Que es la inteligencia artificial

Que es la inteligencia artificial
La IA es una rama de la ciencia de computación que comprende el estudio y creación de sistemas
computarizados que manifiestan cierta forma de inteligencia: sistemas que aprenden nuevos conceptos y
tareas, sistemas que pueden razonar y derivar conclusiones útiles acerca del mundo que nos rodea, sistemas
que pueden comprender un lenguaje natural o percibir y comprender una escena visual, y sistemas que
realizan otro tipo de actividades que requieren de inteligencia humana.
Como toda disciplina de reciente creación, la IA no se encuentra unificada en términos de objetivos y métodos
de investigación. Recientemente, parte de los esfuerzos de los investigadores en esta área se han dedicado a la
definición de dichos objetivos y al recuento de. las herramientas metodológicas utilizadas hasta ahora (Boden,
1977; Dennett, 1978; Sloman, 1978; Ringle, 1979). Como resultado de este esfuerzo, que dista mucho de su
conclusión, se han definido algunos acuerdos básicos sobre el área y sus estrategias.
Por ahora, es suficientemente claro que el objetivo de la IA es el de entender la naturaleza de la inteligencia a
través del diseño de sistemas computacionales que la exhiban. En forma más concreta, puede afirmarse que,
en lo que ha transcurrido de su corta historia, la IA ha estado dirigida por tres objetivos generales:
1. El análisis teórico de las posibles explicaciones del comportamiento inteligente
2. La explicación de habilidades mentales humanas
3. La construcción de artefactos (computadoras) inteligentes
Con estos propósitos en su agenda de investigación, los estudiosos de la IA han recurrido al uso de cuatro
diferentes estrategias metodológicas: el desarrollo de tecnologías útiles en esta área, la simulación, el
modelamiento, y la construcción de teoría sobre la inteligencia artificial. El desarrollo de tecnologías de
computación ha sido una empresa titánica que los ingenieros en electrónica han tomado en sus manos, sin
embargo, sólo una pequeña parte de lo que se conoce como ciencia de la computación puede incluirse dentro
de la IA. No existe todavía un criterio preciso con el cual distinguir cuándo un sistema computacional es un
sistema de IA, pero el acuerdo general es que cualquier máquina que desempeñe una función mental que
tendría que ser realizada por una inteligencia humana es un ejemplo de IA.
La simulación que se hace en IA ha intentado reproducir algunas de las características inteligentes de los seres
humanos. Estas reproducciones han buscado abiertamente la similitud entre una computadora y los seres
humanos. La elaboración de simulaciones ha sugerido la posibilidad de explorar los procesos cognoscitivos
humanos, sin embargo los esfuerzos en esta línea, a diferencia del modelamiento, han estado dedicados a
producir comportamiento humano inteligente en las computadoras más que a entenderlo o explicarlo.
El modelamiento, por otra parte, tiene como objeto la utilización de los sistemas de IA para entender a la
inteligencia humana. Ha sido tradicionalmente utilizado por psicólogos y no tiene como requisito necesario el
uso de computadoras, De hecho, muchas de las teorías sobre cognición han utilizado modelos en
computadoras sin hacer referencia a ellas, por ejemplo, la teoría sobre memoria semántica o sobre
representación mental.
Finalmente, el trabajo teórico en IA ha abierto por primera vez la posibilidad de teorizar sobre la inteligencia
sin hacer necesariamente referencia a la inteligencia humana. Es decir, se ha propuesto la formulación de una
teoría de la inteligencia "pura".
Una breve incursión dentro de la historia de esta disciplina ilustrará más adecuadamente sus logros y su estado
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actual.
Historia
El nacimiento real de la IA se produce para el año 1950, cuando Norbet Wiener desarrolló el principio de la
retroalimentación. Esta técnica consiste, por ejemplo, en la tecnología del termostato, comparar la temperatura
actual del entorno con la deseada y, según los resultados aumentarla o disminuirla. En 1955 Newell y Simon
desarrollan la Teoría de la lógica la cual permitió desarrollar un programa que exploraba la solución a un
problema utilizando ramas y nudos, seleccionando únicamente las ramas que más parecían acercarse ala
solución correcta de los problemas siendo este el primer programa inteligente basado en su modelo de
procesamiento de información
Basándose en los estudios sobre memoria asociativa, el equipo Newell−Shaw−Simon construyó los primeros
lenguajes de procesamiento de información (IPL−I, IPL−II) utilizados en el diseño de su "Logic Theorist
Machine" que se convirtió en la primera máquina "inteligente". Esta máquina fue capaz no sólo de memorizar
y aprender, sitio que consiguió demostrar de una manera original y "creativa", es decir no prevista por sus
creadores, algunos de los teoremas propuestos por Bertrand Russell en los Principios (Russell and Whitehead,
1925).
En el año 1957. Aparece la primera versión de The General Problem Solver (GPS), un programa capaz de
solucionar problemas de sentido común. El GPS utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener.
Desde sus orígenes la IA se relacionó con juegos como el ajedrez y las damas, probablemente debido a que los
juegos de mesa constituyen modelos de situaciones reales en las que hay que calcular, solucionar problemas,
tomar decisiones, corregir errores, recordar, etc. A pesar de que esta línea de investigación ha sido casi
totalmente abandonada en la actualidad, muchos de los avances teóricos y metodológicos de la IA se deben a
ella. Por ejemplo, Samuel diseñó en 1961 un programa que jugaba damas y que era capaz de aprender de sus
errores, es decir, era capaz de adaptar su comportamiento en relación a eventos pasados. Lo pasmoso de este
programa fue que, aunada a su capacidad de aprendizaje la de memoria, con el tiempo consiguió derrotar
invariablemente a su creador.
Hacia mediados de los sesentas la IA se convierte en un área en la que se interesan e interactúan especialistas
de diversas disciplinas: lógicos, psicólogos, matemáticos, lingüistas, filósofos, etc. Uno de los grandes temas
de IA en esta década fue el estudio del lenguaje. En la mayoría de los estudios iniciales sobre lenguaje, se
atacó el problema de diseñar una máquina que fuera capaz de traducir de un idioma a otro. El énfasis se hizo
en el análisis de la sintaxis, en lugar del significado, estrategia que se abandonó relativamente pronto. Los
investigadores interesados en esta área de la IA pronto descubrieron que traducción no es lo mismo que
transformación, y que, como consecuencia de ello, de alguna manera la máquina tendría que "entender" un
texto antes de poder traducirlo. Los esfuerzos se orientaron hacia una definición de la comprensión que
pudiera simularse en una computadora.
Ya en el año 1970 se produce el advenimiento de los Sistemas Expertos. Los Sistemas Expertos se han
utilizado para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades e informar a los mineros a encontrar
vetas de mineral. Al mismo tiempo, en 1970. Davir Marr propone nuevas teorías sobre la capacidad de
reconocimiento visual de las diferentes máquinas
Para el 1986 las ventas de hardware y software relacionados con la IA se contabilizan por 425,000.00 de
dólares sólo en 1986. Compañías como DuPont, General Motors, y Boeing utilizan sistemas expertos a
principios de la década de los 80 y éstos sistemas expertos se convertirán en un standard a finales de la
misma.
En los 90 la IA fue utiliza de forma efectiva en la Guerra del Golfo sobre sistemas de mísiles visores para los
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soldados y otros
Objetivos de la Inteligencia Artificial
• Diseñar y construir aplicaciones computacionales de nivel superior.
• Resolver problemas difíciles.
• Generar herramientas para la construcción de aplicaciones de inteligencia artificial.
• Ayudar a los expertos a analizar y diseñar.
• Generar máquinas que faciliten la construcción de aplicaciones de inteligencia artificial.
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
• Robótica.
• Procesamiento de Lenguaje Natural.
• Reconocimiento de Patrones.
• Sistemas Expertos
• Tutores Inteligentes.
• Manipulación Inteligente de Base de Datos.
• Programación Automática.
• Visión Computarizada.
Áreas de la inteligencia artificial
Robótica:
Aun cuando los robots no son como se les muestra en las películas de cine o televisión, realmente pueden
llegar a tener la capacidad de realizar actividades sorprendentes, sobre todo son utilizados en la fabricación de
productos.
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Reconocimiento de patrones:
El estudio del área de la visión trata con la necesidad identificar objetos o imágenes y utilizar esta información
en la resolución capten de problemas, debido a que aquí se usa una técnica exhaustiva de búsqueda y compara.
¿Existe la posibilidad de producir una inteligencia artificial?
Resulta difícil hacer una síntesis de la profusa polémica entre los que creen y los que no creen en la
posibilidad de producir una inteligencia artificial.
La breve exposición de sus respectivos argumentos arroja la luz suficiente acerca de sus enfrentadas
posiciones y despliega un plano teórico que culmina un asombroso edificio de trabajos y experiencias desde
los años cincuenta.
Unos y otros, tanto los que argumentan a favor como en contra, parten de unos presupuestos comunes que
recogen los distintos ámbitos en que se fundamenta y manifiesta la inteligencia:
• percepción
• asociación
• memoria
• imaginación o creatividad
• razón
• conciencia
Sentadas estas capacidades, no menos abstractas y elusivas que la cuestión que se intenta dilucidar, los
argumentos contrarios a la inteligencia artificial se pueden resumir en los siguientes puntos:
• Las máquinas carecen de creatividad.
• Las máquinas no disponen de conciencia.
Las máquinas no pueden alcanzar unos principios éticos con los que regir su conducta.
Prueba de Turing
La prueba de TURING es un procedimiento bien conocido para evaluar el éxito de un programa de IA.
La prueba consiste en que un Entrevistador se comunica vía textual de entrada y salida, con un sistema de IA
y con otra persona que participa en la prueba; el entrevistador no se da cuenta cuál respuesta viene del
computador y cuál de la otra persona, si después de hacer suficientes preguntas el entrevistador no puede
diferenciar entre el hombre y la máquina, entonces el sistema pasa la prueba y se estima que es exitoso.
Ningún sistema de IA existente podría pasar una prueba de Turing verdaderamente y no es probable que tal
sistema exista en un futuro cercano.
Diferencias entre el cerebro y una computadora
Cerebro
Sistema de datos de múltiple propósito capaz de
tratar gran cantidad de información en poco tiempo
pero no necesariamente con exactitud.
La frecuencia de los impulsos nerviosos puede
variar.
Computadora
Sistemas altamente especializados con capacidad
para procesar información muy concreta, siguiendo
unas instrucciones dadas.
La frecuencia de transmisión es inalterable y esta
dada por el reloj interno de la maquina
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Las llamadas sinapsis cumple en el cerebro la
Las compuertas lógicas tienen una función
función simultánea de varias compuertas (and, or,
perfectamente determinada e inalterable.
not etc.)
La memoria es del tipo asociativo y no se sabe dónde La información se guarda en posiciones de memoria
quedara almacenada.
de acceso directo por su dirección
En el interior de una computadora los impulsos
Los impulsos fluyen a 30 metros por segundo
fluyen a la velocidad de la luz.
Ambos codifican la información en impulsos
Similitudes entre el cerebro y una computadora
digitales.
Tanto el cerebro como la computadora tienen
Existen distintos tipos de memoria.
compuertas lógicas
Los dos tienen aproximadamente el mismo consumo de energía
Introducción
El sorprendente avance tecnológico que la humanidad ha experimentado en los últimos dos siglos encuentra
su expresión mas acabada y complicada en la invención de las computadoras, las "máquinas que piensan"
como las llama McCorduck (1979). La rapidez y la asombrosa complejidad de la computadora ya no son un
secreto para nadie, sin embargo la verdad sobre sus más profundas implicaciones es conocida sólo por un
número muy limitado de especialistas.
La Inteligencia Artificial es una ciencia que trata de la comprensión de la inteligencia y del diseño de
máquinas inteligentes, es decir, el estudio y la simulación de las actividades intelectuales del hombre
(manipulación, razonamiento, percepción, aprendizaje, creación). La IA es un campo de estudio que busca
explicar y emular el comportamiento inteligente en términos de procesos computacionales.
Algunos expertos en computación han sostenido, desde hace algún tiempo, que las computadoras serán
poseedoras de capacidades y habilidades similares a las de los seres humanos, y que, en el futuro próximo, las
veremos igualarnos y superarnos en muchas de las actividades intelectuales tradicionalmente reservadas a los
seres humanos.
Conclusión
Es conocido que las computadoras pueden realizar cálculos aritméticos a increíble velocidad, actualmente no
es extraño ver programas que realizan calculo integral y mucho más, como la resolución de problemas, así
como algunos programas sirven para auxiliar a los médicos para analizar ciertos tipos de enfermedad, otros
para entender el funcionamiento de circuitos electrónicos .
La inteligencia artificial es la rama de conocimiento que permite a las maquinas hacer cosas que se requerían
inteligencia por parte de los seres humanos. La IA ha explorado las distintas formas en que las computadoras
podrían realizar las tareas que antes estaban reservadas a los seres humanos, como resolver problemas, planear
a futuro, demostrar teoremas, jugar ajedrez, conversar en y entender un lenguaje, componer música, etc. El
hecho de que aún no haya conseguido reproducir un ser humano completo (o que eventualmente lo consiga)
es de menor importancia que la evidencia de que ha mejorado nuestras habilidades para pensar y clarificar
fenómenos de interés para la psicología y otras ramas de la ciencia. Ha colaborado en la reformulación de
viejos problemas psicológicos y en la reconsideración y reevaluación de las teorías existentes.
Hasta el momento ningún sistema de ordenadores ha estado próximo a pasar la prueba de TURING en
términos generales, ya que la prueba de TURING es un procedimiento bien conocido para evaluar el éxito de
un programa de Inteligencia Artificial.
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