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INTELIGENCIA ARTIFICIAL (página 2)

Enviado por merlynck



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Características de la Inteligencia Artificial.

  1. Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.

    Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.

  2. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).
  3. El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
  4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.

La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la robótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión de lenguajes y traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; sistemas computacionales expertos.

Los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan variados como los que diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los que interpretan datos sismológicos en exploración geológica y los que configuran complejos equipos de alta tecnología.

Tales tareas reducen costos, reducen riesgos en la manipulación humana en áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto, y mejoran el control de calidad sobre todo en el ámbito comercial.

Diferentes teorías:

  1. Construir réplicas de la compleja red neuronal del cerebro humano (bottom-up).
  2. Intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con un computador (top-down).

Diferentes metodologías:

  1. La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.
  2. Redes neuronales: esta tecnología es poderosa en ciertas tareas como la clasificación y el reconocimiento de patrones. Está basada en el concepto de "aprender" por agregación de un gran número de muy simples elementos.

Este modelo considera que una neurona puede ser representada por una unidad binaria: a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través de sinapsis. Según el signo, la sinapsis es excitadora o inhibidora.

El perceptrón está constituido por las entradas provenientes de fuentes externas, las conexiones y la salida. En realidad un perceptrón es una Red Neuronal lo más simple posible, es aquella donde no existen capas ocultas.

Para cada configuración de los estados de las neuronas de entrada (estímulo) la respuesta del perceptrón obedece a la siguiente dinámica: se suman los potenciales sinápticos y se comparan con un umbral de activación. Esta suma ponderada es también llamada campo. Si el campo es mayor que un umbral, la respuesta de la neurona es activa, si no, es inactiva.

Con una arquitectura tan simple como la del perceptrón no se puede realizar más que una clase de funciones "booleanas" muy simples, llamadas linealmente separables. Son las funciones en las cuales los estados de entrada con salida positiva pueden ser separados de aquellos a salida negativa por un hiperplano. Un hiperplano es el conjunto de puntos en el espacio de estados de entrada, que satisfacen una ecuación lineal. En dos dimensiones, es una recta, en tres dimensiones un plano, etc.

Si se quieren realizar funciones más complejas con Redes Neuronales, es necesario intercalar neuronas entre las capas de entradas y de salida, llamadas neuronas ocultas. Una red multicapas puede ser definida como un conjunto de perceptrones, ligados entre si por sinapsis y dispuestos en capas siguiendo diversas arquitecturas. Una de las arquitecturas más comúnmente usada es llamada feedforward: con conexiones de la entrada a las capas ocultas y de éstas hacia la salida.

El funcionamiento de una Red Neuronal es gobernado por reglas de propagación de actividades y de actualización de los estados.

I.1. Objetivos de la Investigación en Inteligencia Artificial.

Los investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en los sistemas expertos, la resolución de problemas, el control automático, las bases de datos inteligentes y la ingeniería del software (diseños de entornos de programación inteligente).

Otros investigadores están trabajando en el reto del reconocimiento de patrones donde se espera un rápido progreso en este campo que abarca la comprensión y la síntesis del habla, el proceso de imágenes y la visión artificial.

Finalmente, la fundamental investigación sobre la representación del conocimiento, la conceptualización cognoscitiva y la comprensión del lenguaje natural.

Uno de los principales objetivos de los investigadores en inteligencia artificial es la reproducción automática del razonamiento humano.

El razonamiento de un jugador de ajedrez no siempre es el mismo que el de un directivo que se pregunta la viabilidad de fabricar un nuevo producto. Un niño jugando con bloques de madera en una mesa no tiene idea de la complejidad del razonamiento necesario para llevar a cabo la construcción de una pirámide, e intentar que un robot hiciera lo mismo que el niño requeriría un largo programa de computador.

Formas de considerar situaciones complejas son:

  • deducción, que permite obtener conclusiones de reglas cuyas premisas hemos comprobado
  • inducción que produce reglas a partir de observaciones parciales.

Estos dos tipos principales pueden utilizarse de un modo analítico (el razonamiento se divide en submódulos que son más difíciles de manejar, o de un modo sintético (inverso del proceso anterior, juntando elementos que se separaron anteriormente).

La inducción puede tener lugar cuando se comparan situaciones que son casi similares, con parámetros desconocidos en una situación dada asignándole los valores que tienen ya en una situación de referencia; este es un razonamiento por analogía.

Los métodos para razonar son variados. La iteración significa repetir la misma secuencia de razonamiento hasta que se alcance una condición de final; la recursión consiste en una forma particular del razonamiento que se llama a sí misma, como aquellas muñecas rusas que están unas dentro de otras, hasta llegar a un problema simple que es fácil de resolver.

Las estrategias para el razonamiento pueden hacer uso de la especialización, la reducción al absurdo, de la eliminación de caminos poco prometedores y de la reducción de las diferencias.

En todos los casos, la organización jerárquica del conocimiento y la segmentación de los problemas son métodos que se emplean siempre al intentar resolver un problema complejo.

La función asignada a los sistemas expertos es la de razonar.

I.2. Símbolos vs. Métodos Numéricos.

El primer período de la Inteligencia Artificial, llamado sub-simbólico, data de aproximadamente 1950 a 1965. Este período utilizó representaciones numéricas (o sub-simbólicas) del conocimiento. Aunque la mayor parte de los libros de Inteligencia Artificial enfatizan el trabajo realizado por Rosenblatt y Widrow con redes neuronales durante este período, la realidad es que otra importante escuela sub-simbólica data también de la misma época y estos son los algoritmos evolutivos.

La escuela clásica dentro de la Inteligencia Artificial, utiliza representaciones simbólicas basadas en un número finito de primitivas y de reglas para la manipulación de símbolos. El período simbólico se considera aproximadamente comprendido entre 1962 y 1975, seguido por un período dominado por los sistemas basados en el conocimiento de 1976 a 1988. Sin embargo, en este segundo período las representaciones simbólicas (por ejemplo, redes semánticas, lógica de predicados, etc.) siguieron siendo parte central de dichos sistemas.

La Programación Lógica tiene sus orígenes más cercanos en los trabajos de J. A. Robinson que propone en 1965 una regla de inferencia a la que llama resolución, mediante la cual la demostración de un teorema puede ser llevada a cabo de manera automática.

En la actualidad, la Inteligencia Artificial empieza a extender sus áreas de investigación en diversas direcciones y trata de integrar diferentes métodos en sistemas a gran escala, tratando de explotar al máximo las ventajas de cada esquema.

La resolución es una regla que se aplica sobre cierto tipo de fórmulas del Cálculo de Predicados de Primer Orden, llamadas cláusulas y la demostración de teoremas bajo esta regla de inferencia se lleva a cabo por reducción al absurdo.

Otros trabajos importantes de esa época que influyeron en la programación lógica, fueron los de Loveland, Kowalski y Green, que diseña un probador de teoremas que extrae de la prueba el valor de las variables para las cuales el teorema es válido.

Estos mecanismos de prueba fueron trabajados con mucho entusiasmo durante una época, pero, por su ineficiencia, fueron relegados hasta el nacimiento de Prolog, que surge en 1971 en la Universidad de Marsella, Francia.

Actualmente, la programación lógica ha despertado un creciente interés que va mucho más allá del campo de la Inteligencia Artificial y sus aplicaciones. Los japoneses, con sus proyectos de máquinas de la quinta generación, dieron un gran impulso a este paradigma de programación.

La Lógica de Primer Orden, es uno de los formalismos más utilizados para representar conocimiento en Inteligencia Artificial. La Lógica cuenta con un lenguaje formal mediante el cual es posible representar fórmulas llamadas axiomas, que permiten describir fragmentos del conocimiento y, además consta de un conjunto de reglas de inferencia que aplicadas a los axiomas, permiten derivar nuevo conocimiento.

El Alfabeto del Lenguaje de la Lógica de Primer Orden contiene dos tipos de símbolos:

  1. Símbolos lógicos, entre los que se encuentran los símbolos de constantes proposicionales true y false; los símbolos de operadores proposicionales para la negación, la conjunción, la disyunción y las implicaciones (=>, <=); los símbolos de operadores de cuantificación como el cuantificador universal; el cuantificador existencial; y los símbolos auxiliares de escritura como corchetes [,], paréntesis (,) y coma.
  2. Símbolos no lógicos, agrupados en el conjunto de símbolos constantes; el conjunto de símbolos de variables individuales; el conjunto de símbolos de funciones n-arias; y el conjunto de símbolos de relaciones n-arias.

A partir de estos símbolos se construyen las expresiones válidas en el Lenguaje de Primer Orden: los términos y las fórmulas.

Un término es cualquiera de las tres expresiones siguientes: una constante, por ejemplo, el número "100", la palabra "alfredo" y la letra "c"; o una variable, por ejemplo, "X" o bien una expresión de la forma "f(t1,...,tn)" donde "f" es un símbolo de función n-aria y t1,...,tn son términos. Ejemplos de funciones son: f(100,X), padre(Y) y sucesor(X).

Las fórmulas atómicas o elementales son expresiones de la forma R(t1,...,tn) donde R es un símbolo de relación n-aria y t1,...,tn son términos.

Ejemplos de fórmulas son:

positivo(3),not(igual(4,doble(2))), recetar(X,aspirina)<=tiene(X,fiebre), tiene(X,cefalea).

Esta última establece una regla que dice que, si X tiene fiebre y cefalea (dolor de cabeza), X debe tomar una aspirina.

El Lenguaje de Primer Orden posee un amplio poder de expresión, los términos permiten nombrar los objetos del universo, mientras que las fórmulas permiten afirmar o negar propiedades de éstos o bien establecen las relaciones entre los objetos del universo.

Puede decirse que la Programación Lógica utiliza la Lógica de Primer Orden como lenguaje de programación. Prolog es un ejemplo de lenguaje basado en la Lógica de Primer Orden y aunque toma su nombre de este término ("PROgramming in LOGic"), no abarca toda la riqueza de la Lógica de Primer Orden para resolver problemas, pues está restringido al uso de cierta clase de fórmulas denominadas cláusulas definidas o cláusulas de Horn.

Un programa lógico está formado por un conjunto finito de cláusulas de programa que son hechos o reglas. Por ejemplo:

padre(luis,miguel). hecho
padre(miguel,jose). hecho
padre(jose,juan). hecho
abuelo(X,Y):-padre(X,Z), padre(Z,Y). regla

Este programa está formado por cuatro cláusulas de programa, las tres primeras son del tipo hecho y definen la relación padre/2 y la cuarta una regla que define la relación abuelo/2. Nótese el uso de las variables X,Y y Z en esta cláusula, las cuales permiten definir de manera general en Prolog la relación "ser abuelo de", pues la lectura declarativa de dicha cláusula es la siguiente: "Para cualesquiera X,Y,Z se cumple que: X abuelo de Y, si X padre de Z y Z padre de Y".

En Prolog es posible hacer preguntas sobre objetos y relaciones del dominio y estas preguntas se formulan como objetivos o metas, que son evaluadas por el intérprete de Prolog utilizando su mecanismo de inferencia interno, el cual determina si la meta a demostrar es una consecuencia lógica del programa, aplicando reglas de deducción para obtener la respuesta.

Por ejemplo, del programa anterior, utilizando la cláusula de tipo meta ?abuelo(X,juan), para preguntar ¿quién es el abuelo de Juan? o bien ¿quiénes son los abuelos de Juan?, es posible deducir que Luis es abuelo de Juan, aunque implícitamente no existe en el programa ningún hecho que así lo afirme.

En este caso la ejecución del programa, para dicha meta, arrojaría como resultado que X=luis.

El método de deducción utilizado por Prolog, para dar respuesta a los objetivos planteados, se basa en el uso de una única regla de inferencia: el Principio de Resolución.

Los primeros trabajos de prueba automática de teoremas utilizaban la resolución, aplicada a cláusulas cualesquiera, pero el problema de las deducciones con cláusulas generales es el gran número de combinaciones posibles para llevar a cabo las resoluciones.

Por ello Prolog restringe el conjunto de cláusulas, lo que le permite llevar a cabo una prueba dirigida y, en la mayoría de los casos, con un universo de posibilidades explorable en tiempo de ejecución.

Realmente, en Prolog se hace uso de una estrategia de refinamiento de dicho principio, denominada Resolución-SLD, la cual se aplica a cláusulas definidas.

I.3. Algoritmos.

Cuando una tarea se realiza por medio de un algoritmo perfectamente definido de almacenamiento, clasificación o cálculo, lo puede hacer un computador. Este concepto de algoritmo, secuencial, fijo y de determinadas operaciones, es incapaz de manejar problemas donde el camino del razonamiento es variable y donde deben afrontarse situaciones diversas sin haber sido especificadas.

La Inteligencia Artificial hace uso de un tipo de lenguaje diferente como es el caso de LISP y PROLOG.

En 1932, Cannon visualizó la evolución natural como un proceso de aprendizaje. Alan Turing reconoció, en 1950, que debe haber una conexión obvia entre el aprendizaje de máquina y la evolución, y señaló que se podrían desarrollar programas para jugar ajedrez usando esta técnica. Campbell conjeturó en 1960 que en todos los procesos que llevan a la expansión del conocimiento, se involucra un proceso ciego de variación y supervivencia selectiva.

Los primeros intentos de aplicar de manera formal la teoría de la evolución, a problemas prácticos de ingeniería, apareció en las áreas de control de procesos estadísticos, aprendizaje de máquina y optimización de funciones. Tal vez el primer intento serio de este tipo se dio en el trabajo que realizaron Box y sus colegas en 1957, en el desarrollo de una técnica que denominaron operación evolutiva, la cual se aplicó a una planta de manufactura, y que se implanto sobre la base de los votos de un comité de jefes técnicos. Bajo este esquema, la calidad del producto avanzaba a través de mutaciones aleatorias y la selección era determinada por el comité.

Por su parte, Friedberg intentó, en 1958, hacer que un programa en lenguaje máquina se mejorara a sí mismo, seleccionando instrucciones que se asociaran más frecuentemente con un resultado exitoso. Aunque Friedberg nunca mencionó explícitamente estar simulando la evolución natural, esa es la interpretación más comúnmente aceptada de su trabajo, y a pesar de que tuvo cierto éxito evolucionando manipuladores de bits y determinando las interconexiones de una caja negra de 1400 terminales, la comunidad de Inteligencia Artificial de la época prestó poca atención a su trabajo. Por ejemplo, Minsky lo criticó duramente, argumentando que una búsqueda puramente aleatoria era mucho mejor que el algoritmo de Friedberg.

El trabajo de Bremermann, en 1958, se enfocó más a la optimización, introduciendo el importante manejo de un valor de aptitud, y definiendo a un individuo como una cadena de símbolos binarios (unos y ceros). Bremermann advirtió, acertadamente, que la mutación jugaba un papel importante en la evolución, pues impedía el estancamiento en mínimos locales. Aunque muchas de sus ideas se usan hoy en día, Bremermann cometió el error de tratar de optimizar funciones lineales y convexas, obteniendo resultados decepcionantes, pues sus algoritmos evolutivos tenían que ser complementados con otras heurísticas para converger en una solución. Hoy sabemos que los algoritmos evolutivos difícilmente pueden competir con las técnicas tradicionales de optimización en esos dominios.

Barricelli ofreció, en 1954, una de las primeras simulaciones que usaba principios evolutivos, utilizando los mismos procedimientos generales que se usan hoy en día en la disciplina conocida como vida artificial. Sin embargo, en este trabajo, así como el que Reed realizó posteriormente en 1967, se concluyó que la cruza no parecía mejorar la velocidad de la adaptación selectiva, y el operador primordial era la mutación.

Fue Fogel el que introdujo la primera técnica evolutiva que realmente funcionó más o menos dentro de los lineamientos actuales de la computación evolutiva. Su programación evolutiva consistía en hacer evolucionar autómatas de estados finitos por medio de mutaciones. Fogel introdujo los importantes conceptos de población y selección, y aunque las revisiones iniciales de su trabajo fueron favorables, algunos investigadores, como Solomonoff, enfatizaron que el método de Fogel no debía verse en su estado actual (en 1966) como algo particularmente útil para resolver problemas, a excepción de los más simples posibles. Solomonoff vio a la programación evolutiva como una especie de búsqueda escalando la colina modelada mediante autómatas, y otros investigadores como Holland, Kieras, Rada y Lenat compartieron esa opinión.

Otra técnica evolutiva dirigida particularmente a la optimización de funciones continuas de alta complejidad se desarrolló en Alemania, en 1965, por Rechenberg y Schwefel. Esta técnica, llamada estrategia evolutiva, se utilizó inicialmente para resolver problemas de ingeniería que desafiaban a los métodos de optimización tradicionales, como el gradiente conjugado, y se basa en la modificación sistemática de un vector de números reales (representando las variables de decisión del problema) mediante operadores probabilísticos, usando ciertos criterios para decidir en qué dirección dirigir la búsqueda. La estrategia evolutiva utiliza como operador principal a la mutación, y en su versión más reciente usa la cruza como operador secundario.

Aunque el australiano Fraser propuso, desde fines de los 50, un procedimiento muy similar al que John Holland llamó planes evolutivos a fines de los 60, es al segundo al que se le suele atribuir la creación de la técnica que se conoce como algoritmo genético, a raíz de que Holland publicara el libro "Adaptation in Natural and Artificial Systems" en 1975.

La principal diferencia del algoritmo genético con las técnicas antes mencionadas, es que utiliza la cruza como operador principal y a la mutación como operador secundario (e incluso opcional). El algoritmo genético, al igual que las redes neuronales, funciona como una caja negra que recibe ciertas entradas y produce (tras una cantidad de tiempo indeterminada) las salidas deseadas. Sin embargo, a diferencia de éstas, los algoritmos genéticos no necesitan entrenarse con ejemplos de ningún tipo, sino que son capaces de generar sus propios ejemplos y contraejemplos que guíen la evolución a partir de poblaciones iniciales totalmente aleatorias.

Los mecanismos de selección del más apto y de reproducción sexual del algoritmo genético, son los encargados de preservar las características más adecuadas de cada individuo a fin de hacer converger a la población en soluciones óptimas.

Los algoritmos genéticos se distinguen también por no quedar atrapados fácilmente en mínimos locales, como la mayor parte de las técnicas de búsqueda clásicas, además de usar operadores probabilísticos más robustos que los operadores determinísticos, que las otras técnicas suelen usar.

No obstante, siendo una heurística, tampoco pueden garantizar encontrar siempre la solución óptima, si bien la experiencia acumulada hasta la fecha parece demostrar que, cuando se utilizan apropiadamente, pueden proporcionar soluciones muy aceptables y, en la mayoría de los casos, superiores a las encontradas con otras técnicas de búsqueda y optimización.

Aunque aún atacados por algunos sectores de la comunidad de Inteligencia Artificial, los algoritmos genéticos, al igual que las redes neuronales, se han ido ganando poco a poco, y sobre la base de la efectividad de sus resultados en aplicaciones prácticas, el reconocimiento de los investigadores como una técnica efectiva en problemas de gran complejidad, como lo demuestra un número creciente de conferencias y publicaciones especializadas alrededor del mundo, en los últimos años.

I.4. Base de Conocimiento. Sistemas Basados en Conocimiento.

Los métodos generales desarrollados para la resolución de problemas y técnicas de búsqueda al inicio de la era de la Inteligencia Artificial demostraron no ser suficientes para resolver los problemas orientados a las aplicaciones, ni fueron capaces de satisfacer los difíciles requerimientos de la investigación.

A este conjunto de métodos, procedimientos y técnicas, se lo conoce como Inteligencia Artificial Débil. La principal conclusión que se derivó de este trabajo inicial fue que los problemas difíciles sólo podrían ser resueltos con la ayuda del conocimiento específico acerca del dominio del problema.

La aplicación de estas ideas dio lugar al desarrollo de los denominados Sistemas Basados en Conocimiento (Knowledge Based Systems) y al aparecimiento de la Ingeniería Cognoscitiva, como una rama de la Inteligencia Artificial, que estudia los sistemas basados en el conocimiento. La definición de un sistema basado en conocimiento puede ser la siguiente:

Es un sistema computarizado capaz de resolver problemas en el dominio en el cual posee conocimiento específico.

La solución es esencialmente la misma que hubiera dado un ser humano confrontado con idéntico problema, aunque no necesariamente el proceso seguido por ambos puede ser igual.

El simple concepto dado, puede causar confusión ya que muchos sistemas basados en programas convencionales podrían ser incorrectamente categorizados como sistemas basados en conocimiento. Esta inconsistencia puede ser aclarada, sobre la base de tres conceptos fundamentales que distinguen a los sistemas basados en conocimiento de los programas algorítmicos convencionales y de los programas generales basados en búsqueda:

Inteligencia Artificial débil.

  • Primero, la separación del conocimiento y el modo en que es usado.
  • Segundo, la naturaleza del conocimiento empleado (heurística antes que algorítmica).
  • Tercero, El uso de conocimiento específico de un determinado dominio.

Las características principales son:

  • amplia difusión del conocimiento
  • fácil modificación
  • respuestas coherentes
  • disponibilidad casi completa
  • conservación del conocimiento
  • capacidad de resolver problemas disponiendo de información incompleta
  • capacidad de explicar los resultados y la forma de obtenerlos

Los principales problemas asociados a este método son:

  • las soluciones no siempre son las mejores o correctas
  • conocimiento limitado frente al dominio de un experto
  • carecen del sentido común o criterio que puede tener un experto
  • es difícil extraer todo el conocimiento que maneja un experto.

I.4.1 Experiencia, Habilidades y Conocimiento.

Los tipos de experiencia que son de interés en los sistemas basados en conocimiento, pueden ser clasificados en tres categorías: asociativa, motora y teórica.

Los sistemas basados en conocimiento son excelentes para representar conocimiento asociativo. Este tipo de experiencia refleja la habilidad heurística o el conocimiento que es adquirido mayoritariamente, a través de la observación.

Puede ser que no se comprenda exactamente lo que ocurre al interior de un sistema (caja negra), pero se pueden asociar entradas o estímulos con salidas o respuestas, para resolver problemas que han sido previamente conocidos.

La experiencia motora es más física que cognitiva. La habilidad se adquiere fundamentalmente a través del ejercicio y la práctica física constante. Los sistemas basados en conocimiento no pueden emular fácilmente este tipo de experiencia, principalmente por la limitada capacidad de la tecnología robótica.

La experiencia teórica y el conocimiento profundo permite que los humanos puedan resolver problemas que no se han visto antes, es decir, no existe una posibilidad asociativa. El conocimiento teórico y profundo se adquiere a través de estudio y entrenamiento formal, así como por medio de la resolución directa de problemas.

Debido a su naturaleza teórica, este conocimiento se puede olvidar fácilmente, a no ser que se use en forma continua. Al momento, los sistemas convencionales basados en conocimiento tienen muchas dificultades para duplicar este tipo de experiencia. Sin embargo, los Sistemas de Razonamiento Basado en Modelos representan un notable intento de encapsular este conocimiento profundo y razonar con él.

Estructura de los Sistemas Basados en Conocimiento.

La arquitectura de un sistema basado en conocimiento de alguna manera refleja la estructura cognitiva y los procesos humanos. La primera parte es la memoria de largo plazo, en la que guarda los hechos (Base de Hechos) y los conocimientos (Base de Conocimientos) acerca del dominio en el que tiene experiencia.

Estructura de un sistema basado en conocimiento

 La segunda parte es el sistema que realiza la función de razonamiento para resolver problemas (Motor de Inferencia). Finalmente, la tercera parte la conforman las unidades de entrada y salida que permiten la comunicación entre el sistema y su entorno.

La representación del conocimiento determina el desarrollo de un sistema experto e influye en las estrategias de control. Es muy versátil, hay muchas formas de hacerlo y es complicada la elección. Generalmente la elección está basada en la intuición o en las especiales circunstancias del problema.

La primera fase es la adquisición del conocimiento desde un experto y depende de la cantidad y de su adecuada representación. Se deben conocer los límites, pues sólo llegan hasta donde son capaces de resolver un problema. Esto implica, que tiene que circunscribirse a un dominio homogéneo.

El lenguaje de programación debe ser adecuado, se usan principalmente el LISP y PROLOG, que difieren de los lenguajes clásicos en que sus reglas (que también contienen hechos) entran masivamente, y que el programa, es decir, el motor de inferencia, encontrará el camino a través de reglas.

Por otra parte, la programación procedural consiste en una cuidadosa descripción de los algoritmos que marcan el camino de los diferentes procedimientos y funciones en los programas.

Estos dos modos de programación son teóricamente iguales, pero en la práctica difieren.

La programación declarativa es un tipo de programación implantada en los sistemas expertos y por ciertos lenguajes. La principal diferencia es que en la declarativa las reglas se formulan independientemente de su secuencia de aplicación. El modo en que se ejecutan las reglas corresponde al motor de inferencia y es independiente de las reglas en sí mismas. En la programación procedural, las reglas se implantan y ejecutan en un orden establecido.

Las ventajas en los sistemas expertos es la modularidad, no hay un solo camino para responder a un problema y son fáciles de leer, lo que simplifica comprobar su consistencia.

La representación del conocimiento es esencial en inteligencia artificial y es la base de la construcción de un sistema experto.

Fases en la adquisición del conocimiento:

  • identificación del problema.
  • Estructuración del conocimiento.
  • La arquitectura del sistema y la maqueta.
  • El prototipo y terminación del sistema.

Tecnología de los Sistemas Basados en Conocimiento.

Desde el punto de vista tecnológico, los Sistemas Basados en Conocimiento pueden presentar varias formas de aplicación:

  • Aislada: un Sistema Basado en Conocimiento único se relaciona con el entorno.
  • Integrada: varios Sistemas Basados en Conocimiento conectados a bases de conocimiento comunes. Tipo Front-End cuando todos los hechos y datos están físicamente en la base común. Tipo Back-End cuando los hechos y datos necesarios que no estén en las bases comunes, pueden obtenerse de otros SBC.
  • Embebida: un Sistema Basado en Conocimiento está integrado con otros sistemas y no se lo distingue.

I.5. Motor de Inferencia.

Un motor de inferencia interpreta y evalúa los hechos en la base de conocimientos para proveer una respuesta. Este debe ser independiente del conocimiento y de los hechos. Se puede caracterizar por:

El lenguaje en que ha sido escrito.

  • La velocidad de trabajo: Inferencias / segundo.
  • Las estrategias de búsqueda de soluciones:

No Ordenada: aleatoria, heurística.

Ordenada: Encadenamiento hacia adelante (guiado por los datos, deductivo), encadenamiento hacia atrás (guiado por los objetivos, inductivo).

  • La forma en que elige el conocimiento.
  • La posibilidad de incorporar metaconocimiento.
  • El tipo de lógica que emplea en el razonamiento:

Booleana, trivalente, multivalente, difusa.

Monotónica o no monotónica.

Atemporal o temporal.

Lógica de orden 0, orden 0+, orden 1.

  • El método que utiliza para la evaluación del conocimiento incompleto o incierto:

Determinístico.

Probabilístico.

Aproximado.

Difuso.

En un sistema experto, dado un estado particular de la base de datos, se deben reconocer las reglas aplicables y esto se llama filtrado o identificación de patrones, operación especialmente larga, ya que muchos sistemas realizan una preselección de las reglas antes de que comience la identificación propiamente tal. Es decir, se considera un subconjunto de reglas y entre éstas, las aplicables. Esto, es lo que se llama restricción.

Adicionalmente puede existir una Base de Datos con información puntual sobre problemas específicos anteriormente resueltos por el sistema, y que se usa como información adicional en el proceso de inferencia.

Una vez que las reglas han sido reconocidas deben ser elegidas, dependiendo de la estrategia de control, que es la selección.

Una vez que las regla han sido elegida ha de ejecutarse.

Al módulo central del sistema experto que maneja estas tres operaciones se le denomina motor de inferencia o intérprete de reglas. Hay diversos tipos de motores de inferencia según los métodos con que se manejan las tres operaciones precedentes.

Identificación de patrones.

Esta operación determina cuáles son las reglas potencialmente aplicables en un estado dado de la base de datos.

Hay ciertos métodos típicos para resolver problemas mediante Inteligencia Artificial como: descomposición de problemas, inferencia deductiva, deducción lógica, etc.

No es necesario que la búsqueda se aplique a todas las reglas, el sistema de control puede decidir cuáles no son necesarias a ese nivel.

El filtrado significa tener el conocimiento para encontrar las reglas cuya precondición se satisfaga. Se debe comparar por tanto la precondición con la base de datos. Si es una regla deductiva "si premisa entonces conclusión", la parte a ser probada de la regla, se llama disparador o activador (tigger) es siempre una fórmula bien formada ya sea de lógica proposicional o de lógica de primer orden. Puede aplicarse a cualquier hecho.

El único lenguaje que está totalmente basado en el cálculo de predicados es el PROLOG.

Los procesos de identificación de patrones pueden mejorarse examinando, dentro del activador de cada regla, primero los predicados con más restricciones, es decir, los que tienen el menor número de variables libres. Otra forma de proceder es que, para cada regla o parte de su activador, se guarda en la memoria el resultado de las posibles unificaciones para cada parte del activador. Después de cada ciclo del motor de inferencia, esta memoria se actualiza y se denomina filtrado por propagación.

Ejecución de las reglas.

Después de la fase de filtrado, cuando una regla está reconocida como aplicable, teniendo en cuenta la base de datos existente, solo resta ejecutarla. Si hay varias posibles reglas, la elección la realiza la estrategia de control.

La conclusión de la regla tiene por objeto modificar la base de conocimiento, creando, modificando o suprimiendo un hecho.

La fase de restricción.

En un sistema dirigido por los datos, el filtrado consiste en retener todas las reglas cuyas premisas son verdaderas teniendo en cuenta los hechos (verdaderos) presentes en la base de datos. Este sistema funciona en encadenamiento hacia delante.

Si el sistema es a la vez dirigido por los datos y por los objetivos, se denomina mixto.

La restricción también puede estar especificado explícitamente por el experto para utilizar reglas dentro de las reglas, es decir, meta reglas. Indica qué grupo de reglas debe ser retenido, por prioridad, o definir un orden en los subconjuntos de las reglas.

El conocimiento puede organizarse en forma de red como en las redes semánticas utilizadas en el análisis sintáctico del lenguaje. Su posición dentro de la red dirige las restricciones utilizando heurísticas. Esta formulación es particularmente eficiente si se establece válidamente una organización jerárquica del conocimiento, en este caso existiría una taxonomía de los hechos.

Otro modo de gobernar las restricciones es organizar las reglas en paquetes o esquemas, lo que genera una estructura de árbol en reglas, lo que es una ventaja.

Todos estos modos dependen de la forma en que está representado el conocimiento.

La fase de selección.

Como después de las fases anteriores quedan varias reglas se debe seleccionar una y luego de procesada el programa debe saber dónde volver.

Cuando hay una o más reglas, se usan dos estrategias:

- La búsqueda en anchura, que elige una, generalmente la primera y se van ejecutando por turno antes de comprobar que se ha alcanzado la condición final. Si no es así se inicia otro ciclo del motor de inferencia. Este tipo de búsqueda es exhaustiva y la usa el sistema experto MYCIN.

  • Otra estrategia es la de elegir una regla entre las aplicables por medio de una heurística, procesarla y modificar la base de datos. Si no se alcanza la condición final, comienza otro ciclo del motor de inferencia. Es por lo tanto, una estrategia en profundidad.

Cada una de las estrategias pueden ser irrevocables o avanzar por prueba y error.

Muchos sistemas efectúan marcha atrás, si no hay regla aplicable, pero si el sistema está bajo un control irrevocable se detendrá.

Visto en la práctica, las reglas poseen la siguiente estructura:

SI (CONJUNTO_DE_PREMISAS) ENTONCES CONSECUENCIA

o bien:

(CONJUNTO_DE_PREMISAS) CONSECUENCIA

El CONJUNTO_DE_PREMISAS contiene las cláusulas, o simplemente condiciones, que deben cumplirse para que la regla pueda ejecutarse, y la CONSECUENCIA representa el resultado de la ejecución de dicha regla.

Un ejemplo sencillo que ilustra cómo representar conocimiento a través de reglas:

Afirmación:

Todos los catedráticos son doctores.

Representación Lógica - Matemática:

Para ver la fórmula seleccione la opción "Descargar" del menú superior

En esta representación la variable x constituye el conjunto de todas las personas posibles, CATEDRÁTICO representa la relación "SER CATEDRÁTICO" y DOCTOR la de "SER DOCTOR". De esta manera la regla anterior representa el hecho: Para toda persona x, Si x es catedrático entonces x es doctor.

Representación en SE:

Para ver la fórmula seleccione la opción "Descargar" del menú superior

o bien:

SI (x ES CATEDRÁTICO) ENTONCES (x ES DOCTOR)

En este caso CATEDRÁTICO y DOCTOR representan de nuevo relaciones que deben estar representadas sobre el sistema.

¿Cómo representar estas nuevas relaciones?:

Como todo sistema informático los SE pueden operar sobre un conjunto finito de elementos, para esto es necesario definir el universo de trabajo dentro del cual probaremos nuestras reglas. Sobre esta base la definición de la relación SER CATEDRÁTICO o CATEDRÁTICO, según sea la representación usada, debe hacerse puntualmente para cada individuo del universo, por ejemplo:

CATEDRÁTICO("Mario Pérez")

CATEDRÁTICO("Manuel Fernández")

CATEDRÁTICO("Maria González")

Los componentes de la relación SER DOCTOR se deducen a partir de la relación SER CATEDRÄTICO y la regla anterior, por lo que no es necesario una representación o definición explícita.

La inferencia o extracción de conclusiones:

Para extraer una conclusión, o inferencia, se hace necesario, antes que nada, saber el objetivo a satisfacer, o problema a resolver. Este problema se plantea en forma de objetivo que se toma por el Motor de Inferencia el cual a través de la activación y encadenamiento de reglas trata de llegar a una solución. Al seguir con el ejemplo:

Objetivo:

"Es Mario Pérez Doctor"?

Solución:

Al aplicar la regla: SI (x ES CATEDRÁTICO) ENTONCES (x ES DOCTOR)

Se debe chequear, como precondición de activación, el cumplimiento de la relación:

CATEDRÁTICO("Mario Pérez")

Se debe chequear la base de Axiomas o Afirmaciones:

CATEDRÁTICO("Mario Pérez") existe en la base de axiomas, por lo que la precondición es verdadera.

Se dispara la consecuencia y se llega a la conclusión que Mario Pérez es doctor.

Encadenamientos de reglas:

Existen dos mecanismos fundamentales de encadenamiento de reglas:

1. Encadenamiento hacia delante:

Se produce cuando el objetivo propuesto al sistema hace que se ejecute una regla, y la conclusión obtenida permite que se ejecute otra, y así sucesivamente hasta llegar a una respuesta, positiva o negativa. El punto final se detecta cuando no se pueden producir más encadenamientos, por ejemplo cuando se llega a un axioma.

Por ejemplo:

(1). SI (x ES JEFE_DPTO) ENTONCES (x ES CATEDRÁTICO)

(2). CATEDRÁTICO("Mario Pérez")

(3). CATEDRÁTICO("Manuel Fernandez")

(4). CATEDRÁTICO("Maria Gonzalez")

Al evaluar el objetivo: "Mario Pérez es Jefe_Dpto"?, se dispara la regla (1), la cual a su vez se encadena con la (2), en este momento no se pueden producir más encadenamientos pues la regla (2) es un axioma. Llegado a este punto el Motor de Inferencia retrocede y da una respuesta positiva a la pregunta.

  1. Encadenamiento hacia atrás:

Consiste en, dado un objetivo, buscar una regla que permita establecer dicha conclusión, el proceso se repite hasta encadenar con la regla cuya conclusión satisfaga el objetivo propuesto, o se detecte que dicho problema no se puede resolver positivamente. Por ejemplo para averiguar si "Mario Pérez es doctor" se busca un regla que tenga esta afirmación en sus consecuencias. Analizando las reglas anteriores vemos que la regla:

(5). SI (x ES CATEDRÁTICO) ENTONCES (x ES DOCTOR)

Satisface estas condiciones; siguiendo esta regla hacia atrás tenemos que buscar una nueva que permita validar si "Mario Pérez" es catedrático, lo cual se hace con el axioma (2).

Los encadenamientos constituyen, de esta manera, una de las herramientas fundamentales del Motor de Inferencia; el Lenguaje PROLOG solamente soporta el encadenamiento hacia atrás, el cual constituye el más frecuentemente implementado.

  1. Sistemas Expertos como Sistemas de Información Orientados al Servicio.

En la Conferencia de Dartmouth en 1956 donde Newell, Shaw y Simon presentaron sus programas para demostrar las proposiciones lógicas (Logical Theorist). La expresión de Inteligencia Artificial la inventó en aquel mismo año John McCarthy.

En 1959-60, aparece un programa demostrador de teoremas basado en la lógica proposicional (General Problem Solver, por Newell, Shaw y Simon).

La década comprendida entre 1960-70 vio sentar los principios básicos de la investigación en las estructuras en árbol así como el movimiento de ideas empleadas actualmente en la resolución de problemas y los sistemas expertos. Los textos de Newell y Simon (1972) y Nillson (1971) marcan el final de este periodo.

Los principales métodos de búsqueda en estructuras en árbol, que todavía se emplean hoy en los programas de sistemas expertos, estaban ya disponibles en esos años.

Las primeras aplicaciones se hicieron en problemas fáciles de describir, pero complejos de resolver, como por ejemplo: juego de ajedrez y demostración de teoremas matemáticos.

Los sistemas expertos orientados al servicio derivaron de la necesidad de resolver problemas cada vez más complejos, con poca información estructurada y con resultados probables, donde uno de los caminos era encontrar la mejor solución a un problema, no necesariamente la única posible.

Los hechos para una base de conocimiento deben ser adquiridos a partir de experiencias humanas a través de entrevistas y observaciones. Este conocimiento es usualmente representada en la forma de reglas "if-then" (reglas de producción): " si alguna condición es verdadera, entonces la siguiente inferencia puede ser hecha (o alguna acción tomada)". La base de conocimientos de un sistema experto mejor incluye miles de reglas. Un factor de probabilidad es con frecuencia unido a las conclusiones de cada regla de producción, porque la conclusión no es una certeza.

Por ejemplo, un sistema para el diagnóstico de enfermedades del ojo debe indicar, basado en información que apoye esto, un 90% de probabilidad de que una persona tiene glaucoma, y este puede también listar conclusiones con más bajas posibilidades.

Un sistema experto puede desplegar la secuencia de reglas a través de las cuales éste llega a su conclusión. Trazar el flujo ayuda al usuario para apreciar la credibilidad de su recomendación y es útil como una herramienta de aprendizaje para estudiantes.

Los expertos humanos frecuentemente emplean las reglas heurísticas, o "regla del pulgar", además de la simple producción de reglas. Por ejemplo, un administrador de crédito puede saber que un solicitante con una historia pobre de crédito, con un registro limpio desde que adquirió un nuevo empleo, puede actualmente ser un buen sujeto de crédito.

Los sistemas expertos han incorporado tales reglas heurísticas e incrementándolas tienen la habilidad de aprender a partir de la experiencia. Sin embargo, los sistemas expertos son más bien soporte o apoyo más que reemplazos para los expertos humanos.

II.1. Definición y Antecedentes.

Los sistemas de información proveen apoyo para las operaciones o servicios que organizaciones realizan para la sociedad. Los sistemas son orientados verticalmente a sectores específicos e industrias, ej. Manufactura, servicios financieros, publicidad, educación, salud y entretenimiento. Más que dirección administrativa y funciones administrativas, ellos apoyan actividades y procesos que son la razón para una existencia organizacional (en muchos casos, algún tipo de actividad manufacturera o el desarrollo de servicios.

Los sistemas de este tipo varían enormemente, pero ellos tienden a caer dentro de tres tipos principales: manufactura, transacciones y Sistemas Expertos.

La meta conceptual de la industria moderna es la manufactura integrada por computador (CIM). Involucra diseño y desarrollo de ingeniería, manufactura, marketing y ventas, y todo el campo de soporte y servicios.

El diseño asistido por computador (CAD) fue aplicado primero en la industria electrónica. Hoy ellos dan forma a las técnicas de modelación tridimensional para dibujo y manipulación de objetos sólidos en una pantalla y para derivar éstos a programas de diseño de piezas y conjuntos, modelación estructural y térmica, fabricación en máquinas CNC (control numérico).

Una vez que un producto es diseñado, su proceso de producción puede ser delineado usando sistemas de planificación de procesos asistidos por computador (CAPP) que ayuden a seleccionar secuencias de operaciones y condiciones de maquinado. Los modelos del sistema de manufactura pueden ser simulado por computadores antes de que sean construidos. Las funciones básicas de la manufacturación: maquinado, formado, unión, ensamble e inspección, son apoyados por el sistema de manufactura asistida por computador (CAM) y sistemas de manejo de material automatizado. El sistema de control de inventario busca mantener un óptimo stock de partes y materiales para controlar el movimiento del inventario, predecir los requerimientos e iniciar procedimientos de órdenes de compra.

La sofisticación tecnológica de los sistemas de información de manufactura es impresionante y esto incluye incrementadamente aplicaciones robóticas, visión de computador y sistemas expertos. Lo central en el concepto de CIM es una base de datos integrada que apoya a las empresas manufactureras y es conectada a otras bases de datos administrativas.

En organizaciones de servicio no-manufacturero el tipo de sistemas de información que prevalece es el que apoya los procesos de transacción.

Transacciones son sets de entradas discretas, suministradas por usuarios en impredecibles intervalos, los cuales llaman a la base de datos buscando, analizando y modificando. El procesador evalúa el requerimiento y ejecuta éste inmediatamente. Partes de la función de procesamiento pueden ser llevadas a un terminal inteligente que distribuye el requerimiento en la carga computacional. El tiempo de respuesta (el lapso de tiempo entre el final de un requerimiento y el comienzo de la respuesta) es una característica importante de este tipo de sistema de teleproceso en tiempo real.

Los sistemas de transacción por teleproceso constituyen la base de las industrias de servicio tales como bancarios, seguros, seguridad, transporte y bibliotecas. Ellos están reemplazando el piso del mayor intercambio comercial de stock del mundo, conectando la más amplia vía de telecomunicaciones en línea en un mercado financiero global. De nuevo, lo central en un sistema de transacción es su base de datos integrada.

El foco del sistema es el recipiente de servicios más que el operador del sistema. Debido a esto, un agente viajero local es capaz de planear un itinerario completo de un viajero: incluyendo las reservaciones en aerolíneas, hoteles, arriendo de autos, programas culturales y deportivos, e incluso restaurantes, en cualquier continente y ajustar éstos al programa y presupuesto del viajero.

II.2. Componentes: software de interfaz, base de datos, programa computacional.

Una relativamente nueva categoría de sistemas de información orientada al servicio es el sistema experto, llamado así porque su base de datos guarda una descripción de habilidades en la toma de decisiones de experiencias humanas en un estrecho dominio de procedimientos, tales como interpretación médica de imagen, impuestos, diseño de piping, configuración de hardware en un sistema de computadores, equipamiento para reparar malfuncionamientos o, en la preparación de cerveza.

La motivación para construir sistemas expertos es el deseo de replicar el escaso, in estructurado y quizás el pobremente documentado conocimiento empírico de especialistas que de este modo puede ser rápidamente usado por otros.

Un programa computacional que usa inteligencia artificial resuelve problemas en un dominio especializado que ordinariamente requiere experiencia humana.

El primer sistema experto fue desarrollado en 1965 por Edward Feigenbaum y Joshua Lederberg de la Universidad de Standford en California, USA. Dendral fue diseñado para analizar componentes químicos.

Los sistemas expertos ahora tienen aplicaciones comerciales en campos tan diversos como diagnóstico médico, ingeniería petrolera e inversión financiera.

Para realizar tareas de aparente inteligencia, un sistema experto recurre a tres componentes: un software de interfaz, una base de conocimiento y un motor de inferencia.

1) El software de interfaz, mediante el cual el usuario formula preguntas a éste, el sistema experto solicita más información desde el usuario y éste le explica al usuario el proceso de razonamiento empleado para llegar a una respuesta.

2) La base de datos, llamada la base de conocimiento que consiste de axiomas (hechos) y reglas para hacer inferencias a partir de esos hechos acerca del dominio del sistema.

En el transcurso de las tres décadas pasadas, la tecnología para soportar el desarrollo de aplicaciones intensivas de datos tuvo una evolución de cuatro generaciones, sistemas de archivos, sistemas de bases de datos jerárquicos, sistemas de bases de datos en red y sistemas de bases de datos relacionales. En todos los casos, la transición de una generación a otra, ha sido motivada por la necesidad de minimizar los costos de desarrollo (que escalan rápidamente), así como los de mantenimiento y mejora de programas de aplicación.

Los sistemas convencionales (relacionales y prerrelacionales) han servido para satisfacer las necesidades de aplicaciones del ambiente para el cual fueron diseñadas, es decir, de procesamiento de datos en negocios, tales como control de inventario, nóminas, cuentas por cobrar, etc. Sin embargo, tan pronto como esta tecnología abandonó los laboratorios de investigación y registró su marca en el mercado, serias limitaciones comenzaron a ser expuestas.

Una variedad de aplicaciones comenzó a ser identificada como difícil para implantarse con el uso de sistemas de bases de datos relacionales. Estas nuevas aplicaciones incluyen diseño asistido por computador, ingeniería de software, gestión y administración de procesos (CAD, CAE, CASE y CAM), sistemas basados en conocimiento (sistemas expertos y "shell" para sistemas expertos), sistemas multimedia que manejan imágenes, gráficas, voz y documentos textuales; modelos estadísticos y científicos y análisis de programas, y sistemas de información geográfica, entre otras.

Con este nuevo esquema se presentan algunas dificultades atribuibles al modelo de datos que es una representación lógica de datos, relaciones e interacción entre los datos . Un lenguaje de base de datos es una sintaxis para representar un modelo y operaciones con una semántica definida sobre el modelo de datos.

Las aplicaciones requieren, muchas veces: a) facilidades para modelar y manejar entidades anidadas complejas (tales como diseño de objetos y documentos compuestos); b) un conjunto sofisticado de tipos de datos, por ejemplo, tipos de datos definidos por el usuario, y tipos grandes pero sin estructura (tales como imágenes, audio y documentos textuales); c) representación de conceptos semánticos (tales como relaciones de generalización y agregación); d) el concepto de evolución temporal de datos (por ejemplo, dimensión temporal de datos y mantener versiones de datos); etc.

Por otra parte, también se presentan importantes dificultades que no están relacionadas con el modelo de datos. Algunas de estas aplicaciones requieren de cómputo altamente intensivo, con un gran volumen de datos en memoria residente, e imponen demandas de ejecución que no pueden reunir los sistemas administradores de datos relacionales y de datos prerrelacionales. El ambiente de algunas de las aplicaciones también requiere de transacciones de larga duración (por ejemplo, el objeto es tan grande que su actualización toma mucho tiempo), transacciones interactivas y cooperativas.

Existen dos razones principales por las que la metodología orientada a objetos es un sólido fundamento para la nueva generación de tecnología de base de datos.

Primero, un modelo de datos orientado a objetos puede representar no solamente los datos, las relaciones y la interacción de datos de modelos de datos convencionales, sino también permite encapsular los datos y programas que operan datos con un protocolo definido y proporcionan una estructura uniforme para el trato de tipos de datos arbitrarios definidos por el usuario. Algunas relaciones en el modelo de datos, que son difíciles en sistemas de bases de datos convencionales, son inherentes a un modelo de datos basados en objetos.

Una segunda razón, es que a través de la noción de encapsulamiento y herencia, esta metodología está fundamentalmente diseñada para reducir la dificultad de desarrollo y evolución de sistemas complejos de "software". Esto fue, precisamente, la meta que motivó a la tecnología de administración de datos, a transformar sistemas de archivos hacia sistemas de bases de datos relacionales.

Un modelo de datos orientado a objetos satisface el objetivo de facilitar el diseño y desarrollo de bases de datos complejas, sofisticadas y muy grandes.

Pero, muchos de los productos comerciales comunes poseen distintos grados de calidad en cuanto a desempeño y funcionalidad. Con frecuencia, los proveedores ofrecen solamente motores (máquinas) de Bases de Datos con interfaces propietarias para desarrollo de aplicaciones por los programadores; la inclusión de herramientas de desarrollo está comenzando a surgir.

Segundo, la fuerza de un modelo de datos orientado a objetos es también su debilidad. La riqueza de este modelo hace posible la generación de unos más complejos y sus relaciones con las aplicaciones de procesamiento de datos, introducen aspectos complejos que el usuario debe manejar.

Tercero, no obstante el alto grado de desarrollo y experimentación en lenguajes de programación orientados a objetos y aplicaciones, todavía no hay un consenso en la industria sobre la semántica de su paradigma que vaya más allá de un conjunto de conceptos de alto nivel sobre la programación orientada a objetos, por lo que aún no existen estándares en esta tecnología.

3) El programa computacional, llamado el motor de inferencia, ejecuta el proceso de hacer inferencias, interpreta y evalúa los hechos en la base de conocimiento para proveer una respuesta.

La base de conocimiento es una estructura de reglas conectadas que aplica experiencias humanas, con frecuencia intuitivas, en la solución de problemas.

El proceso de adquisición de tal conocimiento típicamente tiene tres fases:

  • Un análisis funcional del ambiente, usuarios, y las tareas desarrolladas por el experto.
  • Identificación de los conceptos del dominio de experiencias y su clasificación de acuerdo a varias relaciones.
  • Una entrevista, por técnicas humanas o automatizadas del o los expertos en el tema.

Los resultados de estos pasos son traducidos en una llamada producción de reglas (de la forma "si la condición x existe, entonces la acción y sigue) y es guardado en la base de conocimiento.

Cadenas de producción de reglas forman las bases para las capacidades deductivas automatizadas del sistema experto y para su capacidad para explicar sus acciones a los usuarios.

Los sistemas expertos son una variedad comercial de una clase de programas computacionales llamados sistemas basados en conocimiento. El conocimiento en sistemas expertos es altamente in estructurado, esto es, el proceso de solucionar problemas de un dominio no es manifiesto. Y es establecido explícitamente en relaciones o deductivamente inferidos desde la cadena de proposiciones.

Dado que cada condición que puede ser encontrada puede ser descrita por una regla, los sistemas expertos basados en reglas no pueden manejar eventos no anticipados, pero pueden evolucionar con el uso, y permanece limitado a un estrecho dominio de problemas.

Otra variante de sistemas expertos, uno que no posee esta limitación, emplea una base de conocimiento que consiste de descripciones estructuradas de situaciones, de problemas del mundo real y de decisiones actualmente hechas por expertos humanos.

En medicina, por ejemplo, el registro de un paciente contiene descripciones de datos personales, exámenes físicos y de laboratorio, diagnóstico clínico, tratamiento propuesto, y los resultados de tales tratamientos.

Dada una gran base de datos con tales registros en una especialidad médica, el médico puede indagar acerca de eventos análogos a los relacionados con el paciente. Esto en contraste con el sistema que idealmente intenta reemplazar al ser humano, ya que en casos como estos sólo podría usarse este tipo de conocimiento como una herramienta que ayuda en la toma de decisiones.

El software requerido para este tipo de sistemas se ha ido complicando con el tiempo ya que su desarrollo demanda tiempo, un buen equipo de programadores y un buen producto final.

Se percibe este trabajo como una tarea para el ingeniero y consiste de:

  • Identificación y análisis de los requerimientos del usuario.
  • Desarrollo de las especificaciones del sistema (software y hardware).
  • Diseño del software.
  • Implementación
  • Testeo
  • Mantención

Tareas típicas para sistemas expertos involucran clasificación, diagnóstico, monitoreo, diseño, inventario y planificación para esfuerzos especializados.

II.2.1. Tecnologías Involucradas.

Lenguajes de Programación

En principio, cualquier lenguaje de programación puede ser utilizado. Siendo así de amplio el espectro en el cual se puede escoger un lenguaje para programar un sistema experto. Atendiendo a la forma de estructurar sus instrucciones, se los puede dividir en:

IMPERATIVOS: PASCAL, C/C++.

FUNCIONALES: LISP.

DECLARATIVOS: PROLOG, CHIP, OPS5.

ORIENTADOS A OBJETOS: SmallTalk, Hypercard, CLOS.

 Tradicionalmente LISP y PROLOG han sido los lenguajes que se han utilizado para la programación de sistemas expertos.

Estos lenguajes ofrecen características especialmente diseñadas para manejar problemas generalmente encontrados en Inteligencia Artificial. Por este motivo se los conoce como lenguajes de inteligencia Artificial.

 Una de las principales características que comparten los lenguajes LISP y PROLOG, como consecuencia de su respectiva estructura, es que pueden ser utilizados para escribir programas capaces de examinar a otros programas, incluyendo a ellos mismos. Esta capacidad se requiere, por ejemplo, para hacer que el programa explique sus conclusiones.

Esto sólo puede hacerse si el programa tiene la capacidad de examinar su propio modo de operación.

Lisp

Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico. John McCarthy lo desarrolló en 1958, en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), inicialmente como un lenguaje de programación con el cual los investigadores pudieran implementar eficientemente programas de computadora capaces de razonar.

Rápidamente LISP se hizo popular por su capacidad de manipular símbolos y fue escogido para el desarrollo de muchos sistemas de Inteligencia Artificial.

Actualmente, LISP es utilizado en varios dominios que incluyen la escritura de compiladores, sistemas para diseño VLSI, sistemas para diseño mecánico asistido por computadora (AUTOCAD), animaciones gráficas y sistemas basados en conocimiento.

Prolog

PROgramming in LOGic (PROLOG), es otro de los lenguajes de programación ampliamente utilizados en IA. PROLOG fue desarrollado en Francia, en 1973 por Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Marseilles.

Inicialmente fue utilizado para el procesamiento de lenguaje natural, pero posteriormente se popularizó entre los desarrolladores de aplicaciones de IA por su capacidad de manipulación simbólica. Utilizando los resultados del grupo francés, Robert Kowalski de la Universidad de Edimburgo, en Escocia, desarrolló la teoría de la programación lógica. La sintaxis propuesta por Edimburgo, se considera el estándar de facto del PROLOG.

A partir de 1981 tuvo una importante difusión en todo el mundo, especialmente porque los japoneses decidieron utilizar PROLOG para el desarrollo de sus sistemas de computación de quinta generación. Actualmente existen varios dialectos del PROLOG para diferentes plataformas.

OPS5

Official Production System 5 (OPS5), es un lenguaje para ingeniería cognoscitiva que soporta el método de representación del conocimiento en forma de reglas.

Incorpora un módulo unificador, un intérprete que incluye un mecanismo de encadenamiento progresivo, y herramientas para edición y depuración de los programas.

OPS5 es un miembro de la familia de lenguajes de programación desarrollados en la Universidad Carnegie - Mellon. Varias compañías han desarrollado implementaciones comerciales de OPS5, para diferentes plataformas.

Sistemas de Desarrollo

Históricamente, los primeros Sistemas Basados en Conocimiento fueron desarrollados utilizando lenguajes de programación como el LISP y el PROLOG. A medida que el desarrollo de Sistemas Basados en Conocimiento iba aumentado en cantidad y complejidad, la comunidad científica comenzó a buscar formas de desarrollar los sistemas en menor tiempo y con menor esfuerzo.

Esto dio lugar al aparecimiento, en primer lugar a sistemas vacíos como el EMYCIN, a los que denominó shells, ya que ofrecen toda la arquitectura de un Sistema Basado en Conocimiento a la que hay que incorporar la base de conocimientos.

Posteriormente ingresaron al mercado otras herramientas que incorporaron, además de opciones de representación del conocimiento, esquemas de inferencia y control. Estas herramientas tomaron el nombre de Entornos de Desarrollo de Sistemas Basados en Conocimiento.

A continuación se dan algunos ejemplos de sistemas comerciales:

  • Sistemas Vacíos (shells): EMYCIN, Crystal, Leonardo, XiPlus, EXSYS, VP-Expert, Intelligence Compiler.
  • Entornos híbridos de desarrollo: CLIPS, KEE, ART, EGERIA, Kappa, Nexpert Object, Goldworks, LOOPS, Flavors.

 Plataformas de Computación

Íntimamente asociado a los Sistemas Expertos, están los sistemas computacionales (Hardware). Actualmente el software disponible para el desarrollo de Sistemas Basados en Conocimiento, cubre todo el rango de computadoras y sistemas operativos, desde PC’s hasta máquinas especialmente dedicadas para procesamiento simbólico:

  • Computadoras Personales (DOS, OS, Mac, WINDOWS, UNIX, LINUX).
  • Estaciones de trabajo (VMS, UNIX).
  • Máquinas simbólicas (LISP, PROLOG).
  • Máquinas de arquitectura paralelo.

II.2.2. Redes Neuronales.

Las Redes Neuronales surgieron del movimiento conexionista, que nació junto con la Inteligencia Artificial simbólica o tradicional. Esto fue hacia los años 50, con algunos de los primeros ordenadores de la época y las posibilidades que ofrecían.

La Inteligencia Artificial simbólica se basa en que todo conocimiento se puede representar mediante combinaciones de símbolos, derivadas de otras combinaciones que representan verdades incuestionables o axiomas.

Así pues, la Inteligencia Artificial tradicional asume que el conocimiento es independiente de la estructura que maneje los símbolos, siempre y cuando la 'máquina' realice algunas operaciones básicas entre ellos. En contraposición, los 'conexionistas' intentan representar el conocimiento desde el estrato más básico de la inteligencia: el estrato físico. Creen que el secreto para el aprendizaje y el conocimiento se halla directamente relacionado con la estructura del cerebro: concretamente con las neuronas y la interconexión entre ellas. Trabajan con grupos de neuronas artificiales, llamadas Redes Neuronales.

La estructura básica de una neurona natural es:

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Éstas funcionan como sigue:

Cada neurona puede tener infinitas entradas llamadas Dendritas que condicionan el estado de su única salida, el Axón. Este Axón puede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsis correspondiente, de la siguiente manera:

El Axón da un nivel eléctrico correspondiente a sus entradas y a la importancia que les da a cada una de ellas. De esta forma, una neurona puede no reaccionar ante un nivel muy alto de una de sus entradas, o dar una salida muy favorable cuando otra de ellas está mínimamente activa.

En las primeras etapas de nuestra vida, cuando realizamos el aprendizaje de nuestros cerebros, entrenamos nuestras neuronas mediante el éxito o fracaso de una acción a unos estímulos sensoriales.

Cuando cierta acción realizada en respuesta a alguna entrada sensorial es exitosa (por ejemplo, al beber agua calmamos la sed), las conexiones sinápticas entre un grupo de neuronas se fortalecen, de manera que cuando tengamos una sensación sensorial parecida, la salida será la correcta. De esta forma se forman fuertes conexiones entre grupos de neuronas, que pueden servir para realizar otras acciones complejas.

El esquema de una neurona artificial es:

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Esta neurona funciona de la siguiente manera:

cada entrada x tiene su peso asociado w, que le dará más o menos importancia en la activación de la neurona. Internamente se calcula la suma de cada entrada multiplicada por su peso:

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Con este valor de suma ponderada se calcula una función de activación, que será la salida que dará la neurona. Las dos funciones de activación más usada son el Escalón y la Sigmoidea:

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Principalmente se diferencian en que la Sigmoidea (llamada así por su forma de S) es diferenciable en todos sus puntos y la Escalón no.

El Perceptrón unicapa.

Un Perceptrón unicapa no es más que un conjunto de neuronas no unidas entre sí, de manera que cada una de las entradas del sistema se conectan a cada neurona, produciendo cada una de ellas su salida individual:

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Como se ha dicho, un conjunto de neuronas no sirve para nada si previamente no se le enseña qué debe hacer.

Existen tres métodos de aprendizaje para un Perceptrón: Supervisado, Por Refuerzo y No Supervisado.

  • En el Aprendizaje Supervisado se presentan al Perceptrón unas entradas con las correspondientes salidas que se quiere éste aprenda. De esta manera la red primero, calcula la salida que da ella para esas entradas y luego, conociendo el error que está cometiendo, ajusta sus pesos proporcionalmente al error que ha cometido (si la diferencia entre salida calculada y salida deseada es nula, no se varían los pesos).
  • En el Aprendizaje No Supervisado, solo se presentan al Perceptrón las entradas y, para esas entradas, la red debe dar una salida parecida.
  • En el Aprendizaje Por Refuerzo se combinan los dos anteriores, y de cuando en cuando se presenta a la red una valoración global de como lo está haciendo.

El Perceptrón multicapa.

Esta estructura nació con la intención de dar solución a las limitaciones del Perceptrón clásico o unicapa, y supuso el resurgimiento del movimiento conexionista. Como su nombre indica, se trata de un unos cuantos (dos o tres) perceptrones unicapa conectados en cascada, como en la siguiente figura:

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El problema de este tipo de Perceptrón está en su entrenamiento, ya que es difícil modificar correctamente los pesos de la capa oculta (la capa 1 en el ejemplo anterior). Para poder hacer aprender cosas a un Perceptrón de este tipo, se implementó el algoritmo de BackPropagation, que tal como su nombre indica tiene la función de ir propagando los errores producidos en la capa de salida hacia atrás.

El proceso de aprendizaje tiene un gran coste de tiempo. Debido a eso, todavía no se ha estudiado a fondo. Las redes neuronales todavía se han de desarrollar mucho. Aún se debe estudiar para qué sirven realmente, conocer en qué tareas pueden resultar realmente útiles, ya que por ejemplo, es difícil saber cuánto tiempo necesita una red para aprender cierta tarea, cuántas neuronas se necesitan como mínimo para realizar cierta tarea, etc.

Las redes neuronales pueden llegar a ser algo realmente importante, pero todavía hace falta tiempo para estudiar cómo almacenan el conocimiento para desarrollar el hardware paralelo específico que requieren.

En la robótica, las redes neuronales también parecen prometer mucho, sobre todo en su sensorización, para que el robot sea capaz de generalizar lo que siente como estímulos individuales a considerar.

II.3. Algunos Casos y Antecedentes Históricos.

Los hitos más importantes en el desarrollo de los sistemas expertos son:

1928. John Von Neuman desarrolla su teorema "mínimos y máximos" utilizado posteriormente en juegos.

1943. McCullock y Pitts proponen la arquitectura de redes neuronales para la simulación de la inteligencia.

1945. Vannevar Bush publica "As we may think ...", o "Cabría imaginar ... ", en Atlantic Monthly el cual sienta las bases de lo que hoy se conoce como Hipertexto, Multimedia e Hipermedia.

1949. Shannon desarrolla la Teoría de la Información base fundamental de la Informática y varias de sus áreas.

1950. Shannon propone el primer programa de ajedrez .

1950. Turing publica "Computing machinery and Intelligence".

1956. Newell, Shaw, y Simon crean "IPL-11" el primer lenguaje de programación para IA.

1956. Newell, Shaw, y Simon crean "The Logic Theorist" para la resolución de problemas matemáticos.

1957. Chomsky escribe "estructuras Sintácticas".

1957. Newell, Shaw, y Simon crean GPS.

1958. McCarthy introduce el lenguaje "LISP", para procesamiento simbólico de la información.

1959. Rosenblatt introduce el Perceptron.

1959. EL programa de ajedrez de Samuel gana juegos contra grandes jugadores.

1963. ARPA da un fondo de investigación de dos millones de dólares al laboratorio de IA del MIT.

1963. Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.

1963. Minsky escribe "Steps toward Artificial Intelligence".

1964. Bobrow desarrolla STUDENT.

1964. Se comienza el desarrollo de BBNLisp en BBN.

1965. Buchanan, Feigenbaum y Lederberg comienzan el proyecto DENDRAL, el primer Sistema Experto.

1965. Iva Sutherland hace demostración del primer monitor en forma de casco para realidad virtual.

1965. Dreyfus argumenta en contra de la IA.

1968. Minsky publica "Semantic Information Processing".

1969. Minsky y Papert critican el Perceptron.

1970. Colmerauer desarrolla PROLOG quizás el lenguaje de Inteligencia Artificial más popular actualmente.

1970. Winograd crea SCHRDLU.

1972. Dreyfus publica "What Computers Can't Do".

1972. Se desarrolla el lenguaje SmallTalk en Xerox PARC.

1973. Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, base de muchas técnicas actuales de la Inteligencia Artificial y la Informática en general.

1974. Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos.

1974. Minsky publica "A Framework for Representing Knowledge".

1974. Se establece la red SUMEX-AIM para aplicaciones de la Inteligencia Artificial en medicina.

1975. La DARPA lanza un programa de financiación para el procesamiento y comprensión de imágenes.

1976. Greenblatt crea "CONS" el primer ordenador con arquitectura para LISP.

1976. Lenat introduce su "Automated Matematician".

1978. Xerox comienza a desarrolla ordenadores LISP.

1979. Raj Reddy funda el Instituto de Robótica en la Universidad Carnegie Mellon.

1980. Primera conferencia de la AAAI (American Association on Artificial Intelligence) en Stanford, y primera Conferencia de Lisp y programación funcional de la ACM.

1981. Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de quinta generación de computadores.

1981. El PSL (Portable Standard Lisp) se puede ejecutar sobre varias plataformas.

1981. Se construyen máquinas LISP por Xerox, LMI y Simbolics, las cuales soportan Programación Orientada a Objetos.

1981. Se sientan las bases del Common Lisp con aspectos comunes de las familias: Lisp machine Lisp, MacLisp, NIL, S-1 Lisp, Spice Lisp y Scheme.

1982. John Hopfield resucita las redes neuronales.

1983. Feigenbaum y McCorduck publican "The Fifth Generation".

1984. Steele publica "Common Lisp the Language".

1984. La comunidad europea comienza el programa ESPRIT.

1984. Gold Hill crea el Golden Commom Lisp.

1985. General Motors y Campbell's Soup dejan de usar Lisp para sus Sistemas Expertos.

1985. Se funda el Media Lab en el MIT.

1985. Minsky publica "The Society of Mind".

1985. Teknowledge, una compañía dedicada al desarrollo de sistemas en Inteligencia Artificial, abandona Lisp y Prolog por el lenguaje C.

1986. Primera conferencia de la OOPSLA sobre programación orientada a objetos, en la cual se presenta CLOS, Lisp Orientado a Objetos, como lenguaje independiente de la comunidad de Lisp e IA.

1986. IBM desarrolla shells para Lisp, Prolog y Sistemas expertos y entra a la AAAI.

1986. McClelland y Rumelhart's publican "Parallel Distributed Processing" (Redes Neuronales).

1986. Aparecen compañías dedicadas al desarrollo de Redes Neuronales.

1987. Existen alrededor de 1900 Sistemas Expertos en el mundo.

1987. Sistema experto XCON de DEC capaz de configurar ordenadores realizando el trabajo de 300 personas, basándose para esto en 10.000 reglas.

1987. Japón establece su sistema AFIS para la identificación automática de huellas digitales.

1988. El chip del 386 ofrece una velocidad a los PC’s comparable a la de las máquinas Lisp.

1988. Minsky y Papert publican una revisión de "Perceptrons".

1988. Se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.

1988. La compañía TI anuncia microExplorer una máquina Lisp con tecnología Macintosh.

1990. Steele publica la segunda edición de "Common lisp the Language".

1992. Apple Computer introduce el lenguaje Dylan, de la familia Lisp, como su visión del futuro en la programación.

1992. X3J13 crea una propuesta para la Sociedad Americana de Common Lisp.

1994. La versión para tiempo real del lenguaje CLOS, Lisp con Objetos, de Harlequin se utiliza en sistema de intercambio de AT&T.

II.4. Aplicaciones.

Agentes Autónomos

Un agente autónomo es un sistema situado en un entorno y es parte de ese entorno que siente, actúa sobre él, a través del tiempo, persiguiendo sus propios objetivos de forma que afecte lo que siente en el futuro. Su autonomía se puede definir por dos características:

  • primero, que son proactivos, no sólo actúan respondiendo a una acción del usuario, sino que también actúan siguiendo sus propios objetivos.
  • segundo, que son persistentes, no se pueden apagar; aun cuando el usuario no está interaccionando con ellos, los agentes siguen funcionando, recolectando información, aprendiendo y comunicándose con otros agentes.

Esta autonomía implica que sean agentes situados, es decir, que haya una clara diferencia entre el agente y su entorno. Y la persistencia e independencia del entorno permite que algunos agentes sean móviles, llevando su bagaje de información allí donde van, y siguiendo quizás a su usuario .

 Algunas aplicaciones.

Un agente, tal como se ha definido anteriormente, puede ser usado de múltiples maneras en el entorno empresarial actual, por ejemplo:

. Este programa recupera datos específicos.

Cuando el usuario indica el tipo de información que le interesa, Newstracker comprende el mensaje y, después de revisar durante horas miles de artículos en periódicos, agencias de noticias o revistas conectadas a Internet, cada mañana "edita" un periódico personalizado.

Si la selección de noticias no satisface por completo al lector, Newstracker toma nota, rectifica y es capaz de aprender de sus errores. Una vez que haya estudiado durante cierto tiempo los hábitos de lectura del usuario, le proporciona información a su medida.

Los expertos definen a este sofisticado programa como un "asistente polivalente" de la primera generación.

Mind-it. Este servicio gratuito de Internet envía un mensaje por correo electrónico cada vez que una página web (u otro documento) ha sido actualizado.

Permite seleccionar una parte de la página web para saber si ha sido actualizada.

Notifica al usuario, de forma automática, cuándo un documento ha sido trasladado a otra dirección. Otro servicio parecido es Informant.

Eliza. En 1966, Joseph Weizenbaum, del Instituto de Tecnología de Massachusetts, creó un programa para estudiar el lenguaje de comunicación entre el hombre y el computador. Fue programado para simular a un psicoterapeuta y contestar preguntas.

El sistema Eliza es muy simple: analiza cada pregunta y proporciona una respuesta adecuada al contexto solicitado.

Express. Este programa permite realizar múltiples búsquedas simultáneas en diferentes buscadores, y localizar información en Internet de manera fácil y rápida a través de una interfaz sencilla.

BargainFinder, representado en la red como una esfera amarilla con un casco de minero, se dedica a buscar Compact Disc baratos en Internet.

Pero si el vendedor descubre que se trata de un agente en lugar de un ser humano, puede burlarlo. Está además, Shopbot que es más inteligente, aprende de su errores para burlar al vendedor.

Mención aparte merece Letizia, un knowbot más sofisticado desarrollado por el investigador Henry Lieberman.

Leticia, bautizada así en homenaje a un texto de Jorge Luis Borges, está dotada de un talento especial: dispone del suficiente grado de autonomía como para introducir en sus acciones una cierta dosis de azar e improvisación.

III.Robótica.

Los robots son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada, una computadora que al recibir la información de entrada, ordena al robot que efectúe una determinada acción.

Hoy en día una de las finalidades de la construcción de robots es su intervención en los procesos de fabricación, encargados de realizar trabajos repetitivos en las cadenas de proceso de fabricación, como por ejemplo: pintar al spray, moldear a inyección, soldar carrocerías de automóvil, trasladar materiales, etc, entregando rapidez, calidad y precisión.

III.1. Nociones y Antecedentes Históricos.

La investigación en esta área nació en la década de 1950 asegurando rápidos avances, pero se estancó por problemas aparentemente sencillos:

En 1960 se construyó un robot que podía mirar una torre de cubos y copiarla, pero la falta de sentido común lo llevó a hacer la torre desde arriba hacia abajo, soltando los bloques en el aire. Hoy, los intentos por construir máquinas inteligentes continúan... y prometen maravillas.

Hans Moravec, director de Moville Robot Laboratory de la Universidad Carnegie Mellon clasifica la evolución de los robots como sigue:

  • Primera generación (2000-2010): Robot con cerebro de lagarto. Requerirán un poder de cálculo de 1000 MIPs y serán los robots "mayordomo", experto en desenvolverse en el hogar.
  • Segunda generación (2010-2020): Robots con cerebro de mamífero. Capacidad de cálculo de 30.000 MIPs. Su característica más notoria será el aprendizaje, a diferencia de los rígidos programas de la primera generación.
  • Tercera generación (2020-2030): Robots con cerebro de mono. Capacidad de cálculo de 1.000.000 MIPs (un billón de operaciones por segundo). Serán robots capaces de simular las acciones de forma abstracta antes de realizarlas en su propia mente.
  • Cuarta generación (2030-2040): Robots con mente humana. Capacidad de cálculo de 30.000.000 MIPs. Podrán extraer simulaciones del mundo y razonar sobre ellas simultáneamente, gracias a su mayor poder de computación, un gigantesco banco de datos y programas de razonamiento.

Las tres leyes básicas de la robótica enunciadas por Asimov, padre de esta ciencia, en 1950, son:

  • un robot no puede hacer daño a un ser humano, ni permitir, con su actitud pasiva, que lo sufra
  • un robot debe obedecer las órdenes que le den los seres humanos excepto cuando entren en conflicto con la primera ley
  • un robot debe proteger su propia existencia siempre que ello no entre en conflicto con las dos leyes anteriores.

Breve Historia de la Robótica.

  • A mediados del siglo XVIII: J. de Vaucanson construyó varias muñecas mecánicas de tamaño humano que ejecutaban piezas de música.
  • J. Jacquard inventó su telar, que era una máquina programable para la urdimbre.
  • 1805 H. Maillardet construyó una muñeca mecánica capaz de hacer dibujos.
  • 1946 El inventor americano O. C. Devol desarrolló un dispositivo controlador que podía registrar señales eléctricas por medios magnéticos y reproducirlas para accionar una máquina mecánica.
  • 1951 Trabajo de desarrollo con teleoperadores (manipuladores de control remoto) para manejar materiales radioactivos.
  • 1952 Una máquina prototipo de control numérico fue objeto de demostración en el Instituto de Tecnología de Massachusetts después de varios años de desarrollo. Un lenguaje de programación de piezas denominado APT (Automatically Programmed Tooling -Herramental Automáticamente Programado) se desarrolló posteriormente y se publicó en 1961.
  • 1954 El inventor británico C. W. Kenward solicitó una patente para diseño de robot.
  • 1954 O. C. Devol desarrolla diseños para «transferencia de artículos programada».
  • 1959 Se introdujo el primer robot comercial por Planet Corporation. Estaba controlado por interruptores de fin de carrera y levas.
  • 1960 Se introdujo el primer robot «Unimate», basado en la «transferencia de artículos programada» de Devol. Utilizaba los principios del control numérico para el control del manipulador y era un robot de transmisión hidráulica.
  • 1961 Un robot Unímate se instaló en la Ford Motor Company para atender una máquina de fundición en troquel.
  • 1966 Tralífa, una firma noruega, construyó e instaló un robot de pintura por pulverización.
  • 1968 Un robot móvil llamado «Shakey» se desarrolló en SRI (Stanford Research Institute). Estaba provisto de una diversidad de censores, incluyendo una cámara de visión y censores táctiles, y podía desplazarse por el suelo.
  • 1971 El «Stanford Arm», un pequeño brazo de robot de accionamiento eléctrico, se desarrolló en Stanford University.
  • 1973 Se desarrolló en SRI el primer lenguaje de programación de robot del tipo de computadora para la investigación con la denominación WAVE. Fue seguido por el lenguaje AL en 1974. Los dos lenguajes se desarrollaron posteriormente en el lenguaje VAL comercial para Unimation por Victor Scheinman y Bruce Simano.
  • 1974 ASEA introdujo el robot IRb6 de accionamiento completamente eléctrico.
  • 1974 Kawasaki, bajo licencia de Unimation, instaló un robot para soldadura por arco para estructuras de motocicletas.
  • 1974 Cincinnati Milacron introdujo el robot T3 con control por computadora.
  • 1975 El robot «Sigma» de Olivetti se utilizó en operaciones de montaje, una de las primitivas aplicaciones de la robótica al montaje.
  • 1976 Un dispositivo de Remote Center Compliance (RCC) para la inserción de piezas en la línea de montaje se desarrolló en los laboratorios Charles Stark Draper Labs en Estados Unidos.
  • 1978 Se introdujo el robot PUMA (Programmable Universal Machine for Assembly) para tareas de montaje por Unimation, basándose en diseños obtenidos en un estudio de la General Motors.
  • 1978 El robot T3 de Cincinnati Milacron se adaptó y programó para realizar operaciones de taladrado y circulación de materiales en componentes de aviones, bajo el patrocinio de Air Force ICAM (Integrated Computer-Aided Manufacturing).
  • 1979 Desarrollo del robot del tipo SCARA (Selective Compliance Arm for Robotic Assembly) en la Universidad de Yamanashi en Japón para montaje. Varios robots SCARA comerciales se introdujeron hacia 1981.
  • 1980 Un sistema robótico de captación de recipientes fue objeto de demostración en la Universidad de Rhode Island. Con el empleo de la visión de máquina, el sistema era capaz de captar piezas en orientaciones aleatorias y posiciones fuera de un recipiente.
  • 1981 Se desarrolló en la Universidad Carnegie-Mellon un robot de impulsión directa. Utilizaba motores eléctricos situados en las articulaciones del manipulador sin las transmisiones mecánicas habituales empleadas en la mayoría de los robots.
  • 1982 IBM introduce el robot RS-l para montaje, basado en varios años de desarrollo interno. Se trata de un robot de estructura de caja que utiliza un brazo constituido por tres dispositivos de deslizamiento ortogonales. El lenguaje de robot AML, desarrollado por IBM, se introdujo también para programar el robot RS-1.
  • 1983 Informe emitido sobre la investigación en Westinghouse Corp. bajo el patrocinio de National Science Foundation sobre un «sistema de montaje programable-adaptable» (APAS), un proyecto piloto para una línea de montaje automatizada flexible con el empleo de robots.
  • 1984 Varios sistemas de programación fuera de línea se demostraron en la exposición Robots 8. La operación típica de estos sistemas permitía que se desarrollaran programas de robot utilizando gráficos.
  • 1985. Un robot de la Kawasaki mata a un mecánico japonés en un mal funcionamiento.
  • 1986. El robot jugador de tenis de mesa de Anderson le gana a un ser humano.
  • 1986. La máquina de ajedrez HiTech de CMU compite en un torneo de nivel master.
  • 1986. La policía de Dallas usa un robot para entrar en las casas.

Robots Impulsados Neumáticamente.

La programación de estos robots consiste en la conexión de tubos de plástico a unos manguitos de unión de la unidad de control neumático. Modificando las conexiones de los manguitos de unión se podrán programar secuencias de pasos distintas.

Por su simpleza hay quienes opinan que a este tipo de máquinas no se les debería llamar robots; sin embargo, en ellas se encuentran todos los elementos básicos de un robot: son programables, automáticas y pueden realizar gran variedad de movimientos.

Robots Equipados con Servomecanismos.

Otro tipo de robots más sofisticados son los que llevan servomecanismos, el uso de servomecanismos va ligado al uso de censores, como los potenciómetros, que informan de la posición del brazo o la pieza que se ha movido del robot para asegurar su correcta posición.

Robots Punto a Punto.

Añadiendo a los servomecanismos una memoria electrónica capaz de almacenar programas y un conjunto de circuitos de control digital, se obtienen robots más potentes y de más fácil manejo.

La programación de este tercer tipo de robots se efectúa mediante una caja de control que posee un botón de control de velocidad, mediante el cual se puede ordenar al robot la ejecución de los movimientos paso a paso. Se clasifican, por orden de ejecución, los pasos que el robot debe seguir, al mismo tiempo que se puede ir grabando en la memoria la posición de cada paso. Este será el programa que el robot ejecutará. Una vez terminada la programación, el robot inicia su trabajo según las instrucciones del programa. A este tipo de robots se les llama punto a punto, porque el camino trazado para la realización de su trabajo está definido por pocos puntos.

Algunas aplicaciones para estos robots: su uso en las cadenas de soldadura de carrocerías de automóviles. Los robots están programados para soldar automóviles de varios modelos distintos. El programador, o un censor, reconoce el tipo de automóvil y decide el programa que se ha de aplicar en cada caso.

Robots Controlados por Computadora.

Un cuarto tipo de robots comprende aquellos que se pueden controlar mediante computadora. Con ella es posible programar el robot para que mueva sus brazos describiendo cualquier figura geométrica entre puntos preestablecidos. El movimiento de sus brazos se especifica mediante varios sistemas de coordenadas según la referencia que se tome.

Robots con Capacidades Sensoriales.

Aún se pueden añadir a este tipo de robots capacidades sensoriales: sensores ópticos, codificadores, etc. Los que no poseen estas capacidades sólo pueden trabajar en ambientes donde los objetos que se manipulan se mantienen siempre en la misma posición.

En el caso de la cadena de soldadura de carrocerías de automóviles, las carrocerías están en movimiento hasta que llegan delante del robot, donde quedan inmóviles hasta que éste termina su trabajo; en este momento la cadena se vuelve a poner en movimiento hasta que vuelve a detenerse cuando otra carrocería está delante del robot. Si estos robots tuvieran capacidades sensoriales, podrían suprimirse las paradas en la cadena.

Los robots con capacidades sensoriales constituyen la última generación de este tipo de máquinas. El uso de estos robots en los ambientes industriales es muy escaso debido a su elevado coste. A pesar de todo, la investigación sobre los aparatos sensoriales está en pleno apogeo, lo que conducirá seguramente a un abaratamiento de éstos y a un aumento de su potencia y de sus capacidades. Se usan en cadenas de embotellado para comprobar si las botellas están llenas o si la etiqueta está bien colocada.

III.2. Aplicaciones Tecnológicas.

Un problema básico en robótica es la planificación de los movimientos para resolver alguna tarea ya especificada, y el control del robot mientras ejecuta las ordenes necesarias para lograr unos objetivos. Aquí, planificar significa decidir en el transcurso de una acción antes de actuar. Esta parte de la síntesis de acción del robot constituye un problema que puede ser solucionado por un sistema de resolución de problemas que alcanzará cualquier fin establecido cuando se le dé alguna situación inicial.

En la formulación típica de un problema relacionado con robot nos encontramos con uno que esta equipado con censores y un conjunto de acciones básicas que pueden ser llevadas a cabo en un mundo sencillo de entender. Las acciones de los robot modifican el estado o la configuración de este mundo.

Robots Mosquitos.

Descritos como una "cucaracha metálica" que se arrastra con gran destreza por la arena, un verdadero insecto, Atila avanza a 2 km/h, tratando de no tropezar con las cosas, es «gramo por gramo el robot más complejo del mundo», según su creador, Rodney Brooks. En su estructura de 1,6 kg y 6 patas, lleva 24 motores, 10 computadores y 150 censores, incluida una cámara de video en miniatura.

Los descendientes de Atila, que Brooks comienza a diseñar en el Laboratorio de Inteligencia Artificial del Massachusetts Institute of Technology (MIT), tendrán la forma de «robots mosquitos» mecanismos semiinteligentes de 1 mm de ancho tallados en un único pedazo de silicio -cerebro, motor y todo-, a un costo de centavos de dólar por unidad.

Provistos de minúsculos escalpelos, podrán arrastrarse por el ojo o las arterias del corazón para realizar cirugía. Vivirán en las alfombras, sacando continuamente el polvo partícula a partícula. Infinidad de ellos cubrirán las casas en vez de capas de pintura, obedeciendo la orden de cambiar cada vez que se quiera el color.

Atila representa un quiebre con la rama tradicional de la Inteligencia Artificial, que por años buscó un sistema computacional que razone de una manera matemáticamente ordenada, paso a paso. Brooks incorporó la «arquitectura de substitución» que utiliza un método de programación «de abajo hacia arriba» en el que la inteligencia surge por sí sola a través de la interacción de elementos independientes relativamente simples, tal como sucede en la naturaleza.

A la década de los ochenta pertenecen progresos en robótica verdaderamente notables. Una tarea tan simple como la de quitar el polvo con una aspiradora y esquivar convenientemente los obstáculos que haya, no se programa tan fácilmente en un robot.

El punto importante es la detección de los obstáculos (que no siempre son los mismos ni están en el mismo sitio) y la maniobra para eludirlos y seguir trabajando con la aspiradora.

En comparación, los robots industriales, que realizan operaciones muy precisas y a veces complejas, no plantean tanta dificultad en su diseño y fabricación. La razón de ello estriba en la repetición de sus respectivas tareas: limpiar el polvo del suelo de un salón es más difícil que ajustar piezas en una cadena de montaje de automóviles.

La experimentación en operaciones quirúrgicas con robots abre nuevos campos tan positivos como esperanzadores. La cirugía requiere de los médicos una habilidad y precisión muy calificadas. La asistencia de ingenios puede complementar algunas de las condiciones que el trabajo exige. En operaciones delicadísimas, como las de cerebro, el robot puede aportar mayor fiabilidad.

Últimamente, se ha logrado utilizar estas máquinas para realizar el cálculo de los ángulos de incisión de los instrumentos de corte y reconocimiento en operaciones cerebrales; así mismo, su operatividad se extiende a la dirección y el manejo del trepanador quirúrgico para penetrar el cráneo y de la aguja de biopsia para tomar muestras del cerebro.

Estos instrumentos se utilizan para obtener muestras de tejidos de lo que se suponen tumores que presentan un difícil acceso, para lo que resulta esencial la intervención del robot, disminuyendo el riesgo.

Una de las aplicaciones muchos más aprovechadas de la robótica, y que ha seguido maravillando al hombre, es la telerobótica en el espacio extraterrestre.

La organización más importante dentro de este aspecto, y que ha marcado un rumbo muy avanzado en cuanto a tecnologías e investigaciones, es la NASA (National Aeronautics and Space Administration).

El Programa de Telerobótica Espacial de la NASA, esta diseñado para desarrollar capacidades en telerobótica para la movilidad y manipulación a distancia, uniendo la robótica y las teleoperaciones y creando nuevas tecnologías.

Los requerimientos de tecnología de la robótica espacial pueden ser caracterizados por la necesidad del control manual y automático, tareas no repetitivas, tiempo de espera entre el operador y el manipulador, manipuladores flexibles con dinámicas complejas, nueva locomoción, operaciones en el espacio, y la habilidad para recuperarse de eventos imprevistos.

La robótica ha invadido la mayoría de las actividades cotidianas, muestra de ello, es la robótica en los medios de esparcimiento, y como ejemplo está el fabuloso parque de diversiones Disneylandia.

En este parque de diversiones se pueden encontrar una gran variedad de aplicaciones de la robótica, desde pájaros cantores, elefantes en movimiento, cocodrilos, osos, hasta simuladores de vuelo, androides, submarinos, etc.

IV. Perspectivas Futuras.

Con poco más de diez años de antigüedad, la Vida Artificial se ha convertido en un punto de referencia sólido de la ciencia actual.

En septiembre de 1987, 160 científicos en informática, física, biología y otras disciplinas se reunieron en el Laboratorio Nacional de Los Álamos para la primera conferencia internacional sobre Vida Artificial. En aquella conferencia se definieron los principios básicos que han marcado la pauta desde entonces en la investigación de esta disciplina.

Un concepto básico dentro de este campo es el de comportamiento emergente. El comportamiento emergente aparece cuando se puede generar un sistema complejo a partir de reglas sencillas. Para que se dé este comportamiento se requiere que el sistema en cuestión sea iterativo, es decir, que el mismo proceso se repita de forma continua y además que las ecuaciones matemáticas que definen el comportamiento de cada paso sean no lineales.

Por otra parte, un autómata celular consiste en un espacio n-dimensional dividido en un conjunto de celdas, de forma que cada celda puede encontrarse en dos o más estados, dependiendo de un conjunto de reglas que especifican el estado futuro de cada celda en función del estado de las celdas que le rodean.

Hay dos posturas dentro de la Vida Artificial: la fuerte y la débil.

Para los que apoyan la postura débil, sus modelos son solamente representaciones simbólicas de los síntomas biológicos naturales, modelos ciertamente muy útiles para conocer dichos sistemas, pero sin mayores pretensiones.

Para los que defienden la versión fuerte, dicen que se puede crear vida auténtica a partir de un programa de ordenador que reproduzca las características básicas de los seres vivos.

Desde este punto de vista, la vida se divide en vida húmeda, que es lo que todo el mundo conoce como vida, vida seca, formada por autómatas físicamente tangibles, y vida virtual, formada por programas de computador. Las dos últimas categorías son las que integran lo que genéricamente se conoce como Vida Artificial.

Para defender un punto de vista tan radical, los defensores de la postura fuerte, aluden a un conjunto de reglas que comparten las tres categorías anteriores:

  • La biología de lo posible.

La Vida Artificial no se restringe a la vida húmeda tal como la conocemos, sino que "se ocupa de la vida tal como podría ser". La biología ha de convertirse en la ciencia de todas las formas de vida posibles.

- Método sintético.

La actitud de la Vida Artificial es típicamente sintética, a diferencia de la biología clásica, que ha sido mayoritariamente analítica. Desde este punto de vista, se entiende la vida como un todo integrado, en lugar de desmenuzarlo en sus más mínimas partes.

  • Vida real (artificial).

La Vida Artificial es tal porque son artificiales sus componentes y son artificiales porque están construidos por el hombre. Sin embargo, el comportamiento de tales sistemas depende de sus propias reglas y en ese sentido es tan genuino como el comportamiento de cualquier sistema biológico natural.

  • Toda la vida es forma.

La vida es un proceso, y es la forma de este proceso, no la materia, lo que constituye la esencia de la vida. Es absurdo pretender que sólo es vida genuina aquella que está basada en la química del carbono, como es el caso de la vida húmeda.

  • Construcción de abajo hacia arriba.

La síntesis de la Vida Artificial tiene lugar mejor por medio de un proceso de información por computador llamado programación de abajo hacia arriba. Consiste en partir de unos pocos elementos constitutivos y unas reglas básicas, dejar que el sistema evolucione por sí mismo y que el comportamiento emergente haga el resto. Poco a poco el sistema se organiza espontáneamente y empieza a surgir orden donde antes sólo había caos.

Esta clase de programación contrasta con el principio de programación en la Inteligencia Artificial. En ella se intenta construir máquinas inteligentes hechos desde arriba hacia abajo, es decir, desde el principio se intenta abarcar todas las posibilidades, sin dejar opción a que el sistema improvise.

El principio de procesamiento de información en la Vida Artificial se basa en el paralelismo masivo que ocurre en la vida real. A diferencia de los modelos de Inteligencia Artificial en los que el procesamiento es secuencial, en la Vida Artificial es de tipo paralelo, tal y como ocurre en la mayoría de fenómenos biológicos.

Granja de Evolución.

La evolución en la naturaleza fue la clave para mejorar los organismos y desarrollar la inteligencia. Michael Dyer, investigador de Inteligencia Artificial de la Universidad de California, apostó a las características evolutivas de las redes neuronales (redes de neuronas artificiales que imitan el funcionamiento del cerebro) y diseñó Bio-Land.

Bio-Land es una granja virtual donde vive una población de criaturas basadas en redes neuronales.

Los biots pueden usar sus sentidos de la vista, el oído e incluso el olfato y tacto para encontrar comida y localizar parejas. Los biots cazan en manadas, traen comida a su prole y se apiñan buscando calor.

Lo que su creador quiere que hagan es hablar entre ellos, con la esperanza de que desarrollen evolutivamente un lenguaje primitivo.

A partir de ese lenguaje, con el tiempo podrían surgir niveles más altos de pensamiento.

V. Conclusiones.

Dentro del ámbito de las Ciencias de la Computación la Inteligencia Artificial es una de las áreas que causa mayor expectación, incluso dentro de la sociedad en general, debido a que la búsqueda para comprender los mecanismos de la inteligencia, ha sido la piedra filosofal del trabajo de muchos científicos por muchos años y lo sigue siendo.

Dentro de las áreas de la Inteligencia Artificial lo que más ha atraído, es el aprendizaje de máquinas, resultando vital el proceso de emular comportamientos inteligentes.

Que un sistema pueda mejorar su comportamiento sobre la base de la experiencia que recoge al efectuar una tarea repetitiva y que además, tenga una noción de lo que es un error y que pueda evitarlo, resulta apasionante.

¿Pueden los computadores aprender a resolver problemas a partir de ejemplos?

No hace tanto tiempo esta pregunta bordeaba la ciencia ficción, pero ahora es objeto de profundos y prometedores estudios.

Las redes de neuronas formales son máquinas que poseen esta capacidad de aprendizaje. Son máquinas propuestas como modelos extremadamente simplificados del funcionamiento del cerebro que sienta las bases de un modelo colectivo, donde el sistema global presenta propiedades complejas que no pueden predecirse a partir del estudio individual de sus componentes.

Los estudios teóricos de redes de neuronas reflejan estos dos aspectos: el de la modelización de fenómenos cognitivos y el del desarrollo de aplicaciones.

Por ejemplo para una máquina, la clasificación de rostros, datos médicos o reconocimiento de letras son tareas difíciles, más que para un ser humano. La máquina necesita del aprendizaje, donde el asunto consiste en adaptar los parámetros de un sistema, en este caso artificial, para obtener la respuesta deseada.

Los métodos tradicionales en Inteligencia Artificial que permitieron el desarrollo de los primeros sistemas expertos y otras aplicaciones, ha ido de la mano de los avances tecnológicos y las fronteras se han ido expandiendo constantemente cada vez que un logro, considerado imposible en su momento, se vuelve posible gracias a los avances en todo el mundo, generando incluso una nueva mentalidad de trabajo que no reconoce fronteras físicas ni políticas. Se entiende como un esfuerzo común.

La comprensión de los mecanismos del intelecto, la cognición y la creación de artefactos inteligentes, se vuelve cada vez más una meta que sueño, a la luz de los enormes logros, tan solo en alrededor de medio siglo de desarrollo de las ciencias de la computación y de poner la lógica al servicio de la construcción de sistemas.

Bibliografía.

  1. MIKELL P. Groover, Robótica Industrial. Mc Graw Hill. 199?.
  2. WINSTON, Patrick H., Inteligencia Artificial. Addison-Wesley Iberoamericana, 3ª ed.,1994.
  3. WINOGRAD, T.A., FLORES, F. Understanding Computers and Cognition. Norwood, N.J. 1986.
  4. La Computación Evolutiva en el Contexto de la Inteligencia Artificial. Coello, Carlos. LANIA, A.C., México.
  5. ¿Por Qué Necesitamos Algoritmos Eficientes? Estivill-Castro, Vladimir. LANIA, A.C., México.
  6. La Programación Lógica y el Prolog. Loyo, Cristina y Olga Padrón. LANIA, A.C., México.
  7. Redes de Neuronas y Clasificación. Torres, Juan Manuel. LANIA, A.C., México.
  8. Principales Direcciones consultadas en WWW:

 

 

 

David Henao

Partes: 1, 2


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