Parte I

Introducción

¿Qué es la IA?

Se han dado varias definiciones de IA que varían en torno a los objetivos del investigador: sistemas que piensan como humanos (procesos mentales y razonamiento en función de eficiencia humana), sistemas que piensan racionalmente (procesos mentales y razonamiento racionales*), sistemas que actúan como humanos (conducta en función de eficiencia humana) y sistemas que actúan racionalmente (conducta racional).

*Racionalidad: inteligencia ideal, se considera que un sistema es racional si un sistema hace lo correcto. Al emplear los términos racional y humano para referirse a una conducta o razonamiento, de ninguna manera se está  sugiriendo que los humanos son, en sí, irracionales, sino que todos cometemos errores en nuestro razonamiento.

Lo dicho anteriormente se resume en el siguiente cuadro:

Actuar como humano

• “El arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia.” (Kurzweil, 1990)

• “El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.” (Rich y Knight, 1991)

Turing, mediante el test del mismo nombre, definió una conducta inteligente como la capacidad de lograr eficiencia a nivel humano en todas las actividades de tipo cognoscitivo, suficiente para engañar a un evaluador. Para que una computadora pueda pasar la prueba debería ser capaz de lo siguiente: procesar un lenguaje natural, representar el conocimiento, razonar automáticamente, y aprender. En el test total de Turing se califica además la capacidad de percepción del evaluado, para esto es necesario que la computadora esté dotada de vista y robótica.

Pensar como humano

• “La interesante tarea de lograr que las computadoras piensen... máquinas con mente, en su amplio sentido literal.” (Haugeland, 1985)

• “[La automatización de] actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades tales como toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje...” (Bellman, 1978)

Para poder afirmar que un sistema utiliza algún tipo de razonamiento humano, previamente habrá que definir cómo piensan los seres humanos. Para hacer esto se puede utilizar la introspección o bien realizar experimentos psicológicos. Una vez que se tenga una teoría precisa de la mente, se puede expresar en un programa de computadora. Si los datos de E/S de dicho programa y la duración de tiempo de su comportamiento se corresponden con los de la conducta humana, entonces existe evidencia de que algunos de los mecanismos del programa también funcionan en los seres humanos. En el campo interdisciplinario de la ciencia cognoscitiva, los modelos computacionales de la IA y las técnicas experimentales de la psicología intentan elaborar teorías precisas y verificables del funcionamiento de la mente humana.

Actuar racionalmente

• “Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales.” (Schalkoff, 1990)

• “La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la conducta inteligente.” (Luger y Stubblefield, 1993)

Actuar de forma racional implica actuar de manera tal que se logren los objetivos deseados, con base en ciertos supuestos. De acuerdo con este enfoque, se considera la IA como el estudio y construcción de agentes racionales, definiendo agente como algo capaz de percibir y actuar. Esta forma de entender la IA ofrece dos ventajas. Primero, es más general que el enfoque de las leyes del pensamiento (sistemas que piensan racionalmente) dado que el efectuar inferencias correctas es un mecanismo útil para garantizar la racionalidad, pero no necesario; y segundo, es más afín a la manera como se ha producido el avance científico que los enfoques basados en la conducta o pensamiento humanos.

Pensar racionalmente

• “El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales.” (Charniak y McDermott, 1985)

• “El estudio de los cálculos que permita percibir, razonar y actuar.” (Winston, 1992)

Aristóteles fue uno de los primeros que intentó codificar la “manera correcta de pensar” mediante sus silogismos. Estos son esquemas de estructuras de argumentación mediante los que siempre se llega a conclusiones correctas si se parte de premisas correctas.  De esta forma se inauguró el campo de la lógica. El desarrollo de la lógica formal a fines del siglo XIX y a principios del siglo XX permitió contar con una notación precisa para representar afirmaciones relacionadas con todo lo que existe en el mundo, así como sus relaciones mutuas. Para 1965 existían programas que podían describir un problema en la notación lógica y encontrarle solución siempre y cuando ésta existiese. Sin embargo, existen dos obstáculos para crear programas según el enfoque anterior. Primero, no es fácil recibir un conocimiento informal y expresarlo en los términos formales que exige la notación lógica, y segundo, hay una gran diferencia entre la posibilidad de resolver un problema a priori y realmente hacerlo en la práctica. Estas dificultades aparecieron aquí debido a que la capacidad de los sistemas de representación y razonamiento se definió y estudió a fondo por primera vez.

Fundamentos de la IA

Filosofía (-428 al presente)

Propició el nacimiento de la IA al pensar en la mente humana como en una “máquina” que funcionaba a partir del conocimiento codificado en un lenguaje interno, y que determinaba la acción correcta a seguir por medio del pensamiento. El punto de partida fue considerar que existe un conjunto de reglas que explican el funcionamiento de la mente, luego se concibió a la mente como un sistema físico que funcionaba por razonamiento manejando el conocimiento depositado en él.  Después se definió a la experiencia como fuente del conocimiento y por ultimo se buscó la relación existente entre conocimiento y acción.

Matemáticas (800 al presente)

El aporte principal fue la Teoría de las Decisiones (Von Neumann – Morgenstern, 1944), que al ser la primera teoría general que permite discernir entre acciones buenas y malas, se ha constituido como la base teórica de muchos de los diseños de agente existentes. Además, las matemáticas han contribuido con elementos importantes para comprender el proceso de calculo, tales como los conceptos de indecibilidad, incalculabilidad e intratabilidad, así como la Teoría de la Completez NP y los algoritmos.

Psicología (1879 al presente)

La psicología contribuyó a reforzar la idea de que la mente humana puede ser tratada como una maquina procesadora de información (psicología cognoscitiva). Kenneth Craik, en The Nature of Explanation, 1943, estableció tres condiciones fundamentales para los agentes basados en el conocimiento: el estimulo deberá ser traducido a una representación interna, la cual debe ser manipulada mediante procesos cognoscitivos para así derivar nuevas representaciones internas. Estas últimas, a su vez, se retraducirán en acciones.

Ingeniería computacional (1940 al presente)

El dispositivo que hizo posible realizar las aplicaciones de la IA fue provisto por la ingeniería computacional. La computadora se ha reconocido como -y es aun hoy- el artefacto con mayores posibilidades de manifestar inteligencia. Por otra parte, los avances en el campo del cómputo, tanto del software como del hardware, han permitido y seguirán facilitando el funcionamiento de los extensos programas de la IA.

Lingüística (1957 al presente)

La lingüística moderna y la IA nacieron juntas, sin embrago la primera ofreció a la IA teorías sobre la estructura y significado del lenguaje. Chomsky fue quien abordó por primera vez el tema de la creatividad en el lenguaje, es decir, la posibilidad de un ser humano de entender y construir oraciones que nunca antes haya escuchado. Otros estudios posteriores demostraron que el lenguaje es ambiguo, y por lo tanto no basta con comprender la estructura de las oraciones, sino que también se debe entender el contexto de lo que se esta hablando. La mayor parte de los estudios en el área de la representación del conocimiento estaban vinculados al lenguaje y sus orígenes de información eran investigaciones hechas por lingüistas. La IA y la lingüística se cruzaron en un campo que se ha denominado Lingüística Computacional o Procesamiento del Lenguaje Natural, y que estudia el uso del lenguaje.

Historia de la IA

La historia de la IA ha sido testigo de ciclos de éxito, injustificado optimismo, y la consecuente desaparición de entusiasmo y apoyo financieros. También han habido ciclos caracterizados por la introducción de nuevos y creativos enfoques y de un sistemático perfeccionamiento de los mejores. A continuación se presenta una línea histórica con los hechos que podrían considerarse como más relevantes en la historia de esta joven disciplina.

El estado del arte

• HITECH se convirtió en el primer programa de computación que derrotó a un maestro de la talla de Denker en un juego de ajedrez.

• PEGASUS, un programa para la comprensión del lenguaje, hace reservas confirmadas que le permiten a un viajero ahorrar dinero.

• MARVEL, sistema experto en tiempo real, monitorea un gran volumen de datos transmitidos desde la nave espacial Voyager, manejando tareas de rutina y alertando a los analistas sobre problemas serios.

• Un sistema de robótica conduce eficientemente un auto a una velocidad de 80 Km/h por una autopista en las afueras de Pittsburgh, obteniendo información de cámaras de video, sonar y telémetros láser, y combinando ésta con experiencia obtenida durante viajes de entrenamiento.

• Un sistema experto resuelve un caso en patología de nodos linfáticos, señalando los factores que le llevaron a ese diagnóstico y la interacción de varios síntomas en ese caso.