Jueves,06 de julio de 2023
Monografía sobre Inteligencia Artificial
ÍNDICE
INTRODUCCIÓN
1.1 Historia 2
1.2 Fundamentos Filosóficos de la Memoria Artificial 5
1.3 Definición 8
1.4 Técnicas y campos de la Inteligencia Artificial 8
1.5 Características de la Inteligencia Artificial. 9
2.2 Cerebro VS. Microprocesador 14
2.3 Velocidad de transmisión 14
2.4 Las áreas de investigación de la I.A. 15
2.5 Áreas de aplicación de la I.A. 16
2.6 Importancia 17
2.7 Escuelas de pensamiento 18
2.7.1 Inteligencia Artificial Convencional 19
2.7.2 Inteligencia Artificial Computacional 19
3.1 Robots de Charla 21
3.2 Red neuronal artificial 22
CONCLUSIONES 24
ANEXOS 26
FICHAS TEXTUALES 29
FICHAS DE COMENTARIO 31
GLOSARIO 33
FUENTES DE INVESTIGACIÓN 34
BIBLIOGRAFÍA 34
PÁGINAS WEB 34
INTRODUCCIÓN
1.1 Historia
FICHAS DE COMENTARIO
(Comentario)
HISTORIA P. ADARAGA MORALES
La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia."
(Comentario)
FUNDAMENTOS FILOSÓFICOS DE LA MEMORIA ARTIFICIAL Revista Iberoamericana
El desarrollo de la inteligencia artificial se ha dado hace muchos siglos, podemos observar esto desde las épocas de Sócrates, Aristóteles, Platón, que a través de la historia, ellos ya avizoraron que existía una energía paralela de inteligencia entre el ser humano y la inteligencia artificial.
(Comentario)
RED NEURONAL ARTIFICIAL Tirso de Andrés
Capítulo I
HISTORIA Y FUNDAMENTOS FILOSÓFICOS DE
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1.2 Fundamentos Filosóficos de la Memoria Artificial 5
1.3 Definición 8
1.4 Técnicas y campos de la Inteligencia Artificial 8
1.5 Características de la Inteligencia Artificial. 9
Capítulo II
INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO EN ÁREAS DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
2.1 Áreas de Investigación 13 2.2 Cerebro VS. Microprocesador 14
2.3 Velocidad de transmisión 14
2.4 Las áreas de investigación de la I.A. 15
2.5 Áreas de aplicación de la I.A. 16
2.6 Importancia 17
2.7 Escuelas de pensamiento 18
2.7.1 Inteligencia Artificial Convencional 19
2.7.2 Inteligencia Artificial Computacional 19
Capítulo III
FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
3.2 Red neuronal artificial 22
CONCLUSIONES 24
ANEXOS 26
FICHAS TEXTUALES 29
FICHAS DE COMENTARIO 31
GLOSARIO 33
FUENTES DE INVESTIGACIÓN 34
BIBLIOGRAFÍA 34
PÁGINAS WEB 34
INTRODUCCIÓN
La
Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación
en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la
explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a
problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la
abstracción y la generalidad.
La
Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del
computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es
que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo),
todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden
"pensar".
La
idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como
requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que
han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos,
traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas,
robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.
Es
así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más
sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de
inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear
máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del
ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia
Artificial en 1956.
Trabajos
teóricos fundamentales fueron el desarrollo de algoritmos matemáticos
por Warren McCullock y Walter Pitts, en 1943, necesarios para
posibilitar el trabajo de clasificación, o funcionamiento en sentido
general, de una red neuronal. En 1949 Donald Hebb desarrolló un
algoritmo de aprendizaje para dichas redes neuronales creando, en
conjunto con los trabajos de McCullock y Pitts, la escuela creacionista.
Esta escuela se considera hoy como el origen de la Inteligencia
Artificial, sin embargo se trató poco por muchos años, dando paso al
razonamiento simbólico basado en reglas de producción, lo que se conoce
como sistemas expertos.
CAPÍTULO 1
1.1 Historia
Los
esfuerzos por reproducir algunas habilidades mentales humanas en
máquinas y androides se remontan muy atrás en la historia. El mito del
coloso de Rodas entre los griegos, las estatuas "parlantes" del
medioevo, el androide de Von Kempelen que jugó al ajedrez con Napoleón, y
el "motor analítico" de Charles Babbage que calculaba logaritmos, son
sólo algunos de los ejemplos de este antiguo interés. Igualmente, la
concepción de la inteligencia humana como un mecanismo no es reciente ni
ha estado disociada de la psicología: Descartes, Hobbes, Leibniz, y el
mismo Hume se refirieron a la mente humana como una forma de mecanismo.
“Durante
el siglo XIX y la primera mitad del XX, las analogías biológicas y
fenomenológicas desplazaron a la noción de mecanismo en el estudio de la
mente humana. Sin embargo, a partir de la segunda mitad de nuestro
siglo, la noción de mecanismo renovó su poder heurístico con la
formalización de la noción de "computación".
Como algunas máquinas, especialmente las calculadoras, se diseñaron para
evitar el tener que pensar y para hacer el pensamiento más rápido y
exacto, fue inevitable que desde sus orígenes las calculadoras, y más
adelante las computadoras, se relacionaran con la inteligencia y el
pensamiento enfatizando sus similitudes.
La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés
Alan Turing en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia." A
pesar de que la investigación sobre el diseño y las capacidades de las
computadoras comenzaron algún tiempo antes, fue hasta que apareció el
artículo de Turing que la idea de una máquina inteligente cautivó la
atención de los científicos.
La pregunta básica que Turing trató de responder afirmativamente en su
artículo era: ¿pueden las máquinas pensar? Los argumentos de Turing en
favor de la posibilidad de inteligencia en las máquinas, iniciaron un
intenso debate que marcó claramente la primera etapa de interacción
entre la IA y la psicología. Los debates en aquella época se centraron
en el análisis de la serie de problemas implicados en la aplicación de
términos mentalistas a las computadoras. La intención de Turing no era
la de usar estos términos como analogías sino la de eliminar la
distinción entre inteligencia natural e inteligencia artificial.
Dos de las contribuciones más importantes de Turing a la IA fueron el
diseño de la primera computadora capaz de jugar ajedrez y, más
importante que esto, el establecimiento de la naturaleza simbólica de la
computación.
El trabajo de Turing, quien falleció prematuramente, fue continuado en
los Estados Unidos por John Von Neumann durante la década de los
cincuentas. Su contribución central fue la idea de que las computadoras
deberían diseñarse tomando como modelo al cerebro humano. Von Neumann
fue el primero en "antropomorfizar" el lenguaje y la concepción de la
computación al hablar de la "memoria", los "sensores", etc., de las
computadoras. Construyó una serie de máquinas utilizando lo que a
principios de los cincuentas se conocía sobre el cerebro humano, y
diseñó los primeros programas almacenados en la memoria de una
computadora.
Sin embargo, esta línea de investigación pronto encontró serias
limitaciones. La concentración en la imitación de la constitución
físico-química del cerebro, no permitió ver, a Von Neumann y sus
seguidores, que la analogía sería mucho más eficiente si se estudiaran
las funciones del cerebro, es decir, sus capacidades como procesador de
información.
Corresponde a McCulloch, a mediados de los cincuentas, formular una
posición radicalmente distinta al sostener que las leyes que gobiernan
al pensamiento deben buscarse entre las reglas que gobiernan a la
información y no entre las que gobiernan a la materia. Esta idea abrió
grandes posibilidades a la IA. En esta línea, Minsky (1959), uno de los
padres fundadores de la IA, modificó su posición y sostuvo que la
imitación del cerebro a nivel celular debería ser abandonada.
Es más o menos en esta época que ocurre un evento que organizaría y
daría un gran impulso al desarrollo de la IA: el congreso en Darthmouth
(1956). En este congreso, en el que se reunieron los padres fundadores
de la disciplina, se llegó a la definición de las presuposiciones
básicas del núcleo teórico de la IA:
1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es decir, en máquinas
2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera formal y científica
3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de computadoras digitales
“Desde fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se
multiplica en direcciones diversas. La capacidad simbólica de las
computadoras es estudiada, entre otros, por Shanon (1950) y por Newell,
Shaw y Simon (1958) quienes diseñan el primer programa inteligente
basado en su modelo de procesamiento de información. Este modelo de
Newell, Shaw y Simon habría de convertirse pronto en la teoría dominante
en psicología cognoscitiva”.
1.2 Fundamentos Filosóficos de la Memoria Artificial
Como ocurre casi siempre en el caso de una ciencia recién creada, la
inteligencia artificial aborda tantas cuestiones confundibles en un
nivel fundamental y conceptual que, adjunto a lo científico, es
necesario hacer consideraciones desde el punto de vista de la filosofía.
Gran parte de esta ciencia se junta con temas en la filosofía de la
mente, pero hay ciertos temas particulares a la IA.
Durante más de 2000 años de tradición en filosofía, han ido surgiendo
diversas teorías del razonamiento y del aprendizaje, simultáneamente con
el punto de vista de que la mente se reduce al funcionamiento físico.
La psicología ofrece herramientas que permiten la investigación de la
mente humana, así como un lenguaje científico para expresar las teorías
que se van obteniendo. La lingüística ofrece teorías para la estructura y
significado del lenguaje, así como la ciencia de la computación, de la
que se toman las herramientas que permiten que la Inteligencia
Artificial sea una realidad.
Empezó
con el nacimiento de Platón en 428 a.C. y con lo que aprendió de
Sócrates. La temática de su obra fue muy diversa: política, matemática,
física, astronomía y diversas ramas de la filosofía. El filósofo Hubet
Dreyfus (1979) afirma que: “la historia de la inteligencia artificial
comienza en el año 450 a.C., cuando Platón cita un diálogo en el que
Sócrates le pregunta a Eutidemo: "Desearía saber cuál es la
característica de la piedad que hace que una acción se pueda considerar
como pía. y así la observe y me sirva de norma para juzgar tus acciones y
las de otros."
Los filósofos delimitaron las más importantes ideas relacionadas con la
inteligencia artificial, pero para pasar de allí a una ciencia formal
era necesario contar con una formalización matemática en tres áreas
principales: la computación, la lógica y la probabilidad. La idea de
expresar un cálculo mediante un algoritmo formal se remota a la época de
Jwarizmi, matemático árabe del siglo IX, con cuyas obras se
introdujeron en Europa los números arábigos y el álgebra (de su nombre
al-Jwarizmi deriva la palabra algoritmo).
El hombre se ha aplicado a sí mismo el nombre científico de Homo sapiens
como una valoración de la trascendencia de nuestras habilidades
mentales tanto para nuestra vida cotidiana como para nuestro propio
sentido de identidad. Los esfuerzos del campo de la inteligencia
artificial se enfocan en lograr la compresión de entidades inteligentes.
Una de las razones de su estudio es el aprender más de nosotros mismos.
A diferencia de la filosofía y de la psicología, que también se ocupan
de la inteligencia, los esfuerzos de la inteligencia artificial están
encaminados tanto a la construcción de entidades como a su compresión.
Otra razón por la cual se estudia la inteligencia artificial es debido a
que ha sido posible crear sorprendentes y diversos productos de
trascendencia. Nadie podría pronosticar con toda precisión lo que se
podría esperar en el futuro, es evidente que las computadoras que posean
una inteligencia a nivel humano tendrán repercusiones muy importantes
en nuestra vida diaria así como el devenir de la civilización.
El problema que aborda la inteligencia artificial es uno de los más
complejos: ¿Cómo es posible que un diminuto y lento cerebro, sea
biológico o electrónico, tenga capacidad de percibir, comprender,
predecir y manipular un mundo que en tamaño y complejidad lo excede con
creces?, pero a diferencia de la investigación en torno al
desplazamiento mayor que la velocidad de la luz o de un dispositivo
antigravitatorio, el investigador del campo de la inteligencia
artificial cuenta con pruebas contundentes de que tal búsqueda es
totalmente factible.
La inteligencia artificial permite al hombre emular en las máquinas el
comportamiento humano, tomando como base el cerebro y su funcionamiento,
de manera tal que se pueda alcanzar cierto razonamiento.
1.3 Definición
Se define la inteligencia artificial como aquella inteligencia exhibida
por artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se
aplica hipotéticamente a los computadores. El nombre también se usa para
referirse al campo de la investigación científica que intenta acercarse
a la creación de tales sistemas.
Debido a que la inteligencia artificial tuvo muchos padres no hay un
consenso para definir ese concepto, pero podemos decir que la
inteligencia artificial se encarga de modelar la inteligencia humana en
sistemas computacionales.
Puede decirse que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas
más fascinantes y con más retos de las ciencias de la computación, en su
área de ciencias cognoscitivas. Nació como mero estudio filosófico
y razonístico de la inteligencia humana, mezclada con la inquietud del
hombre de imitar la naturaleza circundante (como volar y nadar), hasta
inclusive querer imitarse a sí mismo. Sencillamente, la Inteligencia
Artificial busca el imitar la inteligencia humana. Obviamente no lo ha
logrado todavía, al menos no completamente.
1.4 Técnicas y campos de la Inteligencia Artificial
* Aprendizaje Automático (Machine Learning)
* Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)
* Lógica difusa (Fuzzy Logic)
* Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)
* Sistemas reactivos (Reactive Systems)
* Sistemas multi-agente (Multi-Agent Systems)
* Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems)
* Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning)
* Sistemas expertos (Expert Systems)
* Redes Bayesianas (Bayesian Networks)
* Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es un campo de la VA.
* Computación evolutiva (Evolutionary Computation)
* Estrategias evolutivas
* Algoritmos genéticos (Genetic Algorithms)
* Técnicas de Representación de Conocimiento
* Redes semánticas (Semantic Networks)
* Frames
* Visión artificial
* Audición artificial
* Lingüística computacional
* Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)
* Minería de datos (Data Mining)
1.5 Características de la Inteligencia Artificial.
* Una característica fundamental que distingue a los métodos de
Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos
no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente.
Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de
datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de
Inteligencia Artificial.
* El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por
el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es
influenciado por el problema particular presente. El programa especifica
cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un
problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que
no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido,
que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida
para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).
* Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son
determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas
durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes
orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por
su afinidad con la Inteligencia Artificial.
*
El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas
incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del
conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para
propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos;
los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el
programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos
dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
*
Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas
de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este
tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas
orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en
un sistema del mundo real: con poca información, con una solución
cercana y no necesariamente exacta.
*
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales
como: la robótica, usada principalmente en el campo industrial;
comprensión de lenguajes y traducción; visión en máquinas que distinguen
formas y que se usan en líneas de ensamblaje; reconocimiento de
palabras y aprendizaje de máquinas; sistemas computacionales expertos.
* Los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un
estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan variados como los
que diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los
que interpretan datos sismológicos en exploración geológica y los que
configuran complejos equipos de alta tecnología.
* Tales tareas reducen costos, reducen riesgos en la manipulación humana
en áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto, y
mejoran el control de calidad sobre todo en el ámbito comercial.
CAPÍTULO 2
2.1 Áreas de Investigación
Las aplicaciones tecnológicas en las que los métodos de IA usados han
demostrado con éxito que pueden resolver complicados problemas de forma
masiva, se han desarrollado en sistemas que:
* Permiten al usuario preguntar a una base de datos en cualquier lenguaje que sea, mejor que un lenguaje de programación.
* Reconocen objetos de una escena por medio de aparatos de visión.
* Generar palabras reconocibles como humanas desde textos computarizados.
* Reconocen e interpretan un pequeño vocabulario de palabras humanas.
* Resuelven problemas en una variedad de campos usando conocimientos
expertos codificados. Los países que han apadrinado investigaciones de
IA han sido: EEUU., Japón, Reino Unido y la CEE; y lo han llevado a cabo
a través de grandes compañías y cooperativas de riesgo y ventura, así
como con universidades, para resolver problemas ahorrando dinero. Las
aplicaciones más primarias de la IA se clasifican en cuatro campos:
sistemas expertos, lenguaje natural, robótica y visión, sistemas
censores y programación automática.
2.2 Cerebro VS. Microprocesador
Los microprocesadores son circuitos electrónicos integrados encargados
del procesamiento de la información en las computadoras. Las
arquitecturas más comunes incluyen: una unidad aritmética y lógica (ALU)
encargada de realizar las operaciones; una unidad de control, cuya
función es extraer las instrucciones del programa almacenado en memoria,
e indicar a los demás dispositivos de la computadora la tarea que deben
realizar. La computadora funciona como una unidad de procesamiento,
recibiendo los datos a procesar mediante los dispositivos de entrada, y
entregando el producto elaborado mediante los dispositivos de salida.
Esta actividad la desempeñan con notable precisión y velocidad, y en
esto supera seguramente a nuestro cerebro. A diferencia del chip de
silicio, nuestro cerebro ha evolucionado durante millones de años. Al
intentar simularlo en las computadoras se ha revelado lo difícil que es
realizar algunas operaciones que aquél realiza con facilidad. Las
operaciones referidas son tareas que realizamos cotidianamente y sin
esfuerzo pero requieren cierta característica que las computadoras no
poseen.
2.3 Velocidad de transmisión
Cuando comparamos el funcionamiento del cerebro y el de la computadora,
la primera gran diferencia que hallamos es la de la manera de que en
ambos se transmite la información. El ordenador maneja datos codificados
en códigos binarios, que se representan físicamente mediante dos
niveles distintos de energía eléctrica. Esto hace que la velocidad de
propagación de los mismos sea muy alta y se mejore con cada nuevo diseño
de microprocesador. Por el contrario, la transmisión de la información
en el sistema nervioso, se realiza mediante un proceso electroquímico en
la membrana de la neurona y mediante la sinapsis, que es el proceso
químico con el cual se comunica una neurona con otra. Ambos procesos son
mucho más lentos que el paso de energía por los circuitos del
ordenador. ¿Cómo se explica entonces que el cerebro sea más eficiente en
resolver algunas tareas, si emplea tiempos de transmisión mayores?
2.4 Las áreas de investigación de la I.A.
Son muchas las áreas de la A I que se investigan hoy día. Entre ellas, tenemos las siguientes:
1. La representación del conocimiento, que busca en el descubrimiento de
métodos expresivos y eficientes describir información sobre aspectos
del mundo real.
2. Los métodos de aprendizaje automático, que extienden las técnicas
estadísticas con el fin de posibilitar la identificación de un amplio
rango de tendencias generales a partir de un conjunto de datos de
entrenamiento.
3. El campo de la planificación, que enfrenta el desarrollo de
algoritmos que construyen y ejecutan automáticamente secuencias de
comandos primitivos con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel.
4. Los trabajos en el área de razonamiento posible, que hacen uso de
principios estadísticos para desarrollar codificaciones de información
incierta.
5. El estudio de las arquitecturas de agentes, que busca la integración
de otras áreas de la I A con el objeto de crear agentes inteligentes,
entidades robustas capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real.
6. La coordinación y colaboración multiagentes, que ha permitido el
desarrollo de técnicas para la representación de las capacidades de
otros agentes y la especificación del conocimiento necesario para la
colaboración entre ellos.
7. El desarrollo de ontologías, que persigue la creación de catálogos de
conocimiento explícito, formal y multipropósito, que puedan ser
utilizados por sistemas inteligentes.
8. Los campos de procesamiento de voz y lenguaje, que buscan la creación
de sistemas que se comunican con la gente en su lenguaje.
9. La síntesis y comprensión de imágenes, que conduce a la producción de
algoritmos para el análisis de fotografías, diagramas y videos, así
como también de técnicas para el despliegue visual de información
cuantitativa y estructurada.
2.5 Áreas de aplicación de la I.A.
* Lingüística computacional
* Minería de datos (Data Mining)
* Mundos virtuales
* Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
* Robótica
* Sistemas de apoyo a la decisión
* Videojuegos
* Prototipos informáticos
2.6 Importancia
Conforme el mundo se vuelve más complejo, debemos usar nuestros recursos
materiales y humanos con más eficiencia, y para lograrlo, se necesita
la ayuda que nos ofrecen los computadores.
“Existe la falsa impresión de que uno de los objetivo del IA es
sustituir a los trabajadores humanos y ahorrar dinero. Pero en el mundo
de los negocios, la mayoría de personas está más entusiasmada ante las
nuevas oportunidades que ante el abatimiento de costos. Además, la tarea
de reemplazar totalmente a un trabajador humano abarca de lo difícil a
lo imposible, ya que no se sabe cómo dotar a los sistemas de IA de toda
esa capacidad de percibir, razonar y actuar que tienen las personas. Sin
embargo, debido a que los humanos y los sistemas inteligentes tienen
habilidades que se complementan, podrían apoyarse y ejecutar acciones
conjuntas”:
* En la agricultura, controlar plagas y manejar cultivos en forma más eficiente.
* En las fábricas, realizar montajes peligrosos y actividades tediosas (labores de inspección y mantenimiento).
* En la medicina, ayudar a los médicos a hacer diagnósticos, supervisar
la condición de los pacientes, administrar tratamientos y preparar
estudios estadísticos.
* En el trabajo doméstico, brindar asesoría acerca de dietas, compras,
supervisión y gestión de consumo energético y seguridad del hogar.
* En las escuelas, apoyar la formación de los estudiantes, especialmente en aquellas materias consideradas complejas.
* Ayudar a los expertos a resolver difíciles problemas de análisis o a diseñar nuevos dispositivos.
* Aprender de los ejemplos para explorar bases de datos en busca de regularidades explotables.
* Proporcionar respuestas a preguntas en lenguaje natural usando datos estructurados y texto libre.
La IA aplicada es la contraparte de ingeniería de la ciencia
cognoscitiva y complementa sus perspectivas tradicionales. La ciencia
cognoscitiva es una mezcla de psicología, lingüística y filosofía.
La metodología y terminología de la IA está todavía en vías de
desarrollo. La IA se está dividiendo y encontrando otros campos
relacionados: lógica, redes neuronales, programación orientada a
objetos, lenguajes formales, robótica, etc. Esto explica por qué el
estudio de IA no está confinado a la matemática, ciencias de la
computación, ingeniería (particularmente la electrónica y la mecánica), o
a la ciencia cognoscitiva, sino que cada una de estas disciplinas es un
potencial contribuyente. La robótica es considerada como un campo
interdisciplinario que combina conceptos y técnicas de IA, con
ingeniería óptica, electrónica y mecánica.
2.7 Escuelas de pensamiento
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
* La Inteligencia Artificial Convencional
* La Inteligencia Computacional
2.7.1 Inteligencia Artificial Convencional
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el
análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes
problemas:
* Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos.
* Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento
previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o
relaciones.
* Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia estadística.
* Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
2.7.2 Inteligencia Artificial Computacional
La Inteligencia Computacional (también conocida como IA
subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo
(por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas
conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
CAPÍTULO 3
FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Existen muchas áreas de aplicación de las técnicas de Inteligencia
artificial. A corto plazo veremos la difusión de los Robots de Charla.
3.1 Robots de Charla
Un robot de charla o chatterbot es un programa de inteligencia
artificial que pretende simular una conversación escrita, con la
intención de hacerle creer a un humano que está hablando con otra
persona.
Estos programas informáticos prometen ser el futuro de la inteligencia artificial aplicada al público general.
A estos robots se les unirán las tecnologías del reconocimiento de voz y
el de video, para mejorar la interacción con el usuario.
3.2 Red neuronal artificial:
Línea de investigación que analiza la viabilidad de reconstruir un
cerebro humano mediante una enorme red neuronal. Se presume la
posibilidad de recrear la estructura de un cerebro humano empleando para
ello Internet.
Sin
embargo este proyecto es tremendamente complejo, por que a día de hoy
ni siquiera conocemos la distribución exacta de las neuronas y sus
interconexiones en un cerebro humano.
“Si
alguna vez hemos jugado ajedrez o algún otro tipo de juego en una
computadora, en donde nuestro contrincante no es una persona, estamos
jugando contra una IA. Los niños y jóvenes en contacto con los
videojuegos, son los que más veces han interactuado con ella, ya que en
estos se busca mucho simular un enfrentamiento con otro jugador, dándole
al personaje reacciones básicas y comportamientos necesarios para hacer
del juego algo más interesante y entretenido”.
Actualmente
también se utiliza en los robots espaciales, ya que es una manera que
simplifica la tediosa espera al mandar y recibir señales por las
distancias tan grandes que hay en el universo, y así los robots puedan
realizar sus tareas y exploraciones con mayor eficacia sin la necesidad
de que una persona lo esté controlando de manera manual.
Uno
de los ejemplos considerado de los más interesantes, es el robot ASIMO
de Honda. Tiene la habilidad de interactuar con los humanos y algunos
objetos, así como correr y girar sin tropezar. Es como un bebé
aprendiendo de su entorno, y eso es lo que busca Honda al estudiar tanto
los movimientos del cuerpo humano, hacer que poco a poco aprenda como
un niño pequeño.
También
existen programas llamados chatbots, que buscan imitar una charla
escrita con una persona. El primero fue ELIZA, creado en 1966 por Joseph
Wizenbaum, este buscaba palabras claves en lo que le decía el usuario y
daba contestaciones un tanto coherentes. Un proyecto más nuevo es
A.L.I.C.E., pero llega a un nivel muy superior a ELIZA, ya que es
difícil para la persona que habla con A.L.I.C.E. que se percate de que
no es más que un programa.
Estos
son claros ejemplos de hacia dónde va el futuro de la Inteligencia
Artificial. Es posible que en unos cuantos años estemos conviviendo con
robots o programas como los que nos ha mostrado Hollywood en sus
películas. Tecnología que nos facilitará muchas cosas, como los
refrigeradores que existen en la actualidad que ya hacen las compras del
supermercado por ti.
Pero
tenemos un problema, que muchas veces somos renuentes a los cambios y
más si son tecnológicos. Sin embargo, las aplicaciones que podemos darle
en un futuro a la IA son muy grandes. Se está buscando utilizarlo en
diferentes áreas, como por ejemplo en la medicina, para llevar un
control de la salud de los pacientes.
“Existen muchas áreas todavía por explorar y explotar, dónde podamos
utilizar la Inteligencia Artificial para hacernos la vida más sencilla.
Sólo nos queda esperar por aquellas sorpresas que nos puedan tener los
estudiosos de esta rama de la informática”.
CONCLUSIONES
1. La inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de
construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física
producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento
determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el
conocimiento almacenado en tal arquitectura.
2. La inteligencia artificial permite al hombre emular en las máquinas
el comportamiento humano, tomando como base el cerebro y su
funcionamiento, de manera tal que se pueda alcanzar cierto
razonamiento.
3. Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos
disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un
sistema experto es más probable de ser programado en física o en
medicina que en sociología o en psicología.
4. Después de enterarnos un poco de lo amplio que es la Inteligencia
Artificial aun queda la duda de si alguna vez lograremos hacer que los
robots aprendan y racionalicen como los humanos o incluso mejor y con
memorias fijas; pero en si, ¿qué se lograría haciendo esto?, tal vez
sería de una gran ayuda para la humanidad la implantación de ciertas
ramas de la inteligencia artificial pero hasta cierto punto.
5. La finalidad de la inteligencia artificial consiste en crear teorías y
modelos que muestren la organización y funcionamiento de la
inteligencia. Actualmente, el mayor esfuerzo en la búsqueda de la
inteligencia artificial se centra en el desarrollo de sistemas de
procesamientos de datos que sean capaces de imitar a la inteligencia
humana, realizando tareas que requieran aprendizaje, solución de
problemas y decisiones. Introducción. Historia y evolución de la
inteligencia artificial.
ANEXOS
El desarrollo de la Inteligencia Artificial se basa principalmente en la solución de ecuaciones matemáticas y lógicas
Incluso
Hollywood ha tenido un papel muy importante en lo referente a dar a
conocer la Inteligencia Artificial. Por mencionar algunas películas en
las que nos presentan robots con tales capacidades que parecen humanos,
se encuentran: “Star Wars”, “Terminator”, “Inteligencia Artificial” y
“Yo, Robot”.
Uno
de los ejemplos considerado de los más interesantes, es el robot ASIMO
de Honda. Tiene la habilidad de interactuar con los humanos y algunos
objetos, así como correr y girar sin tropezar.
FICHAS TEXTUALES
FUNDAMENTOS FILOSÓFICOS DE LA MEMORIA ARTIFICIAL
“La
historia de la inteligencia artificial comienza en el año 450 a.C.,
cuando Platón cita un diálogo en el que Sócrates le pregunta a Eutidemo:
"Desearía saber cuál es la característica de la piedad que hace que una
acción se pueda considerar como pía. y así la observe y me sirva de
norma para juzgar tus acciones y las de otros”.
Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana
de Inteligencia Artificial. ISSN 1137-3601 P. 86.
HISTORIA
“Durante el siglo XIX y la primera mitad del XX, las analogías
biológicas y fenomenológicas desplazaron a la noción de mecanismo en el
estudio de la mente humana. Sin embargo, a partir de la segunda mitad de
nuestro siglo, la noción de mecanismo renovó su poder heurístico con la
formalización de la noción de "computación".
Adaraga Morales P., Zaccagnini Sancho
J. L., Psicología e inteligencia artificial, Editorial Trotta, Madrid, 1994.
RED NEURONAL ARTIFICIAL
“Si alguna vez hemos jugado ajedrez o algún otro tipo de juego en una
computadora, en donde nuestro contrincante no es una persona, estamos
jugando contra una IA. Los niños y jóvenes en contacto con los
videojuegos, son los que más veces han interactuado con ella, ya que en
estos se busca mucho simular un enfrentamiento con otro jugador, dándole
al personaje reacciones básicas y comportamientos necesarios para hacer
del juego algo más interesante y entretenido”.
Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens.
La Inteligencia artificial y la humana, 2002. P. 165.
IMPORTANCIA
“Existe la falsa impresión de que uno de los objetivo del IA es
sustituir a los trabajadores humanos y ahorrar dinero. Pero en el mundo
de los negocios, la mayoría de personas está más entusiasmada ante las
nuevas oportunidades que ante el abatimiento de costos. Además, la tarea
de reemplazar totalmente a un trabajador humano abarca de lo difícil a
lo imposible, ya que no se sabe cómo dotar a los sistemas de IA de toda
esa capacidad de percibir, razonar y actuar que tienen las personas. Sin
embargo, debido a que los humanos y los sistemas inteligentes tienen
habilidades que se complementan, podrían apoyarse y ejecutar acciones
conjuntas”.
Luis M. Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial. P. 123.
Madrid, 1987.
FICHAS DE COMENTARIO
(Comentario)
HISTORIA P. ADARAGA MORALES
La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia."
(Comentario)
FUNDAMENTOS FILOSÓFICOS DE LA MEMORIA ARTIFICIAL Revista Iberoamericana
El desarrollo de la inteligencia artificial se ha dado hace muchos siglos, podemos observar esto desde las épocas de Sócrates, Aristóteles, Platón, que a través de la historia, ellos ya avizoraron que existía una energía paralela de inteligencia entre el ser humano y la inteligencia artificial.
(Comentario)
RED NEURONAL ARTIFICIAL Tirso de Andrés
Este
proyecto es tremendamente complejo, por que a día de hoy ni siquiera
conocemos la distribución exacta de las neuronas y sus interconexiones
en un cerebro humano.
(Comentario)
IMPORTANCIA GONZALO, Luis
Conforme el mundo se vuelve más complejo, debemos usar nuestros recursos
materiales y humanos con más eficiencia, y para lograrlo, se necesita
la ayuda que nos ofrecen los computadores.
GLOSARIO
1. Algoritmo.- Conjunto de pasos ordenados para resolver un problema.
Los términos Algoritmo y Lógica son sinónimos (algorithm).
2. Análisis.- Examinar y comprender un problema para encontrar una solución óptima.
3. Actitud. Tendencia a repetir determinados comportamientos ante una
situación concreta. Las actitudes de una persona están muy determinadas
por su sistema de valores.
4. Algoritmo: Conjunto de instrucciones concretas y detalladas mediante
el cual se consigue una acción determinada. Por ejemplo, una receta de
cocina sería un algoritmo que indica el número de pasos necesarios para
preparar una comida.
5. Analógico: Una información ANALÓGICA es la que viene representada
mediante elementos de tipo concreto, similares a la realidad (imágenes,
dibujos realistas...). Por lo tanto las informaciones analógicas son
fácilmente interpretables porque las relacionamos con elementos
tangibles del mundo que nos rodea.
6. Aprendizaje Servicio. Es una metodología pedagógica que promueve el
desarrollo de competencias a través de actividades escolares de servicio
a la comunidad.
7. Entornos Heurísticos de Aprendizaje. Son entornos formativos en los
que los estudiantes deben aplicar sus conocimientos a la resolución de
situaciones problemáticas nuevas para ellos. No se trata de problemas de
rutina, no pueden aplicar ningún procedimiento conocido "tal cual".
Deben "inventar" un procedimiento específico.
8. Inteligencia Artificial: La INTELIGENCIA ARTIFICIAL Es una rama de la
Informática que pretende desarrollar programas en los que el ordenador
desarrolle conductas típicas de los seres inteligentes.
FUENTES DE INVESTIGACIÓN
BIBLIOGRAFÍA:
* Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana, 2002, ISBN 84-313-1982-8
* Luis Mª Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial, Madrid, 1987. ISBN 84-7118-490-7
* Víctor Gómez Pin, Entre lobos y autómatas. La causa del hombre, Espasa, Madrid, 2006. ISBN 978-84-670-2303-9
* Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. ISSN 1137-3601
* Adaraga Morales P., Zaccagnini Sancho J. L., Psicología e inteligencia
artificial, Editorial Trotta, Madrid, 1994. ISBN 84-87699-77-4
[
1 ]. Adaraga Morales P., Zaccagnini Sancho J. L., Psicología e
inteligencia artificial, Editorial Trotta, Madrid, 1994. ISBN
84-87699-77-4. P. 26
[ 2 ]. Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. ISSN 1137-3601
[ 3 ]. Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. ISSN 1137-3601
[ 4 ]. Luis Mª Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial, Madrid, 1987. ISBN 84-7118-490-7
[ 5 ]. Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana, 2002, ISBN 84-313-1982-8
[ 6 ]. Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana, 2002, ISBN 84-313-1982-8
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