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De Inteligencia Artificial, Sistemas Expertos, Robótica, Procesamiento de Lenguaje Natural e Ingeniería del Conocimiento

Eduardo Martínez

Profesor Jesús Cardeñosa es Ingeniero Aeronáutico por la Universidad Politécnica de

Madrid, así como Master de Ingeniería del Conocimiento.

Desde 1988 desarrolla su trabajo en el Departamento de Inteligencia Artificial de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid, de la que en la actualidad es profesor titular y Director del Grupo de Validación y Aplicaciones Industriales. Desde1996 representa a la lengua española en el proyecto de la Universidad de las Naciones Unidas UNL (Universal Networking Language) para crear sistemas de soporte al multilingüismo en Internet. Miembro del Consejo Editorial de Tendencias21 desde sus orígenes, Jesús Cardeñosa forma en la actualidad un consorcio internacional con varios países de Latinoamérica para generar textos escolares en lenguas indígenas. Aparte de diversos proyectos nacionales e internacionales, su dedicación actual es impulsar la catedra UNESCO para utilizar tecnologias avanzadas en la generación de contenidos multilingües destinados a la educacion de comunidades indigenas.

Hace ya dos años que el director de esta revista me invitó a atender y mantener este blog de inteligencia Artificial. Le dije que sí (no puedo negarle nada a este emprendedor de la divulgación científica a quien conozco hace 20 años) y que era un buen momento porque era el 50 aniversario de la aparición del termino “inteligencia Artificial” en una reunión que tuvo lugar en el Dartmouth College con el “objetivo” de diseñar métodos, técnicas y herramientas que permitiesen crear máquinas capaces de “pensar aprender y crear”, máquinas en definitiva que pudiesen emular las prestaciones que denominamos inteligentes y que asociamos casi en exclusiva a seres humanos.

Aquella época trajo un gran debate y la consiguiente incorporación de profesionales de todo tipo, pero quizás en especial del mundo de la sicología, rama que hizo grandes aportaciones. Posiblemente porque de dicho mundo tendría que venir alguna definición más precisa del término “inteligencia”. Bueno, tengo que decir que el inicio de mi amistad con Eduardo Martínez proviene de cuando hace 20 años, vino a verme cuando era yo Director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de la Facultad de Informática -en la que sigo hoy-, y me pidió que escribiese un par de artículos sobre lo que era la Inteligencia Artificial, cuando Tendencias era todavía una revista de divulgación científica en papel.

No tengo costumbre con esto de los blogs, y me asustó un poco la dependencia que eso podría suponer y mi posible falta de tiempo para atenderlo, pero Eduardo me ha dicho siempre, que haga lo que pueda y que ejerza de vez en cuando esa capacidad que me adjudica de divulgar cosas de las que puedo saber algo. Y como sabe que fuera de mi ámbito no me gusta mucho hablar de lo que hago en mi trabajo – quizás porque tengo la sensación de que aburro-, me insiste, porque me dice cada vez que le veo y le cuento cosas, que las escriba y se las cuente a otros.

Así que trataré de hacerlo. Si les aburro díganmelo, si quieren que les cuente cosas muy sesudas, díganmelo pero quizás encuentren en otros lugares información más dispuesta que la que les pueda dar yo.

Inteligencia Artificial

De cuando hice el primer borrador para este blog hace ya un tiempo (ya descartado), me quedé alucinado de lo bien escrito que estaba todo lo que había en Wikipedia sobre el termino Inteligencia Artificial. Así que estaba claro, eso ya estaba contado y queda bien ir a buscarlo allí.

Sin embargo, puede que no se hable mucho de donde esta hoy ese término de Inteligencia Artificial (IA en lo sucesivo) y qué se hace en la actualidad. A veces se ve algo en la prensa o en otras ocasiones aparece como aditivo de marketing a algún producto en el mercado. Pero siempre me ha sorprendido en estos últimos años que para remarcar mejor las cualidades de casi lo que sea, se añade el termino “inteligente” a cosas que están lejos de serlo incluso bajo los parámetros de la IA (ya no entro en cuestiones de orden sicológico).

Muy recientemente, Larry Page, uno de los cofundadores de Google a quien le han otorgado el Premio Príncipe de Asturias de Comunicación y Humanidades, decía en el transcurso de una entrevista “hay que intentar desarrollar inteligencia artificial para facilitarnos el acceso a nuevas formas de conocimiento”. Como vemos, pues, el término sigue vivo y lo hace como afirmando que hay que ir mas allá del estado actual de las cosas en este campo.

¿Novela escrita por un ordenador?

A la vez que esto o casi, hace unos meses salió una noticia en la prensa y TV de que una “maquina inteligente” había sido capaz de escribir una novela, creo recordar que fue en Rusia, pero no estoy seguro.

Cuando vi esta última noticia me quedé perplejo y por supuesto ya daba por hecho que no podía ser así. Las técnicas de generación de lenguaje no están tan perfeccionadas como para que lo escrito por esa máquina haya salido sin revisión humana pero luego esta lo más difícil, es decir la generación del contenido, lo que diríamos pertenece a la inventiva de alguien y que es capaz de generar un contenido coherente, entendible…creo que el estado actual de la tecnología de IA esta muy lejos de poder conseguir eso.

Luego me sorprendió que fuera en Rusia, donde no hay una tradición tan larga de IA como en otras partes del mundo. La cuestión es si sería posible hacerlo. Bueno, no hay que olvidar una cuestión muy simple; ninguna máquina (ordenador) hace absolutamente nada que no se le diga que haga (bueno, a veces fallan cuando no les hemos dicho que fallen, pero eso es otra historia…) luego alguien habría tenido que meter ese conocimiento en un ordenador. Y eso ya no tiene por que ser una cuestión imposible.

Si se sabe como es una novela, qué estructura tiene que tener, qué define a sus personajes y las relaciones entre los mismos, etc.., dicho conocimiento podría intentar meterse en una máquina, no es una cuestión imposible en principio y parece incluso abordable.

Recuerdo a un viejo amigo mío cuya hermana, profesora de literatura, dedicaba parte de su tiempo en una editorial a detectar plagios de novelas basándose en el estudio de la estructura de cada personaje y las relaciones que podía haber entre todos los personajes. Al parecer (hablo de memoria) se podía detectar un plagio de una novela original ubicada en el Imperio Romano por decir algo, aunque la narración fuera traspasada al mundo de hoy.

Sistemas expertos

No se si lo digo bien, y si alguien me lee y me dice que estoy equivocado podría aceptarlo, pero eso motivó que estudiásemos en algún momento la posibilidad de meter lo que sabia hacer esa mujer en un ordenador en lo que durante años se llamaron Sistemas Expertos, en los que tengo una aceptable experiencia.

Hoy en España casi nadie habla de estos tipos de sistemas cuando de hecho han sido los mas inteligentes que yo he visto, o al menos lo parecían, que de eso se trata. Naturalmente lo que hacíamos era analizar el conocimiento de expertos en un área y meterlo en un ordenador. Durante muchos años a la disciplina que enseñaba a desarrollar sistemas de estos se la llamó Ingeniería del Conocimiento, es decir, se pasó de la IA a la IC, aunque la IA abarcaba más cosas que la IC.

Grandes empresas de informática en nuestro país (España) tenían un departamento de “sistemas expertos”, las escuelas y Facultades de Informática que crecían en número en nuestro país incorporaban esa asignatura a sus programas. En España eso ocurrió a finales de los 80 y durante los 90.

Sistemas avanzados

Luego ya en el siglo XXI fue desapareciendo el término hasta el punto en que recuerdo que una empresa colaboradora de mis trabajos cambió el nombre de Sistemas Expertos por “sistemas avanzados”, por varios motivos a mi juicio.

Uno porque empezaban a aparecer sistemas que se denominaban inteligentes sin que fueran sistemas expertos. No había una línea clara que marcara cuando un sistema era inteligente o no, y vino la época en la que el término inteligente parecía que cubría mejor la realidad de las cosas que los sistemas expertos.

Una segunda explicación podría ser de orden práctico. Los sistemas expertos requerían mucho tiempo para su desarrollo. Era difícil encontrar expertos de verdad en un tema (no hay que olvidar que experto es alguien que sabe por la experiencia y si es joven por ejemplo puede tener conocimientos pero no experiencia) y la tendencia era a conseguir sistemas que se desarrollaran rápido.

Se comenzó un poco a nivel global a dar más importancia, incluso en el mercado, a los conocimientos sobre la experiencia, con el pretexto de que mucha de la experiencia quedaba obsoleta debido al vertiginoso cambio de la sociedad y de los parámetros que regían los mercados y la sociedad en general. No era verdad, pero estaban viniendo épocas que desdeñaban la experiencia a favor del volumen, quizás eliminaban de sus sistemas productivos a la gente que de verdad sabía porque “le habían pasado cosas” dando entrada a generaciones jóvenes con responsabilidades de toma de decisiones sobre asuntos que desconocían, ya fuera por nuevos asuntos o por su propia juventud.

Fue un fenómeno global, pero en España fue hasta llamativo. Siempre me pregunté por qué las grandes empresas prejubilaban a generaciones enteras en función de la edad (generaciones con alrededor de 50 años que es cuando el conocimiento comienza a tejer redes de razonamiento de altísima calidad) dejándoles además con su salario integro cuando podrían formar un bloque corporativo de opinión o consejo, (como adjuntos a los departamentos o incluso a la Presidencia y altos cargos de dichas compañías) sobre los procesos aunque dejasen de tener responsabilidades ejecutivas. Siempre me pareció ese proceso, no un ajuste sino un derroche descomunal del capital intelectual de las empresas. Dejó como decíamos de haber expertos de verdad en dichas empresas. Poco Sistema Experto se podía desarrollar entonces.

Banalización del término

Quizás una tercera razón para que el término desapareciese (sobretodo aquí en España) fue quedarse con las formas de los sistemas y perder en contenido y fue cuando se empezó a banalizar el término hasta su desprestigio. Eso ocurrió en muchos casos porque una de las maneras más sencillas de modelizar el conocimiento de un experto era por medio de reglas de este estilo:

SI el enfermo tiene gripe y granos ENTONCES tiene sarampión

Por ejemplo. Acabó llamándose Sistema Experto a todo aquello que tenía reglas cuando solo se podría decir en condiciones si lo que había detrás de la regla tenía un origen fiable y provenía de un experto en un tema. Aunque parezca mentira, este tipo de cosas acabó con el prestigio en España de este tipo de sistemas a pesar de los miles de sistemas expertos que se habían desarrollado en el mundo hasta ese momento, con éxito.

Sin embargo fuera de España siguieron vivos, aunque como siempre siguieron siendo costosos de producir, largos de desarrollar pero muy efectivos en los campos en los que el dominio es estable. En dominios inestables o de corta vida no se debían desarrollar por tener un ciclo de vida demasiado corto. La vorágine de cambios que vino a final de los años 90 y comienzos de este siglo hizo que se manejasen modelos y sistemas en el mundo sobre los que no había experiencia y donde por tanto todo era más especulativo que otra cosa porque no había dado tiempo a probarse.

Se podría decir que la velocidad del cambio en muchas cosas parecía que era signo de avance, cuando en realidad el conjunto de la sociedad comenzaba a sustentarse sobre patas nuevas, poco experimentadas y por tanto de enorme debilidad potencial. Y está claro que ni siquiera los análisis de riesgos sabían o querían contemplar cosas que podían ocurrir y que recientes crisis de todo tipo parecen confirmar.

En cualquier caso surgió un concepto que involucraba a todo tipo de organizaciones que era “Gestión del Conocimiento”. Como tantas banderas anteriores pasó a ser un tema “en el que había que estar” y como tantas veces antes, había que definir con claridad en que consistía y como se iba a implantar. Curiosamente la gestión de la experiencia no siempre estaba contemplada en los modelos que se iban definiendo de “gestión del conocimiento”.

Robótica

Volviendo un poco hacia atrás y casi al hilo del artículo que escribí para Tendencias hace 20 años, cabría decir las tres grandes áreas que se definieron como de aplicación de la IA. Una fue la robótica, otra el procesamiento del lenguaje natural y otra la Ingeniería del conocimiento.

La robótica conoció un desarrollo enorme y con ella toda un área que sigue trabajando y consiguiendo éxitos notables. Desde la fabricación de coches hasta sistemas que reconocen su huella digital para que usted entre en su ordenador o reconocen su voz hasta el punto de que le abran la puerta a usted y no a otro, o que permiten reconocer a alguien por sus caracteres antropomórficos, y que deriva en que le reconocen a usted para entrar en un edificio por su rostro o bien que saben cuando usted está triste o preocupado o con sistemas muy modernos que pretenden saber cuando alguien miente.

Esa ha sido un área donde se han mezclado ideas que venían de la Ingeniería del conocimiento y que se han conseguido incluso modelizar matemáticamente para garantizar una rapidez de respuesta importante. También se ha avanzado mucho en reconocimiento de voz o incluso en síntesis de voz. Nuevas tendencias de IA como las redes de neuronas, con su intrínseca capacidad de aprendizaje, fueron capaces de emular casi cualquier tipo de voz, incluida la suya.

Otra gran área fue la ingeniería del conocimiento que en su momento abarcó los ya mencionados “sistemas expertos” y que hoy se extiende a todas las técnicas que permitan resolver mejor problemas de todo tipo. Como ya hemos comentado, de una u otra forma existen ya un conjunto de técnicas o tipos de problemas con una “bandeja de técnicas” capaz de resolverlos, pero que en general definiría como una rama de la IA aplicada dedicada a estudiar modelos de resolución de problemas.

Procesamiento del lenguaje natural

Una tercera área que fue en los años 80 objeto de un optimismo desmesurado fue la del Procesamiento automático del lenguaje natural. Los avances en este área fueron mucho más modestos que en otras. No se llegó al traductor automático universal de todas las lenguas con todas. El avance en estas áreas se hizo basándose en modelos diferentes según el área geográfica.

Europa, con su enorme problema de multilingüismo, eligió una aproximación basada en pares de lenguas y se llegó a resultados limitados. Japón siguió una vía denominada interlingüa que debía ser un lenguaje artificial (capaz de ser entendido por ordenadores) que hiciera de intermedio entre los demás y por medio de dicho lenguaje permitir que unas y otras lenguas se entendiesen entre sí. Dicha aproximación sufrió desviaciones importantes (los ordenadores de entonces procesaban información decenas de miles de veces mas despacio que los de hoy en día) y se decantó aquella aproximación por usar de interlingua la lengua inglesa y ello derivó en el fracaso de dicha aproximación.

Que los humanos usamos de hecho el inglés como interlingua no quiere decir que un ordenador pueda hacerlo bien. Un ordenador necesita su lenguaje especial. (es una “caja tonta” que hace las operaciones con mucha rapidez, no lo olvidemos). Años mas tarde, y aprovechando la aproximación japonesa, la Universidad de las Naciones Unidas con sede en Tokyo adoptó dicha aproximación como la única capaz de poder solucionar el problema del acceso a la información de manera multilingüe en Internet, base sin duda para eliminar o paliar los efectos de la brecha digital, es decir los defectos de acceso a la educación por parte de comunidades humanas menos desarrolladas.

Y, sin duda, la diversidad lingüística contribuye fuertemente a ser una característica de limitar el acceso efectivo a la educación. Solo la tecnología y la voluntad de hacerlo podrán resolver conjuntamente el problema de la multilingualidad y el de la conservación de la diversidad lingüística y cultural.

Para eso falta mucho por hacer y no será rápido. Es uno de los temas que ocupan mi tiempo desde que en 1996 fuéramos (ni grupo de investigación) invitados por la Universidad de las Naciones Unidas a desarrollar módulos y tecnologías relativas a la lengua española (entendiendo por la misma el castellano). Pero de eso si quieren ya les cuento otro día. Solo decir que en mi opinión sólo la aproximación de interlingua podrá resolver aceptablemente este problema como reconoce Mike Dillinguer, Presidente de la Asociación Americana de Traducción Automática en su informe LISA.

Para mi Grupo de investigación, al que pertenecemos lingüistas e Ingenieros aparte de nuestros colegas de otros países, el modelo Interlingua tiene además ventajas de capacidad de representación de contenidos. Nos hace falta poder representar un texto de una manera que no dependa de la lengua original. Trabajamos en sistemas de permitan hacer eso, pero también vemos la necesidad de crear sistemas que quizás utilizando técnicas mas “inteligentes” sean capaces de capturar contenidos o conocimientos a partir de los textos escritos en cualquier lengua. Otro día les comento un demostrador que estamos instalando basándose en unos trabajos previos hechos para la EOLSS (Enciclopedia de la UNESCO para las ciencias de la vida). Cuando esté instalado se los comunico y podrían visualizarlo.

Hay áreas como el llamado “text mining” o minería de textos, es decir que pretenden extraer conocimiento a partir de un texto, y conocimiento es algo más que datos, son las relaciones entre los datos, es decir, algo a veces mas “neto” los datos en sí…

Ingeniería del conocimiento

A nivel particular he trabajado en ingeniería del conocimiento durante años aunque ahora llevo ya bastantes en las áreas que hemos dado en llamar Ingeniería Lingüística, quizás porque la perciba como el conjunto de técnicas de Inteligencia Artificial encargadas de estudiar y entender el lenguaje natural que percibo como el ultimo eslabón de la inteligencia humana.

Quizás por eso, se nos haya “atragantado tanto”. Se está lejos de tener una máquina que sepa siquiera aprender a leer un texto y con eso quiero decir, que lea y que entienda lo que dice y que sea capaz de guardar lo importante y desechar lo que no lo es….quizás ese día podamos (no lo veré yo…) construir máquinas con las que de verdad podamos dialogar y hacer cosas juntos.

¿Imposible? No deberíamos ser tan soberbios pienso yo pensando es que eso no podrá ser…que no sepamos como funciona nuestra máquina humana no quiere decir que algún día no se sepa. O quizás le pase que se defienda de quienes la estudiamos cambiando lo suficientemente rápido como para que nunca consigamos saberlo todo sobre ella. Cabe cualquier conjetura.

Hace no mucho en una presentación de sistemas avanzados (de estos que se llaman hoy “avanzados”) alguien me dijo que en treinta años se podría verter el contenido de un cerebro y poderlo guardar. Lo miré evidentemente incrédulo; me sorprenden esas afirmaciones tan optimistas cuando simplemente ver en el mercado el resultado de unos trabajos que hice en un proyecto europeo hace unos años ha tardado 9 años!!! Y cuando que yo sepa (vaya usted a saber si hay alguna forma “secreta”, pero lo dudo…) no se puede saber siquiera lo que hay en un disco duro de un ordenador poniendo unos electrodos en la carcasa del mismo. Y el cerebro es mucho mas complejo que eso …

Déficit de inteligencia y seguridad

Y terminado por hoy, sabiendo que las líneas de investigación en las que estamos, aun resolvemos poco de nuestro mundo y son muchas veces sobre cosas muy concretas, calculen ustedes lo que falta por hacer a nivel global. No dejo de sorprenderme como ciudadano de hechos que han ocurrido en esta década y que van desde los gigantescos atentados terroristas del 11S hasta la colosal crisis financiera de estos días.

¿Cómo no ha sido posible prever nada de nada de los mismos? No me queda otro remedio que pensar que las organizaciones que añaden a su definición la palabra “inteligencia” tienen poca capacidad de previsión mínimamente inteligente o quizás hay pocas ganas de prever. O puede que haya una explicación mucho más compleja.

Quizás el asunto sea mucho más difícil de lo que parece. La intervención de dominios diferentes y aparentemente lejanos como la economía, la religión o las lenguas y quién sabe qué otros, requieren mucha mas investigación. Quizás nuestros expertos en muchas áreas lo sean en áreas muy concretas y ¿quien se encarga de relacionar todo esto?

No es sencillo, a lo mejor el manejo de ingentes cantidades de información requiera de ayudas materiales, de máquinas más inteligentes que ayuden más a los gobiernos y organizaciones, quizás haya que inventar un término medio nuevo que podría llamarse “inteligencia artificial global” encargada de descubrir esas relaciones entre las cosas de este mundo que nos parecen ocultas, quizás haya que volver a reconsiderar que las personas maduras saben mucho que no podemos desechar…quizás sean ellas las que puedan ayudar a ser Base de Conocimientos de esos nuevos estudios. Solo quizás.

Esto no es un alegato de nada. Simplemente recuerdo los tiempos de los sistemas expertos que se hacían antes. Aún alguno de ellos habiéndolo diseñado yo mismo me parecía alucinante como razonaba y como respondía a cuestiones peliagudas. De hecho se utilizaron mucho tiempo para formación de nuevos profesionales. Recuerdo la perplejidad del experto que había “donado” conocimiento al sistema al ver la precisión y la rapidez con que el sistema hacía lo mismo que él mismo haría. Y era lógico. Era “su” conocimiento.

Bueno, no les canso más por hoy. Seguimos hablando. Saludos y hasta pronto. Jesús Cardeñosa.

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