Resumen de Inteligencia artificial: Nuevas contribuciones de ayuda al autismo

Fernando de Arriaga Gómez , Mohamed El Alami Hassoun , Sara El Khabazzi

• español

  En la primera parte del artículo, tras analizar el espectacular desarrollo de la Ciencia y Tecnología a lo largo de todo el siglo XX, se advierte de la aparición del ordenador en nuestro siglo y de la Informática con sus Ciencias, y Tecnologías Digitales. Entre estas últimas destacan Internet con su derivada, Internet de Cosas, acompañada de otras como Blockchain.

  Inmediatamente surge ese conjunto de Tecnologías que conocemos como Inteligencia Artifi cial, de la mano de Alan Turing, su padre, y de un conjunto de pioneros que consiguen establecer el rumbo que marcará el camino de estas Tecnologías. Ha habido toda una serie de precedentes enre los que destacan los de Leonardo da Vinci. Con la visión que otorga el paso del tiempo, podemos hoy hacer una análisis del concepto, objetivos, metodologías, y aplicaciones de la Inteligencia Artifi cial. A lo largo de su desarrollo histórico se pueden establecer tres paradigmas. El primero, conocido como paradigma monobloque, incluye las corrientes simbólicas, conexionista, la Simulación Inteligente, y los Sistemas Expertos, entre los que se sitúan los Tutores Inteligentes. Ya antes del segundo paradigma han aparecido las diversas versiones de la Lógica, desde la Clásica hasta las multivaluadas, como la Lógica Borrosa, y la Computación Afectiva con todo lo que ello implica. El segundo paradigma o Inteligencia Artifi cial Distribuida, incluye diversas corrientes entre las que destaca Machine Learning, con sus especialidades Deep Learning y Data Mining, Big Data, y los Sistemas Multiagente. El tercer paradigma o Inteligencia Artifi cial Generativa acaba de iniciarse; incluye toda una colección de Chatbots y herramientas de todo tipo para cubrir prácticamente todos los problemas que el ser humano, las Instituciones y las empresas pueden necesitar. No obstante, conviene hacer mención de los peligros que este paradigma encierra, y su futuro, que pueden cambiar la suerte de la humanidad.

  La segunda parte del artículo describe nuestras contribuciones al autismo. Se inicia con consideraciones generales sobre el autismo, su diagnóstico, y modelos no mentales existentes, para continuar con la plataforma generadora de agentes, NEOCAMPUS, que desarrollamos y que fue ampliada con el razonamiento borroso y la computación afectiva. A partir de ella se desarrollaron diversos Prototipos educativos y una metodología de evaluación de estos Sistemas Multiagente de Aprendizaje. Como consecuencia de todo ello surge DIAUTIS, Sistema Multiagente borroso y afectivo de ayuda al diagnóstico del autismo, que permite obtener su diagnóstico en forma de grafo borroso. Posteriormente el Sistema es ampliado para llegar a DIAUTIS II, que utiliza nuestra metodología KASP de desarrollo de juegos serios, con los que consigue automatizar el diagnóstico del niño autista. A continuación, ya en DIAUTIS III, se introduce el tema de los modelos mentales y se destaca su importancia en el autismo; se formaliza el primer modelo mental existente del autismo, que se describe como grafo borroso. A partir de essa situación se introduce la teoría matemática de categorías para formalizar de otra manera el modelo mental del niño autista como categoría; mediante nuevas operaciones se consigue valorar la diferencia entre dos modelos mentales del niño, o la consecuencia valorativa de una colección de modelos mentales del mismo niño. Por último, se analizan las evaluaciones realizadas a DIAUTIS, sus expansiones, y sus favorables resultados, para pasar a las conclusiones y futuros trabajos.

• English

  In the fi rst part of the article, after analyzing the spectacular development of Science and Technology throughout the twentieth century, the appearance of the computer is noticed in our century and of Computer Science with their Sciences, and Digital Technologies. Among these last ones stand out Internet, with its derivative Internet of things, accompanied by others like Blockchain. Immediately that set of Technologies that we know as Artifi cial Intelligence was born, from the hand of Alan Turing, his father, and from a set of pioneers, who manage to establish the course that will mark the path of these Technologies. There have been a whole series of precedents in which those of Leonardo da Vinci stand out. With the vision that gives the passage of time, we can today make an analysis of the concept, objectives, methodologies, and applications of Artifi cial Intelligence. Throughout its historical development, three paradigms can be established. The fi rst, known as monobloc paradigm, includes symbolic, connectionist currents, Intelligent Simulation, and Expert Systems, among which Intelligent Tutors are located. Already before the second paradigm the various versions of Logic have appeared, from classical to multivalued, such as Fuzzy Logic, and Aff ective Computing with everything that implies. The second paradigm, Distributed Artifi cial Intelligence, includes various currents, among which Machine Learning stands out with its Deep Learning and Data Mining specialties, as well as Big Data and Multiagent Systems. The third paradigm or Generative Artifi cial Intelligence, has just begun; it includes a whole collection of Chatbots and tools of all kinds to cover virtually all the problems that the human being, institutions and companies may need. However, it is worth mentioning the dangers that this paradigm contains and its future, which can change the fate of humanity.

  The second part of the article describes our contributions to autism. It begins with general considerations about autism, its diagnosis, and existing non-mental models, to continue with the Agents Generating Platform, Neocampus, which we developed and was extended with fuzzy reasoning and aff ective computing.

  From it, various educational Prototypes, and an evaluation methodology fot these Multiagent Learning Systems were developed. As a consequence of all this, DIAUTIS arises, a fuzzy and aff ective Multiagent System to help the diagnosis of autism, which allows to obtain its diagnosis as a fuzzy graph.

  Subsequently, the System is expanded to get to DIAUTIS II, which uses our Kasp methodology for the development of serious games; with it manages to automate the diagnosis of the autistic child. Next, already in DIAUTIS III, the theme of mental models and their importance in autism is introduced; the fi rst mental model of autism is formalized also as a fuzzy graph. From this situation, the mathematical theory of categories is introduced to formalize in a new way the mental model of the autistic child as a category; through new operations it is possible to assess the diff erence between two mental models of the child, or the valuation consequence of a collection of mental models of the same child.

  Finally, the evaluations carried out to DIAUTIS, their expansions and their favorable results are analyzed, to move on to the conclusions and future works.