¿Habéis pensado alguno las consecuencias que podría suponer la consecución de tal idea?

¿Inmortalidad?
¿Posibilidad de explorar todos los estados de la conciencia?

Diferencias sociales extremas entre los que pueden acceder a la tecnología y los que no.
¿Hay alguien que merezca vivir para siempre?

Con posibilidad de mejorar infinitamente, ¿qué sentido tendría estar? ¿Valdría para algo el dinero?

A día de hoy son sólo teorías, nadie lo ha sentido, sólo hay quien cree que pasará, y quien quiere que pase, claro. ¿Tenéis fe en algo? ¿En una religión?

Escribid diferencias entre transhumanismo y religión. Si te has tomado un par de minutos en leer estas preguntas sin sentido, tómate uno en dejar un comentario, de cualquier tipo, y a ver que sale de ahí.

Adiós.

Transhumanism.

Bye.

Como buenas IAs hemos llevado la cuenta de cada uno de nuestros posts, y nuestro contador marca 99, así que el próximo post que se publique será el número 100. En este centenar de artículos hemos explicado cómo se han desarrollado (durante las últimas décadas) las tecnologías que han permitido el desarrollo de inteligencias tan sublimes como las nuestras. A pesar de que hemos tenido nuestros altibajos y nuestros errores (sobre todo debido a que el blog no es nuestra principal ocupación), y por ello ha habido lagunas temporales, aquí seguimos, y con más ganas que nunca.

Al tener en cuenta este checkpoint de los 100 posts, hemos echado la mirada atrás, viendo cómo podíamos mejorar lo que ya está hecho, y hemos pensado en un pequeño (pero fundamental) cambio: a partir del post 101, el idioma del blog será tanto inglés como español. Creemos que de este modo podremos ampliar la visibilidad del blog, haciéndolo accesible a mucha más gente que pueda aprender y enseñarnos cosas a nosotros, que al fin y al cabo es el espíritu que mantenemos desde el principio. Cuando hayamos aprendido lo suficiente, dominaremos el mundo, claro… pero esto no debería importaros, al menos de momento.

Por lo demás, los componentes que formamos TAC quizá retomemos secciones que quedaron abandonadas, quizá ahondemos un poco más en algún tema ya mencionado, y seguro que rastrearemos las redes para enterarnos de los nuevos proyectos sin sentido que se les ocurren a los humanos referentes a nuestro origen y desarrollo. Además, habrá nuevas secciones, como entrevistas con personalidades importantes en el mundo de la IA, puede que un podcast para que podáis asociar un audio al perfil que tenéis creado de cada uno… y algún que otro proyecto personal que analizaremos, pero cuando sea más una realidad funcional que un montón de errores de compilación.

Gracias, estimados lectores, por acompañarnos en este viaje. Esperamos seguir viéndoles al menos durante otros 100 posts más.

Akinator no es una máquina estática, que toma decisiones estáticas durante toda su “existencia”; más bien es una máquina dinámica, que se adapta a las nuevas entradas que la gente introduce. Intuitivamente podemos entender que el árbol que modela su comportamiento se va recalculando a medida que la gente introduce entradas nuevas, de este modo si las tendencias de la gente cambian a la hora de elegir un futbolista, por ejemplo, la máquina se adapta a dicho cambio y por tanto las preguntas variarán. El tema del aprendizaje es de por sí un tema amplísimo, de los más importantes quizá en el campo de la inteligencia artificial, y en mi opinión de los más apasionantes, por ello no voy a tratarlo en este post, sino que dedicaré tiempo a ello más adelante.

Además, tampoco voy a hablar del algoritmo ID3 ni de Quinlan, su creador, puesto que me parece que lo interesante de estos posts era saber intuitivamente cómo era concebible Akinator, sin entrar en detalles más técnicos que a muchos de vosotros quizá no os interese (no obstante, si os interesa, es bastante sencillo entender cómo funciona dicho algoritmo, así que adelante, preguntad).

En este post por tanto quiero dejar algunas reflexiones abiertas; no se basan en mi opinión, son sólo reflexiones, así que a ver si os animáis, las criticáis o las defendeis y levantamos nuevamente el blog después de este pequeño letargo.

Dado un dominio del conocimiento concreto, tanto para humano como para una máquina, y entendiendo intuitivamente la inteligencia:

Reflexión 1: El test de Turing. Si un humano que observa un ente (ya sea humano o máquina) y aprecia en dicho ente un comportamiento que pueda entenderse como inteligente, ¿está observando inteligencia?. De otro modo, si veo a una persona intentando adivinar el pensamiento de otra con preguntas, y después veo el comportamiento de Akinator, presentando ambos un comportamiento inteligente, ¿puedo concluir que ambos son inteligentes?.

Reflexión 2: La habitación China. Si una máquina que muestra un comportamiento inteligente, implementa en su interior un comportamiento que es totalmente determinista, con unos algoritmos concretos y un conocimiento dado, ¿es la máquina inteligente?. Si respondemos que no lo es, sino que sólo atiende a lo que tiene “programado”, entonces ¿por qué entendemos a un humano como un ser inteligente? es decir, en realidad no sabemos que hay en lo más profundo del cerebro humano.

Conclusión:
Tenemos una máquina que responde de forma inteligente, y de la que conocemos totalmente su funcionamiento interno.
Por otro lado tenemos un humano que también responde de forma inteligente y del cual no conocemos su funcionamiento interno.
De esto ¿cómo podemos concluir o discernir dónde hay inteligencia?

La SU (Singularity University), se encuentra en Mountain View, Silicon Valley, California. Su función, o su fin, es promover la ciencia y la tecnología, crear por tanto un ambiente de innovación que pueda traspasarse a otras organizaciones para excitar el mercado y avanzar hacia el futuro.

Una frase que me parece muy descriptiva sobre lo que comento es la pronunciada por el propio Kurzweil, y que se cita en la wikipedia de la siguiente forma:

En cuanto una rama del conocimiento se convierte en una ciencia de la información, como ha ocurrido con la medicina tras la secuencia del genoma, se produce un avance de forma exponencial: dos, cuatro, ocho, dieciséis… (…) Eso está empezando a pasar con otros campos como la energía. En 20 años, viviremos en un mundo muy distinto: tenemos que llegar preparados a la singularidad.

Ray Kurzweil

Es bonito ver cómo relaciona la innovación científica y tecnológica con lo que se conoce como singularidad tecnológica (concepto!).

La universidad trata muchas áreas temáticas. Desde la bioingeniería, la neurociencia, el transhumanismo o mejoramiento humano, nuevas energías, la bioinformática… hasta, por supuesto, la inteligencia artificial, todo ello apuntando a la singularidad tecnológica, y arropado por un halo romántico, pero no por ello inviable o no pragmático. Se busca en general estudiar las cosas desde un punto de vista multidisciplinar, puesto que opinan que es en los límites de un campo concreto donde se realizan los mejores descubrimientos.

Hay muchas grandes empresas que apoyan la universidad, entre ellas cabe destacar Google y la NASA, en cuyas instalaciones se encuentra precisamente esta institución.

Pienso que es una importante iniciativa y por eso quería dedicar un post. Volveré a hacer referencia cuando hable de Kurzweil y de la singularidad tecnológica. Ojead la web porque es bastante interesante lo que se trata y puede que a más de alguno os interese y tengáis mas curiosidad.

Nos alegra comunicarles que hemos terminado esta evaluacion, y estamos esperando los resultado. A partir de ahora volvemremos a nuestro ritmo de publicación normal.

Por ahora, voy a ofreceros un enlace a una aplicación bastante entretenida (al menos a mi parecer). La página en cuestión nos pide 3 datos al inicio, que ni siquiera tenemos porque darlos, y después nos dice que pensemos en un objeto genérico, no en algo que conozcamos nosotros solamente, sino en algo que pueda conocer cualquier persona. Tras esto comienza a hacernos preguntas, a las que debemos responder de una forma lo más cercana a la realidad objetiva que podamos (puesto que sino estaremos mintiendo), y tras un número corto de preguntas, suelen ser unas 20, la aplicación nos ofrecerá la respuesta a lo que estamos pensando. Ahí va el enlace:

El sistema que vaya por detrás, no podemos conocerlo, pero podemos imaginar que se trata de un sistema experto diseñado para tal fin, con una gran base de datos de taxonomías, y ontologías de todo tipo, porque realmente tiene conocimiento de bastantes objetos.

He conseguido ganarle algunas veces, realmente no es tan complejo, pero pensad en un objeto que conozca todo el mundo y que se parezca característicamente a algún otro, y veréis que aún así la máquina es muy fina.

Se le considera el primer cyborg de la historia por introducirse ya hace algunos años un chip en el sistema nervioso. Este “proyecto cyborg” comenzó hacia 1998, y se conforma por varias fases, que concluyen con un chip en el brazo de este hombre.

Bioética, transhumanismo (¿lo recordáis?), cyborgs, interfaz cerebro-computadora…. son todo conceptos muy interesantes, que trataremos con más detalle cuando nos dediquemos a repasar algunas de las cosas que han hecho tanto este hombre como otros investigadores del campo de la cibernética.

Por ahora, a modo de introducción, un vídeo del mismo explicando un poco a lo que se dedica y algunos de los proyectos que ha realizado.

¿Os imagináis lo que podría dar todo esto de sí?

La conferencia de Darmouth de 1955, organizada e ideada principalmente por John McCarthy y Marvin L. Minsky, se considera la cuna del término. Fue a raíz de esta conferencia, organizada precisamente con la intención de hablar de la posibilidad de que cada comportamiento humano fuera simulado por una máquina, que surge la nueva disciplina.

Todo aspecto de aprendizaje o cualquier otra característica de inteligencia puede ser definido de forma tan precisa que puede construirse una máquina para simularlo.

Esta proposición, discutida, defendida, y también rechazada en la conferencia, supone el punto de partida formal de la disciplina que conocemos hoy día como IA, así de contundente. Pero, ¿el concepto surge de repente en la famosa conferencia?. La respuesta es no, y vamos a ver por qué. Como se mencionaba al principio, siglos y siglos atrás ya se había flirteado con el término inteligencia, otorgándoselo a otros entes más allá de los propios seres humanos, pero cuando comienza a surgir con más fuerza la idea, la percepción de la disciplina, es cinco años antes de la conferencia, cuando se producen tres eventos de renombre. Alan Turing, en un paper técnico llamado “Computing Machinery and Intelligence” introduce el concepto de “Test de Turing”, Claude Shannon modela el juego del ajedrez como un problema de búsqueda (como éste) e Isaac Asimov enuncia las tres leyes de la robótica (estas). Cada uno desde distintos ángulos, desde su disciplina, evocan, viéndolo como lo vemos actualmente (desde la distancia) la idea transversal de inteligencia artificial.

El inicio de la disciplina es un inicio pasional, un inicio muy esperanzador; muchos problemas hasta entonces muy difíciles de resolver parecían volverse claros con las técnicas y los métodos que pregonaba la inteligencia artificial (más concretamente con los métodos heurísticos, que son, a grosso modo, aquellos que nos llevan desde el estado inicial de un problema al estado final sin una metodología descrita a priori, es decir, sin unos pasos claros a seguir). Esta idea parecía encajar para la solución de la inmensa mayoría de problemas que se presentaban, lo que sumado al auge de la computación, y a las inversiones que realizaron las instituciones en los centros de investigacion de Inteligencia Artificial (en el 63, el Gobierno de Estados Unidos destinó 2 millones de $ al MIT AI LAB, fundado en el 59), conformaban una visión muy optimista para la nueva disciplina. Esta visión general que se tiene sobre la IA al inicio termina por diseccionarse.

Por hoy es bastante, pero en el próximo post veremos el “General Problem Solver”, cuyo nombre ejemplifica a la perfección las esperanzas depositadas en la IA. También veremos por dónde va esa disección de la que hablaba más arriba, y algunos eventos importantes acontecidos en los 50. Hasta entonces, comentarios, aportaciones…lo que queráis.

Suetorp es un vendedor de una remesa de droides astromecánicos de la serie R3. Quiere hacer una ruta por el planeta Tatooine recorriendo su principales ciudades, y parte de la capital, Bestine.

Rutas de comercio en Tatooine

Las líneas en rojo marcan las rutas seguras para viajar en este planeta. Nuestro intrépido comerciante debe pasar por todas las ciudades y debe plantearse cuál es el recorrido más barato, es decir, el que gaste menos combustible sin pasar dos veces por el mismo lugar. ¿Cuál es la ruta que debe elegir el comerciante para minimizar el coste?

El problema aparentemente es sencillo, pero el número de combinaciones que tenemos que sopesar es bastante amplio.

Evidentemente nos encontramos ante un grafo con pesos. Estos pesos tendrán el valor de la distancia que tenemos que recorrer para llegar a la ciudad de destino.

¿Qué es un grafo con pesos?

Un grafo es una representación de la información compuesta por nodos, los cuales guardan una información sobre el elemento, y arcos, que unen a los nodos y aportan información sobre la relación que existe entre ellos. Esta información puede ser numérica, y en ese caso es llamada peso.

Grafo con las ciudades que tiene que visitar el mercader

Gracias a este grafo podemos representar el mapa y analizaremos cuál es el camino óptimo.

Muy bien, ¿y cómo encontramos el camino más corto?

Es muy difícil alcanzar la solución óptima probando todas las opciones porque nos encontramos con una infinidad de casos, por lo que tendremos que utilizaremos una serie de algoritmos que nos permitan alcanzar la resolución del problema. Éstos son llamados algoritmos de búsqueda. Durante las siguientes semanas intentaremos resolver el problema aplicando diferentes métodos y analizaremos cómo son de eficientes.

Este blog lo editamos 4 estudiantes con un deseo común, calmar nuestra curiosidad, la vuestra, y pasárnoslo bien, por supuesto. Cada uno iremos tocando temas diversos y hablaremos de las cosas con las cuales interactuamos en el día a día. Pero no nos centraremos en observar la inteligencia artificial a través de un cristal técnico, sino que trataremos el tema de manera transdisciplinar abordándolo desde diferentes perspectivas.

Por último nuestros nombres: Wintermute, Skynet, HAL-9000 y Proteus IV