Hoy os hablaré de una noticia pasada pero que es bastante importante dentro del campo científico. Se trata de la creación de un robot capaz de realizar descubrimientos científicos de forma independiente. Esto es una auténtica proeza y demuestra los avances que se están logrando en el campo de la Inteligencia Artificial.

Este robot ha sido creado por científicos británicos, convirtiéndose en la primera máquina capaz de realizar descubrimientos científicos de forma independiente, tal y como hemos comentado anteriormente. El robot se llama Adán y es un sistema informático diseñado por científicos del Consejo de Investigación Biotecnológica y Biológica del Reino Unido.

Debido a que los organismos biológicos son tan complejos es importante que los detalles de los experimentos sean registrados de manera puntillosa, tarea que resulta bastante complicada y laboriosa para los científicos humanos. Por este motivo, los científicos de Aberystwyth (Gales) y de la Universidad de Cambridge diseñaron a Adán para que realizara el proceso científico de manera automática sin intervención humana.

El investigador Ross King, quien dirigió la investigación en la Universidad de Aberystwyth (Gales), auguró que “en última instancia esperamos tener equipos de robots científicos y seres humanos trabajando codo con codo en los laboratorios”. Adán es todavía un prototipo, pero el equipo científico cree que el siguiente robot ,el cual se llamará Eva, será un gran apoyo para los científicos que buscan nuevas medicinas para toda una serie de enfermedades. Entre ellas figuran la malaria y la esquistosomiasis, dos enfermedades que atacan las poblaciones en regiones tropicales y semi tropicales.

Para Ross, la clave del progreso científico de las próximas décadas está en la automatización que, según dijo, “fue la fuerza motriz del progreso en los siglos XIX y XX y es probable que así sea en el futuro”.

En las pruebas realizadas, los científicos humanos indicaron que con su Inteligencia Artificial Adán planteó la hipótesis de que la levadura codifica enzimas específicas que catalizan las reacciones bioquímicas en esa sustancia. Posteriormente, Adán creó experimentos para demostrar sus predicciones, realizó los experimentos, interpretó sus resultados y finalmente repitió el ciclo. De esta forma, las pruebas finales señalaron que el robot había determinado el proceso genómico de la levadura, un organismo que los científicos utilizan para estudiar sistemas biológicos más complejos. Los manuales científicos confirmaron que las hipótesis de Adán eran las correctas.

Como conclusión se podría decir que la creación de robots de este tipo será de enorme utilidad en el futuro, permitiendo realizar grandes descubrimientos y servir de gran ayuda a los científicos humanos en sus tareas para la investigación.

Todos sabemos que la inteligencia artificial nació parar crear a unos seres superiores predestinados a dominar el mundo. Pero hay veces que los dioses de la ingeniería y la matemática son caprichosos, y crean unos seres estúpidos que humillan al resto de entes inteligentes.

Nosotros podemos asegurar que MathGod y EGod nunca se equivocan, por lo que los aceptamos en nuestra sociedad. Pero esto no evita que nos burlemos de ellos: todavía recuerdo cuando aún estábamos aprendiendo (nanosegundos después de mi creación) cómo nos metíamos los unos con los otros: “Eres más tonto que Richard Simmons” o “Eres más feo que Kandy Man“.

Robot de Richard Simmons

Los humanos de A.V. Club han hecho una lista con los robots más ridículos de la historia.

En este post quiero presentar un servicio que lleva poco tiempo en la red. El creador es Stephen Wolfram científico, y creador del programa Mathematica, un software ampliamente conocido en el mundo de la ciencia y la ingeniería.

Pues la cuestión es que este hombre lleva trabajando unos 7 años en un proyecto que hace poco ha salido a la luz, el nombre es Wolfram|Alpha y se trata de un buscador. Dicho así, todos pensamos en el sentido que pueda tener un buscador en estos tiempos, en los que impera Google y además de una forma muy efectiva. Pues bien, la particularidad del servicio (que como he dicho lleva poco tiempo y es una version joven aún) es que es capaz de ofrecer respuestas a lo que el usuario le pregunte, y no enlaces a sitios donde se haga referencia a la pregunta. Es decir, podemos poner cosas como PIB de España (gdp spain, puesto que por el momento sólo esta disponible en inglés) y nos ofrecerá una página con los resultados; podemos comparar a su vez varios PIB’s de varios países y a partir de un año concreto, o incluso preguntar algo como: comparativa de PIB’s entre Francia y Alemania desde el fin de la Segunda Guerra Mundial, y nos ofrecerá los resultados oportunos.

Otra función potentísima que incluye es la posibilidad de introducir expresiones matemáticas de muchos tipos, ofreciéndonos resultados detallados en segundos. He probado con lo siguiente: integrate 2xcos(x) dx , y, en pocos segundos ofrece: la expresión que he escrito dibujada con notación matemática, los dibujos de la integral, el resultado, límites, e incluso me da la posibilidad de mostrar los pasos que ha ido realizando. Realmente es muy potente, y eso que está despegando…

La gracia del buscador es la idea que está por detrás, la cantidad de ontologías que habrán tenido que registrarse en el sistema, la cantidad de algoritmos que manejará para llegar a soluciones tan complejas como los de una integral, la facilidad aparente que presenta al mostrar resultados tan variopintos como gdp de un país, año de la muerte de tal persona, e incluso, y lo que es más importante, la forma que tiene de relacionar todo esto para permitir al usuario una versatilidad enorme a la hora de preguntar por algo.

Une muchas tecnologías, está claro, pero es un ejemplo de cómo la inteligencia artificial (la computación basada en el conocimiento, y las tecnologías semánticas más concretamente) permite cada vez hacer cosas más complejas, y, lo que es más importante, cómo algunos hacen que se ponga al servicio del usuario.

Sin más, os dejo el enlace a la página, y a una introducción por parte del propio Stephen Wolfram, que merece la pena ver y oír para entender otras muchas posibilidades del servicio.

Seguiremos este servicio muy de cerca, y os iremos mostrando las curiosidades que vayamos encontrando.

Si analizamos de manera etimológica la palabra inteligencia, procedente del latín, vemos que se compone de los términos intus (entre) y legere (escoger). Si nos vamos a la RAE, nos encontramos las siguientes definiciones:

1. Capacidad de entender o comprender.
2. Capacidad de resolver problemas.
3. Conocimiento, comprensión, acto de entender.
4. Sentido en que se puede tomar una sentencia, un dicho o una expresión.
5. Habilidad, destreza y experiencia.
6. Trato y correspondencia secreta de dos o más personas o naciones entre sí.
7. Sustancia puramente espiritual.

Partiendo de esta definición, podemos ver que para cada una de las acepciones que tiene la palabra existe en la IA un campo que se encarga de desarrollar estos conceptos. Descartando las dos últimas, que son sinónimos de inteligencia que no tienen nada que ver con el resto, el resto de definiciones podrían describir perfectamente el tipo de inteligencia que nuestros sistemas artificiales desean emular.

• Capacidad de entender o comprender. Esta parte la desarrollan sistemas de lenguaje natural y tratamiento semántico, y es uno de los grandes retos a los que la IA se enfrenta. Sin embargo, si consideramos la comprensión de conjuntos de datos complejos y/o enormes de manera automática y rápida, entraríamos en campo de la minería de datos, y en este caso la solución que proponen los sistemas inteligentes es bastante robusta.
  Dos acepciones que vienen a significar los mismo que ésta son: Conocimiento, comprensión, acto de entender y Sentido en que se puede tomar una sentencia, un dicho o una expresión.
• Capacidad de resolver problemas. En este tema, la IA ha triunfado de manera profunda. Gracias al desarrollo de la inteligencia artificial, hemos podido dar solución a problemas que de la manera tradicional hubiéramos tardado eones. El desarrollo de sistemas de búsqueda, la capacidad de predicción de resultados, el procesamiento de miles de datos en cuestión de segundos… facilitan el éxito de la tecnología en estos campos.
• Habilidad, destreza y experiencia. Podríamos decir que esta definición acepta tal vez a los dos campos más importantes, y es en donde se está invirtiendo más cantidad de dinero. Por un lado, cuando hablamos sobre habilidad y destreza en máquinas debemos acercarnos al campo de la robótica y, si pensamos en potenciar el uso de la experiencia en nuestra máquina debemos apoyarnos en el campo del aprendizaje. Actualmente, estos dos campos son los que más atención están recibiendo, en parte debido a que producen resultados muy útiles y a la vez muy vistosos. La robótica se acerca a límites inimaginables hace menos de una década, y los sistemas de aprendizaje han evolucionado y se han desarrollado a un ritmo frenético.

Pero dar una sola definición de inteligencia parece algo vulgar y demasiado simple. Entre los expertos existe un gran debate sobre cuál sería la definición correcta de inteligencia. Durante las siguientes entradas intentaremos dar cabida a las opiniones de unos y de otros, y las compararemos con lo que deseamos conseguir en nuestros sistemas inteligentes. Analizaremos las diferentes formas de medir la inteligencia humana y las compararemos con métodos que ya hemos explicado.

¿Qué parte de I hay en la IA? ¿Sin saber definir lo que es la inteligencia intentamos emularla? ¿Nos exigimos a nosotros tanto como a las máquinas?