INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DEFINICION
Se deine la inteligencia artificial como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir, artificial, a menudo se aplica hipoteticamente a los computadores.
el nombre también se usa para referirse a 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.
Aplicaciones de IA: Existen y son:
- Tratamiento de Lenguajes Naturales: Capacidad de Traducción, Órdenes a un Sistema Operativo, Conversación Hombre-Máquina, etc.
- Sistemas Expertos: Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones cercanas a la realidad.
- Robótica: Navegación de Robots Móviles, Control de Brazos móviles, ensamblaje de piezas, etc.
- Problemas de Percepción: Visión y Habla, reconocimiento de voz, obtención de fallos por medio de la visión, diagnósticos médicos, etc.
- Aprendizaje: Modelización de conductas para su implante en computadoras.
Prueba de Turing
En los comienzos de la I.A se daban grandes listas de lo que un sistema de I.A debía cumplir para serlo. Alan Turing, propuso un Test en 1950, para acabar con estas listas tan largas e inútiles, ya que lo único que buscaban era imitar al ser humano y no desarrollar una I.A científica. Turing basó su prueba en una entrevista entre un humano con un computador y otro humano ocultos, de manera que ninguno se pueda ver. Si el entrevistador no puede distinguir las respuestas dadas por el hombre y la máquina, se puede hablar de un Sistema Inteligente. Esta prueba merece ser reconocida, ya que no ha perdido validez hasta hoy. Para poder superar la Prueba de Turing original, el computador debe contar con:
- Procesamiento del Lenguaje Natural que permita comunicarse perfectamente en inglés.
- Representación del Conocimiento para almacenar lo que se conoce o siente.
- Razonamiento Automático, para usar la información almacenada para responder a preguntas o extraer conclusiones.
- Aprendizaje Automático, para adaptarse a muchas circunstancias y para detallar y extrapolar patrones.
Existe una variante de la Prueba de Turing: La Prueba Global de Turing, esta además de exigir lo anterior, incluye una señal de video que permite evaluar la capacidad de visión del evaluado y además le da la capacidad de pasar objetos a través de una pequeña ventana. Para que el computador pase esta variante, se requiere además de lo anterior:
- Visión Computacional, para percibir objetos.
- Robótica, para manipular y mover objetos.
Como se dijo anteriormente esta Prueba mantiene su vigencia hasta hoy (56 años), sino que además revolucionó la I.A ya que propuso estudiar la Inteligencia en lugar de emularla. Bajo un concepto similar, los hermanos Wright, crearon la aviación: Al comprender los principios aerodinámicos y al dejar de imitar a los pájaros.
Ontologías
El concepto actual de ontología surgió dentro de la Inteligencia Artificial para almacenar el conocimiento e imitar la mente humana, pero se ha usado en multitud de estudios en los que términos como “tesauro” o “taxonomía” se sustituían por “ontología”.
Las ontologías se pueden reproducir de forma gráfica para que la interpretación y lectura de los documentos que contienen sea más amigable e inteligible.
El término ontologia en informatica hace referencia a la formulación de un exhaustivo y riguroso esquema conceptual dentro de un dominio dado, con la finalidad de facilitar la comunicación y la compartición de la información entre diferentes sistemas, aunque toma su nombre por analogía, ésta es la diferencia con el significado filosófico de la palabra ontologia.
Un uso común tecnológico actual del concepto de ontología, en este sentido, lo encontramos en la inteligencia artificial y la representacion del conocimiento.
En algunas aplicaciones, se combinan varios esquemas en una estructura de facto completa de datos, que contiene todas las entidades relevantes y sus relaciones dentro del dominio.
Los programas informáticos pueden utilizar así la ontología para una variedad de propósitos, incluyendo el razonamiento inductivo, la clasificacion, y una variedad de técnicas de resolucion de problemas.
Típicamente, las ontologías en las computadoras se relacionan estrechamente con vocabularios fijos una ontologia fundacional con cuyos términos debe ser descrito todo lo demás. Debido a que esto puede ocasionar representaciones pobres para ciertos dominios de problemas, se deben crear esquemas más especializados para convertir en útiles los datos a la hora de tomar decisiones en el mundo real.
Ingeniería del conocimiento
La ingeniería del conocimiento es aquella disciplina moderna que forma parte de la Inteligencia Artificial y cuyo fin es el diseño y desarrollo de Sistemas expertos (o Sistemas Basados en el Conocimiento SS.BB.CC). Para ello, se apoya en metodologías instruccionales y en las ciencias de la computacion y de las tecnologías de la información, intentando representar el conocimiento y razonamiento humanos en un determinado dominio, dentro de un sistema artificial.
El trabajo de los ingenieros del conocimiento consiste en extraer el conocimento de los expertos humanos en un determinado área, y en codificar dicho conocimiento de manera que pueda ser procesado por un sistema.
El problema es que el ingeniero del conocimiento no es un experto en el campo que intenta modelar, mientras que el experto en el tema no tiene experiencia modelando su conocimiento (basado en la heuristica) de forma que pueda ser representado de forma genérica en un sistema.
La ingeniería del conocimiento engloba a los cientificos, tecnologia y metodologia necesarios para procesar el conocimiento.
