Inteligencia artificial
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UNIVERSIDAD AUTONOMA DE SANTO DOMINGO (UASD)
FACULTAD DE CIENCIAS
TRABAJO DE INVESTIGACION
Nombre: Francis E. Felix R.
Matricula: CI-4465
MATERIA:
SISTEMAS OPERATIVOS
INF-324
TEMA:
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PROFESOR:
JOSE BINET GONZALEZ
SECCION:
01
Indice
Titulo Introducción...............................................2
Introducción (del autor)...................................3
La inteligencia artificial.................................4
Escuelas del pensamiento...................................5
Inteligencia artificial convencional.......................5
Inteligencia artificial computacional......................5
Tecnologías involucrada....................................6
Lenguajes de programación..................................6
Lisp.......................................................6
Prolog.....................................................7
Panorama de la inteligencia artificial.....................7
Criterios de evaluación en inteligencia artificial........8
Robótica...................................................9
Cibernética...............................................10
Origen de la inteligencia artificial......................10
El nacimiento de la inteligencia artificial...............12
Evolución histórica.......................................12
Manipulación del conocimiento.............................13
Los años difíciles........................................14
Investigación y desarrollo en áreas de la I.A.............14
Cerebro VS. Microprocesador...............................15
Velocidad de trasmisión...................................16
Características de la inteligencia artificial.............16
Las áreas de investigación de la I.A......................17
Áreas de aplicación de la I.A.............................18
Algunos casos y antecedentes históricos...................18
Conclusión (del autor)....................................23
Conclusión................................................24
Sugerencias y webgrafia...................................25
Introducción (Propia)
La inteligencia artificial (IA), es un intento de el hombre por crear una maquina la cual
pueda comunicarse con nosotros y que tengan la capacidad de realizar tareas las cuales
rehusamos hacer por la dificultad o por el peligro que existe entre esas tareas y nuestra vida.
Se espera que al pasar de los años, estas maquinas puedan hacer ese trabajo, e incluso
que puedan aprender de sus experiencias pasadas y realizarlas en cada tarea a las que se
le ordene.
2
Introducción (Autor)
El término "inteligencia artificial" (abreviado IA) se ha popularizado para designar a
una disciplina incluida entre las ciencias de la computación. Tiene que ver con el
esfuerzo que decenas de científicos de distintos países, especialmente de los Estados
Unidos y de Europa Occidental, han venido realizando durante los últimos treinta años
para dotar a las computadoras de inteligencia. La frase "dotar a las computadoras de
inteligencia" suele producir una reacción de asombro en muchas personas, aunque a
veces por motivos diferentes: "¿Pero, es que las computadoras no son inteligentes?",
comentarán algunos que han visto o leído demasiadas historias de ciencia ficción. Claro
que no, habrá que contestarlos, refiriéndonos al hecho de que la computadora
ordinariamente programada no es más que un instrumento muy rápido y generalmente
confiable de hacer operaciones aritméticas o de manipular fichas de nombres en orden
alfabético (o de ponerlas en tal orden). Para que una computadora comience a merecer
el nombre de inteligente, deberá ser capaz de realizar acciones que, si realizadas por un
ser humano, diríamos que requieren inteligencia, como jugar ajedrez o mantener un
diálogo con otro ser considerado también inteligente, o resolver algún rompecabezas.
Pero para otras personas la fuente del estupor al ver asociadas las palabras "inteligencia"
y "artificial" consistirá en el hecho de que para ellas la inteligencia y las máquinas son
conceptos esencialmente incompatibles: "Las computadoras pueden hacer operaciones
aritméticas porque para eso sólo se necesita ser capaz de manipular números en forma
mecánica; pero la inteligencia, a diferencia de la capacidad de manipular números,
requiere creatividad, inventiva, iniciativa intelectual, y eso desde luego solo lo pueden
tener los seres humanos, de ninguna manera las máquinas. Las computadoras pueden
hacer lo que sus programadores les dicen, pero nada más; además, hagan lo que hagan,
nunca sabrán lo que están haciendo, nunca serán conscientes de lo que hacen.
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La Inteligencia Artificial
La disciplina de la IA se ha desarrollado ya suficientemente como para ofrecer a la
sociedad humana algunos instrumentos que mejoren su adaptación al medio ambiente:
programas que se conocen con el nombre de sistemas expertos, cuya teoría y práctica
son muy novedosas. Podemos decir, pues, que su ejercicio por parte de los
investigadores tiene como mira en muchos casos la fabricación de artefactos útiles,
programas con habilidad especial para realizar funciones que con anterioridad sólo
podíamos confiar a seres humanos.
Llamemos a esa clase de investigación IA de rendimiento. La disciplina comenzó a
existir, y todavía se practica en gran número de casos, con otro propósito, a saber, el
intento de comprender el funcionamiento de la inteligencia humana; a este tipo de
investigación lo llamamos IA de comprensión. De este segundo tipo fue el trabajo
realizado por los pioneros de la disciplina, A. Newell y H. Simon, en los años
cincuentas y siguientes que culminaron con la publicación de una importante obra sobre
habilidad de solución de problemas en los seres humanos.
A la labor de estos dos investigadores debemos también la caracterización de los
métodos de la inteligencia en dos categorías: débiles y fuertes; y el importante
descubrimiento de que los métodos más generales de la inteligencia son por necesidad
métodos débiles, y que los únicos métodos fuertes son los que aplican conocimientos
específicos de un dominio particular (por lo que necesariamente deben carecer de
generalidad). Este descubrimiento puede expresarse por una ley: a mayor generalidad,
menor fuerza; y a mayor fuerza menor generalidad.
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Escuelas Del Pensamiento
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
- La inteligencia artificial convencional.
- 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 bavesianas: propone soluciones mediante inferencia estadística.
Inteligencia artificial basada en comportamiento: 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 (por ej. modificaciones
iterativas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza
basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen:
Maquinas de vectores soporte: sistemas que permiten reconocimiento de patrones
genéricos de gran potencia.
Redes neuronales: sistemas con grandes capacidades de Reconocimiento de patrones.
Modelos oculto 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 mas 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. Algoritmo
hormiga).
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Tecnologías Involucradas
-Lenguajes de Programación
En principio, cualquier lenguaje de programación puede ser utilizado. Siendo así de
amplio el espectro en el cual se puede escoger un lenguaje para programar un sistema
experto. Atendiendo a la forma de estructurar sus instrucciones, se los puede dividir en:
IMPERATIVOS: PASCAL, C/C++.
FUNCIONALES: LISP.
DECLARATIVOS: PROLOG, CHIP, OPS5.
ORIENTADOS A OBJETOS: SmallTalk, Hypercard, CLOS.
Tradicionalmente LISP y PROLOG han sido los lenguajes que se han utilizado para la
programación de sistemas expertos.
Lisp
Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento
simbólico. John McCarthy lo desarrolló en 1958, en el Instituto de Tecnología de
Massachusetts (MIT), inicialmente como un lenguaje de programación con el cual los
investigadores pudieran implementar eficientemente programas de computadora capaces de razonar.
Rápidamente LISP se hizo popular por su capacidad de manipular símbolos y fue
escogido para el desarrollo de muchos sistemas de Inteligencia Artificial.
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Prolog
PROgramming in LOGic (PROLOG), es otro de los lenguajes de programación
ampliamente utilizados en IA. PROLOG fue desarrollado en Francia, en 1973 por Alain
Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Marseilles.
Inicialmente fue utilizado para el procesamiento de lenguaje natural, pero
posteriormente se popularizó entre los desarrolladores de aplicaciones de IA por su
capacidad de manipulación simbólica. Utilizando los resultados del grupo francés,
Robert Kowalski de la Universidad de Edimburgo, en Escocia, desarrolló la teoría de la
programación lógica. La sintaxis propuesta por Edimburgo, se considera el estándar de
facto del PROLOG.
Panorama De La Inteligencia Artificial
Los antecedentes culturales que han servido de base. Algunos de los puntos más
importantes son: Se adopta el criterio de que la inteligencia tiene que ver principalmente
con las acciones racionales. Desde un punto de vista ideal, un agente inteligente es aquel
que emprende la mejor acción posible en una situación dada. Se estudiará el problema
de la construcción de agentes que sean inteligentes en este sentido. Los filósofos (desde
el año 400 A.C.) permitieron el poder pensar en IA, al concebir a la mente, con maneras
diversas, como una máquina que funciona a partir del conocimiento codificado en un
lenguaje interno y al considerar que el pensamiento servía para determinar cuál era la
acción correcta que había que emprender.
Las matemáticas proveyeron las herramientas para manipular las severaciones de
certeza lógica, así como las inciertas, de tipo probabilista. Así mismo, prepararon el
terreno para el manejo del razonamiento con algoritmos. Los psicológicos reforzaron la
idea de que los humanos y otros animales podían ser considerados como máquinas para
el procesamiento de información. Los lingüistas demostraron que el uso de un lenguaje
ajusta dentro de este modelo. La ingeniería de cómputo ofreció el dispositivo que
permite hacer realidad las aplicaciones de IA. Los programas de IA por lo general son
extensos y no funcionarían sin los grandes avances en velocidad y memoria aportados
por la industria de cómputo.
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Criterios De Evaluación En I. A
Cada campo necesita criterios para evaluar el éxito alcanzado. En general, es muy
difícil determinar si una máquina o un sistema tiene inteligencia o puede pensar. Al
respecto se han sugerido algunas pruebas entre las que se destaca la de Alan Turing
(1912-1954). En 1950 ideó una prueba para reconocer comportamientos inteligentes,
esta prueba dice lo siguiente: Si la ejecución de un sistema de IA puede convencernos
de que su comportamiento es el que tendría un humano, entonces el sistema es
verdaderamente inteligente.
En una forma más práctica, para saber si un trabajo de investigación en IA ha tenido
éxito, debe hacerse tres preguntas claves: ¿Está definida con claridad la tarea? ¿Existe
un procedimiento ya instrumentado que efectúe la tarea? Si no existe, es que debe haber
muchas dificultades escondidas en algún lugar. ¿Existe un conjunto de regularidades o
restricciones identificables a partir de las cuales el procedimiento implantado obtiene su
validez? De no ser así, el procedimiento no pasaría de ser un juguete, tal vez capaz de
un desempeño superficial impresionante en ciertos ejemplos seleccionados con cuidado,
pero incapaz de impresionar con un desempeño profundo y de resolver problemas más generales.
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Robótica
La ciencia de la robótica implica diferentes técnicas de IA. La idea de un robot "listo"
con la capacidad de aprender por experiencia es el tema central de teorías e
investigaciones en IA. El robot debe ser capaz de comunicarse en lenguaje natural y
debe poder realizar tareas que requieran el equivalente a la iniciativa y la originalidad,
esto implica que el robot debe llegar a realizar, tras un periodo de aprendizaje cosas para
las cuales no estaba inicialmente programado, a diferencia de los robots que se utilizan
actualmente en la aplicación industrial, los cuales no son más que meros autómatas. La
idea global en la inteligencia artificial estuvo desacreditada durante varios años debido
parcialmente, al excesivo optimismo por parte de la primera teoría pero, mayormente
causado por la exageración y el sensacionalismo de algunos de sus divulgadores
Los primeros robots creados en toda la historia de la humanidad, no tenían más que un
solo fin: entretener a sus dueños. Estos inventores se interesaban solamente en conceder
los deseos de entretener a quien le pedía construir el robot. Sin embargo, estos
inventores se comenzaron a dar cuenta de que los robots podían imitar movimientos
humanos o de alguna criatura viva. Estos movimientos pudieron ser mecanizados, y de
esta manera, se podía automatizar y mecanizar algunas de las labores más sencillas de
aquellos tiempos. El origen del desarrollo de la robótica, se basa en el empeño por
automatizar la mayoría de las operaciones en una fábrica; esto se remonta al siglo XVII
en la industria textil, donde se diseñaron telares que se controlaban con tarjetas
perforadas.
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Cibernética
La cibernética es una ciencia interdisciplinaria, tratando con sistemas de comunicación
y control sobre organismos vivos, máquinas u organizaciones. El término es una
derivación del vocablo griego kybernetes que significa gobernador o piloto, y fue
aplicado por primera vez en 1948 a la teoría del control de mecanismos por el
matemático americano Norbet Wiener. En el cuerpo humano, el cerebro y el sistema
nervioso funcionan para coordinar la información, la cual es utilizada para determinar el
futuro curso de una acción; controlar los mecanismos para la autocorrección en
máquinas que sirven con un propósito similar.
Este principio es conocido como retroalimentación, el cual es fundamental en el
concepto de automatización. La cibernética también se aplica al estudio de la psicología,
servomecanismo, economía, neuropsicología, ingeniería en sistemas y al estudio de
sistemas sociales, el término cibernética no es muy utilizado para describir por separado
a un campo de estudio, y muchas de las investigaciones en el campo ahora se centran en
el estudio y diseño de redes neuronales artificiales.
Orígenes De La Inteligencia Artificial
El amanecer de una nueva ciencia La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando
Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro
humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas proporcionaron una
representación simbólica de la actividad cerebral. Más adelante, Norbert Wiener elaboró
estas ideas junto con otras, dentro del mismo campo, que se llamó " cibernética", de
aquí nacería , sobre los años 50, la Inteligencia Artificial. Los primeros investigadores
de esta innovadora ciencia, tomaron como base la neurona formalizada de McCulloch y
postulaban que: " El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que
imitemos al cerebro". Pero si consideramos la enorme complejidad del mismo esto es ya
prácticamente imposible, ni que mencionar que el hardware de la época ni el software
estaban a la altura para realizar semejantes proyectos.
Se comenzó a considerar el pensamiento humano como una coordinación de tareas
simples relacionadas entre sí mediante símbolos. Se llegaría a la realización de lo que
ellos consideraban como los fundamentos de la solución inteligente de problemas, pero
lo difícil estaba todavía sin empezar, unir entre sí estas actividades simples. Por lo tanto
podemos decir a grandes rasgos que la Inteligencia Artificial es una ciencia que intenta
la creación de programas para máquinas que imiten el comportamiento y la
comprensión humana, que sea capaz de aprender, reconocer y pensar.
En 1976, Joseph Weizenbaum publicó Computer Power and Human Reason [El poder
del ordenador y la razón humana]. Básicamente Weizenbaum admitía la viabilidad de la
I.A., pero se oponía a ella basándose en razones morales. Hacia 1965, Weizenbaum
trabajaba en el MIT(Instituto Tecnológico de Massachusetts), intentando que los
ordenadores hablaran en inglés con la gente. Una de esas ideas era que el conocimiento
sobre los dominios se encontrase en módulos ajenos al propio programa, así cambiar de
tema seria tan fácil como cambiar de módulo. Uno de esos módulos, y el más famoso,
fue el que imitaba a un psicoanalista rogeriano (el psicoanalista Carl Rogers ponía en
funcionamiento una terapia que consistía simplemente en animar a los pacientes a
hablar de sus problemas, respondiendo a sus preguntas con otras preguntas).
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El Nacimiento De La I.A.
El fracaso de la mayoría de los problemas que intentaban resolver eran demasiado
complicados, tanto teórica como tecnológicamente. La lógica teórica fue considerada
como el primer programa de IA y usada para resolver problemas de búsqueda heurística.
Durante el decenio de 1950 se celebraron congresos, proliferaron los grupos de
investigación y en 1954 uno de ellos afirmó haber creado un programa que traducía del
ruso al inglés. La verdad es que los resultados prácticos fueron descorazonadoramente
escasos. De todas formas, el resultado más espectacular de este período fue el programa
de Samuel para Jugar a las damas, que se presentó en 1961 y era capaz de aprender de
su experiencia, es decir, tener en cuenta sus errores y éxitos pasados, para determinar
sus jugadas en la partida posterior.
Evolución Histórica
Prehistoria de la IA Así como de alguna forma los soportes mecánicos para la
automatización de cálculos aritméticos se sitúan en la prehistoria de los computadores,
la prehistoria de la inteligencia artificial abarca desde los primeros tiempos de nuestra
civilización hasta mediados del siglo veinte. En este período se producen hechos que
podemos agrupar en dos líneas: Una de ellas, directamente relacionada con la
construcción de autómatas que simulaban desde el punto de vista externo el
comportamiento humano o animal, y que solían funcionar en ayuda de su amo. La otra
línea, referente a la información y automatización del razonamiento lógico y
matemático. En relación con los autómatas, siempre se ha relacionado la inteligencia
con los aparatos mecánicos complejos.
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Manipulación Del Conocimiento
Existen tres paradigmas que los investigadores han utilizado tradicionalmente para la
resolución de problemas de IA: Programación Heurística.- Está basado en el modelo de
comportamiento humano y su estilo para resolver problemas complejos. Existen
diversos tipos de programas que incluyen algoritmos heurísticos. Varios de ellos son
capaces de aprender de su experiencia. Redes Neuronales Artificiales.- Es una
representación abstraída del modelo neuronal del cerebro humano. Las redes están
formadas por un gran número de elementos simples y por sus interconexiones Una red
neuronal artificial puede ser simulada o ser real. Al elemento procesador de la red, se lo
denomina neurona artificial. Evolución Artificial.- Su modelo está basado en el proceso
genético de evolución natural, propuesto por Charles Darwin. Se utilizan sistemas
simulados en computador que evolucionan mediante operaciones de reproducción,
mutación y cruce (Algoritmos Genéticos). Cada paradigma comprende una colección de
métodos, configuraciones y técnicas desarrolladas para manipular el conocimiento.
En general, una técnica de IA está caracterizada por incluir los siguientes
componentes: Procesos de Búsqueda.- Proporciona una forma de resolver problemas
para los cuales no hay un método más directo, así como también se constituye en un
marco de trabajo dentro del cual cualquier técnica directa puede ser incorporada. Uso
del Conocimiento.- Proporciona una forma de resolver problemas explotando las
estructuras de los objetos involucrados. Abstracción.- Proporciona una forma de separar
rasgos importantes y variaciones, de los tantos que no tienen importancia. La
manipulación del conocimiento involucra además la selección de objetos, entidades y
rasgos que son claves para las representaciones.
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Los Años Difíciles
Tales habían sido las expectativas levantadas por la IA, y tantos sus fracasos, que el
desánimo sucedió al optimismo inicial. El mundo exterior se desentendió de los trabajos
de investigación, y la financiación de muchos proyectos se volvió problemática, tanto
en América como en Europa. No obstante, la IA se fue consolidando y, aprendiendo de
sus fracasos, buscó nuevos enfoques para los viejos problemas.
En el año 1964 se publicó una tesis doctoral sobre el sistema STUDENT, que es un
programa de lenguaje natural que comprende y resuelve problemas elevados de álgebra.
Es en 1966 cuando se publica, en Comunicaciones de la Asociación para Máquinas
Calculadoras, un programa de ordenador para el estudio de comunicación hombre-
máquina mediante lenguaje natural interactivo, ELIZA, que fue creado como un
programa de psicología que simula respuestas de un terapista en dialogo interactivo con
un paciente.
Investigación y Desarrollo En Áreas De La I.A.
Las aplicaciones tecnológicas en las que los métodos de IA usados han demostrado
con éxito que pueden resolver complicados problemas de forma masiva, se han
desarrollado en sistemas que:
1.Permiten al usuario preguntar a una base de datos en cualquier lenguaje que sea, mejor
que un lenguaje de programación.
2.Reconocen objetos de una escena por medio de aparatos de visión.
3.Generar palabras reconocibles como humanas desde textos computarizados.
4.Reconocen e interpretan un pequeño vocabulario de palabras humanas.
5.Resuelven problemas en una variedad de campos usando conocimientos expertos
codificados. Los países que han apadrinado investigaciones de IA han sido: EEUU. ,
Japón, Reino Unido y la CEE; y lo han llevado a cabo a través de grandes compañías y
cooperativas de riesgo y ventura, así como con universidades, para resolver problemas
ahorrando dinero. Las aplicaciones más primarias de la IA se clasifican en cuatro
campos: sistemas expertos, lenguaje natural, robótica y visión, sistemas censores y
programación automática.
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Cerebro VS. Microprocesador
Los microprocesadores son circuitos electrónicos integrados encargados del
procesamiento de la información en las computadoras. Las arquitecturas más comunes
incluyen: una unidad aritmética y lógica (ALU) encargada de realizar las operaciones;
una unidad de control, cuya función es extraer las instrucciones del programa
almacenado en memoria, e indicar a los demás dispositivos de la computadora la tarea
que deben realizar. La computadora funciona como una unidad de procesamiento,
recibiendo los datos a procesar mediante los dispositivos de entrada, y entregando el
producto elaborado mediante los dispositivos de salida. Esta actividad la desempeñan
con notable precisión y velocidad, y en esto supera seguramente a nuestro cerebro. A
diferencia del chip de silicio, nuestro cerebro ha evolucionado durante millones de años.
Al intentar simularlo en las computadoras se ha revelado lo difícil que es realizar
algunas operaciones que aquél realiza con facilidad. Las operaciones referidas son
tareas que realizamos cotidianamente y sin esfuerzo pero requieren cierta característica
que las computadoras no poseen.
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Velocidad De Transmisión
Cuando comparamos el funcionamiento del cerebro y el de la computadora, la primera
gran diferencia que hallamos es la de la manera de que en ambos se transmite la
información. El ordenador maneja datos codificados en códigos binarios, que se
representan físicamente mediante dos niveles distintos de energía eléctrica. Esto hace
que la velocidad de propagación de los mismos sea muy alta y se mejore con cada
nuevo diseño de microprocesador. Por el contrario, la transmisión de la información en
el sistema nervioso, se realiza mediante un proceso electroquímico en la membrana de
la neurona y mediante la sinapsis, que es el proceso químico con el cual se comunica
una neurona con otra. Ambos procesos son mucho más lentos que el paso de energía por
los circuitos del ordenador. ¿Cómo se explica entonces que el cerebro sea más eficiente
en resolver algunas tareas, si emplea tiempos de transmisión mayores?
Características De La IA
Una de sus características es que incluye varios campos de desarrollo, como la
robótica, la comprensión y traducción de lenguajes, el reconocimiento y aprendizaje de
palabras de máquinas o los variados sistemas computacionales expertos, que son los
encargados de reproducir el comportamiento humano en una sección del conocimiento.
Tales tareas reducen costos y riesgos en la manipulación humana en áreas peligrosas,
mejoran el desempeño del personal inexperto y el control de calidad en el área comercial.
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Las Áreas De Investigación De La I.A.
Son muchas las áreas de la A I que se investigan hoy día. Entre ellas, tenemos las siguientes:
• La representación del conocimiento, que busca en el descubrimiento de métodos
expresivos y eficientes describir información sobre aspectos del mundo real.
• Los métodos de aprendizaje automático, que extienden las técnicas estadísticas con el
fin de posibilitar la identificación de un amplio rango de tendencias generales a partir de
un conjunto de datos de entrenamiento.
• El campo de la planificación, que enfrenta el desarrollo de algoritmos que construyen
y ejecutan automáticamente secuencias de comandos primitivos con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel.
• Los trabajos en el área de razonamiento posible, que hacen uso de principios
estadísticos para desarrollar codificaciones de información incierta.
• El estudio de las arquitecturas de agentes, que busca la integración de otras áreas de la
I A con el objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas capaces de
comportamiento autónomo y en tiempo real.
• La coordinación y colaboración multiagentes, que ha permitido el desarrollo de
técnicas para la representación de las capacidades de otros agentes y la especificación
del conocimiento necesario para la colaboración entre ellos.
• El desarrollo de ontologías, que persigue la creación de catálogos de conocimiento
explícito, formal y multipropósito, que puedan ser utilizados por sistemas inteligentes.
• Los campos de procesamiento de voz y lenguaje, que buscan la creación de sistemas
que se comunican con la gente en su lenguaje.
• La síntesis y comprensión de imágenes, que conduce a la producción de algoritmos
para el análisis de fotografías, diagramas y videos, así como también de técnicas para el
despliegue visual de información cuantitativa y estructurada.
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Áreas De Aplicación De La I.A.
Lingüística computacional
Minería de datos (Data Mining)
Mundos virtuales
Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
Robótica
Sistemas de apoyo a la decisión
Videojuegos
Prototipos informáticos
Algunos Casos y Antecedentes Históricos.
Los hitos más importantes en el desarrollo de los sistemas expertos son:
1928. John Von Neuman desarrolla su teorema "mínimos y máximos" utilizado posteriormente en juegos.
1943. McCullock y Pitts proponen la arquitectura de redes neuronales para la simulaciones de
la inteligencia.
1945. Vannevar Bush publica "As we may think ...", o "Cabría imaginar ... ", en
Atlantic Monthly el cual sienta las bases de lo que hoy se conoce como Hipertexto, Multimedia e Hipermedia.
1949. Shannon desarrolla la Teoría de la Información base fundamental de la
informática y varias de sus áreas.
1950. Shannon propone el primer programa de ajedrez .
1950. Turing publica "Computing machinery and Intelligence".
1956. Newell, Shaw, y Simon crean "IPL-11" el primer lenguaje de programación para IA.
1956. Newell, Shaw, y Simon crean "The Logic Theorist" para la resolución de problemas matemáticos. 1957. Chomsky escribe "estructuras Sintácticas".
1957. Newell, Shaw, y Simon crean GPS.
1958. McCarthy introduce el lenguaje "LISP", para procesamiento simbólico de la información.
1959. Rosenblatt introduce el Perceptron.
1959. EL programa de ajedrez de Samuel gana juegos contra grandes jugadores.
1963. ARPA da un fondo de investigación de dos millones de dólares al laboratorio de IA del MIT.
1963. Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del
conocimiento.
1963. Minsky escribe "Steps toward Artificial Intelligence".
1964. Bobrow desarrolla STUDENT.
1964. Se comienza el desarrollo de BBNLisp en BBN.
1965. Buchanan, Feigenbaum y Lederberg comienzan el proyecto DENDRAL, el primer Sistema
Experto.
1965. Iva Sutherland hace demostración del primer Monitor en forma de casco para realidad
virtual.
1965. Dreyfus argumenta en contra de la IA.
1968. Minsky publica "Semantic Information Processing".
1969. Minsky y Papert critican el Perceptron.
1970. Colmerauer desarrolla PROLOG quizás el lenguaje de Inteligencia Artificial más popular
actualmente.
1970. Winograd crea SCHRDLU.
1972. Dreyfus publica "What Computers Can't Do".
1972. Se desarrolla el lenguaje SmallTalk en Xerox PARC.
1973. Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, base de muchas
técnicas actuales de la Inteligencia Artificial y la Informática en general.
1974. Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más
conocidos.
1974. Minsky publica "A Framework for Representing Knowledge".
1974. Se establece la red SUMEX-AIM para aplicaciones de la Inteligencia Artificial en
medicina.
1975. La DARPA lanza un programa de financiación para el procesamiento y comprensión de
imágenes.
1976. Greenblatt crea "CONS" el primer ordenador con arquitectura para LISP.
1976. Lenat introduce su "Automated Matematician".
1978. Xerox comienza a desarrolla ordenadores LISP.
1979. Raj Reddy funda el Instituto de Robótica en la Universidad Carnegie Mellon.
1980. Primera conferencia de la AAAI (American Association on Artificial
Intelligence) en Stanford, y primera Conferencia de Lisp y programación
funcional de la ACM.
1981. Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de quinta generación de computadores.
1981. El PSL (Portable Standard Lisp) se puede ejecutar sobre varias plataformas.
1981. Se construyen máquinas LISP por Xerox, LMI y Simbolics, las cuales
soportan Programación Orientada a Objetos.
1981. Se sientan las bases del Common Lisp con aspectos comunes de las
familias: Lisp machine Lisp, MacLisp, NIL, S-1 Lisp, Spice Lisp y Scheme.
1982. John Hopfield resucita las redes neuronales.
1983. Feigenbaum y McCorduck publican "The Fifth Generation".
1984. Steele publica "Common Lisp the Language".
1984. La comunidad europea comienza el programa ESPRIT.
1984. Gold Hill crea el Golden Commom Lisp.
1985. General Motors y Campbell's Soup dejan de usar Lisp para sus Sistemas Expertos.
1985. Se funda el Media Lab en el MIT.
1985. Minsky publica "The Society of Mind".
1985. Teknowledge, una compañía dedicada al desarrollo de sistemas en
Inteligencia Artificial, abandona Lisp y Prolog por el lenguaje C.
1986. Primera conferencia de la OOPSLA sobre programación orientada a
objetos, en la cual se presenta CLOS, Lisp Orientado a Objetos, como lenguaje
independiente de la comunidad de Lisp e IA.
1986. IBM desarrolla shells para Lisp, Prolog y Sistemas expertos y entra a la AAAI.
1986. McClelland y Rumelhart's publican "Parallel Distributed Processing"
(Redes Neuronales).
1986. Aparecen compañías dedicadas al desarrollo de Redes Neuronales.
1987. Existen alrededor de 1900 Sistemas Expertos en el mundo.
1987. Sistema experto XCON de DEC capaz de configurar ordenadores
realizando el trabajo de 300 personas, basándose para esto en 10.000 reglas.
1987. Japón establece su sistema AFIS para la identificación automática de huellas digitales.
1988. El chip del 386 ofrece una velocidad a los PC’s comparable a la de las máquinas Lisp.
1988. Minsky y Papert publican una revisión de "Perceptrons".
1988. Se establecen los lenguajes Orientados a Objetos.
1988. La compañía TI anuncia microExplorer una máquina Lisp con tecnología Macintosh.
1990. Steele publica la segunda edición de "Common lisp the Language".
1992. Apple Computer introduce el lenguaje Dylan, de la familia Lisp, como su
visión del futuro en la programación.
1992. X3J13 crea una propuesta para la Sociedad Americana de Common Lisp.
1994. La versión para tiempo real del lenguaje CLOS, Lisp con Objetos, de
Harlequin se utiliza en sistema de intercambio de AT&T.
18
Conclusión (Autor)
El contraste anotado nos lleva a una conclusión que queremos consignar aquí como nota
final de este artículo. Todo parece indicar que las computadoras, debidamente
programados con las técnicas de alto nivel propias de la IA, pueden descollar en el
campo de la pericia, es decir, de la solución de problemas especializados; por su parte,
el intelecto humano parece insustituible en relación con la solución de problemas de
sentido común. Se impone entonces fomentar la asociación de hombre y máquina en
sistemas de cooperación simbiótica y sinergética; hombre y máquina se necesitan
mutuamente para solucionar eficazmente los problemas, y de la interacción entre ambos
resulta una energía intelectual muy superior a la de la suma de sus partes NOTA 2.
NOTA 1: (Comunicación personal). En cuanto a Minky, él no cree que sea productivo
definir la inteligencia. Le parece que mientras no sepamos cómo trabaja el cerebro, el
intento solo puede crear confusión (comunicación personal).
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Conclusión (Propia)
Después de haber leído este documento, nos damos cuenta de que la IA a avanzado de
Manera impresionante a medida de los años, pero todavía quedan algunos clavos
sueltos, debido a que no se a alcanzado obtener totalmente maquinas que puedan
interactuar con nosotros, es decir, que puedan tener una conversación como si la
estuviéramos platicando con otra persona, pero aunque el intento de los científicos à
sido tan grande, hay que tener el cuenta que las maquinas son solo maquinas diseñadas
para hacer funciones indicadas por sus creadores.
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Sugerencias: http://es.wikibooks.org/wiki/Portada
Webgrafia:
1: http://www.uv.mx/cienciahombre/revistae/vol17num3/articulos/inteligencia/index.htm
-Luís Alberto García Fernández.
2: http://es.wikibooks.org/wiki/Portada
Creado el 14/10/98 por
-Jon Alava
3: http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_Artificial
-Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana, 2002, ISBN 84-313-1982-8
-Luis Mª Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial, Madrid, 1987. ISBN 84-7118-490-7
-Víctor Gómez Pin, Entre lobos y autómatas. La causa del hombre, Espasa, Madrid, 2006. ISBN 978-84-670-2303-9
-Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. ISSN 1137-3601
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