INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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 basic.
La religión tecnológica es una combinación de la ciencia del computador , fisiología y filosofía, tan basic 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, funcionamiento en sentido normal, de una crimson 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.
Una caracter ística basic que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos , también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.
El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo 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, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento ).
Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.
El razonamiento basado en el conocimiento , implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación , el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo actual: con poca información , con una solución cercana y no necesariamente exacta.
Construir réplicas de la compleja purple neuronal del cerebro humano (backside-up).
Intentar imitar el comportamiento del cerebro humano con un computador (high-down).
III. DIFERENTES METODOLOGÍAS:
La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.
Redes neuronales: esta tecnología es poderosa en ciertas tareas como la clasificación y el reconocimiento de patrones. Está basada en el concepto de “aprender” por agregación de un gran número de muy simples elementos.
Este modelo considera que una neurona puede ser representada por una unidad binaria: a cada instante su estado puede ser activo inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través de sinapsis. Según el signo, la sinapsis es excitadora inhibidora.
El funcionamiento de una Crimson Neuronal es gobernado por reglas de propagación de actividades y de actualización de los estados.
IV. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Los investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en los sistemas expertos, la resolución de problemas, el control automático, las bases de datos inteligentes y la ingeniería del software program (diseños de entornos de programación inteligente).
Otros investigadores están trabajando en el reto del reconocimiento de patrones donde se espera un rápido progreso en este campo que abarca la comprensión y la síntesis del habla, el proceso de imágenes y la visión artificial.
Finalmente, la fundamental investigación sobre la representación del conocimiento, la conceptualización cognoscitiva y la comprensión del lenguaje pure.
Uno de los principales objetivos de los investigadores en inteligencia artificial es la reproducción automática del razonamiento humano.
El razonamiento de un jugador de ajedrez no siempre es el mismo que el de un directivo que se pregunta la viabilidad de fabricar un nuevo producto Un niño jugando con bloques de madera en una mesa no tiene thought de la complejidad del razonamiento necesario para llevar a cabo la construcción de una pirámide, e intentar que un robotic hiciera lo mismo que el niño requeriría un largo programa de computador.
V. ARTÍCULOS SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
A continuación se presenta un breve resumen de la temática normal de tres artículos que hablan de la inteligencia artificial y sus diferentes utilidades:
Inteligencia artificial en medicina.
Estado actual y perspectivas
Director Normal. Aplicaciones de Inteligencia Artificial, S.A.
EL campo de La inteligencia artificial debe gran parte de su precise desarrollo a los resultados obtenidos en el proceso de cierto tipo de problemas médicos: el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades.
A mediados de los setenta, se obtuvo la evidencia de eficacia y acierto en este campo; a partir de estas fechas, las comunidades científicas de la medicina y de la ciencia de la computación vieron crecer su interés hacia este campo científico emergente. La importancia de la medicina en las aplicaciones de la inteligencia artificial ha sido realmente notable, hasta el extremo de que esas aplicaciones tienen nombre propio: PURPOSE, acránimo de Artificial Intelligence in Drugs que, desde hace 15 años, ha evolucionado como una activa y creciente disciplina.
Se espera un cambio importante del papel de los ordenadores en el campo de la medicina. Están apareciendo ya en el mercado modalidades de ordenador que permitirán la incorporación de las tecnologías descritas de forma cómoda; así, por ejemplo, los ordenadores de bolsillo palm-tops con escritura con lápiz magnético y los sistemas de reconocimiento de escritura guide ligada, permiten la entrada en tiempo actual de información destinada a la base de datos de las historias clínicas de la entidad, que a su vez permiten consultas (accesos a enciclopedias, vademécums asesoramiento) impensables en estos momentos. Paralelamente, la convergencia de los trabajos de normalización, comunicación e informática clínica facilitará el acceso a extensos conjuntos de historiales tratables con sistemas de extracción de conocimiento, desde métodos estadísticos a clasificación automática redes neuronales. La detección temprana de contraindicaciones ocasionales en los medicamentos, la obtención de secuencias óptimas de tratamientos y otros problemas complejos obtendrán grandes beneficios del tratamiento masivo de historias clínicas. No se prevé ningún papel sustitutorio en la actividad sanitaria, aunque en algunos problemas periféricos es posible la utilización de nuevas tecnologías para diagnóstico y tratamiento. Por ejemplo, en la ayuda al diagnóstico en enfermedades tropicales u otras especialidades escasas, consultas a un sistema inteligente sobre urgencias médicas, detección de contraindicaciones, entre otras Aplicaciones.
New Millennium AI and the Convergence of History
J¨urgen Schmidhuber
IDSIA, Galleria 2, 6928 Manno (Lugano), Switzerland
juergen@ – ∼juergen
La Inteligencia artificial (AI) se ha vuelto una ciencia formal en el nuevo milenio, durante todo del tiempo que ha transcurrido desde sus comienzos ha habido un progreso rápido en métodos prácticos por aprender los verdaderos programas del sucesión-proceso, los cuales son opuestos a métodos tradicionales imitados a la los modelos estacionarios. Cada descubrimiento en la informática tiende a venir aproximadamente dos veces mas rápido que el anterior, haciendo comparación con la evolución de la computación, los cambios que se producen en estos tiempos en la tecnología se puede decir que son exponenciales.
En estos tiempos se espera que el próximo cambio radical se manifieste en aproximadamente un cuarto de siglo después del más reciente, es decir, en el 2015, en este momento algunas computadoras coincidirán las inteligencias en condiciones de darle un gran poder a la informática y las revoluciones venideras serán más rápidas estas se esperan entre el 2030 y el 2040, cuando las máquinas individuales ya se acercarán al poder máximo de la computación en la combinación de las inteligencias humanas.
Muchos de los lectores presentes de este artículo todavía deben estar entonces vivos. Y se tiene la siguiente pregunta:
¿El software program y los adelantos teóricos se mantendrán al ritmo del desarrollo del hardware?
De eso es lo que se quiere convencer a la gente. De hecho, el nuevo milenio ya ha traído las nuevas visiones fundamentales en el problema de construir agentes racionales óptimos Inteligencias Artificiales universales teóricamente.
En este artículo se repasa brevemente algunos de los nuevos resultados, y se especula sobre los futuros desarrollos, mientras se señalan intervalos de tiempo entre los eventos más notables por encima de forty,000 años 29 vidas de historia humana estos cambios tienen a ser exponenciales.
Simplicial Households of Drawings
+1-608-263-2874
gleicher@
En este artículo se presenta un método para ayudar a los artistas a realizar una obra de arte más accesible a los usuarios casuales. Se hace un enfoque en casos específicos de dibujos, mostrando cómo un número pequeño de éstos pueden transformarse en un objeto más complejo transformado en una familia entera de dibujos similares. Esta temática se representa como un simplicial advanced que aproxima un juego válido de las interpolaciones en el espacio de la configuración. El artista no actúa recíprocamente directamente con el simplicial complex. En cambio, se realizan las guías de su construcción contestando especialmente según el juego escogido preguntas de si/no. Combinando la flexibilidad de un simplicial advanced con la guía directa humana, serán capaces de representar los constreñimientos muy generales en el número de miembros en una familia.
El simplicial se construye con una variedad de algoritmos útiles a un usuario final, incluso la muestra aleatoria, del espacio de dibujos, la interpolación encogida entre los dibujos, la proyección de otro dibujo en la familia, y la exploración interactiva de la familia.
VI. LIBROS CONSULTADOS SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
LÓGICA E INTELIGENCIA (ARTIFICIAL)
Luis Carlos Torres Soler
Universidad Nacional de Colombia
Facultad de Ingeniería
Los científicos, en su área, requieren de fórmulas y procesos estructurados para la solución de problemas, casi siempre complejos de ahí que se considera necesaria la estructuración del razonamiento lógico para mayor alcance de sus investigaciones. La capacidad para razonar depende de un conjunto de habilidades y capacidades lógicas, creativas y abstractas, que deben estructurarse y practicarse a fin de mejorar los procesos del pensamiento.
¿Es posible una formulación del pensamiento lógico? La pregunta proyecta razonar primero: ¿existe deficiencia en el razonamiento para solucionar problemas, no bien formulados, no bien estructurados con datos confusos? Y, segundo: ¿Qué provee cierto comportamiento de las personas en las empresas necesitadas de ideas para innovar?
Lógica e inteligencia artificial: El presente texto proviene de la convergencia de dos fenómenos, la necesidad de razonamiento lógico y la proyección hacia los computadores inteligentes. El libro es el fruto de más de siete años de trabajo en el área de inteligencia artificial, creatividad y lógica matemática.
El libro no esta dividido en secciones, es un conjunto de planteamientos donde poco a poco se va estructurando las diferentes formas de resolución de problemas y representación de su información para generar un proceso adecuado que pueda dar una solución, ojala la más óptima. Las soluciones que se hallan en el texto han sido revisadas minuciosamente en varios contextos, como se indica en ellas, no es la única forma, de ahí a que se invita al lector a hallar otras representaciones soluciones, esto ayudará a la estructuración del pensamiento lógico.
TÉCNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN JUEGOS
Nelson Becerra Correa
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Centro de Investigaciones y Desarrollo Científico
En el presente trabajo de investigación, de desarrollan métodos alternativos a los comúnmente utilizados para crear software program de juego, clasificados dentro de la teoría de juegos como bi personales de suma cero y de información completa.
El documento se divide en cuatro partes: en la primera, se trabaja sobre los métodos existentes en la actualidad para el tratamiento de juegos. Además se hace un análisis de estos métodos y se muestran métodos alternos no trabajados muy poco trabaja y novedosos.
En la segunda parte, se presenta un esquema de un algoritmo por metas, lo mismo que un análisis conceptual. Igualmente se hace un tratamiento de juegos mediante redes neuronales. La concept básica consiste en entrenar una purple neuronal en un juego, para que esta, luego de su entrenamiento, pueda competir contra un adversario con un alto nivel de juego y responder en buena forma.
En la tercera parte se plantea utilizar algoritmos genéticos. Eso se plantea de dos formas: primero como mecanismo de aprendizaje automático y segundo como generador de funciones de evaluación estática.
Como generador de aprendizaje automático, la concept es crear programas capaces de aprender por si mismo todo tipo de problema, como generador de funciones de evaluación, se darán los parámetros y la system normal para que el algoritmo la optimice.
En la cuarta parte se utiliza el aprendizaje por refuerzo, con el fin de enseñar a un agente un problema de ajedrez.
VII. CONCLUSIONES
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la robótica , usada principalmente en el campo industrial; comprensión de lenguajes y traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; sistemas computacionales expertos.
Los sistemas expertos , que reproducen el comportamiento humano en un estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan variados como los que diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los que interpretan datos sismológicos en exploración geológica y los que configuran complejos equipos de alta tecnología
Tales tareas reducen costos , reducen riesgos en la manipulación humana en áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto, y mejoran el management de calidad sobre todo en el ámbito comercial.
VIII. FUENTES
Documentos seminario Metodos de Investigación: INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MEDICINA