La ideologia: Inteligencia Artificial

Los primeros intentos de la inteligencia artificial (IA) se fundamentaron en las búsquedas heurísticas. Se creía que el hombre resolvía todos los problemas a través de métodos heurísticos y se pensaba que la mente estaba conformada por potentes mecanismos heurísticos capaces de partir de lo general a lo particular tal como sucedía con los algoritmos de computación. De ahí los esfuerzos por hallar un algoritmo general basado en los principios heurísticos que fuera capaz de resolver cualquier tipo de problema. Ejemplo de ello fue el GPS (solucionador general de problemas) con el cual se podía demostrar cualquier tipo de teorema matemático, pero era incapaz de resolver problemas de carácter elemental que requieran un mínimo de sentido común. Este fracaso llevó a los investigadores a la conclusión que la heurística no lo era todo y que si el hombre resolvía los problemas era porque poseía los conocimientos necesarios para darle solución.
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Lo que dio lugar a la explosión de los sistemas basados en conocimientos más conocidos como sistemas expertos los cuales debido a la estrechez de su dominio de solución de los problemas, no cumplió con las expectativas de los usuarios. Ello trajo como consecuencia la crisis del paradigma simbolista dentro la IA lo que originó nuevos paradigmas siendo los más importantes los basados en el conexionismo y los basados en la cooperación. Siendo interés nuestro los últimos ya que son los que están relacionados con la cooperación entre agentes inteligentes ajustándose este modelo a la estructura de una organización inteligente.

Otro de los intentos de la inteligencia artificial fue tratar de comprender los estados mentales a través de "mundos de juguetes", producto del desconocimiento existente sobre la naturaleza de la inteligencia y, por otro lado, existía la creencia de que lo aprendido en esos dominios de juguete se podría extender sin dificultades a problemas más complicados pero debido a la complejidad de los problemas del mundo real estos no pueden capturarse en modelos reducidos y por tanto deben plantearse directamente.

Crisis de la IA:

La Inteligencia Artificial se ha visto siempre como una ciencia teórica, desligada de la realidad, mientras para otros son métodos que permiten investigar el cerebro. Pero, en realidad, ¿cuales han sido sus logros? ¿Cómo ha influido en la comprensión de la mente humana?

La IA parece irreconciliable si la analizamos a través de sus tres vertientes:
Estudio de la mente humana.
Sistemas informáticos inteligentes.
Sistemas comerciales basados en las técnicas de la IA

Estudio de la mente: Descubrir los enigmas de la mente humana, donde la máquina es utilizada como laboratorio para verificar las teorías.

Sistemas informáticos: analizar las técnicas informáticas de simulación del comportamiento inteligente

Sistemas comerciales: la máquina es una herramienta que a través de programas inteligentes servirá al hombre en sus tareas diarias.

Cada uno de estos métodos niega los progresos del otro, y en algunos casos considera que no tiene nada que ver con la Inteligencia Artificial.

De acuerdo a este enfoque surgen tres áreas de investigación y desarrollo de la Inteligencia Artificial.

Estudio de la mente Ciencia cognoscitiva.
Sistemas informáticos  Máquinas inteligentes.
Sistemas comerciales  Ingeniería del conocimiento

Estudio de la mente:
Se considera una ciencia natural que investiga sobre la mente que trata de comprender los mecanismos de la creatividad del ser humano apoyándose en las computadoras como soporte del pensamiento de este grupo se desprenden dos grandes ideas que han llenado de promesas las investigaciones de la IA: la IA fuerte y la IA débil.

La Inteligencia Artificial fuerte:
La idea de una IA fuerte ha sido el sueño de casi todos los investigadores de ese campo. Sostiene que todas las operaciones mentales son manifestaciones sofisticadas de complicados procesos computacionales, y que es irrelevante si tales procesos son llevados a cabo por un sujeto humano, un objeto físico o un dispositivo electrónico. Por lo que acepta que la mente humana puede ser reproducida o copiada para otro medio, el cerebro se considera un soporte más.

En cambio para la IA débil (menos radical que la anterior, y también más extendida desde el fracaso del enfoque idealista de los primeros años) computación no supone consciencia, y la simulación artificial de actividades mentales en ningún caso da origen a fenómenos mentales como dolor, reconocimiento, entendimiento o intencionalidad. No obstante se acepta la posibilidad de una simulación de la mente que suponga identidad funcional, aunque nunca identidad estructural.
Se acepta la creación de un algoritmo suficientemente complejo que podría ser codificado a través de un programa computacional y controlar un robot de la misma forma que lo haría un ser humano.


2. Sistemas informáticos:
A este grupo no les preocupa tanto las cuestiones filosóficas, aunque su afiliación esta dentro de una IA débil. Para ellos la meta es construir máquinas más perfectas, aprendiendo a representar y manipular el conocimiento sobre el mundo real mediante una computadora y no les preocupa en lo más mínimo si la forma de pensar de las máquinas está de algún modo relacionada con la forma humana de pensar.

Para estos investigadores la máquina es el tema de su investigación, la cual es vista como un todo (soft y hard) y se pretende que esta como tal alcance niveles de inteligencia, posiblemente no alcanzados por el hombre, cada vez más avanzados. Y se especula sobre la posibilidad de que la máquina sustituya al hombre, dada las posibilidades ilimitadas de la misma.

Las mayores aportaciones al campo de la IA se debe a este grupo en temas tan importantes como: la robótica, las tecnologías del conocimiento, la IA distribuida, máquinas para lisp, etc.

3. Sistemas comerciales:
Se elaboran aplicaciones para resolver problemas que antes eran competencia sólo de los humanos. Son los especialistas de computación que se dedican a abordar a través de algoritmos tareas poco estructuradas con fines prácticos, casi siempre utilizando estructuras de datos complejas.

Se puede ver como rama de la ingeniería dedicada a crear productos comerciales. sobre todo sistemas especializados. Por ejemplo los sistemas expertos.

Cada enfoque crea una filosofía de trabajo que hace incompatible la comunicación entre cada grupo de investigadores, desde sus "creencias" entre MENTE, MAQUINA Y USUARIO. Incluso hasta la forma de ver la máquina cambió para cada uno.

Ya pasó la época en que la IA se veía como una ciencia mística cargada de amenazas, algunos pensaban que los sistemas expertos sustituirían a los especialistas, y hoy con un enfoque más maduro sin falsas expectativas, recuerden el proyecto japonés de la 5ta. Generación, las técnicas de IA se irán abriendo paso de forma imperceptible, es más, todo indica que la inteligencia se irá ampliando y que de la cooperación entre humanos y sistemas informáticos inteligentes surgirán las bases de las sociedades basadas en el conocimiento.

De ahí que la IA abandone los sistemas autistas (encerrados en si mismo) para dar lugar a sistemas abiertos que comparten información de forma inteligente, a su vez que permite la combinación de diferentes paradigmas de representación del conocimiento como los basados en reglas, los marcos (frames), los guiones. Y surjan nuevos temas de investigación tales como:
- La formalización del sentido común.
El aprendizaje.
La integración de diferentes paradigmas de inteligencia.
El desarrollo de arquitecturas cognoscitivas completas.

Mientras la Inteligencia Artificial se desangra en pugnas internas y en definir que es y que no es Inteligencia Artificial, en la computación convencional el hardware marcha a paso acelerado en la construcción de máquinas cada vez más rápidas, con más memoria y más posibilidades de cálculos simbólicos, que se pronostica alcanzará la creación de máquinas inteligentes a corto plazo sin necesidad de la Inteligencia Artificial.