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INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Enviado por merlynck



Partes: 1, 2

  1. Nociones y antecedentes históricos de Inteligencia Artificial.
  2. Características de la Inteligencia Artificial.
  3. Objetivos de la Investigación en Inteligencia Artificial.
  4. Símbolos vs. Métodos numéricos.
  5. Algoritmos.
  6. Base de conocimiento. Sistemas basados en conocimiento.
  7. Motor de inferencia.
  8. Sistemas expertos como Sistemas de Información orientados al Servicio.
  9. Robótica.
  10. Perspectivas futuras.
  11. Conclusiones.
  12. Bibliografía.

Introducción.

La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad.

La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden "pensar".

La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.

Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.

Trabajos teóricos fundamentales fueron el desarrollo de algoritmos matemáticos por Warren McCullock y Walter Pitts, en 1943, necesarios para posibilitar el trabajo de clasificación, o funcionamiento en sentido general, de una red neuronal. En 1949 Donald Hebb desarrolló un algoritmo de aprendizaje para dichas redes neuronales creando, en conjunto con los trabajos de McCullock y Pitts, la escuela creacionista. Esta escuela se considera hoy como el origen de la Inteligencia Artificial, sin embargo se trató poco por muchos años, dando paso al razonamiento simbólico basado en reglas de producción, lo que se conoce como sistemas expertos.

I. Nociones y Antecedentes Históricos de Inteligencia Artificial.

Definiciones sobre Inteligencia Artificial:

  • Disciplina científico-técnica que trata de crear sistemas artificiales capaces de comportamientos que, de ser realizados por seres humanos, se diría que requieren inteligencia.
  • Estudio de los mecanismos de la inteligencia y las tecnologías que lo sustentan. (Newell, 91)
  • Intento de reproducir (modelar) la manera en que las personas identifican, estructuran y resuelven problemas difíciles (Pople, 84)
  • Son ciertas herramientas de programación, entendiendo por herramientas:
    • Lenguajes: LISP, PROLOG
    • Entornos de desarrollo: shells
    • Arquitecturas de alto nivel: nodo y arco, sistemas de producciones

Desde sus comienzos hasta la actualidad, la Inteligencia Artificial ha tenido que hacer frente a una serie de problemas:

  • Los computadores no pueden manejar (no contienen) verdaderos significados.
  • Los computadores no tienen autoconciencia (emociones, sociabilidad, etc.).
  • Un computador sólo puede hacer aquello para lo que está programado.
  • Las máquinas no pueden pensar realmente.

En 1843, Lady Ada Augusta Byron, patrocinadora de Charles Babbage planteó el asunto de si la máquina de Babbage podía "pensar".

Los primeros problemas que se trató de resolver fueron puzzles, juegos de ajedrez, traducción de textos a otro idioma.

Durante la II Guerra Mundial Norbert Wiener y John Von Neumann establecieron los principios de la cibernética en relación con la realización de decisiones complejas y control de funciones en máquinas.

La teoría de la retroalimentación en mecanismos, como por ejemplo un termostato que regula la temperatura en una casa, tuvo mucha influencia. Esto aún no era propiamente Inteligencia Artificial. Se hizo mucho en traducciones (Andrew Booth y Warren Weaver), lo que sembró la semilla hacia el entendimiento del lenguaje natural.

En el año 1955 Herbert Simon, el físico Allen Newell y J.C. Shaw, programador de la RAND Corp. y compañero de Newell, desarrolla el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas de la Inteligencia Artificial, el IPL-11. Un año más tarde estos tres científicos desarrollan el primer programa de Inteligencia Artificial al que llamaron Logic Theorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos, representando cada problema como un modelo de árbol, en el que se seguían ramas en busca de la solución correcta, que resultó crucial. Este programa demostró 38 de los 52 teoremas del segundo capítulo de Principia Mathematica de Russel y Whitehead.

En 1956, con la ahora famosa conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy y en la cual se utilizó el nombre de inteligencia artificial para este nuevo campo, se separó la Inteligencia Artificial de la ciencia del computador, como tal. Se estableció como conclusión fundamental la posibilidad de simular inteligencia humana en una máquina.

En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problems Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas; a diferencia del Logic Theorist, el cual se orientó a la demostración de teoremas matemáticos, GPS no estaba programado para resolver problemas de un determinado tipo, razón a la cual debe su nombre. Resuelve una gran cantidad de problemas de sentido común, como una extensión del principio de retroalimentación de Wiener.

Diversos centros de investigación se establecieron, entre los más relevantes están, la Universidad Carnegie Mellon, el Massachusetts Institute of Technologie (MIT), encabezado por Marvin Minsky, la Universidad de Standford e IBM. Los temas fundamentales eran el desarrollo de heurísticas y el aprendizaje de máquinas.

En 1957 McCarthy desarrolló el lenguaje LISP. La IBM contrató un equipo para la investigación en esa área y el gobierno de USA aportó dinero al MIT también para investigación en 1963.

A finales de los años 50 y comienzos de la década del 60 se desarrolla un programa orientado a la lectura de oraciones en inglés y la extracción de conclusiones a partir de su interpretación, al cual su autor, Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam". Este podía leer oraciones del tipo "Jim es hermano de John" y "La madre de Jim es Mary", a partir de ella el sistema concluía que Mary debía ser también la madre de John. Este sistema representó un enorme paso de avance en la simulación de inteligencia humana por una máquina, pues era capaz de tomar una pieza de información, interpretarla, relacionarla con información anteriormente almacenada, analizarla y sacar conclusiones lógicas.

En el mismo período de tiempo hay trabajos importantes de Herbert Gelernter, de IBM, quien desarrolla un "Demostrador Automático de Teoremas de la Geometría", Alex Bernstein desarrolla un programa para el juego de ajedrez que se considera el antecedente para "Deep Blue".

En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator) por James Slagle el cual se orienta a la demostración simbólica en el área del álgebra.

En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de comprender oraciones en inglés.

A continuación un ejemplo, traducido, de interacción entre SIR y un usuario:

Usuario: Todos somos personas

SIR: Comprendo

Usuario: Un dedo es una parte de la mano

SIR: Comprendo

Usuario: Cada persona tiene dos manos

SIR: La oración anterior es ambigua. Por favor reconstrúyala.

Usuario: En cada persona hay dos manos

SIR: Comprendo

Usuario: ¿Cuantos dedos tiene John?

SIR: La oración anterior es ambigua, pero asumo que TIENE significa TIENE COMO PARTES. No se si los dedos forman parte de John.

Usuario: John es un chico

SIR: Comprendo

Usuario: ¿Cuántos dedos tiene John?

SIR: La oración anterior es ambigua, pero asumo que TIENE significa TIENE COMO PARTES, ¿cuántos dedos por mano?.

Usuario: Cada mano tiene cinco dedos.

SIR: Comprendo

Usuario: ¿Cuántos dedos tiene John?

SIR: La respuesta es diez.

En la década del 60 se comienza en el MIT el estudio de la visión artificial, lo cual implica no solo captar imágenes a través de una cámara, sino también la comprensión, de lo que estas imágenes representan.

Un resultado importante en este trabajo lo constituye el "mundo de micro-bloques", en el cual un robot era capaz de percibir un conjunto de bloques sobre una mesa, moverlos y apilarlos; el éxito se debió a los investigadores Larry Roberts, Gerald Sussman, Adolfo Guzman, Max Clowes, David Huffman, David Waltz, Patrick Winston, y Berthold Horn.

Posteriormente se obtuvieron resultados importantes entre ellos el de mayor resonancia fue el sistema SCHRDLU de Terry Winograd, pues permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques.

A continuación mostramos un ejemplo traducido:

Usuario: Toma un bloque rojo.

SCHRDLU: Ok.

Usuario: Busca un bloque más pequeño que el que tienes y ponlo dentro de la caja.

SCHRDLU: Asumo que PONLO se refiere al bloque más pequeño que el que tengo.

Usuario: ¿Qué contiene la caja?

SCHRDLU: La pirámide azul y el bloque azul.

Usuario: ¿Qué sostiene a la pirámide?

SCHRDLU: La caja.

Usuario: ¿Cuántos bloques no están sobre la mesa?

SCHRDLU: Cuatro.

Usuario: ¿Es al menos uno de ellos más estrecho que aquel que te dije que recogieras?

SCHRDLU: Sí, el cubo rojo.

Usuario: ¿Lo sostiene algo?

SCHRDLU: Sí, la mesa.

Usuario: ¿Puede la mesa recoger bloques?

SCHRDLU: No.

Usuario: La pirámide azul es mía.

SCHRDLU: Comprendo.

Usuario: Todos los bloques que no son rojos son míos, pero no poseo nada que sostenga una pirámide.

SCHRDLU: Comprendo.

Usuario: ¿Poseo una caja?

SCHRDLU: No

Usuario: ¿Poseo algo de la caja?

SCHRDLU: Si, dos cosas: El bloque azul y la pirámide azul.

Aunque parezca impresionante la capacidad del sistema para razonar y ejecutar acciones, no se debe perder de vista el hecho que el robot se mueve en un mundo muy simple de figuras geométricas, y que las relaciones entre ellas son muy limitadas. En el mundo real existen tantos objetos diferentes y relaciones entre ellos, que tratar de llevar este sistema a un entorno real resulta prácticamente imposible.

En los primeros años de la década del 60 Frank Rosemblatt desarrolla, en la Universidad de Cornell, un modelo de la mente humana a través de una red neuronal y produce un primer resultado al cual llama perceptrón. Este sistema era una extensión del modelo matemático concebido por McCullock y Pitts para las neuronas, y funcionaba basándose en el principio de "disparar" o activar neuronas a partir de un valor de entrada el cual modifica un peso asociado a la neurona, si el peso resultante sobrepasa un cierto umbral la neurona se dispara y pasa la señal a aquellas con las que está conectada. Al final, en la última capa de neuronas, aquellas que se activen definirán un patrón el cual sirve para clasificar la entrada inicial.

Este trabajo constituye la base de las redes neuronales de hoy en día, sin embargo a raíz de su desarrollo sufrió fuertes críticas por parte de Marvin Minsky

y Seymour Papert lo cual provocó que la mayoría de los investigadores interesados en el tema lo abandonarán, y este no se retomara hasta los años 80.

En 1965-70, comenzaron a aparecer los programas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones, entre esos proyectos estuvo: DENDRAL, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas; MACSYMA, producto que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas, etc.

En la década 1970-80, creció el uso de sistemas expertos, muchas veces diseñados para aplicaciones médicas y para problemas realmente muy complejos como MYCIN, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. Otros son: R1/XCON, PIP, ABEL, CASNET, PUFF, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy.

De 1975 en adelante, comienza la era de los lenguajes expertos (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS, etc. para luego tratar de que éstos sean más amigables y funcionales.

Las definiciones de Inteligencia Artificial son muchas, pero podría decirse que son programas que realizan tareas que si fueran hechas por humanos se considerarían inteligentes.

Estos programas obviamente corren en un computador y se usan, como por ejemplo, en control robótico, comprensión de lenguajes naturales, procesamiento de imágenes basado en conocimientos previos, estrategias de juegos, etc. reproduciendo la experiencia que un humano adquiriría y de la forma en que un humano lo haría.

Para clasificar las máquinas como "pensantes", es necesario definir qué es inteligencia y qué grado de inteligencia implica resolver problemas matemáticos complejos, hacer generalizaciones o relaciones, percibir y comprender. Los estudios en las áreas del aprendizaje, del lenguaje y de la percepción sensorial han ayudado a los científicos a definir a una máquina inteligente. Importantes desafíos han sido tratar de imitar el comportamiento del cerebro humano, con millones de neuronas y extrema complejidad.

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