En este trabajo desarrollaremos los Robótica e Inteligencia Artificial, a continuación daremos una de estos dos .
La noción de robótica atiende a una idea de estructura mecánica universal capaz de adaptarse, comoel hombre, a muy diversos tipos de acciones. La robótica, en sentido general abarca una amplia gama de con muy diversas cualidades físicas y funcionales asociada a la particular mecánica de aquellos, a sus características operativas y al campo de aplicación para el que sea concebido.
La noción de robótica atiende a una idea de estructura mecánica universal capaz de adaptarse, comoel hombre, a muy diversos tipos de acciones. La robótica, en sentido general abarca una amplia gama de con muy diversas cualidades físicas y funcionales asociada a la particular mecánica de aquellos, a sus características operativas y al campo de aplicación para el que sea concebido.
Todos estos factores están íntimamente relacionados, de forma que la configuración y el comportamiento de un condicionan su para un campo de aplicación especifico. La robótica se apoya en gran medida en los progresos de la microelectrónica y la microinformática, así como en nuevas como el reconocimiento de formas y la inteligencia artificial.
En cambio, la Inteligencia Artificial o IA en Español (AI en Inglés), es una ciencia perteneciente a la rama de la Cibernética, que estudia el mecanismo de la inteligencia humana con el de crear máquinas inteligentes, capaces de realizar cálculos y de "pensar", elaborar juicios y tomar decisiones.
Sus orígenes se remontan miles de años atrás, pues en casi todas mitologías existe algún de "máquina" divina o casi divina de ésta naturaleza. Definir su comienzo en la Edad Moderna y Contemporánea es muy difícil pues son muchos los inventores y genios que han ido contribuyendo a crear éstas máquinas, Leonardo Da Vinci, Blas Pascal, Charles Babbage o Alan Turing y uno cometería grandes errores e injusticias. No obstante, son muchos los en computación que en las últimas décadas consideran como primera máquina inteligente a la "máquina de Turing", creada por Alan Turing.
En el trabajo que presentare a continuación se tratará de resaltar las características principales de estos dos temas, ademas veremos como se fusionan estas dos ramas de la tecnología.
En cambio, la Inteligencia Artificial o IA en Español (AI en Inglés), es una ciencia perteneciente a la rama de la Cibernética, que estudia el mecanismo de la inteligencia humana con el de crear máquinas inteligentes, capaces de realizar cálculos y de "pensar", elaborar juicios y tomar decisiones.
Sus orígenes se remontan miles de años atrás, pues en casi todas mitologías existe algún de "máquina" divina o casi divina de ésta naturaleza. Definir su comienzo en la Edad Moderna y Contemporánea es muy difícil pues son muchos los inventores y genios que han ido contribuyendo a crear éstas máquinas, Leonardo Da Vinci, Blas Pascal, Charles Babbage o Alan Turing y uno cometería grandes errores e injusticias. No obstante, son muchos los en computación que en las últimas décadas consideran como primera máquina inteligente a la "máquina de Turing", creada por Alan Turing.
En el trabajo que presentare a continuación se tratará de resaltar las características principales de estos dos temas, ademas veremos como se fusionan estas dos ramas de la tecnología.
Historia:
Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Éste era un sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se aunaron esfuerzos para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías se diluyeron enseguida.
Fué en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas). Éste era una sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. Este programa era capaz de trabajar con las torres de Hanoi, así como con criptoaritmética y otros problemas similares, operando, claro está, con microcosmos formalizados que representaban los parámetros dentro de los cuales se podían resolver problemas. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. El GPS manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error.
Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Éste era un sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se aunaron esfuerzos para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías se diluyeron enseguida.
Fué en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas). Éste era una sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. Este programa era capaz de trabajar con las torres de Hanoi, así como con criptoaritmética y otros problemas similares, operando, claro está, con microcosmos formalizados que representaban los parámetros dentro de los cuales se podían resolver problemas. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. El GPS manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error.
En los años 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenzó a elaborar un proyecto para resolver problemas de la vida cotidiana o que se centrara, al menos, en problemas más concretos. Así es como nació el sistema experto.
El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella época que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso común en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU).
Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG. Es en esta época cuando se desarrollan sistemas expertos más refinados, como por el ejemplo el EURISKO. Este programa perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.
El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella época que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso común en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU).
Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG. Es en esta época cuando se desarrollan sistemas expertos más refinados, como por el ejemplo el EURISKO. Este programa perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.
Definición de Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial estudia como lograr que las máquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos. La definición es efímera porque hace referencia al estado actual de la informática. No incluye áreas que potencialmente tienen un gran impacto tales como aquellos problemas que no pueden ser resueltos adecuadamente ni por los seres humanos ni por las máquinas.
Al principio se hizo hincapié en las tareas formales como juegos y demostración de teoremas, juegos como las damas y el ajedrez demostraron interés. La geometría fue otro punto de interés y se hizo un demostrador llamado: El demostrador de Galenter. Sin embargo la IA pronto se centró en problemas que aparecen a diario denominados de sentido común (commonsense reasoning).
Se enfocaron los estudios hacia un problema muy importante denominado Comprensión del lenguaje natural. No obstante el éxito que ha tenido la IA se basa en la creación de los sistemas expertos, y de hecho áreas en donde se debe tener alto conocimiento de alguna disciplina se han dominado no así las de sentido común.
La inteligencia artificial estudia como lograr que las máquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos. La definición es efímera porque hace referencia al estado actual de la informática. No incluye áreas que potencialmente tienen un gran impacto tales como aquellos problemas que no pueden ser resueltos adecuadamente ni por los seres humanos ni por las máquinas.
Al principio se hizo hincapié en las tareas formales como juegos y demostración de teoremas, juegos como las damas y el ajedrez demostraron interés. La geometría fue otro punto de interés y se hizo un demostrador llamado: El demostrador de Galenter. Sin embargo la IA pronto se centró en problemas que aparecen a diario denominados de sentido común (commonsense reasoning).
Se enfocaron los estudios hacia un problema muy importante denominado Comprensión del lenguaje natural. No obstante el éxito que ha tenido la IA se basa en la creación de los sistemas expertos, y de hecho áreas en donde se debe tener alto conocimiento de alguna disciplina se han dominado no así las de sentido común.
Aplicaciones de la IA:
Tareas de la vida diaria:
Tareas de la vida diaria:
- Percepción
- Visión
- Habla
- Lenguaje natural
- Comprensión
- Generación
- Traducción
- Sentido común
- Control de un robot
Tareas formales:
- Juegos
- Ajedrez
- Backgammon
- Damas
- Go
- Matemáticas
- Geometría
- Lógica
- Cálculo Integral
- Demostración de las propiedades de los programas
Tareas de los expertos:
- Ingeniería
- Diseño
- Detección de fallos
- Planificación de manufacturación
- Análisis científico
- Diagnosis médica
- Análisis financiero
La evolución de la I.A. se debe al desarrollo de programas para ordenadores capaces de traducir de un idioma a otro, juegos de ajedrez, resolución de teoremas matemáticos, etc. Alrededor de 1950, Alan Turing desarrolló un método para saber si una máquina era o no "inteligente" denominado "Testde Turing", "en el cual un operador tiene que mantener una conversación en dos sentidos con otra entidad, a través de un teclado, e intentar que la otra parte le diga si se trata de una máquina o de otro ser humano.
Sobre este test circulan muchas historias ficticias, pero nuestra favorita es la que trata sobre una persona que buscaba trabajo y al que se le deja delante de un teclado para que se desenvuelva solo. Naturalmente, se da cuenta de la importancia de este test para sus perspectivas de carrera y por lo tanto lucha valientemente para encontrar el secreto, aparentemente sin éxito.
Sobre este test circulan muchas historias ficticias, pero nuestra favorita es la que trata sobre una persona que buscaba trabajo y al que se le deja delante de un teclado para que se desenvuelva solo. Naturalmente, se da cuenta de la importancia de este test para sus perspectivas de carrera y por lo tanto lucha valientemente para encontrar el secreto, aparentemente sin éxito.
Pero de que sirve crear algoritmos capaces de imitar la inteligencia y el razonamiento humano; es aquí donde la I. A. y la Robótica tienen un punto en común.
La I.A. tiene aplicación en la Robótica cuando se requiere que un robot "piense" y tome una decisión entre dos o mas opciones, es entonces cuando principalmente ambas ciencias comparten algo en común. La I.A. también se aplica a los ordenadores, ya sean PC’s , servidores de red o terminales de red, ya que su principal aplicación es desarrollar programas computacionales que resuelvan problemas que implican la interacción entre la máquina y el hombre, es decir, las máquinas "aprenderán" de los hombres, para realizar mejor su labor.
La I.A. tiene aplicación en la Robótica cuando se requiere que un robot "piense" y tome una decisión entre dos o mas opciones, es entonces cuando principalmente ambas ciencias comparten algo en común. La I.A. también se aplica a los ordenadores, ya sean PC’s , servidores de red o terminales de red, ya que su principal aplicación es desarrollar programas computacionales que resuelvan problemas que implican la interacción entre la máquina y el hombre, es decir, las máquinas "aprenderán" de los hombres, para realizar mejor su labor.
Técnica de Inteligencia Artificial:
Uno de los más rápidos y sólidos resultados que surgieron en las tres primeras décadas de las investigaciones de la IA fue que la Inteligencia necesita conocimiento.
Para compensar este logro imprescindiblemente el conocimiento poseé algunas propiedades poco deseables como:
Uno de los más rápidos y sólidos resultados que surgieron en las tres primeras décadas de las investigaciones de la IA fue que la Inteligencia necesita conocimiento.
Para compensar este logro imprescindiblemente el conocimiento poseé algunas propiedades poco deseables como:
- Es voluminoso
- Es difícil caracterizarlo con exactitud
- Cambia constantemente
- Se distingue de los datos en que se organiza de tal forma que se corresponde con la forma en que va a ser usado.
Con los puntos anteriores se concluye que una técnica de IA es un método que utiliza conocimiento representado de tal forma que:
- El conocimiento represente las generalizaciones En otras palabras no es necesario representar de forma separada cada situación individual. En lugar de esto se agrupan las situaciones que comparten propiedades importantes. Si el conocimiento no posee esta propiedad, puede necesitarse demasiada memoria.
Si no se cumple esta propiedad es mejor hablar de "datos" que de conocimiento.
- Debe ser comprendido por las personas que lo proporcionan. Aunque en muchos programas, los datos pueden adquirirse automáticamente (por ejemplo, mediante lectura de instrumentos), en muchos dominios de la IA, la mayor parte del conocimiento que se suministra a los programas lo proporcionan personas haciéndolo siempre en términos que ellos comprenden.
- Puede modificarse fácilmente para corregir errores y reflejar los cambios en el mundo y en nuestra visión del mundo.
- Puede usarse en gran cantidad de situaciones aún cuando no sea totalmente preciso o completo.
- Puede usarse para ayudar a superar su propio volumen, ayudando a acotar el rango de posibilidades que normalmente deben ser consideradas.
Es posible resolver problemas de IA sin utilizar Técnicas de IA (si bien estas soluciones no suelen ser muy adecuadas). También es posible aplicar técnicas de IA para resolver problemas ajenos a la IA. Esto parece ser adecuado para aquellos problemas que tengan muchas de las características de los problemas de IA.
Los problemas al irse resolviendo tienen entre las características de su solución:
Los problemas al irse resolviendo tienen entre las características de su solución:
- Complejidad
- El uso de generalizaciones
- La claridad de su conocimiento
- La facilidad de su extensión
Investigación y desarrollo en áreas de la IA:
Las aplicaciones tecnológicas en las que los métodos de IA usados han demostrado con éxito que pueden resolver complicados problemas de forma masiva, se han desarrollado en sistemas que:
- Permiten al usuario preguntar a una base de datos en cualquier lenguaje que sea, mejor que un lenguaje de programación.
- Reconocen objetos de una escena por medio de aparatos de visión.
- Generar palabras reconocibles como humanas desde textos computarizados.
- Reconocen e interpretan un pequeño vocabulario de palabras humanas.
- Resuelven problemas en una variedad de campos usando conocimientos expertos codificados.
Los países que han apadrinado investigaciones de IA han sido: EEUU. , Japón, Reino Unido y la CEE; y lo han llevado a cabo a través de grandes compañías y cooperativas de riesgo y ventura, así como con universidades, para resolver problemas ahorrando dinero. Las aplicaciones más primarias de la IA se clasifican en cuatro campos: sistemas expertos, lenguaje natural, robótica y visión, sistemas censores y programación automática.
Por medio del trabajo que acabamos de presentar, puedo concluir que la robótica y la inteligencia artificial van tomadas de la mano ya que la una se encarga de la parte mecánica, y la otra de la parte analítica.
La robótica es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables con el fin de realizar tareas repetitivas como el ensamble de automóviles, aparatos, etc. y otras actividades, por ello pienso que la robótica es la parte mecánica de una tecnología, en cambio creo que la inteligencia artificial es la parte analítica o la parte que determina la acción de los robots, ya que los robots no podrían realizar ninguna tarea sin que se les indicara u ordenara la tarea, por ello, aquí es donde entra la inteligencia artificial.
La robótica es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables con el fin de realizar tareas repetitivas como el ensamble de automóviles, aparatos, etc. y otras actividades, por ello pienso que la robótica es la parte mecánica de una tecnología, en cambio creo que la inteligencia artificial es la parte analítica o la parte que determina la acción de los robots, ya que los robots no podrían realizar ninguna tarea sin que se les indicara u ordenara la tarea, por ello, aquí es donde entra la inteligencia artificial.
Gracias a la inteligencia artificial se ha logrado que una maquina sea capaz de desarrollar áreas de conocimiento muy especificas y complicadas, haciendo que la maquina pueda simular procesos que el hombre realiza. Pero cabe destacar que aún no se ha logrado que una máquina piense como un humano, pienso que una limitación es el hecho de que el hombre es irremplazable ya que el ser humano cuenta con una característica propia el cual es el sentido común.
Pero no podemos olvidar que el desarrollo de estas tecnologías no pretenden reemplazar al ser humano sino que tratan de mejorar el estilo de vida del ser humano, ya que recordemos que, por lo menos los robots hacen que el trabajo pesado sea mas facil de realizar, y que una maquina no se enferma, ni protestas, ni se cansa y esto puede elevar su utilidad. En fin esperemos que estas tecnologías no se nos vaya de las manos, y que no nos perjudique, sino que nos ayude.
4. BibliografíaPero no podemos olvidar que el desarrollo de estas tecnologías no pretenden reemplazar al ser humano sino que tratan de mejorar el estilo de vida del ser humano, ya que recordemos que, por lo menos los robots hacen que el trabajo pesado sea mas facil de realizar, y que una maquina no se enferma, ni protestas, ni se cansa y esto puede elevar su utilidad. En fin esperemos que estas tecnologías no se nos vaya de las manos, y que no nos perjudique, sino que nos ayude.
Buscadores web:
www.altavista.com
www.google.com
www.copernic.com
español.yahoo
Sitios de internet:
www.aiinsti.com.es/int_art/044s.htlm
robotica.pagina.nl
robotica.uv.es (Instituto de Robotica)
Tres en raya.
Este problema se enuncia inicialmente así:
El tablero se representa por un vector de nueve componentes, donde las componentes del vector se corresponden con las posiciones del tablero de la siguiente forma:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
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www.copernic.com
español.yahoo
Sitios de internet:
www.aiinsti.com.es/int_art/044s.htlm
robotica.pagina.nl
robotica.uv.es (Instituto de Robotica)
Tres en raya.
Este problema se enuncia inicialmente así:
El tablero se representa por un vector de nueve componentes, donde las componentes del vector se corresponden con las posiciones del tablero de la siguiente forma:
1 2 3
4 5 6
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Este es solo la tercera de las soluciones del libro pero es la más efectiva:
Posición- Una estructura que contiene un vector de nueve componentes
Tablero que representa al tablero, una lista de posiciones del tablero que podría ser el siguiente movimiento, y un número que representa una estimación de la probabilidad de que la jugada lleve a la victoria al jugador que mueve.
Posición- Una estructura que contiene un vector de nueve componentes
Tablero que representa al tablero, una lista de posiciones del tablero que podría ser el siguiente movimiento, y un número que representa una estimación de la probabilidad de que la jugada lleve a la victoria al jugador que mueve.
El algoritmo.
Para decidir la siguiente jugada, se debe tener en cuenta las posiciones del tablero que resultarán de cada posible movimiento. Decidir que posición es la mejor, realizar la jugada que corresponda a esa posición, y asignar la clasificación de mejor movimiento a la posición actual.
Para decidir cuál de todas las posibles posiciones es mejor, se realiza para cada una de ellas la siguiente:
Para decidir la siguiente jugada, se debe tener en cuenta las posiciones del tablero que resultarán de cada posible movimiento. Decidir que posición es la mejor, realizar la jugada que corresponda a esa posición, y asignar la clasificación de mejor movimiento a la posición actual.
Para decidir cuál de todas las posibles posiciones es mejor, se realiza para cada una de ellas la siguiente:
- - Ver si se produce la victoria. Si ocurre catalogarla como la mejor dándole el mejor puesto en la clasificación.
- - En caso contrario, considerar todos los posibles movimientos que el oponente puede realizar en la siguiente jugada. Mirar cual de ellos es pero para nosotros (mediante una llamada recursiva a este procedimiento). Asumir que el oponente realizará este movimiento. Cualquier puesto que tenga la jugada, asignarla al nodo que se está considerando.
- El mejor nodo es el que resulte con un puesto mas alto.
Este algoritmo inspecciona varias secuencias de movimientos para encontrar aquella que lleva a la victoria. Intenta maximizar la probabilidad de victoria, mediante la suposición de que el oponente intentará minimizar dicha probabilidad. Este algoritmo se denomina minimax.
El programa necesita mucho más tiempo que otras soluciones debido a que debe realizar una búsqueda en un árbol que representa todas las posibles secuencias de jugada antes de realizar un movimiento. Sin embargo es superior a los demás programas en algo importante: podría ser ampliado para manipular juegos mas complicados que las tres en raya, cualidad en que otras soluciones fracasan.
La anterior solución es un ejemplo de l uso de una técnica de IA. Para problemas muy pequeños, es menos eficiente que los métodos más directos. Sin embargo puede usarse en aquellas situaciones e las que fallen los métodos tradicionales.
La anterior solución es un ejemplo de l uso de una técnica de IA. Para problemas muy pequeños, es menos eficiente que los métodos más directos. Sin embargo puede usarse en aquellas situaciones e las que fallen los métodos tradicionales.
Respuesta a preguntas.
En este problema se aborda la solución de un texto escrito e n español, de hecho son preguntas que deben ser respondidas.
Sin embargo es más difícil delimitar formalmente y con precisión en qué consiste el problema y que constituye una solución correcta para él.
En esta parte del capítulo el problema tal vez más interesante es:
María fue a comprar un abrigo nuevo. Ella encontró uno rojo que le gustaba de verdad. Cuando ella lo llevó a casa, ella descubrió que hacía juegoperfectamente con su vestido favorito.
Se intenta responder a las preguntas siguientes:
¿Qué fue a comprar María?
¿Qué encontró que a ella le gustaba?
¿Compró María algo?
Nuevamente como en el problema anterior solo se mostrará la tercera de las soluciones:
Se transforma el texto de entrada en una forma estructurada que contiene frases del textoy se combina con otras formas estructuradas que describen conocimiento previosobre los objetos y situaciones que aparecen en el texto.
En este problema se aborda la solución de un texto escrito e n español, de hecho son preguntas que deben ser respondidas.
Sin embargo es más difícil delimitar formalmente y con precisión en qué consiste el problema y que constituye una solución correcta para él.
En esta parte del capítulo el problema tal vez más interesante es:
María fue a comprar un abrigo nuevo. Ella encontró uno rojo que le gustaba de verdad. Cuando ella lo llevó a casa, ella descubrió que hacía juegoperfectamente con su vestido favorito.
Se intenta responder a las preguntas siguientes:
¿Qué fue a comprar María?
¿Qué encontró que a ella le gustaba?
¿Compró María algo?
Nuevamente como en el problema anterior solo se mostrará la tercera de las soluciones:
Se transforma el texto de entrada en una forma estructurada que contiene frases del textoy se combina con otras formas estructuradas que describen conocimiento previosobre los objetos y situaciones que aparecen en el texto.
Se usa una estructura para construir Textointegrado a partir del texto de la entrada. Este tipo de conocimiento almacenado sobre acciones típicas se denomina guión. (script). En este caso por ejemplo, M es un abrigo y M' es un abrigo rojo.
Ir de compras:
Roles: C (cliente), V (vendedor)
Props: M (productos), D (dólares)
Ubicación: L (tienda)
Ir de compras:
Roles: C (cliente), V (vendedor)
Props: M (productos), D (dólares)
Ubicación: L (tienda)
- C entra en L
2. C empieza a curiosear.
3. C busca un M en particular 4. C busca cualquier M interesante
5. C pide ayuda a V
7. C encuentra M' 8. C no encuentra M
9. C sale de L 10. C compra M' 11. C sale de L 12. Vuelta al paso 2
13. C sale de L
14. C se lleva M'
3. C busca un M en particular 4. C busca cualquier M interesante
5. C pide ayuda a V
7. C encuentra M' 8. C no encuentra M
9. C sale de L 10. C compra M' 11. C sale de L 12. Vuelta al paso 2
13. C sale de L
14. C se lleva M'
En la solución del problema se hace una representación estructurada acerca del conocimiento contenido en el texto de entrada pero combinado ahora con una recopilación de conocimiento relacionado.
La pregunta de entrada en forma de caracteres.
La pregunta de entrada en forma de caracteres.
El algoritmo.
Se estructura la entrada del programa utilizando tanto el conocimiento como el modelo del mundo.
El número de posibles estructuras será bastante grande. Aunque algunas veces, sin embargo, es posible considerar menos posibilidades utilizando el conocimiento adicional para filtrar las alternativas.
Con la última solución las preguntas si se pueden contestar.
El guión para ir de compras se instancia, y debido a la última frase se forma la representación de este texto usando el paso 14 del guión. Cuando el guión es instanciado, es seguro que M' representa en la estructura el abrigo rojo (ya que el guión indica que M' es lo que se lleva a casa y el texto rojo indica que el abrigo rojo es lo que se lava a casa)
Esta solución es mas potente que otras debido a que utiliza mas conocimiento. De hecho estas son técnicas de IA. Sin embargo son necesarias ciertas advertencias. Las técnicas utilizadas en la última solución no son las adecuadas para responder adecuadamente a todas las preguntas del español. El aspecto mas importante que no aparece en esta solución es un mecanismo de razonamiento general (inferencia) para poder usarlo cuando la respuesta pedida no aparece explícitamente en la entrada del texto y sin embargo la respuesta se deduce lógicamente del conocimiento que allí se encuentra.
Se estructura la entrada del programa utilizando tanto el conocimiento como el modelo del mundo.
El número de posibles estructuras será bastante grande. Aunque algunas veces, sin embargo, es posible considerar menos posibilidades utilizando el conocimiento adicional para filtrar las alternativas.
Con la última solución las preguntas si se pueden contestar.
El guión para ir de compras se instancia, y debido a la última frase se forma la representación de este texto usando el paso 14 del guión. Cuando el guión es instanciado, es seguro que M' representa en la estructura el abrigo rojo (ya que el guión indica que M' es lo que se lleva a casa y el texto rojo indica que el abrigo rojo es lo que se lava a casa)
Esta solución es mas potente que otras debido a que utiliza mas conocimiento. De hecho estas son técnicas de IA. Sin embargo son necesarias ciertas advertencias. Las técnicas utilizadas en la última solución no son las adecuadas para responder adecuadamente a todas las preguntas del español. El aspecto mas importante que no aparece en esta solución es un mecanismo de razonamiento general (inferencia) para poder usarlo cuando la respuesta pedida no aparece explícitamente en la entrada del texto y sin embargo la respuesta se deduce lógicamente del conocimiento que allí se encuentra.
Así que se puede concluir que el objetivo de las técnicas de IA es apoyar el uso eficaz del conocimiento.
En las soluciones en las que se usan técnicas de IA se ponen de manifiesto tres que son muy importantes:
- Búsqueda. - Proporciona una forma de resolver problemas en los que no se dispone de un método más directo tan bueno como una estructura en la que empotrar algunas técnicas directas existentes.
- Uso del conocimiento. - Proporciona una forma de resolver problemas complejos explotando las estructuras de los objetos involucrados.
- Abstracción. - Proporciona una forma de separar aspectos y variaciones importantes de aquellos otros sin importancia y que en caso contrario podrían colapsar un proceso.
El nivel del Modelo o en otras palabras: Modelar de una computadora a similitud del hombre:
Los esfuerzos dedicados a construir programas que lleven a cabo tareas de la misma forma que el hombre se dividen en dos clases: Los programas de la primera clase se encargan de problemas que no se adecuan mucho con nuestra definición de tarea perteneciente a IA; son aquellos problemas que una computadora puede resolver fácilmente, pero cuya resolución implica el uso de mecanismos de los que no dispone el hombre.
Los esfuerzos dedicados a construir programas que lleven a cabo tareas de la misma forma que el hombre se dividen en dos clases: Los programas de la primera clase se encargan de problemas que no se adecuan mucho con nuestra definición de tarea perteneciente a IA; son aquellos problemas que una computadora puede resolver fácilmente, pero cuya resolución implica el uso de mecanismos de los que no dispone el hombre.
La segunda clase de programas que intentan modelar lo humano, son aquellos que realizan tareas que se adecuan claramente con nuestra definición de tareas de IA . Hay cosas que no son triviales para una computadora.
Entre las razones para modelar la forma de trabajar humana están:
Entre las razones para modelar la forma de trabajar humana están:
- - Verificar las teorías psicológicas de la actuación humana.
- - Capacitar a las computadoras para comprender el razonamiento humano.
- - Capacitar a la gente para comprender a las computadoras.
- - Explotar el conocimiento que se puede buscar en el hombre.
Criterios de determinación del éxito.
Una pregunta importante a resolver en toda investigación científica o de ingeniería es: ¿Cómo sabremos si hemos tenido éxito?
La inteligencia artificial formula la pregunta: ¿ Cómo sabemos si hemos construido una máquina inteligente?.
En 1950 Alan Turing propuso un método para determinar si una máquina es capaz de pensar. Este método es conocido como el test de Turing. Para realizarlo se necesitan dos personas y la máquina que se desea evaluar. Una de las personas actúa como entrevistador y se encuentra en una habitación, separado de la computadora y de la otra persona. El entrevistador hace preguntas tanto a la persona como a la computadora mecanografiando las cuestiones y recibe las respuestas de igual forma.
Una pregunta importante a resolver en toda investigación científica o de ingeniería es: ¿Cómo sabremos si hemos tenido éxito?
La inteligencia artificial formula la pregunta: ¿ Cómo sabemos si hemos construido una máquina inteligente?.
En 1950 Alan Turing propuso un método para determinar si una máquina es capaz de pensar. Este método es conocido como el test de Turing. Para realizarlo se necesitan dos personas y la máquina que se desea evaluar. Una de las personas actúa como entrevistador y se encuentra en una habitación, separado de la computadora y de la otra persona. El entrevistador hace preguntas tanto a la persona como a la computadora mecanografiando las cuestiones y recibe las respuestas de igual forma.
El entrevistador solo las conoce por A y B y, debe tratar de determinar quien es la persona y quien es la máquina. El objetivo de la máquina es hacer creer al entrevistador que es una persona, si lo consigue, se concluye que la máquina piensa.
Sin embargo mucha gente piensa que habrá que pasar mucho tiempo para que una máquina pueda superar el test de Turing. Algunos piensan que nunca lo harán.
La inteligencia artificial es un área realmente interesante, con ella se pretende desde mi punto de vista hacer las cosas mejor de lo que se hacen.
Las técnicas que se usan para resolver problemas son a menudo más efectivas que los métodos directos porque tienden a buscar mas opciones, mas caminos que un método convencional.
Es obvio que aún no se ha logrado que una máquina piense totalmente como humano. Se ha comprobado que son capaces de desarrollarse en áreas de conocimiento muy específicas y complicadas, de ahí los sistemas expertos pero no así en algo aparentemente sencillo pero que solamente es una característica propia de los seres humanos o al menos hasta el momento: el sentido común. Sin embargo es interesante saber que una máquina puede simular procesos que el hombre haría bien si no tuviera herramientas naturales tan limitadas como la memoria.
Una computadora si puede hacerlo, es decir simula hacer lo que el hombre no puede por limitaciones y eso hace precisamente que su utilidad sea tanta.
Una computadora si puede hacerlo, es decir simula hacer lo que el hombre no puede por limitaciones y eso hace precisamente que su utilidad sea tanta.
Si embargo hay algo que en lo personal pienso que es peligroso. En el momento en que nosotros le demos el poder total a la máquina de pensar no sabemos si podría intentar defenderse de nuestro mando o si con eso no le quitaríamos trabajo a una gran cantidad de gente por la sencilla razón de que una computadora sería capaz de desarrollar un trabajo mas eficiente y rápido.
Una máquina no se enferma, ni se cansa ni protesta y eso puede elevar los índices de plusvalía. En fin la IA es muy joven aún como para temerle pero ojalá no se nos vaya de las manos.
Glosario.
Artificial. - Hecho por el hombre. Carente de naturalidad.
Instancia. - Memorial, solicitud. Por la primera vez. El primer ímpetu.
Inteligencia. - Facultad intelectiva. Capacidad de conocimiento. Comprensión, acto de entendimiento. Sentido en que se puede interpretar una expresión o sentencia.
Modelo. - Ejemplar, forma, que se propone quien ejecuta una obra, artística o de otra índole. Lo que se debe imitar por su perfección, en lo intelectual omoral.
Técnica. - Conjunto de procedimientos de una ciencia o arte. Habilidad para usar procedimientos y recursos.
Artificial. - Hecho por el hombre. Carente de naturalidad.
Instancia. - Memorial, solicitud. Por la primera vez. El primer ímpetu.
Inteligencia. - Facultad intelectiva. Capacidad de conocimiento. Comprensión, acto de entendimiento. Sentido en que se puede interpretar una expresión o sentencia.
Modelo. - Ejemplar, forma, que se propone quien ejecuta una obra, artística o de otra índole. Lo que se debe imitar por su perfección, en lo intelectual omoral.
Técnica. - Conjunto de procedimientos de una ciencia o arte. Habilidad para usar procedimientos y recursos.
Inteligencia Artificial.
Segunda edición.
Elaine Rich*Kevin Knight
Ed. Mc Graw Hill.
Inteligencia Artificial
Cuando la computación empezó a surgir como una ciencia, se empezaron a dar cuenta de que los robots podía realizar tareas mucho más complejas de lo que ellos imaginaban; se interesaron en el concepto del "razonamiento Humano"; se dieron cuenta de que si pudieran "aprender" de su medio, se podría realizar el sueño de cualquier científico de aquella época: crear vida artificial, y de esta manera hacer que los robots pensaran y pudieran razonar.
Segunda edición.
Elaine Rich*Kevin Knight
Ed. Mc Graw Hill.
Inteligencia Artificial
Cuando la computación empezó a surgir como una ciencia, se empezaron a dar cuenta de que los robots podía realizar tareas mucho más complejas de lo que ellos imaginaban; se interesaron en el concepto del "razonamiento Humano"; se dieron cuenta de que si pudieran "aprender" de su medio, se podría realizar el sueño de cualquier científico de aquella época: crear vida artificial, y de esta manera hacer que los robots pensaran y pudieran razonar.
La inteligencia humana ha maravillado a los hombres desde el principio de los tiempos, siempre ha tratado de imitarla, igualar y mecanizarla para sus propios propósitos. Comenzó por desarrollar algoritmos capaces de resolver problemas específicos, se interesó en aplicar la Lógica Matemática en la resolución de dichos problemas, y es aquí donde comenzó a desarrollarse la I.A.
Podemos definir la I. A. como "el estudio de las maneras en las cuales las computadoras pueden mejorar las tareas cognoscitivas, en las cuales, actualmente, la gente es mejor." De esta manera podemos ver que el entendimiento de algún lenguaje natural, reconocimiento de imágenes, encontrar la mejor manera de resolver un problema de matemáticas, encontrar la ruta óptima para llegar a una objetivo específico, etc., son parte del razonamiento humano, y que hasta ahora el hombre ha deseado poder imitarla desarrollando la Inteligencia Artificial.
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