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Benchmarking de inteligencia informática

Hola otra vez. Te escribe Simón Sánchez y hoy te voy a hablar sobre Benchmarking de inteligencia informática

A principios de este verano, la Universidad de Reading del Reino Unido celebró un concurso en memoria de Alan Turing. Turing, conocido como el padre de la inteligencia artificial, estimó que las computadoras serían capaces de mantener conversaciones con humanos hasta cierto punto para el año 2000. Más de una década después del nuevo milenio, ningún sistema ha pasado con éxito la prueba de Turing sobre inteligencia artificial. Eso podría cambiar en un futuro cercano, ya que un equipo casi logró la hazaña en junio. The Telegraph publicó un artículo sobre el próximo golpe.

Alan Turing creía que si una computadora pudiera pasar por humana en una conversación, se la llamaría inteligente. Su prueba, originalmente titulada «El juego de la imitación», tenía un límite de tiempo de cinco minutos y requería que el sistema engañara al menos al 30 por ciento de los humanos con los que hablaba.

Durante el “Maratón de prueba de Turing” de la universidad, un programa estuvo muy cerca de aprobar el examen de matemáticas. Llamada «Eugene», la aplicación emulaba a un niño de 13 años a través de una interfaz de chat y engañaba al 29,2% de los humanos con los que interactuaba.

Los programas como Eugene requieren habilidades avanzadas de procesamiento del lenguaje. Sin esta funcionalidad, las aplicaciones no podrían comprender el contexto de un mensaje y crear una respuesta adecuada. Es esta misma capacidad la que ha llevado a la popularidad a la supercomputadora Watson de IBM.

Watson demostró su habilidad para entender palabras en contexto cuando compite en Jeopardy. Combine esta funcionalidad con una enorme base de conocimientos y el sistema hizo que el campeón de todos los tiempos de Jeopardy, Ken Jennings, fuera un trabajo rápido.

Por supuesto, IBM no pasó todo ese tiempo y capital construyendo un programa de juegos espectacular. Watson encontró un hogar en la industria médica, ayudando a profesionales de Sloan Kettering, WellPoint y otras instituciones. A medida que el sistema adquiere más datos médicos, sus algoritmos de aprendizaje automático deberían volverse más precisos para brindar atención a los pacientes.

El estilo de aprendizaje de Watson es similar al de los humanos: cuando las personas reciben nuevos aportes; normalmente lo guardan en la memoria y aprenden a reaccionar de forma adecuada en el futuro. En este caso, sin embargo, los usuarios de Watson comprenden que se están comunicando con una computadora, lo que automáticamente la descalifica de la prueba de Turing.

En última instancia, para que una computadora pase la prueba de Turing, no necesita encapsular la comprensión y la inteligencia humanas, sino solo simularlas o, en otras palabras, convertirse en un mentiroso eficiente. Por supuesto, puede que no sea tan diferente de un humano después de todo.

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