LA CIBERNÉTICA Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

CIBERNÉTICA

ORIGEN

El concepto de “cibernética” ha sido utilizado en diversas disciplinas que  parten   desde   un   estudio   de  carácter  propiamente derivado   de  la   ciencia  política,   hasta   estudios  con  enfoques matemáticos.

Fue utilizado por primera vez en 1848 por el francés Ampere en una clasificación de las ciencias políticas, ya que él había creado un sistema para coordinar todo el conocimiento humano y  había introducido  el  término  “cibernética”   para  indicar  el  arte  del gobierno entendido en sentido político.  Cibernética es el vocablo griego que indica el arte del gobierno, arte de guiar.

En   1940,   Robert   Wiener  realizó   trabajos   matemáticos  de carácter estadístico aplicados durante la segunda Guerra Mundial. Estos  trabajos  los  elaboró  para  hacer  mejores  pronósticos  de  la posición de los aviones atacantes en un momento futuro, tomando en cuenta la secuencia de los datos disponibles sobre sus posiciones anteriores y  mediante el cómputo instantáneo hacer ajustes sucesivos rápidamente, utilizando para ello el concepto y  los mecanismos de la realimentación de información.

En coordinación con un grupo  de  científicos  como  John  Von Neuman,  Warren  MacCulloch,  Walter  Pitts  y  Julian  Bigelow; Robert Wiener estudió aspectos centrales de previsión; para esto, se  aprovechó  de  anteriores  estudios  interdisciplinarios  de  tipo matemático-fisiológico.

En 1943, el mexicano Arturo Rosenblueth publicó un artículo donde analizaba las líneas futuras del desarrollo de la cibernética:

"Por un lado, las máquinas destinadas a reproducir funciones humanas tendrían que ser máquinas  de  retroacción;  por otro  lado,  el mismo  sistema nervioso se presenta como un sistema de retroacción.  Con ello no sólo se innovaba la neurofisiología, sino que se establecía una estrecha unión entre un cierto tipo de máquina  y  las  funciones  nerviosas  del  hombre."

La palabra cibernética fue utilizada por los griegos como arte de guiar o dirigir ciertos fenómenos.

Los estudios de Wiener fueron dirigidos en forma matemática al estudio del  comportamiento  humano  visto  y  representado  en una máquina; esto es, por un lado, la identidad de los mecanismos de  control  y  regulación  tanto  en  los  hombres  y  en  los  animales como  en  las  máquinas,  y  por  el  otro,  la  conexión  entre estos mecanismos y la transmisión de informaciones.

Otros autores  han  redefinido  la  cibernética,  como  W.  Ross  quien señala que "es el estudio de sistemas abiertos en cuanto a la energía y  cerrados en cuanto a  la  información  y  al  control." Así mismo  Wiener  redefinió  a  la  cibernética como el estudio analítico del isomorfismo de la estructura de las comunicaciones en los mecanismos, en los organismos y  en las sociedades, entendiéndose por isomorfismo una identidad entre dos sistemas,  que para que exista se requiere de determinadas relaciones entre los objetos del otro.

CARACTERÍSTICAS DE LA CIBERNÉTICA:

• Trata  del empleo  de  métodos  científicos  para  explicar fenómenos  en la naturaleza o en la sociedad y la forma de representación del  comportamiento  humano  de  forma  matemática  en  una máquina.
• Trata de la creación de instrumentos informáticos que simulen actividades del hombre, por ejemplo, robots; desarrollo de la inteligencia artificial;  utilización de métodos heurísticos;  entre otros.
• Implica en esencia un sistema en el cual puede o no existir la relación entre las partes (isomorfismo).

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial (IA), es la inteligencia exhibida por máquinas. Es un agente racional flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea. Coloquialmente, el término inteligencia artificial se aplica cuando una máquina imita las funciones «cognitivas» que los humanos asocian con otras mentes humanas, como por ejemplo: «aprender» y «resolver problemas». A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces, tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se elimina de la definición. Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres ya no se percibe como un ejemplo de la «inteligencia artificial» habiéndose convertido en una tecnología común. Avances tecnológicos todavía clasificados como inteligencia artificial son los sistemas de conducción autónomos o los capaces de jugar al ajedrez o al Go.

Según Takeyas (2007) la IA es una rama de las ciencias computacionales encargada de estudiar modelos de cómputo capaces de realizar actividades propias de los seres humanos en base a dos de sus características primordiales: el razonamiento y la conducta.

En 1956, John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial», y la definió como «la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes».

Para Nils John Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial:

• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
• Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
• Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
• Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.

ORIGEN E HISTORIA:

• El término «inteligencia artificial» fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Dartmouth, pero para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna.
• Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).
• En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.
• En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.
• En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios del año 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.
• En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J. C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.
• En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la Conferencia de Dartmouth, un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.
• En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.
• En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) el LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.
• En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptrón.
• A finales de la década de 1950 y comienzos de la de 1960 Robert K. Lindsay desarrolla «Sad Sam», un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación.
• En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.
• En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.
• A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas.
• Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
• En 1968 Marvin Minsky publica Semantic Information Processing.
• En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig desarrollan el lenguaje de programación LOGO.
• En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.
• En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA.
• En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general.
• En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.
• En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (Shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.
• En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras.
• En 1986 McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales).
• En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.
• En 1997 Gari Kaspárov, campeón mundial de ajedrez, pierde ante la computadora autónoma Deep Blue.
• En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.
• En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.
• En el año 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.
• En 2016, un programa informático ganó cinco a cero al triple campeón de Europa de Go.
• Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan de hablar con un programa, de modo tal que se cumple la prueba de Turing como cuando se formuló: «Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas».
• Como anécdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que «la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro».

USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA MEDICINA:

El campo de estudio de esta disciplina es muy amplio, y a pesar de que tiene sus detractores en cuanto a su vertiginoso avance, en el campo de la medicina ya está prometiendo ser de gran ayuda en el área de diagnóstico. En un artículo recientemente publicado por la revista Nature, se mencionó el desarrollo de una red neuronal artificial, que obtiene los mismos resultados diagnosticando distintos tipos de cáncer de piel que un grupo de especialistas.

Según datos de la sociedad americana del cáncer, esta enfermedad en la piel es la causa de muerte más común en todo el mundo. Su diagnóstico se basa en las observaciones in situ (un análisis dermatoscópico, una biopsia) de los médicos y dermatólogos en muchas ocasiones se diagnóstica tarde o cuando la enfermedad ya está en una fase muy avanzada.

El uso de machine learning y smartphones, podría ser un parteaguas en el diagnóstico de esta grave enfermedad.

Con el uso de 129.450 imágenes con casos distintos de enfermedades de piel (unas 2.032 enfermedades diferentes), se entrenó a la inteligencia artificial.

El software fue enfrentado a un grupo de dermatólogos para examinar las muestras tomadas (imágenes de la zona afectada).

En todas las imágenes el programa computacional igualó o superó el resultado de los médicos especialistas.

Se espera que, en pronto, con el avance de los dispositivos celulares, así como la calidad fotográfica y velocidad de procesamiento, estas aplicaciones cambien completamente la manera de diagnosticar y tratar las enfermedades de la piel.

VENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SALUD

- Tiene más memoria que un Medico.

- Relaciona un número indefinido de contenido medico, mientras que el médico dura para hacerlo. 

- Predice lo que se busca relacionado al contexto medico mucho más ampliamente que una mente medica. 

- Puede Memorizar y relacionar toda la información del mundo de la Salud. 

- Puede pensar lógicamente más y más rápido que un médico. 

DESVENTAJAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SALUD

- No tiene capacidad de discernir como un medico

- No tiene sentimientos, ni calidad de comprensión. 

- No entiende que hay enfermedades que las causa el alma y no el cuerpo. 

- No tiene sentido Común. 

- No tiene pensamiento crítico para determinar un Dx. 

- No tiene iniciativa en el arte de prevenir. 

- No se pregunta el porqué de nada, siendo fundamental esto en el área de la salud.