ECN | 28 agosto 2017
Inteligencia natural vs inteligencia artificial
- Una de las características más humanas es la capacidad de generar preguntas para explicarnos el mundo que nos rodea. ¿Hasta dónde las máquinas tendrán esta capacidad de generar preguntas más allá de lo que está programado?: Pablo Rudomin
- Con el aprendizaje generamos decodificadores muy poderosos que están interpretando la realidad: Ranulfo Romo
El Colegio Nacional (ECN) participó en la Feria Internacional del Libro Universitario (FILUNI) con una serie de conversatorios dedicados a distintas áreas del conocimiento.
En la jornada de clausura se celebró el conversatorio que llevó por título Inteligencia natural vs inteligencia artificial, en el que distintos expertos en las áreas de las neurociencias y la inteligencia artificial debatieron sobre las repercusiones de los avances en computación y programación en la sociedad humana. Participaron los miembro de ECN y neurofisiólogos Pablo Rudomin y Ranulfo Romo, así como Carlos Gershenson, investigador en el Instituto de Investigaciones en Matemáticas aplicadas y Sistemas de la UNAM e Isaac Rudomin, doctor en Ciencias Computacionales; la mesa estuvo moderada por el comunicólogo José Gordon.
“La inteligencia es la capacidad de resolver problemas y de hacer preguntas relevantes”, señaló Pablo Rudomin para plantear hasta qué punto sería posible crear máquinas conscientes de ellas mismas y de controlar acciones humanas. Carlos Gershenson añadió que muchas discusiones dependen precisamente de la definición que tengamos de inteligencia, “dependiendo de a qué tipo de inteligencia nos refiramos algunas máquinas ya nos han superado, pero en otros tipos de inteligencia parece difícil que nos vayan a sobrepasar”.
José Gordon introdujo el tema de la singularidad, en donde todas las máquinas van a tener un poder de procesamiento de información tal que, prácticamente, el problema de emulación de la conciencia humana podría ser superado. Gershenson puso en duda esta premisa aludiendo a la teoría de la crisis del software, según la cual los avances en el campo de la inteligencia artificial en años recientes no han sido algoritmos muy distintos de los que se tenían en los años 80 del siglo XX. “Se tienen acceso a grandes cantidades de datos que permiten entrenar a estas redes neuronales, se tiene un gran poder de cómputo, pero son diferencias más cuantitativas. Se ve muy difícil que esta idea de la singularidad esté cerca por los limitantes en la velocidad y la programación”, detalló el investigador de la UNAM.
Isaac Rudomin quiso destacar como la inclusión del Deep Learning en la tecnología sí ha logrado un salto cualitativo en el campo de la inteligencia artificial, y refirió el ejemplo de los automóviles que se manejan solos “que manejan mejor que los humanos”.
Ranulfo Romo puntualizó, al respecto de las limitaciones de máquinas y algoritmos, que “el cerebro humano es aún más limitado, la realidad que construye el cerebro depende de sensores y de señales muy elementales”. Aún así, subrayó que “con el aprendizaje generamos decodificadores muy poderosos que están interpretando la realidad”.
El miembro de ECN Pablo Rudomin señaló que la capacidad de interaccionar con el entorno les da ventajas evolutivas a los seres vivos, “en el sentido de que nos da la capacidad de anticipar situaciones”, e introdujo el tema de la inteligencia social “puesto que aprendemos en la medida en que interaccionamos con otros individuos”. El comentario de Rudomin dio paso a la discusión de la inteligencia social de las máquinas, que abre posibilidades de interacción que “nos van a llevar a zonas inéditas”, remarcó José Gordon.
Gershenson afirmó que hay dos diferencias importantes entre la inteligencia natural y la artificial, “una es que todos los desarrollos de inteligencia artificial que tenemos hasta el momento son muy específicos, y la otra que tenemos un cuerpo y estamos embebidos en nuestro entorno: muchos aspectos de nuestra conciencia dependen, no tanto de nuestro cerebro, sino de la interacción que tenemos con nuestro entorno”. Regresando al aspecto social, el investigador señaló que “lo más interesante es como las máquinas nos ayudan a nosotros a compartir conocimiento: las tecnologías han ampliado definitivamente nuestras capacidades cognitivas y de interacción”.
Ranulfo Romo retomó el tema del aprendizaje como punto clave y cuestionó si un algoritmo puede evolucionar a través de la experiencia como en el caso humano. Al respecto, Carlos Gershenson señaló que “las telecomunicaciones han reducido los tiempos y los costos de transmisión de la información y esto permite no solo transmitir información de forma más fluida sino también monitorear dónde hay retrasos de flujo de información y de formación y hacer ajustes automáticos en las organizaciones, lo cual incrementa la eficiencia”.
Para finalizar, José Gordon cuestionó a los miembros de la mesa sobre el potencial del cerebro humano, “ya que el desarrollo de la inteligencia artificial depende, por el momento, de la evolución de nuestra propia inteligencia”. Ranulfo Romo señaló al respecto que “lo que es estrictamente humano es la imaginación y como producto de ella, la creatividad”. Gershenson sentenció, en acuerdo con la afirmación de Gordon, que ‘todo lo humano es artificial y por consecuencia la inteligencia artificial es una extensión de lo humano”.
Pablo Rudomin cerró la mesa al destacar que “una de las características más humanas es la capacidad de generar preguntas para explicarnos el mundo que nos rodea. Entonces, me pregunto hasta dónde las máquinas tendrán esta capacidad de generar preguntas más allá de lo que está programado”.
