Resumen— En este documento daremos una
explicación del surgimiento de la Inteligencia Artificia,
algunas definiciones propuestas por varios autores que durante la
historia se ha polemizado sobre el verdadero concepto y objetivos
de esta rama de la ciencia que combinan ciencias como la
computación, fisiología y filosofía. En el
intento de crear programas para máquinas que imiten el
comportamiento humano.
Intentos de definición de
inteligencia artificial
Haugeland, 1985 "El nuevo y excitante esfuerzo de hacer
que los computadores piensen , maquinas con mente, en el
más amplio sentido literal"..[1]
Imagen1 : Wired modelo del cerebro
3d.[3]
Charniak y McDermott, 1985 "El estudio de las facultades
mentales mediante el uso de modelos computacionales".
[1]
Bellman, 1978 "La automatización de actividades
que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades
como la toma de decisión, resolución de problemas,
aprendizaje". [1] [2]
Bellman, 1978 "El estudio de los cálculos que
hace posible percibir, razonar y actuar".. [1]
Kurzweill, 1990 "El arte de desarrollar máquinas
con capacidad para realizar funciones que cuando son realizadas
por personas requieren de inteligencia". [1]
Imagen 2: robot cargando gasolina a
motocicleta[4]
Pool y col., 1988 "La Inteligencia Computacional es el
estudio del diseño de agentes inteligentes".
[1]
Rich y Knight, 1991 "El estudio de cómo lograr
que los computadores realicen tareas que, por el momento, las
personas hacen mejor . [2]
Nilsson, 1998 "La inteligencia artificial está
relacionada con conductas inteligentes en
artefactos".[1]
Imagen 3.Reloj inteligente [5]
Proponiendo que si una maquine se comporta en todos los
aspectos como inteligente, entonces debe ser
inteligente.
El test de Turing (o prueba de Turing) es
una prueba propuesta por Alan Turing para demostrar la
existencia de inteligencia en una máquina. Fue
expuesto en 1950 en un artículo (Computing
machinery and intelligence) para la revista Mind, y sigue
siendo uno de los mejores métodos para los defensores de
la Inteligencia Artificial [6][7]
Imagen 1: representación
gráfica test de Turing [10]
Básicamente la prueba consiste en un
desafío en el cual la máquina debe hacerse pasar
por humana en una conversación con un hombre a
través de una comunicación de texto en modo chat.
Al sujeto no se le avisa si está hablando con una
máquina o una persona de modo que si el sujeto es incapaz
de determinar si la otra parte de la comunicación es
humana o máquina, entonces se considera que la
máquina ha alcanzado un determinado nivel de madurez: es
inteligente.[7][6]
Existe una versión modificada, propuesta por John
Searle y popularizada por Roger Penrose: la sala china. En
esencia es igual, pero la ejecución del algoritmo la
realizan personas encerradas en una habitación y se
requiere que las personas de la habitación no conozcan el
idioma en que se realiza la
conversación.[7][12][13]
Este razonamiento, que no tiene fisuras evidentes, ataca
frontalmente la idea de que nuestra mente es similar a un
programa de ordenador. Los defensores de la inteligencia
artificial fuerte sostienen que nuestra mente funciona igual que
un programa de ordenador, y que nuestro cerebro no es más
que un "ordenador biológico". La mente, en este paradigma,
sería para el cerebro lo que un programa es para el
ordenador. En este esquema, un ordenador convenientemente
programado para simular la inteligencia humana (como el que se
encontraría dentro de la habitación china), no
sólo es una simulación de inteligencia sino que es
inteligencia. [8][14][15]
Imagen 2:Concepto de pensar. Su cerebro
es su procesador.[11].
Pese a la brillantez de Penrose, esta
modificación no aporta nada al problema, puesto que si los
operadores consiguen comprender la conversación, lo
harían gracias a su propia inteligencia. Por otra parte,
pese a lo aparentemente absurdo de la proposición, la sala
podría pasar la prueba de Turing sin que los operadores
hubieran comprendido nada de la conversación. Esta
experiencia intenta cuestionar la veracidad de la prueba de
Turing [8][16]
La primera y única vez que un juez
confundió a una máquina con un humano fue en el
año 2010, cuando el robot Suzette, de Bruce Wilcox,
superó la prueba.[12][17]
La inteligencia artificial esta dividida en
distintas ramas, aqui solo nombrare algunas ya que la IA abarca
muchos más temas. Algunas de ellas son:
A. Inteligencia Artificial
Computacional.
La inteligencia computacional implica desarrollo o
aprendizaje iterativo. El aprendizaje se realiza basándose
en datos empíricos.[19]
B. Inteligencia artificial
convencional.
La inteligencia artificial convencional tiene que ver
con métodos que actualmente se conocen como
máquinas de aprendizaje, se caracteriza por el formalismo
y el análisis estadístico.[20]
C. 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).[21]
D. 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.[22]
E. Sistemas
Expertos:
Aplican capacidad de razonamiento para lograr una
conclusión. Un sistema experto puede procesar una gran
cantidad de información conocida y proveer conclusiones
basadas en ésta.[23]
F. Inteligencia Artificial
Basada en Comportamientos:
Método modular para construir sistemas de IA
manualmente. Es usada para la predicción basado en eventos
pasados.[24]
G. Redes
Neuronales:
Son sistemas para el procesamiento de la
información, inspirados en las redes de neuronas
biológicas del cerebro. Es decir, que se han intentado
plasmar los aspectos esenciales de una neurona real a la hora de
diseñar una neurona "artificial". Ellas están
compuestas de capa de entrada, capa oculta y capa de
salida.[18]
Hay muchos conceptos sobre definiciones de la
Inteligencia Artificial, estas se deberán a su campo de
aplicación, de la complejidad de sus logaritmos que le
faciliten sus proceso Sin embargo, al intentar reproducir algunas
tareas que para los humanos son muy sencillas, como caminar,
correr o coger un objeto con tal precisión para no
romperlo, no se ha obtenido resultados satisfactorios,
especialmente en el campo de la robótica autónoma.
Se espera que el continuo aumento de la potencia de los
ordenadores y las investigaciones en inteligencia artificial,
visión artificial, la robótica autónoma y
otras ciencias puedan mejorar sus resultados que nos
permitirían un mejor estilo de vida , pero también
nos podría acercar a los peligros que nos proyecta la
ciencia ficción.
AGRADECIMIENTOS.
A mi madre Sonia Elizabeth Huilca Salcedo por su apoyo
incondicional a mi hermana Daniela Guamán por el aliento
que me supo dar en las largas noches de la elaboración de
este papper, un agradecimiento cordial a los docentes de la
Universidad Politécnica Salesiana por su apoyo y el
conocimiento compartido.
[1] | G. C. Alonso, «INROR | |||||||||
[2] | F. Nieto, «Monografias,» | |||||||||
[3] | realcg, «123ref,» 8 | |||||||||
[4] | A. rights, «123REF,» 5 | |||||||||
[5] | N. Media, «Mas de 1.2millones | |||||||||
[6] | O. Vilarroya, Palabra de Robot: | |||||||||
[7] | «Hiperenciclopedica,» 4 | |||||||||
[8] | A. P. Savgin, «Flit,» 27 | |||||||||
[9] | [. l. j. d. 2. d. e. :. Jack Copeland | |||||||||
[10] | J. Copeland, | |||||||||
[11] | ktsdesign, «123RF,» All | |||||||||
[12] | R. Stallman, «Prueba de | |||||||||
[13] | EditorNeoteo_constanza, | |||||||||
[14] | F. Dominguez, | |||||||||
[15] | O. Woods, «Scribd,» 4 | |||||||||
[16] | Quintanar, «Hijos de | |||||||||
[17] | H. Lozano, «Fundamentos de | |||||||||
[18] | M. Bonafio, Redes neuronales y | |||||||||
[19] | G.Mjuzik,«slideshare.ne,» | |||||||||
[20] | M. Villacorta, | |||||||||
[21] | A. M. Salazar, «Prezi,» 5 | |||||||||
[22] | L. M. A. Rendon, | |||||||||
[23] | R. Muñoz, | |||||||||
[24] | P. H. WINSTON, Inteligencia | |||||||||
Autor:
Jaime Gustavo Huilca
–Nació en Cuenca, Ecuador. Estudiante de
5to ciclo de Ingeniería Electrónica en la
Universidad Politécnica Salesiana sede Cuenca, miembro de
la Cruz Roja Ecuatoriana desde el 25 de enero del 2009,. Tercer
lugar en el concurso Burningbots 2.0 organizado por la rama IEEE
de la UPS Cuenca.