Inteligencia artificial

¿QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) 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 MISMAS UTILIZANDO COMO PARADIGMA LA INTELIGENCIA HUMANA.[CITA REQUERIDA]
GENERAL Y AMPLIO COMO ESO, REÚNE A AMPLIOS CAMPOS, LOS CUALES TIENEN EN COMÚN LA CREACIÓN DE MÁQUINAS CAPACES DE PENSAR. EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN SE DENOMINA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LA CAPACIDAD DE RAZONAR DE UN AGENTE NO VIVO.1 2 3 JOHN MCCARTHY ACUÑÓ LA EXPRESIÓN «INTELIGENCIA ARTIFICIAL» EN 1956, Y LA DEFINIÓ ASÍ: “ES LA
CIENCIA E INGENIO DE HACER MÁQUINAS INTELIGENTES, ESPECIALMENTE PROGRAMAS DE CÓMPUTO INTELIGENTES”.4
• 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, QUE 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 DESOFTWARE, JUEGOS DE ESTRATEGIA, COMO AJEDREZ DE
COMPUTADOR, Y OTROS VIDEOJUEGOS.

Escuelas de pensamiento
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
• La inteligencia artificial convencional
• La inteligencia computacional
Inteligencia artificial convencional[editar]
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[editar]
Artículo principal: Inteligencia 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.

Categorías de la inteligencia artificial
Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia artificial:5
 Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes
neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como
laToma de decisiones, Resolución de problemas y aprendizaje.6
 Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento
humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los
humanos hacen mejor.7
 Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico
racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y
actuar.8
 Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por
ejemplo los agentes inteligentes.Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.

datos importantes
 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 Gari Kaspárov, 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.
 En el año 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson , la cual ganó una ronda de tres
juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón
de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.10
 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

La inteligencia artificial y los sentimientos[editar]
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 sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos
pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción 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 [Pinker,
2001, p. 481].
Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. 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.

Críticas
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 Gardnerhan 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.
Otros experimentos mentales como la Habitación china de John Searle 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 en realidad no está pensando, ya que actuar
de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le
engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori.
Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del
lenguaje, y apareció ya en los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí
implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos
opciones: o bien el humano aprende el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien el sistema
tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza.

Aplicaciones de la inteligencia artificial[editar]
 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 en el campo de la inteligencia artificial[editar]
 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

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