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Introducción A La Inteligencia Artificial


Enviado por   •  8 de Marzo de 2012  •  3.137 Palabras (13 Páginas)  •  535 Visitas

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Así, al final de nuestro breve recorrido por el laberinto de la inteligencia, se nos

Presenta una simple conclusión: No somos lo suficientemente inteligentes como

para saber qué es la inteligencia1

Hans Magnus Enzensberger”

La inteligencia artificial (IA), como el adjetivo lo indica, es la inteligencia producida por

medios no naturales. Rápida definición para el tema que queremos tratar. Pero esta

definición plantea inmediatamente la pregunta: ¿y qué es la inteligencia “natural”? Si

queremos responder a esta pregunta muy pronto vemos que estamos en serios problemas.

Como respondió san Agustín a la pregunta acerca de qué es el tiempo: si no me lo

preguntan, lo sé; si me lo preguntan, no lo sé. Ya en 1923 el psicólogo de Harvard Edwin

G. Boeing explicaba: “la inteligencia es aquello que miden los test de inteligencia”. Y otros

reconocidos psicólogos han ido más allá afirmando incluso que la inteligencia simplemente

es algo que no existe. Reunamos a un talentoso compositor de música con un doctor

en mecánica cuántica. Si nos preguntan si los dos son personas inteligentes seguramente

responderemos que obviamente si. Pero, ¿cuáles son las características comunes a estas

dos personas que nos permiten clasificarlos como personas inteligentes?

Hans Magnus 1 Enzensberger. En el laberinto de la inteligencia. Una guía para idiotas. Revista El malpensante

no 79

2

Son diversas las definiciones que se encuentran en los textos que tratan el tema. En uno

de ellos2 se cita la siguiente definición:

Una capacidad mental muy general que, entre otras cosas, involucra la habilidad para

razonar, resolver problemas, pensar en abstracto, comprender ideas complejas, aprender

rápidamente y aprender de la experiencia.

Son muchas las habilidades que involucra esta definición y cada una de ellas es de por si

un campo de investigación. Los autores señalan dos factores que sobresalen:

• La capacidad de aprendizaje autónomo.

• La adaptación al ambiente.

M. Tim Jones propone una definición “simple” para la inteligencia3:

La inteligencia es la habilidad para hacer las decisiones correctas dado un conjunto de

entradas y una variedad de posibles acciones.

Esta definición se puede aplicar tanto a los seres vivos como a las máquinas, pero su

dificultad práctica estaría en cómo determinar qué es una decisión correcta.

A. Hopgood propone una definición sencilla para la IA4:

La Inteligencia Artificial es la ciencia de imitar (y superar) las facultades mentales humanas

en un computador.

Pero igualmente la discusión pasa de la palabra “inteligencia” a la palabra “facultad mental

humana”, palabra que abarca un amplio espectro de conductas como el razonamiento,

la comprensión, la imaginación, la percepción, el reconocimiento, la creatividad y las

emociones. Estas conductas van desde un nivel básico donde se podrían situar reacciones

instintivas como alejar la mano de un objeto muy caliente, hasta niveles altos propios de

expertos como el análisis de espectrogramas de masas. Curiosamente son las conductas

situadas entre esos dos extremos las que plantean problemas computacionales de asombrosa

complejidad. Esto se puede ilustrar fácilmente con el siguiente ejemplo: si miramos

Lakhmi C. Jain et 2 al. Intelligent Machines: An Introduction. En Innovations in Intelligent Machines

3 M. Tim Jones ARTIFICIAL INTELLIGENCE, a systems aproach

4 Adrian A. Hopgood. The State of Artificial Intelligence

3

la fotografía de la figura 1 casi que instantáneamente reconocemos al conejo; y no consideramos

que esto sea prueba de que somos especialmente inteligentes. Pero crear un

sistema computacional capaz de realizar la misma tarea es un problema extremadamente

complejo.

Figura 1 Reconociendo al conejo. Tomado de A. Hopgood, The state of

Artificial Intelligence.

“Si el medio siglo de trabajo sobre la inteligencia artificial ha enseñado algo, es

que capturar la cognición humana dentro de una máquina es un asunto muy problemático.

Las cosas que los humanos hacen -reconocimiento de modelos, visión,

inferencia inductiva, reatividad- las máquinas las hacen muy mal y viceversa.

J. L. Casti”

Para John L. Casti las cuestiones que plantea la IA son escencialmente filosóficas. En su

libro El quinteto de Cambridge cuatro famosos científicos (A. Turing, L. Wittgenstein, J.

4

B. S. Haldane y E. Schrödinger) discuten acerca de preguntas como: ¿puede una máquina

pensar, o todo lo que puede hacer es simplemente procesar información? ¿Es el lenguaje

y la interacción entre humanos un requisito indispensable para el pensamiento? En el

prólogo a ese libro el autor plantea que para responder a la pregunta ¿puede una máquina

computadora tener una capacidad cognitiva comparable a la del hombre? es necesario

aclarar qué queremos decir por “pensar”, por el término “máquina” y por la palabra “humano”

al igual que cualquier concepto concreto del comportamiento inteligente.

La historia de los intentos Historia por crear máquinas inteligentes es antigua. En la Ilíada [800

a.C.] se cuenta como Hefestos forjó al alado Talos, un autómata de bronce, para protejer

a Creta. Los mitos de golems, que inspiraron la novela de G. Meyrink [1915], hablan de

seres creados a partir de la materia inanimada, y Mary Shelley nos legó a Frankestein.

Pero son mitos en los que la vida y la (escasa) inteligencia aparecen por medios místicos

o inexplicados. El desarrollo de la tecnología ha hecho que actualmente los organismos

artificiales inteligentes sean elementos indispensables en toda película de ciencia ficción,

e.g., los crueles y a la vez tiernos replicantes, humanos diseñados, en Blade Runner; el

androide que formaba parte de la tripulación del Nostromo en Alien, el octavo pasajero,

o el implacable HAL de 2001. Historicamente los mitos acerca de máquinas inteligentes

cambian según cambia el concepto de máquina. Por ejemplo, para Descartes el cerebro

era un sistema hidráulico en el que periodicamente fluían espíritus vitales de un lugar

central hacia los músculos; Pearson [1892] lo veía como una especie de sistema telefónico,

un cableado con interruptores móviles, un modelo que permitió entender las respuestar

...

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