Ricardo J. García C. DOCTORADO EN CIENCIAS ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y FINANCIERAS LAS TENDENCIAS DE LA INFORMACIÓN EN EL SIGLO XXI Facilitador: Dra.

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1 Ricardo J. García C. DOCTORADO EN CIENCIAS ECONÓMICAS, ADMINISTRATIVAS Y FINANCIERAS LAS TENDENCIAS DE LA INFORMACIÓN EN EL SIGLO XXI Facilitador: Dra. Mary Carmen Milano

2 2 INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONTENIDO Inteligencia Definición La Prueba de Turing Historia Escuelas de pensamiento Ciencias que han contribuido al desarrollo de la inteligencia artificial Agentes Inteligentes

3 3 INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONTENIDO Aplicaciones de la inteligencia artificial Aplicaciones de la inteligencia artificial en administración y finanzas Ventajas del uso de la inteligencia artificial en administración y finanzas Futuro de la inteligencia artificial Reflexiones

4 4 INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA (Del lat. intelligentĭa). 1. Capacidad de entender o comprender. 2. Capacidad de resolver problemas. 3. Conocimiento, comprensión, acto de entender. 4. Sentido en que se puede tomar una proposición, un dicho o una expresión. 5. Habilidad, destreza y experiencia. Diccionario de la lengua española

5 5 INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEFINICIÓN “La Inteligencia Artificial (I.A.) se puede definir como aquella “inteligencia” exhibida por “cientefactos” o artefactos científicos construidos por humanos, o sea que se dice que un sistema artificial posee inteligencia cuando es capaz de llevar a cabo tareas que, si fuesen realizadas por un humano, se diría de este que es inteligente.” Romero, J., Dafonte, C., Gómez, C. y Penousal, F. (2007) “La IA es la rama de la ciencia de la computación que estudia la resolución de problemas no algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de computación disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos que se apliquen para lograr esa resolución.” Fleifel, F.

6 6 INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEFINICIÓN Russell, S. y Norvig, P. (2004) Procesos Mentales y Razonamiento Conducta

7 7 INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEFINICIÓN Russell, S. y Norvig, P. (2004) Procesos Mentales y Razonamiento Sistemas que piensan como humanos (redes neuronales artificiales, automatización de: toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje). Sistemas que piensan racionalmente – con lógica (sistemas expertos, estudio de cálculos para: percibir, razonar y actuar).

8 8 INTELIGENCIA ARTIFICIAL DEFINICIÓN Russell, S. y Norvig, P. (2004) Conducta Un agente racional es aquel que actúa para alcanzar el mejor resultado o, si hay incertidumbre, el mejor resultado esperado. Sistemas que actúan como humanos (robótica). Sistemas que actúan racionalmente - idealmente (agentes inteligentes). La racionalidad no es lo mismo que la perfección. La racionalidad maximiza el rendimiento esperado, mientras la perfección maximiza el resultado real.

9 9 INTELIGENCIA ARTIFICIAL LA PRUEBA DE TURING Alan Turing (1950) Definición operacional y satisfactoria de inteligencia. Un humano realiza preguntas a otro humano y a un computador por medio de sendos terminales. El computador supera la prueba si el interrogador no puede distinguir cual terminal corresponde al humano y cual al computador.

10 10 INTELIGENCIA ARTIFICIAL LA PRUEBA DE TURING Alan Turing (1950) El computador deber ser capaz de: Procesar el lenguaje natural. Representar el conocimiento (almacenar la información recibida antes o durante el interrogatorio). Razonar automáticamente (utilizar la información almacenada para responder preguntas y sacar conclusiones). Aprender automáticamente (adaptarse a nuevas circunstancias y extrapolar patrones).

11 11 INTELIGENCIA ARTIFICIAL LA PRUEBA GLOBAL DE TURING Para superar la Prueba Global de Turing el computador debe poseer, además de las habilidades de la prueba de Turing: Visión computacional (percibir objetos). Robótica (manipular y reconocer objetos).

12 12 INTELIGENCIA ARTIFICIAL HISTORIA 384 a 322 a.C. - Aristóteles Reglas que describen el funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales. 1315 - Ramon Llull En su libro Ars magna planteó la idea del razonamiento artificial. 1936 - Alan Turing Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.

13 13 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1943 - Warren McCulloch y Walter Pitts Modelo de neuronas artificiales. 1955/1956 - Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw IPL-11, primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas. LogicTheorist, lenguaje de programación capaz de demostrar teoremas matemáticos.

14 14 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1956 - John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon En la conferencia de Dartmouth presentaron por primera vez el término inteligencia artificial. 1957 - Herbert Simon y Allen Newell General Problem Solver (GPS), sistema para la resolución de problemas. 1959 - Frank Rosenblatt Perceptrón, red neuronal artificial.

15 15 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1960 - Robert K. Lindsay Sad Sam, programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación. 1963 - Ross M. Quillian Redes semánticas, modelo de representación del conocimiento lingüístico. 1964 - Bertram Raphael SIR (Semantic Information Retrieval), sistema capaz de inferir conocimiento en base a la información que se le suministra. 1964 - Daniel G. Bobrow STUDENT, sistema que resuelve problemas de álgebra.

16 16 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1965 - Buchanan, Feigenbaum y Lederberg DENDRAL, sistema experto para determinar estructuras químicas complejas euclidianas. MACSYMA, sistema experto para la solución de ecuaciones matemáticas complejas. 1968-1970 Terry Winograd SHRDLU, sistema que permitía hacer preguntas y dar órdenes a un robot. 1968 - Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig LOGO, lenguaje de programación de alto nivel con fines didácticos. Pueden darse instrucciones a una tortuga virtual.

17 17 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1969 - Alan Kay SMALLTALK, lenguaje reflexivo de programación, orientado a objetos. Puede considerarse que es un mundo virtual donde viven objetos que se comunican entre sí. 1973 - Alain Colmenauer PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique), lenguaje para programar artefactos electrónicos con el uso de paradigmas lógicos. Utilizado en la quinta generación de computadoras. 1974 - Edward Shortliffe MYCIN, sistema experto que puede asistir a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre.

18 18 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1981 - Kazuhiro Fuchi Anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras: gran cantidad de microprocesadores trabajando en paralelo, reconocimiento de voz e imágenes, capacidad de comunicarse con un lenguaje natural, habilidad para tomar decisiones con base en procesos de aprendizaje fundamentados en sistemas expertos e inteligencia artificial.

19 19 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1997 - Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez, pierde ante la computadora autónoma “Deep Blue” de IBM.

20 20 INTELIGENCIA ARTIFICIAL Deep Blue

21 21 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 2011 - La supercomputadora de IBM “Watson” ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy a los campeones Ken Jennings y Brad Rutter.

22 22 INTELIGENCIA ARTIFICIAL Watson

23 23 INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESCUELAS DE PENSAMIENTO Inteligencia artificial convencional Inteligencia artificial computacional

24 24 INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESCUELAS DE PENSAMIENTO Inteligencia artificial convencional También llamada simbólico-deductiva. Se basa en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas. Intenta desarrollar una tecnología para dar a una máquina la capacidad de razonamiento de la mente humana. Razonamiento basado en casos: Proceso de resolución de problemas basado en soluciones de problemas anteriores. Sistemas expertos: Imitan el razonamiento de los expertos en un dominio concreto y pueden ser usados por ellos.

25 25 INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESCUELAS DE PENSAMIENTO Inteligencia artificial computacional También conocida como Inteligencia artificial subsimbólica-inductiva, implica aprendizaje interactivo. Usa el computador como herramienta de simulación para la validación de teorías. Redes neuronales: Sistemas con gran capacidad para reconocer patrones. Sistemas difusos: Técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Computación evolutiva: Aplica conceptos de la biología (mutación, supervivencia del más apto, etc.) para generar soluciones sucesivamente mejores de un problema.

26 26 INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESCUELAS DE PENSAMIENTO Computación evolutiva Algoritmos evolutivos (algoritmos genéticos) Inteligencia colectiva (algoritmos hormiga)

27 27 INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESCUELAS DE PENSAMIENTO Computación evolutiva Algoritmos evolutivos (algoritmos genéticos) Redes de neuronas artificiales: Sistema de procesamiento de información basado en el funcionamiento del sistema nervioso biológico. Programación genética: Técnica en la que un conjunto inicial de programas (población), van formando distintas generaciones para dar lugar a programas mejores. Vida artificial: Creación de modelos computacionales con comportamientos biológicos.

28 28 INTELIGENCIA ARTIFICIAL ESCUELAS DE PENSAMIENTO Computación evolutiva Inteligencia colectiva (algoritmos hormiga) Simulación de colonias de hormigas: Técnica meta- heurística inspirada en el comportamiento de colonias reales de hormigas.

29 29 INTELIGENCIA ARTIFICIAL CIENCIAS O DISCIPLINAS QUE HAN CONTRIBUIDO AL DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 1.Filosofía (desde el año 428 a.C.). ¿Se pueden utilizar reglas formales para extraer conclusiones válidas? ¿Se genera la inteligencia mental a partir de un cerebro físico? ¿De dónde viene el conocimiento? ¿Cómo se pasa del conocimiento a la acción?

30 30 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 2.Matemáticas (desde el año 800). ¿Qué reglas formales son las adecuadas para obtener conclusiones válidas? ¿Qué se puede computar? ¿Cómo razonamos con información incierta?

31 31 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 3.Economía (desde el año 1776). ¿Cómo se debe llevar a cabo el proceso de toma de decisiones para maximizar el rendimiento? ¿Cómo se deben llevar a cabo acciones cuando otros no colaboran? ¿Cómo se deben llevar a cabo acciones cuando los resultados se obtienen en un futuro lejano?

32 32 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 4.Neurociencia (desde el año 1861). ¿Cómo procesa información el cerebro? 5.Psicología (desde el año 1879). ¿Cómo piensan y actúan los humanos y los animales? 6.Ingeniería computacional (desde el año 1940). ¿Cómo se puede construir un computador eficiente?

33 33 INTELIGENCIA ARTIFICIAL 7.Teoría de control y cibernética (desde el año 1948). ¿Cómo pueden los artefactos operar bajo su propio control? 8.Lingüística (desde el año 1957). ¿Cómo está relacionado el lenguaje con el pensamiento?

34 34 INTELIGENCIA ARTIFICIAL AGENTES INTELIGENTES AGENTE Algo capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores. AGENTE RACIONAL Agente que hace lo correcto, es decir, aquello que permite obtener un resultado mejor. En cada secuencia de percepciones, realiza la acción que maximiza su medida de rendimiento, en base a dichas percepciones y al conocimiento almacenado.

35 35 INTELIGENCIA ARTIFICIAL AGENTES INTELIGENTES AGENTE INTELIGENTE Agente racional capaz de: Tener actitudes mentales (creencias e intenciones). Aprender. Resolver problemas. Entender (crear sentido a ideas ambiguas o contradictorias). Planificar, predecir consecuencias, evaluar alternativas.

36 36 INTELIGENCIA ARTIFICIAL AGENTES INTELIGENTES AGENTE INTELIGENTE Conocer los límites de sus habilidades. Distinguir, a pesar de las similitudes de las situaciones. Ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y utilizar analogías. Generalizar. Percibir y modelar el mundo. Entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.

37 37 INTELIGENCIA ARTIFICIAL AGENTES INTELIGENTES AGENTE REACTIVO BASADO EN MODELOS Agente Medioambiente Sensores Actuadores ¿Cómo es el mundo ahora? ¿Qué acción debo tomar ahora? ¿Cómo evoluciona el mundo? Reglas de condición-acción ¿Qué efectos causan mis acciones? Estado interno Fuente: Russell, S. y Norvig, P. (2004)

38 38 INTELIGENCIA ARTIFICIAL AGENTES INTELIGENTES AGENTE QUE APRENDE Agente Medioambiente Sensores Actuadores Elemento de actuación Fuente: Russell, S. y Norvig, P. (2004) Elemento de aprendizaje Crítica Generador de problemas Nivel de actuación Retroalimentación Objetivos a aprender Cambios Conocimiento

39 39 INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Planificación autónoma Ej.: Agente Remoto, programa de planificación autónoma que controla la planificación de las operaciones de una nave espacial, desde su interior (NASA, 1999). NASA (tierra) Objetivos Generales Objetivos Específicos Nave Espacial “Deep Space 1” Planes Ejecución de Operaciones

40 40 INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Juegos Ej.: Garry Kasparov vs. Deep Blue de IBM (1997). Control autónomo Ej.: Autonomous Land Vehicle In a Neural Network (ALVINN), sistema de visión por computador que aprende a conducir vehículos al observar a una persona hacerlo (1989).

41 41 INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Diagnosis Ej.: Los programas de diagnóstico médico basados en el análisis probabilístico, que han llegado a alcanzar niveles similares a los de médicos expertos en algunas áreas de la medicina (1991). Planificación logística Ej.: Dynamic Analysis and Replanning Tool (DART), sistema para automatizar la planificación logística del transporte en las FF.AA. de los EE.UU. durante la crisis del Golfo Pérsico (1991).

42 42 INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Robótica Ej.: HipNav, sistema que utiliza técnicas de visión por computador para crear un modelo tridimensional de la anatomía interna del paciente y después emplea un control robotizado para guiar el implante de prótesis de cadera (1996). Procesamiento de lenguaje y resolución de problemas Ej.: PROVER B, programa informático para resolución de crucigramas (1999).

43 43 INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Lingüística computacional Minería de datos (Data Mining) Industria Medicina Mundos virtuales Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing) Mecatrónica Sistemas de toma de decisiones Simulación de multitudes

44 44 INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Auditoría. Contabilidad (cálculo y asignación de costos, flujo de efectivo). Análisis e interpretación de los estados financieros. Finanzas (comportamiento de mercados, alternativas de inversión). Análisis de riesgo de crédito (pronóstico de quiebra e incapacidad de pago).

45 45 INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Planificación. Logística. Mercadeo. Fabricación. Toma de decisiones. Diseño de sistemas de información y gestión. Comercio electrónico (ofrecer productos asociados al comprador).

46 46 INTELIGENCIA ARTIFICIAL VENTAJAS DEL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ADMINISTRACIÓN Y FINANZAS Permanencia (los sistemas expertos no olvidan) Reproducibilidad (de un sistema experto se pueden hacer muchas copias) Eficiencia (los sistemas expertos son caros de desarrollar, pero sus costos operativos son relativamente bajos) Consistencia (un sistema experto trata de igual manera todas las situaciones idénticas o similares) Amplitud (el conocimiento de varios expertos humanos puede ser combinado para dar al sistema una extensión superior al de un solo ser humano) Totalidad (el sistema experto siempre tiene en cuenta todos los factores)

47 47 INTELIGENCIA ARTIFICIAL FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Aumento del número de dispositivos capaces de capturar y procesar información. Sistemas capaces de comprender automáticamente la situación y el contexto a partir de datos de sensores y sistemas de información, y establecer planes de acción. Desarrollo de la inteligencia, las emociones y la conciencia en robots. Pronóstico de delitos en tiempo real, con sistemas que interpreten datos de miles de imágenes. Telecontrol médico con sensores subcutáneos. Sensores en la ropa para monitorear el estado físico de atletas y evitar sobreesfuerzos que les puedan acarrear problemas de salud. Obreros robóticos autónomos.

48 48 INTELIGENCIA ARTIFICIAL FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EL FUTURO: HOY ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility) Honda, 2000.

49 49 INTELIGENCIA ARTIFICIAL FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EL FUTURO: HOY DeeChe Universidad de Hertfordshire (Reino Unido), 2012.

50 50 INTELIGENCIA ARTIFICIAL Kirobo Dentsu, Universidad de Tokio, Robo Garage, Toyota y JAXA, 2000. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EL FUTURO: HOY

51 51 INTELIGENCIA ARTIFICIAL REFLEXIONES La historia de la inteligencia artificial es paralela a la historia de la humanidad. La mayoría de las ciencias implementadas por el hombre han contribuido al desarrollo de la inteligencia artificial. Lo que hasta hace medio siglo era objeto de la ciencia-ficción, en relación a máquinas capaces de pensar como humanos, es cada vez una posibilidad mas palpable. En el futuro no solo podremos hablar de inteligencia artificial, sino también de emociones y conciencia artificiales. A pesar de lo antes mencionado, no debemos olvidar que detrás de la máquina siempre existirá un hombre al cual ésta deba su creación.

52 52 INTELIGENCIA ARTIFICIAL REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Cepeda, L., Lennis, G. y López, M. “Inteligencia Artificial”. Universidad Antonio Nariño. Disponible: http://www.monografias.com/trabajos16/la-inteligencia-artificial/la- inteligencia-artificial.shtml. [Consulta: 2014, febrero 14]. De Andrés, J. “Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al análisis de la solvencia empresarial”. Universidad de Oviedo. Disponible: http://econo.uniovi.es/c/document_library/get_file?uuid=592d6919- b252-40ba-a31f-3c4bef5e4aa2&groupId=746637. [Consulta: 2014, febrero 20]. Molina, F. “Inteligencia Artificial y Contabilidad”. Disponible: http://www.monografias.com/trabajos69/inteligencia-artificial- contabilidad/inteligencia-artificial-contabilidad2.shtml. [Consulta: 2014, febrero 20]. Romero, J., Dafonte, C., Gómez, A. y Penousal, F. (2004). Inteligencia Artificial y Computación Avanzada. Santiago de Compostela: Fundación Alfredo Brañas.

53 53 INTELIGENCIA ARTIFICIAL REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Rusell, S. y Norving, P. (2007). Inteligencia artificial. Un enfoque moderno. (2ª ed.). Madrid: Pearson Educación. S.A. Sosa, M. “Inteligencia artificial en la gestión financiera empresarial”, Pensamiento y Gestión, Nº 23, Universidad del Norte, 153-186, 2007. Disponible: http://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/pensamiento/article/vie wFile/3518/2252. [Consulta: 2014, febrero 20]. Sosa, M. “Introducción a las técnicas de inteligencia artificial aplicadas a la gestión financiera empresarial”. Universidad del Norte, Colombia. Disponible: http://www.eumed.net/ce/2006/mcss.htm. [Consulta: 2014, febrero 20]. Turrubiates, T. (2007). Apuntes de inteligencia artificial. Instituto Tecnológico Superior de Álamo Temapache. Xoyotitla. Wikipedia. “Inteligencia Artificial”. Disponible: http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial. [Consulta: 2014, febrero 14].