Inteligencia Artificial

 

inteligencia artificial
Autor: John Hain

Este es uno de los temas más fascinantes y controversiales de nuestro presente.

Me he decidido a hacer una nota al respecto en esta aún “recién nacida” página (o blog) por su trascendencia actual y por arriesgarme con este proyecto.

Sin embargo, debo aclarar que es muy probable que haga otras notas con respecto a este tema en el futuro. Y es que la tecnología relacionada con este tema avanza demasiado rápido como para poder asegurar que estoy brindándoles la información más actualizada. ¡Eso es prácticamente imposible! Y sinceramente no creo que nadie pueda. Este tema es una de las cosas que más rápido están avanzando.

¡Empecemos entonces!

Estoy seguro que muchos de ustedes han oído este término: Inteligencia artificial. Es un término que se ha generalizado, ya que por diversas razones tanto la comunidad científica como las personas “comunes” (como nosotros) lo usan como algo casual. No obstante, también se usa como término técnico y en este caso significa, en palabras de Lynne Parker[1]: “la inteligencia artificial es un amplio conjunto de métodos, algoritmos y tecnologías que hacen al software más “listo” de modo que se asemeje a un humano desde la perspectiva de un observador ajeno.”[2] Aunque “Inteligencia artificial” sigue siendo un término usado mayormente en Estados Unidos y con resonancia, más que nada, en ciencia ficción.

En otras partes del mundo, o algunos científicos en particular, prefieren usar otros vocablos como machine intelligence o computational intelligence.

Pero yo hablaré de Inteligencia artificial (A.I. por sus siglas en inglés) porque es lo más común, y porque el término da acceso a qué mayor número de personas se interese. Puesto que aunque la “inteligencia” sea una palabra difícil de definir, intuitivamente es muy asequible.

Es muy parecido a la palabra “belleza”. Dicen que “en gustos se rompen géneros”, pero para todos es muy fácil aceptar cuando algo o alguien es bello o bella. Igualmente, alguien podrá parecernos que es un patán, aburrido, que se quiere hacer el “graciosito”,  insoportable, etc., etc.; pero no se puede negar cuando una persona así (sea como sea) es inteligente.

Tanto así que una calculadora de bolsillo, o un reloj, o un mustang modelo 70, o la computadora que usaron sus padres cuando aún no se conocían, o el super nintendo; por más útiles o maravillosos que fueran, no eran inteligentes.

Crédito de imagen: J-T-M

Es decir, la calculadora “puede” hacer operaciones que nosotros jamás intentaríamos hacer con pluma y papel o mentalmente. O “pueden” hacer y mostrar una gran cantidad de cosas que nosotros no podríamos, pero eso no los hace, en absoluto, inteligentes. Porque en realidad no hacen nada sin nuestras instrucciones. Sin nuestras acciones sobre estos objetos.

Hoy en día tenemos (bueno, algunos tienen) smart TVs, smartphones; o cuya traducción muchas veces ha sido: tabletas inteligentes, autos inteligentes, electrodomésticos inteligentes…

Y es que los nombraron así porque, efectivamente, muchas de estas cosas ya no necesitan que estemos tecleando o indicándoles a cada rato lo que “deben” hacer. Se actualizan solos, te sugieren la publicidad que puede interesarte (sin que hayas tenido que hacer nada), se estacionan solos, se activan solos, entre muchas otras funciones automáticas que hacen.

Sin embargo, todavía hacen “estupideces”: yo no quería que te actualizaras; yo no quería que me informaras del cumpleaños de ese(a) tipo(a). Aparte seguimos teniendo mucho control sobre estos aparatos. Creo que aceptamos su nombre pero no porque consideremos que sean realmente inteligentes.

Donde las cosas se empezaron a complicar fue cuando en 1997 supimos que una máquina derrotó a Garii Kaspárov, el campeón mundial de ajedrez desde 1985. Fue la primera vez que una computadora superaba a un humano bajo el reglamento de un torneo humano.

Eso nunca antes había pasado. Digo, a quién no lo ha derrotado el simulador de ajedrez en su computadora personal. ¡Pero de eso, a que un experto (una mente humana que ha logrado una habilidad extrema en el arte de ese juego) sea derrotado por una “simple máquina”! ¡Esas ya son palabras mayores!

Asimismo, aunque quizás menos mencionado en los países latinoamericanos, en el 2011, un superordenador llamado Watson creado por IBM derrotó en un duelo especial a los dos mejores jugadores de ese programa: “Brad Rutter, el mayor ganador de dinero en toda la historia del programa, y Ken Jennings, el poseedor del récord por la racha más larga de campeonatos”[3]

IBM Watson
Crédito de imagen: Clockready

El programa se desarrolló exactamente como si fuera uno más. La única y notable diferencia no estuvo en el cambio de reglas, sino que Watson no es un humano sino una computadora[4].

En lugar de una persona, su lugar estaba ocupado por una pantalla que contenía su avatar (ya que la computadora es tan grande que no podía estar en ese reducido espacio que ocupa un jugador tras su atril).

Que una computadora derrotara a dos humanos en un juego de conocimientos quizás no sea tan extraordinario a primera vista. Nos es natural saber que una máquina puede almacenar más información que nuestro cerebro. Lo interesante es que, pese a que no podía escuchar, sí podía “leer” y entender las pistas y formular sus respuestas en forma de pregunta.

Recordemos que en Jeopardy! hay un tablero en una pantalla donde se pueden elegir casillas con diferentes valores y categorías. Una vez que un concursante elige una, entonces se le da una pista en forma de una respuesta, y para contestarla correctamente debe responderla en forma de pregunta.

Ejemplo:

Jepoardy: Es la hembra del caballo

El concursante debe responder para acertar y ganarse los puntos: ¿Qué es una yegua?[5]

Evidentemente el programa fue trasmitido en su versión original que es en el inglés de Estados Unidos. ¡Y es justamente aquí donde está lo interesante! Porque Jeopardy! es un juego muy complicado en un sentido sintáctico-semántico. Debes de entender muy bien el idioma para entender la pista y responder de manera adecuada. Ya que se suelen usar muchas locuciones, slangs, idioms y demás elementos lingüísticos y frases convencionales que a un hablante no nativo se le dificultaría mucho. Además la respuesta debe darse casi inmediatamente a ese nivel profesional.

Y por si eso fuera poco, Jeopardy! no solamente consiste en responder adecuadamente el mayor número de preguntas, sino saber cómo moverte al seleccionar casillas; puesto que cada una tiene valores distintos: si aciertas ganas los puntos, pero si fallas al contestar, te quitan esa misma cantidad de puntos. Aparte de que en ciertas fases del juego haces apuestas abiertas con base en tus ganancias y las de los demás competidores.

¡No es tan sencillo! Se necesitan habilidades “muy humanas”: amplios conocimientos, hablar el idioma, apostar y estrategias de elección.

Watson no sólo lo hizo bien, también superó a los dos campeones. Prácticamente los mejores de la historia del programa.

Cuando vez algo así, empiezas por lo menos ligeramente a reconsiderar qué es eso que consideramos inteligencia y si en verdad no habrá algún día una máquina que nos supere en eso que consideramos exclusivo de nosotros los humanos: nuestra propia humanidad.

Watson no fue perfecto. Cometió algunos errores: unos dignos de un ser sin consciencia ni inteligencia. Por ejemplo, por sentido común, tú no darías la misma respuesta si el competidor junto a ti ya la dio y resultó errónea. Watson lo hizo. ¡Pero, esperen! Ya dije que Watson no oía, todo lo que supo fue cuál era la pista, no lo que dijo su contrincante humano. Así que está justificado de alguna manera. Watson también contestó una pregunta correspondiente a la categoría de “ciudades de E.U.” que fue: “Su aeropuerto más grande fue nombrado por un héroe de la segunda guerra mundial, el segundo más grande por una batalla de la segunda guerra mundial”.


Watson dio la siguiente respuesta: ¿Qué es Toronto?

Hasta donde sabemos, Toronto jamás ha sido parte de Estados Unidos, sino de Canadá. Pero también esta respuesta fue justificada por David Ferrucci, uno de los principales desarrolladores de esta tecnología en el centro de investigación Thomas J. Watson[6] de IBM. Y la justificación no es para nada tonta, por el contrario, es bastante plausible.

La respuesta correcta era “¿Qué es Chicago?” Ambos competidores humanos acertaron.

Ferrucci dice que Watson aprendió por partidas de preparación previas que la categoría de una pregunta no siempre debe llevar como respuesta algo que esté directamente relacionado. Y nos da tres ejemplos donde la categoría es “ciudades de E.U.” donde la respuesta no es una ciudad de Estados Unidos; sino: “ciudad esmeralda” (del mago de Oz), “el canal Erie” y “shuffleboard” (que es una especie de juego o cancha de juego).

Él asegura que si en la pista se hubieran incluido las palabras “Es una ciudad de Estados Unidos…” Watson hubiera acertado.

Lo que sucedió es que Watson reunió más información con respecto a que Lester Pearson estaba relacionado con la segunda guerra mundial y el aeropuerto más grande de Toronto lleva ese nombre, dijo Ferrucci. Por mi parte, también descubrí que el segundo aeropuerto de Toronto lleva tanto el nombre de un combatiente en la segunda guerra mundial como también el de una batalla.

De todas maneras Watson tenía poca confianza en su respuesta, pues marcaba que había sólo un 16% de probabilidad. La segunda respuesta con 14% era Chicago (la respuesta correcta).

Es muy curioso que ante tan incertidumbre y al verse obligado a responder (Watson no respondía cuando tenía muchas dudas, pero en esta ronda era necesaria la respuesta) Watson escribió: “What is Toronto?????

¡Así! Con todas esos símbolos de interrogación que denotan su enorme duda.

Watson tuvo que elegir. Tomó decisiones y las expreso de alguna manera. ¿No es eso lo que hacemos los humanos?

¡Esperen un momento! ¡¿Acaso dije que Watson aprendió?!

¡Sí, así es!

Watson al parecer es capaz de aprender. Justo como el software creado por Google llamado Alphago. El mismo que el año pasado derrotó al campeón de go.

Go
Go. Autor: Donarreiskoffer

Go es un juego de estrategia similar al ajedrez. Pero que cuenta con muchas más posibilidades que éste; por lo que se ha estimado que quizás haya más posibilidades de jugadas en go que átomos en el universo que podemos observar. Esto hace imposible figurarse todas y cada una de las posibilidades; por lo que como en la vida real, un jugador debe aprender a jugar usando la mejor estrategia dependiendo de lo que suceda en el tablero paso a paso.

Así fue como Alphago derrotó al gran campeón mundial Lee Sedol: aprendiendo a jugar hasta derrotarlo.

De la misma manera que otros superordenadores están aprendiendo a hacer todo tipo de cosas.

A través del reconocimiento de pixeles, los superordenadors han aprendido a jugar juegos estilo atari (Breakout, Enduro, Pong y Beam Rider) y pasar de no saber nada y morir una y otra vez, a volverse mejores jugadores que los humanos más expertos, y tan solo en un día en algunos juegos.

En otras palabras, antes las computadoras utilizaban inputs directamente de los parámetros del juego, no lo hacían basándose en lo que sucedía en la pantalla. Era como hacer trampa y jugar, por ejemplo, fútbol cuando eres capaz de manipular las leyes físicas tanto del ambiente como las tuyas.

Ahora ellas tienen que lidiar con lo mismo que nosotros lidiamos. En los juegos más simples se han vuelto mejores que cualquier humano; en otros prácticamente lo hacen tan bien como un humano, y en otros pocos aún no son tan buenas como nosotros. Pero la mayoría de los investigadores creen que a la postre nos superaran.

Ustedes mismos pueden probar gratuitamente un software de inteligencia artificial en la página www.cleverbot.com. En este sitio pueden encontrar un chatbot y conversar con él. Les aseguro que después de ver la película Her de Spike Jonze va a ser más divertido; o para algunos quizás sea más decepcionante. Como sea, es un agradable ejercicio.

Como anexo de noticias más recientes: Alphago derrotó a Ke Jie, ranqueado como mejor jugador humano en este año. Próximamente se creara un herramienta de enseñanza usando el análisis de Alpahgo de las posiciones del juego y desaparecerá, según informó hace muy poco Google. Aunque la empresa inglesa Deep Mind detrás del programa lo sustituirá para desarrollar avanzados algoritmos para encontrar la cura de enfermedades aún no conocidas. Con Watson hoy sucede lo mismo.

Crédito de imagen: re:publica 2017

Los grandes ordenadores o softwares como Watson o Alphago son mucho mejores que los que juegan juegos de atari, se basan en un término muy controvertido llamado computación cognitiva. Explicado someramente, la computación cognitiva es una arquitectura que integra varias técnicas de aprendizaje de máquinas donde múltiples subsistemas de inteligencia artificial trabajan juntos. Y más allá de hacerlo en un nivel tradicional usando datos o sensores, requiere de interpretación simbólica y conceptual por parte de las máquinas. ¡Algo sumamente complejo! De esta manera funcionan la mayoría de estas computadoras que pueden “aprender”. Y asimismo es como son capaces de crear música, redactar noticias, simular una conversación en una lengua inexistente, jugar, tomar decisiones, etcétera.

Parece bastante asombroso, pero no todos se muestran tan ecuánimes por los avances llevados a cabo.

Marvin Minsky, un pionero de la Inteligencia artificial, que tuvo la oportunidad de platicar cara a cara con Alan Turing, Albert Einstein o Robert Oppenheimer, creía que muchos de estos avances y logros no eran tan importantes como parecía. Él se mostraba escéptico con estos robots y sospechaba que muchas de estas máquinas eran más para entretenimiento y obtener beneficios económicos que verdaderas máquinas inteligentes. Consideraba que nunca se va a tener un ordenador legítimamente con inteligencia artificial hasta que no entendiéramos que no puede haber un único camino correcto.

Él decía que no hay una llave mágica o método infalible. Que para resolver todos los problemas no puede plantearse una solución; se deben plantear unas 20 o 30 soluciones distintas e integrarlas. Sólo así se iba a poder construir una máquina que hiciera exactamente todo lo que la mente humana es capaz de hacer. Para él la mente humana no tiene ningún secreto inexorable o imposible de desentrañar, solamente se trata de querer entender todos sus procesos y tratar de imitarlos.

Marvin Minsky
Marvin Minsky. Créditos: Flickr-contributor-Steamtalks

El doctor Marvin Minsky no estaba nada sorprendido ni de Watson ni de otros superordenadores, el creía que una máquina tiene la oportunidad hacer exactamente lo que un ser humano hace: respirar, regenerase, pensar, sentir, expresar… E incluso más. ¡Que no hay límites!

La habilidad de Watson para entender las preguntas en Jeopardy! le parecía una mera identificación de palabras clave para vincular otras palabras clave en sus respuestas.

Además, considerado por muchos como el padre de la inteligencia artificial, es uno de los pocos críticos de las investigaciones y tecnologías que hay ahora en el mundo y que están relacionadas con la inteligencia artificial.

Es difícil juzgar algo con respecto a este tema. En parte es fascinante. Creo que a muchos nos gustaría interactuar con algo que sabemos no tiene “vida” como nosotros, o que al menos no fue generado por una evolución corriente. Que no está hecho en base a carbón ni está compuesto de células. Por otro lado, con tantos filmes, series y libros con tintes apocalípticos que tratan sobre este tema, hay un cierto aire macabro y genera muchas reflexiones el saber que podría existir un ser con consciencia (y quizás hasta sentimientos) que realmente no es humano sino una creación “nuestra”.

No es poca cosa. ¡¿Qué pensar cuando algo es más capaz que nosotros, puede hacer todo lo que nosotros, más y mejor, se puede regenerar a sí mismo, crear más como él; y que hasta puede aprender e incluso enseñar?! Por supuesto que nos haría reflexionar mucho sobre nuestro papel en este universo.

Por último, en comparación con los superordenadores más poderosos del mundo, Watson es un juguete. El rendimiento de todas estas máquinas se miden en FLOPS[7]. Watson trabaja en teraFLOPS, pero hay superordenadores que lo hacen en decenas de petaFLOPS. La más poderosa está en China y se llama Tianhe 2. Estados Unidos tiene la segunda más poderosa llamada Titan. Estas super máquinas se utilizan para predecir el clima, en cuestiones financieras, sociales, espaciales, cuánticas, etc. Todo aquello que requiere muchas pero muchas cifras y datos.

Super ordenador
Super ordenador

Considérese que aunque estas máquinas puedan resultar tan poderosas e invencibles, la evolución ha creado criaturas igual o más increíbles.

Lo digo porque estás máquinas necesitan un mantenimiento muy costoso: de miles de millones de dólares al año. Además son gigantescas: consumen mucha energía y técnicamente no pueden aún sobrevivir por ellas solas ni reproducirse (hasta ahora).

Los seres vivos pueden hacer todo eso y más. Algunos hasta generan su propio alimento por medio de energía luminosa; y aunque parezca tan imperfecta y a veces pobre: nuestra inteligencia sólo requiere de unos cuantos centímetros cúbicos encerrados en un cráneo y una espina dorsal que se alimenta de algunas cuantas moléculas de hidratos de carbono.

Así que no importa que la inteligencia artificial esté completa en un futuro o no, nunca debe uno subestimar su propia inteligencia humana, ni su herencia genética.

Después de todo, si realmente pudiéramos ser capaces de recrear nuestra inteligencia y llevarla a un nivel exponencial, debe ser porque sí somos inteligentes.


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[1] Director de la división de información y sistemas de inteligencia de la National Science Foundation.

[2] “A broad set of methods, algorithms and technologies that make software ‘smart’ in a way that may seem human-like to an outside observer”

[3] https://es.wikipedia.org/wiki/Watson_(inteligencia_artificial)

[4] Watson no podía ver ni oír, recibía toda la información en forma de un archivo de texto al mismo tiempo que las pistas les eran reveladas a Ken y a Brad. No estaba conectado a Internet y también apretaba un botón para que se le diera la oportunidad de responder, igual que sus competidores.

[5] http://www.j-archive.com/showgame.php?game_id=3150

[6] En memoria de Thomas J. Watson se nombró a esta supercomputadora Watson.

[7] Floating Point Operations Per Second

 

Consultar los siguientes enlaces:

http://www.pbs.org/wgbh/nova/tech/pioneer-artificial-intelligence.html

https://medium.com/the-physics-arxiv-blog/the-last-ai-breakthrough-deepmind-made-before-google-bought-it-for-400m-7952031ee5e1

http://www.pbs.org/wgbh/nova/tech/ferrucci-smartest-machine.html

http://www.computerworld.com/article/3040563/enterprise-applications/5-things-you-need-to-know-about-ai-cognitive-neural-and-deep-oh-my.html

http://www.nature.com/news/lhc-fires-up-google-bot-retires-and-jupiter-up-close-1.22073?WT.mc_id=TWT_NatureNews&sf84472116=1

https://qz.com/988488/the-final-battle-between-man-and-machine-in-the-board-game-go-is-here/

 

https://www.youtube.com/watch?v=_Xcmh1LQB9I

https://www.youtube.com/watch?v=5J5bDQHQR1g

http://www.cs.us.es/~fsancho/?e=48

http://www.j-archive.com/showgame.php?game_id=3150