En el post anterior concluíamos que la teoría de la información de Shannon (con el concepto de entropía), unido a los árboles de decisión, constituían las herramientras principales para la creación de Akinator y sistemas similares. También es cierto que uno de los puntos más importantes en la concepción de dicha máquina es la capacidad de “aprendizaje” o realimentación que muestra a partir de las respuestas de la gente.

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?

Siempre hemos venido comentando distintas cuestiones que envuelven el mundo de la inteligencia artificial, y casi siempre nos hemos enfocado a las aplicaciones que se le dan, en un plano profesional, hasta ahora aún no hemos ofrecido demasiadas cosas prácticas. Aplicaciones prácticas es algo a lo que eventualmente nos dedicaremos, para poder mostrar todo esto de forma más gráfica.

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.

Un vídeo auto-explicativo, o al menos supone un pequeño acercamiento al concepto.

La idea queda ahí, el concepto en sí mismo, el movimiento como tal, la idea de mejorar al ser humano mediante la tecnología, la inteligencia artificial…
“Es la idea más peligrosa del mundo”, dice Fukuyama, es un “movimiento que personifica las más audaces, valientes, imaginativas e idealistas aspiraciones de la humanidad” defienden muchos otros.
Tendremos tiempo para hablar del tema y discutirlo, al fin y al cabo sólo estamos al inicio del camino.