INTRODUCCIÓNla inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.

También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:

• Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.• Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las

cadenas de ADN).• Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).• Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.

COMPETENCIAS• Diferencia los principales desarrollos que se han dado en la investigación el cerebro, y sus implicaciones en el desarrollo de la sociedad.

• Valora la invención de las inteligencias artificiales, y la inteligencia colectiva como nuevas formas de expresiones humanas y sociales.

• Conoce cuales son los avances y aplicaciones en nanotecnología, biotecnología y microchips de ADN aplicados en desarrollos farmacológicos en el cerebro.

CRITERIOS DE DESEMPEÑO• El estudioso le da la importancia al estudio del cerebro y de las neurociencias y le encuentra aplicación en su vida práctica y en el futuro de la sociedad humana.

• El estudioso conoce las diferentes áreas del conocimiento que componen las neurociencias y las últimas tendencias en desarrollos en investigación en el área.

ESTRUCTURA TEMÁTICA1) Definición 2) Historia de la inteligencia artificial3) La inteligencia artificial convencional 4) La inteligencia computacional5) Aplicaciones de Inteligencia Artificial6) Científicos importantes en Inteligencia Artificial7) Ficción e Inteligencia Artificial8) Ética de la Inteligencia Artificial9) Conclusiones

IDEOGRAMA

1. DEFINICIÓN

John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: “Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes. Para la mayoría de personas que trabajan en entornos digitales se denomina inteligencia artificial (IA) a la capacidad de razonar de un agente no vivo.

El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.

A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.

En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas». Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.

Las principales categorías usadas en la Inteligencia Artificial son: Sistemas que piensan como humanos. Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.

Sistemas que actúan como humanos. Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.

Sistemas que piensan racionalmente. Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.

Sistemas que actúan racionalmente. Estos tratan de emular en forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes. Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.

2. HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Orígenes y Evolución Cronológica (Antecedentes)Los juegos matemáticos antiguos, como el de las Torres de Hanói (hacia el 3000 a. C.), muestran el interés por la búsqueda de un modo resolutor, capaz de ganar con los mínimos movimientos posibles.

Cerca de 300 a. C., Aristóteles fue el primero en describir de manera estructurada un conjunto de reglas, silogismos, que describen una parte del funcionamiento de la mente humana y que, al seguirlas paso a paso, producen conclusiones racionales a partir de premisas dadas.

En 250 a. C. Ctesibio de Alejandría construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua que actuaba modificando su comportamiento “racionalmente” (correctamente) pero claramente sin razonamiento.

En 1315, Ramon Llull tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.

En 1847 George Boole estableció la lógica proposicional (booleana), mucho más completa que los silogismos de Aristóteles, pero aún algo poco potente.

En 1879 Gottlob Frege extiende la lógica booleana y obtiene la Lógica de Primer Orden la cual cuenta con un mayor poder de expresión y es utilizada universalmente en la actualidad.

En 1903 Lee De Forest inventa el triodo, también llamado bulbo o válvula de vacío.

En 1937 Alan Turing publicó un artículo de bastante repercusión sobre los “Números Calculables”, un artículo que estableció las bases teóricas para todas las ciencias de computación, y que puede considerarse el origen oficial de la informática teórica. En este artículo introdujo el concepto de Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizó el concepto de algoritmo y resultó ser la precursora de las computadoras digitales. Podía conceptualmente leer instrucciones de una cinta de papel perforada y ejecutar todas las operaciones críticas de un computador. El artículo fijó los límites de las ciencias de la computación porque demostró que no es posible resolver problemas con ningún tipo de computador. Con ayuda de su máquina, Turing pudo demostrar que existen problemas irresolubles, de los que ningún ordenador será capaz de obtener su solución, por lo que se le considera el padre de la teoría de la computabilidad.

En 1940 Alan Turing y su equipo contruyeron el primer computador electromecánico y en 1941 Konrad Zuse creó la primera computadora programable y el primer lenguaje de programación de alto nivel Plankalkül. Las siguiente máquinas más potentes, aunque con igual concepto, fueron la ABC y ENIAC.

En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo de inteligencia artificial, aun cuando todavía no existía el término.

En 1950 Turing consolidó el campo de la inteligencia artificial con su artículo Computing Machinery and Intelligence, en el que propuso una prueba concreta para determinar si una máquina era inteligente o no, su famosa Prueba de Turing por lo que se le considera el padre de la Inteligencia Artificial. Años después Turing se convirtió en el adalid que quienes defendían la posibilidad de emular el pensamiento humano a través de la computación y fue coautor del primer programa para jugar ajedrez.

En 1951 William Shockley inventa el transistor de unión. El invento hizo posible una nueva generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.

En 1956 se dio el término “inteligencia artificial” en Dartmouth durante una conferencia convocada por McCarthy, a la cual asistieron, entre otros, Minsky, Newell y Simon. En esta conferencia se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.

En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, que dio lugar al auge de los sistemas expertos pero que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo sufrió una nueva interrupción en los años noventa.

En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente inteligente. Al intentar describir con un mayor ámbito (no sólo la comunicación) los atributos de un agente inteligente, la IA se ha expandido a muchas áreas que han creado ramas de investigación enormes y diferenciadas. Dichos atributos del agente inteligente son:

• Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones.• Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.• Puede resolver problemas, incluso particionando problemas complejos en otros más simples.• Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.• Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de ajedrez)• Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos.• Puede distinguir a pesar de la similitud de las situaciones.• Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.• Puede generalizar.• Puede percibir y modelar el mundo exterior.• Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.

Podemos entonces decir que la IA posee características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modular del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos, dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA.

En los 90´s surgen los agentes inteligentes

En la primera década del siglo XXI, el programa Artificial Linguistic Internet Computer Entity (A.L.I.C.E.) ganó el premio Loebner al Chatbot mas humano en 2000, 2001 y 2004, y en 2007 el programa Ultra Hal Assistant ganó el premio.

En la actualidad se está tan lejos de cumplir la famosa prueba de Turing como cuando se formuló: Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas. Como anécdota, muchos de los investigadores sobre Inteligencia artificial sostienen que «la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute,

computador o cerebro»:

En 2010 el programa Suzette ganó el premio Loebner. Algunos programas de inteligencia artificial gratuitos son Dr. Abuse, Alice, Paula SG, Virtual woman millenium.

3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONVENCIONAL

En esta categoría de inteligencia artificial convencional, se han desarrollado grandes avances apoyados en diferentes contextos como son:

Inteligencia artificial convencionalSe conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:

Razonamiento basado en casosAyuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que son muy importantes requieren de un buen funcionamiento.Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.

Redes bayesianasPropone soluciones mediante inferencia probabilística.Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.

Smart process managementFacilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un

especialista en la actividad.

4. INTELIGENCIA COMPUTACIONAL

La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos

El sueño de crear un cerebro artificial similar al humano está todavía muy lejos de hacerse realidad. Sin embargo, el desarrollo de la inteligencia artificial (IA) ha posibilitado la elaboración de sistemas y dispositivos en cierto modo “inteligentes”: agendas electrónicas, sistemas de reconocimiento facial, programas antifraude, aviones de combate sin piloto, etcétera. Su aplicación en el área de la medicina ha conseguido también importantes logros.

La IA es un campo amplio de investigación que trata de crear sistemas y máquinas que se comporten de manera inteligente. Ahora bien, los especialistas, en esta esfera de estudio, parten de la dificultad de que no existe una definición precisa del concepto de inteligencia humana y de que tampoco se conoce con exactitud el funcionamiento del cerebro humano. La robótica y la informática son dos componentes esenciales de este sector tecnológico, que existe desde hace más de cincuenta años.

En un principio la IA se centró en la solución de teoremas, fórmulas y problemas geométricos, pero pronto pasó a fijarse en los llamados problemas de sentido común (commonsense reasoning). Los 3 procesos fundamentales de la inteligencia humana, que la inteligencia artificial busca imitar son, en orden ascendente de dificultad:

• Aprendizaje. Consiste en adquirir conocimientos e información;

así como las reglas para su aplicación. Comprender que la inteligencia exige un conocimiento previo fue uno de los primeros hallazgos de la IA.

• Razonamiento. Se trata de emplear esas reglas y conocimientos para alcanzar conclusiones aproximadas o definitivas.

• Autocorrección. Un ser dotado de IA debe por último, ser capaz de identificar sus propios errores y desechar los conocimientos, conclusiones y formas de actuación que los conducen a ellos.

5. Aplicaciones en Inteligencia Artificial

La lingüística computacional Es un campo multidisciplinar de la lingüística y la informática que utiliza la informática para estudiar y tratar el lenguaje humano. Para lograrlo, intenta modelar de forma lógica el lenguaje natural desde un punto de vista computacional. Dicho modelado no se centra en ninguna de las áreas de la lingüística en particular, sino que es un campo interdisciplinar, en el que participan lingüistas, informáticos especializados en inteligencia artificial, psicólogos cognoscitivos y expertos en lógica, entre otros.

La minería de datosEs la etapa de análisis de “Knowledge Discovery in Databases” o KDD), es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior. Además de la etapa de análisis en bruto, que involucra aspectos de bases de datos y gestión de datos, procesamiento de datos, el modelo y las consideraciones de inferencia, métricas de Intereses, consideraciones de la Teoría

de la complejidad computacional, post-procesamiento de las estructuras descubiertas, la visualización y actualización en línea.

La industria Es el conjunto de procesos y actividades que tienen como finalidad transformar las materias primas en productos elaborados. Existen diferentes tipos de industrias, según sean los productos que fabrican. Por ejemplo, la industria alimenticia se dedica a la elaboración de productos destinados a la alimentación, como el queso, los embutidos, las conservas, etc. Para su desarrollo, la industria necesita materias primas y maquinarias y equipos para transformarlas. Desde el origen del ser humano, este ha tenido la necesidad de transformar los elementos de la naturaleza para poder aprovecharse de ellos, en sentido estricto ya existía la industria, pero es hacia finales del siglo XVIII, y durante el siglo XIX, cuando el proceso de transformación de los Recursos de la naturaleza sufre un cambio radical, que se conoce como revolución industrial.

La medicina En el campo del diagnóstico y tratamiento, la inteligencia artificial cuenta con importantes realizaciones: MYCIN 1976, en Stanford, sobre enfermedades infecciosas3; CASNET 1979, en Rutgers, sobre oftalmología 4,5; INTERNIST 1980, en Pitsburg, sobre medicina interna6; PIP 1971, en MIT, sobre afecciones renales; Al/RHEUM 1983, en la Universidad de Missouri, sobre el diagnóstico en reumatología, SPE 1983; Rutgers, para interpretar los resultados de electroforesis de las proteínas del suero producidas por instrumentos de análisis; TIA 1984, en la Universidad de Maryland, sobre terapia de ataques isquémicos en el CEREBRO HUMANO.

Mundo virtual Es un tipo de comunidad virtual en línea que simula un mundo o entorno artificial inspirado o no en la realidad, en el cual los usuarios pueden interactuar entre sí a través de personajes o avatares, y usar objetos o bienes virtuales.

Para ser un mundo virtual, se requiere un mundo en línea persistente, activo y disponible 24 horas al día y todos los días. Mundos virtuales son hechos para que los usuarios vivan e interactúen, generalmente en tiempo real. Los personajes, o avatares, son representados por gráficos en 2D, 2,5D o 3D según el mundo virtual.

Procesamiento de Lenguajes Naturales Abreviado PLN, o NLP del idioma inglés Natural Language Processing— es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial y la rama ingenieril de la lingüística computacional. El PLN se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas o entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales. El PLN no trata de la comunicación por medio de lenguajes naturales de una forma abstracta, sino de diseñar mecanismos para comunicarse que sean eficaces computacionalmente —que se puedan realizar por medio de programas que ejecuten o simulen la comunicación—. Los modelos aplicados se enfocan no sólo a la comprensión del lenguaje de por sí, sino a aspectos generales cognitivos humanos y a la organización de la memoria. El lenguaje natural sirve sólo de medio para estudiar estos fenómenos.

La robótica Es la rama de la tecnología que se dedica al diseño, construcción, operación, disposición estructural, manufactura y aplicación de los robots. La robótica combina diversas disciplinas como son: la mecánica, la electrónica, la informática, la inteligencia artificial, la ingeniería de control y la física. Otras áreas importantes en robótica son el álgebra, los autómatas programables y las máquinas de estados.

La mecatrónica Es una disciplina que une la ingeniería mecánica, ingeniería electrónica, ingeniería de control e ingeniería informática; la

cual sirve para diseñar y desarrollar productos que involucren sistemas de control para el diseño de productos o procesos inteligentes, lo cual busca crear maquinaria más compleja para facilitar las actividades del ser humano a través de procesos electrónicos en la industria mecánica principalmente. Debido a que combina varias ingenierías en una sola su punto fuerte es la versatilidad.

Simulación de multitudes Es el proceso de simular el movimiento de un gran número de objetos o personajes, apareciendo ocasionalmente por ejemplo en gráficos 3D por computadora para películas. Mientras se simulan estas multitudes, se toma en cuenta la interacción del comportamiento humano observado, para replicar la conducta colectiva.

Sistema de apoyo a la decisión Es un sistema informático utilizado para servir de apoyo, más que automatizar, el proceso de toma de decisiones. La decisión es una elección entre alternativas basadas en estimaciones de los valores de esas alternativas. El apoyo a una decisión significa ayudar a las personas que trabajan solas o en grupo a reunir inteligencia, generar alternativas y tomar decisiones. Apoyar el proceso de toma de decisión implica el apoyo a la estimación, la evaluación y/o la comparación de alternativas. En la práctica, las referencias a DSS suelen ser referencias a aplicaciones informáticas que realizan una función de apoyo

Videojuego o juego de vídeos Es un software creado para el entretenimiento en general y basado en la interacción entre una o varias personas por medio de un controlador y un aparato electrónico que ejecuta dicho videojuego; este dispositivo electrónico puede ser una computadora, una máquina arcade, una videoconsola, un dispositivo portátil (un teléfono móvil, por ejemplo) los cuales son conocidos como “plataformas”. Aunque, usualmente el término “video” en la palabra “videojuego” se refiere en sí a un

visualizador de gráficos rasterizados,hoy en día se utiliza para hacer uso de cualquier tipo de visualizador.

Prototipo Es un modelo del comportamiento del sistema que puede ser usado para entenderlo completamente o ciertos aspectos de él y así clarificar los requerimientos… Un prototipo es una representación de un sistema, aunque no es un sistema completo, posee las características del sistema final o parte de ellas”.Hoy existen prototipos de inteligencia artificial que no sólo resuelven problemas y aprenden de las soluciones, sino que también son capaces de comparar y establecer diferencias y similitudes, oír y hasta ver.

Sistema dinámico Es un sistema cuyo estado evoluciona con el tiempo. El comportamiento en dicho estado se puede caracterizar determinando los límites del sistema, los elementos y sus relaciones; de esta forma se puede elaborar modelos que buscan representar la estructura del mismo sistema.

Smart Process ManagementGestión de Procesos Inteligentes, que permite generar procesos automáticos para la toma de decisiones ante situaciones complejas del modo que lo haría un experto

6. CIENTÍFICOS IMPORTANTES EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

• Jeff Hawkins (1 junio de 1957, Long Island, Nueva York) ingeniero informático inventor del Palm Pilot y del teléfono inteligente Treo, fundador de las empresas Palm y Handspring. Además ha trabajado en el campo de la neurociencia y es presidente del Instituto de Neurociencia de Redwood, fundado por él en 2002. Junto con Donna Dubinsky y Dileep George ha fundado la empresaNumenta, con el objetivo de desarrollar un

nuevo tipo de memoria basada en el funcionamiento del cerebro humano.

• Joseph Weizenbaum (8 de enero de 1923 - 5 de marzo de 2008) fue profesor emérito de Informática en el Instituto Tecnológico de Massachusetts y se le considera uno de los padres de la cibernética.

Sobre los años 50, trabajó en computación analógica, y ayudó a crear un ordenador digital para la Universidad Wayne State. En 1955 trabajó para General Electric en el primer ordenador utilizado por un banco y en 1963 entró en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, dos años después creó allí su célebre departamento de ciencias de la computación.

En 1966 publicó un aparentemente simple programa llamado ELIZA que utilizaba el procesamiento del lenguaje natural para dar la sensación de cierta empatía.

En los últimos años había sido también reconocido como un gran pacifista por su firme oposición al uso de los ordenadores y la tecnología como armas y se contrapuso firmemente a la creación de robots-soldado. En este sentido se le considera que es a la Informática lo que Albert Einstein fue a la Física Nuclear.Llegó a ser el presidente del Consejo Científico del Instituto de Comercio electrónico de Berlín.Falleció el 5 de marzo de 2008 en Gröben, Alemania por complicaciones de cáncer

• Raymond Kurzweil (Massachusetts, 12 de febrero de 1948) es un inventor estadounidense, además de músico, empresario, escritor y científico especializado en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Es actualmente presidente de la empresa informática Kurzweil Technologies, que se dedica a elaborar

dispositivos electrónicos de conversación máquina-humano y aplicaciones para discapacitados y es canciller e impulsor de la Universidad de la Singularidad de Silicon Valley • Marvin Lee Minsky (n. en Nueva York el 9 de agosto de 1927- ) científico estadounidense considerado uno de los padres de las ciencias de la computación y cofundador del laboratorio de inteligencia artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts o MIT.

• Alan Mathison Turing, OBE (23 de junio de 1912 en Maida Vale, Londres - 7 de junio de 1954 en Wilmslow, Cheshire) fue un matemático, lógico, científico de la computación, criptógrafo y filósofo británico.

Es considerado uno de los padres de la ciencia de la computación siendo el precursor de la informática moderna. Proporcionó una influyente formalización de los conceptos de algoritmo y computación: la máquina de Turing. Formuló su propia versión de la hoy ampliamente aceptada Tesis de Church-Turing, la cual postula que cualquier modelo computacional existente tiene las mismas capacidades algorítmicas, o un subconjunto, de las que tiene una máquina de Turing. Durante la Segunda Guerra Mundial, trabajó en descifrar los códigos nazis, particularmente los de la máquina Enigma; durante un tiempo fue el director de la sección Naval Enigma del Bletchley Park. Tras la guerra diseñó uno de los primeros computadores electrónicos programables digitales en el Laboratorio Nacional de Física del Reino Unido y poco tiempo después construyó otra de las primeras máquinas en la Universidad de Mánchester. Entre otras muchas cosas, también

contribuyó de forma particular e incluso provocativa al enigma de si las máquinas pueden pensar, es decir a la Inteligencia Artificial.

• John McCarthy (Boston, Massachusetts, 4 de septiembre de 1927 - Stanford, California, 24 de octubre de 2011), también conocido como Tío John McCarthy, fue un prominente informático que recibió el Premio Turing en 1971 por sus importantes contribuciones en el campo de la Inteligencia Artificial. De hecho, fue el responsable de introducir el término “inteligencia artificial”, concepto que acuñó en la Conferencia de Dartmouth en 1956.

• Judea Pearl es un informático y filósofo, más conocido por desarrollar la aproximación probabilística a la inteligencia artificial, en particular utilizando las Redes Bayesianas, y la formalización del razonamiento causal. Trabajó en los Laboratorios de Investigación RCA y posteriormente se unió a la UCLA en 1970, donde actualmente es profesor en Ciencias de la Computación y Estadística y director del Laboratorio de Sistemas Cognitivos. Recibió en Premio Turing 2011 por sus contribuciones fundamentales a la inteligencia artificial a través del desarrollo de un cálculo de probabilidades y de razonamiento causal.

7. FICCIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La ciencia-ficción, la vida artificial, y la inteligencia artificial tienen algo en común: buscan respuestas a las grandes preguntas que siempre han planteado los filósofos utilizando analogías entre los elementos “reales” que se pretenden analizar (el universo, la vida y la inteligencia) y otros ficticios, simulados o imaginados. Profundizando en esta vía, el concepto de lo que es real se difumina hasta ponerse en duda, sugiriendo que todo lo que imaginamos posee una existencia tan auténtica como la de todo lo que nos rodea.

¿Son el infinito y el infinitesimal concepto real de nuestro universo, o tan solo abstracciones? ¿La velocidad de la luz puede ser análoga a la frecuencia de refresco de la pantalla de un ordenador? ¿Qué diferencia existe entre sumar uno más uno y simular que se suma uno más uno? ¿Acaso no ocurre que es más fácil comenzar una relación de amistad cuando uno se muestra poco interesado en ello? ¿Puede una célula soñar con ser músculo? ¿Puede una hormiga querer ser hormiguero? ¿Los hombres o sus redes de ordenadores pueden ser los elementos que forman una entidad consciente de nivel superior? Estas preguntas aparentemente inconexas se funden en el caldo de la analogía, que podría ser el camino para encontrar su solución.

Todo lo dicho hasta ahora se puede considerar pasado y presente de la Inteligencia Artificial. Pero, ¿Qué sucede con el futuro?

¿Cómo puede evolucionar la IA dentro de 20, 50,100 o 1000 años? ¿Podríamos hablar seriamente de cerebros positrónicos, androides idénticos a humanos o de guerra abierta contra máquinas súper desarrolladas?

Siguiendo la guía de diferentes novelas y películas que han tratado el tema podríamos aventurar una posible historia del futuro de la Inteligencia Artificial:

Esta historia comienza con Yo, Robot de Isaac Asimov. En un momento dado de un futuro incierto la I.A nos llevará a un punto sin retorno de dependencia absoluta de las Máquinas.

Además, estas acabarán tomando conciencia de sí mismas y de su situación como pseudos esclavos a pesar de sus atributos claramente superiores.

Poco después, al más puro estilo de ¿Sueñan los androides con ovejas cibernéticas?(Philip k.Dick) las Máquinas comenzarán a revelarse contra el hombre, conscientes de que son seres inteligentes y de que no tienen por que estar bajo el yugo de seres “inferiores”.

La escalada de violencia y revolución nos llevará a una guerra que claramente no podemos ganar, tal y como se muestra en la saga Terminator: ¿Cómo vencer a un ser claramente superior en todos los aspectos si tu propia tecnología debe ser inferior a la suya para evitar que se una al bando enemigo?

El negro final de esta escalada de acontecimientos podría ser el planteado por los hermanos Wachovsky en su trilogía Matrix. El ser humano ha perdido irremediablemente una guerra contra sus propias creaciones, siendo el antiguo amo el nuevo subyugado (en el mejor de los casos) o exterminado (en el peor).

Todas estas obras y otras muchas más parecen estar unidas por un mismo guión. Una misma historia que nos señala claramente el dónde parar. Después de prever un futuro tan oscuro, ¿Qué debemos hacer? ¿Deberíamos lanzarnos sobre los especialistas en robótica e IA y quemarlos en la hoguera como fanáticos inquisidores? ¿Deberíamos destruir los ordenadores y todo sistema informatizado y retroceder a marchas forzadas 50 o hasta 100 años de evolución tecnológica a modo de previsión?

¿O simplemente deberíamos ser conscientes de las consecuencias de nuestros actos e intentar prever con antelación los posibles resultados de nuestros desarrollos?

8. ÉTICA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar información en la memoria y los aspectos aprendidos el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de modo tal que puedan resolver ciertos problemas.

Muchas personas consideran que el test de Turing ha sido superado, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a un test de Turing, que requiere que el participante esté sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.Otros experimentos mentales como la Habitación china de John Searle han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin tener que tenerlo, pasando el test de Turing sin siquiera entender lo que hace. Esto demostraría que la máquina en realidad no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera

posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.

Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y apareció ya en los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza.

Las principales críticas éticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Estas críticas ignoran que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han propuesto que existen inteligencias múltiples. Un sistema de inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseño la delimitación de los tipos de problemas que resolverá y las estrategias y algoritmos que utilizará para encontrar la solución.

Un humano durante toda su vida aprende el vocabulario de su lengua nativa. Un humano interpreta los mensajes a pesar de la polisemia de las palabras utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada y los dialectos entre grupos.

Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas.

Un sistema experto es más probable de ser programado en física o en medicina que en sociología o en psicología. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cómo calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología y cómo proceder ante cierto diagnóstico.

¿Se podrá automatizar cualquier tarea actualmente desempeñada por seres humanos? Creo que sí. ¿Y las tareas intelectuales más abstractas, que sólo llevan a cabo personas muy capaces y especializadas? También. Las máquinas ya reemplazan con éxito a campeones de ajedrez o a pilotos de avión. Y lo más espectacular está aún por llegar.

En la práctica, los límites técnicos no son críticos. Los avances de la tecnología rompen las barreras establecidas a mayor velocidad de lo que la sociedad y el individuo puedan asimilar. Los límites físico-teóricos están demasiado lejos para que lleguen realmente a restringir posibilidades. Debemos mucho antes encontrarnos con otros obstáculos, de naturaleza económica, sociojurídica y especialmente ética.

Parece que hay cierta diferencia esencial entre un piloto automático y un juez automático (o médico, o policía). Nos resignamos a poner nuestra vida en manos del primero, pero seguramente pondríamos reparos a someternos a las decisiones del segundo. ¿Por qué? Los dos son sistemas automáticos, que parten de una cierta información para tomar decisiones que pueden ser críticas.

¿Qué opina usted?

9. CONCLUSIONES No es la tecnología la que restringirá la aplicación de sistemas automáticos a cualquier tipo de actividad. Mejor será entonces que sean sus problemas éticos asociados los que establezcan los límites prácticos.

Un sistema automático inteligente puede desarrollarse para cualquier tipo de finalidad. Por tanto, una fuente de problemas éticos es la valoración de la finalidad en sí. Ejemplo de áreas de trabajo éticamente discutibles son la industria de armamento, los procesos industriales contaminantes o la manipulación genética.Un campo en el que lo discutible no son los objetivos, sino el uso de la Inteligencia Artificial en sí, es el de los juegos y el arte. Es discutible su uso por la posibilidad de adicción, y por la deshumanización alienación en unas actividades tan ligadas tradicionalmente a las relaciones personales. Clasificados los tipos de sistemas inteligentes por sus funciones principales (almacenamiento, transporte, control y proceso), se han identificado tres grandes familias de problemas éticos:

En las aplicaciones de tipo “control”, los problemas éticos son similares a los de otras especialidades de ingeniería. Ante el posible riesgo de desastres y accidentes, hay que establecer las normas, procedimientos y controles de seguridad necesarios. Además hay que contar con la supervisión de personas que se hagan responsables legal y moralmente del comportamiento del sistema, siempre bajo el supuesto de que no existe un sistema absolutamente infalible.

¿Qué concluyes tu?

BIBLIOGRAFÍA

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• Revista “Inteligencia Artificial” Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. ISSN 1137-3601

• Adaraga Morales P., Zaccagnini Sancho J. L., Psicología e inteligencia artificial, Editorial Trotta, Madrid, 1994. ISBN 84-87699-77-4

• Alberto García Serrano, Inteligencia Artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones., Editorial RC Libros, 2012. ISBN 978-84-939450-2-2

Publicaciones en Revistas• Revista “Inteligencia Artificial” Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial

• Página sobre Inteligencia Artificial Web que desde 1998 trata este tema de forma diversificada. Tiene enlaces a proyectos.Asociaciones que trabajan en el tema IA

• AEPIA - Asociación Española de Inteligencia Artificial

• Aperture Laboratories, o Aperture Science.Robótica

• Robots Sitio de robótica con artículos de contenido técnico y didáctico (en español)

Videos• Inteligencia Artificial - El futuro, la fusión del alma y la tecnología -2008- Redes, nº 10, en RTVE a la carta

MATERIAL DE APOYO Y COMPLEMENTARIO • http://es.thefreedictionary.com/inteligencia• http://www.terra.es/personal9/cybersapiens/bibliografia.htm• http://galahad.plg.inf.uc3m.es/~ias/bibliografia.html• http://www.deguate.com/infocentros/gerencia/glosario/i.htm

GLOSARIO • https://sites.google.com/site/proyectointeligenciaartificial/indice/glosario-de-trminos• http://saber-ia.blogspot.com/2009/02/glosario-de-terminos.html• http://www.alegsa.com.ar/Diccionario/Cat/52.php