INTELIGENCIA ARTIFICIAL

FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Una manera de entender la inteligencia es como una aptitud para crear relaciones. Una conducta o comportamiento inteligente se puede entender de diversos modos, pero probablemente siempre exista algún componente de razonamiento. Cómo entendamos el razonamiento puede variar, pero con probabilidad englobará alguna de estas acepciones: analizar problemas, comprender, interpretar, etc.

En general, podemos decir que en un Sistema Inteligente (SI) siempre habrá un conocimiento (científico-técnico y/o expertisia) y un proceso (por ejemplo, razonamiento lógico, aprendizaje, evolución, etc.

La IA, así pues, tendrá siempre que ver, en alguna medida, con razonar y aprender.

En primer lugar, revisemos algunas definiciones generales de inteligencia, antes de intentar definir inteligencia artificial. Inteligencia es la aptitud de crear relaciones. Esta creación puede darse de manera puramente sensorial, como en la inteligencia animal; también puede darse de manera intelectual, como en el ser humano, que pone en juego el lenguaje y los conceptos. También se la puede conceptuar como la habilidad para adquirir, comprender y aplicar conocimiento; o como la aptitud para recordar, pensar y razonar.

La IA es una nueva generación de tecnología informática, caracterizada no sólo por su arquitectura (hardware), sino también por sus capacidades. El énfasis de generaciones previas fue en las computaciones numéricas para aplicaciones científicas o de negocios. La nueva generación de tecnología informática incluye además la manipulación simbólica, con el objetivo de emular el comportamiento inteligente; y, la computación en paralelo, para tratar de conseguir resultados prácticamente en tiempo real. La capacidad predominante de la nueva generación, también conocida como la Quinta Generación, es la habilidad de emular (y tal vez en algunos casos superar) ciertas funciones inteligentes del ser humano.

Definición I.A.

Inteligencia artificial

De Wikipedia, la enciclopedia libre

Asimo, robot humanoide creado por la compañía Honda.

Se denomina inteligencia artificial a la rama de la informática que desarrolla procesos que imitan a la inteligencia de los seres vivos. La principal aplicación de esta ciencia es la creación de máquinas para la automatización de tareas que requieran un comportamiento inteligente.

Algunos ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.

El matemático sudafricano, Seymour Papert, es considerado pionero en esta ciencia.

Se define la inteligencia artificial 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.

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Ciencia que investiga la posibilidad de que un ordenador simule el proceso de razonamiento humano. Pretende también que el ordenador sea capaz de modificar su programación en función de su experiencia y que «aprenda».

Ascenso a Colina (Hill Climbing)

Es una variante del algoritmo de búsqueda de generación y prueba. Del procedimiento de prueba existe una realimentación que ayuda al generador a decidirse por cual dirección debe moverse en el espacio de búsqueda. En estos procesos se abandona la búsqueda si no existe un estado alternativo razonable al que se pueda mover.

Los algoritmos de ascenso a colina son típicamente locales, ya que deciden qué hacer, mirando únicamente a las consecuencias inmediatas de sus opciones. Puede que nunca lleguen a encontrar una solución, si son atrapados en estados que no son el objetivo, desde donde no se puede hallar mejores estados, por ejemplo:

1. Un máximo local, que es un estado mejor que sus vecinos pero no es mejor que otros que están algo más alejados.

2. Una meseta, es un espacio de búsqueda en el que todo un conjunto de estados vecinos tienen igual valor.

3. Un risco, que es un tipo especial de máximo local, imposible de atravesar con movimientos simples.

Hay algunas formas que pueden ayudar a solventar estos problemas, aunque no existe garantía:

1. Para evitar máximos locales, regresar a un estado anterior y explorar en una dirección diferente.

2. Para casos de mesetas, dar un salto grande en alguna dirección y tratar de encontrar una nueva sección del espacio de estado.

3. Para los riscos, aplicar dos o más reglas, antes de realizar una prueba del nuevo estado, esto equivale a moverse en varias direcciones a la vez.

Los algoritmos de ascenso a colina, a pesar de explorar sólo un paso adelante, al examinar el nuevo estado pueden incluir una cierta cantidad de información global codificada en la función objetivo o función heurística.

Recocido Simulado (Simulated Annealing)

Es una variación del ascenso a colina. Al inicio, este algoritmo, permite explorar una buena parte del espacio de estado, de tal forma que la solución final puede resultar insensible al estado inicial. En consecuencia, la probabilidad de quedar atrapado en un máximo local, en una meseta o en un risco, se hace mínima.

El recocido simulado es un proceso computacional que refleja los pasos establecidos en el proceso físico de tratamiento térmico de materiales. En el recocido, por ejemplo, un metal es llevado a elevados niveles energéticos,

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