jueves, 27 de noviembre de 2014
jueves, 13 de noviembre de 2014
INTELIGENCIA ARTIFICIAL =D
La inteligencia
artificial (IA) es un área multidisciplinaria que, a través de
ciencias como la informática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de
entidades capaces de resolver cuestiones por sí mismas utilizando como
paradigma la inteligencia humana.
General y amplio como
eso, reúne a amplios campos, los cuales tienen en común la creación de máquinas
capaces de pensar. En ciencias de la computación se denomina
inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo.John
McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial» en 1956, y la definió
así: “Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo
inteligentes”
Búsqueda del estado
requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
Algoritmos genéticos
(análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
Redes neuronales
artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de
animales y humanos).
Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento
abstracto humano.
También existen
distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y
producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en
máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas
y salidas de bits de un software y su entorno software.
Varios ejemplos se
encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática,
la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento
de escritura, reconocimiento
del habla y reconocimiento
de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina
en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de
aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.
·
Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de
emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales.
La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento
humano, actividades como la Toma de decisiones,
Resolución de
problemas y aprendizaje
·
Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de
actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los
computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.7
·
Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica
(idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser
humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
· Sistemas
que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional
el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes.Está relacionado con conductas
inteligentes en artefactos
Escuelas de pensamiento
La IA se
divide en dos escuelas de pensamiento:
- La inteligencia artificial convencional
- La inteligencia computacional
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: Esta inteligencia contiene autonomía y puede 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 dicha actividad.
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.
Historia
· El término “inteligencia artificial”
fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, más para
entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales
se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían
logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una
de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna.
· Las ideas más básicas se remontan a
los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue
el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del
funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría
(250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador
del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).
· En 1315 Ramon Llull en su libro magna tuvo la idea de que el razonamiento
podía ser efectuado de manera artificial.
· En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal
que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier
cómputo formalmente definido.
· En 1943 Warren McCulloch y Walter
Pitts presentaron su modelo de
neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aun
cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes
comenzaron a principios del año 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia
ha pasado por diversas situaciones.
· En 1955 Herbert Simon,
Allen Newell y J.C. Shaw, desarrollan el
primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11.
Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist,
el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.
· En 1956 fue inventado el término
inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon
en la Conferencia de
Dartmouth, un congreso en el que se hicieron previsiones
triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono
casi total de las investigaciones durante quince años.
· En 1957 Newell y Simon continúan su
trabajo con el desarrollo del General Problema
Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de
problemas.
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En 1958 John
McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) el LISP.
Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para
procesamiento simbólico.
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En 1959 Rosenblat
introduce el Perceptrón.
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A finales de
los 50 y comienzos de la década del 60 Robert K. Lindsay desarrolla «Sad Sam»,
un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de
conclusiones a partir de su interpretación.
·
En 1963
Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de
representación del conocimiento.
·
En 1964 Bertrand
Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el
cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le
suministra. Bobrow desarrolla STUDENT.
·
A mediados
de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la
probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan,
Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en
estructuras químicas complejas euclidianas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y
científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas.
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Posteriormente
entre los años 1968-1970 Terry Winograd
desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar
y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.
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En 1968
Minsky publica Semantic Information Processing.
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En 1968 Seymour
Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig desarrollan el lenguaje de
programación LOGO.
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En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.
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En 1973 Alain
Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de
Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en
LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA.
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En 1973
Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en
Inteligencia Artificial y la informática en general.
·
En 1974
Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN,
uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el
diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.
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En las
décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN:
R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen
hasta hoy (Shells)
como EMYCIN, EXPERT, OPSS.
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En 1981
Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta
generación de computadoras.
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En 1986
McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales).
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En 1988 se
establecen los lenguajes
Orientados a Objetos.
·
En 1997 Gari Kaspárov, campeón mundial de ajedrez, pierde ante la computadora
autónoma Deep Blue.
·
En 2006 se
celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus
Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006.
·
En el año
2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten
detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.
·
En el año
2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada
Watson
, la cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos máximos
campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a
obras de caridad.10
·
Existen
personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no
se percatan de hablar con un programa, de modo tal que se cumple la prueba de Turing como cuando se formuló: «Existirá
Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser
humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas».
·
Como
anécdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que «la
inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la
máquina que lo ejecute, computador o cerebro».
·
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 «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a continuación [Pinker, 2001, p. 481].
Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté demasiado bajo.
Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson-Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.
Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, intercepción, nocicepción, etcétera. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. La retroalimentación en sistemas está particularmente desarrollada en cibernética, por ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil, utilizando como parámetro la posición en cada instante en relación al objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un sistema o programa computacional puede tener de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loop o bucle en sentencias tipo o la cantidad de memoria disponible para una operación determinada.
A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema que en algunos casos llega a ser incapacitarte. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, una asignación de metas o motivación, junto a la toma de decisiones y asignación de prioridades con base en estados actuales y estados meta, logran un comportamiento en extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos y peligrosos.
En síntesis, lo racional y lo emocional están de tal manera interrelacionados entre sí, que se podría decir que no sólo no son aspectos contradictorios sino que son –hasta cierto punto– complementarios.
Críticas
Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Estas críticas ignoran que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han propuesto que existen inteligencias múltiples. Un sistema de inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseño la delimitación de los tipos de problemas que resolverá y las estrategias y algoritmos que utilizará para encontrar la solución.En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar información en la memoria y los aspectos aprendidos el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de modo tal que puedan resolver ciertos problemas.
Muchas personas consideran que el test de Turing ha sido superado, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a un test de Turing, que requiere que el participante esté sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.
Otros experimentos mentales como la Habitación china de John Searle han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin tener que tenerlo, pasando el test de Turing sin siquiera entender lo que hace. Esto demostraría que la máquina en realidad no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.
Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y apareció ya en los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza.
Un humano durante toda su vida aprende el vocabulario de su lengua nativa. Un humano interpreta los mensajes a pesar de la polisemia de las palabras utilizando el contexto para resolver ambigüedades. Sin embargo, debe conocer los distintos significados para poder interpretar, y es por esto que lenguajes especializados y técnicos son conocidos solamente por expertos en las respectivas disciplinas. Un sistema de inteligencia artificial se enfrenta con el mismo problema, la polisemia del lenguaje humano, su sintaxis poco estructurada y los dialectos entre grupos.
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. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Por ejemplo, en física hay acuerdo sobre el concepto de velocidad y cómo calcularla. Sin embargo, en psicología se discuten los conceptos, la etiología, la psicopatología y cómo proceder ante cierto diagnóstico. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre lo que se esperaría que el sistema haga. A pesar de esto hay grandes avances en el diseño de sistemas expertos para el diagnóstico y toma de decisiones en el ámbito médico y psiquiátrico (Adaraga Morales, Zaccagnini Sancho
1994).
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