Cuan cerca del Terminator real?

“- ¿Qué significa esta acción? [guiño] Cuando estaba en el cuarto, cuando miro al otro humano ¿Que significa esta acción? - Es un signo de confianza. Es un gesto humano. No lo entenderías.” Yo robot, película 2004 El cuerpo humano parece ser un sistema tan complejo que hoy en día resulta irrisorio el solo hecho de soñar en reproducirlo artificialmente. La ciencia apunta a que el cerebro es el responsable de no solamente mantener activo todo el sistema de locomoción, si no también es el responsable de actividades complejas como el pensamiento, comprensión y emociones, mediante procesos físico-químicos muy complejos; descartando que nuestra voluntad dependa de aquella entidad inmaterial conocida como alma, (que aunque en mi caso estoy de acuerdo con la ciencia, me sentiría más cómodo con la existencia de dicha entidad). Dejando de lado mi inconformismo existencial, la ciencia avanza a pasos agigantados. Hace casi 150 años el viaje a la luna era una publicación fantasiosa de Julio Verne. Hoy solo es el costo lo que impide hacerlo diariamente. Quizás hoy o dentro de 150 años, podremos crear un humanoide autónomo capaz de mostrar un comportamiento inteligente, igual o superior al nuestro. Esto cerrará las puertas de una controversia. Somos el producto de un proceso físico, o algo más? Sea como sea, el obsesivo intento del ser humano por crear un ente que trabaje por él, que acarree sus cargas, que perfecciones sus técnicas, o que revele profundos pensamientos filosóficos está dando sus frutos. El objetivo de este PosT! es ver (hasta a donde la divulgación científica nos muestra) que tan avanzada esta la tecnología en robótica. PRIMERA PARTE - COGITO ERGO SUM, INTELIGENCIA ARTIFICIAL El test de Turing, “La sala china” y la Inteligencia artificial El matemático Alan Turing habría propuesto que para demostrar la existencia de inteligencia en una máquina, era necesario que ésta pase un simple Test: El procedimiento habitual es el siguiente: Hay 30 jueces humanos. Por otro lado hay 25 humanos “ocultos” y 5 programas tipo chatbot (el chatbot o bot conversacional es un programa de computadora que simula mantener una conversación con una persona) Los chatbot tienen que engañar al 30% de los humanos sometidos a un test de Turing de 5 minutos de duración. Recientemente, un chatbot llamado “Eugene Goostman”, que simula la conversación de un adolescente de 13 años, ha sido el ganador del Turing Test 2014 Esto quiere decir que el 30% de los jueces pensaron que estaban manteniendo una conversación con un ser humano. He aquí un ejemplo del Test de Turing “a la inversa”: Solo un ente inteligente que pueda reconocer patrones complejos puede descifrarlo Hasta hoy en día la palabra inteligencia es centro de muchas discusiones científicas, filosóficas y hasta religiosas. Por supuesto que una computadora lo suficientemente potente acompañada de un software con una programación compleja puede pasar el test de Turing, ya que el programa solo tiene que, mediante un algoritmo computacional, asociar cientos o miles de datos para resolver un determinado problema. Esto es IA (inteligencia artificial) LOGICA PURA!!!! Cómo funciona la IA? Los programas tipo chatbot escanean palabras clave de entrada de datos y ejecutan una respuesta con las palabras clave que están en su base de datos mediante un patrón de redacción. Esto es un ejemplo simple de la lógica de un algoritmo computacional en lenguaje Visual Basic: (Pido disculpas a los programadores pero quiero exponer un ejemplo simple) Teniendo en cuenta que en nuestra base de datos llamada “nombres_masculinos” tenemos miles de nombres de varones, la lógica racional para decidir el género sexual de una persona es bastante simple: LA EVOLUCIÓN DE LOS BOT CONVERSACIONALES Por supuesto que los chatterbots combinan en tiempo real el aprendizaje con algoritmos evolutivos para optimizar su capacidad de comunicación en función de cada conversación mantenida. O sea tiene algoritmos que aprenden de errores y aciertos. Los algoritmos evolutivos se desprenden de una rama de la ciencia biológica evolutiva propuestas por Charles Darwin y en los descubrimientos realizados por Gregor Mendel en el campo de la genética. Este tipo de algoritmos no son más que métodos de representación lógica, de optimización y búsqueda de soluciones basados en postulados de la evolución biológica de selección natural. Luego la lógica del algoritmo genético fue desarrollada en los programadores de IA . El Prolog, bastante conocido en el medio de investigación en Inteligencia Artificial, por ejemplo, es un lenguaje de programación lógico e interpretado basado en reglas lógicas. Pero sabe la computadora que significa género sexual? Se pregunta la computadora por que la existencia de distintos géneros sexuales? Por supuesto que no, de ahí el experimento de “la sala china” propuesto por el filósofo John Searle La sala china es un experimento mental, donde una persona ingresa los datos en chino a una sala cerrada, donde se encuentra un ente supuestamente inteligente que ha superado la prueba de Turing. Ahora imagina que vos estas dentro de la sala china, por lo que recibes datos de entrada en chino. Vos sos un ser inteligente, no sabes nada de chino pero tenes un gran manual que te dice: “si entra tal carácter chino contesta con estos caracteres, si entra tal otro carácter contesta este otro”. El objetivo de “la sala china” es argumentar que una persona puede ejecutar mecánicamente un programa para contestar preguntas en chino sin entender el idioma chino. Esto es entonces que una maquina puede contestar ciertas preguntas y responderlas superando el test de Turing, pero esto no significa que la computadora sea consciente de este hecho. Le hice preguntas al programa ganador del test de turing “Eugene Goostman” y al bot conversacional Mitsuku. Lamentablemente no grabe la conversación con “Eugene Goostman” y el chat esta temporariamente suspendido ahora. Así que voy a copiar 2 preguntas que le hice a ambos y verán sus reacciones. (En inglés): http://www.princetonai.com/ En cambio el bot mitsuku contesta: http://www.mitsuku.com/ Podes entrar y volver al programa varias veces que la respuesta será la misma. Deducimos que: Evidentemente la respuesta del programa dependerá de lo que esté programado para responder. Según John Searle es por esto que el programa no puede llamarse “un ente inteligente”, ya que su comportamiento dependerá de la arquitectura del programa diseñado por humanos. UN WINDOWS CONSCIENTE Pero según la definición concreta de inteligencia, Eugene Goostman supera las expectativas. Que significa conciencia? Muy sencillo, es cuando un ser vivo tiene la capacidad de preguntarse por su existencia. Podrá un robot llegar a esto? El hardware - Redes neuronales artificiales Las neuronas son las células de nuestro sistema nervioso y son las responsables de todas las actividades de nuestro cuerpo y mente. Las interneuronas son las neuronas del sistema nervioso central, que se interconectan entre sí formando grandes redes entre ellas, permitiendo realizar funciones más complejas como la percepción, aprendizaje, recuerdo, decisión y control de conductas complejas. La idea de las redes neuronales artificiales está dada por la necesidad de copiar un sistema de inteligencia biológico, ya que esta tiene la capacidad de no-linealidad y paralelismo. Esto quiere decir que, a diferencia de las computadoras, las neuronas pueden resolver algoritmos complejos simultáneamente y en cantidades extraordinarias; y no secuenciales como las computadoras habituales. Esto es porque la cantidad de neuronas de un sistema biológico es inmenso (se estima que 1010) y la cantidad de conexiones que hay en una red neuronal es de aproximadamente 6x1013 Lo que hace el sistema más avanzado de computadoras parezca una calculadora. Pero las neuronas biológicas son más lentas de comunicarse que los puertas lógicas del chip silicio (hasta 6 órdenes de magnitud más lentas). Por esto, construir una red computacional con una estructura de red neuronal seria la gloria de la IA, ya que quizas en la densidad neuronal se encuentre la respuesta de la consciencia. Una red neuronal artificial, debe cumplir con las siguientes expectativas: Adquirir conocimiento a través de la experiencia, dado que esta es almacenada en la memoria. La densidad neuronal, tendrá un efecto significativo en la memoria. Mientras más grande sea la red neuronal, mas capacidad de almacenar memoria tendrá. La meta es crear una red neuronal lo suficientemente extensa para almacenar toda la experiencia posible. Plasticidad y adaptabilidad para cambiar dinámicamente junto al medio. La plasticidad neuronal, es la capacidad que tiene una red neuronal de adaptarse a los cambios. Por ejemplo uno puede acordarse de un rostro, y sin verlo durante años, podría reconocerlo aunque el rostro haya envejecido y cambiado. La plasticidad neuronal es fundamental para reconocer patrones. Una red neuronal se compone de tres capas: La capa de entrada es la entrada de datos observados (entrada) La capa oculta es donde se realizan los procesos de ajuste (cálculo) La capa de salida donde se obtienen los resultados de la red (resultado) Las conexiones entre medio de los nodos se les llama “pesos”, y cada peso tiene su intensidad. El proceso de observación y aprendizaje se le llama entrenamiento. Los pesos van variando y se ajustan durante el proceso de entrenamiento para conseguir que en la capa de salida el resultado coincida con los observados. Al principio siempre se observa un error entre lo observado y el resultado. Este vuelve a intentarlo hacia atrás y debe ir disminuyendo en las sucesivas iteraciones hasta que se aprendan definitivamente los valores. Este es un ejemplo de reconocimiento de patrones. El sujeto aprende distintas formas de una misma figura luego de 3 intentos. Luego del aprendizaje y adaptación, la red neuronal puede reconocer un patrón de dichas figuras SEGUNDA PARTE – EL CEREBRO ARTIFICIAL De la teoría a la práctica Muchas investigaciones tecnológicas sobre inteligencia artificial se vienen gestando desde 1950, pero jamás una empresa privada estuvo tan a la vanguardia como Google hoy en día. Desde hace tiempo la empresa Google venia comprando tecnología de todo tipo a empresas dedicadas a: Robótica, desarrollo tecnológico militar, telecomunicaciones, software para IA, redes sociales, servidores, seguridad informática, prensa, aplicaciones para telefonía móvil, satélites, ufff!!!, etc. . Asustados? Acá les dejo la lista de adquisiciones de Google http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_mergers_and_acquisitions_by_Google Ahora, Google se encamina con muchas tecnologías de punta entorno a la IA. Una de las instalaciones más dedicadas a ello es GoogleX en Mountain View, EUA, California. La empresa dice estar trabajando en proyectos como energía eólica, lentes de contacto que controlan la glucosa, etc. Pero lo que nos concierne en este PosT! es sobre el proyecto presentado a mediados del 2012 dedicado a redes neuronales artificiales para el reconocimiento de voz y visión por computador. Básicamente un cerebro artificial que reconoce voz e imágenes. Luego de lograr crear una red neuronal de 16.000 procesadores por medio de 1.000 computadoras, la supercomputadora tuvo un entrenamiento de imágenes a través vídeos de YouTube, extrajeron unas 10 millones de imágenes sin duplicar de 200x200 pixeles. Resultado: Reconocer la fisonomía de los gatos, cuerpos y caras humanas. Parece una idiotez pero este cerebro ha sido capaz de distinguir imágenes de felinos y humanos sin necesidad de haberlo enseñado a distinguirlos. La idea era que la red neuronal fuera completamente autónoma y el aprendizaje no fuese guiado por ningún humano y, básicamente, eso fue lo que hicieron. Hoy los usuarios de Google+, se habrán dado cuenta que, en ciertas ocasiones, cuando suben una fotografía propia en su stream, el sistema etiqueta automáticamente algún componente de la imagen, por ejemplo, subes una fotografía de un mono, la publicas y sin darte cuenta Google añadió automáticamente la etiqueta tipo hashtag #mono ¿Pero cómo es posible si en ningún momento señalas que hay un mono en la fotografía? Creo que la respuesta esta contestada. TERCERA PARTE - EL LENGUAJE Dada bubu da! Un robot aprende a hablar como un bebé conversando con humanos Parece que Investigadores de la Universidad de Hertfordshire han encontrado que la clave del desarrollo de la comunicación en los humanos se encuentra en los niños a partir del 6 mes de vida. Para estudiar esto han desarrollado un robot humanoide, llamado “DeeChe” del proyecto “iCub robot”, que es capaz de aprender a hablar como un bebé de entre seis y 14 meses. Al igual que todas las investigaciones, nuevos descubrimientos son causales del desarrollo del entorno de estudio, en este caso, es necesario crear un software con una estructura inteligente para simular el aprendizaje. Como funciona: Se sabe que los bebés son sensibles a la frecuencia de los sonidos en el habla, y estos experimentos muestran cómo esta sensibilidad se puede modelar y contribuir al aprendizaje de las palabras en los robots. Varios participantes enajenados al proyecto son enfrentados ante un robot con características físicas de un niño. Sobre una mesa, entre ellos se encuentran algunos bloques de diferentes colores con diferentes formas en cada cara. Se le pide al participante a hablar con DeeChee, utilizando sus propias palabras, como si fuera un niño pequeño, y para tratar de enseñarle los nombres de los colores y figuras que se encuentran en las caras del cubo. link: http://www.youtube.com/watch?v=eLQnTrX0hDM Los participantes se dirigen al robot como si fuera un bebé y el humanoide comienza con algunos balbuceos para terminar pronunciando palabras de una o dos sílabas con los nombres de formas y colores. El robot “sabe” varias silabas y en base a estas conforma fonemas que va aprendiendo del “maestro” y las va relacionando con formas, colores y figuras. Palabras que el robot ha aprendido Cuando el participante humano considera que el robot ha aprendido algo nuevo, puede hacer un comentario de aprobación como “muy bien!”. Vale aclarar que el comentario de aprobación no está registrado en el lenguaje del robot por lo que DeeChee puede no percibir este comentario de aprobación hasta que “se dé cuenta” que lo es. Recordemos que en 1950, Turing sugirió construir un programa para simular la mente de un niño y luego someterlo a educación. CUARTE PARTE: EL HUMANOIDE Si bien la mayor meta del hombre en robótica es la de crear un ente consiente, la necesidad de que se parezca morfológicamente a nosotros parece inevitable. Motivos deben ser varios, pero los más destacados curiosamente contradictorios, son la sexual y militar. La necesidad es la madre de la invención y esta antítesis que existe entre amor y paz ha creado tecnologías sorprendentes en este campo. Los japoneses son furor en la creación de “damas de compañía”. La empresa Kokoro se ha encargado de fabricar una resina que se asemejan a la piel humana llamada frubber. Además sus robots logran tener movimientos tan sutiles y sofisticados que pasan por femeninos. No obstante esta tecnología por ahora está en pleno desarrollo. Pero desde el marco oscuro, hace poco Google adquirió una de las empresas más importantes, la compañía de desarrollo tecnológico militar Boston Dynamics, experta en ingeniería robótica, cuyo cliente principal no es nada menos que DARPA, la Agencia de Investigación y Proyectos de Defensa Avanzada del Pentágono. El paquete se encuentran 2 sorprendentes maquinas que intentan copiar la morfología humana: Petman, un androide cuyo trabajo es de maniquí para el ejército. Su misión principal es la de probar el rendimiento de la ropa de protección diseñada para ser usada por personas en ambientes peligrosos (o al menos eso dicen ellos). Petman puede moverse con una asombrosa fidelidad a como lo hacemos los humanos. Puede caminar, saltar, girar, agacharse y ejecutar cualquier movimiento. Dentro del traje es bastante difícil distinguir a este humanoide de una persona. link: http://www.youtube.com/watch?fv=tFrjrgBV8K0 Por otro lado Atlas es un robot humanoide está diseñado para una variedad de tareas de búsqueda y rescate, Se basa en principios del PETMAN, Tiene cuatro extremidades accionadas hidráulicamente. Construido en aluminio de grado aeronáutico y titanio. Está equipado con dos sistemas de visión, un telémetro láser (dispositivo para medir distancias) y cámaras estéreo, ambos controlados por una computadora incorporada. Tiene las manos con las capacidades motrices finas. Sus extremidades poseen un total de 28 grados de libertad y pueden trasladarse por terrenos irregulares y subir de forma independiente con sus brazos y piernas. link: http://www.youtube.com/watch?v=zkBnFPBV3f0 ATERRADOR??? Los servomotores y actuadores Muchos científicos de la robótica optan utilizar como control de movimiento actuadores hidráulicos o neumáticos, ya que los motores eléctricos ejercen poco par, “fuerza”. Aunque el MIT ha desarrollado un motor que supera el par de fuerza de los motores clásicos. Así han presentado el motor síncrono de imanes permanentes el cual va más allá de la eficiencia de los motores eléctricos comunes. Esto es que tiene un rendimiento mucho mayor, consumiendo menos energía a velocidades más altas. Este tipo de motor es utilizado por el robot del MIT Cheetah Quien ha superado ampliamente el rendimiento al guepardo de Boston Dynamics el cual utiliza motores hidráulicos que consumen mucha energía. link: http://www.youtube.com/watch?v=wE3fmFTtP9g Si bien el Guepardo de Boston Dinamics puede llegar a una velocidad de 46Km/h, elude el tema del rendimiento, mientras que el del MIT se jacta de tener el robot con mejor rendimiento de energía a una velocidad de 22km/h link: http://www.youtube.com/watch?v=chPanW0QWhA Copiando musculatura: Hoy, la estructura externa de los robots puede asemejarse bastante al hombre, pero internamente son un montón de servomotores que dan movimiento. Esta investigación que lleva el MIT podría en el futuro utilizarse como músculos artificiales y para alimentar a dispositivos micro y nanoelectrónicos. link: http://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=cXujS-Nr7o0 Básicamente se trata de una película de polímeros que cambia de forma tras absorber minúsculas (muy pequeñas), cantidades de agua evaporada. La nueva película está hecha de una red entrelazada de dos polímeros distintos. Uno de los polímeros, el polipirrol, forma una matriz dura, pero flexible, que proporciona el soporte estructural. El otro polímetro, el llamado Borato-Poliol, es un gel blando que aumenta de tamaño cuando absorbe agua. El nuevo material cambia de forma tras absorber minúsculas cantidades de agua evaporada, lo que le permite curvarse repetidamente. La película aprovecha la energía que se encuentra en el gradiente de agua entre los entornos secos y acuosos. Cuando la película, de 20 micrómetros de grosor, se coloca sobre una superficie que contiene una cantidad pequeña de humedad, la capa inferior absorbe el agua evaporada, forzando a que la película se curve sobre la superficie. Una vez que la capa inferior de la película está expuesta al aire, libera rápidamente la humedad, da una vuelta hacia adelante, y empieza a curvarse de nuevo. Conforme se repite el ciclo, el movimiento continuo convierte la energía química del gradiente de agua en energía mecánica. Los investigadores demostraron que una película de 25 miligramos puede transportar una carga de cables de plata de 10 veces su peso. Lo más sorprendente es que este material no solo podría dirigir miembros robóticos si no que aprovechando el movimiento mecánico generada por el material, puede convertirse en electricidad, acoplando la película de polímero a un material piezoeléctrico, el cual convierte la tensión mecánica en una carga eléctrica (tal como lo hacen algunos sensores de presión electrónicos). Este sistema puede generar una potencia media de 5,6 nanowatts. Bueno, es que puede almacenarse en condensadores para alimentar dispositivos microelectrónicos de potencia ultra-baja como dispositivos micro y nanoelectrónicos, tales como sensores ambientales. Ya está todo inventado. link: http://www.youtube.com/watch?feature=player_detailpage&v=cXujS-Nr7o0 Musculos de fibras tan finas como una tanza de pescar! En teoría los músculos de nanotubos de carbono son muy ligeros, más resistentes que el acero, pueden funcionar con una amplia franja de temperaturas (desde -200 hasta 1500°C) y son hasta 220% más rápidos que los músculos humanos. Sin embargo, los nanotubos de carbono son una tecnología muy costosa y aún falta mucho tiempo para que lleguen al mercado este tipo de músculos artificiales. Pero Fabricar nanotubos de carbono es muy caro, por ello científicos del Instituto de Nanotécnica de la Universidad de Texas, han encontrado una alternativa barata a los músculos artificiales, que constan de polímeros similares a los que usan para fabricar hilo de pescar o nylon para la ropa. Estos músculos artificiales se pueden accionar térmicamente mediante cambios de temperatura, que pueden ser producidos eléctricamente, por la absorción de la luz o por la reacción química de combustibles. Además pueden resistir cargas cien veces mayores que los músculos humanos de mismo peso y longitud. Estas fibras enroscadas pueden contraerse hasta un 49% y generan hasta 7 caballos de fuerza por kilogramo, más o menos la potencia mecánica que desarrolla el motor de un avión a reacción. Esto es un pantallazo de lo que hay en robótica e I.A. hoy en día. Si lo es todo... no lo sabemos. Generalmente los avances tecnológicos difundidos y/o en uso tienen un retraso muy importante con respecto a los avances actuales. Según los grandes científicos dedicados a la inteligencia artificial, la nueva tecnología de computación cuántica (el manejo de las propiedades de las partículas elementales en circuitos electrónicos, en vez de chorros de electrones), estaremos esperando grandes avances para los próximos 50 años. Espero ante todo que sea para bien...pero bueno, ya conozco a la humanidad.