Inteligencia artificial
Desde
la aparición de las computadoras, se han ido
efectuando investigaciones científicas y tecnológicas con el fin de
que éstas puedan resolver y realizar algunas actividades propias de los seres
humanos, y se ha logrado automatizar
muchos procesos consiguiendo eficiencia en
el tiempo y recursos invertidos para realizar cualquier tipo de
actividad.
Las
primeras investigaciones sobre la IA fueron realizadas en el siglo XX, dada por
una sucesión de etapas o períodos alternativos de éxito y otros de
abandono, donde ha creado expectativas que no siempre son descubiertas o no
tienen su fundamento tecnológico. En la actualidad, vemos a esto como un
enfoque que toma fuerza con el pasar del tiempo debido a sus logros y
avances en las últimas décadas.
Inteligencia de las máquinas
La
inteligencia es la capacidad que tienen los seres humanos, a diferencia de
otras especies, de aprender, procesar información y a
partir de ello resolver problemas. La inteligencia artificial tiene
como modelo natural las funcionalidades inteligentes del hombre,
cuya motivación es intentar construir máquinas que pudieran
pensar como el hombre o por lo menos emular alguna de las capacidades
que manifieste cierta inteligencia.
A
grandes rasgos se puede decir que la inteligencia artificial es una ciencia que
intenta crear programas para máquinas con el fin de imitar
el comportamiento y la comprensión humana para que sea capaz de
aprender, reconocer y pensar.
Definición de sistemas inteligentes
La
definición de inteligencia en el diccionario de
la lengua española: la capacidad de adquirir y
aplicar conocimiento. Ahora, un concepto algo más técnico y
claro de lo que es la inteligencia, se puede decir que es
una propiedad del sistema que se usa cuando
los procedimientos de focalizar la atención, búsqueda
combinatoria y generalización son aplicados a la información de entrada en
orden a producir la salida.
El
sistema inteligente tiene la habilidad de actuar apropiadamente en su entorno
con incertidumbre, donde una acción adecuada es la que aumenta
la probabilidad del éxito, y el éxito es la consecución de los
sub objetivos de comportamiento que respaldan el
último objetivo del sistema.
El
estudio y desarrollo de sistemas inteligentes requiere significativos
esfuerzos de investigación multidisciplinario para integrar conceptos
y métodos de distintas áreas.
Para
considerar a una máquina o sistema inteligente, debe aprobar el test de
Turing (hombre y máquina realizan la misma tarea con el mismo resultado).
Por
lo tanto, una máquina o sistema inteligente es el que realiza el proceso de
analizar, organizar y convertir los datos en conocimiento,
donde el conocimiento del sistema es información estructurada
adquirida y aplicada para reducir la ignorancia o la incertidumbre sobre una
tarea específica.
El término inteligencia
artificial
La
Inteligencia Artificial, se puede definir como el estudio de las facultades
mentales a través del uso de modelos computacionales.
A
continuación se especifica el concepto de IA según algunos científicos como
modelo natural, integrando la cibernética y las computadoras.
Minsky:
"La IA es el estudio de cómo
programar computadoras que posean la facultad de hacer aquello que la mente
humana pueda realizar".
Hayes:
"La IA es la implementación de
razonamientos inteligentes mediante técnicas propias de la computación.
Esta definición establece un lazo de unión entre la máquina, la inteligencia y
la actividad del ser humano".
Visión histórica de la
I.A
El
desarrollo y la evolución de la IA como disciplina moderna
vienen de la mano del avance tecnológico y de la aparición de
nuevos paradigmas que han permitido experimentar con métodos de
procesar información y gestionar el conocimiento.
Las ciencias que
de una forma u otra han influido en la IA son:
Filosofía, Matemáticas, Psicología, Lingüística y
Ciencias de la computación.
- Filosofía. Cuenta con más de 2000 años
de tradición, a lo largo de los cuales han surgido
diversas teorías sobre el razonamiento (la lógica) y el
aprendizaje (la didáctica).
- Matemáticas. Durante más de 400 años
se cultivaron las matemáticas unidas a la lógica, de donde surgieron teorías
formales relacionadas con el habla, la probabilidad, la teoría de
decisiones e incluso la computación. Proveyeron las herramientas necesarias
para manipular tanto las aseveraciones de certeza lógica como la incertidumbre
de tipo probabilístico. Prepararon el terreno para la implementación del
razonamiento mediante algoritmos.
- Psicología. Ofrece herramientas
que permiten la investigación de la mente humana así como un lenguaje científico
para expresar las teorías que se van proponiendo. Los psicólogos reforzaron la
idea de que los humanos y otros animales podían ser considerados como
máquinas para el procesamiento de información.
- Lingüística. Ofrece teorías sobre
la estructura (sintaxis) y significado (semántica) del lenguaje. Los
lingüistas demostraron que el uso de un lenguaje es necesario dentro de la
implementación de la IA para representar y manejar el conocimiento.
- Ciencia de la Computación. Es la que
ha permitido que la IA sea una realidad. Aportó las herramientas de cálculo necesarias
para que la idea de la IA fuera una metodología aplicada. Además, los
programas de IA por lo general son extensos y su ejecución no sería factible
sin los grandes avances de tiempo de procesamiento, capacidad de memoria, potencia de
cálculo, etc., que facilitan las computadoras actuales.
Hitos de la evolución de la
I.A
En
la literatura científica encontramos tres desarrollos que han servido
de base a la formalización de la IA:
- En
el siglo XVII, el filósofo Gottfried Leibniz propuso construir una máquina
capaz de llevar a cabo cualquier proceso de razonamiento por el que se le
preguntara.
- En
el siglo XIX, Charles Babbage, cuyo ingenio analítico era capaz de
realizar operaciones algebraicas, pensó que se podría implementar un
sistema formal en el cual toda la pluralidad de los fenómenos físicos pudieran
ser adecuadamente descrita.
- En
el siglo XX, en 1936, Alan Turing diseño una maquina que pensara y
realizara tareas en un dominio específico de forma equiparable a los
hombres.
-
Junto a ellos, a Boole le debemos el inicio del lenguaje simbólico mediado del
siglo XIX.
-
Años 50 y principios de los 60 se realiza el primer sistema
inteligente que tuvo cierto éxito, el Perceptron de Rossenblatt (1962). Era un
sistema visual de reconocimiento de patrones. Es el fundamento de las redes neuronales.
Sus antecedentes fueron los trabajos de McCulloch y Pitts (1943), que
propusieron modelos basados en la analogía neuronal del cerebro.
-
Después Alan Newell y Herbert Simon (1963), trabajando sobre la demostración de
teoremas y aplicación de la lógica para el problema del ajedrez por
ordenador, logran crear un programa llamado GPS (General Problem
Solver, solucionador general de problemas).
-
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 centraran al menos en problemas dentro de dominios concretos. Así
nacieron los Sistemas Expertos (Dendral y Mycin).
- En
la década de los 80 se desarrollaron lenguajes más apropiados para desarrollar
las metodologías de la IA, tales como Lisp y Prolog. En esta época se
desarrollan Sistemas Expertos más refinados (EURISKO).
- En
los 90 surgen los agentes inteligentes.
-
2010, en la actualidad se esta tan lejos de cumplir la famosa prueba de Turing
como cuando se formuló.
Este
test o prueba creado por Alan Turing, propone la demostración de que una
máquina puede tener IA, si ésta se comporta en muchos sentidos como
inteligente, entonces se puede asumir que ésta es inteligente.
La
prueba consiste en un juez realizará preguntas, las cuales serán respondidas
por una máquina y por una persona; la intención de esto es que el juez no pueda
diferenciar quien responde, si la máquina o el ser humano teniendo la opción de
mentir la respuesta; entonces, si el juez no puede diferenciar quien responde,
se dice que la máquina tiene IA. Se debe tomar en cuenta que han sido muy pocas
las maquinas que han podido confundir al juez. [3]
Una
de las aplicaciones más comunes de esta prueba es el control de spam,
dado que hay miles de correos enviados, el spam es enviado por una máquina, así
que la prueba de Turing puede diferenciar si el correo fue enviado por una
persona o una máquina, a esto se conoce como el captcha. [9]
La
IA puede hacer efectivo el uso de:
Nuevas
técnicas y entornos avanzados de programación.
Técnicas
para tratar la heurística, que trata de resolver problemas usando la creatividad y
el pensamiento lateral o pensamiento divergente.
Nuevos
sistemas hardware inteligentes.
Futuro de la I.A
La
ciencia de la IA tiene su formalización en 1958, en la conferencia de
Dartmouth. Ha habido décadas de un avance decidido hacia la implementación de
inteligencia práctica en las máquinas.
Los
campos de reconocimiento de voz, lenguaje natural, reconocimiento de
caracteres, etc., han sido campos en los que se especializo la IA y de su mano
se vio un gran avance.
Las
fases de desarrollo de la IA se han ido dando al paso de la evolución de las
computadoras.
Desde
finales de los 80, la comunidad de la IA se ha planteado retos de
mayor envergadura: razonamiento de sentido común, traducción e interpretación del
lenguaje natural, visión por computador automatización y control
de procesos complejos, etc.
Desde
entonces, distintas ramas de la IA han ido alternando en popularidad la
aproximación conexionista representada por las redes neuronales; la
computación biológica con algoritmos evolutivos como técnicas de búsqueda; la
lógica borrosa, etc.
El
crecimiento de Internet y de la computación distribuida ha abierto
nuevos e inconmensurables campos de aplicación de la IA.
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