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EL FUTURO DE LA IA: HACIA INTELIGENCIAS ARTIFICIALES REALMENTE INTELIGENTES

Details Written by: Alaska Category: Uncategorised Published: 05 December 2023
Hits: 5

 

Este capítulo contiene algunas reflexiones sobre inteligencia artificial (IA).
En primer lugar, se explica la distinción entre la IA fuerte y la débil, así
como los conceptos relacionados de IA general y específica, dejando claro que
todas las manifestaciones existentes de IA son débiles y específicas. Se
describen brevemente los principales modelos, insistiendo en la importancia de
la corporalidad como aspecto clave para conseguir una IA de naturaleza general.
A continuación se aborda la necesidad de proporcionar a las máquinas
conocimientos de sentido común que hagan posible avanzar hacia el ambicioso
objetivo de construir IA de tipo general. También se comentan las últimas
tendencias en IA basadas en el análisis de grandes cantidades de datos que han
hecho posibles progresos espectaculares en épocas muy recientes, con una alusión
a las dificultades presentes hoy en los enfoques de la IA. Por último, se
comentan otras cuestiones que son y continuarán siendo clave en la IA, antes de
cerrar con una breve reflexión sobre los riesgos de la inteligencia artificial.

El objetivo último de la IA, lograr que una máquina tenga una inteligencia de
tipo general similar a la humana, es uno de los objetivos más ambiciosos que se
ha planteado la ciencia. Por su dificultad, es comparable a otros grandes
objetivos científicos como explicar el origen de la vida, el origen del universo
o conocer la estructura de la materia. A lo largo de los últimos siglos, este
afán por construir máquinas inteligentes nos ha conducido a inventar modelos o
metáforas del cerebro humano. Por ejemplo, en el siglo XVII, Descartes se
preguntó si un complejo sistema mecánico compuesto de engranajes, poleas y tubos
podría, en principio, emular el pensamiento. Dos siglos después, la metáfora
fueron los sistemas telefónicos ya que parecía que sus conexiones se podían
asimilar a una red neuronal. Actualmente el modelo dominante es el modelo
computacional basado en el ordenador digital y, por consiguiente, es el modelo
que se contempla en este artículo.


LA HIPÓTESIS DEL SISTEMA DE SÍMBOLOS FÍSICOS: IA DÉBIL VERSUS IA FUERTE

En una ponencia, con motivo de la recepción del prestigioso Premio Turing en
1975, Allen Newell y Herbert Simon (Newell y Simon, 1975) formularon la
hipótesis del Sistema de Símbolos Físicos según la cual «todo sistema de
símbolos físicos posee los medios necesarios y suficientes para llevar a cabo
acciones inteligentes». Por otra parte, dado que los seres humanos somos capaces
de mostrar conductas inteligentes en el sentido general, entonces, de acuerdo
con la hipótesis, nosotros somos también sistemas de símbolos físicos. Conviene
aclarar a que se refieren Newell y Simon cuando hablan de Sistema de Símbolos
Físicos (SSF). Un SSF consiste en un conjunto de entidades denominadas símbolos
que, mediante relaciones, pueden ser combinados formando estructuras más grandes
—como los átomos que se combinan formando moléculas— y que pueden ser
transformados aplicando un conjunto de procesos. Estos procesos pueden generar
nuevos símbolos, crear y modificar relaciones entre símbolos, almacenar
símbolos, comparar si dos símbolos son iguales o distintos, etcétera. Estos
símbolos son físicos en tanto que tienen un sustrato físico-electrónico (en el
caso de los ordenadores) o físico-biológico (en el caso de los seres humanos).
Efectivamente, en el caso de los ordenadores, los símbolos se realizan mediante
circuitos electrónicos digitales y en el caso de los seres humanos mediante
redes de neuronas. En definitiva, de acuerdo con la hipótesis SSF, la naturaleza
del sustrato (circuitos electrónicos o redes neuronales) carece de importancia
siempre y cuando dicho sustrato permita procesar símbolos. No olvidemos que se
trata de una hipótesis y, por lo tanto, no debe de ser ni aceptada ni
rechazada a priori. En cualquier caso, su validez o refutación se deberá
verificar de acuerdo con el método científico, con ensayos experimentales. La IA
es precisamente el campo científico dedicado a intentar verificar esta hipótesis
en el contexto de los ordenadores digitales, es decir, verificar si un ordenador
convenientemente programado es capaz o no de tener conducta inteligente de tipo
general.

Es importante el matiz de que debería tratarse de inteligencia de tipo general y
no una inteligencia específica ya que la inteligencia de los seres humanos es de
tipo general. Exhibir inteligencia específica es otra cosa bien distinta. Por
ejemplo, los programas que juegan al ajedrez a nivel de Gran Maestro son
incapaces de jugar a las damas a pesar de ser un juego mucho más sencillo. Se
requiere diseñar y ejecutar un programa distinto e independiente del que le
permite jugar al ajedrez para que el mismo ordenador juegue también a las damas.
Es decir, que no puede aprovechar su capacidad para jugar al ajedrez para
adaptarla a las damas. En el caso de los seres humanos no es así ya que
cualquier jugador de ajedrez puede aprovechar sus conocimientos sobre este juego
para, en cuestión de pocos minutos, jugar a las damas perfectamente. El diseño y
realización de inteligencias artificiales que únicamente muestran comportamiento
inteligente en un ámbito muy específico, está relacionado con lo que se conoce
por IA débil en contraposición con la IA fuerte a la que, de hecho, se referían
Newell y Simon y otros padres fundadores de la IA. Aunque estrictamente la
hipótesis SSF se formuló en 1975, ya estaba implícita en las ideas de los
pioneros de la IA en los años cincuenta e incluso en las ideas de Alan Turing en
sus escritos pioneros (Turing, 1948, 1950) sobre máquinas inteligentes.

> El objetivo último de la IA, lograr que una máquina tenga una inteligencia de
> tipo general similar a la humana, es uno de los objetivos más ambiciosos que
> se ha planteado la ciencia. Por su dificultad, es comparable a explicar el
> origen de la vida, el origen del universo o conocer la estructura de la
> materia

Quien introdujo esta distinción entre IA débil y fuerte fue el filósofo John
Searle en un artículo crítico con la IA publicado en 1980 (Searle, 1980) que
provocó, y sigue provocando, mucha polémica. La IA fuerte implicaría que un
ordenador convenientemente diseñado no simula una mente sino que es una mente y
por consiguiente debería ser capaz de tener una inteligencia igual o incluso
superior a la humana. Searle en su artículo intenta demostrar que la IA fuerte
es imposible. En este punto conviene aclarar que no es lo mismo IA general que
IA fuerte. Existe obviamente una conexión pero solamente en un sentido, es decir
que toda IA fuerte será necesariamente general pero puede haber IA generales, es
decir multitarea, que no sean fuertes, que emulen la capacidad de exhibir
inteligencia general similar a la humana pero sin experimentar estados mentales.

La IA débil, por otro lado, consistiría, según Searle, en construir programas
que realicen tareas específicas y, obviamente sin necesidad de tener estados
mentales. La capacidad de los ordenadores para realizar tareas específicas,
incluso mejor que las personas, ya se ha demostrado ampliamente. En ciertos
dominios, los avances de la IA débil superan en mucho la pericia humana, como
por ejemplo buscar soluciones a formulas lógicas con muchas variables o jugar al
ajedrez, o al Go, o en diagnóstico médico y muchos otros aspectos relacionados
con la toma de decisiones. También se asocia con la IA débil el hecho de
formular y probar hipótesis acerca de aspectos relacionados con la mente (por
ejemplo la capacidad de razonar deductivamente, de aprender inductivamente,
etcétera) mediante la construcción de programas que llevan a cabo dichas
funciones aunque sea mediante procesos completamente distintos a los que lleva a
cabo el cerebro. Absolutamente todos los avances logrados hasta ahora en el
campo de la IA son manifestaciones de IA débil y específica.


LOS PRINCIPALES MODELOS EN IA: SIMBÓLICO, CONEXIONISTA, EVOLUTIVO Y CORPÓREO

El modelo dominante en IA ha sido el simbólico, que tiene sus raíces en la
hipótesis SSF. De hecho, sigue siendo muy importante y actualmente se considera
el modelo clásico en IA (también denominado por el acrónimo GOFAI, de Good Old
Fashioned AI). Es un modelo top-down que se basa en el razonamiento lógico y la
búsqueda heurística como pilares para la resolución de problemas, sin que el
sistema inteligente necesite formar parte de un cuerpo ni estar situado en un
entorno real. Es decir, la IA simbólica opera con representaciones abstractas
del mundo real que se modelan mediante lenguajes de representación basados
principalmente en la lógica matemática y sus extensiones. Por este motivo, los
primeros sistemas inteligentes resolvían principalmente problemas que no
requieren interactuar directamente con el entorno como, por ejemplo, demostrar
sencillos teoremas matemáticos o jugar al ajedrez —los programas que juegan al
ajedrez no necesitan de hecho la percepción visual para ver las piezas en el
tablero ni actuadores para mover las piezas—. Ello no significa que la IA
simbólica no pueda ser usada para, por ejemplo, programar el módulo de
razonamiento de un robot físico situado en un entorno real, pero en los primeros
años los pioneros de la IA no disponían de lenguajes de representación del
conocimiento ni de programación que permitieran hacerlo de forma eficiente y por
este motivo los primeros sistemas inteligentes se limitaron a resolver problemas
que no requerían interacción directa con el mundo real. Actualmente, la IA
simbólica se sigue usando para demostrar teoremas o jugar al ajedrez, pero
también para aplicaciones que requieren percibir el entorno y actuar sobre él
como por ejemplo el aprendizaje y la toma de decisiones en robots autónomos.

Simultáneamente con la IA simbólica también empezó a desarrollarse una IA
bioinspirada llamada conexionista. Los sistemas conexionistas no son
incompatibles con la hipótesis SSF pero, contrariamente a la IA simbólica, se
trata de una modelización bottom-up, ya que se basan en la hipótesis de que la
inteligencia emerge a partir de la actividad distribuida de un gran número de
unidades interconectadas que procesan información paralelamente. En la IA
conexionista estas unidades son modelos muy aproximados de la actividad
eléctrica de las neuronas biológicas.

Ingenieros de la Universidad Carnegie Mellon desarrollaron esta robot llamada
Zoe para que detectara vida en entornos aparentemente deshabitados y es 20 veces
más rápida que los robots exploradores de marte Spirit y Opportunity. Desierto
de Atacama, Chile, 2005



Ya en 1943, McCulloch y Pitts (McCulloch y Pitts, 1943) propusieron un modelo
simplificado de neurona en base a la idea de que una neurona es esencialmente
una unidad lógica. Este modelo es una abstracción matemática con entradas
(dendritas) y salidas (axones). El valor de la salida se calcula en función del
resultado de una suma ponderada de las entradas, de forma que si dicha suma
supera un umbral preestablecido entonces la salida es un «1», en caso contrario
la salida es «0». Conectando la salida de cada neurona con las entradas de otras
neuronas se forma una red neuronal artificial. En base a lo que ya se sabía
entonces sobre el reforzamiento de las sinapsis entre neuronas biológicas se vio
que estas redes neuronales artificiales se podían entrenar para aprender
funciones que relacionaran las entradas con las salidas mediante el ajuste de
los pesos que sirven para ponderar las conexiones entre neuronas, por este
motivo se pensó que serían mejores modelos para el aprendizaje, la cognición y
la memoria, que los modelos basados en la IA simbólica. Sin embargo, los
sistemas inteligentes basados en el conexionismo tampoco necesitan formar parte
de un cuerpo ni estar situados en un entorno real y, desde este punto de vista,
tienen las mismas limitaciones que los sistemas simbólicos. Por otra parte, las
neuronas reales poseen complejas arborizaciones dendríticas con propiedades no
solo eléctricas sino también químicas nada triviales. Pueden contener
conductancias iónicas que producen efectos no lineales. Pueden recibir decenas
de millares de sinapsis variando en posición, polaridad y magnitud. Además, la
mayor parte de las células del cerebro no son neuronas, son células gliales, que
no solamente regulan el funcionamiento de las neuronas, también poseen
potenciales eléctricos, generan ondas de calcio y se comunican entre ellas, lo
que parece indicar que juegan un papel muy importante en los procesos
cognitivos. Sin embargo, no existe ningún modelo conexionista que incluya a
dichas células por lo que, en el mejor de los casos, estos modelos son muy
incompletos y, en el peor, erróneos. En definitiva, toda la enorme complejidad
del cerebro queda muy lejos de los modelos actuales. Esta inmensa complejidad
del cerebro también conduce a pensar que la llamada singularidad, es decir,
futuras superinteligencias artificiales que, basadas en réplicas del cerebro,
superarán con mucho la inteligencia humana en un plazo de unos veinticinco años,
es una predicción con poco fundamento científico.

Otra modelización bioinspirada, también compatible con la hipótesis SSF, y no
corpórea, es la computación evolutiva (Holland, 1975). Los éxitos de la biología
evolucionando organismos complejos, hizo que a primeros de los años sesenta
algunos investigadores se plantearan la posibilidad de imitar la evolución con
el fin de que los programas de ordenador, mediante un proceso evolutivo,
mejorasen automáticamente las soluciones a los problemas para los que habían
sido programados. La idea es que estos programas, gracias a operadores de
mutación y cruce de «cromosomas» que modelan a los programas, generan nuevas
generaciones de programas modificados cuyas soluciones son mejores que las de
los programas de las generaciones anteriores. Dado que podemos considerar que el
objetivo de la IA es la búsqueda de programas capaces de producir conductas
inteligentes, se pensó que se podría usar la programación evolutiva para
encontrar dichos programas dentro del espacio de programas posibles. La realidad
es mucho más compleja y esta aproximación tiene muchas limitaciones aunque ha
producido excelentes resultados, en particular en la resolución de problemas de
optimización.

 


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