Robotica E Inteligencia Artificial

ROBOTICA E INTELLIGENZA ARTIFICIALE
ROBOTICA
La robotica è un concetto di dominio pubblico. La mayor parte de la gente tiene una idea de lo que es la robótica, sabe sus aplicaciones y el potencial que tiene; Tuttavia, non conoscono l'origine della parola robot, né hanno pensieri sull'origine delle applicazioni utili della robotica come scienza.
La robotica come la conosciamo oggi, ha le sue origini migliaia di anni fa. Ci baseremo su fatti registrati attraverso la storia, e inizieremo chiarendo che anticamente i robot erano conosciuti con il nome di automi, e la robotica non era riconosciuta come scienza, anzi, la parola robot è emersa molto tempo dopo l'origine degli automi.
Fin dagli albori dei tempi, l'uomo ha desiderato creare vita artificiale. Si è impegnato a dare vita a esseri artificiali che lo accompagnino nella sua dimora, esseri che svolgono i loro compiti ripetitivi, compiti pesanti difficili da svolgere per un essere umano. Secondo alcuni autori, come J. J. C. Sensible e Jasia Reichardt, considerano che il primo automa in tutta la storia fu Adamo creato da Dio. Secondo questo, Adamo ed Eva sono i primi automi intelligenti creati, e Dio fu colui che li programmò e diede loro le prime istruzioni da seguire. Nella mitologia greca si possono trovare diversi racconti sulla creazione di vita artificiale, per esempio, Prometeo creò il primo uomo e la prima donna con argilla e animati con il fuoco dei cieli. In questo modo ci rendiamo conto che l'umanità ha l'ossessione di creare vita artificiale sin dall'inizio dei tempi. Muchos han sido los intentos por lograrlo.
Los hombres creaban autómatas como un pasatiempo, eran creados con el fin de entretener a su dueño. Los materiales que se utilizaban se encontraban al alcance de todo el mundo, cioè, utilizaban maderas resistentes, metales como el cobre y cualquier otro material moldeable, cioè, que no necesitara requiriera de algún tipo de transformación para poder ser utilizado en la creación de los autómatas.
Estos primeros autómatas utilizaban, principalmente, la fuerza bruta para poder realizar sus movimientos. A las primeras maquinas herramientas que ayudaron al hombrea facilitarle su trabajo no se les daba el nombre de autómata, sino más bien se les reconocía como artefactos simples maquinas
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
L'Intelligenza Artificiale è iniziata come il risultato della ricerca in psicologia cognitiva e logica matematica. Si è concentrata sulla spiegazione del lavoro psicologico e sulla costruzione di algoritmi per la soluzione di problemi a scopo generale. Punto di vista che favorisce l'astrazione e la generalità.
L'Intelligenza Artificiale è una combinazione della scienza del computer, fisiologia e filosofia, così normale e ampio come questo, è che riunisce vari campi (robotica, sistemi esperti, per esempio), tutti i quali hanno in comune la creazione di macchine che possono “pensare”.
L'idea di costruire una macchina che possa eseguire compiti percepiti come richieste di intelligenza umana è un'attrattiva. I compiti che sono stati studiati da questo punto di vista includono giochi, traduzione di lingue, comprensione delle lingue, diagnosi dei guasti, robotica, fornitura di consulenza esperta su vari argomenti.
È così che i sistemi di gestione di database sempre più sofisticati, la struttura dei dati e lo sviluppo di algoritmi per l'inserimento, cancellazione e localizzazione dei dati, così come il tentativo di creare macchine capaci di svolgere compiti che sono considerati tipici dell'ambito dell'intelligenza umana, coniarono il termine Intelligenza Artificiale nel 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 general, de una pink 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 escuelacreacionista. 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 experto
IMPACTO SOCIAL, ECONÓMICO, CULTURAL
Primeramente, la robotica es una tecnologia destinada solo al beneficio de la humanidad, si embargo hay peligrosos potenciales inplicados y se deben establecer salvaguardias para no permitir su uso pernicioso.
La inteligencia artificial es una combinazione de scienze che permettono reunir varios campi como, ad esempio, la robotica, y que tiene en comune una unica finalidad, crear maquinasque puedan pensar.
Con rispetto al ambito sociale y culturale tanto la robotica como la inteligencia artificial son destinatas al beneficio de la humanidad, ambas tecnologie enriquesen la cultura mundial, perché a causa che son tecnologie de ultima generazione y permettono a la humanidad porder accerder a nuove tecnologie e incorporarlas anche in su vita cotidiana.
En el ambito tecnologico es un gran avance, en la inteligencia artificial por el echo de porder jutar varias ciencias para porder crear un maquina que “piense”, y en la robotica tambien porque integra tanto ingenieria mecanica, electronica e informatica con ciencias sociales, con el unico fin de lograr un beneficio para la humanidad creando una maquina que pueda interpretar el lenguaje, las ordenes humanas, e molti altri.
Y finalmente el ambito economico, estas tecnologias demandan mucho dinero, devido a que se necesitan tecnologias de ultima generacion. todo el dinero invertido, se recuperara con el paso del tiempo con la incercion de la maquinaria en las nuevas industrias y cuando estas tecnologias se produscan en forma masiva para la venta publica
HISTORIA SOBRE ROBOTICA, INTELLIGENZA ARTIFICIALE
En la antigua Grecia, el mito y la superstición cedieron su lugar a variadas cosmologías que daban cuenta del mundo a partir de ciertos principios fundamentales. Sobre algunos de estos principios pronto se erigieron los pilares culturales de occidente y por supuesto de las diversas disciplinas científicas que hoy en día conocemos. Pero si bien la filosofía no ha dejado de ejercer hasta nuestros días su influjo sobre las ciencias naturales y exactas, seguramente es en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) y la robótica cognitiva donde esta relación indisoluble se aprecia con mayor claridad.
Así, durante los primeros años de vida de la IA, los investigadores buscaron desarrollar computadoras inteligentes bajo ciertos presupuestos filosóficos. En este sentido, el filósofo estadounidense Hurbert Dreyfus nos advierte que durante esta primera etapa, estos presupuestos pronto llegaron a convertirse en el programa de investigación que articuló y orientó gran parte del trabajo realizado por computólogos e ingenieros de todo el mundo hasta bien entrada la década de los ninety del siglo XX.
Entre estos presupuestos, Dreyfus destaca la idea que concebía el pensamiento como una clase explicit de operaciones, cioè, aquellas operaciones que son realizadas por nuestra mente. Autores como Hobbes Leibniz habían afirmado en su momento que toda la actividad de nuestra mente -razonar, planificar and many others.- se podía describir en términos de un conjunto finito y ordenado de operaciones lógicas sobre ciertos elementos. Esta thought sobre la naturaleza de la mente humana implicaba que el éxito de cualquier intento por replicar la inteligencia humana en computadoras radicaría en conseguir que ellas realizasen el mismo tipo de operaciones. Las primeras tendencias de la IA se basaron en tratar de desarrollar los programas apropiados que llevaran a cabo dichas operaciones en maquinas.
Ora, para Dreyfus el segundo presupuesto que permitió dar forma definitiva a la IA fue enunciado por el filosofo francés René Descartes. De acuerdo con este autor, todos los contenidos de nuestra mente tienen carácter representacional. Esto significa, tra le altre cose, que cuando pensamos, razonamos planificamos lo hacemos tomando en cuenta solamente nuestras ideas creencias sobre el mundo que nos rodea. Desde la filosofía una representación puede ser vista como un elemento que se refiere versa sobre cualquier otra cosa. Per esempio, la creencia el gato está sobre la mesa” versa sobre algún gato y en ese sentido se puede decir que lo representa de algún modo. Estas concepts llevaron a muchos autores a suponer que un sistema artificial inteligente también debería basar sus planes razonamientos en representaciones lingüísticas abstractas del mundo de manera related a como nosotros en apariencia lo hacemos. Según esta perspectiva una solución al problema de la Inteligencia Artificial radicaba en el nivel de exactitud de las representaciones que una computadora pudiera albergar.
La combinazione di queste idee ha dato all'IA un quadro di lavoro ben definito; dando inizio alla ricerca per definire e implementare nelle macchine le operazioni che incorporassero tra i loro argomenti rappresentazioni appropriate del mondo. De esta manera, molti affermarono che era solo questione di tempo prima che un computer mostrasse un livello di intelligenza simile al nostro.
Sin embargo, dopo decenni di ricerca e sviluppo, l'IA sembrò bloccarsi nel suo tentativo di raggiungere tale obiettivo. Adicionalmente, vari autori dalla filosofia iniziarono a mettere in dubbio che l'intelligenza consistesse semplicemente nella manipolazione di rappresentazioni basate su regole formali (per esempio operazioni logiche). John Searle, per esempio, demostró a través de un ingenioso argumento que una maquina que tan sólo manipula símbolos es incapaz de comprender su significado, cioè, es incapaz de saber qué representan esos símbolos. Si tenemos en cuenta que los pensamientos y creencias son para sus poseedores representaciones del mundo, entonces el argumento de Searle implica que un programa de computadora es insuficiente para dotar a una computadora con una mente.
Ora, este callejón sin salida en el que se encontraba el proyecto de reproducir la inteligencia en sistemas artificiales, no significó que la filosofía estuviese en contra de la IA. Por el contrario, nuove tesi filosofiche hanno ispirato una trasformazione radicale nella ricerca di questi concetti al punto che alcuni autori hanno iniziato a distinguere tra Intelligenza Artificiale classica e quella che ora viene chiamata nuova Intelligenza Artificiale.
Tra queste nuove idee possiamo evidenziare quelle provenienti dalla fenomenologia esistenzialista. Questa proposta filosofica, formulata per la prima volta da Martin Heidegger e successivamente ripresa dal filosofo francese Maurice Merleau-Ponty, può essere vista in buona parte come una replica alle principali conclusioni di Cartesio sulla mente. Heidegger, per esempio, rechazaba la idea concerniente a la naturaleza representazionale de los contenidos mentales y en consecuencia pensaba que buena parte de nuestro comportamiento inteligente no surgía como risultato de estimaciones calculs basados en representaciones abstractas del mundo. Merleau-Ponty, haciendo eco de las ideas de Heidegger, successivamente añadió que la inteligencia más bien se fonda en los stessi meccanismi che facilitan nuestra percezione y motricidad corporal.
Muchos de los cambios inspirados por estas ideas y corrientes filosóficas, tanto en las ciencias cognitivas como en la IA, se pueden riprendere in la propuesta de la cognición embebida. Este novedoso paradigma propone che l'intelligenza debba essere compresida en el contexto de la estrecha relación que, Según Merleau-Ponty y Heidegger, existe entre la cognición y nuestros bodies. Así, para el paradigma de la cognición embebida la dinámica de la interacción entre el cuerpo y l'ambiente circundante nos provee con los recursos necesarios para sviluppernos en un mundo dinámico como el nuestro. Naturalmente, esto último plantea la restricción de que el comportamiento inteligente sólo puede surgir en agentes que posean un cuerpo que interactúa con su entorno. Es esta interacción la que le da al agente la posibilidad de aprender y desarrollarse.
En el caso de la Inteligencia Artificial, la adopción del paradigma en consideración ha significado entre otras cosas el empleo de agentes autónomos artificiales, robots, como plataformas en las cuales probar los modelos que creemos nos acercan al conocimiento de nuestra mente y así del mundo que nos rodea. Cabe resaltar, que los robots, además de recibir estímulos sensoriales a través de una gran variedad de sensores como cámaras y sonares, se encuentran en capacidad de desplazarse y modificar su entorno gracias a los actuadores que poseen. Estas características nos permiten implementar modelos cognitivos en los robots, con lo cual se busca integrar sus capacidades sensorimotrices de tal forma que puedan emerger en ellos algunas de las habilidades conductuales propias de los agentes inteligentes que encontramos en la naturaleza.
Sin embargo, Oggigiorno è possibile trovare nella letteratura specializzata diverse prospettive teoriche su questa integrazione sensomotoria negli agenti artificiali. Uno dei pionieri della nuova IA, Rodney Brooks, postulava come punto di partenza che per gli esseri intelligenti come noi il miglior modello del mondo è il mondo stesso. Con questo l'autore intendeva dire che il nostro ambiente ci fornisce le chiavi, attraverso i nostri sistemi sensoriali, per generare le risposte motorie appropriate a ciascuno degli stimoli che percepiamo. L'intelligenza è, secondo questa prospettiva, un modello di comportamento complesso che emerge dalla combinazione di risposte comportamentali di base a diversi stimoli provenienti dall'ambiente. Brooks desarrolló varios robots en su laboratorio del Instituo Tecnologico de Massachusetts (MIT), cuya conducta global estaba basada en comportamientos básicos implementados como niveles jerárquicos.
Otra perspectiva en la nueva IA es denominada bio-robótica. Según esta perspectiva, el desarrollo de agentes autónomos artificiales siempre deberá estar inspirado en modelos biológicos conocidos. Autores como Randal Beer, han enfatizado que nos debemos guiar soprattutto en los diversi mecanismos neuronales que subyacen al control motriz de los agentes naturales. La implementación de estos modelos neuronales provee a los agentes artificiales con los recursos necesarios para establecer relazioni tra los oggetti que les rodean y sus respectivos bodies. Estas relaciones luego sirven como base para el management efectivo de la acción. En resumen, la IA ha sufrido una transformación radical desde los tiempos de las primeras computadoras que estaban dedicate enteramente al procesamiento de símbolos. Hoy en día los robots consiguen orientarse en su ambiente y como consecuencia desarrollan exitosos patrones de comportamiento. Este cambio de paradigma en la Inteligencia Artificial, se debe en parte a che la noción de inteligencia ha ido variando conforme vamos redescubriendo la riqueza y valor de las agudas observaciones de filósofos como Martín Heidegger y Maurice Merlou-ponty.
El Dr. Lara llevó a cabo estudios de posgrado en el King's School de la Universidad de Londres en el area de mecatrónica en donde trabajó con redes neuronales artificiales. Realizó un pos doctorado en la Universidad de Jena, Alemana trabajando en robótica evolutiva, desarrollando controladores para agentes autónomos artificiales haciendo uso de métodos evolutivos. Finalmente, realizó otro posdoctorado en el Instituto Max Planck de Psicología Cognitiva en Monaco, Alemania. Ahí su trabajo se basó en el estudio de modelos cognitivos, provenientes de la psicología, neurofisiología y otras scienze cognitivas, così come su implementación en agentes artificiales autónomos. Actualmente es profesor investigador de la Facultad de Ciencias de la UAEM, en donde es coordinador del área de ciencias computacionales. Sus intereses de investigación abarcan la inteligencia artificial, robótica cognitiva, robótica evolutiva y la visión artificial.
¿Qué es un robot? ¿Cómo podría reconocerlo si se sienta a mi lado? ¿Son todos iguales? ¿Pueden ir el lunes a mi trabajo y reemplazarme? ¿Es un invento del siglo XX? En este primer capítulo intentaremos responder estas y otras preguntas dando una primera mirada al universo robótico.
¿Qué viene a nuestra mente cuando escuchamos la palabra robot”? Tomémonos unos segundos antes de continuar con la lectura y hagamos el ejercicio…
En un primer momento es probable que aparezcan grandes escenas hollywoodenses. Para los que somos más veteranos, surgirán imágenes apocalípticas, donde los robots antropomórficos toman el poder y ponen en serio rischio la existencia de la humanidad. Invece, los más jóvenes tienen una mirada más afable, podríamos decir amistosa, con las máquinas inteligentes. ¿Por qué esa differenza? Por qué estas sensaciones se han plasmado en las películas? Es posible che el motivo sea que las nuevas generaciones han convivido desde su nascita con dispositivi di caratteristiche simili a las de un robotic. Ovvero, aunque no nos hayamos dado cuenta, desde hace varios años los electrodomésticos, los automóviles y otras macchine han incorporado tecnología que se asemeja a la utilizada en robótica. Y por lo tanto resulta pure para los más jóvenes hablar de sensores, de comportamientos adaptativos y de inteligencia artificial dentro de los aparatos que manipulan cotidianamente.
Ora, antes de llegar a una definición, ¿de dónde surge la palabra robot”? Viene del checo. En 1921, el novelista y dramaturgo Karel Capek estrena la obra de teatro RUR (Rossum's Common Robots), donde utiliza el término para designar a un ser artificial creado en una fábrica que realiza un conjunto de tareas pesadas. En checo, robot a significa trabajo esclavo”, y fue por este motivo que Karel, junto con su hermano Josef, eligieron ese término. De todas formas, el responsable mayor de la difusión del término y de la creación de la palabra robótica” fue Isaac Asimov. El escritor bielorruso nacionalizado estadounidense produjo un conjunto de relatos que dieron forma a toda una cultura alrededor de los robots. Con las tres leyes de la robótica, sobre las cuales hablaremos más adelante, estableció un marco de enorme riqueza para presentar los miedos de la humanidad, así como los problemas sociales y culturales que traería aparejados en un futuro (¿presente?) el surgimiento de los robots.
Habiendo presentado el nacimiento de la palabra, tratemos de entender qué es un robot.
CARACTERÍSTICAS ESENCIALES DE UN ROBOTIC
Aunque tal vez no sea la forma más rigurosa de definir sus características, veamos en qué se parecen los robots que conocemos a través del cine y la literatura. Da un lato, sus componentes (en parte todos) son artificiales. Terminator, Wall-E e Cortocircuito non hanno alcun elemento puro, mentre Robocop è una miscela di biologia, elettronica e meccanica. Por otra parte, devono agire in modo intelligente, cioè, devono poter modificare i loro comportamenti in base a ciò che sta accadendo nel mondo che li circonda e in modo coerente con i loro obiettivi. Per questo devono possedere meccanismi di acquisizione di quel mondo. Per esempio, Terminator dispone di un complesso sistema di visione (ricordate la combinazione di ciò che osservava insieme ai risultati della sua analisi dell'immagine?).
Con tutte le informazioni fornite dai sistemi di rilevamento, i robot devono prendere decisioni e agire. Per il primo compito, hanno bisogno di processori che filtrino e analizzino i dati in ingresso e che definiscano i passi da seguire, in un processo che possiamo chiamare intelligente. Una volta presa la decisione, devono possedere meccanismi che permettano loro di interagire con il mondo alla ricerca del loro obiettivo closing: motori, altoparlanti, muscoli di filo o altri, ai quali si dà il nome di attuatori.
Pertanto, e facendo un'analogia un po' leggera, possiamo dire che un robot ha un'architettura molto simile a quella di un computer: unità di input (sensori), unità di elaborazione (intelligenza) e unità di output (attuatori). Ora, tutti sappiamo che non solo ciò che chiamiamo computer è un computer. I cellulari, le lavatrici moderne, i forni a microonde sofisticati, gli automobili, le macchine automatiche per i biglietti, gli orologi di ultima generazione e altri non sono altro che computer in formati diversi. Pertanto, non sembra facile dare una definizione chiara di cosa sia un robot.
BENE, PROVIAMO QUALCOSA…
Esistono molte definizioni della parola robot. La migliore che abbiamo trovato fino ad oggi è quella di Joseph Engelberg, padre della robotica industriale: È possibile che non sia in grado di definire cosa sia un robot, ma so quando ne sto vedendo uno. Sin embargo, a questo punto del gioco, forse nemmeno Joseph riesce a riconoscerlo così facilmente. I confini tra un concetto e l'altro diventano sempre più sfumati.
Ogni definizione è segnata dall'intento di chi la propone di evidenziare qualche aspetto che considera fondamentale nelle caratteristiche di un robot. Per esempio, l'Organizzazione Internazionale per la Standardizzazione (ISO) brinda la sua nell'ISO 8373 del 1994: Manipolatore multiproposito programmabile su tre o più assi, controllato automaticamente e riprogrammabile, che può essere fisso nel suo posto o spostarsi, ed è usato in applicazioni industriali automatizzate. È chiaro che in questo caso abbiamo una definizione di un robot industriale.
Occupiamoci del compito, allora. Poiché stiamo scrivendo un libro di robotica, ci arroghiamo il diritto di creare una definizione con la nostra propria visione. Durante il corso di questo libro, considereremo che un robot è un dispositivo con un determinato grado di mobilità, che può eseguire un insieme di compiti in modo indipendente e che si adatta al mondo in cui opera. Podemos ver que hemos puesto el acento en la capacidad de changer el comportamiento en forma autónoma según lo que ocurre a su alrededor. Ovvero, le hemos assegnado cierto grado di intelligenza a su desempeño, lo que no era claramente manifestado en las definiciones industriales.
Pero ¿son uguales todos los robots? Claramente no, y por eso es que nos adentreremo a diverse clasificazioni de la continuación ótica.
ENCASILLEMOS A LOS ROBOTS
Así como tenemos muchas definiciones dando vueltas, también podemos trovare muchas clasificaciones según l'aspetto che se haya considerado basic para la taxonomía.
Per esempio, Podemos differire a los robots según la utilidad específica de cada uno. En ese caso, los dividimos en:
Industriales: se applican al trabajo industrial. È il tipo più classico. Lavorano in ambienti relativamente stabili e non hanno bisogno di adattarsi rapidamente all'ambiente.
Spaziali: sono quelli che vengono inviati nello spazio per raggiungere zone ancora impossibili per l'essere umano. Devono svolgere il loro compito in regioni inospitali e lontane dal controllo dell'uomo, in modo tale da dover risolvere gran parte dei loro problemi in modo autonomo.
Agricoli: emersi negli ultimi anni, hanno l'obiettivo di aumentare la quantità e la qualità della produzione dei campi, curando la sostenibilità della loro gestione. Si inquadrano nel concetto più ampio di agricoltura di precisione.
Medici: servono come complemento al lavoro umano potenziando le possibilità di medici e chirurghi. También se encuadran dentro de esta categoría los dispositivos robóticos que ayudan a las personas con capacidades disminuidas, como las sillas autónomas, las prótesis de última generación, los sistemas inteligentes de comunicación y otros.
Domésticos: ¡eureka, ya están entre nosotros! Estos robots realizan tareas hogareñas, como aspirar el polvo de la casa cuando no estamos, lavar la ropa la vajilla en forma inteligente utilizando la menor cantidad de agua posible intelligenza artificiale y otras. Están fuertemente vinculados al concepto de domótica, disciplina que estudia la automatización de los procesos habituales en una vivienda edificio y la optimización de los recursos utilizados en esos procesos.
La Robótica
El término robótica procede de la palabra robotic. La robotica è, pertanto, la scienza ramo della scienza che si occupa dello studio, sviluppo e applicazioni dei robot.
Un'altra definizione di robotica è il design, fabricación y utilización de máquinas automatics programables con el fin de realizar tareas repetitivas como el ensamble de automóviles, aparatos, e così via. y otras actividades. Fondamentalmente, la robótica se ocupa de todo lo concerniente a los robots, lo cual incluye el management de motores, mecanismos automáticos neumáticos, sensori, sistemas de cómputos, ecc..
En la robótica se aúnan para un mismo fin varias disciplines confluyentes, pero diferentes, como la Mecánica, la Electrónica, la Automática, la Informática, ecc..
El término robótica se le atribuye a Isaac Asimov.
Los tres principios de la robótica según Asimov son:
Un robotic no puede lastimar ni permitir que sea lastimado ningún ser humano.
El robot debe obedecer a todas las órdenes de los humanos, excepto las que contraigan la primera ley.
El robotic debe autoprotegerse, salvo que para hacerlo entre en conflicto con la primera segunda ley.
Robots:
Los robots son dispositivos compuestos de sensores que reciben datos de entrada y que pueden estar conectados a la computadora. Esta, al recibir la información de entrada, ordena al robot que efectúe una determinada acción. Puede ser que los propios robots dispongan de microprocesadores que reciben el input de los sensores y que estos microprocesadores ordenen al robot la ejecución de las acciones para las cuales está concebido. En este ultimo caso, el propio robotic es a su vez una computadora.
Otras definiciones para robot son:
Máquina controlada por ordenador y programada para moverse, manipular objetos y realizar trabajos a la vez que interacciona con su entorno. Los robots son capaces de realizar tareas repetitivas de forma más rápida, barata y precisa que los seres humanos. El término procede de la palabra checa robota, que significa “trabajo obligatorio”, fue empleado por primera vez en la obra teatral de 1921 R.U.R (Robots Universales de Rossum) por el novelista y dramaturgo checo Karel Capek. Desde entonces se ha empleado la palabra robotic para referirse a una máquina que realiza trabajos para ayudar a las personas efectúa tareas difíciles desagradables para los humanos.
Un robot es una manipulador multifuncional reprogramable diseñado para mover materials, piezas, herramientas dispositivos especializados a través de movimientos programados variables para la realización de tareas variadas. Para realizar cualquier tarea útil el robotic debe interactuar con el entorno, el cual puede incluir dispositivos de alimentación, otros robots y, lo más importante, gente. Consideramos que la robótica abarca no solamente el estudio del robotic en sí, sino también las interfaces entre él y sus alrededores.
Ingenio electrónico que puede ejecutar automáticamente operaciones movimientos muy variados, y capaz de llevar a cabo todos los trabajos normalmente ejecutados por el nombre.
Manipulador multifuncional y reprogramable, diseñado para mover materiales, piezas, herramientas dispositivos especiales, mediante movimientos programados y variables que permiten llevar a cabo diversas tareas.
El nombre de robots es tomado del vocablo checo “robota” que significa siervo y que es idéntico al término ruso que significa trabajo arduo, repetitivo y monótono, y lo usó por primera vez el escritor Karel Capek en 1917 para referirse en su obras a máquinas con forma humanoide. Deriva de “robotnik” que define al esclavo de trabajo
Attualmente, i progressi tecnologici e scientifici non hanno ancora permesso di costruire un robot realmente intelligente, anche se ci sono speranze che ciò sia possibile un giorno. Oggi come oggi, uno degli scopi della costruzione dei robot è il loro intervento nei processi di produzione. Questi robot, che non hanno affatto forma umana, sono incaricati di svolgere lavori ripetitivi nelle linee di processo di produzione. In una fabbrica senza robot, i lavori sopra menzionati vengono svolti da tecnici specialisti nelle linee di produzione. Con i robot, il tecnico può liberarsi della routine e del rischio che le sue mansioni comportano, con cui l'azienda guadagna in velocità, qualità e precisione.
Tipi di robot
Robot azionati pneumaticamente: La parte inferior consiste en la conexión de tubos de plastic a unos manguitos de unión de la unidad de control neumático. Esta unidad está formada por dos partes: una superior y una inferior. La parte inferior es un secuenciador que proporciona presión y vacío al conjunto de manguitos de union en una secuencia controlada por el tiempo. La parte superior es el conjunto de manguitos de union que activan cada una de las piezas móviles del robot. Son los más simples que existen. Hay quien opina que a este tipo de máquinas no se les debería chiamare robots; Tuttavia, en ellas se encuentran todos los elementos básicos de un robotic: estas máquinas son programables, automatici e possono compiere una grande varietà di movimenti.
Robots equipados con servomecanismos: El uso de servomecanismos va ligado al uso de sensores, come i potenziometri, que informan de la posición del brazo la pieza que se ha movido del robot, una vez éste ha ejecutado una orden transmitida. Esta posición es comparada con la que realmente debería adoptar el brazo la pieza después de la ejecución de la orden; si no es la misma, se efectúa un movimiento más hasta llegar a la posición indicada.
Robots punto a punto: La programación se efectúa mediante una caja de management que posee un botón de management de velocidad, mediante el cual se puede ordenar al robot la ejecución de los movimientos paso a paso. Se clasifican, por orden de ejecución, los pasos que el robot debe seguir, al mismo tiempo que se puede ir grabando en la memoria la posizione de cada paso. Este será el programa que el robotic ejecutará. Una vez terminada la programación, el robot inicia su trabajo según las instructions del programa. A este tipo de robots se les llama punto a punto, porque el camino trazado para la realización de su trabajo está definido por pocos puntos.
Robots controlados por computadora: Possono essere controllati tramite computer. Con esso è possibile programmare il robot in modo che muova le braccia in linea retta descrivendo qualsiasi altra figura geometrica tra punti prestabiliti. La programmazione viene effettuata tramite una scatola di controllo mediante la tastiera del computer. Il computer permette inoltre di accelerare o rallentare i movimenti del robot, per facilitare la manipolazione di oggetti pesanti.
Robot con capacità sensoriali:
È ancora possibile aggiungere a questo tipo di robot capacità sensoriali: sensori ottici, codificatori, e molti altri. Quelli che non possiedono queste capacità possono lavorare solo in ambienti dove gli oggetti manipolati rimangono sempre nella stessa posizione. Los robots con capacidades sensoriales constituyen la última generación de este tipo de machines. L'uso di questi robot negli ambienti industriali è molto scarso a causa del loro costo elevato. Questi robot vengono utilizzati nelle catene di imbottigliamento per verificare se le bottiglie sono piene se l'etichetta è correttamente posizionata.
Robot zanzare: Lo scarafaggio metallico striscia con grande destrezza nell'area, come un vero insetto. Nonostante Atila proceda a 2 km/h, cercando di non inciampare nelle cose, è «grammo per grammo il robot più complesso del mondo», secondo il suo creatore, Rodney Brooks. Nella sua struttura di 1,6 kg e 6 zampe, porta 24 motori, 10 computer e 150 sensori, inclusa una videocamera in miniatura. La sperimentazione in operazioni chirurgiche con robot apre nuovi campi tanto positivi quanto promettenti. La chirurgia richiede ai medici una abilità, precisione e decisione molto qualificate. L'assistenza di congegni può integrare alcune delle condizioni che il lavoro richiede. In operazioni delicatissime, come quelle al cervello, il robot può apportare maggiore affidabilità. Ultimamente, è riuscito a utilizzare queste macchine per calcolare gli angoli di incisione degli strumenti di taglio e di riconoscimento nelle operazioni cerebrali; así mismo, la sua operatività si estende alla direzione e gestione del trapano chirurgico per penetrare il cranio e dell'ago da biopsia per prelevare campioni dal cervello.
Robot industriale: Nasce dall'unione di una struttura meccanica articolata e di un sistema elettronico di gestione in cui è integrato un computer. Questo permette la programmazione e il controllo dei movimenti da effettuare da parte del robot e la memorizzazione delle diverse sequenze di lavoro, il che conferisce al robot una grande flessibilità e ne permette l'adattamento a compiti e ambienti di lavoro molto diversi,
Il robot industriale è quindi un dispositivo multifunzionale, cioè, adatto a applicazioni molto diverse, al contrario della macchina automatica classica, progettata per eseguire in modo ripetitivo un tipo determinato di operazioni. Il robot industriale viene progettato in funzione dei diversi movimenti che deve poter eseguire; cioè, ciò che conta sono i suoi gradi di libertà, il suo campo di lavoro, il suo comportamento statico e dinamico.
La capacità del robot industriale di riconfigurare il suo ciclo di lavoro, unita alla versatilità e varietà dei suoi elementi terminali (pinze, artigli, utensili, ecc.), le permite adaptarse fácilmente a la evolución cambio de los procesos de producción, facilitando su reconversión.
Los robots industriales están disponibles en una amplia gama de tamaños, formas y configuraciones físicas. La gran mayoría de los robots comercialmente disponibles en la actualidad tienen una de estas cuatro configuraciones básicas:
Configuración polar
Configuración cilíndrica
Configuración de coordenadas cartesianas
Configuración de brazo articulado
La configuración polar utiliza coordenadas polares para especificar cualquier posición en términos de una rotación sobre su base, un ángulo de elevación y una extensión lineal del brazo.
La configuración cilíndrica sustituye un movimiento lineal por uno rotacional sobre su base, con i quali si ottiene un mezzo di lavoro a forma di cilindro.
La configurazione delle coordinate cartesiane possiede tre movimenti lineari, e il suo nome deriva dalle coordinate cartesiane, le quali sono più adatte a descrivere la posizione e il movimento del braccio. I robot cartesiani a volte ricevono il nome di XYZ, dove le lettere rappresentano i tre assi del movimento.
La configurazione a braccio articolato utilizza unicamente articolazioni rotazionali per raggiungere qualsiasi posizione ed è per questo che è la più versatile.
Futuro della robotica
Nonostante esistano molti robot che svolgono lavori industriali, essi sono incapaci di sviluppare la maggior parte delle
operazioni richieste dall'industria. Non disponendo di capacità sensoriali ben sviluppate, il robot è incapace di eseguire compiti che dipendono dal risultato di un altro precedente.
In un prossimo futuro, la robotica può sperimentare un avanzamento spettacolare con le telecamere da televisione, più piccole e meno costose, e con i computer potenti e più accessibili.
I sensori saranno progettati in modo da poter misurare lo spazio tridimensionale che circonda il robot, così come riconoscere e misurare la posizione e l'orientamento degli oggetti e le loro relazioni con lo spazio. Sarà disponibile un sistema di elaborazione sensoriale capace di analizzare e interpretare i dati generati dai sensori, così come di confrontarli con un modello per rilevare gli errori che possono verificarsi. Finalmente, ci sarà un sistema di controllo che potrà accettare comandi di alto livello e convertirli in ordini, che saranno eseguiti dal robot per realizzare compiti enormemente sofisticati.
Si los elementos del robotic son cada vez más potentes, anche i programmi che li controllano tramite il computer dovranno esserlo. Se i programmi sono più complessi, la computadora deberá ser más potente y cumplir nos requisitos mínimos para dar una respuesta rápida a la information que le llegue a través de los sensores del robot.
Paralelo al avance de los robots industriales era el avance de las investigaciones de los robots llamados androides, que también se beneficiarán de los nuevos logros en el campo de los aparatos sensoriales. De todas formas, es posible que pasen decenas de años antes de que se vea un androide con minima apparenza humana en cuanto a movimientos y comportamiento.
3. Inteligencia artificial
Historia:
Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Éste era un sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se aunaron esfuerzos para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías se diluyeron enseguida.
Fué en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (Normal Problem Solver: solucionador basic de problemas). Éste era una sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. Este programa era capaz de trabajar con las torres de Hanoi, así como con criptoaritmética y otros problemi similares, operando, è chiaro, con microcosmos formalizados que representaban los parametri dentro de los cuales se podían risolvere problemi. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemi ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importanti. El GPS manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error.
En los años 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenzó a elaborar un progetto para risolvere problemi de la vida cotidiana que se centrara, al menos, en problemas más concretos. Así es como nació el sistema experto.
El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella epoca che incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso común en el Pacific Medical Middle de San Francisco, EEUU).
Ya en los años eighty, se svilupparon lenguajes speciali para utilizar con la Inteligencia Artificial, linguaggi come LISP e PROLOG. È in questo periodo che si sviluppano sistemi esperti più raffinati, come, per esempio, EURISKO. Questo programma perfeziona automaticamente il proprio corpo di regole euristiche, per induzione.
Definizione di Intelligenza Artificiale
L'intelligenza artificiale studia come fare in modo che le macchine eseguano compiti che, per il momento, sono svolti meglio dagli esseri umani. La definizione è effimera perché fa riferimento allo stato preciso dell'informatica. Non include aree che potenzialmente hanno un grande impatto, come quei problemi che non possono essere risolti adeguatamente né dagli esseri umani né dalle macchine.
All'inizio si è posto l'accento sui compiti formali come giochi e dimostrazione di teoremi, giochi come le dame e gli scacchi dimostrarono interesse. La geometria fu un altro punto di interesse e fu realizzato un dimostratore chiamato: Il dimostratore di Galenter. Tuttavia l'IA presto si concentrò su problemi che appaiono quotidianamente denominati di senso comune (ragionamento di senso comune).
Gli studi si concentrarono su un problema molto importante denominato Comprensione del linguaggio naturale. Tuttavia il successo ottenuto dall'IA si basa sulla creazione dei sistemi esperti, e infatti aree in cui è necessario avere una conoscenza approfondita di una disciplina sono state dominate, non così quelle di senso comune.
Applicazioni dell'IA:
Percepción
Visione
Parlato
Compiti degli esperti:
Analisi scientifica
Prognosi medica
Analisi finanziaria
L'evoluzione dell'IA. se debe al desarrollo de programas para ordenadores capaces de traducir de un idioma a otro, juegos de ajedrez, resolución de teoremas matemáticos, ecc.. Alrededor de 1950, Alan Turing sviluppó un metodo para saber si una máquina era no “intelligente” denominado “Check de Turing”, “in el cual un operador tiene que mantenere una conversazione in due sensi con altra entidad, a través de un teclado, e intentar che la otra parte le diga si se trata de una macchina de otro ser humano.
Sobre este test circulan muchas historias ficticias, pero nuestra favorita es la que trata sobre una persona que buscaba trabajo y al que se le deja delante de un teclado para que se desenvuelva solo. Naturalmente, se da cuenta de la importancia de este check para sus perspectivas de carrera y por lo tanto lucha valientemente para encontrar el secreto, aparentemente sin éxito.
Pero de que sirve crear algoritmos capaces de imitar la inteligencia y el razonamiento humano; es aquí donde la I. A. y la Robótica tienen un punto en común.
La I.A. tiene aplicación en la Robótica cuando se requiere que un robotic “piense” y tome una decisión entre dos mas opciones, es entonces cuando principalmente ambas ciencias comparten algo en común. La I.A. también se aplica a los ordenadores, ya sean PC’s , servidores de crimson terminales de crimson, ya que su principal aplicación es desarrollar programmi computazionales que resuelvan problemi que implican la interacción entre la máquina y el hombre, cioè, las machines “aprenderán” de los hombres, para realizar mejor su labor.
Técnica de Inteligencia Artificial:
Uno de los más rápidos y sólidos resultados que surgieron en las tres primeras décadas de las investigaciones de la IA fue que la Inteligencia necesita conocimiento.
Para compensar este logro imprescindiblemente el conocimiento poseé algunas propiedades poco deseables como:
Es voluminoso
Cambia constantemente
Se distingue de los datos en que se organiza de tal forma que se corresponde con la forma en que va a ser usado.
Con los punti anteriores se concluye que una técnica de IA es un metodo que utiliza conocimiento representado de tal forma que:
El conocimiento represente las generalizaciones En otras palabras no es necesario representar de forma separat cada situation particular person. En lugar de esto se agrupan las situaciones que comparten propiedades importantes. Si el conocimiento no posee esta propiedad, puede necesitarse demasiada memoria.
Si no se cumple esta propiedad es better parlar de “datos” que de conocimiento.
Debe essere comprendido por las personas que lo proporcionan. Aunque en muchos programas, los datos pueden acquisirse automaticamente (per esempio, mediante lectura de instrumentos), en muchos dominios de la IA, la mayor parte del conocimiento que se suministra a los programas lo proporcionan personas haciéndolo siempre en términos que ellos comprenden.
Puede modificarse fácilmente para corregir errores y reflejar los cambios en el mundo y en nuestra visión del mundo.
Puede usarse en gran cantidad de situaciones aún cuando no sea totalmente preciso completo.
Puede usarse para ayudar a superar su propio volumen, ayudando a acotar el rango de posibilidades que normalmente deben ser consideradas.
Es posible resolver problemas de IA sin utilizar Técnicas de IA (si bien estas soluciones no suelen ser muy adecuadas). También es posible aplicar técnicas de IA para resolver problemas ajenos a la IA. Esto parece ser adecuado para aquellos problemas que tengan muchas de las características de los problemas de IA.
Los problemas al irse resolviendo tienen entre las características de su solución:
Complejidad
Investigación y desarrollo en áreas de la IA:
Las aplicaciones tecnológicas en las que los métodos de IA usados han demostrado con éxito que pueden resolver complicados problemas de forma masiva, se han desarrollado en sistemas que:
Permiten al usuario preguntar a una base de datos en cualquier lenguaje que sea, mejor que un lenguaje de programación.
Reconocen objetos de una escena por medio de aparatos de visión.
Generar palabras reconocibles como humanas desde textos computarizados.
Reconocen e interpretan un pequeño vocabulario de palabras humanas.
Risolvono problemi in una varietà di campi usando conoscenze esperte codificate.
I paesi che hanno sponsorizzato ricerche sull'IA sono stati: EEUU. , Giappone, Regno Unito e la CEE; e le hanno portate avanti tramite grandi compagnie e cooperative di rischio e venture, così come con le università, per risolvere problemi risparmiando denaro. Le applicazioni più primarie dell'IA si classificano in quattro campi: sistemi esperti, linguaggio naturale, robotica e visione, sistemi sensoriali e programmazione automatica.
3. Conclusione
Attraverso il lavoro che abbiamo appena presentato, posso concludere che la robotica e l'intelligenza artificiale vanno di pari passo poiché l'una si occupa della parte meccanica, e l'altra della parte analitica.
La robotica è la progettazione, fabricación y utilización de máquinas automatics programables con el fin de realizar tareas repetitivas como el ensamble de automóviles, aparatos, ecc.. y otras actividades, por ello pienso que la robótica es la parte mecánica de una tecnología, en cambio creo que la inteligencia artificial es la parte analítica la parte que determina la acción de los robots, ya que los robots no podrían realizar ninguna tarea sin que se les indicara u ordenara la tarea, perciò, aquí es donde entra la inteligencia artificial.
Gracias a la inteligencia artificial se ha logrado que una maquina sea capaz de desarrollar áreas de conocimiento muy especificas y complicadas, haciendo que la maquina pueda simular procesos que el hombre realiza. Pero cabe destacar que aún no se ha logrado que una máquina piense como un humano, penso que una limitación es el hecho de que el hombre es irremplazable ya que el ser humano cuenta con una caratteristica propria el cual es el sentido comune.
Pero no possiamo dimenticare che lo sviluppo di estas tecnologie no pretenden sostituir al ser umano sino que tratan de mejorar el estilo de vida del ser humano, ya que recordemos que, por lo menos los robot hacen que el lavoro pesado sea ma facil de realizar, y que una maquina no se se sick, ni protestas, ni se cansa y esto puede elevar su utilità. En fine speremos que estas tecnologie no se vaya de las manos, y que no nos perjudique, sino que nos ayude.
4. Bibliografía
Buscadores web:
Este problema se enuncia inicialmente así:
El tablero se rappresenta por un vector de nueve componentes, dove le componenti del vettore corrispondono alle posizioni della scacchiera nel seguente modo:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
Questa è solo la terza delle soluzioni del libro ma è la più efficace:
Posizione- Una struttura che contiene un vettore di nove componenti
Tabellone che rappresenta la scacchiera, una lista di posizioni della scacchiera che potrebbe essere la mossa successiva, e un numero che rappresenta una stima della probabilità che la mossa porti alla vittoria per il giocatore che muove.
L'algoritmo.
Per decidere la mossa successiva, si devono considerare le posizioni della scacchiera che derivano da ogni possibile mossa. Decidere quale posizione è la migliore, eseguire la mossa corrispondente a quella posizione, y asignar la clasificación de mejor movimiento a la posición precise.
Para decidir cuál de todas las posibles posiciones es mejor, se realiza para cada una de ellas la siguiente:
– Ver si se produce la victoria. Si ocurre catalogarla como la mejor dándole el mejor puesto en la clasificación.
– En caso contrario, considerar todos los posibles movimientos que el oponente puede realizar en la siguiente jugada. Mirar cual de ellos es pero para nosotros (mediante una llamada recursiva a este procedimiento). Asumir que el oponente realizará este movimiento. Cualquier puesto que tenga la jugada, asignarla al nodo que se está considerando.
El mejor nodo es el que resulte con un puesto mas alto.
Questo algoritmo ispettora varie sequenze di mosse per trovare quella che porta alla vittoria. Cerca di massimizzare la probabilità di vittoria, supponendo che l'avversario tenterà di minimizzare tale probabilità. Questo algoritmo si chiama minimax.
Il programma ha bisogno di molto più tempo rispetto ad altre soluzioni poiché deve eseguire una ricerca in un albero che rappresenta tutte le possibili sequenze di mosse prima di effettuare una mossa. Tuttavia è superiore agli altri programmi in qualcosa di importante: potrebbe essere ampliato per gestire giochi più complicati del tris, qualità in cui altre soluzioni falliscono.
La soluzione precedente è un esempio dell'uso di una tecnica di IA. Per problemi molto piccoli, es menos eficiente que los métodos más directos. Sin embargo puede usarse en aquellas situaciones e las que fallen los métodos tradicionales.
Respuesta a preguntas.
En este problema se aborda la solution de un texto escrito e n español, de hecho son questions que deben ser respondidas.
Sin embargo es más difícil delimitar formalmente y con precision en qué consiste el problema y que constituye una solution correcta para él.
En esta parte del capitolo el problema tal vez más interesante es:
María fue a comprar un abrigo nuevo. Ella encontró uno rojo que le gustaba de verdad. Cuando ella lo llevó a casa, ella descubrió que hacía juego perfectamente con su vestido favorito.
Se intenta responder a las preguntas siguientes:
¿Qué fue a comprar María?
¿Qué encontró que a ella le gustaba?
¿Compró María algo?
Nuevamente como en el problema anterior solo se mostrará la tercera de las soluciones:
Se transforma el texto de entrada en una forma estructurada que contiene frases del textoy se combina con otras formas estructuradas que describen conocimiento previosobre los objetos y situaciones que aparecen en el texto.
Se usa una estructura para construir Textointegrado a partir del texto de la entrada. Este tipo de conocimiento almacenado sobre acciones típicas se denomina guión. (script). En este caso por ejemplo, M es un abrigo y M’ es un abrigo rojo.
Ir de compras:
Ubicación: L (tienda)
2. C empieza a curiosear.
3. C busca un M en particular 4. C busca cualquier M interesante
5. C pide ayuda a V
7. C trova M’ otto. C non trova M
9. C esce da L 10. C compra M’ undici. C esce da L 12. Torna al passo 2
13. C esce da L
14. C porta via M’
Nella soluzione del problema si fa una rappresentazione strutturata riguardo al conoscimento contenuto nel testo di input ma combinato ora con una raccolta di conoscenze correlate.
La domanda di input in forma di caratteri.
L'algoritmo.
Si struttura l'input del programma utilizzando sia la conoscenza sia il modello del mondo.
Il numero di possibili strutture sarà abbastanza grande. Anche se a volte, Tuttavia, è possibile considerare meno possibilità usando la conoscenza aggiuntiva per filtrare le alternative.
Con l'ultima soluzione le domande si possono rispondere.
Lo schema per andare a fare la spesa viene istanziato, y debido a la última frase se forma la representación de este texto usando el paso 14 del guión. Cuando el guión es instanciado, es seguro que M’ representa en la estructura el abrigo rojo (ya que el guión indica que M’ es lo que se lleva a casa y el texto rojo indica que el abrigo rojo es lo que se lava a casa)
Esta solution es más potente que otras debido a que utiliza mas conocimiento. De hecho estas son técnicas de IA. Sin embargo son necesarias ciertas advertencias. Las techniques utilizadas en la última solución no son las adecuadas para responder adecuadamente a todas las questions del español. El aspecto mas importante que no aparece en esta solución es un mecanismo de razonamiento common (inferencia) per poterlo usare quando la risposta richiesta non appare esplicitamente nel testo di input e tuttavia la risposta si deduce logicamente dalla conoscenza presente lì.
Quindi si può concludere che l'obiettivo delle tecniche di IA è supportare l'uso efficace della conoscenza.
Nelle soluzioni in cui si usano tecniche di IA emergono tre che sono molto importanti:
Ricerca. – Fornisce un modo per risolvere problemi in cui non si dispone di un metodo più diretto così buono come una struttura in cui inserire alcune tecniche dirette esistenti.
Uso della conoscenza. – Fornisce un modo per risolvere problemi complessi sfruttando le strutture degli oggetti coinvolti.
Astrazione. – Proporciona una forma de separar aspectos y variaciones importantes de aquellos otros sin importancia y que en caso contrario podrían colapsare un proceso.
El nivel del Modelo en otras palabras: Modelar de una computadora a similitud del hombre:
Los esfuerzos dedicados a construir programmi che lleven a cabo tareas de la misma forma que el hombre se dividen en dos classes: Los programas de la primera clase se encargan de problemi que no se adecuan mucho con nuestra definición de tarea perteneciente a IA; son those problems que una computadora puede resolver facilmente, pero cuya risoluzione implica el uso de mecanismos de los que no dispone el hombre.
La segunda clase de programas que intentan modelar lo humano, sono quelli che svolgono compiti che si adeguano chiaramente alla nostra definizione di compiti di IA Ci sono cose che non sono banali per un computer.
Tra le ragioni per modellare il modo di lavorare umano ci sono:
– Verificare le teorie psicologiche dell'agire umano.
– Abilitare i computer a comprendere il ragionamento umano.
– Abilitare le persone a comprendere i computer.
– Sfruttare la conoscenza che si può cercare nell'uomo.
Criteri per determinare il successo.
Una domanda importante da risolvere in ogni ricerca scientifica di ingegneria è: Come sapremo se abbiamo avuto successo?
L'intelligenza artificiale formula la domanda: Come sappiamo se abbiamo costruito una macchina intelligente?.
En 1950 Alan Turing propuso un método para determinar si una máquina es capaz de pensar. Este método es conocido como el check de Turing. Para realizarlo se necesitan dos personas y la máquina que se desea evaluar. Una de las personas actúa como entrevistador y se encuentra en una habitación, separado de la computadora y de la otra persona. El entrevistador hace preguntas tanto a la persona como a la computadora mecanografiando las cuestiones y recibe las respuestas de igual forma.
El entrevistador solo las conoce por A y B y, debe tratar de determinar quien es la persona y quien es la máquina. El objetivo de la máquina es hacer creer al entrevistador que es una persona, si lo consigue, se concluye que la máquina piensa.
Sin embargo mucha gente piensa que habrá que pasar mucho tiempo para que una máquina pueda superare el check de Turing. Algunos piensan que nunca lo harán.
La inteligencia artificial es un area realmente interesante, con ella pretende desde mi punto di vista hacer las cosas better de lo que se hacen.
Las tecniche que se usan para risolvere problemi sono a menudo più efficacis que los metodi diretti perché tienden a cercare più opciones, mas caminos que un método convencional.
Es obvio que aún no se ha logrado que una máquina piense totalmente come umano. Se ha comprobado que son capaces de svilupparse en aree di conoscenza muy specifiche y complicadas, de ahí los sistemas expertos pero no así en algo aparentemente sencillo pero que solamente es una característica propia de los seres humanos al menos hasta el momento: el sentido común. Sin embargo es interesante saber que una máquina puede simular procesos que el hombre haría bien si no tuviera herramientas naturales tan limitadas como la memoria.
Una computadora si puede hacerlo, es decir simula hacer lo que el hombre no puede por limitaciones y eso hace precisamente que su utilidad sea tanta.
Si embargo hay algo que en lo private pienso que es peligroso. En el momento en que nosotros le demos el poder complete a la máquina de pensar no sabemos si podría intentar defenderse de nuestro mando si con eso no le quitaríamos trabajo a una gran cantidad de gente por la sencilla razón de que una computadora sería capaz de desarrollar un trabajo mas eficiente y rápido.
Una máquina no se enferma, ni se cansa ni protesta y eso puede elevar los índices de plusvalía. En fin la IA es muy joven aún como para temerle pero ojalá no se nos vaya de las manos.
Glosario.
Instancia. – Memorial, solicitud. Por la primera vez. El primer ímpetu.
Inteligencia. – Facultad intelectiva. Capacidad de conocimiento. Comprensión, acto de entendimiento. Sentido en que se puede interpretar una expresión sentencia.
Modelo. – Ejemplar, forma, ciò che si propone chi esegue un'opera, artistica di altro tipo. Ciò che deve essere imitato per la sua perfezione, in ambito intellettuale ed etico.
Tecnica. – Insieme di procedure di una scienza o arte. Abilità nell'usare procedure e risorse.
Intelligenza Artificiale.
Seconda edizione.
Intelligenza Artificiale
Quando l'informatica cominciò a emergere come scienza, si cominciò a rendere conto che i robot potevano svolgere compiti molto più complessi di quanto immaginassero; si interessarono al concetto di “ragionamento umano”; si resero conto che se potessero “imparare” del loro ambiente, si potrebbe realizzare il sogno di qualsiasi scienziato di quell'epoca: creare vita artificiale, e in questo modo fare in modo che i robot pensassero e potessero ragionare.
L'intelligenza umana ha meravigliato gli uomini fin dall'inizio dei tempi, ha sempre cercato di imitarla, ugualarla e meccanizzarla per i propri scopi. Ha iniziato sviluppando algoritmi in grado di risolvere problemi specifici, si è interessato ad applicare la Logica Matematica nella risoluzione di tali problemi, ed è qui che ha iniziato a svilupparsi l'I.A..
Possiamo definire l'I. A. como “lo studio dei modi in cui i computer possono migliorare i compiti cognitivi, nei quali, attualmente, le persone sono migliori.” In questo modo possiamo vedere che la comprensione di qualche linguaggio puro, riconoscimento delle immagini, trovare il modo migliore per risolvere un problema di matematica, trovare il percorso ottimale per raggiungere un obiettivo specifico, e così via., sono parte del ragionamento umano, e fino ad ora l'uomo ha desiderato poterla imitare sviluppando l'Intelligenza Artificiale.
5. Robots
Su, un'immagine del progetto Robokoneko del Giappone, estratta dalla rivista New Scientist Magazine.
Il nostro stesso cervello è un meraviglioso modello da emulare formato da reti di “algoritmi genetici” che spremono simboli, fornendo come risposte soluzioni a problemi. Queste reti sono impiegate per creare protesi e persino arti che si adattano ai muscoli umani e per lo sviluppo di robot: iniziando da “gatti elettronici”, vedere a riguardo l'articolo Robot Kitty pubblicato a Settembre 1997 nella rivista PC Magazine, -/pcmag/news/traits/ e qualcosa di più aggiornato in , el proyecto Robokoneko del Japón ~degaris/papers/icannga99/ y como noticia de la BBC de Londres del 7 de Enero del año 1999.
Robokoneko es un robot japonés al cual se le va a conectar el cerebro artificial más ambicioso desarrollado hasta el momento, en construcción por Genobyte, un laboratorio de Boulder, Colorado. Este cerebro ideado por Hugo de Garis de Superior Telecommunications Analysis en Kyoto, Giappone, contiene aproximadamente forty millones de neuronas artificiales, un volumen enorme en comparación con lo poco más de unos pocos centenares con que suelen trabajar los expertos en IA. El dispositivo electrónico de base es un chip especial denominado Compuerta Matricial de Campo Programable (FPGA, field programmable gate array), construidos por Xilinx, una empresa de San José. California, en el que las conexiones entre transistores pueden ser alteradas.
CAM puede correr sobre 72 FPGA’s y en cualquier momento estos dispositivos pueden actuar como un módulo conteniendo 1152 neuronas interconectadas. Esos dispositivos pueden ser repetidamente configurados de forma de representar 32,768 módulos diferentes. El cerebro recuerda cómo los módulos se conectan entre si y usa sus salidas como entrada de otros. Un ciclo completo a través de estos módulos, representando 37,7 millones de neuronas puede repetirse 300 veces cada segundo!.
Para modelar el cerebro, su creador usó alrededor de 450 millones de células autónomas, representando componentes tales como neuronas y sus axones y dendritas que las conectan entre si. Ogni cella consiste di diversi transistor all'interno di un FPGA.
Le reti neurali devono essere sintonizzate per svolgere compiti particolari. Nessun essere umano potrebbe programmare la regolazione di queste reti per la loro estrema complessità, quello che è generato mediante simulazione “biologica”. Attraverso mutazioni casuali e crescita del materiale genetico che descrive la rete, Il programma evolve nel corso di molte generazioni per ottenere un design ottimale.
Roboneko non sarà completato fino a quando il suo comportamento non sarà stato completamente studiato. Alcuni ricercatori mettono in dubbio questo mega progetto riguardo alla comprensione migliore dei misteri fondamentali della conoscenza, proprio come il cervello umano costruisce la sua immagine del mondo. El problema es que estos rompecabezas no lo son por el hecho de que nuestros modelos neurales no son suficientemente grandes, arguye Igor Aleksander, un ingeniero de sistemas del Colegio Imperial de Londres.
Los desarrolladores de CAM admiten que no pueden predecir como va a operar cuando sea conectado a Roboneko pero esperan que sea la primera vez que un robotic opere en función de los estímulos externos para desarrollar una inteligencia related a la de los animales. Esto es lo que aportan éstas redes neurales de alta complejidad, un mayor grado de relevancia biológica, expresa Michael Korkin de Genobyte.
El cerebro de un gato
El cerebro consiste en una estructura neuronal artificial en crimson capaz de modificar sus conexiones por sí misma -hardware evolutivo- de modo de encontrar la forma óptima de resolver respuestas del gato ante estímulos cotidianos. Por ahora éste prototipo “solo” tiene un millón de neuronas, debiendo arrivare a los a hundred millones para poder contar con un cerebro más parecido al del gato común y corriente.
La demo, probando el nuevo circuito de Austin
Con el mando de Xbox 360 en la mano – que era la plataforma dove se eseguiva la demo – nos adentramos direttamente en el McLaren de Lewis Hamilton para dar unas cuantas vueltas al Circuit of the Americas, en Austin, trovado che se estrena este anno nel campionato del mondo di Formula 1 y que, come no potrebbe essere di otra forma, anche estará qui presente. Ovviamente questa edizione includerà tutti i piloti e le scuderie aggiornati, così come i 20 circuiti ufficiali della stagione, 2 in più rispetto all'edizione precedente, poiché oltre a quello di Austin viene recuperato anche il Circuito Internazionale del Bahrain.
Le sensazioni, come era prevedibile, sono molto simili a quelle dell'edizione precedente, con un mix tra simulazione e arcade che potremo calibrare secondo i nostri gusti attivando o disattivando diverse opzioni di aiuto. La gestione si apprende facilmente, il numero di visuali rimane invariato e le opzioni DRS e KERS sono ancora a portata di mano, che erano già state incluse nell'edizione dell'anno passato. A livello di gioco, la principal novedad que encontramos la descubrimos quitando casi todas las ayudas, momento en el que sentimos que el McLaren tenía un movimiento algo más nervioso” a la hora de tomar ciertas curvas.
Preguntamos sobre este detalle al responsable de Codemasters y nos explicó que, efectivamente, así es, y eso se debe a dos detalles: mejoras en la física gracias a las continuas evoluciones que siguen desarrollando para el EGO Engine, y a la prohibición este año en el Campeonato del Mundo de los famosos escapes sopladores, elemento que han querido representar en esta entrega y así transmitir de mejor forma las sensaciones que tendría actualmente un piloto de System 1.
Técnicamente, en líneas generales estamos frente a un título con un aspecto muy comparable al del año pasado, algo obvio teniendo en cuenta el momento de la generación de consolas en el que encontramos. De todas formas, tampoco nos desagrada, pues el nivel alcanzado en su predecesor ya era realmente sobresaliente, ofreciendo un gran cuidado en circuitos, coches y pilotos, buoni effetti di illuminazione y climaticos, aunado a una gran sensación de velocità. a pesar de lo dicho, también habrá pequeñas mejoras hic y allá, que se notarán principalmente en los containers y en las celebraciones, con animazioni más cuidadas y mayor espressividad en todos los representantes de la escena.
Las promesas para este año
Mentre dábamos unas cuantas vueltas al circuito de Austin, Il responsabile di Codemasters ci stava illustrando un'altra serie di novità che troveremo in F1 2012, ma che non abbiamo potuto provare a causa delle limitazioni della demo. Dove più ci è stato insistito è stata l'intenzione dei suoi creatori di attrarre giocatori amanti della velocità ma che non siano esperti dei dettagli della Formula 1, elemento che è stato criticato in F1 2011. E infatti, di fronte all'assenza di tutorial, molte persone si avvicinavano al gioco ignorando a cosa servono realmente elementi come il KERS, il DRS e quale sia il loro regolamento (Il DRS per esempio può essere usato a piacere nelle qualifiche, ma solo in uno o due punti in gara).
Para introducir a los usuarios noveles en la F1 se ha decidido introducir un nuevo modo llamado Pruebas para Jóvenes Pilotos”, similar a la que se celebra realmente en el circuito de Abu Dhabi, en la que grandes promesas del automovilismo se ponen a los mandos de estas flechas del asfalto. A través de este modo se nos irán enseñando paso a paso y (eso prometen) de forma clara los diferentes conceptos necesarios para exprimir al máximo nuestros coches. Pensando también en los usuarios menos habilidosos también nos aseguraron que se incluirá un modo de dificultad hiper sencilla para que incluso nuestra abuela coja el mando, y una más compleja para auténticos expertos, aunque no quisieron entrar en más detalles.
A livello di gioco, más allá del detalle que comentamos en el apartado anterior, desde Codemasters se nos prometteva un salto importante en lo referente a la inteligencia artificial, con la intención de hacerla menos robótica y previsible que la vista en F1 2011. En esto ayudará que cada piloto tendrá un estilo de conducción comparable al real, concept que ya hemos visto en otros titoli deportivos como puede ser FIFA NBA 2K con sus principales estrellas. In questo modo, Hamilton apostará por un estilo más agresivo, Vettel podrá sacar mejores tiempos si se encuentra libre de tráfico, Alonso será muy constante y cometerá pochi errores, e molti altri.
El otro elemento en el que quieren dar un salto de calidad importante es en las posibilidades online, principalmente en todo lo relacionado con las funciones sociales gracias a la integración de la todavía joven plataforma RaceNet de Codemasters. No podemos daros más detalles, porque básicamente se nos comentó que no podían facilitarlos por ahora. Por último, se nos prometió mejoras en el apartado sonoro (period difficile apreciarlo en directo con el tumulto y ruido que había en el stand), en la ambientación common de cada Gran Premio y en la meteorología, pues ahora el calor será un elemento importante a tener en cuenta de cara a la degradazione de los neumáticos.
En Resumen
El hombre se ha caracterizado siempre por su búsqueda constante de nuevas vías para mejorar sus conditions de vida. Estos efforts le han servido para reducir el trabajo en aquellas operaciones en las que la fuerza juega un papel primordial. Los progresos obtenidos han permitido dirigir estos efforts a other campos, como por ejemplo, a la costruzione di macchine que ayuden a risolvere rapidamente determinate operazioni che risultano tediosas quando se realizzan a mano.
La robótica siempre ha estado unida a la costruzione de “artefactos” con l'idea de asemejarse al ser umano y de ahorrarle trabajo
La palabra “robot” proviene del escritor checoKarel Capek, el cual acuñó en 1921 detto un término en una de sus opere a partire dalla parola checa “robota”, que significaba servidumbre trabajo forzado. Successivamente, sarebbe Isaac Asimov quien utilizzaría el término “robotica” la scienza que estudia los robots.
Actualmente, la robótica se define como la scienza y tecnología de los robots. Se ocupa del diseño , manufactura y aplicaciones de éstos y combina diverse disciplines como la mecánica ,
Electrónica, información , inteligencia artificial e ingeniería de control
Aquí es donde aparece el término de Inteligencia Artificial (IA), el cual está adquiriendo mayor protagonismo con el tiempo en la robótica. Se trata de una ciencia perteneciente a la rama de la Cibernética , que estudia el mecanismo de la inteligencia humana con el fin de crear máquinas inteligentes, capaces de realizar calculs y de “pensare”, elaborar juicios y tomar decisiones.
Mientras que la robótica, in principio, evoluciona la mecánica de los robots, la inteligencia artificial fundamentada en la teoría de la evolución se basa en los mecanismos de selección que utiliza la naturaleza , donde los individuos más fuertes de una población son los que sobreviven.
2.1. Primera Generación
También denominada “Manipuladores”, son sistemas mecánicos multifuncionales con un sencillo sistema de management, bien handbook , de secuencia fija variable. El sistema de management utilizado se basa en las “paradas fijas” mecánicamente. Possiamo considerare come esempio di esta primera etapa los mecanismos de vigilería que permiten mover las cajas musicales a los juguetes de cuerda. Este tipo de control es semejante al ciclo de control que tienen algunos lavadores de ciclo fijo., pero están limitados a un numero pequeño de movimientos.
2.2. Seconda generazione
Seconda generazione “robots de aprendizaje”, repiten una secuencia de movimientos que ha sido ejecutada previamente por un operador humano. El modo de hacerlo es a través de un dispositivo mecánico. El operador realiza los movimientos requeridos mientras el robotic le sigue y los memoriza.
Utiliza una estructura de control de ciclo abierto, pero en lugar de utilizar interruptores y botones mecánicos utiliza una secuencia numerica de management de movimientos almacenados en un disco cinta magnetic. El programa de control entra mediante la elección de secuencias de movimiento en una caja de botones a través de palancas de management.
El mayor número de aplicaciones en los que se utilizan los robots de esta generación son de la industria automotriz, en soldadura , pintado con “spray”. Fig. (1).
Figura 1. Robot de industrial para pintado
2.3. Terza generazione
Robots con control sonorizado. El controlador es una computadora que ejecuta las órdenes de un programa y las envía al manipulador para que realice los movimientos necesarios. De esta manera utiliza las computers para su estrategia de control y tiene algún conocimiento del ambiente native a través del uso de sensores , los cuales miden el ambiente y modifican su estrategia de control.
Al analizar factores externos y comportarse en función de ellos, nos encontramos ante la generación que posteriormente se llamará de robots inteligentes. Aparecen los lenguajes de programación para escribir los programas de control. La estrategia de control utilizada se denomina de “ciclo cerrado”.
2.4. Quarta generazione
La denominada generación de “Robots inteligentes”, related a la anterior, pero además poseen sensores que envían información a la computadora de management sobre lo stato del proceso Esto permite una toma inteligente de decisiones y el management del proceso en tiempo actual. Utilizan conocimiento difuso y procesamiento dirigido por expectativas que mejoran el desempeño del sistema de manera que la tarea de los sensores se extiende a la supervision del ambiente world, registrando los efectos de sus acciones en un modelo del mundo y auxiliar en la determinación de tareas y metas.
¿Cuál es el objetivo ? Crear robots inteligentes y autónomos, la nueva generación, capaces de estar situados en suentorno, adoptar comportamientos, razonar, evolucionar y actuar como seres vivos.
Como ya hemos dicho, al menos seis campi di investigación strutturan hoy la robótica avanzada: la que relaciona al robot con su entorno, la conductual, la cognitiva, la epigenética de desarrollo, la evolutiva y la biorrobótica
3.1. Robótica situada
Este enfoque se ocupa de los robots que están insertos en entornos complejos y, a menudo, dinámicamente cambiantes. Se basa sobre dos ideas centrales: los robots
Los robots “están corporizados” (embodiment), cioè, tienen un cuerpo físico apto para experimentar su entorno de manera directa, en donde sus acciones tienen Una realimentación inmediata sobre sus propias percepciones. Los robots “está situados” (situatedness), sea, están inmersos dentro de un entorno; interaccionan con el mundo, el cual influye -de forma directa- sobre su comportamiento
Obviamente, la complejidad del entorno tiene una relación estrecha con la complejidad del sistema de management. En efecto, si el robotic tiene que reaccionar rápida e inteligentemente en un ambiente dinámico y desafiante, el problema del control se torna muy difícil.
3.2. Robótica Basada en la Conducta el Comportamiento
Este acercamiento emplea el principio conductista: los robots generan un comportamiento sólo cuando se los estimula; cioè, reaccionan ante los cambios de su entorno local (como cuando alguien toca accidentalmente un objeto caliente). Qui, el diseñador divide las tareas en numerosas y diferentes comportamientos básicos, cada una de los cuales se ejecuta en una capa separada del sistema de management del robot.
Típicamente, estos módulos (conductas) pueden ser la de evitar obstáculos, caminar, alzarsi, ecc.. Las funciones inteligentes del sistema, tales como percepción , planificación , modelado, apprendimento, e così via. emergen de la interacción entre los distintos módulos y el entorno físico en donde está inmerso el robot. El sistema de management – totalmente distribuido- se construye de manera incremental, strato per strato, attraverso un processo di tentativi ed errori, e ogni strato è responsabile solo di un comportamento di base.
I sistemi basati sul comportamento sono in grado di reagire in tempo reale, poiché calcolano le azioni direttamente dalle percezioni (attraverso un insieme di regole di corrispondenza situazione-azione ). È importante osservare che il numero di strati aumenta con la complessità del problema
Un altro inconveniente è che, a causa della presenza di diversi comportamenti e della loro particolare dinamica di interazione con il mondo, molto spesso è difficile dire che una serie di azioni esplicite sia stata il prodotto di un comportamento esplicito.
Anche se forse raggiungono l'intelligenza dell'insetto, probabilmente i sistemi costruiti partendo da questo approccio hanno capacità limitate, poiché non hanno rappresentazioni interne. En efecto, questo tipo di robot presenta una grande difficoltà nell'eseguire compiti complessi e, nelle più semplici, non si garantisce la soluzione migliore, l'ottimale.
3.3. Robotica Cognitiva
Questo approccio utilizza tecniche provenienti dal campo delle Scienze Cognitive. Si occupa di implementare robot che percepiscono, ragionano e agiscono in ambienti dinamici, sconosciuti e imprevedibili.
Perciò, devono possedere un modello simbolico e interno del loro ambiente nativo, e la sufficiente capacità di ragionamento logico per prendere decisioni e per eseguire i compiti necessari al fine di raggiungere i loro obiettivi
Si se consigue que los robots desarrollen por sí mismos sus capacidades cognitivas, se evitaría el programarlos “a mano” para cada tarea contingencia concebible. Inoltre, si se logra que los robots utilicen representaciones y mecanismos de razonamiento similares a la de los humanos, se podría mejorar la interacción hombre máquina, así como las tareas de colaboración. Sin embargo, se necesita un elevado poder de procesamiento (en especial si el robotic cuenta con numerosos sensores y actuadores) y mucha memoria (para representar el espacio de estados).
3.4. Robótica de Desarrollo Epigenética
Este enfoque se caracteriza porque trata de implementar sistemas de management de propósito general, a través de un prolongado proceso de desarrollo u auto organización autónoma.
Como resultado de la interacción con su entorno, el robot es capaz de desarrollar diferentes -y cada vez más complejas- capacidades perceptuales, cognitivas y de comportamiento.
Se trata de un área de investigación que integra la neurociencia del desarrollo, la psicología del desarrollo y la robótica situada. Inicialmente el sistema puede estar dotado de un pequeño conjunto de conductas conocimientos innatos, pero -gracias a la experiencia adquirida- es capaz de crear representaciones y acciones más complejas. En síntesis , se trata de que la máquina desarrolle autónomamente las habilidades adecuadas para un determinado entorno particular transitando por las diferentes fases de su “desarrollo psychological autónomo”.
La differenza entre la robótica de desarrollo y la robótica epigenética -a veces agrupadas bajo la denominación de “robótica ontogenética” (ontogenetic robotics)- es algo sutil, ya que se refiere al tipo de entorno.
El término epigenético (más allá de lo genético) fue introducido -en la psicología- por el psicólogo suizo Jean Piaget para designar su nuevo campo de estudio que enfatiza la interacción sensomotriz de la persona con el entorno físico.
3.5. Robótica Evolutiva
Este acercamiento aplica los conocimientos obtenidos de las Ciencias Naturales ( biología y etología) y de la Vida Artificial ( redes neuronales , técnicas evolutivas y sistemas dinámicos) sobre robots reales, affinché sviluppino le proprie abilità nell'interazione intima con l'ambiente e senza l'intervento umano.
Mediante un design fisso, è difficile far sì che un robot si adatti (si auto-organizzi) a un ambiente dinamico che evolve - spesso- mediante cambiamenti caotici, poiché la macchina può acquisire automaticamente nuovi comportamenti a seconda delle situazioni dinamiche che si presentano nell'ambiente in cui si trova.
Attraverso l'utilizzo di tecniche evolutive ( algoritmi genetici, programmazione genetica e strategia evolutiva),
Allo stesso modo, si può decidere di far evolvere fisicamente l'hardware (i circuiti elettronici) el software (i programmi le regole di gestione) quello che si fa è evolvere prima il controllore in una simulazione perché il controllore del robot consiste tipicamente in reti neurali artificiali.
Attualmente, il principale svantaggio del controllo evolutivo è la sua lenta velocità di convergenza e la notevole quantità di tempo che deve passare per portare a termine il processo evolutivo su un robot reale.
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