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Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial o Super Algoritmos

Russell y Norvig describen a una Inteligencia Artificial (IA) como "un agente que recibe percepciones del entorno y realiza acciones", sin embargo, es necesario profundizar más en esta definición puesto que un algoritmo pudiera hacer esto fácilmente, por lo que el contexto es de la máxima importancia para responder a esta pregunta.

Sabemos que existen diferentes acercamientos al estudio de la IA, un enfoque ampliamente utilizado es el de desarrollar agentes que respondan a la acción racional, lo cual indica que un Agente Inteligente, idealmente, siempre escoge la mejor acción posible ante una situación dada.

La cuestión con los algoritmos es que, hasta el momento, no son capaces de tener el mismo nivel de contexto como el que podemos tener los seres humanos, por lo tanto, difícilmente pueden llegar a escoger la mejor acción posible ante una situación dada.

Como ejemplo, en la época de la guerra fría, EEUU, comenzó a utilizar algoritmos de procesamiento natural de lenguaje para traducir del ruso al inglés, sin embargo, estos fracasaron rotundamente. El programa traducía una frase de forma literal, pero al faltarle "conocimiento previo para resolver la ambigüedad y poder establecer el contenido de la frase" fallaba monumentalmente traduciendo una frase que no tenía sentido en absoluto.

e.g. "El espíritu está dispuesto, pero la carne es débil" a "el vodka esta bueno pero la carne está podrida"

Otra razón del porqué la IA siguen siendo algoritmos avanzados, es por el concepto de tratabilidad (tractability) e intratabilidad (intractability). Esto indica que hay problemas tan complejos que, conforme el algoritmo comienza a trabajar en este, la complejidad aumenta de forma exponencial, al mismo tiempo en que afronta la instancia del problema en el que se encuentra. Por lo tanto, a estos problemas se les denomina "intratables" y existe el NP-Complete Problem para determinarlo, basado en el tiempo polinomial que toma en resolver el problema.

Hasta el momento, los algoritmos creados caen bajo esta denominación de intratabilidad, dada la complejidad del mundo exterior y replicar la inteligencia humana, lo que menciona Max Tegmark en su libro de Life 3.0 que describe a la inteligencia, como la capacidad para lograr metas complejas y divide a la inteligencia en tres principales áreas: física, social y técnica.

Cada una de estas áreas tienen grados de inteligencia, el más bajo siendo inútil, luego infrahumana, humana, más que humana, hasta la más alta que es superinteligente.

Hoy tenemos algoritmos que están clasificados bajo cada una de las tres áreas de inteligencia y adicionalmente bajo diferentes niveles de inteligencia. Por ejemplo, tenemos que, en Juegos Mentales que se encuentra entre la inteligencia social y técnica, el algoritmo que empodera la IA de Google, AlphaGo, supera a la inteligencia humana en el juego milenario Chino Go. Pero si le pones a crear arte, estará en el nivel de inteligencia inútil.

Esto es algo que hoy la IA definitivamente no puede hacer, es decir, no es buena en una amplia gama de inteligencias como podemos ser los seres humanos, así que por ello considero que existen solamente algoritmos muy avanzados. Esto se debe también a que todavía, hay muchos algoritmos que operan bajo estos "microworlds" propuestos por Minsky y varios más.

En conclusión, no porque un algoritmo pueda encontrar una solución en principio, significa que contiene los mecanismos para encontrarlo en la práctica como el algoritmo de traducción.

Finalmente, creo que uno de los mejores enfoques para lograr la Artificial General Intelligence (AGI) es lo que propone Yarowsky sobre la desambiguación del sentido de las palabras, que se enfoca en entrenar algoritmos "mal diseñados" con Big Data, demostrando que estos algoritmos "mal diseñados" superan a los algoritmos "mejor diseñados" en las mismas tareas, sin ser expuestos a Big Data, que en algún momento, potencialmente pueden ser un camino para la AGI.

Tegmark, M. (2018). Life 3.0 being human in the age of artificial intelligence. London, MS: Penguin Books.

Russell, S. J., & Norvig, P. (2010). Artificial intelligence: A modern approach. Upper Saddle River,: Prentice-Hall.