Inteligencia Artificial

Ferrusca Snchez Fernando

Quertaro, Qro. Mxico.

10/06/2015.

Introduccin.

La Inteligencia Artificial comenz como el resultado de la investigacin en psicologa cognitiva y lgica matemtica. Se ha enfocado sobre la explicacin del trabajo mental y construccin de algoritmos de solucin a problemas de propsito general. Punto de vista que favorece la abstraccin y la generalidad.La Inteligencia Artificial es una combinacin de la ciencia del computador, fisiologa y filosofa, tan general y amplio como eso, es que rene varios campos (robtica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en comn la creacin de mquinas que pueden "pensar".La idea de construir una mquina 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, traduccin de idiomas, comprensin de idiomas, diagnstico de fallas, robtica, suministro de asesora experta en diversos temas.Es as como los sistemas de administracin de base de datos cada vez ms sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de insercin, borrado y locacin de datos, as como el intento de crear mquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como tpicas del mbito de la inteligencia humana, acuaron el trmino Inteligencia Artificial en 1956.

Fundamentos de la IA

Filosofa Matemticas Economa Neurociencia Psicologa Ingeniera Computacional Teora del Control y la Ciberntica Lingstica

FilosofaExisten reglas formales para extraer conclusiones vlidas? Cmo se genera la inteligencia mental? De donde viene el conocimiento? Cmo se pasa del conocimiento a la accin?Silogsmos: Aristteles. Extraccin de conclusiones mecnicamente a partir de premisas iniciales) Dualismo: Descartes. Existe una parte de la mente que est al margen de la naturaleza. Los animales no poseen esta cualidad dual; e igualmente a las mquinas)Materialismo: Las operaciones del cerebro realizadas de acuerdo con las leyes de la fsica constituyen la mente)Emprico: Nada existe en la mente que no haya pasado por los sentidosInduccin: Las reglas generales se obtienen mediante la exposicin a asociaciones repetidas entre sus elementosPositivismo lgico: Todo el conocimiento se puede caracterizar mediante teoras lgicas relacionadasTeora de la confirmacin: Intenta explicar cmo el conocimiento se obtiene a partir de la experiencia

MatemticasQu reglas formales seguir para obtener conclusiones vlidas? Qu se puede computar? Cmo razonamos con incertidumbre?Lgica formal: Desarrollo matemtico a travs de la lgica proposicional BooleanaAlgoritmo: El primer algoritmo trivial fue el Eucldeo para calcular el mcd. Algoritmos para realizar deducciones lgicasTeorema de incompletitud: En cualquier lenguaje que tuviera la capacidad para expresar las propiedades de los nmeros naturales, existen aseveraciones verdaderas no decidibles (no se pueden validar mediante algoritmos)Intratabilidad: Problemas en los que el tiempo necesario para la resolucin de los casos particulares crecen exponencialmente con el tamao de los casosNP-Completitud: Mtodo para identificar problemas intratables.Probabilidad: Ayuda al tratamiento de mediciones con incertidumbre

EconomaCmo tomar decisiones para maximizar rendimiento?Teora de la decisin: Combina la teora de la probabilidad con la teora de la utilidadTeora de juegos: En algunos juegos, un agente racional deba actuar de forma aleatoria, o al menos, aleatoria en apariencia con respecto a sus contrincantesInvestigacin operativa: Orienta a la optimizacin y toma de decisiones de direccin complejas.Satisfaccin: Toma de decisiones que son suficientemente buenas

NeurocienciaCmo procesa informacin el cerebro? Neurociencia: Estudio del sistema neurolgico y en especial el cerebro. La forma exacta en que el cerebro genera los pensamientos.Neuronas: El cerebro est formado por clulas nerviosas llamadas neuronas que han sido observadas y estudiadas individualmente

PsicologaCmo piensan y actan los humanos y los animales?Conductismo: Rechaza cualquier teora en la que intervengan procesos mentales. Insistieron en el estudio exclusivo de mediciones objetivas de percepciones (estmulos) y de las acciones resultantes (respuestas)Psicologa cognitiva: Conceptualizacin del cerebro como un dispositivo de procesamiento de informacin. Pone nfasis en que la percepcin entraa cierto tipo de inferencia lgica inconscienteCiencia cognitiva: Utilizacin de modelos informticos para modelar la psicologa de la memoria, el lenguaje y el pensamiento lgico

Ingeniera ComputacionalCmo se puede construir un computador eficiente?Computadora: La IA necesita adems de Inteligencia y un Artefacto (la computadora)Hardware: Cada generacin de dispositivos ha conllevado a un aumento en la velocidad de proceso y capacidad de almacenamientoSoftware: Los Sistemas operativos, los lenguajes de programacin y las herramientas modernas para escribir programas. La investigacin en IA ha generado numerosas ideas importantes: Tiempo compartido, intrpretes imperativos, interfaces grficas, entornos de desarrollo rpido, programacin simblica, funcional, dinmica, orientada a objetos.

Teora del Control y cibernticaCmo pueden los artefactos operar bajo su propio control?Teora del control: Ver el comportamiento determinista como algo emergente de un mecanismo regulador que intenta minimizar el error (la diferencia entre el estado actual y el objetivo)Ciberntica: Modelos cognitivos matemticos y computacionalesFuncin objetivo: Teora del control moderna, basados en disear sistemas que maximizan una funcin objetivo en el tiempo.LingsticaCmo est relacionado el lenguaje con el pensamiento?Lingstica computacional: Convergencia entre la lingstica moderna y la IA (procesamiento de lenguaje natural)

Antecedentes.

En la mayora de los textos se le atribuye el nacimiento de la inteligencia artificial a Alan Turing quien en el ao de 1936 diseo una maquina que pensara y realizara tareas en un dominio especfico de forma equiparable al hombre. Sin embargo en el libro Inteligencia Artificial Un enfoque moderno mencionan a Warren McCulloch y Walter Pitts, como los autores del primer trabajo de IA.

Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) Han sido reconocidos como los autores del primer trabajo de IA. Partieron de tres fuentes: conocimiento sobre filosofa bsica y funcionamiento de las neuronas en el cerebro, el anlisis formal de la lgica de Russell y Whitehead y la teora de la computacin de Turing. Propusieron un modelo constituido por neuronas artificiales, en el que cada una de ellas se caracterizaba por estar activada desactivada: la activacin se daba como respuesta a la estimulacin producida por la cantidad suficiente de neuronas vecinas.

Despus hace una referencia a Turing solo por la Prueba Global de Turing, el, computador supera la dicha prueba si un evaluador humano no es capaz de distinguir, si la respuesta a un conjunto de preguntas planteadas, son de una persona o no.

Capacidades que debe tener la computadora a enfrentarse a la prueba:Procesamiento de lenguaje natural: Para poder comunicarse satisfactoriamente en lenguaje natural.Representacin del conocimiento: Para almacenar lo que se conoce siente.Razonamiento automtico: Para utilizar el conocimiento almacenado para responder a preguntas y extraer nuevas conclusiones.Aprendizaje automtico: Para adaptarse a nuevas circunstancias y para detectar y extrapolar patrones.

Nils J. Nilsson nos relata que, no fue sino hasta la dcada de los 60, e inicios de los 70 cuando el uso de la inteligencia artificial tomo el rumbo que nosotros conocemos hoy en da, dice que esta poca se concentra principalmente en desarrollar programas de ordenador que resuelven puzles sencillos e incluso se da el jugar contra el usuario y otra aplicacin mas es la de recuperar informacin. Uno de los programas mas influyentes de la poca fue el Solucionador General de Problemas (GPS, o General Problems Solver), fue en este tiempo tambin cuando lo expertos en el tema se dan cuenta los expertos que estos sistemas solo sirven para resolver problemas de juguete y a finales de la dcada de los 70, se dedicaron a disear sistemas mas realistas. Esto da surgimiento a quien Nilsson menciona como el primer programa que demostr la importancia de recoger grandes cantidades de conocimiento especifico, el dominio fue DENDRAL, Un sistema para predecir la estructura de molculas orgnicas a partir de su formula qumica y de su espectrograma de masa, a partir del diseo de este sistema los enfoques cambian y se focalizan en disear sistemas expertos esto es, dotar de conocimientos suficientes que existen sobre un campo especifico hasta el momento de su creacin.

EL rea de los juegos no quedo olvidada del todo, el 11 de mayo de 1997, IBM desarrolla un programa de ordenador denominado DEEP BLUE, que consigue vencer al entonces campen del mundo de ajedrez, Garri Kasparov por 3.5 a 2.5 en un encuentro de seis partidas.En busca de una definicin.

Debido a la complejidad que tiene el tema de la inteligencia Artificial y a sus tan variados campos de a aplicacin as como de fundamentos, no se ha podido concretar una definicin.La controversia entre definiciones de la IA pudiera basarse en los dos enfoques:1. La IA concebida como el intento por desarrollar una tecnologa capaz de proveer al ordenador capacidades de razonamiento similares a los de la inteligencia humana.

2. La IA en su concepcin como investigacin relativa a los mecanismos de la inteligencia humana que se emplean en la simulacin de validacin de teoras.

A continuacin se mencionan algunas de las muchas definiciones de la IA y sus autores:Farid Fleifel Tapia -"La IA es la rama de la ciencia de la computacin que estudia la resolucin de problemas no algortmicos mediante el uso de cualquier tcnica de computacin disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los mtodos que se apliquen para lograr esa resolucin.Lugar y Stubblefied, 1993 -La IA es la rama de la ciencia de la computacin que se ocupa de la automatizacin de la conducta inteligente.Schalkoff, 1990 -La IA es el campo de estudio que se enfoca a la explicacin y emulacin de la conducta inteligente en funcin de procesos computacionales.

Entre otras definiciones estas son las consideradas por los autores Stuart Russell y Peter Norving.

Sistemas que PIENSAN como humanos Sistemas que PIENSAN racionalmente

El nuevo y excitante esfuerzo de hacer que los computadores piensenmaquinas con mentes en el ms amplio sentido literalLa automatizacin de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolucin de problemas, aprendizaje.. (Bellman, 1978)El estudios de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales (Charniak y McDermott, 1985)El estudio de los clculos que hacen posible percibir, razonar y actuar (Winston, 1992)

Sistemas que ACTAN como humanos Sistemas que ACTAN racionalmente

Desarrollar mquinas con capacidad para realizar funciones que cuando son realizadas por personas requieren de inteligencia (Kursweil, 1990)El estudio de cmo lograr que los computadores realicen tareas, que por el momento, los humanos hacen mejor (Ritch y Knight, 1991)La inteligencia Computacional es el estudio del diseo de agentes inteligentes(Poole et al., 1998)IAest relacionada con conductas inteligentes en artefactos (Nilsson, 1998)

Caractersticas de la Inteligencia Artificial.1. Una caracterstica fundamental que distingue a los mtodos de Inteligencia Artificial de los mtodos numricos es el uso de smbolos no matemticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, tambin procesan smbolos y no se considera que usen tcnicas de Inteligencia Artificial. Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema especfico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial. 2. El comportamiento de los programas no es descrito explcitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cmo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explcitamente, cmo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).3. El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del mbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propsito especfico, como los de contabilidad y clculos cientficos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dndole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas. 4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las tcnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolucin de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificacin, o el diagnstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca informacin, con una solucin cercana y no necesariamente exacta.

El futuro de la IA

Hay dos posturas dentro de la Vida Artificial: la fuerte y la dbil.Para los que apoyan la postura dbil, sus modelos son solamente representaciones simblicas de los sntomas biolgicos naturales, modelos ciertamente muy tiles para conocer dichos sistemas, pero sin mayores pretensiones. Para los que defienden la versin fuerte, dicen que se puede crear vida autntica a partir de un programa de ordenador que reproduzca las caractersticas bsicas de los seres vivos.

El empleo de la IA est orientado a aquellas profesiones que, ya sea por lo incomodo, peligroso o complicado de su trabajo necesitan apoyo de un experto en la materia. Las ventajas que trae el disponer de un asistente artificial no son mas que las de solucionar los errores y defectos propios del ser humano; es decir, el desarrollo de sistemas expertos que hoy en da se estn utilizando con xito en los campos de la medicina, geologa y aeronutica aunque todava estn poco avanzados en relacin con el ideal del producto IA completo.

Tipos de inteligencia.

Inteligencia lingstica: capacidad de usar las palabras de modo efectivo (ya sea hablando, escribiendo, etc.). Incluye la habilidad de manipular la sintaxis o escritura del lenguaje, la fontica o los sonidos del lenguaje, la semntica o significado de lenguaje o divisin, pragmtica o los usos prcticos.Inteligencia lgico matemtica: capacidad de usar los nmeros de manera efectiva y de razonar adecuadamente (pensamiento vertical).Inteligencia espacial: la habilidad para percibir la manera exacta del mundo visual-espacial y de ejecutar transformaciones sobre esas percepciones (decorador, artistas, etc.).Inteligencia corporal kintica: la capacidad para usar el cuerpo para expresar ideas y sentimientos y facilidad en el uso de las propias manos para producir o transformar cosas.Inteligencia musical: capacidad de percibir, discriminar, trasformar y expresar las formas musicales.Inteligencia interpersonal: la capacidad de percibir y establecer distinciones entre los estados de nimo, las intenciones, motivaciones, sentimientos, de otras personas.Inteligencia interpersonal: el conocimiento de s mismo y la habilidad para adaptar las propias maneras de actuar a partir de ese conocimiento.

Inteligencia artificial en los videojuegos.

El mundo de los videojuegos es una industria que evoluciona continuamente, los grficos cada vez son mejores, el sonido se muestra ms limpio y con mayor calidad, el sistema de control aumenta su interactividad y complejidad, y la inteligencia artificial ay! Pinchamos en hueso seores, pues a mi modo de ver en este aspecto poco se ha evolucionado, ya que los enemigos virtuales de ahora son casi tan tontos como los de hace 10 aos.

Si revisamos los ttulos actuales veremos que la inteligencia artificial que ofrecen no es digna de alabanza precisamente, nuestros adversarios siguen rutinas prefijadas y no suelen fijarse en la forma de jugar del usuario para luego aplicar tcticas que la contrarresten. Para simular en cierto modo esa inteligencia cuando jugamos en nivel difcil nuestros enemigos suelen tener una puntera formidable en los shooters, pueden ver todo lo que hacemos en los RTS, o bien conducen sin respetar las leyes de la fsica y toman curvas imposibles en los juegos de carreras. Eso no es dificultad muchachos, el adversario no es ms listo, simplemente hace trampa.

De acuerdo que disear una buena IA es algo complicado, pero en este terreno los programadores llevan mucho tiempo sin casi avanzar. Creo que ya va siendo hora de darle menos importancia al aspecto tcnico de los juegos y mucha ms al jugable, concretamente al de la IA. Sera magnfico que al poner los juegos en difcil nuestros enemigos fuesen ms astutos en lugar de ser ms fuertes y resistentes, que aplicasen tcnicas que no realizaran en dificultades ms bajas, y que se adaptasen a nuestro modo de juego obligndonos as a cambiar peridicamente nuestra estrategia

Inteligencia artificial y la robtica (Ciberntica)La inteligencia artificial constituye una rama de la informtica que, en los ltimos tiempos, est adquiriendo creciente importancia. Su campo de estudio lo constituyen los procedimientos necesarios para elaborar sistemas entre cuyas prestaciones figuren las que, tradicionalmente, se han considerado privativas de la inteligencia humana.

Los objetivos de la inteligencia artificial: Un ordenador ejecuta las rdenes para procesar datos que le son suministrados sin que disponga de capacidad para desarrollar razonamiento alguno acerca de dicha informacin. Frente a ello, la propuesta de la inteligencia artificial consiste en lograr que el procesador se adapte al mtodo de razonamiento y comunicacin humanos, para que pueda, no slo poner en prctica los algoritmos que en l introduce el hombre, sino establecer los suyos propios para resolver problemas. El ordenador puede calcular el rea de un polgono siempre que posea el programa que le proporciona el dato de la medida de uno de sus lados y la frmula correspondiente para realizar dicha operacin; la inteligencia artificial pretende que el procesador sea instruido en los principios de la geometra, para, por s mismo, resolver la cuestin, a partir de un algoritmo de su propia creacin. En definitiva, la inteligencia artificial explora los mecanismos que convierten al ordenador en una mquina pensante. La posibilidad de que esta hiptesis llegue a hacerse realidad es rechazada por numerosos expertos informticos. En todo caso, se siguen explorando caminos y, da a da, se constatan los progresos.

La mquina pensante y los sistemas expertos

Uno de los primeros intentos de construir una mquina pensante se llev a cabo en la dcada de los sesenta. El resultado fue la creacin del GPS (General Problem Solver; solucionador general de problemas), que poda resolver sencillos juegos, siempre que tuvieran un nmero reducido de reglas precisas. El fundamento del GPS era que un problema poda resolverse partiendo del anlisis de todas sus soluciones posibles y actuando con sucesivos intentos hasta hallar el camino adecuado. La cuestin que inmediatamente se plante fue que, dada la ignorancia absoluta sobre determinado tema, la bsqueda de salidas requerirla de un tiempo inadmisible. Evidentemente, la aplicacin del GPS a la resolucin de problemas reales resultaba imposible.

Poco tiempo despus se idearon los primeros sistemas expertos, especializados en determinados mbitos; el ms clebre, el Mycin, fue diseado en 1974. Se aplic al campo mdico, concretamente al rea de diagnosis, con resultados ms que aceptables. Los sistemas expertos actan en funcin de normas que regulan una relacin con el usuario; su misin no es sustituir a la persona encargada de realizar determinada tarea, sino tener la posibilidad de operar sobre la base de sus conocimientos en ausencia de ella. El especialista es, lgicamente, el encargado de instruir al sistema experto, que dispondr de una base de conocimientos acerca de un tema en cuestin. Dichos conocimientos adoptan la forma de principios a partir de los cuales el sistema deduce conclusiones, elabora juicios o toma decisiones. Adems de la exigencia de que la respuesta del sistema experto venga dada en un intervalo de tiempo razonable, son tambin elementos fundamentales la capacidad de indicar el proceso de resolucin efectuado y la posibilidad de adquirir conocimientos a partir de la propia experiencia. En este ltimo caso, el sistema podr aplicar los resultados obtenidos en situaciones anlogas futuras.

Componentes de los sistemas expertos

Un sistema experto consta de cuatro elementos bsicos: banco de conocimientos, motor de inferencia, mdulo de adquisicin e interfaz de interpretacin. El primero de ellos es el conjunto de datos que posee el sistema. El motor de inferencia se define como el mecanismo de razonamiento, que opera en una fase intuitiva y en otra deductiva. Por su parte, el mdulo de adquisicin es el elemento que permite al especialista instruir al sistema transmitindole sus conocimientos. Finalmente, la interfaz de interpretacin permite al sistema explicarse sobre el camino seguido hasta llegar a determinada conclusin.

Las redes neuronales

En la dcada de los cuarenta surgi la teora de las redes neuronales que parte de una comparacin entre el ordenador y el cerebro humano, y cuyo objetivo es imitar el funcionamiento del sistema neuronal. Podra decirse que el cerebro en el lenguaje informtico, sera un sistema paralelo formado por ingentes cantidades de procesadores interconectados entre si: las neuronas. Veamos cmo actan Cada neurona consta de un cuerpo celular ramificado en una serie de fibras nerviosas, las dendritas; dentro d cuerpo celular se encuentra el ncleo, y de la clula sale el axn, una fibra larga que termina en filamentos nerviosos. Las clulas nerviosas estn conectadas entre s mediante millares de sinapsis unidas a las dendritas o directamente al cuerpo celular El mecanismo de razonamiento se verifica cuando se produce una transmisin de seales qumicas entre las clulas nerviosas encargadas de procesar la informacin As las neuronas reciben seales de otras clulas; a continuacin, procesan dicha informacin y, en determinadas condiciones al alcanzar el umbral especifico, transmiten la seal correspondiente -envan el mensaje a travs de su axn y por medio de la sinapsis. Si bien el cerebro es muy superior en determinadas tareas, que realiza a mayor velocidad que la mquina, el ordenador dispone de una capacidad de memorizacin muy superior y est preparado para realizar otras operaciones en tiempos que resultan mnimos con relacin a os empleados por la mente humana.

Siguiendo el proceso de funcionamiento de las neuronas cerebrales los investigadores McCulloch y Pitts idearon en 1943 el modelo que lleva su nombre. El modelo de McCulloch y Pitts se realiza a partir de una red de gran tamao, formada por elementos simples cuya misin es el clculo de sencillas funciones 4a neurona nicamente debe realizar la suma ponderada de los impulsos de otras neuronas, un programa bsico. Sin embargo, habitualmente, un nmero reducido de calculadores ejecuta programas de enorme complejidad; en el transcurso del proceso, un pequeo error puede repercutir fatalmente en el resultado. Por otra parte, las neuronas cerebrales se comunican con una velocidad varios millones de veces ms lenta que la velocidad de operacin de los circuitos electrnicos. Por el contrario, el cerebro humano procesa determinado tipo de datos, como imgenes o sonidos, mucho ms rpidamente que el ordenador.

EL PRINCIPIO DE INCOMPATIBILIDAD

Un paso fundamental en la aproximacin entre el modo de razonamiento humano y el de la mquina es comprender que, en situaciones con determinado grado de complejidad, no existe una solucin nica, sino que pueden aplicarse mtodos diversos. La mente del ser humano es capaz de ponderar las ventajas e inconvenientes que ofrece cada uno y, en consecuencia, tomar una decisin. Normalmente, el ordenador se encuentro determinado hacia un nico camino. El principio de incompatibilidad de los sistemas complejos fue formulado en 1972 por Zadeh. Expresa el hecho de que a medida que se profundizo en el estudio de las propiedades caractersticas de un determinado sistema, mayor riesgo de imprecisin y error existe para su descripcin. Al aumentar la complejidad, las posibilidades de expresamos con exactitud y pertinencia disminuyen, en razn del nmero creciente de factores que intervienen en nuestro anlisis.

La lgica ambigua

A mediados de la dcada de los sesenta surgi una nueva teora, la lgica ambigua, denominada as por tratarse de una disciplina opuesta a la lgica binaria, que opera en funcin de pares de datos contrarios: si/no, verdadero /falso, 1/O. En el marco de la lgica ambigua, el paso de un valor a otro se realiza de manera gradual, sin que exista una lnea de separacin ntida. No resulta adecuado trabajar con valores numricos 1 y O, propios de la lgica binaria, sino con variables lingsticas. En definitiva, se trata de operar en sistemas donde los fenmenos no se describen analticamente, sino que son caracterizados de modo descriptivo o lingstico. La lgica ambigua trata de asignar valores de verdad a expresiones a las que no pueden asociarse unvocamente las consideraciones verdadero o falso. En contra de lo que pudiera pensarse a simple vista, las aplicaciones de la lgica ambigua no implican un descenso en los niveles de control y fiabilidad en aquellos campos en que se ponen en prctica. Si bien estas teoras han tenido un desarrollo notable en mbitos orientales, en Occidente su aceptacin ha sido mucho ms costosa.

Inteligencia artificial aplicada a la educacin.

En la ltima dcada se ha intensificado el inters por introducir las tecnologas informticas en el dominio de la educacin. Ello obedece a una mayor preocupacin tanto de las instituciones como de los investigadores a la hora de mejorar las prestaciones de docentes y alumnos en los procesos de aprendizaje. En este sentido, las tcnicas y paradigmas de la Inteligencia Artificial estn concitando una especial atencin como soluciones a los problemas que surgen al intentar introducir los computadores para apoyar las diferentes estrategias de aprendizaje.El objetivo principal de este taller es el de mostrar el estado actual de la investigacin en la aplicacin de las tcnicas de Inteligencia Artificial en el dominio de la Educacin.

Investigacin y desarrollo en reas de la IALas aplicaciones tecnolgicas en las que los mtodos de IA usados han demostrado con xito que pueden resolver complicados problemas de forma masiva, se han desarrollado en sistemas que:

1. Permiten al usuario preguntar a una base de datos en cualquier lenguaje que sea, mejor que un lenguaje de programacin.2. Reconocen objetos de una escena por medio de aparatos de visin.3. Generar palabras reconocibles como humanas desde textos computarizados.4. Reconocen e interpretan un pequeo vocabulario de palabras humanas.5. Resuelven problemas en una variedad de campos usando conocimientos expertos codificados.Los pases que han apadrinado investigaciones de IA han sido: EEUU. , Japn, Reino Unido y la CEE; y lo han llevado a cabo a travs de grandes compaas y cooperativas de riesgo y ventura, as como con universidades, para resolver problemas ahorrandoEn la medicina en general la inteligencia artificial ayuda a los mdicos a hacer diagnsticos, supervisar la condicin de los pacientes, administrar tratamientos y preparar estudios estadsticos.Los avances experimentados en el campo de la informtica mdica en Cuba comprenden la investigacin, la docencia, la asistencia secundaria y primaria; as como la gerencia de las instituciones de salud. En este campo, las aplicaciones pertenecientes a la denominada rea de la inteligencia artificial despiertan un gran inters, debido a sus posibilidades para involucrarse en situaciones donde se requiere un gran acervo de conocimientos mdicos, el veloz procesamiento de los datos y la toma efectiva de decisiones. Se valoran las perspectivas de uso de sistemas con comportamiento inteligente en el mbito mdico cubano, un objetivo bsico enel sector de la salud, debido a la prioridad concedida a las investigaciones fundamentales y aplicadas en ciencias mdicas en funcin de los programas dirigidos al mejoramiento de la salud de nuestro pueblo. Se plantean algunos problemas relevantes de cuya solucin depender la implementacin de ingenios que simulen el intelecto del mdico en toda su dimensin.

La aplicacin de la inteligencia artificial en la Medicina, adems de requerir de una adecuada delimitacin de sus metas y tareas, plantea serias dificultades en los planos cientficos, tecnolgicos, filosficos y ticos. A pesar de los esfuerzos, su concepto se utiliza todava en no pocos casos para referirse a ciertas simulaciones por computadoras de operaciones consideradas antes inherentes al hombre mientras que las computadoras con atributos de inteligencia artificial son an muy limitados, no perciben la semntica de la informacin y exhiben posibilidades lgicas muy modestas comparadas con las mostradas por los mdicos.

Conclusiones:

La inteligencia artificial obtiene un inters especial no por hacer una mquina que piense igual al hombre sino para comprender mejor lo que sucede en nuestro cerebro a manera de inteligencia y as poder manejar un control sobre estas tan especiales capacidades. La inteligencia artificial como industria es un campo con mucho futuro aunque un tanto borroso hasta ahora ya que su complejidad y falta de definicin no dejan claro a donde se tiene que llegar para lograr un sistema inteligente eficiente.

La definicin de IA se concretara el da que se realice un sistema mejor a los ya existentes y la definicin la dar el investigador de acuerdo al su rea de desarrollo, de esta manera ser difcil llegar a esta sabiendo en concreto de que se trata. Hasta el momento solo podemos decir que temas trata la IA, decir que hace o donde se aplica, pero el concepto como tal Inteligencia Artificial.

Los sistemas inteligentes interactan con el medio ambiente vivo mediante sensores y dispositivo electrnicos que convierten las seales en lenguaje mquina para ser entendido por el ordenador y responder a los estmulos.

ReflexionEl tema es de inters personal, es un importante tema de investigacin el cual veo con futuro en un pas que es unos de los lderes en telecomunicaciones y que sigue creciendo en infraestructura, con cantidad de empresas del ramo automotriz llegando al pas ser un rea de oportunidad de baja inversin, es de aqu de donde nace mi curiosidad por desarrollar el tema, la idea principal para iniciar a escribir despus de leer el archivo de lectura y elaboracin de textos acadmicos fue generar una monografa del tema inteligencia artificial.Pgina 20 de 22