LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

"Es una degradación para un ser humano encadenarlo a un remo y usarlo como fuente de energía; pero es casi igual degradación asignarle tareas puramente repetitivas en una fábrica, que exigen menos de una millonésima parte de su poder cerebral". Norber Winer.

INDICE.

Introducción. 2

Historia de la Inteligencia Artificial. 3

Que es la Inteligencia Artificial. 5

En donde la podemos encontrar la Inteligencia Artificial. 5

Fundamentos de la Inteligencia Artificial. 6

Enfoques de la Inteligencia Artificial. 7

Áreas de trabajo de la Inteligencia Artificial. 8

Conclusión. 8

¿Por qué he elegido este tema? 9

¿De donde partí para empezar a escribir? 9

Bibliografías. 10

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INTRODUCCIÓN.

El presente trabajo sirve como una introducción a la inteligencia artificial, y la vez ilustra sobre sus aplicaciones en la vida real, ya que muchos piensan que la inteligencia artificial tal como se ve en las películas o en las series de animación.

Analizar más a fondo la inteligencia artificial con sus diferentes paradigmas siendo los más relevantes las redes neuronales, algoritmos genéticos, sistemas de la lógica difusa y autómatas programables, con sus diferentes aplicaciones en la vida cotidiana y más específicamente aplicados a las soluciones de problemas relacionados con la ingeniería.

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HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

Los esfuerzos por reproducir algunas habilidades mentales humanas en máquinas y androides se remontan muy atrás en la historia. El mito del coloso de Rodas entre los griegos, las estatuas "parlantes" del medioevo, el androide de Von Kempelen que jugó al ajedrez con Napoleón, y el "motor analítico" de Charles Babbage que calculaba logaritmos, son sólo algunos de los ejemplos de este antiguo interés. Igualmente, la concepción de la inteligencia humana como un mecanismo no es reciente ni ha estado disociada de la psicología: Descartes, Hobbes, Leibniz, y el mismo Hume se refirieron a la mente humana como una forma de mecanismo.

Siglo XIX y mitad XX desplazaron a la noción de mecanismo en el estudio dela mente humana, y a mitad de nuestro siglo, la noción del mecanismo renovó su poder heurístico con la formalización de la computación.

Como algunas máquinas, especialmente las calculadoras, se diseñaron para evitar el tener que pensar y para hacer el pensamiento más rápido y exacto, fue inevitable que desde sus orígenes las calculadoras, y más adelante las computadoras, se relacionaran con la inteligencia y el pensamiento enfatizando sus similitudes.

La pregunta básica que Turing trató de responder afirmativamente en su artículo era: ¿pueden las máquinas pensar? Los argumentos de Turing en favor de la posibilidad de inteligencia en las máquinas, iniciaron un intenso debate que marcó claramente la primera etapa de interacción entre la IA y la psicología. Los debates en aquella época se centraron en el análisis de la serie de problemas implicados en la aplicación de términos mentalistas a las computadoras. La intención de Turing no era la de usar estos términos como analogías sino la de eliminar la distinción entre inteligencia natural e inteligencia artificial.

Corresponde a McCulloch, a mediados de los cincuentas, formular una posición radicalmente distinta al sostener que las leyes que gobiernan al pensamiento deben buscarse entre las reglas que gobiernan a la información y no entre las que gobiernan a la materia. Esta idea abrió grandes posibilidades a la IA. En esta línea, Minsky (1959), uno de los padres fundadores de la IA, modificó su posición y sostuvo que la imitación del cerebro a nivel celular debería ser abandonada.

Es más o menos en esta época que ocurre un evento que organizaría y daría un gran impulso al desarrollo de la IA: el congreso en Darthmouth (1956). En este congreso, en el que se reunieron los padres fundadores de la disciplina, se llegó a la definición de las presuposiciones básicas del núcleo teórico de la IA:

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1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es decir, en máquinas.

2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera formal y científica.

3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de computadoras digitales.

Desde fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se multiplica en direcciones diversas. quienes diseñan el primer programa inteligente basado en su modelo de procesamiento de información. Este modelo de Newell, Shaw y Simon habría de convertirse pronto en la teoría dominante en psicología cognoscitiva.

La IA se relacionó con juegos como el ajedrez y las damas, probablemente debido a que los juegos de mesa constituyen modelos de situaciones reales en las que hay que calcular, solucionar problemas, tomar decisiones, corregir errores, recordar, etc.

Hacia mediados de los sesentas la IA se convierte en un área en la que se interesan e interactúan especialistas de diversas disciplinas: lógicos, psicólogos, matemáticos, lingüistas, filósofos, etc. Uno de los grandes temas de IA en esta década fue el estudio del lenguaje. En la mayoría de los estudios iniciales sobre lenguaje, se atacó el problema de diseñar una máquina que fuera capaz de traducir de un idioma a otro. El énfasis se hizo en el análisis de la sintaxis, en lugar del significado, estrategia que se abandonó relativamente pronto. Los investigadores interesados en esta área de la IA pronto descubrieron que traducción no es lo mismo que transformación, y que, como consecuencia de ello, de alguna manera la máquina tendría que "entender" un texto antes de poder traducirlo. Los esfuerzos se orientaron hacia una definición de la comprensión que pudiera simularse en una computadora.

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¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

La Inteligencia Artificial (IA) como el adjetivo lo indica, es la inteligencia producida por medios naturales.

La inteligencia artificial se puede definir como el estudio de las facultades mentales a través del uso de modelos computacionales.

En donde podemos encontrar la inteligencia Artificial.

Esta revolucionaria tecnología que avanza a “pasos agigantados”, posee aplicaciones en variadas áreas de estudio, por lo mismo la podemos encontrar hasta en nuestra vida cotidiana. Entre las más importantes aplicaciones que se le puede dar a la I.A o donde es más requerida, es en las áreas donde el grado de error que se puede producir por un descuido es muy grande, por ello se ocupan maquinas o sistemas capaces de realizar el trabajo requerido, suprimiendo aquellos descuidos que son debidos, en su mayoría, a errores humanos.

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FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

DICIPLINAS.

Filosofía. (Desde el año 428 a.C. hasta la actualidad. Matemáticas. (Aproximadamente desde el año 800 al presente) Economía. (Desde los años 1776 hasta la actualidad) Neurociencia. (Desde el año 1861 hasta la actualidad) Psicología. (Desde el año 1879 hasta el presente) Ingeniera Computacional. (Desde el año 1940 hasta la actualidad) Teoría de control y cibernética (desde el año 1948 hasta la actualidad) Lingüística (Desde el año 1957 hasta la actualidad)

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ENFOQUES DE LA INTELIGENCIA ATIFICIAL.

Sistemas que piensan como humanos. El modelo es el funcionamiento de la mente humano. Intentamos establecer una teoría sobre el funcionamiento de la mente

(experimentación psicológica) A partir de la teoría podemos establecer modelos computacionales. Ciencias Cognitivas.

Sistemas que actúan como humanos. El modelo es el hombre, el objetivo es construir un sistema que pasa por

humano. Test de Turing: Si un sistema lo pasa es inteligente (?). Capacidades necesarias: procesamiento del Lenguaje Natural,

representación del conocimiento, razonamiento y aprendizaje. No es el objetivo primordial de I.A pasar el test. La interacción de programas con personas hace que sea necesario que

estos como humanos.

Sistemas que piensan racionalmente. Las leyes del pensamiento racional se fundamentan en la lógica. La lógica formal está en la base de los programas inteligentes (Logicismo) Se presentan dos obstáculos.

Es muy difícil formalizar el conocimiento. Hay un gran salto entre la capacidad teórica de la lógica y su

realización práctica.

Sistemas que actúan racionalmente. Actuar racionalmente significa conseguir unos objetivos dadas unas

creencias. El paradigma es el agente. Un agente percibe y actúa, siempre según el entorno en el que está

situado. Las capacidades necesarias coincidencia con los test de Turing:

Procesamiento de la lengua natural, representación del conocimiento aprendizaje percepción.

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AREAS DE TRABAJO DE LA IA.

Áreas básicas.o Representación del conocimiento.o Resolución de problemas, búsqueda.

Áreas específicas.o Planificación de tareas.o Tratamiento del lenguaje natural.o Razonamiento automático.o Sistemas basados en el conocimiento.o Percepción.o Aprendizaje automático.o Agentes autónomos.

CONCLUSIÓN.

El uso de la inteligencia artificial es muy beneficioso en diversos ámbitos para ayudar a los humanos a realizar actividades que para nosotros nos serían imposibles.

El uso de la IA tiene su punto débil, porque esto provocaría que las personas hoy en día se vuelvan independientes de la IA y como tal ya no harían nada.

La IA tiene muchas aplicaciones en la vida real.IA no es como se ve en las películas.EL mayor campo de aplicaciones de la IA son los juegos.La robótica es otro de los campos en los que se aplica más la IA.Hospitales Industriales y otros se benefician de la IA especifican en la robótica.Los sistemas expertos son útiles en muchas ocasiones.El objetivo de IA es lograr un sistema totalmente autónomo.

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¿Por qué he elegido este tema?

Se me hiso muy interesante, aparte de que hoy en día conocemos un aspecto nuevo de la computación ya sea por los medos masivos de comunicación, la lectura especializada o simplemente, por las experiencias cotidianas y es muy común que nos encontremos en todas partes la IA y más que ahorita estamos estudiando en línea.

¿De dónde partí para empezar a escribir?

Bueno yo empecé a buscar mucha información de la IA busque varios autores leí sus conclusiones sus investigaciones de varios, agarre ideas lo más importante de ellos, de otros de plano no me gustaron su definiciones y varios eran repetitivos y como ven ahí les puse su bibliografía solo yo los resumí y saque las ideas principales.

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BibliografíaEstudios: filosofía –historias letras Otoño 1987.

BODEN, M. Artificial Inteligencia Coe and Natural Man, New York: Basie Books, 1977

HANS MAGNUS ENZENS BERGER, Revista El Malpen Sante N° 79

HILERA, J.R. MARTINEZ. V.J. Redes Neuronales Artificiales Fundamentos, modelos y aplicaciones Alfaomega 2000

RICH.E. KNIGHT K. Inteligencia Artificial Mc Graw Hill. 1996.

Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación.

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