contenidos semánticos es lo que llamamos “sentido�?.


John Searle. Mind Brain and Computers


1- ¿Es posible decir, en algún sentido, que las máquinas piensan? 2- ¿Cuál es la imposibilidad que argumenta Searle para que las máquinas piensen? 3- ¿Es posible,según Searle, dotar de semántica a una máquina imaginaria? Y si no lo es ¿por qué?

Creo que durante las próximas décadas seguiremos la línea de “Despegue�?. La IA se introducirá virtualmente en todas las actividades humanas, con efectos mayoritariamente buenos. Ya que, durane ese período las máquinas permanecerán menos inteligentes que las personas, podremos mantener la autoridad si muchas dificultades.

A largo plazo, sin embargo, la IA se vuelve inmensamente amenazadora. Las maquinas virtualmente nos superarán en inteligencia y se hará imposible desconectarlas. (Esto ya es imposible: desconectar los computadores que controlan el tendido eléctrico, por ejemplo, causaría un apagón estatal). La presión competitiva de los negocios haciendo cada vez un uso más intensivo de la IA nos llevará a confiar a las máquinas más poder. Tales presiones se extenderán a todas las facetas sociales y legales. Por ejemplo, ya existen propuestas para reconocer legalmente a los programas de IA como personas para solucionar así las cuestiones de responsabilidad en el uso de los sistemas expertos.

Cuando las máquinas adquieran una inteligencia superior a la nuestra propia, será imposible mantenerlas bajo control. Casos donde un diputado se levanta y termina siendo el gobernador efectivo de una nación ha ocurrido innumerables veces. La evolución en la tierra no es en sí misma nada más que un cuento de cuatro mil millones de años sobre el nacimiento a partir de unos antepasados. El incansable progreso de la IA nos lleva a preguntar esta inevitable cuestión: ¿estamos creando la nueva especie inteligente en la tierra?


Daniel Crevier Inteligencia artificial


1- ¿Expresa el autor una predicción o una posibilidad simplemente? 2- Propón soluciones para el final de su predicción.

IV

Dentro de cincuenta años no habrá un empleo real. Las personas vivirán en un Estado mantenido por robots. Llegará un momento en que construyamos los últimos robots, ya que en el futuro se reproducirán y fabricarán otros como ellos. En los años setenta, los diseñadores e ingenieros hacían completamente los ordenadores e incluso los dibujos de los circuitos. Pero hoy, los ingenieros se sientan enfrente de una pantalla y piden al ordenador que encuentre un circuito en particular. A medida que las máquinas se hagan más potentes, el trabajo de los ingenieros será hecho por las máquinas.


Hans Moravec Revista Conocer, Mayo 1993


1- ¿Es verosímil este pronóstico? Da argumentos por qué sí o no.

Bibliografía:

Sobre el Tema:

Brookman, Jan, La tercera cultura. Más allá de la revolución científica. Tusquets, Barcelona, 1996.

Crevier, Daniel, Inteligencia Artificial, Acento, Madrid, 1993.

MacCorduk Pamela, Máquinas que piensan. Una incursión personal en la historia y las perspectivas de la inteligencia artificial. Tecnos, Madrid, 1991.

Copeland, Jack. Inteligencia Artificial, una introducción filosófica, Alianza, Madrid, 1993.

Sobre el Subtema:

Jubak, Jim, La máquina pensante. El cerebro humano y la inteligencia artificial. Ediciones B, 1993.

Mazlish, Bruce, La cuarta discontinuidad. La coevolución de hombres y máquinas. Alianza, Madrid, 1993.

Moravec, Hans, El hombre mecánico. El futuro de la robótica y la inteligencia humana. Salvat, Barcelona, 1993.

Simon, Herbert A. Las ciencias de lo artificial. Ate, Barcelona, 1979.

Sobre el Caso:

Dreyfus, Hubert, Crítica de la razón artificial, en Crosson, Frederick (comp.) Inteligencia humana e inteligencia artificial., F.C.E., Méjico, 1975.

King, Daniel, Kasparov contre Deeper Blue. El último desafío Hombre vs Máquina. Paidotribo, Barcelona, 1997.

Robinet, André. Mitología, filosofía y cibernética. Tecnos, Madrid, 1982.

Penrose, Roger, La nueva mente del emperador, Mondadori, Barcelona, 1991.

Penrose, Roger, La sombra de la mente, Crítica, Madrid, 1996.

Shallis, Michael. El ídolo de silicio. Salvat, Barcelona, 1986.

Literatura y cine:

Libro: Asimov, Isaac. Yo, Robot, Edhasa, Barcelona, 1993.

Película: 2001 Odisea del Espacio, Stanley Kubrik, 1968.

Revistas:

Mundo Científico, "Los sistemas expertos!, Enero 1987.

Investigación y Ciencia, especial "Avances en computación", Diciembre 1987.

Investigación y Ciencia, "Técnicas del futuro", Noviembre, 1995

Mundo Científico, especial IA "Máquinas dóciles e inteligentes". Mayo, 1996.

Muy Interesante, especial "El futuro", Verano 1995.

Muy Interesante, documento "Ciencia de Vanguardia", Mayo, 1996.

Conocer, "Los robots ocuparán nuestro lugar en la tierra". Febrero 1997.

Propuestas sobre el subtema

Uno de los campos más interesantes de la inteligencia artificial es sin duda la robótica. Cuestiones como el "cyborg", la potenciación del ser humano por medios mecánicos o informáticos son aspectos de la tecnología que están en expansión actualmente. Las aplicaciones cubren muchos ámbitos de la sociedad y tiene un especial interés desde la economía. Propuestas sobre el caso de estudios

El poder militar es uno de los que más ha financiado la IA, especialmente con el armamento "autónomo" (los vehículos "inteligentes"). Este es un caso de estudio que se sigue directamente del subtema propuesto: el análisis de la tecnología militar y la robótica. Otro caso interesante podría ser un sistema experto en el diagnóstico médico.

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