V. EL HOMBRE Y LAS MÁQUINAS PENSANTES

Me parece que los ingredientes de la mayoría de las teorías de inteligencia artificial y de psicología, han sido en general demasiado minuciosos, locales e inestructurados como para dar cuenta, práctica y fenomenológicamente, de la efectividad del sentido común. Los "pedazos" de razonamiento, lenguaje, memoria y "percepción" deben ser más grandes y mejor estructurados, y su contenido de hechos y procedimientos debe estar conectado más íntimamente para poder explicar la rapidez y el poder de las actividades mentales.

MINSKY, 1975

EN CAPÍTULOS anteriores hablamos acerca de las computadoras actuales; esto es del papel que desempeñan en la sociedad, de su historia y evolución, de su arquitectura, de las bases de su funcionamiento y los métodos de archivo de la información. En este capítulo quisiéramos comentar un poco acerca del camino que debemos recorrer para lograr la construcción de máquinas con ciertas capacidades propias del hombre; es decir, con habilidad para la solución de problemas complejos como la toma de decisiones para la planeación de empresas, la evaluación de riesgos para las compañías de seguros, pruebas de eficiencia de motores, detección de arritmias cardiacas, análisis y evaluación de encefalogramas, sismogramas, espectros de luz emitida o absorbida por estrellas o por materiales, etcétera. Todos estos problemas consisten en optimización o toma de decisiones no basada en reglas concretas. ¹

Entre el tipo de trabajos que estas máquinas podrían realizar, el de aplicación más directa es el reconocimiento y procesamiento de imágenes. Esto engloba desde tareas relativamente simples y específicas, como la identificación de firmas, voces, huellas dactilares, reconstrucción de imágenes con mucho ruido, etc., hasta tareas de gran complejidad como la identificación y clasificación de personas y objetos. Este último tipo de tareas representa una mayor dificultad debido a que se debe lograr invariancia de la detección con respecto a rotación, cambios de escala, perspectiva, oclusión parcial, cambio en las condiciones de iluminación, etcétera.

Una computadora con las habilidades que acabamos de describir podría utilizarse de una manera limitada únicamente por la imaginación. Por ejemplo, podrían construirse dispositivos provistos de visión artificial cuyo objetivo fuese la identificación de huellas digitales, firmas o voces. Estos dispositivos podrían utilizarse en cajas automáticas de banco, donde la única identificación necesaria para tener acceso a una cuenta sería la firma del usuario, o el sonido de su voz. Este mismo método también podría utilizarse en lugar de un número de combinación para las cajas de seguridad, a fin de tener acceso a claves de usuario de computadoras, como substituto de llaves para la casa, oficina, automóvil, para ayudar a la identificación de personas buscadas por la policía. También, el procesamiento de imágenes sería de utilidad para el análisis de imágenes médicas, de señales obtenidas a través de percepción remota, para el procesamiento de datos experimentales, y por último, para la construcción de robots "inteligentes".

ROBÓTICA

Conceptualmente, existen dos tipos diferentes de robots: los robots con trayectorias programadas, y los robots "inteligentes". Los primeros son programados para llevar a cabo una y otra vez la misma función; los segundos, en cambio, serían robots capaces de aprender con base en la experiencia y de tomar decisiones basadas en la información con que contasen.

En la actualidad un gran número de robots de trayectoria programada se ha incorporado a la planta productiva en los países desarrollados. Estos robots ofrecen grandes ventajas a los patrones (si bien no a los trabajadores desplazados por ellos), ya que efectúan su trabajo con gran precisión y rapidez. Por otro lado, no causan problemas laborales, no requieren de seguro social, no padecen enfermedades industriales, no faltan a su trabajo y no pierden el tiempo platicando.

El segundo grupo de robots estaría formado por aquéllos dotados de inteligencia. Estos robots aún no existen como tales, pero se encuentran en sus primeras etapas de desarrollo y las perspectivas para la construcción de robots inteligentes destinados a tareas específicas son buenas. Sin embargo, ignoramos hasta dónde podrá llegar el hombre en la construcción de este tipo de máquinas. De esto hablaremos más adelante.

Dentro de los robots "no inteligentes" existe un subgrupo constituido por robots que aunque "aparentan" ser inteligentes, en realidad no lo son (Figura 23). Estos robots están dotados de ciertas capacidades de procesamiento de imágenes y ajuste a las condiciones externas, tienen arquitecturas convencionales y basan su funcionamiento en el uso de algoritmos o en el seguimiento de reglas concretas. Por ejemplo, tenemos robots provistos de un sistema de navegación que les permite evadir obstáculos. La construcción de un robot con estas características no es un trabajo fácil, ya que la imagen "visual" recibida es una imagen bidimensional, por lo cual se necesita idear una estrategia que les permita diferenciar entre los objetos y el fondo, y que los dote de la capacidad de evaluar profundidades y distancias (véase la figura 24). La disciplina que estudia el desarrollo de este tipo de robots, y de dispositivos con algunas de estas capacidades, se denomina inteligencia artificial.

Figura 23. Existen robots que "aparentan" ser inteligentes, aunque en realidad no lo son.

En los últimos años, el desarrollo de esta rama de la computación ha cobrado una particular importancia, y se han logrado grandes avances dentro de este terreno. Por ejemplo, se han creado programas capaces de hacer jugar ajedrez a las computadoras. A simple vista, estas máquinas podrían ser confundidas con máquinas inteligentes, ya que un hombre, para poder jugar, necesita manejar conceptos abstractos. Sin embargo, estos programas se basan, por lo general, en el empleo de la llamada "fuerza bruta", esto es, en la evaluación exhaustiva de todas y cada una de las posibles secuencias de n jugadas, junto con las posibles respuestas de su rival. Otros algoritmos, más eficientes, desechan algunas de las posibilidades antes de evaluar la secuencia completa, por considerarlas malas jugadas. En cualquier caso, el cálculo está lejos de poder ser calificado como "inteligente", ² ya que la computadora suple las capacidades humanas de análisis y planeación con su gran rapidez para evaluar todas las posibilidades.

Hace algún tiempo se pensó que se podrían hacer programas de computadora con los cuales sería fácil ganarle a los mejores jugadores de ajedrez. Sin embargo, después de 30 años de trabajo intenso de muchas personas, aún no se ha podido diseñar un programa capaz de vencer, sistemáticamente, a los mejores jugadores. Esto se debe a que para jugar ajedrez se requiere de algo más que saber la posición de las piezas y las reglas del juego: la habilidad humana para este juego requiere de "intuición educada", esto es, de la percepción conjunta de un grupo de piezas interrelacionadas, de la existencia de un plan o estrategia a seguir, de la ejecución de jugadas tendientes a llevarlo a cabo, de la anticipación de los movimientos del adversario, etcétera.

Una estrategia típica, comúnmente utilizada en el desarrollo de inteligencia artificial en computadoras convencionales, es la siguiente: dado un problema concreto, se proporciona un árbol de decisiones en el cual se jerarquizan los diferentes criterios a considerar y quedan definidos explícitamente cuáles criterios de evaluación son más importantes que otros. Para esto, a cada criterio se le asigna un peso que intenta reflejar su importancia relativa. Después se resuelve el problema considerando distintas alternativas y evaluándolas cuantitativamente de acuerdo con este árbol. Este procedimiento proporciona resultados razonablemente buenos, pero pobres con respecto al desempeño de un hombre entrenado en este tipo de tareas, pues la rapidez y eficacia de su funcionamiento están limitadas por el tipo de mecanismo que las computadoras convencionales utilizan para evaluar situaciones y para recuperar información. ³

Figura 24. Un robot con capacidad autónoma de navegación, necesita contar con una estrategia que le permita diferenciar entre los objetos y el fondo, y evaluar profundidades y distancias, para poder así evadir obstáculos.

En suma, para evaluar situaciones en las cuales intervienen muchos factores tenemos que: i) un hombre capaz y "entrenado" en una cierta tarea es mucho más eficiente que las computadoras y ii) para efectuar estas tareas el hombre no utiliza los mismos procedimientos que las computadoras. Creemos que para lograr construir máquinas cuya eficiencia en estas labores sea comparable con la del hombre, no basta con hacer computadoras más grandes, más veloces, o más económicas. Es necesario cambiar el procedimiento utilizado por éstas, y este cambio de procedimiento debe verse reflejado en su arquitectura.

Dado que el hombre es mucho más eficiente que las computadoras en la solución de problemas complejos, ofrece un modelo inmejorable a imitar, de ahí que sea importante encontrar las estrategias por él utilizadas y tratar de imitarlas. Es razonable suponer que si fuésemos capaces de diseñar una máquina con arquitectura similar a la del cerebro humano (o de alguna subparte de éste), ésta sería más eficiente que las actuales para resolver este tipo de problemas.

SISTEMAS SENSORIALES.

LA PERCEPCIÓN

En los seres vivos, toda la información que recibe el sistema nervioso proveniente del exterior es adquirida a través de los órganos sensoriales. En el ser humano la percepción sensorial está siempre asociada a un proceso cognoscitivo, lo cual significa que no basta con "ver" o escuchar algo, sino que también hace falta un cierto procesamiento previo de la información antes de que ésta sea guardada e interpretada.

Existe una diferencia sutil, y muy importante, entre las funciones de "sentir" y "percibir". Nuestros órganos sensoriales captan las señales provenientes del exterior, y las someten a un cierto procesamiento que las convierte en percepciones; es hasta entonces que nosotros nos percatamos de la existencia de esa información. Dicho en otras palabras, "sentir" es una operación simple a nivel de los sentidos, "percibir" es una función compleja a nivel cerebral. Las figuras 25, 26 y 27 nos muestran tres casos en los cuales una misma señal de entrada nos puede producir dos percepciones diferentes. Por todo lo que acabamos de mencionar, creemos que si hemos de crear máquinas inteligentes, es necesario dotarlas de un sistema cognoscitivo, para lo cual es necesario comprender mejor cuáles son los procesos cognoscitivos del hombre, o diseñar otros procesos artificiales que cumplan este mismo propósito, pues en principio podrían existir problemas para los cuales alguna solución artificial pudiese ser más eficiente que las soluciones biológicas, o al menos factible de construir desde el punto de vista tecnológico.

El tipo de procesamiento que realiza el cerebro humano para transformar las sensaciones en percepciones está ilustrado por los ejemplos siguientes.

Figura 25. Cuando una imagen observada es ambigua, la imagen que se hace consiente, llamada Gestalt, será una de las alternativas disponibles. Aunque se puede cambiar de Gestalt, únicamente una de las alternativas puede ser observada a un mismo tiempo.

Figura 26. Esta figura nos puede mostrar ya sea a una bella joven o a una vieja desdentada.

Figura 27. Ilustraciones de Gestalt. Pato/ conejo de Jastrow y cubos de Necker.

Las imágenes mentales que almacenamos son copias directas de experiencias reales, las cuales han sido simplificadas y promediadas. Estas imágenes corresponden a estereotipos que han sido el resultado de desechar los detalles no esenciales y promediar con base en las características principales (Figura 28). Por ejemplo, nosotros somos capaces de recordar un gran numero de imágenes: sin embargo, éstas no contienen toda la información original, sino únicamente la información relevante. Así resulta que podemos recordar "perfectamente" bien a una persona y no tener problema alguno para identificarla. Sin embargo, si necesitáramos hacer una descripción detallada, o un dibujo de ésta, con base en la imagen memorizada, muy probablemente seríamos incapaces de hacerlo, aunque tuviésemos la habilidad verbal o manual necesarias para hacerlo (Figura 29).

Otro ejemplo interesante es el siguiente: en el centro de nuestro campo visual tenemos una pequeña región "ciega", la cual no puede percibir luz. Sin embargo nosotros subsanamos este problema utilizando la información proveniente de las zonas vecinas del punto ciego y completando la imagen, de manera que no somos capaces de darnos cuenta de que esta zona existe.

La percepción es un trabajo de sintetización y procesamiento de información que implica una combinación de elementos simples en un "todo". Las personas perciben casas, árboles, perros, etc., en vez de percibir puntos, líneas, colores, texturas, etc., por separado (Figura 30). También es necesario establecer una relación entre las imágenes observadas y varios contextos, en diferentes grados de abstracción, para hacer una apreciación selectiva.

Figura 28. Esta figura muestra la forma en que nuestra concepción de las cosas altera la forma en que las recordamos. A dos sujetos se les mostró, durante un tiempo breve, el dibujo que se encuentra en la parte superior. Al primero, se le dijo que se trataba de unas gafas, y al segundo, que se trataba de una pesa para hacer ejercicios. Después se les pidió que repitiesen el dibujo observado. Los resultados se muestran en la parte inferior de la figura.

Figura 29. La figura izquierda nos muestra un reloj, tal como era recordado por un sujeto; mientras que la figura a la derecha muestra una mejor reproducción del reloj en la realidad. Las omisiones y distorsiones en la imagen recordada nos muestran que, al mirar el reloj, lo que miramos es la hora ; esto es, únicamente tomamos la información que necesitamos.

Otra facultad del hombre es su capacidad para "poner atención" a cierta parte de la información que se recibe y desechar el resto de ésta. Sin embargo, aun cuando el sujeto esté concentrado en una parte de la información, tiene la sensación permanente de que el resto del mundo se halla presente en todo momento, aunque no esté dentro de su campo visual. Continuamente recibimos información a través de nuestros cinco sentidos, y sin embargo sólo estamos conscientes de una pequeña parte de ésta, esto es, tenemos un mecanismo de filtrado que solamente permite el paso de cierta información relacionada con cambios abruptos del medio externo: por ejemplo un ruido súbito o un cambio de temperatura. En general, nosotros podemos desactivar a voluntad ese mecanismo de filtrado y poner atención a ciertos olores, sabores, imágenes, temperatura, presión, etcétera.

En términos físicos, podemos decir que las funciones automáticas, a las cuales no les prestamos ninguna atención, son funciones que se llevan a cabo en la médula espinal. En el momento en que cobramos conciencia de una sensación es porque hemos hecho partícipe de ésta a nuestro cerebro.

Figura 30. ¿ Qué tipo de estrategia utilizamos para reconocer en estas líneas a una bailarina?

EL "SENTIDO COMUN"

Otra importante diferencia entre los hombres y las computadoras es el llamado "sentido común". El hombre, en su vida diaria, se enfrenta continuamente a la necesidad de tomar un sinnúmero de decisiones con base en una gran cantidad de información y opciones alternativas. La mayoría de estas decisiones son tomadas sin siquiera concederles unos segundos de atención, esto es, de manera automática. Por ejemplo, cuando manejamos un automóvil, no pensamos continuamente en todas las operaciones que estamos efectuando; esto es, el uso que hacemos del embrague, o de los cambios de velocidades, o el uso de las luces direccionales y el control del volante. Todas éstas son funciones que efectuamos de manera automática.

Existen momentos en los cuales es necesario tomar decisiones más importantes o difíciles, para lo cual es preciso elegir, en el nivel consciente, entre varias alternativas y razonar explícitamente la conveniencia de una sobre otra. La mayor parte de las elecciones que el hombre enfrenta a lo largo de su vida las resuelve con base en su sentido común, el cual está formado por un número inmenso de experiencias acumuladas durante su vida. El sentido común es de naturaleza cualitativa, en el sentido de que raramente involucra relaciones numéricas entre conceptos; en cambio, ofrece perspectivas múltiples de un problema, a veces de manera simultánea.

Alguien ha dicho que "el menos común de los sentidos es el sentido común", refiriéndose al hecho de que las decisiones personales no siempre son adecuadas según los criterios de otras personas, o de acuerdo con las consecuencias directas de llevarlas a cabo. Estas son otras características importantes del hombre: su manera de razonar es individual y siempre existe la posibilidad de que cometa errores de juicio. Sin embargo, aunque a veces nuestro sentido común nos lleva por caminos equivocados, constituye una herramienta fundamental para nuestra supervivencia. Para poder construir computadoras que emulen ciertas capacidades mentales del hombre como el sentido común, es de importancia primordial entender de qué manera se logra la organización de la información en el cerebro humano, y conocer la forma en que se lleva a cabo el razonamiento.

En el capítulo anterior analizamos de manera comparativa la forma en que se desempeñan las computadoras y los humanos, en cuanto se refiere al acceso a la información que tienen almacenada. De esta manera, pudimos observar que este proceso tiene características muy diferentes en ambos. Esto nos hace suponer que los mecanismos encargados del almacenamiento de la información, en computadoras y seres vivos, son por fuerza de carácter fundamentalmente distinto. Más adelante veremos que la posibilidad de error es una consecuencia natural de la estructura del cerebro, esto es, es inherente al hombre.

NUEVAS DIRECCIONES

Hasta el momento, una de las diferencias básicas que existen entre computadoras y seres humanos tiene que ver con la utilidad práctica del material memorizado. Esta diferencia consiste en que mientras una computadora almacena información que únicamente puede ser llamada de manera explícita por un programa, el ser humano "aprende". En el hombre, la adquisición de nueva información modifica su comportamiento (o su forma de pensar), en la medida que le aporta nuevos criterios para la toma de decisiones, tanto a nivel consciente como inconsciente. El hombre debe su gran capacidad de adaptación, también llamada plasticidad, a su habilidad para aprender.

Anteriormente mencionamos que para poder construir máquinas que tengan ciertas características de inteligencia es necesario el diseño de arquitecturas radical y conceptualmente diferentes. Ésta es la filosofía presupuesta en el estudio de las llamadas redes neuronales (artificiales). Estas redes constituyen un concepto totalmente nuevo y diferente de la computación, el cual se basa en un modelo simplificado de la manera en que las neuronas se organizan en redes dentro del cerebro. Más adelante explicaremos en qué consisten estos modelos.

Las "redes neuronales" (artificiales) se encuentran en sus primeras fases de desarrollo, sin embargo, se ha encontrado que tienen capacidades autónomas de aprendizaje, y que la información que almacenan es recuperable con base en su contenido. También se ha observado que estos sistemas pueden "recordar" a partir de información incompleta o con mucho ruido. Todas éstas son características análogas a las de la mente humana.

Recientemente ha habido un gran auge de la investigación en redes neuronales y neurocomputadoras, y como consecuencia se han logrado grandes avances de carácter fundamental. Estos avances comienzan a verse reflejados en el plano tecnológico, ya que se empiezan a desarrollar computadoras que funcionan con base en estos principios. En estos momentos ya existen en el mercado algunos programas que operan en computadoras convencionales y que funcionan "imitando" estas nuevas arquitecturas. Estos programas son ejemplos modestos de lo que tendremos en los años por venir.

Todo parece indicar que el estudio de este tipo de modelos contribuirá al desarrollo de los llamados "robots inteligentes". Idealmente, la característica principal de estos nuevos robots inteligentes sería su alto grado de adaptación, esto es, exhibirían un comportamiento que se ajustaría a las condiciones externas de una manera apropiada. Para ello sería necesario dotarlos de funciones sensoriales artificiales, y de un sistema para procesar la información recibida a través de los "sentidos". Después de procesada, la información sería almacenada, y de manera paralela esta información recién aprendida modificaría las respuestas del robot al medio. Esto es, se pretende lograr construir máquinas en las cuales los circuitos mismos aprendan a partir de la experiencia, y que se autoorganicen. Por el momento, sin embargo, esto es aún ciencia ficción. Pero de eso hablaremos más adelante.