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Trabajo de Investigación Diego Lema Tutor: Ricard Marsal I.E.S. Sant Andreu 2008-2009 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Trabajo de Investigación
Diego Lema
Tutor: Ricard Marsal
I.E.S. Sant Andreu 2008-2009
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ÍNDICE.
1. INTRODUCCIÓN.
1.1. Inteligencia Artificial – Simulación de los Sentidos……………………….3
2. HISTORIA E INICIOS………………………………………………………………..………………..4
3. TEST DE TURING…………………………………………………………………………………………5
4. LA SALA CHINA……………………………………………………………………………………………6
5. REDES NEURONALES ARTIFICIALES………………………………………………………….7
5.1. Preceptrón Simple……………………………………………………………………………8
6. SISTEMAS EXPERTOS……………………………………………………………………………….13
6.1. Arquitectura de Sistemas Expertos………………………………………………14
7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO HERRAMIENTA DE AYUDA SOCIAL….16
8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MEDICINA……………………………………………….17
9. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ECONOMIA………………………………………………19
10. SINGULARIDAD TECNOLÓGICA………………………………………………………………20
11. ENTREVISTA.
11.1 Ramón López de Mántaras Badía…………………………………………………23
12. CONCLUSIÓN……………………………………………………………………………………….…31
ANEXOS………………………………………………………………………………………………………….32
2
BIBLIOGRAFÍA……………………………………………………………………………………………….36
WEBGRAFÍA……………………………………………………………………………………………………36
1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La elección de este tema para realizar el trabajo de investigación fue
relativamente fácil, ya que desde hace años me interesan temas que
pueden tener relación con la robótica, porqué es como mezclar ciencia-
ficción con la realidad en que vivimos ahora, ya que cada vez la tecnología
avanza a pasos agigantados, pero mientras investigaba averigüe que para
que la robótica funcione como es debido, primero se tenía que desarrollar
un proceso más complejo que es el de simular la inteligencia humana o por
lo menos algunos aspectos que se aproximen a ella, y al relacionarse todo
esto con el tema que voy a tratar y al analizar el interés que tenia y el que
puede suscitar me decidí rápidamente en elegir un trabajo sobre la
inteligencia artificial.
Y al conocer que la inteligencia artificial influye en muchos más ámbitos de
nuestra vida de los que nos podríamos imaginar, este hecho fue también
fundamental para la elección de este tema.
Inteligencia Artificial – Simulación de los sentidos.
Inteligencia artificial, para definir esta idea; primero deberíamos analizar
cada uno de los conceptos que la forman.
Ya que a la inteligencia la asociamos como una cualidad exclusiva de
algunos seres vivos y aunque hay mucha controversia para definir con
3
exactitud que es inteligencia, podemos llegar a la conclusión que su
concepto esta enlazado principalmente con la habilidad de aprender,
razonar y con la ayuda de esto podremos resolver problemas que nos
permiten adaptarnos mejor al ambiente que nos encontremos.
Aunque el intento de dotar de inteligencia a sistemas computacionales
creados por el hombre es muy reciente, ya que comenzó a principios del
siglo XX y su objetivo es que estos sistemas no se limiten a hacer procesos
mecánicos sino que puedan ser creativos, pero esto está lejos de llegar a
su objetivo, aunque el futuro es muy prometedor.
2. Inicios
El comienzo de la investigación de
esta ciencia, qué estudiará el
desarrollo de un ordenador en
cuanto a comportamientos
racionales es relativamente
cercano ya que en 1950, en un
artículo llamado Computing
Machinery and Intelligence para la
revista Mind escrito por Alan Turing
en el cual expone un método
llamado Test de Turing, fue
considerado el primer paso y que
aún es considerado uno de los
mejores métodos para defender la
teoría de la Inteligencia Artificial.
Aunque antes en 1943 Warren
McCulloch y Walter Pitts mostraron su modelo de sus redes de neuronas
artificiales que consiste en la simulación de las respuestas del cerebro
como un dispositivo binario con varias entradas y salidas.
Pero la acuñación de este término fue en la Conferencia de Dartmouth por
parte de John McCarthy (Dartmouth College), Marvin L.Minsky (Harvard
4
Alan Turing (1912-1954)
University), Nathaniel Rochester (I.B.MCorporation) y Claude E. Shannon
(Bell Telephone Laboratories) en el verano de 1955 donde estos científicos
proponen un proyecto de investigación para dotar a sistemas
computacionales de la capacidad del habla a través del uso de una mejora
de las redes neuronales antes mencionados.
La búsqueda por parte del ser humano de sujetos que tengan la
característica de razonar de manera independiente ha sido ardua durante
todos estos años, con resultados que han ayudado al ser humano a mejorar
su estilo de vida aunque, es cierto, estos resultados distan mucho del
objetivo principal que se espera conseguir con el transcurso de los años que
es una inteligencia de la misma capacidad que la nuestra.
3. Test de Turing
I propose to consider the question, "Can Machines Think?"
- Alan Mathison Turing
Una prueba para determinar si un ordenador o sistema computacional
puede ser inteligente propuesta por Alan Turing, matemático británico,
consiste en la simulación de una conversación entre una persona y un
ordenador, en la cual los dos sujetos interactúan
5
y un juez imparcial ha de definir cuál de los dos es una máquina y cual un
ser humano, mediante las preguntas que realice el juez y si los dos sujetos
contestan con suficiente soltura y este no detecta diferencias, este será el
momento en el que un ordenador tenga un sistema computacional que se
equipare con las capacidades cognitivas del ser humano, aunque este nivel
todavía no se ha alcanzado pero el futuro es muy positivo ya que la
tecnología evoluciona de manera exponencial, una característica que la
analizaremos a fondo más adelante.
4. El Argumento de la Sala China.
El argumento más famoso para refutar el test de Turing es el experimento
propuesto por John Searle, en el cual nos propone imaginar que en una
habitación sin contacto con el exterior hay un hombre, y en esta sala solo
entran documentos en chino, y el sujeto no sabe nada de chino pero sigue
unas directrices en cuanto a que tipo de documento entre en las sala para
responder con otro documento.
Esto es así en el contexto de la siguiente argumentación:
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1. Si la Inteligencia Artificial Fuerte es verdadera, hay un programa para el
idioma chino tal que cualquier mecanismo que lo ejecute entiende chino.
2. Una persona puede ejecutar mecánicamente un programa para el idioma
chino sin entender el idioma chino.
3. Los argumentos de la inteligencia artificial fuerte son falsos porque en
realidad el sistema no entiende chino, nada más simula entender.
Por lo tanto, la respuesta ante esto será que la persona que haya escrito el
texto en chino pensara que quien le envía las respuestas sabe chino, pero lo
que expone Searle es que el hecho que un sistema responda de una manera
autómata no significa que este sistema entienda, piense o haya aprendido
de la situación, y el hablante chino puede ser engañado porque llega a la
conclusión de que quien le responde también entiende su idioma. Aunque
Searle también dice que no cree que sea imposible que algún día las
maquinas lleguen a pensar pero dice que el Test de Turing no es el método
más adecuado para determinarlo.
5. Redes Neuronales Artificiales. (RNA)
Las redes neuronales tienen su comienzo a finales del siglo XIX con el
científico Santiago Ramón y Cajal quien trabajo en la estructura de la
neurona y el funcionamiento de la misma.
Una red neuronal artificial (RNA), como su nombre lo indica, pretende imitar
a escala pequeña la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro
humano.
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Entre los primeros fueron Warren McCulloch y Walter Pitts que en 1943
propusieron un modelo matemático de neurona, el cual estaba compuesto
por un conjunto de entradas y una salida. Cada entrada estaba afectada por
un peso, la activación de la neurona se calcula mediante la suma de los
productos mediante la entrada y la salida es una función de activación.
Uno de los primeros modelos de red neuronal artificial fue el introducido por
Frank Rosenblatt en el año 1957, el llamado Perceptrón Simple y el que en
la estructura de este tipo de red estaba inspirado en las primeras etapas de
procesamiento de los sistemas sensoriales en los animales en los cuales la
información va atravesando sucesivamente capas de neuronas que realizan
un proceso progresivamente de más alto nivel.
5.1 El Preceptrón Simple.
El preceptrón simple es un modelo unidireccional compuesto por dos capas
de neuronas, una sensorial o de entrada y otra de salida. La operación de
este tipo de m (capas de salida) y n (capas de entrada) se expresa por:
)
Formula de aprendizaje:
Un ejemplo de un preceptrón simple con una red supervisada, que quiere
decir que un maestro indica cuantas entradas y cuantas salidas debería
obtener dicho problema.
Compuerta lógica OR.
X1 X2 X1VX2
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V V V
V F V
F V V
F F F
1. Representación de la red
2. Entrada (Positivo – Verdad)/ (Negativo – Falso)
X1 X2 T
1 1 1
1 -1 1
-1 1 1
-1 -1 -1
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3. Formula de Activación.
Formula de Ajustes de Pesos.
4. Elegir Valores – Pesos Aleatorios
W1 = 1.2
W2 = -1.2 E=0.5 (factor de aprendizaje)
= -0.4
(Valor Umbral)
Nuevo grafico.
Se aplica
la formula de A.
)
Con estas formulas se obtienen los siguientes resultados.
Entrada (1,1) T (1)
y= 1 (1.2) + 1 (-1.2) -1(-0.4) = 0.4 es >= 0 y= 1
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Entrada (1,-1) T= (1)
y= 1(1.2) -1(-1.2) -1(-0.4) = 2.8 es >= 0 y=1
Entrada (-1,1) T (1)
y= -1(1.2)+ 1(-1.2) -1(-0.4) = -1 es <0 y=-1
(Error se hace de nuevo el ajuste pesos por ser el valor negativo)
Reajuste de Pesos en (-1,1)
W1 = 1.2+ 2(0.5) (1) (-1) = 0.2
W2 = -1.2 + 2(0.5) (1) (1) = -0.2
= -0.4 + 2(0.5) (1) (-1) = -1.4
Nuevo grafico con nuevos pesos obtenidos.
Se repite el
proceso con los nuevos pesos obtenidos para todas las entradas otra vez.
Entrada (1,1) T = (1)
y = 1(0,2) + 1(-0,2) -1 (-1,4) = 1.4 es > = 0 y=1
Entrada (1,-1) T = (1)
y = 1(0.2) -1(-0.2) -1(-1.4)0 1.8 es > = 0 y=1
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Entrada (-1,1) T = (1)
y = -1(0.2) + 1(-0.2) – 1(-1.4) = 1 es > = 0 y=1
Entrada (-1,-1) T = (-1)
y = -1(0.2) – 1(-0.2) – 1(-1.4) = 1.4 es > = 0 y=1
(Error se hace de nuevo el ajuste pesos por ser el valor negativo)
Debemos hacer un reajuste de pesos en (-1,-1)
W1 = 0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 1.2
W2 = -0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 0.8
= -1.4 + 2(0.5) (-1) (-1) = -0.4
Y tenemos una nueva gráfica
Se vuelve a hacer el proceso.
Entrada (1,1) T= (1)
y = 1(1.2) + 1(0.8) -1(-0.4) = 2.4 es >= 0 y=1
Entrada (1,-1) T= (1)
y = 1(1.2) -1(0.8) -1(-0.4) = 0.8 es >= 0 y=1
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Entrada (-1,1) T= (1)
y = -1(1.2) +1(0.8) -1(-0.4) = 0 es >= 0 y=1
Entrada (-1,-1) T= (-1)
Y = -1(1.2) -1(0.8) -1(-0.4) = -1.6 es < 0 y=-1
Todos los valores son correctos. Los pesos definitivos son:
W1 = 1.2
W2 = 0.8
= -0.4
Donde cada símbolo corresponde a determinado concepto.
Ei: El estado de la neurona de la capa de entrada (i).
Pij: El peso actual asociado a la sinapsis que une la neurona (i) de la capa
de entrada y la neurona (j) de la capa de salida.
Ej: El estado de la neurona de la capa de salida (j).
Sj: El valor deseado por esa neurona.
TASA: Es una constante entre o y 1 que indica cuanto aprende la red.
Aplicaciones de las redes neuronales. Perceptrón Simple
Se utiliza en la clasificación y reconocimientos de patrones de voz,
imágenes, señales, etc. Encontrar patrones de fraude económico, hacer
predicciones en el mercado financiero, hacer predicciones de tiempo
atmosférico, etc. Y para crear controladores de robot, como podrían ser el
Quake II Neuralbot, y en medicina el Clasificador No Sesgado de Proteínas.
6. Sistemas expertos
Antes se pensaba que la resolución de teoremas, el reconocimiento de voz,
el de patrones y la resolución de juegos como el ajedrez y las damas y
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cualquier problema semejante podrían ser resueltos por personas, ya que su
formulación y resolución requieren habilidades que supuestamente solo
tienen los seres humanos como pensar, memorizar, aprender, ver, etc.
Este tipo de cuestión al inicio impensable de resolver por medio de
computadoras, pero ahora se utilizan este tipo de sistema.
Los sistemas expertos son máquinas que piensan y razonan como un
experto lo haría en una cierta especialidad de campo. Los sistemas expertos
no solo realizan funciones y manejan grandes cantidades de datos sino que
también manipulan esos datos de forma, que el resultado sea inteligible y
tenga significado para responder a preguntas incluso no completamente
especificadas.
Stevens (1984)
Ahora casi todas las demás ramas de la inteligencia artificial se basan en
sistemas expertos. Como por ejemplo un coche que aparca solo, ya que
mediante un sistema, este analiza la situación y toma una decisión en base
de la misma.
Militar Informática Telecomunicaciones
Química Derecho Aeronáutica
Geología Arqueología Agricultura
Electrónica Transporte Educación
Medicina Industria Finanzas y Gestión
6.1 Arquitectura de Sistemas Expertos.
Base de conocimientos: Es la parte que envuelve el conocimiento del
dominio, se obtiene el conocimiento del experto y se codifica en la base de
conocimientos del experto y se codifica en la base de conocimiento. La
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forma básica de representarlo es por reglas, que son estructuras
condicionales que relacionan la información contenida en la parte del
antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.
Base de hechos (Memoria de trabajo): Incluye los hechos sobre el
problema anterior descubiertos en la consulta. En la consulta actual con el
sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en
la base de hechos. Y al sumar el conocimiento de las dos informaciones, la
base de conocimiento deduce nuevos hechos.
- Motor de interferencia: Es el modulo de la resultante de la modelación
del razonamiento humano. Y trabaja con la información obtenida de la base
de conocimientos y la de la base de hechos para deducir nuevos hechos.
Y al contrastar los hechos particulares de la base de hechos se obtienes
conclusiones acerca del problema.
- Subsistema de explicación: Con esta explicación, el sistema experto da
una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y como
ha llegado a la conclusión. Y con esto el diseñador puede usarlo para
detectar errores y el usuario se aprovecha de la transparencia del sistema.
- Interfaz del usuario: La comunicación entre el sistema experto y el
usuario se realiza en lenguaje natural. Es interactiva y sigue el patrón de la
conversación entre personas. Para hacerlo de una manera válida para el
usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Una
petición básica del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Par obtener
información aceptable del usuario hay que poner especial atención en el
diseño de la pregunta. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús
o gráficos.
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7. La inteligencia artificial como herramienta de ayuda social.
“La verdadera Inteligencia Artificial no
es crear seres que imiten a los seres
humanos, sino desarrollar aplicaciones
que faciliten las tareas del ser humano.”
Ramón López de Mántaras.
En 1990, se define la Inteligencia
Artificial como el acto de crear máquinas con capacidad de realizar
funciones que llevadas a cabo por personas requieren inteligencia.
Después de que los robots dejaran su función operativa han entrado en la
sociedad en juguetes o robots cirujanos, que están monitorizados.
- En 1917 la Universidad de Stanford desarrollo el StanforArm, un brazo
eléctrico.
- En 1959 se introdujo el primer robot comercial por Planet Corporation.
- En 1961 la Ford Motor Company utilizo uno para controlar una máquina de
fundición en troquel.
- Reconocimiento del habla y patrones
Audeo es un sistema que permite comunicarse por teléfono cara a cara o sin
voz, consiste en captar y reconocer las señales neurológicas enviadas por
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Guardrobo D1", desarrollado por la firma de seguridad japonesa Sohgo Security Services, está diseñado para patrullar por caminos preprogramados y estar atento a las señales de
problemas.
las cuerdas vocales para ser simuladas por el ordenador. Con la finalidad de
ayudar a quienes tienen problemas vocales o de habla, o quienes padecen
Parkinson o parálisis cerebral.
- Análisis de bandadas de pájaros.
Un sistema es capaz de diferenciar entre bandadas de pájaros o de insectos,
el programa es de ayuda en el ámbito de seguridad aeroportuaria ya que las
bandadas de pájaros es un problema de seguridad a tener en cuenta.
- Conectividad entre vehículos.
También hay un sistema con el cual los coches serán capaces de
intercambiar información entre sí mediante Internet, a la vez podrán
advertir de manera instantánea si hay un accidente o si algún coche ha
cometido una infracción como saltarse un semáforo en rojo.
8. Inteligencia Artificial en Medicina (AIM)
El último siglo esta ciencia ha
tenido un crecimiento
exponencial en investigación
que ha sentado la base de la
medicina actual. En medicina,
como en otras ciencias, en el
último medio siglo se han
alcanzado metas que hace
algunos años solamente eran
un sueño.
Y se utiliza esta tecnología
para obtener diagnósticos más
rápidos a partir de bases de
datos.
Médico de la Inteligencia Artificial.
“Se refiere principalmente a la construcción de los programas de la IA que
realizan el diagnóstico y la terapia de hacer recomendaciones. A diferencia
de las aplicaciones medicas basadas en otros métodos probabilísticas, los
17
El uBOT-5 es un robot que es capaz de detectar cuando una persona se ha caído, comprobar sus signos vitales y llamar al 911
programas se basan en modelos simbólicos, cualidades de la enfermedad y
su relación con los factores del paciente y de las manifestaciones clínicas.”
Clancey, W. y Letsinger, R.
Ejemplos de tecnología.
- Scanner Térmico.
Científicos acaban de lanzar una nueva tecnología que permitirá detectar
tempranamente el cáncer a la piel y la artrosis gracias a las variaciones
térmicas producidas bajo la piel.
- Dispositivos de insulina.
Los investigadores de Starbridge
Systems han desarrollado una
estructura de microfluidos para un
dispositivo de administración de
insulina que podría mejorar
notoriamente la calidad de vida de los
enfermos de diabetes.
Ordenadores en Anestesia y Cuidados Intensivos.
Tema de especial interés son los relacionados con el apoyo a la decisión de
decisiones clínicas, incluyendo:
- Sistemas de apoyo de decisiones: guías clínicas y protocolos,
asesoramiento en los sistemas de vigilancia.
- Sistemas informáticos para el control y la evaluación de la calidad de la
atención.
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- Gestión de la información y la visualización e interpretación de los datos
clínicos, programación de los recursos de cuidados críticos.
* Gracias a la inteligencia artificial es posible realizar operaciones con
médicos especialistas que se encuentran a cientos de quilómetros con igual
o más precisión que el médico presente.
Sistemas de información en laboratorios clínicos.
PUFF: Es un sistema automático para la interpretación de las pruebas de
función pulmonar, y este fue uno de los primero sistemas utilizados en
laboratorios.
GermWatcher: Un sistema experto que utiliza monitores microbiológicos
para identificar infecciones nosocomiales y advertir de esto al Centro
nacional de Estados Unidos para el control y precaución de enfermedades
(CDC, siglas en ingles)
9. Inteligencia Artificial en Economía
Se utiliza la aplicación de los sistemas expertos para el desarrollo de
sistemas para su utilización en gestiones administrativas, ya que estos
sistemas realizan funciones en referencia a datos como: contabilidad,
decisiones financieras, gestión y planificación. Y como en este tipo de
campo se maneja una gran cantidad de información y se realizan
operaciones numéricas que servirán para tomar decisiones, y como ejemplo
esta el Cashvalue que evalúa proyectos de inversión, y Vatia que asesora
sobre el valor del IVA.
10. Singularidad Tecnológica.
“Everyone takes the limit of his own vision for the limits of the world”
19
Arthur Schopenhauer.
La singularidad tecnológica es la creación de una inteligencia de mayor
potencia que la inteligencia humana. La tecnología más conocida es,
probablemente, Inteligencia Artificial, pero hay otros: como el interfaz
directo cerebro-ordenador, el aumento biológico del cerebro, la ingeniería
genética, la ultra-alta resolución en escaneos del cerebro seguido por
ordenador de simulación. Algunas de estas tecnologías parece probable que
llegaran mucho antes que las demás, todas estas tecnologías son la partida
en dirección de la Singularidad. Que en caso de que lleguen a un nivel de
sofisticación, permitiría la creación de inteligencia superior a la inteligencia
humana.
Vernor Vinge, escritor estadounidense, originalmente acuñó el término
"singularidad" observando que, al igual que nuestro modelo de la física se
rompe cuando se trata de modelo de la singularidad en el centro de un
agujero negro, nuestro modelo del mundo se rompe cuando se trata de un
modelo de futuro que contiene las entidades más inteligentes que humanos.
La inteligencia humana es el fundamento de la tecnología humana, y toda la
tecnología es, en última instancia el producto de la inteligencia. Si la
tecnología mejorar la inteligencia, esto cierra un bucle, creando un efecto
de retroalimentación positiva.
Los seres humanos se enfrentan a un límite en el tamaño de sus cerebros.
La estimación actual es que el típico cerebro humano contiene algo así
como un centenar de millones de neuronas y un cien billones de sinapsis.
Eso es una enorme cantidad de pura fuerza bruta de cálculo en
comparación con las computadoras de hoy. Sin embargo, en la industria de
la computación, los puntos de referencia aumentan de forma exponencial,
20
por lo general con un tiempo de duplicación de uno a dos años. El original
argumento de la Ley de Moore dice que el número de transistores en un
área dada de silicio se duplica cada dieciocho meses; hoy existe la Ley de
Moore para velocidades de chip, para la memoria de la computadora, para
la conexión a Internet, y una docena de otras variantes.
Por el contrario, los cinco millones de años de evolución de los seres
humanos modernos a partir de primates que participan un triple aumento
en la capacidad del cerebro y un aumento de seis veces en la corteza pre-
frontal. Actualmente no puede aumentar nuestra capacidad de reflexión y
más allá de esto, de hecho, estamos perdiendo poco a poco las neuronas a
medida que envejecemos.
Todos
hemos escuchado que los seres humanos sólo utilizan el 10% de sus
cerebros. Lamentablemente, esta es una leyenda urbana completa, no sólo
no, pero rotundamente desmentida por la neurociencia.
21
Aunque hay que recordar que todas estas teorías aunque tienen una base
científica solo son eso teorías sobre un futuro tecnológicamente ideal. Y
fundamentado por la atracción que conlleva este tema y por los diferentes
autores que creen firmemente en este tipo de teorías como Raymond
Kurzweil o Vernor Vinge de manera tan optimista, y por sus diferentes libros
que nos hablan de máquinas, en el futuro, que podrán pasar el test de
Turing o un tipo de tecnología que nos permitiría almacenar nuestra
memoria en discos duros y con esto crear un mundo virtual que se parecería
al existente en la película Matrix,etc. Pero hay que reconocer que pese a
que se considera toda esta literatura como ciencia ficción y no como
científica pura y dura, la historia nos ha enseñado que los sueños que
tuvieron cierto tipo de gente; tachados por sus contemporáneos de fantasía,
con el tiempo se convirtieron en realidad.
11. Entrevista a Ramón López de Mántaras Badía:
“Es muy poco probable que se nos rebele una máquina.”
22
Profesor de investigación
del Consejo Superior de
Investigaciones Científicas
(CSIC) y director del
Instituto de Investigación
en Inteligencia Artificial
(IIIA). Es ingeniero técnico
por la Universidad de
Mondragón, licenciado en Informática por la Universidad Politécnica de
Cataluña, máster en Ingeniería Informática por la Universidad de California
en Berkeley, doctor en Automática por la Universidad de Toulouse y doctor
en Informática por la Universidad Politécnica de Catalunya. Es autor de
numerosas publicaciones, pionero en España y un referente internacional.
Diego Lema: ¿En qué ramas de la inteligencia artificial se
especializa la institución que usted preside?
Ramón López de Mántaras: Aquí hay tres líneas de trabajo de
inteligencia artificial; una es la lógica-matemática, que sirve para trabajar
en los fundamentos de la inteligencia artificial, y que se utiliza para poder
utilizar el razonamiento que es uno de los temas que se ha de modelar
computacionalmente, porque si una maquina pueda ser considerada
inteligente tiene que ser capaz de realizar razonamientos.
Otra es los logaritmos de aprendizaje con el fin de dotar a los ordenadores
de un capacidad de que aprendizaje y que con esta capacidad puedan
mejorarla a lo largo del tiempo, para que no tengan que hacer las cosas una
y otra vez desde cero
23
La tercera es los sistemas multiagentes, que consiste en hacer un conjunto
de entes inteligentes, en este caso de maquinas, que son capaces de
realizar un problemas entre ellos. Por ejemplo; al igual que un grupo de
personas, donde una por si sola no tiene todos los conocimientos o
capacidades para resolver un problema cuando este es muy complejo, la
persona necesitara cooperar con las demás para solucionarlo. Con esta
idea, en inteligencia artificial estos agentes han de resolver la cuestión con
sus determinadas habilidades.
D.L: ¿Es con estos sistemas multiagentes que se utilizo para crear
el software que se utiliza en el futbol robot?
R.L.M: Si es una de las aplicaciones de los sistemas multiagentes; en un
robot, este llevaba algunos agentes con los cuales mediante uno de ellos el
robot podía evitar obstáculos para chocar entre ellos, otro agente estaba
programado para reconocer mediante su sistema de visualización artificial
reconocer objetos o marcas determinadas en una habitación, de manera
que cuando las viera supiese donde esta porque lo reconoce ya que lo había
visto antes.
Es un ejemplo los AIBO-robots, perros robóticos que juegan al fútbol, donde
cada uno de los robots tiene que hacer una serie de acciones coordenadas
con los demás para marcar un gol y determinar, que en caso que esté
siendo bloqueado a que compañero pasar la pelota, la idea al igual que el
fútbol humano es la colaboración entre ellos.
D.L: También desarrollan sistemas que pueden crear música y
manipularla.
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R.L.M: En realidad lo que hemos hecho son sistemas que cuando les
introducen música que suena pero que suena de una manera aburrida, sin
emociones, donde no hay matices expresivos ni variaciones en el ritmo o en
la intensidad con que suena la música. Por lo tanto hemos logrado que un
sistema artificial (ordenador), sea capaz de mejorar una interpretación que
inicialmente tiene poca expresividad o no la tiene.
D.L: ¿Cuál cree, usted, que es el objetivo de la inteligencia
artificial?
R.L.M: Bueno, el objetivo principal es el mismo que hace 50 años, y es que
algún día tengamos máquinas que, posiblemente, muchas de ellas sean
robots humanoides con dos brazos, dos piernas, con un sistema de visión,
un sistema de percepción y que tengan una inteligencia indistinguible de la
humana. En definitiva, que exista una nueva especie artificial que conviva
con nosotros y que nos ayude.
D.L.: ¿En caso de que logren su objetivo, cree que estas máquinas
se rebelen contra su creador?
R.LM: Esto suele suceder en las películas de ciencia-ficción esto suele
suceder, pero hay que reconocer que este objetivo que no estoy seguro de
hasta qué punto se pueda cumplir ya que es un objetivo de gran
complejidad. Es posible que si hay una maquina que ha seguido un
desarrollo a lo largo de su vida, de una manera muy similar a la humana, es
muy probable que tengan los mismos defectos que tenemos los seres
humanos y que desarrollen ansias de independizarse o de rebelarse.
Aunque en ocasiones la ciencia-ficción se anticipa a cosas, que quizás, en el
futuro lleguen a suceder yo no lo veo así.
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Yo lo veo como una herramienta en un futuro con inteligencia especializada,
donde serán capaces de realizar cosas muy concretas, pero tengo mis
dudas de que sea una inteligencia igual que la humana. Ya que la
inteligencia que desarrollaran es una inteligencia más especializada, que
solo entiendo de una cosa. Como es el ejemplo del famoso programa Deep
Blue que fue capaz de ganar a Gasparov jugando al ajedrez, pero que no
sabía realizar otra función ya que si intentabas jugar a otro juego aunque
fuese más sencillo que el propio ajedrez era incapaz de hacerlo. Por eso
digo que la inteligencia generalizada, la que tenemos los humanos, que
consiste en poder entender diferentes cosas a niveles superiores o inferiores
es muy poco probable de alcanzar.
Por lo tanto es muy poco probable que se nos rebele una máquina.
D.L: ¿Cuál cree que sería el impacto en nuestras vidas si dejáramos
de utilizar los avances conseguidos en inteligencia artificial? ¿Cómo
por ejemplo en medicina? ¿En ocio?
R.L.M: Actualmente, está claro que los buscadores de internet no existirían,
Google y demás buscadores utilizan los avances que existen en inteligencia
artificial.
En ocio, muchos videojuegos que existen serian mucho más aburridos,
porque si no fuera por la inteligencia artificial, sabríamos después que
movimientos harían los otros caracteres si tu realizas una determinada
acción; y en los juegos más sofisticados esto no es así, gracias al desarrollo
del Non-Playing Characters, ya que no puedes prever lo que va a pasar
porque los jugadores no-controlados están siendo controlados por un
sistema de inteligencia artificial.
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Y para cosas más relevantes para la humanidad, en la medicina hay muchos
diagnósticos que esta automatizado, prácticamente terapias tratamientos
que se hacen a través de la inteligencia artificial. No es que haya un robot
en los hospitales, pero lo que sí existen en hospitales sofisticados son robots
que ayudan a hacer operaciones quirúrgicas o hay instrumentos que
realizan análisis, por ejemplo para los marcadores del cáncer o para otras
actividades de diagnostico medico que hay en el instrumento, que toma las
medidas de sangre y hay un software que interpreta los datos y el resultado
que obtiene para el médico son datos pre-procesados con un sistema
software inteligente y da un resultado más simplificado y más valioso .
También en farmacia, prácticamente todos los programas que utilizan para
diseñar nuevos fármacos están basados en inteligencia artificial.
D.L: ¿Usted piensa que se debería regular con algún tipo de código
ético, ya que ahora se utiliza en inteligencia artificial para crear
armas más eficaces?
R.L.M: Sin duda, ya hay comisiones éticas que al igual que en otras
aplicaciones, pues no todo lo que científicamente o tecnológicamente es
posible hacer se tendría que hacer. Para eso están estas comisiones que
regulan los usos de estos avances científicos y particularmente en
inteligencia artificial; yo creo que en el futuro habrá más restricciones o
condicionantes porque si algún día llegamos a convivir con máquinas, como
los robots humanoides que hablaba antes, que puedan ayudar a una
persona mayor en tareas domesticas tendría que cumplirse este código
ético por parte de estas máquinas.
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D.L: ¿Qué opina sobre el excesivo optimismo de algunos autores,
como Raymond Kurzweil, ante su visión sobre la inteligencia
artificial?
R.L.M: Respecto a esto, hay gente que más que científicos son personajes
mediáticos que les interesa escribir libros que se vendan más. Y hay una
serie de autores, que anteriormente eran investigadores en informática o en
inteligencia artificial, que después dejaron la ciencia y se dedicaron a
escribir libros completamente inverosímiles o muy exagerados acerca del
futuro de la informática o la inteligencia artificial.
Yo, los considero unos escritores de ciencia-ficción que escritores científicos,
pero el problema es que con sus publicaciones hacen creer que son
científicos y luego hay gente que los lee, sobretodo periodistas, que los
convierte en mediáticos.
Y pienso que esto es malo para la inteligencia artificial, porque luego la
gente se hace una idea falsa de lo que es la inteligencia artificial y lo que
será en el futuro, y es por esto que salta la alarma sobre maquinas que
pueden controlarnos.
Por lo tanto, yo creo que están causando más prejuicio que beneficio a la
inteligencia artificial.
D.L: ¿Cuál cree que es el paso más difícil y que no se puede avanzar
en inteligencia artificial?
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R.L.M: El avance principal y crucial para conseguir el objetivo, que
hablábamos antes de inteligencia no-especializada sino general, lo que se
denomina common-sense (conocimientos de sentido común). Es decir, los
conocimientos que son implícitos, aquellos conocimientos que tu no los
aprendes leyendo un libro o no te lo enseñan en la escuela, sino que
aquellos conocimientos muy generales sobre la vida, lo que aprendes por
experiencia.
Por ejemplo, a nadie le tienes que explicar porque los objetos cuando las
sueltan estas se caen, aunque no tengas cosas sobre la fuerza de la
gravedad. Ya que los seres humanos nacemos pre-programados para
comprender estas vivencias.
Este tipo de acciones, que parecen tan sencillas, a nivel cognitivo tiene una
gran complejidad, la de haber aprendido a manipular un objeto y a
contrarrestar la fuerza de la gravedad sujetándolo para que no resbale de la
mano. Estas acciones responden a lo que llamamos conocimiento implícito o
de sentido común (common-sense).
D.L: ¿Cómo ve la situación de España respecto a otros países de la
Unión Europea u otros países del mundo?
R.L.M: Esto se debe de medir respecto a los diferentes criterios que se
utilizan. Si utilizamos los criterios que se suelen utilizar en el mundo de la
ciencia que es el número de artículos publicados en revistas especializadas,
en congresos de alto nivel, donde nosotros damos a conocer a la comunidad
científica nuestros resultados mediante estas publicaciones del mismo modo
que lo hacen colegas de diferentes partes del mundo, y así podemos
conocer lo que han hecho los demás y utilizar esto para mejorarlo.
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En Europa estamos entre los 5 mejores, y a nivel mundial hay otros 5 o 6
países más avanzados, gracias también a que hay más gente trabajando.
Aunque claro no todos los países tienen los recursos para desarrollar una
tecnología de inteligencia artificial, pero entre los 40-50 países que hay
actividad respecto a inteligencia artificial de manera sostenida estamos
entre los 10 mejores.
12. Conclusiones
Una vez terminada esta investigación, solo puedo dar mi punto de vista final
de toda la información que he recolectado durante el transcurso de este
trabajo. Desde mi actual perspectiva, puedo reconocer las ideas erróneas
que sostenía al comenzar este trabajo de investigación.
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Durante el transcurso de la investigación pude comprobar, que en la
actualidad estamos siendo beneficiarios de los desarrollos de la inteligencia
artificial, y que prácticamente todas las ramas de la tecnología tienen en su
catalogo una relación, de mayor o menor alcance, con la inteligencia
artificial. Y mientras más conocía sobre el tema que estaba tratando
descubrí utilidades que no pensaba que necesitaran de la inteligencia
artificial como es el ejemplo de los buscadores de internet, tan necesarios
hoy en día y con los cuales no sabríamos o nos dificultaría mucho la
navegación por internet.
Gracias a este trabajo he aprendido nuevas pautas de trabajo que seguro
me servirán en un futuro próximo; y me siento totalmente satisfecho del
trabajo que he realizado, ya que he aprendido mucho sobre este tema y
espero que de este mismo modo se vea recompensado justamente por todo
mi esfuerzo.
También quisiera aprovechar este espacio para agradecer a todas las
personas que han colaborado y han ayudado en la investigación de este
trabajo; en primer lugar, a mi tutor Ricard Marsal, al aceptar la tarea de
guiarme en este trabajo, y con la dificultad añadida de desconocer en su
mayoría el tema que trataba; en segundo lugar, a mi familia por el apoyo
que me dieron durante la investigación; y también a profesores como Gloria
Mateu al facilitarme herramientas y guía para realizar la entrevista, y a Pilar
Pérez por su aportación, al solicitarlo, de material escolar para la entrevista.
Y a Ramón Lopéz de Mántaras por atenderme, por mostrarme las
investigaciones de su institución y por no poner trabas al realizarle la
entrevista.
ANEXOS
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Elbot es el resultado de un proyecto llevado a cabo durante 7 años por Fred
Roberts y la empresa Artificial Solutions.
Mark: Are you married?
Elbot: I'm not married but if I were, my wife would have to be called Embot.
M: Is there a special robot in your life?
E: I'm not sure I ever saw that...
Eh? ...I'm not even sure you can use special in that context!
M: Have you ever been in love?
E: Please tell me your inclination to feelings of affection first.
This is getting more personal than I had expected. But hey, who's listening?
M: I have been in love but am not now.
E: I see your point. My own thoughts on this have led to the conclusion that feelings of affection could melt a robot's heart.
Con este tipo de preguntas, este software logró engañar a 3 de 12 jueces,
ya fue dotado de sentido de humor, aunque en realidad no comprende lo
que dice, ni tiene la más mínima idea sobre lo que es el sentido común.
Este es un robot que utiliza su sistema de visualización artificial para lograr
descubrir donde se encuentra mediante los códigos binarios que identifica
en las
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Elbot, premio Loebner 2008
cajas que ve en la habitación, fue desarrollado por el Instituto de
Investigación de Inteligencia Artificial (IIIA).
AIBO-robots, desarrollados
por la empresa nipona
Sony. Es sensible a las
caricias, tiene una enorme
capacidad de movimientos,
equilibrio y flexibilidad, y lo
más importantes que
aprende. Esta controlado
por el software Mind3.
Tres Leyes de la Robótica.
1. Un robot no puede hacer daño a un ser humano o, por su inacción,
permitir que un ser humano sufra daño.
2. Un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos,
excepto si estas órdenes entrasen en conflicto con la Primera Ley.
3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta
protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.
Estas tres leyes, que se han tomado como punto de partida para la creación
en Japón de un código ético, surgieron de la colección de cuentos titulada
Yo, Robot (1950).
ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility)
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Estos robots juegan gracias al sistema multiagente dotado por el IIIA.
Es el resultado de diferentes
actualizaciones que se han llevado a
cabo desde el año 1986 por la
empresa Honda. Este robot que es
capaz de moverse, interactuar con los
seres humanos y ayudarles es, sin
duda, una de las mayores proezas
tecnológicas del siglo XXI.
Las medidas de ASIMO están
pensadas para adaptarse al entorno
humano: 1,20 cm de altura, 450 mm
de ancho de hombros, 440 mm de
profundo y 43 Kg de peso.
El pack de baterias que incorpora en su mochila le proporciona 38 voltios y
10AH a plena carga. Puede levantar un peso de 0,5 Kg en cada mano.
Reem-B
Es un robot humanoide de servicio que es capaz de ayudar a los seres humanos en el futuro con tareas sofisticadas. Este robot puede caminar dinámicamente, reconocer y comprender los objetos, levantar cargas pesadas y andar por sí mismo dentro de cualquier edificio, evitando obstáculos.
Fue mostrado como la estrella principal en las ultimas Jornadas de Robótica de Barcelona, que se celebran hasta mañana en el Museu d'Art Contemporani (Macba)
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Ha sido creado por la empresa PAL-Roboticcs y un grupo de ingenieros catalanes.
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Revista. Mundo Científico. Inteligencia Artificial, 1985
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