Instalación de Marcel-lí Antúnez Roca. De la muestra Epifanía organizada por la Fundación Telefónica en 1999

¿Existe alguna posibilidad de que un dispositivo pueda percibir, actuar y razonar? ¿Para qué la lógica? ¿Qué lugar ocupa la computación? Estas son son algunas cuestiones que se plantearán el 18 de abril en Madrid en el Maratón de Inteligencia Artificial, organizado por el Museo Nacional de Ciencia y Tecnología y el Ministerio de Ciencia y Tecnología. El profesor de la Universidad Politécnica de Madrid, Francisco Bueno Carrillo, que participará con la conferencia Computación y lógica, analiza para El Cultural la situación de esta disciplina ante la superación de la llamada "inteligencia estrecha".

Cuando se habla de inteligencia artificial se suele pensar en "robots que se comportan de manera inteligente". En la palabra "robots" está implícita la suposición de que son aparatos con apariencia humana. En la expresión "comportamiento inteligente" está también implícita la suposición de que este comportamiento es similar al humano.

Pero el comportamiento se suele interpretar por sus signos externos, lo que por desgracia puede confundir. Así, solemos identificar con inteligencia artificial aparatos que tienen forma humana, cara con ojos, nariz y boca (o artefactos que asemejan ojos, nariz y boca), que dirigen los ojos hacia los objetos que se mueven, como si los vieran, y que tienen gestos que parecen expresiones humanas. Su comportamiento parece inteligente. Sin embargo, es más inteligente una olla exprés que "sabe" autorregular la temperatura de cocción que un robot del tipo mencionado.

El proceso de razonamiento
No hay nada de inteligente en un dispositivo que sabe seguir la dirección de un objeto que se mueve (ojos tienen incluso las moscas, y muchos, pero no solemos considerar a las moscas inteligentes). No hay nada inteligente en dispositivos que reproducen la voz humana (como sabemos desde que existen los altavoces), aunque parezca que hablan, ni siquiera en los que reconocen la voz humana (como sabemos desde que existen las grabadoras), aunque parezca que escuchan. No es inteligente un teléfono móvil que localiza el número de teléfono de nuestro despacho cuando le decimos la palabra "despacho"; inteligente sería si nos respondiera: "¿Cuál, el de la empresa o el del bufete?", cuando resulta que nosotros ni siquiera le hemos hablado de que tenemos un bufete, sino que el propio aparato lo ha escuchado en nuestras conversaciones, lo ha comprendido y lo ha aprendido. Para esto no es necesario siquiera que el aparato hable; la inteligencia no está en la capacidad de hablar, sino en el proceso de razonamiento que ha conducido a la generación de esa pregunta. Desde luego, la inteligencia artificial está aún muy lejos de esto.

Inteligencia es la capacidad de razonar con los conocimientos adquiridos para crear comportamientos que no son fruto de un reflejo condicionado, o, lo que sería su equivalente en las computadoras, que no estaban programados. La adquisición de conocimientos y su manipulación por el intelecto (la "intelección") son procesos difícilmente automatizables, al menos en el estado actual de las ciencias. Por este motivo, las áreas de la inteligencia artificial relativas a los sentidos, tanto en su función de percibir como en la de actuar, son probablemente las que se han desarrollado más deprisa. Sin embargo, aunque sus logros no sean tan impactantes, no son menos importantes las relativas al razonamiento, la planificación y el aprendizaje, lo que se ha venido conociendo como inteligencia computacional. Y en este campo el papel de la lógica es fundamental, no en vano la lógica es la disciplina del razonamiento. La lógica ha avanzado considerablemente desde la lógica clásica que todos conocemos hacia dominios más sofisticados. Buen ejemplo de ello es la lógica difusa, de enorme impacto recientemente. Probablemente, las operaciones de la olla exprés mencionada más arriba estén basadas precisamente en lógica difusa. Se ha avanzado mucho, por ejemplo, en visión: identificación de bordes, de figuras, reconocimiento de objetos, etc.; pero ahora hay que progresar desde la mera visualización de objetos a la auténtica percepción de escenas.

Selección en las percepciones
Para ello es necesario descubrir cómo seleccionar de entre los objetos visualizados aquellos que son importantes, cómo se compone una escena a partir de la imagen percibida. La percepción de un ser inteligente no puede ser un mero acto reflejo, ha de ser ella misma inteligente. La percepción está ligada a la consecución de objetivos. Todos hemos escuchado alguna vez aquello de "oye lo que quiere", es decir, se percibe lo que interesa a los objetivos que se pretenden. No es que se tergiversen las percepciones, es que se selecciona de ellas lo realmente importante; e importante es lo que puede ayudar a la consecución de ciertos objetivos. ¿Cómo se realiza esta selección? En la respuesta a esta pregunta es donde habremos de encontrar la auténtica inteligencia.

En el fondo, los logros actuales de la inteligencia artificial residen en la verdad de lo anterior. Son logros obtenidos en problemas con dominios restringidos; problemas acotados en los que los objetivos están más o menos bien definidos: jugar al ajedrez, conducir un coche, identificar secuencias genéticas, etc. Es lo que se conoce en el argot como inteligencia estrecha. La distancia que hay entre problemas de este tipo y problemas como "comprender el lenguaje" es abismal. Esto lo saben muy bien los investigadores en la comprensión automática del lenguaje; también aquí los logros obtenidos se deben a la restricción del dominio del problema: se puede automatizar la comprensión de textos "sobre legislación laboral", por poner un ejemplo; otra cosa es automatizar "la comprensión de textos" en sí misma. Y el problema no es seguramente de escala: no basta con aplicar las mismas técnicas a conjuntos más grandes; es necesario aprehender la inteligencia que dirige la selección de lo importante que subyace en los procesos de comprensión de la mente humana.

La comprensión del mundo real requiere objetivos y valores que guíen las acciones. Actuamos motivados por objetivos y comprendemos la realidad para poder actuar sobre ella. La inteligencia se manifiesta desde estos tres componentes, son indisolubles. El enfoque actual de la inteligencia artificial, entendida como una disciplina global, se puede resumir en: percibir, razonar y actuar; percibir y actuar mediante sensores (pasivos unos, activos otros), abstraer, simulando la comprensión de lo percibido, mediante su representación (o simbolización) para razonar sobre lo comprendido, en base a unos objetivos, y obtener las acciones. Hasta ahora, aunque no de manera consciente por parte de los investigadores, estas tres áreas se han desarrollado de manera bastante independiente. No será posible conseguir grandes avances generales si continuamos con esta drástica división.

Una teoría unificada
Hace falta una teoría unificada de la inteligencia. Queda pues mucho por hacer, pero lo que queda por hacer es tan apasionante... La inteligencia artificial se encuentra en el momento actual a las puertas de poder empezar a crear inteligencia ancha. Para ello, y así lo empiezan a reconocer una buena parte de los investigadores de la materia, para poder crear inteligencia semejante a la humana, se comienza por experimentar con sensores y apariencias también humanas. Un ejemplo de ello (desde luego, no el único) es el robot Cog, del M.I.T., en EE.UU. Todavía no tiene piernas, pero sí brazos y cabeza, y una amplia gama de movimientos de giro y flexión. Ya tiene vista, y se le están construyendo unas manos; pronto tendrá también tacto, oído e incluso voz. Sus creadores lo presentan como una unidad funcional en la que unificar los avances de muchos de los campos de la inteligencia artificial. También como un conjunto de sensores y mecanismos de actuación sobre el entorno. La inteligencia artificial está ahí: tenemos la forma; ya sólo falta el fondo.

Francisco BUENO CARRILLO


El álgebra de Boole
El maratón de Inteligencia Artificial que comienza mañana tendrá una intervención monográfica dedicada a George Boole (1815-1864). El catedrático Luis Laita de la Rica hablará sobre uno de los fundadores de la lógica moderna, que puso las bases de lo que hoy se conoce como ‘álgebra de Boole’. Pese a esta "paternidad", su método de obtener consecuencias a partir de premisas, que consistía en traducirlas en polinomios y operar convenientemente con ellos, fue olvidado y sustituido por otros métodos. De la Rica mostrará el método de Boole con ideas de álgebra computacional, que demostrará que este método es una poderosa técnica de obtención automática de conocimiento.