Autor: Redes 25 marzo 2012

Por favor, active Javascript y Flash para poder ver el vídeo Blip.tv. Redes 118: «Robots para saber cómo somos». Fecha de emisión: 25/03/2012.

Los robots y la inteligencia artificial pueden ser herramientas magníficas para conocer la naturaleza humana. En este capítulo de Redes, Deb Roy, ingeniero informático del MIT, le explica a Punset cómo se valió de la tecnología para entender la adquisición del habla en bebés. Después de plantar cámaras y micrófonos por su casa, Roy grabó su vida familiar durante dos años para ver la evolución de su hijo recién nacido y analizar el contexto en el que aprendió a hablar. El testimonio de otros investigadores como Luc Steels, experto en robots y lenguaje, Ramón López de Mántara, director Instituto de Inteligencia Artificial del CSIC, y Eric Horvitz, jefe del equipo de investigación de Microsoft, se suman al de Roy para explicar el uso de la tecnología para saber cómo somos.

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8 Respuestas to “Redes 118: Robots para saber cómo somos”

  1. NachE:

    “Ningún ser humano puede negociar a la velocidad que lo hacen las máquinas”.

    Muchos coincidirán conmigo cuando digo que cualquier cerebro humano es capaz de operar muchísimo más rápido que cualquier máquina actual. La diferencia reside en la “especialización”. Estoy seguro de que una sola neurona humana podría realizar cálculos más complejos y a mayor velocidad que cualquiera de los procesadores actuales.

    La I.A. actual está limitada por nuestra forma de entender y construir software. Construyendo software perseguimos imitar las conclusiones a las que llegaría un cerebro humano. Creo que esto es un problema de base. Nadie construye software para nuestro cerebro, es el propio cerebro el que se encarga de construir y mejorar su propio software para llegar a una conclusión de forma más eficiente. Esto significa que cualquier I.A. construida actualmente está limitada por su software, el cual está pensado para realizar una tarea atendiendo a instrucciones lógicas diseñadas por su creador. Para hablar de inteligencia artificial real debemos eliminar al creador en algún punto del proceso, sólo así crearemos máquinas que aprendan de forma real.

  2. Piedad:

    Con el respeto que me merece quisiera decir que amo a Eduardo Punset, amo ver sus programas, escucharlo junto con sus invitados. Y a el agradezco que nos presente tantas maravillas que rodea el ser humano de una manera sencilla. Mi saludo

  3. alfiles:

    Máquinas que aprendan de forma real??? Lo que conocemos como aprender es un concepto creado por nosotros. Yo ea esto prefiero llamarlo: Que aprendan de la misma manera que el ser humano. Estas en lo cierto cuanto dices que la IA esta limitada por el software que a su vez es creación nuestra.
    En mi opinión la gran diferencia es que se esta logrando hacer sistemas complejos que “aprendan” de una manera, aunque diferente a la nuestra peo que son capaces de encontrar caminos para resolver problemas (lo mismo que hace el cerebro) a una velocidad de vértigo, si lo comparamos con el tiempo que hemos tardado en llegar a ser lo que hoy somos.
    IA limitada? Si, pero démosle tiempo y posiblemente nos demos cuenta que la manera que tenemos de aprender no es la mejor ni la más optima

    Un saludo

  4. NachE:

    Posiblemente tengas razón cuando dices que “la manera que tenemos de aprender no es la mejor ni la más optima”. En este aspecto considero que un robot no se puede limitar a imitar a un ser humano, ya que se trata de eso, una limitación. En cuanto a los sistemas complejos que “aprenden” podemos poner como ejemplo los “robo-perros” que juegan a futbol. Desglosemos el software:

    1) El robot almacena el punto de partida
    2) El robot almacena el objetivo
    3) El robot realiza movimientos semi-aleatorios desde el punto de partida hasta el objetivo
    4) Graba los movimientos en una base de datos y calcula el tiempo que le ha tomado.

    El software es mucho más complejo que eso ya que apoyándose sobre los movimientos almacenados realizará cálculos desde posición actual hasta siguiente posición para evitar al robot contrario.

    Bien, el límite de este robot se fijará cuando almacene todas y cada unas de las posiciones. En ese instante habrá dejado de aprender y se limitará a realizar los cálculos necesarios, cálculos que han sido diseñados por el programador. Si queremos que nuestro robot realice estos cálculos de forma más eficiente, el programador debe modificar o corregir el software implementando algoritmos nuevos.

    Cuando hablo de aprendizaje real, me refiero a que nuestro robot debe ser capaz de modificar su propio software encontrando algoritmos nuevos que le permitan realizar sus funciones de forma más rápida y eficiente. De este modo la I.A. no estará limitada por la lucidez del programador cuando implementó los algoritmos en cuestión; estará limitada por la potencia de cálculo de su hardware.

    Un saludo.

  5. Toni Mtez.:

    En primer lugar, y lo más importante, es agradecer la acertada empresa de divulgación de la ciencia que se está llevando a cabo a través de Redes y E. Punset.
    Desde mi punto de vista, se está creando una generación de ciudadanos con una visión más acertada del mundo en que vivimos. Esto hace que más personas tengamos una mayor consciencia del presente y del futuro inmediato, y por lo tanto, que tengamos más posibilidades de utilizar mejores herramientas para una mejor supervivencia de la especie.

    Dicho esto, hay una conclusión a la que llegé hace años y me viene automáticamente a la cabeza cuando hablamos de Inteligencia Artificial, y es que tanto el lenguaje, como los procesos cognitivos, incluso el latir del corazón existen, en primera instancia, por el instinto de supervivencia que hay en cada célula de nuestro cuerpo.
    Esta “fuerza” impregna el origen de toda evolución y adaptación, tanto en humanos como animales o plantas.

    Así, sin dotar de esta fuerza a las máquinas, es dificil crear inteligencia de caracter general, como la humana.
    Por ello, me atrevo a aventurar que el futuro la Inteligencia Artificial debe pasar por integración de células y máquinas. La células aportan la motivacion por la que aprender, mientras que la I.A. multiplica los resultados.

  6. Redes para la ciencia: Robots para saber cómo somos « Statistical issues:

    […] http://www.redesparalaciencia.com/7017/redes/redes-118-robots-para-saber-como-somos Share this:TwitterFacebookMe gusta:Me gustaSé el primero en decir que te gusta esta post. This entry was posted in Uncategorized. […]

  7. Adel II González Alcalá:

    Robots!! sí somos Robots, lo que pasa es que no comprendemos esa magnitud de la existencia!! Todo lo que podamos imaginar es real…

  8. Robots para saber cómo somos:

    […] Robots para saber cómo somos […]

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