¿Cómo entender la inteligencia artificial - Machine learning?

En SINNETIC, nuestra unidad de servicios cognitivos, desarrolla modelos analíticos y de inteligencia artificial para resolver retos de negocio. Desde aquí observamos cómo la inteligencia artificial se está convirtiendo en uno de los principales instrumentos para modernizar las industrias. Para definir este concepto, es necesario entender lo que significa ser un sujeto inteligente para luego analizar qué elementos de la inteligencia podemos simular a manera de software para hacerlos artificiales.

Un sujeto inteligente, cuenta con una central de computo (Sistema nervioso en los vertebrados) capaz de mantener encendidos y en simultáneo al menos 9 procesos básicos (procesos cognoscitivos) y son los siguientes:

1. Sensación: Captura información del ambiente mediante canales sensoriales. En el caso de los seres humanos, contamos con 11 receptores sensoriales que nos permite estar informados de diferentes tipos de datos, el sonido, el color, el tiempo, el movimiento, el lugar en el espacio etc.
   
   
2. Atención: Dado que el entorno tiene tanta información, necesitamos un sistema que nos permita escoger aquella información que es relevante y funcional.
   
   
3. Percepción: Luego, necesitamos un sistema que nos permita interpretar la información que entra por medio de los canales sensoriales para que esta tenga significado.
   
   
4. Memoria: Debemos igualar la información entrante con experiencias previas. Si la información entrante es significativa, tendremos que guardarla para tenerla de referencia en el futuro.
   
   
5. Aprendizaje: Dada la relación que tenemos con el ambiente, debemos ir cambiando nuestro comportamiento en la medida en la que capturamos experiencias.
   
   
6. Razonamiento: La información entrante mas la información almacenada, debe permitir al sistema experto resolver problemas a diferentes niveles de complejidad, creando heurísticos para tal fin.
   
   
7. Lenguaje: Un sujeto inteligente, tiene un sistema de símbolos que le permiten nominar el entorno que lo rodea y comunicarse con otros sujetos inteligentes.
   
   
8. Emoción: La interpretación de la información del entorno, hace que él sistema inteligente reaccione fisiológicamente para evitar peligros (miedo), evadir enemigos (ira) o maximizar oportunidades adaptativas en su entorno (alegría).
   
   
9. Motivación: Un sistema inteligente, tiene un conjunto de impulsos que lo orientan a cubrir necesidades de adaptación, fijarse metas y objetivos, interactuar con otros sistemas inteligentes. 

Estos nueve procesos trabajan juntos para facilitar que un sujeto inteligente se adapte de forma versátil al ambiente cambiante, esto facilita su evolución.

La inteligencia artificial, consiste en programar sistemas informáticos que emulen este entramado de procesos mediante recursos de software. Para lograrlo, se debe pensar el la unidad mínima y funcional del cerebro: la neurona, la cual crea redes con otras para transferir información y generar cada uno de los 9 procesos descritos anteriormente (Redes neuronales).

Por diferentes razones químicas, estructurales o funcionales, un sistema inteligente puede no ser adaptativo algunas veces, es así como en entornos reales, estos procesos pueden trastornarse parcial o totalmente, algunos ejemplos pueden ser:

1. Sensación: Dolor, transtornos de sensibilidad tactil, algias, sensaciones parestésicas.
   
   
2. Atención: Hipoproxesia (disminución de la capacidad atencional), hiperproxesia (hiperactividad en la atención) 
   
   
3. Percepción: ilusiones, alucinaciones 
   
   
4. Memoria: Amnesias.
   
   
5. Aprendizaje: Disgrafias, dislexias, discalculias
   
   
6. Razonamiento: alteraciones en la solución de problemas
   
   
7. Lenguaje: Afasias
   
   
8. Emoción: Ansiedad
   
   
9. Motivación: Depresión

A nivel computacional, estas fallas son equivalentes a los virus, errores de programación o fragmentos de programación que alteran alguna de estas funciones. 

Para ejemplificar, hagamos un breve recorrido en uno de los casos de uso mas famosos en inteligencia artificial: reconocimiento de expresiones faciales, útil en seguridad, investigación de mercados etc.:

1. Sensación: Se necesita una cámara que actúe como sensor de los rostros.

2. Atención: Se necesita un filtro que omita la información de fondo y al rededor del rostro para que el sistema se pueda enfocar solo en el rostro.

3. Percepción: Se requieren diferentes sub-sistemas para reconocer diferentes elementos del rostro cómo la expresión, la simetría, la distancia entre puntos específicos, el tamaño de los ojos etc.

4. Memoria: Se necesitará cotejar la imagen entrante contra una base de datos que contiene registros históricos de diferentes rostros.

5. Aprendizaje: Si el emparejamiento de la imagen entrante, no coincide con alguno en la base de datos, se tendrá entonces que guardar este rostro como uno nuevo.

6. Razonamiento: Puede entrenarse el sistema para que resuelva problemas diversos cómo ¿Es un rostro criminal?, ¿Es hombre o mujer?, ¿Es joven o adulto?, ¿Qué emoción expresa?

7. Emoción: Podemos hacer que el sistema genere alarmas en caso que sea un rostro criminal por ejemplo, o hacer que el sistema genere un agradecimiento si la expresión emocional es favorable.

8. Motivación: Podemos programar el sistema para que reconozca un número determinado de rostros y si lo hace, ampliarle la memoria como recompensa o generar paralelización de tareas para distribuirlas entre diferentes unidades de computo.

Casi cualquier caso de uso en inteligencia artificial, es un paralelo a los procesos psicológicos humanos. Por lo que crear sistemas inteligentes se lograría con mayor eficiencia aprovechando la enorme cantidad de investigaciones en psicología cognitiva, neuropsicología y psicología del aprendizaje disponible hasta el momento.