Persepcion e Inteligencia Artificial PRESENTAN: Isaias Martinez Martinez
Villa de Álvarez, Col., 4 de septiembre del 2016
Introducción a inteligencia artificial (IA). La neurociencia actual todavía no aporta una descripción detallada sobre cómo la activación individual de las neuronas da lugar a la formación de representaciones simbólicas abstractas. Lo que sí parece claro es que en la mayoría de procesos cognitivos existe una separación de escalas entre la dinámica a nivel neuronal y la aparición de actividad mental abstracta. (Raul Benitez). Para abordar el concepto de inteligencia artificial, tal vez cabría plantearse primero la siguiente pregunta: “¿qué es la inteligencia?” Sin duda, se trata de una pregunta difícil cuya respuesta aún no ha sido resuelta totalmente, la cual sigue desconcertando tanto a los biólogos como a los psicólogos y filósofos de nuestra época. (Cruz, 2010) Se podría comenzar por destacar algunas propiedades generales que presenta la inteligencia humana, como por ejemplo la habilidad de enfrentar nuevas situaciones, la habilidad de resolver problemas, de responder preguntas, elaborar planes, etc. (Cruz, 2010) La posibilidad de manipular expresiones lógicas y esquemas abstractos mediante sistemas artificiales es la que permite la existencia de lo que conocemos como inteligencia artificial. (Raul Benitez) La inteligencia artificial (IA) es una disciplina académica relacionada con la teoría de la computación cuyo objetivo es emular algunas de las facultades intelectuales humanas en sistemas artificiales. Con inteligencia humana nos referimos típicamente a procesos de percepción sensorial (visión, audición, etc.) y a sus consiguientes procesos de reconocimiento de patrones, por lo que las aplicaciones más habituales de la IA son el tratamiento de datos y la identificación de sistemas. (Raul Benitez) Breve historia de la IA El nacimiento de la IA como disciplina de investigación se remonta a 1956, durante una conferencia sobre informática teórica que tuvo lugar en el Dartmouth College (Estados Unidos). En la conferencia, A. Newell y H. Simon presentaron un trabajo sobre demostración automática de teoremas al que denominaron Logic Theorist. El Logic Theorist fue el primer programa de ordenador que emulaba características propias del cerebro humano, por lo que es considerado el primer sistema de inteligencia artificial de la historia. El sistema era capaz de demostrar gran parte de los teoremas sobre lógica matemática que se presentaban en los tres volúmenes de los Principia Mathematica de Alfred N. Whitehead y Bertrand Russell (1910-1913). Minsky y McCarthy fundaron más tarde el laboratorio de inteligencia artificial del Massachusets Institute of Technology (MIT), uno de los grupos pioneros en el ámbito. La
actividad de los años cincuenta es consecuencia de trabajos teóricos de investigadores anteriores como Charles Babbage (autor de la Máquina analítica, 1842), Kurt Gödel (teorema de incompletitud, 1930), Alan Turing (máquina universal, 1936), Norbert Wiener (cibernética, 1943) y John von Newmann (arquitectura del computador, 1950). La arquitectura de von Newmann consta de una unidad central de proceso (CPU) y de un sistema de almacenamiento de datos (memoria), y fue utilizada en 1954 por RAND Corporation para construir JOHNIAC (John v. Neumann Numerical Integrator and Automatic Computer), una de las primeras computadoras en las que más tarde se implementaron sistemas de inteligencia artificial como el Logic Theorist de Newell y Simon. (Raul Benitez) En 1954 también apareció el IBM 704, la primera computadora de producción en cadena, y con ella se desarrollaron numerosos lenguajes de programación específicamente diseñados para implementar sistemas de inteligencia artificial como el LISP. En este contexto, es de especial relevancia el Teorema de incompletitud de Gödel de 1931, un conjunto de teoremas de lógica matemática que establecen las limitaciones inherentes a un sistema basado en reglas y procedimientos lógicos (como lo son todos los sistemas de IA). En 1990, el controvertido empresario Hugh Loebner y el Cambridge Center for Behavioral Studies instauraron el premio Loebner, un concurso anual ciertamente heterodoxo en el que se premia al sistema artificial que mantenga una conversación más indistinguible de la de un humano. (Cruz, 2010) Ramas Que Componen La Inteligencia Artificial. Como se mencionó, existen varios elementos que componen la ciencia de la IA, dentro de los cuales se pueden encontrar tres grandes ramas:
Lógica difusa Redes neurales artificiales Algoritmos genéticos
Cada una consta de características especiales, así como de una función específica. En las siguientes secciones se exponen más específicamente dichas tecnologías. (Cruz, 2010) Autómata Instrumento o aparato que encierra dentro de sí el mecanismo que le imprime determinados movimientos. También, la entidad abstracta que se obtiene al prescindir de la naturaleza física y disposición espacial de sus partes, quedando un conjunto de estados no especificados físicamente, entradas de datos o impulsos y salidas de resultados o acciones vinculados por determinadas reglas. Máquina que imita la figura y los movimientos de un ser animado.
Teoría de Autómatas: Abstracción de cualquier tipode computador y/o lenguaje de programación. Desglose en sus elementos básicos (Entrada, Estado, Transición, Salidas y elementos auxiliares)
Tipos de autómatas
Autómatas Finitos (y máquinas secuenciales) Autómatas Probabilísticos Autómatas a Pila Células de Mc Culloch‐Pitts Máquinas de Turing Autómatas Celulares Redes de Neuronas Artificiales
Automático lo que hoy conocemos como sistema automático, el cual efectúa y controla las secuencias de operaciones sin la ayuda de la actividad humana; dichos sistemas se encuentran dispersos en varios campos: industrias, producción, servicios públicos, electrodomésticos, etc. Autónomo. Se podría definir como un dispositivo con la capacidad de realizar sus funciones sin la inervencion de un ser un capaz, con la capacidad de aprender e interpretar su entorno asi como realizar todas sus funciones a las que fue diseño. Conclusion Como conclusión a este tema, nos enfocamos a la definición de inteligencia artificial, ya que diferentes autores la plantean con un objetivo diferente, la inteligencia es un concepto aún no definido pero más que eso, cada persona tiene un concepto diferente y puede interpretarlo con sus propias ideas, incluso se nota la inteligencia en los animales, aun asi este concepto va más alla de nuestras forma de definirlo, con ello la inteligencia en las maquinas es un definición que percibo como una parte de ser autónomo y con la capacidad de aprendizaje mediante una percepción con otros dispositivo, de esta manera podrá tener la función de visualizar más su entorno e interpretarlo con una respuesta a este, dependiendo de la función a realizar
Bibliografía Cruz, D. P. (2010). INTELIGENCIA ARTIFICIAL CON APLICACIONES A LA INGENIERIA. AlfaOmega.
Raul Benitez, G. E. (s.f.). INTELIGENCIA ARTIFICIAL AVANZADA. Universidad Oberta de Catalunya.
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