La inteligencia artificial
Los ordenadores se adentran en el mundo de la incertidumbre y la ambig¨¹edad
A estas alturas del siglo XX no existe la menor duda de que la aparici¨®n del computador (u ordenador, seg¨²n la tradici¨®n francesa) digital, ha tenido una influencia decisiva en el avance tanto de la ciencia como de la tecnolog¨ªa. En poco m¨¢s de 30 a?os el computador ha cambiado irreversiblemente la forma de acometer la mayor¨ªa de los problemas.Uno de los ¨¦xitos m¨¢s recientes que ha producido el perfeccionamiento y aumento de capacidad de los computadores est¨¢ siendo, y lo ser¨¢ probablemente m¨¢s en el futuro, el intento de acercamiento de sus formas de funcionamiento y uso a las de la mente humana. Estos esfuerzos, que comenzaron de forma un poco visionaria, a la vez que el computador digital daba sus primeros y balbucientes pasos, fueron considerados una ciencia nueva y bautizados en 1956 en Estados Unidos con el nombre de inteligencia artificial (IA).
De una manera un poco m¨¢s formal, pero no exhaustiva, se puede considerar a la inteligencia artificial como aquella parte de la ciencia inform¨¢tica que trata de procesos de tipo simb¨®lico que involucran complejidad, incertidumbre y ambig¨¹edad, es decir, procesos similares a aquellos que el ser humano encuentra, en su quehacer diario, y a los que aqu¨¦lla intenta enfrentarse con an¨¢logos bagajes.
Esta forma de plantear y resolver los problemas difiere notoriamente de los m¨¦todos de c¨¢lculo empleados en la resoluci¨®n de problemas cient¨ªficos y de ingenier¨ªa, donde los procesos son principalmente num¨¦ricos y responden a esquemas algor¨ªtmicos en los que las secuencias de operaciones est¨¢n perfectamente definidas y conducen a determinadas soluciones un n¨²mero finito de pasos. En I, por el contrario, los problemas involucran principalmente palabras y conceptos, los procesos de resoluci¨®n est¨¢n basados en procedimientos de b¨²squeda emp¨ªrica o heur¨ªstica, las operaciones intermedias aparecen inmersas de forma impl¨ªcita, y, a semejanza humana, pueden ser perfectamente tolerables, en determinados casos, respuestas y decisiones que podr¨ªan considerarse err¨®neas, o cuando menos incompletas o imprecisas.
Una frontera poco clara
Aunque no existe en estos momentos una frontera clara entre la investigaci¨®n en lo que se considera inteligencia artificial y lo que se podr¨ªa llamar inform¨¢tica tradicional o convencional, bien porque la IA utiliza muchas de las t¨¦cnicas, formas y resultados de la inform¨¢tica convencional, o bien sobre todo, porque les estadios m¨¢s avanzados de ambas tienden a solaparse en buena medida, se podr¨ªa hacer un esfuerzo de abstracci¨®n y estereotipar los que se pueden considerar procedimientos y normas caracter¨ªsticas de cada una de estas modalidades.
De esta forma, aparte de las diferencias ya mencionadas, se puede citar como fundamental la diferente estructura que en ambas concepciones se le asigna a las estructuras de control y de informaci¨®n que intervienen en el proceso de resoluci¨®n de un problema. As¨ª, mientras que en la inform¨¢tica convencional la informaci¨®n y el control aparecen integrados y contundidos en una misma estructura, en IA los mecanismos que controlan la b¨²squeda aparecen perfectamente separados del dominio de conocimientos. De. esta manera ambos dominios pueden ser modificados de forma independiente mediante la adici¨®n o correcci¨®n de reglas o conocimientos respectivamente, en un contraste con los programas tradicionales en los que un peque?o cambio realizado en una parte del programa suele incidir y provocar alteraciones en gran parte del resto.
Esa flexibilidad para la actualizaci¨®n y crecimiento de los sistemas de IA es precisamente lo que constituye uno de los principales apoyos de su prometedor futuro, ya que, aparte de las obvias ventajas que ello supone, constituye, en s¨ª mismo, el principal soporte para conseguir que el sistema pueda aprender por s¨ª solo, infiriendo nuevas reglas o ampliando su base de conocimientos.
Todas las caracter¨ªsticas mencionadas hacen que en el caso de la IA desaparezca en buena parte el determinismo y rigidez algor¨ªtmica que caracteriza a la programaci¨®n convencional. En IA el programa indica al ordenador lo que debe hacer sin especificarle c¨®mo debe hacerlo. En las diferencias que se establecen entre el c¨®mo y el porqu¨¦ de llegar a ciertas conclusiones y conocimientos est¨¢n, seg¨²n R. Davis, del MIT, las caracter¨ªsticas que separan a ambas formas de programaci¨®n.
A pesar de que el deseo del hombre de crear artefactos inteligentes o m¨¢quinas de discurrir viene do! antiguo, y a pesar tambi¨¦n de que los primeros esfuerzos relacionados con la moderna IA datan de mediados de los cincuenta de este siglo, hace solamente unos a?os -a partir de los ochenta- se han dado las circunstancias que han producido el lanzamiento de esta nueva tecnolog¨ªa, transport¨¢ndola incluso a las primeras p¨¢ginas de la prensa no especializada. En el centro de tales circunstancias existe un hecho fundamental: el cambio de actitud experimentado por los investigadores en dicho campo, que, de considerar el conjunto de esquemas y arquitectura l¨®gica de un programa inteligente como la fuente de poder del programa, pasaron a descubrir que, al igual que ocurre con el hombre, la capacidad para resolver tareas depende de la cantidad y calidad del conocimiento que sobre cada una de esas tareas se posea, y no tanto de las reglas puramente formales del razonamiento. Es decir: los cono, cimientos sobre el contexto en el que se desarrolla una acci¨®n son fundamentales para su entendimiento, y sin ellos las t¨¦cnicas de
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razonamiento resultan casi siempre insuficientes.De esta manera el conocimiento ha pasado de ser de capital importancia, y el ¨¦nfasis ha cambiado desde paradigmas basados en la inferencia a paradigmas basados en el conocimiento. Para estos estudios el conocimiento se considera compuesto de hechos y heur¨ªstica. Los hechos constituyen el cuerpo de informaci¨®n disponible, p¨²blicamente compartido y generalmente admitido como tal por los expertos, sobre el tema en cuesti¨®n. La heur¨ªstica de un tema es el conjunto de reglas de buen juicio, de adivinaci¨®n, de conjetura, que, sin estar ampliamente discutidas o totalmente justificadas, son utilizadas por los expertos para su toma de decisiones e interpretaciones de hechos.
As¨ª las cosas, tres son las l¨ªneas fundamentales de investigaci¨®n sobre IA en estos momentos y que, obviamente, ata?en al conocimiento: su representaci¨®n, su utilizaci¨®n y manejo y su adquisici¨®n. En cuanto a su representaci¨®n, el objetivo es caracterizar el conocimiento bajo la forma de estructuras simb¨®licas de datos, susceptibles de ser manejadas por un ordenador y que resulten flexibles y f¨¢ciles de modificar. En cuanto a la utilizaci¨®n y manejo del conocimiento, la dificultad reside en los procedimientos de inferencia y en la incorporaci¨®n de reglas heur¨ªsticas que permitan un funcionamiento eficiente que evite el crecimiento combinatorial impl¨ªcito en los procedimientos exhaustivos o de fuerza bruta, es decir, los que analizan todas las posibilidades de ocurrencia de un suceso. En cuanto a su adquisici¨®n, el problema se centra en el hallazgo de procedimientos que permitan que el conocimiento de un determinado campo pueda ser adquirido sistem¨¢ticamente para ser utilizado por un ordenador y que todo el proceso de captaci¨®n pueda ser realizado por un programa que funcione de forma aut¨®noma.
Lenguaje y visi¨®n
Establecidas estas l¨ªneas es f¨¢cil deducir que estas investigaciones se concreten en trabajos sobre temas tales como entendimiento del lenguaje natural y visi¨®n artificial, estudio de mecanismos de inferencia, y manejo y modificaci¨®n de bases de datos y conocimientos. Como se ver¨¢, las aplicaciones industriales de estas l¨ªneas de investigaci¨®n son diversas e interesantes y fuertemente interrelacionadas. Los progresos hasta ahora logrados en las diferentes l¨ªneas son de diversa suerte, y, aunque las realizaciones son todav¨ªa escasas, hay que juzgar esta tecnolog¨ªa m¨¢s por ufias promesas que se consideran alcanzables que por unos resultados de rendimiento inmediato.
Cuando todas estas l¨ªneas hayan ofrecido los resultados que st esperan, y s¨®lo entonces, se estar¨¢ cerca de conseguir la realizaci¨®n del proyecto que en estos momentos aparece como la uni¨®n de todas ellas y cumbre de la IA: el robot inteligente. En este sentido es conveniente destacar que los robots hasta ahora existentes responden m¨¢s bien al esquema de dispositivos que, aunque sofisticados, est¨¢n dise?ados de acuerdo con lo que llam¨¢bamos inform¨¢tica convencional, es decir, son artefactos programados algor¨ªtmicamente y que realizan acciones repetitivas.
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