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Una pequeña historia de la
Inteligencia Artificial
(parte I) Con algunas consideraciones sobre el concepto
de inteligencia en animales y humanos
Universidad Popular “Carmen de Michelena”
¿Por qué mezclar inteligencia artificial,
humana y animal?
Los primeros investigadores de IA querían que los ordenadores hicieran actividades inteligentes de manera similar a los humanos.
Para ello, se han ido emulando determinadas actividades que se consideran inteligentes.
Cada vez más, se intenta que las máquinas hagan cosas que implican una mayor cognición, incluso en ocasiones en el caso de robots, de conocimiento de su entorno.
Por ello, quizá sea importante conocer las capacidades cognitivas no solo de los humanos, sino también de los animales para saber hacia dónde puede ir la inteligencia artificial.
Según Marvin Minsky, no se trata de si las máquinas inteligentes pueden presentar emociones, sino de si pueden existir máquinas inteligentes sin emociones.
Por lo tanto, a mí me parece lógico que dado que al menos aves y mamíferos tienen emociones, también las estudiemos en animales.
Definiciones de Inteligencia Artificial
– La IA es la ciencia de hacer que las máquinas hagan cosas que requerirían inteligencia si las hicieran los hombres. (Marvin Minsky, fundador del Laboratorio de Inteligencia Artificial del M I T).
– La IA se ocupa tanto de la comprensión de los principios como de la producción de modelos informáticos del comportamiento inteligente. (Cristina Planell y José Manuel Pérez en “Historia de la IA”).
El objetivo de la IA es el estudio teórico y experimental de los diversos procesos intelectuales con el fin de conseguir una computadora que actúe, perciba y entienda en formas por el momento sólo posibles a los seres humanos. (Eduardo Daniel Sontag en “Temas de IA” , 1972).
– La IA incluye resolución de problemas mediante modelos de simulación de actividades de la naturaleza y de los procesos cognitivos de los seres humanos que utilizan programas informáticos. (R. J. Schalkoff).
La IA es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes. (John Mc Carthy, cofundador del Laboratorio IA del MIT con Minsky).
Más definiciones de IA
• La IA es un campo de la ciencia y la ingeniería que se ocupa de la comprensión, desde el punto de vista informático, de lo que se denomina comúnmente comportamiento inteligente. También se ocupa de la creación de artefactos que exhiben este comportamiento. (Encyclopedia of Artificial Intelligence).
• La IA es el estudio de las ideas que permiten ser inteligentes a los ordenadores. (H. Winston).
• La IA es una parte de la informática que estudia procesos simbólicos, razonamientos no algorítmicos y representaciones simbólicas del conocimiento (B.G. Buchanan y E.A. Feigenbaum).
• (Podríamos poner decenas de definiciones, algunas basadas en los denominados “agentes inteligentes”).
• La IA usa ordenadores u otro tipo de máquinas para simular habilidades que consideramos inteligentes en humanos o animales. (La mía).
Definiciones de IA según el libro “IA. Un enfoque
moderno” de Stuart J. Rusell y P. Norvig. (I)
Se dan definiciones bajo cuatro enfoques: 1. Sistemas que piensan como humanos: El nuevo y excitante esfuerzo de hacer que los
computadores piensen …,máquinas con mentes en el más estricto sentido literal. (Haugeland, 1985)
La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolicón de problemas, aprendizaje. (Bellman, 1978)
2. Sistemas que actúan como humanos: El arte de desarrollar máquinas con capacidad para realizar
funciones que cuando son realizadas por personas requieren inteligencia. (Kurzweil,1990)
El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich y Knight, 1991)
Definiciones de IA según el libro “IA. Un enfoque
moderno” de Stuart J. Rusell y P. Norvig. (II)
3. Sistemas que piensan racionalmente:
El estudio de las facultades mentales mediante modelos
computacionales. (Charniak y McDermott, 1985)
El estudio de los cálculos que hacen posible percibir,
razonar y actuar. (Winston, 1992)
4. Sistemas que actúan racionalmente:
La Inteligencia Computacional es el estudio del diseño
de agentes inteligentes. (Poole, 1998)
IA está relacionada con conductas inteligentes en
artefactos. (Nilsson, 1998)
(Curiosa distinción entre comportamiento humano y racional,
que se debe a que no todos los humanos tenemos capacidad
para comportamiento racional en cualquier campo).
¿Por qué es importante la IA?
La informática nos ha facilitado la vida, aunque también ha
implicado una disminución del empleo, pese a que ha creado
puestos de trabajo cualificados.
La IA y la automatización es un paso más allá en la destrucción
de empleo, (se calcula que 57% en países de la OCDE
próximamente, según estudio de la Universidad de Oxford),
aunque también puede beneficiar a la sociedad.
Un ejemplo de esto es la inauguración reciente por Amazon de
un supermercado físico en el que no hace falta personal de caja,
(aunque en este caso quizá no deberíamos llamar IA a un caso
simplemente de automatización mecánica):
Beneficio: Inexistencia de colas para pagar.
Perjuicio: Eliminación de puestos de trabajo.
¿Por qué es importante la IA?
La IA puede tener fatales consecuencias no solo con el empleo o con la posibilidad, denominada “IA fuerte”, (en contraposición a “IA débil”), de que las máquinas nos sobrepasen a nivel cognitivo, además de tener habilidades inteligentes.
Sin llegar a la IA fuerte, Stephen Hawking junto con los expertos que participaron en un congreso de IA reciente, realizaron un manifiesto para que se prohíba la construcción de máquinas que elijan ellas mismas al enemigo a aniquilar y lo destruyan.
Las predicciones de Ray Kurzweil
Ray (Raymond) Kurzweil, nacido en 1948 es uno de los
máximos expertos en IA.
En 1970 se licencia en Ciencias de la Computación y Literatura
en el MIT.
En 1974 crea la empresa Kurzweil Computer Products, que
desarrolla el primer programa para reconocimiento de caracteres
(OCR), lo que les obliga a desarrollar el primer escáner. También
hacen el primer sintetizador de voz a partir de texto.
Sigue inventando y creando empresas.
En 2012 es nombrado director de ingeniería de Google y se
centra en aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje
natural, (áreas importantes de IA).
Las predicciones de Ray Kurzweil
Predice:
La tasa de innovación en ciencias de computación,
crecerá en el siglo XXI en forma exponencial.
En el 2050 los progresos en medicina ampliarán
radicalmente la esperanza de vida.
Hacia el 2029 se alcanzará la singularidad tecnológica, es
decir, un ordenador será autoconsciente.
Para prepararse a ello, ha creado en 2009 la Universidad
de la Singularidad con objeto de "montar, educar e inspirar
un cuadro de líderes que se esfuercen en comprender y
facilitar el desarrollo de tecnologías de avance exponencial,
enfocar y guiar estas herramientas para dirigir los grandes
retos de la humanidad”
Predicciones anteriores de Kurzweil
Entre 1986 y 1989 escribe “La era de las máquinas inteligentes”,
donde predice: Desaparición de la Unión Soviética a causa de nuevas
tecnologías que implican perdida de control centralizado. En 1998 un ordenador derrotará a los mejores jugadores de
ajedrez,(fue en 1997 con la derrota de Kasparov por Deeper Blue, nueva versión de Deep Blue).
Habrá un uso masivo de Internet en los 90. La mayoría de documentos estarán solo en ordenadores y
llevarán audio y vídeo incrustados por lo que no se podrán imprimir.
Los teléfonos móviles serán más pequeños y se usarán
mucho.
Predicciones anteriores de Kurzweil
En 1999 publica “La era de las máquinas espirituales” y
pronostica: A partir de 2009 los discos magnéticos se irán sustituyendo
por memorias electrónicas (tecnología flash). (Predicción cumplida a medias).
Se accederá habitualmente a Internet sin cables y crecerán los periféricos inalámbricos.
Internet será principal medio para comercio, acceso a música, periódicos, etc.
Según el mencionado libro de Norvig y Russell, los
filósofos se han planteado cuestiones que
tienen que ver con la IA
¿Se pueden utilizar reglas formales para extraer
conclusiones válidas?
¿Cómo se genera la inteligencia mental a partir de un
cerebro físico?
¿De dónde viene el conocimiento?
¿Cómo se pasa del conocimiento a la acción?
La IA no puede evitar la filosofía. Si un
programa de computadora ha de comportarse
inteligentemente en el mundo real, se le debe
proporcionar un marco de referencia en el cual
encajar los hechos particulares que se le dicen
o que descubre.
(John McCarthy, trabajó con Minsky en el MIT,
introductor del término “inteligencia artificial”)
Fundamentos filosóficos de la IA (I)
Aristóteles (384-322 A.c.) y sus silogismos (lógica). Enfoque
«logista» de la IA.
«Todos los hombres son mortales; Sócrates es un hombre;
luego Sócrates es mortal»
Por otra parte, algunas ideas de Aristóteles sobre cómo
alcanzar un fin, se implementarán como programa por Newell
y Simon 2300 años más tarde.
Ramón Llull (1232-1315)
Máquina lógica: «Ars Generalis Ultima» (Última Arte General)
o «Ars Magna» (Gran Arte) (Ver siguiente diapositiva)
Thomas Hobbes (1588-1679)
El razonamiento es como la computación numérica, de forma
que «nosotros sumamos y restamos silenciosamente en nuestros pensamientos»
Fundamentos filosóficos de la IA (I)
Leonardo da Vinci (1452-1519)
Diseñó, pero no construyó una calculadora mecánica. Se ha
visto que hubiera funcionado.
Wilhem Schickard (1592-1635)
Primera máquina calculadora conocida, (hacia 1623)
Fundamentos filosóficos de la IA (II)
Blaise Pascal (1623-1662)
La Pascalina o máquina aritmética 1642.
«La máquina aritmética produce efectos que parecen más
similares a los pensamientos que a las acciones de los
animales».
Gottfried Wilhem Leibnitz (1647-1716)
Máquina para operar sobre conceptos en lugar de números,
pero limitada.
René Descartes (1596-1650)
Distinción entre mente y materia y problemas que surgen.
Si la mente es solamente física, no habría libre albedrío.
Por eso, una parte de la mente (o del espíritu), está al margen
de las leyes físicas (dualismo).
Los animales no tienen esa cualidad, luego funcionan como
máquinas.
Fundamentos filosóficos de la IA – III (filósofos que creen en la cognición animal)
Francis Bacon (1561-1626) Inicia el movimiento empírico con el Novum Organum,
caracterizado por el aforimo de John Locke (1632-1704): «Nada existe en la mente que no haya pasado antes por los sentidos»
Julien de la Mettrie (1709-1751): Publica en 1748 “L’ homme machine” (“El hombre máquina”): Las personas son máquinas y sus acciones se pueden
explicar por principios mecánicos. El hombre simplemente tiene mayor complejidad que los
animales. El hombre no es racional, sino que es hedonista, busca el
placer y evita el dolor. En animales y humanos existe cierto grado de pensamiento.
La cognición es un continuum, presente en mayor o menor grado en los distintos organismos.
Si se enseñase a un mono, éste podría aprender un idioma humano.
Fundamentos filosóficos de la IA (IV)
David Hume (1711-1776) A Treatise of Human Nature: Inducción en este contexto
significa la extracción de conclusiones generales a partir de observaciones particulares. Que todos los cisnes que observamos son blancos, no significa que no puedan haber cisnes negros.
“Ninguna verdad me parece más evidente que el hecho de que las bestias estén dotadas de pensamiento y razón, igual que los hombres.”
Ludwig Wittgenstein (1889-1951) y Bertrand Rusell (1872-1970) influyen en: Círculo de Viena liderado por Rudolf Carnap (1891-1970):
Positivismo lógico: Todo conocimiento se puede caracterizar por teorías lógicas relacionadas con sentencias de observación que corresponden a estímulos sensoriales.
Teoría de la confirmación de Carnap y Carl Hempel (1905-1997): El conocimiento se obtiene a partir de la experiencia.
Fundamentos matemáticos de la IA (I)
John Stuart Mill (1806-1873): Idea sobre criterio de decisión racional en todos los ámbitos de la actividad humana.
Mediante la filosofía podemos tener una idea del enfoque que podría tener la IA.
Las matemáticas permiten usar técnicas concretas para la IA:
Reglas formales para establecer conclusiones.
Saber qué es lo que se puede computar.
Forma de razonar cuando contamos solamente con información incierta.
Lógica formal:
Georges Boole (1815-1864): Lógica proposicional o booleana.
Gottlob Frege (1848-1925): Lógica de primer orden.
Alfred Tarsky (1902-1983): Relación de objetos lógicos con objetos reales.
Fundamentos matemáticos de la IA (II)
Computación.
Algoritmo: conjunto de reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite llevar a cabo una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba hacer dicha actividad.
En matemáticas cuando una función es computable mediante un algoritmo, decimos que es computable.
David Hilbert (1862-1943) pensaba que cualquier parte de la matemática se podía deducir a partir de un conjunto finito de axiomas consistentes.
Kurt Gödel (1906-1978) con su teorema de incompletitud demuestra que esto no es posible.
Alan Turing (1912-1954) demuestra que cualquier función computable lo es mediante una máquina teórica que definió, pero también que existen funciones no computables. (Church demostró algo similar por otro método).
Fundamentos matemáticos de la IA (III)
¿Demuestran los teoremas de Gödel o el trabajo de Turing que
una máquina tiene limitaciones, respecto a lo que puede hacer?
La respuesta es NO.
Se ha abusado del teorema de incompletitud de Gödel, incluso
para tratar de imaginar que ciertas cosas no se pueden llegar a
conocer.
A este respecto podemos ver (1), donde se dice:
El teorema de Gödel establece un límite en las pretensiones
de la razón humana.
Falso: …el propio Gödel afirmó que tanto su teorema como
los resultados de Turing “no establecen ningún límite para los
poderes del razonamiento humano, sino más bien para las
potencialidades del formalismo puro en matemática”.
(1) Guillermo Martínez y Gustavo Piñeiro: Gödel para todos. (Editorial Seix
Barral).
Fundamentos matemáticos de la IA (IVa)
Computación: Problemas NP-completos: Aunque algunos problemas sean
computables, puede ocurrir que en función del número de casos a considerar, crezca exponencialmente el tiempo de cálculo. Ejemplo: Viajante de comercio.
Si hay N ciudades y hay que comprobar todos los caminos entre 2 de ellas, N!
Con programación dinámica: 2N
En caso de 30 ciudades y comprobar en 1 segundo cada camino:
Con N! se tarda 8*1025 años. Con 2N se tarda 34 años.
Fundamentos matemáticos de la IA (IVb)
Por consiguiente, para problemas NP-completos hay que usar otros métodos: Algoritmos probabilísticos. Algoritmos genéticos. Algoritmos heurísticos.
Algunos de los denominados metaheurísticos, un tipo de heurísticos, están basados en comportamiento animal, p. ej., enjambres de abejas y colonias de hormigas. (IA basada en inteligencia animal).
Fundamentos matemáticos de la IA (V)
Teoría de la probabilidad: Probabilidad como resultados de juegos de apuestas
propuesta por Gerolamo Cardano (1501-1576). Desarrollada por: Pierre Fermat (1601-1665), Blaise Pascal
(1623-1662), James Bernouilli (1654-1705) y Pierre Laplace (1749-1827).
Thomas Bayes (1702-1767): Enuncia Teorema de Bayes relativo a probabilidades condicionales. El análisis bayesiano tiene mucha relación con métodos de IA en situaciones de incertidumbre.
Teoría de juegos: Las acciones de un jugador afectan a otro. John von Neuman , refiriéndose al ajedrez: “ La vida real no
es así. La vida real consiste en farolear, en tácticas pequeñas y astutas, en preguntarse uno mismo qué será lo que el otro hombre piensa que yo entiendo hacer. Y en esto consisten los juegos en mi teoría.”
Fundamentos matemáticos de la IA (V)
Investigación operativa: Surgió como una aplicación de las matemáticas a las
operaciones militares. Métodos de optimización , es decir, encontrar soluciones a
problemas económicos. Problemas deterministas (información conocida) y
estocásticos (información en base a probabilidades).
Influencia de las neurociencias ¿Cómo procesa información el cerebro? Hasta el siglo XVIII no se acepta que el cerebro es la base
de la conciencia. Paul Broca (1824-1880) estudia la afasia en cerebros
dañados. Dedujo que la facultad para hablar se localiza en una zona del hemisferio izquierdo (área de Broca).
Phineas Gage capataz de construcción ferrocarril en 1848 se clava una barra de acero en el cerebro. Pasa de ser una persona educada y competente a grosero (1).
Se sabía que el cerebro estaba formado por neuronas: Camillo Golgi (1843-1926) desarrolló una técnica de
coloración para neuronas. Santiago Ramón y Cajal (1852-1934) usó esta técnica.
Hans Berger (1873-1941) descubre el electroencefalograma (EEG) en 1924.
Influencia de las neurociencias Seiji Ogawa (1934- ) desarrolla a partir de 1990 el IRMF
(Imágenes Resonancia Magnética Funcional). Tomografía por emisión de positrones (PET) (1950). Los estudios de modelización del cerebro (Proyecto Blue
Brain) de alguna forma tienen que ver con la IA.
(1) Antonio R. Damasio: El error de Descartes – La razón de las emociones.
Influencia de la psicología
¿Cómo piensan y actúan los animales y los humanos?.
¿Son inteligentes los animales?
¿Cuál es la diferencia entre inteligencia y cognición y qué significan estos conceptos?
La psicología científica del fíisico Von Helmholtz (1821-1894) y su discípulo Wundt (1823-1920) puso énfasis en asociar percepción (vista) a procesos mentales.
La psicología conductista de Watson (1878-1958) y después Skinner (1904-1990) rechaza procesos mentales y mide estímulos y reacciones a los mismos.
El cerebro como dispositivo de información, (psicología cognitiva), empieza a ser estudiado por William James (1842-1910) y sobre todo es importante en Kennet Craik (1914-1945):
Un modelo mental es un mecanismo del pensamiento mediante el cual un ser humano, u otro animal, intenta explicar cómo funciona el mundo real.
Influencia de la psicología
La psicología tiene una enorme influencia en el desarrollo de la IA, pero aquí nos limitaremos a ver muy brevemente los conceptos de cognición e inteligencia.
Lingüística
La mayor influencia de la lingüística en la IA, se debe a Noam Chomsky (1928- ).
Revisa una obra sobre lingüística en la que colaboraron Skinner y otros conductistas.
Chomsky demuestra que el conductismo no aborda la creatividad en el lenguaje:
¿Cómo puede un niño leer y entender frases que nunca ha escuchado?
Chomsky es capaz de explicar y formalizar eso.
Además, sus trabajos en lenguajes formales son esenciales para definir lenguajes de programación de ordenadores.
Chomsky es también un notable pensador en aspectos políticos y sociales. (Como activista, entre otras cosas, se opuso a la Guerra de Vietnam).
Lingüística
Uno de los campos importantes de la IA es la lingüística computacional: Entendimiento y representación del lenguaje. Traducción automática. Reconocimiento y síntesis de la voz.
Artilugios que imitan a los seres vivos
En la Ilíada:
Se describen androides femeninos realizados por Hefaistos,
el divino herrero.
Dédalo modeló a un gigante de bronce para vigilar las costas
de Creta.
El arquitecto romano Vitrubio, (siglo I a.C.), explica que entre
siglo III y I a.C. una escuela de ingenieros de Alejandría diseñó
todo tipo de autómatas.
Roger Bacon (1214-1294) construyó figuras parlantes.
Leonardo da Vinci (1452-1519) realizó un león autómata.
René Descartes en 1649 construye una autómata “mi hija
Francine”.
Veremos otras referencias en las siguientes diapositivas.
Estatua de Tutankamón como Amón,
(en templo de Karnak)
800 años antes de Cristo, la
estatua de Amón en Napata
era mecánica.
Cuando fallecía un faraón,
Amón extendía el brazo para
designar su sucesor.
Un sacerdote controlaba las
estatua con palancas y
pronunciaba las palabras
sagradas.
¿Sacerdote y estatua
constituían una
manifestación del dios?
Jacques de Vaucanson (1709-1782)
Vaucanson construyó
diversos autómatas.
Un folleto describía su “oca
artificial de bronce dorado
que bebe, come, grazna,
patalea en el agua y digiere
como una oca viva”.
Tenía más de 400 piezas.
Vaucanson llegó a inventar
un telar funcionando con
tarjetas perforadas.
Autómatas de la familia Jaquet-Droz
Esta familia construyó varios autómatas, especialmente entre 1768
y 1774.
La pianista tocaba melodías auténticas.
El escritor tiene más de 6000 piezas y escribe pequeños textos de
unas 40 palabras. Moja la tinta y escurre el sobrante. Sigue el
papel con la mirada.
Leonardo Torres Quevedo (1852-1936)
Ingeniero dedicado a casi todo.
Aeronáutica (nuevo dirigible).
Transbordadores, en especial Spanish Aerocar, funicular aéreo 580 m. une dos puntos cataratas Niágara.
Radiocontrol: el Telekino.
Máquinas de cálculo: el
Aritmómetro (dispositivo
electromecánico).
“…siempre es posible construir un
autómata cuyos actos, todos,
dependan de ciertas
circunstancias más o menos
numerosas, obedeciendo a reglas
que se pueden imponer
arbitrariamente en el momento de
la construcción” (“Ensayos sobre
automática”).
El ajedrecista (1912).
Jugaba finales de rey y torre
contra el rey de un oponente
humano.
Movía las piezas mediante
electroimanes.
Siempre ganaba.
Alan Turing (1912-1954)
Un visionario de la informática y de la IA
Matemático británico que concibió una máquina teórica, llamada actualmente “de Turing” en su honor.
Toda función computable lo es mediante esa máquina.
Problema de la parada: No existe una máquina de Turing que acepte como datos cualquier otra máquina de Turing y cualquier entrada a esa máquina y que determine si esa máquina para o no. (Tesis de Church-Turing demostrada por Church mediante Cálculo Lambda: Existen funciones no computables).
Principal decodificador de las máquinas alemanas Enigma y Lorentz. (Se acortó la Segunda Guerra Mundial entre 2 y 4 años).
Colaborador en el diseño de algunos de los primeros ordenadores.
Teórico de la IA, entre otras cosas idea un test para diferenciar una máquina de un humano, a lo que llama “Juego de la Imitación”, (actualmente Test de Turing).
Alan Turing (1912-1954)
Un visionario de la informática y de la IA
Atleta de élite: Quinceava marca maratón cuando juegos olímpicos Londres 1948.
La justicia le condena por cierta actividad homosexual, lo cual provoca su muerte.
Tesis oficial de su muerte: Suicidio. Posibilidad: Asesinato del Servicio Secreto.
Test de Turing
La habitación china de Searle
Imaginemos que una persona no entiende chino.
Se le pregunta en chino escrito.
Tiene instrucciones escritas en castellano para en función de la
pregunta, conseguir dar una respuesta en ideogramas chinos.
Supongamos que es capaz de dar la respuesta correcta a
cualquier pregunta.
¿Significa eso que comprende lo que le preguntan?.
Si en lugar de una persona fuera un ordenador, habría pasado el
test de Turing, pero no habría comprendido nada.
Jack Copeland en “Inteligencia Artificial, una introducción
filosófica”, demuestra que tanto la idea de la habitación china,
como otra más elaborada el gimnasio chino, están equivocadas.
La habitación china de Searle
Por otra parte, en IA no se trabaja necesariamente con algoritmos, sino con heurística, que significa en griego “hallar, inventar”.
Según el matemático George Pólya (1887-1985) la base de la heurística está en la experiencia de resolver problemas y en ver cómo otros lo hacen.
Un heurístico es una regla práctica, aunque no garantice la mejor solución.
Norbert Wiener y la retroalimentación
Norbert Wiener (1894-1964), matemático norteamericano fundador de la Cibernética.
Niño prodigio.
Libro “Cibernética o el control y comunicación en animales y máquinas” (1948).
Además de matemáticas estudió zoología y filosofía.
Hablaba muchas lenguas, pero “era difícil entenderle en cualquiera de ellas”.
Cibernética viene del griego, de Kibernetes (que significa Timonel, por tanto “gobernar”).
La cibernética está ligada al concepto de realimentación, (“feedback”).
Un ejemplo es un termostato. Wiener utilizó el concepto en guiado de artillería antiaérea automáticamente mediante radar en la Segunda Guerra Mundial.
La retroalimentación procesa información, la inteligencia hace algo similar.
Norbert Wiener y la retroalimentación
Wiener tuvo una influencia profunda en la IA y en la psicología.
En 1942, conoció a Rosenblueth y empezó a investigar acerca de robots y sistemas automáticos.
Después de Hiroshima y Nagasaki, Wiener dice: “Por medio de la no cooperación, los científicos, si se unen, podrían paralizar las acciones de un gobierno irresponsable. “
Redes neuronales: McCulloch, Pitts y Hebb
Warren McCulloch (1898-1969). Estudió filosofía y psicología.
Walter Pitts (1923-1969): Autodidacta en lógica y matemáticas. Leía en idiomas como griego y latín. A los 15 años estudió con Bertrand Rusell en Chicago (había leído Principia Mathematica con 12 años y le había enviado una carta a Rusell).
MccCulloch y Pitts trabajaron juntos en 1943 intentando explicar el cerebro humano mediante redes de neuronas que ejecutaban operaciones lógicas.
Una neurona era una máquina binaria con varias entradas y salidas.
Las redes neuronales tienen bucles de realimentación, (ellos los llamaban ciclos).
Redes neuronales: McCulloch, Pitts y Hebb
En el bucle sentidos-cerebro-músculos, los músculos van reduciendo la diferencia entre una condición percibida por los sentidos y un estado deseado del mundo.
Pitts y McCulloch establecieron paralelismo entre sus redes y la máquina de Turing, lo cual hizo que Turing calificara a McCulloch de charlatán.
De hecho, esas redes eran similares a las máquinas de Turing, pero para una clase más restringida de funciones computables.
Seis años después, en 1949, Donald Hebb, fisiólogo sugirió que podían aprender.
Hebb propuso que las conexiones cerebrales cambian cuando aprendemos.
Marvin Minsky (1927-2016), padre de la IA - I
A partir de 1946 estudió en Harvard y Princeton matemáticas,
física y fisiología.
“No estaba muy claro el campo al que Minsky se dedicaba, o
mejor dicho, cuál era al que no se dedicaba”. (Jeremy Bernstein,
físico amigo de Minsky).
Iba por los laboratorios de Harvard a la hora del té, comía
galletas y preguntaba qué estaban haciendo.
Uno de los laboratorios por donde apareció fue el del psicólogo
conductista B.F.Skinner (1904-1990) y sus discípulos.
Minsky ayudó a Skinner a diseñar equipos para sus
experimentos.
Marvin Minsky (1927-2016), padre de la IA - I
Su colaboración inspiró a Minsky el diseño de una máquina de
redes neuronales, aunque descubrió los trabajos de McCulloch y
Pitts por Georges Miller que intentaba modelizar la mente y
trabajaba en otro laboratorio de Harvard.
Miller consiguió dinero para que Minsky y Dean Edmonds en
1951 montarán la primera máquina de redes neuronales con
300 tubos de vacío y un piloto automático de un bombardero
B24.
Marvin Minsky (1927-2016), padre de la IA - II
Tesis doctoral matemáticas en Harvard: “Sobre la superficie de la Tierra en cada instante hay un cuadrado en el que tres esquinas tienen la misma temperatura.”
Su director de tesis impresionado por la demostración: “Vd. es matemático”.
Tesis doctoral en Princeton (1954): Acerca de redes neuronales. El director del departamento dudaba de si era un trabajo
matemático. Von Neuman, también miembro del tribunal: “Si ahora no lo
es, lo será algún día. Colaboremos en ello”.
Minsky vuelve a Harvard: Obligaciones: Cenar con profesores de su nivel, los lunes por
la noche. Durante 3 años investiga lo que quiere e inventa en 1955 el
“microscopio de barrido cofocal”, que no tiene éxito hasta después de expirar la patente.
Marvin Minsky (1927-2016), padre de la IA - II
Algunas frases de Minsky: "Cuando los ordenadores tomen el control, puede que no lo
recuperemos. Sobreviviremos según su capricho. Con suerte, decidirán mantenernos como mascotas“.
"¿Qué somos las personas, sino máquinas muy evolucionadas?“.
Marvin Minsky (1927-2016), padre de la IA - III
Consejero de Kubrick en “2001: Una odisea en el espacio” e inspirador de la novela Crishton “Parque Jurásico”.
Con Seymour Papert (1928-2016), inventor del lenguaje Logo (1), escribe Perceptrons sobre redes neuronales.
Los teoremas sobre redes neuronales demostrados en este libro paran su investigación hasta los años 70.
Premios Turing (1969), Japón (1990) y BBVA Fronteras del Conocimiento.
En 1958 comienza a trabajar con McCarthy en el MIT, donde fundan el Laboratorio IA en 1959. (1) Logo es un lenguaje de
programación, basado en las
ideas del psicólogo Jean
Piaget del cual Papert , doctor
en matemáticas, fue discípulo.
Logo sirve para que los niños
construyan sus conocimientos.
John McCarthy (1927-2011),
inventor del término “inteligencia artificial”
John era hijo de católico irlandés, líder sindical y judía lituana ambos inmigrados a California y pertenecientes al Partido Comunista.
En 1948 se licencia en matemáticas y termina el postgrado en 1951 en Princeton.
En Princeton estudia teoría de autómatas de Von Neumann y trabaja con Shannon.
Comprueba que ni los autómatas, ni máquinas de Turing son adecuadas para la IA.
En 1955 pasa el verano en IBM y piensa que para emular inteligencia hay que usar ordenadores.
En 1956 fue el principal promotor de la conferencia de Darmouth.
Después de trabajar con Minsky en el MIT, se va a Stanford y funda su Laboratorio IA.
Él y su hermano fueron comunistas, pero se opuso a la posibilidad de crear un laboratorio internacional de IA para que no se aprovechara la Unión Soviética.
John McCarthy (1927-2011),
inventor del término “inteligencia artificial”
En 1966 publicó en Scientific American el artículo Proyecto de Ley de Derechos, contra mal uso de la información por gobierno y grandes empresas.
Se casó 3 veces. Con su segunda mujer practicaba paracaidismo y escalada. Ella murió ascendiendo el Annapurna.
McCarthy tenía una capacidad de concentración extraordinaria, pero desconcertaba a sus interlocutores, porque se quedaba callado largo rato.
Herbert Simon (1916-2001)
Doctor en económicas en 1943 y Premio Nobel de Economía en 1978.
Racionalidad limitada: Las personas son sólo parcialmente racionales y actúan según impulsos emocionales, no totalmente racionales en muchas de sus acciones.
Investigó la forma de tomar decisiones en organizaciones económicas complejas.
Los miembros de organizaciones se identifican con subobjetivos, no con objetivos.
Trabajó en la administración pública y fue profesor de administración, psicología y computación.
Conocía el trabajo de Carnap, Rusell, Whitehead y Wittgenstein.
Con Allen Newell y la ayuda del programador J.C.Shaw desarrolla el Teórico de la Lógica a partir de 1956 (Logic Theorist):
Herbert Simon (1916-2001)
Representación en árbol y aplicación heurísticos. Logic Theorist demuestra 38 de los primeros 52 teoremas del
capítulo 2 de los “Principia Mathematica” de Rusell y Whitehead, a veces más elegantemente.
Trataron de publicar un teorema en Journal of Symbolic Logic, pero fue rechazado.
Allen Newell (1927-1992)
Estudió en universidades de Stanford, Carnegie Mellon y Princeton.
Matemático, interesado por la teoría de juegos, prefirió "una combinación de investigación experimental y teórica antes que la matemática pura“.
Eso le lleva a investigar en informática, en especial IA y psicología cognitiva.
En psicología estudió en especial sobre modelos de teoría de la organización.
También sobre toma de decisiones en grupos pequeños y manejo de información.
En un seminario (1954) de Oliver Selfridge sobre un programa que aprende y reconoce letras y otros patrones, decide dedicarse a los sistemas inteligentes.
Escribe 2 meses después “La máquina de ajedrez”, descripción de un programa para jugar al ajedrez de una forma humanoide.
Simon y él diseñan (1956) el lenguaje de programación IPL (Information Processing Language) para poder realizar programas que usen la lógica.
Allen Newell (1927-1992)
Desarrollan primero el mencionado “Teórico de la Lógica”.
A partir de 1957 comienzan a trabajar en el GPS (General Problem Solver) para resolver cualquier problema: demostración de teoremas, jugar al ajedrez, etc.
Se definen objetos y operaciones y GPS define heurística mediante análisis de medios y objetivos. Lo interesante del GPS es que trata de emular la forma en que la mente humana resolvería un problema.
Premios Turing de la ACM (Asociación para la
Maquinaria Computacional) – Minsky (1969), McCarthy (1971),
Simon y Newell (1975)
Conferencia de Darmouth 1956
Propuesta por McCarthy, Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon.
Asistieron también Ray Solomonof, Oliver Selfridge, Trenchard More, Arthur Samuel, Herbert Simon y Allen Newell.
Dos meses del verano de 1956.
“ Cada aspecto del aprendizaje o cualquier otra característica de la inteligencia puede, en principio, ser descrito con tanta precisión que puede fabricarse una máquina para simularlo. Se intentará averiguar cómo fabricar máquinas que utilicen el lenguaje, formen abstracciones y conceptos, resuelvan las clases de problemas ahora reservados para los seres humanos, y mejoren por sí mismas. Creemos que puede llevarse a cabo un avance significativo en uno o más de estos problemas si un grupo de científicos cuidadosamente seleccionados trabajan en ello conjuntamente durante un verano”.
Conferencia de Darmouth 1956
No hubo realmente reuniones plenarias.
McCarthy quedó insatisfecho, Newell y Simon estuvieron poco tiempo.
Sin embargo, los más importantes investigadores en IA en los años siguientes, asistieron a la conferencia.
Programa Analogy (Analogía) de Tom Evans
En 1963, (algunos autores sitúan el programa en 1968), Tom Evans
realiza un programa que resolvía test de inteligencia similares a los
que se suelen poner en las empresas para seleccionar personal. Los
problemas elegidos para probar el programa eran reales, (pruebas
del American Council of Education). Las figuras tenían que ser
introducidas mediante coordenadas de puntos.
¿Debería ser contratado por una empresa un ordenador con alta
puntuación en este tipo de test?
Desde 1963, la IA ha avanzado lo suficiente para que parezca fácil
resolver este tipo de problemas que se asocian con la inteligencia
humana.
Programas STUDENT y SIR en 1964
STUDENT de Daniel Bobrow resolvía problemas como el
siguiente: “El tío de Guillermo es dos veces más viejo que el
padre de Guillermo. Dentro de dos años el padre de Guillermo
será tres veces más viejo que Guillermo. La suma de sus
edades es 92, Averiguar la edad de Guillermo.
SIR (Semantic Information Retrieval, Recuperación de
Información Semántica) comprendía oraciones inglesas. El
programa respondía preguntas acerca de las situaciones cuyas
descripciones se le habían dado. Ejemplo con respuestas del
programa en mayúsculas:
1. Todo muchacho es una persona. - ENTIENDO.
2. Un dedo es parte de una mano. - ENTIENDO.
3. Cada persona tiene dos manos. - ESTA ORACIÓN ES
AMBIGUA. REFORMÚLELA POR FAVOR.
4. Hay dos manos en cada persona. - ENTIENDO.
Programas STUDENT y SIR en 1964
5. ¿Cuántos dedos tiene Juan? - ESTA ORACIÓN ES AMBIGÜA,
PERO SUPONGO QUE (TIENE) SIGNIFICA (TIENE COMO
PARTES). NO SÉ SI DEDO ES PARTE DE JUAN.
6. Juan es un muchacho. – ENTIENDO.
7. ¿Cuántos dedos tiene Juan? – ESTA ORACIÓN ES
AMBIGÜA, PERO SUPONGO QUE (TIENE) SIGNIFICA (TIENE
COMO PARTES). ¿CUÁNTOS DEDOS HAY EN CADA MANO?
8. Cada mano tiene 5 dedos – ENTIENDO.
9. ¿Cuántos dedos tiene Juan? – LA RESPUESTA ES 10.
Otras investigaciones de finales de los ‘50 y principios
de los ‘60 - I
Instituto Tecnológico de Carnegie:
Edward Feigenbaum (1936- ) modeliza con su programa
EPAM (“Elementary Perceiver and Memorizer”, “Perceptor
Elemental y Memorizador”) la forma en la que las personas
memorizan sílabas sin sentido.
Feigenbaum funda el Laboratorio de Sistemas de
Conocimiento y es Premio Turing de ACM en 1993 junto con
Raj Redy.
Robert Lindsay estudia conducta verbal con SAD SAM. Su
programa construía árboles geanológicos.
Otras investigaciones de finales de los ‘50 y principios
de los ‘60 - I
Herbert Gelernter (1929-2015) de IBM escribe el GTP,
Geometry Theorem Prover, que demostraba teoremas de
geometría de atrás hacia adelante. Parte del teorema a
demostrar y va buscando pasos previos hasta encontrar un
axioma o un teorema conocido.
Como los ordenadores no podían reconocer figuras
geométricas, se le proporcionaban mediante coordenadas.
Representaba mediante un árbol de búsqueda que en cada
paso tenía que elegir entre 1000x1000 posibilidades, pero
podaba el árbol y lo hacia entre 25. (Podía hacer
demostraciones hasta 10 pasos).
Otras investigaciones de finales de los 50 y principios
de los 60 - II
IBM: Arthur Samuel: Programa para jugar a las damas que
aprende, gana a Samuel. Alex Bernstein: Programa para jugar al ajedrez. El presidente de IBM, Watson, termina con la IA, ante el acoso
de accionistas por gasto en frivolidades. Samuel va a Europa a la competencia de IBM, Bernstein a trabajar como psquiatra.
Laboratorio Lincoln para investigación militar a varios kilómetros del MIT.
Lenguaje LISP (LISt Processing): Uno de los desarrollos más importantes de McCarthy a partir de 1958. Se inspiró en IPL.
Sistema de tiempo compartido del MIT: Desarrollado por McCarthy y Fernando Corbato. Varios terminales con teclado introducen programas con datos. Se ejecutan a la vez. Para hacer eso inventan un programa de control, lo que ahora llamamos sistema operativo. Lo implementó un nuevo fabricante de ordenadores “Digital Equipment Corporation” (DEC). El PDP11 de DEC fue el primer sistema de tiempo compartido.
Otras investigaciones de finales de los 50 y principios
de los 60 - II
Programa SAINT (Symbolic Automatic INTegrator, Integrador Simbólico Automático) (1961)de Slagle. Adaptaron el método del Teórico de la Lógica. Lo probaron con 86 problemas de exámenes finales del MIT y el programa resolvió 84.
Joseph Weizenbaum (1923-2008)
Judío alemán que emigró a EE.UU. huyendo de las leyes nazis de 1935.
En los años 50 trabaja primero en computación analógica y después en dos ordenadores digitales.
En 1963 llega a ser profesor del MIT y crea su departamento ciencias de la computación.
Realiza en 1966 el programa ELIZA que utiliza procesamiento de lenguaje natural para dar sensación de empatía.
Si se definían varios módulos, ELIZA podía hablar de temas distintos.
Utilizaba trucos como repetir oraciones cambiando “yo” por “tú”.
Otro truco era buscar una
palabra clave y cambiarla por
una frase hecha. Había
diversidad de formas de buscar
respuestas.
Algunos psicoanalistas llegaron a
querer usar el programa, cosa
que indignó a Weizenbaum.
Una conversación con ELIZA
(respuestas del programa en mayúsculas)
Todos los hombres son iguales.
DE QUE FORMA.
Siempre nos están fastidiando de una forma u otra.
SE TE OCURRE ALGÚN EJEMPLO ESPECÍFICO.
Sí, mi novio me hizo venir aquí.
TU NOVIO TE HIZO VENIR AQUÍ.
Dice que me paso deprimida la mayor parte del tiempo.
SIENTO ENTERARME DE QUE ESTÁS DEPRIMIDA.
Es verdad. No soy feliz.
CREES QUE VENIR AQUÍ TE AYUDARÁ A SER FELIZ.
Necesito alguna ayuda, eso sí que es verdad.
QUÉ SIGNIFICARÍA PARA TI OBTENER ALGUNA AYUDA.
Quizá pueda aprender a sobrellevar a mi madre.
HÁBLAME ALGO MÁS ACERCA DE TU FAMILIA.
Mi madre se preocupa por mí.
QUIÉN MÁS SE PREOCUPA POR TI EN TU FAMILIA.
Hackers, piratas informáticos
La palabra hacker se suele traducir en castellano por pirata informático, aunque también existen los autodenominados hackers éticos, que en realidad son expertos en ciberseguridad.
Hack significa escritor de poca monta, que hace de negro para otro.
Un grupo de adictos a los ordenadores del MIT, agrupados en torno a Minsky a mediados de los 60, se quisieron denominar así. Muchos eran estudiantes que habían dejado estudios de ingeniería o matemáticas para concentrarse en trucos de programación.
Hack era también como este grupo llamaba a las bromas inocentes que se jugaban entre ellos.
Solían trabajar por la noche para conseguir tiempo de ordenador en el sistema de tiempo compartido.
Lo que ahora denominamos software libre, está basado en la filosofía de esta gente.
Minsky llegó a decir de ellos: “jóvenes participativos, que tenían grandes ideas”. Seguía diciendo que estaban por encima de profesionales informáticos, procedentes de la ingeniería eléctrica de los que decía que nunca entendieron lo que era un ordenador.
Leyes de la robótica
Si es verdad que se llega a construir IA por
encima de la humana y es autoconsciente,
ojalá pudiera cumplir las ”leyes de la
robótica” propuestas por el escritor de
ciencia ficción y divulgador científico Isaac
Asimov (1920-1992):
1. Un robot no hará daño a un ser
humano o, por inacción, permitir que
un ser humano sufra daño.
2. Un robot debe obedecer
las órdenes dadas por los seres
humanos, excepto si estas órdenes
entrasen en conflicto con la 1ª Ley.
3. Un robot debe proteger su propia
existencia en la medida en que esta
protección no entre en conflicto con la
1ª o la 2ª Ley.
¿Qué es la inteligencia?
RAE: “Capacidad de entender o comprender, de resolver
problemas,…”
Definición de 52 investigadores en 1954: “Una capacidad mental
muy general que, entre otras cosas, implica la habilidad de
razonar, planear, resolver problemas, pensar de manera
abstracta, comprender ideas complejas, aprender rápidamente y
aprender de la experiencia. No es un mero aprendizaje de los
libros, ni una habilidad estrictamente académica, ni un talento
para superar pruebas. Más bien, el concepto se refiere a la
capacidad de comprender el propio entorno”.
La última frase es crítica: ¿Según ella, cualquier animal o planta
es inteligente?.
Varias teorías sobre inteligencia humana: Howard Gardner en
1983, en “Las estructuras de la mente ” habla de inteligencias
múltiples, distingue entre:
¿Qué es la inteligencia?
Inteligencia lingüística, lógico-matemática, musical, espacial,
corporal-cinestésica, intrapersonal o emocional (entenderse
uno mismo), interpersonal o social (entender a los demás con
empatía).
(Posteriormente añadió: inteligencia naturalista e inteligencia
existencial).
Daniel Goleman publica en 1995 “Inteligencia emocional “:
“Capacidad para reconocer sentimientos propios y ajenos, y la
habilidad para manejarlos”.
Inteligencia no animal
Moho del fango (Physarum Polycephalum y otros):
Parecidos a amebas.
Cuando no hay humedad, se desecan.
Se unen cuando hay alimento.
Capaces de encontrar camino en laberinto para encontrar comida.
Se ha simulado red metro Tokio con ellos. Según investigaciones de Stefano
Mancuso y otros, las plantas tienen
nuestros 5 sentidos y otros 15.
Se comunican e intercambian
información entre si y con animales.
Tienen personalidad, toman decisiones
y pueden manipular otras especies.
Inteligencia animal y humana, según Irene Pepperberg
La organización Edge (https://www.edge.org) (1) hace todos los años una pregunta. La de 2006 fue: “What is your dangerous idea?” (“¿Cuál es tu idea peligrosa?”).
Irene Pepperberg, psicóloga que investiga en Harvard sobre cognición y habilidades de comunicación de loros contesta: “Las diferencias entre humanos y no humanos son cuantitativas, no cualitativas” . Los no humanos poseen frecuentemente habilidades que
antes se pensaban sólo humanas. Los humanos no son los únicos que usan o fabrican
herramientas, ni la única especie que actúa cooperando con otros.
¿En qué grado los no humanos comparten habilidades consideradas todavía humanas?
Mi idea tomada en su lógica conclusión es peligrosa, porque debería afectar a nuestras elecciones respecto al origen de nuestra ropa y de la comida que comemos.
Necesitamos pensar en cómo limitar los experimentos sobre animales y es esencial insistir en su tratamiento humano.
Inteligencia animal y humana, según Irene Pepperberg
Respecto a esa pregunta Kurweil contestó: “…la inevitabilidad a corto plazo de la radical extensión y expansión de la vida. La idea es peligrosa, sin embargo, sólo cuando se contempla desde las actuales perspectivas lineales...”
(1) La pregunta del 2015 fue: “What to Think About Machines
That Think” (“¿Qué pensar sobre máquinas que piensan?).
Declaración de Cambridge, sobre la conciencia
Durante la Francis Crick Memorial Conference, en la Universidad de Cambridge, realizada el 7-7-2012, 13 neurocientíficos de renombradas instituciones, como Caltech, el MIT o el Instituto Max Planck, en presencia del científico Stephen Hawking, firmaron un manifiesto afirmando la existencia de "conciencia" en diversos animales no humanos:
«De la ausencia de neocórtex no parece concluirse que un organismo no experimente estados afectivos. Las evidencias convergentes indican que los animales no humanos tienen los sustratos neuroanatómicos, neuroquímicos, y neurofisiológicos de los estados de la conciencia junto con la capacidad de exhibir conductas intencionales. Consecuentemente, el grueso de la evidencia indica que los humanos no somos los únicos en poseer la base neurológica que da lugar a la conciencia. Los animales no humanos, incluyendo a todos los mamíferos y pájaros, y otras muchas criaturas, incluyendo a los pulpos, también poseen estos sustratos neurológicos.»
Declaración de Cambridge, sobre la conciencia
“Los sustratos neurales de las emociones no parecen estar restringidos a estructuras corticales. De hecho, las redes neurales subcorticales que se excitan durante los estados afectivos en los seres humanos, también tienen una importancia crítica en la generación de estados emocionales en los animales no humanos.”
Insectos
Mariposas monarca.
Vive de 2 a 6 semanas como mariposa.
Sin embargo, las mariposas nacidas en verano o principios de otoño viven 9 meses.
Migran de Canadá a Méjico (5000 Km) para pasar el invierno hibernando.
Se aparean en primavera y regresan en marzo.
Abejas. Se pueden orientar por el sol, polarización de la luz y campo magnético de la Tierra. Una abeja que ha encontrado una fuente alimenticia, la da a probar y después indica su posición mediante danza : circular (distancia < 100 m) o del abdomen (mayor oscilación abdomen, más cerca). La línea recta de la danza del abdomen indica la dirección (si hay sol). En colmena, si hacia arriba, indica hacia sol, si es un ángulo, indica ángulo respecto al sol.
Peces
En el mar Rojo el mero del coral y la morena gigante, cazan en equipo. El mero caza en aguas abiertas y la
morena puede entrar en las grietas del arrecife.
El mero sacude el cuerpo para invitar a la morena a unirse a la caza.
También le indica mediante posición vertical con cabeza hacia abajo una presa.
Los peces limpiadores (labridae y otros), son capaces de atender antes a peces en tránsito que a otros clientes habituales. Un experimento de Redouan Bshary los puso por encima en cognición que su hija de 4 años y primates.
(Ver artículos en “selección artículos Internet” sobre comportamiento de peces y sobre tiburones).
Prueba del espejo
Desarrollada por Gordon Gallup en
1970.
Se inspiró en Darwin que dejó un
espejo a un orangután.
Se pone una marca inodora a un
animal de forma que sea invisible, salvo
ante un espejo.
Si el animal trata de quitársela de
alguna manera tiene consciencia de sí
mismo.
La pasan chimpancés, bonobos,
gorilas, orangutanes, elefantes,
delfínidos (incluyendo orcas), macacos
Rhesus, monos capuchinos y urracas.
Los bebés humanos la pasan después
de por lo menos un año y medio de
vida.
Frans de Waal dice que no
debería considerarse una
prueba todo o nada.
Algunos animales no la pasan
por completo, ejemplo, los
perros, pero éstos son miopes.
Probemos a poner un perro
ante un espejo. Puede que
mire con curiosidad, aunque
no perciba una pequeña
marca.
Aves
Diálogo de Irene Pepperberg con su loro gris africano Alex, la noche anterior de morir éste:
"Eres buena y te quiero"; "Yo también te quiero", "Nos veremos mañana", "Sí, mañana nos vemos“
Jerarquía en el gallinero, palomas, grajillas, etc. : Los gallos y gallinas pelean por establecer su jerarquía. El derrotado, esconde la cabeza o la inclina. Tienen 30 sonidos distintos para comunicarse. Las gallinas recuerdan a sus congéneres.
Las urracas pasan la prueba del espejo.
Las grajillas de Frans de
Waal jugaban al escondite
con él.
Otras habilidades de Alex:
Sumar: Tres veces dos clics
- Seis.
Contar: ¿Qué numero es
verde? --> Contaba los
objetos verdes, aunque ya
no los estuviera viendo.
Cefalópodos
Los pulpos tienen un cerebro peculiar: Tienen 500 millones de neuronas de las cuales las dos terceras partes están en los brazos, de tal forma que es como si hubiera un cerebro central y un conjunto de cerebros autónomos. Un brazo cortado se puede mover y atrapar alimento.
El pulpo es quizá el único invertebrado que juega.
Tienen buena memoria. Si en un acuario una persona da comida a un pulpo y otra le pincha, las recordará incluso después de días. A la segunda le tirará agua.
Si se le encierra en un tarro, escapará abriéndolo.
Perros
Pueden memorizar unas 200
palabras.
Entienden frases no enseñadas,
(¿será por el contexto o por el
lenguaje corporal humano?).
Si en una habitación con una
docena de objetos que el perro
conoce, se introduce un objeto
nuevo y se le pide que lo traiga,
deducirá cuál es.
Con máquinas de resonancia
magnética, se ha podido comprobar
que distinguen tanto el significado
de las palabras, como la entonación
y procesan las dos cosas por
separado como los humanos.
El perro de la izquierda (47 Kg), fue capaz al caer el padre (yo) de su dueño al suelo de tratar de levantarlo. Eso implica empatía y capacidad para resolución de problemas no triviales.
Las mutuas miradas entre dueños y perros, incrementa la secreción de oxitocina en ambos.
Delfines
Tienen un lenguaje que les permite
reconocerse unos a otros.
Mediante él son capaces de
comunicarse incluso para cooperar:
Se les presentó un frasco cerrado
con comida a varias parejas de
delfines. Tenían que ponerse de
acuerdo para tirar de una cuerda a
la vez para abrir el frasco. Se pudo
comprobar que los sonidos emitidos
eran específicos.
El cerebro de los delfines tiene una
complejidad mayor que el humano
en especial en el neocórtex,
responsable de percepciones,
recuerdos y pensamientos.
Se ha probado a decir, mediante
gesto, a pareja de delfines:
“innovar“. Parecen ponerse de
acuerdo hablando y realizan un
ejercicio distinto a cualquier otro
realizado en el día.
Elefantes
Pasan la prueba del espejo.
Usan herramientas.
Mucha memoria que permite a las matriarcas llevar a su manada al sitio adecuado.
Empatía con otras especies y entre ellos, con capacidad para reconocerse tras muchos años de separación.
Un elefante asiático, salvó a su cuidador de morir ahogado, tras oír sus gritos a más de 1 Km de distancia.
En Kenia se estudiaron reacciones de elefantes frente a dos grupos étnicos: masais y kambas, usando un altavoz con sus voces. Se replegaban poniendo crías en medio ante voz hombres masai, no ante mujeres o niños. Resintetizando la voz masculina para que pareciera femenina, no se les engañaba.
Cambiando la voz masai por rugido de león, las elefantas atacaban.
Emiten distintos sonidos en función enemigo.
Tocan delicadamente huesos de elefante, como si los reconocieran. No lo hacen con huesos de ningún otro animal. En caso de morir alguno reaccionan.
Se coordinan para conseguir algo. (Ejemplo, tirar de una cuerda entre dos).
Las próximas diapositivas se refieren a libros recomendados,
de los cuales algunos los he usado de forma muy directa en
la preparación de esta charla y otros tienen mucha relación
con la misma.
También pongo a disposición de todo el que quiera
consultarlo, un conjunto de enlaces a blogs, artículos e
incluso vídeos, relacionados con inteligencia artificial o
inteligencia en animales. Respecto a animales, se han
excluido los primates, sobre los cuales se hablará en una
segunda parte de la historia de la inteligencia artificial.
El hecho de que muchos de ellos sean de la web de un
determinado periódico, no significa por supuesto una
propaganda del mismo, ya que estoy seguro de que otros
tienen artículos de una calidad similar respecto a estos temas.
Simplemente es cuestión de que es el que leo habitualmente.
Lecturas recomendadas I
1. Daniel Crevier – Inteligencia Artificial – 1996 – Editorial Acento.
2. Jack Copeland – Inteligencia Artificial: Una introducción filosófica -2007 – Alianza Editorial.
3. Marvin Minsky – La máquina de las emociones: Sentido común, inteligencia artificial y el futuro de la mente humana– 2010 – Editorial Debate.
4. Marvin Minsky – La sociedad de la mente: La inteligencia humana a la luz de la inteligencia artificial – 1986 – Ediciones Galápago.
5. Stuart Rusell y Peter Norvig - Inteligencia Artificial, un enfoque moderno – 2004 – Pearson Educación.
6. Frans de Waal - ¿Tenemos suficiente inteligencia para entender la inteligencia de los animales? – 2016 – Tusquets Editores.
7. Frans de Waal – El bonobo y los diez mandamientos: En busca de la ética entre los primates – 2014 – Booket Ciencia.
8. Frans de Waal – La edad de la empatía: Somos altruistas por naturaleza – Booket Ciencia.
9. Pablo Herreros Ubalde – Yo, mono – 2014 – Ediciones Destino.
Lecturas recomendadas II
10.Antonio Damasio – El error de Descartes: La razón de las
emociones – 2013 – Booket Ciencia.
11.Heribert Schmid – Como se comunican los animales – 1994 –
Bibiloteca Científica Salvat.
12.Dian Fossey – Gorilas en la niebla – 1985 - Bibiloteca Científica
Salvat.
13.Anthony Smith – La mente I y II – 1985 - Bibiloteca Científica Salvat.
14.B. Jack Copeland – Alan Turing: El pionero de la era de la
información – 2012 – Turner Noema.
15.Alonso Barán – Librepensamiento: Cómo no dejarse engañar – 2016
– Editorial Diálogo.
16.Fundación Telefónica – El trabajo en un mundo de sistemas
inteligentes – 2015. Pinchar para descarga gratuita de "El trabajo en
un mundo de sistemas inteligentes“
17.Kurzweil ofrece varios libros para su lectura gratuita en su web.
Pinchar para acceder a libros de Kurzweil por capítulos gratuitos
Notas sobre las lecturas recomendadas I
La mayor parte de esta charla está basada en 1, 2, 5, 6, 7, 9 y 11, más mucha información de Internet.
1. Excelente libro de historia de la IA hasta principios de los años 90.
2. Historia de la IA, pero con mucho hincapié en los aspectos filosóficos.
3. Minsky explica el funcionamiento y evolución de nuestra mente.
4. Este otro libro de Minsky, es previo al anterior. La temática es similar, pero el enfoque distinto. Igual que el otro, resulta muy interesante.
5. Libro técnico sobre IA. Quizá el más usado en cursos universitarios de IA en todo el mundo. Tiene una parte no técnica de introducción, incluida la historia.
6. Los libros de Waal son muy interesantes. Este tiene la peculiaridad de hablar acerca de la inteligencia en mucho tipo de animales, aunque dando especial importancia a los primates.
7. Aunque el libro haga referencia a los bonobos, también se habla de chimpancés y otros animales. Pone énfasis en demostrar que la ética no es solo cosa de humanos. Escrito con ironía y rigor, es muy recomendable.
Notas sobre las lecturas recomendadas II
8. Libro de temática similar a la anterior en el que Waal explica que muchos animales cooperan entre si y se ayudan, incluso sin esperar nada a cambio.
9. Libro extraordinario, relacionado con el programa de TVE2, ya emitido, pero disponible en la web de TVE, que se puede complementar con diversas páginas web del autor.
10.Muchos libros de Damasio hablan de neurología a nivel de divulgación perfectamente comprensible para no expertos, sin por ello perder su calidad.
11.Buen libro, aunque un poco antiguo, sobre comunicación animal.
12.La convivencia con gorilas de Dian Fossey, contada por ella misma. En este libro se basó la película del mismo nombre.
13.Dos libros muy interesantes sobre el funcionamiento de la mente. Este libro y los dos anteriores están descatalogados, pero se pueden conseguir usados.
14.Vida y trabajo de Turing explicados por su principal biógrafo, que también ha escrito el libro 2.
Notas sobre las lecturas recomendadas III
15.Aparentemente un libro fuera del ámbito de esta charla. Sin
embargo, sus reflexiones sobre la mente, la forma de manipularla y
el pensamiento colectivo, si tienen relación con otros libros sobre la
mente. Es un libro breve, pero con contenido jugoso.
16.Libro basado en un estudio realizada por varios científicos para la
Fundación Telefónica. Algunos son optimistas y otros lo contrario,
sobre el impacto de la IA en el mercado laboral, pero probablemente
estén más en lo cierto los pesimistas. Se puede descargar
gratuitamente.
17. Hay libros de Kurweil en papel y en castellano. He leído una parte
de lo que ofrece Kurzweil para su lectura gratuita en inglés en su
web y es muy interesante.
Algunos blogs interesantes
Red Científica
Red Filosófica
Los dos blogs anteriores son complementarios y coordinados ambos por Manuel de la Herrán Gascón. Muy interesantes. Tienen mucho que ver con determinados aspectos de esta charla.
Descubriendo la Inteligencia Artificial
Un blog con mucha información sobre IA, incluso los aspectos técnicos, pero explicados de forma comprensible.
Inteligencia artificial, desarrolladores y pruebas de entes inteligentes
Otro blog con bastante información sobre IA.
Blog sobre la inteligencia y los derechos que deberían tener los delfines
Mascotas
Blog acerca de la inteligencia de nuestras mascotas y los beneficios que podemos obtener de ellas.
Selección de artículos sobre inteligencia artificial - I
Las máquinas aprenden ya como los humanos
Google se lanza a por el ‘big data’ de la salud
Máquinas que miran como una persona
Un lenguaje para domadores de robots industriales
Entrevista con Evgeny Morozov: “Los datos son una de las más
preciadas mercancías”
Genios entre la inspiración y la locura
¿Puede una máquina ser inteligente?
Millonarios de Silicon Valley y científicos crean una organización para
impedir que la inteligencia artificial derive en Terminator
Galardón para el matemático que se rindió frente los ordenadores
Marvin Minsky, cerebro de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial conquista el último tablero de los humanos
Los robots, la cuarta revolución industrial y sus efectos sobre el
empleo
Selección de artículos sobre inteligencia artificial - II
El futuro de la humanidad en manos de la inteligencia artificial
Los cinco jinetes del apocalipsis, (incluyendo superinteligencia artificial)
La noche que las máquinas debutaron en los escenarios
Jill Watson, la profesora que en realidad era un robot
“Brains, Minds and Machines”, un debate sobre el estado actual de las
ciencias cognitivas y la inteligencia artificial
Acertando quinielas con redes neuronales
Todo lo que conoces sobre la inteligencia artificial es incorrecto
El botón que patentó Google para apagar toda la inteligencia artificial si
amenaza a los seres humanos
El habla humana ya no es solo de los humanos
Los algoritmos se apoderan de la economía
Inteligencia Artificial - Reseña Histórica
Selección de artículos sobre inteligencia artificial - III
El auge de la inteligencia de las máquinas: el ajedrez cibernético
¿Qué es el aprendizaje profundo?
¿Qué es la computación afectiva?
Computación afectiva, robots y emociones
Si las máquinas supieran cómo nos sentimos...
De Arthur Clarke a Ben Feringa
Google Home, inteligencia artificial en pañales
Línea del tiempo: Evolución de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial de Google es capaz de leer los labios mejor que los expertos
Borran recuerdos que dan miedo con ayuda de la inteligencia artificial
Por qué en Silicon Valley se están planteando la renta básica (y por qué tiene sentido)
Ray Kurzweil: “En 20 años ampliaremos nuestra expectativa de vida indefinidamente”
La inteligencia artificial ¿Hacia dónde nos lleva?
Selección de artículos y vídeos en Internet sobre animales,
(salvo primates) - I
Este conjunto de artículos al igual que los anteriores, no está en ningún orden concreto. Ni por temática, ni por importancia. Forma parte del conjunto de artículos que he usado sobre inteligencia animal, pero de forma que he excluido casi todas las referencias a primates, pues este tema se verá en la “parte II”.
La asombrosa inteligencia del moho del fango
¿En qué piensan y que sienten los animales?
La ciencia demuestra que los cuervos son (casi) tan listos como tú
Los peces reconocen las caras humanas
5 comportamientos de peces que demuestran lo inteligentes que son
Cómo se orientan los tiburones en el océano
Los córvidos están entre las aves más brillantes del mundo
La reacción de un perro cuando su dueño se disfraza de su juguete favorito
Vídeo de cuervos
Conjunto de vídeos sobre inteligencia animal
Selección de artículos y vídeos en Internet sobre animales,
(salvo primates) - II
Si piensan y sienten, ¿debemos comérnoslos?
Nueve animales que usan herramientas y uno que "reflexiona“
Los roedores tienen empatía como los humanos
¿Puede una mascota hacer que mi hijo pierda el miedo a la oscuridad?
La consciencia frente al espejo (entrevista a Gordon Gallup)
La increíble historia de la «gata enfermera»
Los perros comprenden lo que decimos y cómo lo decimos
En la mente de las plantas
Metacognición en animales no-humanos
¿Qué revelan los aullidos de los lobos?
Esta cría de ballena sale a la superficie para saludar a los humanos
Minúsculas cámaras cuervo captan el uso de herramientas en aves
silvestres
Primer caso de comunicación entre humanos y animales salvajes
Selección de artículos y vídeos en Internet sobre animales,
(salvo primates) - III
Algunos tiburones siguen mapas mentales para orientarse en el mar
Las hormigas cultivan plantas desde antes que los humanos
La inteligencia de los delfines
Los delfines tienen un lenguaje especial para resolver problemas juntos
La sorprendente 'inteligencia' de los patitos
¿Los perros sueñan?
Stefano Mancuso: Las plantas tienen neuronas y son seres inteligentes
El comportamiento social de las bandadas de pájaros
Peces ofrecen a criaturas marinas un servicio de limpieza
La increíble precisión del pez escupidor
Animales y el uso de herramientas: aves
Los córvidos, son algunas de las aves más inteligentes
Desvelado el mecanismo del amor entre los perros y sus dueños
