Luis, totalmente de acuerdo con la parte final del post, el saber "vender" tu investigación también es una parte fundamental. Por otro lado, el tema de la expresión de emociones es particularmente interesante, porque una de las grandes barreras de la interacción hombre-máquina es la falta de esa transmisión de emociones que, en muchos casos, dificulta la comunicación.

Sobre Tecnologia » Kobian, robot que es capaz de expresar emociones

Luís, estoy contigo sobre todo en el último comentario del post, acerca de la operación de marketing. Efectivamente, si yo fuera un inversor me preguntaría por qué vienen a presentarme un proyecto de AI unos 35 científicos e ingenieros. ¿Por qué no viene el robot sólo? ¿o al menos por qué no está presente en las reuniones? Así, si es un robot emocional, podría comprobar que efecto le producen mis posibles decisiones acerca del proyecto. Y digo esto por dos razones. La primera y menos importante, es por haber tenido alguna experiencia que resultaría largo de explicar en proyectos de AI. Experiencia que me ha llevado a pensar que los proyectos de AI en algunos puntos, más que un proceso inteligente, lo que conoce es un proceso de listos. Y la segunda de las razones, y por animar el debate, es la siguiente ¿cabe esperar algún método o procedimiento de evaluación de proyectos de AI puramente científico-tecnológico? ¿La interacción en este método sería hombre-hombre; máquina-hombre; máquina-máquina? Pensad que en el segundo de los supuestos, dependería mucho quién defiende el proyecto, y quién es el que se persigue que se implique. Perdonad la beligerancia de este comentario, pero todo sea por animar el debate acerca de la AI.

"Experiencia que me ha llevado a pensar que los proyectos de AI en algunos puntos, más que un proceso inteligente, lo que conoce es un proceso de listos" => Gran frase, VValdes ;)

Con respecto a lo de la evaluación, ¿te refieres a un planteamiento similar al del test de Turing que es máquina vs. hombre?

Dificil comentario VValdes, pero muy interesante el planteamiento. Desde luego la mejor manera de evaluar (en ciertos aspectos) es servirse del binario "o está bien o no lo está". Desde hace tiempo los exámenes tipo test son una muestra de ello pues son capaces de dar una nota sin sesgos subjetivos (si están bien planteados).
Lo que propones (si no me equivoco) es un algoritmo/autómata/máquina capaz de evaluar una AI como comenta Cortizo algo parecido al test de Turing. Lo primero que habría que hacer es plantear QUE se va a evaluar que no es nada facil... El COMO dependería de la AI lo que encarecería notablemente el algoritmo... Me parece que hay demasiadas variables a tener en cuenta dependiendo del tipo de AI que fuera y estas sería probablemente introducidas por un ser humano por lo que habría un error subjetivo perdiendo la objetividad... La idea sería limitar el ámbito y el alcance del problema a resolver y crear un evaluador específico para este problema. Lo ideal sería máquina-máquina y mezclandolo con el comentario de Cortizo sería enfrentar dos máquinas al test de Turing, ambas evaluan a la otra y una tercera evalúa a las dos. Y luego tendrían que obtener el positivo del evaluador y oponente para ser APTAS. Una idea interesante para un concurso de AI, solo tendríamos que limitar el problema y crear el evaluador, esperar a que se cerrara el plazo, probar las AI y mirar los resultados... ¿Quien pone la pasta para el premio? ;)

Jose Carlos y Luís Ignacio, gracias por vuestras observaciones. Eso en primer lugar.

Efectivamente, Jose Carlos, el tema sería algo así del estilo test de Turing, pero mucho más depurado. Esto en el caso de evaluación máquina-máquina. El tema de evaluación de máquina por hombre creo que es lo primero que vendrá (y que está). ¿Os imaginais si algún día llega el caso inverso?

Luís Ignacio, me apunto a lo del concurso, pero lamentablemente, yo no soy el de la pasta (ya estaría bien encontrar alguien que lo hicera, me apunto al congreso y a las iniciativas que se pudieran desarrollar al respecto). En mi caso, sólo puedo aportar modestas ideas.

Pero podemos comenzar a especular sobre qué forma y con qué criterios podría desarrollarse un algoritmo evaluador. Veamos. Soy aficionado al ajedrez, y el hecho de que los ordenadores jueguen y jueguen tan bien, me sigue alucinando. A veces, he realizado esta prueba, y me gustaría si alguien la ha realizado también, que ponga un post, por favor: Enfrentar en partidas distintos programas de ajedrez. Y he llegado a la conclusión que cuando los niveles con los que se enfrentan son el mismo o muy, muy similares, muchas veces el resultado acaba en tablas.

Me atrevo a plantear la siguiente hipótesis. Y es una hipótesis muy fuerte: en Algoritmos evaluadores de AI tipo Turing, si el nivel de los algoritmos que se enfrentan es el mismo, acabarían acabando hablando siempre de lo mismo. Es decir, cabe suponerse que cuando los automatas inteligentes intervienen entre sí, si el nivel de procesamiento (profundidad) es similar o el mismo, se llega siempre a una situación de equilibrio.

Tiene que darse una característica diferencial entre ambos algoritmos, que los aleje de la situación de equilibrio y entonces, primeros lo humanos y luego, esto también lo podemos algoritmizar, evaluar.

Por ejemplo, un algoritmo que sometiera a prueba a otro y que fuera en ese dominio (p.ej. procesamiento de lenguaje natural) el examinador mucho más superior que el examinando, podría descubrirse al final que este último no sólo acaba aprendiendo del primero, sino que además utiliza aquello que aprende. ¡Caray! Yo creo que sería un buen algoritmo. Pero este planteamiento sería válido para un dominio más gris y aburrido, por ejemplo, un sistema de gestión inteligente del tráfico en una gran ciudad. Todo dependería en qué términos se planteara la prueba, si en esta prueba cabría esperar que el más torpe en caso de necesidad activara sistemas de búsqueda o de preguntas para salir de sus apuros (en este caso sería su examinador el que se la diera). Sería no cabe duda un buen algoritmo también.

Pero ¿por qué no reemplazar el algoritmo que sometemos a prueba por el otro que es netamente superior? Bueno, este tema ya da mucho de si, y el mundo del post se queda corto. Si quereis habilitamos otro ámbito para la charla y el intercambio. Pero por rematar, yo no estaría de acuerdo con reemplazar, pues lo que caracteriza al algoritmo examinador sea en un ámbito de la AI u otro (lenguaje natural o gestión del tráfico), es su capacidad de "transmitir conocimiento" y evaluar en su entorno el impacto del "conocimiento transmitido". Vaya, aparece otro concepto nada pacífico: conocimiento. Como veis, la cosa se desparrama.

Y ya para terminar, y es una pregunta que lanzo y ya retomaremos: ¿cabría pensar en un algoritmo que examinara y que fuera más "torpe" que aquel al que examina? Recordemos que en el resultado de la calificación no intervienen humanos (ni "listos" - gracias Jose Carlos por tu apreciación) , y es algo totalmente algoritmizable.

Esta última cuestión es por ahondar en algo que doy por sentado, y creo que he arriesgado mucho en ello: en el caso de confrontar AI, si el nivel es equivalente, se llega a un equilibrio "algorítimico" en el que no se produce conocimiento. Del término "conocimiento" (knowledge), su gestión y qué concepto (a veces con un uso tan comercial y tan manido) tengo acerca de él, podemos hablar otro día.

Perdonad la extensión, gracias por vuestra amabilidad, y hasta otro post (u otro ámbito más apropiado para tal desparrame).
Saludos cordiales.

VValdes, el día que nos veamos vamos a necesitar varias horas para conversar, tenemos muchos temas pendientes :)

Con respecto a lo que comentas, para mi el hecho de que una máquina evalúe a otra máquina es realmente complejo, sobre todo teniendo en cuenta que las máquinas, a día de hoy, son capaces de valorar aspectos más cuantitativos que cualitativos, por ello las evaluaciones por parte de humanos son muy importantes, porque somos capaces de discernir mejor los aspectos cualitativos. Por ejemplo, en el caso del Test de Turing, un humano puede aportar giros de conversación de calidad, o someter a prueba a la máquina.

El caso que comentas, el del ajedrez, resulta un buen ejemplo, ya que muchas veces un humano con un nivel de ajedrez incluso inferior al de la máquina, puede lograr ganar, ya no porque evalúe más movimientos, o porque sus movimientos sean mejores, si no porque es capaz de plantear alternativas que la máquina ni siquiera evalúa por descartarlas tras un análisis cuantitativo.

La verdad que en el tema del ajedrez computacional tampoco soy un experto, pero me gusta bastante, de hecho en mi proyecto fin de carrera (que ya queda muy atrás en el tiempo, pero me sigue gustando recordarlo), desarrollé un algoritmo capaz de jugar al ajedrez utilizando conocimiento cualitativo en lugar de realizar búsquedas, y los resultados fueron bastante sorpredentes.

Lo dicho, un placer conversar siempre contigo, aportas enfoques muy interesantes ;)

Ya me lo veo venir, Manole-T, el robot español que cuenta chistes y habla de la prensa del corazón.
No es muy Artificialmente Inteligente, pero es muy 'salao' y 'dicharachero'.

Eso sí que lo sacarían en todos los telediarios. Es más, es posible que Manole-T acabara presentando su propio programa en la Sexta.