Locutor: Profesor Chapa, a lo largo de mi investigación he encontrado diversas fuentes que citan aspectos muy variados para definir a la Inteligencia Artificial y a las Redes Neuronales, ¿Cuál es su concepto de la Inteligencia Artificial y de las Redes Neuronales? Dr. Sergio Víctor Chapa Vergara: Las Redes Neuronales se constituyeron inicialmente como una simulación abstracta de los sistemas nerviosos biológicos formados por un conjunto de unidades, lo que conocemos como neuronas y que para los adentrados en este tema preferimos denominar nodos, los cuales están conectados unos con otros. Las conexiones de estos nodos, se asemejan a las dendritas y axones de los sistemas nerviosos biológicos, teniendo una capacidad compleja y de alcances geométricos en lo que se refiere a sinapsis y número de conexiones que pueden darse entre neuronas.  El primer modelo de Redes Neuronales fue construido por Warren McCulloch y Pitts a inicios de los 40`s, este modelo se caracteriza básicamente por ser binario, donde cada neurona tiene un escalón. Finalmente acota que las Redes Neuronales pueden clasificarse en modelos de tipo biológico y tipo dirigido a la aplicación de acuerdo a su similitud con la realidad biológica que engloban:

La Inteligencia Artificial por su parte, efectivamente como mencionas hay cientos de acepciones, tan validas unas como otras, sin embargo para ser precisos e incluir las propiedades que deben contener toda conceptualización, te diré, que La Inteligencia Artificial es una rama de la Computación, que tiene como fin la creación de inteligencia (de un nivel variable en el que no detallaremos para no hacer este concepto un tratado entero sobre la IA), este fin se lleva a cabo, por medio de diferentes métodos computacionales, electrónicos, lógicos y de integración de sistemas o programas, y que debe tener por resultado la resolución de problemas que le conlleven alguna utilidad y beneficio a la humanidad.

Locutor: ¿De qué forma, para usted, estas dos áreas están interrelacionadas (La IA y las RN), o en qué forma no lo están? Dr. Sergio Víctor Chapa Vergara: Indiscutiblemente hay una relación muy estrecha entre estas dos áreas, desde mi particular punto de vista quisiera marcar que las considero a ambas como ramas de la computación independientes que si bien al integrarse potencializan los alcances que se pueden lograr, no dependen totalmente una de otra para desarrollarse. La relación más importante que presentan es que las Redes Neuronales para su implementación a nivel de hardware requieren de los avances que se adaptan y generan en el campo general de la Inteligencia Artificial.

Locutor: Profesor Chapa, usted, ¿cuáles considera que son los puntos fuertes y débiles que tiene el programa de estudios en lo concerniente a las Redes Neuronales y a la Inteligencia Artificial?

Dr. Sergio Víctor Chapa Vergara: Para hablarte de las fortalezas prefiero por comenzar a discutir los puntos débiles que se quedan de manifiesto en la impartición del área que te interesa … Si bien nuestros planes de estudios son actualizados aparentemente de forma periódica, los recursos editoriales con los que se disponen en el área son limitados, mucha de la bibliografía simplemente en la materia principal, que es Inteligencia Artificial, tiene un periodo de cuando fueron escritos las publicaciones que esta en promedio en el año 1995, lo cual sobra decir que es una antigüedad inaceptable para cualquier área de la computación, ya no digamos de algo de tecnología tan dinámica como los Sistemas Expertos, la Inteligencia Artificial, Las Redes Neuronales Artificiales.

Otra problemática a la que nos enfrentamos los docentes es que el material contemporáneo de divulgación científica en esta área es publicado por las potencias asiáticas, siendo dependientes en un relativo nivel del interés de nuestros vecinos occidentales respecto a la difusión en material en idioma ingles.

Esta situación afecta de una manera puntualizada a los alumnos de las Maestrías impartidas aquí en la institución, debido a que la mayoría domina entre 1 y 2 idiomas y rara vez uno de ellos es un idioma como el japonés, el coreano o el chino, que son los principales respecto a las publicaciones que se editan en esta área de la computación.  Una vez marcado este punto, te puedo comentar que el CINVESTAV tiene mecanismos de selección de estudiantes muy rigurosos, del mismo modo nuestros diversos centros son solicitados por alumnos de toda Latinoamérica, por lo cual el nivel de los alumnos que tenemos, vamos, el material humano con el que los docentes contamos para moldear, es de primer nivel, como te mencione respecto a las Redes Neuronales, hay un campo que esta enfocado a la parte del desarrollo, la puesta en marcha de aplicaciones, en este rubro, lamento decirte que desde mi perspectiva si bien tenemos elementos para trabajar, son insuficientes (hablando de presupuestos de investigación, así como de la falta de necesidad industrial de alternativas a los pocos productos que aplican la IA y que son usados por las industrias o empresas nacionales).  Sin embargo, hay un punto esencial en el que no sólo podemos tener ventajas sino en el que contamos con elementos que avalan la formación de nuestros alumnos, la IA así como tiene un área de aplicación y utilidad, tiene una gran área teórica, la cual se encarga de establecer axiomas, teoremas, y líneas de trabajo, para facilitar a los sistemas inteligentes el aprendizaje, la velocidad de sinapsis en sus procesos, así como la mejor distribución y relación neuronal existente en los esquemas de procesamiento y transferencia de datos en las Redes Neuronales.

Y el plan de estudios que tenemos permite una flexibilidad en cuanto a la forma de la enseñanza de la materia, enfocando la evaluación de la misma hacia el avance o las propuestas realizadas en el ciclo académico por los equipos de trabajo integrados por los alumnos.  Referente a esta área tenemos una cantidad considerable de publicaciones no solo de los investigadores sino de alumnos en revistas internacionales.

Locutor: ¿Para usted que cree que sea mas importante en la Impartición del programa académico de la Maestría, las Redes Neuronales, o la Inteligencia Artificial?

Dr. Sergio Víctor Chapa Vergara: Como te mencionaba, creo que aunque ambas ramas están interconectadas, son lo suficientemente independientes como para ser impartidas de forma separada.  Por mi parte yo considero que el ámbito de la IA es muy amplio, y que podemos ofrecerles a los alumnos un aprendizaje mas profundo y útil si enseñamos un enfoque mas marcado sobre las Redes Neuronales, creo que esta materia podría formar parte del esquema básico de materias de la Maestría y que la materia de IA podría bien estar contenida como materia complementaria.

Locutor: Profesor Chapa, ¿Qué cambios consideraría necesarios para el plan de estudios de esta área del conocimiento, que beneficiaran de un modo considerable a los estudiantes de la Maestría? Dr. Sergio Víctor Chapa Vergara: Deben de adoptarse más materias optativas relacionadas con la Inteligencia Artificial, como son Sistemas Expertos, y Computación Evolutiva.  Se debe pedir como un requisito para ingreso a la Maestría, de una carta compromiso, para que el alumno tome un curso intensivo de algún idioma estipulado por un comité de selección conforme al enfoque de la investigación presentada como requisito que manifiestan los lineamientos para el ingreso al posgrado en el CINVESTAV. Cambios más allá de estos, serían por el momento inviables, ya que están basados en el presupuesto con el que se cuenta, y tomando en cuneta las modificaciones y estadísticas de la varianza numérica que tenemos para nuestros proyectos, sería errado de mi parte el señalar mas modificaciones, si no hay una base sólida para ejercer las modificaciones pertinentes.

Locutor: Profesor Chapa, ¿Qué aplicaciones pueden desarrollar actualmente los especialistas en las Redes Neuronales egresados del CINVESTAV desde el enfoque de la IA, en nuestro país?

Dr. Sergio Víctor Chapa Vergara:

En el CINVESTAV en el area de Ciencias de la Computación se han desarrollado proyectos vinculados con el sector productivo e industrial, entre las principales aplicaciones que se han implementado están: Desarrollo de sistemas de bases de datos inteligentes, los cuales tienen aplicaciones en bancos, hospitales y registros como padrones electorales o bases de datos empresariales, estas bases de datos inteligentes, “aprenden” a través de las continuas iteraciones de búsqueda de registros a identificar patrones similares de búsqueda, búsquedas más comunes, y estructuras de relaciones dentro de las búsquedas, lo cual genera tiempos de búsqueda menores, búsquedas mas optimizadas y precisas y un menor entrenamiento para las personas que hacen uso de la base de datos, que se traduce en menores gatos para la empresa o industria y mejor rendimiento y optimización de procesos. 

Implementación de redes neuronales para identificar patrones en las afecciones mentales de los seres humanos, esta implementación se ha llevado a través de proyectos multidisciplinarios que también abarcan ciencias como medicina y biología.

Esta aplicación es muy importante debido a que una gran cantidad de enfermedades o padecimientos mentales, tienen la problemática de que son difícilmente detectables en fases iniciales donde los tratamientos son más efectivo, de este modo se han podido identificar elementos que son constantes en algunas patologías, lo cual permitirá en un futuro cercano poder tener un patrón determinístico de alto nivel de eficiencia para la detección de este tipo de afecciones así como la generación de tratamientos más efectivos, las pruebas iniciales han sido con ratones, haciendo pruebas de reconocimiento de patrones para identificación de Alzheimer, teniendo como resultado algunos elementos constantes en la estructura de esta enfermedad.

Locutor: Dr. Morales, a lo largo de mi investigación he encontrado diversas fuentes que citan aspectos muy variados para definir a la Inteligencia Artificial y a las Redes Neuronales, ¿Cuál es su concepto de la Inteligencia Artificial y de las Redes Neuronales?

Dr. Guillermo Morales Luna: La Inteligencia Artificial es una ciencia, encargada de la implementación de mecanismos que emulen los procesos cognitivos y relacionales que permiten aplicar información obtenida del medio para producir pensamientos, razonamientos, ideas y soluciones a problemas dados, todo esto a través de la tecnología computacional y de elementos teóricos matemáticos, lógicos y biológicos. Las Redes Neuronales son una rama especifica de la Inteligencia Artificial, que emula de modo particular el sistema de razonamiento y procesamiento de datos que tiene el cerebro humano, esto debido a que el potencial de procesamiento de la sinapsis neuronal del ser humano genera procesamientos cientos de veces mayores a el procesamiento en paralelo generado por las supercomputadoras actuales.  Locutor: ¿De qué forma, para usted, estas dos áreas están interrelacionadas (La IA y las RN), o en que forma no lo están?

Dr. Guillermo Morales Luna: Las Redes Neuronales por sus características necesitan de información inicial y de patrones para poder funcionar, y una vez dada esta información, las RN crean sus propias reglas, aprendiendo de su experiencia y errores, esto sin la necesidad de la continua presencia del programador, siendo una característica muy especial, que las RN no dan precisión en sus respuestas, sino que dan respuestas o soluciones aproximadas a las necesitadas, mientras que la Inteligencia Artificial, depende de información más detallada, la misma que tiene que ser debidamente considerada y analizada.

En primera instancia creo que esto te ayudará a ver sus diferencias sustanciales.

En la Inteligencia Artificial, se usan algoritmos genéticos, sistemas expertos, programación evolutiva, tal como menciono hace unos instantes el Dr. Chapa; los cuales necesitan de reglas y bases de conocimientos especificados al detalle por parte de los programadores. La Inteligencia Artificial exige precisión en sus respuestas o soluciones.

Sin embargo es hasta cierto punto evidente, el que así como en un ser humano es necesaria la capacidad de generar respuestas detalladas y únicas a problemas de elementos multivariables, existen problemas o situaciones que requieren de una respuesta o decisión ágil, y con un marco de error que fuera de ser del 0%, tenga un espectro de probabilidad de efectividad superior a la media que tendríamos en un sistema de predicción general o en un ser humano en estado de alerta previa.

Locutor: ¿Cuáles considera que son los puntos fuertes y débiles que tiene el programa de estudios en lo concerniente a las Redes Neuronales y a la Inteligencia Artificial? Dr. Guillermo Morales Luna: Como puntos a favor considero los siguientes: Dentro del Área de Redes Neuronales Las unidades 5 y 6 de la materia de Redes Neuronales, abarcan por un lado las aplicaciones actuales que se suscitan en este campo de la computación, así como un tema con el que probablemente no estés familiarizado

El conexionismo de Redes Neuronales de forma mimética, el cual plantea como se puede seccionar cuadrantes o conjuntos de nodos por capas o niveles, para unificarlos como en el cerebro humano por sectores de procesos definidos, esto con el fin de poder lograr una mayor especialización de los distintos sectores de la red neuronal, así como la posibilidad de al estar en contacto o en un medio ambiente donde se tenga la existencia de algún otro sistema de red neuronal, el sistema sea capaz de mimetizar, de reproducir acciones que vean que conllevan a un determinado resultado que el sistema originalmente estaba buscando. Esto es, imagina que tu desconoces de cómo bajar una manzana de un árbol, pero sabes funciones como trepar, y cortar, y ves a un sistema inteligente artificial en otro árbol que baja un fruto distinto, pero que sabes que tiene la misma utilidad que la manzana, proveerte de energía para realizar a través de procesos químicos funciones vitales para tu organismo, y al ver esta acción, la adaptas como solución a tu problema y mimetizas a ese otro sistema, esto quizá te parecerá quizá obvio, pero dentro del área de la Inteligencia Artificial y las Redes Neuronales, es todo un hito, ya que es una modalidad de cómo se puede generar independientemente el conocimiento, en vez de ser heredado o instruido, la cual es una cualidad por el momento exclusivamente de los animales, incluido naturalmente el hombre.

Respecto al Área de la Inteligencia Artificial Se les da a los alumnos una preparación integral, no solo de elementos históricos o de programas de aplicación de Inteligencia Artificial, mas allá de eso les enseñamos la lógica implicado y los esquemas cognitivos que son empleados por los sistemas ya existentes, así como para modelos que ellos pueden realizar dentro de la materia a forma experimental y operacional en la materia de Tópicos Selectos de Inteligencia Artificial.

La Instrucción complementaria que se ofrece en Reconocimiento de Patrones, ya que integra diferentes modos conceptuales usados desde autores clásicos así como propuestas contemporáneas, que a mi particular punto de vista, permiten poder identificar diversas formas de atacar problemas de Inteligencia Artificial, que generalmente simplemente son resueltos por el modelo de campos o mapas bayesianos.

Como deficiencias puntualizaría, tanto para las áreas de Inteligencia Artificial como de las Redes Neuronales: Un elemento que también te corroboró el Dr. Chapa, fue el del presupuesto con el que se cuenta, yo identificaría dentro de ese rubro, que la tendencia actual de los estudiantes de la Maestría en Ciencias de la Computación esta orientándose a los Sistemas de Bases Distribuidas, así como hacia el área de Sistemas en Tiempo Real, el porque de esta situación es totalmente clara, los sistemas bancarios, crediticios y empresariales que manejan fuertes sumas de dinero o cuyas operaciones comerciales cotizan en bolsa requieren de expertos en estas áreas de la computación, ofreciendo por ende sueldos muy por encima de los sueldos promedio que se pueden percibir en las otras tres líneas de investigación de la maestría.

Finalmente señalaría, que es necesario hacer una reestructuración de los objetivos de las líneas de especialización, esto debido a que los alumnos que toman estas áreas suelen creer que de manera fácil encontrarán áreas laborales donde hay aplicación constante de esta área de la computación, para que de este modo los alumnos que opten por estas áreas, tengan una visión mas clara de en que ámbitos y que alcances a nivel nacional e internacional disponen si tienen un interés en las Redes Neuronales y la Inteligencia Artificial.

Locutor: Dr. Morales ¿para usted que cree que sea más importante en la Impartición del programa académico de la Maestría, las Redes Neuronales, o la Inteligencia Artificial?

Dr. Guillermo Morales Luna: La clave para crear vida artificial, y continuar al Siguiente paso evolutivo que nos lleve a un verdadero cauce de mejora tecnológica y social, no es ni la Inteligencia Artificial en si misma ni tampoco las Redes Neuronales, la respuesta esta en la simbiosis, el equilibrio de ambas ramas en un mismo sistema artificial, que pueda no sólo resolver cuestionamientos que tu o yo generemos, sino que construya sus propias abstracciones mentales y que cuestione y se cuestione así mismo. Locutor: ¿Qué cambios consideraría necesarios para el plan de estudios de esta área del conocimiento, que beneficiaran de un modo considerable a los estudiantes de la Maestría? Dr. Guillermo Morales Luna: Considero que tres cambios podrían ser sustanciales y benéficos sobre el plan de estudios Reestructurar el contenido temático de las materias, con un enfoque más orientado a integración de teoría/aplicación que el actual enfocado a teoría. 

Actualizar de manera permanente cada dos años el plan de estudios, teniendo en cuenta los avances internacionales en la disciplina, para evitar redundar sobre investigaciones ya realizadas y poder tener material de consulta y apoyo que permita un desarrollo de proyectos de investigación innovadores.

  Tener como una materia complementaria la materia de Redes

Neuronales a nivel avanzado, ya que en la actualidad se cuentan con dos materias seriadas de esta especialidad pero sin tocar tópicos avanzados, esto forzaría a los docentes involucrados en el área a tener una mayor preparación y actualización de la materia y permitiría a los alumnos profundizar sobre estos conocimientos de un modo más avanzado.

Locutor: Finalmente Dr. Morales, ¿Qué aplicaciones pueden desarrollar actualmente los especialistas en las Redes Neuronales egresados del CINVESTAV desde el enfoque de la IA, en nuestro país?

Dr. Guillermo Morales Luna: A través de los proyectos desarrollados tanto en maestría como en doctorado del área de Ciencias de la Computación, se tienen a mi parecer tres aplicaciones principales para las RN.

Desarrollo de aplicaciones que permiten emular de un modo más “natural” los procesos de aprendizaje humano, esto con el fin por ejemplo en el área industrial, en la actualidad hay varios robots o sistemas mecánico/electrónicos que realizan tareas en una etapa especifica de proceso, la integración de sistemas de redes neuronales en ellos permite la integración de un mismo robot en mas de una area y a su vez le confiere la capacidad de aprender nuevas tareas o modificarlas respecto a los elementos o situaciones que se presenten en su entorno, lo cual eliminaría la necesidad de gastos para robots especializados en cada area y a su vez mejoraría tiempos de producción.

Desarrollo de bases de datos inteligentes, las cuales tienen aplicaciones en toda institución privada o publica que maneje grandes bases de datos relacionales, como bancos, aseguradoras, hospitales, etc.

Desarrollo de redes neuronales aplicadas en los sistemas de videograbación de seguridad pública y privada, en lo personal este rubro me parece muy importante y de fácil implementación con un tiempo de corto a mediano plazo, consiste en a través del reconocimiento de patrones y búsquedas de IA en un sistema de redes neuronales sobre una base de datos de personas que tengan antecedentes penales.

  Para ejemplificarte esto de modo mas claro, te bosquejo el

siguiente escenario, como sabrás en varios puntos de la ciudad se encuentran activos en una red electrónica dispositivos de video que graban persona que comenten infracciones viales, bueno pues implementado un sistema de redes neuronales en un sistema de computo enlazado con el sistema de video, de manera aleatorio se harían análisis de patrones en los rostros de los conductores o transeúntes captados por los cientos de puntos de video en la ciudad, si el sistema detecta un patrón de una persona que esta siendo buscada por algún delito el sistema automáticamente daría aviso al sistema para que este generara un reporte a la policía, y desviaría las cámaras aledañas de donde fue detectado el sujeto en cuestión para que fuera “seguido” por estas y pudiera ser aprehendido de manera eficaz.