INTRODUCCIÓN A LA IA
INTRODUCCIÓN
Una de las primeras clase impartida por la docente Hiraida Santana fue sobre el primer tema del silabo entregado por la misma, pero antes de todo esto hubieron las presentaciones respectivas ya que la Docente era nueva en la materia además se dieron las explicaciones respectivas de la temática del curso.
El objetivo de la clase impartida es que los estudiante despejaran dudas sobre todo de la inteligencia artificial.
El objetivo de la clase impartida es que los estudiante despejaran dudas sobre todo de la inteligencia artificial.
MARCO TEORICO
¿QUÉ ES LA IA?
Hemos proclamado que la IA es excitante, pero no
hemos dicho qué es. La Figura 1.1 presenta definiciones de inteligencia
artificial extraídas de ocho libros de texto. Las que aparecen en la parte
superior se refieren a procesos mentales y al razonamiento, mientras que las de
la parte inferior aluden a la conducta. Las definiciones de la izquierda miden
el éxito en términos de la fidelidad en la forma de actuar de los humanos
mientras que las de la derecha toman como referencia un concepto ideal de
inteligencia, que llamaremos racionalidad. Un sistema es racional si hace «lo
correcto», en función de su conocimiento.
A lo largo de la historia se han seguido los cuatro
enfoques mencionados. Como es de esperar, existe un enfrentamiento entre los
enfoques centrados en los humanos y los centrados en torno a la racionalidad1.
El enfoque centrado en el comportamiento humano debe ser una ciencia empírica,
que incluya hipótesis y confirmaciones mediante experimentos. El enfoque
racional implica una combinación de matemáticas e ingeniería. Cada grupo al mismo
tiempo ha ignorado y ha ayudado al otro. A continuación revisaremos cada uno de
los cuatro enfoques con más detalle.
COMPORTAMIENTO
HUMANO: EL ENFOQUE DE LA PRUEBA DE TURING
La Prueba de Turing propuesta por Alan Turing
(1950), se diseñó para proporcionar una definición operacional y satisfactoria
de inteligencia. En vez de proporcionar una lista larga y quizá controvertida
de cualidades necesarias para obtener inteligencia artificialmente, él sugirió
una prueba basada en la incapacidad de diferenciar entre entidades inteligentes
indiscutibles y seres humanos. El computador supera la prueba si un evaluador humano
no es capaz de distinguir si las respuestas, a una serie de preguntas planteadas,
son de una persona o no. El computador debería poseer las siguientes
capacidades:
• Procesamiento
de lenguaje natural que le permita
comunicarse satisfactoriamente en inglés.
•
Representación del conocimiento para almacenar lo que se conoce o siente.
• Razonamiento
automático para utilizar la información
almacenada para responder a preguntas y extraer nuevas conclusiones.
• Aprendizaje
automático para adaptarse a nuevas
circunstancias y para detectar y extrapolar patrones.
Para superar la Prueba Global de Turing el
computador debe estar dotado de:
• Visión
computacional para percibir objetos.
• Robótica para manipular y mover objetos.
Estas seis disciplinas abarcan la mayor parte de la
IA, y Turing merece ser reconocido por diseñar una prueba que se conserva
vigente después de 50 años. Los investigadores del campo de la IA han dedicado
poco esfuerzo a la evaluación de sus sistemas con la Prueba de Turing, por
creer que es más importante el estudio de los principios en los que se basa la
inteligencia que duplicar un ejemplar.
PENSAR COMO UN
HUMANO: EL ENFOQUE DEL MODELO COGNITIVO
Para poder decir que un programa dado piensa como
un humano, es necesario contar con un mecanismo para determinar cómo piensan
los humanos. Es necesario penetraren el funcionamiento de las mentes humanas. Hay
dos formas de hacerlo: mediante introspección (intentando atrapar nuestros
propios pensamientos conforme éstos van apareciendo) y mediante experimentos
psicológicos. Una vez se cuente con una teoría lo suficientemente precisa sobre
cómo trabaja la mente, se podrá expresar esa teoría en la forma de un programa
de computador. Si los datos de entrada/salida del programa y los tiempos de
reacción son similares a los de un humano, existe la evidencia de que algunos de
los mecanismos del programa se pueden comparar con los que utilizan los seres humanos.
Por ejemplo, a Alien Newell y Herbert Simón, que desarrollaron el «Sistema de
Resolución General de Problemas» (SRGP) (Newell y Simón, 1961), no les bastó
con que su programa resolviera correctamente los problemas propuestos. Lo que
les interesaba era seguir la pista de las etapas del proceso de razonamiento y
compararlas con las seguidas por humanos a los que se les enfrentó a los mismos
problemas. En el campo interdisciplinario de la ciencia cognitiva convergen modelos computacionales de IA y técnicas
experimentales de psicología intentando elaborar teorías precisas y
verificables sobre el funcionamiento de la mente humana.
PENSAMIENTO
RACIONAL: EL ENFOQUE DE LAS «LEYES DEL PENSAMIENTO»
El filósofo griego Aristóteles fue uno de los
primeros en intentar codificar la «manera correcta de pensar», es decir, un
proceso de razonamiento irrefutable. Sus silogismos son esquemas de estructuras
de argumentación mediante las que siempre se llega a conclusiones correctas si
se parte de premisas correctas (por ejemplo: «Sócrates es un hombre; todos los
hombres son mortales; por lo tanto Sócrates es mortal»). Estas leyes de
pensamiento supuestamente gobiernan la manera de operar de la mente; su estudio
fue el inicio de un campo llamado lógica.
Estudiosos
de la lógica desarrollaron, en el siglo xix, una notación precisa para definir sentencias
sobre todo tipo de elementos del mundo y especificar relaciones entre ellos
(compárese esto con la notación aritmética común, que prácticamente sólo sirve para
representar afirmaciones acerca de la igualdad y desigualdad entre números). Ya
en 1965 existían programas que, en principio, resolvían cualquier problema
resoluble descrito en notación lógica2. La llamada tradición Injusta dentro del
campo de la inteligencia artificial trata de construir sistemas inteligentes a
partir de estos programas.
ACTUAR DE FORMA
RACIONAL: EL ENFOQUE DEL AGENTE RACIONAL
Un agente es algo que razona (agente viene del
latín agere, hacer). Pero de los agentes informáticos se espera que tengan
otros atributos que los distingan de los «programas» convencionales, como que
estén dotados de controles autónomos, que perciban su entorno, que persistan
durante un período de tiempo prolongado, que se adapten a los cambios, y que
sean capaces de alcanzar objetivos diferentes. Un agente racional es aquel que
actúa con la intención de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay
incertidumbre, el mejor resultado esperado. En el caso del enfoque de la IA
según las «leyes del pensamiento», todo el énfasis se pone en hacer inferencias
correctas. La obtención de estas inferencias correctas puede, a veces, formar
parte de lo que se considera un agente racional, ya que una manera racional de
actuar es llegar a la conclusión lógica de que si una acción dada permite
alcanzar un objetivo, hay que llevar a cabo dicha acción. Sin embargo, el
efectuar una inferencia correcta no depende siempre de la racionalidad, ya que
existen situaciones para las que no hay nada correcto que hacer y en las que
hay que tomar una decisión. Existen también formas de actuar racionalmente que
no implican realizar inferencias. Por ejemplo, el retirar la mano de una estufa
caliente es un acto reflejo mucho más eficiente que una respuesta lenta llevada
a cabo tras una deliberación cuidadosa. Todas la habilidades que se necesitan
en la Prueba de Turing deben permitir emprender acciones racionales. Por lo
tanto, es necesario contar con la capacidad para representar el conocimiento y
razonar basándonos en él, porque ello permitirá alcanzar decisiones correctas
en una amplia gama de situaciones. Es necesario ser capaz de generar sentencias
comprensibles en lenguaje natural, ya que el enunciado de tales oraciones
permite a los agentes desenvolverse en una sociedad compleja.
CONCLUSIÓN
Dentro del ámbito de
las Ciencias de la Computación la Inteligencia Artificial es una de
las áreas que causa mayor expectación, incluso dentro de la sociedad en
general, debido a que la búsqueda para comprender los mecanismos de la
inteligencia, ha sido la piedra filosofal del trabajo de muchos científicos por
muchos años y lo sigue siendo.
Dentro de las áreas
de la Inteligencia Artificial lo que más ha atraído, es el
aprendizaje de máquinas, resultando vital el proceso de emular comportamientos
inteligentes.
Gracias a la inteligencia artificial se ha
logrado que una maquina sea capaz de desarrollar áreas de conocimiento muy específicas
y complicadas, haciendo que la maquina pueda simular procesos que el hombre
realiza. Pero cabe destacar que aún no se ha logrado que una máquina piense como
un humano. Pero no podemos olvidar que el desarrollo de estas tecnologías no pretende
reemplazar al ser humano sino que tratan de mejorar el estilo de vida del ser
humano.
BIBLIOGRAFÍA
Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia
Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España.
Espinosa, M; Valdivia, Z. 2008. La Inteligencia Artificial en la Informática Educativa. Vol. 5. Págs. 11-13. Disponible en: http://laboratorios.fi.uba.ar/lie/Revista/Articulos/050510/A2mar2008.pdf
Espinosa, M; Valdivia, Z. 2008. La Inteligencia Artificial en la Informática Educativa. Vol. 5. Págs. 11-13. Disponible en: http://laboratorios.fi.uba.ar/lie/Revista/Articulos/050510/A2mar2008.pdf
