Alan Turing

Alan Turing y la Inteligencia Articial

La inteligencia artificial• La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria, que a través de ciencias como

las ciencias de la computación, la matemática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de sistemas capaces de resolver problemas cotidianos por sí mismos, utilizando como paradigma la inteligencia humana.

• General y amplio como eso, reúne a amplios campos, los cuales tienen en común la creación de máquinas capaces de pensar. En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial» en 1956, y la definió como «... la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes

• Al igual que en la informática convencional, en la Inteligencia artificial tenemos una serie de elementos peculiares que la caracterizan y la diferencian. Para Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial, los cuales serán analizados a continuación.

• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.

• Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).

Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos comoeconomía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.

Categorias :• Búsqueda heurística. Podemos definir una heurística como un

truco o estrategia que limita grandiosamente la búsqueda de soluciones ante grandes espacios de problemas. Por lo tanto ante un problema, nos ayuda a seleccionar las bifurcaciones, dentro de un árbol, con más posibilidades, con ello se restringe la búsqueda aunque no siempre se garantiza una solución adecuada. Todo lo que se debe tener para que una heurística sea adecuada es que nos proporcione soluciones que sean lo suficientemente buenas. Además utilizando la heurística, no será necesario replantear un problema cada vez que se afronte, ya que si lo hemos planteado anteriormente, ésta sugerirá la forma en que se ha de proceder para resolverlo.

Representación del conocimiento. La representación es una cuestión clave a la hora de encontrar soluciones a los problemas planteados, y que además éstas sean adecuadas. Si analizamos más detenidamente el término y además dentro de la Informática, y más concretamente dentro de la Inteligencia Artificial, encontramos varias definiciones, como pueden ser las siguientes: según Barr y Feigenbaum, la representación del conocimiento es una combinación de estructuras de datos y procedimientos de interpretación que, si son utilizados correctamente por un programa, éste podrá exhibir una conducta inteligente.

La opinión de Fariñas y Verdejo será que la Inteligencia Artificial tiene como objetivo construir modelos computacionales que al ejecutarse resuelvan tareas con resultados similares a los obtenidos por una persona. Por ello, el tema central de esta disciplina es el estudio del conocimiento y su manejo. Y por último la opinión de Buchanan y Shortliffe apunta a que la Representación del Conocimiento en un programa de Inteligencia Artificial significa elegir una serie de convenciones para describir objetos, relaciones, y procesos en el mundo. Gran parte del esfuerzo realizado en la consecución de ordenadores inteligentes, según Rahael, ha sido caracterizado por el intento continuo de conseguir más y mejores estructuras de representación del conocimiento, junto con técnicas adecuadas para su manipulación, que permitiesen la resolución inteligente de algunos de los problemas ya planteados.

Otra característica a resaltar, es la inclusión en los programas de Inteligencia artificial, aunque por separado, de los conocimientos y la unidad que controla y dirige la búsqueda de soluciones. Dada esta disposición, en estos programas se hace fácil la modificación, ampliación y actualización de los mismos.El razonamiento que puede tener cualquier persona, ha demostrado ser una de las cosas más difíciles de modelar dentro de un ordenador. El sentido común, a menudo nos ayuda a prever multitud de hecho y fenómenos corrientes, pero como ya hemos dicho es muy complicado representarlos en un ordenador ya que los razonamientos, son casi siempre inexactos, dado que sus conclusiones y reglas en las que se basan solamente son aproximadamente verdaderas

Lenguajes, entornos y herramientas de Inteligencia Artificial En la Inteligencia Artificial, se han desarrollado diferentes lenguajes específicos para los diferentes campos de aplicación. Estos lenguajes en su mayoría cuentan con una serie de características comunes que podemos resumir de la siguiente forma: Este tipo de software ofrece una gran modularidad. Poseen gran capacidad de tomar decisiones de programación hasta el último momento, es decir cuando el programa ya está ejecutándose. Ofrecen grandes facilidades en el manejo de listas, y esto es importante, ya que las listas son la estructura más habitual usada para la representación del conocimiento en la Inteligencia Artificial

Facilitan la realización de ciertos tipos de deducción automática permitiendo también, la creación de una base de hechos, que es el lugar donde se recogen los datos iniciales del problema a resolver y también los resultados intermedios una vez obtenidos. Permite el uso simultáneo de estructuras que incorporan conocimiento declarativo y conocimiento procedimental. Tienen una marcada orientación gráfica. Además, las herramientas de Inteligencia artificial, permiten hacer un seguimiento de todos los cambios realizados a lo largo de toda la sesión Disponen herramientas capaces de desarrollar programas que son capaces de comprender otros programas y también de realizar modificaciones sobre ellos.

Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia artificialSistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas yaprendizajeSistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razona y actuar.Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes.Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos

El test de Alan Turing

El test de Turing (o prueba de Turing) es una prueba de la habilidad de una máquina de exhibir un comportamiento inteligente similar, o indistinguible, del de un humano. Alan Turing propuso que un humano evaluara conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina diseñada para generar repuestas similares a las de un humano. El evaluador sabría que uno de los miembros de la conversación es una máquina y todos los participantes serían separados de otros. La conversación estaría limitada a un medio únicamente textual como un teclado de computadora y un monitor por lo que sería irrelevante la capacidad de la máquina de transformar texto en habla. En el caso de que el evaluador no pueda distinguir entre el humano y la máquina acertadamente (Turing originalmente sugirió que la máquina debía convencer a un evaluador, después de 5 minutos de conversación, el 70% del tiempo), la máquina habría pasado la prueba. Esta prueba no evalúa el conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder preguntas correctamente, solo se toma en cuenta la capacidad de ésta de generar respuestas similares a las que daría un humano.

Turing propuso esta prueba en su ensayo “Computing Machinery and Intelligence” de 1950 mientras trabajaba en laUniversidad de Mánchester (Turing, 1950; p. 460).Inicia con las palabras: “Propongo que se considere la siguiente pregunta, ‘¿Pueden pensar las máquinas?’”. Como es difícil definir la palabra “pensar”, Turing decide “reemplazar la pregunta con otra que está estrechamente relacionada y en palabras no ambiguas.”,  la nueva pregunta de Turing es: “¿Existirán computadoras digitales imaginables que tengan un buen desempeño en el juego de imitación?". Turing creía que esta pregunta sí era posible de responder y en lo que resta de su ensayo se dedica a argumentar en contra de las objeciones principales a la idea de que “las máquinas pueden pensar”.Desde 1950, la prueba ha servido de influencia y criticada, además de ser esencial en el concepto de la filosofía de la inteligencia artificial.

La “inteligencia maquinaria” ha sido un tema que investigadores del Reino Unido han seguido desde 10 años antes de que se fundara el campo de investigación de la inteligencia artificial (IA) en 1956. Era un tema comúnmente discutido por los miembros del “Club de la razón”, grupo informal de investigadores cibernéticos yelectrónicos británicos que incluía a Alan Turing.Turing, en particular, había estado trabajando con el concepto de la inteligencia maquinaria desde al menos 1941,una de las primeras menciones de la “inteligencia computacional” fue hecha por Turing en 1947.En el reporte de Turing llamado “maquinaria inteligente”,él investigó “la idea de si era, o no, posible para una máquina demostrar un comportamiento inteligente y como parte de su investigación, propuso lo que se puede considerar como un predecesor de sus pruebas futuras:No es difícil diseñar una máquina de papel que juegue bien ajedrez. Hay que conseguir 3 hombres como sujetos para el experimento. A,B y C. A y C son dos jugadores malos de ajedrez mientras que B es el operador de la máquina. … Se usan dos cuartos con algún arreglo para transmitir los movimientos y se lleva a cabo un juego entre C y ya sea A o la máquina. C puede tener dificultad al decidir contra quien está jugando.

El primer texto publicado escrito por Turing enfocado completamente en la inteligencia de las máquinas fue “Computing Machinery and Intelligence”. Turing inicia este texto diciendo “Me propongo tomar en cuenta la pregunta ‘¿Pueden pensar las máquinas?’”.Turing menciona que el acercamiento tradicional es empezar con definiciones de los términos “máquina” e “inteligencia”, decide ignorar esto y empieza reemplazando la pregunta con una nueva, “que está estrechamente relacionada y en palabras no ambiguas”.Él propone, en esencia, cambiar la pregunta de “¿pueden las máquinas pensar?” a “¿Pueden las máquinas hacer, lo que nosotros (como entidades pensantes) hacemos?”. La ventaja de esta nueva pregunta es que “dibuja un límite entre las capacidades físicas e intelectuales del hombre."Para demostrar este acercamiento, Turing propone una prueba inspirada en el “Juego de imitación”, en este entraban un hombre y una mujer a cuartos separados y el resto de los jugadores intentaría distinguir entre cada uno por medio de preguntas y leyendo las respuestas (escritas a máquina) en voz alta. El objetivo del juego es que los participantes que se encuentran en los cuartos deben convencer al resto que son el otro. (Huma Shah argumenta que Turing incluye la explicación de este juego para introducir al lector a la prueba de pregunta y respuesta entre humano y máquina) Turing describe su versión del juego de la siguiente manera:

Nos hacemos la pregunta, “¿Qué pasaría si una máquina toma el papel de A en este juego?” ¿Se equivocaría tan frecuentemente el interrogador en esta nueva versión del juego que cuando era jugado por un hombre y una mujer? Estas preguntas sustituyen la pregunta original “¿Pueden pensar las máquinas?”Más adelante en el texto se propone una versión similar en la que un juez conversa con una computadora y un hombre.A pesar de que ninguna de las versiones propuestas es la misma que conocemos hoy en día, Turing propuso una tercera opción, la cual discutió en una transmisión de radio de la BBC, donde un jurado le hace preguntas a una computadora y el objetivo de la computadora es engañar a la mayoría del jurado haciéndolo creer que es un humano.El texto de Turing consideraba nueve objeciones putativas las cuales incluyen a todos los argumentos mayores, en contra de la inteligencia artificial, que habían surgido en los años posteriores a la publicación de su texto (ver “Computing Machinery and Intelligence”).

En 1966, Joseph Weizenbaum creó un programa que aseguraba pasar la prueba de Turing. Este programa era conocido como ELIZA y funcionaba a través del análisis de las palabras escritas por el usuario en busca de palabras clave. En el caso de encontrar una palabra clave, una regla que transformaba el comentario del usuario entra en acción y se regresaba una oración resultado. Si no se encontraba alguna palabra clave, ELIZA daba una respuesta genérica o repetía uno de los comentarios anteriores. Además, Weizenbaum desarrolló a ELIZA para replicar el comportamiento de un psicoterapeuta Rogeriano lo que permitía a ELIZA (asumir el rol de alguien que no conoce nada del mundo real”. El programa fue capaz de engañar a algunas personas haciéndolas creer que hablaban con una persona real e incluso algunos sujetos fueron “muy difíciles de convencerles de que ELIZA no era humana”. Como resultado, ELIZA es aclamado como uno de los programas (probablemente el primero) en pasar la prueba de Turing,aunque esto es muy controvertido

El test de Turing está considerado como la prueba de fuego de la inteligencia artificial. Antes de suicidarse en 1954, tras la humillante condena por su homosexualidad, el padre de las ciencias de la computación (el mismo que descifró el código de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial) dejó lista la prueba que serviría para responder a la pregunta del siglo: «¿Puede una máquina pensar?».Año tras año, y van ya 60, un grupo de jueces someten a un intenso bombardeo de preguntas a una serie de cobayas, conectados por ordenador. Los jueces teclean e intentan hilar una conversación con su interlocutor invisible. Al final deciden si creen que han estado interaccionando con un ser humano o con una máquina.

Por primera vez desde que Alan Turing diseñó el test, un programa de ordenador ha logrado convencer a más del 30% de los jueces de que era «genuinamente humano». Se trata de un chatbot (robot programado para charlar online) que obedece al nombre de Eugene Goostman. El programa fue capaz de convencer al 33% de los jueces que participaron en la prueba en la Royal Society de que estaban chateando con un niño ucraniano de 13 años, respondiendo a preguntas sobre su infancia en Odessa, revelando su desdén por La guerra de las Galaxias o su pasión por las canciones de Eminem

FINpor Diego Carreiras

FIN