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  • Mayo/Junio 2017Nº 84

Neurociencia

La fórmula de la inteligencia

Desde hace unos años, la informática­ asume el reto de crear máquinas inteligentes. Se han cosechado ciertos éxitos, pero aún no se ha logrado reproducir las características de la inteligencia humana. ¿Qué la distingue de la artificial? ¿Existe una receta única para la inteligencia?

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La idea de que puede hablarse de numerosas inteligencias debería seducir a cualquiera: cuantas más existan, más posibilidades se tienen de destacar en alguna de ellas. En 1983, el psicólogo estadounidense Howard Gardner propuso ocho tipos de inteligencia. Sin embargo, su hipótesis, que dejó plasmada en el libro Estructuras de la mente: La teoría de las inteligencias múltiples, recibió duras críticas. Entre ellas, las de Perry Klein, de la Universidad de Ontario, quien tildó la propuesta de tautológica y no refutable. Esta teoría se encontraba en el extremo opuesto de otra línea de investigación, según la cual solo existe un tipo de inteligencia; esta se concibe matemáticamente a través de la informática y las ciencias de la computación.

La discusión sobre la esencia de la inteligencia se alimenta en la actualidad de nueva savia, pues las máquinas de hoy llevan a cabo proezas que hace unos años se hubieran catalogado como inteligentes. Cuando en 1997, la computadora Deep Blue destronó al por entonces ajedrecista campeón del mundo Gary Kasparov, esa victoria de la máquina sobre el hombre se consideró histórica. Algunos apuntaron, quizás a modo de consuelo, que en el juego de tablero oriental go los programas informáticos, incluso los mejores, exhibían una mediocridad lamentable. Pero los progresos en este ámbito han sido espectaculares. En marzo del año pasado, AlphaGo, un programa de inteligencia artificial (IA) desarrollado por Google, logró vencer por 4 a 1 al campeón mundial, el surcoreano Lee Sedol.

En el juego de las damas, el éxito de la IA es absoluto. Ningún humano ha conseguido vencer al programa canadiense Chinook. Desde 2007, se sabe que su estrategia de juego es óptima, imposible de mejorar. Según la teoría de juegos, se pueden describir las estrategias óptimas de todos los juegos de este tipo, sin embargo, en el ajedrez parece que todavía se tardarán bastantes decenios hasta descubrir su determinación computacional.

Almacenar una gran cantidad de información o evaluar de manera rápida y sistemática los datos simbólicos (la posición de los peones en un tablero de ajedrez, por ejemplo) son funciones que permiten a las máquinas convertirse en jugadores de élite. Pero los investigadores en IA han comprobado, también en relación con los juegos de mesa, que reproducir el funcionamiento intelectual humano para proporcionar a los ordenadores la capacidad de llevar a cabo actividades más complejas resulta complicado. (En el caso del ajedrez, nadie ha sabido por ahora describir los algoritmos que determinan el juego de los campeones.)

Coches inteligentes

Una de las tareas que nosotros llevamos a cabo de modo automático es conducir. ¿Cómo somos capaces de ello? La conducción de automóviles nos exige facultades que van mucho más allá de la simple memorización o la comprensión de datos simbólicos (una señal de stop, un ceda el paso, etcétera). Por ahora, solo poseemos una comprensión muy limitada sobre el asunto. De hecho, los vehículos autónomos utilizan técnicas que difieren por completo de las que aplicamos en la conducción. [Véase «La verdad sobre los coches sin conductor», por Steven E. Shladover; Investigación y Ciencia, agosto de 2016.]

Nadie duda de que para conducir como un humano, el ordenador tendría que analizar una gran variedad de imágenes que cambian con rapidez. ¿Dónde se encuentra el borde de esta calle cubierta de hojas? ¿Qué es esa mancha negra que cubre la calzada a 50 metros de donde estamos? ¿Se trata de un hoyo o de un charco de aceite? La lista de supuestos resulta casi interminable.

Fabricar un vehículo inteligente capaz de aplicar nuestros métodos para desplazarse sin problemas exigiría desarrollar técnicas de análisis de imagen mucho más avanzadas que las actuales. Por este motivo, los sistemas de guiado automático de hoy en día «conducen» de modo muy distinto al de los humanos. Los vehículos autónomos de Google, por ejemplo, recurren a un sistema de geolocalización muy preciso y a «mapas» que muestran de manera más detallada que otros (incluidos los de Google Maps) la forma y el trazado de la calzada, la señalización viaria y todos los elementos importantes del entorno. Estos automóviles se valen también de radares que llevan instalados a bordo, de lídares (dispositivos de medición de alcance) y de sensores colocados en las ruedas.

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