Hablar es mas difícil que las matemáticas

Imágen de juanmacias.net

La semana pasada fue publicada en el diario canadiense “The globe and mail“, bajo el nombre de “Hablar es mas difícil que las matemáticas”, una entrevista al Doctor Geoffrey Hinton, profesor del departamento de Ciencias de la Computación en la Universidad de Toronto. El área de especialidad de este personaje, es la inteligencia artificial, en particular su trabajo ha destacado en el área de las redes neuronales y el aprendizaje de máquina.

En esta entrevista, Hinton habló acerca de su punto de vista sobre el camino que sigue el campo de la inteligencia artificial en la actualidad y muestra también su preocupación sobre el uso que en malas manos podría darse a hipotéticos avances en este campo de la computación.

En primer lugar Hinton describe los dos paradigmas sobre los que se dividió el área de la inteligencia artificial en los años 70. Por un lado la idea de tomar la lógica como base de una imitación del razonamiento humano, por otro, el acercamiento biológico, tratando de imitar la percepción, la forma de actuar y la adaptabilidad de los animales. Aunque el primer enfoque tuvo su auge en aquella época, el segundo comienza a ser un área de mucho interés para muchos científicos como Hinton, quien afirma que es el área que está ganando el debate.

El punto de vista de Hinton y de las personas que se dedican al campo de aprendizaje de máquina, es el de que simplemente no puede programarse un sistema tan complicado como la inteligencia que esperamos de cualquier ser humano, sino que esta inteligencia, análogamente a como lo hacemos los seres humanos, debe de ser aprendida.

La inteligencia humana nos permite percibir nuestro entorno, adaptarnos y responder de manera inteligente a los sucesos que ocurren a nuestro alrededor, acciones que hemos aprendido desde la infancia, por lo que “resulta ser más complicado replicar lo que un niño de tres años puede hacer, que lo que un gran maestro de ajedrez puede hacer”.

La inteligencia artificial basada en la imitación del razonamiento mediante la lógica, nos ha permitido ver sorprendentes avances, como por ejemplo vencer a los campeones de ajedrez, actividad que consideramos como inteligente dado el tiempo que nos toma aprender a jugar y llegar a ser buenos en este juego, al igual que las matemáticas, que requieren una gran capacidad de razonamiento y abstracción por parte de los humanos y que sin embargo para las computadoras resulta algo sumamente trivial.

Sorprendentemente, dice Hinton, es muy complicado hacer un sistema de visión o de reconocimiento del lenguaje de buena calidad. Sostiene que los humanos seguimos siendo muchísimo mejor que las computadoras en cuestión de reconocimiento del lenguaje, ejemplificándolo con un clásico ejemplo de ambigüedad en una expresión: “The city councilmen refused to give the demonstrators a licence because they feared violence” en la que hay que determinar a quién se refiere el pronombre “they” es una tarea complicada para una computadora.

Explica que el reconociemiento del lenguaje, así como el de visión no dependen únicamente de la gran cantidad de información que se percibe y que hay que procesar, sino que además se requiere una gran cantidad de conocimiento previo que debe ser adquirido y utilizado conjuntamente para poder entender lo que se percibe.

Hinton nos deja ver en la entrevista que el campo del aprendizaje de máquina ya comienza a tener avances y que incluso comienza a utilizarse en algunos sistemas como los de Google, Amazon o Netflix, en los que se cuenta con mecanismos que permiten que el sistema se adapte con base en la interacción con los usuarios. Así el sistema de calificación de páginas de Google mejora al aprender de las elecciones que hacen los usuarios sobre la información que les presenta, mientras que servicios como Amazon o Netflix aprenden de las compras realizadas por otros usuarios para hacer recomendaciones a otros compradores.

Por otro lado, mientras los avances en esta área son palpables, también existen las preocupaciones concernientes a la utilización de estos avances en la vida cotidiana. Dado que las máquinas sirven parahacer más eficiente el trabajo, puede utilizarse para facilitar la vida de muchos o para enriquecer a algunos y dejar sin trabajo a otros. Otra preocupación aún mayor surge del hecho que gobiernos como el de Estados Unidos, usen estos avances en cuestiones militares, pues el departamento de defensa de este país, quiere reemplazar a muchos de sus soldados por robots, lo que representa un mayor a peligro en cuanto mayor sea el grado de autonomía de estos robots.

Para finalizar la entrevista, Hinton nos señala que actualmente tenemos una gran cantidad de información y una gran cantidad de poder de cómputo que nos permiten estar informados, y usar esta información para mantener políticas abiertas para defendernos de cualquier mal uso que se le de a los avances en la inteligencia artificial, misma que por el momento se encuentra en una situación en la que se ve muy lejana la posibilidad de que exista una computadora que pueda ser tan inteligente como nosotros.

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