INTELIGENCIA ARTIFICIAL DAVID GALLEGO CORREA 257844

Inteligencia Artificial “La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la computación que se ocupa del diseño de sistemas de computación inteligentes, esto es, sistemas que exhiben las características que asociamos con la inteligencia en el comportamiento humano” (Barr y Feigembaum).

“La Inteligencia Artificial es el estudio de cómo hacer que las computadoras hagan cosas que hasta el momento, los humanos hacen mejor” (Rich y Knight). No solamente trata sobre cómo representar y usar lógicamente información incompleta y compleja, sino que se ocupa de otras cuestiones como ver (visión), moverse (robótica), comunicarse (lenguaje natural, habla), aprender, etc.

Durante más de 2000 años la filosofía ha trabajado sobre diversas teorías del razonamiento y aprendizaje. La matemática ha desarrollado en varios siglos teorías formales relacionadas con la lógica, la probabilidad, la toma de decisión y con modelos matemáticos de computación. La psicología ofrece herramientas que permiten la investigación de la mente humana. La lingüística brinda teorías sobre la estructura y significado del lenguaje. Por último, es la ciencia e ingeniería de la computación las que proveen las herramientas y el soporte que permiten que la IA sea realidad.

Historia Entre el 1943 y el 1956 hubo varios desarrollos precursores. En particular, Alan Turing, en su artículo Computing Machinery and Intelligence, planteaba la pregunta: ¿Pueden pensar las máquinas?, la cuál generó una gran discusión que aún continúa. Además, propuso un test para evaluar si una máquina piensa, el cuál es conocido como Test de Turing. El concepto general de esta prueba ha evolucionado, tiene defensores y detractores, sin embargo aún está vigente en la comunidad de IA y puede enunciarse de la siguiente manera:

“Se coloca a una persona y a una máquina en habitaciones diferentes “Se coloca a una persona y a una máquina en habitaciones diferentes. Otra persona (interrogador) le hace una serie de preguntas a cada uno por medio de un teletipo. Si pasado cierto tiempo el interrogador no es capaz de identificar quién es el humano y quién es la máquina, podemos concluir que la máquina piensa.”

Inicios El nombre de Inteligencia Artificial fue dado posteriormente por John Mc Carthy. Entre la década del ‘70 y del ‘80 surgieron con fuerza los llamados Sistemas Expertos, estos son capaces de comportarse como un experto humano en un dominio específico.

Corrientes Uno apoya el desarrollo de programas que reflejen ciertos comportamientos de la forma que sea más eficiente. En esta corriente están los modelos conexionistas, como por ejemplo las redes neuronales y los algoritmos genéticos. En el otro enfoque, se intenta llegar a los resultados tratando de seguir los procesos cognitivos que realizan las personas. Este está relacionado a la corriente simbólica de la IA, es decir, que se utiliza un procesamiento de símbolos los cuales representan de forma explícita el conocimiento involucrado en el problema a resolver.

Esta corriente es la que más trayectoria tiene dentro de la IA Esta corriente es la que más trayectoria tiene dentro de la IA. Una de las razones que fundamenta esta postura es que las personas son los mejores ejemplos para resolver muchas de las tareas que se intenta encarar y además, esta corriente ofrece una plataforma de experimentación para la ciencia cognitiva, por lo cual se pueden ensayar y mejorar modelos sobre la inteligencia humana. Sin embargo, en los últimos años el paradigma conexionista ha avanzando y hay exitosos proyectos de la IA motivados por ambas líneas. Actualmente se

Juegos Existen numerosos programas que compiten en diversos juegos con buen nivel. El más conocido es quizás el programa para ajedrez Deep Blue, que auxiliado por un grupo de grandes maestros, fue capaz de derrotar en 1997 al campeón mundial Gary Kaspárov. Hay, sin embargo, muchos desarrollos en otros juegos que han permitido obtener buenos resultados y sigue siendo un importante campo de experimentación para muchas ideas de la IA.

Comunicación Oral La tecnología actual permite la construcción de sistemas informáticos comerciales que transcriben la voz en texto escrito o que pueden interpretar una orden oral para el manejo de dispositivo. La misma tecnología también posibilita la existencia de sistemas que traducen el habla de una lengua a otra, en tareas restringidas. El gran éxito de estos sistemas se debe, entre otras razones, a la utilización de técnicas de reconocimiento de formas y en particular, a que los modelos se pueden construir automáticamente a partir de ejemplos del problema que se pretende abordar. Sin embargo, se está muy lejos de conseguir una verdadera comunicación oral entre los seres humanos y las computadoras. Posiblemente haga falta un marco en el que desarrollen nuevos modelos y técnicas.

La capacidad para aprender es una de las características fundamentales de la inteligencia; el aprendizaje interviene en cualquier actividad que requiera inteligencia como por ejemplo el lenguaje, las actividades senso-motoras, el diagnóstico, la planificación, etc. Por ello, el aprendizaje automático juega un papel esencial en aplicaciones que han demostrado ser demasiado difíciles de programar manualmente. Existen diversas técnicas de aprendizaje automático, como lo son los métodos inductivos, árboles de decisión, redes neuronales y el razonamiento basado en casos. Una de las tendencias actuales es generar métodos integradores de las distintas técnicas.

Robótica Se ocupa del desarrollo de robots inteligentes. A un robot se lo puede definir como un agente mecánico que puede funcionar de forma autónoma. Éste tiene que ser capaz de interactuar con su entorno y de adaptarse a los posibles cambios sin la necesidad de un operador humano. Actualmente se trabaja en la navegación de robots móviles, en el control de brazos de robots, en el ensamblaje de piezas, etc.

Sistemas Educativos Inteligentes Se ocupa del desarrollo de robots inteligentes. A un robot se lo puede definir como un agente mecánico que puede funcionar de forma autónoma. Éste tiene que ser capaz de interactuar con su entorno y de adaptarse a los posibles cambios sin la necesidad de un operador humano. Actualmente se trabaja en la navegación de robots móviles, en el control de brazos de robots, en el ensamblaje de piezas, etc.