2. La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación y relaciona
un fenómeno natural con una analogía artificial a través de programas de
computador. La inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se
enfoca hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la
eficiencia del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del
conocimiento humano.Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en
una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de
computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona como
una poderosa herramienta para quien la utiliza."
A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas expertos
que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de
sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para
luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores
juicios y más rápidamente que el ser humano. En la medicina tiene gran
utilidad al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico.
3. Características de la Inteligencia
Artificial.
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,tambiénprocesan símbolos y no se considera que usen técnicas de
Inteligencia Artificial.
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).
4. 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.
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.
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.
5. Inteligencia artificial convencional
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y
estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven
ciertos problemas concretos y aparte de que son muy importantes requieren de un
buen funcionamiento.
Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del
contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden
auto-regularse y controlarse para mejorar.
Smart process management: facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo
una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la
actividad.
6. Inteligencia computacional
Inteligencia Computacional (IC) es una rama de la inteligencia artificial centrada en
el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente
de sistemas complejos y cambiantes. Se presenta como una alternativa a la GOFAI
("Good Old-Fashioned Artificial Intelligence"), tratando de no confiar en algoritmos
heurísticos tan habituales en la Inteligencia Artificial más tradicional. Dentro de la
Inteligencia Computacional podemos encontrar técnicas como las Redes
Neuronales, Computación Evolutiva, Swarm Intelligence, Sistemas Inmunes
Artificiales oSistemas difusos. También se relaciona con técnicas como
los Fractales, Teoría del Caos, Wavelets, etc.
La Inteligencia Computacional combina elementos de aprendizaje, adaptación,
evolución y Lógica difusa para crear programas que son, en cierta
manera, inteligentes. La investigación en Inteligencia Computacional no rechaza los
métodos estadísticos, pero muy a menudo aporta una vista complementaria.
Las Redes Neuronales son una rama de la inteligencia computacional muy
relacionada con el aprendizaje automático.
7. Aplicaciones de la inteligencia
artificial
Lingüística computacional
Minería de datos (Data Mining)
Industriales.
Medicina
Mundos virtuales
Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
Robótica
Mecatrónica
Sistemas de apoyo a la decisión
Videojuegos
Prototipos informáticos
Análisis de sistemas dinámicos.
Smart Process Management
Simulación de multitudes
8. Inteligencia artificial e informática
Desde hace unas dos décadas y media se ha querido demostrar que el famoso test de Turing
(consiste en comprobar por medio de una serie de procesos si las máquinas pueden pensar
igual que los humanos) ha sido superado.
La mayor prueba para ello, quizá, ha sido a través del ajedrez, en el que se pondría a prueba
que la máquina lograra pensar durante una partida y hasta derrotar al humano.
En 1985, cuando el ajedrecista Gary Kasparov era campeón del mundo, se realizó el primer
intento. Pero el ruso demostró que las máquinas no pensaban y las derrotó al mismo tiempo,
con un resultado de 32 a 0.
Luego de haber dedicado sus máximos esfuerzos y aumentar notablemente el procesador y
la memoria de la computadora, la máquina derrotó al campeón del mundo, hecho que hoy,
13 años después, aún le da la vuelta a todo el planeta.
La noticia, sin duda, fue concebida por muchos expertos y periodistas como el triunfo mental
de la máquina sobre el hombre, incluso para algunos fue la real superación del test de Turing,
lo que llega a ser más importante que la misma llegada del hombre a la Luna.
9. Lamentablemente para los programadores esto no era así. La IBM, en un afán
publicitario (al otro día sus acciones subieron en una cifra sin precedentes), se desvió
del objetivo.
La misión de derrotar al humano por las máquinas ya es cosa del pasado. Es hora de
volver a los objetivos de los programadores y la computación en el siglo XX:
desarrollar un programa que juegue ajedrez pensando como un humano, como lo dice
el mismo Gary Kasparov: "es hora de volver al sueño de crear inteligencia artificial".
Muchos investigadores sostienen que "la inteligencia es un programa capaz de ser
ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o
cerebro".
Es ese, entonces, el gran reto de indagar, investigar, descubrir y, sobre todo, probar si
es esta afirmación una realidad o simplemente una teoría incapaz de ser comprobada.
Lo anterior, igualmente, nos invita a indagar ¿Si nadie ha logrado resolver este test,
qué significa? ¿Será posible conseguirlo? ¿Los esfuerzos en torno al tema algún día
tendrán los resultados esperados?
Sería muy atrevido dar una respuesta a estos planteamientos, pero se debe asumir el
reto de continuar investigando, puesto que por ese camino se encontrarán avances
computacionales muy importantes.