Where is the intelligence?. Wo ist die Intelligenz?
En la búsqueda de dispositivos inteligentes se hace siempre el paralelo con el humano. El problema es que no se conoce como lo hace el humano. Hay buena parte de las cuestiones del cerebro que no son conocidas.
Hay cuestiones básicas conocidas. El niño aprende, por medio de sus "sensores" y del cuidado de los padres, de igual manera que ocurre con los animales.
El medio natural es peligroso, lo que nos afecta debe ser detectado de manera eficaz y mantenerlo en la memoria siempre.
Lo que quema, lo que produce asfixia, lo que vulnera el sentido del oído, lo que brilla excesivamente, lo que corta, etc.
El llamado sentido común, es el reconocimiento básico del medio y de las condiciones inalterables del mismo. Si algo cae rígido cae sobre un elemento de cierta dureza, se sabe que a medida que el elemento avanza en su desplazamiento los objetos se acercan y nuestro sensor de visión lo detecta así. A la vez, cuando se produce el choque se produce otro efecto adicional: sonido.
Almacenar esas situaciones básicas permiten tener un panorama de lo que es normal o anormal en el exterior sin tener que hacer pruebas para confirmarlo.
Si algo de lo que expliqué en el ejemplo no se cumple, lo atribuimos a nuestros sentidos , o realmente a un problema interno nuestro, tal vez estar alterados nuestros sentidos, etc. El hecho de copiar lo que tenemos en memoria de esa situación nos permite discriminar.
Mantenernos erguidos y caminar implica todo un problema de ingeniería. Un sistema de control permanentemente verifica la posición, por medio de la visión, también del oído medio. Con esas entradas del exterior, el sistema verifica que las distancias se mantengan constantes. El piso se encontrará a una distancia determinada de los ojos, y el desplazamiento se realiza con movimientos alternados de las piernas.
Ello puede ser analizado y realizado por un robot también.
Ahora si se presenta un problema de diversas soluciones, vemos que sucede.
El problema es mover una pesada carga. Una opción es moverla con fuerza aplicada directamente al elemento.
Si la carga consiste en un prisma de cierto tamaño, al rotarlo se desplazará. Para ello hay que aplicar un momento.
Pero es la única solución? o hay otra que implique menos energía? porque es posible generar trabajos no permitidos si se utilizan otros principios.
Si el humano debe generar un par para rotar el prisma, puede que esté al límite de sus posibilidades.
Igual le pasaría a un robot. Ahora supongamos que el hombre dispone de una palanca. Con ella es posible generar un par mayor y con menos esfuerzo lograr la rotación del prisma. En ese caso el problema tiende a un óptimo, puesto que se obtiene igual resultado con menos energía.
El robot también podría hacerlo, si tuviese grabado ese " algoritmo". Podríamos pensar que no es un logro del cerebro artificial, pero también es cierto que el niño o el hombre ha aprendido la noción de palanca, generalmente porque alguien se lo ha contado. De lo contrario le llevaría un tiempo verificarlo, con los elementos al alcance de su mano. El problema consiste en aplicar la palanca, sin que nadie se lo haya contado. Podría hacerlo el robot también?.
No hay que olvidar que el robot compite con muchos miles de años de evolución , que han sido grabados en el hombre, y trasladados de padre a hijo. En ese sentido, es admisible que al robot le sea suministrado el dato de la existencia de la palanca, y las características de funcionamiento. Entonces si se presenta el problema , atendiendo al mínimo esfuerzo, lo aplicaría. Pero ha ocurrido un agregado de inteligencia? o una aplicación de conocimiento previo.
En ese sentido se generan robots que tienen programas de aprendizaje como niños de dos o tres años, para comenzar a relacionarse con objetos, reconocerlos, poder interactuar con ellos cuando frecuentemente los encuentren en el medio donde se desempeñen.
La clave es que el dispositivo sea capaz de aprender por si mismo, y por medio de su relación con el ambiente, no recibiendo toda la información procesada por el humano. Ello implica programación y una mera repetición de tareas que no provee todas las soluciones a la realidad.
El problema de desplazar una carga pesada, puede requerir cierta información previa para resolverlo con mínima energía.
El análisis físico del problema nos dice que el momento aplicado para rotar el cuerpo es la mejor solución. Si aplicamos una palanca mejor aún.
Pero si un sistema inteligente tendría que buscar la mejor solución, cómo lo haría?
Debería plantearse el problema de usar la menor energía para lograr desplazamiento. Puede aplicar fuerza en sus brazos, y medir resistencia con sus sensores.
Probablemente el dispositivo trate de realizar la primera prueba aplicando una fuerza a cierta distancia del suelo, sobre la pared del prisma. Si la energía requerida es excesiva, tendrá en cuenta el detalle, para probar otra solución. Sucesivas pruebas a distintas alturas le permitirán determinar que a mayor altura la energía requerida es menor ( supongamos un problema que no exceda la capacidad del dispositivo para rotar el prisma).
A mayor altura aplica mayor momento , lo que implica menos fuerza. Si desciende en la aplicación de la fuerza, llega al centro del prisma aumentando cada vez la fuerza requerida. Si el punto de aplicación es menor a la mitad del prisma, ya solamente es posible movimiento por desplazamiento del conjunto, no por rotación. Es el caso de mayor fuerza aplicada, puesto que hay que luchar contra la fuerza de rozamiento.
De esta manera , sin necesidad de hacer el análisis físico matemático del problema de la rotación, el sistema lo resuelve con física directa. Una forma de matemática práctica. Podríamos decir que es una forma "instintiva" de resolver el problema.
La determinación de la rotación desde el punto de vista matemático, sin embargo es algo más complejo. La continua rotación nos muestra dos triángulos que conviven, con un lado en común. Cuando uno aumenta de tamaño el otro disminuye, hasta que la rotación pone el eje del centro de gravedad sobre el punto de rotación. A partír de allí el momento que era opositor a la rotación, se suma a ella, con lo que podríamos asumir que el cuerpo se "auto-rota". Esa conclusión se puede obtener luego de un análisis físico matemático, propio de un humano . Interesante es conocer si un dispositivo es capaz de aprender de esa manera.
Educando al robot
Supongamos que se desea que el robot aprenda a desplazar una carga. El robot cuenta con brazos desplazables, con capacidad de aplicar energía, con visión para determinar su posición, al menos seguir referencias., también puede memorizar eventos.
Se aplica al sistema la consigna que el desplazamiento de la carga se debe hacer con mínima energía. Para ello se explica que la fuerza que determine el desplazamiento, con un menor valor , es la forma más económica desde el punto de vista de la energía. La fuerza la mide en sus sensores. El desplazamiento lo mide respecto a una referencia puesta al lado del prisma a desplazar. La determinación de las pruebas se hace con pequeñas muestras, o sea, no se llega a desplazar la carga, sino que se comienza a hacerlo. De esta manera, se determinan puntos de aplicación de la fuerza sobre el cuerpo, y la sucesiva medición de resultados. Cuando el cuerpo comienza a desplazarse, el sistema lo detecta, basado en la comparación con la referencia. Cada resultado se almacena. Luego se aplica un programa de determinación de un mínimo, de los valores de fuerza aplicados. Al estimar cual es el correcto, el sistema aplicará ese caso hasta desplazar el cuerpo.
De esta manera, se programará al sistema que cuando se solicite igual actividad aplique la solución "óptima" que ha encontrado. No es necesario que vuelva a probar.
Se puede luego suministrar información sobre las características de cada caso que puede presentarse. Hay casos en que el bloque solo puede ser desplazado arrastrándolo, no volteándolo , por su fragilidad. De esta manera se aplican condiciones de restricción a cada caso, que no anulan el conocimiento adquirido, sino que lo encasillan a determinados casos.
Evidentemente el robot requiere mucha memoria para ello. Es posible pensar en recurrir a un banco externo de memoria, donde consultar , para realizar una acción. Es el equivalente a ir a leer un libro sobre un tema que tenemos que resolver en el momento.
En las apariencias no parece un conocimiento espontáneo, pero acaso, no se les enseña a los niños de esa manera? La diferencia radica en la gran capacidad del hombre de memorizar, de procesar diversas situaciones, etc. Pero esas ventajas se pueden compensar en el caso del robot, especialmente cuando se piensa en él para trabajar especializado, no como un ente de conocimiento en permanente crecimiento.
El perceptrón. El pensamiento humano.
Una de las primeras evidencias de la manera en que trabajan las neuronas humanas fue debida a la investigación que derivó en el Perceptrón ( Frank Rosenblatt). Este concepto implica un sistema capaz de aprender a reconocer patrones sencillos.
Las neuronas artificiales realizadas en base a electrónica, por medio de software o hardware directamente, pueden aprender a reconocer patrones por medio de un sistema de aprendizaje en el que se ajustan parámetros de peso que aproximan la solución en cada iteración. El sistema es aplicado en robótica y dispositivos similares. Los robots para atención de humanos, permiten incorporar conocimiento a su memoria, aprendiendo nuevas tareas. Se los debe entrenar, por ejemplo, para hacer un café. Una vez que aprenden la tarea la incorporan a su memoria. En definitiva han aumentado su memoria y capacidades, al haber incorporado nuevas neuronas activadas en el aprendizaje.
El humano aprende de forma similar, con un proceso de ingreso de datos , al sistema de neuronas, un proceso de ajuste, hasta llegar al valor deseado, lo que es representado por alguien que guía al alumno, y finalmente el sistema converge, quedando incorporado el conocimiento.
La característica del humano es su gran capacidad y cantidad de neuronas, al extremo que el mismo cerebro aprende a establecer relaciones, comparar, realizar pensamiento abstracto, captar nuevos conocimientos sin guías como en la niñez. De esta manera aumenta continuamente su cantidad de conexiones neuronales, y su conocimiento.
Lo interesante es que si al robot se le indicase realizar experimentación y verificaciones con conocimientos ya incorporados, tal vez es posible que genere nuevos conocimientos por sí mismo.
En ese momento estaríamos aproximándonos a la consciencia o una forma de ella.
Es interesante indicar que mayor conocimiento o inteligencia aún no es tener consciencia.
Sin embargo, con el conocimiento y técnicas de ciertos robots es posible que una persona de "menor consciencia", pueda ser engañada en una charla, sin poder identificar si habla con un humano o un robot.
http://www.monografias.com/trabajos28/inteligencia-artificial-gestion-empresarial/inteligencia-artificial-gestion-empresarial.shtml
http://noticiasdelaciencia.com/not/9030/robot_aprendiendo_de_su_contacto_con_humanos/
Can Robots Be Programmed to Learn from Their Own Experiences?
http://www.scientificamerican.com/article/robot-learning/
( en edición...)
Where is the intelligence?.
In the search of intelligent devices it is always made the parallel one with the human. The problem is that one doesn't know as makes it the human. There is good part of the questions of the brain that are not known.
There are well-known basic questions. The boy learns, by means of his "sensors" and of the care of the parents, in same way that happens with the animals.
The natural means is dangerous, what affects us has to be detected in an effective way and to always maintain it in the memory.
What burns, what produces asphyxia, what harms the sense of the hearing, what shines excessively, what cuts, etc.
The called common sense, is the basic recognition of the means and of the unalterable conditions of the same one. If something falls rigid it falls on an element of certain hardness, it is known that as the element advances in its displacement the objects they come closer and our sensor of vision detects this way it. At the same time, when the crash takes place another additional effect takes place: sound.
To store those basic situations allows to have a panorama of what is normal or abnormal overseas without having to make tests to confirm it.
If something of what I explained in the example is not completed, we attribute it to our senses, or really to an internal problem our, perhaps is altered our senses, etc. The fact of copying what we have in memory of that situation allows us to discriminate against.
To stay erect and to walk implies an entire engineering problem. A control system permanently verifies the position, by means of the vision, also of the half hearing. With those entrances of the exterior, the system verifies that the distances stay constant. The floor will be at a certain distance of the eyes, and the displacement is carried out with alternate movements of the legs.
It can be analyzed it and also carried out by a robot.
Now if a problem of diverse solutions is presented, we see that it happens.
The problem is to move an element of great weight. An option is to move it with force applied directly to the element.
If the load consists on a prism of certain size, when rotate it will move. For there is it to apply a moment.
But is the only solution? or is there another that implies less energy? because it is possible to generate not allowed works if other principles are used.
If the human should generate a couple to rotate the prism, he can that it is to the limit of his possibilities.
Same it would pass a robot. Now suppose that the man has a lever. With her it is possible to generate a bigger couple and with less effort to achieve the rotation of the prism. In that case the problem spreads to a good one, since equal result is obtained with less energy.
The robot could also make it, if has engraving that "algorithm." We could think that it is not an achievement of the artificial brain, but it is also certain that the boy or the man has learned the lever notion, generally because somebody has counted it to him. Otherwise it would take him a time to verify it, with the elements within reach of their hand. The problem consists on applying the lever, without nobody has counted it to him. Could also make it the robot?.
We should not forget that the robot competes with many thousands of years of evolution that have been recorded in the man, and transferred of father to son. In that sense, it is acceptable that to the robot it is given him the fact of the existence of the lever, and the operation characteristics. Then if the problem is presented, assisting to the minimum effort, it would apply it. But has an intelligence attaché happened? or an application of previous knowledge.
In that sense robots are generated that have learning programs like children of two or three years, to begin to be related with objects, to recognize them, to be able to interact with them when frequently they find them in the means where they act.
The key is that the device is able to learn for if same, and by means of its relationship with the atmosphere, not receiving the whole information processed by the human. It implies it programming and a mere repetition of tasks that it doesn't provide all the solutions to the reality.
The problem of displacing a heavy load, it can require certain previous information to solve it with minimum energy.
The physical analysis of the problem tells us that the applied moment to rotate the body is the best solution. If we apply a lever, better still.
But if an intelligent system would have to look for the best solution, how would it make it?
It should think about the problem of using the smallest energy to achieve displacement. It can apply force in their arms, and to measure resistance with their sensors.
The device probably tries to carry out the first test applying a force at certain distance of the floor, on the wall of the prism. If the required energy is excessive, it will keep in mind the detail, to prove another solution. Successive tests to different heights will allow him to determine that to more height the required energy is smaller (we suppose a problem that doesn't exceed the capacity of the device to rotate the prism).
To more height it applies bigger moment, what implies less force. If it descends in the application of the force, it arrives to the center of the prism increasing every time the required force. If the application point is smaller halfway the prism, it is already only possible movement for displacement of the group, not for rotation. It is the case of more applied force, since it is necessary to fight against the friction force.
This way, without necessity of making the mathematical physical analysis of the problem of the rotation, the system solves it with direct physics. Practical mathematics's form. We could say that it is a "instinctive" form of solving the problem.
The determination of the rotation from the mathematical point of view, however is something more complex. The continuous rotation shows us two triangles that cohabit, with a side in common. When one increases of size the other one it diminishes, until the rotation puts the axis of the center of gravity on the rotation point. Starting from there the moment that was opponent to the rotation, sink to her, with what we could assume that the body broken by itself. That conclusion one can obtain after a mathematical physical analysis, characteristic of a human. Interesting it is to know if a device is able to learn in that way.
Educating the robot
Let us suppose that we want the robot to learn how to displace a load. The robot has moveable arms, with capacity of applying energy, with vision to determine his position, at least to follow references., it can also memorize events.
It is applied to the system the watchword that the displacement of the load should be made with minimum energy. For it is explained to it that the force that determines the displacement, with a drop in value, is the most economic form from the point of view of the energy. The force measures it in its sensors. The displacement measures it regarding an on reference beside the prism to displace. The determination of the tests is made with small samples, that is to say, you doesn't end up displacing the load, but rather you begins to make it. This way, points of application of the force are determined on the body, and the successive mensuration of results. When the body begins to move, the system detects it, based on the comparison with the reference. Each result is stored. Then a program of determination of a minimum is applied, of the applied securities of force. When estimating which is the correct one, the system it will apply that case until displacing the body.
This way, it will be programmed to the system in a such way that when same activity is requested it applies the "good" solution that has found. It is not necessary that it proves again.
You then can give information on the characteristics of each case that it can be presented. There are cases in that the alone block can be displaced dragging it, not turning it, for its fragility. This way restriction conditions are applied to each case that don't annul the acquired knowledge, but rather they classify it to certain cases.
Evidently the robot requires a lot of memory for it. It is possible to think of appealing by heart to an external bank, where to consult, to carry out an action. It is the equivalent one go to read a book on a topic that we have to solve in the moment.
In the appearances a spontaneous knowledge doesn't seem, but maybe, are not they taught to the children in that way? The difference resides in the great capacity of the man to memorize, of processing diverse situations, etc. But those advantages can be compensated in the case of the robot, especially when one thinks of him to work specialized, and not so that it is an entity of knowledge in permanent growth.
The perceptrón. The human thought.
One of the first evidences in the way in that the human neurons work was due to the investigation that derived in the Perceptrón (Frank Rosenblatt). This concept implies a system able to learn how to recognize simple patterns.
The artificial neurons carried out based on electronic, by means of software or hardware directly, they can learn how to recognize patterns by means of a learning system in that parameters of weight are adjusted which approach the solution in each iteration. The system is applied in robotics and similar devices. The robots for attention of human, allow to incorporate knowledge to their memory, learning new tasks. You need to train them, for example, to make a coffee. Once they learn the task they incorporate it to their memory. In definitive they have increased their memory and capacities, when incorporating new neurons activated in the learning.
The human learns in a similar way, with a process of entrance of data, to the system of neurons, an adjustment process, until arriving to the wanted value, what is represented by somebody that guides the student, and finally the system converges, being incorporate the knowledge.
The human's characteristic is its great capacity and quantity of neurons, to the end that the same brain learns how to establish relationships, to compare, to carry out abstract thought, to capture new knowledge without guides like in the childhood. This way it increases their quantity of connections neuronales, and their knowledge continually.
The interesting thing is that if to the robot is indicated to already carry out experimentation and verifications with knowledge incorporate, perhaps it is possible that it generates new knowledge for itself.
In that moment we would be approaching to the conscience or a form of her.
It is interesting to indicate that bigger knowledge or intelligence is not still to have conscience.
However, with the knowledge and technical of certain robots it is possible that a person of smaller conscience", it can be deceived in a chat, without being able to identify if speaks with a human or a robot.
References.
http://www.monografias.com/trabajos28/inteligencia-artificial-gestion-empresarial/inteligencia-artificial-gestion-empresarial.shtml
http://noticiasdelaciencia.com/not/9030/robot_aprendiendo_de_su_contacto_con_humanos/
Can Robots Be Programmed to Learn from Their Own Experiences?
http://www.scientificamerican.com/article/robot-learning/
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