Archivo de la categoría: Inteligencia Artificial

Estas imágenes tampoco las he creado yo

Ya hemos visto como una máquina puede generar textos con sentido de forma automática. Ahora Openai, ha liberado su nuevo modelo que se denomina dalle2 y que permite generar imágenes a partir de descripciones en lenguaje natural.

Probando Dalle 2

«Un cubo de Rubik en 4k hecho de fruta

«Running in an apocalyptic landscape in Madrid. Digital art»

«Una pájaro tomando una cerveza en la playa en arte digital»

«Elefantes paseando en la Alhambra»

La generación de contenidos sintéticos ya es una realidad y en breve veremos como se pueden generar secuencias animadas o videos.

La generación de contenidos sintéticos combinada con el metaverso abre un campo infinito para nuevas aplicaciones y usos. Lo que vemos, oímos o leemos puede ser o no ser contenido generado por un ser humano.

Este artículo no lo he escrito yo

black and white photo of human hand and robot hand
Photo by Tara Winstead on Pexels.com

Muchas personas piensan que la Inteligencia Artificial es una amenaza para nuestros puestos de trabajo. Estamos ante una nueva herramienta, que necesita por supuesto de normativas de control, pero que más que una amenaza, es un instrumento que potencia nuestras capacidades. No solo las capacidades físicas, como era el caso de las herramientas a las que estamos tan acostumbrados, como pueden ser una excavadora o una cosechadora, sino que ahora podemos potenciar nuestras capacidades cognitivas.

El siguiente ejemplo vamos a ver como un artículo completo puede ser elaborado por una Inteligencia Artificial. Simplemente he partido de la siguiente instrucción:

Instrucciones proporcionadas al modelo de openai

A partir de aquí, todo el contenido está generado por una máquina solo con la instrucción que le he indicado en lenguaje natural.

Texto generado automáticamente hablando del metaverso

«El metaverso es una realidad virtual en la que los usuarios pueden interactuar y experimentar de manera inmersiva.

A diferencia de otros mundos virtuales, el metaverso está conectado a una red global de computadoras, lo que permite que los usuarios de todo el mundo se encuentren y colaboren en el mismo espacio.

A corto plazo, el metaverso podría ofrecer una gran cantidad de oportunidades para el aprendizaje, la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías.

También podría ser utilizado como una plataforma para la creación de nuevos mundos virtuales, que podrían ser utilizados para el entretenimiento, la educación o el trabajo. En el futuro, el metaverso podría convertirse en la principal forma en la que la gente interactúa con la tecnología, y podría transformar la forma en la que se lleva a cabo el comercio, la educación y la investigación.

El metaverso es una idea que ha sido explorada por la ciencia ficción durante muchos años, y ahora está comenzando a convertirse en una realidad. A medida que avanzan las tecnologías de realidad virtual, se está haciendo cada vez más posible la creación de mundos virtuales inmersivos y realistas.

La clave para el éxito del metaverso será su capacidad para atraer y mantener a un gran número de usuarios, y se espera que se convierta en una plataforma muy utilizada en los próximos años.»

¿No os parece fascinante?

Conoce a Cylon y habla con una inteligencia artificial

Robot cylon

Robot cylon

¿Pueden pensar las máquinas?

Podemos decir categóricamente que por ahora no. Lo único a lo que podemos aspirar de momento es a simular algunas características para crear respuestas que se parezcan a las que daría un humano. En este contexto, surgen los bots, chatbots o asistentes virtuales que nos permiten interactuar con una máquina utilizando nuestro propio idioma. Más abajo podrás hablar con una inteligencia artificial.

Cuando tenía unos 5 años, vi una serie que me marcó para siempre. Se trata de Galáctica Estrella de Combate. En esa sería salían unos robots que se llamaban Cylon que se rebelaron contra sus creadores. Es el típico argumento de muchas historias de ciencia ficción, lo sé, pero de cosas sencillas como estas, se van construyendo los sueños y las aficiones. Os dejo un enlace con algunos vídeos sobre esta fantástica serie:

He programado este asistente Cylon para que puedas jugar con él.

En el siguiente frame puedes chatear en español con la inteligencia artificial cylon. Responde a preguntas sencillas como a ¿Qué tiempo hace en Madrid?, ¿Qué es una Galaxia? o ¿Quién es Cristiano Ronaldo?. Recientemente le he incorporado el modelo GPT-3 de open.ai que muestra un comportamiento muy interesante al mantener conversaciones sobre cualquier tema.

Puedes ver otras aplicaciones de GPT-3 en este artículo (este modelo se puede usar para escribir historias sintéticas).

¡Recuerda ser amable con él!, todavía está aprendiendo. 🙂

También lo puedes usar en telegram. Escanea este código QR y prueba conversaciones interesantes con el asistente.

Asistente Cylon para Telegram

Asistente Cylon para Telegram

Ramas de la Inteligencia Artificial

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

Pues la verdad es que una pregunta difícil de responder en pocas palabras. Podemos decir es una rama de las Ciencias de la Computación que abarca un gran número de disciplinas y de técnicas. Y como una imagen vale más que mil palabras…

Ramas de la Inteligencia Artificial
Ramas de la Inteligencia Artificial

GPT-3, la Inteligencia Artificial que escribe relatos

Recientemente pude acceder a probar el modelo GPT-3 desarrollado por openai. Se trata de un modelo de lenguaje autorregresivo que usa Deep Learning para generar texto coherente y contextualizado similar al que podría producir un humano. Sus siglas en inglés significan Generative Pre-trained Transformer 3. El modelo ha sido entrenado con diversas fuentes de información disponibles en Internet con una capacidad de 175.000 millones de parámetros de aprendizaje. Se publicó en mayo de 2020 y desde entonces ha generado una gran expectación.

Haciendo algunas pruebas preliminares, resulta fascinante ver cómo es capaz de generar texto a partir de las entradas que se le proporcionan. Es verdad que no siempre obtiene resultados precisos, sobre todo en diálogos prolongados, pero no deja indiferente la fluidez y la «creatividad» con la que genera el texto. Yo me quedé impresionado.

He intentado comprobar la capacidad que tiene el modelo en generar relatos cortos de ficción. Lo primero que hay tener en cuenta es no generar textos demasiado largos para que no empieza a divagar. Además es importante hacer un ajuste equilibrado entre creatividad y conservación del contexto. Si fuerzas demasiado la creatividad, puedes observar cómo pasados algunas párrafos, el texto generado pierde coherencia con respecto a lo escrito en precedencia. En cambio, si fijas valores demasiado rígidos con los que respetar el contexto, a veces se repite demasiado.

La siguiente historia ha sido escrita de forma autónoma por el modelo GPT-3 partiendo de la siguiente frase: «Nuestra historia empezó en Sierra Nevada

A partir de ahí el modelo empieza a escribir el relato que os dejo a continuación sin editar. Por cierto, no tengo ni idea de lo que es «la Jamaspiña». Si alguien se entera por favor comentar, 🙂

Historia generada por GPT-3 sin editar

Nuestra historia empezó en Sierra Nevada. Desde Granada se veía la nieve imponente intermitentemente iluminada por los rayos del Sol. Había que escaparse de la Jamaspiña y los hollín de la Santa Fe foráneos, extirpar con urgencia el agujero negro en donde caíamos sin cesar y ponerse bien al sol de Sierra Nevada.Nada más estar en el pueblo trabajando nos dio por ir a las montañas. Había empezado el invierno. En los primeros días de enero ya había tres paladas de nieve. Lo vieron como una buena opción para disfrutar de las montañas del interior, además de tener dos días francos y poderse llevar el coche hacia allá. Cuatro coches emprendieron la marcha en dirección al pueblo de Pampaneira, a la altura de Granada.Una vez llegados, ya que no era posible que todos pudieran aparcar por la nieve, los sufragistas fueron a buscar un camino alternativo al que tomaran los demás. Montaron las bicis en la parte trasera, tan contentos, pensando que nos divertiríamos un montón. Las tres horas y media de viaje sonaba bien hasta que con la primera carga de nieve a cuestas se desató el problema.Para los amantes de las rutas deportivas de alta dificultad, así como para corredores profesionales, no deja de ser un problema de índole práctica. La situación era que llevaban un buen coche para dos personas. En aquel momento se lesionaron mis pequeñas neuronas. Yo es que soy incapaz de pensar mientras manejo. Ni siquiera puedo mirar hacia el radio y, por tanto, no tengo manos libres para escribir. La idea es que si mi cabeza no pensaba ya, mis rodillas tampoco. Sin embargo, a pesar de todo lo así evidente, me mandé una pregunta del carajo: – ¿Cómo hacemos para llevar a cuatro personas en este coche?A pesar de buscar entre cientos de posibilidades nos quedó la opción más sencilla: nos cogeríamos de las faldas de los sacos de dormir. Sin apenas darse cuenta, comenzaron a soltar faldas y nos cogimos a dos de ellas, con lo que quedaba una que estaba por el suelo, sobre la nieve. ¿Y si hiciera el amor con un saco de dormir? – ¡Coño! ¿Uh? ¿Cómo qué pasa? Para cualquier enfermo mental, el cara a cara con lo que se ve en la foto seguiría siendo un motivo más para pedir su ingreso inmediato.De ese modo salimos del pueblo y nos dirigimos rumbo a la Sierra Nevada. La nieve estaba nevando con mucha fuerza y además teníamos que hacer piloto automático porque había bastante hielo en la carretera. Bajar puntito de velocidad nos quedaba mal, así que en los momentos en que no había manera de avanzar más teníamos que frenar. Con la nieve caída parecía que el cielo cubre la Sierra Nevada con un gran cojín blanco y, estando ya muy cerca, llegamos a una altura en la que empezaron a verse las sierras nevadas y ese paisaje se agradece enormemente. Esas sierras te hacen pensar si es verdad lo que dicen de los árabes. No sé por qué, pero pensé que si tenían un poquito de influencia en alguna patochada del mundo le habría tocado a la nieve su turno.Así empieza otro sueño a seis manos. Al poco de iniciar el descenso nos detuvimos porque cambiamos entre mi hermana y yo los sitios porque se comunicó que, desde el asiento de atrás, podía pilotear bicicleta por la Sierra Nevada con bastante eficacia. A mitad del trayecto nos dimos cuenta de que la gente estaba un poco más rellena de lo normal pero los encontramos divertidísimos. Se nos había quedado lo mismo el primer refugio por el que pasamos, a pesar de que acabábamos de entrar en la Sierra Nevada con la nieve recién cayendo y llevábamos dos sacos de dormir para cuatro personas. ¿Para qué vamos a opinar si nos dan comida gratis?



No perdáis de vista que este texto lo ha generado una máquina a partir de una simple frase. Como podéis ver, aunque puede ser una buena base para escribir una historia, le faltan los retoques y el ajuste que por ahora solo un humano puede hacer. Por lo que no os preocupéis, Skynet queda todavía un poco lejos.

Os dejo ahora como quedaría la historia modificando algunas cosillas.


Historia generada por GPT-3 con algún retoque

Nuestra historia empezó en Sierra Nevada. Desde Granada se veía la nieve imponente intermitentemente iluminada por los rayos del Sol. Había que escaparse de Santa Fe, extirpar con urgencia el agujero negro en donde caíamos sin cesar y salir libres al sol de Sierra Nevada. Desde los primeros días que llegamos al pueblo a trabajar nos dio por ir a las montañas. Había empezado el invierno. En los primeros días de enero en algunos lugares ya había tres metros de nieve. Lo vimos como una buena opción para disfrutar de la naturaleza y cada vez que conseguíamos un par de días libres nos montábamos en el coche para salir a la montaña. En esta ocasión cuatro coches emprendieron la marcha en dirección al pueblo de Pampaneira, en las Alpujarras granadinas. Cuando llegamos, no era posible que todos los coches pudieran aparcar por la nieve, así que fuimos a buscar por otro camino alternativo al que tomaran los demás.

El resto, que si consiguió aparcar, estaban tan contentos, pensando que nos divertiríamos un montón. Las tres horas y media de viaje sonaban bien hasta que arreció el temporal de nieve y se desató el problema. Para los amantes de las rutas deportivas de alta dificultad, así como para corredores profesionales, no deja de ser un problema solo de índole práctica. La situación era que llevábamos un buen coche apto para circular por la nieve solo para dos personas. En aquel momento se lesionaron mis pequeñas neuronas. Yo es que soy incapaz de pensar mientras conduzco. Sin embargo, a pesar de la situación evidente en la que nos encontrábamos, me hice en voz alta la pregunta del carajo: – ¿Cómo hacemos para llevar a cuatro personas en este coche? A pesar de buscar entre cientos de posibilidades nos quedó la opción más sencilla: descenderíamos por la ladera nevada agarrados a los sacos de dormir. Sin apenas darnos cuenta, estábamos los dos deslizándonos a toda velocidad por la pendiente. El saco quedaría destrozado. Y yo que me lo había traído para poder hacer el amor con intimidad. – ¡Coño! ¿Uh? ¿Cómo? Para cualquier enfermo mental, la imagen que se proyectaba en mi mente como si de una foto real se tratara, seguiría siendo un motivo más para pedir su ingreso inmediato.

De ese modo tan expeditivo salimos de la montaña nevada y nos dirigimos rumbo al pueblo. La nieve caía con mucha fuerza y además teníamos que conducir muy despacio porque había bastante hielo en la carretera. Bajar un puntito de velocidad no era una opción, teníamos unas ganas locas de llegar a la casa rural.   Hasta que hubo un momento en el que no había manera de avanzar más y tuvimos que parar. Con la nieve caída parecía que el cielo cubre Sierra Nevada con un gran cojín blanco y, estando ya muy cerca de la casa rural, llegamos a una altura en la que empezaron a verse todos los picos nevados y ese paisaje se agradece enormemente. Esas sierras te hacen pensar si es verdad lo que dicen de los árabes. No sé por qué, pero pensé que si tenían un poquito de influencia en alguna patochada del mundo le habría tocado a la nieve su turno. Así empieza otro sueño sin sentido. Al poco de iniciar de nuevo el descenso nos detuvimos para intercambiarnos los sitios.


El siguiente reto es descubrir que usos reales podría tener y en que escenarios se podría crear un producto o servicio que incorpore estas capacidades cognitivas. Esta tecnología no encierra ningún peligro, pero sí que se tiene que aplicar con criterios éticos y siempre en favor de las personas. Seguiremos atentos a la evolución de este espectacular modelo de Deep Learning.

Una inteligencia artificial de «verdad»

Normalmente pensamos en desarrollar una inteligencia artificial, igual a la inteligencia que podemos exhibir los seres humanos, es decir, contenida en algún objeto antropomorfo, donde todos los elementos están presentes en un mismo cuerpo. Nosotros, por ejemplo, tenemos un cerebro que se encarga de tomar decisiones y analizar la información que le proporcionan nuestros sentidos. Actuamos en nuestro entorno a través de nuestro sistema motor y utilizamos la voz para relacionarnos con otras personas.

Una inteligencia artificial que contenga todos estos elementos integrados en un solo objeto y que no tenga conexión con ningún sistema exterior de apoyo es, por ahora, ciencia ficción. Lo que sí podría ser más fácil de conseguir, es lo que podríamos llamar un sistema de IA globalizado. Este ente sería la agregación de multitud de sistemas repartidos por todo el planeta donde la capacidad de computación equivalente al sistema nervioso central estaría en grandes servidores que consumen además una gran energía. Cómo sentidos podríamos hablar de cualquier dispositivo IoT o interfaz con el mundo físico que permita la captura de información.

Internet actuaría como los nervios que conectan los sentidos con la capacidad cognitiva. Sería el vertebrador de esa IA global.

Ya disponemos de algunos servicios y aplicaciones que actúan de forma similar, como por ejemplo los servicios cognitivos de Microsoft, la plataforma de IBM o algunas de las aplicaciones de Google. Podemos analizar una imagen, un texto o la voz para extraer información y tomar alguna decisión de clasificación o de actuación.

De forma aislada hemos conseguido empaquetar muchas funciones cognitivas que en actividades puntuales mejoran con creces la eficiencia que podemos adquirir las personas. Aplicando fuerza bruta y los redescubiertos algoritmos de aprendizaje automático somos capaces de clasificar imágenes con un nivel de precisión impensable para un humano. Podemos analizar la voz y transcribirla a texto para después traducir el texto a otro idioma y somos capaces de generar una cantidad de información difícil de imaginar.

Sin embargo un niño de 3 años ve unas cuantas imágenes de un gato y es capaz de reconocer en poco tiempo y sin costosos procesos de entrenamiento cualquier otro gato y quizás hasta dibujar alguno. En cambio, una máquina necesita ser entrenado con miles o millones de imágenes para conseguir el mismo resultado. Obviamente una vez superada está fase de entrenamiento la máquina podrá clasificar mucho más rápido y mejor cualquier imagen. El símil sería como si un humano antes de reconocer un objeto tuviera que ser enseñado visualizando millones de imágenes. ¿Qué mecanismos entran en juego en el cerebro de un niño para poder aprender tanto en tan poco tiempo? Parece que la estrategia pasa por sacrificar precisión y rapidez por flexibilidad y adaptación.

Las últimas grandes fronteras del conocimiento que nos quedan por explorar son a nivel macroscópico, el cosmos y su origen y a nivel infinitesimal el mundo de la física cuántica y la descripción de la materia y la energía con las que se construye el mundo en el que vivimos. Resulta paradójico que el conocimiento de algo tan íntimo y ligado a nosotros como es nuestro cerebro, albergue todavía tantas lagunas de conocimiento. Posiblemente derivado del conocimiento de nuestro cerebro se descubra algún nuevo enfoque o heurística para llegar a recrear un estado de consciencia artificial o llegar a producir hilos discursivos de pensamiento. Hasta ahora almacenamos y procesamos información haciendo un uso de recursos brutal en comparación con lo que hace nuestro cerebro con unos pocos gramos de materia gris y usando solo la energía que somos capaces de extraer de los alimentos que ingerimos.

Los próximos avances tendrán que venir como consecuencia de la inversión en investigación fundacional sobre el funcionamiento de nuestro cerebro, con la que poder, una vez más, emular a la naturaleza. Esperamos ansiosos a ver cuál será el siguiente gran salto en nuestro camino de descubrimiento y en nuestro voraz apetito por conocer.

Hace ya algunos años, en la Universidad de Granada pude aprender sobre los algoritmos genéticos, una técnica algorítmica inspirada en las leyes de la evolución y que reproduce el mecanismo genético para resolver problemas de optimización y búsqueda en espacios de soluciones que por su complejidad no son calculables por otras soluciones algorítmicas.

Imaginemos ahora un sinfín de capacidades cognitivas aplicadas a contextos muy limitados . En esta situación, ¿qué es lo que determina el éxito o la bondad de las respuestas o soluciones de cada una de esas capacidades? Actualmente ese criterio se obtiene de forma externa a la propia capacidad cognitiva a través de la voluntad del programador que la ha implementado. No hay voluntad, criterio o digámoslo de otro modo, conciencia o motor vital para actuar o dirigir acción alguna.

¿Podríamos llegar a aplicar el mecanismo de la evolución usando las mismas técnicas usadas en los algoritmos genéticos? Para ello tendríamos que comprender que función objetivo gobierna la propia evolución de la vida. En problemas sencillos es fácil buscar la formulación matemática para calcular como de bueno es el código genético que representa cada solución. Pero si tratamos de explicar si existe algún patrón que explique la aparición de la vida, solo llegamos a justificaciones probabilísticas en las que no llegamos a comprender o a tener evidencias de si existe alguna propiedad o ley universal que facilite la formación de vida.

Si vamos un poco más atrás, ¿qué es exactamente la vida? En la definición que nos dieron en la escuela, es todo aquello que nace, crece, se reproduce y muere. Con esa definición, ¿no están acaso las ideas vivas? Con el pensamiento clásico diríamos, que no pueden ser vida, puesto que para poder vivir, las ideas, necesitan de otros organismos para poder vivir y reproducirse, y eso se acerca más a la definición de parásito o virus.

Darwin estableció que la función objetivo de la vida y por lo tanto su motor dinamizador, no es más que la capacidad de perdurar en el tiempo. A eso lo conocemos como las leyes de la evolución.

Si queremos hablar de vida artificial y no solo de meros artificios o herramientas creadas por  el hombre, tendríamos que dotar a esa vida artificial de libertad y la capacidad de implementar la función objetivo equivalente a las leyes de la evolución. En cambio las leyes de la robótica de Isaac Asimov hacen justo lo contrario, limitan esa libertad subyugándola a los intereses de los humanos. Esto nos lleva a decir que con este enfoque lo que estamos haciendo es limitando la capacidad de que surja una verdadera vida artificial. Quizás sea lo más sensato para todos que siga siendo así.

La Inteligencia Artificial a través del cine

La Inteligencia Artificial a través del cine

¿Cómo se muestra la I.A. en el cine?

Cuando hablamos de Inteligencia Artificial estamos hablando de una rama de las ciencias de la computación compuesta por muchas otras áreas.

Entre las más conocidas, tenemos el aprendizaje automático, la visión por computador o el procesamiento de lenguaje natural.

Pero, adicionalmente a las definiciones técnicas o académicas, todos tenemos en nuestro subconsciente una idea sobre lo que entendemos como máquinas inteligentes. Sin darnos cuenta, a través de la ciencia ficción y del cine nos hemos creado unas expectativas sobre la Inteligencia Artificial basadas en lo que vemos en las pantallas y lo que leemos en los libros.

Terminator
Terminator, si Isaac Asimov levantara la cabeza…

En este artículo veremos una pequeña definición de la Inteligencia Artificial a través del cine y cómo ha evolucionado ésta a lo largo del tiempo.

Algunos hitos

Es muy curioso ver como durante el Invierno de la I.A. el interés del cine por esta temática no decae, al contrario, se hicieron cosas tan reseñables como Blade Runner o Terminator. Mientras tanto, los científicos de la época veían cómo se detenía la investigación a nivel académico y empresarial.

Blade Runner

Vemos además, como con el cambio de siglo, la imagen que se muestra de la I.A. es más humana y en estos primeros años del siglo XXI, se centra en reflexionar sobre si las máquinas pueden llegar a desarrollar cualidades humanas, sentimientos, autoconciencia,…

Deberíamos preguntarnos como van a impactar estas cuestiones en la moral de las sociedades del futuro.

Un largo recorrido

En la siguiente imagen se muestran algunas de las películas más icónicas junto con su año de estreno, donde se trata de una u otra forma la Inteligencia Artificial y la robótica:

I.A. en el cine
I.A. en el cine

Siglo XX

En la película de Metrópolis estrenada en 1927, se presenta un robot antropomorfo que es capaz de suplantar la apariencia y comportamientos humanos.

Metrópolis

Usando estas capacidades alienta una revuelta violenta en un plan de venganza contra los habitantes de la ciudad. Finalmente su malvado plan se descubre y terminan quemando al robot por su conspiración.

Como veis empezamos bien.

El resto de películas que encontramos hasta la década de los 80′ hacen alusiones a los peligros de los robots y de la Inteligencia Artificial en general: El misterioso doctor Satán, Cyborg 2087, 2011, Odisea en el espacio, Star Trek, Juegos de Guerra, Terminator, Matrix…

El misterioso doctor satán

En estas películas se ve como los seres humanos fabrican robots con intenciones bélicas o no, pero que en cualquier caso se rebelan ante sus creadores y evolucionan fuera de control.

Desgraciadamente esta forma de mostrar la I.A. nos induce dos cosas. Por un lado una natural desconfianza, por las consecuencias nefastas que podría tener para la raza humana. Por otro lado, se generan unas expectativas muy por encima de la situación real actual.

Un cambio de tendencia

Ante esta imagen terrible que nos plantea el cine, encontramos algunas excepciones con películas como D.A.R.Y.L. o Cortocircuito, donde se muestra una imagen muy diferente.

D.A.R.Y.L.

Se habla de la capacidad potencial que podrían tener las máquinas para experimentar el «despertar» de su conciencia. Poder tener sentimientos y ser conocedores de su propia existencia.

En estos casos, los robots se alejan de la utilidad para la que fueron creadas (casi siempre fines militares). Son las máquinas las que parecen decirnos que podrían llegar a ser mejor que nosotros mismos.

Empezamos a humanizar a las máquinas y a imaginar que quizás podrían llegar a desarrollar comportamientos humanos.

Curiosamente con el cambio de milenio, el cine deja de centrarse en situaciones catastróficas para abordar la humanización de las máquinas.

Se convierte casi en la temática central de las películas, tratando cuestiones sociales y morales, que se podrían plantear con la introducción de estos robots tan sofisticados entre nosotros.

El hombre bicentenario, por ejemplo, describe la evolución de una máquina que desempeña sus funciones en una familia como si fuera un electrodoméstico más. Pero a medida que gana en experiencia empieza a desarrollar conciencia de si mismo, a añorar a sus seres queridos y a sentir la ausencia de estos a medida que la muerte se los va llevando. No sigo para no hacer spoiler.

Siglo XXI

Antes de llegar a algo parecido a la inteligencia artificial mostrada en la película “Chappie”, (un robot que desarrolla sentimientos y aprende como si fuera un niño pequeño) tenemos un largo camino por recorrer que pasa por explotar las áreas que son prometedoras en el corto plazo y en paralelo  seguir apostando por la investigación básica que explique más y mejor el funcionamiento de la mente (neurociencia).

Chappie
Wall-e
Wall-e

Hay dos películas que recomiendo para reflexionar sobre aspectos morales de la Inteligencia Artificial: Ex Machina y Her.

Ex machina
Her

Mientras tanto, la ciencia sigue avanzando buscando algo que nos permita alcanzar los niveles de inteligencia que se muestran en las películas. La Inteligencia Artificial a través del cine sigue mostrando todavía un largo camino

Para saber más

La naturaleza como modelo

La naturaleza como modelo

Inteligencia Artificial. ​Pasado, Presente y Futuro (V)

Muchos de los éxitos de la inteligencia artificial de hoy día se deben a un conjunto de herramientas, heurísticas y modelos definidos o inspirados principalmente en la naturaleza y algunos de los descubrimientos conceptuales a los que se refería John McCarthy se empezaron a producir en la década de los 90. Avances en neurociencia, nuevos modelos de computación, heurísticas,…

La inteligencia artificial se empieza a plantear como una emulación del comportamiento humano. Pero en lugar de programar a las máquinas para que realicen expresamente una tarea se utiliza un enfoque diferente. El machine learning se empezó explotar en cada vez más ámbitos.

A partir del año 91 con la creación de Internet y en adelante con la explosión de datos disponibles se ha reactivado el interés por las técnicas de IA. Se parte de la experiencia entendida como datos, para imitar el funcionamiento del sistema nervioso. Se definen modelos de aprendizaje automático que utilizando las grandes cantidades de información disponibles consiguen aprender y ofrecer soluciones que no son abordables con un enfoque clásico.

Algoritmos genéticos

Un algoritmo es, en términos generales, una serie de pasos organizados que describen el proceso que se debe seguir para dar solución a un problema específico. En lugar de eso los algoritmos genéticos proponen usar las leyes que rigen la evolución natural para dar esa solución al problema planteado. En los años 70, de la mano de John Henry Holland, surgió una de las líneas más prometedoras de la inteligencia artificial, la de los algoritmos genéticos. ¡Esta línea de soluciones partió en el siglo XIX con Charles Darwin!

Algoritmos Genéticos
Algoritmos Genéticos

Redes neuronales

Otro ejemplo de soluciones basadas en la naturaleza lo encontramos en nuestro cerebro. Es el modelo natural que mejores resultados está obteniendo en el desarrollo de la I.A. Hoy, conceptos como “Machine Learning” están muy extendidos y se pueden implementar usando varias técnicas, pero una de las más comunes son las redes neuronales, recientemente evolucionadas y renombradas con el concepto de Deep Learning. Es justo esa modalidad de aprendizaje automático la que está revolucionando las expectativas de la I.A.

Redes Neuronales
Redes Neuronales

Ejemplos de algoritmos genéticos y redes neuronales

Vamos a ver una serie de videos donde se muestra el proceso de aprendizaje usando técnicas de AGs y Redes neuronales.

En el siguiente video podréis ver una representación gráfica de una red neuronal que es capaz de reconocer números. Se muestra una capa de entrada como un conjunto de pixeles que representan a la imagen (equivalente a nuestra retina) y una capa de neuronas de salida. Hay un conjunto de capas ocultas en las que las neuronas se reconfiguran durante la fase de entrenamiento para dar una solución correcta.


Simulación 3D de redes neuronales

En el siguiente video se muestra una recreación de un ecosistema con diversas formas de vida creadas de forma aleatoria. Las que se adaptan peor desaparecen. Empiezan a desarrollar comportamientos más inteligentes, y crean un verdadero ecosistema.

Ecosistema con diversas formas de “vida”

Un algoritmo genético aprende como disparar y se automejora para ser más efectivo. En las primeras generaciones disparan aleatoriamente, pero a medida que pasa el tiempo desarrollan estrategias de disparo más avanzadas.

Un algoritmo genético aprendiendo a disparar en un juego

Algoritmo genético aprendiendo a saltar un objeto. Se definen unas reglas de movimiento y partir de ahí el sistema aprende como debe saltar el objeto.

Algoritmo genético aprendiendo a esquivar un objeto


A modern Approach is coming

El nuevo enfoque de la Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial. ​Pasado, Presente y Futuro (IV)

En el post anterior vimos como las expectativas de la Inteligencia Artificial y sus logros se vieron bruscamente frenados en la década de los 70 con el denominado Invierno de la Inteligencia Artificial.

Los investigadores tuvieron muchos más problemas para lograr financiación y quizás fue solo a través del cine de ciencia ficción y de la imaginación colectiva, donde perduró el interés. Un nuevo enfoque estaba por llegar, el despertar de la nueva era de la Inteligencia Artificial llegó en la década de los 90. Veamos como se produjo.

Lo que ocurrió es que se rebajaron las expectativas y se abandonó el objetivo pretencioso de lograr una I.A. de propósito general. Se desarrollaron en cambio, grandes avances en temas concretos, como la visión artificial, los sistemas expertos o las redes neuronales.

Inteligencia Artificial un enfoque moderno.

Se profundizó también en la clasificación de los sistemas de Inteligencia Artificial utilizando como modelo la Inteligencia Humana. El libro publicado por Stuart Russell y Peter Norving en 1994, titulado «Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno» ayudó a reflotar el interés académico y de investigación fundacional obre la materia. A veces, vuelvo a abrir el ejemplar que conservo para recordar mi época universitaria.

Artificial Intelligence. A modern approach
«Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno» Stuart Russell y Peter Norving

El reto del ajedrez

El juego del ajedrez también ayudó a dinamizar el interés del público general por la I.A. a través de las competiciones de ajedrez entre Hombre y Máquina. Seguro que recordáis las noticias en los telediarios o multitud de artículos, hablando de la derrota de Garry Kaspárov «a manos» de Deep Blue.

El reto del ajedrez ha inspirado siempre a grandes pensadores y de hecho la pretensión de conseguir que una máquina sea capaz de jugar al ajedrez, no es algo nuevo inventado en el Silicon Valley. Ya en 1910, ¡hace más de un siglo!, el gran Leonardo Torres Quevedo, si un español, desarrolló una máquina capaz de jugar de forma autónoma en las fases finales de una partida.

El reto del ajedrez
El reto del ajedrez

Torres Quevedo abordó el reto desde el punto de vista de la automática, de hecho se considera uno de las personas más influyentes en su desarrollo.

Placa conmemorativa del IEEE del trabajo de Torres Quevedo en el desarrollo del Telekino y el control a distancia

Deep blue derrotó a Kaspárov en 1997 utilizando nuevos enfoques algorítmicos. Algoritmos que aprovechaban la fuerza bruta computacional disponible en la época, analizando a gran velocidad un gran número de jugadas, de modo que la máquina pudiera escoger la mejor jugada posible según los cálculos realizados.

Pero este enfoque tiene poco de inteligente, no es más que una demostración de fuerza bruta (unos 200 millones de posiciones por segundo) y no exhibe ninguna característica de las que podemos relacionar con algún tipo de inteligencia.

Mucho más interesante fue el enfoque implementado en 2006 por Deep Fritz derrotando a Vladímir Krámnik. En esta ocasión se usaron heurísticas para optimizar la potencia de la máquina capaz de calcular unos 6 millones de posiciones por segundo, dos ordenes de magnitud por debajo de Deep blue. Fijaros a que nivel de cálculo hay que llevar a la máquina para que pueda ganar al campeón Humano. 6 millones de posiciones por segundo frente a la creatividad e inteligencia de Krámnik.

Así que a pesar de que Krámnik perdió 4 a 2, queda mucho todavía para que una máquina sea capaz de exhibir un comportamiento inteligente equivalente al de los Humanos.

En el próximo post veremos algunos casos más que ayudaron a reflotar la Inteligencia Artificial para llevarla a los niveles de desarrollo de la actualidad…


El invierno de la Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial. ​Pasado, Presente y Futuro (III)

Durante la década de los 50 y de los 60, la Inteligencia Artificial tuvo un auge muy importante, a tal nivel que muchos pensaban que en cuestión de poco tiempo, se lograría fabricar una inteligencia equiparable a la humana. En la Conferencia de Dartmouth, donde se acuñó el término de Inteligencia Artificial, es cuando se despertó una mayor expectación.

Ya algunas décadas antes, algunos otros como el gran Leonardo Torres Quevedo, se plantearon la posibilidad de construir máquinas con comportamientos inteligentes, pero no es hasta esta conferencia cuando se sumaron a esta causa muchos científicos e investigadores.

En 1965, en la Universidad de Stanford se desarrollaron los Sistemas Expertos y justo un año después, 1966, se creó el primer Chatbot llamado ELIZA, que usaba lenguaje natural. Fijaos que es justo ahora cuando estamos democratizando los asistentes virtuales que se idearon a mitad de los años 60. En 1968, se estrenó «2001: Una odisea en el espacio»

Todo iba bien, pero llegó el conocido como invierno de la Inteligencia Artificial.

The general purpose robot is a mirage
https://www.youtube.com/watch?v=yReDbeY7ZMU

The Lighthill Debate (1973)

A partir de este debate celebrado en el Parlamento Británico, en el que se cuestionaron los avances y los logros realizados, se redujo toda la inversión y el interés en la Inteligencia Artificial.

Se llegó a deliberar que de hecho alcanzar una verdadera I.A. era una quimera y que no tenía sentido seguir desperdiciando recursos y esfuerzos en algo que no se alcanzaría jamás.

“Para crear una verdadera I.A. se necesitaría el trabajo de 1,7 Einsteins, 2 Maxwells, 5 Faradays y la financiación de 0,3 Proyectos Manhattan, siempre y cuando ese proyecto viniera después de los necesarios descubrimientos conceptuales”


(Palabras de John McCarthy en 1978)

Durante la década de los 80 se activó levemente el interés, pero todavía con pobres resultados, si los comparemos con los que estaba por llegar al principio de la década de los 90.

En el próximo post veremos que es lo que cambió la desafección a la Inteligencia Artificial y lo que provocó su resurgimiento.