¿Pueden las máquinas pensar? El origen de la IA

¿Pueden las máquinas pensar? El origen de la IA  

En 1947 Alan M. Turing, matemático extraordinario, considerado por algunas personas “padre de la informática”, pronunció una conferencia ante un auditorio compuesto en su mayor parte por miembros del National Physical Laboratory de Londres en la que intentaba responder a la antigua y controvertida pregunta ¿Puede pensar una máquina?

Por Elena Marcos

A partir de ahí sigue cuestionándose acerca de este asunto y en 1950 publica un artículo revelador para el futuro desarrollo de la IA: Máquinas de computación e inteligencia.

El artículo, publicado en la revista Mind, describía los fundamentos matemáticos y la estructura del computador inteligente y se basaba en la conferencia que Turing ha­bía dado tres años atrás en el National Physical Laboratory. Empezaba con el epígrafe “El juego de la imitación” y decía: Propongo que se considere la siguiente cuestión: ¿Las máquinas pueden pensar?

Tras la introducción propone el método alternativo a la pregunta, lo que él llama el Juego de la imitación, que hoy conocemos como Test de Turing, que sirve para averiguar si una máquina determinada puede ser tan inteligente como un ser humano. 

El test de Turing sigue estando de actualidad. Prueba de ello es el Premio Loebner que se inició en 1990, una competición de carácter anual entre programas de or­denador, que sigue el estándar establecido en la prueba de Turing y los llamados test CAPTCHA, que apa­recen continuamente al navegar por Internet y que intentan identificar si el usuario es una máquina o un hu­mano. Estos test son básicamente, Test de Turing.

¿Cómo medimos si la Inteligencia Artificial actúa como un ser humano?

Incluso si alcanzamos ese estado en el que una IA puede comportarse como lo hace un humano, ¿cómo podemos estar seguros de que se seguirá comportando de esa manera? 

A través de:

  • Prueba de Turing
  • El enfoque de modelado cognitivo
  • El enfoque de la Leyes del Pensamiento
  • El enfoque del agente racional

Prueba de Turing 

La prueba de Turing o Test de Turing es un examen de la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano o indistinguible de este. Una conversación en lenguaje natural entre un ser humano y una máquina diseñada para generar una interacción en la que no se note la diferencia persona-software.

Características:

  • Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing) para comunicarse con éxito.
  • Representación del conocimiento para actuar como su memoria.
  • Razonamiento automatizado para utilizar la información almacenada para responder preguntas y sacar nuevas conclusiones.
  • Machine Learning para detectar patrones y adaptarse a nuevas circunstancias.

Prueba de Turing

Enfoque de modelado cognitivo

Este enfoque intenta construir un modelo de Inteligencia Artificial basado en la Cognición Humana. 

A través de Introspección: observar nuestros pensamientos y construir un modelo basado en ello.

Experimentos psicológicos: realizar experimentos en humanos y observar su comportamiento.

Imágenes cerebrales: uso de resonancia magnética para observar cómo funciona el cerebro en diferentes escenarios y replicar eso a través del código.

Enfoque de las Leyes del Pensamiento

Las Leyes del Pensamiento son una gran lista de afirmaciones lógicas que gobiernan el funcionamiento de nuestra mente. Las mismas leyes se pueden codificar y aplicar a los algoritmos de inteligencia artificial. 

El problema de este enfoque es que resolver un problema en principio, estrictamente de acuerdo con las leyes del pensamiento y resolverlo en la práctica, es bastante diferente, requiriendo la aplicación de matices contextuales. Además, hay algunas acciones que tomamos sin estar 100% seguros de un resultado que un algoritmo podría no ser capaz de replicar si hay demasiados parámetros. 

El enfoque del agente racional

Un agente racional actúa para lograr el mejor resultado posible en sus circunstancias actuales.

De acuerdo con el enfoque de las leyes del pensamiento, una entidad debe comportarse de acuerdo con los enunciados lógicos. Pero hay algunos casos en los que no hay nada lógico que se pueda hacer, con múltiples opciones que implican diferentes resultados y compromisos correspondientes. 

El enfoque del agente racional intenta tomar la mejor decisión posible en las circunstancias actuales. Significa que es un agente mucho más dinámico y adaptado.

¿Que diría Alan Turing hoy sobre los avances de la IA? Ya indicaba que pensar no requiere necesariamente una comprensión específica, así que las máquinas de inteligencia artificial hoy en día pueden pensar. ¿Y emocionarse o replicar emociones?

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