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Simulación del futuro para una inteligencia artificial

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Hans J. Briegel y Gemma De las Cuevas del Instituto de Física Teórica de la Universidad de Innsbruck en Austria han desarrollado un modelo de aprendizaje para la Inteligencia Artificial

Según sus cálculos, practicando mediante juegos y haciendo simulaciones sobre cómo pueden ser las diferentes versiones de futuro, el “ente” en cuestión sería capaz de imaginar cómo actuar antes, incluso, de que una situación nueva se presente.

 

 

 

 

 

 

 

 

Es un poco como el proceso por el que aprendemos nosotros, nos pasamos la infancia jugando para después ser capaces, al ir creciendo de imaginarnos, primero que puede pasar si hacemos una jugada concreta, más tarde cómo “entrarle” a alguien que nos gusta y ya adultos, prever el futuro que nos espera si tomamos este trabajo o el otro, si nos casamos, divorciamos o entramos en una orden religiosa, etc. ¿Quién no ha pensado miles de versiones diferentes de cómo iniciar una conversación con alguien por quién nos sentíamos atraídos?, ¿no es sorprendente la cantidad de versiones de un solo acontecimiento que se nos pueden pasar por la cabeza en cuestión de segundos?

El trabajo de Briegel y De las Cuevas muestra las bases matemáticas en las que estas simulaciones deberían basarse. El modelos que ellos proponen es el de una simulación cuyo progresso seguiría el de un camino aleatorio. El camino aleatorio (Random Walks) estaría compuesto por una serie de pasos en los que, en ciertos momentos la simulación tendría que tomar una decisión entre varias opciones, cada una tendría una probabilidad diferente de llevarnos por un camino concreto, de esa manera partiendo de una única decisión entre varias opciones, simulando a que otras decisiones nos pueden llevar cada uno de los caminos que podríamos tomar, el árbol se ramificaría más cuanto más nos alejamos en el futuro presentando diferentes versiones que tendrían diferentes posibilidades de acabar ocurriendo.

 

En realidad sería lo que haríamos nosotros si no nos dejásemos llevar por las emociones y si nuestros cerebros no cometiesen errores de cálculo, vamos si pensásemos como el capitán Spock

Este trabajo se encuentra dentro de lo que, en los últimos años, se ha dado en llamar, ciencias cognitivas de lo material (embodied cognitive sciences) que estudia tanto cómo funciona la inteligencia en los seres vivos como la manera de hacer que lo que aprendemos de nosotros se pueda aplicar a robots o ordenadores. Esto puede tener aplicaciones  para prever las evoluciones de sistemas complejos y cambiantes como el tráfico rodado o internet.

 

 

Uno de los temas que me llamó la atención en el artículo era la importancia que se le daba al libre albedrío que conlleva un grado de creatividad sin el cual difícil sería hablar de una auténtica Inteligencia, tanto artificial como natural.

https://cibervortice.wordpress.com/2012/05/24/inteligencia-y-libertad/

El modelo construido tendrá aplicación en el mundo de la computación cuántica, algo a lo que, para que se siga cumpliendo la ley de Moore, deberíamos llegar en un futuro cercano. Quizás por eso, gran parte del trabajo de investigación reflejado en el artículo intenta encontrar la relación entre el “ente” pensante y las leyes fundamentales de la física.

A modo de curiosidad, y, en conexión con el último párrafo, me permitiré añadir que existe un extraño paralelismo entre las leyes de la termodinámica y las que rigen la información. Especialmente, en lo que debe ser una de las leyes más fundamentales de todo el Universo, la de la segunda ley de la termodinámica.

Esta es la ecuación de la entropía en mecánica estadística, establecida por Ludwig Bolztmann en 1870

 

 

Y esta la de la entropía en la teoría de la información, establecida por Claude E. Shannon en 1948

 

 

 

Hay una lista larga de paralelismos, que dan mucho que pensar. Algunos llegan tan lejos como para decir que el universo entero es mental,

The Mind of the Universe

o que es la mente de Dios.

Is The Universe A Mind? A Strange Correlation!

 

Fuente: Nature

Projective simulation for artificial intelligence

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