Evolucion de La Inteligencia Artificial

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1.1 El propósito de la I.A y su evolución La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad. La Intel igencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máqui nas que pueden "pensar". La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas. Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956. Trabajos teóricos fundamentales fueron el desarrollo de algoritmos matemáticos por Warren McCullock y Walter Pitts, en 1943, necesarios para posibilitar el trabajo de clasificación, o funcionamiento en sentido general, de una red neuronal. En 1949 Donald Hebb desarrolló un algoritmo de aprendizaje para dichas redes neuronales creando, en conjunto con los trabajos de McCullock y Pitts, la escuela creacionista. Esta escuela se considera hoy como el origen de la Inteligencia Artificial, sin embargo se trató poco por muchos años, dando paso al razonamiento

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1.1 El propósito de la I.A y su evolución

La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad.

La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden "pensar".

La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.

Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.

Trabajos teóricos fundamentales fueron el desarrollo de algoritmos matemáticos por Warren McCullock y Walter Pitts, en 1943, necesarios para posibilitar el trabajo de clasificación, o funcionamiento en sentido general, de una red neuronal. En 1949 Donald Hebb desarrolló un algoritmo de aprendizaje para dichas redes neuronales creando, en conjunto con los trabajos de McCullock y Pitts, la escuela creacionista. Esta escuela se considera hoy como el origen de la Inteligencia Artificial, sin embargo se trató poco por muchos años, dando paso al razonamiento simbólico basado en reglas de producción, lo que se conoce como sistemas expertos.

Puede decirse que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las àreas màs fascinantes y con màs retos de las ciencias de la computación, en su àrea de ciencias cognoscitivas. Naciò como mero estudio filosòfico y razonìstico de la inteligencia humana, mezclada con la inquietud del hombre de imitar la naturaleza circundante (como volar y nadar), hasta inclusive querer imitarse a sì mismo. Sencillamente, la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia humana. Obviamente no lo ha logrado todavìa, al menos no completamente.

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1.2 EVOLUCION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial a evolucionado de tal forma que ha afectado nuestras vidas radicalmente desde nuestro antepasado dandonos ventajas notables y cambios a favor en cuanto a la medicina, la ciencia etc..

A continuacion se mostrara un breve resumen acerca de cómo ha evolucionado la inteligencia artificial.

En Julio de 1945 Vannevar Bush publicó “As We May Think” una visión del futuro en donde los ordenadores asistían a los humanos en muchas actividades.

En 1950 Alan Turing presentó un artículo sobre el tema de la IA, titulado “Inteligencia y Funcionamiento de Máquinas”. En este trabajo propone un "Test de Turing" para determinar el carácter inteligente o no de una máquina. El test parte del juego donde un interrogador tiene que descubrir el sexo de dos participantes A y B situados en otra habitación, cuando, aunque los dos dicen ser mujeres, en verdad son un hombre y una mujer. En la propuesta original de Turing, se trataba de sustituir a la mujer por un ordenador, y que el interrogador descubriera quien era la máquina de los dos participantes, aunque los dos decían ser personas. Este objetivo había que cumplirlo incluso sabiendo que los participantes no estaban obligados a decir la verdad y que, por ejemplo, la máquina podía decidir dar un resultado erróneo en una multiplicación o decir el resultado lo suficientemente más tarde después de haberlo obtenido, para engañar al interlocutor sobre su propia habilidad calculista. En la hipótesis optimista del mismo Turing, más o menos alrededor del año 2000 se podría disponer de ordenadores suficientemente potentes para conseguir que un interrogador normal no tuviera más del 70% de posibilidades de realizar la identificación correcta a los cinco minutos del comienzo de las preguntas.

En 1955 fue creado un lenguaje de procesamiento (búsqueda heurística) por Allen Newell, J. C. Shaw y Herbert Simon que fue considerado como el primer lenguaje especializado de la Inteligencia Artificial, era el IPL-II (Information Proccessing Language-II).

En el verano del 1956 tuvo lugar la “Conferencia del Dalmouth” a Hanover (New Hampshire) sobre IA, organizada por John McCarthy (Stanford), Marvin Minsky (MIT), Allen Newel y Herbert Simon, con el patrocinio de la fundación Rockefeller, reunió a todos los que trabajaban en el recién estrenado campo de la Inteligencia Artificial.

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1956 - 1969

En este periodo la Inteligencia Artificial es una actividad académica poco conocida fuera de los círculos especializados. Durante estos años la Inteligencia Artificial se caracteriza por una ambición exagerada en los objetivos que se pretenden lograr, agravándose este hecho por las limitaciones reales del hardware y del software de la época. Esto abocaría en una gran decepción al final de este periodo, debido a la dificultad de obtener resultados y a la constatación teórica de la imposibilidad de obtenerlos en ciertos casos. Aun así en esta época se realizaron con éxito varios proyectos menos ambiciosos que supusieron un avance en el campo de la Inteligencia Artificial(LISP, SAINT, juego de damas, ELIZA, Student, etc.).

Logic Theorist. 1956.

El Logic Teorist fue programado por Alan Newell, Herbert Simon y J.C. Shaw y buscaba las demostraciones de Teoremas Lógicos.

General Problem Solver(GPS).

El Solucionador General de Problemas fue llevado a cabo por Alan Newell, Herbert Simon y J.C. Shaw.

Perceptrón.

Proyecto iniciado en el 1958 por Frank Rosenblatt. Su intención era ilustrar algunas propiedades fundamentales de los sistemas inteligentes en general, sin entrar en mayores detalles con respecto a condiciones específicas y desconocidas para organismos biológicos concretos.

En 1969 Marvin Minsky y Seymour Papert publicaron su libro: "Perceptrons: An introduction to Computational Geometry"[], el cual para muchos significó el final de las redes neuronales. En el se presentaba un análisis detallado del Perceptrón, en términos de sus capacidades y limitaciones, en especial en cuanto a las restricciones que existen para los problemas que una red tipo Perceptrón puede resolver; la mayor desventaja de este tipo de redes es su incapacidad para solucionar problemas que no sean linealmente separables.

LISP(LISt Procesing).

En 1958 John McCarthy anunció el desarrollo del lenguaje de programación LISP (LISt Procesing), este fue considerado desde aquel momento como lenguaje de programación de los investigadores de I.A. El LISP es un lenguaje declarativo funcional.

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Programa para jugar a las damas.

Programa creado por Arthur Samuel en 1962 y al igual que el proyecto GTP fue auspiciado por IBM. El programa era capaz de aprender por si solo. Aprendía de la experiencia teniendo en cuenta sus errores y éxitos pasados para determinar su juego en partidas posteriores.

ELIZA (o DOCTOR).

Hacia 1965, Weizenbaum trabajaba en el MIT, intentando que los ordenadores hablaran en inglés con la gente. Pensó que los programas existentes como STUDENT se basaban en dominios limitados, y los dominios que describían esos programas estaban ligados a la propia estructura del programa. Y dado que Weizenbaum se dio cuenta de que no podría conseguir ese fin en tan poco tiempo, pensó en crear un programa con unas cuantas ideas que se le habían ocurrido.

DENDRAL.

El primer sistema experto. También en 1965 se inicia la investigación en la universidad de Stanford de sistemas expertos en el programa Heuristic Programming Project.

1970 - 1979

Los problemas debidos al exceso de optimismo y ambición sufridos en el periodo anterior, llevaron a un replanteamiento de los objetivos a perseguir y se paso a tratar problemas mas concretos. Como hecho mas destacado es el nacimiento de los sistemas expertos y la recuperación que trajo dentro del campo de la Inteligencia Artificial, ya que supuso el regreso de las inversiones. Los sistemas expertos o sistemas de producción con reglas tratan problemas restringidos o un entorno limitado. Dos de los sistemas expertos mas populares son el MYCIN y el PROSPECTOR, de los cuales se hablara a continuación.

MYCIN.

Desarrollado por Eduard Feigenbaum, Bruce Buchanan en la universidad de Stanford y documentado por Edward Shortliffe. MYCIN se trataba de un sistema experto para el diagnóstico de enfermedades infecciosas. Desde los resultados de análisis de sangre, cultivos bacterianos y demás datos, el programa era capaz de determinar, o en lo menos, sugerir el microorganismo que estaba causando la infección. Después de llegar a una conclusión, MYCIN prescribía una medicación que se adaptaba perfectamente a las características del sujeto, tales como el peso corporal de este. Después del reconocido éxito que tuvo MYCIN entre la comunidad científica de I.A. e investigadores de medicina, los autores del programa pusieron a disposición de otros investigadores una versión de MYCIN que contenía el motor "inferencial" de este para que fueran los propios usuarios los que insertasen al programa información respecto al tema a tratar; se podría

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decir que esta versión "adaptada" del original MYCIN, era el primer entorno de desarrollo de sistemas expertos.

PROSPECTOR.

Documentado por P. E. Hart(1978) y R.Duda(1979). Era un sistema experto para evaluar los yacimientos de minerales, en particular cobre y Uranio.

PROLOG

(PROgramimg LOGic). Desarrollado en 1972 por la Universidad de Marseille bajo la dirección de Alan Colmerauer. Prolog se basa en la definición y después en la resolución de formulas lógicas.

XCON

(eXpert CONfigurer) [Configurador Experto]. 1979. John McDermott. XCON es el primer sistema experto con aplicaciones en el mundo real fuera de los ámbitos académicos y de los laboratorios de investigación.

80’S Y PRINCIPIOS DE LOS 90

Este periodo viene marcado por el éxito de los sistemas expertos y durante los años ochenta aparecen empresas y proyectos especializados en ofrecer soluciones comercializables basados en las técnicas de la IA. La IA se consolidó en cada vez más empresas que desarrollaron las "máquinas lisp" ( ordenadores que ejecutaban programas en LISP con la misma rapidez de un ordenador central ) y los SHELLS ( herramientas de desarrollo de sistemas expertos).

En 1980 se crea el sistema experto matemático MAPLE. Mas tarde en 1988 se crea otro sistema experto matemático importante el Mathematica. Ambos sistemas permiten trabajar directamente, es decir sin tediosas programaciones, con expresiones simbólicas como polinomios, derivadas, integrales indefinidas, matrices, tensores, grupos, funciones especiales, y métodos altamente sofisticados.En 1982 se fundo el ECCAI(European Coordinating Committee for Artificial Intelligence).

En 1985 la Nasa desarrolla CLIPS, es un generador de sistemas expertos que está codificado en lenguaje C, y que implementa un lenguaje propio para desarrollar sistemas expertos.

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A partir de 1986 se recuperan los viejos esquemas del Perceptron en la Redes Neuronales.

1987 supuso el fin de las “maquinas LISP”, debido a la aparición de los microordenadores de Apple e IBM con potencia parecida a las maquinas LISP, y la programación en C del software utilizado en IA para los nuevos microordenadores.

En 1989 se constituye el Centro de Inteligencia Artificial (CIA), en España, más tarde, se formaría la Asociación Española Para la Inteligencia Artificial (AEPIA).

LA IA ACTUALMENTE

Uno de los hechos más populares que cualquiera conoce sobre la Inteligencia Artificial es la victoria de Deep Blue sobre Kasparov en 1997. Pero recientemente en la industria japonesa han aparecido diversos Robots que han servido para ejemplificar el estado actual de la IA. Primero fue Honda con ASIMO, un robot con forma humanoide capaz de andar y subir escaleras. SONY ha comercializado con éxito una serie de robots-perro, el AIBO Artificial Intelligence RoBOt (Robot de Inteligencia Artificial).

otras aplicaciones y logros hay de la Inteligencia Artificial que directa o indirectamente nos afectan:

1. Programas de reconocimiento de voz para reservar billetes de avión para un vuelo.2. Sistemas expertos que controlan el correcto funcionamiento de un transbordador espacial.3. Sistemas expertos de diagnostico de enfermedades.4. Protección de fraudes en tarjetas de crédito y cuentas a través de sistemas de redes

neuronales o sistemas expertos.5. Detección de pequeñas anomalías invisibles al ojo humano en radiografias.6. Sistemas de mensajería de voz.7. En el mundo de los videojuegos. Rivales con comportamiento logico.8. Traducción automática de documentos. (GOOGLE)

Bibliografía

Historia de la Inteligencia Artificial, http://members.fortunecity.com/jon_alava/Tecnologia e Informatica

http://solvasquez.wordpress.com/2010/08/15/inteligencia-artificial/

You Tube. Broadcast yurself

http://www.youtube.com/watch?v=Q5bMm-19iNQ&feature=player_embedded

Sociedad Mexicana de Inteligenci Artificialhttp://www.smia.org.mx/index.php?option=com_content&view=category&id=35&Itemid=68