人工智能, 专家系统与机器人学.

利马东部国立大学
作者: 安东尼·耶稣·保卡尔·鲁伊斯
介绍
人工智能是研究如何构建和/或编程计算机以执行人类大脑能够完成的各种任务: 使用语言, 识别人脸, 识别藏在阴影中的物体, 在科学、法律问题或医疗诊断上提供咨询. 它提供了许多关于心理过程的见解，因此催生了一种研究心智的新方法: 计算心理学.
人工智能 (l. A) 无非是试图创造本身具有智能的机器和程序. 它是, 部分地, 技术与工程的一个分支, pero como disciplina tecnológica requiere de modelos comprensivos sobre la clase de fenómenos que intenta reproducir. Y es en este ámbito, el de los modelos teóricos sobre la vida psychological, en el que se hallan las dificultades. No existe una teoría unitaria sobre los procesos mentales; para decir la verdad, no tenemos una visión homogénea y compacta sobre cómo lograr que la máquinas hagan una clase determinada de comportamientos y procesos mentales que nosotros consideramos naturales. La dificultad no se centra en fabricar máquinas más rápidas, con más memoria, con un diseño determinado; lo difícil es disponer de un modelo científico aproximado y fiable sobre cómo secreta el cerebro un conjunto de funciones inteligentes.
La inteligencia artificial también se enfoca a lograr la comprensión de entidades inteligentes, una de las razones de estudio es aprender de nosotros mismos, los esfuerzos de IA están encaminados tanto a la construcción de entidades inteligentes como a su comprensión.
Como es posible que un cerebro tan diminuto siendo biológico electrónico pueda percibir, 理解, predecir y manipular un mundo que en tamaño y complejidad lo excede con creces? Es muy difícil crear apoyándose en esas propiedades, peor el investigador de IA tiene pruebas contundentes de que tal búsqueda es cierta, cuenta con solo verse al espejo para darse cuenta del ejemplo de un sistema inteligente.
El termino IA se toma formalmente en el año de 1956, 智力研究是最古老的学科之一. 2000多年来, 哲学家们一直在努力理解智力的表现形式, 如何学习, 如何记忆和推理, 以及活动应该如何进行.
什么是人工智能?
人工智能是计算机科学的一个分支，它包括对表现出某种形式的智能的计算机系统的研究和创建: 能够学习新概念和任务的系统, 能够推理并对周围世界得出有用结论的系统, 能够理解语言、感知和理解视觉场景的系统, 以及执行其他需要人类智能的活动的系统.
像所有新兴学科一样, la IA no se encuentra unificada en términos de objetivos y métodos de investigación. 最近, parte de los esfuerzos de los investigadores en esta área se han dedicado a la definición de dichos objetivos y al recuento de. las herramientas metodológicas utilizadas hasta ahora (Boden, 1977; Dennett, 1978; Sloman, 1978; Ringle, 1979). Como resultado de este esfuerzo, que dista mucho de su conclusión, se han definido algunos acuerdos básicos sobre el área y sus estrategias.
Procesos mentales y razonamiento:
-La interesante tarea que logra que las computadoras piensen… maquinas con mente en su amplio sentido literal” (Haugeland, 1985)
-La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades tales como toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje…” (Bellman, 1978)
-El estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales”. (Charniak y McDermolt, 1985)
-El estudio de los cálculos que permiten percibir, razonar y actuar.” (Winston, 1992)
Conducta:
-El arte de crear maquinas con capacidades de realizar funciones que realizadas por personas requieren inteligencia”(Kurzweil, 1990)
-El estudio de cómo logar que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor” (Wealthy y Knight, 1991).
HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1950年. El nacimiento real de la IA se produjo en este año, cuando Norbet Wiener desarrolló el principio de la retroalimentación. Esta técnica consiste, 例如, en la tecnología del termostato, comparar la temperatura actual del entorno con la deseada y, según los resultados aumentarla disminuirla.
1955. Newell y Simon desarrollan la Teoría de la lógica. Este desarrollo permitió desarrollar un programa que exploraba la solución a un problema utilizando ramas y nudos, seleccionando únicamente las ramas que más parecían acercarse ala solución correcta del problema.
1956. En una conferencia en Vermont, John McCarthy propone el término Inteligencia Artificial” para denominar el estudio del tema. Después se prepara el terreno par el futuro en la investigación de la IA.
1957. Aparece la primera versión de The Normal Problem Solver” (GPS), un programa capaz de solucionar problemas de sentido común. El GPS utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener.
1958. McCarthy anuncia su nuevo desarrollo el lenguaje LISP (LISt Procesing), el lenguaje de elección para todos aquellos desarrolladores inmersos en el estudio de la IA.
1963. El MIT recibe una subvención de 2,2 millones de dólares del gobierno de los Estados Unidos en concepto de investigación en el campo de la IA.
1970. Se produce el advenimiento de los Sistemas Expertos. Los Sistemas Expertos se han utilizado para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades e informar a los mineros a encontrar vetas de mineral. Al mismo tiempo, en 1970. Davir Marr propone nuevas teorías sobre la capacidad de reconocimiento visual de las diferentes máquinas.
1972. Aparece el lenguaje PROLOGUE basado en las teorías de Minsky.
1980. Las ventas de hardware y software program relacionados con la IA se contabilizan por 425 millones de dólares sólo en 1986. Compañías como DuPont, General Motors, y Boeing utilizan sistemas expertos a principios de la década de los 80 y éstos sistemas expertos se convertirán en un commonplace a finales de la misma.
En los ninety. La IA se utiliza de forma efectiva en la Guerra del Golfo sobre sistemas de misiles visores para los soldados y otros avances, y al mismo tiempo, invade nuestros hogares y vida cotidiana en muchos más lugares.
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 罗科的巴西里斯科
LOS SISTEMAS EXPERTOS
专家系统可以定义为一种基于知识的系统，它模仿专家的思维, 用于解决特定应用领域的问题.
专家系统的主要特点之一是基于规则, 也就是说, 它包含用于做出所有决策的预定义知识.
介绍
专家系统的研究与开发 (SES) 始于上世纪60年代中期. 在1965年至1972年间. 开发了多个此类系统, 其中许多系统的应用范围非常有限, 其他如 MICIN 1,DENDRAL 3 和 PROSPECTOR four, 构成了历史基础的 (SES) 即使在当今，它们仍然引起从事相关研究和构建工作的研究人员的极大兴趣.
理论上，这些系统能够按照类似于专家所遵循的步骤进行推理 (医生, 生物学家, 地质学家, 数学家, 等等。), 当解决自己学科的一个问题时. 因此，创建一个 (SES) 必须首先识别并收集, 人类专家的, 他们使用的知识 : 在实践中获得的理论知识.
由于是 (SES) 基于知识的程序, 的编程 (SES) incluyeron como aspecto elementary la programación Del conocimiento la cual hace uso de la representación explicita del conocimiento a utilizar por el sistema y de su interpretación lógica por medio de mecanismos de inferencia, que permitan deducir nuevo conocimiento a partir del que ya se conoce.
CARACTERÍSTICAS
Un sistema experto genérico consta de dos módulos principales:
1.-La base de conocimientos del sistema experto con respecto a un tema específico para el que se diseña el sistema. Este conocimiento se codifica según una notación específica que incluye reglas, predicados, redes semánticas y objetos.
2.-El motor de inferencia: es el que combina los hechos y las preguntas particulares, utilizando la base de conocimiento, 选择适当的数据和步骤来展示结果.
专家系统的历史
1965年DENDRAL, 第一个专家系统.
1965年，Feigenbaum加入斯坦福大学计算机科学系. 在那里他遇到了Joshua Lederberg, 他想要弄清完整有机分子的结构. DENDRAL的目标是研究一种化学化合物. 发现一种化合物的整体结构需要在一棵树中搜索可能性, 因此它被命名为DENDRAL，在希腊语中意为'树'.
在DENDRAL之前，化学家解决问题的方式只有一种, 那就是将一些相关假设作为可能的解决方案, y someterlas a prueba comparándolas con los datos.
La realización de DENDRAL duró más de diez años (1965-1975). Se le puede considerar el primer sistema experto.
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LA ROBÓTICA
Son unas máquinas controladas por ordenador y programada para moverse, manipular objetos y realzar 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 diseño de un manipulador robótico se inspira en el brazo humano. Las pinzas están diseñadas para imitar la función y estructura de la mano humana. Muchos robots están equipados con pinzas especializadas para agarrar dispositivos concretos.
Las articulaciones de un brazo robótico suelen moverse mediante motores eléctricos. Una computadora calcula los ángulos de articulación necesarios para llevar la pinza a la posición deseada.
En 1995 funcionaban unos seven hundred.000 robots en el mundo. Más de 500.000 se empleaban en Japón, unos one hundred twenty.000 en Europa Occidental y unos 60.000 en Estados Unidos. Muchas aplicaciones de los robots corresponden a tareas peligrosas desagradables para los humanos. En los laboratorios médicos, los robots manejan
materiales que conlleven posibles riesgos, como muestras de sangre u orina. En otros casos, 机器人被用于重复性任务中，因为人的表现可能会随着时间下降. 机器人可以全天24小时执行这些高精度重复操作.
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