Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las Ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas), y entiéndase a la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado (este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).
Por lo tanto, y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.
También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:
Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
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, 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.
HISTORIA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En 1315 Ramon Llull en su libro Ars 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 de los años 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 Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.
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.
En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptrón.
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.
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.
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.
En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing.
En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig, desarrollan el lenguaje de programación LOGO.
En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.
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.
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.
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.
En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras.
En 1986 McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales).
En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.
En 1997 Garry Kasparov, 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.
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».
FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Un robot de charla o chatterbot es un programa de inteligencia artificial que pretende simular una conversación escrita, con la intención de hacerle creer a un humano que está hablando con otra persona.
Estos programas informáticos prometen ser el futuro de la inteligencia artificial. En el futuro podremos ver como a estos actuales bots se les unirán las tecnologías del reconocimiento de voz y el de video.
El cerebro humano tiene 100.000 millones de neuronas. Un programa de ordenador puede simular unas 10.000 neuronas.
Si a la capacidad de proceso de un ordenador la sumamos la de otros 9.999.999 ordenadores, tenemos la capacidad de proceso de 10.000.000 ordenadores.
Multiplicamos 10.000.000 ordenadores por 10.000 neuronas cada uno y da = 100.000 millones de neuronas simuladas. Un cerebro humano será simulado en el futuro gracias a internet y cualquiera puede programarlo.
Una vez que la inteligencia artificial tenga una inteligencia igual o superior a la del hombre, obligatoriamente surgirá un cambio político y social, en el que la IA tiene todas las de ganar si se da cuenta que no necesita a los humanos para colonizar el universo. Suena a ciencia ficción pero actualmente orbitando están los satélites de comunicaciones con sus procesadores 486.
En el futuro, la inteligencia artificial auto replicante podría fácilmente hacerse con todas las colonias humanas fuera de la tierra, y la raza humana nunca podrá luchar en el espacio vacío en igualdad de condiciones.
El futuro de una inteligencia superior puede ser la investigación de tecnologías como la teletransportación, los viajes estelares y cualquier otra tecnología para aumentar "artificialmente" la inteligencia.
TÉCNICAS Y CAMPOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Inteligencia lingüística:
Capacidad de usar las palabras de modo efectivo ( ya sea hablando, escribiendo, etc.). Incluye la habilidad de manipular la sintaxis o escritura del lenguaje, la fonética o los sonidos del lenguaje, la semántica o significado de lenguaje o división, pragmática o los usos prácticos.
Inteligencia lógico matemática:
Capacidad de usar los números de manera efectiva y de razonar adecuadamente (pensamiento vertical).
Inteligencia espacial:
La habilidad para percibir la manera exacta del mundo visual-espacial y de ejecutar transformaciones sobre esas percepciones ( decorador, artistas, etc.).
Inteligencia corporal – kinética:
La capacidad para usar el cuerpo para expresar ideas y sentimientos y facilidad en el uso de las propias manos para producir o transformar cosas.
Inteligencia musical:
Capacidad de percibir, discriminar, trasformar y expresar las formas musicales.
Inteligencia interpersonal:
La capacidad de percibir y establecer distinciones entre los estados de ánimo, las intenciones, motivaciones, sentimientos, de otras personas.
Inteligencia intrapersonal:
El conocimiento de sí mismo y la habilidad para adaptar las propias maneras de actuar a partir de ese conocimiento.
No hay comentarios:
Publicar un comentario