inteligencia artificial

Deep Blue, la potente serie de ordenadores centrales de IBM consiguió en 1997 derrotar al gran maestro de ajedrez Gary Kasparov. Deep Blue analizaba más de 200 millones de posibles jugadas por segundo (el cerebro de Kasparavo sólo evaluaba unas 5 jugadas por segundo).

Pero Deep Blue consumía mucha energía y requería un dispositivo de disipación del calor para no arder. Kasparov, por su parte, apenas sudaba. Por esa razón, el cerebro humano es un modelo de rendimiento: la corteza consume menos energía que una bombilla.

Además, es significativo que Deep Blue tenga que pensar millones de veces más deprisa que su adversario humano para poder vencerle; y por muy poco. La razón de este despilfarro de recursos es que los programas convencionales son muy rígidos, tal y como señala el psicólogo Jonah Leherer:

La mayor parte de la inteligencia de Deep Blue derivaba de otros grandes maestros del ajedrez, cuya sabiduría había sido concienzudamente programada en la máquina. (Los programadores de IBM también estudiaron las anteriores partidas de Kasparov y crearon el software que permitiera sacar provecho de sus recurrentes errores estratégicos). Sin embargo, la máquina era incapaz de aprender. En lugar de ellos, tomaba decisiones prediciendo los probables resultados de varios millones de jugadas diferentes. El ordenador acababa ejecutando la jugada con el “valor previsto más elevado. Para Deep Blue, el ajedrez era tan sólo una serie interminable de problemas matemáticos.

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Un equipo experto en ciencias computacionales y bioingeniería del Caltech (Instituto de Tecnología de California) ha utilizado moléculas de ADN para crear una Inteligencia Artificial que, según publican en el último número de la revista Nature, es “capaz de reconocer patrones de sucesos, formar recuerdos, tomar decisiones y realizar acciones diferentes”, de manera similar a un cerebro humano.

El prototipo es una red neuronal compuesta por el equivalente a cuatro neuronas y no está dentro de un superordenador tipo Skynet o HAL9000 sino dentro de un tubo de ensayo, comunicándose con el mundo mediante señales químicas y marcadores fluorescentes. Para construir la red neuronal bioquímica, se basaron en un modelo de neurona sencillo denominado “función de umbral lineal”.

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Un grupo de desarrolladores israelí acaba de presentar un software revolucionario que está dando nuevas pistas acerca de quién o quiénes escribieron la Biblia hebrea (Aleppo Codex). Este algoritmo, desarrollado por el equipo liderado por Moshe Koppel de la Universidad de Bar-Ilan, analiza el estilo y el conjunto de palabras para seleccionar partes de un texto que hayan sido escritas por diferentes autores.

Este programa, que forma parte de un campo de estudio dentro de la inteligencia artificial conocida como atribución de autoría, tiene un gran potencial en diferentes aplicaciones. Desde ayudar al cumplimiento de la ley hasta el desarrollo de nuevos programas para los escritores. Actualmente la Biblia, está proporcionando un gran campo de pruebas para sus creadores.

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Fabricado por estudiantes de la Universidad de Tecnología Swinburne (Australia), un autómata llamado Ruby ha conseguido resolver el cubo de Rubik en menos de 10,69 segundos. Lo que supone un nuevo récord para los robots, sí, (la mejor marca la ostentaba Cubinator, con 18,2 segundos), sin embargo todavía no han alcanzado a los humanos: Feliks Zemdegs lo consiguió en 6,24 segundos en el Kubaroo Open en 2011.

Pero también parecía imposible que en una computadora pudiera vencer al ajedrez a un ser humano, y finalmente ha sucedido. Así que Humanos 1 – Robots 0 (De momento).

El robot escanea primero cada cara de un cubo desordenado con ayuda de una webcam, y posteriormente emplea un algoritmo para desarrollar una solución, que aplica a gran velocidad con unas “pinzas”. El tiempo total empleado por el robot ncluye el tiempo que toma para hacer la exploración inicial del cubo.

A continuación podéis ver un video que muestra la hazaña:

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Siempre he tenido la convicción de que los chistes no hacen tanta gracia por su contenido como por la forma en que se explican. De hecho, leer chistes no me hace ninguna gracia. Tal vez es que generalmente los chistes son muy malos.

Pero ¿y un ordenador? Un chiste no deja de ser una fórmula para provocar hilaridad. Y a los ordenadores se les da bien operar con fórmulas. ¿Un ordenador conseguiría pulsar los resortes de la risa más intensa simplemente afinando las fórmulas de la risa hasta límites para los que el cerebro humano no está capacitado? ¿Desbancará algún día Robocop o Hal9000 a Chiquito de la Calzada?

Por el momento, no creo que sea así, al menos si echamos un vistazo a un chiste creado por un ordenador. Es lo que Graham Ritchie y Kim Binsted consiguieron al diseñar un programa capaz de producir chistes: JAPE, diseñado para generar preguntas y respuestas.

La mayoría de las chanzas de ordenador no tenían demasiada gracia, a excepción de uno (que tampoco era para echar cohetes):

Qué tipo de criminal tiene fibra? Un asesino cereal.

Es decir, que el ordenador recurrió a una de las fórmulas más básicas del humor: el simple retruécano. Lo que también evidencia que a los ordenadores les queda mucho trabajo por delante si algún día pretenden hacernos reír a carcajadas.

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Hace algunos años publiqué un cuento protagonizado por un hombre deprimido, recién salido de una relación amorosa (vamos, que le habían hecho trizas el corazón). La historia transcurría en un futuro cercano en el cual se pone de moda adquirir unas cabezas robóticas inteligentes que se pueden conectar a Internet. A los desengañados, a los deprimidos, a los infelices, a los solitarios. Todos ellos podían gozar del último y más revolucionario fármaco: los psicoterapeutas artificiales BIAB.

Debido a la fuerte demanda de ayuda psiquiátrica por parte de la sociedad y al hecho de que todo el mundo gozaba ya de un ordenador conectado a la Red, una empresa floreciente, Brain In A Box, implantó a gran escala una IA psicoterapeuta atenta, experimentada y fundamentalmente no directiva en todos los hogares del planeta. Una vez asegurado el carácter confidencial del diálogo psiquiátrico, la aceptación fue masiva. Hasta tal punto que había pacientes que revelaban más sobre sí mismos de lo que lo harían a su homólogo humano.

¿Tiene problemas? Compre una busto parlante BIAB a su gusto, conéctelo a su terminal y abra una cuenta en Brain In A Box. ¡Su vida cambiará!

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Actualmente ya existen métodos para detectar buques en alta mar, pero un grupo de ingenieros españoles de la Universidad de Alcalá de Henares, liderado por Raúl Vicen, ha desarrollado un nuevo sistema basado en técnicas de inteligencia artificial, que mejora la localización de navíos durante tormentas marinas. Esta tecnología, publicada en la revista IET Radar, Sonar & Navigation, consiste en analizar imágenes del radar mediante diferentes algoritmos basados en redes neuronales.

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Como íbamos diciendo, la mayor limitación de Watson, y por extensión de la inteligencia artificial, es su incapacidad para descartar opciones que a nosotros nos parecen obviamente incorrectas.

La máquina necesita tener en cuenta todas las opciones y desarrollarlas completamente para llegar a otorgarles un peso probabilistico. Carece de nociones de sentido común. Sin embargo, el cerebro humano está diseñado para seleccionar automáticamente los recuerdos similares a la situación actual.

Es, probablemente, una respuesta evolutiva: un cavernícola tiene más probabilidades de sobrevivir si al escuchar un rugido recuerda inmediatamente el animal que lo produce.

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Como veis, y como no podía ser de otra forma, incluso algo tan humano como el análisis del lenguaje debe ser reducido a una serie de operaciones matemáticas lógicas. Pero, ¿es lo mismo que hace el cerebro humano?

Quizá. El propio Jennings, honroso segundo clasificado en el concurso, escribió en una revista:

Las técnicas del ordenador para descifrar las pistas de Jeopardy! suenan muy parecidas a las mías. La máquina rastrea la pista en busca de palabras clave, y entonces las compara con los conocimientos de su memoria buscando asociaciones con dichas palabras. Comprueba rigurosamente las coincidencias más probables con toda la información contextual a su alcance: la categoría de la pista, el tipo de respuesta que se está buscando, la forma verbal, etc.

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