Inteligendia artificial

Inteligencia artificial
La inteligencia artificial es un área
multidisciplinaria, que a través de ciencias como
las ciencias de la computación, la matemática, la
lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño
de sistemas capaces de resolver problemas
cotidianos por sí mismos, utilizando como
paradigma la inteligencia humana.

indice
Índice
1 Categorías de la inteligencia artificial
2 Escuelas de pensamiento
3 Historia
4 La inteligencia artificial, la conciencia y los sentimientos
5 Críticas
6 Tecnologías de apoyo
7 Aplicaciones de la inteligencia artificial
8 Investigadores en el campo de la inteligencia artificial
9 Bibliografía

Categorías
● Sistemas que actúan como humanos: Éstos sistemas
consisten en imitar el comportamiento de los humanos, tanto
en su razonamiento como el conocimiento, aprendizaje, y
lenguaje natural, es el realizar tareas.
● Sistemas que piensan como humanos: El objetivo de
estos sistemas consiste en simular el modelo humano, es decir
el hombre, los procesos de tomas de decisiones, soluciones de
problemas y aprendizaje, en otras palabras es el
funcionamiento de la mente humana.
● Sistemas que actúan racionalmente: Por otra parte estos
sistemas frecuentan simular racionalmente el comportamiento
del hombre, estos van muy de la mano con las conductas
inteligentes en máquinas.

●
Sistemas que piensan racionalmente: La base de este
tipo de sistemas es la lógica, ya que los prototipos tratarán de
emular el pensamiento del hombre.

Escuelas de pensamiento
●
Inteligencia artificial convencional: Se conoce también como IA
simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico
del comportamiento humano ante diferentes problemas:
● Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones
mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que
son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.
● Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento
previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o
relaciones.
● Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia
probabilística.
● Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta
inteligencia contiene autonomía y puede auto-regularse y controlarse
para mejorar.
● Smart process management: Facilita la toma de decisiones
complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al
igual que lo haría un especialista en la dicha actividad.

● Inteligencia artificial computacional:
La Inteligencia Computacional (también conocida como IA
subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje
interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los
parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se
realiza basándose en datos empíricos.

Historia
● Las bases de la Inteligencia Artificial se ubica años atrás, y uno
de los hombres que promulgaba ésta consigna era Aristóteles
quien realizó una definición que sigue como un conjunto de
reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente
para obtener conclusiones racionales. Además se añadió a esta
lista Ramón Llull en el año 1315, cuando escribió uno de sus
libros llamado “Ars magma” en el cual concluyó que el
razonamiento también podría ser realizado de forma artificial y
no solo humano.
Y no fue sino hasta el año 1936 que volvió a renacer la idea de
lo artificial cuando Alan Turing diseño una Máquina Universal
que muestra de viabilidad de un dispositivo físico para
implementar cualquier cómputo formalmente definido.

● A continuación citaremos los eventos más relevantes ocurridos
en cada año aunadamente a los científicos destacados:
● 1943: La Inteligencia Artificial empieza siendo computación
neuronal gracias al trabajo de campo que realizaron Warren
McCulloghy y Walter Pitts. Hubo más ensañamiento en la
estructura física, teniendo en cuenta la relación hardware y
software. Sin embargo, la información para éste entonces
seguía siendo formal para Turing y Wiener.
● 1949: Donald O. Hebb realiza la siguiente publicación “La
Organización de la Conducta”, el cual funcionó como la base
principal para los algoritmos de aprendizaje en las redes
neurales artificiales.
● 1950: Se realizó la Prueba de Turing que consistía en
demostrar que una máquina poseía inteligencia.
● 1955: En este año Herbert Simon, J.C. Shaw y Allen Newell
fueron los responsables de crear el primer lenguaje de
programación orientado a la solución de problemas, éste es el
IPL-11.

● 1956: Se realizó una conferencia de Dartmouth, donde fue la
primera propuesta a la Inteligencia Artificial, adicional a esto,
John McCarthy acuñó el término de Inteligencia Artificial.
Herbert Simon, J.C. Shaw y Allen Newell ahora presentan el
primer programa formal dedicado a la Inteligencia Artificial,
llamado Logic Theorist, éste resulto ser capaz y suficiente de
demostrar los teoremas matemáticos, y probó teoremas de los
“Principia Mathematica” de Russell y Whitehead.
● 1958: John McCarthy desarrolló el lenguaje de programación
LIPS, el cual es el lenguaje con el que se han desarrollado un
gran número de sistemas expertos, lo realizó en el Instituto de
Tecnología de Massachusetts (MIT). Por otra parte Richard
Stallman desarrolló el emacs.
● 1959: Finalmente Newell, Shaw y Simon desarrollaron el
programa (GPS) General Problem Solver. Frank Rosenblatt
impulsó un tipo de red neuronal artificial denominada El
Perceptrón.
● 1963: Edward A. Feigenbaum y Julian Feldman publicaron
“Computers and Thougth”, la primera colección de artículos de

● 1968: Marvin Minsky y Simon Papert publicaron el libro
“Perceptrons”. Wally Feurzeing, Danny Bobrow y Seymour
Papert desarrollaron el lenguaje de programación LOGO.
● 1972: Colmerauer Alain no se quedó atrás y desarrolló otro de
los lenguajes más escuchados, el PROLOG.
● 1973: Abelson y Shank crearon scripts.
● 1975: Ted Shortliffe desarrolla el sistema de reglas de
producción MYCIN en su tesis.
● 1981: El Japonés Fuchi Kazuhiro anuncia el proyecto de las
computadoras de la quinta generación.
● 1988: En este año se establecieron profundamente los
Lenguajes Orientados a Objetos.
● Los eventos más recientes y de mayor importancia han sido: La
Computadora autónoma conocida como Deep Blue, le gana al
campeón mundial del ajedrez Gary Kasparov en 1997. La IBM
desarrolló una computadora denominada Watson en el 2011, y
derrotó a los máximos campeones de Jeopardy, ganándoles
una ronda de 3 juegos continuos.

La IA, la conciencia y los
sentimientos
El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando,
y teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos
englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una
persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus
funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el
desarrollo de una máquina inteligente.
● A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se
piensa en máquinas inteligentes y/o no conscientes de si
misma, pero sin sentimientos; que «obstaculizan» encontrar la
mejor solución a un problema dado. Sin embargo muchos
igualmente pensamos en dispositivos artificiales capaces de
concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin
que ningún tipo de emoción ni conciencia tenga la opción de
obstaculizar dicha labor.

● En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas
inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas».
● Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el
ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto
racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad
de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de
estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas
inteligentes.
● Particularmente para los robots móviles, es necesario que
cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de
saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a
continuación.
● Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente,
«motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus
«intenciones». Así, se podría equipar a un robot con
dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que
«sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está
descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté
demasiado bajo.

● Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y
obligar al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson-
Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría introducir el «dolor» o el
«sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de
funcionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de
una cadena de engranajes o saltar desde una cierta altura, lo
cual le provocaría daños irreparables.
● Esto significa que 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, etcétera.
Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para
conservar su propia integridad y seguridad. La retroalimentación en
sistemas está particularmente desarrollada en cibernética, por
ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil,
utilizando como parámetro la posición en cada instante en relación al
objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del
conocimiento que un sistema o programa computacional puede tener
de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos
en un loop o bucle en sentencias tipo do... for, o la cantidad de
memoria disponible para una operación determinada.

● A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos
emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar.
En los humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas
por perturbaciones emocionales es un problema que en
algunos casos llega a ser incapacitante. Los sistemas
inteligentes, al combinar una memoria durable, una asignación
de metas o motivación, junto a la toma de decisiones y
asignación de prioridades con base en estados actuales y
estados meta, logran un comportamiento en extremo eficiente,
especialmente ante problemas complejos y peligrosos.
● En síntesis, lo racional y lo emocional están de tal manera
interrelacionados entre sí, que se podría decir que no sólo no
son aspectos contradictorios sino que son –hasta cierto punto–
complementarios.

Criticas
● Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de
imitar por completo a un ser humano. Estas críticas ignoran que ningún humano
individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como
Howard Gardner han propuesto que existen inteligencias múltiples. Un sistema de
inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su
diseño la delimitación de los tipos de problemas que resolverá y las estrategias y
algoritmos que utilizará para encontrar la solución.
● En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los
aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten por
ejemplo almacenar y recuperar información en la memoria y los aspectos aprendidos
el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del
mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan
solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de
modo tal que puedan resolver ciertos problemas.
● Muchas personas consideran que el test de Turing ha sido superado, citando
conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat
no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es
equivalente a un test de Turing, que requiere que el participante esté sobre aviso de
la posibilidad de hablar con una máquina.

Tecnologias de apoyo
●
Interfaz de usuario: Las interfaces básicas de usuario son aquellas que
incluyen elementos como menús, ventanas, contenido gráfico, cursor, los
beeps y algunos otros sonidos que la computadora hace, y en general,
todos aquellos canales por los cuales se permite la comunicación entre el
ser humano y la computadora. La mejor interacción humano-máquina a
través de una adecuada interfaz (de usuario), que le brinde tanto
comodidad, como eficiencia.
● La visión artificial o visión por computador: es una disciplina científica
que incluye métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender las
imágenes del mundo real con el fin de producir información numérica o
simbólica para que puedan ser tratados por un computador. Tal y como los
humanos usamos nuestros ojos y cerebros para comprender el mundo que
nos rodea, la visión por computador trata de producir el mismo efecto para
que las computadoras puedan percibir y comprender una imagen o
secuencia de imágenes y actuar según convenga en una determinada
situación. Esta comprensión se consigue gracias a distintos campos como
la geometría, la estadística, la física y otras disciplinas. La adquisición de los
datos se consigue por varios medios como secuencias de imágenes, vistas
desde varias cámaras de video o datos multidimensionales desde un
escáner médico.

Aplicaciones IA
● Las técnicas desarrolladas en el campo de la inteligencia artificial son
numerosas y ubicuas. Comúnmente cuando un problema es resuelto
mediante inteligencia artificial la solución es incorporada en ámbitos de la
industria y de la vida diaria de los usuarios de programas de computadora,
pero la percepción popular se olvida de los orígenes de estas tecnologías
que dejan de ser percibidas como inteligencia artificial. A este fenómeno se
le conoce como el efecto IA.13
● Lingüística computacional
● Minería de datos (Data Mining)
● Industriales.
● Medicina
● Mundos virtuales
● Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
● Robótica .Mecatrónica .Sistemas de apoyo a la decisión .Videojuegos
● Prototipos informáticos .Análisis de sistemas dinámicos.
● Smart Process Management .Simulación de multitudes

Investigadores
● Jeff Hawkins
● John McCarthy
● Marvin Minsky
● Judea Pearl
● Alan Turing, discípulo de John von Neumann, diseñó el
Test de Turing que debería utilizarse para comprender si
una máquina lógica es inteligente o no.
● Joseph Weizenbaum
● Raúl Rojas
● Ray Kurzweil

Bibliografia
● Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y
la humana.
● Luis Mª Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial.
● Víctor Gómez Pin, Entre lobos y autómatas. La causa del
hombre,
● Revista “Inteligencia Artificial” Revista Iberoamericana de
Inteligencia Artificial.
● Adaraga Morales P., Zaccagnini Sancho J. L., Psicología e
inteligencia artificial.
● Alberto García Serrano, Inteligencia Artificial. Fundamentos,
práctica y aplicaciones.

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