Inteligencia artificial sashy muñoz ♥
- 1. Inteligencia Artificial Entregado por: Sashy Katherina Muñoz Campo Entregado A: 24 de Mayo de 2017 Bogotá D.C
- 2. ¿Qué es la inteligencia artificial? La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación 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. Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza." A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas expertos que pueden limitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más rápidamente que el ser humano. En la medicina tiene gran utilidad al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico. (Benítez, Raúl, Escudero, Gerard, and Kanaan, Samir. Inteligencia artificial avanzada. Barcelona, ES: Editorial UOC, 2013. ProQuest ebrary. Web. 24 May 2017.) Ramas de la inteligencia artificial: La inteligencia artificial (IA) debido a su naturaleza cuenta con muchos campos de estudio, es decir, ramas en las que se divide y se investiga con especialización; cada una de estas ramas surge por medio de ideas innovadoras y el surgimiento de nuevos paradigmas de cómputo en el ámbito de la investigación computacional que permitieron nuevas técnicas de programación, éstas técnicas incluyen el concepto heurístico (Heurística: Idea Basada en la experiencia que ayuda a determinar cómo se debe proceder.) y se apoyan en nuevos sistemas de hardware que se derivan del desarrollo de la tecnología a través de las generaciones de computadora. Cada una de las ramas de la IA no son más que una metodología diferente para tratar la resolución de problemas aplicando el principio de inteligencia a los sistemas. Estas ramas se pueden dividir en áreas clásicas y áreas de vanguardia de acuerdo a la época en que surgieron, pero esta clasificación varía debido a la diversidad de metodologías de IA existentes, por tal motivo se presentarán cada una de las ramas y sus características tratando de seguir el orden de surgimiento de cada una. Como primera rama tenemos las “Redes de Petri”, surgidas de la tesis doctoral en 1962 de Carl Adam Petri, en donde se establece por primera vez una teoría general para sistemas discretos paralelos. Petri generalizó la teoría de autómatas
- 3. e hizo que utilizaran métodos gráficos para la representación de sistemas por medio de condiciones y eventos, esto quiere decir que un modelo de red de Petri representa las propiedades de un sistema en el lenguaje de lógica y la representación algebraica, lo que le da un sentido nuevo a los procesos computacionales. Derivados de este concepto surgen los “Sistemas Expertos” (SE) o también conocidos como “Sistemas Basados en Conocimiento”, un SE es un programa o un conjunto de programas informáticos que aplican el proceso de razonamiento del humano experto en la materia en la solución de problemas específicos, la función de estos sistemas es tomar decisiones inteligentes con base al conocimiento y la heurística al interpretar grandes cantidades de datos, por lo que su función es auxiliar a los expertos, no para reemplazarlos. Unos ejemplos de aplicación son el área médica, el análisis químico, la exploración geológica, entre otros. En 1965 Lofti A. Zadeh introdujo la “Lógica Fuzzy” o conocida también como “lógica borrosa”, que es básicamente una forma matemática que representa la imprecisión inherente al lenguaje natural, su principio es generalizar la lógica clásica haciendo que las variables tomen valores lingüísticos de verdad, en donde se divide la pertenencia a los conjuntos borrosos en forma gradual, para así poder implementar la forma de razonar propia de lo que conocemos como sentido común. Se implementa para ayudar a la toma de decisiones y al diagnóstico de situaciones. Otra rama se conoce como “Procesamiento del Lenguaje Natural”, que es un intento de comunicación cada vez más clara entre humano-máquina y máquina- humano, dejando el uso de lenguajes de programación o de un conjunto de comandos, para procesar el lenguaje humano natural. Para procesar dicho lenguaje humano natural se necesita dividirlo, primero se obtiene la comprensión del lenguaje natural, que investiga métodos para que la computadora permita comprender instrucciones dadas en este tipo de lenguaje, para que así la computadora nos pueda comprender más fácilmente; como segundo paso es la generación de lenguaje natural, en donde la computadora es capaz de expresarse en el lenguaje humano natural, de tal forma que podamos entenderla de manera más sencilla. Una parte de la “Robótica” también se considera dentro de las ramas de la IA, partiendo de la idea de que un robot es un dispositivo electromecánico programado para que realice tareas manuales, utiliza el principio de IA sólo cuando es capaz de responder a cambios en su entorno en lugar de seguir instrucciones establecidas previamente, esto se puede llevar a cabo con la ayuda de sensores y de cámaras que le permitan interpretar las señales del ambiente que lo rodea y adaptarse al mismo.
- 4. El “Reconocimiento del Habla” es otra rama, ya que utiliza el método interactivo de comunicación primaria para el ser humano que es el habla, lo que le permite “escuchar” a una persona hablar, decodificar el significado de las palabras, interpretarlas, y transmitir una respuesta. Actualmente se utiliza mucho para personas con capacidades diferentes que no son capaces de utilizar el teclado y necesitan comunicarse por medio del habla para poder utilizar diferentes dispositivos. Una rama más es la “Visión por Computadora” o mejor conocida como “Reconocimiento de Patrones”, parte del medio primario que tienen las personas para percibir su entorno, es decir, de la visión, a través de una cámara se captan las imágenes, las cuales se procesan y se reconocen patrones en el entorno, como por ejemplo un lápiz, una planta, una animal, etc, de tal manera que la computadora pueda entender exactamente lo que está viendo. La siguiente rama se conoce como “Aprendizaje y Razonamiento Automático”, la cual consiste en que una computadora sea capaz de planificar, tomar decisiones, plantear y evaluar estrategias, aprendiendo a partir de la experiencia y que por lo tanto se capaz de auto reprogramarse para adaptarse a su entorno. Campos más actuales comienzan con las “Redes Neuronales” a partir de la década de los 80s, el objetivo es emular el proceso biológico del aprendizaje humano por medio de procesadores (estructuras neuronales) que operan en paralelo, cuya función se determina por los estímulos dados a través de la red, las conexiones y el procesamiento local realizado por los nodos neuronales, cuyo resultado es igual al aprendizaje de funciones matemáticas por medio de datos de entrenamiento. Hay que aclarar que estos sistemas como tal, no se programan sino que se entrenan con señales con ruido para reconocer objetos. La siguiente rama es la “Lógica Difusa”, es la implementación de otra lógica a diferencia de la lógica tradicional booleana, que se basa en el razonamiento aproximado y el cálculo de palabras, para lograr simplificar y aproximar la descripción del problema de una manera más natural, robusta y eficiente. Por ejemplo la lógica booleana tiene valores de verdad de 0% y 100% únicamente, mientras que la lógica Difusa puede tener valores de verdad de 0%, 25%, 50%, 75% y 100% lo que conlleva a entender sentencias como “Alto”, “Muy Alto”, “Medianamente Alto”, “Poco Alto” y “No Alto”. Dentro de las ramas se encuentra parte de lo que es la “Realidad Virtual”, una realidad virtual es la recreación de un mundo artificial en tiempo real que pueden ser captado por diversos canales sensoriales del espectador que navega inmerso a través de dicho mundo, su aplicación como IA radica en el mecanismo de interpretación de la interacción del ambiente virtual, como por ejemplo la luz del sol con respecto a las sombras de objetos, la sensación de velocidad, el rebote de una pelota, el flujo del agua, etc.
- 5. Los “Agentes” o “Wizards”, son programas invisibles que trabajan como espías observando las acciones comúnmente realizadas por el usuario, las cuales son interpretadas y se guardan para llevar un control de las mismas, si existe alguna anomalía, como ejecutar un programa distinto al cotidiano, o un error en una acción realizada por el usuario el programa lanza una alerta y sugiere una serie de soluciones, también es capaz de realizar las tareas cotidianas al iniciar el equipo para facilitar la tarea del usuario. La “Computación Evolutiva” pertenece también a la rama de la biología, la cual desarrolla programas basados en la analogía de procesos biológicos tales como la selección natural y la evolución, esta idea parte de algoritmos genéticos y de un sistema computacional inmunizado; dentro de sus aplicaciones se encuentra la optimización de problemas, programación automática y el aprendizaje de máquinas. Los “Algoritmos Genéticos” (AG), son procedimientos de búsqueda y optimización que ayudan a modelar los mecanismos de selección natural de los seres vivos según los mecanismos genéticos. Surgen en 1975 por el estudio que realizó Holland sobre autómatas celulares. Su función es seleccionar de una población de soluciones candidatas (individuos), intentar producir nuevas generaciones de soluciones mejores que las anteriores, una y otra vez hasta aproximar a una solución perfecta. Existe también la “Programación Genética”, que aplica el principio de los AG para hacer evolucionar programas informáticos, el resultado es simple, se seleccionan los programas más aptos después de generaciones y herencia para la solución de un problema dado, también involucra factores de mutaciones aleatorias para desarrollar nuevos programas. Dentro de la IA también se analiza la “Teoría del Caos”, la cual se caracteriza por ser un conjunto de técnicas utilizadas para examinar y determinar relaciones altamente complejas entre datos que son de un inicio suministrado al azar. Lo importante en este aspecto es comprender los resultados que arroja cada técnica, clasificarlos, y aproximar de la manera más cercana el comportamiento lógico que realiza cada uno de los elementos presentes en el cálculo. 1.- Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento. Gonzalo Pajares Martinsanz y Matilde Santos Peñas. AlfaOmega. México, D.F. Mayo 2007. 2.- A Fondo: Inteligencia Artificial. Henry C. Mishkoff. Ediciones Anaya Multimedia S. A. Madrid 1988. ¿En qué contexto se utiliza la inteligencia artificial?
- 6. La Inteligencia Artificial ha sido usada en un amplio número de campos, incluyendo diagnóstico médico, comercio de acciones, control robótico, leyes, percepción remota, descubrimientos científicos y juguetes. Sin embargo muchas aplicaciones de la IA no son percibidas como tal: "Mucha IA se han filtrado en aplicaciones generales, comúnmente sin ser llamadas IA porque una vez que algo se vuelve suficientemente útil y común deja de ser considerado IA," Nick Bostrom reports.1"Miles de aplicaciones de la IA están profundamente embebidas en la infraestructura de cada industria."2 Al final de los 90s y principios del siglo 21, las tecnologías de IA empezaron a usarse ampliamente como elementos de sistemas mayores,2 3 pero el campo es raramente acreditado por estos logros. Guillén Bustamante, Giovanny. Cibernética. Córdoba, AR: El Cid Editor | apuntes, 2009. ProQuest ebrary. Web. 24 May 2017. •Ventajas •En el ámbito laboral reduce los costos y salarios adicionales. •Por resultar un atractivo, conlleva a generar más ingresos. •Se han desarrollado aplicaciones que realizan tareas que el hombre nunca hubiera podido realizar debido a su complejidad. •Puede predecir situaciones a largo plazo. •Reduce el tiempo que consume realizar cierta actividad. •Lograr grandes hallazgos y avances. •Desventajas •Por ser software, requieren de constantes actualizaciones (mantenimiento). •Realizar estos sistemas expertos requiere de mucho tiempo y dinero. •Crear máquinas que sean autosuficientes y puedan ir desplazando a la raza humana. •El uso irracional y exagerado de esta tecnología podría conllevar a la dominación de las máquinas sobre el hombre, como también llegar a depender mucho de ellas.
- 7. •El hombre se siente menos importante cuando una máquina o un sistema “lo supera”. Hardy, Thomas. (IA: Inteligencia artificial). Santiago de Chile, CL: Red Polis, 2006. ProQuest ebrary. Web. 24 May 2017. ¿Qué es realidad virtual? La realidad virtual (RV) es un entorno de escenas u objetos de apariencia real. La acepción más común refiere a un entorno generado mediante tecnología informática, que crea en el usuario la sensación de estar inmerso en él. Dicho entorno es contemplado por el usuario a través normalmente de un dispositivo conocido como gafas o casco de realidad virtual. Este puede ir acompañado de otros dispositivos, como guantes o trajes especiales, que permiten una mayor interacción con el entorno así como la percepción de diferentes estímulos que intensifican la sensación de realidad. La aplicación de la realidad virtual, aunque centrada inicialmente en el terreno del entretenimiento y de los videojuegos, se ha extendido a otros muchos campos, como la medicina, la arqueología, la creación artística, el entrenamiento militar o las simulaciones de vuelo. Ejemplos: LEGO DIGITAL BOX: Una forma muy práctica de conocer el producto sin necesidad de abrir la caja. En vez de tener todos los productos expuestos en la tienda -que puede resultar imposible-, un sencillo código en la caja te permite explorar el contenido y vivir la misma experiencia que si estuvieses tocándolo. Esto que hace Lego con sus productos es aplicable a multitud de sectores, y no sólo necesariamente mostrando el contenido de la caja, sino también, por ejemplo, las instrucciones de montaje de determinado utensilio o el placer de saborear un producto (en el caso de la alimentación). ¿Qué son los sistemas expertos? Sistemas expertos(ES, siglas del término Expert System) es un sistema de información basado en el conocimiento que usa su conocimiento de un área de aplicación compleja y específica a fin de actuar como un consultor experto para los usuarios finales. Los sistemas expertos proporcionan respuestas sobre un área problemática muy específica al hacer inferencias semejantes a las humanas sobre los conocimientos obtenidos en una base de conocimientos especializados. DENDRAL: Es capaz de calcular o descubrir hechos relativos a las estructuras moleculares a partir de unos datos químicos sin elaborar.
- 8. MYCIN: el más famoso de todos, diagnostica infecciones en la sangre y meningitis y además sugiere el tratamiento que se debe seguir en cada caso. PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmón. MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniria genética. PROGRAMMERS APPRENTICE: Se trata de un sistema que ayuda a la escritura de programas. EURISKO: Sistema experto capaz de aprender a medida que funciona, que crea circuitos micro eléctricos tridimensionales. Castillo, Enrique, Gutiérrez, José Manuel, and Hadi, Ali S.. Sistemas expertos y modelos de redes probabilísticas. Madrid, ES: B - Enrique Castillo (Editor), 2009. ProQuest ebrary. Web. 24 May 2017.