Definición de Inteligencia Artificial

Según Kowalski:

     La visión convencional: la solución computacional de tareas normalmente asociadas con la inteligencia humana. Por ejemplo, jugar ajedrez.

     Una visión más precisa: El uso de métodos sistemáticos, al estilo de los humanos, aplicados a cualquier tarea realizada por humanos o por maquinas.

    Por otra parte tenemos que la inteligencia artificial se define como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica hipotéticamente a los computadores. El nombre también se usa para referirse al campo de la investigación científica que intenta acercarse a la creación de tales sistemas.

     Debido a que la inteligencia artificial tuvo muchos padres no hay un consenso para definir ese concepto, pero podemos decir que la inteligencia artificial se encarga de modelar la inteligencia humana en sistemas computacionales.

     Puede decirse que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas más fascinantes y con más retos de las ciencias de la computación, en su área de ciencias cognoscitivas. Nació como mero estudio filosófico y razonístico de la inteligencia humana, mezclada con la inquietud del hombre de imitar la naturaleza circundante (como volar y nadar), hasta inclusive querer imitarse a sí mismo. Sencillamente, la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia humana. Obviamente no lo ha logrado todavía, al menos no completamente.

Reseña Histórica y Científicos de la Inteligencia Artificial

    Las bases de la Inteligencia Artificial se ubica años atrás, y uno de los hombres que promulgaba ésta consigna era Aristóteles quien realizó una definición que sigue como un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales. Además se añadió a esta lista Ramón Llull en el año 1315, cuando escribió uno de sus libros llamado “Ars magma” en el cual concluyó que el razonamiento también podría ser realizado de forma artificial y no solo humano.

     Y no fue sino hasta el año 1936 que volvió a renacer la idea de lo artificial cuando Alan Turing diseño una Máquina Universal que muestra de viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.

       A continuación citaremos los eventos más relevantes ocurridos en cada año aunadamente a los científicos destacados:

• 1943

· La Inteligencia Artificial empieza siendo computación neuronal gracias al trabajo de campo que realizaron Warren McCulloghy y Walter Pitts.

· Hubo más ensañamiento en la estructura física, teniendo en cuenta la relación hardware y software.

· Sin embargo, la información para éste entonces seguía siendo formal para Turing y Wiener.

• 1949

· Donald O. Hebb realiza la siguiente publicación “La Organización de la Conducta”, el cual funcionó como la base principal para los algoritmos de aprendizaje en las redes neurales artificiales.

• 1950

· Se realizó la Prueba de Turing que consistía en demostrar que una máquina poseía inteligencia.

• 1955

· En este año Herbert Simon, J.C. Shaw y Allen Newell fueron los responsables de crear el primer lenguaje de programación orientado a la solución de problemas, éste es el IPL-11.

• 1956

· Se realizó una conferencia de Dartmouth, donde fue la primera propuesta a la Inteligencia Artificial, adicional a esto, John McCarthy acuñó el término de Inteligencia Artificial.

· Herbert Simon, J.C. Shaw y Allen Newell ahora presentan el primer programa formal dedicado a la Inteligencia Artificial, llamado Logic Theorist, éste resulto ser capaz y suficiente de demostrar los teoremas matemáticos, y probó teoremas de los “Principia Mathematica” de Russell y Whitehead.

• 1958

· John McCarthy desarrolló el lenguaje de programación LIPS, el cual es el lenguaje con el que se han desarrollado un gran número de sistemas expertos, lo realizó en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT).
· Por otra parte Richard Stallman desarrolló el emacs.

• 1959

· Finalmente Newell, Shaw y Simon desarrollaron el programa (GPS) General Problem Solver.

· Frank Rosenblatt impulsó un tipo de red neuronal artificial denominada El Perceptrón.

• 1963

· Edward A. Feigenbaum y Julian Feldman publicaron “Computers and Thougth”, la primera colección de artículos de la Inteligencia Artificial.

· Además, se comenzó a escuchar a Quillian, ya que desarrolló como modelo de la representación del conocimiento a las muy sonadas redes semánticas.

• 1968

· Marvin Minsky y Simon Papert publicaron el libro “Perceptrons”.

· Wally Feurzeing, Danny Bobrow y Seymour Papert desarrollaron el lenguaje de programación LOGO.

• 1972

· Colmerauer Alain no se quedó atrás y desarrolló otro de los lenguajes más escuchados, el PROLOG.

• 1973

· Abelson y Shank crearon scripts.

• 1975

· Ted Shortliffe desarrolla el sistema de reglas de producción MYCIN en su tesis.

• 1981

· El Japonés Fuchi Kazuhiro anuncia el proyecto de las computadoras de la quinta generación.

• 1988

· En este año se establecieron profundamente los Lenguajes Orientados a Objetos.

     Los eventos más recientes y de mayor importancia han sido:

· La Computadora autónoma conocida como Deep Blue, le gana al campeón mundial del ajedrez Gary Kasparov en 1997.

· La IBM desarrolló una computadora denominada Watson en el 2011, y derrotó a los máximos campeones de Jeopardy, ganándoles una ronda de 3 juegos continuos.

Categorías de la Inteligencia Artificial

 La Inteligencia Artificial puede verse de diferentes puntos de vistas ó distintos ángulos y por eso se hace necesario clasificarlos para estudiar cada parte.

Ø  Sistemas que Actúan como Humanos

Éstos sistemas consisten en imitar el comportamiento de los humanos, tanto en su razonamiento como el conocimiento, aprendizaje, y lenguaje natural, es el realizar tareas.

Ø  Sistemas que Piensan como Humanos

El objetivo de estos sistemas consiste en simular el modelo humano, es decir el hombre, los procesos de tomas de decisiones, soluciones de problemas y aprendizaje, en otras palabras es el funcionamiento de la mente humana.

Ø  Sistemas que Actúan Racionalmente

Por otra parte estos sistemas frecuentan simular racionalmente el comportamiento del hombre, estos van muy de la mano con las conductas inteligentes en máquinas.

Ø  Sistemas que Piensan Racionalmente

La base de este tipo de sistemas es la lógica, ya que los prototipos tratarán de emular el pensamiento del hombre.

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, también procesan 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).

• 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.

La inteligencia artificial es importante ya que contiene dichos atributos:
 

• Las realizaciones y productos computacionales son más fáciles de desarrollar, mantener y manipular.

• Podría proveernos de teorías de la inteligencia humana asimilables en el computador (o computadores).

• Teorías la inteligencia humana que podrían ser aplicadas sistemáticamente (es decir, como en ingeniería) por las maquinas o por los mismos humanos.

• La mayoría de los métodos de la inteligencia artificial pueden ser vistos como versiones prácticas de la lógica formal.

Lenguajes de Programación para la Inteligencia Artificial

           En principio, cualquier lenguaje de programación puede ser utilizado. 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.

           Entre las aplicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) Tenemos:

• Lingüística computacional: la lingüística y la informática que utiliza la informática para estudiar y tratar el lenguaje humano.

• Minería de datos (Data Mining): se puede definir como "extracción no trivial de información implícita, desconocida previamente, y potencialmente útil desde los datos", y consiste en el conjunto de técnicas avanzadas para la extracción de información escondida en grandes bases de datos.

• Mundos virtuales : es un campo relacionado con la inteligencia artificial. Se trata de la simulación de mundos o entornos, denominados virtuales, en los que el hombre interacciona con la máquina en entornos artificiales semejantes a la vida real.

• Procesamiento de lenguaje natural : es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial y la rama ingenieril de la lingüística computacional. El PLN se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas o entre personas y máquinas por medio de lenguajes naturales.

• Robótica: es una ciencia o rama de la tecnología, que estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar tareas realizadas por el ser humano o que requieren del uso de inteligencia.

• Sistemas de apoyo a la decisión: son sistemas de tipo OLAP o de minería de datos que proporcionan información y soporte para tomar decisiones.

• Videojuegos: es un programa informático, creado expresamente para divertir, basado en la interacción entre una persona y un aparato electrónico donde se ejecuta el videojuego. Estos recrean entornos virtuales en los cuales el jugador puede controlar a un personaje o cualquier otro elemento de dicho entorno, para conseguir uno o varios objetivos por medio de unas reglas determinadas.

La Prueba de Turing

     Dentro de la Teoría de la Inteligencia artificial encontramos algo que es considerado como la mejor demostración de que una maquina posee inteligencia, ésta es denominada como prueba de Turing, propuesta por el científico Alan Turing, conocidos por muchos como el padre de la Inteligencia Artificial, ya que fue el primero en intentar demostrar que la máquina podría llegar a adquirir una capacidad comparable con la inteligencia humana. 

     Su principal aporte fue en el año 1950 cuando quiso poner fin a las especulaciones, y demostrar mediante la llamada Prueba de Turing (o también juego de imitación) para examinar la inteligencia de una máquina. La prueba se basa en la idea de que la interacción verbal constituye un medio en el que la inteligencia se hace más evidente. En el test de Turing, una persona (juez) ha de mantener una conversación (por medio de un interfaz y un teclado) con el sistema de Inteligencia Artificial y con un humano. El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitido mentir al contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera, sí el juez no es capaz de discriminar con una probabilidad superior al azar cuál de los dos participantes es el ordenador, se puede considerar que el sistema posee una inteligencia equiparable a la Inteligencia Artificial, cabe destacar que ninguna máquina en aquel entonces logró superar la prueba, por lo cual la teoría fue cuestionada.

     En 1990 se inició un concurso, llamado Premio Loebner, una competición de carácter anual entre programas de ordenador que sigue el estándar establecido en la prueba de Turing. Un juez humano se enfrenta a dos pantallas de ordenador, una de ellas que se encuentra bajo el control de un ordenador, y la otra bajo el control de un humano. El juez plantea preguntas a las dos pantallas y recibe respuestas. El premio está dotado con 100.000 dólares estadounidenses para el programa que pase el test, y un premio de consolación para el mejor programa anual.

      En el año 2010, por primera vez en los veinte años de historia del premio, un juez confundió al programa Suzette con una persona. Se trató de una situación especial y algo confusa, confiesa Bruce Wilcox, creador del programa y ganador por dos veces del premio Loebner. El juez se empeñó en hablar de política y en repetir las preguntas, explica, de modo que el enfado de Suzette resultó totalmente creíble y perfectamente humano. Pero la confusión sentó un precedente en la historia de lo que se conoce como Inteligencia Artificial.