SISTEMAS INTELIGENTES

INTRODUCCION

ANTECEDENTES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS

Los esfuerzos por reproducir algunas habilidades mentales humanas en máquinas y androides se remontan muy atrás en la historia. El mito del coloso de Rodas entre los griegos, las estatuas "parlantes" del medioevo, el androide de Von Kempelen que jugó al ajedrez con Napoleón, y el "motor analítico" de Charles Babbage que calculaba logaritmos, son sólo algunos de los ejemplos de este antiguo interés. Igualmente, la concepción de la inteligencia humana como un mecanismo no es reciente ni ha estado disociada de la psicología: Descartes, Hobbes, Leibniz, y el mismo Hume se refirieron a la mente humana como una forma de mecanismo.

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 IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing (Londres, 1912-Wilmslow, Reino Unido, 1954. Matemático británico) 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. Así, Turing describió en términos matemáticos precisos cómo un sistema automático con reglas extremadamente simples podía efectuar toda clase de operaciones matemáticas expresadas en un lenguaje formal determinado.

El trabajo de Turing, quien falleció prematuramente, fue continuado en los Estados Unidos por John Von Neumann durante la década de los cincuentas, 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.

Corresponde a McCulloch, a mediados de los cincuentas, formular 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 IA. En esta línea, Minsky (1959), uno de los padres fundadores de la IA, modificó su posición y sostuvo que la imitación del cerebro a nivel celular debería ser abandonada.

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 Shanon (1950) y por Newell, Shaw y Simon (1958) quienes diseñan el primer programa inteligente basado en su modelo de procesamiento de información. Este modelo de Newell, Shaw y Simon habría de convertirse pronto en la teoría dominante en psicología cognoscitiva. Desde sus orígenes la IA 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 IA se deben a ella.

En cuanto al camino que siguió la inteligencia artificial está casi todo dicho. Desde la escritura del histórico artículo de Turing, tuvieron que pasar casi treinta años para que se fabricaran los primeros ordenadores, pesados y lentos. En los años 60 surgió la segunda generación de computadores que empleaban transistores en lugar de los tubos de vacío iniciales. A partir de entonces, cada década ha conocido una nueva generación de máquinas capaces de "pensar" mejor. Utilizando la inteligencia artificial, llegan a emplear el llamado proceso en paralelo, ejecutando simultáneamente operaciones distintas: memoria, lógica, etc. Algo similar a lo que hacemos nosotros, cuando el futuro de mañana ya lo hemos escrito hoy. La IA ha explorado las distintas formas en que las computadoras podrían realizar las tareas que antes estaban reservadas a los seres humanos, como resolver problemas, planear a futuro, demostrar teoremas, jugar ajedrez, conversar en y entender un lenguaje, componer música, cte. El hecho de que aún no haya conseguido reproducir un ser humano completo (o que eventualmente lo consiga) es de menor importancia que la evidencia de que ha mejorado nuestras habilidades para pensar y clarificar fenómenos de interés de las diferentes ramas de la ciencia.

Entre los años 80 a 85 se produce la revolución de los Sistemas Expertos

En estos 5 años se crearon diversos sistemas expertos como el DELTA, de General Electric Company, para la reparación de locomotoras diesel y eléctricas. "Aldo en Disco" para la reparación de calderas hidroestáticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias.

Se crearon multitud de empresas dedicadas a los sistemas expertos como Teknowledge Inc., Carnegie Group, Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking Machines Corporation, Cognitive Systems Inc. formando una inversión total de 300 millones de dólares. Los productos más importantes que creaban estas nuevas compañías eran las "máquinas Lisp", que se trataba de unos ordenadores que ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central, y el otro producto fueron las "herramientas de desarrollo de sistemas expertos".

En 1987 XCON empieza a no ser rentable. Los técnicos de DEC tuvieron que actualizar XCOM rápidamente llegándose a gastar más de dos millones de dólares al año para mantenimiento y algo parecido ocurrió con el DELTA. También en 1987 aparecieron los microordenadores Apple y compatibles IBM con una potencia parecida a los LISP. El software se transfirió a máquinas convencionales utilizando el lenguaje "C" lo que acabó con el LISP.

A partir de los 90 y con el desarrollo de la informática, se produce un amplio desarrollo en el campo de la IA y los sistemas expertos, pudiéndose afirmar que estos se han convertido en una herramienta habitual en determinadas empresas en la actualidad.

Desde hace algún tiempo los problemas mas recurrentes con los que se enfrenta la industria son la falta de personas capacitadas en campos muy espeficicos y el elevado costo de sus servicios. Con esto podemos establecer que ino de los bienes mejor valuados es el conociemiento humano, y con esto la capacidad de tomar decisiones y aportar un punto de oponion.

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