lunes, 28 de enero de 2008

Concepto, Características y Metodologías de La Inteligencia Artificial


Concepto

La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reune varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.

La de idea construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas 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 datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.

La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana. Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático,conocimiento o características propias del ser humano.

Podemos interrogar a algunas bases de datos de Internet en lenguaje natural, o incluso charlar con ellas nuestro idioma, porque por detrás se está ejecutando un programa de Inteligencia Artificial.

Otras herramientas inteligentes pueden utilizarse para escrutar entre los millones de datos que se generan en un banco en busca de patrones de comportamiento de sus clientes o para detectar tendencias en los mercados de valores.

Características de la Inteligencia Artificial.

  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.

  2. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).

  3. Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.

  4. El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.

  5. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.

Diferentes metodologías:

1.La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.

2.Redes neuronales: esta tecnología es poderosa en ciertas tareas como la clasificación y el reconocimiento de patrones. Está basada en el concepto de "aprender" por agregación de un gran número de muy simples elementos.

Este modelo considera que una neurona puede ser representada por 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. Según el signo, la sinapsis es excitadora o inhibidora.
El perceptrón está constituido por las entradas provenientes de fuentes externas, las conexiones y la salida. En realidad un perceptrón es una Red Neuronal lo más simple posible, es aquella donde no existen capas ocultas.

Para cada configuración de los estados de las neuronas de entrada (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 un umbral, la respuesta de la neurona es activa, si no, es inactiva.
Con una arquitectura tan simple como la del perceptrón no se puede realizar más que una clase de funciones "booleanas" muy simples, llamadas linealmente separables. Son las funciones en las cuales los estados de entrada con salida positiva pueden ser separados de aquellos a salida negativa por un hiperplano. Un hiperplano es el conjunto de puntos en el espacio de 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 complejas con Redes Neuronales, es necesario intercalar neuronas entre las capas de entradas y de salida, llamadas neuronas ocultas. Una red multicapas puede ser definida como un conjunto de perceptrones, ligados entre si por sinapsis y dispuestos en capas siguiendo diversas arquitecturas. 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 propagación de actividades y de actualización de los estados.

Experiencia, Habilidades y Conocimiento

Los tipos de experiencia que son de interés en los sistemas basados en
conocimiento, pueden ser clasificados en tres categorías: asociativa, motora y teórica.

Los sistemas basados en conocimiento son excelentes para representar conocimiento asociativo. Este tipo de experiencia refleja la habilidad heurística o el
conocimiento que es adquirido mayoritariamente, a través de la observación. Puede ser que no se comprenda exactamente lo que ocurre al interior de un sistema (caja negra), pero se pueden asociar entradas o estímulos con salidas o respuestas, para resolver problemas que han sido previamente conocidos.

La experiencia motora es más física que cognitiva. La habilidad se adquiere fundamentalmente a través del ejercicio y la práctica física constante. Los sistemas basados en
conocimiento no pueden emular fácilmente este tipo de experiencia, principalmente por la limitada capacidad de la tecnología robótica.

La experiencia teórica y el
conocimiento profundo permite que los humanos puedan resolver problemas que no se han visto antes, es decir, no existe una posibilidad asociativa. El conocimiento teórico y profundo se adquiere a través de estudio y entrenamiento formal, así como por medio de la resolución directa 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 convencionales basados en conocimiento tienen muchas dificultades para duplicar este tipo de experiencia. Sin embargo, los Sistemas de Razonamiento Basado en Modelos representan un notable intento de encapsular este conocimiento profundo y razonar con él.

16 comentarios:

Claudia L. Herrera dijo...

YO QUIESIERA AÑADIR UN COMENTARIO ACERCA DE LO QUE ES LA I.A.:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Se le llama a la rama de la informática que desarrolla procesos que imitan a la inteligencia de los seres vivos. La principal aplicación de esta ciencia es la creación de máquinas para la automatización de tareas que requieran un comportamiento inteligente.
Algunos ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.

El matemático sudafricano, Seymour Papert, es considerado pionero en esta ciencia.

ESCUELAS DE PENSAMIENTO

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento, la inteligencia artificial convencional y la inteligencia computacional.
Inteligencia artificial convencional
Basada en análisis formal y estadístico del comportamiento
humano ante diferentes problemas:

•Razonamiento basado en casos: ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos.

•Sistemas expertos: infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y de ciertas reglas o relaciones.

•Redes bayesianas: propone soluciones mediante inferencia estadística.

•Inteligencia artificial basada en comportamientos: sistemas complejos que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.

Inteligencia artificial computacional
La inteligencia computacional (también conocida como inteligencia artificial subsimbólica) implica desarrollo o aprendizaje iterativo (p.ej. modificaciones iterativas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen:
•Máquina de vectores soporte: sistemas que permiten reconocimiento de patrones genéricos de gran potencia.
•Redes neuronales: sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de patrones.
•Modelos ocultos de Markov: aprendizaje basado en dependencia temporal de eventos probabilísticos.
•Sistemas difusos: técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras.
•Computación evolutiva: aplica conceptos inspirados en la biología, tales como población, mutación y supervivencia del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormiga)


El tema de Inteligencia artificial es muy amplio ya que no es algo inalcansable, sino que al contrario se encuentra presente en nuestras vidas cotidianas.

Juan Jaimes dijo...

Gracias Claudia Herrera,muy clarificador su aporte.

Anónimo dijo...

sus mamadas

Anónimo dijo...

bien

Anónimo dijo...

No no no.......uno de los pioneros más importantes y sobre todo el padre de la IA es el científico británico Alan M. Turing. McCarty Fue el que acuñó este campo.

Y para empezar, la IA, por ahora no es ciencia.

Para que puedas definir lo que es Inteligencia Artificial, primero tienes que definir lo que es "Inteligencia" y "Artificial".

Chavos hay muchos sitios sobre este campo, algunas mejores. Y hay libros suficientes.

Originalmente la IA se divide en dos escuelas: La IA Fuerte y la IA Débil, se los dejo de tarea. Por cierto, es recomendable leer los libros de Roger Penrose, como por ejemplo, porque está relacionado con Física Cúantica y con la IA Fuerte y Débil.

Los invito entrar a este sitio:
http://mundoartificial.webs.com

victor dijo...

gracias x krear este blog me han ayudado a tener una referencia para mi trabajo de investigacion...xvr

victor dijo...

xf me pueden rekomendar un libro sobre"INTELIGENCIA ARTIFICIAL"

Tania dijo...

Hola, quisiera que me sugieran que metodologia utilizar para realizar una clasificacion

cgz - el exito en los negocios por internet dijo...

La Inteligencia artificial simplemente desea imitar el comportamientos de los seres vivos, tanto a nivel motriz como racional, excelente post! muchas gracias! me apasionan los robots...

saludos cordiales

luis gerardo alvarado garcia dijo...

una mpregunta y espero me lo respondan lo antes posible a que se refiere lo social en inteligencia artificial me encargaron una linea de tiempo acerca de eso apartir del año 1988-2013

Anónimo dijo...

a que se refiere lo social en inteligencia artificial me encargaron una linea de tiempo acerca de eso 1988-2013

Anónimo dijo...

Bueno con respecto a lo social de la IA. mira, te recomiendo que busques en el libro de "Inteligencia Artificial: Un enfoque moderno" de Rusell y Norvig. El otro "Inteligencia Artificial: Introducción Filosófica" de Jack Copeland. El otro libro "Inteligencia Artificial: Robótica y cerebros construidos por el hombre" por Jack Challoner. El otro es "Cibernética: Robots Educativos".También checa el documental de "Robosapiens", "Robots Increibles" de Discovery Channel (Para entrar a los videos entra http://mundoartificial.webs.com y ahi encuentras varios documentales). Me imagino que lo que te encargaron se refiere a las aplicaciones de la IA dentro de la sociedad durante los 25 años. Y puede ser en las industrias, en las universidades, en softwares, etc. Los más recientes buscalos en google .

Chao.

Jaime Parra dijo...

Estoy de acuerdo con lo`publicado, y me surge una pregunta, bajo que criterio deben aprender las inteligencias artificiales? Hay que calificar sus outputs de alguna forma? Yo he estado trabajando la última semana durante mis noches libres (por el trabajo) en una inteligencia artificial que simula la escritura, me gustaría mucho recibir su opinión. El algoritmo es bastante precario, aunque lo podría mejorar (con algo más de matemáticas) pero primero necesito optimizar mi código, pues no soy programador sino matemático y por lo tanto todo lo que he aprendido de programación lo he aprendido sobre la marcha en los últimos dos trabajos que he tenido y se que mis códigos no deben ser los mejores. Añado un link de mi blog para que lo visite, allí he estado publicando algunas de las frases generadas (desde hoy) con el proposito de recibir retroalimentación. http://loquedicemipc.blogspot.com/
Agradezco su respuesta.

Anónimo dijo...

que tal chavos. El ensayo de LA LEYENDA DE LA CONCIENCIA COMPUTACIONAL ya está completo:

http://mundoartificial.webs.com

Anónimo dijo...

Muy Interesante el tema,es curioso que entes no humanos puedan imitarnos y hacer cosas que solo nosotros podramos hacer hasta ahora

Anónimo dijo...

....._____ La IA _____.....