Requisitos Minimos Y Optimos De Sistema Operativo

Resumen

En el presente documento se analizara de manera sintetizada el desarrollo a través del tiempo de la inteligencia artificial (I.A), Se dará una introducción donde se encuentran los conceptos básicos de la misma así como su historia, posteriormente procederemos a analizar los campos de investigación mas importantes y sus aplicaciones en la Sociedad. Pondrá especial énfasis en los algoritmos genéticos, como funcionan y para que fueron creados

Index Terms-Algoritmos, Aprendizaje, Inteligencia Artificial,

Introducción

L

A Inteligencia Artificial (desde ahora IA) es una disciplina que se dedica al desarrollo de software informático capaz de ejecutar trabajos inteligentes. Sus Principales objetivos son:

1) Estudiar el comportamiento inteligente de las personas humanas.

2) Crear programas computacionales inteligentes capaces de imitar el comportamiento humano [1]

Aunque los sistemas computacionales y sus algoritmos secuenciales han superado ampliamente la destreza humana en campos como el cálculo matemático, los computadores no han sido capaces de procesar información básica como por ejemplo el lenguaje natural, la visión, el aprendizaje por experiencia. [2]

Definiciones

Algunas definiciones importantes:

La IA es el arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. (Kurzweil,1990) La IA es el estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich,Knight,1991). La IA es la rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. (Lugar y Stubblefied,1993). La IA es el campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales. (Schalkoff, 1990). [4]

Historia

Aunque no forman parte de la IA los primeros pasos de la misma datan desde hace 300 años A.C., Aristóteles filósofo griego fue el primero en estudiar y entender de manera básica los silogismos o procesos que al ser emulados da como resultado conclusiones básicas de entendimiento.[8]

El génesis de la IA data desde los años 1943-1956 con Warren McCulloch y Walter Pitts, neurofisiólogo y matemático respectivamente presentaron su modelo de redes neuronales artificiales y termina con el taller en Dartmouth en donde se acuña finalmente el Termino "Inteligencia Artificial" a esta disciplina.[8]

En 1957 Newell y Simon realizan el desarrollo del General Problems Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas matemáticos generales mediante lógica.[8][9]

A finales de los años 50 y comienzos de la década del 60 se desarrolla un programa dirigido a la lectura de oraciones en inglés y la extracción de conclusiones a interpretando su significado, su autor fue Robert K. Lindsay. [8]

En 1965-70, comenzaron a aparecer software profesional, los mismos que predicen la probabilidad de una solución matemática en cálculo complejo.[9]

En la década 1970-80, creció el uso de estos sistemas, muchas veces diseñados para problemas realmente muy complejos como MYCIN, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. [8][9]

En 1980 hasta la actualidad la IA. se convierte en una industria y se retoman los estudios sobre las Redes Neuronales, esta aportando nueva teoría, para crear una computadora pensante aplicable a la robótica. [2],[3].

Desarrollo

¿Cómo funciona la IA?

La IA funciona mediante algoritmos, los mismos que son programados en leguaje de computadora. Algunos lenguajes mas utilizados para la programación de IA son Lisp y Prolog ya que son lenguajes de programación declarativos [5]. Aunque cabe recalcar que se comenzó desarrollando software de IA en lenguaje de muy bajo nivel como assembler, y con el desarrollo de la tecnología también se han desarrollado mejores lenguajes de programación, mas adaptables y sencillos para aplicaciones de IA. [6]

Por otro lado para resolver un problema se necesita primero tener un buen planteamiento del mismo, para eso hay que tomar en cuenta varias cosas:

1) Tener en cuenta cual es la situación original de la que se parte. (Condiciones iniciales)

2) Establecer el estado final o solución del problema. (Que se desea llegar a obtener)

3) Tener en claro cual es el conjunto de operadores y medios se van a utilizar para que el problema se resuelva

Si estos tres pasos no pueden darse, se considera que el problema esta mal planteado o formado.[6]

Aunque los 3 estados anteriores son básicos para el planteamiento del problema debemos tomar en cuenta otros 2 aspectos un tanto mas abstractos para el entendimiento de la maquina.[7][6]

1) Introducir el concepto de espacio de situaciones o estados posibles, en este punto se situara la situación inicial y final del problema.

2) Concepto de búsqueda esto quiere decir encontrar caminos para llevar desde el estado inicial hasta el estado final del problema.[7]

Teniendo en cuenta estos puntos podemos decir que siendo las condiciones iniciales del problema la raíz del mismo debemos encontrar caminos rápidos para llegar a la solución, esto a través de la introducción del concepto de espacio y búsqueda en el software [6]

Algunos ejemplos prácticos son los llamados algoritmos genéticos, que son algoritmos basados en las premisas de selección natural y evolución. Y sirven para estudiar el proceso evolutivo de las especies. [7]

Ramificaciones de la IA

La IA se ha dividido en campos para su estudio esto debido a la infinidad de aplicaciones que puede tener, a continuación veremos los campos más destacados:

1) Sistemas Expertos

Son sistemas interactivos basados en computadora que utiliza la herramienta de decisión tanto de los hechos y heurísticos[8] para resolver problemas complejos, decisiones basadas en los conocimientos de un experto[9]. Por definición, un sistema experto es un programa informático que simula el proceso de pensamiento de un experto humano para resolver problemas de decisión complejos en un dominio específico

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