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Timestamp: 2018-08-17 20:24:38+00:00

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Inteligencia Artificial - Ilustrados!
Resumen: Nociones y antecedentes históricos de Inteligencia Artificial. Características de la Inteligencia Artificial. Objetivos de la Investigación en Inteligencia Artificial. Símbolos vs. Métodos numéricos. Algoritmos. Base de conocimiento. Sistemas basados en conocimiento. Motor de inferencia. Sistemas expertos como Sistemas de Información orientados al Servicio. Robótica. Perspectivas futuras.(V)
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Autor: David Henao
La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de lainvestigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocadosobre la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solucióna problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción yla generalidad.
La Inteligencia Artificial es una combinación de la cienciadel computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es quereúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos loscuales tienen en común la creación de máquinas que pueden "pensar".
La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareaspercibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Lastareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos,traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica,suministro de asesoría experta en diversos temas.
Es así como los sistemas de administración de base de datoscada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmosde inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinascapaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de lainteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.
Trabajos teóricos fundamentales fueron el desarrollo dealgoritmos matemáticos por Warren McCullock y Walter Pitts, en 1943, necesariospara posibilitar el trabajo de clasificación, o funcionamiento en sentidogeneral, de una red neuronal. En 1949 Donald Hebb desarrolló un algoritmo deaprendizaje para dichas redes neuronales creando, en conjunto con los trabajosde McCullock y Pitts, la escuela creacionista. Esta escuela se considera hoycomo el origen de la Inteligencia Artificial, sin embargo se trató poco pormuchos años, dando paso al razonamiento simbólico basado en reglas de producción,lo que se conoce como sistemas expertos.
I. Nociones y Antecedentes Históricosde Inteligencia Artificial.
§ Entornos de desarrollo: shells
§ Arquitecturas de alto nivel: nodo y arco, sistemas de producciones
Desde sus comienzos hasta la actualidad, la InteligenciaArtificial ha tenido que hacer frente a una serie de problemas:
En 1843, Lady Ada Augusta Byron, patrocinadora de CharlesBabbage planteó el asunto de si la máquina de Babbage podía"pensar".
Los primeros problemas que se trató de resolver fueronpuzzles, juegos de ajedrez, traducción de textos a otro idioma.
Durante la II Guerra Mundial Norbert Wiener y John VonNeumann establecieron los principios de la cibernética en relación con larealización de decisiones complejas y control de funciones en máquinas.
La teoría de la retroalimentación en mecanismos, como porejemplo un termostato que regula la temperatura en una casa, tuvo muchainfluencia. Esto aún no era propiamente Inteligencia Artificial. Se hizo muchoen traducciones (Andrew Booth y Warren Weaver), lo que sembró la semilla haciael entendimiento del lenguaje natural.
En el año 1955 Herbert Simon, el físico Allen Newell y J.C.Shaw, programador de la RAND Corp. y compañero de Newell, desarrolla el primerlenguaje de programación orientado a la resolución de problemas de laInteligencia Artificial, el IPL-11. Un año más tarde estos tres científicosdesarrollan el primer programa de Inteligencia Artificial al que llamaron LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos,representando cada problema como un modelo de árbol, en el que se seguíanramas en busca de la solución correcta, que resultó crucial. Este programademostró 38 de los 52 teoremas del segundo capítulo de PrincipiaMathematica de Russel y Whitehead.
En 1956, con la ahora famosa conferencia de Dartmouth,organizada por John McCarthy y en la cual se utilizó el nombre de inteligenciaartificial para este nuevo campo, se separó la Inteligencia Artificial de laciencia del computador, como tal. Se estableció como conclusión fundamental laposibilidad de simular inteligencia humana en una máquina.
En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con eldesarrollo del General Problems Solver (GPS). GPS era un sistemaorientado a la resolución de problemas; a diferencia del Logic Theorist,el cual se orientó a la demostración de teoremas matemáticos, GPS no estabaprogramado para resolver problemas de un determinado tipo, razón a la cual debesu nombre. Resuelve una gran cantidad de problemas de sentido común, como unaextensión del principio de retroalimentación de Wiener.
Diversos centros de investigación se establecieron, entrelos más relevantes están, la Universidad Carnegie Mellon, el MassachusettsInstitute of Technologie (MIT), encabezado por Marvin Minsky, la Universidad deStandford e IBM. Los temas fundamentales eran el desarrollo de heurísticas y elaprendizaje de máquinas.
En 1957 McCarthy desarrolló el lenguaje LISP. La IBM contratóun equipo para la investigación en esa área y el gobierno de USA aportódinero al MIT también para investigación en 1963.
A finales de los años 50 y comienzos de la década del 60 sedesarrolla un programa orientado a la lectura de oraciones en inglés y laextracción de conclusiones a partir de su interpretación, al cual su autor,Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam". Este podía leer oraciones deltipo "Jim es hermano de John" y "La madre de Jim es Mary", apartir de ella el sistema concluía que Mary debía ser también la madre deJohn. Este sistema representó un enorme paso de avance en la simulación deinteligencia humana por una máquina, pues era capaz de tomar una pieza deinformación, interpretarla, relacionarla con información anteriormentealmacenada, analizarla y sacar conclusiones lógicas.
En el mismo período de tiempo hay trabajos importantes deHerbert Gelernter, de IBM, quien desarrolla un "Demostrador Automático deTeoremas de la Geometría", Alex Bernstein desarrolla un programa para eljuego de ajedrez que se considera el antecedente para "Deep Blue".
En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator)por James Slagle el cual se orienta a la demostración simbólica en el áreadel álgebra.
En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (SemanticInformation Retrieval) el cual era capaz de comprender oraciones en inglés.
A continuación un ejemplo, traducido, de interacción entreSIR y un usuario:
SIR: La oración anterior es ambigua. Por favorreconstrúyala.
SIR: La oración anterior es ambigua, pero asumo queTIENE significa TIENE COMO PARTES. No se si los dedos forman parte de John.
SIR: La oración anterior es ambigua, pero asumo queTIENE significa TIENE COMO PARTES, ¿cuántos dedos por mano?.
En la década del 60 se comienza en el MIT el estudio de lavisión artificial, lo cual implica no solo captar imágenes a través de una cámara,sino también la comprensión, de lo que estas imágenes representan.
Un resultado importante en este trabajo lo constituye el"mundo de micro-bloques", en el cual un robot era capaz de percibir unconjunto de bloques sobre una mesa, moverlos y apilarlos; el éxito se debió alos investigadores Larry Roberts, Gerald Sussman, Adolfo Guzman, Max Clowes,David Huffman, David Waltz, Patrick Winston, y Berthold Horn.
Posteriormente se obtuvieron resultados importantes entreellos el de mayor resonancia fue el sistema SCHRDLU de Terry Winograd, puespermitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundode bloques.
Usuario: Toma un bloquerojo.
Usuario: Busca un bloque más pequeño que el quetienes y ponlo dentro de la caja.
SCHRDLU: Asumo que PONLO se refiere al bloque máspequeño que el que tengo.
Usuario: ¿Es al menos uno de ellos más estrecho queaquel que te dije que recogieras?
Usuario: Todos los bloques que no son rojos son míos,pero no poseo nada que sostenga una pirámide.
SCHRDLU: Si, dos cosas: El bloque azul y la pirámideazul.
Aunque parezca impresionante la capacidad del sistema pararazonar y ejecutar acciones, no se debe perder de vista el hecho que el robot semueve en un mundo muy simple de figuras geométricas, y que las relaciones entreellas son muy limitadas. En el mundo real existen tantos objetos diferentes yrelaciones entre ellos, que tratar de llevar este sistema a un entorno realresulta prácticamente imposible.
En los primeros años de la década del 60 Frank Rosemblattdesarrolla, en la Universidad de Cornell, un modelo de la mente humana a travésde una red neuronal y produce un primer resultado al cual llama perceptrón.Este sistema era una extensión del modelo matemático concebido por McCullock yPitts para las neuronas, y funcionaba basándose en el principio de"disparar" o activar neuronas a partir de un valor de entrada el cualmodifica un peso asociado a la neurona, si el peso resultante sobrepasa uncierto umbral la neurona se dispara y pasa la señal a aquellas con las que estáconectada. Al final, en la última capa de neuronas, aquellas que se activendefinirán un patrón el cual sirve para clasificar la entrada inicial.
Este trabajo constituye la base de las redes neuronales dehoy en día, sin embargo a raíz de su desarrollo sufrió fuertes críticas porparte de Marvin Minsky
y Seymour Papert lo cual provocó que la mayoría de losinvestigadores interesados en el tema lo abandonarán, y este no se retomarahasta los años 80.
En 1965-70, comenzaron a aparecer los programas expertos, quepredicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones, entre esosproyectos estuvo: DENDRAL, que asistía a químicos en estructuras químicascomplejas euclidianas; MACSYMA, producto que asistía a ingenieros y científicosen la solución de ecuaciones matemáticas complejas, etc.
En la década 1970-80, creció el uso de sistemas expertos,muchas veces diseñados para aplicaciones médicas y para problemas realmentemuy complejos como MYCIN, que asistió a médicos en el diagnóstico ytratamiento de infecciones en la sangre. Otros son: R1/XCON, PIP, ABEL, CASNET,PUFF, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy.
De 1975 en adelante, comienza la era de los lenguajesexpertos (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS, etc. para luego tratar de que éstossean más amigables y funcionales.
Las definiciones de Inteligencia Artificial son muchas, peropodría decirse que son programas que realizan tareas que si fueran hechas porhumanos se considerarían inteligentes.
Estos programas obviamente corren en un computador y se usan,como por ejemplo, en control robótico, comprensión de lenguajes naturales,procesamiento de imágenes basado en conocimientos previos, estrategias dejuegos, etc. reproduciendo la experiencia que un humano adquiriría y de laforma en que un humano lo haría.
Para clasificar las máquinas como "pensantes", esnecesario definir qué es inteligencia y qué grado de inteligencia implicaresolver problemas matemáticos complejos, hacer generalizaciones o relaciones,percibir y comprender. Los estudios en las áreas del aprendizaje, del lenguajey de la percepción sensorial han ayudado a los científicos a definir a una máquinainteligente. Importantes desafíos han sido tratar de imitar el comportamientodel cerebro humano, con millones de neuronas y extrema complejidad.
Características de la InteligenciaArtificial.
1. Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.
La Inteligencia Artificial incluye varios campos dedesarrollo tales como: la robótica, usada principalmente en el campoindustrial; comprensión de lenguajes y traducción; visión en máquinas quedistinguen formas y que se usan en líneas de ensamblaje; reconocimiento depalabras y aprendizaje de máquinas; sistemas computacionales expertos.
Los sistemas expertos, que reproducen el comportamientohumano en un estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan variados comolos que diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los queinterpretan datos sismológicos en exploración geológica y los que configurancomplejos equipos de alta tecnología.
Tales tareas reducen costos, reducen riesgos en la manipulaciónhumana en áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto, ymejoran el control de calidad sobre todo en el ámbito comercial.
Este modelo considera que una neurona puede ser representadapor 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 sinapsis. Segúnel signo, la sinapsis es excitadora o inhibidora.
El perceptrón está constituido por las entradasprovenientes de fuentes externas, las conexiones y la salida. En realidad unperceptrón es una Red Neuronal lo más simple posible, es aquella donde noexisten capas ocultas.
Para cada configuración de los estados de las neuronas deentrada (estímulo) la respuesta del perceptrón obedece a la siguiente dinámica:se suman los potenciales sinápticos y se comparan con un umbral de activación.Esta suma ponderada es también llamada campo. Si el campo es mayor que unumbral, la respuesta de la neurona es activa, si no, es inactiva.
Con una arquitectura tan simple como la del perceptrón no sepuede realizar más que una clase de funciones "booleanas" muysimples, llamadas linealmente separables. Son las funciones en las cuales losestados de entrada con salida positiva pueden ser separados de aquellos a salidanegativa por un hiperplano. Un hiperplano es el conjunto de puntos en el espaciode estados de entrada, que satisfacen una ecuación lineal. En dos dimensiones,es una recta, en tres dimensiones un plano, etc.
Si se quieren realizar funciones más complejascon Redes Neuronales, es necesario intercalar neuronas entre las capas deentradas y de salida, llamadas neuronas ocultas. Una red multicapas puede serdefinida como un conjunto de perceptrones,ligados entre si por sinapsis y dispuestos en capas siguiendo diversasarquitecturas. Una de las arquitecturas más comúnmente usada es llamada feedforward:con conexiones de la entrada a las capas ocultas y de éstas hacia la salida.
El funcionamiento de una Red Neuronal es gobernado por reglas de propagaciónde actividades y de actualización de los estados.
I.1. Objetivos de la Investigación enInteligencia Artificial.
Los investigadores en inteligencia artificial se concentranprincipalmente en los sistemas expertos, la resolución de problemas, el controlautomático, las bases de datos inteligentes y la ingeniería del software (diseñosde entornos de programación inteligente).
Otros investigadores están trabajando en el reto delreconocimiento de patrones donde se espera un rápido progreso en este campo queabarca la comprensión y la síntesis del habla, el proceso de imágenes y lavisión artificial.
Finalmente, la fundamental investigación sobre larepresentación del conocimiento, la conceptualización cognoscitiva y lacomprensión del lenguaje natural.
El razonamiento de un jugador de ajedrez no siempre es elmismo que el de un directivo que se pregunta la viabilidad de fabricar un nuevoproducto. Un niño jugando con bloques de madera en una mesa no tiene idea de lacomplejidad del razonamiento necesario para llevar a cabo la construcción deuna pirámide, e intentar que un robot hiciera lo mismo que el niño requeriríaun largo programa de computador.
Estos dos tipos principales pueden utilizarse de un modo analítico(el razonamiento se divide en submódulos que son más difíciles de manejar, ode un modo sintético (inverso del proceso anterior, juntando elementos que sesepararon anteriormente).
La inducción puede tener lugar cuando se comparansituaciones que son casi similares, con parámetros desconocidos en una situacióndada asignándole los valores que tienen ya en una situación de referencia;este es un razonamiento por analogía.
Los métodos para razonar son variados. La iteraciónsignifica repetir la misma secuencia de razonamiento hasta que se alcance unacondición de final; la recursión consiste en una forma particular delrazonamiento que se llama a sí misma, como aquellas muñecas rusas que estánunas dentro de otras, hasta llegar a un problema simple que es fácil deresolver.
Las estrategias para el razonamiento pueden hacer uso de laespecialización, la reducción al absurdo, de la eliminación de caminos pocoprometedores y de la reducción de las diferencias.
En todos los casos, la organización jerárquica delconocimiento y la segmentación de los problemas son métodos que se empleansiempre al intentar resolver un problema complejo.
La función asignada a los sistemas expertos es la derazonar.
El primer período de la Inteligencia Artificial, llamadosub-simbólico, data de aproximadamente 1950 a 1965. Este período utilizórepresentaciones numéricas (o sub-simbólicas) del conocimiento. Aunque lamayor parte de los libros de Inteligencia Artificial enfatizan el trabajorealizado por Rosenblatt y Widrow con redes neuronales durante este período, larealidad es que otra importante escuela sub-simbólica data también de la mismaépoca y estos son los algoritmos evolutivos.
La escuela clásica dentro de la Inteligencia Artificial,utiliza representaciones simbólicas basadas en un número finito de primitivasy de reglas para la manipulación de símbolos. El período simbólico seconsidera aproximadamente comprendido entre 1962 y 1975, seguido por un períododominado por los sistemas basados en el conocimiento de 1976 a 1988. Sinembargo, en este segundo período las representaciones simbólicas (por ejemplo,redes semánticas, lógica de predicados, etc.) siguieron siendo parte centralde dichos sistemas.
La Programación Lógica tiene sus orígenes más cercanos enlos trabajos de J. A. Robinson que propone en 1965 una regla de inferencia a laque llama resolución, mediante la cual la demostración de un teorema puede serllevada a cabo de manera automática.
En la actualidad, la Inteligencia Artificial empieza aextender sus áreas de investigación en diversas direcciones y trata deintegrar diferentes métodos en sistemas a gran escala, tratando de explotar almáximo las ventajas de cada esquema.
La resolución es una regla que se aplica sobre cierto tipode fórmulas del Cálculo de Predicados de Primer Orden, llamadas cláusulas yla demostración de teoremas bajo esta regla de inferencia se lleva a cabo porreducción al absurdo.
Otros trabajos importantes de esa época que influyeron en laprogramación lógica, fueron los de Loveland, Kowalski y Green, que diseña unprobador de teoremas que extrae de la prueba el valor de las variables para lascuales el teorema es válido.
Estos mecanismos de prueba fueron trabajados con muchoentusiasmo durante una época, pero, por su ineficiencia, fueron relegados hastael nacimiento de Prolog, que surge en 1971 en la Universidad de Marsella,Francia.
Actualmente, la programación lógica ha despertado uncreciente interés que va mucho más allá del campo de la InteligenciaArtificial y sus aplicaciones. Los japoneses, con sus proyectos de máquinas dela quinta generación, dieron un gran impulso a este paradigma de programación.
La Lógica de Primer Orden, es uno de los formalismos másutilizados para representar conocimiento en Inteligencia Artificial. La Lógicacuenta con un lenguaje formal mediante el cual es posible representar fórmulasllamadas axiomas, que permiten describir fragmentos del conocimiento y, ademásconsta de un conjunto de reglas de inferencia que aplicadas a los axiomas,permiten derivar nuevo conocimiento.
El Alfabeto del Lenguaje de la Lógica de Primer Ordencontiene dos tipos de símbolos:
A partir de estos símbolos se construyen las expresiones válidasen el Lenguaje de Primer Orden: los términos y las fórmulas.
Un término es cualquiera de las tresexpresiones siguientes: una constante, por ejemplo, el número "100",la palabra "alfredo" y la letra "c"; o una variable, porejemplo, "X" o bien una expresión de la forma"f(t1,...,tn)" donde "f" es un símbolo de función n-aria yt1,...,tn son términos. Ejemplos de funciones son: f(100,X), padre(Y) ysucesor(X).
Las fórmulas atómicas o elementales son expresionesde la forma R(t1,...,tn) donde R es un símbolo de relación n-aria y t1,...,tnson términos.
positivo(3),not(igual(4,doble(2))),recetar(X,aspirina)<=tiene(X,fiebre), tiene(X,cefalea).
Esta última establece una regla que dice que, si X tienefiebre y cefalea (dolor de cabeza), X debe tomar una aspirina.
El Lenguaje de Primer Orden posee un amplio poder de expresión,los términos permiten nombrar los objetos del universo, mientras que las fórmulaspermiten afirmar o negar propiedades de éstos o bien establecen las relacionesentre los objetos del universo.
Puede decirse que la Programación Lógica utiliza la Lógicade Primer Orden como lenguaje de programación. Prolog es un ejemplo de lenguajebasado en la Lógica de Primer Orden y aunque toma su nombre de este término("PROgramming in LOGic"), no abarca toda la riqueza de la Lógica dePrimer Orden para resolver problemas, pues está restringido al uso de ciertaclase de fórmulas denominadas cláusulas definidas o cláusulas de Horn.
Un programa lógico está formado por un conjunto finito decláusulas de programa que son hechos o reglas. Por ejemplo:
Este programa está formado por cuatro cláusulas deprograma, las tres primeras son del tipo hecho y definen la relación padre/2 yla cuarta una regla que define la relación abuelo/2. Nótese el uso de lasvariables X,Y y Z en esta cláusula, las cuales permiten definir de manerageneral en Prolog la relación "ser abuelo de", pues la lecturadeclarativa de dicha cláusula es la siguiente: "Para cualesquiera X,Y,Z secumple que: X abuelo de Y, si X padre de Z y Z padre de Y".
En Prolog es posible hacer preguntas sobre objetos yrelaciones del dominio y estas preguntas se formulan como objetivos o metas, queson evaluadas por el intérprete de Prolog utilizando su mecanismo de inferenciainterno, el cual determina si la meta a demostrar es una consecuencia lógicadel programa, aplicando reglas de deducción para obtener la respuesta.
Por ejemplo, del programa anterior, utilizando la cláusulade tipo meta ?abuelo(X,juan), para preguntar ¿quién es el abuelo deJuan? o bien ¿quiénes son los abuelos de Juan?, es posible deducir que Luis esabuelo de Juan, aunque implícitamente no existe en el programa ningún hechoque así lo afirme.
En este caso la ejecución del programa, para dicha meta,arrojaría como resultado que X=luis.
El método de deducción utilizado por Prolog, para darrespuesta a los objetivos planteados, se basa en el uso de una única regla deinferencia: el Principio de Resolución.
Los primeros trabajos de prueba automática de teoremasutilizaban la resolución, aplicada a cláusulas cualesquiera, pero el problemade las deducciones con cláusulas generales es el gran número de combinacionesposibles para llevar a cabo las resoluciones.
Por ello Prolog restringe el conjunto de cláusulas, lo quele permite llevar a cabo una prueba dirigida y, en la mayoría de los casos, conun universo de posibilidades explorable en tiempo de ejecución.
Realmente, en Prolog se hace uso de una estrategia derefinamiento de dicho principio, denominada Resolución-SLD, la cual se aplica acláusulas definidas.
Cuando una tarea se realiza por medio de un algoritmoperfectamente definido de almacenamiento, clasificación o cálculo, lo puedehacer un computador. Este concepto de algoritmo, secuencial, fijo y dedeterminadas operaciones, es incapaz de manejar problemas donde el camino delrazonamiento es variable y donde deben afrontarse situaciones diversas sin habersido especificadas.
La Inteligencia Artificial hace uso de un tipo de lenguajediferente como es el caso de LISP y PROLOG.
En 1932, Cannon visualizó la evolución natural como unproceso de aprendizaje. Alan Turing reconoció, en 1950, que debe haber unaconexión obvia entre el aprendizaje de máquina y la evolución, y señaló quese podrían desarrollar programas para jugar ajedrez usando esta técnica.Campbell conjeturó en 1960 que en todos los procesos que llevan a la expansióndel conocimiento, se involucra un proceso ciego de variación y supervivenciaselectiva.
Los primeros intentos de aplicar de manera formal la teoríade la evolución, a problemas prácticos de ingeniería, apareció en las áreasde control de procesos estadísticos, aprendizaje de máquina y optimización defunciones. Tal vez el primer intento serio de este tipo se dio en el trabajo querealizaron Box y sus colegas en 1957, en el desarrollo de una técnica quedenominaron operación evolutiva, la cual se aplicó a una planta demanufactura, y que se implanto sobre la base de los votos de un comité de jefestécnicos. Bajo este esquema, la calidad del producto avanzaba a través demutaciones aleatorias y la selección era determinada por el comité.
Por su parte, Friedberg intentó, en 1958, hacer que unprograma en lenguaje máquina se mejorara a sí mismo, seleccionandoinstrucciones que se asociaran más frecuentemente con un resultado exitoso.Aunque Friedberg nunca mencionó explícitamente estar simulando la evoluciónnatural, esa es la interpretación más comúnmente aceptada de su trabajo, y apesar de que tuvo cierto éxito evolucionando manipuladores de bits ydeterminando las interconexiones de una caja negra de 1400 terminales, lacomunidad de Inteligencia Artificial de la época prestó poca atención a sutrabajo. Por ejemplo, Minsky lo criticó duramente, argumentando que una búsquedapuramente aleatoria era mucho mejor que el algoritmo de Friedberg.
El trabajo de Bremermann, en 1958, se enfocó más a laoptimización, introduciendo el importante manejo de un valor de aptitud, ydefiniendo a un individuo como una cadena de símbolos binarios (unos y ceros).Bremermann advirtió, acertadamente, que la mutación jugaba un papel importanteen la evolución, pues impedía el estancamiento en mínimos locales. Aunquemuchas de sus ideas se usan hoy en día, Bremermann cometió el error de tratarde optimizar funciones lineales y convexas, obteniendo resultadosdecepcionantes, pues sus algoritmos evolutivos tenían que ser complementadoscon otras heurísticas para converger en una solución. Hoy sabemos que losalgoritmos evolutivos difícilmente pueden competir con las técnicastradicionales de optimización en esos dominios.
Barricelli ofreció, en 1954, una de las primerassimulaciones que usaba principios evolutivos, utilizando los mismosprocedimientos generales que se usan hoy en día en la disciplina conocida comovida artificial. Sin embargo, en este trabajo, así como el que Reed realizóposteriormente en 1967, se concluyó que la cruza no parecía mejorar lavelocidad de la adaptación selectiva, y el operador primordial era la mutación.
Fue Fogel el que introdujo la primera técnica evolutiva querealmente funcionó más o menos dentro de los lineamientos actuales de lacomputación evolutiva. Su programación evolutiva consistía en hacerevolucionar autómatas de estados finitos por medio de mutaciones. Fogelintrodujo los importantes conceptos de población y selección, y aunque lasrevisiones iniciales de su trabajo fueron favorables, algunos investigadores,como Solomonoff, enfatizaron que el método de Fogel no debía verse en suestado actual (en 1966) como algo particularmente útil para resolver problemas,a excepción de los más simples posibles. Solomonoff vio a la programaciónevolutiva como una especie de búsqueda escalando la colina modelada medianteautómatas, y otros investigadores como Holland, Kieras, Rada y Lenatcompartieron esa opinión.
Otra técnica evolutiva dirigida particularmente a laoptimización de funciones continuas de alta complejidad se desarrolló enAlemania, en 1965, por Rechenberg y Schwefel. Esta técnica, llamada estrategiaevolutiva, se utilizó inicialmente para resolver problemas de ingeniería quedesafiaban a los métodos de optimización tradicionales, como el gradienteconjugado, y se basa en la modificación sistemática de un vector de númerosreales (representando las variables de decisión del problema) medianteoperadores probabilísticos, usando ciertos criterios para decidir en quédirección dirigir la búsqueda. La estrategia evolutiva utiliza como operadorprincipal a la mutación, y en su versión más reciente usa la cruza comooperador secundario.
Aunque el australiano Fraser propuso, desde fines de los 50,un procedimiento muy similar al que John Holland llamó planes evolutivos afines de los 60, es al segundo al que se le suele atribuir la creación de la técnicaque se conoce como algoritmo genético, a raíz de que Holland publicara ellibro "Adaptation in Natural and Artificial Systems" en 1975.
La principal diferencia del algoritmo genético con las técnicasantes mencionadas, es que utiliza la cruza como operador principal y a la mutacióncomo operador secundario (e incluso opcional). El algoritmo genético, al igualque las redes neuronales, funciona como una caja negra que recibe ciertasentradas y produce (tras una cantidad de tiempo indeterminada) las salidasdeseadas. Sin embargo, a diferencia de éstas, los algoritmos genéticos nonecesitan entrenarse con ejemplos de ningún tipo, sino que son capaces degenerar sus propios ejemplos y contraejemplos que guíen la evolución a partirde poblaciones iniciales totalmente aleatorias.
Los mecanismos de selección del más apto y de reproducciónsexual del algoritmo genético, son los encargados de preservar las característicasmás adecuadas de cada individuo a fin de hacer converger a la población ensoluciones óptimas.
Los algoritmos genéticos se distinguen también por noquedar atrapados fácilmente en mínimos locales, como la mayor parte de las técnicasde búsqueda clásicas, además de usar operadores probabilísticos másrobustos que los operadores determinísticos, que las otras técnicas suelenusar.
No obstante, siendo una heurística, tampoco puedengarantizar encontrar siempre la solución óptima, si bien la experienciaacumulada hasta la fecha parece demostrar que, cuando se utilizanapropiadamente, pueden proporcionar soluciones muy aceptables y, en la mayoríade los casos, superiores a las encontradas con otras técnicas de búsqueda yoptimización.
Aunque aún atacados por algunos sectores de la comunidad deInteligencia Artificial, los algoritmos genéticos, al igual que las redesneuronales, se han ido ganando poco a poco, y sobre la base de la efectividad desus resultados en aplicaciones prácticas, el reconocimiento de losinvestigadores como una técnica efectiva en problemas de gran complejidad, comolo demuestra un número creciente de conferencias y publicaciones especializadasalrededor del mundo, en los últimos años.
I.4. Base de Conocimiento. Sistemas Basados enConocimiento.
Los métodos generales desarrollados para la resolución deproblemas y técnicas de búsqueda al inicio de la era de la InteligenciaArtificial demostraron no ser suficientes para resolver los problemas orientadosa las aplicaciones, ni fueron capaces de satisfacer los difícilesrequerimientos de la investigación.
A este conjunto de métodos, procedimientos y técnicas, selo conoce como Inteligencia Artificial Débil. La principalconclusión que se derivó de este trabajo inicial fue que los problemas difícilessólo podrían ser resueltos con la ayuda del conocimiento específico acercadel dominio del problema.
La aplicación de estas ideas dio lugar al desarrollo de losdenominados Sistemas Basados en Conocimiento (Knowledge Based Systems) yal aparecimiento de la Ingeniería Cognoscitiva, como una rama de laInteligencia Artificial, que estudia los sistemas basados en el conocimiento. Ladefinición de un sistema basado en conocimiento puede ser la siguiente:
Es un sistema computarizado capaz de resolver problemas en el dominio en elcual posee conocimiento específico.
La solución es esencialmente la misma que hubiera dado unser humano confrontado con idéntico problema, aunque no necesariamente elproceso seguido por ambos puede ser igual.
El simple concepto dado, puede causar confusión ya quemuchos sistemas basados en programas convencionales podrían ser incorrectamentecategorizados como sistemas basados en conocimiento. Esta inconsistencia puedeser aclarada, sobre la base de tres conceptos fundamentales que distinguen a lossistemas basados en conocimiento de los programas algorítmicos convencionales yde los programas generales basados en búsqueda:
Los tipos de experiencia que son de interés en los sistemas basados enconocimiento, pueden ser clasificados en tres categorías: asociativa, motora yteórica.
Los sistemas basados en conocimiento son excelentes para representar conocimientoasociativo. Este tipo de experiencia refleja la habilidad heurística o elconocimiento que es adquirido mayoritariamente, a través de la observación.
Puede ser que no se comprenda exactamente lo que ocurre al interior de unsistema (caja negra), pero se pueden asociar entradas o estímulos con salidas orespuestas, para resolver problemas que han sido previamente conocidos.
La experiencia motora es más física que cognitiva. La habilidad seadquiere fundamentalmente a través del ejercicio y la práctica físicaconstante. Los sistemas basados en conocimiento no pueden emular fácilmenteeste tipo de experiencia, principalmente por la limitada capacidad de latecnología robótica.
La experiencia teórica y el conocimiento profundo permite que loshumanos puedan resolver problemas que no se han visto antes, es decir, no existeuna posibilidad asociativa. El conocimiento teórico y profundo se adquiere através de estudio y entrenamiento formal, así como por medio de la resolucióndirecta de problemas.
Debido a su naturaleza teórica, este conocimiento se puede olvidar fácilmente,a no ser que se use en forma continua. Al momento, los sistemas convencionalesbasados en conocimiento tienen muchas dificultades para duplicar este tipo deexperiencia. Sin embargo, los Sistemas de Razonamiento Basado en Modelosrepresentan un notable intento de encapsular este conocimiento profundo yrazonar con él.
La arquitectura de un sistema basado en conocimiento de alguna manera reflejala estructura cognitiva y los procesos humanos. La primera parte es la memoriade largo plazo, en la que guarda los hechos (Base de Hechos) y los conocimientos(Base de Conocimientos) acerca del dominio en el que tiene experiencia.
La segunda parte es el sistema que realiza la funciónde razonamiento para resolver problemas (Motor de Inferencia).Finalmente, la tercera parte la conforman las unidades de entrada y salida quepermiten la comunicación entre el sistema y su entorno.
La representación del conocimiento determina el desarrollode un sistema experto e influye en las estrategias de control. Es muy versátil,hay muchas formas de hacerlo y es complicada la elección. Generalmente laelección está basada en la intuición o en las especiales circunstancias delproblema.
La primera fase es la adquisición del conocimiento desde unexperto y depende de la cantidad y de su adecuada representación. Se debenconocer los límites, pues sólo llegan hasta donde son capaces de resolver unproblema. Esto implica, que tiene que circunscribirse a un dominio homogéneo.
El lenguaje de programación debe ser adecuado, se usanprincipalmente el LISP y PROLOG, que difieren de los lenguajes clásicos en quesus reglas (que también contienen hechos) entran masivamente, y que elprograma, es decir, el motor de inferencia, encontrará el camino a través dereglas.
Por otra parte, la programación procedural consiste en unacuidadosa descripción de los algoritmos que marcan el camino de los diferentesprocedimientos y funciones en los programas.
Estos dos modos de programación son teóricamente iguales,pero en la práctica difieren.
La programación declarativa es un tipo de programaciónimplantada en los sistemas expertos y por ciertos lenguajes. La principaldiferencia es que en la declarativa las reglas se formulan independientemente desu secuencia de aplicación. El modo en que se ejecutan las reglas correspondeal motor de inferencia y es independiente de las reglas en sí mismas. En laprogramación procedural, las reglas se implantan y ejecutan en un ordenestablecido.
Las ventajas en los sistemas expertos es la modularidad, nohay un solo camino para responder a un problema y son fáciles de leer, lo quesimplifica comprobar su consistencia.
La representación del conocimiento es esencial eninteligencia artificial y es la base de la construcción de un sistema experto.
Desde el punto de vista tecnológico, los Sistemas Basados enConocimiento pueden presentar varias formas de aplicación:
· Aislada: un Sistema Basado en Conocimiento único se relaciona con el entorno.
Un motor de inferencia interpreta y evalúa los hechos en labase de conocimientos para proveer una respuesta. Este debe ser independientedel conocimiento y de los hechos. Se puede caracterizar por:
Lógica de orden 0, orden 0 , orden 1.
En un sistema experto, dado un estado particular de la basede datos, se deben reconocer las reglas aplicables y esto se llama filtrado oidentificación de patrones, operación especialmente larga, ya que muchossistemas realizan una preselección de las reglas antes de que comience laidentificación propiamente tal. Es decir, se considera un subconjunto de reglasy entre éstas, las aplicables. Esto, es lo que se llama restricción.
Adicionalmente puede existir una Base de Datos con informaciónpuntual sobre problemas específicos anteriormente resueltos por el sistema, yque se usa como información adicional en el proceso de inferencia.
Una vez que las reglas han sido reconocidas deben serelegidas, dependiendo de la estrategia de control, que es la selección.
Al módulo central del sistema experto que maneja estas tresoperaciones se le denomina motor de inferencia o intérprete de reglas. Haydiversos tipos de motores de inferencia según los métodos con que se manejanlas tres operaciones precedentes.
Esta operación determina cuáles son las reglaspotencialmente aplicables en un estado dado de la base de datos.
Hay ciertos métodos típicos para resolver problemasmediante Inteligencia Artificial como: descomposición de problemas, inferenciadeductiva, deducción lógica, etc.
No es necesario que la búsqueda se aplique a todas lasreglas, el sistema de control puede decidir cuáles no son necesarias a esenivel.
El filtrado significa tener el conocimiento para encontrarlas reglas cuya precondición se satisfaga. Se debe comparar por tanto laprecondición con la base de datos. Si es una regla deductiva "si premisaentonces conclusión", la parte a ser probada de la regla, se llamadisparador o activador (tigger) es siempre una fórmula bien formada ya sea de lógicaproposicional o de lógica de primer orden. Puede aplicarse a cualquier hecho.
El único lenguaje que está totalmente basado en el cálculode predicados es el PROLOG.
Los procesos de identificación de patrones pueden mejorarseexaminando, dentro del activador de cada regla, primero los predicados con másrestricciones, es decir, los que tienen el menor número de variables libres.Otra forma de proceder es que, para cada regla o parte de su activador, seguarda en la memoria el resultado de las posibles unificaciones para cada partedel activador. Después de cada ciclo del motor de inferencia, esta memoria seactualiza y se denomina filtrado por propagación.
Después de la fase de filtrado, cuando una regla estáreconocida como aplicable, teniendo en cuenta la base de datos existente, soloresta ejecutarla. Si hay varias posibles reglas, la elección la realiza laestrategia de control.
La conclusión de la regla tiene por objeto modificar la basede conocimiento, creando, modificando o suprimiendo un hecho.
En un sistema dirigido por los datos, el filtrado consiste enretener todas las reglas cuyas premisas son verdaderas teniendo en cuenta loshechos (verdaderos) presentes en la base de datos. Este sistema funciona enencadenamiento hacia delante.
Si el sistema es a la vez dirigido por los datos y por losobjetivos, se denomina mixto.
La restricción también puede estar especificado explícitamentepor el experto para utilizar reglas dentro de las reglas, es decir, meta reglas.Indica qué grupo de reglas debe ser retenido, por prioridad, o definir un ordenen los subconjuntos de las reglas.
El conocimiento puede organizarse en forma de red como en lasredes semánticas utilizadas en el análisis sintáctico del lenguaje. Su posicióndentro de la red dirige las restricciones utilizando heurísticas. Estaformulación es particularmente eficiente si se establece válidamente unaorganización jerárquica del conocimiento, en este caso existiría una taxonomíade los hechos.
Otro modo de gobernar las restricciones es organizar lasreglas en paquetes o esquemas, lo que genera una estructura de árbol en reglas,lo que es una ventaja.
Todos estos modos dependen de la forma en que estárepresentado el conocimiento.
Como después de las fases anteriores quedan varias reglas sedebe seleccionar una y luego de procesada el programa debe saber dónde volver.
- La búsqueda en anchura, que elige una, generalmente laprimera y se van ejecutando por turno antes de comprobar que se ha alcanzado lacondición final. Si no es así se inicia otro ciclo del motor de inferencia.Este tipo de búsqueda es exhaustiva y la usa el sistema experto MYCIN.
Cada una de las estrategias pueden ser irrevocables o avanzarpor prueba y error.
Muchos sistemas efectúan marcha atrás, si no hay reglaaplicable, pero si el sistema está bajo un control irrevocable se detendrá.
Visto en la práctica, las reglas poseen la siguienteestructura:
El CONJUNTO_DE_PREMISAS contiene las cláusulas, osimplemente condiciones, que deben cumplirse para que la regla pueda ejecutarse,y la CONSECUENCIA representa el resultado de la ejecución de dicharegla.
Un ejemplo sencillo que ilustra cómo representarconocimiento a través de reglas:
En esta representación la variable x constituye el conjuntode todas las personas posibles, CATEDRÁTICO representa la relación "SERCATEDRÁTICO" y DOCTOR la de "SER DOCTOR". De esta manera laregla anterior representa el hecho: Para toda persona x, Si x es catedráticoentonces x es doctor.
En este caso CATEDRÁTICO y DOCTOR representan de nuevorelaciones que deben estar representadas sobre el sistema.
Como todo sistema informático los SE pueden operar sobre unconjunto finito de elementos, para esto es necesario definir el universo detrabajo dentro del cual probaremos nuestras reglas. Sobre esta base la definiciónde la relación SER CATEDRÁTICO o CATEDRÁTICO, según sea la representaciónusada, debe hacerse puntualmente para cada individuo del universo, por ejemplo:
Los componentes de la relación SER DOCTOR se deducen apartir de la relación SER CATEDRÄTICO y la regla anterior, por lo que no esnecesario una representación o definición explícita.
Para extraer una conclusión, o inferencia, se hacenecesario, antes que nada, saber el objetivo a satisfacer, o problema aresolver. Este problema se plantea en forma de objetivo que se toma por el Motorde Inferencia el cual a través de la activación y encadenamiento de reglastrata de llegar a una solución. Al seguir con el ejemplo:
Al aplicar la regla: SI (x ES CATEDRÁTICO) ENTONCES (x ESDOCTOR)
Se debe chequear, como precondición de activación, elcumplimiento de la relación:
CATEDRÁTICO("Mario Pérez") existe en la base deaxiomas, por lo que la precondición es verdadera.
Se dispara la consecuencia y se llega a la conclusión queMario Pérez es doctor.
Existen dos mecanismos fundamentales de encadenamiento dereglas:
Se produce cuando el objetivo propuesto al sistema hace quese ejecute una regla, y la conclusión obtenida permite que se ejecute otra, yasí sucesivamente hasta llegar a una respuesta, positiva o negativa. El puntofinal se detecta cuando no se pueden producir más encadenamientos, por ejemplocuando se llega a un axioma.
Al evaluar el objetivo: "Mario Pérez esJefe_Dpto"?, se dispara la regla (1), la cual a su vez se encadena con la(2), en este momento no se pueden producir más encadenamientos pues la regla(2) es un axioma. Llegado a este punto el Motor de Inferencia retrocede y da unarespuesta positiva a la pregunta.
Consiste en, dado un objetivo, buscar una regla que permitaestablecer dicha conclusión, el proceso se repite hasta encadenar con la reglacuya conclusión satisfaga el objetivo propuesto, o se detecte que dichoproblema no se puede resolver positivamente. Por ejemplo para averiguar si"Mario Pérez es doctor" se busca un regla que tenga esta afirmaciónen sus consecuencias. Analizando las reglas anteriores vemos que la regla:
Satisface estas condiciones; siguiendo esta regla hacia atrástenemos que buscar una nueva que permita validar si "Mario Pérez" escatedrático, lo cual se hace con el axioma (2).
Los encadenamientos constituyen, de esta manera, una de lasherramientas fundamentales del Motor de Inferencia; el Lenguaje PROLOG solamentesoporta el encadenamiento hacia atrás, el cual constituye el másfrecuentemente implementado.
En la Conferencia de Dartmouth en 1956 donde Newell, Shaw ySimon presentaron sus programas para demostrar las proposiciones lógicas(Logical Theorist). La expresión de Inteligencia Artificial la inventó enaquel mismo año John McCarthy.
En 1959-60, aparece un programa demostrador de teoremasbasado en la lógica proposicional (General Problem Solver, por Newell, Shaw ySimon).
La década comprendida entre 1960-70 vio sentar losprincipios básicos de la investigación en las estructuras en árbol así comoel movimiento de ideas empleadas actualmente en la resolución de problemas ylos sistemas expertos. Los textos de Newell y Simon (1972) y Nillson (1971)marcan el final de este periodo.
Los principales métodos de búsqueda en estructuras en árbol,que todavía se emplean hoy en los programas de sistemas expertos, estaban yadisponibles en esos años.
Las primeras aplicaciones se hicieron en problemas fácilesde describir, pero complejos de resolver, como por ejemplo: juego de ajedrez ydemostración de teoremas matemáticos.
Los sistemas expertos orientados al servicio derivaron de lanecesidad de resolver problemas cada vez más complejos, con poca informaciónestructurada y con resultados probables, donde uno de los caminos era encontrarla mejor solución a un problema, no necesariamente la única posible.
Los hechos para una base de conocimiento deben ser adquiridosa partir de experiencias humanas a través de entrevistas y observaciones. Esteconocimiento es usualmente representada en la forma de reglas "if-then"(reglas de producción): " si alguna condición es verdadera, entonces lasiguiente inferencia puede ser hecha (o alguna acción tomada)". La base deconocimientos de un sistema experto mejor incluye miles de reglas. Un factor deprobabilidad es con frecuencia unido a las conclusiones de cada regla deproducción, porque la conclusión no es una certeza.
Por ejemplo, un sistema para el diagnóstico de enfermedadesdel ojo debe indicar, basado en información que apoye esto, un 90% deprobabilidad de que una persona tiene glaucoma, y este puede también listarconclusiones con más bajas posibilidades.
Un sistema experto puede desplegar la secuencia de reglas através de las cuales éste llega a su conclusión. Trazar el flujo ayuda alusuario para apreciar la credibilidad de su recomendación y es útil como unaherramienta de aprendizaje para estudiantes.
Los expertos humanos frecuentemente emplean las reglas heurísticas,o "regla del pulgar", además de la simple producción de reglas. Porejemplo, un administrador de crédito puede saber que un solicitante con unahistoria pobre de crédito, con un registro limpio desde que adquirió un nuevoempleo, puede actualmente ser un buen sujeto de crédito.
Los sistemas expertos han incorporado tales reglas heurísticase incrementándolas tienen la habilidad de aprender a partir de la experiencia.Sin embargo, los sistemas expertos son más bien soporte o apoyo más quereemplazos para los expertos humanos.
Los sistemas de información proveen apoyo para lasoperaciones o servicios que organizaciones realizan para la sociedad. Lossistemas son orientados verticalmente a sectores específicos e industrias, ej.Manufactura, servicios financieros, publicidad, educación, salud yentretenimiento. Más que dirección administrativa y funciones administrativas,ellos apoyan actividades y procesos que son la razón para una existenciaorganizacional (en muchos casos, algún tipo de actividad manufacturera o eldesarrollo de servicios.
Los sistemas de este tipo varían enormemente, pero ellostienden a caer dentro de tres tipos principales: manufactura, transacciones y SistemasExpertos.
La meta conceptual de la industria moderna es la manufacturaintegrada por computador (CIM). Involucra diseño y desarrollo de ingeniería,manufactura, marketing y ventas, y todo el campo de soporte y servicios.
El diseño asistido por computador (CAD) fue aplicado primeroen la industria electrónica. Hoy ellos dan forma a las técnicas de modelacióntridimensional para dibujo y manipulación de objetos sólidos en una pantalla ypara derivar éstos a programas de diseño de piezas y conjuntos, modelaciónestructural y térmica, fabricación en máquinas CNC (control numérico).
Una vez que un producto es diseñado, su proceso de producciónpuede ser delineado usando sistemas de planificación de procesos asistidos porcomputador (CAPP) que ayuden a seleccionar secuencias de operaciones ycondiciones de maquinado. Los modelos del sistema de manufactura pueden sersimulado por computadores antes de que sean construidos. Las funciones básicasde la manufacturación: maquinado, formado, unión, ensamble e inspección, sonapoyados por el sistema de manufactura asistida por computador (CAM) y sistemasde manejo de material automatizado. El sistema de control de inventario buscamantener un óptimo stock de partes y materiales para controlar el movimientodel inventario, predecir los requerimientos e iniciar procedimientos de órdenesde compra.
La sofisticación tecnológica de los sistemas de informaciónde manufactura es impresionante y esto incluye incrementadamente aplicacionesrobóticas, visión de computador y sistemas expertos. Lo central en el conceptode CIM es una base de datos integrada que apoya a las empresas manufactureras yes conectada a otras bases de datos administrativas.
En organizaciones de servicio no-manufacturero el tipo desistemas de información que prevalece es el que apoya los procesos de transacción.
Transacciones son sets de entradas discretas, suministradaspor usuarios en impredecibles intervalos, los cuales llaman a la base de datosbuscando, analizando y modificando. El procesador evalúa el requerimiento yejecuta éste inmediatamente. Partes de la función de procesamiento pueden serllevadas a un terminal inteligente que distribuye el requerimiento en la cargacomputacional. El tiempo de respuesta (el lapso de tiempo entre el final de unrequerimiento y el comienzo de la respuesta) es una característica importantede este tipo de sistema de teleproceso en tiempo real.
Los sistemas de transacción por teleproceso constituyen labase de las industrias de servicio tales como bancarios, seguros, seguridad,transporte y bibliotecas. Ellos están reemplazando el piso del mayorintercambio comercial de stock del mundo, conectando la más amplia vía detelecomunicaciones en línea en un mercado financiero global. De nuevo, locentral en un sistema de transacción es su base de datos integrada.
El foco del sistema es el recipiente de servicios más que eloperador del sistema. Debido a esto, un agente viajero local es capaz de planearun itinerario completo de un viajero: incluyendo las reservaciones en aerolíneas,hoteles, arriendo de autos, programas culturales y deportivos, e inclusorestaurantes, en cualquier continente y ajustar éstos al programa y presupuestodel viajero.
II.2. Componentes: software de interfaz, base de datos,programa computacional.
Una relativamente nueva categoría de sistemas de informaciónorientada al servicio es el sistema experto, llamado así porque su base dedatos guarda una descripción de habilidades en la toma de decisiones deexperiencias humanas en un estrecho dominio de procedimientos, tales comointerpretación médica de imagen, impuestos, diseño de piping, configuraciónde hardware en un sistema de computadores, equipamiento para repararmalfuncionamientos o, en la preparación de cerveza.
La motivación para construir sistemas expertos es el deseode replicar el escaso, in estructurado y quizás el pobremente documentadoconocimiento empírico de especialistas que de este modo puede ser rápidamenteusado por otros.
Un programa computacional que usa inteligencia artificialresuelve problemas en un dominio especializado que ordinariamente requiereexperiencia humana.
El primer sistema experto fue desarrollado en 1965 por EdwardFeigenbaum y Joshua Lederberg de la Universidad de Standford en California, USA.Dendral fue diseñado para analizar componentes químicos.
Los sistemas expertos ahora tienen aplicaciones comercialesen campos tan diversos como diagnóstico médico, ingeniería petrolera einversión financiera.
Para realizar tareas de aparente inteligencia, un sistemaexperto recurre a tres componentes: un software de interfaz, una base deconocimiento y un motor de inferencia.
1) El software de interfaz, mediante el cual elusuario formula preguntas a éste, el sistema experto solicita más informacióndesde el usuario y éste le explica al usuario el proceso de razonamientoempleado para llegar a una respuesta.
2) La base de datos, llamada la base de conocimientoque consiste de axiomas (hechos) y reglas para hacer inferencias a partir deesos hechos acerca del dominio del sistema.
En el transcurso de las tres décadas pasadas, la tecnologíapara soportar el desarrollo de aplicaciones intensivas de datos tuvo una evoluciónde cuatro generaciones, sistemas de archivos, sistemas de bases de datos jerárquicos,sistemas de bases de datos en red y sistemas de bases de datos relacionales. Entodos los casos, la transición de una generación a otra, ha sido motivada porla necesidad de minimizar los costos de desarrollo (que escalan rápidamente),así como los de mantenimiento y mejora de programas de aplicación.
Los sistemas convencionales (relacionales y prerrelacionales)han servido para satisfacer las necesidades de aplicaciones del ambiente para elcual fueron diseñadas, es decir, de procesamiento de datos en negocios, talescomo control de inventario, nóminas, cuentas por cobrar, etc. Sin embargo, tanpronto como esta tecnología abandonó los laboratorios de investigación yregistró su marca en el mercado, serias limitaciones comenzaron a serexpuestas.
Una variedad de aplicaciones comenzó a ser identificada comodifícil para implantarse con el uso de sistemas de bases de datos relacionales.Estas nuevas aplicaciones incluyen diseño asistido por computador, ingenieríade software, gestión y administración de procesos (CAD, CAE, CASE y CAM),sistemas basados en conocimiento (sistemas expertos y "shell" parasistemas expertos), sistemas multimedia que manejan imágenes, gráficas, voz ydocumentos textuales; modelos estadísticos y científicos y análisis deprogramas, y sistemas de información geográfica, entre otras.
Con este nuevo esquema se presentan algunas dificultadesatribuibles al modelo de datos que es una representación lógica de datos,relaciones e interacción entre los datos . Un lenguaje de base de datos es unasintaxis para representar un modelo y operaciones con una semántica definidasobre el modelo de datos.
Las aplicaciones requieren, muchas veces: a) facilidades paramodelar y manejar entidades anidadas complejas (tales como diseño de objetos ydocumentos compuestos); b) un conjunto sofisticado de tipos de datos, porejemplo, tipos de datos definidos por el usuario, y tipos grandes pero sinestructura (tales como imágenes, audio y documentos textuales); c) representaciónde conceptos semánticos (tales como relaciones de generalización y agregación);d) el concepto de evolución temporal de datos (por ejemplo, dimensión temporalde datos y mantener versiones de datos); etc.
Por otra parte, también se presentan importantesdificultades que no están relacionadas con el modelo de datos. Algunas de estasaplicaciones requieren de cómputo altamente intensivo, con un gran volumen dedatos en memoria residente, e imponen demandas de ejecución que no puedenreunir los sistemas administradores de datos relacionales y de datosprerrelacionales. El ambiente de algunas de las aplicaciones también requierede transacciones de larga duración (por ejemplo, el objeto es tan grande que suactualización toma mucho tiempo), transacciones interactivas y cooperativas.
Existen dos razones principales por las que la metodologíaorientada a objetos es un sólido fundamento para la nueva generación detecnología de base de datos.
Primero, un modelo de datos orientado a objetos puederepresentar no solamente los datos, las relaciones y la interacción de datos demodelos de datos convencionales, sino también permite encapsular los datos yprogramas que operan datos con un protocolo definido y proporcionan unaestructura uniforme para el trato de tipos de datos arbitrarios definidos por elusuario. Algunas relaciones en el modelo de datos, que son difíciles ensistemas de bases de datos convencionales, son inherentes a un modelo de datosbasados en objetos.
Una segunda razón, es que a través de la noción deencapsulamiento y herencia, esta metodología está fundamentalmente diseñadapara reducir la dificultad de desarrollo y evolución de sistemas complejos de"software". Esto fue, precisamente, la meta que motivó a la tecnologíade administración de datos, a transformar sistemas de archivos hacia sistemasde bases de datos relacionales.
Un modelo de datos orientado a objetos satisface el objetivo de facilitar eldiseño y desarrollo de bases de datos complejas, sofisticadas y muy grandes.
Pero, muchos de los productos comerciales comunes poseendistintos grados de calidad en cuanto a desempeño y funcionalidad. Confrecuencia, los proveedores ofrecen solamente motores (máquinas) de Bases deDatos con interfaces propietarias para desarrollo de aplicaciones por losprogramadores; la inclusión de herramientas de desarrollo está comenzando asurgir.
Segundo, la fuerza de un modelo de datos orientado a objetoses también su debilidad. La riqueza de este modelo hace posible la generaciónde unos más complejos y sus relaciones con las aplicaciones de procesamiento dedatos, introducen aspectos complejos que el usuario debe manejar.
Tercero, no obstante el alto grado de desarrollo yexperimentación en lenguajes de programación orientados a objetos yaplicaciones, todavía no hay un consenso en la industria sobre la semántica desu paradigma que vaya más allá de un conjunto de conceptos de alto nivel sobrela programación orientada a objetos, por lo que aún no existen estándares enesta tecnología.
3) El programa computacional, llamado el motor deinferencia, ejecuta el proceso de hacer inferencias, interpreta y evalúa loshechos en la base de conocimiento para proveer una respuesta.
La base de conocimiento es una estructura de reglasconectadas que aplica experiencias humanas, con frecuencia intuitivas, en lasolución de problemas.
El proceso de adquisición de tal conocimiento típicamentetiene tres fases:
Los resultados de estos pasos son traducidos en una llamadaproducción de reglas (de la forma "si la condición x existe,entonces la acción y sigue) y es guardado en la base de conocimiento.
Cadenas de producción de reglas forman las bases para lascapacidades deductivas automatizadas del sistema experto y para su capacidadpara explicar sus acciones a los usuarios.
Los sistemas expertos son una variedad comercial de una clasede programas computacionales llamados sistemas basados en conocimiento. Elconocimiento en sistemas expertos es altamente in estructurado, esto es, elproceso de solucionar problemas de un dominio no es manifiesto. Y es establecidoexplícitamente en relaciones o deductivamente inferidos desde la cadena deproposiciones.
Dado que cada condición que puede ser encontrada puede serdescrita por una regla, los sistemas expertos basados en reglas no puedenmanejar eventos no anticipados, pero pueden evolucionar con el uso, y permanecelimitado a un estrecho dominio de problemas.
Otra variante de sistemas expertos, uno que no posee estalimitación, emplea una base de conocimiento que consiste de descripcionesestructuradas de situaciones, de problemas del mundo real y de decisionesactualmente hechas por expertos humanos.
En medicina, por ejemplo, el registro de un paciente contienedescripciones de datos personales, exámenes físicos y de laboratorio, diagnósticoclínico, tratamiento propuesto, y los resultados de tales tratamientos.
Dada una gran base de datos con tales registros en unaespecialidad médica, el médico puede indagar acerca de eventos análogos a losrelacionados con el paciente. Esto en contraste con el sistema que idealmenteintenta reemplazar al ser humano, ya que en casos como estos sólo podríausarse este tipo de conocimiento como una herramienta que ayuda en la toma dedecisiones.
El software requerido para este tipo de sistemas se ha idocomplicando con el tiempo ya que su desarrollo demanda tiempo, un buen equipo deprogramadores y un buen producto final.
Se percibe este trabajo como una tarea para el ingeniero yconsiste de:
Tareas típicas para sistemas expertos involucran clasificación,diagnóstico, monitoreo, diseño, inventario y planificación para esfuerzosespecializados.
En principio, cualquier lenguaje de programación puede ser utilizado. Siendoasí de amplio el espectro en el cual se puede escoger un lenguaje paraprogramar un sistema experto. Atendiendo a la forma de estructurar susinstrucciones, se los puede dividir en:
IMPERATIVOS: PASCAL, C/C .
Tradicionalmente LISP y PROLOG han sido los lenguajes que se hanutilizado para la programación de sistemas expertos.
Estos lenguajes ofrecen características especialmente diseñadas paramanejar problemas generalmente encontrados en Inteligencia Artificial. Por estemotivo se los conoce como lenguajes de inteligencia Artificial.
Una de las principales características que comparten los lenguajesLISP y PROLOG, como consecuencia de su respectiva estructura, es que pueden serutilizados para escribir programas capaces de examinar a otros programas,incluyendo a ellos mismos. Esta capacidad se requiere, por ejemplo, para hacerque el programa explique sus conclusiones.
Esto sólo puede hacerse si el programa tiene la capacidad de examinar supropio modo de operación.
Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje paraprocesamiento simbólico. John McCarthy lo desarrolló en 1958, en el Institutode Tecnología de Massachusetts (MIT), inicialmente como un lenguaje deprogramación con el cual los investigadores pudieran implementar eficientementeprogramas de computadora capaces de razonar.
Rápidamente LISP se hizo popular por su capacidad de manipular símbolos yfue escogido para el desarrollo de muchos sistemas de Inteligencia Artificial.
Actualmente, LISP es utilizado en varios dominios que incluyen la escriturade compiladores, sistemas para diseño VLSI, sistemas para diseño mecánicoasistido por computadora (AUTOCAD), animaciones gráficas y sistemas basados enconocimiento.
PROgramming in LOGic (PROLOG), es otro de los lenguajes de programaciónampliamente utilizados en IA. PROLOG fue desarrollado en Francia, en 1973 porAlain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Marseilles.
Inicialmente fue utilizado para el procesamiento de lenguaje natural, peroposteriormente se popularizó entre los desarrolladores de aplicaciones de IApor su capacidad de manipulación simbólica. Utilizando los resultados delgrupo francés, Robert Kowalski de la Universidad de Edimburgo, en Escocia,desarrolló la teoría de la programación lógica. La sintaxis propuesta porEdimburgo, se considera el estándar de facto del PROLOG.
A partir de 1981 tuvo una importante difusión en todo el mundo,especialmente porque los japoneses decidieron utilizar PROLOG para el desarrollode sus sistemas de computación de quinta generación. Actualmente existenvarios dialectos del PROLOG para diferentes plataformas.
Official Production System 5 (OPS5), es un lenguaje para ingenieríacognoscitiva que soporta el método de representación del conocimiento en formade reglas.
Incorpora un módulo unificador, un intérprete que incluye un mecanismo deencadenamiento progresivo, y herramientas para edición y depuración de losprogramas.
OPS5 es un miembro de la familia de lenguajes de programación desarrolladosen la Universidad Carnegie - Mellon. Varias compañías han desarrolladoimplementaciones comerciales de OPS5, para diferentes plataformas.
Históricamente, los primeros Sistemas Basados en Conocimiento fuerondesarrollados utilizando lenguajes de programación como el LISP y el PROLOG. Amedida que el desarrollo de Sistemas Basados en Conocimiento iba aumentado encantidad y complejidad, la comunidad científica comenzó a buscar formas dedesarrollar los sistemas en menor tiempo y con menor esfuerzo.
Esto dio lugar al aparecimiento, en primer lugar a sistemas vacíos como elEMYCIN, a los que denominó shells, ya que ofrecen toda la arquitectura de unSistema Basado en Conocimiento a la que hay que incorporar la base deconocimientos.
Posteriormente ingresaron al mercado otras herramientas que incorporaron,además de opciones de representación del conocimiento, esquemas de inferenciay control. Estas herramientas tomaron el nombre de Entornos de Desarrollo deSistemas Basados en Conocimiento.
Íntimamente asociado a los Sistemas Expertos, están los sistemascomputacionales (Hardware). Actualmente el software disponible para eldesarrollo de Sistemas Basados en Conocimiento, cubre todo el rango decomputadoras y sistemas operativos, desde PC’s hasta máquinas especialmentededicadas para procesamiento simbólico:
Las Redes Neuronales surgieron del movimiento conexionista,que nació junto con la Inteligencia Artificial simbólica o tradicional. Estofue hacia los años 50, con algunos de los primeros ordenadores de la época ylas posibilidades que ofrecían.
La Inteligencia Artificial simbólica se basa en que todoconocimiento se puede representar mediante combinaciones de símbolos, derivadasde otras combinaciones que representan verdades incuestionables o axiomas.
Así pues, la Inteligencia Artificial tradicional asume queel conocimiento es independiente de la estructura que maneje los símbolos,siempre y cuando la 'máquina' realice algunas operaciones básicas entre ellos.En contraposición, los 'conexionistas' intentan representar el conocimientodesde el estrato más básico de la inteligencia: el estrato físico. Creen queel secreto para el aprendizaje y el conocimiento se halla directamenterelacionado con la estructura del cerebro: concretamente con las neuronas y lainterconexión entre ellas. Trabajan con grupos de neuronas artificiales,llamadas Redes Neuronales.
Cada neurona puede tener infinitas entradas llamadasDendritas que condicionan el estado de su única salida, el Axón. Este Axónpuede ir conectado a una Dendrita de otra neurona mediante la Sinapsiscorrespondiente, de la siguiente manera:
El Axón da un nivel eléctrico correspondiente a susentradas y a la importancia que les da a cada una de ellas. De esta forma, unaneurona puede no reaccionar ante un nivel muy alto de una de sus entradas, o daruna salida muy favorable cuando otra de ellas está mínimamente activa.
En las primeras etapas de nuestra vida, cuando realizamos elaprendizaje de nuestros cerebros, entrenamos nuestras neuronas mediante el éxitoo fracaso de una acción a unos estímulos sensoriales.
Cuando cierta acción realizada en respuesta a alguna entradasensorial es exitosa (por ejemplo, al beber agua calmamos la sed), lasconexiones sinápticas entre un grupo de neuronas se fortalecen, de manera quecuando tengamos una sensación sensorial parecida, la salida será la correcta.De esta forma se forman fuertes conexiones entre grupos de neuronas, que puedenservir para realizar otras acciones complejas.
cada entrada x tiene su peso asociado w, que le dará más omenos importancia en la activación de la neurona. Internamente se calcula lasuma de cada entrada multiplicada por su peso:
Con este valor de suma ponderada se calcula una función deactivación, que será la salida que dará la neurona. Las dos funciones deactivación más usada son el Escalón y la Sigmoidea:
Principalmente se diferencian en que la Sigmoidea (llamada asípor su forma de S) es diferenciable en todos sus puntos y la Escalón no.
Un Perceptrón unicapa no es más que un conjunto de neuronasno unidas entre sí, de manera que cada una de las entradas del sistema seconectan a cada neurona, produciendo cada una de ellas su salida individual:
Como se ha dicho, un conjunto de neuronas no sirve para nadasi previamente no se le enseña qué debe hacer.
Existen tres métodos de aprendizaje para un Perceptrón:Supervisado, Por Refuerzo y No Supervisado.
Esta estructura nació con la intención de dar solución alas limitaciones del Perceptrón clásico o unicapa, y supuso el resurgimientodel movimiento conexionista. Como su nombre indica, se trata de un unos cuantos(dos o tres) perceptrones unicapa conectados en cascada, como en la siguientefigura:
El problema de este tipo de Perceptrón está en suentrenamiento, ya que es difícil modificar correctamente los pesos de la capaoculta (la capa 1 en el ejemplo anterior). Para poder hacer aprender cosas a unPerceptrón de este tipo, se implementó el algoritmo de BackPropagation,que tal como su nombre indica tiene la función de ir propagando los erroresproducidos en la capa de salida hacia atrás.
El proceso de aprendizaje tiene un gran coste de tiempo.Debido a eso, todavía no se ha estudiado a fondo. Las redes neuronales todavíase han de desarrollar mucho. Aún se debe estudiar para qué sirven realmente,conocer en qué tareas pueden resultar realmente útiles, ya que por ejemplo, esdifícil saber cuánto tiempo necesita una red para aprender cierta tarea, cuántasneuronas se necesitan como mínimo para realizar cierta tarea, etc.
Las redes neuronales pueden llegar a ser algo realmenteimportante, pero todavía hace falta tiempo para estudiar cómo almacenan elconocimiento para desarrollar el hardware paralelo específico que requieren.
En la robótica, las redes neuronales también parecenprometer mucho, sobre todo en su sensorización, para que el robot sea capaz degeneralizar lo que siente como estímulos individuales a considerar.
Los hitos más importantes en el desarrollo de los sistemasexpertos son:
1928. John Von Neuman desarrolla su teorema "mínimos ymáximos" utilizado posteriormente en juegos.
1943. McCullock y Pitts proponen la arquitectura de redesneuronales para la simulación de la inteligencia.
1945. Vannevar Bush publica "As we may think ...",o "Cabría imaginar ... ", en Atlantic Monthly el cual sienta lasbases de lo que hoy se conoce como Hipertexto, Multimedia e Hipermedia.
1949. Shannon desarrolla la Teoría de la Información basefundamental de la Informática y varias de sus áreas.
1950. Turing publica "Computing machinery andIntelligence".
1956. Newell, Shaw, y Simon crean "IPL-11" elprimer lenguaje de programación para IA.
1956. Newell, Shaw, y Simon crean "The LogicTheorist" para la resolución de problemas matemáticos.
1958. McCarthy introduce el lenguaje "LISP", paraprocesamiento simbólico de la información.
1959. EL programa de ajedrez de Samuel gana juegos contragrandes jugadores.
1963. ARPA da un fondo de investigación de dos millones de dólaresal laboratorio de IA del MIT.
1963. Quillian desarrolla las redes semánticas como modelode representación del conocimiento.
1963. Minsky escribe "Steps toward ArtificialIntelligence".
1965. Buchanan, Feigenbaum y Lederberg comienzan el proyectoDENDRAL, el primer Sistema Experto.
1965. Iva Sutherland hace demostración del primer monitor enforma de casco para realidad virtual.
1968. Minsky publica "Semantic InformationProcessing".
1970. Colmerauer desarrolla PROLOG quizás el lenguaje deInteligencia Artificial más popular actualmente.
1973. Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts,base de muchas técnicas actuales de la Inteligencia Artificial y la Informáticaen general.
1974. Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno delos Sistemas Expertos más conocidos.
1974. Minsky publica "A Framework for RepresentingKnowledge".
1974. Se establece la red SUMEX-AIM para aplicaciones de laInteligencia Artificial en medicina.
1975. La DARPA lanza un programa de financiación para elprocesamiento y comprensión de imágenes.
1976. Greenblatt crea "CONS" el primer ordenadorcon arquitectura para LISP.
1979. Raj Reddy funda el Instituto de Robótica en laUniversidad Carnegie Mellon.
1980. Primera conferencia de la AAAI (American Association onArtificial Intelligence) en Stanford, y primera Conferencia de Lisp y programaciónfuncional de la ACM.
1981. Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de quintageneración de computadores.
1981. El PSL (Portable Standard Lisp) se puede ejecutar sobrevarias plataformas.
1981. Se construyen máquinas LISP por Xerox, LMI ySimbolics, las cuales soportan Programación Orientada a Objetos.
1981. Se sientan las bases del Common Lisp con aspectoscomunes de las familias: Lisp machine Lisp, MacLisp, NIL, S-1 Lisp, Spice Lisp yScheme.
1983. Feigenbaum y McCorduck publican "The FifthGeneration".
1985. General Motors y Campbell's Soup dejan de usar Lisppara sus Sistemas Expertos.
1985. Teknowledge, una compañía dedicada al desarrollo desistemas en Inteligencia Artificial, abandona Lisp y Prolog por el lenguaje C.
1986. Primera conferencia de la OOPSLA sobre programaciónorientada a objetos, en la cual se presenta CLOS, Lisp Orientado a Objetos, comolenguaje independiente de la comunidad de Lisp e IA.
1986. IBM desarrolla shells para Lisp, Prolog y Sistemasexpertos y entra a la AAAI.
1986. McClelland y Rumelhart's publican "ParallelDistributed Processing" (Redes Neuronales).
1986. Aparecen compañías dedicadas al desarrollo de RedesNeuronales.
1987. Existen alrededor de 1900 Sistemas Expertos en elmundo.
1987. Sistema experto XCON de DEC capaz de configurarordenadores realizando el trabajo de 300 personas, basándose para esto en10.000 reglas.
1987. Japón establece su sistema AFIS para la identificaciónautomática de huellas digitales.
1988. El chip del 386 ofrece una velocidad a los PC’scomparable a la de las máquinas Lisp.
1988. Minsky y Papert publican una revisión de"Perceptrons".
1988. La compañía TI anuncia microExplorer una máquinaLisp con tecnología Macintosh.
1990. Steele publica la segunda edición de "Common lispthe Language".
1992. Apple Computer introduce el lenguaje Dylan, de lafamilia Lisp, como su visión del futuro en la programación.
1992. X3J13 crea una propuesta para la Sociedad Americana deCommon Lisp.
1994. La versión para tiempo real del lenguaje CLOS, Lispcon Objetos, de Harlequin se utiliza en sistema de intercambio de AT&T.
Un agente autónomo es un sistema situado en unentorno y es parte de ese entorno que siente, actúa sobre él, a través deltiempo, persiguiendo sus propios objetivos de forma que afecte lo que siente enel futuro. Su autonomía se puede definir por dos características:
Esta autonomía implica que sean agentes situados, es decir,que haya una clara diferencia entre el agente y su entorno. Y la persistencia eindependencia del entorno permite que algunos agentes sean móviles, llevando subagaje de información allí donde van, y siguiendo quizás a su usuario .
Un agente, tal como se ha definido anteriormente, puede serusado de múltiples maneras en el entorno empresarial actual, por ejemplo:
Newstracker.Este programa recupera datos específicos.
Cuando el usuario indica el tipo de información que leinteresa, Newstracker comprende el mensaje y, después de revisar durante horasmiles de artículos en periódicos, agencias de noticias o revistas conectadas aInternet, cada mañana "edita" un periódico personalizado.
Si la selección de noticias no satisface por completo allector, Newstracker toma nota, rectifica y es capaz de aprender de sus errores.Una vez que haya estudiado durante cierto tiempo los hábitos de lectura delusuario, le proporciona información a su medida.
Los expertos definen a este sofisticado programa como un"asistente polivalente" de la primera generación.
Mind-it.Este servicio gratuito de Internet envía un mensaje por correo electrónicocada vez que una página web (u otro documento) ha sido actualizado.
Permite seleccionar una parte de la página web para saber siha sido actualizada.
Notifica al usuario, de formaautomática, cuándo un documento ha sido trasladado a otra dirección. Otroservicio parecido es Informant.
Eliza.En 1966, Joseph Weizenbaum, del Instituto de Tecnología de Massachusetts, creóun programa para estudiar el lenguaje de comunicación entre el hombre y elcomputador. Fue programado para simular a un psicoterapeuta y contestarpreguntas.
El sistema Eliza es muy simple: analiza cada pregunta yproporciona una respuesta adecuada al contexto solicitado.
Express.Este programa permite realizar múltiples búsquedas simultáneas en diferentesbuscadores, y localizar información en Internet de manera fácil y rápida através de una interfaz sencilla.
BargainFinder,representado en la red como una esfera amarilla con un casco de minero, sededica a buscar Compact Disc baratos en Internet.
Pero si el vendedor descubre que se trata de un agente enlugar de un ser humano, puede burlarlo. Está además, Shopbot que es másinteligente, aprende de su errores para burlar al vendedor.
Mención aparte merece Letizia,un knowbot más sofisticado desarrollado por el investigador Henry Lieberman.
Leticia, bautizada así en homenaje a un texto de Jorge LuisBorges, está dotada de un talento especial: dispone del suficiente grado deautonomía como para introducir en sus acciones una cierta dosis de azar eimprovisación.
Los robots son dispositivos compuestos de censores quereciben datos de entrada, una computadora que al recibir la información deentrada, ordena al robot que efectúe una determinada acción.
Hoy en día una de las finalidades de la construcción derobots es su intervención en los procesos de fabricación, encargados derealizar trabajos repetitivos en las cadenas de proceso de fabricación, comopor ejemplo: pintar al spray, moldear a inyección, soldar carrocerías de automóvil,trasladar materiales, etc, entregando rapidez, calidad y precisión.
La investigación en esta área nació en la década de 1950asegurando rápidos avances, pero se estancó por problemas aparentementesencillos:
En 1960 se construyó un robot que podía mirar una torre decubos y copiarla, pero la falta de sentido común lo llevó a hacer la torredesde arriba hacia abajo, soltando los bloques en el aire. Hoy, los intentos porconstruir máquinas inteligentes continúan... y prometen maravillas.
Hans Moravec, director de Moville Robot Laboratory de laUniversidad Carnegie Mellon clasifica la evolución de los robots como sigue:
Las tres leyes básicas de la robótica enunciadas porAsimov, padre de esta ciencia, en 1950, son:
La programación de estos robots consiste en la conexión detubos de plástico a unos manguitos de unión de la unidad de control neumático.Modificando las conexiones de los manguitos de unión se podrán programarsecuencias de pasos distintas.
Por su simpleza hay quienes opinan que a este tipo de máquinasno se les debería llamar robots; sin embargo, en ellas se encuentran todos loselementos básicos de un robot: son programables, automáticas y pueden realizargran variedad de movimientos.
Otro tipo de robots más sofisticados son los que llevanservomecanismos, el uso de servomecanismos va ligado al uso de censores, comolos potenciómetros, que informan de la posición del brazo o la pieza que se hamovido del robot para asegurar su correcta posición.
Añadiendo a los servomecanismos una memoria electrónicacapaz de almacenar programas y un conjunto de circuitos de control digital, seobtienen robots más potentes y de más fácil manejo.
La programación de este tercer tipo de robots se efectúamediante una caja de control que posee un botón de control de velocidad,mediante el cual se puede ordenar al robot la ejecución de los movimientos pasoa paso. Se clasifican, por orden de ejecución, los pasos que el robot debeseguir, al mismo tiempo que se puede ir grabando en la memoria la posición decada paso. Este será el programa que el robot ejecutará. Una vez terminada laprogramación, el robot inicia su trabajo según las instrucciones del programa.A este tipo de robots se les llama punto a punto, porque el camino trazado parala realización de su trabajo está definido por pocos puntos.
Algunas aplicaciones para estos robots: su uso en las cadenasde soldadura de carrocerías de automóviles. Los robots están programados parasoldar automóviles de varios modelos distintos. El programador, o un censor,reconoce el tipo de automóvil y decide el programa que se ha de aplicar en cadacaso.
Un cuarto tipo de robots comprende aquellos que se puedencontrolar mediante computadora. Con ella es posible programar el robot para quemueva sus brazos describiendo cualquier figura geométrica entre puntospreestablecidos. El movimiento de sus brazos se especifica mediante variossistemas de coordenadas según la referencia que se tome.
Aún se pueden añadir a este tipo de robots capacidadessensoriales: sensores ópticos, codificadores, etc. Los que no poseen estascapacidades sólo pueden trabajar en ambientes donde los objetos que semanipulan se mantienen siempre en la misma posición.
En el caso de la cadena de soldadura de carrocerías de automóviles,las carrocerías están en movimiento hasta que llegan delante del robot, dondequedan inmóviles hasta que éste termina su trabajo; en este momento la cadenase vuelve a poner en movimiento hasta que vuelve a detenerse cuando otracarrocería está delante del robot. Si estos robots tuvieran capacidadessensoriales, podrían suprimirse las paradas en la cadena.
Los robots con capacidades sensoriales constituyen la últimageneración de este tipo de máquinas. El uso de estos robots en los ambientesindustriales es muy escaso debido a su elevado coste. A pesar de todo, lainvestigación sobre los aparatos sensoriales está en pleno apogeo, lo queconducirá seguramente a un abaratamiento de éstos y a un aumento de supotencia y de sus capacidades. Se usan en cadenas de embotellado para comprobarsi las botellas están llenas o si la etiqueta está bien colocada.
Un problema básico en robótica es la planificación de losmovimientos para resolver alguna tarea ya especificada, y el control del robotmientras ejecuta las ordenes necesarias para lograr unos objetivos. Aquí,planificar significa decidir en el transcurso de una acción antes de actuar.Esta parte de la síntesis de acción del robot constituye un problema que puedeser solucionado por un sistema de resolución de problemas que alcanzarácualquier fin establecido cuando se le dé alguna situación inicial.
En la formulación típica de un problema relacionado conrobot nos encontramos con uno que esta equipado con censores y un conjunto deacciones básicas que pueden ser llevadas a cabo en un mundo sencillo deentender. Las acciones de los robot modifican el estado o la configuración deeste mundo.
Descritos como una "cucaracha metálica" que searrastra con gran destreza por la arena, un verdadero insecto, Atila avanza a 2km/h, tratando de no tropezar con las cosas, es «gramo por gramo el robot máscomplejo del mundo», según su creador, Rodney Brooks. En su estructura de 1,6kg y 6 patas, lleva 24 motores, 10 computadores y 150 censores, incluida una cámarade video en miniatura.
Los descendientes de Atila, que Brooks comienza a diseñar enel Laboratorio de Inteligencia Artificial del Massachusetts Institute ofTechnology (MIT), tendrán la forma de «robots mosquitos» mecanismossemiinteligentes de 1 mm de ancho tallados en un único pedazo de silicio-cerebro, motor y todo-, a un costo de centavos de dólar por unidad.
Provistos de minúsculos escalpelos, podrán arrastrarse porel ojo o las arterias del corazón para realizar cirugía. Vivirán en lasalfombras, sacando continuamente el polvo partícula a partícula. Infinidad deellos cubrirán las casas en vez de capas de pintura, obedeciendo la orden decambiar cada vez que se quiera el color.
Atila representa un quiebre con la rama tradicional de laInteligencia Artificial, que por años buscó un sistema computacional querazone de una manera matemáticamente ordenada, paso a paso. Brooks incorporóla «arquitectura de substitución» que utiliza un método de programación «deabajo hacia arriba» en el que la inteligencia surge por sí sola a través dela interacción de elementos independientes relativamente simples, tal comosucede en la naturaleza.
A la década de los ochenta pertenecen progresos en robóticaverdaderamente notables. Una tarea tan simple como la de quitar el polvo con unaaspiradora y esquivar convenientemente los obstáculos que haya, no se programatan fácilmente en un robot.
El punto importante es la detección de los obstáculos (queno siempre son los mismos ni están en el mismo sitio) y la maniobra paraeludirlos y seguir trabajando con la aspiradora.
En comparación, los robots industriales, que realizanoperaciones muy precisas y a veces complejas, no plantean tanta dificultad en sudiseño y fabricación. La razón de ello estriba en la repetición de susrespectivas tareas: limpiar el polvo del suelo de un salón es más difícil queajustar piezas en una cadena de montaje de automóviles.
La experimentación en operaciones quirúrgicas con robotsabre nuevos campos tan positivos como esperanzadores. La cirugía requiere delos médicos una habilidad y precisión muy calificadas. La asistencia deingenios puede complementar algunas de las condiciones que el trabajo exige. Enoperaciones delicadísimas, como las de cerebro, el robot puede aportar mayorfiabilidad.
Últimamente, se ha logrado utilizar estas máquinas pararealizar el cálculo de los ángulos de incisión de los instrumentos de corte yreconocimiento en operaciones cerebrales; así mismo, su operatividad seextiende a la dirección y el manejo del trepanador quirúrgico para penetrar elcráneo y de la aguja de biopsia para tomar muestras del cerebro.
Estos instrumentos se utilizan para obtener muestras detejidos de lo que se suponen tumores que presentan un difícil acceso, para loque resulta esencial la intervención del robot, disminuyendo el riesgo.
Una de las aplicaciones muchos más aprovechadas de la robótica, y que haseguido maravillando al hombre, es la telerobótica en el espacioextraterrestre.
La organización más importante dentro de este aspecto, y que ha marcado unrumbo muy avanzado en cuanto a tecnologías e investigaciones, es la NASA(National Aeronautics and Space Administration).
El Programa de Telerobótica Espacial de la NASA, esta diseñado paradesarrollar capacidades en telerobótica para la movilidad y manipulación adistancia, uniendo la robótica y las teleoperaciones y creando nuevas tecnologías.
Los requerimientos de tecnología de la robótica espacial pueden sercaracterizados por la necesidad del control manual y automático, tareas norepetitivas, tiempo de espera entre el operador y el manipulador, manipuladoresflexibles con dinámicas complejas, nueva locomoción, operaciones en elespacio, y la habilidad para recuperarse de eventos imprevistos.
La robótica ha invadido la mayoría de las actividades cotidianas, muestrade ello, es la robótica en los medios de esparcimiento, y como ejemplo está elfabuloso parque de diversiones Disneylandia.
En este parque de diversiones se pueden encontrar una gran variedad deaplicaciones de la robótica, desde pájaros cantores, elefantes en movimiento,cocodrilos, osos, hasta simuladores de vuelo, androides, submarinos, etc.
Con poco más de diez años de antigüedad, la VidaArtificial se ha convertido en un punto de referencia sólido de la cienciaactual.
En septiembre de 1987, 160 científicos en informática, física,biología y otras disciplinas se reunieron en el Laboratorio Nacional de Los Álamospara la primera conferencia internacional sobre Vida Artificial. En aquellaconferencia se definieron los principios básicos que han marcado la pauta desdeentonces en la investigación de esta disciplina.
Un concepto básico dentro de este campo es el de comportamientoemergente. El comportamiento emergente aparece cuando se puede generar unsistema complejo a partir de reglas sencillas. Para que se dé estecomportamiento se requiere que el sistema en cuestión sea iterativo, es decir,que el mismo proceso se repita de forma continua y además que las ecuacionesmatemáticas que definen el comportamiento de cada paso sean no lineales.
Por otra parte, un autómata celular consiste en un espacion-dimensional dividido en un conjunto de celdas, de forma que cada celda puedeencontrarse en dos o más estados, dependiendo de un conjunto de reglas queespecifican el estado futuro de cada celda en función del estado de las celdasque le rodean.
Hay dos posturas dentro de la Vida Artificial: la fuerte yla débil.
Para los que apoyan la postura débil, sus modelos sonsolamente representaciones simbólicas de los síntomas biológicos naturales,modelos ciertamente muy útiles para conocer dichos sistemas, pero sin mayorespretensiones.
Para los que defienden la versión fuerte, dicen que se puedecrear vida auténtica a partir de un programa de ordenador que reproduzca lascaracterísticas básicas de los seres vivos.
Desde este punto de vista, la vida se divide en vidahúmeda, que es lo que todo el mundo conoce como vida, vidaseca, formada por autómatas físicamente tangibles, y vidavirtual, formada por programas de computador. Las dos últimas categoríasson las que integran lo que genéricamente se conoce como Vida Artificial.
Para defender un punto de vista tan radical, los defensoresde la postura fuerte, aluden a un conjunto de reglas que comparten las trescategorías anteriores:
La Vida Artificial no se restringe a la vida húmeda tal comola conocemos, sino que "se ocupa de la vida tal como podría ser". Labiología ha de convertirse en la ciencia de todas las formas de vida posibles.
La actitud de la Vida Artificial es típicamente sintética,a diferencia de la biología clásica, que ha sido mayoritariamente analítica.Desde este punto de vista, se entiende la vida como un todo integrado, en lugarde desmenuzarlo en sus más mínimas partes.
La Vida Artificial es tal porque son artificiales suscomponentes y son artificiales porque están construidos por el hombre. Sinembargo, el comportamiento de tales sistemas depende de sus propias reglas y enese sentido es tan genuino como el comportamiento de cualquier sistema biológiconatural.
La vida es un proceso, y es la forma de este proceso, no lamateria, lo que constituye la esencia de la vida. Es absurdo pretender que sóloes vida genuina aquella que está basada en la química del carbono, como es elcaso de la vida húmeda.
La síntesis de la Vida Artificial tiene lugar mejor pormedio de un proceso de información por computador llamado programación deabajo hacia arriba. Consiste en partir de unos pocos elementos constitutivos yunas reglas básicas, dejar que el sistema evolucione por sí mismo y que elcomportamiento emergente haga el resto. Poco a poco el sistema se organizaespontáneamente y empieza a surgir orden donde antes sólo había caos.
Esta clase de programación contrasta con el principio deprogramación en la Inteligencia Artificial. En ella se intenta construir máquinasinteligentes hechos desde arriba hacia abajo, es decir, desde el principio seintenta abarcar todas las posibilidades, sin dejar opción a que el sistemaimprovise.
El principio de procesamiento de información en la VidaArtificial se basa en el paralelismo masivo que ocurre en la vida real. Adiferencia de los modelos de Inteligencia Artificial en los que el procesamientoes secuencial, en la Vida Artificial es de tipo paralelo, tal y como ocurre enla mayoría de fenómenos biológicos.
La evolución en la naturaleza fue la clave para mejorar losorganismos y desarrollar la inteligencia. Michael Dyer, investigador deInteligencia Artificial de la Universidad de California, apostó a las característicasevolutivas de las redes neuronales (redes de neuronas artificiales que imitan elfuncionamiento del cerebro) y diseñó Bio-Land.
Bio-Land es una granja virtual donde vive una población decriaturas basadas en redes neuronales.
Los biots pueden usar sus sentidos de la vista, el oído eincluso el olfato y tacto para encontrar comida y localizar parejas. Los biotscazan en manadas, traen comida a su prole y se apiñan buscando calor.
Lo que su creador quiere que hagan es hablar entre ellos, conla esperanza de que desarrollen evolutivamente un lenguaje primitivo.
A partir de ese lenguaje, con el tiempo podrían surgirniveles más altos de pensamiento.
Dentro del ámbito de las Ciencias de la Computación la InteligenciaArtificial es una de las áreas que causa mayor expectación, incluso dentrode la sociedad en general, debido a que la búsqueda para comprender losmecanismos de la inteligencia, ha sido la piedra filosofal del trabajo de muchoscientíficos por muchos años y lo sigue siendo.
Dentro de las áreas de la Inteligencia Artificial loque más ha atraído, es el aprendizaje de máquinas, resultando vital elproceso de emular comportamientos inteligentes.
Que un sistema pueda mejorar su comportamiento sobre la basede la experiencia que recoge al efectuar una tarea repetitiva y que además,tenga una noción de lo que es un error y que pueda evitarlo, resultaapasionante.
¿Pueden los computadores aprender a resolver problemas apartir de ejemplos?
No hace tanto tiempo esta pregunta bordeaba la ciencia ficción,pero ahora es objeto de profundos y prometedores estudios.
Las redes de neuronas formales son máquinas que poseen estacapacidad de aprendizaje. Son máquinas propuestas como modelos extremadamentesimplificados del funcionamiento del cerebro que sienta las bases de un modelocolectivo, donde el sistema global presenta propiedades complejas que no puedenpredecirse a partir del estudio individual de sus componentes.
Los estudios teóricos de redes de neuronas reflejan estosdos aspectos: el de la modelización de fenómenos cognitivos y el deldesarrollo de aplicaciones.
Por ejemplo para una máquina, la clasificación de rostros,datos médicos o reconocimiento de letras son tareas difíciles, más que paraun ser humano. La máquina necesita del aprendizaje, donde el asunto consiste enadaptar los parámetros de un sistema, en este caso artificial, para obtener larespuesta deseada.
Los métodos tradicionales en Inteligencia Artificial quepermitieron el desarrollo de los primeros sistemas expertos y otrasaplicaciones, ha ido de la mano de los avances tecnológicos y las fronteras sehan ido expandiendo constantemente cada vez que un logro, considerado imposibleen su momento, se vuelve posible gracias a los avances en todo el mundo,generando incluso una nueva mentalidad de trabajo que no reconoce fronteras físicasni políticas. Se entiende como un esfuerzo común.
La comprensión de los mecanismos del intelecto, la cognicióny la creación de artefactos inteligentes, se vuelve cada vez más una meta quesueño, a la luz de los enormes logros, tan solo en alrededor de medio siglo dedesarrollo de las ciencias de la computación y de poner la lógica al serviciode la construcción de sistemas.
1. MIKELL P. Groover, Robótica Industrial. Mc Graw Hill. 199?.

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