La revolucion de la información.

El siglo 20 se recordará como el siglo en el que las computadoras se convirtieron en la herramienta inconspicua que permeó a la sociedad humana modificando sus paradigmas irreversiblemente. La consecuencia primaria de este hecho es que se ha producido un alud informativo de impresionantes proporciones. De acuerdo con las últimas estimaciones, los próximos cinco años verán la generación de una cantidad de información que será mayor a aquella producida en todo el resto de la historia humana. Se ha hecho, pues, necesario tener nuevas formas de almacenar, manipular, entender, analizar y proteger la información y el conocimiento en ella contenido. Dada la revolución digital es, actualmente, posible tener a nuestra disposición facilidades que ni aún los más aventurados visionarios pudieron imaginar hace apenas algunos años: operaciones robotizadas del cerebro, modificaciones genéticas de los seres vivos de orden superior, clonación, prótesis de control volitivo, sistemas de posicionamiento global a nivel personal, difusión inmediata e instantánea de las obras musicales, plásticas, literarias y aún de las artes escénicas, acceso ubicuo al conocimiento universal. Y estas son solamente unas pocas de las maravillas científicas y tecnológicas producto de la revolución de las computadoras.

La Perspectiva Tecnológica

Una de las razones fundamentales de la revolución informática es que la tecnología ha avanzado de manera significativa y hemos pasado, en unas cuantas décadas, de la fabricación de dispositivos de cómputo electromecánicos a tubos de vacío; de ahí a electrónicos de estado sólido de baja integración; finalmenta a aquellos de altísima integración. Los modernos microprocesadores están constituidos por decenas y aún cientos de millones de transistores. Como un ejemplo simple de lo que esto significa podemos consignar que en la década de los setentas la computadora más sofisticada construida jamás presumía de constar de ¡cerca de 15,000 transistores! De manera llana esto significa que el poder de cómputo (que es función directa del número de transistores) se ha multiplicado más de cien mil veces en el lapso de cuatro décadas.

El ingenio humano, sin embargo, no se conforma ni siquiera con estos impresionantes avances tecnológicos y, en su inacabable búsqueda de mayor poder computacional, está explorando tecnologías radicalmente distintas. Por ejemplo, se está explorando la lógica criogénica (basada en fenómenos superconductivos), la lógica cuántica (basada en la multiplicidad de estados cuánticos que se exhiben a nivel subatómico) y la lógica genética (basada en la admirable similitud que existe en el funcionamiento de las células a nivel molecular y los sistemas de cómputo digitales).

Ejemplo de Tecnologías Alternas: Computación con ADN.
Como ejemplo de las nuevas teorías en exploración queremos mencionar, con un poco de mayor detalle, aquella basada en el comportamiento de las células vivas.
La información que determina el comportamiento de los seres vivos de orden superior (eucariontes) se encuentra en el núcleo de cada una de las células y la transcripción de la misma resulta en proteínas encargadas de regular el metabolismo celular. Estos dos hechos se pueden interpretar como un proceso totalmente análogo al que ocurre cuando la información residente en la memoria de una compu digital se interpreta como órdenes sencillas que se convierten en programas complejos.

Inteligencia Artificial

A mediados del siglo 20 se acuñó el término “inteligencia artificial” (IA) que se ha definido como el área de estudio que tiene por objetivo resolver problemas complejos para los cuales no se conocen soluciones algorítmicas exactas computables en la práctica, ya sea por sus grandes dimensiones, su complejidad estructural o los niveles intrínsecos de incertidumbre de los datos que manejan.
De esta definición es claro que no se trata de emular los mecanismos de pensamiento, como alguien pudiera concluir el término. Más bién se trata de dotar a la computadora de ciertas capacidades que normalmente identificamos como “inteligentes”. En ese contexto podemos encontrar programas inteligentes en muchas actividades de la vida moderna: en los editores de texto que nos sugieren mejoras en la construcción de nuestros escritos (evitando errores gramaticales evidentes); en los teléfonos celulares que componen palabras completas a partir del uso ambiguo de las teclas a nuestra disposición (facilitando la escritura de los mensajes de texto); en las lavadoras y secadoras caseras que determinan el grado adecuado de lavado y/o secado (optimizando el uso de los energéticos y los detergentes); en los frenos de los autos que compensan el desbalance friccional (evitando vuelcos accidentales); en los sistemas de vigilancia de las tarjetas de crédito que detectan el uso anómalo de las mismas (evitando, así, fraudes potenciales); en los sistemas de iluminación que se deshabilitan cuando los ambientes no están en uso (evitando el uso dispendioso de la electricidad y aumentando el tiempo de vida de los elementos de iluminación); en los sistemas médicos de diagnóstico semiautomático (eficientando el proceso de detección de enfermedades); en sistemas de defensa militar que son capaces de seguir a sus blancos en movimiento (mejorando la eficiencia de los sistemas de prevención); en sistemas de traducción (permitiendo establecer diálogos entre individuos multilinguales); en sistemas que son capaces de determinar las mejores vías de distribución de los productos desde una fábrica hasta sus puntos de consumo (abaratando el costo de los bienes para el consumidor);  en los sistemas de navegación automática de los modernos jets comerciales (evitando accidentes debido al agotamiento y/o la inhabilidad de los pilotos); en los sistemas de control de calidad de las fábricas industriales (aumentando significativamente la calidad de los productos y disminuyendo la probabilidad de falla de los mismos); en prótesis que se “conectan” directamente al cuerpo de los discapacitados y que pueden ser activadas con el solo recurso de su voluntad (permitiendo la integración sana y satisfactoria de los individuos afectados al entorno social), etc.
Estos ejemplos de IA están, tal vez, alejados de la imagen un poco romántica y fantasiosa de los robots humanoides que hacen las veces de compañeros o émulos del hombre.

Inteligencia Computacional

En sus orígenes las metas de los cientificos de la computación (CCs) que cultivaron la IA eran ambiciosas. En efecto, se pretendía la duplicación y (¿Por que no?) mejora de las capacidades intelectuales del hombre. Pronto se vió que esta agenda estaba más allá de las capacidades de dichos científicos. Las razones son múltiples pero pueden, de manera simplista, traducirse en a) Los procesos intelectuales son mucho más complejos de lo que se pensaba, b) Estos procesos nacen de un substrato físico totalmente diferente alque se propuso en el llamado modelo de Von Neumann que es el que está vigente en las compus electrónicas digitales, c) La duplicación de los procesos intelectuales usando compus de Von Neumann requiere de volúmenes inmensos de cálculo y, d) El costo involucrado hace que todo esfuerzo práctico en esas condiciones esté destinado al fracaso por sus costos, tiempos y complejidad. Esta situación llevó a los CCs a atacar problemas simplificados que ejemplificaban los métodos propuestos pero que, dificilmente, podían generalizarse para abordar los problemas los problemas prácticos de dimensiones reales. Consecuentemente la IA se ha caracterizado por tratar, en muchos casos, juegos de mesa en los que el universo de discurso está perfectamente acotado. Aún estos universos restringidos resultan ser, en ocasiones, de complejidad formidable. Hace mas de 20 años, por ejemplo, una computadora derrotó al campeón mundial de backgammon y hace cerca de 13 años (en un despliegue  de fuerza tecnológica impresionante) al campeón del mundo de ajedrez.

Sin embargo, problemas relativamente simples permanecían lejos de poder  ser abordados por el enfoque formalista y basado en reglas en los que se apoyan los programas que resuelven la problemática de un juego (por más complejo que este pueda resultar). Parece que el expertise no puede expresarse como la aplicación secuencial de una serie de reglas simples. Más probablemente nuestros procesos de pensamiento obedecen a reglas sofisticadas que interactúan entre ellas a diversos niveles y con diversos grados de fuerza que, además, varían dinámicamente conforme las situaciones se presentan.

En el primer caso cae la lógica llamada “difusa” o “borrosa” (en inglés fuzzy logic). La lógica difusa permite que, en el caso de varias alternativas de solución, TODAS sean adecuadas, aunque en diversos grados. En otras instancias se simulan los procesos evolutivos de aprendizaje y nace la llamada Computación Evolutiva (con sus vertientes: las estrategias evolutivas, la programación evolutiva, los sistemas clasificadores evolutivos, etc.) y los procesos cognitivos que se desprenden del análisis reduccionista del pensamiento. En este último caso nacen entonces las llamadas Redes Neuronales Artificiales (con sus variantes de Redes de Perceptrones, Máquinas de Boltzmann, Madaline, Redes de Funciones de Base Radial, las Máquinas de Vectores de Soporte, los Mapas Autoorganizados, las Redes de Cuantización Vectorial Difusa, etc.). Todas estas técnicas y otras análogas han recibido el nombre genérico de “Inteligencia Computacional” (IC). Difieren de la IA tradicional mencionada antes no en sus objetivos sino en la manera de tratar de alcanzarlos. Las técnicas de IC tienen la característica de requerir de cantidades considerables de potencia de cómputo. Nacieron hace relativamente poco tiempo, precisamente, porque anteriormente los costos asociados resultavan prohibitivos. Pero las computadoras modernas son altamente eficientes y de bajo costo.

Continuará…