Creo que la mayoría de la gente ha oído hablar del programa Redes, y de todo lo que hace Eduard Punset por la divulgación científica. Tal vez sea una de las personas a la que más respeto tengo en los medios de comunicación (sin olvidarme de Juan Antonio Cebrián y de todo su equipo), ya que gracias a él se puede hablar de ciencia pura sin tapujos, en espacios de comunicación masivos, aunque esto suceda a horas intempestivas.

El programa del 11 de octubre se titulaba “Aprender de los Robots”; aunque nuestra temática principal no es la robótica (muchas veces lo parece), el reportaje nos da muy de lleno, ya que nos habla de la utilización, para un investigación del Doctor Alan Winfield, de robots autónomos con capacidad de aprender de otros robots. La investigación tiene el objetivo de dar luz al origen de nuestra cultura, y cuáles son los factores que provocaron que existan conceptos como tradición o legado.

Durante el vídeo se tratan principalmente tres temas: técnicas de aprendizaje bioinspiradas, sistemas autónomos y conciencia colectiva.

Como se puede ver, las investigaciones de Alan Winfield mezclan estos conceptos, usando un conjunto de pequeños robots con dispositivos para detectar el entorno y una gran capacidad de aprendizaje. Esto último, unido con la libertad de que ningún sistema tiene la capacidad jerárquica de controlar su acciones, poco a poco hace que se empiecen a detectar patrones de conducta, y que después de ese tiempo se pueda hablar de cultura. Para ello se fijan en las técnicas que utilizan otros seres vivos (como las hormigas, las termitas o las abejas) que por sí solos no tienen una gran inteligencia, pero en conjunto poseen un gran capacidad de creación y coordinación, es decir, de inteligencia colectiva. Es más, se podría decir que poseen esa capacidad de ver a la colmena como un todo, sin necesidad de que nadie mande ni les ordene, aunque cada uno de manera individual es autónomo; el individuo no tiene sentido por sí mismo y el conjunto es el que tiene la capacidad de desarrollarse.

Una investigación alentadora, un uso de los robots muy original, y un concepto muy interesante: crear máquinas para estudiar a seres humanos.

Vía Redes 41: Aprender de los robots.

Finalmente llegamos a la época actual, tras haber recorrido ya medio siglo de innovaciones, hitos, acontecimientos y descubrimientos relacionados con la inteligencia artificial. El camino, como habréis visto algunos (y para los que no lo hayan visto, lo aseguramos los demás) ha sido largo, y en él han ocurrido muchas cosas, muchos eventos, muchos pequeños pasos y algunos bastante grandes desde que se inauguró la sección.

Durante estos meses que he dedicado a repasar la historia de la IA he introducido muchos conceptos; éstos serán la base de los siguientes posts que publicaré, puesto que tengo previsto darles un repaso a todos y cada uno de ellos para afianzar cosas que cada vez vamos a oír más, porque esta ciencia es presente y es futuro. Y porque lo que ahora puede sonar como un vocablo algo extraño o como una idea quizá utópica, en unos años será jerga diaria, del mismo modo que ahora hablamos de redes sociales, webs, blogs, wikis, sistemas operativos, bluetooth, 3g y muchos otros conceptos con total facilidad.

El siglo XXI se caracteriza por los avances multidisciplinares de la IA, en muchos casos dados la mano con la electrónica y la automática, para avanzar a pasos agigantados en el campo de la robótica. Casos concretos son el robot ASIMO de Honda, del que ya hemos hablado en alguna ocasión por aquí.

Robot Asimo de Honda rodeado de niños.

Además, cabe destacar los avances en cuanto a web semántica (concepto!) que se han dado, como por ejemplo la estandarización de OWL (Ontology Web Language), un lenguaje destinado entre otras cosas a crear ontologías, una de las bases de la web semántica.

Pero lo importante es que la inteligencia artificial se acepta mundialmente como una disciplina, y aun tras haber pasado por las crisis que ha pasado (los llamados inviernos de la IA), sigue firme, y ahora de hecho es imposible imaginar un mundo sin IA. Ha supuesto avances excepcionales en muchísimos ámbitos, y ha evolucionado individualmente en cada uno de ellos. Desde luego en unos más que en otros, pero la importancia global es enorme en su conjunto.

Actualmente podríamos dar una muestra de los campos de la IA de forma orientativa y a alto nivel, porque cada tema tiene luego sus vertientes, pero más o menos sería algo así:

• Tecnología de agentes inteligentes: Aplicados a muchísimos campos y estudiados desde distintas vertientes.
• Búsqueda: Montones de algoritmos y técnicas, desarrollados con el fin de resolver problemas.
• CSP (Constraint Satisfaction Problem): Problemas de satisfacción de restricciones, otra forma de resolver otro tipo de problemas.
• Lógica Computacional: Las aplicaciones son diversas, entre otras cosas para manejar información de un modo más óptimo.
• Representación del Conocimiento: Tecnologías semánticas y de representación de datos en formatos amigables para las máquinas.
• Razonamiento basado en probabilidad: Un campo del que han surgido y gracias al cual han evolucionado muchos de los demás.
• Aprendizaje: La capacidad de una máquina para variar sus acciones en función del contexto podría ser una pseudo-definicion de este campo.
• Percepción artificial: Aquí entraría todo lo relativo a las redes de sensores inteligentes, la visión artificial…
• Robótica: La aplicación y conversión de la IA con la electrónica, la mecánica… la unión de varias disciplinas de ingeniería para crear máquinas autónomas que realicen acciones más o menos provechosas para el ser humano.

A todas estas disciplinas les iremos dedicando su tiempo, entrando más de lleno en aquellas que nos sea más sencillo mostrar Empieza una nueva era, y ahora nos balancearemos poco a poco al lado del pragmatismo para ir mostrando cosas, código, algoritmos, implementaciones, etc, etc.

Hasta el próximo post.

Nos acercamos cada vez más a la época actual, y conforme se avanza en los años, la expansión de la inteligencia artificial, aún con las crisis asociadas, es exponencial, y es debido a que la computación ha ido a su vez evolucionando hasta límites insospechados, y algo que en los inicios era tan utópico como un ordenador personal, en la década de los 90 es algo mucho más habitual, y la mayor parte de las empresas grandes del mundo disponen de sistemas que están digitalizándose poco a poco. Este cambio es realmente significante, puesto que crece el mercado del software e inherentemente la investigación y el desarrollo en muchas de las áreas que toca, entre ellas está por supuesto, la inteligencia artificial.

Pero, a pesar de esto hay un cambio aun más importante durante la época de los 90 que supone un punto de inflexión en la historia de las comunicaciones, y que indirectamente alimenta el mundo de la IA. Es el nacimiento de la World Wide Web en el CERN de manos de Tim Berners Lee. Es el nacimiento de lo que comúnmente se conoce como la Web.

Estos avances repercuten como digo en la IA, hechos que lo constantan son los Web-Crawlers, bots automáticos que exploran la Web de forma autónoma, recabando cierta información. También los videojuegos, con la mayor amplitud de mercado de las computadoras personales, se desarrollan los primeros videojuegos, y con éstos van unidas técnicas de inteligencia artificial, que además evolucionan de una forma asombrosa, pero esto lo dejamos para otra ocasión.

Otros hechos que merecen especial mención son los avances en visión artificial, por ejemplo, uno de los coches en los que trabajo Ernst Dickmanns (de los que hablamos aquí )consigue recorrer 1000 millas. Desde Berlín hasta Copenhague y vuelta a Berlín, alcanzando velocidades de 120 millas por hora, y adelantando en alguna ocasión a otro vehículos, lo que muestra una verdadera evolución.

Deep Blue, un supercomputador de IBM derrota por primera vez en la historia al campeón del mundo de ajedrez, Gary Kasparov. Hecho que toma especial relevancia en los medios, lo que lo hace bastante conocido.
AIBO, un robot desarrollado por Sony es otro de los inventos más conocidos de la época, y uno sobre los que más se ha avanzado desde entonces. La robótica en general tuvo buenos desarrollos durante esta época, y estos pequeños desarrollos más orientados al público general, tuvieron una gran relevancia en investigaciones posteriores que llevarían a desarrollos mucho más grandes.

Partida entre Kasparov y Deep Blue

Como siempre repito, quedan muchas cosas en el tintero, si a alguien le apetece comentar alguna, adelante, es una buena forma de ir completando la información. Hasta el próximo post.

Tras este pequeño letargo por el que nos disculpamos en el post anterior, y por el que personalmente vuelvo a disculparme ahora, volvemos de nuevo con ganas, así que empecemos. En el anterior post del hilo de El Recorrido de la IA, comentaba un poco algunas novedades de la década de los 80, terminando por tanto a finales de ésta. Y en un post anterior a ése, en el que hablé del invierno de la IA, comentaba que había dos periodos de mayor relevancia en cuanto a decadencia de la IA se refiere, inicios de la década de los 70, y finales de los 80 / principios de los 90.

Voy a comentar un poco en qué consistió esa segunda época oscura de la IA, qué sucesos acaecieron y por qué fueron tan perjudiciales para la IA. Para empezar, y debido a la relevancia del asunto, comentaré que uno de los golpes más sonados fue la debacle de las máquinas Lisp, de las que ya hemos hablado alguna vez anteriormente, y que conformaban uno de los pilares tecnológicos para muchas empresas de aquel entonces, especialmente después de que por unos cuantos años consiguieran ahorrar cantidades importantes de dinero a las empresas que supieron utilizarlas. El problema básicamente es que se comenzaron a comercializar máquinas de escritorio (Apple e IBM), y éstas eran más potentes y más simples que las máquinas hardware preparadas específicamente para la IA. De este modo, una inversión de millones de dólares por años caía en picado en favor de las máquinas de escritorio, que terminaron evolucionando en lo que tenemos hoy en día. Cabe destacar que existían sistemas software que corrían sobre estas máquinas Apple o IBM y cuyos resultados eran similares a los de las máquinas Lisp, lo que terminó por rematar a estos sistemas.

Otro de los puntos más importantes a destacar es la caída lenta pero firme de los sistemas expertos, los cuales habían supuesto una revolución en la IA, convirtiendo las investigaciones en aplicaciones pragmáticas que se hicieron comerciales y que tenían un futuro prometedor. Pues bien, fue otro campo que empezó a estancarse progresivamente debido a las costosas tareas de actualización y mantenimiento que requerían los sistemas, lo cual con el tiempo dejó de producir beneficios para quien los utilizaba.

Y para terminar he dejado la decepción que supusieron los ordenadores de quinta generación(Fifth Generation Computers), decepción que aun a día de hoy, unos 20 años más tarde, sigue siendo patente en muchos círculos. Comenzó como una iniciativa del gobierno japonés a principios de los 80, una iniciativa que prometía unos ordenadores capaces de mantener una conversación con un humano, traducir textos automáticamente entre idiomas, máquinas que razonasen como un humano… en definitiva, lo que se ha venido buscando desde el inicio de esta ciencia, la causa de la locura de mucha gente que se ha volcado en esto, la causa de cantidades de dinero gastadas en desarrollos que no terminaban en ningún sitio… el invierno de la IA.

El Invierno, que a día de hoy perdura, y que perdurará por un tiempo en bastantes de las ramas de esta ciencia, ramas que han crecido desde que se plantara esa semilla en los 50, ramas que se están secando y otras que se han caído, pero sólo hasta que alguna nueva revolución se produzca y la IA rebrote con fuerza.