Inteligencia artificial

Definimos como inteligencia artificial (IA) a la rama de las Goofy. orientada al desarrollo de agentes racionales que no poseen la característica común de la vida.

Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno osea que es capaz de percibir y recibir entradas, procesar estas percepciones y actuar sobre su entorno que propicia salidas, y entiéndase y el tecnicismo racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado. De acuerdo al concepto apriori, racionalidad es más especifico y por ello más adecuado que inteligencia para definir la cimbra y objeto de estudio de tal ciencia.

Se define la inteligencia artificial como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica hipotéticamente a los computadores. El nombre también se usa para referirse al campo de la investigación científica que intenta acercarse a la creación de tales sistemas.

  Esto se debe a que la inteligencia artificial tuvo muchos padres no hay un consenso para definir ese concepto, pero podemos decir que la inteligencia artificial se encarga de modelar la inteligencia humana en sistemas computacionales.

  Podemos decir que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas más fascinantes y con más retos de las ciencias de la computación, en su área de ciencias cognoscitivas. Nació como mero estudio filosófico y razonístico de la inteligencia humana, mezclada con la inquietud del hombre de imitar la naturaleza circundante (como volar y nadar), hasta inclusive querer imitarse a sí mismo. Sencillamente, la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia humana. Obviamente no lo ha logrado todavía, al menos no completamente. 

  La inteligencia artificial es considerada una rama de la informatica y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través de programas de computador. La inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.

¿Cómo le hacemos para que una máquina piense?.      

  Alguna vez un investigador  mencionó que el cerebro no es mas que una  máquina de carne. Tomando esta declaración, entonces porqué no lo podrá hacer el Silicio o el Germanio que son los materiales  con los que se fabrican  los chips.

      El cerebro, en funcionamiento, está procesando información que se transmite por medio de impulsos electroquímicos activados por las neuronas que son las células  de las cuales está constituido el cerebro y que almacenan la información y la difunden a otros sectores del cerebro donde sea requerido.

     Existen unas 100 mil millones de neuronas en el cerebro humano aunque no todas se ocupan, de hecho a diario desde que cumplimos 20 años, se pierden unas 50 mil. Pero las neuronas tienen acciones propias, ¿cómo es que se las arreglan para  diferenciar o dirigirse a algún lugar del cerebro y procesar un recuerdo,  hacer un cálculo, mantener el latido del corazón, subir unas escaleras, sentir dolor, etcétera, etcétera?.

     Dentro de cada chip o circuito integrado, existen los semiconductores en diferentes arreglos con los cuales nos dan una función específica. El fundamental, es el DIODO.

     Este dispositivo permite que fluya o no, un impulso eléctrico, puede ser dicho impulso, lo que conocemos como (Bit), prendido o apagado, cero o uno.

     La disposición de diodos en un circuito electrónico nos puede dar un TRANSISTOR, con el cual podemos tener por lo menos tres alternativas para que fluya un par de  impulsos eléctricos. El transistor encapsula a los diodos y por eso está constituido como un solo dispositivo. Con un par de  transistores ya se pueden hacer por lo menos efectos de luces secuenciales de Leds  como los que vemos en adornos para autos.

     Ahora bien, un conjunto de transistores conectados de determinadas formas y encapsulados nos dá una compuerta lógica. La compuerta lógica, es un dispositivo que constituye una serie de operaciones condicionadas para los impulsos eléctricos. Es decir, podemos tener muchos unos y ceros, prendidos y apagados, pasa o no pasa. Con una o dos compuertas lógicas ya se pueden hacer contadores de tiempo o sumadoras básicas, incluso chapas de seguridad electrónicas.

    Un conjunto de compuertas lógicas a gran escala y de pequeña integración de encapsulado digamos de 4 X 4 cm, ya nos dá un microprocesador que puede realizar millones de instrucciones por segundo (MIPS), es decir, millones de encendidos y apagados, de unos y ceros, millones de bits procesándose.

    Con un microprocesador ya podemos hacer computadoras, máquinas que realizan una tarea especifica en la superficie de un planeta como recoger  material de su suelo envolverlo y analizarlo, viajar al espacio sin perder la dirección, detectar dónde hay luz y seguirla o dónde hay una colina y darle la vuelta o graduar el combustible necesario para expulsarlo por los inyectores de un auto, un avión o una nave espacial.

   Pues bien, si el cerebro tuviera que hacerse con los microprocesadores, compuertas, transistores, diodos, etc, con los que actualmente contamos, tendría el  tamaño de una central eléctrica y tardaría varios miles de años en terminarse.

  ¿Se tendrá alguna vez una máquina que sea equivalente al ser humano?

  Esto es algo muy difícil de responder. Nunca podremos llegar con una máquina y preguntarle: ¿Qué sientes?, es probable que nos responda cualquier cosa pero esa respuesta fue programada por los diseñadores. Si es difícil saber qué piensa otra persona incluso uno mismo, entonces es mucho más difícil saber si una máquina sentirá algo o tendrá conciencia de saber que es lo que está pensando o sintiendo.

En los juegos de ajedrez por computadora se tiene un modelo de lo que puede ser un desarrollo de variantes de procesamiento de la información. La computadora está  "pensando" que jugada hará, pero nunca se comparará con un hombre porque el hombre está procesando la jugada que realizará pero en su entorno, tiene la presión del público, de sus preocupaciones personales, de su estado de ánimo. La máquina solo está pensando su próxima mejor  jugada. Pero atención: una computadora ya le ganó a Gary Kasparov campeón mundial de ajedrez, cosa que ya preocupa a los que no son entusiastas de la IA. 

Pero hay quienes salen en defensa de los robots como lo hizo Carl Sagan y menciona que si así como el ser humano hace gala de un chauvinismo, las personas  blancas  de racismo y los hombres de  sexismo, no habrá algo así como una actitud de especiismo, esto porque no se pueda asimilar que una máquina podrá ser como el hombre, sobre todo del complejo de inferioridad que se siente cuando vemos como una calculadora nos hace operaciones de cifras grandísimas con decimales en una fracción de segundos o de ver como una computadora nos selecciona y filtra información de una base de datos inmensa.

     Y ahora, supongamos que se deciden a hacer una máquina que piense como un hombre. ¿Pero como va a aprender?, ¿se le introducirán todos los datos de todo lo que conoce un ser humano promedio  y algo más?, o ¿se le programará para que aprenda como lo va haciendo el hombre desde que es niño?.

      Increíblemente ya se están haciendo proyectos de las dos formas anteriores llamadas vertientes Simbólica y Conexionista entre ellos el proyecto Cyc, con el cual se le han introducido datos que analizará la propia computadora y tomará decisiones por sí misma, este proyecto está por terminarse y se supone que los resultados serán los de la inteligencia de un niño de 2 años.

        Pero y  ¿qué pasará si la inteligencia de estas máquinas es tal que pretendan dominar al hombre y crear máquinas  hijas de sí mismas?, recordemos que están aprendiendo a pensar y reciben todo lo que está en su entorno, o ¿qué pasa si alguien con ideas destructivas le atiborra de información dañina a la computadora para  afectar al hombre o al planeta?. Con todo esto valdrá la pena entonces hacer máquinas que emulen al hombre.

Bueno como en todo, si está en malas manos será peligroso, pero si es por el bien entonces  imaginemos a esas máquinas entrando a lugares donde no puede acceder el hombre, o ser empleado en pruebas donde la vida de un individuo corre peligro, o la seguridad que proporcionaría ante algún ataque delictivo. En fin veremos que nos depara la tecnología en los próximos años.

Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA)

La Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA) es
una sociedad científica cuya misión es promover el cultivo y la
aplicación de la inteligencia artificial en la República Mexicana.
Agrupa tanto a profesionales como a académicos del área, a quienes
ofrece un marco organizacional y de gestión que les permite compartir
y difundir sus proyectos de investigación, docencia, vinculación
o difusión de la disciplina. Agrupa también, a través de
sus capítulos nacionales, a estudiantes de nivel licenciatura o posgrado
cuyos intereses los orienten a cultivar alguna de las áreas de la la
inteligencia artificial.

La IA es el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. ( Kurzweil, 1990) La IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich, Knight, 1991). La IA es la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. (Lugar y Stubblefied, 1993). La IA es el campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales. (Schalkoff, 1990).

En la IA se pueden observar dos enfoques diferentes:

1. La IA concebida como el intento por desarrollar una tecnología capaz de proveer al ordenador capacidades de razonamiento similares a los de la inteligencia humana.

2. La IA en su concepción como investigación relativa a los mecanismos de la inteligencia humana que se emplean en la simulación de validación de teorías.

El primer enfoque se centra en la utilidad y no en el método como veíamos anteriormente con los algoritmos, los temas claves de este enfoque son la representación y gestión de conocimiento, sus autores más representativos son McCarthy y Minsky.

McCarthy

En el segundo enfoque encontramos que este se orienta a la creación de un sistema artificial capaz de realizar procesos cognitivos humanos haciendo importante ya no la utilidad como el método, los aspectos fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabilidad y sus autores son Newell y Simon de la Carnegie Mellon University.

La IA al tratar de construir máquinas que se comporten aparentemente como seres humanos han dado lugar al surgimiento de dos bloques enfrentados: el enfoque simbólico o top-down, conocido como la IA clásica y el enfoque subsimbólico llamado a veces conexionista.

Los simbólicos simulan directamente las características inteligentes que se pretenden conseguir o imitar y lo mejor que también se tiene a la mano es el hombre; para los constructores de los sistemas expertos resulta fundamental la representación del conocimiento humano donde gracias a estos avances se han encontrado dos tipos de conocimiento: conocimiento acerca del problema particular y conocimiento a cerca de cómo obtener más conocimiento a partir del que ya tenemos. El ejemplo más representativo de esta corriente es el Proyecto de Cyc de Douglas B. Lenat, sobre un sistema que posee en su memoria millones de hechos interconectados.

Divisiones de la IA

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:• La Inteligencia Artificial Convencional • La Inteligencia Computacional.

Inteligencia Artificial Convencional

Basada en análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:

• Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos. • Sistemas Expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y de ciertas reglas o relaciones. • Redes Bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia estadística. • Inteligencia Artificial basada en Comportamientos: Sistemas Complejos que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.

Inteligencia Artificial Computacional

La inteligencia de computadoras (o conocida como inteligencia artificial subsimbólica) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo: modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen:

• Máquina de Vectores Soporte: Sistemas que permiten reconocimiento de patrones genéricos de gran potencia. • Redes Neuronales: Sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de patrones. • Modelos ocultos de Markov: Aprendizaje basado en dependencia temporal de eventos probabilísticos. • Sistemas Difusos: Técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras. • Computación Evolutiva: enfocada a aplicar conceptos inspirados en la biología, tales como población, mutación y supervivencia del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormiga).

Autor:

QARLOH