Inteligencia Artificial (2/4): Descripción y Clasificación

Mar, sep 23, 2008

Artículos

En tiempos modernos todavía es insuficiente alcanzar niveles de conocimientos grandes para cubrir todo este majestuoso campo como lo es la Inteligencia Artificial, nuestros estudios e investigaciones están orientados en el aspecto de hacer conocer a cada lector la descripción general y su clasificación de todo lo que viene siendo esta rama.  Luego de saber cómo se origino esto de la inteligencia artificial nos abocaremos en comprender mas a cómo es que está conformada, así como todo sus detalles. Esperamos siempre que estos estudios les sirvan de guía, mas no como reglas que esta rama es demasiado amplia para exponerla en su plenitud.

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Descripción

El término “inteligencia artificial” se ha popularizado para designar a una disciplina incluida entre las ciencias de la computación. Tiene que ver con el esfuerzo que decenas de científicos de distintos países, especialmente de los Estados Unidos y de Europa Occidental, han venido realizando durante los últimos treinta años para dotar a las computadoras de inteligencia.

Inteligencia Artificial o solo un sueño de la humanidadLa frase “dotar a las computadoras de inteligencia” suele producir una reacción de asombro en muchas personas, aunque a veces por motivos diferentes: “Pero… ¿es que las computadoras no son inteligentes?”, comentarán algunos que han visto o leído demasiadas historias de ciencia ficción. Claro que no, habrá que contestarlos, refiriéndonos al hecho de que la computadora ordinariamente programada no es más que un instrumento muy rápido y generalmente confiable de hacer operaciones aritméticas o de manipular fichas de nombres en orden alfabético. Para que una computadora comience a merecer el nombre de inteligente, deberá ser capaz de realizar acciones que, si realizadas por un ser humano, diríamos que requieren inteligencia, como jugar ajedrez o mantener un diálogo con otro ser considerado también inteligente, o resolver algún rompecabezas.

Pero para otras personas la fuente del estupor al ver asociadas las palabras “inteligencia” y “artificial” consistirá en el hecho de que para ellas la inteligencia y las máquinas son conceptos esencialmente incompatibles:

“Las computadoras pueden hacer operaciones aritméticas porque para eso sólo se necesita ser capaz de manipular números en forma mecánica; pero la inteligencia, a diferencia de la capacidad de manipular números, requiere creatividad, inventiva, iniciativa intelectual, y eso desde luego solo lo pueden tener los seres humanos, de ninguna manera las máquinas. Las computadoras pueden hacer lo que sus programadores les dicen, pero nada más; además, hagan lo que hagan, nunca sabrán lo que están haciendo, nunca serán conscientes de lo que hacen. Y para ser inteligente se requiere ser capaz de elegir conscientemente el propio camino en la solución de problemas”.

La contestación que podemos darle a esta segunda clase de personas es más compleja. Por lo tanto podemos decir a grandes rasgos que la Inteligencia Artificial es una ciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imiten el comportamiento y la comprensión humana, que sea capaz de aprender, reconocer y pensar, aunque esto último está por ver, ya que, realmente, ¿qué significa pensar? y ¿en qué consiste el pensamiento? (Turing 1912-1954).

Clasificación

  1. La Inteligencia Artificial como ciencia de lo natural o análisis: El procedimiento teórico busca una explicación de esa correlación en términos de un conjunto de leyes generales de un nivel superior que permiten predecir lo que ocurriría en otros casos no observados. Realmente lo que hace es buscar un modelo del conocimiento humano, generalmente organizado en varios niveles (estático, dinámico y estratégico) para poder usarlo en predicción. Esta técnica se basa en experimentos para conseguir una teoría del conocimiento computable con capacidad predictiva (como una ley física).
  2. Inteligencia Artificial como ciencia de lo artificial: Aspira a convertirse en una ingeniería en sentido estricto. Ahora se parte de un conjunto de especificaciones funcionales y se busca la síntesis de un sistema (programa más máquina) que las satisfaga. A su vez en ambas ramas cooperan dos paradigmas, que constituyen dos formas de analizar un proceso y dos metodologías de síntesis de una solución: Computación simbólica – Computación conexionista En inteligencia artificial trabajamos con información y conocimiento, y ambos son pura forma, totalmente independiente del sistema físico que las soporta. Las tareas que aborda la inteligencia artificial de síntesis son tareas de alto nivel, y pueden clasificarse en tres grandes grupos ordenados en grado de dificultad creciente:
    1. DOMINIOS FORMALES. Las tareas toman la forma genérica de solucionadores de problemas mediante búsquedas en un espacio de estados de conocimiento y pueden ser juegos o problemas lógico-matemáticos.
    2. DOMINIOS TÉCNICOS. Tienen que ver con el diagnóstico médico, la detección de fallos, la planificación de trayectorias de robots, etc. Lo característica de estas tareas es el carácter limitado del conocimiento que manejan (dominios estrechos) y la posibilidad de formalizar ese conocimiento con las técnicas disponibles.
    3. FUNCIONES BÁSICAS Y GENUINAS DEL COMPORTAMIENTO HUMANO. Realmente es lo que hacemos a todas horas sin darnos cuenta: ver, oír, caminar, pensar , hablar, etc. Por su importancia se le va a dedicar el siguiente apartado.
  3. Idea Inductiva del comportamiento artificial: Hablar de la inteligencia artificial en ese sentido supone querer comprender y duplicar las funciones del comportamiento humano. Algunas de sus características son:
    • Su simplicidad en el ser humano.
    • Lo complejo que son a la hora de sintetizarlos.
    • El uso masivo de conocimientos y el hecho que las técnicas son insuficientes para modelar estas tareas (hace falta un lenguaje de representación con la capacidad y robustez del lenguaje natural).
    • El estilo peculiar de computación que usa el ser vivo.
    • El reconocimiento de que todo conocer depende de la estructura que conoce.
    • La hipótesis fuerte de la inteligencia artificial es que también es posible hacer computacional este conocimiento propio de lo vivo.

Para la realización de las tareas el agente posee un modelo del medio y un conjunto de propósitos en ese medio y para alcanzar sus metas usa lo que Newell llama principio de racionalidad. El problema es que este principio no es operacional (nos dice qué hacer pero no cómo hacerlo. Por tanto la clave de la inteligencia artificial es conseguir programa traductores intermedios que conecten las primitivas de bajo nivel con las de un lenguaje de representación cada vez más próximo al lenguaje natural.

Existen tres paradigmas que los investigadores han utilizado tradicionalmente para la resolución de problemas de IA:

  1. Programación Heurística.- Está basado en el modelo de comportamiento humano y su estilo para resolver problemas complejos. Existen diversos tipos de programas que incluyen algoritmos heurísticos. Varios de ellos son capaces de aprender de su experiencia.
  2. Redes Neuronales Artificiales.- Es una representación abstraída del modelo neuronal del cerebro humano. Las redes están formadas por un gran número de elementos simples y por sus interconexiones. Una red neuronal artificial puede ser simulada o ser real. Al elemento procesador de la red, se lo denomina neurona artificial.
  3. Evolución Artificial.- Su modelo está basado en el proceso genético de evolución natural, propuesto por Charles Darwin. Se utilizan sistemas simulados en computador que evolucionan mediante operaciones de reproducción, mutación y cruce (Algoritmos Genéticos). Cada paradigma comprende una colección de métodos, configuraciones y técnicas desarrolladas para manipular el conocimiento. En general, una técnica de IA está caracterizada por incluir los siguientes componentes:
    • Procesos de Búsqueda.- Proporciona una forma de resolver problemas para los cuales no hay un método más directo, así como también se constituye en un marco de trabajo dentro del cual cualquier técnica directa puede ser incorporada.
    • Uso del Conocimiento.- Proporciona una forma de resolver problemas explotando las estructuras de los objetos involucrados.
    • Abstracción.- Proporciona una forma de separar rasgos importantes y variaciones, de los tantos que no tienen importancia.

Desde el punto de vista de los objetivos, la IA puede considerarse en parte como ingeniería y en parte como ciencia: Como ingeniería, el objetivo de la IA es resolver problemas reales, actuando como un conjunto de ideas acerca de cómo representar y utilizar el conocimiento, y de cómo desarrollar sistemas informáticos. Como ciencia, el objetivo de la IA es buscar la explicación de diversas clases de inteligencia, a través de la representación del conocimiento y de la aplicación que se da a éste en los sistemas informáticos desarrollados.

Para usar la IA se requiere una comprensión básica de la forma en que se puede representar el conocimiento y de los métodos que pueden utilizar o manipular ese conocimiento.

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1 Comments For This Post

  1. chatitaa Dice:

    holaa
    !

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