Leccion 1.7 - Heuristica

[SISTEMAS INTELIGENTES] IDSYSTEMS 2014

Leccion 1.5 – Heuristica

La capacidad heurística es un rasgo típico de los humanos. Consiste en la capacidad de realizar innovaciones positivas para conseguir los fines que se pretenden. También podemos definirla como la solución de problemas en los cuales, las soluciones se descubren por la evaluación del progreso logrado en la búsqueda del resultado final.

La base de la heurística surge de la experiencia de resolver problemas y ver cómo otros lo hacen. De lo anterior podemos deducir que un método heurístico aplicado correctamente puede devolver soluciones falsas, positivas o negativas.

En las ciencias de la computación, el método heurístico es usado en determinadas circunstancias, cuando no existe una solución óptima bajo las restricciones dadas. En general la manera de actuar de los programas heurísticos consiste en encontrar algoritmos con buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones.

Dadas las características de la heurística, ésta es muy usada en juegos informáticos que se adelantan a lo que va a hacer el usuario basándose en la experiencia y los pasos que ha seguido en otras ocasiones.

Muchos algoritmos en la inteligencia artificial son heurísticos por naturaleza, o usan reglas heurísticas. Un ejemplo claro son los programas que detectan si un correo electrónico es o no spam. Cualquiera de las reglas usadas de forma independiente pueden llevar a errores de clasificación, pero cuando se unen múltiples reglas heurísticas, la solución es más robusta y creíble.

Se denomina heurística a la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines. La capacidad heurística es un rasgo característico de los humanos, desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o pensamiento divergente.

La etimología de heurística es la misma que la de la palabra eureka, cuya exclamación se atribuye a Arquímedes en un episodio tan famoso como apócrifo. La palabra heurística aparece en más de una categoría gramatical. Cuando se usa como sustantivo, identifica el arte o la ciencia del descubrimiento, una disciplina susceptible de ser investigada formalmente. Cuando aparece como adjetivo, se refiere a cosas más concretas, como estrategias heurísticas, reglas heurísticas o silogismos y conclusiones heurísticas. Claro está que estos dos usos están íntimamente relacionados ya que la heurística usualmente propone estrategias heurísticas que guían el descubrimiento.

La popularización del concepto se debe al matemático George Pólya, con su libro Cómo resolverlo (How to solve it). Habiendo estudiado tantas pruebas matemáticas desde su juventud, quería saber cómo los matemáticos llegan a ellas. El libro contiene la clase de recetas heurísticas que trataba de enseñar a sus alumnos de matemáticas. Cuatro ejemplos extraídos de él ilustran el concepto mejor que ninguna definición:

* Si no consigues entender un problema, dibuja un esquema.

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* Si no encuentras la solución, haz como si ya la tuvieras y mira qué puedes deducir de ella (razonando hacia atrás a la inversa).

* Si el problema es abstracto, prueba a examinar un ejemplo concreto.

* Intenta abordar primero un problema más general (es la “paradoja del inventor”: el propósito más ambicioso es el que tiene más posibilidades de éxito).

No siempre todo lo nuevo nos es útil, no siempre las soluciones actuales resuelven los nuevos problemas y sin embargo no siempre lo anterior por bueno que sea, se convertirá en la panacea de los conflictos, es por eso, que la heurística tiene una importancia vigente hoy mas que nunca en donde es vital, seguir desmarañando la realidad para encontrar los hilos negros de las situaciones que nos aquejan, así también no podemos tirar en saco roto el conocimiento y la experiencia que en su momento fueron respuestas optimas. La Heurística mantiene el espíritu creativo de las personas en constante funcionamiento, noble es esta ciencia que obliga a la mente a ir más allá, al rebasar tus límites accedes a la excelencia y al retroalimentarse tanto del presente como del pasado, finalmente se le da forma y razon al futuro. Efrén González DBT02



¡eureka, eureka!

La Prueba de Turing

Dentro de la Teoría de la Inteligencia artificial encontramos algo que es considerado como la mejor demostración de que una maquina posee inteligencia, ésta es denominada como prueba de Turing, propuesta por el científico Alan Turing, conocidos por muchos como el padre de la Inteligencia Artificial, ya que



fue el primero en intentar demostrar que la máquina podría llegar a adquirir una capacidad comparable con la inteligencia humana.

Su principal aporte fue en el año 1950 cuando quiso poner fin a las especulaciones, y demostrar mediante la llamada Prueba de Turing (o también juego de imitación) para examinar la inteligencia de una máquina. La prueba se basa en la idea de que la interacción verbal constituye un medio en el que la inteligencia se hace más evidente. En el test de Turing, una persona (juez) ha de mantener una conversación (por medio de un interfaz y un teclado) con el sistema de Inteligencia Artificial y con un humano. El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitido mentir al contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera, sí el juez no es capaz de discriminar con una probabilidad superior al azar cuál de los dos participantes es el ordenador, se puede considerar que el sistema posee una inteligencia equiparable a la Inteligencia Artificial, cabe destacar que ninguna máquina en aquel entonces logró superar la prueba, por lo cual la teoría fue cuestionada.

En 1990 se inició un concurso, llamado Premio Loebner, una competición de carácter anual entre programas de ordenador que sigue el estándar establecido en la prueba de Turing. Un juez humano se enfrenta a dos pantallas de ordenador, una de ellas que se encuentra bajo el control de un ordenador, y la otra bajo el control de un humano. El juez plantea preguntas a las dos pantallas y recibe respuestas. El premio está dotado con 100.000 dólares estadounidenses para el programa que pase el test, y un premio de consolación para el mejor programa anual.

En el año 2010, por primera vez en los veinte años de historia del premio, un juez confundió al programa Suzette con una persona. Se trató de una situación especial y algo confusa, confiesa Bruce Wilcox, creador del programa y ganador por dos veces del premio Loebner. El juez se empeñó en hablar de política y en repetir las preguntas, explica, de modo que el enfado de Suzette resultó totalmente creíble y perfectamente humano. Pero la confusión sentó un precedente en la historia de lo que se conoce como Inteligencia Artificial.


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La Habitación ó Caja China Luego de los resultados obtenidos en la prueba de Turing, el científico John Searle propone un sencillo experimento para demostrar que un sistema de inteligencia artificial no posee conciencia.

El experimento consiste en suponer que Searle es encerrado en una habitación donde solo tendrá contacto con el exterior solo por medio de una ranura, por donde unos habitantes chinos le hacen preguntas por escrito en su idioma nativo, dentro de la habitación tiene a su disposición el manual en ingles para correlacionar los signos chinos de entrada con otro conjunto de signos chinos y responde empleando fichas de respuestas, desde el punto de vista de las personas fuera de la habitación las respuestas de searle no se pueden distinguir de las de un hablante de chino, sin embargo, la persona dentro no tiene ni idea, solo está manipulando símbolos formales carentes de significado, es decir Searle afirma: “ Es bastante obvio que no entiendo ni una palabra en chino, aun teniendo la entrada y salida idéntica a la de un hablante nativo, del mismo modo podrían ejecutar cualquier otro tipo de instrucciones formales (programa) sin entender nada.

En consecuencia la teoría de Searle explica que cualquier simulación de un fenómeno mental humano no deja de ser una simulación, no importa lo inteligente que parezca la conducta de una maquina, como los símbolos que manipula carecen de significado para él, no puede considerarse que es realmente inteligente, ya que sus procesos internos son puramente sintácticos, el sistema no asocia ningún significado a los símbolos y por lo tanto no puede tener estados mentales emocionales.

Luego de haber realizado este experimento Searle llego a las siguientes conclusiones:


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Si la inteligencia artificial fuerte es verdadera, hay un programa para el idioma chino tal que cualquier mecanismo que lo ejecute entiende chino.

Una persona puede ejecutar mecánicamente un programa para el idioma chino sin entender el idioma chino.

Los Argumentos de la inteligencia Artificial fuerte son falsos porque en realidad el sistema no entiende chino nada mas simula entender.

Un punto importante de lo dicho por Searle es que no niega que las maquinas puedan pensar ya que según el cerebro es una maquina y piensa, lo que si niega es que al hacerlo apliquen un programa.

Sin duda Searle genero una gran controversia con su experimento de forma que logro que se produjeran objeciones y críticas a su teoría, entre estas tenemos:

El ejemplo de searle hace que nos centremos en un solo componente de la habitación es decir la persona dentro, searle encerrado en la habitación forma parte del sistema aunque él no entienda chino, el sistema considerado como un todo si puede entenderlo. Para refutar esto Searle propone que imaginemos un individuo que memoriza todos los signos, y realiza la búsqueda y las operaciones necesarias en su cabeza, ahora la persona es el sistema y sigue sin entender nada, para searle el ordenador no tiene conciencia, el usuario sí; el usuario da significado al resultado de los cómputos en pantalla.

Uno de los atacantes a esta teoría fue el científico Daniel Dennett, que considera que el argumento de Searle carece de validez científica, según Dennett Searle insiste indebidamente en un punto de vista subjetivo desde la primera persona, desde dentro de la caja china. Esto no es correcto ya que una aproximación empírica requiere una observación objetiva desde fuera. La pregunta ¿Piensan los ordenadores? se plantea en tercera persona. Por lo tanto, requiere también una aproximación de tercera persona. A la posición de Searle, afirma Dennett, subyace un dualismo encubierto. La caja china se parece más a una objeción teológica en contra de la inteligencia artificial que se oculta bajo la máscara de un argumento científico serio.



Pese a todo esto la teoría de Searle logro crear una de las discusiones más sobre recurrentes en la Inteligencia Artificial, ya que comprobó que la única forma de probar si una persona comprende o no chino es observando su conducta, en conclusión si una maquina supera esto tenemos que atribuirle el pensamiento del mismo modo como lo atribuimos al ser humano.


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