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Publicado el 21 de noviembre de 2016 Actualizado el 24 de noviembre de 2022

Evaluar la relevancia de la información: un reto de sensibilidad para la inteligencia artificial

Medir la sorpresa

La inteligencia artificial pretende dar respuestas cercanas a las que daría un humano si estuviera dotado de memoria y capacidad de cálculo extraordinaria.

Además de la fuerza bruta de los potentes procesadores, esto requiere una consideración afinada del contexto y los aspectos emocionales, para identificar la información que puede ser relevante para el individuo que la recibe.

La prueba Türing: la máquina detrás de la puerta

"La inteligencia artificial (IA) es una máquina que es capaz de dar a un observador la impresión de inteligencia humana", dice Michele SEBAG en un vídeo introductorio muy interesante de Sam-Network.

Nos recuerda el principio de la prueba Türing. El matemático imaginó en 1950 una prueba de imitación. Una persona está en una habitación y se comunica con otras dos. En una habitación hay una máquina, en la otra un ser humano. Nuestra persona hace preguntas a X o Y, sin saber cuál es el humano. Si al final de su serie de preguntas no puede determinar cuál es el humano, entonces la máquina puede considerarse "inteligente". El novelista Arthur C. Clarke fue el primero en utilizar y popularizar el término "prueba Türing". Más de 60 años después, el reto de esta prueba sigue fascinando.

Ashok GOEL es profesor de inteligencia artificial. Parte de sus cursos se imparten en formato e-learning. Probablemente pensó en el test de Türing cuando añadió a Jill Watson, una herramienta de inteligencia artificial, al equipo de tutores encargados de acompañar a sus alumnos. No se lo dijo a los alumnos, por lo que recibieron respuestas en los foros de un tutor digital y de tutores humanos. La máquina arrancó con algunas respuestas torpes. Poco a poco, fue aprendiendo de las correcciones realizadas por sus colegas humanos, y de la memoria de todas las respuestas anteriores en los foros.

Al final del trimestre, sus respuestas superaban el 97% de aciertos en las preguntas rutinarias. Watson se utiliza ahora en otros entornos, como la formación de estudiantes de medicina de tercer año en Italia.

Comprender lo implícito

La lógica y el cálculo no son suficientes para dar una sensación de inteligencia. También hay que ser inteligente, tener en cuenta la situación y entender el significado de las frases. Michele SEBAG explica que la lógica llevaría a una máquina a la que se le preguntara "¿tiene usted tiempo?" a responder simplemente "sí"... Pero una máquina inteligente reaccionará dando el tiempo... Uno piensa en el"mestizo" de Ulises, y en las diferentes formas de inteligencia puestas de manifiesto por Howard GARDNER.

La humanidad quedó impresionada y conmovida por la victoria de Deep Blue en 1997 contra Kasparov. Las cuatro victorias de cinco partidos del robot Alphago contra Lee SEDOL también fueron un hito en 2016.

Sin embargo, Michele SEBAG nos dice que lo que nos parece complejo e impresionante, como estas victorias, es más fácil de lograr que una combinación de tareas que requieren la movilización de varias formas de inteligencia. Entablar un debate informal coherente es probablemente mucho más complejo.

Shannon: medir la cantidad de información

Matemático bastante discreto nacido en Michigan, Claude SHANNON no dejó su huella en la memoria como otros científicos del siglo XX. Sin embargo, sus investigaciones han dejado huella en el mundo de las telecomunicaciones, la informática, el procesamiento de imágenes y la inteligencia artificial.

Claude SHANNON habría cumplido 100 años este año, y el Museo de Artes y Oficios de París le dedicará una exposición a partir de mediados de diciembre de 2016.

Claude SHANNON utiliza las probabilidades para cuantificar la información. Cuanto más probable es un dato, menos información lleva. Si eres un aficionado a los crucigramas y sabes que una palabra termina en "e"... no sabes mucho. Si sabes que empieza por "y"... tienes buena información.

Cuanto más sepamos lo que va a decir, menos nos sorprenderá... menos información proporcionará. Por otro lado, lo inesperado, en este modelo, aporta información.

Por lo tanto, Claude SHANNON traducirá la información en función de la probabilidad de la información proporcionada (P).

shannon : quantifier l'information

En su discurso con motivo del centenario de Claude SHANNON en el Instituto Henri Poincaré, Jean-Louis DESSALLES nos da algunos ejemplos. Que un hombre muerda a un perro es una acción improbable y, por tanto, es una información. Una princesa víctima de un accidente es más rara que un anónimo... Otro ejemplo es la ley de"muertes por kilómetro", bien conocida por los periodistas. Una muerte a menos de un kilómetro de mi casa es una noticia. Si ahora está a cien kilómetros de distancia, hará falta más para que me detenga y considere la información.

La cantidad de información no es relevante

La probabilidad puede utilizarse ciertamente para medir la cantidad de información en un marco técnico. Pero no dice nada sobre la relevancia de esta información. La teoría de la simplicidad de Jean-Louis DESSALLES intenta definir la relevancia.

Señala que para la persona que recibe la información.... no es simplemente una cuestión de probabilidad. Para un estadístico, es muy probable que dos alumnos de una clase de 30 estudiantes nazcan el mismo día. Y sin embargo, cuando se descubre, los miembros del grupo lo perciben como una rara coincidencia. La relevancia tiene más que ver con la probabilidad percibida de un evento que con la probabilidad real. El propio SHANNON dice que lo que hace la información es la sorpresa.

Si tengo un accidente de tráfico con una de las mayores estrellas de cine del mundo, es una información lo suficientemente importante como para que se lo cuente a todos mis amigos... Pero es poco probable que la estrella hable tanto de ello a su alrededor.

La fórmula de Claude SHANNON no tiene en cuenta el significado y, por tanto, la semántica de los mensajes y, por lo tanto, no da cuenta de nuestro mayor o menor interés por la información.

Por último, Jean-Louis DESSALLES ironiza sobre el hecho de que a veces, en el ámbito educativo, el profesor cree que transmite información, pero sus alumnos sólo perciben ruido. Lo que es información para unos no lo es para otros.

Claude Shannon - exceptions

Compresión de la información

La información nos llega de una forma que a menudo contiene redundancias. Estas redundancias son esenciales en un entorno en el que el mensaje puede degradarse, o cuando los humanos se comunican entre sí, con una capacidad de atención media... Rich COCHRANE explica la compresión utilizando el pictograma de la casa, un gran clásico de la iconografía informática. Cuanto más se pueda comprimir un mensaje o una imagen sin pérdida de calidad, menos información contiene y menos compleja es su descripción.

La compresión permite un procesamiento más rápido de la información. También evita que nuestros discos duros se llenen con todas nuestras fotos y películas demasiado rápido. ¿Pero qué tiene que ver esto con la inteligencia artificial?

Pertinencia y compresión

Jean-Louis DESSALLES nos invita a imaginar que el sorteo de la lotería da el resultado 1, 2, 3, 4, 5 y 6. A priori, este resultado no es más improbable que 4, 42, 45, 8, 23, 36. ¡Pero intuitivamente, los jugadores tienen la sensación de que estos resultados nunca caerán! Cédric VILLANI indica en el vídeo que un estanquero incluso se negó a grabar esta parrilla, alegando que "¡no se juega para perder!

El día que estos seis números caigan en un resultado de la lotería nacional, incluso la gente que nunca ha jugado hablará de ello como un fenómeno extraordinario, excepto los estadísticos que tratarán de explicar que esta combinación no tenía menos probabilidades de caer que cualquier otra.

Basándose en otras teorías matemáticas, define lo inesperado como la diferencia entre la complejidad causal, dada por la fórmula de Shannon, y la complejidad descriptiva. Obtener 1-2-3-4-5-6 en un sorteo de lotería tiene una alta complejidad causal: es casi imposible de reproducir, pero una baja complejidad descriptiva. El encuentro con una estrella en un accidente de tráfico es el resultado de complejas cadenas causales, pero se cuenta muy rápidamente. La complejidad de la descripción es baja.

¿Y la emoción?

La teoría de la simplicidad que propone definir la relevancia como el desfase entre la complejidad para producir el evento y la complejidad de la descripción no lo resuelve todo. En la mayoría de los acontecimientos de la vida, especialmente los que nos interesan, es imposible calcular las probabilidades de que se produzca un evento. Otros elementos, como la emoción ligada a un acontecimiento, son difíciles de cuantificar.

Morgane Tual nos recuerda que los mecanismos de la emoción siguen siendo un misterio en el ser humano. Las máquinas, en cambio, no sienten emociones. Y si lo hicieran, no lo sentirían de la misma manera que un ser humano.

Por otro lado, es posible y útil simular los comportamientos, los mecanismos no verbales, como la inflexión de la voz, que manifiestan las emociones. El peso que un humano atribuye a una información no será el mismo según la emoción del interlocutor, y en particular sus expresiones de interés en el problema que estoy presentando...

Además, al reproducir los mecanismos de la emoción, la máquina se vuelve capaz de producir emociones en el propio usuario...

emotions et intelligence artificielle

Dar al usuario la impresión de estar tratando con una inteligencia humana requiere la manipulación de complejos algoritmos y sofisticadas interfaces.

Los mecanismos del pensamiento humano son todavía poco conocidos, y las máquinas no utilizan los mismos mecanismos. Sin embargo, los avances son considerables. Todos los campos que creemos reservados a los humanos (creatividad, emoción, pensamiento complejo, etc.) son retos para los desarrolladores. Y se nos informa regularmente de las "victorias" de la inteligencia artificial y se nos invita regularmente a debatir las preguntas "¿qué le queda al hombre?", y "¿qué civilización estamos preparando?


Ilustraciones: Frédéric Duriez

Recursos

Sam-Network De la inteligencia artificial a la inteligencia humana entrevista realizada en 2013, consultada el 19 de noviembre de 2016
https://www.sam-network.org/video/de-l-intelligence-humaine-a-l-intelligence-artificielle

H+ "La IA del MIT pasa la prueba de Türing"
https://humanoides.fr/mit-test-de-turing/*

La Reppublica Jaime D'ALESSANDRO "Intelligenza artificiale, "Watson" di IBM insegna in ospedale" - 14 de noviembre de 2016
http://www.repubblica.it/salute/2016/11/14/news/se_watson_della_ibm_comincia_a_fare_la_il_professore-152015817

Jean-Louis DESSALLES - intervención para el Instituto Henri Poincaré Teoría de la información: nuevas fronteras - octubre de 2016
https://youtu.be/fkj5gIobpbg?list=PL9kd4mpdvWcDMCJ-SP72HV6Bme6CSqk_k

Musée des arts et métiers - Página web de la exposición Shannon 100 consultada el 19 de noviembre de 2016
http://shannon100.com/index.php/exposition/

Blog de investigación de Mines Telecom Teoría de la simplicidad: enseñanza de la relevancia de las IAs con fecha 28 de octubre de 2016, consultado el 19 de noviembre de 2016
https://blogrecherche.wp.mines-telecom.fr/2016/10/28/theorie-simplicite/

Le Monde - Morgane TUAL "Inteligencia artificial: ¿puede una máquina sentir emociones?" - publicado el 12 de octubre de 2015, consultado el 19 de noviembre de 2016
http://www.lemonde.fr/pixels/article/2015/10/12/intelligence-artificielle-une-machine-peut-elle-ressentir-de-l-emotion_4787837_4408996.html


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