UNA MAQUINA NUEVAMENTE LE GANA AL SER HUMANO

Se trata de Watson, una máquina capaz de deducir e interpretar dobles sentidos y juegos de palabras.

El computador de IBM Watson salió triunfante de su duelo contra el cerebro humano en el programa de televisión 'Jeopardy!', al vencer a dos concursantes en la tercera ronda de un reto que le obligaba a pensar como una persona.

Watson, un complejo sistema operativo desarrollado durante cuatro años con la ayuda de ocho universidades, se embolsó el millón de dólares que otorga el concurso de la cadena 'ABC' al acertar juegos de palabras y acertijos.

Sus oponentes, Ken Jennings y Brad Rutter, distinguidos por ser los mejores concursantes que han pasado por el programa de preguntas y respuestas, contemplaron la victoria de Watson con 24.000 y 21.600 dólares (unos 45 y 41 millones de pesos respectivamente) en sus marcadores, respectivamente.

Jennings, que adquirió fama al ganar 74 juegos de forma consecutiva en el popular programa, admitió su derrota con sentido de humor al darle la bienvenida "a nuestros nuevos amos" del reino informático.

El concurso fue grabado en enero pasado en el Laboratorio de Investigación Watson ante una audiencia de ejecutivos de IBM y sus clientes, y se desarrolló a lo largo de tres días.

En el último día del concurso, el resultado final fue inequívoco: Watson cimentó su victoria en la categoría de no ficción, al acumular un total de 77.147 dólares (unos 147 millones de pesos), si bien Jennings le pisaba los talones.

Para IBM, aparte del golpe publicitario, la victoria de Watson es otro paso hacia el desarrollo de máquinas inteligentes capaces de entender y responder a los humanos, o con suerte, reemplazarlos.

De hecho, los investigadores de IBM y de otras empresas ya elaboran usos futuros de las tecnologías involucradas en las operaciones de Watson, que podrían tener impacto en las áreas de la medicina, leyes, e ingeniería, entre otros campos.

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La rapidez a la hora de contestar del ordenador, de 13, 64 terabites de memoria y potenciado por una habitación llena de servidores, fue una de sus garantías de triunfo, mientras los humanos dependían de sus reflejos para abalanzarse sobre el pulsador en cada respuesta.

Pero su mayor herramienta fue la capacidad de bucear, en milésimas de segundo, a través de más de 200 millones de páginas de material sacado de enciclopedias y de Internet para compararlas con otras y encontrar la respuesta a cada pregunta.

La transmisión del duelo comenzó el lunes con un empate entre Watson y uno de los concursantes humanos, Rutter, con 5.000 dólares (más de 9 millones de pesos) cada uno, después de unos cuantos tropiezos de la computadora en los juegos de palabras que planteaba el panel.

Pero las esperanzas de que el hombre ganara la batalla contra la máquina se nublaron el martes, cuando Watson fulminó a sus adversarios con un total de 35.734 dólares, mientras que Jennings y Rutter se conformaban con 4.800 y 10.400, respectivamente.

Muchos han comparado el reto con el que en 1997 hizo mundialmente famosa a la computadora 'Deep Blue' de IBM, que logró derrotar al entonces campeón mundial de ajedrez, Gary Kasparov.

Sin embargo, mientras que aquel desafío se basaba en la lógica precisa y matemática del ajedrez, el que hoy se ha logrado traspasa un umbral nunca alcanzado por los expertos en robótica: el de hacer que una máquina asocie, deduzca e interprete dobles sentidos y juegos de palabras como lo haría un humano.

Ahora que Watson domina los desafíos lingüísticos, el próximo paso para IBM es encontrarle nuevas aplicaciones que le permitan "resolver problemas humanos" y ser útil para los negocios, según la vicepresidenta de Investigación de la compañía, Katherine Frase.

http://ve.globedia.com/maquina-nuevamente-gana-humano

CIENTIFICO LOGRAN CONTROLAR VEHICULO CON LA MENTE

Raúl Rojas, profesor de Inteligencia Artificial en la Universidad Libre de Berlín, y su equipo han demostrado que un conductor puede utilizar una interfaz cerebro-computadora para dirigir su vehículo.

El proyecto se llama BrainDriver y básicamente utiliza un lector de ondas cerebrales Emotiv EPOC junto con un software diseñado para actuar con patrones específicos, como girar a la izquierda, girar a la derecha y acelerar.

Los investigadores mandan estos comandos al sistema drive-by-wire de un Volkswagen Passat (Tipo 3C) modificado. De manera que, después algunas rondas de entrenamiento cerebral el conductor puede controlar el motor, los frenos y de dirección.

Los investigadores advierten que BrainDriver sigue siendo una aplicación de demostración que no está lista para la calle ni fanáticos de Carmageddon. Pero dicen que las interfaces hombre-máquina del futuro tienen un enorme potencial para mejorar la conducción, especialmente en combinación con vehículos autónomos. Por ejemplo, un viaje en taxi autónomo, donde el pasajero puede decidir, sólo por el pensamiento, que ruta a tomar cuando existe más de una posibilidad.

El grupo de investigación de Rojas es parte del proyecto MadeInGermany y sigue el trabajo previo sobre los automóviles autónomos, incluyendo el AutoNOMOS Project.

http://ve.globedia.com/cientificos-logran-controlar-auto-mente

“La inteligencia artificial está presente tanto en los sistemas de diagnóstico médico como en los frenos ABS de un coche”

Jorge Elorza, profesor de la Universidad de Navarra, habló de avances como la “computación con percepciones”, donde la máquina interpretaría lo que queremos o necesitamos.

“Tanto los sistemas de diagnóstico médico como los frenos ABS de un coche se sirven de sistemas de lógica borrosa, basando su funcionamiento en la inteligencia artificial”. Así lo aseguró Jorge Elorza, profesor del departamento de Física y Matemática Aplicada de la Universidad de Navarra, que fue el encargado de abrir el primer curso de verano de las universidades navarras 2010 “Física y Matemáticas para la vida diaria”.

El ponente, que ofreció una charla sobre inteligencia artificial, señaló que ésta pretende hacer que las máquinas hechas por el hombre razonen como los humanos. “Sin embargo, saber cómo piensan los hombres todavía es un gran misterio, de modo que el problema de trasladar este procedimiento a las máquinas no es sencillo, aunque también es cierto que hemos avanzado mucho gracias al desarrollo de, entre otras técnicas, la lógica borrosa o difusa”.

Como explica el profesor Elorza, este conocimiento extiende los hallazgos realizados por Aristóteles en el siglo IV A.c. -la llamada lógica clásica en la que se basan los silogismos- e introduce un principio básico de nuestra forma de razonar: “Admite una cierta incertidumbre entre la verdad o falsedad de las proposiciones, a semejanza del raciocinio humano, de modo que las máquinas puedan ofrecernos la mejor solución de entre las posibles para un problema concreto. Por ejemplo, para dar con el diagnóstico más probable entre varios”.

Avances en la vida diaria, la computación o la economía

Entre las cuestiones cotidianas que se han hecho realidad gracias a la lógica borrosa se encuentran los sistemas de reconocimiento de escritura, facial y del habla, el tratamiento de imágenes, los controles de aire acondicionado o el tren bala de Tokio, pionero de la alta velocidad que presume de no llegar al minuto de media de retraso en sus trayectos.

“En el campo de la computación se ha logrado que cada vez la comunicación con las máquinas se realice en un lenguaje que se parece más al nuestro, más natural, con palabras, no mediante el código binario de los comienzos. Y ahora se explora un nuevo campo: la computación con percepciones, donde la máquina ejecutaría nuestras órdenes mediante la interpretación de lo que queremos o necesitamos”, subraya el matemático de la Universidad de Navarra.   

Asimismo, en el campo de la Economía la inteligencia artificial ha encontrado un área importante de desarrollo: “Muchas aplicaciones financieras se basan en este razonamiento. Incluso la mejora de la eficacia de los combustibles en los motores discurre por el camino de la inteligencia artificial”, añade el Dr. Jorge Elorza.

“Los últimos avances engloban métodos que, junto con la lógica borrosa, pivotan sobre redes neuronales -programas que aprenden de la experiencia- y algoritmos genéticos -programas que evolucionan con el tiempo-, una enriquecedora combinación de técnicas denominada Soft Computing”, concluye el experto.

http://www.unav.es/informacion/noticias/inteligencia-artificial-presente-tanto-sistemas-diagnostico-medico-como-frenos-abs-coche

PERSPECTIVA FUTURA DE LA I.A

Con poco más de diez años de antigüedad, la Vida Artificial se ha convertido en un punto de referencia sólido de la ciencia actual.

En septiembre de 1987, 160 científicos en informática, física, biología y otras disciplinas se reunieron en el Laboratorio Nacional de Los Álamos para la primera conferencia internacional sobre Vida Artificial. En aquella conferencia se definieron los principios básicos que han marcado la pauta desde entonces en la investigación de esta disciplina.

Un concepto básico dentro de este campo es el de comportamiento emergente. El comportamiento emergente aparece cuando se puede generar un sistema complejo a partir de reglas sencillas. Para que se dé este comportamiento se requiere que el sistema en cuestión sea iterativo, es decir, que el mismo proceso se repita de forma continua y además que las ecuaciones matemáticas que definen el comportamiento de cada paso sean no lineales.

Por otra parte, un autómata celular consiste en un espacio n-dimensional dividido en un conjunto de celdas, de forma que cada celda puede encontrarse en dos o más estados, dependiendo de un conjunto de reglas que especifican el estado futuro de cada celda en función del estado de las celdas que le rodean.

Hay dos posturas dentro de la Vida Artificial: la fuerte y la débil.

Para los que apoyan la postura débil, sus modelos son solamente representaciones simbólicas de los síntomas biológicos naturales, modelos ciertamente muy útiles para conocer dichos sistemas, pero sin mayores pretensiones.

Para los que defienden la versión fuerte, dicen que se puede crear vida auténtica a partir de un programa de ordenador que reproduzca las características básicas de los seres vivos.

Desde este punto de vista, la vida se divide en vida húmeda, que es lo que todo el mundo conoce como vida, vida seca, formada por autómatas físicamente tangibles, y vida virtual, formada por programas de computador. Las dos últimas categorías son las que integran lo que genéricamente se conoce como Vida Artificial.

¿QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través de programas de computador. La inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.

Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza."

A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más rápidamente que el ser humano. En la medicina tiene gran utilidad al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico

HISTORIA Y EVOLUCION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial "nacio" en 1943 cuando Warren McCulloch junto a su colega porpusieron un modelo de neurona del cerebro de un humano y animal. Estas neuronas abstractas proporcionaron una representacion simbolica de la actividad cerebral.Mas adelante, norbert Wiener elaboro estas ideas junto con otras, dentro del mismo campo, que se llamo "cibernetica" de aqui naceria, sobre los años 50, la inteligencia artifcial. Los primeros investigadores de esta inmovadora ciencia, tomaron como base la neurona formalizada de McCulloch y postulaban que:

"El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro"

pero si consideramos la enorme complejidad del mismo esto es ya practicamente imposible ni que mencionar que el hardware de la epoca estaban a la altura de realizar semejante proyecto. Se comenzo a considerar el pensamiento humano como una coordinacion  de tareas simples relacionadas entre si mediante simbolos. Se llegaria  a la realizacion de lo que ellos consideraban como los fundamentos de la solucion inteligente de problemas, pero lo dificil estaba todavia sin empezar, unir entre si estas actividades simples

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS SENTIMIENTOS

El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.

A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.

En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas».

Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.

Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a continuación [Pinker, 2001, p. 481].

Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté demasiado bajo.

Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson-Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.

Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, interocepción, nocicepción, etcétera. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. La retroalimentación en sistemas está particularmente desarrollada en cibernética, por ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil, utilizando como parámetro la posición en cada instante en relación al objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un sistema o programa computacional puede tener de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loop o bucle en sentencias tipo do... for, o la cantidad de memoria disponible para una operación determinada.

A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema que en algunos casos llega a ser incapacitante. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, una asignación de metas o motivación, junto a la toma de decisiones y asignación de prioridades con base en estados actuales y estados meta, logran un comportamiento en extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos y peligrosos.

En síntesis, lo racional y lo emocional están de tal manera interrelacionados entre sí, que se podría decir que no sólo no son aspectos contradictorios sino que son –hasta cierto punto– complementarios