ASPECTOS GENERALES DE LA IA

La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial (IA) a la capacidad de razonar de un agente no vivo.John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes.

Categorías de la inteligencia artificial

Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia artificial:

• Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.
• Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.
• Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
• Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.

Escuelas de pensamiento

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento: la Inteligencia artificial convencional y la Inteligencia computacional

La inteligencia artificial convencional: tiene que ver con métodos que actualmente se conocen como máquinas de aprendizaje, se caracteriza por el formalismo y el análisis estadístico. Algunos métodos de esta rama incluyen:

• Sistemas expertos: aplican capacidad de razonamiento para lograr una conclusión. Un sistema experto puede procesar una gran cantidad de información conocida y proveer conclusiones basadas en ésta.

• Razonamiento basado en casos: es la parte de la inteligencia artificial que se ocupa del estudio de los mecanismos mentales necesarios para repetir lo que se ha hecho o vivido con anterioridad, ya sea por experiencia propia o por casos concretos recopilados en la bibliografía o en la sabiduría popular. Los diversos casos son del tipo "Si X, entonces Y" con algunas adaptaciones y críticas según las experiencias previas en el resultado de cada una de dichas reglas.

• Comportamiento basado en Inteligencia Artificial: método modular para construir sistemas de IA manualmente
• Red Bayesiana: un modelo de representación del conocimiento basado en teoría de la probabilidad.

Inteligencia Computacional: Implica el aprendizaje interactivo. Este aprendizaje está basado en datos empíricos y está asociado con una inteligencia artificial no simbólica. Algunos métodos de esta rama incluyen:

• Redes neuronales: sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de patrones.
• Sistemas difusos: técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras, asimismo es extremadamente popular en robótica porque permite la creación acertada de los sistemas dinámicos en tiempo real que pueden funcionar en ambientes complejos. Por ejemplo, es la base de la inteligencia de Sony Aibo.

• Computación evolutiva: aplica conceptos inspirados en la biología, tales como población, mutación y supervivencia del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormigas).

Historia de la IA

La inteligencia artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir de el influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información. 

Si bien las ideas fundamentales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV d.C. Recién a finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales suficientemente poderosas y luego de un tiempo, a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución. 

 Contenido 

          1. Punto de inflexión de la disciplina 

En su histórico artículo de 1950, Turing propuso que la pregunta “¿puede pensar una máquina?” era demasiado filosófica para tener valor y, para hacerlo más concreto, propuso “un juego de imitación”. En la prueba de Turing intervienen dos personas y un computadora. Una persona, el interrogador, se sienta en una sala y teclea preguntas en la terminal de una computadora. Cuando aparecen las respuestas en la terminal, el interrogador intenta determinar si fueron hechas por otra persona o por una computadora. Si actúa de manera inteligente, según Turing es inteligente. Turing, señaló que una máquina podría fracasar y aún ser inteligente. Aun así creía que las máquinas podrían superar la prueba a fin del siglo.  

2. Disciplinas sobre las que se apoya 

La ciencia no se define, sino que se reconoce. Para la evolución de la Inteligencia Artificial las dos fuerzas más importantes fueron la lógica matemática, la cual se desarrolla rápidamente a finales del siglo XIX, y las nuevas ideas acerca de computación y los avances en electrónica que permitieron la construcción de los primeros computadores en 1940. También son fuente de la inteligencia artificial, la filosofía, la neurociencia y la lingüística. La lógica matemática ha continuando siendo un área muy activa en la inteligencia artificial. Incluso antes de la existencia de los ordenadores como son los sistemas lógicos deductivos.

 3. Orígenes y Evolución Cronológica - Alan Turing 

Alan Turing

En 1937 Alan Turing publicó un artículo de bastante repercusión sobre los "Números Calculables", un artículo que estableció las bases teóricas para todas las ciencias de computación, y que puede considerarse el origen oficial de la informática teórica. En este artículo introdujo el concepto de Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizó el concepto de algoritmo y resultó ser la precursora de las computadoras digitales.

En 1940 Alan Turing y su equipo contruyeron el primer computador electromecánico y en 1941 Konrad Zuse creó la primer computadora programable y el primer lenguaje de programación de alto nivel Plankalkül. Las siguiente máquinas más potentes, aunque con igual concepto, fueron la ABC y ENIAC. 

En 1950 Turing consolidó el campo de la inteligencia artificial con su artículo Computing Machinery and Intelligence, en el que propuso una prueba concreta para determinar si una máquina era inteligente o no, su famosa Prueba de Turing por lo que se le considera el padre de la Inteligencia Artificial.