Pamela Cáceres

Patricia Soriano

1º BCS

L a I n t e l i g e n c i a A r t i f i c i a l

Curso 2010/2011

Escuelas de pensamientoHistoriaFundamentos & FilosofíaLas emocionesCríticasTecnologías de apoyoAplicaciones Científicos a destacarBibliografía

ÍNDICE

La inteligencia artificial se divide en dos escuelas de pensamiento, que son LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONVENCIONAL y LA INTELIGENCIA COMPUTACIONAL.

La inteligencia artificial convencional (IA) es el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas.

El razonamiento basado en casos ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven problemas que piden razonamiento.

Los sistemas inexpertos deducen una solución a través del conocimiento del contexto y ocupa ciertas reglas o relaciones.

Las leyes bayesianas proponen soluciones mediante inferencia probabilística. La inteligencia artificial basada en comportamientos que tienen autonomía y pueden controlarse para

mejorar. La smart process management facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución profesional

al problema.

La inteligencia computacional (IC), es una rama de la inteligencia artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes. Podemos encontrar las siguientes técnicas:

Red Neuronal: paradigmas de aprendizaje y procesamiento automático que funciona como el sistema nervioso animal

Computación evolutiva: involucra problemas de optimización combinatoria, inspirada en la Evolución Biológica.

Los sistemas inmunes artificiales o los sistemas difusos: se relacionan con técnicas como la Teoría del Caos,…

Resumiendo, la Inteligencia Computacional combina elementos de aprendizaje, adaptación, evolución y lógica difusa para crear programas que son inteligentes. Mientras tanto la investigación en la Inteligencia Computacional no

rechaza los métodos estadísticos, pero muy a menudo aporta una vista complementaria.

ESCUELAS DE PENSAMIENTO

La Inteligencia Artificial surge a partir del trabajo en 1950 de Alan Turing ,abriendo una disciplina de las ciencias de la información.

La ideas fundamental se remonta a la lógica griega . El razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. Al final del XIX se obtienen lógicas formales , y a mediados del XX, se obtienen máquinas que hacen uso de lógicas y algoritmos de

solución.

PUNTO DE INFLEXIÓN EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En su histórico artículo de 1950, Turing preguntó “¿puede pensar una máquina?”, algo demasiado filosófico para tener valor, y para hacer más concreto, creó “un juego de imitación”. En la prueba de Turing intervienen dos personas y un ordenador. Turing señaló que la máquina podría fracasar y aún así ser inteligente. Se predice que el ordenador pasará la prueba de Turing hacia 2029.

Una de las aplicaciones de la prueba de Turing es el control de spam, que es enviado por una máquina.

HISTORIA

ORÍGENES Y EVOLUCIÓN CRONOLÓGICA En el 250 a.C. Ctesibio construyó la primera máquina auto controlada, un regulador del flujo de agua que

actuaba modificando su comportamiento “racional”.

En 1315, Ramon Llull tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.

En 1937 Alan Turing publicó “Números Calculables”, estableciendo las bases teóricas para todas las ciencias de la computación, y el origen oficial de la informática teórica. En este artículo introdujo el concepto de “Máquina de Turing”. El artículo fijó los límites de las ciencias de la computación porque demostró que no es posible resolver problemas con ningún tipo de computador.

En 1940 Turing construyó el primer computador electromecánico y en 1941 Konrad Zuse creó la primera computadora programable y el primer lenguaje de programación.

En 1943 McCulloch y Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales (el primer trabajo del campo de la Inteligencia Artificial).

En 1950 Turing consolidó el campo de la Inteligencia Artificial con su artículo “Computing Machinery and Intelligence”.

En 1956 se acuñó el término “Inteligencia Artificial” en Dartmouth durante una conferencia convocada por McCarthy.

En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los doce atributos de un agente inteligente.

La inteligencia Artificial posee características humanas como el aprendizaje, la adaptación , el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito y la percepción.

En la actualidad se está lejos de cumplir la prueba de Turing ; “existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas. Los investigadores de la Inteligencia Artificial sostienen que la <<la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro.>>”

La Inteligencia Artificial aborda cuestiones confundibles en un nivel fundamental y conceptual que es necesario para hacer pensamientos desde el punto de vista filosófico. Esta ciencia se junta con temas en la filosofía, pero hay temas particulares en la Inteligencia Artificial. Por ejemplo:• ¿En qué consiste la inteligencia? ¿Cómo la reconoceríamos en un objeto no humano, si la tuviera?• ¿Es posible que una criatura hecha de metal, posea una inteligencia comparable con la humana?• Aunque una criatura no orgánica pueda solucionar problemas de la misma manera que un humano, ¿podría

tener conciencia y emociones?• Suponiendo que podemos hacer robots con una inteligencia comparable a la nuestra, ¿debemos hacerlo?

Durante más de 2000 años de filosofía, se han planteado teorías del razonamiento y del aprendizaje, junto con el punto de vista de que la mente se reduce al funcionamiento físico. La ciencia de la computación toma herramientas que permiten que la Inteligencia Artificial sea una realidad. Los filósofos delimitaron las ideas relacionadas con la Inteligencia Artificial, pero para una ciencia formal era necesario contar con una formalización entre la computación, la lógica y la probabilidad.

Los esfuerzos del campo de la Inteligencia Artificial se enfocan en lograr la comprensión de entidades inteligentes. Una de las razones de su estudio es el aprender más de nosotros mismos. Los esfuerzos de la Inteligencia Artificial están encaminados a la construcción de entidades y su comprensión. Otra razón del estudio es la creación de sorprendentes y diversos productos de transcendencia. Los ordenadores que posean una inteligencia a nivel humano, tendrán repercusiones muy importantes en nuestra vida diaria y en el devenir de la civilización.

El problema que aborda la Inteligencia Artificial es uno de los más complejos: “¿Cómo es posible que un diminuto y lento cerebro, biológico o electrónico, tenga capacidad de percibir, comprender, predecir y manipular un mundo que lo excede con crecer?”; pero a diferencia de otras investigaciones, esta inteligencia cuenta con pruebas irrevocables de que la búsqueda es viable.

La Inteligencia Artificial nos permite mular en las máquinas el comportamiento humano tomando como base el cerebro y su funcionamiento, pudiendo alcanzar cierto razonamiento al crear marionetas robóticas.

FUNDAMENTOS & FILOSOFÍA

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El significado de Inteligencia Artificial es demasiado vago, podríamos englobarla como la encargada de imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente. Aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Ya existen sistemas inteligentes, capaces de tomar decisiones «acertadas».

Los investigadores de la Inteligencia Artificial se centran en el aspecto racional, considerando la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.

Los robots móviles, necesitan contar con algo similar a las emociones de saber qué hacer a continuación. Al tener «sentimientos» y «motivaciones», actúan de acuerdo con sus «intenciones». Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno («sentir hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o «sentir miedo» cuando aquel esté demasiado bajo.) Esta señal interrumpir ía los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como saltar desde una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.

 

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, interocepción, nocicepción, etc. Esto es esencial para tomar decisiones y conservar su propia integridad y seguridad. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un programa computacional puede tener de sus estados internos, como la cantidad de memoria disponible para una acción.

En contraste con los humanos, los sistemas inteligentes al no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. Estos al combinar una memoria durable y una motivación, junto a la toma de decisiones y asignación de prioridades y estados meta, logran un comportamiento eficiente, ante problemas complejos y peligrosos.

Concluyendo, lo racional y lo emocional están de interrelacionados entre sí, siendo elementos complementarios.

LOS SENTIMIENTOS

Las críticas a la Inteligencia Artificial tienen que ver con su incapacidad de imitar por completo a un ser humano. Estas críticas ignoran que ningún humano tiene capacidad para resolver todos los problemas, y Howard Gardner ha propuesto inteligencias múltiples. Un sistema de inteligencia artificial debería resolver problemas.

En los humanos, la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: Los aspectos innatos permiten almacenar y recuperar información en la memoria. Los aspectos aprendidos permiten el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado.

Igual que un humano dispone de herramientas para solucionar problemas, los sistemas artificiales son programados para ello.

Otros experimentos 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 no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente.

Uno de los problemas en sistemas de Inteligencia Artificial es la comunicación con el usuario, debido a la ambigüedad del lenguaje. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: el humano aprende el lenguaje del sistema, o el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza. Un sistema de Inteligencia Artificial se enfrenta con los problemas de la polisemia del lenguaje humano, sintaxis poco estructurada y los dialectos.

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 medicina que en psicología; debido al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes pues siempre habrá desacuerdo sobre lo que se esperaría del sistema. 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.

CRÍTICAS

La interfaz de usuario es el medio con el que el usuario puede comunicarse con una máquina, un equipo o una computadora, y comprende los puntos de contacto entre el usuario y el equipo, siendo fáciles de entender y accionar

Las interfaces básicas de usuario incluyen elementos como menús, ventanas, teclado, todos aquellos canales por los cuales se permite la comunicación entre el ser humano y el ordenador. La mejor interacción humano-máquina es a través de una adecuada Interfaz de Usuario brinda comodidad y eficiencia.

 

La visión artificial, visión por ordenador o visión técnica, es una subcampo de la Inteligencia Artificial. Su propósito es programar una máquina para que “entienda” una escena o las características de una imagen.

 

Los objetivos de la visión artificial se consiguen por medio de reconocimiento de patrones, aprendizaje estadístico, geometría de proyección, procesado de imágenes, teoría de gráficos y otros campos.

TECNOLOGÍAS DE APOYO

La lingüística computacional es un campo multidisciplinar de la lingüística y la informática que utiliza la informática para estudiar y tratar el lenguaje humano.

La minería de datos (DM, Data Mining) consiste en la extracción no trivial de información que reside en los datos. Dicha información era desconocida y podrá resultar útil para algún proceso. En otras palabras, la minería de datos prepara, sondea y explora los datos para sacar la información oculta en ellos. Bajo su nombre se engloba un conjunto de técnicas encaminadas a la extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos.

Un mundo virtual es un tipo de comunidad virtual en línea que simula un mundo artificial inspirado o no en la realidad, en el cual los usuarios interactuan entre sí a través de personajes o avatares, y usan objetos o bienes virtuales.

El Procesamiento de Lenguajes Naturales — PLN— es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial y la rama ingenieril de la lingüística computacional. Se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales.

La robótica es la ciencia y la tecnología de los robots. Se ocupa del diseño, manufactura y

aplicaciones de los robots. La robótica combina diversas disciplinas como la mecánica, la electrónica, la informática, la inteligencia artificial y la ingeniería de control.

APLICACIONES

Jeff Hawkins ingeniero informático inventor del Palm Pilot y del teléfono inteligente Treo. Ha trabajado en el campo de la neurociencia y es presidente del Instituto de Neurociencia de Redwood,fundado por él en 2002. Junto con Donna Dubinsky y Dileep George ha fundado la empresa Numenta, con el objetivo de desarrollar un nuevo tipo de memoria basada en el funcionamiento del cerebro humano.

John McCarthy, es un prominente informático que recibió el Premio Turing en 1971 por sus importantes contribuciones en el campo de la Inteligencia Artificial. De hecho, fue el responsable de introducir el término “Inteligencia Artificial”, concepto que acuñó en la Conferencia de Dartmouth en 1956.

  Marvin Lee Minsky científico considerado uno de los padres de las ciencias de la computación y

cofundador del laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de Massachusetts o MIT.   Judea Pearl es un informático y filósofo, conocido por desarrollar la aproximación probabilística a la

Inteligencia Artificial, utilizando las Redes Bayesianas, y la formalización del razonamiento causal.

Joseph Weizenbaum fue profesor emérito de Informática en el Instituto Tecnológico de Massachusetts y se le considera uno de los padres de la cibernética. Se le considera que es a la Informática lo que Albert Einstein fue a la Física Nuclear.

Raúl Rojas es un profesor de matemáticas e informática de la Universidad Libre de Berlín, y un reconocido experto en redes neuronales artificiales e Inteligencia Artificial. Los robots de fútbol FU-Fighters construidos en su equipo de investigación fueron campeones de dos mundiales. En este momento se dedica a un proyecto de automóvil sin piloto llamado Spirit of Berlin.

Raymond Kurzweil es un inventor especializado en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Experto tecnólogo de sistemas y de Inteligencia Artificial y eminente futurista.

CIENTÍFICOS A DESTACAR

http://www.csail.mit.edu/ http://decsai.ugr.es/ http://ai.stanford.edu/ http://es.blog.pinggers.com/2011/02/21/watson-y-otros-sistemas-que-

mejoran-nuestras-vidas-con-inteligencia-artificial/ http://commons.wikimedia.org/wiki/Category:Artificial_intelligence http://es.wikibooks.org/wiki/Ingenier%C3%ADa_del_conocimiento http://erevista.aepia.org/ http://www.inteligenciaartificial.cl/ http://robots-argentina.com.ar/robots.htm http://www.cesfia.org.pe/piscoya/

LOGICA_E_INTELIGENCIA_ARTIFICIAL.pdf http://www.tendencias21.net/Una-nueva-tecnologia-percibe-la-

informacion-antes-de-que-llegue-al-consciente_a2051.html http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/AIMOVIES/AImovai.htm http://portal.solutecia.com/

BIBLIOGRAFÍA

FIN