Intentando explicar eso de la Inteligencia artificial


las innovaciones tecnológicas en el tiempo de la revolución industrial remplazaron los músculos humanos, en la era actual son los cerebros humanos es decir nuestra capacidad intelectual la que está siendo simulada y próxima a ser remplazada, con imaginación y todo!

la descomunal cantidad de información que se ha acumulado a través de los codigos rfid, tarjetas de crédito, códigos de barra, GPS y los datos de las redes sociales y de búsqueda arman lo que hoy día se conoce como BIGDATA

cómo revisar estas cantidades descomunales de información y tomar decisiones en base a ella es el juego que ahora llaman inteligencia artificial y que se pudo de moda en los años 90

La inteligencia artificial se entiende como un proceso y la etapa en la que ahora estamos es llamada “machine learning on drugs”, algo así como aprovechemos las avances en velocidad de procesamiento que pensábamos no íbamos a tener hasta dentro de 100 años

y es que en el año 1996 cuando el sistema Deep Blue venció a Gary Kasparov en una partida de ajedréz marcando un hito lo hizo con una metodología que en boca de los expertos no era tan sorprendente era mas bien común

la metodología consistía en encontrar patrones de jugadas exitosas en su banco de datos de miles de partidas de ajedrez y aplicarlas en tiempo real mas rápidamente de lo que kasparov podría hacerlo. Así los expertos prefirieron olvidar la hazaña -después de un breve aplauso- y no perder el tiempo al decidir colocar la dificultad de la barra un poco más arriba

así los expertos retaron al sistema Deep blue a ganarle al campeón mundial de GO, de esta forma podrían llamar verdaderamente inteligente al sistema pues GO es mucho más complejo y requiere toneladas de imaginación e intuición

los conocedores de la materia predijeron 100 años para que la Inteligencia artificial fuese capaz de lograr la hazaña pero en el año 2016 Deep Blue que ahora pertenecía a Google venció al campeón de GO apenas 20 años después y no en el siglo que se preveía

hay más, un año después lanzaron una nueva versión del sistema que no solo venció 60 jugadores de GO sino también a su antigua versión del año pasado! – la primera en vencer al campeón mundial- y como si fuera poco faltaba ese mismo año una nueva versión por salir

Zero era su nombre y su característica es no era alimentado con partidas guardadas o experiencias pasadas sino con un sistema que aprende y en su partida debut de GO trajo jugadas que no se habían visto hace cientos de años

Del libro AI in marketing and sales, Página 16. Consiguelo en Amazon

Por muy avanzado que parezca las hazañas del sistema deepblue aún se ubica en lo que se conoce como Narrow AI, el nivel General AI -es decir de nivel humano- no existe aún

Inteligencia artificial es el estudio de cómo las computadoras hacen trabajos, en los que de momento, las personas son mejores.

Artifcial Intelligence (3rd ed.), Compralo en amazon

Esto no es nuevo llevamos algo más de medio siglo

McCulloch y Pitts presentaron en el año 43 su “McCulloch-Pitts Neuron” describiendo por primera vez una estructura de una red neuronal artificial basada en la del cerebro humano

y en la que también agregaron dos estados para sus neuronas -apagada y prendida- así conectandose y cambiando sus estados de uno al otro en diferentes secuencias se podría almacenar, cambiar y procesar información, también previeron que dichas conexiones mutar y adaptarse dependiendo de la configuración

eran los tiempos donde turing preguntaba en la revista MIND ¿Pueden las maquinas pensar? y presentaba sus puntos sobre el test que llevaría su nombre

El test de turing

Propone medir el nivel de inteligencia humana presente en una máquina , requiere que una persona se comunique a través de un chat con dos desconocidos una un robot y la otra no

ambas “personas” intentarán convencer a la primera de que en efecto son humanos, el test se considera aprobado si el robot consigue parecer humana en más del 30% de sus conversaciones y si la primera persona no puede diferenciar con certeza que conversaciones tuvo con el humano y cuales con el robot

Hasta el día de hoy no hay programa que haya pasado el test indisputablemente.

ni la inclusión de diferentes disciplinas en la investigación de la inteligencia artificial -tales como sicología, neurología, linguistica y varias ciencias cognitívas- o la inversión de grandes capitales – 1.2 Billones de Euros del Human Brain Project- han permitido desarrollar inteligencia parecida a la del humano

Esta etapa se llamaría “General artificial Intelligence” ó Strong AI

Así mientras esta etapa de la inteligencia artificial todavia está en investigación, la Inteligencia artificial Acotada -Narrow IA- es usada desde hace varias décadas dentro y fuera del Internet y la mayoría de veces le llamamos BOTS

en un ambiente definido estos programas de Narrow IA son capaces de una asombrosa autonomía

La falta de interés comercial en los sistemas de Inteligencia artificial Fuerte es inverso a la gran cantidad de bots de narrow AI presentes en los motores de búsquedas, arañas y sistemas de recomendación de productos y contenido

Estos bots varían en complejidad pasando por simples scripts hasta llegar a complicados chatbots que intentan simular una conversación humana

La “aún” no tan distópica realidad

Pasos de una Evolución hacia una verdadera inteligencia artificial
Del libro AI in marketing and sales, Página 23. Consiguelo en Amazon

Aunque en los años recientes se ha creado un imaginario de control y supresión de la libertad por parte del aparente ascenso de las máquinas al poder y remplazo del humano como “raza?” superior, lo cierto es que los métodos y tecnologías básicas detrás de la AI son las mismas desde los años 1950 / 1960

Lo unico que ha cambiado significativamente es la capacidad de procesamiento

La velocidad con la que las máquinas pueden aprender aún por rapido que sean depende de principios básicos que no han cambiado en más de medio siglo

Esto es lo que llamamos “Machile learning on drugs” es decir las mismas estructuras propuestas desde los papers de 1950 y 1970 pero con procesadores de ultima tecnología

Así pues la próxima verdadera revolución será los de algorítmos que aprendan a aprender. El primer ejemplo es el sistema Alpha Go Zero del sin embargo su alcance es reducido

Hablamos de algoritmos que se modifiquen a si mismos o que creen nuevos algoritmos mientras trabajan sin intervención de algún humano

Por ahora estos sistemas de Narrow AI son los que ayudan en el diagnóstico de tipos de cáncer, detección de fraude, reconocimiento de voz y otros patrones relevantes con un rendimiento y precisión mucho mayor que el de los humanos ya desde el año 2015

lo que hoy día tenemos como inteligencia artificial son algoritmos sofisticados apoyados en una capacidad de procesamiento de información que no se imaginaba posible sino dentro de los próximos 100 años

El camino hacia una STRONG AI parece largo, pero puede que un nuevo paradigma o una nueva explosión a la N potencia de nuestra capacidad de procesamiento corte el camino, así como Deep Blue lo hizo

Share:

(29 Posts)

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *