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POSICION FILOSOFICAY

ESTADO TECNOLOGICO DElA INTEllGENCIAARTIFICIAL

Luis Guillermo Restrepo

El objeto del presente articulo as, en primerlugar, mostrar un marco filosofico en el cual,a juicio del auter, se mueve la investigacion

,en Inteligencia Artificial (I. A.), al parecerdiferente a la vision de la inteligencia que setiene popularmente par "sentido comun".El enfoque se basa en una confianza en loslogros de la I. A. a largo plaza. En segundolugar, presentar un resumen del estado actualen cuanto a primeros logros y areas de expro-raci6n.

Muchos investigadores, coma Roger Schankvan dos aspectos al responder que es la I. A.:Una ciencia y una tecnologla que se tratan dedesarrollar (1). Aunque la I. A. aun no se pue-de considerar coma una ciencia, al tratar dedarle forma a esta, a partir de teorfas fragmen-tarias, se van obteniendo implicaciones filoso-ficas y resultados tecnologicos, coma he tra-tado de esquematizar en la figura 1.

COMPORTAMIENTOINTELlGENTE

ana'i,is e

'" ho speeeion

reflexion

Supuesto filos6fico impl icito en la I. A.

A mi juicio, el principal supuesto filosoficoimplfcito en la I. A. consiste en asignar a algu-nas de las tareas que requieren de la inteligen-cia humana un status manes IImisterioso" queel asignado tradicionalmente.

A pesar del interes y publicidad que hay actual-menta acerca de la I. A., es precise reconocerque estamos aun en la infancia de esta disci-plina y sus logros hasta ahora son mas bienIimitados.

AsI 10expresan algunos investigadores:"La I. A. es un campo en donde el desacuerdoes mas comun que la teorfa solida, y las ideasinteresantes mas comunes que los programasde computador refinados. Aun as!, va toman-do forma un nucleo teorico y prcktico acepta-do (aunque no universalmente aceptado)" (2).

T EORIAS

es true turae ion

«CIENCIA»

Revista Universidad Eafit - No. 62 15

Siendo optimistas respecto al progreso en eldesarrollo de la I. A. esperamos que el referidocuerpo de teorfas se vaya estructurando hastaformar, a largo plaza, una teorfa formal de lascapacidades demostradas par los seres inteligen-tes. Esto es interesante, ya que en el tendo seaparta de una idea preconcebida muy popular,idea que podemos caracterizar con el esquemade pensamiento siguiente:

Hipotesis A: La mayor manifestacion de inteli-gencia que puede existir corresponde al serhumane. Las demas, coma las inteligencias delos animales son necesariamente inferiores.

Conclusion A: Los posibles logros de la I. A.son solamente aproximaciones siempre burdasa ese ideal constitufdo par la inteligencia huma-na.

Este esquema IIA" parece razonable a primeravista, pero tratan~ de demostrar que es mascor recto el siguiente, bastante opuesto en suconclusion.

Hipotesis B: Con base en los comportamien-tos inteligentes exhibidos par humanos y ani-males, es posible inducir una teorfa de la inte-Iigencia, cuyos modelos pueden ser posterior-mente investigados y desarrollados en abstrac-to, sin mucha referenciaa la existencia de entesque posean los comportamientos obtenidos parla teorfa.

Asl los modelos teoricos pueden trascender lascapacidades de los entes conocidos y guiarnosen el diseno de nuevos sistemas.

Conclusion B: Las conductas inteligentes dehumanos y animales son solamente aproxima-ciones mas 0 menos burdas a ese ideal consti-tu fdo par los modelos posibles de la teorfa.

Quiero Ilamar la atenci6n sabre la diferenciaentre los esquemas "A" y "8", y sabre elhecho siguiente: A pesar de que a primera vista,para la mayorfa de la gente, puede resultar mascomprensible la conclusion A. Considero que alargo plaza el esquema "8" tendra cada velmas acogida, y solamente este esquema puedepermitir desarrollos interesantes.

El esquema "A" esta limitado par definicion;pero el desarro!lo de la I. A. se encargara de

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desplazar la opipion general hacia el esquemaliB".

Argumentos:

1. Ejemplos de otras disciplinas:

Si observamos el desarrollo de otras disciplinascoma la electronica, vemos gue aunque losobjetos de estudio de que se ocupo inicialmen-te (como bloques de materia, bobinas, etc.)tienen un comportamiento electrico comple-jo y limitado, lu&~ se trasciende ese tipo deobjetos y se lIega a la concepcion de modelosideales coma "resistencia", "inductancia","capacitancia", "amplificador ideal", etc. y sepueden imaginar otros tipos de comportamien-tos electricos aunque no se conozcan objetosnaturales que los posean. Una analoga direc-cion podra tomar la I. A.

2. Oinamismo de la investigacion cientffica:

El (mpetu propio de la investigacion teoricatrata siempre de superar las aparentes limita-ciones de 10 conocido, buscando nuevas gene-ralizaciones y alternativas.

As!, la investigaci6n en I. A. busca: caracteri-zar 10 esencial del comportamiento inteligen-te, dilucidar los posibles mecanismos de dichocomportamiento, y reproducir esos mecanis-mos en maquinas. En este proceso, de maneranatural, surge la concepcion de otros mecanis-mos alternatives que, aunque parezcan no ocu-rrir en la naturaleza, se ven coma teoricamentecapaces de exhibir tambien un comportamien-to inteligente, y, tal vel, de manera mas eficien-te que los sistemas "naturales".

3. Hip6tesis sabre posibilidad de otros seresintel igentes:

Ouienes aceptan coma posible la existencia deseres extraterrestres inteligentes, deben admitirque aunque, en el mejor de los casos, espera-mos tener con ellos elementos de similitudque nos permitan tanto clasificar a dichos seresen nuestra misma categorl a coma cornunicar-nos con ellos, tambien habra diferencias cuali-tativas y cuantitativas entre la inteligencia deesos seres y la humana.

4. Antropocentrismo de la hipotesis y conclu-sion /lA":

Examinando el asunto con mas elementos dejuicio, la hipotesis "A" se nos revela de moti-vacion antropocentrica, similar a la teorla queconsideraba a la tierra coma centra del uni-verso.

Nuestros puntos de vista iniciales son a menu docondicionados par las circunstancias particu la-res en que nos tOGavivir, par nuestro ancestroy cuerpo biologicos, y par nuestras experien-cias, que en este caso se manifiestan asl:

Los unicos seres de que tenemos conocimientodirecto, conciencia, £omos nosotros mismos, demanera individual y esencialmente incomunica- .ble: Solo uno mismo sabe coma es eso de seruno mismo(3). As! que asumir que otro serpueda tener conciencia y otros sentimientosafines solo 10admitimos par la semejanza entreesos seres y nosotros mismos, tanto en aspectoffsico coma en comportamiento, y mientrasmas cercanos en la escala biologica mas conce-demos alas animales sentimientos y funciona-miento mental 0 cerebral similares a los nues-tros: imaginamos la tristeza de un perro e inclu-sive de un pajarito, pero nos cuesta mas trabajopensar que una cucaracha pueda senHr algasimilar. Y todo esto es sumamente apriorlstico,ya que aun no comprendemos de manera ana-Iftica, funcional, interna, que significan lossentimientos, la conciencia 0 la inteligencia.

Con mayor razon no podemos admitir, de bue-nas a primeras, que una maquina pueda poseeralga siquiera semejante a cualidades humanastan preciadas y tan IIhumanas" coma: concien-cia, sentimientos e inteligencia.

Sin embargo, siendo estrictamente consecuen-tes tampoco tenemos evidencia directa de laconciencia de dtras personas, las unicas evi-dencias son indirectas: esas personas tienen unorigen biologico igual al m (0, son ffsicamenteiguales, y su comportamiento tambien es igual.A pesar de 10 indirecto de esas evidencias, muypocos caen en el solipsismo de creerse los uni-cos existentes conscientes. Respecto alasmaquinas, la prueba de Turing podra aportarla evidencia behaviorista, las demas evidenciasde inteligencia no parecen tan cruciales.

5. Limitaciones humanas:

El ejercicio de comportamientos inteligentesque puede tener un ente, esta limitado par su

capacidad de interaccion, que podemos consi-derar dividida en dos: Su Espacio Perceptivo,entendido coma el conjunto de senales quepuede percibir, y su Espacio Pragmatico, 0 seasus actuaciones posibles sabre el universo.Ahora bien, 10 que esto implica es que el serhumano esta Iimitado a percibir ciertos tiposde senales (y anchos de banda de estas, comasonidos audibles; luz visible, etc.) que sabemosson bastante limitados. Para poder ampliar suespacio perceptivo debe utilizar trasductoresque conviertan desde el espacio ampliado a suespacio limitado (par ejemplo, de radiacioninfrarroja a imagenes visibles) y en sentidoinverso en cuanto a au espacio pragmatico. Lamaquina puede pues ejercer su comportamien-to inteligente en espacios mucho mayores, demanera directa.

En resumen:

Vemosque podemos considerar la inteligenciacoma un cuerpo de comportam ientos potencia-les que cubren una amplia gama teorica, cuali-tativa y cuantitativa, y que son susceptibles derealizarse en seres concretos (animales, huma-nos, maquinas, extraterrestres, etc.) de maneraexacta 0 aproximada. .

Creo que no es muy productivo continuar lainterminable discusion acerca de si pueden 0no pensar las maquinas, pues esto ya ha sidobastante tratado, y al parecer, los argumentosen pro y en contra no son convincentes parauno u otro bando y se lIega a posiciones juzga-das de fe par el bando opuesto.


El principio de larry Tesler que dice: IICuan-do una funcion mental ha sido programadaen computador, la gente deja de considerarlacoma ingrediente esencial del 'verdadero' pen-samiento: la I. A. es 10que aun no se ha logra-do"(4), parece encerrar una verdad de hecho.

Considero mejor construi r y utilizar alga, quediscutir 0 polem izar sabre coma interpretarloy denom inarlo.

Principales Productos Actuales

Ahora bien, (que ha constru Ido la I. A. que seaya utilizable?

Se hart logrado varies sistemas interesantes enel campo de investigacion, aunque son menDslog productos lanzados a la arena comerciale industrial.

Oebemos reconocer que, asl halla varies pro-ductos comerciales utiles atribu (dos a la I. A.,son log pioneros de este tiro de sistemas yquedan muchas mejoras par hacer.

En estado de primeras penetraciones en el mer-cado, podemos citar log siguientes sitemas, parlog nombres mas conocidos, aunque a vecesse confunden sus aspectos en una sola imple-mentacion:

- Interfaces de lenguaje natural: Son subsis-temas que permiten al usuario comunicarse conla maquina en un dialogo mas natural 0 "huma-no" que los lenguajes restringidos y formaliza-dos utilizados en los programas tradicionales.

Un module de estos tiene aplicacion comacomponente de otros .sistemas de software:Puede ser simplemente el interface frontal(front end) que ve el usuario de una aplicacioncuya tarea central puede ser en SI poco rela-cionada con el lenguaje coma tal, par ejemplo:consultar informacion de una base de dates,resolver un problema matematico, disenar unobjeto, etc.; 0 la tarea del sistema puede cen-trarse en el lenguaje en SI, par ejemplo: produ-cif resumenes de narraciones, traducir idiomas,responder preguntas sabre una narracion, etc.Coma ejemplos concretes podemos mencio-nar el INTEllECT, interface que permiteconsultar bases de dates en un ingles natural,y el Unix Consultant que permite al usuario


un dialogo tambien natural con el sistemaoperacional Unix.

- Sistemas lIamados lIexpertos" que, utilizan-do una base de conocimientos sabre un domi-nio limitado dell saber, resuelven consultassiguiendo razonamientos similares a log quehace un experto en el tema.

-

Estos sistemas se hart aplicado a muchas espe-cialidades, coma: diagnostico medica, repara-cion de equipos, prospeccion minera, etc.

En este memento son ya muy numerosos yprefiero no mencionar algunos en particu larpara no ser inequitativo en su apreciacion.

- Sistemas basados en Conocimientos (Know-ledge-based systems): estrictamente esta deno-minacion es bastante extensa y cobija prckti-camente todo sistema que utilice una Ifbase deconocimientos" coma componente esencialpara guiarse en la solucion de determinadatarea. Sin pecar mucho se usa esta denomina-cion coma sinonimo de sistemas de I. A.

Existen en aplicaciones de diverges dominios,par ejemplo: Sistemas para el diseno de circu i-tos integrados VlSI conocidos coma Ifcompi-ladores para silicio", log cuales, a partir de unadescripci6n logica del funcionamiento desea-do en un nuevo circuito, sintetizan el circuitoagiIizando inmensamente el rase deconcep-cion a circuito real.

- Herramientas de software para I. A.: Losmenciono aqu( par estar relacionados con laI. A., aunque ellas en s( pueden no estar hechascon tecnicas de I. A. Se trata delenguajes ysistemas que facilitan la elaboracion de apli-caciones basadas en conocimientos, tales comasistemas expertos, par ejemplo: editores parareglas de inferencia, sistemas que inducen reglas

~ a partir de una serie de ejemplos 0 casos par-ticulares (como el sistema Radial de la compa-n(a Radian), mecanismos de inferencia despro-vistas de base de conocimientos, de propositogeneral (como el Emycin), etc.

Los sistemas Robot actuales, que alguienpodda esperar en esta lista, dad a su pu blicidady penetracion en algunas industrias, realmenteno se deben dasificar par ahora dentro de loglogros de la I. A. puesto que en general noposeen capacidades sensoriales ni de software

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10 sufidentemente sofisticadas, son tan solomanipuladores 0 herramientas flexibles, progra-mables (y algunas de las cuales requ ieren super-vision constante de un operador humano); peroaun muy aisladas sensorialmente del media, ypoco 0 nada lIinteligentes". Par 10 tanto sonmas bien logros de la mecanica y los servome-canismos.

Il1vestigacionesGenericas Actuales:

Tambien en cuanto a temas de investigacion nose puede hacer una discriminacion neta, ya quelos diversos aspectos mencionados a continua-cion se entremezclan unos con otros - despuesde todo la inteltgencia se manifiesta coma unaamalgama de capacidades:

Razonamiento L6gico: La mecanizaci6n delrazonamiento monotoriico, que consiste sola-mente en encadenamiento de silogismos 0reglas de inferencia, -bien sea desde la verifica-cion de premisas hacia la deducci6n de unaconclusion, 0 desde la verificacion de una con-clusion hacia la induccion de unas premisas-ha sido exitosa, aunque hay que reconocer queeste tipo de razonamiento tiene aplicacioneslimitadas en la inteligencia humana, condicio-nadas a que haya tanto informacion comareglas de inferencia confiables y absolutas.

Otras complejidades del razonamiento, comala no-monotonica (cuando nueva informacioncuestiona la anterior), y el razonam iento con


informacion no confiable continuan siendomateria de investigacion.

Muchos centres de investigacion se ocupan deestos temas.

Heurlstica: La utilizacion de principios heurls-ticos para guiar el comportamiento ha sidefrucHfera en varies sistemas. Coma ejemplotlpico se pueden mencionar AM (automatedmathematician) y Eurisko(5), desarrollados parD. Lenat.

Este mecanismo tiene gran potencialidad deaportar resultados practicos sumamente utilesy par esto se continua investigandolo. Un ras-go interesante es que se presta para un buclerecursive, ya que los principios heun'sticos nosolo gulan, par ejemplo, la utilizacion de reglas,0 la adquisicion de conocimiento, sine que pue-den guiar tambien la utilizaci6n de los princi-pies heurlsticos.

Estas investigaciones se Ilevan a cabo en variescentres, en especial en la Universidad de Stan-ford y en el MCC (Microelectronics a~Compu-ter technology Corporation, que de ciertomodo es la respuesta estadounidense al ICOTjapones) .

Representacion del Conocimiento: Es un cam-po en donde se desean progresos, rues al pare-cer esta un poco estancado. Se utilizan estruc-turas 'como los marcos (frames (6)), redessemanticas, etc., que en general datan del dece-nio 1970-1979. De esta area, as( coma engeneral de sistemas basados en conocimientosy sistemas expertos se ocupan muchos labora-torios.

Adquisicion de Conocimientos: lC6mo dar alcomputador una buena y amplia base de cono-cimientos? en la hora actual, esto puede consi-derarse coma uno de los mayores (lmenores?)cuellos de botella para disponer de sistemaspatentes en cuanto a la amplitud, profundidady flexibilidad de sus conocimientos.

Se trabaja tanto en la transferencia de conoci-mientos ya compilados y listos para ser utiliza-dos par el sistema, coma en el aprendizaje parparte del sistema, a partir de informacion brutacoma: casos particulares y conocimientos ana-logos.


Otro subproblema interesante es la fusion deconocimientos provenientes de diversas fuen-tes.

Dignos de mencionar en este campo son loslaboratories de la compan la Schlumberger-Doll, la U. de California enlos Angeles (UCLA),y las corporaciones MITRE y Radian.

Perception sensorial: Constituye el acopla-miento de entrada de informaci6n al sistema.

Fuera de la utilizacion de los dispositivosperifericos particulares y ya clasicos de lamaquina, coma teclados, ratones, palancas,etc., los analogos de los sentidos humanos,tan necesitados par la robotica, todavla estanen situacion incipiente, nb en la etapa de cap-taci6n par media de transductores, ~ino en lasetapas de: transferencia de la informacion auna representacion util y eficiente, aprovecha-miento de esa informacion, e integracion de lasinformaciones provenientes de diversos sen-sores.

En este terreno hay prbblemas arduoS comb elde la vision en ambientes reales donde se des-plazan tanto el automata coma los objetos cir-cundantes. Obviamente, la percepcion sensorialcorresponde a un tipo de adquisicion de cono-cimientos a partir de senales brutas.

En el campo de maquinas videntes se destacala investigacion en la UCLA, las universidadesde Maryland y Carnegie-Mellon, y la empresaGeneral Electric. La comunicacion hablada conlas maquinas es objeto de investigaci6n en elICOT, la firma Fairchild, y el Air Force Insti-tute of Technology (AFIT).

Arquitectura de maquina: El desarrollo de nue-vas arquitecturas de computador, disenadasespec(ficamente para ser eficientes en el mane-jo de la informacion simbolica propia de lasaplicaciones de I. A. es un tema que ocupaa log investigadores de varies centres en el mun-do. Podemos mencionar al respecto las Ilama-das IImaquinas Lisp" americanas, el proyectotrances MAlA (7), y las japonesas del proyectode quinta generacion (8). Tambien hay desarro-liDs en la firma Fairchild, la corporaci6nMITRE, la General Electric y el Jet PropulsionLaboratory (JPL).

Lenguaje Natural: Se investiga en especial enla UCLA, la U. de Stanford, la GTE y el AF IT(como interface para sistemas de pilotaje).

Programaci6n automatica, verificacion automa-tica de prograr;nas y temas afines, aplicados a laingenier(a del software, son asunto de investiga-cion en la U. de Yale, la compan(a Schlumber-ger-Doll y el Information Sciences Institute.

Algunas aplicaciones concretas investigadas

El diagn6stico medica con tecnicas de I. A.continua siendo objeto de exploraciones envaries lugares, coma las universidades de Van-derbilt, Stanford y Maryland.

El diagn6stico de fallas en maquinas se investi-ga en especial en: la U. de Vanderbilt, el JPL,el AFIT, y el centra Langley de la NASA.

La prueba automatica de teoremas se- tienecoma objeto de investigaci6n en la U. deTexas.

El planeamiento de tareas 0 misiones se investi-ga en el JPL, el AFIT! la corp. MITRE, y logvaries centres que se ocupan de la rob6tica,coma el centra trances en Montpellier.

En la UCLA tambien es digno de mencionar elproyecto aplicado a la jurisprudencia. .

BIBLIOG RAF lA

(1) Schank, R. C. "The current state of A. I.: one

man's opinion", revista "The A. I. magazine",vol. 4, Nro. 1,1983, p. 3.

(2) Charniak, E.; C. K. Riesbeck, y D. V. McDer-mott: "A. I. Programm ing", pag. ix, LawrenceErlbaum Associates Publ ishers, 1980, Hillsdale,

N. J., Estados Unidos.

(3) Hofstadter, D. R. y D. C. Dennet: 'The Mind's I",

pag. 9, Penguin Books, Middlesex, Inglaterra,1982.

(4) Hosftadter, D. R.. "G6del, Escher, Bach: an eter-nal golden braid", pag. 601, Vintage Books Div.of Random Hause, Nueva York, 1980.

(5) Lenat, D. B. y J. S. Brown, "Why AM and Euriskoappear to work", revista "Artificial Intell igence",23 (1984), pags. 269-294, Elsevier PublishingB. V., Holanda, 1984.

(6) Minsky, M., "A framework for representi ngknowledge", en "The psychology of computervision", ed. por P.. H. Winston, pags. 211-276,McGraw-H ill Inc., Nueva York, 1975.

(7) Bourgault, S. y J. P. Sansonnet, "MAlA: unemachine pour les applications en intelligenceartificielle", revista "L'echo des Recherches",no. 119/120, CNET,Par(s, 1985.

(8) ICOT, "Outline of research and development plansfor fifth generation computer systems", Tokyo,abril 1984 (3a. edici6n).


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