Cuando la mayoría de la gente piensa en inteligencia artificial IA, piensa en HAL 9000 de "2001: A Space Odyssey", datos de "Star Trek" o, más recientemente, el androide Ava de "Ex Machina". Pero a una computadoracientífico, eso no es necesariamente la IA, y la pregunta "¿qué es la IA?" puede ser complicada.
Uno de los libros de texto estándar en el campo, escrito por los informáticos de la Universidad de California Stuart Russell y el director de investigación de Google, Peter Norvig, clasifica la inteligencia artificial en cuatro categorías amplias:
Las diferencias entre ellos pueden ser sutiles, señala Ernest Davis, profesor de informática en la Universidad de Nueva York. AlphaGo, el programa informático que derrotó a un campeón mundial en Go, actúa racionalmente cuando juega el juego juega para ganar. Pero no necesariamente piensa de la forma en que lo hace un ser humano, aunque se involucra en algunas de las mismas tareas de reconocimiento de patrones. De manera similar, una máquina que actúa como un humano no necesariamente se parece mucho a las personas en la forma en queprocesa la información.
- máquinas que piensan como humanos
- máquinas que actúan como humanos
- máquinas que piensan racionalmente
- máquinas que actúan racionalmente.
Incluso Watson de IBM, que actuaba como un humano cuando jugaba Jeopardy, no estaba usando nada parecido a los procesos racionales que usan los humanos
tareas difíciles
Davis dice que usa otra definición, centrada en lo que uno quiere que haga una computadora. "Hay una serie de tareas cognitivas que las personas hacen fácilmente, a menudo, de hecho, sin ningún pensamiento consciente, pero que son extremadamente difíciles de programar.en computadoras. Los ejemplos arquetípicos son la visión y la comprensión del lenguaje natural. La inteligencia artificial, como yo la defino, es el estudio de lograr que las computadoras lleven a cabo estas tareas ", dijo.
La visión por computadora ha avanzado mucho en la última década: las cámaras ahora pueden reconocer rostros en el encuadre y decirle al usuario dónde están. Sin embargo, las computadoras aún no son tan buenas para reconocer rostros y la forma en que lo hacenes diferente de la forma en que lo hacen las personas. Una búsqueda de imágenes de Google, por ejemplo, solo busca imágenes en las que el patrón de píxeles coincide con la imagen de referencia. Los sistemas de reconocimiento facial más sofisticados miran las dimensiones de la cara para compararlas con imágenes que podríanno deben ser simples fotos cara a cara. Los seres humanos procesan la información de manera bastante diferente, y cómo funciona exactamente ese proceso sigue siendo una cuestión abierta para los neurocientíficos y los científicos cognitivos.
Sin embargo, otras tareas están resultando más difíciles. Por ejemplo, Davis y el profesor de psicología de la NYU Gary Marcus escribieron en Communications of the Association for Computing Machinery sobre tareas de "sentido común" que las computadoras encuentran muy difíciles. Un robot que sirve bebidas, por ejemplo, se puede programar para reconocer una solicitud de uno, e incluso para manipular un vaso y servir uno. Pero si una mosca aterriza en el vaso, la computadora todavía tiene dificultades para decidir si verter la bebida y servirla o no.
sentido común
El problema es que gran parte del "sentido común" es muy difícil de modelar. Los científicos informáticos han adoptado varios enfoques para solucionar ese problema. Watson de IBM, por ejemplo, pudo hacerlo muy bien en Jeopardy! Porque tenía una enormebase de datos de conocimientos con la que trabajar y algunas reglas para unir palabras para hacer preguntas y respuestas. Watson, sin embargo, tendría dificultades con una simple conversación abierta.
Más allá de las tareas, sin embargo, está la cuestión del aprendizaje. Las máquinas pueden aprender, dijo Kathleen McKeown, profesora de ciencias de la computación en la Universidad de Columbia. "El aprendizaje automático es una especie de IA", dijo.
Algunas máquinas de aprendizaje funcionan de manera similar a como lo hacen las personas, señaló. Google Translate, por ejemplo, utiliza un gran corpus de texto en un idioma determinado para traducir a otro idioma, un proceso estadístico que no implicabuscando el "significado" de las palabras. Los humanos, dijo, hacemos algo similar, ya que aprendemos idiomas al ver muchos ejemplos.
Dicho esto, Google Translate no siempre lo hace bien, precisamente porque no busca significado y, a veces, puede ser engañado por sinónimos o connotaciones diferentes.
Un área en la que McKeown dijo que está avanzando rápidamente es la de resumir textos; los sistemas para hacerlo a veces son empleados por bufetes de abogados que tienen que pasar por muchos procesos.
McKeown también cree que los asistentes personales son un área que probablemente avanzará rápidamente. "Vería la película 'Ella'", dijo. En esa película de 2013 protagonizada por Joaquin Phoenix, un hombre se enamora de un sistema operativo que tieneconciencia.
"Inicialmente no quería ir a verlo, dije que era totalmente ridículo", dijo McKeown. "Pero realmente lo disfruté. La gente está construyendo estos asistentes de conversación y tratando de ver hasta dónde podemos llegar".
El resultado es que existen IA que pueden manejar ciertas tareas, al igual que las IA que parecen casi humanas porque tienen una gran cantidad de datos con los que trabajar. Los científicos informáticos han tenido menos éxito en crear una IA que pueda pensar de la manera en que nosotrosesperar que un ser humano actúe o actuar como un humano en situaciones más que muy limitadas.
"No creo que estemos en un estado en el que la IA sea tan buena que haga cosas que no habíamos imaginado que iba a hacer", dijo McKeown.
Recursos adicionales
- Comunicaciones del ACM: Razonamiento con sentido común y conocimiento con sentido común en inteligencia artificial
- Stuart Russell, Universidad de California, Berkeley : Preguntas y respuestas: El futuro de la inteligencia artificial