¿Qué ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

INDICE

Contenido

DEDICATORIA: 2

AGRADECIMIENTOS 3

INDICE 4

INTRODUCCIÓN 5

CAPITULO I

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.- ¿Qué ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? 6

2.- ESCUELAS DE PENSAMIENTO: 12

Inteligencia artificial convencional

Inteligencia artificial computacional

3.- LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS SENTIMIENTOS: 13

4.- SISTEMAS EXPERTOS: 15

CONCLUSIONES 17

FUENTES DE INFORMACION 18

INTRODUCCIÓN

La Inteligencia Artificial es la rama de las Ciencias de la Computación que estudia el software y hardware necesarios para simular el comportamiento y comprensión humano. El objetivo de la inteligencia artificial es simular la inteligencia humana en una máquina, creando robots que sean conscientes y con sentimientos reales, similares a los humanos. Uno de los problemas más difíciles es la simulación de la conciencia, cualidad humana que hace que nos demos cuenta de nuestra propia existencia.

CAPITULO I

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.- ¿Qué ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

Por extraño que parezca, lo cierto es que no hay un consenso entre los científicos e ingenieros sobre lo que es la inteligencia artificial, y mucho menos se ha llegado a una definición exacta y concisa que nos permita dirimir que programas son o no inteligentes.

El problema es que ni siquiera tenemos la certeza de que seamos capaces de definir que es la inteligencia (no artificial).

Se dice que los humanos son una especie inteligente: saben hablar, resuelven problemas matemáticos, han llegado a la luna… pero ¿acaso no son inteligentes el resto de animales del planeta? En efecto, un perro muestra comportamientos inteligentes e incluso es capaz de expresar sentimientos. ¿Dónde poner el límite de lo que es o no inteligente entonces?

El primer intento de definir la inteligencia artificial lo hizo el matematico Alan Turing, quien e sconsiderad apdre de la computacion. Este cientifico ingles es mas conocido por su maquina de Turing: una maquina conceptual que utilizo para formalizar los cocneptos del modelo computacional que seguimos utilizando hoy.

Demostro que con operacione sbasicas que podia desarrollar su maquina podia codificarse cualquier algoritmo, y que toda maquina capaz de computar tendria las mismas operaciones basicas que su maquina o un subconjunto de estas.

En 1950 Turing publico un articulo llamado “computing machinery and intelligence” donde argumentaba que si una maquina puede actuar como humano, entonces podremos decir que e sinteligente. En el articulo proponia una prueba, llamada teste de Turing, que permitiria afirmar si una maquina es o no inteligente. Para llegar a esa conclusion, un ser humano se comunicabri atraves de un terminal informatico con una entidad que se hallaria en una habitacion contigua. Esta entidad podria ser un humano o una maquina inteligente. Si tras una conversacion la persona no es capas de distingir si lo que hay en la otra habitacion es un humano o una maquina, entcnes, en caso de ser una maquina, la podemos considerar inteligente.

El test de Turing, pese a los años que han pasado, tiene una gran importancia, ya que exige una serie de capacidades a la maquina inteligente cuyo conjunto conforma, a grandes rasgos, lo que es la inteligencia artificial, hoy en dia. En efecto, una maquina que sea capaz de pasar el test de Turing ha de tener las siguientes capacidades:

Reconocimiento del lenguaje natural.

Razonamiento.

Aprendizaje.

Representacion del conocimiento.

Ademas, existe una prueba llamada test de Turing total en la que la terminal informatica que permite la comunicación dispone de camara de video e imagen, por lo que la comunicación se produce como si fuera una videoconferencia. Tambien se permite el pasod e objetos a traves de una compuerta. Para pasar esta prueba, una maquina ha de tener dos capacidades adicionales.

Vision artificial.

Robotica.

Efectivamente, la maquina tiene que ser capaz de reconocer en lenguaje natural en el que hablamos los humanos. El habla se asocia con una inteligencia superior, y para que una maquina sea capas de reconocerla y tambien de construir frases tiene que ser capaz de realizar complejos analisis morfologicos, sintacticos, semanticos y contextuales de la informacion que recibe y de las frases que genera. En la actualidad, el procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa d elas capacidades de comunicación de los ordenadores con los humanos utilizando su propio lenguaje.

Es un area cuyas aplicaciones son multiples y variadas, como la traduccion automatica o el reconocimiento y comprension del lenguaje humano, entre otros.

Otros autores dan otras definiciones como:

 La inteligencia artificial es el estudio de ideas que permiten ser inteligentes a los ordenadores. (H. Winston).

 Parte de la informatica que estudia procesos simbolicos, razonamientos no algoritmicos y representaciones simbolicas del conocimiento. (B.G. Buchanan y E.A. feigenbaum).

En cualquier caso, desde distintas perspectivas, en el seno de la inteligencia artificial como ciencia y tecnologia se han ido acumulando conocimientos sobre como emular las diversas capacidades del ser humano para exhibir comportamientos inteligentes y se han desarrollado sistemas cada vez mas perfeccionados que reproduce parcialmente dichas capacidades, asi, el estudio de sensores y mecanismos de intercambio de informacion con el exterior constituyen, por si mismos pujantes areas de investigacion y aplicaciones practicas. Tambien la robotica, como especialidad relacionada con maquinas moviles capaces de interactuar inteligentemente con su entorno y manipular objetos, suele considerarse parcialmente incluida en el ambito de la inteligencia artifical. Y naturalmente el conjunto de habilidades cognitivas e intelectivas realizadas por el cerebro humano para comprender el mundo que rodea a una persona, interpretar sus señaless e informaciones, resolver los constantes problemas de diverso tipo que plantea el que hacer diario, representar y acumular experiencia y conocimiento, aprender y generar nuevo conocimiento a partir del bagaje disponible mediante diversos modos de razonamientos, etc.

LENGUAJE NATURAL.

Una característica para que un sistema se pueda considera inteligente, es que sea capaz de comunicarse con las personas en una misma lengua. Un aspecto fundamental a considerar es que la mayor parte del conocimiento se codifica en un lenguaje natural escrito o hablado, por lo que la comprensión de cómo manejar el lenguaje y como construir programas de ordenador que lo utilicen con la misma habilidad que los seres humanos es crucial para el avance de la inteligencia artificial.

Existen productos que realizan diversas tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural que pueden clasificarse en:

 Sistemas de consulta en lenguaje natural de base de datos.

 Sistemas de búsqueda, reconocimiento y categorización de textos.

 Sistemas de traducción automática.

 Programas de edición de textos.

 Máquinas de escribir accionadas por la voz.

 Productos de consumo.

VISION ARTIFICAIL:

Esta disciplina se enfrenta con el problema de captar e interpretar las imágenes de nuestro entorno que envuelven a un sistema inteligente y le está enviando elementos luminosos de información que resultan cruciales para aprender y predecir acontecimientos, como para reaccionar frente al mundo.

Algunos de los aspectos más estudiados en este ámbito son:

 Reconocimiento de caracteres.

 Interpretación de imágenes.

 Reconocimiento de objetos.

 Visión del color.

 Análisis visual del movimiento.

RESOLUCION DE PROBLEMAS (RAZONAMIENTO).

Uno de los pilares de la inteligencia artificial es el cómo los seres humanos buscan soluciones a innumerables problemas con los que se encuentran continuamente.

Las estrategias de búsqueda de alguna solución, constituyen un capitulo destacado en la construcción de sistemas inteligentes.

Cuando se conoce cuál es la mejor sucesión de acciones necesarias para resolver un problema, se dice que se dispone de un “algoritmo” o procedimiento determinista de resolución. Este tipo de situaciones que se abordan en los programas informáticos tradicionales. Por el contrario los sistemas desarrollados con técnicas de inteligencia artificial deben enfrentarse con problemas para los que se conoce a priori la secuencia exacta de acciones que deben realizar para encontrar una solución. En consecuencia esa debe ser determinada mediante exploración sistemática de alternativas en casa uno de los posibles pasos a dar y en un proceso de prueba-error más o menos lento tratar de llegar al objeto deseado, así encontrar un camino o solución al problema planteado. Este tipo de estrategia de resolución de problemas se conoce como “algoritmos de búsqueda”.

APRENDIZAJE AUTOMATICO:

La

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