Los cuatro conceptos que respaldan la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial es una disciplina que ha avanzado mucho en los años recientes, aunque todavía hay más que alcanzar en la jornada hacia la reproducción, usando computadoras, de las funciones del cerebro humano.

Ray Kurzweil es uno de los principales inventores, pensadores y futuristas que, además de reflexionar y escribir acerca de temas sobre tecnología, es empresario y creador de inventos tales como el primer digitalizador de cama plana CCD, el primer reconocedor óptico de caracteres, la primera máquina que convierte la impresión a lenguaje audible para ciegos, el primer sintetizador de texto a lenguaje hablado, el primer sintetizador musical capaz de recrear el gran piano y otros instrumentos, y la primera máquina comercial de reconocimiento de lenguaje hablado con un gran vocabulario.

En su libro “Cómo crear una mente: el secreto del pensamiento humano revelado”, publicado en 2012, presenta una serie de investigaciones, experimentos, reflexiones y conceptos desarrollados por él mismo y otro gran número de pensadores, filósofos e investigadores a lo largo de la historia.

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Uno de los temas que toca en el libro se refiere a la fuerza, desarrollo y empuje que han tenido desde hace muchos años los esfuerzos y avances en la computación, primero análoga y después digital, que se han tenido para acercar las capacidades de estas máquinas a las habilidades que el ser humano tiene gracias a la evolución de su cerebro.

Cuatro ideas clave

El concepto de que una computadora de propósito general puede implementar cualquier algoritmo surgió al mismo tiempo que las propias ideas iniciales sobre las máquinas para calcular, y tiene un gran poder para inspirar a los muchos que buscan desarrollar una inteligencia en los computadores que se parezca cada vez más a la humana.

1) La habilidad para comunicarse, recordar y computar información en forma confiable

Las computadoras analógicas representaban las cantidades y los cálculos por medio de distintos niveles de voltaje, y por ello eran propensas a una gran inexactitud en sus cálculos. Las computadoras digitales, en el principio, también adolecían de grandes niveles de imprecisión y error.

El matemático Claude Shannon demostró que es posible lograr el nivel de exactitud que deseemos en la comunicación que usan las computadoras digitales, tanto entre ellas como dentro de sí mismas, entre la unidad principal de procesamiento, la memoria y los demás dispositivos que se conectan a la computadora. Esto se logra por medio de la redundancia.

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Las técnicas de detección y corrección de errores pasan totalmente inadvertidas para los usuarios de las computadoras, pero permiten que las máquinas cuenten con las importantes habilidades de comunicación, memoria y procesamiento confiable que disfrutamos todos los días.

2) La universalidad de la computación

Científicos y visionarios como Alan Turing, John von Neumann y Kurt Gödel, por medio de sus trabajos en distintas áreas del saber, plantearon las ideas de que una computadora podría resolver cualquier problema que pudiera ser resuelto.

También probaron que existen muchos problemas que no pueden ser resueltos por ninguna máquina ni ser humano, llegando a la paradójica conclusión de que podemos definir un problema, probar que existe una única solución y saber que esta solución nunca podrá ser encontrada.

El desarrollo de la calculadora llamada “Bombe”, gracias a Turing, y posteriormente la que es posiblemente la primera computadora, llamada “Colossus”, obedecieron en ambos casos a la tarea de descifrar mensajes en clave de los nazi durante la 2ª Guerra Mundial, estableciendo la prueba de la utilidad de estas máquinas computadoras.

3) La arquitectura de la computadora moderna

John von Neumann también tiene el mérito grande de haber plateado la arquitectura de la computadora contemporánea. Conocida como la máquina de von Neumann, y presentada por el autor en un memorándum interno el 30 de junio de 1945 llamado “Primer borrador de un reporte sobre la EDVAC”.

El modelo de von Neumann incluye una Unidad de Procesamiento Central (CPU), donde se realizan las operaciones aritméticas y lógicas; una unidad de memoria, donde se almacenan el programa y los datos; almacenamiento masivo; un contador de programa; y canales de entrada y salida.

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La idea de almacenar el conjunto de instrucciones para que la computadora las ejecute, conocido como programa, en la misma memoria, si bien es parte del modelo de von Neumann, se puede también acreditar a Charles Babbage, que en 1837 describió su Máquina Analítica.

4) La inteligencia artificial que puede permitir a una computadora emular un cerebro

Al mismo tiempo, y acompañando la Máquina Analítica, la primera programadora de computadoras en la historia, Ada Lovelace, hija de Byron, coincidió en la importancia del concepto de la universalidad de esta máquina, pero estableció que no sería posible que una computadora (sin usar ese nombre, por supuesto) “pensara” creativamente, y que no podríamos encontrar el algoritmo que hiciera a una computadora emular el cerebro humano.

En 1956, el mismo von Neumann comenzó a preparar una serie de conferencias que daría en la universidad de Yale. Sin embargo, el cáncer impidió que impartiera las charlas y, en forma póstuma, se publicó en 1958 “La computadora y el cerebro” con el contenido de estos manuscritos.

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El inmenso mérito de estas reflexiones es que, afirmó von Neumann, hay una equivalencia esencial entre una computadora y el cerebro humano. Esa idea, como horizonte, es lo que continua propiciando que haya cada vez más avances en la investigación y desarrollo de elementos digitales y electrónicos que reproducen, en algunos casos con mejor rendimiento, las funciones que nuestro cerebro ejecuta.

 

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