¿Qué es capaz de hacer la IA hoy en día?

Debido a que hay muchas actividades en distintos campos de las ciencias, es difícil responder esta pregunta de manera concisa, pero a continuación se enlistan algunas de las áreas en donde se aplica:

Planificación Autónoma

a un centenar de millones de kilómetros de la Tierra, el programa de la NASA Agente Remoto se convirtió en el primer programa de planificación autónoma a bordo que controlaba la planificación de las operaciones de una nave espacial. El agente Remoto generaba planes a partir de objetivos generales específicos desde la Tierra y monitorizaba las operaciones de la nave espacial según se ejecutaban los planes (detección, diagnóstico y recuperación de problemas según ocurrían).

Juegos

Deep Blue de IBM fue el primer sistema que derrotó a un campeón mudial en una partida de ajedrez cuando superó a Garry Kasparov por un resultado de 3.5 a 2.5 en una partida de exhibición (Goodman y Keene, 1997). Kasparov dijo que había percibido un “nuevo tipo de inteligencia” al otro lado del tablero.

Control Autónomo

El sistema de visión por computadora ALVINN fue entrenado para dirigir un coche de forma que siguiese una línea. Se instaló en una furgoneta controlada por computadora en el NavLab de UCM y se utilizó para dirigir al vehículo por E.U.A. Durante 2850 millas (4589.37 kilómetros) controló la dirección del vehículo en el 98% del trayecto. Una persona lo sustituyo en el 2% restante, principalmente en vías de salida. El NavLab posee video cámaras que trasmiten imágenes de la carretera a ALVINN, que posteriormente calcula la mejor dirección a seguir, basándose en las experiencias acumuladas en los viajes de entrenamiento.

Diagnosis

Los programas de diagnóstico médico basados en el análisis probabilista han llegado a alcanzar niveles similares a los médicos expertos en algunas áreas de la medicina. Heckerman (1991) describe un caso en el que un destacado experto en la patología de los nodos linfáticos se mofó del diagnóstico generado por un programa en un caso especialmente difícil. El creador del programa le sugirió que le preguntase a la computadora como había generado el diagnóstico. La máquina indico los factores más importantes en los que había basado su decisión y explicó la ligera interacción existente entre varios de los síntomas en este caso. Eventualmente, el experto aceptó el diagnóstico del programa.

Robótica

Muchos cirujanos utilizan hoy en día asistentes robot en operaciones de microcirugía. HipNav es un sistema que utiliza técnicas de visión por computador para crear un modelo tridimensional de la anatomía interna del paciente y después utiliza un control robotizado para guiar el implante.

Procesamiento de lenguaje y resolución de problemas

PROVER B es un programa informático que resuelve crucigramas mejor que la mayoría de los humanos, utilizando restricciones en programas de relleno de palabras, una gran base de datos de crucigramas, y varias fuentes de información como diccionarios y bases de datos online.

Estos sólo son algunos de los ejemplos de los sistemas de inteligencia artificial que existen hoy en día. También los podemos observar en video juegos como los de futbol en donde claramente notamos cómo es que tiene cierta inteligencia para fabricar jugadas. En juegos de ajedrez, etc. Me parece que vivimos más cerca de esto hoy en día, no se trata más de ciencia ficción, son más bien ciencia, ingeniería y matemáticas.

Inteligencia Artificial "Un enfoque moderno"

Segunda edición

Stuart J. Russell y Peter Norvig

PEARSON Prentice Hall

Componentes de la IA (hardware y software)

Hardware

El diseño tradicional del hardware no ha podido alcanzar el fin propuesto por la IA. Las técnicas de IA requieren acceso rápido a bancos de memoria, enormes según los estándares tradicionales y, por tanto, las velocidades de proceso son demasiado lentas para las aplicaciones más exigentes.

La antigua idea de solucionar un problema paso a paso mediante la ejecución de una secuencia de instrucciones está cediendo al paso a la idea del procesamiento en paralelo, en el cual un conjunto de procesadores trabajan simultáneamente en las diferentes partes del problema.

En la actualidad los grandes avances en el hardware se han podido realizar gracias a la robótica que aplica diferentes técnicas de la IA. En la robótica se busca un robot que sea capaz de aprender, expresarse en el lenguaje natural del hombre, y debe poder realizar tareas con iniciativa y originalidad. Por el momento eso es imposible ya que los robots que se elaboran son meramente autómatas (realizan el mismo trabajo una y otra vez)

El adelanto tecnológico va de la mano de IA. Por eso se sigue investigando para poder encontrar nuevos dispositivos para la creación del robot que pueda simular el comportamiento humano.

Software

El software que utiliza la inteligencia artificial se puede clasificar en varias áreas de investigación.

Sistema de visión:

Es el conjunto de software y hardware que le permite a la computadora capturar, almacenar y manipular imágenes visuales. Con esto se busca que un robot pueda reconocer escenas o las características de una imagen para poder tomar decisiones y reconocer la información visualizada.

Procesamiento de lenguaje natural:

Es el software diseñado para tomar el lenguaje humano y que la computadora lo traduzca para poder ejecutar una serie de instrucciones. Uno de los objetivos de esta área es eliminar la necesidad de aprender lenguajes de programación o comandos personalizados. También existe el propósito de que el ser humano pueda comunicarse con la maquina usando el lenguaje natural para la interacción de programas.

Sistemas de aprendizaje:

El objetivo de esta rama es desarrollar programas capaces de hacer que la computadora pueda aprender, por el proceso de inducción del conocimiento. Un ejemplo seria algunos videojuegos que tienen la capacidad de aprendizaje, en estos juegos si la computadora no gana recuerda no realizar los mismos movimientos.

En la actualidad hay mucho software para poder programar la IA, algunos de estos software son diseñados para algunas actividades en concreto.

A la conclusión que llegue es que el software y el hardware van de la mano, ya que aunque tengamos un avance tecnológico a nivel de hardware importante si no hay un programa que sea capaz de utilizarlo adecuadamente no podría realizar su función hasta que se encuentre el programa que cumpla esta función, o por lo contrario si tuviéramos un programa capaz de simular el aprendizaje humano pero no hay componentes para probar que realmente cumple su función, entonces el programa no serviría para lo que fue diseñado.

Objetivos y Métodos de la I.A. (Inteligencia Artificial)

                Como sucede en todas aquellas disciplinas de reciente creación, la I.A. no está del todo unificada en cuestión de objetivos y métodos de investigación. Los investigadores de la I.A. han dedicado parte de sus esfuerzos a la definición de dichos objetivos y al recuento de todas las herramientas metodológicas que se han utilizado a lo largo de esta investigación. Como resultado de esta investigación se definieron acuerdos básicos sobre el área y sus estrategias.

                Por ahora tenemos claro que el objetivo de la I.A. es tratar de comprender la naturaleza de la inteligencia a través de la creación y diseño de sistemas informáticos que la muestren, y la corta historia de esta ciencia ha estado dirigida por tres objetivos generales:

1.       Un análisis en forma teórica que expliquen el comportamiento inteligente.

2.       Una explicación de las habilidades mentales humanas.

3.       La construcción de máquinas inteligentes.

Teniendo en cuenta estos propósitos en nuestra investigación, los estudiosos de la I.A. han empleado cuatro diferentes estrategias metodológicas: se han desarrollado tecnologías que apoyen esta área, el análisis y la simulación para la construcción de una teoría sobre la inteligencia artificial. A pesar de que se han creado grandes sistemas computacionales, sólo una pequeña parte puede ser utilizada para la creación de inteligencia artificial. Ya que no existe ningún sistema computacional que supere la prueba de Turing pero cualquier máquina que desempeñe una función mental que tendría que ser realizada por la inteligencia humana es un ejemplo de I. A.

Las simulaciones de la I.A. han intentado reproducir las características inteligentes de los humanos. Estas simulaciones han buscado que exista cierta similitud entre una computadora y un cerebro humano. Gracias a estas simulaciones se ha sugerido la posibilidad de explorar los procesos cognitivos humanos, sin embargo estos esfuerzos, a diferencia del modelamiento, han estado dedicados a producir comportamiento humano inteligente en las computadoras más que a entenderlo o explicarlo.

El modelamiento, por otro lado, tiene como objetivo el utilizar los sistemas de I. A. para entender la inteligencia humana. Éste ha sido tradicionalmente utilizado por psicólogos y no tiene como requisito necesario el uso de computadoras. Muchas de las teorías sobre cognición han utilizado modelos en computadoras sin hacer referencia a ellas, por ejemplo, la teoría sobre memoria semántica o sobre representación mental.

           Podemos ver que el trabajo teórico de la I.A. ha introducido por primera vez una gran posibilidad de hacer teoría sobre la inteligencia sin tener necesariamente que hacer referencia a la inteligencia humana, es decir, se ha propuesto la formulación de una teoría de la inteligencia "pura".


 

Inteligencia Artificial Un enfoque moderno

Segunda edición

Stuart J. Russell y Peter Norvig

PEARSON Prentice Hall

http://html.rincondelvago.com/inteligencia-artificial_9.html

¿Medio lleno? ó ¿Medio vacio?

Logica difusa


Se considera su aparicion en 1965, en la Universidad de California en Berkeley, introducido por Lotfi A. Zadeh. Esta rama se ha modelado en gran parte al razonamiento "natual" al propone que parte de la inteligencia humana esta constituida de datos o aseveraciones que no son totalmente deterministas, por ejemplo al ver un vehiculo en la calle podriamos decir que se desplaza "rapido" pero que que nos hace considerar esta rapidez. Damos este adjetivo debido a nuestra percepcion pero no necesariamente medimos la velocidad a la que se mueve.

Se utiliza el termino difuso debido a que se utiliza una gran cantidad de valores verdaderos que no estan completamente determinados por lo que en estos mismo valores existe un grado de incertidumbre. Un ejemplo muy claro es el de un vaso con agua a la mitad, puede decirse que esta medio lleno o que esta medio vacio. Porque que tanto puedes determinar un dato si existe una incertidumbre igual de valida.

Las lógicas difusas procuran crear aproximaciones matemáticas en la resolución de ciertos tipos de problemas. Pretenden producir resultados exactos a partir de datos imprecisos, por lo cual son particularmente útiles en aplicaciones electrónicas o computacionales.

Lenguajes de Programación

Tradicionalmente LISP y PROLOG han sido los lenguajes que se han utilizado para la programación de sistemas expertos.

Estos lenguajes brindan características especialmente diseñadas para operar problemas generalmente hallados en Inteligencia Artificial.

Una de las principales características que comparten los lenguajes LISP y PROLOG, como derivación de su respectiva estructura, es que logran ser utilizados para escribir programas capaces de examinar a otros programas, incluyendo a ellos mismos.

Lisp: Su nombre viene de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico. fue desarrollado en 1958, en el Instituto de Tecnología de Massachusetts

Prolog: PROgramming in LOGic (PROLOG), es otro de los lenguajes de programación utilizados en IA. PROLOG fue desarrollado en Francia, en 1973 en la Universidad de Marseilles.

OPS5: Official Production System 5 (OPS5), es un lenguaje para ingeniería cognoscitiva que aguanta el procedimiento de representación del conocimiento en forma de reglas

Mas que mil palabras

Desde siempre la curiosidad humana ha buscado la respuesta a los muchos fenómenos naturales y gracias a ella, se ha logrado un gran avance tecnológico y científico. Pero esta misma ha generado el desarrollo de sistemas y aplicaciones que no sólo sean capaces de dar respuesta a los enigmas del universo, sino también puedan imitar parte del comportamiento humano.

Con el paso del tiempo, y debido al enorme salto tecnológico de los últimos 50 años, la IA ha tomado un papel muy importante en el desarrollo humano. Debido a que el campo de estudio es enorme se ha optado por dividir todo este conocimiento en ramas, no obstante estas se relacionan mutuamente, ya que sus propósitos se engloban en un fin común.

Una de estas ramas es la visión por computadora,su principal objetivo es modelar matemáticamente los procesos de percepción visual en los seres vivos y la creacion de programas que logren simular estos aspectos visuales. Este proceso se divide en en 6 areas principales: sensado, preprocesamiento, segmentacion, descripcion, reconocimiento, interpretacion.

En el sensado se obtiene la imagen con la que se trabajara, el preprocesamiento se encargara de limpiar la imagen y optimizarla para su mayor aprovechamiento, la segmentacion partira los elementos mas importantes y representativos de la imagen para su utilizacion. En el proceso de descripcion se obtendran caracterizticas unicas de los objetos en cuestion, durante el reconocimiento se identificaran cada uno de los objetos y por ultimo se establecera un significado para cada uno de los objetos estudiados.

La Vision por Computadora es una muestra de que cada detalle es importante y que se puede obtener una gran cantidad de informacion de una sola imagen, gracias a estos estudios ciencias como la medicina, genetica, biologia, fisica has logrado obtener datos que en un futuro no muy lejano seran cruciales en el desarrollo de la sociedad moderna.