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La Inteligencia Artificial es un concepto muy amplio, en este artículo voy a explicarlo de la manera más sencilla posible. A lo largo del artículo, encontrarán enlaces de contenido que entran en mayor detalle del tema. Para poder explicar el concepto de Inteligencia Artificial, debemos primero entender cómo funciona el cerebro humano y entender qué definimos como inteligencia.

El cerebro humano es el sistema más complejo que conocemos hasta el momento, procesa información sensorial (sentidos), controla y coordina el movimiento, el comportamiento y los sentimientos. Además, es el encargado de controlar todos los sistemas necesarios para mantenernos con vida, además de la memoria y el aprendizaje. Sin duda, el cerebro ha evolucionado para ser capaz de administrar múltiples tareas y adaptarse a distintas situaciones.

La corteza cerebral del cerebro humano tiene unas 30 mil millones de neuronas. Cada una de ellas cuenta con 10,000 conexiones sinópticas, las cuales no son estáticas, sino por el contrario, sufren modificaciones como consecuencia de las actividades o experiencias previas. Es por esto, que las experiencias que vivimos pueden hacer que las sinopsis entre células se hagan más fuertes o se debiliten. A este proceso se le llama plasticidad sináptica y esto resulta esencial para el aprendizaje y la memoria.

Sistemas simples de Inteligencia Artificial como el software de reconocimi-ento verbal de Apple -Siri- o el sistema de recomendaciones de compras de Amazon, están en muchas de nuestras interacciones cotidianas. Sistemas como estos han existido por años. Estos realizan una tarea específica mejor que lo que cualquier humano podría. Sin embargo, estas aplicaciones de Inteligencia Artificial carecen de una de las características centrales del cerebro, su plasticidad.

Un ejemplo de esto es el computador Deep Blue de IBM, que en 1997 venció al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, en una serie de 6 partidas. Esta fue la primera vez en la historia que esto ocurría y demostró cómo las computadoras pueden ser excelentes para hacer una sola tarea. A pesar de alcanzar este gran logro, si hubiéramos puesto a esta súper computadora a jugar damas chinas contra un niño de 5 años, hubiera perdido ya que lo único que estaba programada a hacer era jugar ajedrez.

El reciente boom mediático por la Inteligencia Artificial surge de los esfuerzos de grandes corporaciones por crear un sistema de Inteligencia Artificial que pueda aprender distintas tareas de manera autónoma. Esto utilizando programación y modelos matemáticos para lograr una secuencia lógica que los lleve a lograr un nivel de plasticidad similar a la del cerebro humano. Esta rama de la Inteligencia Artificial se denomina “machine learning”, específicamente llamado “deep learning”, la cual se basa en una serie de algoritmos que buscan modelar data utilizando varios niveles de procesamiento en estructuras complejas.

Mar I/O

Un ejemplo, que me parece muy interesante, es el de MarI/O, en donde se ve cómo un algoritmo simula ser un jugador de Mario para pasar un nivel de Super Mario NES. En esta explicación se puede ver a detalle cómo funciona uno de los modelos de matemáticos de “Machine Learning” llamado: “Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies”. Este algoritmo busca maximizar el nivel de “fitness” del jugador, el cual depende de qué tan a la derecha se mueva el jugador en determinada cantidad de tiempo. El algoritmo establece variables de entrada, en este caso los botones que la máquina puede presionar en el control. De la misma forma, los nodos o neuronas son las acciones que la máquina toma en los “inputs”. Estas acciones generan un “output”, que la computadora mide para generar el “fitness” de las acciones. En este modelo matemático cada serie de intentos de la máquina por pasar el nivel crea “generaciones” de respuestas. Los intentos que más “fitness” consigan son pareados con otra generación imitando la forma en que la naturaleza evoluciona las especies. Al inicio, Mario no logra avanzar mucho en la pantalla sin morir, pero a medida que pasan las generaciones la máquina toma mejores decisiones, lo que hace posible que luego de un tiempo logre pasar el nivel. Aquí esta el video de Super Mario y la publicación del algoritmo.

MarI/O — Machine Learning for Video Games

Video

Código

http://pastebin.com/ZZmSNaHX

Publicación del algoritmo Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies

http://nn.cs.utexas.edu/downloads/papers/stanley.ec02.pdf

Dos de las aplicaciones de Inteligencia Artificial más conocidas son Tensor Flow de Google y Watson de IBM estas herramientas están disponibles para cualquier persona. Ambas cuentan con dos puntos de partida muy distintos. Tensor Flow es una biblioteca de software abierto que cualquiera puede utilizar para desarrollo de aplicaciones y Watson es una plataforma a la que se puede acceder utilizando la nube de IBM.

Tensor Flow es una biblioteca de software abierto, que es utilizada por la mayoría de productos de Google tales como el buscador, google photo, gmail entre otros. Tensor Flow, entonces, representa un conjunto de herramientas que ayudaron a los ingenieros de Google a crear productos que entienden el contexto de las palabras en un texto y también crear software de reconocimiento de voz.

Sitio Web

https://www.tensorflow.org

¿Qué es Tensor Flow?

Watson analiza data no estructurada usando un procesador natural de lenguaje para entender la gramática y el contexto de la información. Además de esto se le pueden hacer preguntas y Watson evalúa todos los posibles significados de estas preguntas y determina qué se le está preguntando. Para contestar estas preguntas Watson primero “aprende” el tema, todos los materiales relevantes son cargados a Watson PDF, documentos de word, paginas web etc. Luego se colocan preguntas y repuestas en pares para enseñarle a Watson cuál es la secuencia lógica del contenido y por último Watson se actualiza automáticamente a medida que nueva información es publicada. Basándose en esto, presenta respuestas y soluciones.

Sitio Web

http://www.ibm.com/smarterplanet/us/en/ibmwatson/

¿Qué es Watson?

¿Cómo aprende Watson?

Esta tecnología revolucionará el mundo, va a cambiar la manera en que vemos los datos y la forma en que los analizamos. Toda la información pasará de ser conjuntos interminables de datos a ser inputs para generar tomas de decisiones en cuestión de segundos, analizando conjuntos de datos gigantescos que de otra forma seria imposible.

En Flatbox desarrollamos sistemas de internet de las cosas para empresas. Nuestro enfoque está en desarrollar sensores de medición específicos. Algunas de las aplicaciones que tenemos son: conteo de personas, consumo eléctrico, consumo de agua, temperatura, humedad etc. Actualmente estamos empezando a utilizar Watson dentro de nuestra plataforma para descubrir insights para nuestros clientes.

Visítanos en www.flatbox.co o en Facebookhttps://www.facebook.com/flatboxco

Enlaces varios

Cursos

https://www.udacity.com/course/intro-to-artificial-intelligence–cs271

https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-uc-berkeleyx-cs188-1x

Noticias de inteligencia artificial

http://www.bloomberg.com/news/articles/2015-12-08/why-2015-was-a-breakthrough-year-in-artificial-intelligence

http://singularityhub.com/2016/02/15/where-artificial-intelligence-is-now-and-whats-just-around-the-corner/

http://recode.net/2016/02/14/how-the-rest-of-tech-is-playing-catch-up-to-facebook-and-google-in-artificial-intelligence/

http://www.nytimes.com/roomfordebate/2016/02/12/has-love-grown-as-dating-apps-flourish/streamline-the-online-dating-process-with-artificial-intelligence

El cerebro

https://www.youtube.com/watch?v=wAQH4gzEAjU

https://es.wikipedia.org/wiki/Cerebro_humano

http://www.investigacionyciencia.es/noticias/la-plasticidad-sinptica-base-del-aprendizaje-y-la-memoria-10001

http://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.1001262

Conceptos

https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning

https://en.wikipedia.org/wiki/Neuroevolution_of_augmenting_topologies

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence

Películas

http://www.imdb.com/title/tt0212720/

http://www.imdb.com/title/tt0182789/?ref_=tt_rec_tt