Maquinaria e inteligencia de cómputo - Computing Machinery and Intelligence

" Computing Machinery and Intelligence " es un artículo fundamental escrito por Alan Turing sobre el tema de la inteligencia artificial . El artículo, publicado en 1950 en Mind , fue el primero en presentar su concepto de lo que ahora se conoce como la prueba de Turing al público en general.

El artículo de Turing considera la pregunta "¿Pueden pensar las máquinas?" Turing dice que dado que las palabras "pensar" y "máquina" no pueden definirse claramente, deberíamos "reemplazar la pregunta por otra, que está estrechamente relacionada con ella y se expresa en palabras relativamente inequívocas". Para hacer esto, primero debe encontrar una idea simple e inequívoca para reemplazar la palabra "pensar", segundo debe explicar exactamente qué "máquinas" está considerando, y finalmente, armado con estas herramientas, formula una nueva pregunta, relacionada con el primero, que cree que puede responder afirmativamente.

Prueba de Turing

La "interpretación estándar" de la prueba de Turing, en la que el interrogador tiene la tarea de tratar de determinar qué jugador es una computadora y cuál es un humano.
Artículo principal: prueba de Turing

En lugar de intentar determinar si una máquina está pensando, Turing sugiere que deberíamos preguntarnos si la máquina puede ganar un juego, llamado " Juego de imitación ". El juego de imitación original que describió Turing es un simple juego de fiesta en el que participan tres jugadores. El jugador A es un hombre, el jugador B es una mujer y el jugador C (que desempeña el papel de interrogador) puede ser de cualquier sexo. En el juego de imitación, el jugador C no puede ver al jugador A ni al jugador B (y los conoce solo como X e Y), y puede comunicarse con ellos solo a través de notas escritas o cualquier otro formulario que no revele ningún detalle sobre su género. Haciendo preguntas al jugador A y al jugador B, el jugador C intenta determinar cuál de los dos es el hombre y cuál es la mujer. El papel del jugador A es engañar al interrogador para que tome la decisión incorrecta, mientras que el jugador B intenta ayudar al interrogador a tomar la decisión correcta.

Turing propone una variante de este juego que consiste en el equipo: ' '¿Qué pasará cuando una máquina toma la parte de A en este juego?' ¿Decidirá el interrogador erróneamente con tanta frecuencia cuando se juega así como cuando se juega entre un hombre y una mujer? Estas preguntas reemplazan nuestro original, '¿Pueden pensar las máquinas? " 'Entonces el juego modificado se convierte en uno que involucra a tres participantes en habitaciones aisladas: una computadora (que se está probando), un humano y un juez (humano). El juez humano puede conversar tanto con el humano como con la computadora escribiendo en una terminal. Tanto la computadora como el humano intentan convencer al juez de que son humanos. Si el juez no puede decir de manera consistente cuál es cuál, entonces la computadora gana el juego.

Como señala Stevan Harnad , la pregunta se ha convertido en "¿Pueden las máquinas hacer lo que nosotros (como entidades pensantes) podemos hacer?" En otras palabras, Turing ya no se pregunta si una máquina puede "pensar"; se pregunta si una máquina puede actuar de manera indistinguible de la forma en que actúa un pensador. Esta pregunta evita el difícil problema filosófico de predefinir el verbo "pensar" y se centra en cambio en las capacidades de desempeño que el poder pensar hace posible y cómo un sistema causal puede generarlas.

Algunos han tomado la pregunta de Turing como "¿Puede una computadora, comunicándose a través de una teleimpresora, engañar a una persona haciéndole creer que es humana?" pero parece claro que Turing no se refería a engañar a la gente sino a generar capacidad cognitiva humana.

Máquinas digitales

Ver también: La máquina de Turing y la tesis de Church-Turing

Turing también señala que debemos determinar qué "máquinas" deseamos considerar. Señala que un clon humano , aunque hecho por el hombre, no proporcionaría un ejemplo muy interesante. Turing sugirió que deberíamos centrarnos en las capacidades de la maquinaria digital, máquinas que manipulan los dígitos binarios de 1 y 0, reescribiéndolos en la memoria usando reglas simples. Dio dos razones.

Primero, no hay razón para especular si pueden existir o no. Ya lo hicieron en 1950.

En segundo lugar, la maquinaria digital es "universal". La investigación de Turing sobre los fundamentos de la computación había demostrado que una computadora digital puede, en teoría, simular el comportamiento de cualquier otra máquina digital, con suficiente memoria y tiempo. (Esta es la idea esencial de la tesis de Church-Turing y la máquina universal de Turing ). Por lo tanto, si cualquier máquina digital puede "actuar como si estuviera pensando", entonces, toda máquina digital suficientemente poderosa puede hacerlo . Turing escribe, "todas las computadoras digitales son en cierto sentido equivalentes".

Esto permite que la pregunta original sea aún más específica. Turing ahora reafirma la pregunta original como "Fijemos nuestra atención en una computadora digital en particular C. ¿Es cierto que al modificar esta computadora para que tenga un almacenamiento adecuado, aumentar adecuadamente su velocidad de acción y proporcionarle un programa apropiado, C ¿Se puede hacer que desempeñe satisfactoriamente el papel de A en el juego de la imitación, siendo el papel de B asumido por un hombre? "

Por lo tanto, Turing afirma que la atención no se centra en "si todas las computadoras digitales funcionarían bien en el juego ni si las computadoras que están actualmente disponibles funcionarían bien, sino si hay computadoras imaginables que funcionarían bien". Lo que es más importante es considerar los posibles avances en el estado actual de nuestras máquinas, independientemente de si tenemos los recursos disponibles para crear una o no.

Nueve objeciones comunes

Ver también: Filosofía de la inteligencia artificial

Habiendo aclarado la pregunta, Turing pasó a responderla: consideró las siguientes nueve objeciones comunes, que incluyen todos los principales argumentos contra la inteligencia artificial planteados en los años desde que se publicó por primera vez su artículo.

  1. Objeción religiosa : afirma que el pensamiento es una función del alma inmortal del hombre; por tanto, una máquina no puede pensar. "Al intentar construir tales máquinas", escribió Turing, "no deberíamos estar usurpando irreverentemente Su poder de crear almas, como tampoco lo estamos en la procreación de niños: más bien somos, en cualquier caso, instrumentos de Su voluntad que proveen mansiones. por las almas que Él crea ".
  2. Objeción 'Cabezas en la arena' : "Las consecuencias del pensamiento de las máquinas serían demasiado espantosas. Esperemos y creamos que no pueden hacerlo". Este pensamiento es popular entre las personas intelectuales, ya que creen que la superioridad se deriva de una inteligencia superior y la posibilidad de ser superado es una amenaza (dado que las máquinas tienen capacidades de memoria eficientes y velocidad de procesamiento, las máquinas que exceden las capacidades de aprendizaje y conocimiento son altamente probables). Esta objeción es una apelación falaz a las consecuencias , confundiendo lo que no debería ser con lo que puede o no puede ser (Wardrip-Fruin, 56).
  3. La objeción matemática : esta objeción utiliza teoremas matemáticos, como el teorema de incompletitud de Gödel , para mostrar que existen límites a las preguntas que puede responder un sistema informático basado en la lógica . Turing sugiere que los humanos se equivocan con demasiada frecuencia y se complacen con la falibilidad de una máquina. (Este argumento sería presentado nuevamente por el filósofo John Lucas en 1961 y el físico Roger Penrose en 1989).
  4. Argumento de la conciencia : Este argumento, sugerido por el profesor Geoffrey Jefferson en su Lister Oration de 1949, afirma que "no podríamos hasta que una máquina pueda escribir un soneto o componer un concierto debido a los pensamientos y emociones que se sientan, y no a la caída casual de los símbolos. estoy de acuerdo en que la máquina es igual al cerebro ". Turing responde diciendo que no tenemos forma de saber que cualquier otro individuo que no sea nosotros experimenta emociones y que, por lo tanto, debemos aceptar la prueba. Agrega: "No deseo dar la impresión de que creo que no hay ningún misterio sobre la conciencia ... [pero] pero no creo que estos misterios deban resolverse necesariamente antes de que podamos responder a la pregunta [de si las máquinas pueden pensar]." (Este argumento, que una computadora no puede tener experiencias conscientes o comprensión , lo planteó en 1980 el filósofo John Searle en su argumento de la habitación china . La respuesta de Turing ahora se conoce como la " respuesta de otras mentes ". Ver también ¿Puede una máquina tener una mente? en la filosofía de la IA ).
  5. Argumentos de diversas discapacidades . Todos estos argumentos tienen la forma "una computadora nunca hará X ". Turing ofrece una selección:

    Sea amable, ingenioso, hermoso, amigable, tenga iniciativa, tenga sentido del humor, distinga el bien del mal, cometa errores, enamórese, disfrute de las fresas y la crema, haga que alguien se enamore de él, aprenda de la experiencia, use las palabras correctamente , ser objeto de su propio pensamiento, tener tanta diversidad de comportamiento como un hombre, hacer algo realmente nuevo.

    Turing señala que "por lo general no se ofrece ningún apoyo para estas afirmaciones" y que dependen de suposiciones ingenuas sobre cuán versátiles pueden ser las máquinas en el futuro, o son "formas disfrazadas del argumento de la conciencia". Elige responder a algunas de ellas:
    1. Las máquinas no pueden cometer errores. Señala que es fácil programar una máquina para que parezca que ha cometido un error.
    2. Una máquina no puede ser objeto de su propio pensamiento (o no puede ser consciente de sí misma ). Sin duda, se puede escribir un programa que puede informar sobre sus estados y procesos internos, en el sentido simple de un programa depurador . Turing afirma que "una máquina, sin duda, puede ser su propio tema".
    3. Una máquina no puede tener mucha diversidad de comportamiento . Señala que, con suficiente capacidad de almacenamiento, una computadora puede comportarse en un número astronómico de diferentes formas.
  6. Objeción de Lady Lovelace : Una de las objeciones más famosas afirma que las computadoras son incapaces de originalidad. Esto se debe en gran parte a que, según Ada Lovelace , las máquinas son incapaces de aprender de forma independiente.

    El motor analítico no tiene ninguna pretensión de originar nada. Puede hacer cualquier cosa que sepamos cómo ordenarle que realice. Puede seguir el análisis; pero no tiene el poder de anticipar relaciones analíticas o verdades.

    Turing sugiere que la objeción de Lovelace puede reducirse a la afirmación de que las computadoras "nunca pueden tomarnos por sorpresa" y argumenta que, por el contrario, las computadoras aún podrían sorprender a los humanos, en particular cuando las consecuencias de diferentes hechos no son inmediatamente reconocibles. Turing también sostiene que Lady Lovelace se vio obstaculizada por el contexto desde el que escribió, y si se expone a conocimientos científicos más contemporáneos, resultaría evidente que el almacenamiento del cerebro es bastante similar al de una computadora.
  7. Argumento de la continuidad en el sistema nervioso : la investigación neurológica moderna ha demostrado que el cerebro no es digital. Aunque las neuronas se disparan en un pulso de todo o nada, tanto la sincronización exacta del pulso como la probabilidad de que ocurra el pulso tienen componentes analógicos. Turing reconoce esto, pero argumenta que cualquier sistema analógico puede simularse con un grado razonable de precisión con suficiente potencia de cálculo. (El filósofo Hubert Dreyfus plantearía este argumento contra "la suposición biológica" en 1972).
  8. Argumento de la informalidad del comportamiento : este argumento afirma que cualquier sistema regido por leyes será predecible y, por lo tanto, no será verdaderamente inteligente. Turing responde afirmando que esto confunde las leyes de la conducta con las reglas generales de conducta, y que si estuviera en una escala lo suficientemente amplia (como es evidente en el hombre), la conducta de la máquina se volvería cada vez más difícil de predecir. Sostiene que el hecho de que no podamos ver de inmediato cuáles son las leyes no significa que no existan tales leyes. Él escribe "ciertamente no conocemos circunstancias bajo las cuales podamos decir, 'hemos investigado lo suficiente. No existen tales leyes'". ( Hubert Dreyfus argumentaría en 1972 que la razón humana y la resolución de problemas no se basaban en reglas formales, sino que se basaban en instintos y conciencia que nunca serían capturados en reglas. Una investigación más reciente de IA en robótica e inteligencia computacional intenta encontrar las reglas complejas que gobiernan nuestras habilidades "informales" e inconscientes de percepción, movilidad y coincidencia de patrones (ver la crítica de Dreyfus a la IA ). Esta réplica también incluye el argumento de la apuesta de Turing .
  9. Percepción extrasensorial : en 1950, la percepción extrasensorial era un área activa de investigación y Turing opta por darle a la ESP el beneficio de la duda, argumentando que se podrían crear condiciones en las que la lectura de la mente no afectaría la prueba.

Máquinas de aprendizaje

Ver también: Aprendizaje automático

En la sección final del artículo, Turing detalla sus pensamientos sobre la máquina de aprendizaje que podría jugar con éxito el juego de la imitación.

Aquí, Turing primero vuelve a la objeción de Lady Lovelace de que la máquina sólo puede hacer lo que le decimos que haga y la compara con una situación en la que un hombre "inyecta" una idea en la máquina a la que la máquina responde y luego queda inactiva. Extiende este pensamiento mediante una analogía a una pila atómica de tamaño inferior al crítico que debe considerarse la máquina y una idea inyectada corresponde a un neutrón que entra en la pila desde fuera de la pila; el neutrón causará una cierta perturbación que eventualmente se extingue. Turing luego se basa en esa analogía y menciona que si el tamaño de la pila fuera lo suficientemente grande, entonces un neutrón que entrara en la pila causaría una perturbación que continuaría aumentando hasta que toda la pila fuera destruida, la pila sería supercrítica. Turing luego pregunta si esta analogía de una pila supercrítica podría extenderse a una mente humana y luego a una máquina. Concluye que tal analogía sería de hecho adecuada para la mente humana con "Parece que hay una para la mente humana. La mayoría de ellas parecen ser" subcríticas ", es decir, corresponder en esta analogía a pilas de subcríticas. Una idea presentada a tal mente dará lugar en promedio a menos de una idea en respuesta. Una pequeña proporción son supercríticas. Una idea presentada a tal mente que puede dar lugar a una "teoría" completa que consiste en secundaria, terciaria e ideas más remotas ". Finalmente pregunta si se podría hacer que una máquina fuera supercrítica.

Turing luego menciona que la tarea de poder crear una máquina que pudiera jugar el juego de imitación es una de programación y postula que para finales de siglo será tecnológicamente posible programar una máquina para jugar el juego. Luego menciona que en el proceso de tratar de imitar a una mente humana adulta se vuelve importante considerar los procesos que conducen a que la mente adulta esté en su estado actual; que él resume como:

1. El estado inicial de la mente, digamos al nacer,
2. La educación a la que ha sido sometido,
3. Otra experiencia, que no puede calificarse de educación, a la que haya sido sometido.

Dado este proceso, pregunta si sería más apropiado programar la mente de un niño en lugar de la de un adulto y luego someter la mente del niño a un período de educación. Compara al niño con un cuaderno recién comprado y especula que debido a su simplicidad sería más fácil de programar. Entonces, el problema se divide en dos partes, la programación de la mente infantil y su proceso educativo. Menciona que el experimentador (programador) no esperaría una mente infantil como la deseaba en el primer intento. Debe existir un proceso de aprendizaje que implique un método de recompensa y castigo que seleccione patrones deseables en la mente. Todo este proceso, menciona Turing, en gran medida es similar al de la evolución por selección natural donde las similitudes son:

Estructura de la máquina infantil = material hereditario
Cambios de la máquina secundaria = mutaciones
Selección natural = juicio del experimentador

Después de esta discusión, Turing aborda ciertos aspectos específicos de la máquina de aprendizaje:

  • Naturaleza de la complejidad inherente: la máquina hijo podría ser una que sea lo más simple posible, simplemente manteniendo la coherencia con los principios generales, o la máquina podría ser una con un sistema completo de inferencia lógica programada en ella. Este sistema más complejo es explicado por Turing como "... sería tal que el almacén de máquinas estaría ocupado en gran medida con definiciones y proposiciones . Las proposiciones tendrían varios tipos de estatus, por ejemplo, hechos bien establecidos, conjeturas, teoremas matemáticamente probados, enunciados dados por una autoridad, expresiones que tienen la forma lógica de proposición pero no el valor de creencia. Ciertas proposiciones pueden describirse como "imperativos". La máquina debe construirse de tal manera que tan pronto como un imperativo se clasifique como "bien establecido", el apropiado la acción se lleva a cabo automáticamente. ". A pesar de este sistema lógico incorporado, la inferencia lógica programada no sería formal, sino más pragmática. Además, la máquina se basaría en su sistema lógico incorporado mediante un método de "inducción científica".
  • Ignorancia del experimentador: una característica importante de una máquina de aprendizaje que señala Turing es la ignorancia del maestro del estado interno de las máquinas durante el proceso de aprendizaje. Esto contrasta con una máquina de estado discreto convencional donde el objetivo es tener una comprensión clara del estado interno de la máquina en cada momento durante el cálculo. Se verá que la máquina está haciendo cosas que a menudo no podemos entender o algo que consideramos completamente aleatorio. Turing menciona que este carácter específico otorga a una máquina un cierto grado de lo que consideramos inteligencia, ya que el comportamiento inteligente consiste en una desviación del determinismo completo de la computación convencional, pero solo mientras la desviación no dé lugar a bucles sin sentido. o comportamiento aleatorio.
  • La importancia del comportamiento aleatorio: aunque Turing nos advierte sobre el comportamiento aleatorio, menciona que inculcar un elemento de aleatoriedad en una máquina de aprendizaje sería valioso en un sistema. Menciona que esto podría ser valioso cuando podría haber múltiples respuestas correctas o cuando podría ser tal que un enfoque sistemático investigaría varias soluciones insatisfactorias a un problema antes de encontrar la solución óptima que implicaría un proceso sistemático ineficiente. Turing también menciona que el proceso de evolución toma el camino de las mutaciones aleatorias para encontrar soluciones que beneficien a un organismo, pero también admite que en el caso de la evolución el método sistemático de encontrar una solución no sería posible.

Turing concluye especulando sobre un momento en que las máquinas competirán con los humanos en numerosas tareas intelectuales y sugiere tareas que podrían usarse para comenzar. Luego, Turing sugiere que las tareas abstractas, como jugar al ajedrez, podrían ser un buen lugar para comenzar con otro método que él pone como "... es mejor proporcionar a la máquina los mejores órganos sensoriales que el dinero puede comprar, y luego enseñarle a comprender y habla Inglés.".

Un examen del desarrollo en inteligencia artificial que ha seguido revela que la máquina de aprendizaje tomó el camino abstracto sugerido por Turing, como en el caso de Deep Blue , una computadora para jugar al ajedrez desarrollada por IBM y que derrotó al campeón mundial Garry Kasparov (aunque , esto también es controvertido) y los numerosos juegos de ajedrez de computadora que pueden superar a la mayoría de los aficionados. En cuanto a la segunda sugerencia que hace Turing, algunos autores la han comparado con un llamado a encontrar un simulacro del desarrollo cognitivo humano. Y estos intentos de encontrar los algoritmos subyacentes mediante los cuales los niños aprenden las características del mundo que los rodea apenas están comenzando a hacerse.

Notas

Referencias

enlaces externos