El objetivo del siguiente blog es proveer de información necesaria para aquellos docentes, alumnos, y de más personas que, necesiten saber más sobre este tema tan interesante que es la inteligencia artificial , desde el punto de vista científico , por ahora , y en otro momento este blog se estará actualizando para los docentes (información correspondiente).
Sin más que decirles me despido
viernes, 6 de diciembre de 2013
CARACTERÍSTICAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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).
- 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.
TIPOS DE INTELIGENCIAS MÚLTIPLES
TIPOS DE INTELIGENCIAS
Un psicólogo de Harvard llamado Howard Garden, señalo que
nuestra cultura había definido la inteligencia de manera muy estrecha y propuso
en su libro " estructura de la mente", la existencia de por lo menos
siete inteligencias básicas:
1. Inteligencia lingüística: capacidad de
usar las palabras de modo efectivo (ya sea hablando, escribiendo, etc). Incluye la habilidad de
manipular la sintaxis o escritura del lenguaje, la fonética o los sonidos del
lenguaje, la semántica o significado de lenguaje o división, pragmática o los
husos prácticos.
2 2. Inteligencia lógico matemática:
capacidad de usar los números de manera efectiva y de razonar adecuadamente
(pensamiento vertical).
3. Inteligencia espacial: la habilidad
para percibir la manera exacta del mundo visual-espacial y de ejecutar
transformaciones sobre esas percepciones (decorador, artistas, etc).
4 4.Inteligencia corporal – kinésica: la
capacidad para usar el cuerpo para expresar ideas y sentimientos y facilidad en
el uso de las propias manos para producir o transformar cosas.
5.Inteligencia musical: capacidad de
percibir, discriminar, trasformar y expresar las formas musicales.
6 6. Inteligencia interpersonal: la
capacidad de percibir y establecer distinciones entre los estados de ánimo, las
intenciones, motivaciones, sentimientos, de otras personas.
7 7. Inteligencia intrapersonal: el
conocimiento de sí mismo y la habilidad para adaptar las propias maneras de
actuar a partir de ese conocimiento.
Más allá de la descripción de las inteligencias y de sus
fundamentos teóricos hay ciertos aspectos que convienen destacar:
-Cada persona posee varios tipos de inteligencias.
-La mayoría de las personas pueden desarrollar cada
inteligencia hasta un nivel adecuado de competencia.
-Las inteligencias por lo general trabajan juntas de manera
compleja, ósea, siempre interactúan entre sí para realizar la mayoría de las
tareas se precisan todas las inteligencias aunque en niveles diferentes hay
muchas maneras de ser inteligentes en cada categoría.
8. Inteligencia emocional: existe una dimensión de la
inteligencia personal que está ampliamente mencionada aunque poco explorada en
las elaboraciones de Gadner: el papel de las emociones.
Daniel Goleman; toma este desafío y comienza a
trabajar sobre el desarrollo de Gadner llevando a un plano más pragmático y
centrado en las emociones como foco de la inteligencia.Puedes ver más :
Puedes también ver este vídeo:
McCrrthy y Minsky : Científicos que aportaron en la I.E.
ENFOQUES IMPORTANTES:
El primer enfoque se centra en la utilidad y no en el método
como veíamos anteriormente con los algoritmos, los temas claves de este enfoque
son la representación y gestión de conocimiento, sus autores más
representativos son McCrrthy y Minsky
En el segundo enfoque encontramos que este se orienta a la
creación de un sistema artificial capaz de realizar procesos cognitivos humanos
haciendo importante ya no la utilidad como el método, los aspectos
fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabilidad y sus
autores son Newell y Simon de la Carnegie Mellon University.
La IA al tratar de construir maquinas que se comporten
aparentemente como seres humanos han dado lugar al surgimiento de dos bloques
enfrentados: el enfoque simbólico o top-down, conocido como la IA clásica y el
enfoque sub simbólico llamado a veces conexionista.
Los simbólicos simulan directamente las características
inteligentes que se pretenden conseguir o imitar y lo mejor que también se
tiene a la mano es el hombre; para los constructores de los sistemas expertos
resulta fundamental la representación del conocimiento humano donde gracias a
estos avances se han encontrado dos tipos de conocimiento: conocimiento acerca
del problema particular; y ¨conocimiento acerca de cómo obtener más
conocimiento a partir del que ya tenemos¨. El ejemplo más representativo de
esta corriente es el proyecto de Cyc de Douglas B. Lenat sobre un sistema que
posee en su memoria millones de hechos interconectados.
Dentro de la otra corriente: la sub simbolica; sus esfuerzos
se orientan a la simulación de los elementos de más bajo nivel dentro de los
procesos inteligentes con la esperanza de que estos al combinarse permitan que
espontáneamente surja el comportamiento inteligente. Los ejemplos más claros
que trabajan con este tipo de orientación son las redes neuronales y los
algoritmos genéticos donde estos sistemas trabajan bajo la autonomía, el
aprendizaje y la adaptación, conceptos fuertemente relacionados.
Uno de los grandes seguidores de la IA; Marvin Minsky, ha
dado una clasificación para los lenguajes de programación que se utilizan en
esta disciplina:
Marvin Minsky
¨Haga ahora¨: Donde el programador surte de instrucciones a la máquina para realizar una tarea determinada donde todo queda especificado excepto quizás el número de repeticiones.
¨Haga siempre que¨: Aquí se permite escribir un programa que
le sirva a la computadora para resolver aquello problemas que el programador no
sabe resolver pero conoce que tipo de soluciones se pueden intentar.
"De constreñimiento": se escriben programas que
definen estructuras y estados que se condicionan y limitan recíprocamente.
Pero Minsky, admite que aún será necesario desarrollar dos
tipos de lenguajes más para obtener una IA comparable a la inteligencia humana;
y estos podrían ser.
"Haga algo que tenga sentido¨: Donde se permite al
programa aprender del pasado y en una nueva situación aplicar sus enseñanzas.
"Mejórense a sí mismo": Allí se podrá permitir
escribir programas que tengan en adelante la capacidad de escribir programas
mejores que ellos mismos.
Otro punto desde luego tiene que ver con el tema que aquí
estamos tratando es por supuesto el concepto de lo que es creatividad, que a
simple vista es algo que no podemos explicar porque es resultado de un don
especial pero que los estudios sobre IA han comenzado hacer posible dar
explicación satisfactoria: nos dicen que en la medida que se logre escribir
programas que exhiban propiedad, en esa misma medida se empezara a explicar la
creatividad.
Otra propiedad que se espera ver asociada a la IA es la
autoconciencia; que de acuerdo con los resultados de las investigaciones
psicológicas hablan por una parte de que como es bien sabido, el pensamiento
humano realiza gran cantidad de funciones que no se pueden calificar de
conscientes y que por lo tanto la autoconciencia contribuye en cierto sentido a
impedir el proceso mental eficiente; pero por otro lado es de gran importancia
poder tener conocimiento sobre nuestras propias capacidades y limitaciones
siendo esto de gran ayuda para el funcionamiento de la inteligencia tanto de la
maquina como del ser humano.
Pero sería imposible tratar de contemplar el tema de la IA
sin recurrir a la cuestión de la complejidad; donde el comportamiento
inteligente es el resultado de la interacción de muchos elementos y que con
seguridad es una de las más valiosas contribuciones al tratar de simular en la
maquina los fenómenos intelectuales humanos.
La IA se ha desarrollado como disciplina a partir de la
concepción de la inteligencia que se realizó al interior de la psicología y a
partir de la cual se elaboraron diferentes categorías.
La inteligencia: Diferentes teorías y definiciones.
En 1904 el ministerio de instrucción pública de Francia
pidió al psicólogo francés Alfred Binet y a un grupo de colegas suyos que
desarrollan un modo de determinar cuáles alumnos de la escuela primaria corrían
el riesgo de fracasar para que estos alumnos reciban una atención
compensatoria. De sus esfuerzos nacieron las primeras pruebas de inteligencia.
Importadas a los EEUU varios años después las pruebas se difundieron
ampliamente así como la idea de que existiera algo llamado "
inteligencia" que podía medirse de manera objetiva y reducirse a un número
o puntaje llamado " coeficiente intelectual" desde entonces sé a
definido la inteligencia en términos de "habilidad para resolver
problemas".
QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I A)
CONCEPTO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El término "inteligencia artificial" fue acuñado
formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, más para entonces ya
se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había
propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser
aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La AI es una de las
disciplinas más nuevas que junto con la genética moderna es el campo en que la
mayoría de los científicos " más les gustaría trabajar".
Una de las grandes razones por la cuales se realiza el
estudio de la IA es él poder aprender más acerca de nosotros mismos y a
diferencia de la psicología y de la filosofía que también centran su estudio de
la inteligencia, IA y sus esfuerzos por comprender este fenómeno están
encaminados tanto a la construcción de entidades de inteligentes como su
comprensión.
El estudio de la inteligencia es una de las disciplinas más
antiguas, por más de 2000 años los filósofos no han escatimado esfuerzos por
comprender como se ve, recuerda y razona junto con la forma en que estas
actividades deberían realizarse. Según John Mc Carthy la inteligencia es la
"capacidad que tiene el ser humano de adaptarse eficazmente al cambio de
circunstancias mediante el uso de información sobre esos cambios", pero
esta definición resulta muy amplia ya que de acuerdo con esta, el sistema
inmunológico del cuerpo humanó resultaría inteligente ya que también mediante
el uso de información este logra adaptarse al cambio. Otra interesante manera de
ilustrar la inteligencia seria recurrir a la teoría societal de la mente de
Marvin Minsky donde cada mente humana es el resultado del accionar de un comité
de mentes de menor poder que conversan entre sí y combinan sus respectivas
habilidades con el fin de resolver problemas.
La llegada de las computadoras a principios de los 50,
permitió el abordaje sin especulación de estas facultades mentales mediante una
autentica disciplina teórica experimental. Es a partir de esto que se encontró
que la IA constituye algo mucho más complejo de lo que se pudo llegar a
imaginar en principio ya que las ideas modernas que constituyen esta disciplina
se caracterizan por su gran riqueza, sutileza e interés; en la actualidad la IA
abarca una enorme cantidad de sub campos que van desde áreas de propósito
general hasta tareas específicas.
Una de las definiciones que se han dado para describir la IA
la sitúa dentro de una disciplina que tiene que ver con las ciencias de la
computación que corresponden al esfuerzo por parte de gran cantidad de
científicos que durante los últimos treinta años han realizado con el fin de
dotar a las computadoras de inteligencia, a partir de esta definición
encontramos que una de las técnicas de IA es aquella que se utiliza con el fin
de lograr que un determinado programa se comporte de forma inteligente sin
pretender tener en cuenta la " forma de razonamiento "empleada para
lograr ese comportamiento.
Luego, aquí surge un dilema, ya que según esto cualquier
problema resoluble por un computador, sin complicaciones y también como un ser
humano podría encuadrarse en el campo de la inteligencia artificial acudiendo
solamente a la aplicación de reglas consecutivas al pie de la letra o lo que
encontramos con el nombre de Algoritmos dentro del lenguaje de IA; este término
fue acuñado en honor al matemático árabe AL-KWARIZMI que copiló una serie de
estos para ser aplicados a diferentes problemas algebraicos.
Cuando se aplican algoritmos a la solución de los problemas
aunque no se está actuando inteligentemente si está siendo eficaz pero los
problemas realmente complicados a los que se enfrenta el ser humano son
aquellos en los cuales no existe algoritmo conocido así que surgen de reglas
que tratan de orientarnos hacia las soluciones llamadas Heurísticas en las cuales
nunca nada nos garantiza que la aplicación de una de estas reglas nos acerque a
la solución como ocurre con los anteriores.
A partir de estos datos; Farid Fleifel Tapia describe a la
IA como: "la rama de la ciencia de la computación que estudia la resolución
de problemas no algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de
computación disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente
a los métodos que se apliquen para lograr esa resolución.
Para completar esa definición, algunas definiciones no tan
formales emitidas por diferentes investigadores de la IA que consideran otros
puntos de vista son:
La IA es el arte de crear maquinas con capacidad de realizar
funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. ( Kurzweil,
1990)
La IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras
realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich, Knight,
1991).
La IA es la rama de la ciencia de la computación que se
ocupa de la automatización de la conducta inteligente. (Lugar y Stubblefied,
1993).
La IA es el campo de estudio que se enfoca a la explicación
y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales.
(Schalkoff, 1990).
En la IA se puede observar dos enfoques diferentes:
La IA concebida como el intento por desarrollar una
tecnología capaz de proveer al ordenador capacidades de razonamiento similares
a los de la inteligencia humana.
La IA en su concepción como investigación relativa a los
mecanismos de la inteligencia humana que se emplean en la simulación de
validación de teorías.
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