Inteligencia Artificial (página 2)

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Para completar esa definición, algunas
definiciones no tan formales emitidas por diferentes
investigadores de la IA que consideran otros puntos de vista
son:

La IA es el arte de crear
maquinas con capacidad de realizar funciones que
realizadas por personas requieren de inteligencia. (Kurzweil, 1990)
La IA es el estudio de cómo lograr que las
computadoras realicen tareas que, por el
momento, los humanos hacen mejor. (Rich, Knight,
1991).
La IA es la rama de la ciencia
de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta
inteligente. (Lugar y Stubblefied, 1993).
La IA es el campo de estudio que se enfoca a la
explicación y emulación de la conducta
inteligente en función de procesos
computacionales. (Schalkoff, 1990).

En la IA se puede observar dos enfoques
diferentes:

La IA concebida como el intento por desarrollar una
tecnología capaz de proveer al ordenador
capacidades de razonamiento similares a los de la inteligencia
humana.
La IA en su concepción como investigación relativa a los mecanismos
de la inteligencia humana que se emplean en la simulación de validación de
teorías.

El primer enfoque se centra en la utilidad y no en
el método
como veíamos anteriormente con los algoritmos,
los temas claves de este enfoque son la representación y
gestión
de conocimiento,
sus autores más representativos son McCrrthy y
Minsky.

En el segundo enfoque encontramos que este se orienta a
la creación de un sistema
artificial capaz de realizar procesos cognitivos humanos haciendo
importante ya no la utilidad como el método, los aspectos
fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y
adaptabilidad, y sus autores son Newell y Simon de la Carnegie
Mellon University.

La IA al tratar de construir maquinas que se comporten
aparentemente como seres humanos han dado lugar al surgimiento de
dos bloques enfrentados: el enfoque simbólico o top-down,
conocido como la IA clásica y el enfoque subsimbolico
llamado a veces conexionista.

Los simbólicos simulan directamente las
características inteligentes que se pretenden conseguir o
imitar y lo mejor que también se tiene a la mano es
el hombre;
para los constructores de los sistemas
expertos resulta fundamental la representación del
conocimiento humano donde gracias a estos avances se han
encontrado dos tipos de conocimiento: conocimiento acerca del
problema particular y conocimiento a cerca de cómo obtener
mas conocimiento a partir del que ya tenemos. El ejemplo
más representativo de esta corriente es el proyecto de Cyc
de Douglas B. Lenat sobre un sistema que posee en su memoria millones
de hechos interconectados.

Dentro de la otra corriente: la subsimbolica; sus
esfuerzos se orientan a la simulación de los elementos de
mas bajo nivel dentro de los procesos inteligentes con la
esperanza de que estos al combinarse permitan que
espontáneamente surja el comportamiento
inteligente. Los ejemplos mas claros que trabajan con este tipo
de orientación son las redes
neuronales y los algoritmos genéticos donde estos
sistemas trabajan
bajo la autonomía, el aprendizaje y
la adaptación, conceptos fuertemente
relacionados.

Historia

Los primeros desarrollos en inteligencia
artificial comenzaron a mediados de los años 1950 con
el trabajo de
Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha
pasado por diversas situaciones:

El término fue inventado en 1956 por John
McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la Conferencia de
Dartmouth , un congreso en el que se hicieron previsiones
triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron,
lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones
durante quince años.

En 1980 la historia se repitió
con el desafío japonés de la quinta
generación de computadoras, que dio lugar al auge de los
sistemas expertos pero que no alcanzó muchos de sus
objetivos, por
lo que este campo sufrió una nueva interrupción en
los años noventa.

En la actualidad se está tan lejos de cumplir la
prueba de Turing como cuando se formuló:
"Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos
capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de
computadora en
una conversación a ciegas".

Como anécdota, muchos de los investigadores sobre
IA sostienen que "la inteligencia es un programa capaz de ser
ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute,
computador o
cerebro".

Escuelas de
pensamiento

La IA se divide en dos escuelas de
pensamiento:

La inteligencia artificial convencional
La inteligencia computacional.

Inteligencia artificial convencional

Basada en análisis formal y estadístico del
comportamiento
humano ante diferentes problemas:

Razonamiento basado en casos: ayuda a tomar
decisiones mientras se resuelven ciertos problemas
concretos.
Sistemas expertos: infieren una solución a
través del conocimiento previo del contexto en que se
aplica y de ciertas reglas o relaciones.
Redes bayesianas: propone soluciones
mediante inferencia estadística.
Inteligencia artificial basada en comportamientos:
sistemas complejos que tienen autonomía y pueden
auto-regularse y controlarse para mejorar.

Inteligencia artificial computacional

La inteligencia computacional (también conocida
como inteligencia artificial subsimbólica) implica
desarrollo o
aprendizaje iterativo (p.ej. modificaciones iterativas de los
parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se
realiza basándose en datos
empíricos. Algunos métodos de
esta rama incluyen:

Máquina de vectores
soporte: sistemas que permiten reconocimiento de patrones
genéricos de gran potencia.
Redes neuronales: sistemas con grandes capacidades de
reconocimiento de patrones.
Modelos ocultos de Markov: aprendizaje basado en
dependencia temporal de eventos
probabilísticos.
Sistemas difusos: técnicas
para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido
ampliamente usada en la industria
moderna y en productos de
consumo
masivo, como las lavadoras.
Computación evolutiva: aplica conceptos
inspirados en la biología, tales
como población, mutación y
supervivencia del más apto para generar soluciones
sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a
su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos
genéticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos
hormiga)

Uno de los grandes seguidores de la IA; Marvin Minsky,
ha dado una clasificación para los lenguajes de
programación que se utilizan en esta disciplina:

¨Haga ahora¨: Donde el programador
surte de instrucciones a la maquina para realizar una tarea
determinada donde todo queda especificado excepto quizás
él numero de repeticiones.
¨Haga siempre que¨: Aquí se
permite escribir un programa que le sirva a la
computadora para resolver aquello problemas que el
programador no sabe resolver pero conoce que tipo de soluciones
se pueden intentar.
"De constreñimiento": se escriben
programas
que definen estructuras
y estados que se condicionan y limitan
recíprocamente.

Pero Minsky, admite que aún será necesario
desarrollar dos tipos de lenguajes más para obtener una IA
comparable a la inteligencia humana; y estos podrían
ser.

"Haga algo que tenga sentido¨: Donde se
permite al programa aprender del pasado y en una nueva
situación aplicar sus enseñanzas.
"Mejórense a sí mismo":
Allí se podrá permitir escribir programas que
tengan en adelante la capacidad de escribir programas mejores
que ellos mismos.

Otro punto desde luego tiene que ver con el tema que
aquí estamos tratando es por supuesto el concepto de lo
que es creatividad,
que a simple vista es algo que no podemos explicar porque es
resultado de un don especial pero que los estudios sobre IA han
comenzado hacer posible dar explicación satisfactoria: nos
dicen que en la medida que se logre escribir programas que
exhiban propiedad, en
esa misma medida se empezara a explicar la
creatividad.

Otra propiedad que se espera ver asociada a la IA es la
autoconciencia; que de acuerdo con los resultados de las
investigaciones psicológicas hablan por una parte de que
como es bien sabido, el pensamiento humano realiza gran cantidad
de funciones que no se pueden calificar de conscientes y que por
lo tanto la autoconciencia contribuye en cierto sentido a impedir
el proceso mental
eficiente; pero por otro lado es de gran importancia poder tener
conocimiento sobre nuestras propias capacidades y limitaciones
siendo esto de gran ayuda para el funcionamiento de la
inteligencia tanto de la maquina como del ser humano.

Pero seria imposible tratar de contemplar el tema de la
IA sin recurrir a la cuestión de la complejidad; donde el
comportamiento inteligente es el resultado de la interacción de muchos elementos y que con
seguridad es una
de las más valiosas contribuciones al tratar de simular en
la maquina los fenómenos intelectuales
humanos.

La IA se ha desarrollado como disciplina a partir de la
concepción de la inteligencia que se realizo al interior
de la psicología
y a partir de la cual se elaboraron diferentes
categorías.

La
inteligencia: Diferentes teorías y
definiciones.

En 1904 el ministerio de instrucción publica de
Francia
pidió al psicólogo francés Alfred Binet y a
un grupo de
colegas suyos que desarrollan un modo de determinar cuales
alumnos de la escuela primaria
corrían el riesgo de
fracasar para que estos alumnos reciban una atención compensatoria. De sus esfuerzos
nacieron las primeras pruebas de
inteligencia. Importadas a los EEUU varios años
después las pruebas se difundieron ampliamente así
como la idea de que existiera algo llamado " inteligencia" que
podía medirse de manera objetiva y reducirse a un numero o
puntaje llamado " coeficiente intelectual" desde entonces
sé a definido la inteligencia en términos de
"habilidad para resolver problemas".

Limitaciones
físicas y espacio-temporales

El concepto de IA es aún demasiado difuso.
Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista
científico podríamos englobar a esta ciencia como
la encargada de imitar a una persona, y no por
fuera en su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas las
funciones posibles, existentes en el humano o inventadas sobre el
desarrollo de la máquina inteligente.

Así, aplicando literalmente la definición
de Inteligencia Artificial, no cabe otra posibilidad que pensar
en máquinas inteligentes, es decir, sin
emociones que
obstaculicen encontrar la mejor solución a un problema
dado. Debemos pensar en dispositivos artificiales capaces de
concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin
que ningún tipo de emoción tenga opción de
sobrevivir.

En esta línea, hay que saber que ya existen
sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones
acertadas.

Sin embargo, el concepto de IA que la mayoría de
las personas podemos hacernos es muy distinto al descrito
anteriormente, pues lo que realmente nos gustaría, lo que
produciría curiosidad experimental, es un dispositivo con
emociones.

Y aquí, es donde finaliza el campo
científico y comienza todo un conjunto de teorías,
avisos, discusiones y toda forma expresiva de conflictos
intelectuales entre semejantes por vaticinar lo que podría
o no ocurrir si existiesen máquinas
emocionales.

Se podría decir que aquí finaliza la
ciencia porque, hoy por hoy, no existe red neuro-electrónica, o sistema informático,
capaz de desarrollar emociones, pues la naturaleza, el
origen de las emociones fue la supervivencia de la especie. Y
dotar a una máquina de instinto de supervivencia
sería tan irracional como imposible, pues el instinto de
supervivencia está impreso en cada célula del
cuerpo humano,
o cualquier ser vivo (pues una planta tiene dicho instinto capaz
de hacerla crecer buscando el Sol, por
ejemplo).

Sí podría ser posible utilizar el instinto
de las células
junto a una Inteligencia Artificial, perfectamente conectadas y
capaces de colaborar entre sí para lograr algo parecido a
un humanoide. Pero estos no son años de estos temas,
simplemente por el avance tecnológico que vivimos en el
presente espacio-tiempo.

Además habría que añadir el
concepto de heurística. Dicho concepto, se basa en la
búsqueda de un camino a seguir para llegar a una
solución, la heurística son las decisiones tomadas
en dicho camino y las razones de ello. Así si pretendemos
"implementar" la inteligencia nos basaremos en un conocimiento
previo, pues hasta el momento la I.A. se basa todo en
conocimiento humano, no conocimiento desarrollado, y llegaremos
al objetivo
deseado.

INTELIGENCIAS MÚLTIPLES

Un psicólogo de Harvard llamado Howard Garden,
señalo que nuestra cultura
había definido la inteligencia de manera muy estrecha y
propuso en su libro "
estructura de
la mente", la existencia de por lo menos siete inteligencias
básicas:

Inteligencia
lingüística: capacidad de
usar las palabras de modo efectivo (ya sea hablando,
escribiendo, etc). Incluye la habilidad de manipular la
sintaxis o escritura
del lenguaje, la
fonética o los sonidos del lenguaje, la semántica o significado de lenguaje o
división, pragmática o los husos
prácticos.
Inteligencia lógico
matemática: capacidad de usar
los números de manera efectiva y de razonar
adecuadamente (pensamiento vertical).
Inteligencia espacial: la habilidad para
percibir la manera exacta del mundo visual-espacial y de
ejecutar transformaciones sobre esas percepciones (decorador,
artistas, etc).
Inteligencia corporal – kinética:
la capacidad para usar el cuerpo para expresar ideas y
sentimientos y facilidad en el uso de las propias manos para
producir o transformar cosas.
Inteligencia musical: capacidad de percibir,
discriminar, trasformar y expresar las formas
musicales.
Inteligencia interpersonal: la capacidad de
percibir y establecer distinciones entre los estados de
ánimo, las intenciones, motivaciones, sentimientos, de
otras personas.
Inteligencia intrapersonal: el
conocimiento de sí mismo y la habilidad para adaptar
las propias maneras de actuar a partir de ese
conocimiento.

Más allá de la descripción de las inteligencias y de sus
fundamentos teóricos hay ciertos aspectos que convienen
destacar:

Cada persona posee varios tipos de
inteligencias.
La mayoría de las personas pueden
desarrollar cada inteligencia hasta un nivel adecuado de
competencia.
Las inteligencias por lo general trabajan juntas de
manera compleja, ósea, siempre interactúan
entre sí para realizar la mayoría de las tareas
se precisan todas las inteligencias aunque en niveles
diferentes hay muchas maneras de ser inteligentes en cada
categoría.

Inteligencia emocional: existe una
dimensión de la inteligencia personal que esta
ampliamente mencionada aunque poco explorada en las elaboraciones
de Gadner: el papel de las emociones.

Daniel Goleman; toma este desafío y
comienza a trabajar sobre el desarrollo de Gadner llevando a un
plano más pragmático y centrado en las emociones
como foco de la inteligencia.

Aplicación
en la Ingeniería Civil

La Inteligencia Artificial tiene muchos usos que van
relacionados con el tipo de estructura que se este realizando,
por ejemplo:

Sistemas de diseño de estructuras como túneles
de viento y edificios.

En ingeniería, un túnel de viento o
túnel aerodinámico es una herramienta de
investigación desarrollada para ayudar en el estudio de
los efectos del movimiento del
aire alrededor de
objetos sólidos. Con este aparato que simulan las
condiciones experimentadas por el objeto en la situación
real.

Sistemas de diagnóstico contra fenómenos
atmosféricos (tormentas, ciclones,
tornados…).

Gracias a las nuevas maquinarias de diagnostico
atmosférico los ingenieros poseen la capacidad de
determinar en que periodo del año es mejor realizar
levantamientos de grandes estructuras, así determinar que
medidas de seguridad deben tener las edificaciones dependiendo
del clima en que se
encuentren.

Evaluación y ajuste de consistencia en mega
estructuras

Con ayuda de modelos
computarizados es posible saber si el nivel de consistencia y
fortaleza de las edificaciones antes de construidas lo que ayuda
a la minimización de costos y tiempo
en las construcciones.

Evaluación de elasticidad
frente a terremotos y
sismos

Una de las aplicaciones mas importante de la IA hoy en
día, puesto que la ciudades van en aumento si para su
desarrollo se han visto forzadas a elevar grandes edificios, pero
dichos edificios deben ser lo sufientemente seguro como para
que las personas puedan vivir dentro, aquí se usan modelos
sísmicos que le permiten saber a los ingenieros que zonas
están mas expuestas a colapsar en caso de un terremoto,
permitiéndole aumentar la elasticidad y reforzar la
edificación.

Conclusión

Para finalizar hablaremos un poco sobre las criticas que
ha tenido la Inteligencia Artificial. Las principales
críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con
su incapacidad de imitar por completo a un ser humano.
Normalmente la lógica
usada por la inteligencia artificial llega a aserciones que no
son comunes del humano; es por ello que esta lógica
artificial es llamada "Lógica Difusa". Se entiende por
este término los resultados que da una computadora que no
son comunes a nuestro pensamiento. Se da principalmente porque
manejan resultados como totalmente verdaderos o totalmente
falsos. Aunque esta lógica usada por la inteligencia
artificial comúnmente puede convencer que la
máquina sí piensa, si realizáramos test como el de
Turing sabríamos que carece de pensamiento.

Otros experimentos como
la Habitación china de
Searle han mostrado como una máquina puede simular
pensamiento sin tener que tenerlo y puede pasar muchos test, sin
siquiera entender lo que hace.

El empleo de la
IA esta orientado a aquellas profesiones que, ya sea por lo
incomodo, peligroso o complicado de su trabajo
necesitan apoyo de un experto en la materia. Las
ventajas que trae el disponer de un asistente artificial no son
mas que las de solucionar los errores y defectos propios del ser
humano; es decir, el desarrollo de sistemas expertos que hoy en
día se están utilizando con éxito
en los campos de la medicina,
geología y
aeronáutica aunque todavía están poco
avanzados en relación con el ideal del producto IA
completo.

Como hemos observado con anterioridad, la IA gracias a
su gran versatilidad le permite a los Ingenieros Civiles resolver
un sin numero de problemas prácticos sin tener que exponer
vidas humanas, además que le provee de datos mas exactos y
eficientes.