- Definiciones sobre Inteligencia
Artificial - Características de la
Inteligencia Artificial - Objetivos de la
Investigación en la Inteligencia
Artificial - Algoritmos
- Base de Conocimiento. Sistemas
Basados en Conocimiento - Experiencia, Habilidades y
Conocimiento - Tecnología de los
Sistemas Basados en Conocimiento - Componentes: software de
interfaz, base de datos, programa
computacional - Tecnologías
Involucradas - Aplicaciones
- Bibliografía
La Inteligencia
Artificial empezó como resultado de la investigación en la psicología cognitiva
y lógica
matemática. Se ha encaminado sobre la
explicación del trabajo mental
y construcción de algoritmos de
solución a problemas de
propósito general. Punto de vista que favorece la
abstracción y la generalidad.
La Inteligencia
Artificial es una mezcla de la ciencia del
computador,
fisiología y filosofía, tan general
y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas
expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en
común la creación de máquinas
que pueden "pensar"
Es así como los sistemas de
administración de base de datos
cada vez más sofisticados, la estructura de
datos y el desarrollo de
algoritmos de inserción, anulado y traspaso de datos, así
como el ensayo de
introducir máquinas capaces de realizar tareas que son
pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia
humana, batieron el término Inteligencia Artificial en
1956
.Definiciones sobre
Inteligencia Artificial.
Disciplina científico-técnica que trata de
introducir sistemas artificiales capaces de conductas que, de ser
ejecutados por seres humanos, se expresaría que solicitan
inteligencia.
Estudio de los dispositivos de la inteligencia y las
tecnologías que lo mantienen.
Desde sus comienzos hasta la actualidad, la Inteligencia
Artificial ha tenido que hacer frente a una serie de
problemas.
Los computadores no tienen autoconciencia
Un computador sólo puede hacer aquello para lo
que está proyectado.
Las primeras dificultades que se trató de
solucionar fueron puzzles, juegos de
ajedrez,
traducción de textos a otro
idioma.
En el año 1955 Simón, Newell y Shaw,
desarrollaron el primer lenguaje de
programación encaminado a la resolución de
dificultades de la Inteligencia Artificial, el IPL-11. Un
año más tarde estos tres científicos
desarrollan el primer programa de
Inteligencia Artificial al que llamaron Logic Theorist, el cual
era apto de demostrar teoremas matemáticos, representando
cada problema como un modelo de
árbol, en el que se seguían ramas en busca de la
solución correcta, que resultó decisivo.
En 1957 McCarthy desarrolló el lenguaje
LISP. La IBM acordó un equipo para la investigación
en esa área
En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic
INTegrator) por Slagle el cual se orienta a la
demostración simbólica en el área del
álgebra.
En 1964 Bertrand construye el sistema SIR
(Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de entender
oraciones en inglés.
Estos programas
obviamente corren en un computador y se utilizan, como por
ejemplo, en control
robótico, comprensión de lenguajes naturales,
procesamiento de imágenes
basado en conocimientos previos, estrategias de
juegos, etc.
Características de la Inteligencia
Artificial.
Una característica fundamental que diferencia a
los métodos de
Inteligencia Artificial de los métodos
numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no
es bastante para diferenciarlo totalmente. Otros ejemplos de
programas como los compiladores y
sistemas de bases de datos,
también procesan símbolos y no se considera que
utilicen técnicas
de Inteligencia Artificial.
El comportamiento
de los programas no es descrito explícitamente por el
algoritmo. El
programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos
necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo).
En diferencia con los programas que no son de Inteligencia
Artificial, que siguen un algoritmo determinado, que detalla,
explícitamente, cómo hallar las variables de
salida para cualquier variable dada de entrada (programa de
procedimiento).
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.
Objetivos de la
Investigación en la 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
desafío del reconocimiento de modelos donde
se espera un rápido progreso en este campo que comprende
la comprensión y la suma del habla, el proceso de
imágenes y la visión artificial.
Cuando una trabajo se realiza por medio de un algoritmo
perfectamente definido de acumulación,
clasificación o cálculo,
lo puede hacer un computador. Esta noción de algoritmo,
secuencial, fijo y de determinadas operaciones, es
incapaz de operar problemas donde el camino del razonamiento es
variable y donde deben afrontarse situaciones diversas sin haber
sido detalladas.
La Inteligencia Artificial crea uso de un tipo de
lenguaje
diferente como es el tema de LISP y PROLOG.
En 1932, Cannon imaginó 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 marcó que se
podrían desarrollar programas para jugar ajedrez
utilizando esta técnica.
Los algoritmos genéticos se diferencian
también por no permanecer 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 frecuentan utilizar.
Base de Conocimiento.
Sistemas Basados en Conocimiento.
Los procedimientos
generales desarrollados para la resolución de dificultades
y técnicas de búsqueda al inicio de la era de la
Inteligencia Artificial demostraron no ser bastantes para
resolver los problemas encaminados a las aplicaciones, ni fueron
capaces de satisfacer los difíciles exigencias de la
investigación.
A este conjunto de métodos, procedimientos y
técnicas, se lo presenta como Inteligencia Artificial
Débil. La principal conclusión que se
procedió de este trabajo inicial fue que los problemas
difíciles sólo lograrían ser resueltos con
el auxilio del conocimiento específico acerca del dominio del
problema.
Experiencia,
Habilidades y Conocimiento.
Los ejemplos de experiencia que son de interés en
los métodos basados en conocimiento, pueden ser
clasificados en tres categorías: asociativa, motora y
teórica.
Los sistemas basados en conocimiento son excelentes para
simbolizar conocimiento asociativo. Este ejemplo de experiencia
refleja la destreza heurística o el conocimiento que es
logrado mayoritariamente, a través de la
investigación.
Puede ser que no se perciba puntualmente lo que sucede
al interior de un sistema (caja negra), pero se pueden asociar
entradas o estímulos con salidas o respuestas, para
solucionar problemas que han estado
previamente conocidos.
La práctica motora es más física que cognitiva.
La destreza se logra esencialmente a través del ejercicio
y la práctica física constante
La experiencia teórica y el conocimiento profundo
permite que los humanos logren solucionar problemas que no se han
visto antes, es decir, no existe una posibilidad
asociativa.
El diseño
de un sistema basado en conocimiento de alguna manera manifiesta
la estructura
cognitiva y los procesos
humanos. La primera parte es la memoria de
largo plazo, en la que guarda los casos (Base de Hechos) y los
conocimientos (Base de Conocimientos) acerca del dominio en el
que tiene experiencia.
Tecnología
de los Sistemas Basados en Conocimiento.
Desde el punto de vista tecnológico, los Sistemas
Basados en Conocimiento logran mostrar varias formas de
aplicación:
Aislada: un Sistema Basado en Conocimiento
único se relaciona con el entorno.
Integrada: varios Sistemas Basados en
Conocimiento interrelacionados a bases de conocimiento
comunes
Embebida: un Sistema Basado en Conocimiento
está compuesto con otros sistemas y no se lo
distingue.
Componentes:
software de interfaz, base de datos, programa
computacional.
1) El software de interfaz, mediante el cual el
usuario expresa preguntas a éste, el sistema experto pide
más información a partir del usuario y
éste le expone al usuario la causa de razonamiento
utilizado para alcanzar 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.
3)El programa computacional, llamado el motor de
inferencia, elabora el proceso de hacer inferencias, interpreta y
evalúa los hechos en la base de conocimiento para proveer
una respuesta.
Lenguajes de
Programación
En principio, cualquier lenguaje de programación
puede ser utilizado. Tradicionalmente LISP y PROLOG han
sido los lenguajes que se han utilizado para la
programación de sistemas expertos.
Estos lenguajes brindan características
especialmente diseñadas para operar problemas generalmente
hallados en Inteligencia Artificial.
Una de las principales características que
comparten los lenguajes LISP y PROLOG, como derivación de
su respectiva estructura, es que logran ser utilizados para
escribir programas capaces de examinar a otros programas,
incluyendo a ellos mismos.
Lisp: Su nombre viene de LISt Processor.
LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.
fue desarrollado en 1958, en el Instituto de Tecnología de
Massachusetts
Prolog: PROgramming in LOGic (PROLOG), es
otro de los lenguajes de
programación utilizados en IA. PROLOG fue desarrollado
en Francia, en
1973 en la Universidad de
Marseilles.
OPS5: Official Production System 5 (OPS5),
es un lenguaje para ingeniería cognoscitiva que aguanta el
procedimiento de representación del conocimiento en forma
de reglas.
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 emprendió a investigar formas de
desarrollar los métodos en menor tiempo y con
menor esfuerzo.
Esto dio lugar al surgimiento, en primer lugar a
sistemas vacíos como el EMYCIN.
Algunos Casos y Antecedentes
Históricos.
Los hitos más importantes en el desarrollo de los
sistemas expertos son:
1928. Neuman desarrolla un teorema utilizado
posteriormente en juegos.
1950. Shannon propone el primer programa de
ajedrez.
1956. Newell, Shaw, y Simon crean "IPL-11" el primer
lenguaje de programación para IA.
1957. Chomsky escribe "estructuras
Sintácticas".
1958. McCarthy introduce el lenguaje "LISP", 1959.
Rosenblatt introduce el Perceptron.
1959. EL programa de ajedrez de Samuel gana juegos
contra grandes jugadores.
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
Algunas
aplicaciones.
Un agente, tal como se ha definido anteriormente, puede
ser usado de múltiples maneras en el medio empresarial
actual, por ejemplo:
Newstracker.
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.
Mind-it. Este servicio
gratuito de Internet envía un mensaje por correo
electrónico cada vez que una página web
(u otro documento) ha sido renovado. Permite elegir una parte de
la página web para saber si
ha sido renovada. Comunica al usuario, de forma
automática, cuándo un documento ha sido trasladado
a otra dirección.
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 aparentar a un psicoterapeuta y
contestar preguntas. Este sistema es muy simple.
Express.
Este programa permite realizar múltiples investigaciones
simultáneas en diferentes buscadores, y
localizar información en la Web de modo fácil y
veloz a través de una interfaz sencilla.
BargainFinder,
simbolizado en la red como una esfera amarilla
con un casco de minero, se dedica a buscar CD baratos en
Internet.
Robótica
Los robots son dispositivos compuestos de censores que
reciben datos de entrada, una computadora
que al tomar la información de entrada, ordena al robot
que efectúe una determinada acción
www.go.to/inteligencia_artificial
www.el-mundo.es/entradasecreta/inteligencia.html
www.laopinion.com/vidayestilo/
Leandro