¿Que es la Inteligencia Artificial?
Los Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Historia de la Inteligencia Artificial
El Estado del arte. Los ultimos avances
Los esfuerzos del campo de la inteligencia artificial o IA se enfocan a lograr la comprensión de entidades inteligentes. Por ello, una de las razones de su estudio es el aprender mas acerca de nosotros mismos. Estos esfuerzos estan encaminados tanto a la construcción de entidades inteligentes como a su comprensión.
La llegada de las computadoras a principios de la decada de los cincuenta, permitió crear entidades inteligentes artificiales y también ha sido una herramienta para probar teorías sobre la inteligencia.
En la actualidad la IA abarca una enorme cantidad de subcampos, desde áreas de propósito general, como es el caso de la percepción y del razonamiento lógico, hasta tareas específicas.
La implementacion de la IA permite sistematizar y automatizar todo el trabajo intelectual de los científicos y ofrece la opcion de aplicar la metodología en cualquier área que tenga que ver con las tareas del intelecto humano
¿Que es la Inteligencia Artificial?
Turing
Turing definió una conducta inteligente como la capacidad de lograr eficiencia a nivel humano en todas las actividades de tipo cognoscitivo
Prueba de Turing
La cumputadora debería ser capaz de lo siguiente:
PROCESAMIENTOS DE LENGUAJES NATURALES: Para poder establecer una comunicación.
REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO: Para guardar toda la información.
RAZONAMIENTO AUTOMATIZADO: Para utilizar la información guardada al responder preguntas y para obtener conclusiones.
AUTOAPRENDIZAJE DE MAQUINA: Para adaptarse a nuevas circunstancias.
Prueba de Turing Completa:
VISION DE LA COMPUTADORA: que le permita percibir objetos.
ROBOTICA: Para desplazor objetos.
Razonamiento humano
Enfoque del modelo
cognoscitivo
Newel y Simon (1961) Seguir los pasos de razonamientos y compararlos con la ruta seguida por sujetos humanos a los que se le propuso los mismos problemas
Wang (1960) Obtención de respuestas correctas independientes del cómo las obtendría un ser humano
Sistemas que piensan como humanos: Máquinas con mente. Automatización de actividades mentales.
Sistemas que piensan racionalmente: Estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales.
Ambos sistemas requieren el empleo de hipótesis y de la confirmación mediante experimentos
Enfoque de las leyes del pensamiento
Aristóteles: Partiendo de premisas correctas siempre se llega a conclusiones correctas. Así se inaguró la lógica a fines del siglo XIX. Partiendo de la idea de tiempo y memoria para llegar a soluciones siempre y cuando existiera lógica.
Obstaculos:
No es facil recibir un conocimiento informal y expresarlo en los términos formales
Hay una gran diferencia netre la posiblidad de resolver (en teoría) y realmente hacerlo en la práctica.
comportamiento humano
Enfoque del agente racional
Actuar de manera que se logren los objetivos deseados.La IA es el estudio y construccione de Agentes racionales.
Un Agente racional es capaz de percibir conocimientos y actuar a partir del razonamiento de los mismos
Formas de actuar:
Segun las leyes del pensamiento se realizan inferencias en los agentes para que sea racional. Pero no siempre una inferencia correcta depende de la racionalidad pues existen situaciones en la que no existe algo que se pueda considerar lo que correctamente debería hacerse, y sin embargo hay que decidirse por un curso de acción.
Existen maneras de actuar racionales que no requieren una inferencia. Estas son los actos reflejos. Un acto que no requiere deliberación.
Sistemas que actuan como humanos: Maquinas con capacidad de realizar funciones que en personas requieren inteligencia.
Sistemas que actuan racionalmente: automatización de la conducta inteligente.
Ambos sistemas combinan matemáticas e ingeniería
Los Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Inferencias y/o aportes de otras disciplinas
Filosofia: Han surguido distintas teorías del razonamiento y del aprendizaje.
Dualismo: existe una parte de la mente que está al margen de la naturaleza
Materialismo: Cerebro y mente funcionan sujeto a las leyes físicas
Empirismo: Nada existe en la mente que no haya pasado antes por los sentidos
Inducción: Las reglas generales se obtienen por el contacto con repetidas asociaciones entre sus elementos. A esta teoría se le introdujo el positivismo lógico, que sostiene que todo el conocimiento se puede caracterizar mediante teorías relacionadas y en última instancia, con oraciones de observación que corresponden a entradas sensoriales
Analisis de medios y fines: Argumentaciones basadas en el sentido común
Matematica: Han surguido teorías formales relacionadas con la lógica, la probabilidad, toma de decisiones y la computación
Psicología: Ofrece herramientas que permiten la investigación de a mente humana, así como un lenguaje científico para expresar las teorías
Lingûistica: Ofrece teorías sobre la escritura y significado del lenguaje.
Computación: De la que toman las herramientas que permites que la IA sea una realidad.
Historia de la Inteligencia Artificial
Genesis
de la Inteligencia
1943:
El primer trabajo de IA realizado por Warren McCulloch y Walter Pitts.
Fue un modelo constituido por neuronas artificiales. Cualquier
función calculable podría calculársele mediante cierta red de neuronas
interconectadas. También insinuaron la posibilidad de aprendizaje.
1951 La primer computadora de red neuronal por Marvin Minsky y Dean Edmonds.
Entusiasmo inicial, grandes esperanzas
1952
Arthur Samuel escribe una serie de programas para
el juego de damas.
1956
Allen Newell y Hebert Simon presentan un programa de razonamiento, el teórico lógico,
capaz de pensar de manera no numérica. Luego
Newell y Simon desarrollan el solucionador general de problemas SGP, diseñado
para imitar protocolos de resolución de problemas de los humanos.
1958
McCarthy define el leguaje de programación Lisp.
1959
Herbert Gelernter construye el demostrador de problemas de geometría.
1968 El programa ANALOGY de Tom Evans: resuelve problemas de analogía geométrica que se aplicaban en las pruebas de medición de inteligencia.
1969
El programa DENTRAL fue el primer sistema de conocimiento intensivo que lograba
funcionar.
Una
dosis de realidad
1965
El programa ELIZA de Weizenbaum, con
el cual aparentemente se podía entablar una conversación seria sobre cualquier
tema. Programas
de este tipo lograban resultados gracias a sencillas manipulaciones sintácticas
y contando con poco o ningún conocimiento de la materia objeto de estudio, con
lo cual estaban muy limitados.
1973 William Woods construye el sistema LUNAR. Fue el primer programa de lenguaje natural utilizado por personas distintas al autor. Permitía a los geólogos hacer preguntas en ingles en relación con las muestras de roca que trajera la misión lunar del Apolo.
La
IA se convierte en una industria
1981 Los japoneses anuncian el proyecto de la
”quinta generacion”, un plan de 10 años para construir computadoras
inteligentes. Entre sus metas estaban
la comprensión total del lenguaje natural.
1982 El primer sistema experto comercial, R1, inició
sus actividades con Digital Electronic Corporation. A fines de los 80’, casi todas las compañías importantes de USA
contaban con su propio grupo de IA.
El Estado del arte. Los ultimos avances
Un programa de computación
que logra derrotar en un tablero de ajedrez a un gran maestro de la talla de
Denker (1989)
PEGASUS: Sistema intérprete que un viajero le explica una fecha, origen, destino, tipo de vuelo y le determina el vuelo más económico y directo
MARVEL es un sistema experto en tiempo real que monitorea el copioso volumen de datos transmitidos desde la nave espacial, manejando tareas de rutina y alertando a los analistas sobre los problemas más serios (1992)
Por una autopista por las afueras de Pittsburg, a una velocidad de 80 kph, un hombre que ocupa el asiento del conductor de una camioneta se ve completamente relajado por un sistema de robótica que obtiene información de cámaras de videos, de sonar y de telémetros de láser. El sistema combina estas entradas con experiencias obtenidas en viajes anteriores