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Inteligencia artificial
Ignasi Belda
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Inteligencia artificial
Ignasi Belda
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El cerebro es el Ăłrgano mĂĄs misterioso del cuerpo humano. A pesar de los avances mĂĄs recientes en disciplinas como la biologĂa molecular o las tecnologĂas de neuroimagen, todavĂa queda mucho camino por recorrer hasta desentrañar todos sus secretos.ÂżLlegaremos algĂșn dĂa a descifrar los mecanismos de su estructura y funcionamiento? ÂżNos permitirĂĄ eso reparar sus defectos y potenciar nuestras capacidades? JosĂ© Viosca, bioquĂmico y doctor en neurociencias, aborda el reto de cartografiar el cerebro y nos acerca un poco mĂĄs a conocer nuestro Ăłrgano mĂĄs complejo.
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Computer ScienceSous-sujet
Artificial Intelligence (AI) & SemanticsEl avance de la inteligencia artificial y las guerras
En el verano de 1956, dos años despuĂ©s de la trĂĄgica muerte de Alan Turing, tuvo lugar un trascendental encuentro en la Universidad de Dartmouth College, en New Hampshire, Estados Unidos. En esta reuniĂłn, conocida como la conferencia de Dartmouth y organizada por el prominente informĂĄtico estadounidense John McCarthy (1927-2011), se dieron cita once eminencias, entre ellas los estadounidenses Claude Shannon (1916-2001), criptĂłgrafo y considerado el padre de la teorĂa de la informaciĂłn, Marvin Minsky (1927-2016), cofundador del laboratorio de inteligencia artificial y decano del Instituto TecnolĂłgico de Massachusetts (el cĂ©lebre MIT), el psicĂłlogo Frank Rosenblatt (1928-1971), pionero de las redes neuronales, Herbert Simon (1916-2001), premio Nobel de EconomĂa, y Allen Newell (1927-1992), experto en informĂĄtica y psicologĂa cognitiva. Ellos fueron los que consolidaron la columna vertebral de la inteligencia artificial mientras esta se propagaba por otras comunidades cientĂficas de Occidente.
La idea de McCarthy era reunir a una decena de sabios durante dos meses para discutir temas como la cibernĂ©tica, la teorĂa de autĂłmatas o el procesamiento de informaciĂłn compleja. De hecho, fue en esta reuniĂłn en la que se acuñó el tĂ©rmino «inteligencia artificial» y esta fue la declaraciĂłn fundacional del encuentro:
Proponemos que durante el verano de 1956 tenga lugar en el Dartmouth College en Hanover, New Hampshire, un estudio que dure dos meses, para diez personas. El estudio es para proceder sobre la base de la conjetura de que cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra caracterĂstica de la inteligencia puede, en principio, ser descrito con tanta precisiĂłn que puede fabricarse una mĂĄquina para simularlo. Se intentarĂĄ averiguar cĂłmo fabricar mĂĄquinas que utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan las clases de problemas ahora reservados para los seres humanos, y mejoren por sĂ mismas. Creemos que puede llevarse a cabo un avance significativo en uno o mĂĄs de estos problemas si un grupo de cientĂficos cuidadosamente seleccionados trabajan en ello conjuntamente durante un verano.
Durante esos sesenta dĂas se debatieron dos modelos alternativos de inteligencia artificial, dos enfoques que fueron llamados top-down y bottom-up. La visiĂłn top-down, liderada por Newell y Simon (que aparecen en la fotografĂa superior de la pĂĄg. 61), argumentaba que la cogniciĂłn era un fenĂłmeno de alto nivel que, en cierta manera, podĂa separarse del cerebro. Por tanto, el cerebro no es mĂĄs que un instrumento que puede reemplazarse por otras tecnologĂas de silicio capaces de realizar el procesado simbĂłlico, que es lo que realmente posibilita la inteligencia. Este grupo defendĂa que, para crear inteligencia artificial, se debĂa trabajar en la elaboraciĂłn de sistemas artificiales capaces de manipular los sĂmbolos con las mismas reglas que lo hace el cerebro humano. En otras palabras, el enfoque top-down opinaba que los cientĂficos debĂan olvidarse de reproducir la estructura fĂsica del cerebro para centrarse en las reglas y sistemas que permiten la manipulaciĂłn y combinaciĂłn de sĂmbolos o sistemas simbĂłlicos.
Por otra parte, el grupo que apoyaba el enfoque bottom-up, encabezado por Rosenblatt, argumentĂł que la estructura real del cerebro es primordial para la emergencia de la funciĂłn cognitiva, y que, si queremos desarrollar sistemas de inteligencia artificial, primero hay que crear un hardware que imite la biologĂa cerebral. El enfoque bottom-up iba muy en lĂnea con las propuestas de Turing del ya nombrado modelo conexionista. De hecho, los cientĂficos defensores de este enfoque avanzaron en su visiĂłn de inteligencia artificial mediante el desarrollo de la neurona artificial.
DE LOS SISTEMAS SIMBĂLICOS AL ENFOQUE CONEXIONISTA
Ambos enfoques se disputaron la supremacĂa durante los años cincuenta y principios de los sesenta, una Ă©poca durante la cual hubo una sana competiciĂłn entre las dos escuelas gracias a los fondos pĂșblicos vertidos en plena carrera tecnolĂłgica entre Estados Unidos y la antigua UniĂłn SoviĂ©tica, en el contexto de la Guerra FrĂa. En ese periodo, Newell y Simon, los defensores del enfoque top-down, desarrollaron un programa informĂĄtico llamado Logic Theorist, que era capaz de demostrar teoremas nada triviales de lĂłgica matemĂĄtica.
Logic Theorist usaba lo que se conoce como sistemas simbĂłlicos, los cuales fueron inventados por los matemĂĄticos para dar sentido a expresiones sin referirse a convenciones arbitrarias. Por ejemplo, podemos decir que «ser un hombre» implica «ser mortal» y esta sentencia se puede formalizar mediante la expresiĂłn matemĂĄtica A â B, donde el sĂmbolo «A» equivale a «ser un hombre», el sĂmbolo «â» significa «implica» y «B» equivale a «ser mortal». «Ser un hombre implica ser mortal» es una expresiĂłn arbitraria que se formaliza mediante la expresiĂłn A â B. Una vez los tĂ©rminos arbitrarios estĂĄn formalizados, es mucho mĂĄs sencillo manipularlos y hacer operaciones con ellos desde un punto de vista informĂĄtico-matemĂĄtico.
Con el propĂłsito de simplificar las operaciones matemĂĄticas, los sistemas simbĂłlicos parten de axiomas para construir teoremas con ayuda de reglas de derivaciĂłn. La ventaja de los sistemas simbĂłlicos es que, al ser sistemas formales perfectamente definidos y sin ambigĂŒedades, su programaciĂłn informĂĄtica es relativamente sencilla. Veamos un ejemplo:
SĂłcrates es un hombre.
Todos los hombres son mortales.
Por tanto, como SĂłcrates es un hombre, es mortal.
Si lo formalizamos matemĂĄticamente, estas sentencias quedarĂan de la siguiente manera:
A: SĂłcrates
B: hombre(s)
A â B
C: mortal(es)
B â C
Si A â B y B â C, entonces A â C, es decir, SĂłcrates es mortal.
En este caso, una regla de derivaciĂłn conocida como «silogismo hipotĂ©tico» nos permite concluir que A â C, si es cierto que A â B y B â C.
Sin embargo, la derivaciĂłn automĂĄtica y sistemĂĄtica de teoremas a partir de los axiomas y de las reglas de derivaciĂłn puede conducirnos a un nĂșmero de combinaciones que, de nuevo, nos acerca peligrosamente al nĂșmero de ĂĄtomos del universo. Por ello, el programa Logic Theorist se valĂa de consideraciones heurĂsticas, es decir, un instrumento vagamente predictivo que ayuda a seleccionar las mejores derivaciones de entre todas las posibles, para identificar la secuencia correcta de derivaciones que deben realizarse sobre los axiomas, hasta llegar a la demostraciĂłn de los teoremas.
Herbert Simon (derecha) y Allen Newell en el despacho de Simon en el Carnegie-Mellon Institute en Pittsburgh (Pensilvania); la fotografĂa fue tomada en mayo de 1986.
RecreaciĂłn artĂstica de una red neur...
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APA 6 Citation
Belda, I. (2019). Inteligencia artificial ([edition unavailable]). RBA Libros. Retrieved from https://www.perlego.com/book/2993958/inteligencia-artificial-pdf (Original work published 2019)
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Belda, Ignasi. (2019) 2019. Inteligencia Artificial. [Edition unavailable]. RBA Libros. https://www.perlego.com/book/2993958/inteligencia-artificial-pdf.
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Belda, I. (2019) Inteligencia artificial. [edition unavailable]. RBA Libros. Available at: https://www.perlego.com/book/2993958/inteligencia-artificial-pdf (Accessed: 15 October 2022).
MLA 7 Citation
Belda, Ignasi. Inteligencia Artificial. [edition unavailable]. RBA Libros, 2019. Web. 15 Oct. 2022.