21 de des. 2012

¿Pueden pensar las máquinas?

Reprodueixo tot seguit un article que em van invitar a escriure des de la Revista Ciencia Rías Baixas, en motiu del centenari del naixament de Turing, i que va aparèixer publicat aquest estiu en el número 12 de la revista.

¿Pueden pensar las máquinas? 


Alan Turing empezó con esta provocativa pregunta uno de sus artículos más famosos, “Computing Machinery and Intelligence”, publicado en 1950 en la revista de filosofía Mind [1]. 

En 2012, cuando se cumple el centenario del nacimiento de este brillante científico [2], y en medio de multitud de actos conmemorativos, su pregunta sigue siendo vigente, continúa abierta y sigue inspirando a miles de investigadores de todo el mundo. 

Alan Turing, considerado unánimemente como uno de los padres de la informática moderna y de la Inteligencia Artificial, nació el 23 de junio de 1912, y durante su corta pero intensa vida contribuyó ampliamente al avance de las matemáticas, la computación y la lógica. 

En este artículo repasaremos las que probablemente sean sus tres contribuciones popularmente más conocidas: la Máquina de Turing, el análisis criptográfico en la Segunda Guerra Mundial, y el famoso Test de Turing; también mencionaremos otra contribución menos conocida, en el área de la biología matemática; y acabaremos abordando brevemente el trágico y súbito final de su carrera, que acabó con un suicidio después de haber sido procesado por ser homosexual. 

La Máquina de Turing 

En 1936, habiendo sido ya nombrado profesor del King’s College, Turing publicó un artículo donde resolvía elegantemente el problema planteado por David Hilbert (un reconocido matemático Alemán) sobre si las matemáticas son decidibles, es decir, si existe algún método bien definido (un algoritmo) que, dada cualquier sentencia matemática, sea capaz de decirnos si esa sentencia es cierta o no. Turing ideó un modelo teórico de computador extremadamente sencillo, la máquina de Turing [3], y demostró que dicha máquina es capaz de resolver cualquier problema matemático que pueda representarse mediante un algoritmo. Después demostró que no había ninguna solución para el problema de decisión, ya que es imposible decidir algorítmicamente si una máquina de Turing dada llegará a pararse o no. 

En esencia, la máquina de Turing es un modelo matemático abstracto que formaliza el concepto de algoritmo. Esta “máquina”, que no tiene existencia física, sino que es una descripción formal, consta de un cabezal lector/escritor y una cinta infinita, donde el cabezal, basándose en una tabla de reglas, puede leer el contenido, borrarlo y escribir un nuevo valor. Esta cinta está dividida en casillas que pueden estar en blanco o tener impreso un número finito de símbolos. Podríamos decir que Turing tuvo una idea precisa de cómo serían los ordenadores modernos, mucho antes de que estos llegaran a construirse (aún faltaban 10 años para el ENIAC), y usó sus avanzadas ideas para determinar dónde están los límites de lo que es calculable por un ordenador. 

El mismo 1936, aunque un poco antes que Turing, y de forma totalmente independiente, Alonzo Church también probó mediante su cálculo lambda que es imposible encontrar un algoritmo que dada una proposición formal, pueda decidir si esta es cierta o falsa. Aún así, la máquina de Turing es mucho más intuitiva y accesible que no el cálculo lambda de Church. 

Descifrando códigos secretos de las máquinas Enigma 

Durante la Segunda Guerra Mundial, Turing trabajó en el centro de criptografía británico de Bletchley Parck, con el objetivo de descifrar los códigos secretos nazis de las máquinas Enigma. Muchos expertos afirman que el trabajo de Turing durante esos años fue crucial y que el descifrado de mensajes acortó un par de años el final de la guerra, salvando probablemente cientos de miles de víctimas. 

 Figura 1. La Bombe de Turing 

La Enigma era una máquina con un mecanismo rotatorio de cifrado que permitía a los nazis cifrar y descifrar mensajes. La máquina ocupaba poco espacio, era fácil de manejar y su cifrado se consideraba inviolable, todo ello razones que extendieron muchísimo su uso. Para romper sus códigos, en 1939 Turing diseñó la Bombe (Figura 1), una máquina electromecánica cuya función era descartar claves candidatas y descubrir algunos de los ajustes que diariamente los alemanes iban cambiando en las máquinas Enigma. 

Los trabajos de Turing durante esos años fueron mantenidos en secreto hasta los años 70, y ni siquiera sus amigos más íntimos llegaron a saber de ellos. 

La Inteligencia Artificial y el Test de Turing 

Su trabajo como criptoanalista en Bletchley Park, permitió a Turing convertirse en 1943 en uno de los padres (junto con Max Newman, Thomas Flowers y otros) de Colossus, la primera computadora programable electrónica digital. 

Turing siguió muy interesado en el desarrollo de computadoras, y a partir del 1950 empezó a tratar el problema de la Inteligencia Artificial. En el artículo “Computing Machinery and Intelligence” [1], mencionado al principio, Turing propuso una prueba (que ha acabado llevando su nombre) para demostrar la existencia de inteligencia en una máquina. 

Pasados 62 años, el Test de Turing sigue siendo uno de los mejores métodos que esgrimen los defensores de la Inteligencia Artificial. La prueba que propuso Turing tiene un enfoque positivista, es decir, si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces ha de ser inteligente. Como es natural, hay diferentes objeciones a ese punto de vista. 

Figura 2. Test de Turing

La prueba que propuso Turing, en resumen, consiste en un juez situado en una habitación, y una máquina y otro ser humano en otras habitaciones (Figura 2). El objetivo del juez es determinar cuál es el ser humano y cuál es la máquina. Para ello puede hacer preguntas y recibir contestaciones por escrito. En teoría si ambos jugadores (persona y máquina) son suficientemente hábiles, el juez no podrá distinguir quién es el ser humano y quién es la máquina [4]. Hasta hoy, no existe ningún ordenador que haya superado un Test de Turing aplicado de forma rigurosa, aunque hay máquinas que se acercan. 

El test ha tenido mucha influencia, no sólo en la informática y las matemáticas, sino también por ejemplo en filosofía. Incluso en la ciencia ficción hay muchas referencias al tema. Un ejemplo es el famoso test Voigt-Kampff que utiliza el agente Deckard en la película Blade Runner para discernir entre personas y replicantes, claramente una variante del Test de Turing. 

Los trabajos de Turing en esta área sentaron las bases de la Inteligencia Artificial clásica (simbólica), pero también de lo que hoy conocemos como Inteligencia Artificial conexionista (subsimbólica). Turing fue un pionero en abordar conceptos como las redes neuronales o la inteligencia de enjambre (Swarm Intelligence), entendida esta como una propiedad emergente de ciertos sistemas complejos. Estas ideas son sorprendentemente vigentes en la investigación en Inteligencia Artificial más puntera. 

Biología matemática 

Turing dedicó sus últimos años de vida a investigar un área bastante diferente, la biología matemática, y sus ecuaciones de reacción-difusión han permitido explicar cosas como los patrones de colores de algunos seres vivos. De hecho, investigadores del King’s College acaban de confirmar experimentalmente una teoría formulada por Turing hace 60 años. El estudio se ha publicado este 2012 en la revista Nature Genetics [5] y demuestra la teoría especulativa de Turing de que la repetición de patrones en los sistemas biológicos es generada por un par de productos químicos llamados morfógenos, que trabajan juntos como activador-inhibidor. Esto permite explicar por ejemplo los patrones que siguen las rayas del tigre o las manchas del leopardo. 

Que la confirmación experimental de su teoría coincida con el año del centenario de su nacimiento, es sin duda un buen homenaje. Además, parece que los resultados van a tener aplicaciones importantes en medicina regenerativa, ya que hay confianza en que esos morfógenos puedan ser utilizados para diferenciar células madre en los tejidos. 

Un final dramático 

Su contribución al desciframiento de los códigos de la máquina Enigma le valió la Medalla del Orden del Imperio Británico, un galardón que tuvo que mantener en absoluto secreto. Pero paradójicamente otros detalles de su vida privada quedaron expuestos públicamente cuando fue condenado por indecencia grave y perversión sexual, simplemente por haber admitido ser homosexual, lo cual era un delito en la Inglaterra de los años 50. Las autoridades le dieron a elegir entre la prisión o la castración química. Turing escogió la segunda opción, que consistía en inyectarse estrógenos, y el tratamiento lo llevó a una profunda depresión, que sumada al rechazo social por la condena, lo llevó finalmente al suicidio a la temprana edad de 41 años. 

Su muerte está rodeada de extrañas circunstancias. La versión oficial es que mordió una manzana que el mismo había envenenado con cianuro. Hay otras teorías que apuntan a accidentes o asesinatos, pero sin ningún fundamento claro. Lo que realmente es imposible, es no preguntarse cuántas contribuciones científicas asombrosas nos habría regalado si no hubiera sido por la intolerancia y los prejuicios de la sociedad en la que le tocó vivir. Sin duda la humanidad perdió demasiado temprano a uno de los científicos más importantes de la Edad Contemporánea. 

Referencias

[1] Alan Turing (1950) “Computing Machinery and Intelligence”, Mind 49: 433-460. 
[2] Página web oficial del centenario de Alan Turing: http://www.turingcentenary.eu/ 
[3] Alan Turing (1937) "On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem", Proceedings of the London Mathematical Society, Series 2, 42.
[4] Oppy, Graham and Dowe, David, "The Turing Test", The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Spring 2011 Edition), Edward N. Zalta (ed.), URL: http://plato.stanford.edu/archives/spr2011/entries/turing-test 
[5] A D Economou, A Ohazama, T Porntaveetus, P T Sharpe, S Kondo, M Albert Basson, A Gritli-Linde, M T Cobourne, J B A Green (2012) 'Periodic stripe formation by a Turing mechanism operating at growth zones in the mammalian palate' Nature Genetics, 44 (3), pp. 348-U163.