La inteligencia artificial
Los ordenadores se adentran en el mundo de la incertidumbre y la ambigüedad
A estas alturas del siglo XX no existe la menor duda de que la aparición del computador (u ordenador, según la tradición francesa) digital, ha tenido una influencia decisiva en el avance tanto de la ciencia como de la tecnología. En poco más de 30 años el computador ha cambiado irreversiblemente la forma de acometer la mayoría de los problemas.Uno de los éxitos más recientes que ha producido el perfeccionamiento y aumento de capacidad de los computadores está siendo, y lo será probablemente más en el futuro, el intento de acercamiento de sus formas de funcionamiento y uso a las de la mente humana. Estos esfuerzos, que comenzaron de forma un poco visionaria, a la vez que el computador digital daba sus primeros y balbucientes pasos, fueron considerados una ciencia nueva y bautizados en 1956 en Estados Unidos con el nombre de inteligencia artificial (IA).
De una manera un poco más formal, pero no exhaustiva, se puede considerar a la inteligencia artificial como aquella parte de la ciencia informática que trata de procesos de tipo simbólico que involucran complejidad, incertidumbre y ambigüedad, es decir, procesos similares a aquellos que el ser humano encuentra, en su quehacer diario, y a los que aquélla intenta enfrentarse con análogos bagajes.
Esta forma de plantear y resolver los problemas difiere notoriamente de los métodos de cálculo empleados en la resolución de problemas científicos y de ingeniería, donde los procesos son principalmente numéricos y responden a esquemas algorítmicos en los que las secuencias de operaciones están perfectamente definidas y conducen a determinadas soluciones un número finito de pasos. En I, por el contrario, los problemas involucran principalmente palabras y conceptos, los procesos de resolución están basados en procedimientos de búsqueda empírica o heurística, las operaciones intermedias aparecen inmersas de forma implícita, y, a semejanza humana, pueden ser perfectamente tolerables, en determinados casos, respuestas y decisiones que podrían considerarse erróneas, o cuando menos incompletas o imprecisas.
Una frontera poco clara
Aunque no existe en estos momentos una frontera clara entre la investigación en lo que se considera inteligencia artificial y lo que se podría llamar informática tradicional o convencional, bien porque la IA utiliza muchas de las técnicas, formas y resultados de la informática convencional, o bien sobre todo, porque les estadios más avanzados de ambas tienden a solaparse en buena medida, se podría hacer un esfuerzo de abstracción y estereotipar los que se pueden considerar procedimientos y normas características de cada una de estas modalidades.
De esta forma, aparte de las diferencias ya mencionadas, se puede citar como fundamental la diferente estructura que en ambas concepciones se le asigna a las estructuras de control y de información que intervienen en el proceso de resolución de un problema. Así, mientras que en la informática convencional la información y el control aparecen integrados y contundidos en una misma estructura, en IA los mecanismos que controlan la búsqueda aparecen perfectamente separados del dominio de conocimientos. De. esta manera ambos dominios pueden ser modificados de forma independiente mediante la adición o corrección de reglas o conocimientos respectivamente, en un contraste con los programas tradicionales en los que un pequeño cambio realizado en una parte del programa suele incidir y provocar alteraciones en gran parte del resto.
Esa flexibilidad para la actualización y crecimiento de los sistemas de IA es precisamente lo que constituye uno de los principales apoyos de su prometedor futuro, ya que, aparte de las obvias ventajas que ello supone, constituye, en sí mismo, el principal soporte para conseguir que el sistema pueda aprender por sí solo, infiriendo nuevas reglas o ampliando su base de conocimientos.
Todas las características mencionadas hacen que en el caso de la IA desaparezca en buena parte el determinismo y rigidez algorítmica que caracteriza a la programación convencional. En IA el programa indica al ordenador lo que debe hacer sin especificarle cómo debe hacerlo. En las diferencias que se establecen entre el cómo y el porqué de llegar a ciertas conclusiones y conocimientos están, según R. Davis, del MIT, las características que separan a ambas formas de programación.
A pesar de que el deseo del hombre de crear artefactos inteligentes o máquinas de discurrir viene do! antiguo, y a pesar también de que los primeros esfuerzos relacionados con la moderna IA datan de mediados de los cincuenta de este siglo, hace solamente unos años -a partir de los ochenta- se han dado las circunstancias que han producido el lanzamiento de esta nueva tecnología, transportándola incluso a las primeras páginas de la prensa no especializada. En el centro de tales circunstancias existe un hecho fundamental: el cambio de actitud experimentado por los investigadores en dicho campo, que, de considerar el conjunto de esquemas y arquitectura lógica de un programa inteligente como la fuente de poder del programa, pasaron a descubrir que, al igual que ocurre con el hombre, la capacidad para resolver tareas depende de la cantidad y calidad del conocimiento que sobre cada una de esas tareas se posea, y no tanto de las reglas puramente formales del razonamiento. Es decir: los cono, cimientos sobre el contexto en el que se desarrolla una acción son fundamentales para su entendimiento, y sin ellos las técnicas de
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razonamiento resultan casi siempre insuficientes.De esta manera el conocimiento ha pasado de ser de capital importancia, y el énfasis ha cambiado desde paradigmas basados en la inferencia a paradigmas basados en el conocimiento. Para estos estudios el conocimiento se considera compuesto de hechos y heurística. Los hechos constituyen el cuerpo de información disponible, públicamente compartido y generalmente admitido como tal por los expertos, sobre el tema en cuestión. La heurística de un tema es el conjunto de reglas de buen juicio, de adivinación, de conjetura, que, sin estar ampliamente discutidas o totalmente justificadas, son utilizadas por los expertos para su toma de decisiones e interpretaciones de hechos.
Así las cosas, tres son las líneas fundamentales de investigación sobre IA en estos momentos y que, obviamente, atañen al conocimiento: su representación, su utilización y manejo y su adquisición. En cuanto a su representación, el objetivo es caracterizar el conocimiento bajo la forma de estructuras simbólicas de datos, susceptibles de ser manejadas por un ordenador y que resulten flexibles y fáciles de modificar. En cuanto a la utilización y manejo del conocimiento, la dificultad reside en los procedimientos de inferencia y en la incorporación de reglas heurísticas que permitan un funcionamiento eficiente que evite el crecimiento combinatorial implícito en los procedimientos exhaustivos o de fuerza bruta, es decir, los que analizan todas las posibilidades de ocurrencia de un suceso. En cuanto a su adquisición, el problema se centra en el hallazgo de procedimientos que permitan que el conocimiento de un determinado campo pueda ser adquirido sistemáticamente para ser utilizado por un ordenador y que todo el proceso de captación pueda ser realizado por un programa que funcione de forma autónoma.
Lenguaje y visión
Establecidas estas líneas es fácil deducir que estas investigaciones se concreten en trabajos sobre temas tales como entendimiento del lenguaje natural y visión artificial, estudio de mecanismos de inferencia, y manejo y modificación de bases de datos y conocimientos. Como se verá, las aplicaciones industriales de estas líneas de investigación son diversas e interesantes y fuertemente interrelacionadas. Los progresos hasta ahora logrados en las diferentes líneas son de diversa suerte, y, aunque las realizaciones son todavía escasas, hay que juzgar esta tecnología más por ufias promesas que se consideran alcanzables que por unos resultados de rendimiento inmediato.
Cuando todas estas líneas hayan ofrecido los resultados que st esperan, y sólo entonces, se estará cerca de conseguir la realización del proyecto que en estos momentos aparece como la unión de todas ellas y cumbre de la IA: el robot inteligente. En este sentido es conveniente destacar que los robots hasta ahora existentes responden más bien al esquema de dispositivos que, aunque sofisticados, están diseñados de acuerdo con lo que llamábamos informática convencional, es decir, son artefactos programados algorítmicamente y que realizan acciones repetitivas.
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