INTELIGENCIA ARTIFICIAL

SACADO DE http://cruzrojaguayas.org/inteligencia/

INTELIGENCIA ARTIFICIAL



La IA (Inteligencia Artificial) es una de las disciplinas más nuevas. Formalmente se inicia en 1956 cuando se acuñó este término, sin embargo el estudio de la inteligencia contemplada como el razonamiento humano viene siendo estudiado por los filósofos hace más de 2 milenios.

La inteligencia artificial es la ciencia que enfoca su estudio a lograr la comprensión de entidades inteligentes. Es evidente que las computadoras que posean una inteligencia a nivel humano (o superior) tendrán repercusiones muy importantes en nuestra vida diaria.

En realidad los animales no son inteligentes, lo que hacen se debe a su intuición. A diferencia de los seres humanos que se caracterizan por su razonamiento.

En la siguiente figura se presentan definiciones de lo que es la inteligencia artificial. Estas definiciones varían en torno a dos dimensiones principales. Las que aparecen en la parte superior se refieren a procesos mentales y al razonamiento, en tanto que las de la parte inferior aluden a la conducta. Por otra parte, las definiciones de la izquierda miden la condición deseable en función de eficiencia humana, mientras que las de la derecha lo hacen de conformidad con un concepto de inteligencia ideal, denominado racionalidad.


Ejemplos:

Almacenar la suma de dos variables (x , y) en otra variable denominada z , en donde:

x = 1

y = 1

z = x + y

z = 2

(Sistemas que piensan)



Al retirar la mano de una hornilla caliente. Esto es un acto reflejo mucho más eficiente que una tardía actuación emprendida después de una cuidadosa deliberación.


(Sistemas que piensan racionalmente)

Semáforos inteligentes que se encuentran en Europa y evitan por medio de sensores el congestionamiento de tráfico


(Sistemas que actúan racionalmente)

Actuar como humano: El enfoque de la prueba de Turing


La prueba de Turing (Alan Turing 1950) intenta ofrecer una definición de Inteligencia Artificial que se pueda evaluar. Para que un ser o máquina se considere inteligente debe lograr engañar a un evaluador de que este ser o máquina se trata de un humano evaluando todas las actividades de tipo cognoscitivo que puede realizar el ser humano.


Si el diálogo que ocurra y el número de errores en la solución dada se acerca al número de errores ocurridos en la comunicación con un ser humano, se podrá estimar -según Turing- que estamos ante una máquina "inteligente".

Hoy por hoy, el trabajo que entraña programar una computadora para pasar la prueba es considerable. La computadora debería se capaz de lo siguiente:

Procesar un lenguaje natural: para así poder establecer comunicación satisfactoria, sea en español, inglés o en cualquier otro idioma humano.

Representar el conocimiento: para guardar toda la información que se le haya dado antes o durante el interrogatorio. Utilización de Base de Datos para receptar preguntas y luego almacenarlas.

Razonar automáticamente: Utiliza la información guardada al responder preguntas y obtener nuevas conclusiones o tomar decisiones.

Autoaprendizaje de la máquina: Con el propósito de adaptarse a nuevas circunstancias. El autoaprendizaje conlleva a la autoevaluación.


Para aprobar la prueba total de Turing, es necesario que la computadora esté dotada de:
Vista: Capacidad de percibir el objeto que se encuentra en frente suyo.
Robótica: Capacidad para mover el objeto que ha sido percibido.

HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Este era un sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se aunaron esfuerzos para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías se diluyeron enseguida.


Fue en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas). Este era un sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. Este programa era capaz de trabajar con las torres de Hanoi, así como con criptoaritmética y otros problemas similares, operando, claro está, con microcosmos formalizados que representaban los parámetros dentro de los cuales se podían resolver problemas. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. El GPS manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error.


En los años 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenzó a elaborar un proyecto para resolver problemas de la vida cotidiana o que se centrara, al menos, en problemas más concretos. Así es como nació el sistema experto.


El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella época que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso común en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU)


Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG. Es en esta época cuando se desarrollan sistemas expertos más refinados, como por ejemplo el EURISKO. Este programa perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.


El origen inmediato del concepto y de los criterios de desarrollo de la "IA" se remonta a la intuición del genio matemático inglés Alan Turing y el apelativo "Inteligencia Artificial" se debe a McCarthy, uno de los integrantes del "Grupo de Darmouth", que en el verano de 1956, se reunió en el Darmouth College (Estados Unidos) para discutir la posibilidad de construir máquinas "inteligentes".


Los principales integrantes del grupo eran:

John McCarthy: quien le dio el nombre a esta nueva área del conocimiento y estudiaba sistemas capaces de efectuar razonamientos de sentido común.

Marvin Minsky: fundador del laboratorio de IA del MIT. Trabajaba sobre razonamientos analógicos de geometría

Claude Shannon: de los laboratorios Bell de EEUU.

Nathaniel Rochester: de IBM

Allen Newell: primer presidente de la AAAI (Asociación Americana de Inteligencia Artificial)

Herbert Simon: Premio Nobel de Carnegie-Mellon University

También podemos destacar la importante intervención de Arthur Samuel, que había escrito un programa de juego de damas capaz de aprender de su propia experiencia; Selfridge, que estudiaba el reconocimiento visual por computador.

A partir de este grupo inicial, se formaron dos grandes "escuelas" de I.A.: Newell y Simon lideraron el equipo de la Universidad de Carnegie-Mellon, proponiéndose desarrollar modelos de comportamiento humano con aparatos cuya estructura se pareciese lo más posible a la del cerebro (lo que posteriormente derivó en la llamada postura "conexionista" y en los trabajos sobre "redes neuronales" artificiales).

McCarthy y Minsky formaron otro equipo en el Instituto Tecnológico de Massachusett (MIT), centrándose más en que los productos del procesamiento tengan el carácter de inteligente, sin preocuparse por que el funcionamiento o la estructura de los componentes sean parecidas a los del ser humano.

Ambos enfoques sin embargo corresponden a los mismos objetivos prioritarios de la I.A.: "entender la inteligencia natural humana, y usar máquinas inteligentes para adquirir conocimientos y resolver problemas considerados como intelectualmente difíciles".

La historia de la IA ha sido testigo de ciclos de éxito, injustificado optimismo y la consecuente desaparición de entusiasmo y apoyos financieros. También ha habido ciclos caracterizados por la introducción de nuevos y creativos enfoques y de un sistemático perfeccionamiento de los mejores.



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