TEMA 1.3 | Turing & IA

Inteligencia Artificial

• Alan Turing propuso no definir los términos máquina y pensar sino proponer, un test.

• Dartmouth College, 1956: Conferencia de Dartmouth. Programa de investigación en IA.

Alan Turing

• Alan Turing (Londres, 1912) fue un matemático, lógico, criptógrafo y filósofo, considerado uno de los padres de la ciencia de la computación.

• En su artículo sobre el Entscheidungsproblem formuló la máquina que lleva su nombre, sentando las bases de la informática moderna.
• Este modelo de máquina establecía el puente entre los conceptos teóricos y su implementación.
• Su Máquina Universal es “ficticia”, es decir, no fue construida. Es decir, es una descripción abstracta de un ordenador.
• Alan Turing descubrió que el problema de la decisión es insoluble, es decir, que no existe un procedimiento algorítmico general que pueda determinar, para cualquier fórmula matemática dada, si esta fórmula es verdadera o falsa.
• Halting problem: Los programadores y los ingenieros de software deben tener en cuenta este problema y diseñar sus programas y algoritmos de manera adecuada para evitar situaciones en las que un programa no se detendrá.

• Las primeras máquinas para calcular datan del siglo XVII:
• La Pascalina (Blaise Pascal) - 1641.
• La Staffelwalze (Leibniz) - 1671.
• Máquina Analítica (Babbage).

• Las máquinas que se usaron durante la Segunda Guerra Mundial fueron
• Engima: Desarrollada por los alemanes para cifrar sus comunicaciones militares.
• Bombe: Desarrollada por los Aliados para descifrar las comunicaciones alemanas.

• En 1939, Alan Turing participó en la construcción de la máquina Bombe en Bletchley Park (Londres).

• Los mandos alemanes creían que las órdenes cifradas que transmitían a sus aviones y submarinos eran indescifrables, pero Turing y sus colegas lograron descifrarlas, lo cual resultó decisivo para la victoria aliada.

• Turing defendía que lo esencial para el funcionamiento de loas computadoras era el software es decir, el conjunto de reglas lógicas, y que un hombre provisto de papel, lápiz y goma de borrar, y sujeto a disciplina estricta, es en efecto, una máquina universal.

Evolución del Hardware

• En 1950, Computing Machinery and Intelligence propone el Test de Turing para determinar si una máquina puede o no puede pensar.

• La prueba consistía en hacerle una serie de preguntas a la máquina y comparar las respuestas de la máquina con las de una persona de verdad.

• Pero todo depende de lo que se entiende como ser pensante. Para Turing, pensar es resolver problemas cerrados, computables y maquinizables, como el juego de ajedrez. Cuanto más definido y formal sea el problema, más fácil será programar una máquina que lo resuelva, que pase el test.

• Para Turing, las máquinas no pueden hacer algo diferente para lo que se les instruyó. Si ocurre han cometido un error.

¿Qué es la Inteligencia?

• Turing define la inteligencia en la capacidad de resolver problemas, y en la capacidad de aprender a resolver problemas.

John Von Neumann

• John Von Neumann (Budapest, 1903) fue un matemático que realizó contribuciones fundamentales en física cuántica, análisis funcional, etc.

• 1933: Von Neumann se estableció en los Estados Unidos en el Instituto de Estudios Avanzados de Princeton (junto a Albert Einstein).
• Participó en el Proyecto Manhattan (desarrollo de bombas nucleares).

• 1955: Contrajo un cáncer de huesos debido a la contínua exposición a la radiación en el laboratorio Los Álamos.

• 1944: Visitó el proyecto de construcción del ordenador ENIAC. Aunque debido a las limitaciones contempladas, pensaron en el EDVAC.

• 1945: Escribió el “First Draft of a Report on the EDVAC”, en 1945, en el que describió la organización general (arquitectura de Von Neumann).

• Von Neumann explicó que la ALU es fundamental para una computadora porque permite realizar las operaciones aritméticas y lógicas básicas.

• Escribió “El ordenador y el Cerebro”.

• Afirmó que:
• "De cualquier forma que esté configurado el sistema nervioso central, no puede diferir considerablemente de lo que consciente y explícitamente consideramos como matemáticas".
• "Cuando hablamos de matemáticas, puede que estemos discutiendo un lenguaje secundario, basado en el verdadero lenguaje primario usado por el sistema nervioso central".

• Von Neumann advirtió de que el desarrollo tecnológico estaba provocando una preocupante crisis y que las nuevas tecnologías eran capaces de lograr efectos a escala planetaria.

• Von Neumann descarta las soluciones drásticas como puedan ser las prohibiciones o moratorias al desarrollo tecnológico.

• Von Neumann reclamaba la naciente informática basada en la tecnología electónica para el cálculo científico y académico.

• J. P. Eckert y J. W. Mauchly comercializaron el UNIVAC I en 1951 (Censo Americano).

• La General Electric fue el primer ordenador electrónico con programa almacenado entregado a un usuario civil.

• Poco después, IBM comenzó a dominar el campo de las tabuladoras con la tecnología de válvula de vacío, con su IBM 701 en 1953.

• El ocaso de esta tecnología comenzó con la invención del transistor y el posterior desarrollo de componentes de estado sólido que eran mucho más pequeños, baratos y fiables que la válvula.

La Inteligencia Artificial y sus Límites

• Para Yuval Noah Harari ambos son en el fondo procesadores de datos.

• Ningún ordenador tendría imaginación y creatividad, mientras que el cerebro humano tiene estas dos características muy desarrolladas.

• Un ordenador no hará nada que no esté previamente programado por los algoritmos que le hemos introducido los humanos.

• La complejidad del cerebro humano no tiene comparación con nada de lo que existe en la naturaleza ni que haya sido fabricado por un humano.

• El cerebro humano sigue siendo una gran incógnita todavía y se de dice que el futuro de la humanidad está en las neurociencias.

• La Inteligencia Artificial consiste en diseñar máquinas que piensen y aprendan hasta obtener la capacidad para resolver problemas humanos.

• Se pueden encontrar las bases de la Inteligencia artificial en estos artículos:
• 1943: “Behavior, Purpose and Teleology”, Wiener, Rosenbluth y Bigelow del MIT, sugieren distintos tipos de máquinas.
• 1943: "Un Cálculo Lógico de Ideas Inherentes en Actividad Nerviosa", McCulloch y Pitts del MIT, describen cómo las máquinas pueden emplear los conceptos de la lógica y la abstracción, y cómo cualquier ley de entrada-salida puede modelizarse como una red neuronal.

La Dificultad de la Inteligencia Artificial

• La gran dificultad de las máquinas es el reconocimiento de forma asociativa.

• Los algoritmos son muy buenos en una cosa, pero solo en esa cosa.

• En este proceso de innovación la tecnología tiene que ser FATE:
• Justa. No discriminatoria, inclusiva. Fairness.
• Responsable. Tener en cuenta a quién se le atribuye la responsabilidad de estos sistemas.
• Transparente. Que sea legible y sea comprensible por un ciudadano medio. Comprensible.
• Ética. Hay que asegurarse que se corresponde por los valores aceptados por la sociedad.

Marvin Minsky

• Marvin Minsky es una figura mítica considerada uno de los padres de la inteligencia artificial.

• 1961: Escribió “Steps toward artificial intelligence”.

• Con técnicas de reconocimiento de patrones, la eficiencia puede ser a menudo incrementada.

• El algoritmo aprende: La capacidad de procesamiento permite buscar patrones y crear modelos en un esquema de inducción.

• Osoba y Welser IV escribió “An intelligence in our image: The risks of bias and errors in artificial intelligence”.
• Aprender a distinguir entre verdad y falsedad a través de la experiencia es más formalmente conocido como el problema de la inducción.

• Que un algoritmo tenga como dataset datos del comportamiento de millones de usuarios no significa que siempre vaya a actuar correctamente y que sea justo o ético o apropiado para los usuarios en el futuro, en base al problema de la inducción...

• Transparencia: Cuando un sistema de inteligencia artificial toma una decisión, las personas deben poder recibir una explicación la dicisión.

• Osoba y Welser IV proponen que los algoritmos sean juzgados en una forma análoga a la que usamos para los humanos.

Posturas Éticas Posibles

• Por ejemplo, el retomo al fundacionalismo bajo la forma de un discurso destinado a sostener de modo indiscutible normas éticas.

• La moral puede exigir que la experimentación tenga alguna probabilidad de ser también beneficiosa para éste.

• El ser humano no es ni omnipotente u omnisciente, ni totalmente ciego o impotente.
• Es necesario que sea prudente, virtud aristotélica que en nuestros días se evoca con frecuencia.
• Además de vigilante, acompañante permanente y atento con el fin de corregir en el buen sentido.

Pesimistas de la Inteligencia Artificial

• Los avances en Inteligencia Artificial llevaron a muchos autores a creer que las máquinas podían simular la inteligencia humana o natural.

• Hubert Dreyfus fue uno de los mayores críticos de la inteligencia artificial. Rechaza que:

• Los ordenadores piensen y simulen la inteligencia.

• El cerebro procese la información con operaciones discretas mediante algún equivalente biológico de los interruptores de encendido o apagado.

• La mente pueda considerarse como un mecanismo que opera sobre unidades de información según reglas formales.

• El conocimiento puede ser formalizado, es decir, que puede ser expresado en términos de relaciones lógicas.

• La información relevante del mundo puede ser analizada como un conjunto de elementos independientes de la situación.

Crítica de la Inteligencia Artificial

• Para Dreyfus, es importante destacar el papel del cuerpo en la organización de la experiencia del mundo.

• Es necesaria la lectura de filósofos como Heidegger o Merlau-Ponty para apoyar su visión del ser humano como una realidad inserta en una situación determinada por el cuerpo y sujeta a propósitos.

• Para Wittgenstein, lo más importante estaba fuera del mundo; es decir, lo místico.

• Algunos autores calificaron la inteligencia artificial como ejemplo de un programa científico degenerativo.

• Para Dreyfus, el programa de investigación en machine learning intentaría diseñar sistemas que aprendan por sí mismos para enfrentarse al ambiente y modificar sus propias respuestas.

• Para Weizenbaum (profesor de Informática en el MIT), los ordenadores logran excelentes tareas específicas, como ser campeones de ajedrez, pero son incapaces de cambiar el pañal a un niño.

• Para Wiezenbaum, el lenguaje de los ordenadores está definido para la consecución de metas inmediatas y problemas específicos.

• 1976: “El Poder de las Computadoras y la Razón Humana” afirma que cuando la Inteligencia Artificial sea posible, no deberemos dejarles tomar decisiones importantes porque los ordenadores nunca tendrán cualidades humanas como la compasión y la sabiduría.

• Ciertas clases de tareas, como la demostración de teoremas y la búsqueda en listas, son ejecutadas con mayor velocidad y precisión por ordenadores corrientes que por seres humanos.

• Por otro lado, hay otras clases de tareas, como el reconocimiento facial y el aprendizaje, que son mejor ejecutadas los seres humanos.

• Los cerebros biológicos parecen ser sistemas muy difíciles de simular, y en principio son simulables a expensas de establecer una simulación informática que termine resolviendo el problema.

• Este estilo diferente de procesamiento de datos se denomina procesamiento en paralelo, un paradigma dominante en contraste con el procesamiento en serie.

Paradoja de Moravec

• Las habilidades “límbicas”, sensoriales, motoras y similares requieren de enormes esfuerzos computacionales.
• Visión y reconocimiento de objetos: Muy fácil para humanos, muy difícil para máquinas

• Las habilidades computacionales, propias del cerebro lógico o computacional, requieren menores esfuerzos.
• Velocidad de cálculo y procesamiento de datos: muy fácil para máquinas más difícil para humanos.