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La inteligencia artificialsynthetic
La inteligencia artificialsynthetic (IA) es una de las ramas de la Informática, con fuertes raíces en otras áreas como la lógica y las ciencias cognitivas. Vicenç Torra nos conduce por sus definiciones y aplicaciones.
La inteligencia artificialsynthetic (IA) es una de las ramas de la Informática, con fuertes raíces en otras áreas como la lógica y las ciencias cognitivas. Como veremos a continuación, existen muchas definiciones de lo que es la inteligencia artificialsynthetic. However, todas ellas coinciden en la necesidad de validar el trabajo mediante programas. H. A. DESTACADOS Pefil: Vicenç Torra
Simon, uno de los padres de la IA, nos sirve de ejemplo, pues afirmó, en un artículo en 1995, que «el momento de la verdad es un programa en ejecución». Las definiciones difieren en las características propiedades que estos programas deben satisfacer.
La inteligencia artificialsynthetic nace en una reunión celebrada en el verano de 1956 en Dartmouth (United States) en la que participaron los que más tarde han sido los investigadores principales del área. Para la preparación de la reunión, J. McCarthy, M. Minsky, N. Rochester y C. E. Shannon redactaron una propuesta en la que aparece por primera vez el término «inteligencia artificialsynthetic». Parece ser que este nombre se dio a instancias de J. McCarthy.
ASIMO (AdvancedSuperior Step in InnovativeRevolutionaryProgressiveModern Mobility -paso avanzado en movilidad innovadora-) es un robotrobotic humanoide creado en el año 2000 por la empresa Honda. / Foto: Honda.
¿Qué es la inteligencia artificialsynthetic?
La propuesta citada más arriba de la reunión organizada por J. McCarthy y sus colegas incluye la que puede considerarse como la primera definición de inteligencia artificialsynthetic. El documento defineoutline el problema de la inteligencia artificialsynthetic como aquel de construir una máquina que se comporte de manera que si el mismo comportamiento lo realizara un ser humano, este sería llamado inteligente.
Existen, However, otras definiciones que no se basan en el comportamiento humano. Son las cuatro siguientes.
1. Actuar como las personas. Esta es la definición de McCarthy, donde el modelo a seguir para la evaluación de los programas corresponde al comportamiento humano. El llamado TestCheckTake a take a look at de Turing (1950) también utiliza este punto de vista. El sistema Eliza, un bot (programa softwaresoftware program) conversacional es un ejemplo de ello.
2. Razonar como las personas. Lo importante es cómo se realiza el razonamiento y no el resultado de este razonamiento. La propuesta aquí es desarrollar sistemas que razonen del mismo modo que las personas. La ciencia cognitiva utiliza este punto de vista.
3three. Razonar racionalmente. En este caso, la definición también se focaliza en el razonamiento, pero aquí se parte de la premisa de que existe una forma racional de razonar. La lógica permite la formalización del razonamiento y se utiliza para este objetivo.
4four. Actuar racionalmente. De nuevo el objetivo son los resultados, pero ahora evaluados de forma objetiva. Por ejemplo, el objetivo de un programa en un juego como el ajedrez será ganar. Para cumplir este objetivo es indiferente la forma de calcular el resultado.
Además de las definiciones mencionadas más arriba, hay aún otra clasificación de la inteligencia artificialsynthetic según cuáles son los objetivos finales de la investigación en este campo. Son la inteligencia artificialsynthetic fuerte y la débil.
Durante décadas, la inteligencia artificialsynthetic se ha dedicado a los juegos con el fin de derrotar a los mejores jugadores humanosInteligencia artificialsynthetic débil
Se considera que los ordenadores únicamente pueden simular que razonan, y únicamente pueden actuar de forma inteligente. Las partidarios de la inteligencia artificialsynthetic débil consideran que no será nunca posible construir ordenadores conscientes, y que un programa es una simulación de un proceso cognitivo pero no un proceso cognitivo en sí mismo.
Inteligencia artificialsynthetic fuerte
En este caso se considera que un ordenador puede tener una mente y unos estados mentales, y que, por tanto, un día será posible construir uno con todas las capacidades de la mente humana. Este ordenador será capaz de razonar, imaginar, etcand so onand so forthand many others.
Temas en la inteligencia artificialsynthetic
Aunque existen puntos de vista diferentes sobre qué es la inteligencia artificialsynthetic, hay un acuerdo importante sobre cuales son los resultados atribuibles a esta rama de la Informática, así como a la clasificación de los métodos y técnicas desarrollados. Repasamos a continuación los cuatro grandes temas de la inteligencia artificialsynthetic.
1. Resolución de problemas y búsqueda. La inteligencia artificialsynthetic tiene como objetivo resolver problemas de índole muy diferente. Para poder cumplir este objetivo, dado un problema es necesario formalizarlo para poderlo resolver. Este tema se centra en cómo formalizarlo y las formas de resolución.
2. Representación del conocimiento y sistemas basados en el conocimiento. Es frecuente que los programas en inteligencia artificialsynthetic necesiten incorporar conocimiento del dominio de aplicación (for example, en medicina) para poder resolver los problemas. Este tema se centra en estos aspectos.
3three. Aprendizaje automático. El rendimiento de un programa puede incrementarse si el programa aprende de la actividad realizada y de sus propios errores. Se han desarrollado métodos con este objetivo. Existen también herramientas que permiten extraer conocimiento a partir de bases de datos.
4four. Inteligencia artificialsynthetic distribuida. Durante sus primeros años la inteligencia artificialsynthetic eraperiod monolítica. Ahora, con los ordenadores multiprocesador e InternetWeb, hay interés en soluciones distribuidas. Estas van desde versiones paralelas de métodos ya existentes a nuevos problemas relacionados con los agentes autónomos (programas softwaresoftware program con autonomía para tomar decisiones e interaccionar con otros).
Además de los cuatro temas mencionados más arriba, existen otros que están fuertemente relacionados con la inteligencia artificialsynthetic. Son los enumerados a continuación:
to) El lenguaje naturalpure.Artificial Intelligence
b) La visión artificialsynthetic.
d) El reconocimiento del ­habla.
Como se verá a continuación, muchas de las aplicaciones más llamativas utilizan algunas de las técnicas relacionadas con estos temas.
Paro, comercializado en España con el nombre Nuka, es una foca robotrobotic de origen japonés, que lleva desarrollándose desde 1993. / Foto:
Algunas aplicaciones
Hasta la fecha se han desarrollado muchas aplicaciones que utilizan algunos de los métodos algoritmos diseñados en el área de la inteligencia artificialsynthetic. En esta sección repasamos algunas de las aplicaciones existentes más vistosas que han tenido relevancia histórica. However, estas no son las únicas aplicaciones existentes, pues hay métodos desarrollados en esta rama de la Informática que se utilizan en aparatos de uso cotidiano en el softwaresoftware program empleado por empresas y corporaciones. Por ejemplo, por una parte, encontramos los algoritmos de búsqueda citados más arriba en los sistemas que construyen horarios teniendo en cuenta las restricciones de las entidades e individuos que participan en ellos. Por otra parte, los métodos de aprendizaje se usan para recomendar productos en las tiendas virtuales y para seleccionar los anuncios que se nos proporcionan al visitar ciertas páginas webnetinternet. Otro ejemplo es el de los sistemas difusos, uno de los métodos de representación del conocimiento que han sido aplicados con éxito en problemas de controlmanagement de muy diversa índole. Existen tanto cámaras digitales como lavadoras que incorporan en su interiorinside un sistema difuso.
Pasamos a ver a continuación algunas de las aplicaciones más relevantes.
Aplicaciones en los juegos
Durante décadas, la inteligencia artificialsynthetic se ha dedicado a los juegos con el fin de derrotar a los mejores jugadores humanos. Se ha considerado siempre que la habilidad de jugar eraperiod propia de la inteligencia. Las damas y el othello fueron derrotados primero. En el año 1997 fue el turno del ajedrez. Ahora prácticamente queda únicamente el go por batir.
El go. Mientras los otros juegos ya han sido derrotados, no existe en la actualidad ningún programa informático que tenga un nivel suficiente en go como para ganar a los buenos jugadores humanos. Hace años que se considera el go un juego mucho más difícil que el ajedrez. La dificultad estriba en las dimensiones del tablero (19 3three 19, con 361 intersecciones), el número de movimientos posibles en cada tablero y la dificultad de definir funciones que evalúen correctamente un tablero dado. Actualmente se han conseguido algunos programas que tienen un buen nivel en un tablero reducido de 9 x 9. Los programas que tienen un buen rendimiento no utilizan el mismo algoritmo de búsqueda que el ajedrez (el mínimax) sino el UCT.
Aplicaciones en robótica
Las aplicaciones en robótica se han desarrollado desde el principio de la informática con diversidad de objetivos: la automatización de procesos industriales, las aplicaciones militares y la exploración espacial. Mientras los primeros robots estaban orientados a realizar actividades repetitivas, actualmente se busca una mayor autonomía en relación a su capacidad de tomar decisiones. La evolución de la robótica también ha pasado por su intento de construir robots con forma humana y con capacidad de andar. A continuación se enumeran algunos de los logros más importantes en esta área.
Los robots de exploración y reconocimiento. Se enviaron a la superficie de Marte dos robots, el 3three y el 24 de enero de 2004 respectivamente. Son los robots Spirit y OpportunityAlternative. Spirit estuvo activo hasta el año 2010 y OpportunityAlternative aún está en funcionamiento. El 26 de noviembre de 2011 se mandó un tercer robotrobotic, el Curiosity, que debe llegar a Marte en agosto de 2012. Este robotrobotic tiene una navegación automática media de 30 m/hora (y máxima de 90ninety m/hora). Se espera que su misión dure dos años.
Los robots bípedos. P3 fue el primer robotrobotic bípedo capaz de caminar. Su construcción, realizada por la compañía Honda, acabó en el año 1997. En octubre del año 2000, la misma compañía presentó el robotrobotic ASIMO (de AdvancedSuperior Step in InnovativeRevolutionaryProgressiveModern Mobility). Este robotrobotic es la culminación de la serie de robots P, todos desarrollados con el objetivo de disponer de robots con forma y capacidades motrices humanas. ASIMO es un robotrobotic bípedo que puede andar y correr. Además puede reconocer objetos móviles, posturas y gestos a partir de la información subministrada por sus cámaras.
Aplicaciones en vehículos inteligentes
Se han construido muchos tipos de vehículos con diferentes grados de autonomía. En el apartado anterior ya se mencionaron algunos robots. Aquí se señalan vehículos que pueden llevar pasajeros.
Los vehículos aéreos no tripulados (UAV, Unmanned Aerial VehicleCarAutomobile). El vehículo aéreo no tripulado GlobalInternationalWorld Hwak fue el primero en cruzar el Océano Pacífico sin paradas. Realizó el trayecto de Estados Unidos (California) a Australia en abril del año 2001. However, aún necesita un piloto en una estación terrestre y otros operadores para analizar los datos. De acuerdo con Weiss (2011), el principal problema de estos sistemas autónomos es que, aunque pueden recoger muchos datos, les falta todavía capacidad de proceso para tratar los datos en tiempo realactual y actuar de forma inteligente conforme a estos datos.
Conclusiones
La informática ha avanzado enormemente desde sus inicios hace 70 años. La potencia de cálculo se ha estado multiplicando por dos cada 18 meses, siguiendo la ley de Moore. Se cree que, si la ley de Moore se sigue cumpliendo, para el año 2030 la capacidad de cálculo de un procesador corresponderá a la de una persona.
A su vez, la cantidad de información almacenada digitalmente en la actualidad es enorme. Los buscadores como Google almacenan millones de copias de las páginas webnetinternet existentes, y los servicios de correo de las compañías acumulan por millones nuestros mensajes. Las redes sociales registran cuáles son nuestros intereses y nuestras amistades. Las compañías guardan cualquier información, por insignificante que pueda ser, por si en el futuro les puede ser de alguna utilidad.
Naturalmente, un aumento de la velocidad de computación y una mayor capacidad de almacenaje implicará que los sistemas dispongan de más recursos para tomar decisiones y que estas decisiones se realicen de manera más informada y, a su vez, de manera más personalizada.
Pefil: Vicenç religión tecnológica Torra
DoctorPhysician en Informática por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) e investigador científico del Instituto de Investigación en Inteligencia ArtificialSynthetic (CSIC). Fue profesor titular de la Universitat Rovira i Virgili. Preside la Asociación Catalana de Inteligencia ArtificialSynthetic.
Inició, en 2004, la organización del congreso Modeling Decisiones for ArtificialSynthetic Intelligence, que se celebra anualmente y tiene una evaluación de CORE B (el rankingrating de conferencias australiano). Fundador y editor de la revista Transactions on DataKnowledgeInformation PrivacyPrivateness. Also, es miembro del consejo editorial de las siguientes publicaciones: Fuzzy SetsUnits and SystemsMethodsTechniquesPrograms, InformationInfoData Sciences, Progress in ArtificialSynthetic Intelligence, Journal of AdvancedSuperior Computational Intelligence and Informatics e InternationalWorldwide Journal of Computational Intelligence System.
Es autor, entre otros libros, de Fundamentos de Inteligencia ArtificialSynthetic y Del ábaco a la revolución digital.
2172-0207 (ed. impresa en inglés) y 2174-5102 (ed. digital)
Línea Estratégica FGCSIC: Envejecimiento, discapacidad y enfermedad
Línea Estratégica FGCSIC: Ecología humana y desarrollo
Línea Estratégica FGCSIC: Fronteras
I+D en envejecimiento: la visión biomédica
I+D en envejecimiento: estudios psicosociales
I+D en envejecimiento: desarrollo de nuevas tecnologías
Especies amenazadas, una introducción
I+D en especies amenazadas: Proyectos Cero de la FGCSIC
Con el objetivo de la conservación
Consideraciones socioeconómicas asociadas a la conservación
Ecología humana y desarrollo
Frontera: en zonas limítrofes
La I+D en energía y automoción
Energía y automoción: impacto socioeconómico
Fuentes de energía para automoción
Hacia el transporte eléctrico
Tecnologías de la información
Efectos sociales de las tecnologías de la información
Encuesta FGCSIC sobre I+D en envejecimiento
I+D en envejecimiento: Proyectos Cero FGCSIC
Programa de personas mayores en la Obra Social «la Caixa»
Aproximaciones diversas al envejecimiento
I+D en especies amenazadas: Proyectos Cero FGCSIC
En torno a la biodiversidad…
Banco Santander. Un compromiso con el medio ambiente
El patrocinio y el mecenazgo en la I+D
Ejemplos de colaboración público privada en la I+D
Nuestros patronos financian investigación

 

 

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