ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA
AGROPECUARIA DE MANABÍ
MANUEL FÉLIX LÓPEZ
CARRERA INFORMÁTICA
SEMESTRE SEXTO PERÍODO ABR. – AGO. /2014
INTELIGENCIA ARTIFICIAL I
TEMA 1:
INTRODUCCIÓN A LA IA
AUTORA:
FACILITADORA:
ING. HIRAIDA
SANTANA
INTRODUCCIÓN A LA IA
La
inteligencia artificial es considerada una rama de la computación a través de
programas de computador, puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la
elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre,
contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano. A través de la ella
se han desarrollado los sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental
del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre
la base de la experiencia. Además, es una ciencia de análisis, su objeto es el
conocimiento, busca un modelo del conocimiento humano organizado.
Comportamiento humano: el enfoque
de la Prueba de Turing
La
Prueba de Turing propuesta por Alan Turing (1950), se diseñó para proporcionar una
definición operacional y satisfactoria de inteligencia. En vez de proporcionar
una lista larga y quizá controvertida de cualidades necesarias para obtener
inteligencia artificialmente, él sugirió una prueba basada en la incapacidad de
diferenciar entre entidades inteligentes indiscutibles y seres humanos. El
computador supera la prueba si un evaluador humano no es capaz de distinguir si
las respuestas, a una serie de preguntas planteadas, son de una persona o no.
El computador debería poseer las siguientes capacidades:
•
Procesamiento
de lenguaje natural que le permita comunicarse satisfactoriamente.
•
Representación
del conocimiento para almacenar lo que se conoce o siente.
•
Razonamiento
automático para utilizar la información almacenada para responder a preguntas y
extraer nuevas conclusiones.
•
Aprendizaje
automático para adaptarse a nuevas circunstancias y para detectar y extrapolar
patrones.
Para
superar la Prueba Global de Turing el computador debe estar dotado de
•
Visión
computacional para percibir objetos.
•
Robótica
para manipular y mover objetos.
Pensar como un humano: el enfoque
del modelo cognitivo
Para
poder decir que un programa dado piensa como un humano, es necesario contar con
un mecanismo para determinar cómo piensan los humanos. Es necesario penetraren
el funcionamiento de las mentes humanas. Hay dos formas de hacerlo: mediante
introspección (intentando atrapar nuestros propios pensamientos conforme éstos
van apareciendo) y mediante experimentos psicológicos. En el campo interdisciplinario
de la ciencia cognitiva convergen modelos computacionales de IA y técnicas
experimentales de psicología intentando elaborar teorías precisas y
verificables sobre el funcionamiento de la mente humana.
En
los comienzos de la IA había confusión entre las distintas aproximaciones; un
autor podría argumentar que un algoritmo resolvía adecuadamente una tarea y que
por tanto era un buen modelo de representación humana, o viceversa. Los autores
actuales hacen diferencia entre las dos reivindicaciones; esta distinción ha
permitido que ambas disciplinas, IA y ciencia cognitiva, se desarrollen más
rápidamente. Los dos campos continúan alimentándose entre sí, especialmente en
las áreas de la visión y el lenguaje natural.
Pensamiento racional: el enfoque
de las «leyes del pensamiento»
El
filósofo griego Aristóteles fue uno de los primeros en intentar codificar la
«manera correcta de pensar», es decir, un proceso de razonamiento irrefutable.
Sus silogismos son esquemas de estructuras de argumentación mediante las que siempre
se llega a conclusiones correctas si se parte de premisas correctas.
Estudiosos
de la lógica desarrollaron, en el siglo xix, una notación precisa para definir sentencias
sobre todo tipo de elementos del mundo y especificar relaciones entre ellos. En
1965 existían programas que, en principio, resolvían cualquier problema
resoluble descrito en notación lógica. La llamada tradición logística dentro del campo de la inteligencia artificial
trata de construir sistemas inteligentes a partir de estos programas. Este
enfoque presenta dos obstáculos. No es fácil transformar conocimiento informal y
expresarlo en los términos formales que requieren de notación lógica,
particularmente cuando el conocimiento que se tiene es inferior al 100 por 100.
En segundo lugar, hay una gran diferencia entre poder resolver un problema «en
principio» y hacerlo en la práctica.
Actuar de forma racional: el
enfoque del agente racional
Un
agentes algo que razona (agente viene del latín agere, hacer). Pero de los
agentes informáticos se espera que tengan otros atributos que los distingan de
los «programas» convencionales, como que estén dotados de controles autónomos,
que perciban su entorno, que persistan durante un período de tiempo prolongado,
que se adapten a los cambios, y que sean capaces de alcanzar objetivos
diferentes. Un agente racional es aquel que actúa con la intención de alcanzar
el mejor resultado o, cuando hay incertidumbre, el mejor resultado esperado.
En
el caso del enfoque de la IA según las «leyes del pensamiento», todo el énfasis
se pone en hacer inferencias correctas. La obtención de estas inferencias correctas
puede, a veces, formar parte de lo que se considera un agente racional, ya que
una manera racional de actuar es llegar a la conclusión lógica de que si una
acción dada permite alcanzar un objetivo, hay que llevar a cabo dicha acción.
Sin embargo, el efectuar una inferencia correcta no depende siempre de la
racionalidad, ya que existen situaciones para las que no hay nada correcto que
hacer y en las que hay que tomar una decisión. Existen también formas de actuar
racionalmente que no implican realizar inferencias.
Todas
las habilidades que se necesitan en la Prueba de Turing deben permitir
emprender acciones racionales. Por lo tanto, es necesario contar con la
capacidad para representar el conocimiento y razonar basándonos en él, porque
ello permitirá alcanzar decisiones correctas en una amplia gama de situaciones.
Es necesario ser capaz de generar sentencias comprensibles en lenguaje natural,
ya que el enunciado de tales oraciones permite a los agentes desenvolverse en
una sociedad compleja.
Por
esta razón, el estudiar la IA desde el enfoque del diseño de un agente racional
ofrece al menos dos ventajas. La primera es más general que el enfoque que
proporcionan las «leyes del pensamiento», dado que el efectuar inferencias
correctas es sólo uno de los mecanismos existentes para garantizar la
racionalidad. La segunda es más afín a la forma en la que se ha producido el
avance científico que los enfoques basados en la conducta o pensamiento humano,
porque la norma de la racionalidad está claramente definida y es de aplicación
general. Por el contrario, la conducta humana se adapta bien a un entorno
específico, y en parte, es producto de un proceso evolutivo complejo, en gran medida
desconocido, que aún está lejos de llevarnos a la perfección.
CIERRE
Dentro
de las ciencias de la computación, la de la IA es una de las áreas que causa
más expectación. Que un sistema pueda mejorar su comportamiento sobre la base
de la experiencia y que además, tenga una noción de lo que es un error y que
pueda evitarlo, resulta muy interesante.
BIBLIOGRAFÍA
Russell,
S, y Norving P. 2004. Inteligencia
Artificial Un Enfoque Moderno. 2da ed.
Cap. 1. Pág. 1-33.
