INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Desde tiempo atrás, el ser humano ha sido considerado como el último eslabón de la cadena evolutiva, debido a poseer cualidades notables como la inteligencia y el razonamiento, que lo convierten en un ser único.  Pero, y si se lograra ‘emular’ esa inteligencia y razonamiento en una máquina? Acaso sería este el punto de partida para generar una nueva clase de ‘vida’?

Es así, que el afán de la humanidad por comprender la inteligencia humana, ha llevado a generar una ciencia denominada “inteligencia artificial”, cuyos inicios más notables se remontan a poco después de la segunda guerra mundial y denominada así en el año de 1956.

Para determinar correctamente el fin perseguido por la IA, es importante definir lo que se concibe por inteligencia, argumentando así que es “una capacidad especial, y superior a la media de un determinado grupo humano, para realizar determinadas actividades. En ámbitos académicos estaría relacionada con una sobrecapacidad mental para almacenar y procesar información”. Llegando a definir el objetivo de la IA como el intentar simular las actividades cognitivas que posee un ser humano en un sistema informático.

Compuesta de dos enfoques, simbólico y subsimbólico, la IA a llegado a estar presente en gran multitud de campos, que van desde económicos hasta militares, muchas de las veces la IA mezcla el hardware y software para llegar a formar sistemas complejos (robots humanoides) que son la mayor expresión de IA materializada.

En su objetivo de imitar la capacidad humana, se utilizan varios mecanismos, como redes neurales que basadas en “nanochips” replican la corteza cerebral e imitan formas de aprendizaje aún primitivas.

En la actualidad se ha logrado crear sistemas capaces de simular comportamientos humanos, como una conversación, o el crear medios de ‘aprendizaje’ automático y simular ‘recuerdos’ (memoria). Lo que puede llevarnos a preguntar, como podremos medir si un sistema es cada vez más ‘humano’? Esto basado en su ‘inteligencia’ (artificial). Para responder a esto, en 1950 Alan  Turing propone un  tipo de prueba (que lleva su nombre) capaz de medir la capacidad de la máquina para ‘engañar’ a un evaluador humano en una conversación, llegando a superarla cuando el evaluador no logre diferenciar si las respuestas dadas son de una máquina o de un humano.

Si bien la prueba de Turing es ampliamente aceptada, existen argumentos que expresan, que aunque una máquina pase este test, no será inteligente mientras no tenga conciencia de que el conocimiento que genera es conocimiento para ella, como lo menciona el filósofo norteamericano John Searle en su contribución llamada “el argumento de la habitación china“. Aunque hasta ahora ninguna máquina ha superado la prueba, los esfuerzos por interpretar y generar lenguaje humano cada vez son mayores, puesto que la IA es un conjunto de ciencias, de ahí la complejidad de la inteligencia del ser humano para ser imitada.

Los avances que se han venido dando en este campo, han permitido que cada vez más sea posible contar con ‘agentes inteligentes’, que resultan beneficiosos en multitud de situaciones, pero, hasta que punto una máquina puede llegar a ser ‘inteligente’?, Es muchas de las veces la pregunta más común, pues siempre se ha creído que la inteligencia como tal radica solo en el ser humano, y el dilema de saber si el ser humano podrá ser capaz de crear un ser más inteligente que él, es concebida como general en el mundo de IA.

Se cree que esto es posible, pues en poco tiempo la cantidad de transistores en una máquina será igual(o mayor) a la cantidad de neuronas en nuestro cerebro y la velocidad de procesamiento de un computador es ya lo suficientemente rápida como para imaginar todo esto.

Lo que aún queda como pregunta en mí, es hasta que punto se podrá confiar en aquellos nuevos ‘agentes inteligentes’ que ahora realizarán las tareas que antes eran realizadas por seres humanos? Esto debido a que los sistemas de IA son construidos en base a código (programación), un mundo en donde es prácticamente imposible enfrentar todos los posibles casos.

Esto lleva a pensar, muchas de las veces, en aquellas obras cinematográficas con tono apocalíptico, en donde la IA alcanza el punto máximo (tal vez no estéticamente) sino que es común encontrar máquinas con conciencia propia, funcionando a su voluntad, dominando sistemas complejos que causan pánico en las poblaciones. Aunque todo esto no sea más que ciencia-ficción aún cabe la pregunta, hasta que punto se podrá llegar a crear una conciencia propia en una máquina? Y aunque la respuesta va más allá de la inteligencia, es uno de los fines a largo plazo de la IA.

En definitiva, durante ya algunos años, hemos estado interactuando con sistemas IA en varias formas (ej, un bot de charla) y resulta interesante observar como esto ha ayudado en múltiples campos a optimizar tareas antes tediosas, ahora realizadas por sistemas expertos e inteligentes, aunque a la fecha estos aún necesiten o son un apoyo para los seres humanos. La idea es atractiva siempre y cuando no se enfoque a un lado opuesto, dígase la creación de IA como armamento bélico o la creación de sistemas inteligentes capaces de ser inclinados en generar beneficios a cierto sector (como el reemplazo de un corredor de bolsa por un software inteligente)

Al día de hoy, si bien estos avances son notables (aunque aún no tanto como realmente se deseara), uno de los factores que implica su adopción en el mundo es su relación costo-beneficio, puesto que en economías con mano de obra barata la automatización de tareas (inteligentes) resulta ser demasiado lento, haciendo que en el medio, la investigación en esos campos sea prácticamente nula.

La IA es un mundo relativamente nuevo, donde las mayores avances aún estar por venir, dentro de algunos años la interacción con máquinas se volverá algo muy cotidiano y normal, y hasta algún punto necesario, solo espero que nuestro rol no cambie y seamos nosotros los que lleguemos a ser dependientes de las máquinas como ellas son de nosotros ahora.

Bibliografía

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Herrán Gascón, M. Inteligencia Artificial: Simbólico versus Subsimbólico. Extraído de Red Científica el 02 de Octubre de 2010. http://www.redcientifica.com/doc/doc199903130005.html

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Inteligencia artificial en humanos para 2029. Extraído del sitio del diario el  informador de México. http://informador.com.mx

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El Conocimiento Tácito y Explícito

Neuronas<b /></b>El conocimiento tácito y explícito son dos tipos de conocimientos considerados como:

  • Conocimiento Tácito: Considerados modelos mentales, creencias, experiencias, perspectivas individuales; es muy personal y difícil de comunicarlo a los demás.
  • Conocimiento Explícito: formal y sistemático, que puede ser fácilmente comunicado (lenguaje) y compartido.Partiendo de estas dos definiciones y distinciones entre el conocimiento tácito y explícito se puede deducir que básicamente estos dos se complementan entre sí, es decir el uno se puede convertir en el otro y viceversa.
Esto debido a que el conocimiento tácito es el conocimiento más básico que es propio de cada persona, es más, se puede decir que es un conocimiento innato, y es esta la razón por la que es difícil transmitirlo a los demás.

Pero además también constituye el elemento de partida para la generación de un conocimiento explícito, pues al trabajar en base a este mediante la aplicación de procesos de aprendizaje y métodos se logrará su cambio.
Es así que Nonaka estable ha esta acción de cambiar el conocimiento tácito en explícito y viceversa como proceso de aprendizaje en forma espiral.

Y para este proceso de cambio dentro de la espiral, involucra los siguientes procesos:

  • La Socialización, definida como el proceso de adquirir conocimiento tácito a través de compartir experiencias por medio de exposiciones orales, documentos, manuales y tradiciones (costumbres) en definitiva por el contacto con la sociedad.
  • La Exteriorización, determinada como un proceso de convertir el conocimiento tácito en conceptos explícitos involucrando hacer tangible mediante el uso de metáforas conocimiento de por sí difícil de comunicar, basándose en formas como el lenguaje; es la actividad esencial en la creación del conocimiento.
  • La combinación, esto es el proceso de crear conocimiento explícito al reunir conocimiento explícito proveniente de cierto número de fuentes, mediante el intercambio de conversaciones de grupo, reuniones, correo (interacción) y se puede categorizar, confrontar y clasificar para formas bases de datos para producir conocimiento explícito.
  • La Interiorización, en cambio, es el proceso de transformación de conocimiento explícito en conocimiento tácito, que analiza las experiencias adquiridas en la puesta en práctica de los nuevos conocimientos y que son asimilados en el grupo o individuos en forma de modelos mentales (tácito).
Todos estos procesos son llevados a cabo para la adquisición y transformación de conocimiento, a medida que se realizan estos, el nivel de conocimiento aumenta.

Se puede observar que la mayoría de estos procesos involucran la socialización del individuo dentro de un grupo, lo que hace posible la comunicación de su conocimiento y así mismo la adquisición del mismo.

Dentro del marco del aprendizaje o educación (en el cual me ubico) me es más factible la utilización del conocimiento explícito. La razón de esto? Dentro del marco de la educación el conocimiento recibido o adquirido es interiorizado (tácito) pero en su mayoría este conocimiento no queda ahí sino que es exteriorizado hacia el medio, en mi caso hacia las personas que me rodean (dígase compañeros de clase, profesores, etc) y al hacerlo esto involucra entrar en la espiral generadora del conocimiento, pues se producirá un intercambio de información que será interiorizada (en menor cantidad) y nuevamente necesitaremos exteriorizarla (explícito).

Para terminar puedo decir que lo que mayor conocimiento genera es la interacción con las demás personas exponiendo lo que nosotros ya hemos aprendido, lo que permitirá captar nuevo conocimiento.

Saludos,

PD: Bibliografía consultada: [del.icio.us]