¿Pueden las máquinas pensar?

Se trata de explicar algunos métodos para la evaluación de maquinas inteligentes, se introducen los diferentes formas en que la inteligencia artificial puede ser entendida, terminando por hablar de los agentes inteligentes, sistemas capaces de razonar.   

Introducción

Este tipo de preguntas llevan a los estudiosos a explorar diferentes formas convencionales y no tanto, para lograr entender no solo la naturaleza de las máquinas, también la humana misma. El humano suele distinguirse por su capacidad de acumular saberes gracias a sus capacidades mentales. Uno de los más impactantes es la inteligencia artificial que abarca una gran variedad de subcampos, pueden ser predicciones de enfermedades, ajedrez, síntesis de voz humana.

Enfoques

Definir inteligencia artificial puede resultar complejo por su amplia aplicación, algunas formas en que es concebido, pero en general ayuda el verlos como sistemas computacionales capaces de imitar a los humanos en pensamiento y comportamiento. Las siguientes son algunas definiciones que tratan de explicarlo.

Sistemas que piensan como humanos

Este tipo de sistemas consideran que las computadoras deben simular de manera óptima el comportamiento humano.

El nuevo y emocionante esfuerzo de hacer que los computadores piensen... máquinas con mentes, en el más amplio sentido literal (Haugeland, 1985)

El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar (Winston, 1992)

Sistemas que actúan como humanos

Asumen que los computadores deben ser racionales, es decir, capaces de tomar decisiones correctas basadas en sus conocimientos.

El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor (Rich y Knight, 1991)

La inteligencia computacional es el estudio del diseño de agentes inteligentes" (Poole et al., 1998)

El enfoque de turing

La propuesta hecha por Turing en 19150, sirve como una forma de medir la inteligencia. No proporciona una lista de requisitos a cumplir pero sí las cualidades necesarias para obtener inteligencia artificial. Consiste en la falta de capacidad de distinguir si la respuesta obtenida a una serie de preguntas planteadas, proviene de una persona o una máquina.

Algunas de las capacidades que debería tener la computadora para lograrlo serían:

• Procesamiento de lenguaje natural

• Representación del conocimiento

• Razonamiento automático

• Aprendizaje automático

La prueba mencionada no necesita una interacción física entre evaluador y computador, sin embargo en la prueba Global de Turing se incluye una señal de vídeo que permite valorar las capacidades de percepción del evaluado, también la oportunidad de pasar objetos físicos "a través de una ventana" para superar la prueba, el computador debe estar dotado de:

• Visión computacional

• Robotica

La prueba de Turing tiene reconocimiento por que su diseño permite explorar la pregunta planteada de una forma ingeniosa.

Enfoque de modelo cognitivo

Este enfoque consiste en evaluar la máquina en términos de si puede pensar como un humano, es particularmente. Se espera que la computadora reaccione de forma similar en que lo haría un humano.

Algunas formas en que se explora y estudia el campo de la IA desde un modelo cognitivo incluye una relación con el denominado pensamiento racional, siendo Aristóteles uno de los primeros en concebir tal cosa. La lógica nace del deseo aristotélico, también llamado buen pensar, tratar de comprender cómo opera la mente no es sencillo y su estudio fundamental forma parte del inicio del campo conocido como lógica. Para el año 1965 existían programas que podían resolver problemas lógicos. Lo relevante a notar es el cómo dichos campos de conocimiento tienen influencia unos sobre otros, pues en esos mismos años nació la llamada tradición logista dentro del campo de inteligencia artificial que trataba de construir sistemas inteligentes.

Agentes inteligentes

Un agente es algo que razona. Se espera que puedan acceder a cierta autonomía, entre otras características que puedan percibir su entorno, que se adapten a los cambios y alcancen objetivos diferentes. En tal sentido un agente inteligente es aquel que actúa con la intención de alcanzar el mejor resultado posible.

En la actualidad se usan LLM's para crear agentes inteligentes de grandes capacidades. Por mencionar un ejemplo, son capaces de generar respuestas en función de datos y razonamiento ademas de herramientas que permiten tener la información actualizada, optimizando flujos de trabajo y automatizando.

Casos de uso

Los agentes de inteligencia artificial, especialmente los basados en IA generativa, permiten tener un mayor rendimiento y optimizar tiempo de ejecución

• Experiencia al cliente, permitiendo que tengan respuesta inmediata basada en la información del negocio o empresa. Si se le incluye un estilo a su forma de respuesta puede ser un asistente útil.

• Salud, son amplias las aplicaciones, pueden ayudar en la planificación y asistencia de bajo impacto en tratamientos de emergencia.

Los casos a los que se pueden extender son tan variables como los sectores en donde se quiera aplicar, pero sin duda alguna, los agentes tienen la capacidad de impactar casi en cualquier área.

Resumen

En esta redacción se trata de explorar de manera introductoria la inteligencia artificial bajo una pregunta algo popular en el amplio e interesante campo de IA. Se hace una exploración a los diferentes formas en que se concibe la idea de inteligencia, no solo desde la computación, pues se hace notar como se relaciona con otros campos como la lógica o las ciencias cognitivas, para influir en su búsqueda constante de comprender y responder preguntas de similar interés. Se termina con la idea de agente inteligente, que actualmente está siendo explotada por la industria para ofrecer soluciones impactantes y modernas.