Inteligencia Artificial

 

La inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) es una de las ramas de la informática, con fuertes raíces en áreas como la lógica y las ciencias cognitivas.

La inteligencia artificial, ha sido un tema que causa mucho interés en su estudio, ha sido un concepto que ha sido llevado a películas de ciencia ficción, despertando el interés para decir que es inteligencia artificial y que no es inteligencia artificial.

 

Personajes como Vicenç Torra, en su blog CSIC, hace una clara distinción de que es Inteligencia Artificial. El es considerado un de los padres de la IA. La inteligencia Artificial nace en una reunión celebrada en el verano de 1956 en Dartmouth (Estados Unidos), en ella participaron los investigadores principales del (IA), J. McCarthy, M. Minsky, N. Rochester y C. E. Shannon redactaron una propuesta en la que aparece por primera vez el término “Inteligencia artificial”. J. McCArthy, defina a la inteligencia artificial como aquel de construir una máquina que se comporte de manera que si el mismo comportamiento lo realizara un ser humano.

Existen, sin embargo, otras definiciones que no se basan en el comportamiento humano. Son las cuatro siguientes.

1. Actuar como las personas. Esta es la definición de McCarthy, donde el modelo a seguir para la evaluación de los programas corresponde al comportamiento humano. El llamado Test de Turing (1950) también utiliza este punto de vista. El sistema Eliza, un bot (programa software).

2.- Razonar como las personas, es desarrollar sistemas que razonen en función de opciones y alternativas para emitir un resultado

3.- Razonar racionalmente, que sea un sistema lógico que permite la formalización del razonamiento.

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Temas en la inteligencia artificial

1. Resolución de problemas y búsqueda. La inteligencia artificial tiene como objetivo resolver problemas de índole muy diferente. Para ello es necesario formalizarlo para poderlo resolver.

2. Representación del conocimiento y sistemas basados en el conocimiento. Es frecuente que los programas en inteligencia artificial necesiten incorporar conocimiento del dominio de aplicación (por ejemplo, en medicina) para poder resolver los problemas.

 

3. Aprendizaje automático. El rendimiento de un programa puede incrementarse si el programa aprende de la actividad realizada y de sus propios errores. Se han desarrollado métodos con este objetivo

4. Inteligencia artificial distribuida. Con los ordenadores multiprocesador e Internet, hay interés en soluciones distribuidas. Estas van desde versiones paralelas de métodos ya existentes a nuevos problemas relacionados con los agentes autónomos (programas software con autonomía para tomar decisiones e interaccionar con otros).


Algunas aplicaciones
Hasta la fecha se han desarrollado muchas aplicaciones que utilizan algunos de los métodos o algoritmos diseñados en el área de la inteligencia artificial.

 

Aplicaciones en los juegos.

La inteligencia artificial se ha dedicado a los juegos con el fin de derrotar a los mejores jugadores humanos.

 

 

·         Las damas. Chinnok, un programa desarrollado desde el año 1989 por el equipo de Jonathan Schaeffer, de la Universidad de Alberta, se convirtió en el año 1994 en el campeón mundial de damas. 

·         El ajedrez. En mayo del año 1997 Deep Blue venció al campeón humano G. Kasparov en Nueva York. Este es un programa desarrollado por IBM.

 

·         El go. Se considera el go un juego mucho más difícil que el ajedrez.

Aplicaciones en robótica
Las aplicaciones en robótica se han desarrollado desde el principio de la informática con diversidad de objetivos: la automatización de procesos industriales, las aplicaciones militares y la exploración espacial. A continuación se enumeran algunos de los logros más importantes en esta área.

Los robots mascotas. Existen en la actualidad muchos robots para diversión o juegos.
 

·         Los robots de exploración y reconocimiento. Se enviaron a la superficie de Marte dos robots, el 3 y el 24 de enero de 2004 respectivamente. Son los robots Spirit y Opportunity. Spirit estuvo activo hasta el año 2010 y Opportunity aún está en funcionamiento.

·         Los robots bípedos. P3 fue el primer robot bípedo capaz de caminar. el objetivo de disponer de robots con forma y capacidades motrices humanas. ASIMO es un robot bípedo que puede andar y correr. Además puede reconocer objetos móviles, posturas y gestos a partir de la información subministrada por sus cámaras.

 

Aplicaciones en vehículos inteligentes
Se han construido muchos tipos de vehículos con diferentes grados de autonomía.

·         El metro de la ciudad japonesa de Sendai .Este metro, desarrollado en el año 1987, fue el primero en el mundo con una conducción totalmente automatizada. 

·         Coches autónomos. Stanley fue el coche ganador de la carrera «2005 DARPA Grand Challenge». El coche, autónomo y sin conductor, completó el recorrido de 212,4 km en el desierto de Mojave, en los Estados Unidos, en 6 horas y 54 minutos. 

·         Los vehículos aéreos no tripulados (UAV, Unmanned Aerial Vehicle). El vehículo aéreo no tripulado Global Hwak fue el primero en cruzar el Océano Pacífico sin paradas.

·         Conclusiones
La informática ha avanzado enormemente desde sus inicios hace 70 años. Se cree que este avance será capaz de desarrollar sistemas inteligentes que en el año 2030 se tenga la capacidad de cálculo de un procesador corresponderá a la de una persona.

Todo se va automatizando, día a día se genera mucha información, que viaje de manera sorprendente, tan es así que basta con ver  los buscadores como Google que  almacenan millones de copias de las páginas web existentes, y los servicios de correo de las compañías acumulan por millones nuestros mensajes. Las redes sociales registran cuáles son nuestros intereses y nuestras amistades. Las compañías guardan cualquier información, por insignificante que pueda ser, por si en el futuro les puede ser de alguna utilidad.

Es inimaginable todo lo que subimos en internet y lo que se guarda o almacena, esto implica un aumento de la velocidad de computación y una mayor capacidad de almacenaje que hace que los sistemas dispongan de más recursos para tomar decisiones y que estas decisiones se realicen de manera más informada y, a su vez, de manera más personalizada.