机器人与人工智能

机器人与人工智能
机器人
机器人学是一个公众领域的概念. 大多数人对机器人学有一个大致的了解, 知道它的应用和潜力; 然而, 不知道机器人这个词的起源, 也不了解机器人学作为一门科学的有用应用的起源.
现代我们所了解的机器人学, 起源可以追溯到数千年前. 我们将基于历史记录的事实, 首先要说明的是，过去机器人被称为自动装置（自动人偶）, 而机器人学当时并不被认为是一门科学, 更甚者, 机器人这个词的出现要晚于自动装置的起源.
Desde el principio de los tiempos, el hombre ha deseado crear vida artificial. Se ha empeñado en dar vida a seres artificiales que le acompañen en su morada, seres que realicen sus tareas repetitivas, tareas pesadas difíciles de realizar por un ser humano. De acuerdo a algunos autores, como J. J. C. Sensible y Jasia Reichardt, consideran que el primer autómata en toda la historia fue Adán creado por Dios. De acuerdo a esto, Adán y Eva son los primero autómatas inteligentes creados, y Dios fue quien los programó y les dio sus primeras instrucciones que debieran de seguir. Dentro de la mitología griega se puede encontrar varios relatos sobre la creación de vida artificial, 例如, Prometeo creo el primer hombre y la primer mujer con barro y animados con el fuego de los cielos. De esta manera nos damos cuenta de que la humanidad tiene la obsesión de crear vida artificial desde el principio de los tiempos. 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, esto es, utilizaban maderas resistentes, metales como el cobre y cualquier otro material moldeable, esto es, 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
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo psychological y construcción de algoritmosde solución a problemasde propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad.
La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, 生理学与哲学, tan normal y amplio como eso, es que reúne varios campos (机器人学, 专家系统, 例如), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden “pensar”.
La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. 从这一角度研究的任务包括游戏, 语言翻译, 语言理解, 故障诊断, 机器人学, 在各类主题上提供专家建议.
正因为如此，数据库管理系统变得越来越复杂, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.
Trabajos teóricos fundamentales fueron el desarrollo de algoritmos matemáticos por Warren McCullock y Walter Pitts, en 1943, necesarios para posibilitar el trabajo de clasificación, funcionamiento en sentido 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 combinacion de ciencias que permiten reunir varios campos como por ejemplo la robotica, y que tiene en comun una unica finalidad, crear maquinasque puedan pensar.
Con respecto al ambito social y cultural tanto la robotica como la inteligencia artificial son destinadas al beneficio de la humanidad, ambas tecnologias enriquesen la cultura mundial, devido a que son tecnologias de ultima generacion y permiten a la humanidad porder accerder a nuevas tecnologias e incorporarlas tambien en su vida 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, 以及其他许多.
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, INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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 (人工智能) y la robótica cognitiva donde esta relación indisoluble se aprecia con mayor claridad.
因此, durante los primeros años de vida de la IA, los investigadores buscaron desarrollar computadoras inteligentes bajo ciertos presupuestos filosóficos. 在这方面, 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, esto es, 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.
好了, 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, 其中包括, 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. 例如, 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 combinación de estas ideas dio a la IA un marco de trabajo bien definido; dando comienzo a la búsqueda por definir e implementar en maquinas las operaciones que incorporaran entre sus argumentos representaciones apropiadas del mundo. De esta manera, muchos afirmaron que sólo era cuestión de tiempo para que una computadora exhibiera un nivel de inteligencia related al nuestro.
然而, tras décadas de investigación y desarrollo, la IA pareció estancarse en su intento por conseguir tal objetivo. Adicionalmente, varios autores desde la filosofía comenzaron a poner en duda que la inteligencia consistiera simplemente en la manipulación de representaciones con base en reglas formales (por ejemplo operaciones lógicas). John Searle, 例如, demostró a través de un ingenioso argumento que una maquina que tan sólo manipula símbolos es incapaz de comprender su significado, 也就是说, 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.
好了, 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, nuevas tesis filosóficas han inspirado una transformación radical en la investigación de estas concepts al punto de que algunos autores han empezado a distinguir entre Inteligencia Artificial clásica y lo que se denomina ahora la nueva Inteligencia Artificial.
Entre estas nuevas ideas podemos destacar aquellas provenientes de la fenomenología existencialista. Esta propuesta filosófica, primero formulada por Martín Heidegger y posteriormente retomada por el filósofo francés Maurice Merleau-Ponty, puede ser vista en buena parte como una réplica a las principales conclusiones de Descartes sobre la mente. Heidegger, 例如, rechazaba la idea concerniente a la naturaleza representacional de los contenidos mentales y en consecuencia pensaba que buena parte de nuestro comportamiento inteligente no surgía como resultado de estimaciones cálculos basados en representaciones abstractas del mundo. Merleau-Ponty, haciendo eco de las ideas de Heidegger, posteriormente añadió que la inteligencia más bien se fundamenta en los mismos mecanismos que facilitan nuestra percepción 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 resumir en la propuesta de la cognición embebida. Este novedoso paradigma propone que la inteligencia debe ser comprendida en el contexto de la estrecha relación que, según Merleau-Ponty y Heidegger, existe entre la cognición y nuestros cuerpos. 因此, para el paradigma de la cognición embebida la dinámica de la interacción entre el cuerpo y el ambiente circundante nos provee con los recursos necesarios para desenvolvernos en un mundo dinámico como el nuestro. 自然地, 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.
然而, hoy en día es posible hallar en la literatura especializada diferentes perspectivas teóricas sobre esta integración sensorimotriz en agentes artificiales. Uno de los pioneros de la nueva IA, Rodney Brooks, postulaba como punto de partida que para los seres inteligentes como nosotros el mejor modelo del mundo es el mundo mismo. Con esto el autor quiso decir que nuestro entorno nos da las claves, vía nuestros sistemas sensoriales, para generar las respuestas motrices apropiadas a cada uno de los estímulos que vamos percibiendo. La inteligencia es, según esta perspectiva, un patrón de comportamiento complejo que emerge a partir de la combinación de respuestas conductuales básicas a diversos estímulos provenientes del entorno. 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 especialmente en los diversos 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 relaciones entre los objetos que les rodean y sus respectivos cuerpos. 这些关系随后成为有效管理行动的基础. 总之, 人工智能自早期完全用于符号处理的计算机时代以来经历了根本性的转变. 如今，机器人能够在环境中定位自己，因此发展出成功的行为模式. 人工智能这一范式的变化, 部分原因在于，随着我们重新发现像马丁·海德格尔和莫里斯·梅洛-庞蒂等哲学家的敏锐观察所蕴含的丰富性与价值，智力的概念也在不断变化.
博士. Lara llevó a cabo estudios de posgrado en el King’s School de la Universidad de Londres en el área 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. 最后, realizó otro posdoctorado en el Instituto Max Planck de Psicología Cognitiva en Munich, Alemania. Ahí su trabajo se basó en el estudio de modelos cognitivos, provenientes de la psicología, neurofisiología y otras ciencias cognitivas, así como 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 riesgo la existencia de la humanidad. En cambio, los más jóvenes tienen una mirada más afable, podríamos decir amistosa, con las máquinas inteligentes. ¿Por qué esa diferencia? ¿Por qué estas sensaciones se han plasmado en las películas? Es posible que el motivo sea que las nuevas generaciones han convivido desde su nacimiento con dispositivos de características similares a las de un robotic. 也就是说, aunque no nos hayamos dado cuenta, desde hace varios años los electrodomésticos, los automóviles y otras máquinas 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.
好了, 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. Por un lado, sus componentes (en parte todos) son artificiales. Terminator, Wall-E y Cortocircuito no tienen ningún elemento pure, mientras que Robocop es una mezcla entre biología, electrónica y mecánica. 另一方面, deben actuar en forma inteligente, 也就是说, deben poder modificar sus comportamientos según lo que esté ocurriendo en el mundo que los rodea y en forma afín a sus objetivos. Para ello tienen que poseer mecanismos de captación de ese mundo. 例如, Terminator cuenta con un complejo sistema de visión (¿recuerdan la combinación de lo que observaba junto con los resultados de su análisis de la imagen?).
Con toda la información que les proporcionan los sistemas de sensado, los robots deben tomar decisiones y actuar. Para lo primero, necesitan procesadores que filtren y analicen los datos de entrada y que definan los pasos a seguir, en un proceso que podemos llamar inteligente”. Una vez tomada la decisión, deben poseer mecanismos que les permitan interactuar con el mundo en busca de su objetivo closing: motores, parlantes, músculos de alambre u otros, a los cuales se denomina actuadores”.
因此, y realizando una analogía algo liviana, podemos decir que un robot tiene una arquitectura muy similar a una computadora: unidades de entrada (传感器), unidades de procesamiento (inteligencia”) y unidades de salida (执行器). 好了, todos sabemos que no sólo lo que llamamos computadora” es una computadora. Los celulares, los lavarropas modernos, los hornos de microondas sofisticados, los automóviles, las máquinas expendedoras de boletos, 最先进的手表和其他设备不过是各种形式的计算机. 因此, 似乎很难给机器人下一个明确的定义.
好吧, 让我们尝试一下…
关于机器人这个词有很多定义. 到目前为止我们找到的最好的定义是约瑟夫·恩格尔伯格给出的, 工业机器人的奠基人: 我可能无法定义什么是机器人, 但我知道我什么时候在看一个机器人. 然而, 到了这一步, 也许约瑟夫也不那么容易认出来. 一个概念和另一个概念之间的界限变得越来越模糊.
Cada definición está signada por la intención de quien la propone de destacar algún aspecto que considera elementary en las características de un robotic. 例如, la Organización Internacional para la Estandarización (ISO) brinda la suya en la ISO 8373 de 1994: Manipulador multipropósito programable en tres más ejes, controlado automáticamente y reprogramable, que puede estar fijo en su lugar desplazarse, y que es usado en aplicaciones industriales automatizadas”. Está claro que en este caso tenemos una definición de un robotic industrial.
Hagámonos cargo de la tarea, entonces. Ya que estamos escribiendo un libro de robótica, nos arrogaremos el derecho a crear una definición con nuestra propia mirada. Durante el transcurso de este libro, consideraremos que un robot es un dispositivo con un determinado grado de movilidad, que puede realizar un conjunto de tareas en forma independiente y que se adapta al mundo en el que opera. Podemos ver que hemos puesto el acento en la capacidad de cambiar el comportamiento en forma autónoma según lo que ocurre a su alrededor. 也就是说, le hemos asignado cierto grado de inteligencia a su desempeño, lo que no estaba claramente manifestado en las definiciones industriales.
Pero ¿son iguales todos los robots? Claramente no, y por eso es que nos adentraremos a continuación en diversas clasificaciones de la robótica.
ENCASILLEMOS A LOS ROBOTS
Así como tenemos muchas definiciones dando vueltas, también podemos encontrar muchas clasificaciones según el aspecto que se haya considerado basic para la taxonomía.
例如, podemos diferenciar a los robots según la utilidad específica de cada uno. En ese caso, los dividimos en:
工业机器人: se aplican al trabajo industrial. Es el tipo más clásico. Trabajan en ambientes relativamente estables y no necesitan ser veloces en su adaptación al entorno.
Espaciales: son aquellos que se envían al espacio para alcanzar zonas aún imposibles para el ser humano. Deben realizar su tarea en regiones inhóspitas y alejadas del control del hombre, de manera que tienen que resolver gran parte de sus problemas en forma autónoma.
Agrícolas: surgidos en los últimos años, 其目标是增加田地的产量和生产质量, 同时关注其开发的可持续性. 它们属于精确农业的更大概念范畴.
医生: 作为人类工作的补充，增强医生和外科医生的能力. 那些帮助能力受限的人们的机器人设备也属于这一类别, 如自动轮椅, 最新一代假肢, 智能通信系统及其他.
家用: 尤里卡, 它们已经来到我们身边! 这些机器人执行家务任务, 例如在我们不在家时吸尘, lavar la ropa la vajilla en forma inteligente utilizando la menor cantidad de agua posible 人工智能 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 robótica es, 因此, la ciencia rama de la ciencia que se ocupa del estudio, desarrollo y aplicaciones de los robots.
Otra definición de robótica es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables con el fin de realizar tareas repetitivas como el ensamble de automóviles, aparatos, 等等. y otras actividades. 基本上, la robótica se ocupa de todo lo concerniente a los robots, lo cual incluye el management de motores, mecanismos automáticos neumáticos, 传感器, sistemas de cómputos, 等.
En la robótica se aúnan para un mismo fin varias disciplinas confluyentes, pero diferentes, como la Mecánica, la Electrónica, la Automática, la Informática, 等.
El término robótica se le atribuye a Isaac Asimov.
Los tres principios leyes 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. 这个, 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 último 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
在当今, los avances tecnológicos y científicos no han permitido todavía construir un robot realmente inteligente, aunque existen esperanzas de que esto sea posible algún día. Hoy por hoy, una de las finalidades de la construcción de robots es su intervención en los procesos de fabricación. Estos robots, que no tienen forma humana en absoluto, son los encargados de realizar trabajos repetitivos en las cadenas de proceso de fabricación. En una fábrica sin robots, los trabajos antes mencionados los realizan técnicos especialistas en cadenas de producción. Con los robots, 技术人员可以摆脱工作中带来的单调和风险, 这样公司在速度上有所提高, 质量和精确性.
机器人类型
气动驱动机器人: 编程是将塑料管连接到气动控制单元的连接套上. 该单元由两部分组成: 上部和下部. 下部是一个顺序器，为连接套提供压力和真空，并按时间控制顺序. 上部是激活机器人各个可动部件的连接套组件. 它们是现存最简单的. 有人认为这种类型的机器不应该被称为机器人; 然而, en ellas se encuentran todos los elementos básicos de un robotic: estas máquinas son programables, automáticas y pueden realizar gran variedad de movimientos.
Robots equipados con servomecanismos: El uso de servomecanismos va ligado al uso de sensores, como los potenciómetros, 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 posición de cada paso. Este será el programa que el robotic ejecutará. Una vez terminada la programación, el robot inicia su trabajo según las instrucciones 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: Se pueden controlar mediante computadora. Con ella es posible programar el robot para que mueva sus brazos en línea recta describiendo cualquier otra figura geométrica entre puntos preestablecidos. La programación se realiza mediante una caja de control mediante el teclado de la computadora. La computadora permite además acelerar más menos los movimientos del robotic, 以便于操纵重物.
Robots con capacidades sensoriales:
这种类型的机器人仍然可以增加感知能力: 光学传感器, 编码器, 以及其他许多. 没有这些能力的机器人只能在被操作物体始终保持同一位置的环境中工作. Los robots con capacidades sensoriales constituyen la última generación de este tipo de máquinas. El uso de estos robots en los ambientes industriales es muy escaso debido a su elevado costo. Estos robots se usan en cadenas de embotellado para comprobar si las botellas están llenas si la etiqueta está bien colocada.
Robots mosquitos: La cucaracha metálica se arrastra con gran destreza por la area, como un verdadero insecto. A pesar de que Atila avanza a 2 km/h, tratando de no tropezar con las cosas, es «gramo por gramo el robotic más complejo del mundo», según su creador, Rodney Brooks. En su estructura de 1,6 kg y 6 patas, lleva 24 motores, 10 computadores y 150 sensores, incluida una cámara de video en miniatura. La experimentación en operaciones quirúrgicas con robots abre nuevos campos tan positivos como esperanzadores. La cirugía requiere de los médicos una habilidad, precisión y decisión muy cualificadas. La asistencia de ingenios puede complementar algunas de las condiciones que el trabajo exige. En operaciones delicadísimas, como las de cerebro, el robotic puede aportar mayor fiabilidad. Últimamente, se ha logrado utilizar estas máquinas para realizar el cálculo de los ángulos de incisión de los instrumentos de corte y reconocimiento en operaciones cerebrales; así mismo, su operatividad se extiende a la dirección y el manejo del trepanador quirúrgico para penetrar el cráneo y de la aguja de biopsia para tomar muestras del cerebro.
Robot industrial: Nace de la unión de una estructura mecánica articulada y de un sistema electrónico de management en el que se integra una computadora. Esto permite la programación y control de los movimientos a efectuar por el robotic y la memorización de las diversas secuencias de trabajo, por lo que le da al robotic una gran flexibilidad y posibilita su adaptación a muy diversas tareas y medios de trabajo,
El robot industrial es pues un dispositivo multifuncional, 也就是说, apto para muy diversas aplicaciones, al contrario de la máquina automática clásica, fabricada para realizar de forma repetitiva un tipo determinado de operaciones. El robot industrial se diseña en función de diversos movimientos que debe poder ejecutar; 也就是说, lo que importa son sus grados de libertad, su campo de trabajo, su comportamiento estático y dinámico.
La capacidad del robotic industrial para reconfigurar su ciclo de trabajo, unida a la versatilidad y variedad de sus elementos terminales (pinzas, garras, herramientas, 等等), 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 los que se obtiene un medio de trabajo en forma de cilindro.
La configuración de coordenadas cartesianas posee tres movimientos lineales, y su nombre proviene de las coordenadas cartesianas, las cuales son más adecuadas para describir la posición y movimiento del brazo. Los robots cartesianos a veces reciben el nombre de XYZ, donde las letras representan a los tres ejes del movimiento.
La configuración de brazo articulado utiliza únicamente articulaciones rotacionales para conseguir cualquier posición y es por esto que es el más versátil.
Futuro de la robótica
A pesar de que existen muchos robots que efectúan trabajos industriales, aquellos son incapaces de desarrollar la mayoría de
operaciones que la industria requiere. 由于缺乏良好发展的感官能力, 机器人无法执行依赖于前一步结果的任务.
在不久的将来, 随着电视摄像机变得更小、更便宜, 以及高性能且更实惠的计算机，, 机器人技术可能会有显著进步.
传感器将被设计为能够测量环绕机器人的三维空间, 并能够识别和测量物体的位置和方向，以及它们与空间的关系. 将会有一个感官处理系统能够分析和解释传感器产生的数据, 并将其与模型进行比较，以检测可能发生的错误. 最后, habrá un sistema de control que podrá aceptar comandos de alto nivel y convertirlos en órdenes, que serán ejecutadas por el robot para realizar tareas enormemente sofisticadas.
Si los elementos del robotic son cada vez más potentes, también tendrán que serlo los programas que los controlen a través de la computadora. Si los programas son más complejos, la computadora deberá ser más potente y cumplir nos requisitos mínimos para dar una respuesta rápida a la información 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 mínima apariencia humana en cuanto a movimientos y comportamiento.
三. 人工智能
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 problemas similares, operando, claro está, con microcosmos formalizados que representaban los parámetros dentro de los cuales se podían resolver problemas. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. 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 proyecto para resolver problemas 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 época que 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 desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP el PROLOG. Es en esta época cuando se desarrollan sistemas expertos más refinados, como por el ejemplo el EURISKO. Este programa perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.
Definición de Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial estudia como lograr que las máquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos. La definición es efímera porque hace referencia al estado precise de la informática. No incluye áreas que potencialmente tienen un gran impacto tales como aquellos problemas que no pueden ser resueltos adecuadamente ni por los seres humanos ni por las máquinas.
起初强调的是形式任务，如游戏和定理演示, 像跳棋和国际象棋这样的游戏引起了兴趣. 几何学是另一个兴趣点，并且制作了一个演示器: Galenter 演示器. 然而，人工智能很快集中于日常出现的问题，被称为常识问题 (常识推理).
研究集中于一个非常重要的问题，称为自然语言理解. 尽管人工智能取得了一定成功，但其基础是专家系统的创建, 实际上，需要高学科知识的领域已被掌握，但常识领域则未能如此.
人工智能的应用:
感知
视觉
语音
专家的任务:
Análisis científico
Prognosis médica
Análisis financiero
La evolución de la I.A. se debe al desarrollo de programas para ordenadores capaces de traducir de un idioma a otro, juegos de ajedrez, resolución de teoremas matemáticos, 等. Alrededor de 1950, Alan Turing desarrolló un método para saber si una máquina era no “inteligente” denominado “Check de Turing”, “en el cual un operador tiene que mantener una conversación en dos sentidos con otra entidad, a través de un teclado, e intentar que la otra parte le diga si se trata de una máquina 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. 自然地, 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 programas computacionales que resuelvan problemas que implican la interacción entre la máquina y el hombre, 也就是说, las máquinas “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 puntos anteriores se concluye que una técnica de IA es un método que utiliza conocimiento representado de tal forma que:
El conocimiento represente las generalizaciones En otras palabras no es necesario representar de forma separada cada situación 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 mejor hablar de “datos” que de conocimiento.
Debe ser comprendido por las personas que lo proporcionan. Aunque en muchos programas, los datos pueden adquirirse automáticamente (例如, mediante lectura de instrumentos), en muchos dominios de la IA, 提供给程序的大部分知识都是由人提供的，而且总是以他们理解的方式提供的.
可以轻松修改以纠正错误并反映世界以及我们对世界的看法的变化.
即使不完全准确或完整，也可以在很多情况下使用.
可以用来帮助克服其自身的容量限制, 帮助缩小通常必须考虑的可能性范围.
有可能在不使用人工智能技术的情况下解决人工智能问题 (尽管这些解决方案通常不太适用). 也可以应用人工智能技术来解决与人工智能无关的问题. 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.
Resuelven problemas en una variedad de campos usando conocimientos expertos codificados.
Los países que han apadrinado investigaciones de IA han sido: EEUU. , Japón, Reino Unido y la CEE; y lo han llevado a cabo a través de grandes compañías y cooperativas de riesgo y ventura, así como con universidades, para resolver problemas ahorrando dinero. Las aplicaciones más primarias de la IA se clasifican en cuatro campos: 专家系统, lenguaje natural, robótica y visión, sistemas censores y programación automática.
三. 结论
Por medio del trabajo que acabamos de presentar, puedo concluir que la robótica y la inteligencia artificial van tomadas de la mano ya que la una se encarga de la parte mecánica, y la otra de la parte analítica.
La robótica es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables con el fin de realizar tareas repetitivas como el ensamble de automóviles, aparatos, 等. 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, 因此, 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, pienso que una limitación es el hecho de que el hombre es irremplazable ya que el ser humano cuenta con una característica propia el cual es el sentido común.
Pero no podemos olvidar que el desarrollo de estas tecnologías no pretenden reemplazar al ser humano sino que tratan de mejorar el estilo de vida del ser humano, ya que recordemos que, por lo menos los robots hacen que el trabajo pesado sea mas facil de realizar, y que una maquina no se enferma, ni protestas, ni se cansa y esto puede elevar su utilidad. En fin esperemos que estas tecnologías no se nos vaya de las manos, y que no nos perjudique, sino que nos ayude.
四. Bibliografía
Buscadores web:
Este problema se enuncia inicialmente así:
El tablero se representa por un vector de nueve componentes, 向量的各个分量对应棋盘上的位置如下:
1 2 3
4 5 6
7 8 9
这只是书中给出的第三种解法，但它是最有效的:
位置- 一个包含九个分量的向量的结构
表示棋盘的棋盘, 棋盘上的位置列表，可能是下一步的走法, 以及一个数字，表示当前走法导致移动方获胜的概率估计.
算法.
为了决定下一步走法, 必须考虑每个可能走法所产生的棋盘位置. 决定哪个位置是最佳的, 执行对应该位置的走法, 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.
Este algoritmo inspecciona varias secuencias de movimientos para encontrar aquella que lleva a la victoria. Intenta maximizar la probabilidad de victoria, mediante la suposición de que el oponente intentará minimizar dicha probabilidad. Este algoritmo se denomina minimax.
El programa necesita mucho más tiempo que otras soluciones debido a que debe realizar una búsqueda en un árbol que representa todas las posibles secuencias de jugada antes de realizar un movimiento. Sin embargo es superior a los demás programas en algo importante: podría ser ampliado para manipular juegos mas complicados que las tres en raya, cualidad en que otras soluciones fracasan.
La anterior solución es un ejemplo de l uso de una técnica de IA. Para problemas muy pequeños, 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 solución de un texto escrito e n español, de hecho son preguntas que deben ser respondidas.
Sin embargo es más difícil delimitar formalmente y con precisión en qué consiste el problema y que constituye una solución correcta para él.
En esta parte del capítulo 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:
玛丽去买了什么?
她发现了自己喜欢的东西吗?
玛丽买了什么吗?
同前一个问题一样，只显示第三个答案:
将输入文本转换为包含文本短语的结构化形式，并与描述文本中出现的物体和情境的先验知识的其他结构化形式相结合.
使用一个结构从输入文本构建综合文本. 这种存储的关于典型动作的知识被称为脚本. (脚本). 例如，在这个案例中, M 是一件外套，且 M’ 是一件红色外套.
去购物:
位置: L (商店)
2. C 开始好奇.
三. C 寻找特定的 M. C 寻找任何有趣的 M
五. C 向 V 寻求帮助
7. C找到M’ 八. C没有找到M
9. C离开L 10. C购买M’ 十一. C离开L 12. 返回步骤2
13. C离开L
14. C带走M’
在问题的解决方案中，会对输入文本中包含的知识进行结构化表示，但现在结合相关知识的汇总.
以字符形式提出的输入问题.
算法.
使用知识和世界模型对程序的输入进行结构化.
可能的结构数量将非常大. 虽然有时, 然而, 可以使用额外知识来过滤选项，从而考虑较少的可能性.
通过最终解决方案可以回答问题.
购物的脚本被实例化, 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 solución es mas potente que otras debido a que utiliza mas conocimiento. De hecho estas son técnicas de IA. Sin embargo son necesarias ciertas advertencias. Las técnicas utilizadas en la última solución no son las adecuadas para responder adecuadamente a todas las preguntas del español. El aspecto mas importante que no aparece en esta solución es un mecanismo de razonamiento common (inferencia) 为了在所要求的答案没有明确出现在文本输入中时仍能使用它，而答案又可以从其中的知识中逻辑推导出来.
因此可以得出结论，人工智能技术的目标是支持知识的有效使用.
在使用人工智能技术的解决方案中，显现出三种非常重要的技术:
搜索. – 提供了一种解决问题的方式，在没有比某些现有直接技术更好的更直接方法的情况下，将其嵌入到一个结构中.
知识的使用. – 提供了一种利用所涉及对象的结构来解决复杂问题的方式.
抽象. – 提供一种方法，将重要的方面和变化与其他不重要的方面区分开来，否则这些不重要的方面可能会使过程崩溃.
换句话说，模型的层次: 将计算机建模为类似于人类:
致力于构建能够以与人类相同方式执行任务的程序的努力分为两类: 第一类程序处理那些与我们对属于人工智能任务的定义不太相符的问题; 那些计算机可以轻松解决的问题, 但其解决需要使用人类所不具备的机制.
试图模拟人类的第二类程序, son aquellos que realizan tareas que se adecuan claramente con nuestra definición de tareas de IA Hay cosas que no son triviales para una computadora.
Entre las razones para modelar la forma de trabajar humana están:
– Verificar las teorías psicológicas de la actuación humana.
– Capacitar a las computadoras para comprender el razonamiento humano.
– Capacitar a la gente para comprender a las computadoras.
– Explotar el conocimiento que se puede buscar en el hombre.
Criterios de determinación del éxito.
Una pregunta importante a resolver en toda investigación científica de ingeniería es: ¿Cómo sabremos si hemos tenido éxito?
La inteligencia artificial formulation la pregunta: ¿ Cómo sabemos si hemos construido una máquina inteligente?.
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 superar el check de Turing. Algunos piensan que nunca lo harán.
La inteligencia artificial es un área realmente interesante, con ella se pretende desde mi punto de vista hacer las cosas mejor de lo que se hacen.
Las técnicas que se usan para resolver problemas son a menudo más efectivas que los métodos directos porque tienden a buscar mas opciones, mas caminos que un método convencional.
Es obvio que aún no se ha logrado que una máquina piense totalmente como humano. Se ha comprobado que son capaces de desarrollarse en áreas de conocimiento muy específicas y complicadas, 因此出现了专家系统，但在一些看似简单的事情上却不行，而这些事情至少到目前为止只是人类独有的特征: 常识. 然而，有趣的是知道机器可以模拟人类本来能做得很好的过程，如果人类没有像记忆这样天然有限的工具.
计算机确实可以做到, 也就是说，它模拟人类因自身限制而无法做到的事情，这正是它非常有用的原因.
然而，有一件事我私下认为是危险的. 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.
智能. – Facultad intelectiva. Capacidad de conocimiento. Comprensión, acto de entendimiento. Sentido en que se puede interpretar una expresión sentencia.
Modelo. – Ejemplar, forma, que se propone quien ejecuta una obra, artística de otra índole. Lo que se debe imitar por su perfección, en lo intelectual ethical.
Técnica. – Conjunto de procedimientos de una ciencia arte. Habilidad para usar procedimientos y recursos.
人工智能.
Segunda edición.
人工智能
Cuando la computación empezó a surgir como una ciencia, se empezaron a dar cuenta de que los robots podía realizar tareas mucho más complejas de lo que ellos imaginaban; se interesaron en el concepto del “razonamiento Humano”; se dieron cuenta de que si pudieran “学习” de su medio, se podría realizar el sueño de cualquier científico de aquella época: crear vida artificial, y de esta manera hacer que los robots pensaran y pudieran razonar.
La inteligencia humana ha maravillado a los hombres desde el principio de los tiempos, siempre ha tratado de imitarla, igualar y mecanizarla para sus propios propósitos. Comenzó por desarrollar algoritmos capaces de resolver problemas específicos, se interesó en aplicar la Lógica Matemática en la resolución de dichos problemas, y es aquí donde comenzó a desarrollarse la I.A.
Podemos definir la I. A. como “el estudio de las maneras en las cuales las computadoras pueden mejorar las tareas cognoscitivas, en las cuales, actualmente, la gente es mejor.” De esta manera podemos ver que el entendimiento de algún lenguaje pure, reconocimiento de imágenes, encontrar la mejor manera de resolver un problema de matemáticas, encontrar la ruta óptima para llegar a una objetivo específico, 等等。, son parte del razonamiento humano, y que hasta ahora el hombre ha deseado poder imitarla desarrollando la Inteligencia Artificial.
五. Robots
Arriba, una imagen del proyecto Robokoneko del Japón, extraída de la revista New Scientist Magazine.
Nuestro propio cerebro es un maravilloso modelo a emular conformado por redes de “algoritmos genéticos” que estrujan símbolos, entregando como respuestas soluciones a problemas. Estas redes son empleadas para crear prótesis e incluso miembros que se adaptan a los músculos humanos y para el desarrollo de robots: comenzando por “gatos electrónicos”, ver al respecto el artículo Robot Kitty publicado en Septiembre 1997 en la revista PC Magazine, -/pcmag/news/traits/ y algo más actualizado en , 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, 科罗拉多. Este cerebro ideado por Hugo de Garis de Superior Telecommunications Analysis en Kyoto, Japón, 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. 每个单元由 FPGA 内的多个晶体管组成.
神经网络必须进行调优以执行特定任务. 没有人类能够编程调整这些网络，因为它们极其复杂, 通过模拟生成的 “生物的”. 通过随机突变和描述网络的基因材料的增长, 程序经过多代演化以获得最佳设计.
Roboneko 在其行为被完全研究之前不会完成. 一些研究人员质疑这个宏大项目在更好理解知识的基本奥秘方面的价值, 正如人类大脑构建其世界图像一样. 问题在于，这些谜题之所以是谜题，并不是因为我们的神经模型不够大，, 伊戈尔·亚历山大（Igor Aleksander）这样辩解，, 他是伦敦帝国学院的一名系统工程师，.
CAM的开发者承认，他们无法预测当它连接到Roboneko时会如何运作，但他们希望这是机器人第一次根据外部刺激来运作，以发展类似动物的智能，. 这就是这些高度复杂的神经网络所带来的，, 更高程度的生物相关性，, 迈克尔·科尔金（Michael Korkin）来自Genobyte如是说，.
一只猫的大脑，
大脑由一种能够自我修改连接的crimson人工神经结构组成——进化硬件- 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 llegar 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 donde se ejecutaba la demo – nos adentramos directamente en el McLaren de Lewis Hamilton para dar unas cuantas vueltas al Circuit of the Americas, en Austin, trazado que se estrena este año en el campeonato del mundo de Formula 1 y que, como no podría ser de otra forma, también estará aquí presente. Sobra decir que esta entrega incluirá todos los pilotos y escuderías actualizados, así como los 20 circuitos oficiales de la temporada, 2 más que en la entrega anterior, pues además de este de Austin también se recupera el Circuito Internacional de Baréin.
Las sensaciones, como era de esperar, son muy similares a la de la anterior entrega, con una mezcla entre simulación y arcade que podremos calibrar según nuestros gustos a partir de activar desactivar diferentes opciones de ayuda. Se pilla fácil el management, el número de vistas se mantiene sin cambios y siguen estando a mano las opciones de DRS y KERS, que ya fueron incluidas en la edición del pasado año. A nivel jugable, 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, buenos efectos de iluminación y climáticos, aunado a una gran sensación de velocidad. A pesar de lo dicho, también habrá pequeñas mejoras aquí y allá, que se notarán principalmente en los containers y en las celebraciones, con animaciones más cuidadas y mayor expresividad en todos los representantes de la escena.
Las promesas para este año
Mientras dábamos unas cuantas vueltas al circuito de Austin, el responsable de Codemasters nos iba detallando otra serie de novedades que nos encontraremos en F1 2012, pero que no pudimos probar debido a las limitaciones de la demo. Donde más se nos insistió fue en la intención de sus creadores de atraer a jugadores amantes de la velocidad pero que no sean conocedores de los entresijos de la Formulation 1, elemento que les fue criticado en F1 2011. Y es que, ante la ausencia de tutoriales, mucha gente se introducía en el juego desconociendo para qué sirven realmente elementos como el KERS el DRS y cuál es su reglamento (el DRS por ejemplo se puede usar a voluntad en clasificación, pero sólo en uno dos puntos en carrera).
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 nivel jugable, más allá del detalle que comentamos en el apartado anterior, desde Codemasters se nos prometió 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 títulos deportivos como puede ser FIFA NBA 2K con sus principales estrellas. 这样一来, Hamilton apostará por un estilo más agresivo, Vettel podrá sacar mejores tiempos si se encuentra libre de tráfico, Alonso será muy constante y cometerá pocos errores, 以及其他许多.
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 difícil 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 degradación de los neumáticos.
En Resumen
El hombre se ha caracterizado siempre por su búsqueda constante de nuevas vías para mejorar sus condiciones de vida. Estos esfuerzos 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 esfuerzos a otros campos, 例如, a la construcción de máquinas que ayuden a resolver rápida determinadas operaciones que resultan tediosas cuando se realizan a mano.
La robótica siempre ha estado unida a la construcción de “artefactos” con la idea de asemejarse al ser humano y de ahorrarle trabajo
La palabra “机器人” proviene del escritor checoKarel Capek, el cual acuñó en 1921 dicho término en una de sus obras a partir de la palabra checa “robota”, que significaba servidumbre trabajo forzado. Posteriormente, sería Isaac Asimov quien utilizaría el término “机器人学” la ciencia que estudia los robots.
Actualmente, la robótica se define como la ciencia y tecnología de los robots. Se ocupa del diseño , manufactura y aplicaciones de éstos y combina diversas disciplinas como la mecánica ,
Electrónica, información , inteligencia artificial e ingeniería de control
Aquí es donde aparece el término de Inteligencia Artificial (人工智能), 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 cálculos y de “pensar”, elaborar juicios y tomar decisiones.
Mientras que la robótica, en principio, evoluciona la mecánica de los robots, 基于进化理论的人工智能依赖于自然选择机制 , 在一个群体中，最强的个体才能生存.
2.1. 第一代
也称为 “操控器”, 是具有简单管理系统的多功能机械系统, 良好的手册 , 固定可变序列. 所使用的管理系统基于 “固定停止” 机械地. 我们可以将这个阶段的例子视为从发条玩具的音乐机关到发条玩具的机制. 这种类型的控制类似于一些固定周期洗衣机的控制循环, 但它们仅限于少量动作.
2.2. 第二代
第二代 “学习型机器人”, 重复之前由人类操作员执行过的动作序列. 操作方式是通过机械装置进行的. 操作员执行所需动作，而机器人跟随并记忆这些动作.
使用开环控制结构, 但不是使用机械开关和按钮，而是使用存储在磁带上的动作管理数值序列. 控制程序通过在按钮箱中选择动作序列，通过管理杠杆输入.
这代机器人应用最多的领域是汽车工业, 在焊接中 , 喷漆中 “喷雾”. 图. (1).
图1. 工业喷漆机器人
2.3. 第三代
声控机器人. 控制器是一台电脑，它执行程序命令并将其发送给机械手，让其完成所需动作. 通过这种方式，它利用计算机进行控制策略，并通过使用传感器对环境有一定的认识 , 这些传感器测量环境并调整其控制策略.
通过分析外部因素并根据这些因素作出反应, 我们面临的是后来被称为智能机器人的这一代. 出现了用于编写控制程序的编程语言. 使用的控制策略称为 “闭环”.
2.4. 第四代
所谓的这一代 “智能机器人”, 与前一代相关, pero que además poseen sensores que envían información a la computadora de management sobre el estado 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 supervisión 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 campos de investigación estructuran 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), 也就是说, 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, 环境的复杂性与管理系统的复杂性有着密切的关系. 确实如此, 如果机器人必须在动态且充满挑战的环境中快速且智能地反应, 控制问题会变得非常困难.
3.2. 基于行为的机器人学
这种方法采用行为主义原理: 机器人只有在受到刺激时才会产生行为; 也就是说, 对其局部环境的变化做出反应 (就像有人不小心碰到一个热物体一样). 在这里, 设计者将任务分解为众多不同的基本行为, 每个行为在机器人管理系统的独立层中执行.
通常, 这些模块 (行为) 可以是避开障碍的行为, 走路, 起身, 等. 系统的智能功能, 例如感知 , 规划 , 建模, 学习, 等等. 从不同模块与机器人所处的物理环境的交互中涌现. 管理系统 – 完全分布式- 以增量方式构建, 一层一层地, 通过试错过程, 每一层只负责一项基本行为.
基于行为的系统能够实时反应, 因为它们直接根据感知计算动作 (通过一组情境-动作对应规则 ). 重要的是要注意，随着问题复杂性的增加，层数也会增加
另一个缺点是, debido a la presencia de varias conductas y a su dinámica particular person de interacción con el mundo, muchas veces es difícil decir que una serie de acciones en explicit ha sido producto de una conducta explicit.
Aunque tal vez alcancen la inteligencia del insecto, probablemente los sistemas construidos a partir de este enfoque tengan habilidades limitadas, ya que no tienen representaciones internas. 确实如此, este tipo de robots presentan una gran dificultad para ejecutar tareas complejas y, en las más sencillas, no se garantiza la mejor solución, la óptima.
3.3. Robótica Cognitiva
Esta aproximación utiliza técnicas provenientes del campo de las Ciencias Cognitivas. Se ocupa de implementar robots que perciben, razonan y actúan en entornos dinámicos, desconocidos e imprevisibles.
Para eso, deben poseen un modelo simbólico e interno de su entorno native, y la suficiente capacidad de razonamiento lógico para tomar decisiones y para ejecutar las tareas necesarias a fin de alcanzar sus objetivos
Si se consigue que los robots desarrollen por sí mismos sus capacidades cognitivas, se evitaría el programarlos “a mano” para cada tarea contingencia concebible. 此外, 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. 然而, 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 diferencia 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, a fin de que desarrollen sus propias habilidades en interacción íntima con el entorno y sin la intervención humana.
Mediante un diseño fijo, es difícil lograr que un robotic se adapte (se auto organice) a un entorno dinámico que evoluciona -a menudo- mediante cambios caóticos, ya que la máquina puede adquirir automáticamente nuevos comportamientos dependiendo de las situaciones dinámicas que se presentan en el entorno en donde está situada.
A través de la utilización de técnicas evolutivas ( algoritmos genéticos, programación genética y estrategia evolutiva),
De igual manera, se puede decidir evolucionar físicamente el hardware (电子电路) 软件 (程序管理规则) 首先在仿真中进化控制器所做的事情，机器人的控制器通常由人工神经网络组成.
在当今, 进化控制的主要缺点是收敛速度缓慢，并且在真实机器人上进行进化过程需要相当长的时间.
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