jueves, 8 de noviembre de 2012
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Conseguir, diseñar y construir máquinas capaces de
realizar procesos con cierta inteligencia ha sido uno de los principales
objetivos y preocupaciones de los científicos a lo largo de la historia. Sin
embargo a pesar de disponer de herramientas y de lenguajes de programación
diseñados para el desrrollo de máquinas inteligentes, existe un problema de
fondo que limita los resultados: estas máquinas se implementan sobre
ordenadores basados en la filosofía de Von Neumann, y se apoyan en una
descripción secuencial del proceso de tratamiento de la información.
Las primeras explicaciones teóricas sobre el cerebro y
el pensamiento fuerón dadas por algunos filósofos griegos, como Platón y
Aristóteles, quienes fuerón apoyados despúes por Descartes y filósofos empiristas.
SISTEMAS INTELIGENTES Y TIPOS
--Necesidad de utilizar estrategias presentes en la
naturaleza para resolver (cierto tipo de) problemas complejos.
--Millones de años de evolución han llevado a que los
sistemas biológicos posean características y mecanismos de procesamiento
que los diferencian radicalmente de los computadores
tradicionales (arquitectura Von Neumann)
--Los Sistemas Inteligentes permiten implementar
algunos características y mecanismos de procesamiento de los sistemas
biológicos. Entre los sistemas inteligentes destacan las Redes Neuronales
(Redes de Neuronas Artificiales), la Lógica Difusa y la Computación
Evolutiva
LA VIDA ARTIFICIAL
La vida artificial es el estudio de la vida y de los
sistemas artificiales que exhiben propiedades similares a los seres vivos, a
través de modelos de simulación. El científico Christopher Langton fue el
primero en utilizar el término a fines de la década de 1980 cuando se celebró
la "Primera Conferencia Internacional de la Síntesis y Simulación de
Sistemas Vivientes" (también conocido como Vida Artificial I) en
Laboratorio Nacional de Los Álamos en 1987.
El área de vida artificial es un punto de encuentro
para gente de otras áreas más tradicionales como lingüística, física,
matemáticas, filosofía, psicología, ciencias de la computación, biología, antropología
y sociología en las que sería inusual que se discutieran enfoques teóricos y
computacionales. Como área, tiene una historia controvertida; John Maynard
Smith criticó ciertos trabajos de vida artificial en 1995 calificándolos de
"ciencia sin hechos", y generalmente no ha recibido mucha atención de
parte de biólogos. Sin embargo, la reciente publicación de artículos sobre vida
artificial en revistas de amplia difusión,1 como Science y Nature son evidencia
de que las técnicas de vida artificial son cada vez más aceptadas por los
científicos, al menos como un método de estudio de la evolución.
TEST DE TURING
El Test
de Turing (o Prueba de Turing) es una prueba propuesta por Alan Turing para
demostrar la existencia de inteligencia en una máquina. Fue expuesto en 1950 en
un artículo (Computing machinery and intelligence) para la revista Mind, y
sigue siendo uno de los mejores métodos para los defensores de la Inteligencia
Artificial. Se fundamenta en la hipótesis positivista de que, si una máquina se
comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente
FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Inteligencia Artificial (IA) tiene tanta antigüedad
como la informática y ha generado ideas, técnicas y aplicaciones que han
permitido resolver problemas difíciles. Lejos de quedarse ahí, el futuro de
esta tecnología pasa por nuevos avances como el desarrollo de software que nos
haga la vida más fácil, ayudándonos a tomar decisiones en entornos complejos o
permitiéndonos resolver problemas difíciles.
En este contexto, los investigadores cada vez hacen
más énfasis en la creación de sistemas capaces de aprender y mostrar
comportamientos inteligentes sin el corsé de intentar replicar un modelo
humano. Ésta al menos una de las principales conclusiones del Cuarto Seminario
Internacional sobre Nuevos Temas en Inteligencia Artificial, organizado recientemente
por el grupo SCALAB del departamento de Informática de la Universidad Carlos
III de Madrid(UC3M).
PRINCIPALES RAMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Sistemas Expertos (Sistemas basados en Conocimiento): Programas computacionales que resuelven problemas que normalmente requieren del
conocimiento de un especialista o experto humano. Es un sistema capaz de tomar
decisiones inteligentes interpretando grandes cantidades de datos sobre un
dominio específico de problemas.
Aprendizaje y Razonamiento Automático: Máquinas
capaces de planificar, tomar decisiones, plantear y evaluar estrategias,
aprender a partir de la experiencia, autoreprogramables, etc.
Robótica: Artefactos autónomos capaces de llevar a
cabo diversas tareas mecánicas de manera flexible e inteligente, cumpliendo con
un objetivo y ajustándose al entorno cambiante.
Procesamiento de Lenguaje Natural:Sistemas capaces de
reconocer, procesar y emular el lenguaje humano.
Visión por Computadora (Reconocimiento de patrones):Reconoce y procesa señales, caracteres, patrones, objetos, escenas.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS SENTIMIENTOS
El concepto de IA es aún demasiado difuso.
Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de
imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o
inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.A veces, aplicando la definición de Inteligencia
Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un
problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de
otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor. En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas
inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas». Aunque, por el momento, la mayoría de los
investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran
seriamente la posibilidad de incorporar componentes
ENFOQUE DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Este manual es una obra muy amplia que cubre todos los
aspectos de esta ciencia tan moderna. Se analiza el problema de la inteligencia
artificial, que radica en describir y construir agentes que reciban
percepciones provinientes del medio ambiente y que ejecuten acciones.
ELEMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1)Concepto de Inteligencia:Inteligencia Artificial.
Fundamentos de la inteligencia artificial simbólica y no simbólica.El uso de
recursos fuera de los algoritmos conocidos. Ejemplos. Representación del
conocimiento. Concepto y descripción de sistemas inteligentes.Componentes de un
sistema inteligente. Datos de la memoria de trabajo, reglas de transformación. Motor de inferencia. Funcionamiento de
un sistema inteligente.
2)El motor de inferencia: Estrategias de control
irreversibles y tentativas. Uso de heurística en Algoritmos. Potencia
heurística. Las estrategias de control tentativas. El algoritmo de Backtracking. Forma en que opera. Búsqueda en
grafos. Nodos abiertos y cerrados.Tipos de búsqueda. Búsqueda en profundidad y a lo
ancho. Relación entre el tiempo para encontrar una solución y para llevarla a
cabo. Soluciones óptimas. La búsqueda informada.
3)El lenguaje Prolog: Sus características.
Predicados. Hechos e inferencias. Notación constantes y variables. Objetivo. La forma en que
Prolog resuelve problemas. Ejercicios.Resolución de problemas de lógica. Recursividad.
Cláusula iterativa t cláusula de anclaje.Listas. Notación. Resolución de problemas utilizando
listas. Turbo Prolog. Su implementación. Dominios, predicados, cláusulas.
ULTIMOS AVANCES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Consejería de Innovación financia un proyecto de
excelencia liderado por el profesor de la Universidad Pablo de Olavide José
Luis Salmerón con 126.000 euros.
El objetivo es mitigar los riesgos inherentes a estos
sistemas de gestión y facilitar así su implantación en la empresa.
El profesor de la Escuela Politécnica Superior de la
Universidad Pablo de Olavide, José Luis Salmerón, junto a un equipo
multidisciplinar formado por ingenieros y economistas, está utilizando en su
proyecto de excelencia “Análisis de la implantación de Sistemas Integrados de
Gestión (ERP)”, técnicas científicas avanzadas de inteligencia artificial y
simulaciones, con el objetivo de mitigar los riesgos inherentes a estos
sistemas integrados de gestión y facilitar así su implantación en la empresa.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y HUMANA
Vernor Vinge, a los 62 años, puede considerarse uno de
los pioneros en la inteligencia artificial, lo que da una idea de la corta vida
que tiene esta rama de la ciencia. En una entrevista reciente advirtió sobre
los riesgos y oportunidades que una inteligencia artificial electrónica puede
ofrecer a la humanidad.
Actualmente, Vinge es un profesor universitario
jubilado. Ha enseñado matemáticas e informática, y es un (excelente por cierto)
autor de ciencia ficción. Es muy conocido por su manifiesto publicado en 1993
sobre lo que el llama la “singularidad tecnológica”, es decir, el punto en que
la inteligencia artificial alcanzara el grado de desarrollo de la inteligencia
humana. Vinge, 14 años después sigue creyendo en esa posibilidad, y arriesga
como fecha probable algún momento de la década que comienza en 2020.
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.
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 y aparte de que son muy
importantes requieren de un buen funcionamiento.
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 probabilística.
Inteligencia artificial basada en comportamientos: que
tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
Smart process management: facilita la toma de
decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al
igual que lo haría un especialista en la actividad.
FUNCIONAMIENTO BASICO Y GENERAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
BASICO:El primer período de la Inteligencia Artificial,
llamado sub-simbólico, data de aproximadamente 1950 a 1965. Este período
utilizó representaciones numéricas (o sub-simbólicas) del conocimiento. Aunque
la mayor parte de los libros de Inteligencia Artificial enfatizan el trabajo
realizado por Rosenblatt y Widrow con redes neuronales durante este período, la
realidad es que otra importante escuela sub-simbólica data también de la misma
época y estos son los algoritmos evolutivos.
GENERAL:La inteligencia artificial constituye una rama de la
informática que, en los últimos tiempos, está adquiriendo creciente
importancia. Su campo de estudio lo constituyen los procedimientos necesarios
para elaborar sistemas entre cuyas prestaciones figuren las que,
tradicionalmente, se han considerado privativas de la inteligencia humana.
CATEGORIAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
--Ingeniería del conocimiento
--Ingeniería del conocimiento/Clasificación de los SBC
--Ingeniería del conocimiento/Fases de adquisición
--Ingeniería del conocimiento/Fuentes
--Ingeniería del conocimiento/Métodos de resolución de
problemas
--Ingeniería del conocimiento/Versión para imprimir Robótica
APLICACIONES COMERCIALES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1)Técnicas básicas: Así llamadas por encontrarse a la
base de diversas aplicaciones de IA.Entre otras se encuentran Búsqueda
Heurística de Soluciones,Representación del Conocimiento,Deducción
Automática,Programación Simbólica (LISP) y Redes Neuronales.Estas técnicas
son las bases de las aplicaciones.En su mayoría,no necesita conocerla el
usuario final,sino los profesionales que se dedican a su aplicación y la
generación de aplicaciones comerciales.
2)Tecnologías o combinaciones de varias técnicas
básicas:orientadas a resolver familias de problemas. Las tecnologías son más
especializadas que las técnicas básicas y están más cerca de las aplicaciones
finales. Se pueden mencionar a la Robótica y Visión, Lenguaje Natural, Sistemas
Expertos
3)Clases o tipos de aplicaciones:Diagnóstico,Predicción (sistemas de autocontrol de reactores atómicos),Secuenciamiento de
operaciones("Scheduling"),Diseño,Interpretación de datos. Todas
ellas son familias de problemas tipo.Por ejemplo,el diagnóstico se refiere a
encontrar las causas de fallas,ya sea que se trate de fallas en una línea de
producción o de enfermedades en una persona.
4)Campos de aplicación:Ingeniería,Medicina,Sistemas de Manufactura, Administración, Apoyo a la Toma de Decisiones
Gerenciales,etc.Todas caen dentro de las áreas de los sistemas
computacionales,pero que se consideran como clientes de la Inteligencia
Artificial.
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El presente trabajo, sirve como una introducción a la
Inteligencia Artificial, y a la vez ilustra sobre sus aplicaciones en la vida
real, ya que muchos piensan que la Inteligencia Artificial es tal como se ve en
las películas o en las series de animación: Gran error, la Inteligencia
Artificial está en sus orígenes, no tiene más de 56 años de vida. En el futuro
podrán ser factibles los modelos de ficción con los que muchos sueñan. El
objetivo de este trabajo, es brindar al lector un concepto básico y las
aplicaciones que hoy en día se le dan a esta rama muy importante de la
informática.
En los primeros 3 capítulos se trata de algunos
conceptos generales para introducir al lector a la Inteligencia Artificial. El
capítulo IV es la aplicación de la Inteligencia Artificial en Juegos. El
capítulo V, muestra la aplicación de la Visión Artificial. Los capítulos VI y
VII exponen los temas de Redes Neuronales y Sistemas Expertos, respectivamente.
El capítulo VIII muestra las aplicaciones del apasionante mundo de la robótica.
El capítulo IX habla de los conceptos de la comunicación y su uso. Los Anexos
refuerzan los conceptos del capítulo IV y VI. El primer anexo, muestra las
Compuertas Lógicas, usadas en las Redes Neuronales. El segundo anexo muestra el
uso de la Búsqueda Heurística, específicamente del Algoritmo *A, con el código
fuente de un programa diseñado para ese fin.
AREAS DE LA APLICACION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Básicamente, la inteligencia artificial es aquella que
trata de explicar el funcionamiento mental basándose en el desarrollo de
algoritmos para controlar diferentes cosas. La inteligencia artificial combina
varios campos, como la robótica, los sistemas expertos y otros, los cuales
tienen un mismo objetivo, que es tratar de crear máquinas que puedan pensar por
sí solas, lo que origina que hasta la fecha existan varios estudios y
aplicaciones, dentro de las que se encuentran las redes neuronales, el control
de procesos o los algoritmos genéticos.
La idea de construir una máquina que pueda pensar es
que realice cosas que nosotros realizamos y hacemos. Pero para que las
computadoras se ganen el nombre de inteligentes, primero tienen que ser capaces de
mantener, por ejemplo, un diálogo con un ser humano, ya que las computadoras
únicamente pueden realizar o hacer lo que se les indique, pero nunca sabrán lo
que están realizando pues no están conscientes de lo que hacen.
AREAS DE ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Sistemas Expertos: Conjunto de programas informáticos
que aplica el proceso del razonamiento humano al conocimiento de un experto en
la solución de tipos problemas específicos como en aéreas de producción u otros
procesos de razonamiento.
Simulación sensorial: Área de la IA que estudia las habilidades sensoriales de los humanos (vista, oído, habla y tacto) e intenta imitarlos a través de sensores controlados por ordenador cuyo fin es producir una apariencia de realidad que permita al usuario tener la sensación de estar presente en ella. Simulan comportamiento inteligente, a un coste mucho menor que el de los robots.
PRINCIPALES AREAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
--Percepción, especialmente la visión, sino también la
percepción auditiva y táctil,y, más recientemente, el gusto y el olfato. Esto se
desglosa en el estudio de los diferentes tipos de procesos incluyendo la
transducción física, el análisis y reconocimiento de patrones, la segmentación y
"parsing" complejo de los datos sensoriales, la interpretación y el control de la
atención. Este es un enorme subcampo y puede dividirse en más campos
especializados de acuerdo a la modalidad sensorial, el tipo de cosas que se perciben,
las formas de representación utilizadas, si la percepción está
puramente dirigida por los datos o incluye procesos top-down, los mecanismos utilizados
(por ejemplo neuronales o simbólicos), la arquitectura más grande
que contiene el sistema sensorial, y el dominio de aplicación.
--Procesamiento de lenguaje natural, incluida la
producción y la interpretación de la lengua hablada y escrita, ya sea manuscrita,
impresa o electrónica en todo (por ejemplo el correo electrónico).
--Aprendizaje y desarrollo, incluidos los procesos de
aprendizaje simbólico (por ejemplo la regla de inducción), la utilización de las
redes neuronales (a veces descrita como sub-simbólica), el uso de algoritmos
evolutivos, sistemas de autodepuración, y diversos tipos
auto-organización.
CARACTERISTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
“Es un dispositivo reprogramable y multifuncional
diseñado para mover materiales, piezas, herramientas o dispositivos
especializados a través de movimientos programados” - Robot Institute of
America, 1979 “Un dispositivo automático que realiza funciones que normalmente
se considera son o debieran ser realizadas por humanos” - Webster “Un sistema
que existe en el mundo físico y que autónomamente sensa su medio ambiente y
actúa sobre él” - Maja Mataric/USC “Un mecanismo reprogramable con un mínimo de
cuatro grados de libertad diseñado para manipular y transportar partes, herramientas
o implementar manufactura especializada a través de movimientos programados
para la ejecución de la una tarea especifica de manufactura” - Asociación
Británica de Robotica (BRA) “Manipulador: una maquina la cual tiene similares
funciones a aquellas de los miembros superiores de los humanos, y mueve objetos
espacialmente, desde una localización a otra. Robot de grabación (Playback
Robot): una manipulador el cual puede ejecutar una operación por lectura de
información memorizada de una secuencia de operación, incluyendo posiciones y
probable el cual aprendió siendo tomador manualmente a través de rutinas de
antemano. Robot inteligente: un robot el cual puede determinar su propio
comportamiento/conducta a través de sus funciones de senseo y reconocimiento.
-Asociación Japonesa de Robot Industriales (JIRA)Existen múltiples tipos de
robots, cuya complejidad va desde aquellos que se utilizan en tareas
industriales de ensambado (ej. fábricas de autos) hasta llegar a los de aspecto
humano (“humanoides”).
DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La inteligencia artificial, comúnmente abreviada como
IA, es una parte de la tecnología y la ciencia que se encarga de diseñar
sistemas robóticos que puedan tomar decisiones; es decir, que muestren cierto
tipo de inteligencia robótica para resolver determinado tipo de problemas. Si
bien aún falta mucho para desarrollar máquinas pensantes, en los últimos años
se han realizado grandes avances al respecto, pero ¿como surgió el desarrollo
de la inteligencia artificial?
Para conocer los orígenes de la inteligencia
artificial tenemos que remontarnos a 1943, cuando el matemático Walter Pitts y
el neurofisiólogo Warren McCulloch presentaron el primer trabajo de
investigación donde se hablaba de IA y en donde hacían mención de conceptos de
fisiología humana básica, la forma en que las neuronas funcionan en nuestro
cerebro y la teoría computacional de Alan Turing, entre otras cosas.
FINALIDADES DE LA INTELIGENCIA
La Inteligencia Artificial, a pesar de su corta historia
como disciplina, se encuentra en estos momentos en una fase de reflexión y de
transformación. Los resultados obtenidos en los últimos veinte años, la
aparición de tecnologías más potentes y, sobre todo la revisión de muchos de
los conceptos teóricos exigen afrontar la enseñanza de esta asignatura con una
vocación claramente investigadora. En este sentido el primer objetivo de la
asignatura va a ser construir una noción de inteligencia que soporte después
las tareas de su simulación. Esto constituirá el segundo objetivo de la
asignatura, evaluar las posibilidades de simulación de la inteligencia, para lo
cual se estudiarán las técnicas de modelización del conocimiento y se
realizarán prácticas que vengan a unir este doble objetivo.
IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Las computadoras son fundamentales hoy día en nuestras
vidas afectando todos los aspectos de esta. La Inteligencia Artificial se crea
con la implementación en las computadoras para realizar mecanismo de
computación que utiliza programas fijos y contiene una seria de reglas que lo
hacen funcionar. Esto permite a las computadoras a ser creadas en maquinas
artificiales que desempeñan tareas monótonas, repetitivas y simples mas
eficiente y efectivas que un ser humano. Estudios sobre trabajos o tareas
repetitivas han demostrado que el ser humano no le agrada este tipo de trabajo
y al pasar el tiempo son más susceptibles a cometer errores en el mismo. Para
situaciones complejas el objetivo se hace mas complejo debido a que la
inteligente artificial dada a las computadoras tienen dificultad en
entender ciertas situaciones o problemas específicos y como
reaccionar a estas. Tambien ocurre que dentro de un problema tienen la
variabilidad del mismo y no pueden adaptarece a un cambio que pueda ocurrir.
Estos problemas son de suma importancia para la Inteligencia Artificial
que busca el mejorar, aprender, entender y el razonamiento del comportamiento
de las computadoras en situaciones complejas.
FINES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La inteligencia artificial es el estudio sistemático
del comportamiento inteligente y de los procesos de aprendizaje de los seres
humanos con la finalidad de que las máquinas y computadoras imiten las
habilidades humanas como: el reconocimiento de objetos, colores distancias, en
otros casos imitar reacciones afectivas y representarlas mediante gestos
Han sido
diseñados sistemas como Deep Blue, programa de ajedrez, implementado en una IBM
en el año 1996, que contaba con un algoritmo de inteligencia artificial. Para
probar el sistema, se invitó al campeón mundial de ajedrez, Kasparov, a
competir con Deep Blue. La victoria correspondió al ser humano. Al año
siguiente, se le volvió a invitar y fue derrotado por Deep Blue, debido a que
el sistema había aprendido sus propias técnicas. En otras palabras, Kasparov
había jugado contra él mismo. Así como este proyecto, ingenieros y científicos
de todo el mundo están realizando un sinnúmero de investigaciones cuyos fines
van desde reproducir comportamientos de insectos hasta imitar la mente del
hombre mismo. Las aplicaciones para estos sistemas son diversas. Por ejemplo,
pueden poseer un uso industrial: adaptados a máquinas industriales, éstas
logran una productividad mayor que la de un ser humano; pues realizan, con mayor
velocidad y sin cometer errores, las mismas tareas que desempeña un obrero. Sin
embargo, estos sistemas también pueden emplearse con fines destructivos, como
es el caso de las armas de guerra
OBJETIVOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El objetivo último de la AI es... Comprender y
Construir Entidades Inteligentes. Aunque desde luego, existen otros
planteamientos como los siguientes:
"Desarrollar una máquina inteligente capaz de
aprender a través de la experiencia, reconocer las limitaciones de su
conocimiento, exhibir verdadera creatividad, tomar sus propias decisiones e
interactuar con el medio que la rodée"
"Hacer que las computadoras sean capaces de
mostrar un comportamiento que sea considerado como inteligente por parte de un
observador humano (Turing test)".
"Elevar el Coeficiente Intelectual de las
máquinas (machine-IQ)"
"Desarrollar las capacidades de la computadora
más allá de su uso tradicional actual".
HISTORIA Y EVOLUCION DE LA INTELIGENCIA ARTIFIAL
La Inteligencia Artificial "nació" en 1943
cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del
cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas proporcionaron una
representación simbólica de la actividad cerebral.
Más adelante, Norbert Wiener elaboró estas ideas junto
con otras, dentro del mismo campo, que se llamó "cibernética"; de
aquí nacería, sobre los años 50, la Inteligencia Artificial.
Los primeros investigadores de esta innovadora
ciencia, tomaron como base la neurona formalizada de McCulloch y postulaban
que:
"El cerebro es un solucionador inteligente de
problemas, de modo que imitemos al cerebro".
Pero si consideramos la enorme complejidad del mismo
esto es ya prácticamente imposible, ni que mencionar que el hardware de la
época ni el software estaban a la altura para realizar semejantes proyectos.
Se comenzó a considerar el pensamiento humano como una
coordinación de tareas simples relacionadas entre sí mediante símbolos. Se
llegaría a la realización de lo que ellos consideraban como los fundamentos de
la solución inteligente de problemas, pero lo difícil estaba todavía sin
empezar, unir entre sí estas actividades simples.
Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema
que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Éste era un
sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se asociaron esfuerzos
para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías
se diluyeron enseguida.
DEFINICION DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La inteligencia está vinculada a saber elegir las
mejores opciones para resolver algún tipo de problema. Existen diversos tipos
de inteligencia según sus atributos y procesos, como la inteligencia operativa,
la inteligencia biológica o la inteligencia psicológica.
Artificial, por otra parte, es un adjetivo que señala
aquello hecho por mano, arte o ingenio del hombre. Lo artificial también
permite nombrar a lo no natural o falso.
La noción de inteligencia artificial fue
desarrollada en referencia a ciertos sistemas creados por los seres humanos que
constituyen agentes racionales no vivos. La racionalidad, en este caso, es
entendida como la capacidad para maximizar un resultado esperado.
La inteligencia artificial, por lo tanto, consiste en
el diseño de procesos que, al ejecutarse sobre una arquitectura física,
producen resultados que maximizan una cierta medida de rendimiento. Estos
procesos se basan en secuencias de entradas que son percibidas y almacenadas
por la mencionada arquitectura.
Los dispositivos que cuentan con inteligencia
artificial pueden ejecutar distintos procesos análogos al comportamiento
humano, como la ejecución de una respuesta por cada entrada (similar a los
actos reflejos de los seres vivos), la búsqueda de un estado entre todos los
posibles según una acción o la resolución de problemas mediante una lógica
formal.
“Inteligencia artificial”
también es una película dirigida por Steven Spielberg que fue estrenada en
2001. Su argumento se basa en la historia de un robot que, creado para
reemplazar a un niño humano, demuestra que tiene sentimientos. La película está
basada en un relato de Brian Aldiss e incluye elementos tomados de Pinocho
Suscribirse a:
Entradas (Atom)