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Inteligencia Artificial Y Se

04/04/2012 15:40 0 Comentarios Lectura: ( palabras)

DEFINICIONES SOBRE INTELIGENCIAARTIFICIAL

"...automatización de actividades queasociamos con el pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, laresolución de problemas, el aprendizaje etc." (Bellman, R.E."An introduction to Artificial Intelligence: Can Computers Think?" Boyd & Fraser Publishing Company, SanFrancisco, 1978).

"...disciplina cuyoobjetivo científico es construir una teoría de la inteligencia en base alproceso informático." (Nilsson, N.J., "Principles of ArtificialIntelligence". Tioga, Palo Alto, CA, 1980. Traducción española: Principiosde Inteligencia Artificial. Díaz de Santos, Madrid, 1987).

"...estudio de las facultades mentales através del uso de los modelos computacionales." (Charniak, E.C. andMcDermott, D. "Introduction to Artificial Intelligence"Addison-Wesley. Reading, Massachusetts. 1985)

"...estudio de cómo lograr que loscomputadores realicen tareas que, por ahora, son realizadas mejor por los sereshumanos." (Rich, E., and Knight, K., Artificial Intelligence. McGraw Hill, 1991. Traducción española: Inteligencia Artificial. Segunda Edición.McGraw-Hill, 1994.)

"...estudio de las computaciones quepermiten percibir, razonar y actuar." (Winston, P., "Artificial intelligence".Addison-Wesley Publishing, 1992. (Versión traducida en Addison-WesleyIberoamericana, 1994) )

"...campo de la ciencia y la ingenieríadedicado a la comprensión de los procesos computables propios de lo quevulgarmente se identifica por comportamiento inteligente, y a la creación deartilugios que manifiesten dicho comportamiento." (Shapiro, S.C. (Ed.), "Encyclopedia of Artificial Intelligence". John Wiley & Sons, NewYork, 1992, 2nd edition.)

"...proyecto de construcción de unartefacto inteligente." (Ginsberg, M., "Essentials ofartificial intelligence". MorganKaufmann Publishers, 1993)

"Hacer computacional el conocimientohumano no analítico por procedimientos simbólicos, conexionistas ohíbridos." (Mira J., Delgado A.E., Boticario J.G. y Díez J. "AspectosBásicos de la Inteligencia Artificial". Sanz y Torres. Madrid, 1995.)

"Diseño de sistemas inteligentes, es decir, que exhiben características que asociamos con la inteligencia humana – entenderlenguaje natural, aprendizaje, razonamiento, etc." (Feigenbaum).

Resumiendo la inteligencia artificial es ladisciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre unaarquitectura física, producen acciones o resultados que maximizan unrendimiento determinado, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en lainformación almacenada en tal arquitectura. Existen distintos tipos deconocimiento los cuales pueden ser cargado en el agente por su diseñador opueden ser aprendidos por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.

CATEGORÍAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

· Sistemas que piensan como humanos : Estos sistemastratan de imitar con el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales.La automatización de actividades vinculadas con procesos de pensamiento humano, toma de decisiones, resolución de problemas y aprendizaje. · Sistemas que actúan como humanos : Estos sistemastratan de actuar como humanos; imitando el comportamiento; por ejemplo larobótica. Estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que loshumanos hacen mejor. · Sistemas que piensan racionalmente : Con lógica tratan decompetir con el pensamiento lógico racional del ser humano; los sistemas expertos.Estudio cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar. · Sistemas que actúan racionalmente. Tratan de copiar enforma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes relacionadocon conductas inteligentes en artefactos.

ESCUELAS DE PENSAMIENTO

La Inteligencia Artificial se divide en dos escuelas de pensamiento:

  • La inteligencia artificial convencional.
  • La inteligencia computacional.

La primera se conoce también como inteligenciaartificial simbólico-deductiva y está basada en el análisis formal yestadístico del comportamiento humano ante problemas como:

a. Razonamiento basado encasos :Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y requierende un buen funcionamiento. b. Sistemas expertos: Infieren una solucióna través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa deciertas reglas o relaciones. c. Redes bayesianas: Propone solucionesmediante inferencia probabilística. d. Inteligenciaartificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y puedenauto-regularse y controlarse para mejorar. e. Smart process management: facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría unespecialista en la actividad La segunda también conocida como inteligencia artificial sub-simbólica-inductiva, tiene por objetivo el desarrollo de técnicas computacionales inspiradas en laobservación, implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en

sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

HISTORIA

· En 1315 Ramon Llull, publicó la idea de que el razonamientopodía ser efectuado de manera artificial. · 1943 Warren McCullochy Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual seconsidera el primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía eltérmino. · 1957 Newell y Simoncontinúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a laresolución de problemas. · 1958 John McCarthydesarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), el LISP. Sunombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje paraprocesamiento simbólico. · 1963 Quilliandesarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento. · 1964 Bertrand Raphaelconstruye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz deinferir conocimiento basado en información que se le suministra. A mediados delos años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad deuna solución bajo un set de condiciones. · 1965 Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, introducen el primer Sistema Experto, que asistía aquímicos en estructuras químicas complejas euclidianas, MACSYMA, para ingenieros y científicos. · 1969 Alan Kaydesarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980. · 1973Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad deAix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguajede programación ampliamente utilizado en IA. · 1970 y 1980, aumentóel uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, entre otros. Algunos permanecen hasta hoy (Shells) comoEMYCIN, EXPERT, OPSS. · 1981 Kazuhiro Fuchianuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras. · 1997 Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez pierde ante la computadora Deep Blue. · 1986McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales). · 2009 en desarrollosistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poderinteractuar con niños autistas. · 2011 IBM desarrollóuna supercomputadora llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres juegosseguidos de Jeopardy, venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando unpremio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad. «Lainteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de lamáquina que lo ejecute, computador o cerebro».

CRÍTICAS DE LAINTELIGENCIA ARTIFICIAL

Las principales críticas a la inteligencia artificial tienenque ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Estas críticasignoran que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo deproblemas, autores como Howard Gardner han propuesto queexisten inteligencias múltiples. Un sistema de inteligencia artificial debería resolverproblemas. Por lo tanto es fundamental en su diseño la delimitación de lostipos de problemas que resolverá y las estrategias y algoritmos que utilizarápara encontrar la solución.

Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligenciaartificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a laambigüedad del lenguaje, para que un humano pueda comunicarse con un sistemainteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende el lenguaje del sistemacomo si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o elsistema tiene que interpretar el mensaje del usuario en la lengua que elusuario utiliza.

APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En la actualidad existen varioscampos en la actividad humana, los cuales vamos a nombrar:

1. Comunicaciones: Las telecomunicaciones através de fibra óptica y los enlaces que se establecen gracias a los satélitesde comunicación. 2. Educación: El estudiante no aprende solamente de loslibros impresos o de la cátedra de un docente, sino que tiene la posibilidad deinstruirse virtualmente a través de libros electrónicos, enciclopediasvirtuales, publicaciones educativas en Internet, sitios interactivos condiversas imágenes y sonidos o multimedia, gráficos, etc. 3. Internet: Permitenque los usuarios que navegan por una de estas redes interconectadas pueda accedersin problemas a las otras y de este modo, enviar mensajes y recibirinformaciones de otros usuarios. 4. SectorComercio: Ofrece funciones no sólo de cajas registradoras, sino también deherramientas para almacenar datos, calcular costos, mantener almacenes al día, etcétera. 5. Comercio Electrónico: Es toda aquella transacción comercial que se realiza por medioselectrónicos de transmisión de datos, definición que cobra especial significadocuando se suma Internet a estas posibilidades. 6. Arquitectura y Diseño de Fabricación: Estastécnicas de diseño y producción mediante computadoras hacen posible que unamisma cadena de montaje fabrique alternativamente diversas versionesde un mismo modelo, adaptándose a la demanda existente en cada momento. 7. Medicina: Ofrecen una gran ayuda en el campo de lainvestigación médica, farmacéutica, biológica, química, entre otros, aspectostodos ellos relacionados con la lucha de los médicos para conseguir un buennivel de salud en las personas. 8. Automóviles: Elautomóvil del futuro dispondrá de radar y de un sistema computacionalque advertirá al conductor la posibilidad de realizar unadelantamiento y estará alerta para frenar automáticamente en situaciones depeligro inminente de choque. 9. Sistemas Domésticos de Control: Los sistemas domésticos de control también pueden realizar tareas norequeridas de modo específico, como detectar fugas de gas y prevenir alusuario o cerrar la llave de paso, avisar a los bomberos en caso de fuego, controlar un sistema de seguridad, etc. 10. Animación: La técnica de la animación por computadoraproporciona a los medios audiovisuales muchas posibilidades de manipulación deimágenes y de producción de efectos especiales. 11. Robótica.

CIENTÍFICOS EN EL CAMPO DELA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

  • Jeff Hawkins.
  • John McCarthy.
  • Marvin Minsky.
  • Judea Pearl.
  • Alan Turing
  • Joseph Weizenbaum.
  • Raúl Rojas.
  • Ray Kurzweil.

VENTAJAS

  • Estas tecnologías permiten la generación de áreasde oportunidad, las cuales aprovechadas correctamente ofrecen grandesbeneficios a todo aquello que las apliquen.
  • Los sistemas de inteligencia artificial se hanaplicado en una gran variedad de tareas, desde la enseñanza hasta la automatizaciónde procesos productivos.
  • Los sistemas de inteligencia artificial, tienen lapeculiaridad de aprender, lo que les permite ir perfeccionando su desempeñoconforme pasa el tiempo.
  • Estos sistemas pueden analizar volúmenes muygrandes de información a muy alta velocidad, lo que permite obtener indicadorespuntuales de las operaciones de la empresa.

DESVENTAJAS

  • Los sistemas de inteligencia artificial son deelevado costo, se invierte mucho tiempo y dinero.
  • Estos programas son poco flexibles y de difícilacceso a información no estructurada.

DEFINICIONES DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

Conjuntode programas que sobre una base de conocimientos, posee información de uno omás expertos en un área específica. Se puede entender como una rama de lainteligencia artificial. Es un software Queimita el comportamiento de un experto humano en la solución de un problema, almacenandoconocimientos de expertos para un campo determinado y solucionando problemas mediante deducción lógica deconclusiones. Paraque un sistema experto sea herramienta efectiva, los usuarios deben interactuarde una forma fácil, reuniendo las siguientes capacidades:

· Explicar susrazonamientos o base del conocimiento: los sistemas expertos se deben realizarsiguiendo ciertas reglas o pasos comprensibles de manera que se pueda generarla explicación para cada una de estas reglas, que a la vez se basan en hechos. · Adquisición de nuevosconocimientos o integrador del sistema: son mecanismos de razonamiento quesirven para modificar los conocimientos anteriores. Sobre la base de loanterior se puede decir que los sistemas expertos son el producto deinvestigaciones en el campo de la inteligencia artificial ya que ésta nointenta sustituir a los expertos humanos, sino que desea ayudarlos a realizarcon más rapidez y eficacia todas las tareas que realiza.

Debido a esto en laactualidad se están mezclando diferentes técnicas o aplicaciones aprovechandolas ventajas que cada una de estas ofrece para poder tener empresas másseguras. Un ejemplo de estas técnicas sería los agentes que tienen la capacidadde negociar y navegar a través de recursos en línea; y es por eso que en laactualidad juega un papel preponderante en los sistemas expertos.

ESTRUCTURA O TIPOS DE SISTEMA EXPERTO

Un Sistema Expertoestá conformado por:

  • Base de conocimientos(BC): Contiene conocimiento modelado extraído del diálogo con un experto.
  • Base de hechos(Memoria de trabajo): contiene los hechos sobre un problema que se ha descubiertodurante el análisis.
  • Motor de inferencia: Modela el proceso derazonamiento humano.
  • Módulos dejustificación: Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar auna determinada conclusión.
  • Interfaz de usuario: es la interacciónentre el SE y el usuario y se realiza mediante el lenguaje natural.

TAREAS QUE REALIZA UN SISTEMA EXPERTO

MONITORIZACIÓN

La monitorización es un caso particular de la interpretación yconsiste en la comparación continua de los valores de las señales o datos deentrada y unos valores que actúan como criterios de normalidad o estándares. Enel campo del mantenimiento predictivo los Sistemas Expertos se utilizanfundamentalmente como herramientas de diagnóstico. Se trata de que el programapueda determinar en cada momento el estado de funcionamiento de sistemascomplejos, anticipándose a los posibles incidentes que pudieran acontecer. Utilizandoasí un modelo computacional del razonamiento de un experto humano, proporcionalos mismos resultados que alcanzaría dicho experto.

DISEÑO

Diseño es el proceso de especificar una descripción de unartefacto que satisface varias características desde un número de fuentes deconocimiento. El diseño se concibe de distintasformas: · El diseño en ingeniería es el uso de principios científicos, información técnica e imaginación en la definición de una estructura mecánica, máquina o sistema que ejecute funciones específicas con el máximo de economía yeficiencia. · El diseño industrial busca rectificar las omisiones de laingeniería, es un intento consciente de traer forma y orden visual a laingeniería de hardware donde la tecnología no provee estas características.

PLANIFICACIÓN

La planificación es la realización de planes o secuencias deacciones y es un caso particular de la simulación. Está compuesto por unsimulador y un sistema de control. El efecto final es la ordenación de unconjunto de acciones con el fin de conseguir un objetivo global.

Losproblemas que presentan la planificación mediante SE son los siguientes:

· Existen consecuencias no previsibles, de forma que hay queexplorar y explicar varios planes. · Existen muchas consideraciones que deben ser valoradas oincluirles un factor de peso. · Suelen existir interacciones entre planes de sub-objetivosdiversos, por lo que deben elegirse soluciones de compromiso. · Trabajo frecuente con incertidumbre, pues la mayoría de los datoscon los que se trabaja son más o menos probables pero no seguros. · Es necesario hacer uso de fuentes diversas tales como bases dedatos.

CONTROL Un sistema de controlparticipa en la realización de las tareas de interpretación, diagnóstico yreparación de forma secuencial. Con ello se consigue conducir o guiar unproceso o sistema. Los sistemas de control son complejos debido al número defunciones que deben manejar y el gran número de factores que deben considerar;esta complejidad creciente es otra de las razones que apuntan al uso delconocimiento y por lo tanto de los sistemas expertos. Cabe aclarar que lossistemas de control pueden ser en lazo abierto, si en el mismo larealimentación o el paso de un proceso a otro lo realiza el operador, o en lazocerrado si no tiene que intervenir el operador en ninguna parte del mismo. La reparación, corrección, terapia o tratamiento consiste en la proposición de las acciones correctorasnecesarias para la resolución de un problema. Los SE en reparación tienen quecumplir diversos objetivos, como son: Reparación lo más rápida y económicamenteposible, orden de las reparaciones cuando hay que realizar varias. Y evitar losefectos secundarios de la reparación, es decir la aparición de nuevas averíaspor la reparación. SIMULACIÓN La simulación es una técnica queconsistente en crear modelos basados en hechos, observaciones einterpretaciones sobre la computadora, a fin de estudiar el comportamiento delos mismos mediante la observación de las salidas para un conjunto de entradas.Las técnicas tradicionales de simulación requieren modelos matemáticos ylógicos, que describen el comportamiento del sistema bajo estudio. El empleo de los SE para la simulaciónviene motivado por su principal característica que es la capacidad para lasimulación de un proceso complejo como lo es el razonamiento de un expertohumano. En la aplicación de los Sistemas Expertospara simulación hay que diferenciar cinco configuraciones posibles:

1. Un sistema experto puede disponer de un simulador con el fin decomprobar las soluciones y en su caso rectificar el proceso que sigue. 2. Un sistema de simulación puede contener como parte del mismo a unSE y por lo tanto él SE no tiene que ser necesariamente de simulación. 3. Un sistema de experto puede controlar un proceso de simulación, esdecir que el modelo está en la base de conocimiento del SE y su evolución esfunción de la base de hechos, la base de conocimientos y el motor deinferencia, y no de un conjunto de ecuaciones aritmético – lógicas. 4. Puede utilizarse comoconsejero del usuario y del sistema de simulación. 5. Utilizarse como máscara o sistema frontal de un simulador con elfin de que el usuario reciba explicación y justificación de los procesos. ÁREAS DE APLICACIÓN Los SE seaplican a una gran diversidad de campos o áreas. En el siguiente cuadro secitan algunas de las principales: Militar Informática Telecomunicaciones Química Ingeniería Aeronáutica Geología Arqueología Agricultura Electrónica Transporte Educación Medicina Industria Finanzas y Gestión

RECUPERACIÓNDE INFORMACIÓN

Los Sistemas Expertos, consu capacidad para combinar información y reglas de actuación, han sido vistoscomo una de las posibles soluciones al tratamiento y recuperación deinformación, no sólo documental. La investigación y publicaciones sobreexperimentos de este orden, fue minuciosa en la década de los 80, interés que continúa en la actualidad. Lo quediferencia a estos sistemas de un sistema tradicional de recuperación deinformación es que éstos últimos sólo son capaces de recuperar lo que existeexplícitamente, mientras que un Sistema Experto debe ser capaz de generarinformación no explícita, razonando con los elementos que se le dan. Pero lacapacidad de los SE en el ámbito de la recuperación de la información no selimita a la recuperación. Pueden utilizarse para ayudar al usuario en selecciónde recursos de información, en filtrado de respuestas, etc. Un sistema expertopuede actuar como guía y apoyo en el trabajo del usuario.

VENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

· Están disponibles a las 24 horas, ofreciendo siempre su máximo desempeño. · Pueden duplicarseilimitadamente y tener tantos de ellos como se requieran. · Pueden trabajar enentornos hostiles y peligrosos. · Siempre se ajustan a lasnormas establecidas y son consistentes en su desempeño, no desarrollanapreciaciones subjetivas, tendenciosas, irracionales o emocionales. No padecede olvido, fatiga, dolor o comete errores de cálculo. · No requiere un sueldo, promociones, seguros médicos, incapacidades. · Siempre están dispuestosa dar explicaciones, asistir o enseñar a la gente, así como a aprender. · Pueden tener una vida deservicio ilimitada.

DESVENTAJAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS

· El conocimiento esdifícil de extraer de los expertos humanos. · La aproximación de cadaexperto a la situación evaluada puede ser diferente. · Tienen una noción muylimitada acerca del contexto de problema, no pueden percibir todas las cosas que unexperto humano puede apreciar de una situación. · Pueden existirdecisiones que sólo son de competencia para un ser humano y no una máquina. · No saben cómo subsanarsus limitaciones, no son capaces de trabajar en equipo o investigar algo nuevo. · Son muy costosos dedesarrollar y mantener.

LIMITACIONESDE UN SISTEMA EXPERTO

  • Sentido común: Para un Sistema Experto no hay nada obvio.Por ejemplo, un sistema experto sobre medicina podría admitir que un hombrelleva 40 meses embarazado, a no ser que se especifique que esto no es posibleya que un hombre no puede procrear hijos.
  • Lenguaje natural: Con un experto humano podemos mantener unaconversación informal mientras que con un SE no.
  • Capacidad de aprendizaje: Cualquier persona aprende con relativafacilidad de sus errores y de errores ajenos, que un SE haga esto es muycomplicado.
  • Perspectiva global: Un experto humano es capaz de distinguircuales son las cuestiones relevantes de un problema y separarlas de cuestionessecundarias.
  • Capacidad sensorial: Un SE carece de sentidos.
  • Flexibilidad: Unhumano es sumamente flexible a la hora de aceptar datos para la resolución deun problema.

I NTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS EN LA FICCIÓN

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REFERENCIAS

· Http://www.csail.mit.edu/ · Http://decsai.ugr.es/ · Http://ai.stanford.edu/ · Basicquestions (http:// www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/ node1. Html)». Consultadoel 27 de octubre de 2011. · Stuart russell and peter norvig, inteligenciaartificial: un enfoque moderno http://aima.cs.berkeley.edu/contents.html · Bellman, 1978 · Rich y knight, 1991 · Winston, 1992 · Nilsson, 1998 · Http://es.blog.pinggers.com/2011/02/21/watson-y-otros-sistemas-que-mejoran-nuestras-vidas-con-inteligencia-artificial/ · Luispiscoya, "lógica e inteligencia artificial"(http://www.cesfia.org.pe/piscoya/logica_e_inteligencia_artificial.pdf) · Una nueva tecnología percibe la informaciónantes de que llegue al consciente (http://www.tendencias21.net/) · Una-nueva-tecnologia-percibe-la-informacion-antes-de-que-llegue-al-consciente_a2051.Html?phpsessid=5ac08a2c351962a314ad54cdfc780681) · Introduzioneall'intelligenza artificiale (http://www.terrediconfine.eu/introduzione-allintelligenza-artificiale.Html)(en italiano) · Lista de películas con mención a la ia (eninglés) (http://homepages.inf.ed.acuk/rbf/aimovies/ aimovai.htm) · Grupode investigación en sistemas inteligentes (http://www.esp.uem.es/gsi/ )


Sobre esta noticia

Autor:
Psico. Inteligencia Artificial (1 noticias)
Fuente:
psicointeligenciartificial.blogspot.com
Visitas:
88
Tipo:
Reportaje
Licencia:
Distribución gratuita
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