Entre 1950 y 1970, las investigaciones sobre Inteligencia Artificial (IA) se orientaron casi exclusivamente a descubrir las reglas del pensamiento. Pero ese enfoque demostró ser mucho más complicado de lo imaginado. Luego, los científicos pusieron todo su empeño en el campo de las probabilidades, buscando patrones estadísticos que permitiesen a los ordenadores aprender a partir de grandes conjuntos de datos, y también fracasaron. Ahora, científicos del MIT intentan combinar ambas técnicas para lograr -finalmente- avances importantes en las ciencias cognitivas.
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El enfoque probabilístico ha sido responsable de la mayor parte de los avances recientes en Inteligencia Artificial (IA). Gracias a este paradigma son posibles los sistemas de reconocimiento de voz, o el sistema de Netflix que recomienda películas a sus suscriptores. Pero Noah Goodman, un científico del departamento de Ciencias Cognitivas y del Cerebro del MIT, que trabaja en el laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, opina que la IA sacrificó demasiado cuando abandonó el uso de reglas. Googman cree que combinando lo mejor de los antiguos sistemas basados en reglas con los resultados de los más recientes sistemas probabilísticos se podría desarrollar una nueva forma de modelar el pensamiento. Si está en lo cierto, esto revolucionaría tanto la IA como las ciencias cognitivas en general.
Hay programas capaces de “aprender” a partir de ejemplos.
Los primeros investigadores que se interesaron por la Inteligencia Artificial intentaron modelar el pensamiento como una colección de reglas lógicas: si sabemos que las aves pueden volar, y te dicen que una paloma es una ave, deduces que las palomas vuelan. No está nada mal, pero no siempre funciona tan bien como puede parecer a primera vista. Este enfoque requiere de una enunciación de las premisas utilizando un lenguaje extremadamente riguroso, como para que el ordenador pueda extraer conclusiones sin luchar contra las ambigüedades que normalmente están presentes en una conversación típica. Durante años, los investigadores usaron reglas para codificar muchas de las afirmaciones con sentido común, y las almacenaron en grandes bases de datos. Pero el sistema tiene un problema, y es que todas las reglas tienen alguna excepción. En efecto, así como no todas las aves pueden volar, cada regla de la base de datos contiene algún caso atípico que puede provocar que las conclusiones extraídas por el ordenador sean completos disparates (“Los pingüinos pueden volar”, por ejemplo). Los especialistas descubrieron que el desarrollo de la IA basada en reglas era mucho más difícil de lo previsto.
Cuando descubrieron esto, intentaron un enfoque basado en la probabilística. Dejaron las reglas rígidas de lado, y escribieron programas capaces de “aprender” a partir de una gran cantidad de ejemplos que se ponían a su disposición. Se alimentaba al sistema con una serie de imágenes de aves, y este infería por sí solo que tenían en común los elementos integrantes del grupo. A pesar de que puede parecer más complicado que el enfoque basado en reglas, la probabilística funciona bastante bien con conceptos concretos como el "pájaro", aunque suele presentar problemas con temas más abstractos como “vuelo”, ya que es una característica compartida por las aves, los helicópteros, las cometas y los superhéroes. Cuando se ponían a disposición del sistema de IA una cantidad de fotos de “cosas” volando para que intentase encontrar que es lo que tenían en común, a menudo el software se “confundía” por la presencia de nubes, el sol o las antenas en la parte superior de los edificios. Si tenemos en cuenta que “vuelo” es un concepto bastante sencillo comparado con otros como “gramática” o “maternidad”, comenzamos a avizorar los problemas de este enfoque.Visto en PhysOrg
La robótica se beneficiaría, sin dudas, de estos avances.
Para enfrentar estas dificultades, Goodman ha desarrollado un lenguaje de programación de ordenadores llamado Church (como reconocimiento al el gran lógico estadounidense Alonzo Church) que, igual que los primeros lenguajes de IA, incluye reglas de inferencia. Pero esas normas son probabilísticas. Al establecer que una paloma es un ave, un programa escrito en Church daría como respuesta que hay una determinada probabilidad que esta pueda volar. A medida que se le proporciona mas información (“La paloma está herida” o “La paloma tiene 2 días de vida”) el sistema modifica su estimación de probabilidad inicial, concluyendo que quizás esa paloma en concreto no pueda volar. A medida que aprenden más sobre los pingüinos y los petirrojos enjaulados o las aves con alas rotas, los programas escritos en Church revisan sus probabilidades. Googman dice que esta es la forma en que los seres humanos aprenden conceptos nuevos y “actualizan” los antiguos.
"Lo más genial que tiene esto es que nos permite construir un modelo cognitivo de una forma mucho más directa y transparente de lo que podíamos hacer antes", dice Nick Chater, profesor de ciencias cognitivas del University College de Londres. "Imaginar todas las cosas que el ser humano conoce y tratar de incluirlas en una lista es un trabajo interminable, y podría incluso ser una tarea infinita.” Pero el truco que está utilizando Goodman consiste en establecer algunas reglas básicas, y dejar que el sistema -de forma análoga al cerebro humano- utilice el cálculo probabilístico, ponga en la balanza todas las consecuencias e inferencias, y obtenga resultados a partir de eso. Se trata de un enfoque muy reciente, por lo que todavía no se conocen exactamente los inconvenientes que pueden aparecer cuando se profundice el análisis de sus posibilidades. Pero la opinión general es que Church y las ideas de Goodman pueden cambiar radicalmente el desarrollo de la IA. Dado el aparente estancamiento en el que se encuentra esta rama de la ciencia, este soplo de aire fresco seguramente será bienvenido. Quizás finalmente podamos tener sistemas capaces de realizar diagnósticos médicos o bursátiles que realmente funcionen. ¿No crees? -
¿Y tú, qué opinas?
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#1faq_32 jueves, 01 de abril de 2010, 16:51
entonces a los robots con este sistema si se les podra enseñar las 3 leyes de la robotica!
con este sistema de "aprendizaje y deduccion" podran determinar que es un ser humano y que implica hacerle daño (o por inaccion permitir que sufra daños).
lo de las ordenes y lo de autopreservarse ya se da por sentado en los robots actuales -
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#5Juan Antonio jueves, 01 de abril de 2010, 18:05
Fracaso+Fracaso=¿Éxito?, mmm quizá ese tipo deberia aplicarse a si mismo sus reglas de deduccion y probabilistica.
No me malinterpreten, no pretendo ser un aguafiestas, es un logro, lo es, pero su magnitud es muy cuestionable. Se habla de IA, cuando en realidad no es más que un tosco sistema de aprendizaje o, mejor dicho, sistema para llenar bases de datos automáticamente con información probablemente relevante. -
#6Invitado jueves, 01 de abril de 2010, 18:16
Creo que se deberían investigar y desarrollar inteligencias menos complejas, por ejemplo la forma en la que funciona el cerebro de un ratón o un gato y tratar de recrearlas en una máquina, ya habiendo dominado y entendido estas en su dimensión, podrá evolucionar dichas investigaciones hacia otros seres de pensamiento más complejo, por ejemplo los chimpances y de ahi para halla, si, la siguiente fase evolutiva del pensamiento. Pienso que los investigadores de estas ciencias van demasiado rápido y han olvidado que a la naturaleza le costo millones de años poner en la tierra un chimpance que hablara y que pensara en construir algo que le costo a la naturaleza millones de años solo en algunas d... Leer más
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#8radha2g jueves, 01 de abril de 2010, 18:57
#5Para tener un buen edificio tienes que empezar por una buena base. No importa como se haga el segundo piso si el primero puede derrumbarse.
No estoy seguro si en la realidad esto se aplica en todos los casos en el área de construcción pero creo que explique mi punto. -
#9smodd jueves, 01 de abril de 2010, 19:41
El problema con las tres leyes de Asimov es que se piensa que las maquinas con IA tiendan siempre a autopreservarse, es decir, a seguir viviendo cueste lo que cueste, pero que pasa si desea morir ahh entonces si mato a otro ser humano obviamente vendra otro ser humano y por no elegir seguir las primeras directivas me mataran ...se suicidó matando oro ser humano...
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#10trauts jueves, 01 de abril de 2010, 19:54
#9Pues no entendi muy bien lo que intentas decir, pero si se quiere suicidar y lo hace dejando que un humano lo haga pues aun asi no esta incumpliendo las leyes.
Porque esta preservando la vida de un humano al no defenderse que tiene prioridad sobre la ley de autopreservarse. -
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#15zitonguito jueves, 01 de abril de 2010, 21:51
#7..por eso el de las 3 leyes de Asimov
. por otro lado me parece un aceptable complemente entre las dos teorias primeramente establecidas, por lo que se tiene la hipotesis, hay que realizar los experimentos y comprobar los resultados.
Quiza se ve muy lejos aun la inteigencia artificial como nos las imaginamos en las ciencia ficcion, pero como todo es algo que debe ir evolucionando poco a poco y esto solo es un paso de esta evolucion.
Saludos -
#16imported_rafazed jueves, 01 de abril de 2010, 21:52
Me sentí identificado con este articulo, no se por que.
Pienso que para crear a una IA lo mas cercano a un humanos por el método del aprendizaje temprano, osea el educarlo como un niño pasando después como un adolescente, adulto, etc...
El problema es el tratar de crear IA pensante y razonaste como un ser humanos (o cercanos) de un solo golpe y eso lo veo imposible y la enseñanza paulatina y lenta seria mas efectiva a mi punto de vista pero esto se llevaría toda una vida humana (niño, adolescente, adulto)
En cuanto a la técnicas de las probabilidades se me hace buena idea si se aplica la técnica del aprendizaje de un humano común y corriente.
Mi ... Leer más -
#17imported_rafazed jueves, 01 de abril de 2010, 21:55
#16En cuento a las teorías de Asimov, pues la de no dañar a un ser humanos podemos dejarla y desechar las otras dos por si a caso. XD
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#20sebastian_cuento_sin_fin viernes, 02 de abril de 2010, 01:17
buenas que tema complejo o que juego peligroso no creen ? pero puede haber millones de especulaciones de nosotros y mas pero eso no impedira que estas personas hagan lo que quieran hacer. por otra parte yo los enviaria a estudiar el fondo del mar no les parece ? los enviaria a los planetas que nosotros no podemos llegar ya que la maquina seguiria funcionando de alguna manera; nosotros nos volvemos viejos y nos morimos no podemos estar en un lugar indefinidamente o constante pra estudiar un lugar. Cuando hablo de planetas imaginense de la luna en adelante señores. Saludos
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