Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.

Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas), y entiéndase a la racionalidad como una capacidad humana que permite pensar, evaluar y actuar conforme a ciertos principios de optimidad y consistencia , para satisfacer algún objetivo o finalidad. De acuerdo al concepto previo, racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina.

Por lo tanto, y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.

También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:

• Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).

• Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.

• Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).

• Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).

• Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Inteligencia Artificial Convencional

Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:

• Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que son muy importantes requieren de un buen funcionamiento.

• Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.

• Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.

• Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.

• Smart process management: facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.

Inteligencia Artificial Computacional

La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

Aplicaciones De La Inteligencia Artificial

• Lingüística computacional

• Minería de datos (Data Mining)

• Industriales.

• Médicas

• Mundos virtuales

• Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)

• Robótica

• Mecatrónica

• Sistemas de apoyo a la decisión

• Videojuegos

• Prototipos informáticos

• Análisis de sistemas dinámicos.

• Smart Process Management

Lingüística Computacional

La lingüística computacional es un campo multidisciplinar de la lingüística y la informática que utiliza la informática para estudiar y tratar el lenguaje humano. Para lograrlo, intenta modelar de forma lógica el lenguaje natural desde un punto de vista computacional. Dicho modelado no se centra en ninguna de las áreas de la lingüística en particular, sino que es un campo interdisciplinar, en el que participan lingüistas, informáticos especializados en inteligencia artificial, psicólogos cognoscitivos y expertos en lógica, entre otros.

Algunas de las áreas de estudio de la lingüística computacional son:

• Corpus lingüístico asistido por ordenador.

• Diseño de analizadores sintácticos (en inglés: parser), para lenguajes naturales.

• Diseño de etiquetadores o lematizadores (en inglés: tagger), tales como el POS-tagger.

• Definición de lógicas especializadas que sirvan como fuente para el Procesamiento de Lenguajes Naturales.

• Estudio de la posible relación entre lenguajes formales y naturales.

• Traducción automática.

Lingüística Computacional Teórica

Basa sus temas de trabajo en la lingüística teórica y en la ciencia cognitiva. Los aportes de la psicología cognitiva, en especial de la psicolingüística, también son de especial relevancia, y han dado como resultado la aparición de una nueva ciencia, la psicolingüística computacional.

Su objetivo es desarrollar teorías lingüísticas computables, es decir, que puedan ser aplicadas sutilmente a los ordenadores. Dado que las teorías formales existentes no dan cuenta de todos los fenómenos lingüísticos posibles, la lingüística computacional teórica se perfila como un incentivo para la comprensión formal de los procesos lingüísticos, así como un medio para su demostración práctica. Esto ocurre, por ejemplo, mediante el análisis automático de grandes corpus lingüísticos, para investigar un fenómeno lingüístico o probar la validez de una teoría.

Sin embargo, no todas las teorías lingüísticas tienen la pretensión de ser aplicadas al dominio informático. En efecto, la lingüística cognitiva estudia las motivaciones de un hablante determinado para expresarse, lo que naturalmente está lejos de poder ser modelado con un ordenador.

Lingüística Computacional Aplicada

Es una vertiente de la lingüística computacional con una evidente orientación tecnológica, lo que ha provocado que con frecuencia sea referida con nombres como ingeniería lingüística o tecnología del lenguaje humano. Se centra en los aspectos prácticos que se puedan derivar de la simulación de la conducta lingüística con medios informáticos.

Su objetivo es crear productos informáticos que incorporen algún componente en el que intervenga el lenguaje, oral o escrito. Entre ellos figuran:

• El apoyo a los usuarios de computadores con el procesamiento de texto, por ejemplo, corrección de errores de digitación y ortográficos, prueba de la corrección gramatical, cambio en ideogramas en japonés o chino.

• La búsqueda automática en pasajes de texto (búsqueda inteligente de información) y, por cierto, no solo su forma, sino su significado (recuperación de información y motores de búsqueda).

• El apoyo al traducir textos en otra lengua (traducción asistida por ordenador) o también la traducción automática.

• El procesamiento del lenguaje hablado (reconocimiento del habla y síntesis de habla), por ejemplo, en el servicio de información telefónico o en aparatos de lectura para ciegos.

• De la búsqueda de información en grande de bibliografías a la contestación directa de preguntas sobre la base de grandes bancos de datos (recuperación de información, minería de datos, extracción de la información).

• El tratamiento de datos presentes lingüísticamente, por ejemplo, la indexación de literatura, la creación de índices y listas de materias, la producción de resúmenes y abstracts.

• El apoyo a los autores en la redacción de textos, por ejemplo, en la búsqueda de la palabra precisa o la terminología correcta.

• La interacción de los usuarios con el computador en lenguaje natural, tal que los computadores sean accesibles también a las personas que no tienen suficiente conocimiento de las órdenes específicas (interfaces hombre-máquina).

Problemas De La Lingüística Computacional

Algunos de los problemas que se deben resolver son:

• Determinar la semántica. La misma forma de palabra puede presentar en función del contexto un significado diferente (comparar homónimo). Se debe elegir el significado pertinente al contexto. Por otro lado, se necesitan formalismos para la representación de los significados de las palabras.

• Resolución de la ambigüedad sintáctica. En algunos casos, una frase se deja analizar e interpretar de varias formas. Elegir la correcta exige algunas veces información semántica sobre el acto de habla y la intención del hablante, pero, al menos, conocimientos estadísticos previos sobre la co-ocurrencia (aparición conjunta) de las palabras.

Por ejemplo: «Pedro vio a María con los binoculares» aquí no está claro si Pedro ha visto a María, la que sostiene unos binoculares en la mano, o si Pedro con la ayuda de unos binoculares pudo ver a María.

• Reconocer el propósito

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