PDF de programación - Introducción a la inteligencia artificial

Introducción a la inteligencia artificial

“Así, al final de nuestro breve recorrido por el laberinto de la inteligencia, se nos
presenta una simple conclusión: No somos lo suficientemente inteligentes como
para saber qué es la inteligencia1

Hans Magnus Enzensberger”

La inteligencia artificial (IA), como el adjetivo lo indica, es la inteligencia producida por
medios no naturales. Rápida definición para el tema que queremos tratar. Pero esta
definición plantea inmediatamente la pregunta: ¿y qué es la inteligencia “natural”? Si
queremos responder a esta pregunta muy pronto vemos que estamos en serios problemas.
Como respondió san Agustín a la pregunta acerca de qué es el tiempo: si no me lo
preguntan, lo sé; si me lo preguntan, no lo sé. Ya en 1923 el psicólogo de Harvard Edwin
G. Boeing explicaba: “la inteligencia es aquello que miden los test de inteligencia”. Y otros
reconocidos psicólogos han ido más allá afirmando incluso que la inteligencia simplemente
es algo que no existe. Reunamos a un talentoso compositor de música con un doctor
en mecánica cuántica. Si nos preguntan si los dos son personas inteligentes seguramente
responderemos que obviamente si. Pero, ¿cuáles son las características comunes a estas
dos personas que nos permiten clasificarlos como personas inteligentes?

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Hans Magnus Enzensberger. En el laberinto de la inteligencia. Una guía para idiotas. Revista El malpen-
sante no 79

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Son diversas las definiciones que se encuentran en los textos que tratan el tema. En uno
de ellos2 se cita la siguiente definición:

Una capacidad mental muy general que, entre otras cosas, involucra la habilidad para
razonar, resolver problemas, pensar en abstracto, comprender ideas complejas, aprender
rápidamente y aprender de la experiencia.

Son muchas las habilidades que involucra esta definición y cada una de ellas es de por si
un campo de investigación. Los autores señalan dos factores que sobresalen:

• La capacidad de aprendizaje autónomo.

• La adaptación al ambiente.

M. Tim Jones propone una definición “simple” para la inteligencia3:

La inteligencia es la habilidad para hacer las decisiones correctas dado un conjunto de
entradas y una variedad de posibles acciones.

Esta definición se puede aplicar tanto a los seres vivos como a las máquinas, pero su
dificultad práctica estaría en cómo determinar qué es una decisión correcta.

A. Hopgood propone una definición sencilla para la IA4:

La Inteligencia Artificial es la ciencia de imitar (y superar) las facultades mentales hu-
manas en un computador.

Pero igualmente la discusión pasa de la palabra “inteligencia” a la palabra “facultad men-
tal humana”, palabra que abarca un amplio espectro de conductas como el razonamiento,
la comprensión, la imaginación, la percepción, el reconocimiento, la creatividad y las
emociones. Estas conductas van desde un nivel básico donde se podrían situar reacciones
instintivas como alejar la mano de un objeto muy caliente, hasta niveles altos propios de
expertos como el análisis de espectrogramas de masas. Curiosamente son las conductas
situadas entre esos dos extremos las que plantean problemas computacionales de asom-
brosa complejidad. Esto se puede ilustrar fácilmente con el siguiente ejemplo: si miramos

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4

Lakhmi C. Jain et al. Intelligent Machines: An Introduction. En Innovations in Intelligent Machines
M. Tim Jones ARTIFICIAL INTELLIGENCE, a systems aproach
Adrian A. Hopgood. The State of Artificial Intelligence

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la fotografía de la figura 1 casi que instantáneamente reconocemos al conejo; y no con-
sideramos que esto sea prueba de que somos especialmente inteligentes. Pero crear un
sistema computacional capaz de realizar la misma tarea es un problema extremadamente
complejo.

Figura 1 Reconociendo al conejo. Tomado de A. Hopgood, The state of
Artificial Intelligence.

“Si el medio siglo de trabajo sobre la inteligencia artificial ha enseñado algo, es
que capturar la cognición humana dentro de una máquina es un asunto muy prob-
lemático. Las cosas que los humanos hacen -reconocimiento de modelos, visión,
inferencia inductiva, reatividad- las máquinas las hacen muy mal y viceversa.

J. L. Casti”

Para John L. Casti las cuestiones que plantea la IA son escencialmente filosóficas. En su
libro El quinteto de Cambridge cuatro famosos científicos (A. Turing, L. Wittgenstein, J.

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Historia

B. S. Haldane y E. Schrödinger) discuten acerca de preguntas como: ¿puede una máquina
pensar, o todo lo que puede hacer es simplemente procesar información? ¿Es el lenguaje
y la interacción entre humanos un requisito indispensable para el pensamiento? En el
prólogo a ese libro el autor plantea que para responder a la pregunta ¿puede una máquina
computadora tener una capacidad cognitiva comparable a la del hombre? es necesario
aclarar qué queremos decir por “pensar”, por el término “máquina” y por la palabra “hu-
mano” al igual que cualquier concepto concreto del comportamiento inteligente.

La historia de los intentos por crear máquinas inteligentes es antigua. En la Ilíada [800
a.C.] se cuenta como Hefestos forjó al alado Talos, un autómata de bronce, para protejer
a Creta. Los mitos de golems, que inspiraron la novela de G. Meyrink [1915], hablan de
seres creados a partir de la materia inanimada, y Mary Shelley nos legó a Frankestein.
Pero son mitos en los que la vida y la (escasa) inteligencia aparecen por medios místicos
o inexplicados. El desarrollo de la tecnología ha hecho que actualmente los organismos
artificiales inteligentes sean elementos indispensables en toda película de ciencia ficción,
e.g., los crueles y a la vez tiernos replicantes, humanos diseñados, en Blade Runner; el
androide que formaba parte de la tripulación del Nostromo en Alien, el octavo pasajero,
o el implacable HAL de 2001. Historicamente los mitos acerca de máquinas inteligentes
cambian según cambia el concepto de máquina. Por ejemplo, para Descartes el cerebro
era un sistema hidráulico en el que periodicamente fluían espíritus vitales de un lugar
central hacia los músculos; Pearson [1892] lo veía como una especie de sistema telefónico,
un cableado con interruptores móviles, un modelo que permitió entender las respuestar
reflejas espinales, y Ashby [1952] propuso un modelo cibernético formado por grupos de
sistemas que se autocontrolan. Pero fué en los años cincuenta del siglo pasado (Wiener
[1948], Turing [1950]) cuando se planteó explícitamente la tesis de la inteligencia artificial
(fuerte)5; esta tesis plantea que las funciones mentales pueden ser simuladas por máquinas.

Es interesante observar que algunos de los matemáticos que desarrollaron los fundamentos
de la computación ya se habían planteado el problema de los mecanismos de la inteligencia.
Según Post [1922], lo que él pretendía con su trabajo en lógica era una especie de “análisis

5

Ver Classical Recursion Theory de Piergiorgio Odifredi en la sección 1.8 sobre la tesis de Church.

4

sicológico del proceso mental involucrado en los procesos matemáticos combinatorios”.
Turing comienza uno de sus artículos más famosos6, en el que plantea el modelo de las
máquinas de Turing, analizando los procesos mentales y físicos que realiza un ser humano
cuando hace cálculos sobre una hoja de papel. La máquina de Turing es de una sencillez
asombrosa: le basta con ser capaz de leer, borrar, escribir y moverse (de una forma muy
limitada) sobre una cinta cambiando de uno a otro de un número finito de posibles estados.
Como la tesis de Church plantea que todo procedimiento algorítmico puede ser realizado
por una máquina de Turing, la Tesis I.A fuerte se puede plantear con este modelo así7:

Supertesis R (Turing [1936], Post [1936]) Todo cómputo realizado por un humano
abstracto trabajando en forma rutinaria es isomorfo a un cómputo realizado por una
máquina de Turing.

En un artículo publicado en 1950 en la revista Mind8, Turing propuso un test, actualmente
conocido como el test de Turing, para probar si una máquina es inteligente. La máquina
que pretende ser inteligente y un ser humano se ocultan a la vista de un interrogador
que les plantea preguntas. Las respuestas de la máquina y del ser humano le llegan al
interrogador indirectamente sin que este pueda saber de cuál de los dos provienen. Tanto
la máquina como el ser humano tratan de convencer al interrogador de ser humanos (la
máquina busca engañar, el ser humano responde con la verdad). Si el interrogador es
incapaz de distinguir a la máquina del ser humano, entonces la máquina ha pasado la
prueba de inteligencia9.

En La nueva mente del emperador, Roger Penrose observa que en algunos casos la máquina
tendrá que esconder sus habilidades pues si, por ejemplo, el interrogador le pide que mul-
tiplique dos números grandes y ella responde rápidamente, o aún si solamente responde,
eso podría delatarla. Y en otros casos realmente deberá tener cierta “inteligencia” para
dar respuestas que para un ser humano son sentido común. Esto nos muestra que la
inteligencia humana y la inteligencia de máquina pueden ser realmente asuntos diferentes.

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9

On computable numbers, whit an application to the Entschedungsproblem.
Odifredi. La R es por “rutina”
Computing Machinery and Intelligence
Blade Runner empieza con un interrogatorio que busca determinar si el interrogado es humano o replicante.

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Desde su planteamiento se han presentado argumentos en contra del test de Turing. Uno
de los más conocidos es el argumento de la habitación china de John Searle10. En una
habitación cerrada está un ser humano cuya única comunicación con el exterior es me-
diante una rendija por la que se pasan papeles. El ser humano en la habitación recibe
papeles en los que hay escritos símbolos chinos; usando un manual en inglés que le indica
cómo responder a los símbolos, el ser humano, que no tiene la menor idea sobre el signifi-
cado de los ideogramas, a su vez escribe en un papel los símbolos chinos de respuesta y lo
pasa por la rendija al exterior. Para un observador externo que no sepa lo que pasa