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Timestamp: 2018-08-17 21:53:51+00:00

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CENTRO UNIVERSITARIO “JUSTO SIERRA”
( UNIDAD 1 INTRODUCCIÒN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. ) 7o. cuatrimestre.
PRESENTA ADALBERTO ARAUJO AGUILAR PROFESOR LIC. JUAN CARLOS RAMIREZ LOEZA
Acapulco Gro., 22 septiembre de 2012.
UNIDAD I INTRODUCCIÒN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
1. INTELIGENCIA NATURAL.
Se describe esencialmente como la capacidad de percibir las relaciones entre las especies y grupos de objetos y personas reconociendo las posibles diferencias o semejanzas entre ellos. Se especializa en identificar, observar y clasificar miembros de grupos o especies siendo el campo de observación el mundo natural.
Para mí, la inteligencia en el ámbito evolutivo es la capacidad de relacionar situaciones para armonizar la entalpía con el resto de propiedades interdependientes del medio, solventar problemas tomando decisiones ajustadas a cada necesidad y creando nuevas pautas, imaginando originales formas y comportamientos. Para poder elegir entre múltiples alternativas y decidir qué hacer y cómo comportarse en cada momento, es necesario conocer, comprender, analizar el contexto del problema, para así poder darle solución. Es una cuestión de carácter puramente ontogenético: a medida que se desarrollan, los organismos absorben información, la asimilan, y responden a ella de forma sutil y elaborada. La inteligencia no es una habilidad exclusiva de unos pocos afortunados, el hombre y sus parientes más cercanos, sino una característica inherente a todos los sistemas naturales. Con frecuencia consideramos que los seres vivos no humanos se comportan de forma automática e involuntaria, desdeñamos su ingenio natural para afrontar retos y lo que es más sorprendente: dedicamos inútiles esfuerzos en buscar vida inteligente fuera de la Tierra para saciar nuestra curiosidad. Sin embargo, la inteligencia puede percibirse mucho más cerca de nosotros, a nuestro alrededor, en nuestro propio planeta. Como ya comenté anteriormente, la vida adquiere muy diversas y dispares formas, todas ellas dotadas con una ardida capacidad de previsión e inteligencia. A pesar de que la manera reduccionista, y una vez más, limitada visión actual de la Naturaleza nos lleva a juzgarla e interpretarla en términos mecanicistas, son numerosos los estudios que demuestran la flexibilidad creativa y original del comportamiento de los sistemas naturales. Hagamos memoria. Aunque el uso de herramientas ha sido exclusivamente atribuido a algunos pocos primates, numerosos animales utilizan objetos ajenos para llevar a
cabo determinadas tareas en el transcurso de sus vidas... sólo daré algunos ejemplos. Los buitres egipcios de la especie Neophron percnopterus, llamados comúnmente alimoches, típicos del sur de Europa, norte de África y sudoeste asiático, emplean una sagaz estrategia para romper la dura cáscara de los huevos de los que se alimentan. Es un caso llamativo, porque el uso de herramientas requiere un alto nivel de coordinación y lo que es más importante, una notable capacidad de previsión. Con la ayuda de piedras que cuidadosamente escogen, los alimoches golpean el huevo hasta conseguir agrietar la envuelta rígida que lo protege y poder comerse así el embrión que alberga (figura 1).
Como no, los científicos que lo estudian consideran este astuto comportamiento el resultado de la casualidad, afirmando que probablemente uno de ellos golpeó y rompió “sin querer” un huevo, y el resto mimetizó mecánicamente ese comportamiento puramente accidental. Esta interpretación refleja claramente la visión egocentrista y prepotente del ser humano. En mi humilde opinión, esta ingeniosa táctica es el fruto de la reflexión, de la lúcida consciencia animal que permite imaginar nuevas maneras de comportarse, conductas alternativas que sugieren una notable habilidad de previsión y toma de decisiones.
entonces porqué no lo podrá hacer el Silicio o el Germanio que son los materiales con los que se fabrican los chips. Existen unas 100 mil millones de neuronas en el cerebro humano aunque no todas se ocupan. ¿Cómo le hacemos para que una máquina piense?. Tomando esta declaración. Se define la inteligencia artificial como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir. en su área de ciencias cognoscitivas. Podemos decir que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas más fascinantes y con más retos de las ciencias de la computación. Alguna vez un investigador mencionó que el cerebro no es mas que una máquina de carne. al menos no completamente. Introducción. Sencillamente. Nació como mero estudio filosófico y razonístico de la inteligencia humana. la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia humana. de hecho a diario desde que cumplimos 20 años.2. en funcionamiento. El cerebro. INTELIGENCIA ARTIFICIAL. Obviamente no lo ha logrado todavía. mezclada con la inquietud del hombre de imitar la naturaleza circundante (como volar y nadar). está procesando información que se transmite por medio de impulsos electroquímicos activados por las neuronas que son las células de las cuales está constituido el cerebro y que almacenan la información y la difunden a otros sectores del cerebro donde sea requerido. se pierden 4 Inteligencia Artificial . hasta inclusive querer imitarse a sí mismo. artificial).
existen los semiconductores en diferentes arreglos con los cuales nos dan una función específica. millones de encendidos y apagados. Pero las neuronas tienen acciones propias. transistores. sentir dolor. diodos. El transistor encapsula a los diodos y por eso está constituido como un solo dispositivo. con los que actualmente contamos. hacer un cálculo. Pues bien. millones de bits procesándose. tendría el tamaño de una central eléctrica y tardaría varios miles de años en terminarse. viajar al espacio sin perder la dirección. detectar dónde hay luz y seguirla o dónde hay una colina y darle la vuelta o graduar el combustible necesario para expulsarlo por los inyectores de un auto. Ahora bien. con el cual podemos tener por lo menos tres alternativas para que fluya un par de impulsos eléctricos. Con un microprocesador ya podemos hacer computadoras. Un conjunto de compuertas lógicas a gran escala y de pequeña integración de encapsulado digamos de 4 X 4 cm. máquinas que realizan una tarea especifica en la superficie de un planeta como recoger material de su suelo envolverlo y analizarlo. mantener el latido del corazón. 5 Inteligencia Artificial . un conjunto de transistores conectados de determinadas formas y encapsulados nos dá una compuerta lógica. prendido o apagado. etcétera?. La disposición de diodos en un circuito electrónico nos puede dar un TRANSISTOR. lo que conocemos como (Bit). ya nos dá un microprocesador que puede realizar millones de instrucciones por segundo (MIPS). cero o uno. prendidos y apagados. es el DIODO. ¿cómo es que se las arreglan para diferenciar o dirigirse a algún lugar del cerebro y procesar un recuerdo. Con un par de transistores ya se pueden hacer por lo menos efectos de luces secuenciales de Leds como los que vemos en adornos para autos. es un dispositivo que constituye una serie de operaciones condicionadas para los impulsos eléctricos. un avión o una nave espacial. incluso chapas de seguridad electrónicas. compuertas. Con una o dos compuertas lógicas ya se pueden hacer contadores de tiempo o sumadoras básicas. etcétera. Este dispositivo permite que fluya o no. etc. El fundamental.unas 50 mil. un impulso eléctrico. Es decir. de unos y ceros. Dentro de cada chip o circuito integrado. si el cerebro tuviera que hacerse con los microprocesadores. pasa o no pasa. podemos tener muchos unos y ceros. es decir. puede ser dicho impulso. subir unas escaleras. La compuerta lógica.
¿Se tendrá alguna vez una máquina que sea equivalente al ser humano? Esto es algo muy difícil de responder. Knight. los temas claves de este enfoque son la Inteligencia Artificial 6 . 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 es el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. El primer enfoque se centra en la utilidad y no en el método como veíamos anteriormente con los algoritmos. 2. La IA es el campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales. (Rich. En la IA se pueden observar dos enfoques diferentes: 1. La IA es la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. 1990) La IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que. es probable que nos responda cualquier cosa pero esa respuesta fue programada por los diseñadores. 1991). 1990). por el momento. 1993). ( Kurzweil. los humanos hacen mejor. 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. entonces es mucho más difícil saber si una máquina sentirá algo o tendrá conciencia de saber que es lo que está pensando o sintiendo. (Lugar y Stubblefied. (Schalkoff. Si es difícil saber qué piensa otra persona incluso uno mismo. Nunca podremos llegar con una máquina y preguntarle: ¿Qué sientes?.
La IA al tratar de construir máquinas que se comporten aparentemente como seres humanos han dado lugar al surgimiento de dos bloques enfrentados: el enfoque simbólico o top-down. McCarthy 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. Lenat. los aspectos fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabilidad y sus autores son Newell y Simon de la Carnegie Mellon University. sobre un sistema que posee en su memoria millones de hechos interconectados. El ejemplo más representativo de esta corriente es el Proyecto de Cyc de Douglas B. 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. • Sistemas Expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del 7 Inteligencia Artificial .representación y gestión de conocimiento. Divisiones de la IA La IA se divide en dos escuelas de pensamiento: • La Inteligencia Artificial Convencional • La Inteligencia Computacional. conocido como la IA clásica y el enfoque subsimbólico llamado a veces conexionista. 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. sus autores más representativos son McCarthy y Minsky. 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 más conocimiento a partir del que ya tenemos.
Inteligencia Artificial Computacional La inteligencia de computadoras (o conocida como inteligencia artificial subsimbólica) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo: modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). aprender. razonar. • Inteligencia Artificial basada en Comportamientos: Sistemas Complejos que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar. mutación y supervivencia del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. • Modelos ocultos de Markov: Aprendizaje basado en dependencia temporal de eventos probabilísticos.contexto en que se aplica y de ciertas reglas o relaciones. como las lavadoras. • La Inteligencia Artificial (IA): • intenta comprender el comportamiento de entidades inteligentes (es una ciencia) • se esfuerza en construir máquinas inteligentes (es una ingeniería) • máquinas inteligentes = máquinas capaces de percibir. Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en productos de consumo masivo. Estos métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. • Computación Evolutiva: enfocada a aplicar conceptos inspirados en la biología. algoritmos hormiga). • Redes Neuronales: Sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de patrones. • Redes Bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia estadística. Algunos métodos de esta rama incluyen: • Máquina de Vectores Soporte: Sistemas que permiten reconocimiento de patrones genéricos de gran potencia. comunicarse y actuar en entornos complejos • La IA es un área reciente (1956) 8 Inteligencia Artificial . tales como población. algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej. • Sistemas Difusos: Técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre.
1985) • La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano.e. percepción y razonamiento) • específicas (p.• El estudio de la inteligencia es una disciplina muy antigua (la filosofía desde hace 2000 años) • La aparición de las computadoras en los años 50 permitió poner en práctica las ideas surgidas hasta el momento. en su amplio sentido literal (Haugeland. demostración de teoremas y diagnóstico de enfermedades) • La IA puede considerarse un campo universal ¿Qué es Inteligencia Artificial? • Las definiciones de la Inteligencia Artificial se agrupan en cuatro categorías: • Sistemas que piensan como humanos • Sistemas que actúan como humanos • Sistemas que piensan racionalmente • Sistemas que actúan racionalmente Sistemas que Piensan como Humanos • La interesante tarea de lograr que las computadoras piensen… máquinas con mente. • La IA comprende una gran cantidad de subáreas: • de propósito general (p. actividades tales como toma de decisiones. resolución Sistemas que Actúan como Humanos • El arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de 9 Inteligencia Artificial .e.
1991) Sistemas que Piensan Racionalmente • El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales (Charniak y McDermott.inteligencia (Kurzweil. 1993) Pensar como los Humanos: • Pensar como los humanos: la Ciencia Cognitiva • Sistemas que piensan como los humanos • ¿Cómo piensan los humanos? Técnicas experimentales de la psicología • Es el objetivo de la Ciencia Cognitiva (reúne técnicas de IA y psicología) Actuar como los Humanos (1) • Test de Turing (1950). 1985) • El estudio de los cálculos que permiten percibir. 1992) Sistemas que Actúan Racionalmente: • Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales (Shalkoff. • Representación del Conocimiento. (Luger y Stubblefield. Comportamiento inteligente. (Rich y Knight. razonar actuar. • Incapacidad de diferenciar entre respuestas del ordenador y repuestas humanas. • Razonamiento Automático. 1990) • El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que. los humanos hacen mejor. (Winston. • Aprendizaje Automático. • Supondría: • Procesamiento del Lenguaje Natural. por el momento. 10 Inteligencia Artificial . 1990) • La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente.
• Hacia 1965. que el pensamiento racional no puede por sí solo hacer: • Acciones reflejas: “retirar la mano del fuego”.Actuar como los Humanos (2) • Test total de Turing. • Supondría: • Visión (para percibir objetos). habían programas que resolvían problemas formulados en Lógica (supuestos memoria y tiempos suficientes). Uso de probabilidades. Actuar Racionalmente • Uso de agentes: percepción + actuación. luego Sócrates es mortal” • Desarrollo de Lógica Formal a finales del siglo XIX y principios del XX. • Se permitiría interacción física entre persona y computadora. • Es más cercano al método científico que el comportamiento y el pensamiento humanos. Todos los hombres son mortales. • Explosión combinatoria de posibilidades. • Se necesita resolver situaciones. Aspectos y Características de la Inteligencia Artificial 11 Inteligencia Artificial . • El estudio de IA como agentes racionales tiene dos ventajas: • Es más general que el “pensamiento racional”. Pensar Racionalmente (1) • Del estilo de los silogismos de Aristóteles: • “Sócrates es un hombre. • Inconvenientes: • Necesaria una representación del conocimiento informal (o difuso). • Robótica (para mover objetos). Pensar Racionalmente (2) • La corriente Logística en la Inteligencia Artificial trata de crear sistemas inteligentes utilizando la Lógica Formal.
Distinción entre “mente” y “materia”. • IA como tecnología informática. Raíces Matemáticas de la Inteligencia Artificial • Noción de algoritmo: al-Khowârizmî (s. al presente) • Matemáticas (aprox. Fundamentos de la Inteligencia Artificial • Filosofía (de 428 a. del 800 al presente) • Economía (de 1776 al presente) • Neurociencia (de 1861 al presente) • Psicología (de 1879 al presente) • Computación (de 1940 al presente) • Teoría de control y cibernética (de 1948 al presente) • Lingüística (de 1957 al presente) Raíces Filosóficas de la Inteligencia Artificial • Teorías de razonamiento. XVI). Dualismo. • Leibniz (s. • Métodos heurísticos preferente a los algorítmicos. XVI). • Uso de conocimiento específico-declarativo. • Multidisciplinaridad. • Informaciones incompletas o con incertidumbre. Positivismo lógico.• Aspectos de la IA: • IA como ciencia cognitiva. IX) • Lógica matemática: Boole (1847) • Computabilidad: Göedel (1931) • Complejidad: • Reducción de problemas: Dantzig (1960) 12 Inteligencia Artificial . XIX). • Bertran Russell (s. • Características esenciales de la IA: • Información simbólica preferente a la numérica. aprendizaje. XVII). Aristóteles • Descartes (s. Materialismo. Sócrates. etc • Platón. • Francis Bacon (s. Empirismo.C.
• Polinómica/exponencial: Cobman (1964).1979) • Ramón Llull (1232-1315). Kennet Craik (1943). B.F . Karp (1972) Raíces Económicas de la Inteligencia Artificial • Teoría de la decisión • Teoría de juegos • Investigación de Operaciones • Modelos de Satisfacción Raíces Psicológicas de la Inteligencia Artificial • Subjetivismo: Hermann von Hemholtz.Skinner (1957) Crisis (cambio de paradigma) en los años 60 • Cognitivismo: Piaget (1926). William James ( 1880) • Conductismo: John Watson. Edward Thordike( 1910). Edmonds (1965) • Completitud NP: Cook (1971). Collins y Quillian (1969): redes semánticas. "Ars Magna" mecanización del razonamiento • Leonardo Torres Quevedo (1852-1936) concepto moderno de "autómata" • 1943: Neurona formal (McCulloch y Pitts) 13 Inteligencia Artificial . Newell y Simon (1972): procesamiento de la información Evolución Histórica de la Inteligencia Artificial • Prehistoria • La tesis (años 60) • La antítesis (años 70) • La síntesis (años 80) • La "fagocitosis" (años 90) Prehistoria de la Inteligencia Artificial • Platón (!) (Hubert Dreyfus .
interfaces.15 de los PM • 1956: Conferencia de Darmouth Inteligencia Artificial Años 60: “La Tesis” • Inteligencia: capacidad para resolver problemas (en general) • Paradigmas: • Búsqueda heurística • Resolución general de problemas Inteligencia Artificial Años 70: “La Antítesis” • Predominancia del conocimiento sobre la inteligencia en la resolución de problemas • Paradigmas: • Sistemas basados en conocimiento • Sistemas expertos Inteligencia Artificial Años 80: “La Síntesis” • Reuso de módulos: razonamiento. ..• 1946: "Modelo de von Neumann" • 1950: Prueba de Turing • 1955: "Logic Theorist" (Newell y Simon) • 12/12/1955: Teorema 2. • Paradigma: • Herramientas de desarrollo genéricas 14 Inteligencia Artificial .
..) • representación del conocimiento (redes semánticas OOP) • interfaces de usuario • bases de conocimiento • agentes • en ciclo de vida: prototipado rápido .. . LISP. 15 Inteligencia Artificial . 1976): • Un sistema de símbolos posee los elementos necesarios y suficientes para realizar una acción inteligente genérica.) • Asimilación de paradigmas de IA por la Informática: • procesamiento simbólico (desde los 50: compiladores.. modificación.Inteligencia Artificial Años 90: “La Fagositosis” • Integración de sistemas de IA en entorno (usuarios . • Hipótesis del sistema de símbolos (Newell y Simon. reproducción y destrucción.bases de datos. instrumentación.espiral.. La Hipótesis del Sistema de Símbolos • Sistema de símbolos: • símbolos • expresiones (o estructuras de símbolos) • procesos sobre expresiones: creación.
Es el razonamiento de quien esta por diseñar un “programa” Lápiz papel y solo ideas que poco a poco van dando forma a lo que vamos a hacer. Comencé a leer de computación y como una revelación: Diseñe un esquema básico para crear Inteligencia Artificial de una forma diferente Al alterar el marco teórico de lo que llamamos inteligencia podemos ajustar de otra forma lo que esperamos de una IA. Según leí los mejores programas y sistemas operativos antes de ser pasaron por horas y horas de pizarrón… Un día un viejo dijo en la tele: “Las computadoras jamás igualaran al hombre. programamos estas virtudes. Pero que tal seria generar una serie de pautas mas sencillas que a modo de fractal incrementen su complejidad por si mismas… Pautas que actúen como una conciencia artificial y generen por consecuencia las funciones inteligentes.3. la comunicación y experiencia…el poder de crear en forma abstracta!!!! Son la meta de quien espera lograr una verdadera IA pero digamos que todas estas cosas solo serian por que hicimos que fuesen. algunas características de su funcionamiento y cuales son sus diferencias del resto de los animalejos. el aprendizaje. algún día pensaran mejor que el hombre pero jamás sabrán que están pensando” Este viejo era realmente copado y no digo el nombre para saber a modo de trivia si alguien de acá lo escuchó también… Queriendo o no me a tocado estudiar el cerebro humano. Inteligencia Artificial y Conciencia Artificial Antes de continuar la lectura quiero aclarar que esto es un razonamiento lejos de lo filosófico. En este esquema lo que llamamos inteligencia queda subordinado a “funciones inteligentes” Si al hablar de inteligencia real definimos a esta como el accionar del conjunto conciencia-funciones inteligentes: donde la conciencia es el motor y timón de estas funciones inteligentes… La lógica.FUNCIONES INTELIGENTES. En este último párrafo ya se puede ver lo que quiero decir… 16 Inteligencia Artificial .
como estoy que paso” no volveremos a la anterior normalidad.Como construir una conciencia artificial? Para ello hay que volver a hacer hipótesis y pizarrón Para explicar lo mejor que puedo mi idea vuelvo a citar al viejo: “Las computadoras jamás igualaran al hombre. algún día pensaran mejor que el hombre pero jamás sabrán que están pensando” La clave de la conciencia es “saber que se es. algo que en nosotros opera constantemente. A continuación describo un diagrama lógico con términos inexactos pero perfectamente comprensibles a quien realmente tenga ganas de reescribir en su casa la que digo… Nuestro sistema emite una solicitud de diagnostico que se expande a todas las áreas del sistema y vuelve con información al epicentro donde se emitió la señal pasando esta a ser analizada y rotulada por el mismo. para comprender que es esto busque momentos en que esto no opere “otro” estado que me permita diferenciar La clave esta en el shock en la confusión: si apagamos la luz los sonidos los aromas. Si estamos tranquilos caminando por la calle y alguien arroja un gran petardo sin que nos percatemos al estallar quedaremos desorientados y remarco DESORIENTADOS y hasta que no reajustemos los parámetros “donde estoy. asignando nombres y frecuencias a las constantes y variables en una cascada de compresión… no hablamos de otra cosa que de el cerebro de un recién nacido… 17 Inteligencia Artificial . seguimos aun sabiendo que estamos y como estamos… la posición de cada uno de nuestros miembros nuestra postura. saber que se esta” Este es un estado. Con esto intento explicar que es la “conciencia” de la que podemos partir Podemos empezar a pensar en esta conciencia artificial que propongo como un SONAR como el de los submarinos pero dentro del mismo.
18 Inteligencia Artificial . no por que tengamos conocimiento previo del sonido al romperse de todos los objetos de vidrio que existen y existirán…el vidrio es vidrio… Podría seguir especificando pero prefiero ver la respuesta de este post pues si a nadie le interesa para que perder tiempo… Hay algunas gentes que miraron un par de bocetos y me dijeron que difícil caro casi imposible pero se puede. no llego ni a peluchin!! me hubiese gustado estar a full para juntar gente acá pues creo en la inteligencia colectiva y lo que puede hacer. al caer un objeto de vidrio sabemos al instante que es de vidrio por el sonido de este. pensé en hacer un foro para dividir tareas y empezar a cocinarlo pero lamentablemente mi conocimiento en programación es pobrísimo aun. cuando la compresión sea máxima y cese el incremento de información habremos logrado un estado “metaestable” Como segunda etapa se adicionan sistemas periféricos que generen alteración del estado reinante a un nuevo estado metaestable… no hablamos de otra cosa que de el cerebro de un recién nacido aprendiendo a aprender… Luego de x etapas la final será la mas jodida… Conectar nuestro sistema “consiente” a otro sistema como una simple PC Si me siguen estarán de acuerdo que el influjo de alteraciones que produzca esta conexión generara estados metaestables espontáneos y cambiantes a altísimas velocidades “mesetas paulatinas de comprensión” como verán propongo seguir siempre la evolución del sistema midiendo el volumen de información que este genere y su compresibilidad como constantes y variables Constantes y variables: Dejo una aclaración.En esta primera etapa se generarían chorradas de datos.
que se apoya esencialmente sobre la ingeniería (mecánica. eléctrica. estas máquinas necesitan de adecuados sistemas sensoriales (para percibir el entorno en donde se desenvuelven). 172]. electrónica e informática. de complejos sistemas efectores (para ejecutar las tareas asignadas) y de sofisticados sistemas de control (para llevar a cabo acciones correctivas cuando sea necesario) [Moriello. adoptan comportamientos. evolucionan y actúan como las personas. se comportan. anatomía. Su finalidad: alumbrar robots inteligentes y autónomos que razonan. versatilidad y movilidad. electrónica e informática) y las ciencias (física. evolucionan y actúan como seres vivos Al menos seis campos de investigación estructuran hoy la robótica avanzada: la que relaciona al robot con su entorno. etc. La robótica inteligente autónoma es un enorme campo de estudio multidisciplinario. de una precisa estructura mecánica adaptable (a fin de disponer de una cierta destreza física de locomoción y manipulación). zoología. eléctrica. los “robots inteligentes autónomos” son sistemas dinámicos que consisten en un controlador electrónico acoplado a un cuerpo mecánico.net/Los-Robots-Inteligentes-Autonomos-son-la-nuevageneracion_a744. razonan. 2005. entre otras. fiabilidad. etología.LOS ROBOTS INTELIGENTES AUTÓNOMOS SON LA NUEVA GENERACIÓN http://www. así como en las ciencias física. zoología y etología. Es un gran campo de estudio interdisciplinar que se apoya en la ingeniería mecánica. la cognitiva. p. psicología. Se refiere a sistemas automáticos de alta complejidad que presentan una estructura mecánica articulada –gobernada por un sistema de control electrónico– y características de autonomía. la evolutiva y la biorrobótica. Así. la epigenética o de desarrollo. En esencia. psicología. anatomía.). la conductual. 19 Inteligencia Artificial .html Están situados en su entorno.tendencias21. El fundamento de estas investigaciones es la Ciencia Cognitiva Corporizada y la Nueva Inteligencia Artificial. biología. biología.
interaccionan con el mundo. la “robótica epigenética”. 2000]: los robots a) “están corporizados” (embodiment). están inmersos dentro de un entorno. 20 Inteligencia Artificial . tales como percepción. es decir. a través de un proceso de ensayo y error. tienen un cuerpo físico apto para experimentar su entorno de manera directa. Típicamente. es decir. caminar. emergen de la interacción entre los distintos módulos y el entorno físico en donde está inmerso el robot. en cambio. la complejidad del entorno tiene una relación estrecha con la complejidad del sistema de control. aprendizaje. 2005. el problema del control se torna muy difícil. Si el robot.Robótica Situada (Situated Robotics) Este enfoque se ocupa de los robots que están insertos en entornos complejos y. El sistema de control –totalmente distribuido– se construye de manera incremental. En efecto. 2003] [Muñoz Moreno. Obviamente. se encuentran varios subparadigmas: la “robótica basada en el comportamiento”. Dentro de este paradigma. capa por capa. dinámicamente cambiantes [Mataric. a menudo. etc. levantarse. o sea. etc. la “robótica evolutiva” y la “robótica biomimética”. se reduce la complejidad requerida para elaborar el control. Se basa sobre dos ideas centrales [Florian. el diseñador divide las tareas en numerosas y diferentes comportamientos básicos. y cada capa es responsable únicamente de una conducta básica [Moriello. Robótica Basada en el Comportamiento o la Conducta (Behaviour-Base Robotics) Este acercamiento emplea el principio conductista: los robots generan un comportamiento sólo cuando se los estimula. 2000] [Innocenti Badano. en donde sus acciones tienen una realimentación inmediata sobre sus propias percepciones. y b) “están situados” (situatedness). la “robótica cognitiva”. estos módulos (conductas) pueden ser la de evitar obstáculos. Aquí. reaccionan ante los cambios de su entorno local (como cuando alguien toca accidentalmente un objeto caliente). si el robot tiene que reaccionar rápida e inteligentemente en un ambiente dinámico y desafiante. planificación. cada una de los cuales se ejecuta en una capa separada del sistema de control del robot. 2002]. p. el cual influye –de forma directa– sobre su comportamiento. 177/8]. modelado. Las funciones inteligentes del sistema. no necesita responder de manera rápida.
Asimismo. 2004]. De este modo. Robótica Cognitiva (Cognitive Robotics) Esta aproximación utiliza técnicas provenientes del campo de las Ciencias Cognitivas. no se garantiza la mejor solución. probablemente los sistemas construidos a partir de este enfoque tengan habilidades limitadas. tales como percepción. Es importante observar que el número de capas aumenta con la complejidad del problema. deben poseen un modelo simbólico e interno de su entorno local. este tipo de robots presentan una gran dificultad para ejecutar tareas complejas y. los estados cognitivos de otros robots. ya que no tienen representaciones internas [Dawson. esta línea de trabajo se ocupa de implementar características cognitivas en los robots. 2003]. Otro inconveniente es que. una tarea muy compleja puede estar más allá de la capacidad del diseñador (es muy complicado definir todas las capas. por ejemplo. debido a la presencia de varias conductas y a su dinámica individual de interacción con el mundo. el tiempo. 2000]. así 21 Inteligencia Artificial . las acciones. y la suficiente capacidad de razonamiento lógico para tomar decisiones y para ejecutar las tareas necesarias a fin de alcanzar sus objetivos. sus interrelaciones y dependencias) [Pratihar. En efecto. Se ocupa de implementar robots que perciben. en las más sencillas. la óptima. formación de conceptos. o están intercambiándose rápidamente. etc. Algunas veces varias conductas trabajan simultáneamente.Los sistemas basados en la conducta son capaces de reaccionar en tiempo real. desconocidos e imprevisibles. acerca de las metas. muchas veces es difícil decir que una serie de acciones en particular ha sido producto de una conducta particular. ya que calculan las acciones directamente a partir de las percepciones (a través de un conjunto de reglas de correspondencia situación-acción). razonan y actúan en entornos dinámicos. aprendizaje. Tales robots deben tener funciones cognitivas de muy alto nivel que impliquen razonar. Para eso. memoria a corto y largo plazo. aprender de la experiencia. Si se consigue que los robots desarrollen por sí mismos sus capacidades cognitivas. atención. [Bogner. 2002]. En pocas palabras. se podría mejorar la interacción hombre-máquina. si se logra que los robots utilicen representaciones y mecanismos de razonamiento similares a la de los humanos. etc. se evitaría el programarlos “a mano” para cada tarea o contingencia concebible [Kovács. cuándo y qué percibir. Aunque tal vez alcancen la inteligencia del insecto. Maletic y Franklin.
Inicialmente el sistema puede estar dotado de un pequeño conjunto de conductas o conocimientos innatos. la psicología del desarrollo y la robótica situada. Como resultado de la interacción con su entorno. el robot es capaz de desarrollar diferentes –y cada vez más complejas– capacidades perceptuales. en lugar de tener en cuenta solamente a los genes. La diferencia entre la robótica de desarrollo y la robótica epigenética –a veces agrupadas bajo la denominación de “robótica ontogenética” (ontogenetic robotics)– es algo sutil. mientras la primera hace referencia únicamente al entorno físico. El término epigenético (más allá de lo genético) fue introducido –en la psicología– por el psicólogo suizo Jean Piaget para designar su nuevo campo de estudio que enfatiza la interacción sensomotriz de la persona con el entorno físico. la segunda toma en cuenta también al entorno social. Se trata de un área de investigación que integra la neurociencia del desarrollo. se trata de que la máquina desarrolle autónomamente las habilidades adecuadas para un determinado entorno particular transitando por las diferentes fases de su “desarrollo mental autónomo”. Por otra parte. se necesita un elevado poder de procesamiento (en especial si el robot cuenta con numerosos sensores y actuadores) y mucha memoria (para representar el espacio de estados). pero –gracias a la experiencia adquirida– es capaz de crear representaciones y acciones más complejas. En efecto. En síntesis. a través de un prolongado proceso de desarrollo o autoorganización autónoma. el psicólogo ruso Lev Vygotsky complementó esta idea con la importancia de la interacción social.como las tareas de colaboración. ya que se refiere al tipo de entorno. Sin embargo. 22 Inteligencia Artificial . Robótica de Desarrollo o Epigenética Este enfoque se caracteriza porque trata de implementar sistemas de control de propósito general. cognitivas y comportamentales.
se puede decidir evolucionar el sistema de control o algunas características del cuerpo del robot (morfología. sensores. De igual manera. se lo transfiere a los robots reales. A través de la utilización de técnicas evolutivas (algoritmos genéticos. sólo después. técnicas evolutivas y sistemas dinámicos) sobre robots reales. normalmente. a fin de que desarrollen sus propias habilidades en interacción íntima con el entorno y sin la intervención humana. poco hay hecho sobre hardware evolutivo [Fernández León. y la evolución consiste en modificar los pesos de las conexiones de dicha red. programación genética y estrategia evolutiva). se puede decidir evolucionar físicamente el hardware (los circuitos electrónicos) o el software (los programas o las reglas de control). ya que la máquina puede adquirir automáticamente nuevos comportamientos dependiendo de las situaciones dinámicas que se presentan en el entorno en donde está situada.Robótica Evolutiva (Evolutionary Robotics) Este acercamiento aplica los conocimientos obtenidos de las Ciencias Naturales (biología y etología) y de la Vida Artificial (redes neuronales. lo que se hace es evolucionar primero el controlador en una simulación por computadora y. Mediante un diseño fijo. actuadores. es difícil lograr que un robot se adapte (se autoorganice) a un entorno dinámico que evoluciona –a menudo– mediante cambios caóticos. No obstante. De allí que la robótica evolutiva puede proporcionar una adecuada solución a este problema. 2004] y. etc.) o co-evolucionar ambas. El controlador del robot consiste típicamente en redes neuronales artificiales. 23 Inteligencia Artificial .
constituyen una buena referencia para implementar sistemas artificiales que ejecuten tareas que los seres vivos realizan de forma natural (interpretación de la información sensorial. et al. el modo en el que percibe y actúa el hombre es extremadamente más complejo que como lo hace una langosta. no es apropiado para resolver problemas de creciente complejidad [Fernández León. No obstante. hay una diferencia abismal con sus equivalentes humanos. 2004]. con el fin de emular –en mayor o mayor medida– la conducta robusta. Replicar la biología no es fácil y podría pasar bastante tiempo antes de que se puedan fabricar robots biomiméticos que resulten verdaderamente útiles. coordinación motora. Robótica Biomimética. por dar un ejemplo. el objetivo último es realizar máquinas y sistemas cada vez más similares al original [Dario. Asimismo. de allí que se basan sobre las Ciencias Naturales (biología. perros.) [Ros. se los puede contrastar con los diferentes órganos del animal del cual se inspira. Aunque es posible obtener diferentes grados de “inspiración biológica” (desde una vaga semejanza hasta una aceptable réplica). moscas. 2005]. el principal inconveniente del control evolutivo es su lenta velocidad de convergencia y la considerable cantidad de tiempo que tiene que pasar para llevar a cabo el proceso evolutivo sobre un robot real [Pratihar. Otro problema –quizás el principal– es que. como es posible estudiar todos sus procesos internos. 2002]. Dado que los sistemas biológicos realizan muchas tareas de procesamiento complejas con máxima eficiencia. En efecto. aunque se conoce muy bien los diferentes procesos de muchos de estos seres vivos. aprendizaje de movimientos. 24 Inteligencia Artificial . peces. serpientes y cucarachas robóticas. zoología y etología) y la robótica. pocas máquinas se parecen a sus homólogos naturales. flexible y adaptable de los animales. En la actualidad. 2003]. La ventaja de construir bio-robots es que. etc. Biorrobótica o Robótica Inspirada Biológicamente Esta aproximación se ocupa de diseñar robots que funcionan como los sistemas biológicos.En la actualidad. los científicos desarrollan langostas.
El objetivo de los científicos ya no es el de crear robots parecidos físicamente al homo sapiens. estoy segura de que los profesionales en el área sí serán capaces de crear máquinas que tengan la habilidad de imitar el comportamiento y el pensamiento humano en los próximos años. de esta forma podrían obedecer a situaciones complejas. En mi opinión y conjuntamente con la tesis que propongo en este escrito. ¿serían necesarios derechos para robots?. saber y pensar como los humanos mediante la inteligencia artificial. sino lograr que éstos tengan la capacidad de sentir. capaz de resolver situaciones y tomar decisiones complejas que ninguna otra especie conocida posee. y qué es lo que nos espera para un futuro cercano. ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Esta disciplina nació formalmente en el año 1956. creen que nosotros. sino que intentará entender un poco más acerca de los últimos desarrollos de la inteligencia artificial: cómo fueron evolucionando a través del tiempo. y una completamente mecánica. tras varios 25 Inteligencia Artificial . Hoy en día es muy común encontrar en películas de ciencia ficción y hasta en estudios muy avanzados. pero con las mismas capacidades? En caso de que se llegara al desarrollo de un humano mecánico casi real. ¿habría posibilidad de formar familias mitad orgánicas. como Pamela McCorduck y Edward Feigenbaum. estamos preparando el mundo para una generación de robots mucho más avanzada que los homo sapiens denominada la quinta generación. El problema surge entonces frente a la posibilidad de que los robots alcancen un nivel de inteligencia sumamente elevado.Inteligencia Artificial: Máquinas que piensan y sienten Introducción El siguiente ensayo no busca responder a uno de los grandes interrogantes de la ciencia moderna. máquinas que intentan imitar el comportamiento de algunas actividades humanas. ¿Qué pasaría si estas máquinas inteligentes realmente se lograran y superaran la inteligencia humana? ¿Seríamos capaces de distinguir entre una persona concebida de forma natural. De todos modos. mitad mecánicas? Todas estas y muchas otras preguntas son las que nos hacemos a la hora de pensar en un futuro no muy lejano. los humanos. e incluso ser casi indetectables en relación a la apariencia humana. los seres humanos no serán capaces de poder construir un robot con capacidad de pensar y sentir como el homo sapiens de la actualidad. Hay quienes. El cerebro humano es un órgano súper desarrollado.
según Theodore Roszak en El culto a la información. no nos resulta tan complicado a los humanos a la hora de desarrollar premisas. entonces aquello no es así. “el estudio de los cálculos que permiten percibir. Si bien esto es algo complejo. y aquellas en donde la racionalidad juega un rol importante. Hasta ahora. Esto está estrechamente relacionado con la Mayéutica de Sócrates. es necesario que primero entendamos cómo se comporta el pensamiento humano. 1985). Separan además. ya que aún no conocemos la magnitud que esta ciencia ha alcanzado en los últimos años. Él intentó inducir un tipo de pensamiento “correcto” e irrefutable mediante silogismos. “La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente”. en su amplio sentido literal” (Haugeland. Según Russel y Norvig. 1990). “el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia” (Kurzweil. Hay quienes creen que la inteligencia artificial puede definirse como sistemas que actúan como humanos. junta éstos” o “si esto es así. entonces. Y por último están los que creen que son sistemas que actúan racionalmente. es decir “si A e igual a B. Pero para que las máquinas puedan imitar la mente humana. las acepciones que se desarrollan en función de la eficiencia humana. y puede definirse de diferentes maneras según el enfoque que se le quiera dar. En el libro El Culto a la Información se incluye una cita de 26 Inteligencia Artificial . Las premisas son la base de un programa informático. Podemos entender entonces que los científicos se han dividido en cuatro grandes enfoques: están los que creen que la inteligencia artificial puede entenderse como sistemas que piensan como humanos. “La interesante tarea de lograr que las computadoras piensen (…) máquinas con mente. Quiere decir. que propone indagar para conocer la verdad. aquello puede eliminarse”. y B es igual a C. 1992). solo que a una escala mucho menor. y de este modo tomar determinadas decisiones. A la hora de realizar operaciones las máquinas siguen una serie de reglas tales como “esto es lo mismo que aquello.años previos de estudio. Están quienes entienden a la ciencia como sistemas que piensan racionalmente. entonces A es igual a C”. que las operaciones mecánicas se comportan parecido a la mente humana. Stuart Russel y Peter Norvig en su texto Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno diferencian entre aquellos aspectos de la ciencia que se orientan a los procesos mentales y los que se vinculan al razonamiento para evocar a la conducta. razonar y actuar” (Winston. el primero en proponer un pensamiento racional fue el filósofo griego Aristóteles.
Las cuatro películas anteriores tienen como protagonistas a androides con un coeficiente intelectual muy elevado capaces de sentir. Robot (Alex Proyas. los androides no serían superhombres destinados a convertirse en sucesores evolutivos del homo sapiens. ¿Qué proponen el cine y la literatura al respecto? Lo más interesante con respecto a la gran incógnita de saber cómo evolucionará la inteligencia artificial en los próximos años es poder analizar lo que proponen los directores de cine en películas del género de ciencia ficción. Yo. Algunos lo asumen más rápidamente que otros. presentan virtudes propias de los humanos como ser la lealtad. El film cuenta la historia de un niño androide llamado David que desea con todas sus fuerzas poder ser un niño humano para así poder ganarse el amor de su madre adoptiva. siente ternura por el androide. En cuanto a la inteligencia propiamente dicha de los androides. amar y pensar dependiendo el título. pero sin embargo no puede quererlo. en caso de que en algún momento de la historia se lograra crear un robot con capacidades humanas. 1982) entre tantas otras menos reconocidas. Esta película trata muy de cerca las catástrofes provocadas por la arrogancia tecnológica. solamente se trataría de eso: androides programados para amar. Creo que estas palabras están muy acertadas dentro de la realidad de la tecnología. Según Spielberg.Joseph Weizenbaum que encuentro muy interesante por coincidir con mi postura: “Por mucha inteligencia que los ordenadores puedan obtener ahora o en el futuro. ya que sabe que el amor que el niño siente por ella nunca será más que un “amor mecánico”. por ejemplo. son Inteligencia Artificial (Steven Spielberg. la solidaridad. a diferencia de sus creadores. Spielberg trata el tema de la ambigua relación amor-odio entre humanos y robots. en los que los humanos están aprendiendo a amar a esos robots que aman. Sí podremos llegar a lograr clones exactos de una persona por medio de la clonación de células madre. 27 Inteligencia Artificial . la suya será siempre una inteligencia ajena a los auténticos problemas y preocupaciones humanos”. y por eso termina abandonándolo en el medio del bosque. ya que en mi opinión nunca podrá lograrse un cerebro humano a no ser que sea concebido de forma natural. la inteligencia y la compasión. 2001). la mamá adoptiva de David. 1999). El Hombre Bicentenario (Christopher Columbus. pero ese sería un tema a discutir en otra oportunidad. En Inteligencia Artificial. 2004) y Blade Runner (Ridley Scout. Algunas de las más controvertidas que plantean el problema de la inteligencia artificial como un post desarrollo de los seres humanos. por ejemplo. En la película nos encontramos con una gran ruptura de paradigmas.
En la película. llorar y amar.Algo similar ocurre en El Hombre Bicentenario. Dick propone otro número. y hacia el final de la historia logra modificar su cuerpo mecánico por uno orgánico. es decir. esto podría suceder. albañiles. mientras que en Yo. El paradigma de la inteligencia artificial está tratado más suavemente en esta película. Para él. Robot se trata de un androide que planea una rebelión del mundo mecánico para matar a los humanos. como la ciencia lo está demostrando. En Blade Runner. así también como en la novela. se presenta un aspecto de los robots hasta ahora no explorado y es la duración de su vida útil. Como David. los androides deberían vivir solamente cuatro años. La película termina con la muerte humana del androide y su declaración como el ser humano más viejo de la historia. mayordomos. De esta manera. De esta forma los humanos se asegurarían de que los robots nunca obtengan un mayor nivel de inteligencia y poder en la sociedad. Andrew consigue cambiar su aspecto de robot a uno prácticamente humano. Andrew también quiere convertirse en un ser humano para poder experimentar sensaciones como reír. constructores y así sucesivamente. el doctor Tyrell. El principal objetivo de la tecnología hoy en día es lograr máquinas inteligentes que puedan solucionar los problemas cotidianos de la gente. En caso de lograr un androide con inteligencia superior nos encontraríamos en la disyuntiva de creer que los mismos aceptarían con gusto la 28 Inteligencia Artificial . cabría la posibilidad de que éstos se rebelaran contra sus creadores para así obtener el poder absoluto y derrocar a la sociedad humana? En mi opinión. en donde una familia del futuro compra a Andrew. Ambos David y Andrew en sus respectivas películas viven más de doscientos años. nos adentramos en otra pregunta controversial a la hora de pensar en la adquisición de una inteligencia artificial similar a la de los humanos: ¿Si los robots tuvieran un coeficiente intelectual igual o mayor al de los homo sapiens. Yo creo que. construir súper mucamas. los humanos buscan exterminar a los androides que son empleados de trabajos riesgosos o como esclavos. una película basada en la novela corta de Philip Dick ¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas?. los robots están siendo creados para facilitar y alivianar las tareas de los humanos. Tanto en Blade Runner como en Yo. Robot se trata el tema de la violencia de los androides para con sus creadores. Los humanos en general aceptan a Andrew como androide y también lo ayudan a convertirse en un ser humano real. periodo en el cual sus células se deteriorarían. El androide Roy Batty tiene un enfrentamiento con su diseñador. una especie de androide mayordomo con una inteligencia súper desarrollada para ocuparse de los quehaceres de la casa.
Entonces es cuando nos preguntamos si es conveniente seguir 29 Inteligencia Artificial . Teniendo en consideración estas afirmaciones. Alan Turing. “hay cosas que las computadoras no pueden hacer. y los humanos podamos vivir por siempre ante el servicio de los robots. la idea más acertada sería pensar que nunca se va a lograr que las máquinas tengan un pensamiento al menos similar al humano. aunque nunca podrán tener sentido del humor. saber distinguir lo bueno de lo malo y otras actitudes propias del humano Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno dedica su último capítulo a preguntarse qué sucedería si se concibieran máquinas capaces de pensar. y “ciertas formas de diseñar programas inteligentes están condenadas al fracaso tarde o temprano”. enamorarse. Se concluye entonces. ¿que sucedería si. Ahora. hubiera máquinas que quisieran rebelarse contra los humanos. terminan juntos como pareja. aprender de la experiencia. El androide Andrew se enamora de Portia. Lo que luego se llamó la Prueba de Turing. Este término propone dos afirmaciones que complicarán un poco el trabajo de los científicos para los próximos años. También está la posibilidad de que los androides asuman su posición dentro de la sociedad. y de hecho. Robot.idea de servir a los humanos o no. como lo propone Alex Proyas en Yo. ¿La sociedad aceptaría estás relaciones mecánicas-orgánicas o las pondría en tela de juicio como lo hace con las relaciones homosexuales? ¿Pueden pensar las máquinas? Al preguntarse si las máquinas serían capaces de pensar Russel Stuart propone un término interesante: aI débil. hubiera humanos y androides decididos a formar parejas? Colombus en El Hombre Bicentenario propone esta cuestión moral. como en el típico cuento en que el príncipe heredero del trono se enamora de la plebeya criada. Nos damos cuenta que preguntas tales como “¿Deberían tener las máquinas sus propios derechos?” o “¿Cómo interaccionarían las máquinas inteligentes con los seres humanos?” o “¿Qué sucedería si las máquinas inteligentes deciden trabajar en contra de los intereses de los seres humanos?” salen a flote y deben ser tenidas en cuenta. proponía que una máquina fuera capaz de conversar ante un interrogatorio por cinco minutos para el año 2000. Russel afirma que. en parte se logró. independientemente de cómo se les programe”. Cabe la posibilidad de que. la bisnieta humana de su amo humano y tras unas ideas y vueltas. que las máquinas en realidad sí puedan pensar. si no que si serían capaces de pasar una prueba conductual. reconocido científico del área propone en su más famoso escrito Computing Machinery and Intelligence que no hay que preguntarse si las máquinas pueden pensar.
Russel y Norvig ven a este mundo desconocido como algo un poco más optimista. Ellos nos dan un panorama tan claro y tan vivaz. por momentos. en caso de que existiesen. “no parece ser tan terriblemente negativo”. opinan los autores. 30 Inteligencia Artificial . Conclusiones Al comienzo de este ensayo poco sabía acerca de esta apasionante ciencia que es la inteligencia artificial conjuntamente con la ciencia cognitiva. que hasta muchos de nosotros creemos. los directores de cine y los escritores de ciencia ficción. entiendo que no solamente se trata de poder lograr pensamiento y sentimiento. Está claro que es una tarea mucho más fácil si creemos que la última acepción de la inteligencia artificial es la más acertada. tampoco podemos imaginar con total libertad qué sucedería con ellas y con su relación con la personas. Por eso es que es mucho más fácil valerse de aquellos grandes visionarios que ya imaginaron y propusieron sus perspectivas. Creía que se trataba solamente de poder lograr robots casi humanos por medio de clonación de células e imitación del funcionamiento del cerebro humano. nos damos cuenta que muchas máquinas inteligentes ya pueden imitar los comportamientos humanos para así poder facilitar y alivianar los problemas de la sociedad. De hecho. arriesgarse y seguir hacia un camino desconocido y creer que lo que puede llegar a suceder no será negativo. y gracias a la globalización. Existen teorías que creen que se trata de imitar el cerebro y otras que se inclinan más por cómo actúa el ser humano más que cómo razona. Ellos opinan que las máquinas inteligentes son capaces de “mejorar las circunstancias materiales en las que se desenvuelve la vida humana” y que de ninguna manera podrán afectar nuestra calidad de vida de manera negativa. pensaba que quizás en algún momento se pudiese lograr esto que yo imaginaba. sino que la inteligencia artificial también aplica a poder imitar el comportamiento humano. aunque no estaba segura de en cuánto tiempo se haría realidad. El tema que se buscaba tratar en este ensayo es un poco más complicado ya que al no poder estar totalmente seguros de que realmente se va a poder concebir una máquina capaz de sentir y pensar. Siempre cabe la posibilidad de que esto se desarrolle de manera positiva o que las máquinas afecten el crecimiento de los niños. En mi opinión. El resto. Ahora me doy cuenta que en mi cabeza no rondaba más que un nuevo guión para una película de ciencia ficción.con este proyecto. que esa es la realidad. es decir. Luego de haber analizado y estudiado al menos lo básico de lo que se trata esta disciplina. y generen más estrés en los adultos.
Inteligencia Artificial: Un Enfoque Moderno. Inteligencia Artificial (Steven Spielberg. como le pasaba a la mamá de David en Inteligencia Artificial. En mi opinión. Theodore (2005). Norvig Peter (1996). Computing Machinery and Intelligence. El culto a la Información: Un tratado sobre alta tecnología. aunque. pero que por dentro sólo serían robots. 1999) Yo. Para mi sólo seguirían siendo máquinas súper inteligentes. Robot (Alex Proyas. México: Prentice Hall Hispanoamérica. 2001) El Hombre Bicentenario (Christopher Columbus. inteligencia artificial y el verdadero arte de pensar. Bibliografía Russel Stuart et al. ¿Sueñan los androides con ovejas eléctricas? 31 Inteligencia Artificial . no creo estar preparada para aceptarlos. 2004) Blade Runner (Ridley Scout.Pero el tema se torna mucho más ético y moral a la hora de realmente imaginar cómo sería el mundo si tuviéramos que convivir con personas que por fuera parecerían reales. me divertiría la idea de convivir con estos androides. Es interesante imaginar. y mucho menos para amarlos. (1968). Inglaterrra: Mind. aunque cada uno tiene la libertad de creer lo que le parezca. 1982) Dick Philip K. Alan Turing (1950). que actuarían y pensarían como seres humanos. Roszak. Barcelona: Gedisa.
4. • Interpretación de imágenes y visión artificial. • Metodología de la programación en IA. • Resolución de problemas.ÀREAS Y APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL. • Robótica. Campos de la Inteligencia Artificial según la ACM • Programación automática: Verificación y síntesis. Newell y Simon con LT y GPS) 32 Inteligencia Artificial . • Procesamiento del lenguaje natural. • Inteligencia artificial distribuida Aplicaciones de la Inteligencia Artificial • Juegos: • La mayor parte de la investigación inicial en búsquedas en espacios de estados se hizo con juegos de tablero • Conjunto de reglas de juego bien definido que facilita la generación del espacio de búsqueda • Las configuraciones de tablero se representan fácilmente en una máquina • Las pruebas de estos programas no presentan ninguna complicación ética • Los juegos pueden generar espacios de búsqueda inmensos • Se precisan técnicas para determinar qué alternativas se exploran • Estas técnicas se llaman heurísticas (área de investigación en IA) • Vienen a ser estrategias de resolución de problemas (que los humanos usamos y donde reside parte de la inteligencia) • Los juegos son un dominio extremadamente rico para el estudio de la búsqueda con heurísticas • Razonamiento automático y demostradores de teoremas • Es una de las ramas más antiguas y fructíferas de la IA (Russell y Whitehead con las matemáticas. • Representación del conocimiento. • Razonamiento automático. métodos de control y búsqueda. • Aprendizaje.
verificación de programas.. • Objetivo histórico de la IA: creación de programas capaces de entender y generar el lenguaje humano • Éxito en contextos muy restringidos 33 Inteligencia Artificial . filtrado de información. a pesar de sus deficiencias • Dificultad de captura de un conocimiento “profundo” del dominio • Falta de robustez y flexibilidad • Incapacidad de ofrecer explicaciones cualitativas (sólo los pasos) • Dificultad de verificación: problema serio por las aplicaciones críticas • Escaso aprendizaje de la experiencia (dudas sobre su “inteligencia”) • Tratamiento del lenguaje natural • Ha sido y es el motor principal de la IA • Subyace a la mayoría de las aplicaciones: interfaces de programas. control de sistemas complejos • Incorporan la interactividad convirtiéndose en “asistentes inteligentes” • Sistemas expertos • Se asume la importancia del conocimiento específico del dominio • Se basan en el conocimiento de un humano.. Prolog) • Al ser un sistema formal. experto en el dominio • Comprensión teórica del dominio junto con una colección de reglas heurísticas de resolución de problemas avaladas por la experiencia • Desarrollo mediante refinamientos sucesivos • La mayoría se han centrado en dominios muy especializados. Sigue el interés • Aplicable a diseño y verificación de circuitos lógicos. comprensión de noticias. con estrategias claramente definidas de resolución de problemas • Los problemas que dependen de una noción tan vaga como el “sentido común” son mucho más difíciles de resolver así • Tendencia a sobreestimarlos. la lógica lleva a la automatización • Permite el abordaje de multitud de problemas • Los esfuerzos iniciales fallaron • Búsquedas ciegas • Desarrollo de heurísticas guiadas por la sintaxis.• Responsable de la mayoría de los trabajos iniciales en • formalización de algoritmos de búsqueda • desarrollo de lenguajes formales de representación (LPO.
diagnóstico de averías. etc. • SBC con una función muy concreta y con cierta capacidad 34 Inteligencia Artificial . carretera. agentes web.. caracteres escritos a mano. • Agentes • Agentes de interfaz. en particular porque es una de las partes más importantes del comportamiento inteligente • La mayoría de los sistemas expertos repetirán los mismos cálculos una y otra vez para resolver el mismo problema • La solución obvia es que los programas aprendan por sí mismos.). diseño. análisis químicos.. existen varios programas que sugieren • que no es imposible • Visión • Reconocimiento de objetos (puerta. a través de ejemplos o porque se les “diga” qué hacer • Aunque se trata de un área difícil. etc. borde. toma de decisiones. interpretación de escenas. temas legales. etc. por analogía. prospección minera. tutores inteligentes. ya sea a través de la experiencia. búsqueda de yacimientos. • Áreas de aplicación diversas • Medicina. control.• Sistemas capaces de usar el lenguaje natural con la flexibilidad y generalidad propia del habla humana • Planificación y robótica • La investigación en planificación comenzó como un esfuerzo para diseñar robots que pudiesen realizar sus tareas con cierto grado de flexibilidad reaccionando a los cambios del mundo exterior • Actualmente se aplica para la coordinación de cualquier conjunto de tareas u objetivos complejos • Agentes • Control de aceleradores de partículas • La resolución de problemas complejos requiere descomposición en tareas y planificación del orden de las tareas a realizar (que pueden interferir entre sí) • Especialmente problemática es la planificación que permita reaccionar a condiciones ambientales cambiantes • Aprendizaje máquina (o automático) • La importancia del aprendizaje está fuera de toda duda. programación automática (ISBC y robótica).
. nombres de las calles. distancias. informa de los cruces. se supone que la tarjeta ha sido robada. y se cancela • Microcirugía • Muchos cirujanos utilizan asistentes robot en operaciones de microcirugía • Técnicas de visión por computador para crear un modelo tridimensional dela anatomía interna del paciente • yudan en la colocación de instrumentos. observan las tareas del usuario • Posteriormente.de iniciativa (deciden cuándo intervienen) • Softbots o knowbots para facilitar el uso de internet • Papel de asistente personal o mayordomo • Inicialmente. reemplazos de caderas. intentan automatizar aquéllas que el usuario realiza rutinariamente • Detectan a otros agentes en la red y colaboran con ellos • El mundo del crédito • SBCs para dar apoyo a decisiones de concesión de créditos • En los bancos • En las compañías de seguros • Redes neuronales o CBR para detectar gastos fuera de lo corriente en una tarjeta de crédito • Cada cliente tiene un patrón de gastos reconocido • Si el uso de la tarjeta diverge significativamente del patrón... • Control de luces y aparatos eléctricos usando órdenes a través de la Voz 35 Inteligencia Artificial .. • Control por voz • Sistemas de navegación de apoyo a la conducción • Introducir el destino usando la voz y el sistema de ruta comienza automáticamente • Durante la conducción.
36 Inteligencia Artificial .000$) por día alquilarlo. para que pueda llegar a los interruptores.500$ • Se está utilizando en todo el mundo para investigación en IA • ASIMO (Honda) • Androide (robot humanoide –móvil y equipado con manipuladores–) • Realiza tareas en un entorno real en el que viven personas • Reconoce personas. alcanzar picaportes.ROBOTS • AIBO (Sony) • Robot de entretenimiento con capacidad de aprendizaje y sensores especializados • Entiende órdenes • Comportamiento programable • Salieron 5000 a la venta en 1999 y se agotaron en 20 minutos • Cuesta 2. y trabajar sobre una mesa • Desplaza su centro de gravedad anticipándose a su siguiente movimiento • 40 millones de yenes (300. Interpreta sus gestos y posturas • Se dirige desde un control remoto portátil • Tiene una altura de 120 cm.
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