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Inteligencia artificial



  1. Resumen
  2. Introducción
  3. Test
    de Turing
  4. Ramas
    de la inteligencia artificial
  5. Conclusiones
  6. Bibliografía

Resumen

En este documento encontrara una explicación
del surgimiento de la Inteligencia Artificia, algunas
definiciones propuestas por varios autores que durante la
historia se ha polemizado sobre el verdadero concepto y objetivos
de esta rama de la ciencia que combinan ciencias como la
computación, fisiología y filosofía. En el
intento de crear programas para mejor la tecnología,
máquinas que imiten el comportamiento
humano.

I.
INTRODUCCIÓN

Intentos de definición de
inteligencia artificial

Se encuentra mucha información criterios y
conceptos de lo que podría ser la inteligencia artificial,
sus aplicaciones y el enfoque de esta rama científica
donde interviene conocimientos avanzados de sistemas,
lógica ,filosofía , electrónica ,redes
neuronales .

Recopilando los conceptos de grandes
investigadores desarrolladores y científicos como
:

Haugeland, 1985 "El nuevo y excitante esfuerzo de
hacer que los computadores piensen , maquinas con mente, en el
más amplio sentido literal"..[1]

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Imagen1 : Wired modelo del cerebro
3d.[3]

Charniak y McDermott, 1985 "El estudio de las
facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales".
[1]

Richard Ernest Bellman 1978 "La
automatización de actividades que vinculamos con procesos
de pensamiento humano, actividades como la toma de
decisión, resolución de problemas, aprendizaje" [1]
, "El estudio de los cálculos que hace posible percibir,
razonar y actuar". [2]

Rich y Knight, 1991 "El estudio de cómo
lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento,
las personas hacen mejor . [2]

Raymond Kurzweil l, 1990 "El arte de desarrollar
máquinas con capacidad para realizar funciones que cuando
son realizadas por personas requieren de inteligencia".
[1]

Hace relacion las definiciones de Rich y
Raymond Kurzweil con la Imagen 2

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Imagen 2: Robot cargando gasolina en una
motocicleta, que cuando son realizadas por personas requieren de
inteligencia [4]

Pool y col., 1988 "La Inteligencia Computacional es el
estudio del diseño de agentes inteligentes".
[1]

Nilsson, 1998 "La inteligencia artificial
está relacionada con conductas inteligentes en
artefactos".[1]

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Imagen 3: Reloj inteligente (conductas
inteligentes en artefactos) [5]

II. TEST DE
TURING

Proponiendo que si una maquine se comporta en todos los
aspectos como inteligente, entonces debe ser
inteligente.

El test de Turing (o prueba de Turing) es una prueba
propuesta por Alan Turing para demostrar la existencia de
inteligencia en una máquina. Fue expuesto en 1950 en un
artículo (Computing machinery and intelligence) para la
revista Mind, y sigue siendo uno de los mejores métodos
para los defensores de la Inteligencia Artificial
[6][7]

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Imagen 4: representación
gráfica test de Turing [10]

Básicamente la prueba consiste en un
desafío en el cual la máquina debe hacerse pasar
por humana en una conversación con un hombre a
través de una comunicación de texto en modo chat.
Al sujeto no se le avisa si está hablando con una
máquina o una persona de modo que si el sujeto es incapaz
de determinar si la otra parte de la comunicación es
humana o máquina, entonces se considera que la
máquina ha alcanzado un determinado nivel de madurez: es
inteligente.[7][6]

Existe una versión modificada, propuesta por John
Searle y popularizada por Roger Penrose: la sala china. En
esencia es igual, pero la ejecución del algoritmo la
realizan personas encerradas en una habitación y se
requiere que las personas de la habitación no conozcan el
idioma en que se realiza la
conversación.[7][12][13]

Este razonamiento, que no tiene fisuras evidentes, ataca
frontalmente la idea de que nuestra mente es similar a un
programa de ordenador. Los defensores de la inteligencia
artificial fuerte sostienen que nuestra mente funciona igual que
un programa de ordenador, y que nuestro cerebro no es más
que un "ordenador biológico". La mente, en este paradigma,
sería para el cerebro lo que un programa es para el
ordenador. En este esquema, un ordenador convenientemente
programado para simular la inteligencia humana (como el que se
encontraría dentro de la habitación china), no
sólo es una simulación de inteligencia sino que es
inteligencia. [8][14][15]

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Imagen 5: Concepto de pensar. Su cerebro
es su procesador.[11].

Pese a la brillantez de Penrose, esta
modificación no aporta nada al problema, puesto que si los
operadores consiguen comprender la conversación, lo
harían gracias a su propia inteligencia. Por otra parte,
pese a lo aparentemente absurdo de la proposición, la sala
podría pasar la prueba de Turing sin que los operadores
hubieran comprendido nada de la conversación. Esta
experiencia intenta cuestionar la veracidad de la prueba de
Turing [8][16]

La primera y única vez que un juez
confundió a una máquina con un humano fue en el
año 2010, cuando el robot Suzette, de Bruce Wilcox,
superó la prueba.[12][17]

III. RAMAS DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

La inteligencia artificial está dividida en
distintas ramas, aqui solo nombrare algunas ya que
la IA abarca muchos más temas. Algunas de ellas
son:

A. Inteligencia Artificial
Computacional
.

La inteligencia computacional implica desarrollo
o aprendizaje iterativo. El aprendizaje se realiza
basándose en datos empíricos. Algunos
métodos de esta rama incluyen [19]

Un ejemplo seria el buscador de Google

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Imagen 6 :Google representá su motor de
búsqueda que contiene algoritmos que simulan entender
exactamente qué es lo que quieres decir y darte
exactamente lo que buscas[25]

Para explicar el proceso que el buscador lleva a cabo
desde que el usuario escribe su búsqueda hasta que obtiene
los resultados, Google ha distinguido varias fases en su proceso
interno de rastreo: el 'crawling' (que traducido literalmente
significa "gateo", de "gatear") y la indexación, los
algoritmos, y la lucha contra el 'spam'.

El perfecto motor de búsqueda entendería
exactamente qué es lo que quieres decir y darte
exactamente lo que buscas Durante la primera fase, el proceso de
búsqueda de Google comienza a realizar un rastreo de las
más de 30 billones de páginas existentes en
Internet, cifra que se encuentra en continuo crecimiento. En este
proceso, Google busca, en ínfimas fracciones de segundo,
los enlaces página a página. Mientras, los
propietarios de éstas son los que deciden si el buscador
puede 'gatear' en su web estableciéndolo así en su
código. Tras el "gateo", Google clasifica las
páginas según su contenido y otros factores
manteniendo una monitorización de todas las páginas
que se encuentran 'indexadas', las cuales
constituyen cerca de más de 100 millones de GB de
contenido.[20][25]

Máquina de vectores soporte:
sistemas que permiten reconocimiento de patrones genéricos
de gran potencia. Redes neuronales: sistemas con grandes
capacidades de reconocimiento de patrones. [19]

Modelos ocultos de Markov: aprendizaje basado en
dependencia temporal de eventos probabilísticos.
[19]

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. [19]

Inteligencia artificial
convencional.

La inteligencia artificial convencional
tiene que ver con métodos que actualmente se
conocen como máquinas de aprendizaje, se caracteriza por
el formalismo y el análisis estadístico Se conoce
también como IA simbólicodeductiva.[21]

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.[21]

Sistemas expertos: Infieren una solución a
través del conocimiento previo del contexto en que se
aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones. [21]

Redes bayesianas: Propone soluciones mediante
inferencia probabilística. [21]

Inteligencia artificial basada en
comportamientos
: que tienen autonomía y pueden
auto-regularse y controlarse para mejorar. [21]

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 actividad. [21]

B. Computación
Evolutiva:

Aplica 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).[21]

C. 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.[22]

D. Sistemas
Expertos:

Aplican capacidad de razonamiento para lograr una
conclusión. Un sistema experto puede procesar una
gran cantidad de información conocida y proveer
conclusiones basadas en ésta.[23]

Un ejemplo:

Wolfram|Alpha es un buscador de respuestas que tiene por
objetivo responder a preguntas hechas por visitantes a la
página, que es: www.wolframalpha.com. Un buscador de
respuestas contrasta con los buscadores de Internet (como Google)
en que éstos traen como resultado páginas o
documentos que satisfacen una consulta, mientras que

Wolfram|Alpha obtiene respuestas haciendo un
análisis que le permite dividir el problema para hacer
consultas en diversas bases de datos, sintetizar conocimiento y
presentarlo todo como la respuesta a la pregunta.[22]

E. Inteligencia Artificial Basada
en

Comportamientos:

Método modular para construir sistemas de
IA manualmente. Es usada para la predicción
basado en eventos pasados.[24]

F. Redes
Neuronales
:

Son sistemas para el procesamiento de la
información, inspirados en las redes de neuronas
biológicas del cerebro. Es decir, que se han intentado
plasmar los aspectos esenciales de una neurona real
a la hora de diseñar una neurona "artificial". Ellas
están compuestas de capa de entrada, capa oculta y capa de
salida.[24]

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Imagen 7: diseñar una neurona "artificial".
Ellas están compuestas de capa de entrada, capa oculta y
capa de salida[24]

IV.
CONCLUSIONES

Hay muchos conceptos sobre definiciones de la
Inteligencia Artificial, estas se deberán a su campo de
aplicación, de la complejidad de sus logaritmos que le
faciliten sus proceso Sin embargo, al intentar reproducir algunas
tareas que para los humanos son muy sencillas, como caminar,
correr o coger un objeto con tal precisión para no
romperlo, no se ha obtenido resultados satisfactorios,
especialmente en el campo de la robótica autónoma.
Se espera que el continuo aumento de la potencia de los
ordenadores y las investigaciones en inteligencia artificial,
visión artificial, la robótica autónoma y
otras ciencias puedan mejorar sus resultados que nos
permitirían un mejor estilo de vida pero el exponencial
crecimiento de la inteligencia artificial
producirá una singularidad tecnológica, un punto en
el que la maquina inteligente se impondrá sobre la
inteligencia humana.

V.
BIBLIOGRAFÍA

[1] «Hiperenciclopedica,» 4 Noviembre 2012.
[En línea]. Available:
http://cala.unex.es/cala/epistemowikia/index.php?ti tle=Portada.
[Último acceso: 12 enero 2014].

[2] A. P. Savgin, «Flit,» 27
Octubre 2003. [En línea]. Available:
http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/~asaygin/tt/ttest.html.
[Último acceso: 13 enero 2014].

[3] O. Vilarroya, Palabra de Robot:
Inteligencuia Artificial y comunicacion, Valencia: Universidad de
Valencia, 2006.

[4] F. Nieto, «Monografias,» 12
septiembre 2009. [En línea]. Available:
http://www.monografias.com/trabajos10/intelart/int elart.
[Último acceso: 12 enero 2014].

[5] realcg, «123ref,» 8 Agosto
2011. [En línea]. Available:
http://es.123rf.com/profile_realcg. [Último acceso: 13
Enero 2014].

[6] A. rights, «123REF,» 5
Septiembre 2000. [En línea]. Available:
http://es.123rf.com/photo_14159670_robot-decarga-de-motocicletas-y-auto-el-ctrico-en-la-estacin-de-carga-sobre-un-fondo-blanco.htm.
[Último acceso: 15 Enero 2014].

[7] G. C. Alonso, «INROR .UVA,»
27 novienmbre 2006. [En línea]. Available:
http://www.infor.uva.es/~calonso/IAI/Tema1introduccionIAI/DefinicionesIA.pdf.
[Último acceso: 12 enero 2014].

[8] N. Media, «Mas de 1.2 millones de relojes
inteligentes para el 2013,» Terra NetWorks, vol.
1, p. 2, 2013.

[9] [. l. j. d. 2. d. e. :. Jack Copeland ©
Derechos de Autor, «Copeland,» BJ, julio 2000. [En
línea]. [Último acceso: 16 Enero 2014].

[10] J. Copeland, «alanturing,»
Derechos de Autor BJ Copeland, 8 Julio 2000. [En línea].
Available: http://www.alanturing.net/turing_archive/pages/ref
erence%20articles/theturingtest.. [Último acceso:
15 Enero 2014].

[11] ktsdesign, «123RF,» All
rights reserved, 22 Marzo 2013. [En línea].
Available: http://es.123rf.com/photo_3582152
_conceptode-pensar-su-cerebro-es-su-procesador-ustedpuede-poner-el-texto-sobre-los-rayos.htm.
[Último acceso: 16 enero 2014].

[12] EditorNeoteo_constanza,
«neoteo.com,» 16 diciembre 2007. [En línea].
Available:
http://www.neoteo.com/la-prueba-de-turing-laatalaya-de-la-inteligencia/.
[Último acceso: 17 enero 2014].

[13] R. Stallman, «Prueba de
Turing,» La Enciclopedia Libre Universal, 29 Enero 2003.
[En línea]. Available:
http://enciclopedia.us.es/index.php/Prueba_de_Turi ng.com.
[Último acceso: 15 Enero 2014].

[14] F. Dominguez,
«isdominguezfernando,» 10 28 2013. [En
línea]. Available:
https://sites.google.com/site/isdominguezfernando/3-marco-referencial/3-1-inteligencia-artificial-yconciencia.com.
[Último acceso: 16 Enero 2014].

[15] O. Woods, «Scribd,» 4
Marzo 2012. [En línea]. Available:
http://es.scribd.com/doc/83827556/Definicion-deInteligencia-Artificial.com.
[Último acceso: 15 Enero 2014].

[16] Quintanar, «Hijos de Eva,»
9 3 2005. [En línea]. Available:
http://www.hijosdeeva.net/?p=88.com. [Último acceso: 14
Enero 2014].

[17] H. Lozano, «Fundamentos de Sistemas
Inteligentes,» 6 Abril 2013. [En línea]. Available:
http://aci710fundsisint.blogspot.com/2013/04/tarea-2-test-de-turing-habitacion-china.html.
[Último acceso: 17 Enero 2014].

[18] M. Bonafio, Redes neuronales y
Sistemas Difusos, Madrid: Alfaomega, 2001.

[19] G. Mjuzik,
«slideshare.net,» 24 Mayo 2012. [En línea].
Available:
http://www.slideshare.net/gxbos/inteligenciaartificial-13062654.com.
[Último acceso: 18 Enero 2014].

[20] P. H. WINSTON, Inteligencia
Artificial, America: Addison-Wesley Iberoamericana,
1994.

[21] R. Muñoz, «Conocimientosweb,» 24
Mayo 2013. [En línea]. Available:
http://www.conocimientosweb.net/dcmt/ficha3825. html.
[Último acceso: 17 Enero 2014].

[22] L. M. A. Rendon,
«Blogspot,» 15 Noviembre
2012. [En línea]. Available:
http://uniquindioia.blogspot.com/2012/11/en-lamente-humana-la-por-el-sistema.html#more.com.
[Último acceso: 19 Enero 2014].

[23] A. M. Salazar, «Prezi,» 5
Septiembre 2013. [En línea]. Available:
http://prezi.com/bovbbs5lr8bs/untitled-prezi/.com. [Último
acceso: 19 Enero 2014].

[24] P. P. Cruz, Inteligencia Artificial
con Aplicacion a la Robotica, MARCOMBO ALFAOMEGA,
2011.

[25] L. C. d. M. d. L. (CaMiLanus), «Google pone
su mira en la inteligencia artificial,»
TECNOLOGIA, vol. 2, pp. 3-5, 2010.

 

 

Autor:

Jaime Gustavo Huilca

Monografias.com

Nació en Cuenca, Ecuador. Estudiante de 5to
ciclo de Ingeniería Electrónica en la Universidad
Politécnica Salesiana sede Cuenca, miembro de la Cruz Roja
Ecuatoriana desde el 25 de enero del 2009,. Tercer
lugar en el concurso Burningbots 2.0 organizado por la rama IEEE
de la UPS Cuenca.

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