Monografias.com > Tecnología
Descargar Imprimir Comentar Ver trabajos relacionados

Inteligencia artificial redes neuronales




Enviado por Juan Abad



  1. Resumen
  2. Introducción
  3. Redes
    neuronales
  4. Inteligencia artificial en
    medicina.
  5. Conclusiones
  6. Referencias

Resumen

En el presente documento se procederá a describir
sobre que es la inteligencia artificial, sus principales
aplicaciones, las ventajas y desventajas que obtenemos de el uso
de la Inteligencia artificial y todos los beneficios obtenidos
hasta ahora por la IA, las limitaciones que podemos tener cuando
la aplicamos y métodos de facilidad de resolución
de problemas y avances tecnológicos mediante
IA.

Índices –inteligencia artificial,
redes neuronales, modelos prácticos, inteligencia de
casos.

Introducción

La inteligencia artificial son las técnicas de
diseño de sistemas informáticos que presentan las
características de la inteligencia humana, es el estudio
de las ideas que permiten al ordenador realizar acciones que
hacen al ser humano inteligente (Winston). La IA es la ciencia de
hacer máquinas que hacen cosas, que realizadas por el
hombre requieren el uso de inteligencia (Minsky).IA es la parte
de la ciencia de la computación que investiga procesos
simbólicos, razonamientos no algorítmicos, y
representación simbólica del conocimiento
(Buchanan).

Entonces podemos decir que la IA es la inserción
de algoritmos básicos y complejos en herramientas
computacionales y maquinas industriales, que actúan en
beneficio de la humanidad permitiéndole ahorrar tiempo y
mejorar la calidad de las actividades trazadas por el
mismo.

Inteligencia Artificial

El concepto de inteligencia artificial actual
está ligado directamente a las definiciones de los
primeros autores de esta rama como por ejemplo Rich & Knight
[1994], Stuart [1996], quienes definen en forma general la IA
como "La capacidad que tienen las máquinas para
realizar tareas que en el momento son realizadas por seres
humanos
"; en cambio otros de los principales autores como
Nebendah [1988], Delgado [1998], arrojan definiciones más
completas y las definen cómo "El campo de estudio que
se enfoca en la explicación y emulación de la
conducta inteligente en función de procesos
computacionales basadas en la experiencia y el conocimiento
continuo del ambiente."
[1].

Existen una gran cantidad de autores involucrados en el
campo de la IA, Para estas definiciones de los autores Delgado y
Nebendan son muy completas, pero sin el apoyo del juicio formado,
emocionalidad del ser humano pueden perder peso dichas
soluciones, por eso, hay que lograr un ambiente sinérgico
entre ambas partes para mayor efectividad de soluciones
[1].

Con un breve descripción sobre la IA actualmente
podríamos definirla como una parte de la ciencia de la
informática que busca crear y desarrollar agentes
relacionales, funcionales y operacionales no vivos, que actuaran
en beneficio del ser humano.

Aplicaciones de la Inteligencia
artificial

Primero para definir los campos de aplicaciones de la IA
primero debemos tener en cuenta que esta se divide en dos grandes
ramas, las cuales poseen diferentes técnicas y
aplicaciones pero buscando alcanzar el mismo objetivo, estas
ramas son:

  • Inteligencia Artificial Convencional

  • Inteligencia Artificial Computacional

La inteligencia artificial convencional, su principal
objetivo es el estudio del razonamiento humano, formal y
estadístico, es decir la capacidad de resolver los
problemas planteados, en diferentes ambientes y estados
planteados. Las secciones que conforman esta rama son [3],
[5]:

  • Razonamiento basados en casos

  • Sistemas expertos

  • Redes Bayesianas

A diferencia de la IA computacional ya que está
caracterizada por el desarrollo o aprendizaje de datos
empíricos y sus métodos d aplicación
son:

  • Maquinas de vectores soporte

  • Redes neuronales

  • Modelos ocultos de Markov

  • Sistemas difusos

  • Computación evolutiva

[2]-[3]-[7]

Como la IA está ligada dentro de la
informática, uno de sus aplicaciones de encuentra en redes
Neuronales.

Redes
neuronales

Una red neuronal obtiene experiencia analizando
automática y sistemáticamente los datos para
determinar reglas de comportamiento; con base en ellas, puede
realizar predicciones sobre nuevos casos, estas técnicas
se aplican a problemas de clasificación y series de tiempo
e identifican conexiones con cosas que otras técnicas no
pueden, porque utilizan relaciones lineales y no lineales
[8].

Neuronas y conexiones sinápticas. Cada neurona
puede tener infinitas entradas llamadas dendritas que condicionan
el estado de su única salida existente, el axón;
éste se puede conectar a una dendrita de otra neurona
mediante la sinapsis correspondiente [8].

En este modelo se considera una neurona que 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 la sinapsis, la cual
define el estado de la neurona [6], [8].

Un psicólogo D Hebb [1949], introdujo dos ideas
fundamentales que han influido de manera decisiva en el campo de
las redes neuronales. La hipótesis de Hebb, basadas en
investigaciones psicofisiológicas, presentan de manera
intuitiva el modo en que las neuronas memorizan
información y se plasman sintéticamente en la
famosa regla de aprendizaje de Hebb, esta regla indica que las
conexiones entre dos neuronas se refuerza si ambas son activadas.
Muchos de los algoritmos actuales proceden de los conceptos de
este psicólogo [9], [8], [7].

Algunos anos después el científico Widrow
publica una nueva teoría sobre la adaptación
neuronal

  • El Adaline

  • El Madaline

Estos nuevas adaptaciones fueron las bases para la
representación de un modelo real de las redes neuronales,
con estos modelos se pudo representar el principio neuronal y su
principal adecuación fue en las líneas
telefónicas mediante filtros adaptivos.

Hopfield [1980], elabora un modelo de red consistente en
unidades de proceso interconectadas que alcanzan mínimos
energéticos, aplicando los principios de estabilidad
desarrollados por Grossberg. El modelo resultó muy
ilustrativo sobre los mecanismos de almacenamiento y
recuperación de la memoria. Su entusiasmo y claridad de
presentación dieron un nuevo impulso al campo y
provocó el incremento de las investigaciones.

Otros desarrollos destacables de esta década son
la máquina de Boltzmann y los modelos Bam (Bi-directinal
Associative Memory) [8], [10], [11].

Las neuronas se modelan mediante unidades de proceso,
caracterizadas por una función de actividades que
convierte la entrada total recibida de otras unidades en un valor
de salida, el cual hace la función de tasa de disparo de
la neurona. Las conexiones sinápticas se simulan mediante
conexiones ponderadas, la fuerza o peso de la conexión
cumple el papel de la efectividad de la sinapsis. Las conexiones
determinan si es posible que una unidad influya sobre otra.Una
unidad de proceso recibe varias entradas procedentes de las
salidas de otras unidades de proceso de entrada total de una
unidad de proceso y se suele calcular como la suma de todas las
entradas ponderadas, es decir, multiplicadas por el peso de la
conexión. El efecto inhibitorio o excitatorio de la
sinapsis se logra usando pesos negativos o positivos
respectivamente [1], [7], [10].

Inteligencia
artificial en
medicina.

Actualmente, es considerado como test de
Turing, cualquier prueba en la que un observador imparcial
mantiene una conversación con un ente, y basándose
en las respuestas recibidas, es incapaz de discernir si
éste es un hombre o una máquina. Tomándose
en consideración que la conversación habría
de realizarse, a través de un terminal de computadora o
cualquier otro medio que no nos permita ver físicamente al
interlocutor. Aunque Turing, basándose en la rápida
evolución de la informática que ya empezaba a
vislumbrarse, estaba convencido que antes del siglo XXI
existiría una máquina capaz de superar su test, los
resultados actuales parecen contradecir la posibilidad de
construir una máquina inteligente en el futuro inmediato.
Por otra parte, han sido desarrollados algunos programas que han
pasado con éxito el test de Turing, aunque después
de su análisis no han podido ser calificados como
poseedores de auténtica inteligencia [12], [14].Como
ejemplo de estos programas se encuentran, el programa Eliza, que
simula el comportamiento de un psiquiatra que hace preguntas a un
paciente, y el programa Parry, que simula el comportamiento de un
paciente paranoico. Ambos tienen una gran capacidad de
convencimiento, sin embargo no tienen idea de lo que dicen. Estos
programas se limitan a reconocer palabras claves dentro de la
frase tecleada por la persona, y tomando en cuenta algunas reglas
sintácticas definidas con anterioridad, generan una
respuesta adecuada. Por lo que carecen de inteligencia, pues en
realidad ignoran lo que hacen [10], [14], este proceder es una de
las objeciones que se le plantean a la inteligencia artificial
(IA): el hecho de la ausencia de conciencia de lo que se hace.Por
otra parte, los programas comentados sólo son capaces de
imitar ciertos tipos específicos del comportamiento humano
y no se desenvuelven adecuadamente en un amplio espectro de
actividades. Esta situación también se evidencia en
otros campos como en el ajedrez, donde existen computadoras
capaces de jugar muy bien pero no pueden hacer lo mismo en otras
esferas. Varias han sido las definiciones de IA propuestas hasta
el momento en las que se destacan: la de Elaine Rich [14], quien
la define como "Aquellos procedimientos cuyo objetivo es
lograr que las computadoras resuelvan problemas que hasta el
momento los hombres hacen mejor
"; Marvin Minsky, [7]
investigador del Instituto Tecnológico de Massachusetts,
quien la define como "la ciencia de construir máquinas
cuyas acciones requerirían inteligencia si fueran
realizadas por seres humanos
", entre otras
definiciones.Tomando en cuenta la generalidad de las definiciones
de IA dada por los autores, podemos resumir que incluyen tres
aspectos básicos que son: "simular el intelecto
humano, superar las capacidades humanas y ser inteligente
"
[14].

Entre las aplicaciones de la IA podemos
mencionar:Comprensión del lenguaje escrito o hablado que
simplifica enormemente la interacción
máquina-usuario [15], [18],[20]

Sistemas expertos. Estos programas
almacenan mucha información sobre un tema en particular
entre los cuales podemos mencionar: la predicción
meteorológica, la búsqueda de terrenos susceptibles
de contener agua o petróleo, la esfera legal, y en el
diagnóstico médico. En este ultimo campo, partiendo
del cuadro clínico de un paciente y aplicando ciertas
reglas, buscan en su enorme base de datos cuál puede ser
el diagnóstico más probable.Sistemas de
razonamiento basado en casos (RBC), considerados por muchos un
tipo especial de sistema experto [16], [20]. La
mayoría de los programas de IA solucionan problemas a
partir de principios primarios. Estos pueden explicar su
razonamiento, transmitiendo la red de deducciones que se forman
desde el momento en que comienza la entrada de información
hasta la conclusión. Sin embargo, con expertos humanos, se
ha observado a menudo un tipo de explicación distinta. Un
experto cuando encuentra un problema nuevo trata de recordar
aquellos casos similares que han sido vistos en el pasado,
recordando sus resultados y quizás el razonamiento que
llevó a dicho resultado. Los nuevos problemas serán
resueltos por analogía con los antiguos, y las
explicaciones se darán en términos de experiencias
anteriores [17]En general, la segunda vez que se intenta resolver
un problema es más fácil que la primera, pues su
forma de solución es recordada y repetida. Se es
más inteligente la segunda vez porque se recuerdan los
errores pasados y se intentan evitarlos. Los expertos
médicos y en leyes parecen seguir este
proceder.

Conclusiones

  • Como se ha podido analizar, la inteligencia
    artificial, facilita y mejora el trabajo y perspectiva de una
    persona

  • La IA está presente en cada una de las ramas
    de la ciencia ya que es una herramienta muy
    amplia.

  • Aun podemos decir que los conocimientos en la IA
    podemos decir que está muy avanzado en relación
    a los años anteriores, pero aun no tenemos los
    conocimientos necesarios para reproducir sentimientos y
    comportamiento humano a una maquina.

  • Una solución positiva del problema de la IA
    en el campo médico, implica la no
    absolutización de la intervención de la
    máquina en perjuicio del humano o solo la
    intervención del humano en perjuicio de la
    máquina en bien común de no alterar el orden
    humano maquine y viceversa.

  • En el artículo primeramente, se ha mostrado
    cómo esos juegos con los que cada día nos
    divertimos llevan en su motor algoritmos de IA.
    Después se ha revisado el modo en que la IA permite
    modelar el conocimiento de un experto con herramientas
    integradas.

  • Se demostró que el software puede ser
    mejorado de una manera autónoma y que el enfoque de
    agentes es bueno para resolver ese problema. Seguidamente se
    han visto otras cuestiones: "Planificación,
    procesamiento de lenguaje natural, redes neuronales y
    robótica son áreas que permiten entendernos
    mejor como humanos y que al mismo tiempo mejoran la
    productividad de las sociedades".

  • De hecho, podemos decir que la inteligencia
    artificial aporta soluciones para casi todas las cuestiones
    que nos caracterizan como humanos e inteligentes, sin
    embargo, aún dista bastante para que realice dichas
    tareas de la misma manera y con la misma eficacia que lo
    hacen las personas. Sin embargo, las soluciones aportadas
    para resolverlos tienen aplicaciones interesantes en
    múltiples áreas de nuestra vida cotidiana que
    nos hacen la vida más fácil.

Referencias

  • [1] A. Humberto Vargas R "Aplicaciones de
    la inteligencia artificial"

  • [2] E. Rich, K. Knight, "Inteligencia
    Artificial", McGraw Hill (1994). Capítulo
    1

  • [3] Fernández "Artificial, pero no
    inteligencia" (suministrado)

  • [4] J. Pitrat " El nacimiento de la
    Inteligencia Artificial" (suministrado

  • [5] S. Russel, "Inteligencia Artificial: Un
    enfoque moderno", Prentice Hall(1996)

  • [6] Varios. "Inteligencia artificial.
    Conceptos, técnicas y aplicaciones" Marcombo
    (1987).

  • [7] E. Charniak, D. McDermott "Introduction
    to Artificial Intelligence" Addison-Wesley
    (1985).

  • [8] Revista de divulgacio cinetifica y
    tecnologica d ela universida veracruzana''volumen XVII
    numero3''

  • [9] R. Penrose, "La Inteligencia y los
    Ordenadores"

  • [10] R. Reddy, "The Challenge of Artificial
    Intelligence".

  • [11] T. Munakata (Guest Editor), "New
    Horizons in Commercial and Industrial AI".

  • [12] A. Humberto Vargas R "Aplicaciones de
    la inteligencia artificial"

  • [13] Javier Bejar "Inteligencia
    Artificial"

  • [14] Gevarter, M. (1987).
    Máquinas inteligentes. Madrid: Díaz de Santos,
    S.A.Negrete, J. (1992). De la filosofía a la
    inteligencia artificial. México: Grupo

  • [15] Sánchez Monsolo AA.
    Implicaciones éticas y socioeconómicas de las
    historias clínicas electrónicas. Disponible en:
    http://WWW.info200.islagrande.cu/esp/frame.htlm

  • [16]  Sánchez Mansolo, AA,
    Iglesias Dios JL, Perdomo González G, Hernández
    Cáceres JL, Mendoza D. Historias clínicas
    electrónicas en Cuba, quimera o posibilidad real.
    Disponible en:
    http://www.cecam.sld.cu/pages/rcim/revista_1/articulos_pdf/r0100a05.pdf

  • [17] Medina Pagola M, Febles
    Rodríguez JP. Utilización del aprendizaje
    basado en problemas bajo la óptica de la inteligencia
    artificial. Disponible en:
    http://www.cecam.sld.cu/pages/rcim/revista-_2/articulos_html/febles.htm

  • [18] Fernández
    Sánchez KL, García Lorenzo MM, Gálvez
    Lio D, Sánchez Basalto LH, Fernández
    Díaz LM. Agentes inteligentes para el
    diagnóstico de patologías ginecológicas.
    Disponible en:
    http://www.informatica2007.sld.cu/Members/dgalvez/agentes-inteligentes-para-el
    -diagnostico-de-patologias-ginecológicas/2006-11-20.9594911684/download

  • [19] Pompa Sourd F, Martín
    Cardoso P, Vidal Ledo M, Vialart Vidal N. Sistema
    informático para la atención primaria de salud,
    APUS.
    http://WWW.info200.islagrande.cu/esp/frame.htlm

  • [20] Lucas P. Expert Systems: A knowledge-based
    approach to intelligent systems. Disponible en:
    http://www.cs.ru.nl/~peterl/siks06-4.pdf.

 

 

Autor:

Juan Alejandro Abad Buri

Universidad Politécnica
Salesiana

Nota al lector: es posible que esta página no contenga todos los componentes del trabajo original (pies de página, avanzadas formulas matemáticas, esquemas o tablas complejas, etc.). Recuerde que para ver el trabajo en su versión original completa, puede descargarlo desde el menú superior.

Todos los documentos disponibles en este sitio expresan los puntos de vista de sus respectivos autores y no de Monografias.com. El objetivo de Monografias.com es poner el conocimiento a disposición de toda su comunidad. Queda bajo la responsabilidad de cada lector el eventual uso que se le de a esta información. Asimismo, es obligatoria la cita del autor del contenido y de Monografias.com como fuentes de información.

Categorias
Newsletter