2. OPCIONES
Introducción.
Desarrollo.
Categorías de inteligencia artificial.
Escuelas de pensamiento.
Inteligencia convencional.
Inteligencia artificial y los sentimientos.
Criticas.
Científicos en el campo de la (IA)
3. Test de Turing.
Tecnologías de apoyo.
Aplicaciones de la inteligencia artificial.
Películas sobre inteligencia artificial.
Video sobre inteligencia artificial.
Conclusión
4. En ciencias de la computación se denomina inteligencia
artificial (IA) a las inteligencias no naturales en agentes
racionales no vivos. 1 2 3 John McCarthy, acuñó el término
en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingeniería de hacer
máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo
inteligentes.“
Para explicar la definición anterior, entiéndase a un Agente
inteligente que permite pensar, evaluar y actuar conforme a
ciertos principios de optimización 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.
5. DESARROLLO
Él término "inteligencia artificial" fue acuñado formalmente en
1956 durante la conferencia de Darthmounth, más para
entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco
años en los cuales se había propuesto muchas definiciones
distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas
totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de
las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna.
Ambos son dos de los campos más atractivos para los
científicos hoy día.
Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de
Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en describir
un conjunto de reglas que describen una parte del
funcionamiento de la mente para obtener conclusiones
racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la
primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de
agua (racional pero sin razonamiento).
6. CATEGORIAS DE INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Sistemas que piensan como Sistemas que actúan como
humanos. humanos.
Estos sistemas tratan de emular Estos sistemas tratan de actuar
el pensamiento humano; por como humanos; es decir, imitan el
ejemplo las redes neuronales comportamiento humano; por
artificiales. La automatización de ejemplo la robótica. El estudio de
actividades que vinculamos con cómo lograr que los
procesos de pensamiento computadores realicen tareas
humano, actividades como la que, por el momento, los
Toma de decisiones, resolución humanos hacen mejor.
de problemas, aprendizaje. Sistemas que actúan
Sistemas que piensan racionalmente(idealmente).
racionalmente. Es decir, con Trata de emular en forma
lógica (idealmente). tratan de racional el comportamiento
imitar o emular el pensamiento humano; por ejemplo los agentes
lógico racional del ser humano; inteligentes .Está relacionado con
por ejemplo los sistemas conductas inteligentes en
expertos. El estudio de los artefactos.
cálculos que hacen posible
percibir, razonar y actuar.
8. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
CONVENCIONAL
Se conoce también como
IA simbólico-deductiva.
Está basada en el análisis
formal y estadístico del
comportamiento humano
ante diferentes problemas.
9. INTELIGENCIA 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.
10. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y
LOS SENTIMIENTOS
El concepto de IA es aún demasiado difuso.
Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista
científico, podríamos englobar a esta ciencia como la
encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar
al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano
o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.
A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se
piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que
«obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema
dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces
de concluir miles de premisas a partir de otras premisas
dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de
obstaculizar dicha labor.
11. En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas
inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas».
Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en
el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el
aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la
posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como
indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los
sistemas inteligentes.
Particularmente para los robots móviles, es necesario que
cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de
saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a
continuación.
Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente,
«motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus
«intenciones. Así, se podría equipar a un robot con
dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que
«sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está
descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté
demasiado bajo.
12. Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar
al robot a conseguir el preciado elemento. Incluso se podría
introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las
torpezas de funcionamiento como, por ejemplo, introducir la
mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde una
cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.
Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados
con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener
conocimiento de estados internos, igual que sucede con los
humanos que disponen de propiocepción, intercepción,
nocicepción, etcétera. Esto es fundamental tanto para tomar
decisiones como para conservar su propia integridad y
seguridad. La retroalimentación en sistemas está
particularmente desarrollada en cibernética, por ejemplo en el
cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil, utilizando
como parámetro la posición en cada instante en relación al
objetivo que debe alcanzar.
13. CRITICAS
Las principales críticas a la En los humanos la
inteligencia artificial tienen capacidad de resolver
que ver con su capacidad
de imitar por completo a un problemas tiene dos
ser humano. Estas críticas aspectos: los aspectos
ignoran que ningún innatos y los aspectos
humano individual tiene aprendidos. Los aspectos
capacidad para resolver
todo tipo de problemas, y innatos permiten por
autores como Howard ejemplo almacenar y
Gardner han propuesto recuperar información en la
que existen inteligencias memoria y los aspectos
múltiples. Un sistema de
inteligencia artificial aprendidos el saber
debería resolver resolver un problema
problemas. matemático mediante el
algoritmo adecuado.
14. CIENTIFICOS EN EL CAMPO DE
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Ray KurzweilJeff
Hawkins
John McCarthy
Marvin Minsky
Judea Pearl
Alan Turing
Joseph Weizenbaum
Raúl Rojas
15. TEST DE TURING
¿Quién lo diseño?
Alan Turing, discípulo de
John Von Neumann.
Se utiliza para:
comprender si una
máquina lógica es
inteligente o no.
16. TECNOLOGIAS DE
APOYO
Interfaces de usuario
Visión artificial
Smart process management
17. Mecatrónica Sistemas de apoyo a la
Sistemas de apoyo a la decisión
decisión Videojuegos
Videojuegos Prototipos informáticos
Prototipos informáticos Análisis de sistemas
Análisis de sistemas dinámicos.
dinámicos. Smart Process Management
Smart Process Management Simulación de multitudes
Simulación de multitudes
APLICACIONES DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
18. PELICULAS
SOBREINTELIGENCIA ARTIFICIAL
Inteligencia artificial, la
película de Steven Spielberg
¿Sueñan los androides con
ovejas eléctricas?, y su
adaptación al cine Blade
Runner. Comienza con la
aplicación del Test de Turing.
Ghost in the Shell, anime,
películas y serie.
The Matrix, la trilogía.
Resident Evil.
Vida y Obra de Multivac,
Isaac Asimov.
Yo, robot, Isaac Asimov.
20. CONCLUCION
En la sociedad, dentro de las ciencias de la computación, la de
la Inteligencia Artificial 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.
No obstante, la realización del trabajo, me ha servido para
darme cuenta de que la IA no es algo nuevo, lleva décadas
de estudio y está en constante evolución. La realidad es que
la mayoría de la gente, al hablar de inteligencia artificial
tiende a relacionarlo con el mundo de la robótica y, más
concretamente a los robots con formas humanas, capaces de
relacionarse. Gracias a este trabajo he descubierto que no es
así. La robótica existía mucho antes de la inteligencia
artificial.
21. Resulta también interesante que, al encontrarse en constante
evolución, encontramos antiguas referencias de robots en la ciencia
ficción que ahora sabemos que son posibles a medio o largo plazo.
Por otro lado me ha parecido apasionante todo lo relacionado con las
redes neuronales y los sistemas biónicos. Parece increíble que una
máquina pueda reproducir funciones típicamente humanas.
Los métodos tradicionales en Inteligencia Artificial que permitieron el
desarrollo de los primeros sistemas expertos y otras aplicaciones, ha
ido de la mano de los avances tecnológicos y las fronteras se han ido
expandiendo constantemente cada vez que un logro, considerado
imposible en su momento, se vuelve posible gracias a los avances en
todo el mundo, generando incluso una nueva mentalidad de trabajo
que no reconoce fronteras físicas ni políticas. Por ello, yo soy
optimista en relación al futuro siempre que se respeten los límites
culturales y éticos. Creando siempre máquinas capaces de ayudar al
ser humano, de sustituirlo en tareas desagradables, duraderas,
pesadas o como complemento de ocio.
