Les màquines poden pensar? L’origen de la IA
En 1947 Alan M. Turing, matemàtic extraordinari, considerat per algunes persones “pare de la informàtica”, va pronunciar una conferència davant un auditori format en la seva major part per membres del National Physical Laboratory de Londres en la qual intentava respondre a l’antiga i controvertida pregunta Pot pensar una màquina?
Per Elena Marcos
L’article, publicat a la revista Mind, descrivia els fonaments matemàtics i l’estructura del computador intel·ligent i es basava en la conferència que Turing havia donat tres anys enrere en el National Physical Laboratory. Començava amb l’epígraf “El joc de la imitació” i deia: Proposo que es consideri la següent qüestió: Les màquines poden pensar?…
Després de la introducció proposa el mètode alternatiu a la pregunta, la qual cosa ell diu el Joc de la imitació, que avui coneixem com a Test de Turing, que serveix per a esbrinar si una màquina determinada pot ser tan intel·ligent com un ésser humà.
Com mesurem si la Intel·ligència Artificial actua com un ésser humà?
Si aconseguim aquest estat en el que la IA es comporti com ho fa un humà, com podem estar segurs que es continuarà comportant d’aquesta manera?
A través de:
- Prova de Turing
- L’enfocament de modelatge cognitiu
- L’enfocament de les Lleis del Pensament
- L’enfocament de l’agent racional
Prova de Turing
La prova de Turing o Test de Turing és un examen de la capacitat d’una màquina per a exhibir un comportament intel·ligent similar al d’un ésser humà o indistingible d’aquest. Una conversa en llenguatge natural entre un ésser humà i una màquina dissenyada per a generar una interacció en la qual no es noti la diferencia persona-software.
Característiques:
- Processament del llenguatge natural (Natural Language Processing) per a comunicar-se amb èxit.
- Representació del coneixement per a actuar com la seva memòria.
- Raonament automatitzat per a utilitzar la informació emmagatzemada per a respondre preguntes i treure noves conclusions.
- Machine Learning per a detectar patrons i adaptar-se a noves circumstàncies.
Enfocament de modelatge cognitiu
Aquest enfocament intenta construir un model d’Intel·ligència Artificial basat en la Cognició Humana.
A través de la Introspecció: observar els nostres pensaments i construir un model basat en això.
Experiments psicològics: realitzar experiments en humans i observar el seu comportament.
Imatges cerebrals: ús de ressonància magnètica per a observar com funciona el cervell en diferents escenaris i replicar això a través del codi.
Enfocament de les Lleis del Pensament
Les Lleis del Pensament són una gran llista d’afirmacions lògiques que governen el funcionament de la nostra ment. Les mateixes lleis es poden codificar i aplicar als algorismes d’intel·ligència artificial.
El problema d’aquest enfoc és que resoldre un problema en principi, d’acord amb les lleis del pensament i resoldre’l en la pràctica, és bastant diferent, requerint l’aplicació de matisos contextuals. A més, hi ha algunes accions que prenem sense estar 100% segurs del resultat que un algorisme podria no ser capaç de replicar si hi ha massa paràmetres.
L’enfocament de l’agent racional
Un agent racional actua per a aconseguir el millor resultat possible en les seves circumstàncies actuals.
D’acord amb l’enfocament de les lleis del pensament, una entitat ha de comportar-se d’acord amb els enunciats lògics. Però hi ha alguns casos en els que no hi ha res lògic, amb múltiples opcions que impliquen diferents resultats i compromisos corresponents.
L’enfocament de l’agent racional intenta prendre la millor decisió possible en les circumstàncies actuals. Significa que és un agent molt més dinàmic i adaptat.
Que diria Alan Turing avui sobre els avanços de la IA? Ja indicava que pensar no requereix necessàriament una comprensió específica, així que les màquines d’intel·ligència artificial avui dia poden pensar. I emocionar-se o replicar emocions?
Estàs interessat en formar-te amb Inteligencia Artificial?
Formació amb cursos avantguardistes i aplicables de formació pràctica en els teus equips. Noves habilitats.
- Introducció a Inteligencia Artificial
- R llenguatge de les dades i estadística
- Python llenguatge de la IA
- Introducció a Machine Learning
- Introducció a Deep Learning
- Taller Aibizfy: Descobreix la IA en el teu negoci
Per a més informació:
