Inteligencia Artificial

Introducción A lo largo de la historia del hombre, este ha ido buscando y desarrollando métodos que le permitan realizar tareas en forma efectiva y con menor esfuerzo. De ahí que se crean por ejemplo, programas y maquinas capaces de realizar cálculos matemáticos de una manera más sencilla y rápida, como lo son las calculadoras. Un ejemplo claro de esta búsqueda es la llamada revolución industrial, en la que la fuerza de trabajadores se ve reemplazada por maquinas capaces de realizar el mismo trabajo en menor tiempo, siendo controladas por un grupo menor de personas. Con la llegada de la revolución industrial, el pensamiento acerca del trabajo cambió, la gente veía en las maquinas su futuro. En el año 1920 es mencionado por primera vez el concepto de “robot”, procedente del termino checo Robota (trabajador, siervo), por el escritor Karel Capek en su obra “Los Robots Universales de Rossum”. En su obra se definen estos robots como androides producidos en grandes cantidades y vendidos como mano de obra a bajo costo, creados por el sabio Rossum para liberar a la humanidad del trabajo. Los androides descritos por Karel Capek no estaban tan lejos de ser ciertos. Hoy existen diferentes clases de robots y sus características van a variar según la labor por la que fueron programados. Estos necesitan que se les indique y dirija en sus acciones, son programados para realizar tareas especificas, debido a esto si se les presentase una dificultad desconocida, no la lograran resolver. Una de las ultimas ambiciones perseguidas por el hombre, es poder hacer que estas maquinas puedan valerse por si mismas, conseguir dotarlas de pensamiento y razón, conseguir dotarlas de “inteligencia”. Se desprende de aquí el termino de “inteligencia Artificial”, este termino fue utilizado por primera vez por John McCarthy en 1956 durante la conferencia de Darmouth, en la que se discutió la posibilidad de construir maquinas inteligentes. Los primeros investigadores de esta innovadora ciencia, postularon: “El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro” (basándose en la “neurona de McCulloch”)

Aunque aun no se ha logrado crear una maquina “inteligente”, el debate de si las maquinas deben o no poseer inteligencia que compita con la del ser humano y las consecuencias que estas conllevarían, sigue latente y sobre el tema existen varias posturas a favor y en contra. Podemos darnos cuenta de ello al buscar el tema en libros y películas no necesariamente científicas. Se han realizado películas como: “yo robot” de Isaac Asimov, “Inteligencia Artificial” de Steven Spielberg, “2001 odisea del espacio” de Stanley Kubrich, “Matrix” de Larry y Andy Wachowski y el clásico “Stars Wars” de George Lucas, así como muchas otras, que nos dan una postura respecto al tema. Cabe preguntarnos que de ser posible construir maquinas dotadas de inteligencia comparable a la nuestra, ¿debemos hacerlo?

Desarrollo Histórico de la “Inteligencia Artificial”

La idea de concebir reglas que describan el funcionamiento de la mente humana, se ha ido desarrollando desde Antes de Cristo. En la antigua Grecia existieron obras escritas acerca de maquinas capaces de realizar tareas que reemplazaran las de los humanos. En la biblioteca de Alejandría existió un tratado llamado Autómata echo por Herón de Alejandría en el cual describía los primeros autómatas. En el siglo XVIII Descartes presenta en su “Discurso del Método” la tesis de que los seres vivos, a excepción de los humanos, son simples mecanismos. En 1769 el barón húngaro Wolfgang Von Kempelen de Pressburg construye “El Turco”, una especie de robot jugador de ajedrez con la forma de un turco de tamaño natural sentado frente a un mueble que sostenía un tablero de ajedrez con contadores magnéticos. El turco recorrió toda Europa derrotando a sus competidores incluidos personajes como Jorge III, Federico el Grande y Napoleón. La mayoría de la gente quedaba asombrada con su actuación, sin embargo hubo quienes no creyeron que fuese real, el escritor Edgar Alan Poe escribió lo que puede considerarse

el primer veredicto hacia la inteligencia en las maquinas, decía que “los cálculos aritméticos son, por su misma naturaleza, fijos y determinados. Dados ciertos datos inevitablemente siguen ciertos resultados”. Poe afirmaba que nunca una simple maquina seria capaz de hacer la clase de selecciones que se requieren de un jugador de ajedrez. Poe no se equivoco en cuanto al fraude de “el turco”, puesto que dentro de él se escondía un experto jugador de ajedrez, sin embargo se equivoco en cuanto a la capacidad esencial de juego “maquinas fijas y determinadas”.

En 1768 el relojero suizo Pierre Jacquet-Droz construye al “escriba”, cuyo nombre es Charles, al que se le puede equipar para escribir cualquier mensaje con un máximo de 40 caracteres, lo que hace de él una de las primeras maquinas programables. En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts proponen el modelo de una neurona, que permitió la representación simbólica de la actividad cerebral. Mas adelante Norbert Wiener elabora el concepto de “cibernética” que daría paso al desarrollo del concepto de “inteligencia artificial”. En los años 50 se logra realizar un sistema visual de reconocimiento de patrones llamado Perceptrón Rossenblatt, pero no se logro que resolviera variedad de problemas. En el año 1956 durante la conferencia de Darmouth, John McCarthy da nombre a esta nueva área del conocimiento, la llama “Inteligencia Artificial”, durante la conferencia se da ha conocer el primer programa capaz de demostrar teoremas de la lógica de las proposiciones llamado Logic Theorist, creado por Newell, Shaw y Simon. En los años 60 Alan Newell y Herbert Simon, trabajando en la demostración ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas)Este era un sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. GPS no podía resolver problemas del mundo real, ni médicos, ni tomar decisiones importantes. GPS manejaba las reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que lo conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y error. En los años 70 se comienza a investigar programas para resolver problemas de la vida cotidiana, es así como nace el Sistema Experto. En los años 80 se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la inteligencia

artificial, tales como el LISP o el PROLOG. En esta época se desarrollan sistemas expertos mas refinados, como el EURISKO, la cualidad de este sistema es que perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.

La inteligencia artificial nace de la unión de dos posturas, por un lado la científica, que tenia como objetivo comprender los mecanismos de inteligencia humana a través de modelos de simulación y ordenadores. Y por otro lado, la técnica que pretendía equipar a los ordenadores de capacidades de pensamiento similar al humano, pero sin pretender imitar con exactitud los pasos que sigue el ser humano para llevar a cabo actividades intelectuales. A pesar de todo lo que se ha logrado en este campo, aun queda mucho por descubrir, la inteligencia artificial tiene tantas aplicaciones y derivados, que es posible creer que su historia recién comienza.

Continuara.......

Inteligencia Artificial en la Medicina La aplicación de las nuevas tecnologías a la medicina ha ayudado a resolver dilemas médicos, a encontrar cura a muchas enfermedades, ha ayudado a organizar de mejor forma información en hospitales, ha ayudado automatizar ciertos servicios, en fin nos damos cuenta de que forma parte de nuestras vidas, simplificándolas. Se ha conseguido llevar a cabo tareas que hace algunos años nos parecían existir solo en la ficción. Hemos escuchado hablar de la clonación y es sabido que ya se han logrado clonar animales y pronto nos tocara nuestro turno.

Dispositivos de insulina Los investigadores de Starbridge Systems estan desarrollando una estructura de microfluidos para un dispositivo de administración de insulina que podría mejorar la calidad de vida de los enfermos de diabetes. El investigador de inteligencia artificial de M.I.T Thomas F. Knigth desea programar una célula de igual forma de cómo se programa una computadora. “Una célula computa datos en forma natural todo el tiempo. Saben donde encontrar comida, en donde se encuentran y adaptan su comportamiento según las condiciones del medio ambiente. Así que el truco esta en aprender que es lo que provee el mundo natural, tomar esas técnicas y utilizarlas para nuestros propósitos” comenta Knigth.

Redes Neuronales Una Red Neuronal Artificial (RNA) es un modelo que emula una Red Neuronal Biológica. Este concepto es usado para implementar simulaciones de software en procesos paralelos masivos que envuelven el procesamiento de elementos interconectados en una arquitectura de red. Las neuronas artificiales reciben entradas que son equivalentes a los impulsos eléctricos de las dendritas de las neuronas biológicas reciben de otras neuronas. La salida de la neurona artificial, equivale a la señal enviada fuera de la neurona biológica a través de su axón. Estas señales artificiales pueden ser cambiadas del mismo modo en que ocurren los cambios físicos en la sinapsis de la neurona biológica.

Modelos Tridimensionales Los investigadores Michael Leventon y David Gering han desarrollado un software que reúne la información recopilada por rayos X y resonancias magnéticas, para elaborar un modelo tridimensional del paciente. Este modelo ha sido muy útil en la extirpación de tumores posicionados muy dificultosamente en lugares del cerebro. La idea básica es que el doctor tenga en su computadora un modelo tridimensional del paciente mientras esta operando, pudiéndose cambiar el ángulo de la e imagen y verificar las capas de tejido por las que se mueve, y si el paciente es operado dentro de una unidad de resonancia magnética, se podrá ver con exactitud hasta donde llegan los instrumentos quirúrgicos.

Escáner térmico

Científicos escoceses incorporaron tecnología que permitirá detectar tempranamente el cáncer a la piel y la artrosis gracias a las variaciones térmicas producidas bajo la piel. Estas maquinas registran las variaciones de temperatura permitiendo dar un diagnostico.

Médicos de la “I.A” En términos generales el diagnóstico médico es fundamentalmente el proceso de identificar la enfermedad que esta sufriendo un paciente, para de esta manera poder determinar cual es la mejor forma para tratarla; siendo éste uno de los temas más explotados en la ciencia de la computación desde hace ya un tiempo, especialmente en el campo de la Inteligencia Artificial, se han logrado desarrollar programas que basándose en los síntomas del paciente y sus factores, emiten un diagnostico dando recomendaciones y recetando medicamentos.

Cerebro Artificial Científicos de la Universidad de Florida han desarrollado un cerebro artificial con neuronas de rata. El mismo fue construido en el laboratorio de la Universidad, con 25.000 neuronas que habían previamente sido extraídas del cerebro de un ratón. El proyecto es dirigido por Thomas DeMarse, profesor de Ingeniería Bio-Médica en la Universidad. Luego de la extracción, las neuronas fueron colocadas en una placa de Petri, para preparar los cultivos. Apenas fueron colocadas en la placa las neuronas, que estaban aisladas, comenzaron a desarrollar conexiones microscópicas entre sí. En la placa de Petri había además una cuadrícula de sesenta electrodos, que fueron los encargados de comunicar al cerebro artificial con el software de control del avión F-22. Al conectar ordenador y cerebro artificial, se estableció entre ambos una conexión bidireccional similar a la que se logra cuando es nuestro cerebro el que comanda el simulador. El cerebro artificial fue aprendiendo de manera gradual a controlar el avión, valiéndose de los datos que recibía del simulador. Previo a la conexión hubo que escribir los algoritmos de inteligencia artificial que enseñarían a las 25.000 neuronas a obtener información y tomar decisiones en base a eso. Al obtener esas señales el simulador podía efectuar maniobras que modificaban su rumbo y comportamiento. Es decir con cerebro de rata no solo han logrado guiar a un robot para encontrar el camino de salida de un laberinto, sino que cada vez los avances son mayores. Ahora la esperanza de los científicos está puesta en que estos cerebros artificiales puedan en el futuro ser copilotos (junto al ordenador de a bordo) de aviones comerciales verdaderos.

Además, el uso extendido de este tipo de cerebros artificiales podrá ayudar a los científicos a comprender un poco mejor el funcionamiento del cerebro cuando es afectado por enfermedades neurológicas variadas, como epilepsia o Alzheimer. Thomas DeMarse, con las neuronas en la placa de Petri

Que es la Inteligencia artificial "AI es un nombre inapropiado, de verdad. Inteligencia es la inteligencia" _"Joan" Programa creado por icogno S.A Avatar de inteligencia artificial.

La inteligencia artifiacial(Ai sus siglas en ingles) es aquella ciencia que trata de explicar el funcionamiento mental basandose en el,desarrollo de algoritmos para controlar diferentes cosas. La inteligencia artificial combina diversos campos , como la robotica, los sistemas expertos y otros , los cuales tienen un mismo objetivo, que es crear maquinas que puedan pensar por si solas. La idea de construir una maquina que pueda pensar por si sola es para que realice cosas que nosotros hacemos o necesitamos llevar a cabo , pero para que las computadoras o programas se ganen el titulo de "pensantes" primero deben ser capases de mantener un dialogo con un ser humano, ya que hasta el momento las computadors solo pueden ejecutar las ordenes que nosotros les damos, pero no saben que estan realizando , ya que no son concientes de ellas mismas. Se dice que la Ai es un campo que por sus investigaciones trata de ser independiente de la informatica , y se autodefine como la tecnica del software que los programas utilizan para dar solucion a algun tipo de problema , pero tratando de asemejar el comportatamiento

inteligente que se observa en la naturaleza del hombre, es decir, trata de resolver problemas y tomar desiciones similares a las que tomamos los seres humanos al afrontar la vida diaria , realizando programas que aumnten la inteligencia de ellas mismas , el objetivo de las investigaiones de la Ai es aumentar la utilidad de las maquinas y sus procesos. Es por eso que una de las pretenciones de la Ai es construir replicas de la red neuronal del cerebro humano e intentar imitar el comportamiento de este con una computadora. La Inteligencia artificial tiene como objeto fundamental el de dotar al computador de algunas capacidades inteligentes del ser humano, La operacion de tal objetivo necesita abordar y responder dos cuestiones fundamentales: A) La forma en que el ser humano aprende , apecto conocido como adquisicion o modelacion del conocimento . B) La forma en que el ser humano estrucctura o representa el conocimiento preciso o impreciso , cuando lo ha adquirido. Dar respuestas a estas interrogantes tan profundas ha requerido un gran esfuerzo, del cual han participado varias disciplinas entre ellas la Psicologia, ya desde el tiempo de aristoteles se pretendia entender como funcionaba el pensamiento del hombre asi como que cada acto se debia a un razonamiento por lo que "acto" y "razonamiento" se nutrian mutuamente , asi msimo la linguistica tambien ha contribuido en esta nueva ciencia , obviamente con aportes muy significativos a lo referente a la problematica de la modelacion de conocimeinto. En cuanto a la representacion del conocimiento, en prespectiva de la informatica computacional en vista de satisfacer requerimeintos de hardware y de produccion de implementos destinados a facilitar la relacionusuario- maquina , pudo exhibir avances gracias al apoyo de la infaltable y bien ponderada matematica y de la logica.Posteriormente otras ciencias como la neurologia, sociologia y filosofia impulsaron innovadores progresos en la hasta entonces dificil modelacion y de la representacion del conociemiento .Todo lo anterior muestra que la inteligencia artificial constituye un dominio de actividades interrelacionadas abarcando varios saberes del hombre y que sua area de accion no solo se reduce exclusivamente a la computacion o la informatica como generalmente se piensa.

Caracteristicas y aplicaciones y area de la Inteligencia artificial. Una de sus caracteristicas es que incluyen varios campos de desarrollo , como en la robotica, la comprension y traduccion de lenguajes, el reconocimiento y aprensisaje de palabras de maquinas o los variados sistemas computacionales expertos , que son los encargados de reproducir el comportamiento humano, tales tareas reducen costos por ejemplo en la manipulacion humana en areas peligrosas en laboratorios quimicos , mejoran el desempeño de usuarios inexpertos y el control de calidad en el area comercial.

Areas de investigacion de la Inteligencia artificial Dentro de las areas que hoy en dia se investigan se encuentran: 1 ) La representacion del conocimiento , que busca en el descubrimiento de metodos expresivos y eficientes describir informacion sobre aspectos del mundo real. 2 ) Los metodos de aprendisaje automatico , que extienden las tecnicas estadisticas con el fin de posibilitar la identificacion de un amplio rango de tendencias generales a partir de un conjunto de datos de entrenamiento 3 ) El campo de la planificacion , que enfrenta el desarrollo de algoritmos que construyen y ejecutan automaticamente secuencias de comandos primitivos con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel 4) Los trabajos en el area del razonamiento posible , que hacen uso de otras areas de la IA con el objeto d e crear agentes inteligentes , entidades robustas capaces de comportamiento autonomo y en tiempo real. 5) El desarrollo que busca crear catalogos de conocimiento explicito , formal y multiproposito, que puedan ser utilizadas por sistemas inteligentes. 6) Los campos de procesamiento de voz y lenguaje , que buscan la creacion de sistemas que se comunican con la gente en su lenguaje 7) Sisntesis y comprencion de imagenes, que conduce a la produccion de algoritmos para el analisis de fotografias , diagramas y videos, asi como tecnicas para el despliegue visual de informacion cuantitativa y estructurada.

Aplicaciones en distintos campos: Gestión y control: análisis inteligente, fijación de objetivos. • Fabricación: diseño, planificación, programación, monitorización, control, gestión de proyectos, robótica simplificada y visión computarizada. • Educación: adiestramiento práctico, exámenes y diagnóstico. • Ingeniería: diseño, control y análisis. (autocad) • Equipamiento: diseño, diagnóstico, adiestramiento, mantenimiento, configuración, monitorización y ventas. • Cartografía: interpretación de fotografías, diseño, resolución de problemas cartográficos. • Profesiones: abogacía, medicina, contabilidad, geología, química. • Software: enseñanza, especificación, diseño, verificación, mantenimiento. • Sistemas de armamento: guerra electrónica, identificación de objetivos, control adaptativo, proceso de imágenes, proceso de señales.

• Proceso de datos: educación, interfase en lenguaje natural, acceso inteligente a datos y gestores de bases de datos, análisis inteligente de datos. • Finanzas: planificación, análisis, consultoría. También la AI tiene numerosas aplicaciones comerciales en el mundo de hoy • Configuración: selección de distribución de los componentes de un sistema de computación. • Diagnosis: hardware informático, redes de ordenadores, equipos mecánicos, problemas médicos, averías telefónicas, instrumentación electrónica, circuitos electrónicos, averías automovilísticas. • Interpretación y análisis: datos geológicos para prospección petrolífera, compuestos químicos, análisis de señales, problemas matemáticos complejos, evaluación de amenazas militares, análisis de circuitos electrónicos, datos biológicos (coronarios, cerebrales y respiratorios), información de radar, sonar e infrarrojos. • Monitorización: equipos, monitorización de procesos, fabricación y gestión de procesos científicos, amenazas militares, funciones vitales de pacientes hospitalizados, datos financieros en tiras de papel perforado por teleimpresora, informes industriales y gubernamentales. • Planificación: gestión de activo y pasivo, gestión de cartera, análisis de créditos y préstamos, contratos, programación de trabajos de taller, gestión de proyectos, planificación de experimentos, producción de tarjetas de circuito impreso. • Interfaces inteligentes: hardware (fiscal) de instrumentación, programas de computadora, bases de datos múltiples, paneles de control. • Sistemas de lenguaje natural: interfaces con bases de datos en lenguaje natural, gestión de impuestos (ayudas para contabilidad), consultoría en temas legales, planificación de fincas, consultoría de sistemas bancarios. • Sistemas de diseño: integración de microcircuitos en muy alta escala, síntesis de circuitos electrónicos, plantas químicas, edificios, puentes y presas, sistemas de transporte. • Sistemas de visión computarizada: selección de piezas y componentes, ensamblado, control de calidad. • Desarrollo de software: programación automática. 1) Sistemas expertos y sistemas basados en conocimiento. Un sistema experto (SE) es una aplicacion informatica que soluciona problemas complicados que de otra forma exigirian ampliamente la pericia humana.Para lograr este, se simula el proceso de razonamiento humano mediante la aplicacion especifica de conocimientos y de inferencias. Internamente un SE ideal se puede caracterizar como un sistema que comprende: a) Amplio conocimiento especifico a partir del campo de interes. b) Aplicacion de tecnicas de busqueda c) Soporte para analisis Heuristico d) Habilidad para inferir nuevos conocimientos a partir de conociminetos ya existentes .

e) Procesamiento de simbolos f) Capacidad para explicar su propio razonamiento. Ejemplo de los primeros sistemas expertos. Sistema Dendral

Fecha 1965

Autor Stanford

Macsyma

1965

MIT

Hearsay

1965

´Mycin

1972

R1

1978

Tema Deduce informacion sobre estructuras quimicas Realiza analisis matematico complejo

Carnegie-Mellon Interpreta en lenguaje natural un subconjunto ideoma Stanford Diagnostico deenfermedades a la sangre Carnegie-Mellon Configuracion de equipos de equipos computacionales

Estructura de un Sistema Experto (SE)

Principio 1.1 : La potencia de un experto se debe ,mas al conocimiento amplio del area especifica que a la comprension del desempeño generico de un experto a) Base de conocimientos: Esta representa un deposito de primitivas del conocimiento (por ejemplo, hechos fundamentales , reglas de procedimientos y heuristica(iP 2)) disponibles para el sitema .Segun el principio 1.1 el conocimiento guardado en la base , establece la capacidad del sistema par actuar como un experto. en general los conocimientos se guardan en forma de hechos y de reglas , pero los esquemas especificos empleados para almacenar la informacion varian grandemente Principio 1.2 : La seleccion del esquema de representacion del conocimiento es una de las decisiones mas criticas en el diseño de un SE b) Ingenieria de conocimiento: La ingenieria de conocimiento es el proceso de adquirir el conocimiento del area especifica y estructurarlo en la base de conocimiento . Aun que los conocimientos pueden obtenerse de diveras fuentes incluyendo la documentcion y los sistemas de informacion computacionales existentes, la mayor parte de el , debe obtenerse de personas expertas.El conocimiento suministrado por el experto , por lo general estara en forma tal que sea orientado hacia el tema del area.Un ingeniero de conocimientos es la persona que obtiene los conocimientos del area del experto y los transporta a la base de conocimiento. c) Motor de inferencia: Los SE deben por su naturaleza tratar flexiblemente con situaciones cambiantes.La capacidad para responder ante situaciones cambiantes depende de la habilidaad para inferir nuevos conociminetos a partir de conocimientos existentes. como por ejemplo: 1. Todos los animales respiran oxigeno 2. Todos los perros son animales entonces se puede deducir un nuevo hecho, "todos los perros respiran Oxigeno" , El motor de inferencia es el sistema de software que ubica los conocimientos e infiere nuevos usando la base de conocimientos, El paradigma del motor de inferencia es la busqueda que se emplea para producir el conocimiento demandado. Principio 1.3 : El proceso de buscar los conociminetos apropiados y a aprti de estos deducir nuevos conocimientos constituyen un elemento clave del procedimiento de un sistema experto. Principio 1.4 : La seleccion del paraigma de inferencia considerando la explosion combinatoria , influye fuertemente en el desempeño del SE d) Actualizacion de conocimientos: Presumiblemente la base del conocimiento es una reflexion cuidadosa del area en el momento en el que es SE se pone en servicio , desafortunadamente muchas areas

complejas del conocimiento cambian o crecen constantemente, por lo cual la base del conocimiento se debe actualizar en el mismo sentido, pudiendo ser de alguna de las tres siguinetes maneras: * Actualizacion manual del conocimiento: Donde el Ingeniero de conocimiento interpreta la informacion de un experto y actuliza el sitema moviendo recursos muy limitados de actualizacion * La segunda forma , representa el estado del "arte " en SE , el experto en el area ingresa directamente el conocimiento revisado sin la medida de un IC , en este caso el sistema de actualizacion es mas avanzado y mas elavorado * Aprendizaje mecanico: El sistema genera nuevos conocimientos en forma automatica y se basa en la generacion deductiva de experiencias anteriores , el sitema aprende nominalmete de la experiencia y se actualiza solo, este tema que aun esta en estado conceptual , es tema de mucha investigacion . La habilidad de aprender es un componente importante en lainteligencia y al ofrecer completamente esta potencia mejoraria las capacidades de un SE Principio 1.5 : en un SE ideal , el motor de inferencia nunca deberia necesitar de modificaciones. e) Sistema de explicaciones Ademas de lograr simplemente una conclusion cuando enfrenta un problema complicado, un experto es tambien capaz de explicar, hasta cierto punto , el razonamiento que conduce a dicha conlusion, Un SE debe diseñarse para brindar una facultad semejante. Esta es una potencialidad que generalmete esta ausente e los sietemas tradicionales de computacion Principio 1.6 : La credibilidad que se le concede a un SE, depende de la habilidad para explicar su propio proceso de razonamiento. f) Interfaz con el usuario Este permite la comunicacion entre el sistema y el usuario Expertos Humanos v/s Exertos Artificiales Experiencia Artificial

Experiencia Humana

* Es permanete: no se pierde con el tiempo ni con el uso

* Es perecible: su preservacion exige un ejercicio permanente

* Es facilmente transferible: basta con copiarla

* Su transferencia requiere de un proceso educativo largo y costoso

* Facil de documentar

* Dificil de documentar

*Es consistente : No se ve influenciado por factores externos

* Es impredecible a causa de influencia de factores como presion, emosion , sterss

* Es prouctiva en razon a su bajo costo * Es cara en particular cuando se trata de expertos de alto nivel

Experto Humano

Experto Artificial

* Es creativo, imagina, inventa, y * No es creativo, funciona de manera rutinaria reorganiza su expereincia para sintetizar conocimiento * Adapta sus estrategias a nuevas situaciones

* No se adapta

*Puede incorporar expereincia sensorial * Dificlemente puede incorporar experiencia y si lo hace lo interpreta erroneamente * Procede con amplitud: Enfrentando a * Procede de manera restringida : enfrentando a un un problema determinado lo analiza problema , considera solo la informacion precisa e en toa su extension ocalizando ignora aspectos relevantes que pueden aparecer la atencion en la infromacion relevante separados del problema basico

Tipos de Sistemas expertos a) De interpretacion: Infiren hechos y significados a partir de atos, de aplicacion preferentemente quimica, medica, geologica y en el area militar b) De prediccion : Estiman la evolucion de una situacion considerando posibles esenarios futuros. Se aplican a situaciones propias de transito aereo y en defensa c) De diagnostico: Informan acerca de un malfuncionamiento en los sistemas, permitiendo corregir errores . Las aplicaciones mas relevantes se encuentran en la medicina, en el diseño de circuitos electronicos y en la deteccion de averias de instalaciones mecanicas o electricas. d) De diseño: Desarrollan configuraciones de objetos . De gran aplicacion en biologia molecular y en electronica e) De planificacion: Permiten diseñar aciones aconsejables de emprender, previas ala toma de desiciones . Aplicaciones en las areas militar, quimica y electronica son las mas relevantes. f) De monitoreo: Comparan el comportamiento real con el esperado en un sistema . Se utilizan en instrumentos medicos y en mevcanismos de control de plantas complejas g) De correcion de errores: Proponen soluciones al malfuncionamiento de sistemas. Se utilizan preferentemente en calibracion de equipos computacionales , en seleccion de procedimientos destinados a la reparacion de grandes motores y en faenas de reemplazo y tendido de cable telefonico. h) De isntruccion: Detectan , diagnostican y corriegen errores conductutales en

estudiantes 2) Procesamiento del lenguaje natural. Es sabido que la implementacion de todo problema computacional requiere de un programa , el que se escribe en un lenguaje de programacion, mas o menos complejo y que dista bastante de nuestro lenguaje: el lenguaje natural. Actualmente , la utilizacion de tecnicas de IA han posibilitado la produccion de algunos progrmas en lenguaje natural, y tambien dotar a los computadores de la habilidad de comprender conversaciones. 3) Vision artificial Se pretende tambien que las computadoras reconozcan o vean tal como lo hacemos los humanos .En programas destinados al reconocimiento de piezas -auxiliares muy valioso en la industria electronica y automotriz, y al reconocimiento de rostros -auxiliares efectivos en la seguridad personal, se concentran los esfuerzos de desarrollo actualmente. 4) Reconocimiento de patrones Area que tiene por objetivo dotar a las maquinas de capacidades que les permitan interpretar hechos especificos tales como fotografias obtenidas por satelites artificiales, radiografias o bien diversos tipos de ltras de una misma persona. 5) Robotica El nombre de robot procede del término checo robota (trabajador, siervo) de Karel Capek Los robot son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada que manda una computadora(microprocesador o una cadena de ordenadores) destinados a la realizacion de tareas rutinarias o peligrosas .La contruccion de robots exigen proveerlos de una "mente" con una representacion especifica de su mundo, para que puedan cumplir efecintemente las tareas encomendadas. La disciplina que se encarga del estudio y desarrollo de los robots es la robótica, una síntesis de la automática y la informática. La robótica se centró, en primer lugar, en el estudio y desarrollo de los robots de la llamada primera generación; es decir, incapaces de detectar los estímulos procedentes del entorno y limitados a las funciones con una secuencia predeterminada y fija( maquinaria en industrias metalurgicas, de enbarque o textil). Estos robots han dado paso a los que constituyen la segunda generación, capaces de desarrollar algún tipo de actividad sensorial. Los prototipos multisensoriales que interactúan en un grado muy elevado con el entorno se agrupan en la tercera generación. Para ello, la robótica se sirve de disciplinas como la mecánica, la microelectrónicay la informática, además de incorporar a los ingenios técnicos como el reconocimiento y análisis digital de las imágenes,el desarrollo de sistemas sensoriales, entre otros ya

mencionados(sicologia, filosofia). Los robots experimentales creados para estos efectos eran automatismos capaces de recibir información procedente del mundo exterior sensores,cámaras de televisión, así como órdenesde un manipulador humano (expresadas en lenguaje natural). De este modo,el robot determinaba un plan y, de acuerdo con él, ejecutaba las órdenes recibidas mediante el empleo de un modelo del universo enel que se encontraba. Era incluso capaz de prever las consecuencias de sus acciones y evitar, así, aquéllas que más tarde pudieran resultarle inútiles o, en algún momento, perjudiciales.Estos primeros robots experimentales eran bastante más inteligentesque los robots industriales, y lo eran porque disponían de un grado mucho mayor de percepción del entorno que los robots empleados en las cadenas de producción .

El principal problema con el que se enfrenta la inteligencia artificial aplicada a los robots es el de la visión. Mientras que la información recibida a través de sensores se puede interpretar con relativa facilidad y entra a formar parte de la descripción del modelo de universo que emplea el robot para tomar decisiones, la percepción de las imágenes captadas y su interpretación correcta es una labor muy compleja. En cuantoa la interpretación de las imágenes captadas mediante cualquier sistema, se ha logrado ya el reconocimiento de formas preprogramadas o conocidas, lo que permite que ciertos robots lleven a cabo operacionesde reubicación de piezas o colocación en su posición correcta a partir de una posición arbitraria. Sin embargo, no seha logrado aún que el sistema perciba la imagen tomada mediante una cámara de ambiente y adapte su actuación al nuevo cúmulode circunstancias que esto implica. Así, por ejemplo, la imagen ofrecida por una cámara de vídeo de las que se emplea en vigilancia y sistemas de seguridad no puede ser interpretada directamente por el ordenador .

El llegar a crear un sistema electronico intligente y conciente de si mismo, ha sido la meta inalcanzable pora muchos cientificos a lo largo de las decadas , asi como determinar cual es la linea que separa a lo puramente mecanico y automatizado de lo Inteligente. Por ejemplo en 1950 la revista Mind publicaba un articulo de Alan Turing que proponia un procedimeinto capaz dedeterminar si una maquina podia demostrar inteligencia. Jamas imagino Turing la repercucion de su prueba cuyo final no era mas que proveer un ejemplo claro que ayudara a discutir la filosofia de la IA, ya que se tomo como medida real para evaluar las capacidades de la inteligencia artificial del futuro. Claro que la prueba tiene sus detractores , pero siendo aun asi representa la cuspide que las maquinas deben alcanzar para probar su capacidad de "pensar" al tener que engañar a su inquisidor. La prueba en su aspecto mas generico y aceptado se basa en que un "juez" humano entable una conversacion con otro ser humano y con una maquina simultaneamente, e intende establecer cual de las dos es la maquina, se concidera que una maquina paso laprueba si el "juez " al cabo de realizar las preuntas no sabe cual es el humano y cual la maquina, para superar la prueba esta debe ser capaz de usar un lenguaje fluido y natural , razonar, tener conocimiento y aprender a medida que se desarrolla la prueba .Esto en resumen es lo que presenta vacios en la inteligencia artifcial. Es aqui cuando surgen los retractores de la prueba , su argumento se basa en que la prueba solo evalua si el sujeto se parece a un ser humano y que eso no implica inteligncia, (como la capacidad de mentir o sentirse ofendido con un insultp) y que una maquina no seria capaz de entender y reproducir aunque cuente con inteligencia . Ademas que pasaria con un robot, o programa que fuese capaz de resolver los mas complejos problemas matematicos esos que solo los expertos pueden sacar luego de largas noches de arduo trabajo, esas maquinas tampoco pasarian la prueba siendo que muchos de nosotros ni siquiera podriamos saber como resolver el problema matematico

Si bien hasta el 2007 ninguna maquina ha logrado pasar la prueba , existe programas computacionales como el llamado "Eliza" * (iP) han logrado engañar al publico para que crean que hablan con otra persona , los procedimeintos no han siguido las lineas de la prueba original, ya que a la presona no se le advierte que existe la posibilidad de que con quien habla sea una maquina. Sobre este metodo tambien existe actualmete y a la vista de todos una prueba "publica de turing" llamada Captcha CAPTCHA es el acrónimo de Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart (Prueba de Turing pública y automática)Se trata básicamente de una prueba usada en muchos sitios para verificar si quien está visitando es una persona de carne y huesos o un programa "inteligente"

Captcha

Kismet , Un caso especial Es una cabeza roboticadesarrollada por Cynthia Breazeal en M:I:T. , esto robot tiene la capacidad de interactuar co los humanos de una forma casi humana , por medio de expresiones faciales muy basicas, como levantar cejas , mover la boca, agachar la cabeza, tono de voz, , formando un robot social , segun su creadora la meta es contruir una maquina socialmente inteleigente que pueda aprender como nosotros lo hacemos, a traves del contacto social con nuestros pares. El trabajo para crear a Kismet comenzo en 1997 y se inspiro en la psicologia del

aprendisaje infantil, de manera que interactuar con el es como hacerlo con un niño pequeñoKimet esta dotado de lentes ocultos n sus ojos azules y si alguien trata de llamar su atencion Kismet responde moviendo la cabeza, y si esto se acerca demaciado este aparta la cabeza hacia atras , puede comunicar una variedad de emociones como, alegria miedo o enojo, La dinamica de interaccion requiere de que un humano utlize un microfono para dirigirse a el , quie a su ez tiene unos microfonos en los oidos. La idea es que el robot desarrolle comportamiento y emocionesal mismo tiempo , para que asi pueda interactuar de una forma mas natural e intuitiva casi como un ser humano.Para lograr unresultado asi Kismet es un conjunto de 15 computadores, estas procesan diferentes software que le permiten al robot el ambiente que le rodea.Tambien se espera dotar a Kismet en un uturo de un cuerpo con sus expreciones y posturas, de eso se encarga otro equipo multidiciplinario de M.I.T.

Kismet , Creacion de Cynthia Breazeal

Deep Blue , el ajedrecista artificial Inteligecia artificial presente en la estrategia Es una de las super computadoras creada por IBM, pesa 600 Kg y tiene 64 microprocesadores lo que le otorga una memoria gigante, y una inmensa potencia en el calculo. Esta maquina analiza y revisa 200 millones de posiciones por segundo.El analisis que realiza la maquina para cada jugada es conocida como fuerza bruta" Frenta a una posicion en el tablero Deep Blue vizualiza todas las estrategias posibles y las posiciones que de ella se derivan hasta un alcance de 24 movidas., en un segundo puede ver 200 millones de jugadas posibles, y por descarte elige la mas adecuada. En 1996 Kasparov (El entonces campeón del mundo de ajedrez y actual titular de la PCA (Asociación Profesional de Ajedrez) ) derroto a Deep Blue por 4 a 2, la inmensa maquina en ese ntonces olo calculaba 100 millones de movimientos por segundo , luego de esto IBM mejoro el sistema de apertura de la maquina , es decir, los primeros 12 moviminetos de la partida, en esta estapa del jego es impresindible desarrollar piezas ,controlar el centro y salvar de ataques al rey.El encuntro entre Kasparov y Deep blue fue el choqu entre dos pensamientos, el heuristico y la fuerza bruta del calcul, propio de las

computadoras . La heuristica es la capacidad de analizar unicamente los caminos que solo conducen a la solucion de un prolema. Deep Blue en cambio recorre todo un arbol de busqueda , en sus millones de ramas , hasta optar por la mejor secuencia. Cuando Kasparov fue derrotado por primera vez dijo: "Por fin la cantidad se transformo en calidad" Deep Blue es un claro ejemplo del esfuerzo del hombre por crear una maquina pensante que sea capas de desarrollar una tarea especifica y a aventajar al hombre, au asi si nos fijamos como base la prueba de turing, tampoco pasaria la prueba, porque lo mas probable es que no puda reconocer a un hombre de otro, cosa que hasata un niño pude hacer , aunque fuese la unica capaz de ganarle en un par de ocaciones al campeon mundial de ajedrez. Deep Blue. la hija de IBM

Los Robot (Ia) al servicio de la Inteligencia Humana El proyecto de investigación Asistente robótica móvil para misiones de exploración y rescate ha dado lugar al diseño del robot Alacrane, que será capaz de manejar sustancias peligrosas, vehículos, De esta manera se consigue mejorar la calidad de vida de las personas que trabajan ante situaciones que entrañan peligro.

Alfonso José García Cerezo junto al robot Alacrane Todos sabemos lo importante que es desactivar una bomba a tiempo o rescatar a una persona con vida bajo los escombros de un edificio tras un incendio o una explosión, imaginemos la utilidad de un escuadron de estos automatas por ejemplo en las labores de rescate en Chaiten , donde el acceso humano estubo prohibido dado el ambiente toxico que prudujo la erupcion del volcan. Por ello, un equipo de investigadores de la Universidad de Málaga ha diseñado un robot que podrá utilizarse en situaciones de alto riesgo. Este robot ha sido bautizado con el nombre de Alacrane (Alacrán en inglés) debido a la similitud de las pinzas o ‘manos’ del robot con las de un escorpión. A través de sus brazos, este autómata podrá trasladar a las personas heridas. Sin embargo los investigadores deben controlar los esfuerzos que desarrolle Alacrane, porque este androide tiene mucha fuerza y puede causar daños personales durante el rescate. El robot se alimenta de una fuente de energía enganchada tras él. Además incorpora un Pc portátil para manejarlo en el mismo lugar, aunque también puede ser movido a distancia a través de un ordenador remoto y un joystick que facilitará su conducción. Seguira siendo en el futuro el perro , el mejor amigo del hombre... BigDog es un automata fabricado por la armada norteamericana con la finalidad de "acompañar" a los marine en sus tareas militares, este puede servir de portacarga asi como de sistema de reconocimiento del terreno y de las amenazas presentes en el, puede operar bajo un ordenador controlado a distancia por un operador o simplemete dejando

que su microprosesador interno actue y aprenda del entorno en que esta, dado que este Gran perro tiene la virtud de poder "correr" en cuatro patas se le facilita el desplazamiento en terrenos dificiles para los robot con ruedas o con orugas

Este es un link del comportamiento de Bigdog http://es.youtube.com/watch?v=W1czBcnX1Ww

La empresa finlandesa Plustech está desarrollando una gigantesca máquina de seis patas para realizar trabajos forestales. El arácnido robótico Pustech Oy Walking Machine (Máquina caminante) estaría destinada principalmente a dos labores: realizar el trabajo de preparar eficientemente la madera en los bosques de tala para su consumo y pasearse por el terreno de trabajo minimizando el impacto en el resto de la vegetación debido a que usa patas “acolchadas” en vez de ruedas. Se esta trabajando en un sistema de navegacion experta que le permira evaluar por si

misma , cuales son las maderas que se encuentran listas para un futura uso lo que lo transformariaen un fiel ejemplo del alcance que la IA esta teniendo al cabo de casi 60 años de inicio. Es asi como el creciente desarrollo de los robots y su contante perfeccionamiento ha hecho que cada día se apliquen en mayor medida a los procesos industriales en sustitución de la mano de obra humana. Dicho proceso, que se inició hacia 1970,recibe el nombre de robotización y ha dado lugar a la construcciónde plantas de montaje parcial o completamente robotizadas. Este proceso conlleva, según sus detractores, la destrucción masiva de puestos de trabajo(un aumneto de cesantes), mientras que para sus defensores supone la satisfacción de necesidades socioeconómicas de la población y lleva aparejado un aumento muy considerable de la productividad.

Logica difusa presente en la Inteligencia artificial La logica difusa se utiliza para la resolucion de una variedad de problemas , principalamente los relacionaados con el control de procesos industriales complejos y sistemas de decision en general, la resolucion y la comprension de datos.Los sistemas de logica difusa estan tambien muy extendidos en la tecnologia cotiadiana, por ejemplo en camarasa digitales , sistemas de aire acondicionado, lava ropas , entre otros. Los sitemas basados en logica difusa imitan la forma en que tomamos deciciones los humanos, con la ventaja de ser mucho mas rapidos, Esos sistemas son generalmente robustos y tolerantes a impresiciones y ruidos de datos de entrada. La aplicacion de lalogica difusa con la intencion de imitar al razonamiento humano en la programacion de computadores. en comparacion con la logica convencional la computadoras pueden manipular valores extrictamente dualees, como verdadero/falso, si/no , implica/ dobleimplica. en cambio en la logica difusa se usan modelos matematicos para representar nociones subjetivas, como cliente / frio .

Domotica Sin caer en los supersonicos... Hasta unos cuantos años el sueño de casa "inteligente " estaba lejos en cuanto a costos como a sistemas realmente operacionales capaces de simplificarnos la vida diaria y no complicarnos mas, pero hoy todo ha cambiado y la "domotica" pede considerarse una realidad en crecimiento , esta ha aumentano los niveles de seguridad tanto preceptibles como tangibles es asi como tambien se deja lugar a la urbamotica, que es el diseño y planiicacion de ciudades inteligentes. Concretamente en el hogar ya se aprecian sistemas inteligentes capaces de ayudarnos en tareas basicas como el de prender o apagar las luces, asi como regular el termostato en una temperatura confortable, tal es el caso de HAL2000 capaz de recibir ordenes como , "apaga la radio si no hay nadie en el salon" o " regula la temperatura a 20 º C cuando la de exterior sea menor a esta", esto deja de manifiesto la relacion entre humanos y su hogar dejando delado el concepto fijo de hogar y siendo reeplazado por una dinamica de interacciones mutuas, el hogar sera un ente con vida.

Hay dos clases de sistemas domoticos, el que cunta con IA y el que no, y aunque la diferencia actualemte no sea tan notoria , no asi en un par de decadas mas donde el costo de tecnologia se masifique aun mas y los costos operacionales y de insumos baje sus costos.

Conclusion ¿Superara algun dia la inteligencia artificial a la humana? es imposible no hacerse esta pregunta al pensar en el aumento de la Ia en nuestro mundo. Como mencionamos, hace un par de decadas una computadora fue capaz de ganarle una partida de ajedrez a un humano (Deep Blue),claro esta que esto no tendria mayor trasendencia, si a quien vencio no hubiese sido Gary Kasparov el campeon mundial en este rubro.A primra vista podria pensarse que la maquina fue superior al hombre , pero esto no es asi dado que esta maquina es un ejemplo de fuerza bruta aplicada a resolver un problema especifico a base de hacer millones de pruebas y seleccionar la mejor, pero claro esta que esta brillante maquina no seria capaz de distinguir entre un hombre y otro. Es por eso que a futuro se espera una creacion de una inteliegncia artificial mas flexible, que no este restringida y cerrada solo a un area y destinado a resolver un problema en particular, sino que como su contrapartida organica, pueda brillar en cada area del

conocemiento intelectual, esto se espera dado el aumento el hardware, cada vez mas poderos y mas barato, con algortimos muy eficientes y sobre todo con internet, que puede servir de vinculo para muchas entidades de Ia menores pero que cada una aportaria su granito de arena para una inteligencia mayor. La aparicion de una inteligencia de este calibre provocaria cambios gigantescos en nustro mundo fisico concreto, gracias a los avances de la robotica. Sobre la posibilidad de modificaciones en nuestros genes para propocionar a nuestros hijo IQ mayores para aventajar a las maquinas, es algo un poco dificil . Quzas sea mejor la estrategia de suspervivencia como raza tomar algo de la IA de nuestra bilogia humana tenemos aspectos como la reproduccion y variabilidad y del hardware se podria sacar la maniupulacion de datos y manejo de informacion, ¿llegaran nuestros herederos a ser una mezcla de ambos ? es una pregunta que solo el transcurso de los años podra responder. En cuanto a los desafios mas importantes dentro de la IA estan su facilidad de uso , la flexibilidad de la infrastrutura computacional y la disponibilidad de herramientas cada vez mas poderosas, el empleo de un interfaz mas amigable e inteligente que ayude a las personas a encontra lo que busucan de manbera mas facil y rapida sin tener que poseer un conocimiento detallista del tema . En fin, todo apunta a que las computadoras programas con IA son el campo de la solucion a muchos problemas en el futuro, sin embargo aun el intelecto humano parace ser ser irremplazable en relacion con la solucion de problemas de sentido comun y la inventiva . En definitiva hombre y maquina estan unidos en pro de encontrar soluciones a los problemas , cada uno aportara con sus ventajas lo que a la otra contraparte le falte.

Bibliografía Nombre del documento

Autor

editorial

Mecanica popular

nº54 pag 54-57

Principioa de inteligencia artificial y sistemas expertos

David W. Rolson

Inteligencia Artificial, Sistema Experto y Lagos , Z Enrique 1994 Sistemas Tutiriales inteligentes http://arantxa.ii.uam.es/~gdrivera/robotica/curso0304/p1.html http://www.larobotica.com/ http://www.neoteo.com http://nte01.nteinc.com/nte/NTExRefSemiProd (componentes eletronicos) www.aircenter.net

Mc Graw Hill Aula XXi nº 3