Ciencia Cronopio

LOS SISTEMAS INTELIGENTES

Por: Nelson Obregón Neira (IC, MSc, PhD)*

Los computadores son capaces de ejecutar manipulaciones numéricas y simbólicas al igual que una persona ordinaria, pero en una forma más rápida y confiable. Y este fenómeno acaece tal y como sucede con el manejo de grandes bases de información y con la implementación de modelos matemáticos en el computador que tratan de reproducir el comportamiento de fenómenos y procesos que tienen lugar en la naturaleza.

Y aunque estos usos del computador son impresionantes hoy día; en sí lo que ellos se encuentran realizando son operaciones sencillas —aunque aparentemente no parezca—, sólo que en forma rápida. En tales aplicaciones, el computador es todavía una máquina de cálculo compleja. La idea intrigante ahora es si podemos construir un computador (o un programa de computador) que pueda pensar.  La mayoría de nosotros estamos bastante felices con máquinas que nos permiten hacer cosas físicas en forma más fácil y rápida, tales como excavar un hueco,  lavar la ropa o volar.

Sin embargo, la idea de un máquina que pueda “pensar” por nosotros es una tarea ambiciosa que implica serios cuestionamientos éticos y filosóficos. En ese contexto, la inteligencia artificial (IA) se encuentra orientada hacia la construcción de tal máquina y al mejoramiento del entendimiento de la inteligencia. Nos encontramos lejos de alcanzar tal objetivo, pero se ha alcanzado cierto nivel de éxito en la reproducción de positivas tareas de la menta humana, tales como jugar ajedrez, interpretar frases habladas y diagnosticar enfermedades en medicina, entre otros. En este camino modesto de logros, la investigación dentro de la IA ha permitido el desarrollo de varias herramientas computacionales útiles que forman la base de los denominados sistemas inteligentes (SI). Estos incluyen aproximaciones simbólicas, en los cuales el conocimiento es explícitamente expresado en palabras y símbolos y en aproximaciones numéricas tales como las redes neuronales artificiales, los algoritmos genéticos y la lógica difusa.

Los SI representan una parte importante de las tecnologías modernas para el siglo XXI. El progreso acelerado en la tecnología computacional proporciona un soporte importante para implementar la inteligencia artificial en las diversas aplicaciones del mundo real, utilizando tecnologías inteligentes tales como: (i) Los Sistemas expertos, (ii) los Sistemas difusos, (iii) Las Redes Neuronales Artificiales, (iv) Los Algoritmos Genéticos;  (v) La programación Genética; (vi) los autómatas celulares y los agentes; y (vii) las aproximaciones de  la teoría del caos, entre otras. Todas estas aproximaciones anteriores trabajan con varios tipos de bases del conocimiento, para lo cual los retos en el desarrollo matemático y en su aplicación en la vida cotidiana son muy atractivos pero difieren en complejidad.

Particularmente, el control inteligente define la disciplina en la cual se desarrollan algoritmos de control que emulan ciertas características de los organismos biológicos inteligentes. Básicamente hay tres paradigmas del control inteligente: Las redes neuronales artificiales (RNA), los sistemas difusos y los algoritmos genéticos (AG). Las primeras fueron introducidas al principio de la década de los 40´s  y representan hoy por hoy una tecnología muy importante que utiliza el conocimiento experimental para razonar y resolver problemas específicos. Se destacan por ejemplo los modelos de RNA que permiten mapear relaciones altamente no lineales entre variables de entrada y salida de un sinnúmero de sistemas naturales. De otra parte, los AG son una técnica de optimización (matemática) y se pueden aplicar a cualquier problema que requiera encontrar un máximo o un mínimo de una función dada como por ejemplo en los problemas inversos de calibración de modelos y de entrenamiento de RNA. Finalmente, los sistemas difusos se definen como sistemas basados en reglas que utilizan la lógica y los conjuntos difusos para emular el razonamiento de un humano experto en una tarea específica, permitiendo emular la habilidad de las personas para manejar información real, inexacta y contaminada por ruido.

El mundo real es intuitivamente complejo. Los sistemas económicos, sociales y naturales se nos muestran siempre complejos en todas las escalas espaciales y temporales que se consideren. Tal complejidad surge de la incertidumbre en forma de ambigüedad y de nuestra limitación por no poder realizar mediciones completas. Tal y como lo cita el Dr. Zadeh (1973) en su “Principio de Incompatibilidad”, cuando se refiere a la complejidad y ambigüedad (imprecisión) que están correlacionadas, dice: “Mientras uno más cerca mira a los problemas del mundo real, más difusa se encuentra su solución”. Mas se le reclama al ser humano su humildad al reconocer sus limitaciones de entendimiento de la Naturaleza, al fin y al cabo la que “gobierna” es ella.

Se viene a la mente, entonces, el bien conocido principio de la Teoría de Información denominado “Principio de la Máxima Incertidumbre” o “Principio de Jaynes”, en el cual se nos recomienda emplear solo la información que se nos proporciona o conocemos evitando inescrupulosamente usar la que no se nos da a través de la maximización paradójica de la entropía del sistema. Numerosos problemas de economía, planeación urbana, ingeniería, física y ciencias sociales son planteados y resueltos con estos principios en los que rasgos macro del sistema son conocidos y empleados con el fin de inferir mediciones de variables de estado micro.

Y es así —si nos hemos detenido a observar este fenómeno— como numerosas veces en nuestro medio hay gran limitación de todo tipo de recursos, y ello evidenciado por su corta cultura de la medición. Se puede contar —con suerte— con volúmenes significativos de datos para los cuales se sugieren técnicas de Minerías de Bases de Datos y “Data Driven Modeling” con el fin de potenciar el uso de la  información y los datos. En estos, las herramientas de los SI podrían proporcionar la arena adecuada para procurar reducir la subutilización de los datos y el conocimiento, situación muy típica de nuestras organizaciones.

En este sentido, el autor desea realizar un comentario general a manera de consejo final para todos los profesionales, sin impartir su formación y fundamentación física o matemática. Se trata de procurar el entendimiento y comprensión (por lo menos intuitiva) de estos conceptos y paradigmas: la computación inteligente y cuántica, la inteligencia artificial, los sistemas inteligentes, los conceptos de entropía e incertidumbre, la geometría fractal y la teoría del caos, entre otros. Serán estas las palabras claves que inundarán nuestros escritos técnicos del futuro. Estos son los marcos de referencia para economistas, ingenieros, sociólogos, antropólogos, y algunos otros profesionales. Por este camino seguiremos, unos cuantos, buscando la geometría y las reglas sencillas que ojalá nos permitan lograr un mayor y mejor entendimiento de nuestros procesos y sistemas. Procuremos perder pronto el miedo a este tipo de lecturas, pues esta será la arena de trabajo de muchos años venideros. Y de seguro allí yacerá la arena en donde florecerán nutridos más propositivos diálogos multi e interdisciplinarios.
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* El Dr. Obregón es actualmente uno de los científicos colombianos más reconocidos a nivel internacional.  Profesor Titular y actual Director del Instituto Geofísico y del Programa de Doctorado en Ingeniería, de la Universidad Pontificia Universidad Javeriana,  Bogotá, Colombia. Cucuteño de nacimiento, desde su infancia tuvo gran atracción por las máquinas y construcciones, lo que lo llevó a estudia Ingeniería Civil en la Universidad Francisco de Paula Santander, en Cúcuta, para más adelante realizar su Maestría en Ingeniería Civil con énfasis en Ingeniería de Recursos Hídricos y Ambientales en la Universidad de los Andes y su Doctorado en la Universidad de California, en Davis, Estados Unidos en Ciencias Hidrológicas. Se ha dedicado a estudiar fractales, objetos geométricos, ríos, árboles, nubes y sistemas artificiales construidos por el hombre como las represas, los canales y las antenas. Sus publicaciones científicas a nivel nacional e internacional son innumerables. Gracias a su labor y su sensibilidad por la academia, la enseñanza y la investigación enfocada en las necesidades del país, obtuvo el Premio de la Unión de Universidades de América Latina (UDUAL) de Apoyo a la Investigación en el 2005, en la categoría de Ciencia y Tecnología, por el trabajo “Herramientas conceptuales, matemáticas y computacionales para facilitar el proceso de enseñanza y aprendizaje de los sistemas inteligentes aplicados en el contexto de la ingeniería agrícola”, entre muchos otros galardones.