Inteligencia Artificial

CONTENIDO

Pág.

INTRODUCCION 6

1. HISTORIA DE LA INTELIGENCIA 7

2. AÑOS EN LOS QUE SE CREO 8

3. APLICACIONES 9

4. ASPECTOS POSITIVOS Y NEGATIVOS 10

5. BIBLIOGRAFIA 11

GLOSARIO

a- Artificial: Hecho por el hombre. Carente de naturalidad.

b- Instancia: Memorial, solicitud. Por la primera vez. El primer ímpetu.

c- Inteligencia.: Facultad intelectiva. Capacidad de conocimiento. Comprensión, acto de entendimiento. Sentido en que se puede interpretar una expresión o sentencia.

d- Modelo: Ejemplar, forma, que se propone quien ejecuta una obra, artística o de otra índole. Lo que se debe imitar por su perfección, en lo intelectual o moral.

e- Técnica: Conjunto de procedimientos de una ciencia o arte. Habilidad para usar procedimientos y recursos

f- Redes neuronales (neural network): Sistema que emula el sistema nervioso humano, así como el procesamiento de la importación del cerebro. Las redes nerviosas son usadas entre otras cosas en el procesamiento de señales y como sensores, y en el reconocimiento de patrones.

g- Sistemas basados en reglas: Aplicación basada en la representación de los conocimientos que ofrece la habilidad de analizar este conocimiento usando reglas de la forma IF THEM.

h- KBS (Konowledge Based System): Los sistemas basados en conocimientos, son un método popularizado con los sistemas expertos que usa reglas IF THEN y FRAMES para incluir la experticia en una base de conocimientos. Existe una maquina de inferencia que controla como las reglas son usadas durante el proceso de solución del problema.

RESUMEN

La Inteligencia Artificial tiene por objeto el diseño y la construcción de maquinas y programas capaces de realizar tareas complejas ; que en si los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana incorporando en un sistema informático conocimiento o características propias del ser humano en conclusión se busca la creación de maquinas que puedan pensar y desarrollar actividades que hace el ser humano. 

INTRODUCCION

Se busca dar conocimiento de los avances tecnológicos y el desarrollo que ha tenido el ser humano a tal punto de darle a un ordenador características humanas. Se intentara explicar la inteligencia artificial los beneficios y consecuencias que esta nos pueda traer mostraremos como se ha moldeado la inteligencia humana y como se puede saber si ha tenido éxito la construcción de un programa inteligente.

Analizaremos el porqué surgió la necesidad de crear o construir maquinas que se asemejen a las personas.

1. HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Los esfuerzos por reproducir algunas habilidades mentales humanas en maquinas y androides se remontan muy atrás en la historia.

Durante el siglo XIX y la primera mitad del XX las analogías biológicas y fenomenológicas desplazaron a la noción de mecanismo en el estudio de la mente humana. Sin embargo, a partir de la segunda mitad de nuestro siglo, la noción de mecanismo renovó su poder heurístico con la formalización de la noción de "computación”. Como algunas máquinas, especialmente las calculadoras, se diseñaron para evitar el tener que pensar y para hacer el pensamiento más rápido y exacto, fue inevitable que desde sus orígenes las calculadoras, y más adelante las computadoras, se relacionaran con la inteligencia y el pensamiento enfatizando sus similitudes.

La inteligencia artificial introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia." A pesar de que la investigación sobre el diseño y las capacidades de las computadoras comenzaron algún tiempo antes, fue hasta que apareció el artículo de Turing que la idea de una máquina inteligente cautivó la atención de los científicos. La pregunta básica que Turing trató de responder afirmativamente en su artículo era: ¿pueden las máquinas pensar? Los argumentos de Turing en favor de la posibilidad de inteligencia en las máquinas, iniciaron un intenso debate que marcó claramente la primera etapa de interacción entre la inteligencia artificial y la psicología. Los debates en aquella época se centraron en el análisis de la serie de problemas implicados en la aplicación de términos mentalistas a las computadoras. La intención de Turing no era la de usar estos términos como analogías sino la de eliminar la distinción entre inteligencia natural e inteligencia artificial.

Dos de las contribuciones más importantes de Turing a la inteligencia artificial fueron el diseño de la primera computadora capaz de jugar ajedrez y, más importante que esto, el establecimiento de la naturaleza simbólica de la computación.

Fue continuado en los Estados Unidos por John Von Neumann durante la década de los cincuentas. Su contribución central fue la idea de que las computadoras deberían diseñarse tomando como modelo al cerebro humano. Von Neumann fue el primero en "antropomorfizar" el lenguaje y la concepción de la computación al hablar de la "memoria", los "sensores", etc., de las computadoras. Construyó una serie de máquinas utilizando lo que a principios de los cincuentas se conocía sobre el cerebro humano, y diseñó los primeros programas almacenados en la memoria de una computadora.

McCulloch, a mediados de los cincuentas, formulo una posición radicalmente distinta al sostener que las leyes que gobiernan al pensamiento deben buscarse entre las reglas que gobiernan a la información y no entre las que gobiernan a la materia. Esta idea abrió grandes posibilidades a la Inteligencia Artificial. En esta línea, Minsk (1959), uno de los padres fundadores de la Inteligencia Artificial, modificó su posición y sostuvo que la imitación del cerebro a nivel celular debería ser abandonada. Es más o menos en esta época que ocurre un evento que organizaría y daría un gran impulso al desarrollo de la Inteligencia Artificial: el congreso en Darthmouth (1956). En este congreso, en el que se reunieron los padres fundadores de la disciplina, se llegó a la definición de las presuposiciones básicas del núcleo teórico de la Inteligencia Artificial:

1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es decir, en máquinas

2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera formal y científica

3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de computadoras digitales.

Desde fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se multiplica en direcciones diversas. La capacidad simbólica de las computadoras es estudiada, entre otros, por Shannon (1950) y por Newell, Shaw y Simón (1958) quienes diseñan el primer programa inteligente basado en su modelo de procesamiento de información. Este modelo de Newell, Shaw y Simón habría de convertirse pronto en la teoría dominante en psicología cognoscitiva. Algunos investigadores se dedicaron al estudio de la naturaleza del aprendizaje en las computadoras y a los procesos de reconocimiento de patrones visuales. Como resultado de ello Selfridge y Dinneen consiguen diseñar el primer programa capaz de aprender por experiencia. Basándose en los estudios sobre memoria asociativa, el equipo Newell-Shaw-Simón construyó los primeros lenguajes de procesamiento de información (IPL-I, IPL-II) utilizados en el diseño de su "Logic Theorist Machine" que se convirtió en la primera máquina "inteligente". Esta máquina fue capaz no sólo de memorizar y aprender, sitio que consiguió demostrar de una manera original y "creativa", es decir no prevista por sus creadores, algunos de los teoremas propuestos por Bertrand Russell en los Principios (Russell and Whitehead, 1925).

Desde sus orígenes la Inteligencia Artificial se relacionó con juegos como el ajedrez y las damas, probablemente debido a que los juegos de mesa constituyen modelos de situaciones reales en las que hay que calcular, solucionar problemas, tomar decisiones, corregir errores, recordar, etc. A pesar de que esta línea de investigación ha sido casi totalmente abandonada en la actualidad, muchos de los avances teóricos y metodológicos de la Inteligencia Artificial se deben a ella. Por ejemplo, Samuel diseñó en 1961 un programa que jugaba damas y que era capaz de aprender de sus errores, es decir, era capaz de adaptar su comportamiento en relación a eventos pasados. Lo pasmoso de este programa fue que, aunada a su capacidad de aprendizaje la de memoria, con el tiempo consiguió derrotar invariablemente a su creador. El mismo resultado fue obtenido por Bernstein a través de un programa que jugaba ajedrez (Boden, 1977). Los grandes "retos"

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