Tema 1 - Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación

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Uno de los aspectos más fascinantes de la IA es que la naturaleza precisa de su objeto es
sorprendentemente difícil de definir. En efecto, si bien es fácil entender que por artificial
queremos significar propio de artefactos o máquinas, es muy difícil concretar qué se entiende
por inteligencia. Por ello, se ha intentado buscar, mejor que una definición, un criterio que
permita discernir si un ente dado exhibe o no una conducta inteligente.
(OWHVWGH7XULQJ
Alan Turing propuso en 1950 un experimento mental para determinar si una máquina es
o no es inteligente. Se trata de un juego en el que un ser humano ha de determinar si está
comunicándose (mediante una pantalla o terminal) con otro ser humano o con una máquina. Si
no es capaz de adivinarlo, entonces podremos decir que la máquina en cuestión es inteligente.
/DKDELWDFLyQFKLQD
John Searle propuso en 1980 otro experimento mental para mostrar la insuficiencia del
test de Turing. Imaginemos, dice, a una persona que habla español pero no sabe chino,
encerrada en una habitación. Por una ventana recibe una ristra de caracteres chinos, y por otra
devuelve una nueva ristra de caracteres, siguiendo las instrucciones de un libro que tiene
consigo, escrito en español. Obviamente, esta persona no entiende el chino, pese a procesar
textos chinos como si los entendiera. Searle afirma que, análogamente, la máquina del test de
Turing no comprende nada, pese a producir salidas en español a partir de entradas en español.
/DKDELWDFLyQFRUHDQDGH5DSDSRUW
Rapaport afirma que la comprensión del lenguaje natural es la condición necesaria y
suficiente para superar el test de Turing, y por tanto debe considerarse el signo de la inteligencia
artificial. Pero la comprensión del lenguaje es otro concepto tan problemático como el original,
y en cualquier caso implica un conocimiento exhaustivo de la realidad humana: 6L XQ OHyQ
KDEODUDQROHHQWHQGHUtDPRV(Wittgenstein).
/DWHVLVGRPLQDQWH
Los investigadores pioneros en IA mantenían como base para sus investigaciones lo
siguiente: los seres humanos tienden a responder de cierta forma ante ciertos estímulos, por
mediación de ciertos procesos y estados internos. Análogamente, los ordenadores digitales
pueden producir ciertas salidas cuando se les proporcionan ciertas entradas, por mediación del
correspondiente programa. Así, es posible en principio simular cualquier rasgo de la conducta
humana, en particular los llamados inteligentes, codificando los correspondientes programas de
ordenador, aunque esta tarea pueda resultar en algunos casos muy compleja.
2WUDVSRVLFLRQHV
No es necesario mantener esta tesis fuerte para trabajar en el campo de la IA. Por
ejemplo, puede mantenerse que esta tesis es en realidad una hipótesis de trabajo, cuya verdad
será confirmada o refutada por los trabajos experimentales.También puede mantenerse que la
IA no ha conseguido máquinas realmente inteligentes, pero ha encontrado ya muchas técnicas y
conceptos cuya aplicación a los problemas del mundo real resulta beneficiosa. Así llega a
constituirse la llamada ,QJHQLHUtD GHO &RQRFLPLHQWR, es decir, el conjunto de técnicas
encaminadas al desarrollo de sistemas basados en conceptos de la IA y destinados a un uso
industrial o empresarial.
En resumen, siguiendo a A. Bundy, podemos distinguir tres tipos de IA:
-&LHQFLD&RJQLWLYD: el estudio de la mente o de la conducta inteligente en general empleando el
ordenador como herramienta.
Apuntes Inteligencia Artificial 2000/2001.
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-,$EiVLFD: el desarrollo de ciertas técnicas computacionales y el estudio de sus propiedades.
-,$DSOLFDGD: el diseño e implementación de productos informáticos, basados en las técnicas
anteriores, que tienen utilidad en la industria, la empresa, etc.
(YROXFLyQKLVWyULFD
Antes de la invención de los ordenadores digitales, la creación de artefactos inteligentes
sólo era concebible por métodos mágicos o por la fantasía de los literatos. Pero ya en 1950, en
su célebre artículo 0DTXLQDULD GH FRPSXWDFLyQ H LQWHOLJHQFLD, Turing propuso su test de
conducta inteligente y predijo que en 50 años habría máquinas que lo superaran.
En 1956, la conferencia de Darmouth, organizada por McCarthy, Minsky, Rochester y
Shannon, reunió a un grupo de investigadores afines y acuñó la expresión IA para referirse al
objeto de sus estudios.En los años inmediatamente posteriores hubo gran interés por parte de
los gobiernos y de los investigadores informáticos en general por la IA. También se obtuvieron
interesantes resultados:
-el programa de damas de Samuel (1959).
-el perceptrón de Rosenblatt (1959).
-el lenguaje de programación LISP de McCarthy (1958).
Sin embargo, los proyectos más ambiciosos fracasaron:
-la traducción automática.
-el reconocimiento de formas generales.
Por ello se produjo un cierto retraimiento durante los años 65-80 por parte de los organismos de
financiación y de la comunidad científica en general. No obstante, estos años fueron también
productivos:
-el primer sistema experto, DENDRAL (1965).
-otros SE: MACSYMA (1971), MYCIN (1975).
-el lenguaje Prolog (1970).
-el programa SHURDLU de Winograd (1970) de lenguaje natural.
Tras estos años de logros más modestos que los previstos, pero en cualquier caso
considerables, la IA recibió un gran impulso con el proyecto japonés de la 5 generación (1981);
de nuevo fue generosamente financiada y considerada por la comunidad científica y público en
general. La situación hoy es la siguiente:
-los sistemas expertos formalizan e implementan el razonamiento humano en campos
especializados con gran éxito. Sin embargo, tienen graves limitaciones en lo referente a su
capacidad de modificación y adaptación a circunstancias imprevistas.
-los ordenadores alcanzan notables niveles de prestaciones en otras actividades
específicas consideradas inteligentes, como juegos, demostración de teoremas, etc.
-la comprensión del lenguaje natural y el reconocimento de formas se consiguen en
dominios muy restringidos, "de juguete".
Parece claro, por tanto, que la "máquina inteligente" está todavía muy lejos. Aún más,
no se sabe qué técnicas o principios deben aplicarse para su diseño: quienes hoy investigan en
IA dan respuestas muy diferentes a las preguntas acerca de los supuestos fundamentales de esta
disciplina, entre las que podemos citar siguiendo a Kirsch:
1) ¿Son el conocimiento simbólico y la conceptualización el corazón de la IA?
2) ¿Es posible una inteligencia descorporeizada?
3) ¿Es posible describir el curso de la cognición por medio de un vocabulario
conceptual (lenguaje natural o una versión formal del mismo)?
4) ¿Pueden separarse los aspectos de aprendizaje de los restantes aspectos cognitivos?
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5) ¿Puede explicarse toda la conducta inteligente por medio de una sóla arquitectura
homogénea?
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La IA descrita hasta aquí hace uso del llamado procesamiento simbólico, es decir, se
implementa mediante programas de alto nivel ejecutados en máquinas digitales. Otra alternativa
también considerada desde los años 40 es la de las redes neuronales. Ya que el soporte de la
conducta humana inteligente es el cerebro, intentemos construir máquinas que se parezcan al
cerebro humano. Estas máquinas son las redes neuronales, que están constituidas por la
interconexión de un número muy elevado de unidades sencillas (neuronas). Las redes no se
programan explícitamente; al contrario, son entrenadas mostrando ejemplos de lo que se desea
conseguir. Por ejemplo, la clasificación de imágenes, o la emisión de un diagnóstico en
presencia de ciertos síntomas. Ello se consigue mediante la autoadaptación de la red, en función
de las entradas recibidas y la discrepancia entre la salida producida y la salida deseada.
El perceptrón fue una red neuronal que pretendía reconocer formas de esta manera.
Demostrado formalmente lo limitado de sus capacidades, el interés por las redes decayó, hasta
que modernamente se han propuesto otros modelos más complejos que parecen más
prometedores.
,/HFWXUDVUHFRPHQGDGDV
Todos los libros seleccionados están traducidos al castellano. Referenciamos la edición
castellana, en algunos casos muy posterior a la original.
Anderson, A.R. (ed.): &RQWURYHUVLDVREUHPHQWHV\PiTXLQDV. Tusquets, Barcelona 1984. (Una
recopilación de los artículos pioneros acerca de las posibilidades de la IA, entre ellos el de
Turing).
McCorduck, P.: 0iTXLQDVTXHSLHQVDQ. Tecnos, Madrid 1991. (La historia de la IA contada por
sus creadores y por una entusiasta).
Weizenbaum, J.: /DIURQWHUDHQWUHHORUGHQDGRU\ODPHQWH. Pirámide, Madrid 1978. (Un ataque
apasionado a la posibilidad y licitud de la IA, por uno de sus pioneros).
Penrose, R.: /D QXHYD PHQWH GHO HPSHUDGRU. Mondadori, Madrid 1991. (Un ataque más
moderado en la forma, pero igualmente radical, por parte un físico cuántico).
Hofstadter, D.: *|GHO (VFKHU %DFK XQ HWHUQR \ JUiFLO EXFOH. Tusquets, Barcelona 1987.
(Reflexiones acerca de la mente, la recursividad, la inteligencia).
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