Neurofilosofía

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Jeopardy – Inteligencia Artificial

09/2017

 

En los albores de la Inteligencia Artificial, los programas de ordenador eran diseñados para aprender desde su propia experiencia. Es el caso de un programador de la compañía IBM, Arthur Samuel (1901-1990), cuando a principios de los años cincuenta escribió un algoritmo para jugar a las damas capaz de aprender por sí mismo y que llegó a derrotarle. Desde entonces, los avances computacionales han sido espectaculares, y un buen ejemplo sería Deep Blue de IBM, que en 1997 venció al ajedrez a Garry Kasparov. Del mismo modo en 2011, Watson, también de IBM, venció en el concurso norteamericano Jeopardy a los mejores participantes en responder a cuestiones sobre historia, literatura, deportes, música, ciencia, etc. En 2016, DeepMind de Google derrotó a Lee Sedol (1983), hasta entonces campeón mundial del ancestral juego chino de estrategia Go. El sensacional avance de la IA ha ido de la mano de las TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación) desde hace un par de décadas.

 

De hecho, desde inicios de este siglo, una inmensa cantidad de páginas web y redes sociales, así como de transacciones de comunicación y de información audiovisual y escrita relativa a todo tipo de conocimiento, se encuentra disponible en Internet (Big Data) gracias a las TIC. Analizar este aluvión de datos requiere de métodos de análisis totalmente imposibles para una inteligencia humana. Sin embargo, la tecnología permite inspeccionarlos mediante machine learning, que es una de las ramas de la Inteligencia Artificial que desarrolla métodos de aprendizaje automático complejo y ofrece soluciones, como, por ejemplo, efectuar diagnósticos médicos o encontrar patrones de conducta en el comportamiento humano. Machine learning puede ser definido como un conjunto de métodos que puede detectar automáticamente patrones en los datos, y luego utilizarlos para predecir situaciones futuras; o para realizar toma de decisiones en un contexto de incertidumbre. Hay varios tipos: el aprendizaje de la máquina supervisado; no supervisado; y aprendizaje reforzado.

 

El machine learning, en definitiva, se caracteriza por utilizar procesos estocásticos en los que el resultado final es evaluado singularmente por la propia máquina, ya que ésta es capaz de tomar decisiones autónomas, evaluar estrategias y aprender de su propia experiencia, e incluso modificarse y mejorarse a sí mismo. Su potencial se puede aplicar a casi todos los campos del conocimiento, y por ende, a todo tipo de institución pública o empresa, de cualquier sector y sistema económico. 

 

En febrero de 2011 la cadena norteamericana NBC UNIVERSAL, reunió en el programa sobre conocimientos generales Jeopardy, a los dos mejores concursantes del programa hasta el momento y a la IA Watson de IBM. En el concurso, se revela una pista en forma de respuesta, y los concursantes tienen que dar sus respuestas en forma de pregunta.

Por ejemplo:

Pregunta: “Es el fresco de Miguel Ángel en la pared de la Capilla Sixtina, que representa a los salvados y los malditos”. Respuesta: “¿Quién es el artista que pintó El juicio Final?”.

Pregunta: “Las entradas no son necesarias para este evento; el límite de un agujero negro del cual la materia no puede escapar”. Respuesta: “¿Qué es el horizonte de eventos?”.

Watson entendió en lenguaje natural los contextos de las preguntas y respondió en menos de un segundo. Ganó a los dos concursantes humanos.

 

 

Arturo Gradolí. Informàtic, Filòsof i Màster en Història i Comunicació de la Ciència (UPV-UV)

24/9/2017

 

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