I.A.

                                                             Conclusión y Recomendación.

Conclusión.

Como se predijo en la introducción, en el desarrollo de la exposición de nuestra indagación  acerca de la inteligencia artificial, hemos hecho un recorrido a partir de los intentos de atrapar el huidizo concepto del tema, viajamos al pasado en pos de los gérmenes de la IA, sobrevolamos la actualidad para obtener una  panorámica, limitada por  el estrecho tiempo de redacción de nuestra lente, y al último, nos pertrechamos en los documentos especializados para otear con los instrumentos de la óptica académica, el  futuro incierto  de la inteligencia artificial.

Recomendación.

Debido al hecho de no ser un especialista versado en el área de la I.A., es recomendable cotejar y contrastar la veracidad de las afirmaciones expuestas en el presente documento; para el efecto se citan a continuación las fuentes del conocimiento vertido. Así mismo, para quienes tengan inquietudes de mayor conocimiento, existen en la red valiosos sitios web con recursos de enseñanza aprendizaje, para una mayor exploración y mejor comprensión del tema, algunos de los cuales se mencionan en las respectivas fuentes  de información.

Inteligencia artificial y sus tendencias

Tendencias de la Inteligencia artificial 

En opinión de Russell et al (Íbid:5), es probable que los sistemas de IA combinados con las técnicas de aprendizaje de máquina, sean usados en un mayor número de eventos críticos; por lo tanto, se incrementará la proporción de las áreas de ataques cibernéticos; pero de igual modo, con esas técnicas se incrementa la seguridad con la detección de intrusiones, el análisis de programas malignos, y la detección a través de análisis de código, de programas malintencionados incrustados. Aprecian éstos investigadores que, es lejana la probabilidad de desarrollar sistemas que puedan aprender de la experiencia como hacemos los humanos, y más remota es la posibilidad de que sobrepasen el desempeño en las tareas intelectuales.

En contraparte, tres figuras relevantes del ámbito tecno científico se muestran rejegos  antes ciertos avances de la combinación de la IA con la robótica, por ejemplo, con los casos de robots corriendo a través de los bosques, presentados por la empresa Boston Dynamics: el jeque de los programas informáticos privados, Gates, ha expresado preocupación; el empresario puntero en viajes espaciales turísticos, Musk, la cataloga como “nuestra mayor amenaza existencial”; el físico líder, Hawking, ha pronosticado que es inminente el predominio futuro de la IA sobre la raza humana y lo pinta como el evento más grandioso en la historia humana, pero que podría ser el último, a menos que aprendamos cómo prevenir el riesgo.

Apuntan Russell et al (Íbid:5), que la posibilidad de máquinas súper inteligentes o de auto aprendizaje acelerado conocida como “explosión de inteligencia”, está siendo estudiada en proyectos de IA futura para poder tener control confiable en el largo plazo; en tal vertiente, mencionan que en la vanguardia de las investigaciones acerca de este interesante tema de la súper inteligencia y su probable explosión, están los expertos del Machine intelligence Research Institute (MIRI); acerca de tal incertidumbre, un destacado elemento, Yudkowsky, ha manifestado los factores positivos y negativos  de la IA en el marco del riesgo global.

Para Kurzweil, afirma Agar (2011:23), el asunto no queda en hacer cosas artificiales inteligentes, sino en hacer a los humanos súper inteligentes; de tal modo, vemos que para Kurzweil el futuro humano puede “incrementar nuestros poderes mentales por medio de poderosos neuroartificios electrónicos”; de tal manera

El reconocimiento de cualquier función realizada por neuronas y sinapsis pueden ser hechas mejor por circuitos electrónicos, lo cual resultará en la conversión del cerebro biológico en una  máquina mental. Seremos subidos. Una vez que la transferencia de nuestras identidades en máquinas sea completa, seremos libres de seguir la trayectoria de mejoras aceleradas vigilados por enrutadores de la red en reproductores de video portátiles. Seremos rápidamente millones y billones de veces más inteligentes que hoy (Kurzweil, citado por Agar, Íbid:23).

Sin embargo, el mismo Agar disiente y refuta a Kursweil; en oposición plantea que nuestro justificado miedo de ser subidos a la red

[…] volverá irracional aceptar el hecho de reemplazar las partes cerebrales responsables de los procesos de pensamiento considerados esenciales para nuestra experiencia consciente, aunque los reemplazos superen el desempeño  de las neuronas. Este conservadurismo biológico racional pondrá límites a que tan inteligentes podríamos ser. (Agar, Íbid:23).

Inteligencia artificial hoy día

                                                                   Actualidad de la I.A.

  

Hoy día, de acuerdo a Buchanan (2006:59), la American Association for Artificial Inteligence (AAAI) promueve la investigación y el intercambio entre la comunidad de la I.A.; resalta las aplicaciones exitosas de la IA; reúne a interesados en IA -desarrolladores de software de entretenimiento, investigadores académicos e industriales-; ofrece biblioteca digital, recursos y servicios en línea; publica AI Magazine, y en alianza con el MIT, libros selectos; su sitio web ofrece enlaces hacia muchos recursos en línea acerca de la IA; sus becas  benefician a estudiantes e impulsa programas y reuniones y reconoce a los contribuyentes de la IA por medio de un programa de premios.

Junto a la minería de datos, la IA se ha vinculado a la dirección de empresas (Aluja, 2001:479), particularmente al mercadeo en el área de gestión de relaciones con el cliente (CRM por sus siglas en inglés) “donde el objetivo es conocer lo mejor posible [a] los clientes”; también se aplica a la genética, como en el caso Proyecto Genoma Humano, en la comunicación satelital, en la vulcanología y la meteorología, en la química y alimentos, etc  (Íbid:483).

En opinión de Viani (1995:74), los avances en informática y neurofisiología han provocado “el resurgimiento de las redes neuronales en los laboratorios de investigación sobre inteligencia artificial en todo el mundo”; así mismo, aduce que implicadas la psicología, la fisiología, la lingüística y la lógica, el Proyecto Sexta Generación pretende conseguir “traducción automática, sistemas expertos en tiempo real, robots autónomos inteligentes y razonamiento lógico y  cualitativo […]”

Russell et al (2015:1) mencionan que las representaciones probabilísticas y los métodos de aprendizaje estadístico han conducido hacia  un alto grado de integración y fertilización entre la IA, el aprendizaje de máquinas, la estadística, la teoría de control, la neurociencia y otros campos; señalan que en tal sentido, el establecimiento de marcos teóricos combinados con la disponibilidad de datos y procesamiento potente, ha llevado a éxitos espectaculares en varias tareas  implícitas, tales como el reconocimiento de voz, clasificación de imágenes, vehículos autónomos, traducción de máquina, locomoción pedestre y sistemas de preguntas y respuestas.

En el ámbito de la formación educativa se aplican técnicas de IA en el desarrollo de programas adaptativos con tales fines (León y García, 2008:1); de modo paralelo, varias universidades han integrado programas de grado y posgrado en IA, como es el caso de la Universidad Ku Leuven, la cual en la maestría en ciencias en IA ofrece las opciones de Ingeniería y ciencia computacional, Discurso y tecnología de lenguas, y Análisis de megadatos.

Inteligencia artificial y su historia

                                                                   Historia breve de la I.A.

Explorada ya la definición que nos atañe, para una mejor  comprensión del tema es menester remontarnos  a los puntos de inicio de la I.A; del tal manera, se puede apreciar que existe en los autores un consenso al señalar como puntos de quiebre en el desarrollo de la inteligencia humana, a los sistemas de silogismos o razonamiento lógico inventados por Aristóteles desde  hace más de dos mil años (Russell y Norvig, 1995:5; Coppin, 2004:6), y en la I.A. destacan a la teoría de autómatas y la prueba de Turing, entre los años treinta y cincuenta del siglo próximo pasado(Hardy, 2001:4; Coppin, Íbid:7-8). En el espacio temporal entre el primero y  el segundo pionero, Russell y Norvig (Íbid:5-6) señalan como figuras relevantes por sus contribuciones en el devenir de la I.A. a Lull, Hobbes, Da Vinci,  Shickard, Pascal, Leibniz, Descartes, Bacon, Hume, Wittgestein, Russell, y a Carnap y su Círculo de Viena.

Apuntan Russell y Norvig (Íbid:16) que el primer trabajo reconocido como I.A. fue realizado por McCulloch y Pins en 1943, en el cual propusieron un modelo de neurona artificial sustentado en el conocimiento de fisiología básica y funcionamiento neuronal, el análisis formal de proposiciones lógicas y la teoría computacional de Turing; y que la primera red neuronal computacional fue construida en 1950 por Minsky y Edmon en Hardvard; señalan (Íbid:17), en consonancia con Coppin (Íbid:9), que la expresión “inteligencia artificial” fue usada por vez primera  en el año 1956, en una conferencia de J. McCarthy en Hannover, New Hampshire; además, de acuerdo a Russell y Norvig (Íbid:19) en 1958 McCarthy publica un documento titulado “programas con sentido común”, y aporta Lisp, lenguaje de alto nivel, dominante en la IA hasta los años ochenta; de este modo, es hasta 1969 a partir del Primer Congreso Internacional de I.A., cuando se institucionaliza la comunidad científica de la I.A. (Viani, 1995:72)

Otro evento destacado ocurre entre las décadas de 1960 y 1970: se desarrollan los sistemas expertos o basados en el conocimiento (Russell y Norvig, Íbid:22; Hardy, 2001:5; Viani, Íbid:72; Buchanan, 2006:59). En palabras de Russell y Norvig (Íbid :24-5), es a partir de los ochenta que la IA se convierte en una industria; con la reintegración de las redes neuronales, se adopta el método científico en los trabajos de IA; así, a partir de ello, se desarrolla hoy día la minería de datos como una industria boyante; por último, se anota que esos autores aluden la emergencia de los agentes inteligentes  a partir de mediados de los noventa del siglo veinte. 

Inteligencia artificial y su concepto

Se considera conveniente y necesario que, en un documento de carácter académico y de intención didáctica, el inicio del tema o tópico a desarrollar  debe definir y clarificar el concepto primario o principal; por lo tanto, en el presente, se intenta aprehender la definición de nuestro tema en cuestión: la inteligencia artificial. Así, constatamos que al momento de leer o escuchar por primera vez esa expresión, de manera casi automática nos aborda la siguiente duda: ¿Qué es lo que se entiende por inteligencia artificial? Para disiparla, se puede recurrir a la consulta de un especialista, o en su ausencia, indagar en bibliografías y hemerotecas, tradicionales o en sus versiones digitales halladas en los correspondientes sitios y recursos web. Al realizar ésta última actividad, es decir, una búsqueda en la web, se puede hallar definiciones que en nuestra opinión se aproximen al intento de comprensión para quienes no somos duchos en el área del conocimiento que nos ocupa.

De tal modo es preciso, primero, señalar qué se entiende por “inteligencia”; en tal sentido, Coppin (2004:4) considera a nuestra pregunta como una cuestión compleja con respuestas no bien definidas, la cual ha intrigado a biólogos, psicólogos y filósofos desde hace siglos; menciona que se puede definir a la inteligencia por las propiedades que exhibe: “una habilidad para enfrentar situaciones nuevas, la habilidad para resolver problemas, para contestar preguntas, para elucubrar planes, etc”.

 Nilsson (2010) la concibe como “aquella cualidad que habilita el funcionamiento apropiado de una entidad en su entorno”; por lo tanto, esgrime que en base a esa definición, máquinas y animales se hallan en el polo primitivo de un extenso continuo, a lo largo del cual  se ubican entidades con diferentes grados de inteligencia; así, en contraparte:

En el polo opuesto se halla el ser humano, quien es capaz de razonar, lograr objetivos, comprender y generar lenguas, percibir y responder estímulos sensoriales, probar teoremas matemáticos, desafiar juegos de reto, sintetizar y resumir información, crear arte y música, y aún, escribir historias (Nilsson, 2010).

En relación al término “artificial”, Sokolowski (1988:45), apunta que, por su calidad ambigua,  puede ser  usada en doble sentido; siendo así importante delimitar cual aplica a nuestro tema de estudio: de tal manera, aunque ambos sean usados como referencia a algo fabricado, en un caso la cosa parece ser, pero en realidad no es lo que parece; en el otro caso, el cual nos interesa, la cosa “es” lo que parece ser, en tal vertiente “lo artificial no es solo lo meramente aparente, no solamente la imitación de algo más. La apariencia de la cosa revela lo que es, no como algo parece ser”. Al efecto, se pregunta el autor ¿En qué sentido usamos la palabra artificial cuando hablamos de inteligencia artificial? ¿Estamos obligados a mostrar que las máquinas realmente piensan, que no solo parecen poseer inteligencia? Se contrapone, advirtiendo que hay casos en los cuales la máquina parece pensar, pero no lo hace, como la calculadora electrónica, la cual solo refleja la inteligencia de los programadores. En tal tónica, el autor continúa su disertación tecno filosófica acerca de la IA; por lo tanto, para no disgregar, saltamos hacia la búsqueda de nuestro santo grial: el concepto de inteligencia artificial.

En tal exploración, se descubre que Coppin (Íbid:4) señala, que “la inteligencia artificial supone el uso de métodos basados en la conducta inteligente de humanos y otros animales para resolver problemas complejos”.

Nilsson (Íbid) apunta en relación a la  Inteligencia Artificial (I.A.), que  debido al requerimiento de diferentes capacidades acordes al ambiente para el funcionamiento apropiado en el entorno, existen varias inteligencias, por tal razón él adopta una visión amplia de la I.A. Esa posición la comparte María Ana Sanz, quien aduce que éste concepto, es no solo complejo sino  “bastante difuso” debido al cambio y avance constante en ciencia y tecnología; sin embargo, ella lo explica como “una rama de la ciencia de la computación que comprende el estudio  y la creación de  sistemas computarizados que manifiestan cierta forma de inteligencia”. En similar vertiente,  se puede leer acerca del tema en discusión, que el concepto de inteligencia artificial es usado para referirse al área de investigación científica que mediante algunas técnicas específicas, intenta incrustar en los sistemas informáticos y/o robóticos, conocimiento, conciencia y/o características humanas.

En adición a lo anterior, se puede constatar que el sitio de Forbes México, siguiendo opiniones de expertos, la define como

          […] el medio por el cual las computadoras, los robots y otros dispositivos realizan tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. Se basa en un conjunto de técnicas que, mediante circuitos electrónicos y programas avanzados de computadora, busca imitar procedimientos similares a los procesos inductivos y deductivos del cerebro humano.

En el afán de depurar el cúmulo de definiciones acerca de la I.A.,  Rusell y Norvig (1995:1-2) condensan en la introducción de su  obra, varias definiciones relacionadas a los procesos de pensamiento y razonamiento y a la conducta, presentadas en términos de fidelidad del desempeño y de la racionalidad humanos; así, tales definiciones destiladas, las enmarcan dentro de cuatro enfoques abrazados por diferentes personas con diferentes métodos; a dichos enfoques, éstos autores les han dado un seguimiento histórico; ahora mismo abordaremos tal vertiente en el siguiente apartado, referido a la emergencia de la IA a través del tiempo. 

Inteligencia artificial

Introducción.

Entre las creencias, existe la relativa a la inteligencia, la cual es considerada como una particularidad de los seres humanos; por lo tanto se menoscaba la de las otras especies del reino animal, algunas con sistemas nerviosos con el necesario desarrollo para generarla, particularmente los de ciertos mamíferos acuáticos y terrestres; en contraargumento a esa arraigada opinión tradicional, se puede mencionar, entre otros ejemplos estudiados por la ciencia, a el delfín, el chimpancé y el cuervo de Caledonia, como  casos específicos con sorprendentes niveles de inteligencia.

Ciertamente, en el humano ésta se fue incrementando a lo largo de su trayecto temporal, desde la etapa de primate cuadrúpedo, hace unos tres millones de años, hasta el actual hominino bípedo autonombrado homo sapiens sapiens, el cual gracias a los niveles de inteligencia alcanzada por un porcentaje de individuos, se ha hecho explorador del espacio exterior y creador de un nuevo tipo de inteligencia, que  ha convenido en llamar “inteligencia artificial”.

Es acerca de  éste tipo de inteligencia, conocida como artificial, que se pretende hacer en esta aportación, una aproximación a su definición,  fundamentos, marco histórico -orígenes y precursores-, estado de la cuestión y tendencias vislumbradas.  En tal búsqueda del concepto, se plasman las opiniones de reconocidos investigadores del área que nos ocupa, así como de otras personas, que no necesariamente tienen un conocimiento extenso ni especializado, pero que de igual manera a quien esto escribe, han tenido la experiencia de explorar y conocer  este campo de estudio. En el apartado histórico, se aplica un mayor rigor, con la consulta de especialistas del tema que nos ocupa  y que han vuelto la mirada hacia los orígenes de esta rama científica. En cuanto a la actualidad, se procuró el apoyo de investigadores   sub especializados en las convergencias de la IA con otras especialidades; de igual modo, en los atisbos hacia el devenir de la IA se privilegió la consulta y opiniones de figuras relevantes, particularmente de la cultura anglosajona, que es la que ha llevado hasta hoy la batuta en el desarrollo de la tecnología en general; así mismo, se destacan los argumentos en pro y en contra de la  aplicación de los nuevos avances en torno a la IA y fulguran las controversias entre los futurólogos más destacados. Luego, se presenta una escueta conclusión acerca de nuestra exposición; casi al último, se brinda unas sencillas recomendaciones; al final, se anotan las referencias y fuentes consultadas.

Gran incertidumbre científica

                                  La Inteligencia Artificial (I.A.)

Índice

1.- Introducción.

2.- Desarrollo.

2.1.- Concepto de I. A.

2.2.- Historia breve de la I.A.

2.3.- Actualidad de la I.A.

2.4.- Tendencias de la I.A.

3.- Conclusión.

4.- Recomendaciones.

5.- Referencias

Estudiar en línea

¿Qué es ser un estudiante en línea?

Hasta hoy día, las TIC han transformado la manera de aprender, y presentan retos y desafíos al aspirante a estudiar en línea. Martínez (2014) apunta que, para Ortiz (1998)  y Palacios (2005), las etapas de la modalidad de estudio abierto y a distancia se dividen en cuatro: la enseñanza por correspondencia, la enseñanza multimedia, la telemática y la Enseñanza Colaborativa Basada en Internet (ECBI); con ésta última, surge la educación en línea, mediante la cual, cita el autor en palabras de Borges y Forés (2006): “los estudiantes, mantienen pautas de funcionamiento fundamentadas en la autonomía y la madurez, mientras que el alumno tradicional es dependiente de la acción e instrucciones del docente”; en el mismo sentido, menciona que para García (2014:19) ésta educación se apoya en un “díalogo didáctico” entre docentes y estudiantes.

Se señala a la proactividad, el compromiso de aprender, la autoconciencia, la actitud colaborativa, el auto aprendizaje y las metas personales, como características del estudiante en línea; entre sus retos, se cuenta el abandono del aprendizaje dirigido, de la memorización, y de los ambientes competitivos, además debe desarrollar destrezas comunicativas y una buena gestión y administración del tiempo.

Parece que el gran reto es convertirse en alfabeta digital, para evitar los naufragios y mitologías correspondientes. Se afirma que el aprendizaje se basa en la apropiación del conocimiento. 

Sílabas bizarras

Cuando sepas que he muerto no pronuncies mi nombre

Porque se detendría la muerte y el reposo.

Tu voz, que es la campana de los cinco sentidos, 
sería el tenue faro buscado por mi niebla.

Cuando sepas que he muerto di sílabas extrañas.

Pronuncia flor, abeja, lágrima, pan, tormenta.

No dejes que tus labios lleven mis once letras.

Tengo sueño, he amado, he ganado el silencio.

No pronuncies mi nombre cuando sepas que he muerto:

desde la oscura tierra vendría por tu voz.

No pronuncies mi nombre, no pronuncies mi nombre.

Cuando sepas que he muerto no pronuncies mi nombre.

                                          Alta hora de la noche.

                                   Una antología levemente odiosa. 

                                                    Poemas de Roque Dalton.

Economía (In)Correcta

Un par de economistas estadounidenses, Levitt y Dubner, 
despúes de aseverar en la introducción qué los especialistas usan la información en beneficio propio, nos presentan en su trabajo titulado "Freakonomics", seis capítulos en los cuales comentan la influencia recíproca entre la Economía y las actitudes y actividades humanas, analizadas éstas en un contexto diferente en cada capítulo; en el primero comparan algunas actitudes similares en las ocupaciones de luchador de sumo y de profesor; en el segundo, analizan los incentivos de la secta Ku klux klan y de los agentes inmobiliarios; en el tercero estudian a una organización de comercio ilícito a la cual clasifican como una empresa capitalista común; en el cuarto, exponen que la prohibición del aborto, el acceso fácil a las armas  y el bajo nivel educativo materno, son factores que conducen a la criminalidad; en el quinto, señalan que en la crianza es cien veces más probable que un infante muera por ahogamiento que por jugar con armas de fuego y advierten que la vigilancia de un adulto y el vallado son medidas preventivas; en el sexto, buscan las causas de la disparidad económica entre negros y blancos y correlacionan la adjudicación de nombres a la posición socioeconómica familiar.

Levitt, Steven D. y Dubner, Stephen J. (2006) FreakonomicsBarcelona, Ediciones  B (250 pp.)

Socioeconomía mexicana

Problemas socioeconómicos de México

El gran problema político y socio económico mexicano, es la cleptocracia; es decir, existe en éste país un poder y sistema político dominado por ladrones -no quiero decir dominado por ratas para no ofender a esa especie roedora-; de tal suerte nacional, se podría decir que tal mal público, es en esencia un sistema institucionalizado corrupto y corruptor, del cual se desprenden males públicos colaterales como los que padecemos en la actualidad la población nacional: estancamiento estabilizador e inflación; privatización de los recursos naturales -principalmente los energéticos- y de los servicios públicos estatales -educación, salud, pensiones- (privatización retacada en un paquete llamado "reformas estructurales" con el aval de los otrora partidos políticos dominantes); emigración, abandono del campo y avasallamiento de productos transgénicos importados; megaproyectos de alto impacto negativo ambiental y social; peculados y desvíos de dinero público; evasión fiscal y fuga de capital público hacia paraísos fiscales; desigualdad, desempleo, inseguridad; criminalización de la protesta social; y supuestas leyes de seguridad interior para contención de clamores y movimientos sociales, y por supuesto para protección de la clase oligárquica -económica y política- deleznable y rapaz. 

La soberanía nacional difusa mexicana y la consiguiente dependencia política económica, tecnológica, científica y social de México ante el vecino país, es un un problemón digno de mencionarse; pero no necesariamente la culpa es del mequetrefe racista que mantiene constante las amenazas de disolución del "tratado" y de conflagración nuclear global, sino que los gobiernos neoliberales mexicanos han mantenido hasta ahora una actitud sumisa y deplorable ante sus homólogos gringos. Por cierto, "el tratado" no necesariamente nos ha beneficiado, sino que a la par de él se han establecido políticas públicas que no han contribuido al desarrollo socio económico nacional; en tal sentido, se puede mencionar la ausencia de políticas de desarrollo industrial y las deficiencias en las de desarrollo agrícola y rural.