Trabajo de InvestigaciónINTELIGENCIA ARTIFICIAL                Diego Lema                Tutor: Ricard Marsal             ...
ÍNDICE.1. INTRODUCCIÓN.    1.1. Inteligencia Artificial – Simulación de los Sentidos……………………….32. HISTORIA E INICIOS………………...
1. INTELIGENCIA ARTIFICIALLa elección de este tema para realizar el trabajo de investigación fuerelativamente fácil, ya qu...
2. Inicios                                         El comienzo de la investigación de                                     ...
3. Test de TuringI propose to consider the question, "Can Machines Think?"- Alan Mathison TuringUna prueba para determinar...
4. El Argumento de la Sala China.El argumento más famoso para refutar el test de Turing es el experimentopropuesto por Joh...
Por lo tanto, la respuesta ante esto será que la persona que haya escrito eltexto en chino pensara que quien le envía las ...
Uno de los primeros modelos de red neuronal artificial fue el introducido porFrank Rosenblatt en el año 1957, el llamado P...
1. Representación de la red2. Entrada (Positivo – Verdad)/ (Negativo – Falso)     X1                 X2                  T...
4. Elegir Valores – Pesos AleatoriosW1 = 1.2W2 = -1.2                               E=0.5 (factor de aprendizaje)  = -0.4(...
Reajuste de Pesos en (-1,1)W1 = 1.2+ 2(0.5) (1) (-1) = 0.2W2 = -1.2 + 2(0.5) (1) (1) = -0.2  = -0.4 + 2(0.5) (1) (-1) = -1...
Debemos hacer un reajuste de pesos en (-1,-1)W1 = 0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 1.2W2 = -0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 0.8  = -1.4 +...
Todos los valores son correctos. Los pesos definitivos son:W1 = 1.2W2 = 0.8  = -0.4Donde cada símbolo corresponde a determ...
Los sistemas expertos son máquinas que piensan y razonan como unexperto lo haría en una cierta especialidad de campo. Los ...
sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual enla base de hechos. Y al sumar el conocimiento d...
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La singularidad tecnológica es la creación de una inteligencia de mayorpotencia que la inteligencia humana. La tecnología ...
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“Es muy poco probable que se nos rebele una máquina.”                                                   Profesor de invest...
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Aunque en ocasiones la ciencia-ficción se anticipa a cosas, que quizás, en elfuturo lleguen a suceder yo no lo veo así.Yo ...
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D.L: ¿Cuál cree que es el paso más difícil y que no se puede avanzaren inteligencia artificial?R.L.M: El avance principal ...
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Una vez terminada esta investigación, solo puedo dar mi punto de vista finalde toda la información que he recolectado dura...
ANEXOS               Elbot, premio Loebner 2008Elbot es el resultado de un proyecto llevado a cabo durante 7 años por Fred...
Este es un robot que utiliza su sistema de visualización artificial para logrardescubrir donde se encuentra mediante los c...
3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que estaprotección no entre en conflicto con la Primera o l...
puede caminar dinámicamente, reconocer y comprender los objetos, levantar cargas pesadas y andar por sí mismo dentro de cu...
Clancey, W. and Letsinger, R. "NEOMYCIN: Reconfiguring a Rule-BasedExpert System for Application to Teaching." Readings in...
http://www.artificial-solutions.comhttp://news.bbc.co.uk/1/hi/magazine/7670050.stmhttp://www.elbot.comhttp://support.sony-...
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  1. 1. Trabajo de InvestigaciónINTELIGENCIA ARTIFICIAL Diego Lema Tutor: Ricard Marsal I.E.S. Sant Andreu 2008-2009
  2. 2. ÍNDICE.1. INTRODUCCIÓN. 1.1. Inteligencia Artificial – Simulación de los Sentidos……………………….32. HISTORIA E INICIOS………………………………………………………………..………………..43. TEST DE TURING…………………………………………………………………………………………54. LA SALA CHINA……………………………………………………………………………………………65. REDES NEURONALES ARTIFICIALES………………………………………………………….7 5.1. Preceptrón Simple……………………………………………………………………………86. SISTEMAS EXPERTOS……………………………………………………………………………….13 6.1. Arquitectura de Sistemas Expertos………………………………………………147. INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO HERRAMIENTA DE AYUDA SOCIAL….168. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MEDICINA……………………………………………….179. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ECONOMIA………………………………………………1910. SINGULARIDAD TECNOLÓGICA………………………………………………………………2011. ENTREVISTA. 11.1 Ramón López de Mántaras Badía…………………………………………………2312. CONCLUSIÓN……………………………………………………………………………………….…31ANEXOS………………………………………………………………………………………………………….32BIBLIOGRAFÍA……………………………………………………………………………………………….36WEBGRAFÍA……………………………………………………………………………………………………36 2
  3. 3. 1. INTELIGENCIA ARTIFICIALLa elección de este tema para realizar el trabajo de investigación fuerelativamente fácil, ya que desde hace años me interesan temas quepueden tener relación con la robótica, porqué es como mezclar ciencia-ficción con la realidad en que vivimos ahora, ya que cada vez la tecnologíaavanza a pasos agigantados, pero mientras investigaba averigüe que paraque la robótica funcione como es debido, primero se tenía que desarrollarun proceso más complejo que es el de simular la inteligencia humana o porlo menos algunos aspectos que se aproximen a ella, y al relacionarse todoesto con el tema que voy a tratar y al analizar el interés que tenia y el quepuede suscitar me decidí rápidamente en elegir un trabajo sobre lainteligencia artificial.Y al conocer que la inteligencia artificial influye en muchos más ámbitos denuestra vida de los que nos podríamos imaginar, este hecho fue tambiénfundamental para la elección de este tema.Inteligencia Artificial – Simulación de los sentidos.Inteligencia artificial, para definir esta idea; primero deberíamos analizarcada uno de los conceptos que la forman.Ya que a la inteligencia la asociamos como una cualidad exclusiva dealgunos seres vivos y aunque hay mucha controversia para definir conexactitud que es inteligencia, podemos llegar a la conclusión que suconcepto esta enlazado principalmente con la habilidad de aprender,razonar y con la ayuda de esto podremos resolver problemas que nospermiten adaptarnos mejor al ambiente que nos encontremos.Aunque el intento de dotar de inteligencia a sistemas computacionalescreados por el hombre es muy reciente, ya que comenzó a principios delsiglo XX y su objetivo es que estos sistemas no se limiten a hacer procesosmecánicos sino que puedan ser creativos, pero esto está lejos de llegar asu objetivo, aunque el futuro es muy prometedor. 3
  4. 4. 2. Inicios El comienzo de la investigación de esta ciencia, qué estudiará el desarrollo de un ordenador en cuanto a comportamientos racionales es relativamente cercano ya que en 1950, en un artículo llamado Computing Machinery and Intelligence para la revista Mind escrito por Alan Turing en el cual expone un método llamado Test de Turing, fue considerado el primer paso y que aún es considerado uno de los mejores métodos para defender laAlan Turing (1912-1954) teoría de la Inteligencia Artificial.Aunque antes en 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts mostraron sumodelo de sus redes de neuronas artificiales que consiste en la simulaciónde las respuestas del cerebro como un dispositivo binario con variasentradas y salidas.Pero la acuñación de este término fue en la Conferencia de Dartmouth porparte de John McCarthy (Dartmouth College), Marvin L.Minsky (HarvardUniversity), Nathaniel Rochester (I.B.MCorporation) y Claude E. Shannon(Bell Telephone Laboratories) en el verano de 1955 donde estos científicosproponen un proyecto de investigación para dotar a sistemascomputacionales de la capacidad del habla a través del uso de una mejorade las redes neuronales antes mencionados.La búsqueda por parte del ser humano de sujetos que tengan lacaracterística de razonar de manera independiente ha sido ardua durantetodos estos años, con resultados que han ayudado al ser humano a mejorarsu estilo de vida aunque, es cierto, estos resultados distan mucho delobjetivo principal que se espera conseguir con el transcurso de los años quees una inteligencia de la misma capacidad que la nuestra. 4
  5. 5. 3. Test de TuringI propose to consider the question, "Can Machines Think?"- Alan Mathison TuringUna prueba para determinar si un ordenador o sistema computacionalpuede ser inteligente propuesta por Alan Turing, matemático británico,consiste en la simulación de una conversación entre una persona y unordenador, en la cual los dos sujetos interactúany un juez imparcial ha de definir cuál de los dos es una máquina y cual unser humano, mediante las preguntas que realice el juez y si los dos sujetoscontestan con suficiente soltura y este no detecta diferencias, este será elmomento en el que un ordenador tenga un sistema computacional que seequipare con las capacidades cognitivas del ser humano, aunque este niveltodavía no se ha alcanzado pero el futuro es muy positivo ya que latecnología evoluciona de manera exponencial, una característica que laanalizaremos a fondo más adelante. 5
  6. 6. 4. El Argumento de la Sala China.El argumento más famoso para refutar el test de Turing es el experimentopropuesto por John Searle, en el cual nos propone imaginar que en unahabitación sin contacto con el exterior hay un hombre, y en esta sala soloentran documentos en chino, y el sujeto no sabe nada de chino pero sigueunas directrices en cuanto a que tipo de documento entre en las sala pararesponder con otro documento.Esto es así en el contexto de la siguiente argumentación:1. Si la Inteligencia Artificial Fuerte es verdadera, hay un programa para elidioma chino tal que cualquier mecanismo que lo ejecute entiende chino.2. Una persona puede ejecutar mecánicamente un programa para el idiomachino sin entender el idioma chino.3. Los argumentos de la inteligencia artificial fuerte son falsos porque enrealidad el sistema no entiende chino, nada más simula entender. 6
  7. 7. Por lo tanto, la respuesta ante esto será que la persona que haya escrito eltexto en chino pensara que quien le envía las respuestas sabe chino, pero loque expone Searle es que el hecho que un sistema responda de una maneraautómata no significa que este sistema entienda, piense o haya aprendidode la situación, y el hablante chino puede ser engañado porque llega a laconclusión de que quien le responde también entiende su idioma. AunqueSearle también dice que no cree que sea imposible que algún día lasmaquinas lleguen a pensar pero dice que el Test de Turing no es el métodomás adecuado para determinarlo.5. Redes Neuronales Artificiales. (RNA)Las redes neuronales tienen su comienzo a finales del siglo XIX con elcientífico Santiago Ramón y Cajal quien trabajo en la estructura de laneurona y el funcionamiento de la misma.Una red neuronal artificial (RNA), como su nombre lo indica, pretende imitara escala pequeña la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebrohumano.Entre los primeros fueron Warren McCulloch y Walter Pitts que en 1943propusieron un modelo matemático de neurona, el cual estaba compuestopor un conjunto de entradas y una salida. Cada entrada estaba afectada porun peso, la activación de la neurona se calcula mediante la suma de losproductos mediante la entrada y la salida es una función de activación. 7
  8. 8. Uno de los primeros modelos de red neuronal artificial fue el introducido porFrank Rosenblatt en el año 1957, el llamado Perceptrón Simple y el que enla estructura de este tipo de red estaba inspirado en las primeras etapas deprocesamiento de los sistemas sensoriales en los animales en los cuales lainformación va atravesando sucesivamente capas de neuronas que realizanun proceso progresivamente de más alto nivel.5.1 El Preceptrón Simple.El preceptrón simple es un modelo unidireccional compuesto por dos capasde neuronas, una sensorial o de entrada y otra de salida. La operación deeste tipo de m (capas de salida) y n (capas de entrada) se expresa por: )Formula de aprendizaje:Un ejemplo de un preceptrón simple con una red supervisada, que quieredecir que un maestro indica cuantas entradas y cuantas salidas deberíaobtener dicho problema.Compuerta lógica OR. X1 X2 X1VX2 V V V V F V F V V F F F 8
  9. 9. 1. Representación de la red2. Entrada (Positivo – Verdad)/ (Negativo – Falso) X1 X2 T 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 -13. Formula de Activación. Formula de Ajustes de Pesos. 9
  10. 10. 4. Elegir Valores – Pesos AleatoriosW1 = 1.2W2 = -1.2 E=0.5 (factor de aprendizaje) = -0.4(Valor Umbral)Nuevo grafico.Se aplica la formula de A. )Con estas formulas se obtienen los siguientes resultados.Entrada (1,1) T (1)y= 1 (1.2) + 1 (-1.2) -1(-0.4) = 0.4 es >= 0 y= 1Entrada (1,-1) T= (1)y= 1(1.2) -1(-1.2) -1(-0.4) = 2.8 es >= 0 y=1Entrada (-1,1) T (1)y= -1(1.2)+ 1(-1.2) -1(-0.4) = -1 es <0 y=-1(Error se hace de nuevo el ajuste pesos por ser el valor negativo) 10
  11. 11. Reajuste de Pesos en (-1,1)W1 = 1.2+ 2(0.5) (1) (-1) = 0.2W2 = -1.2 + 2(0.5) (1) (1) = -0.2 = -0.4 + 2(0.5) (1) (-1) = -1.4Nuevo grafico con nuevos pesos obtenidos.Se repite el proceso con los nuevos pesos obtenidos para todas las entradasotra vez.Entrada (1,1) T = (1)y = 1(0,2) + 1(-0,2) -1 (-1,4) = 1.4 es > = 0 y=1Entrada (1,-1) T = (1)y = 1(0.2) -1(-0.2) -1(-1.4)0 1.8 es > = 0 y=1Entrada (-1,1) T = (1)y = -1(0.2) + 1(-0.2) – 1(-1.4) = 1 es > = 0 y=1Entrada (-1,-1) T = (-1)y = -1(0.2) – 1(-0.2) – 1(-1.4) = 1.4 es > = 0 y=1(Error se hace de nuevo el ajuste pesos por ser el valor negativo) 11
  12. 12. Debemos hacer un reajuste de pesos en (-1,-1)W1 = 0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 1.2W2 = -0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 0.8 = -1.4 + 2(0.5) (-1) (-1) = -0.4Y tenemos una nueva gráficaSe vuelve a hacer el proceso.Entrada (1,1) T= (1)y = 1(1.2) + 1(0.8) -1(-0.4) = 2.4 es >= 0 y=1Entrada (1,-1) T= (1)y = 1(1.2) -1(0.8) -1(-0.4) = 0.8 es >= 0 y=1Entrada (-1,1) T= (1)y = -1(1.2) +1(0.8) -1(-0.4) = 0 es >= 0 y=1Entrada (-1,-1) T= (-1)Y = -1(1.2) -1(0.8) -1(-0.4) = -1.6 es < 0 y=-1 12
  13. 13. Todos los valores son correctos. Los pesos definitivos son:W1 = 1.2W2 = 0.8 = -0.4Donde cada símbolo corresponde a determinado concepto.Ei: El estado de la neurona de la capa de entrada (i).Pij: El peso actual asociado a la sinapsis que une la neurona (i) de la capade entrada y la neurona (j) de la capa de salida.Ej: El estado de la neurona de la capa de salida (j).Sj: El valor deseado por esa neurona.TASA: Es una constante entre o y 1 que indica cuanto aprende la red.Aplicaciones de las redes neuronales. Perceptrón SimpleSe utiliza en la clasificación y reconocimientos de patrones de voz,imágenes, señales, etc. Encontrar patrones de fraude económico, hacerpredicciones en el mercado financiero, hacer predicciones de tiempoatmosférico, etc. Y para crear controladores de robot, como podrían ser elQuake II Neuralbot, y en medicina el Clasificador No Sesgado de Proteínas.6. Sistemas expertosAntes se pensaba que la resolución de teoremas, el reconocimiento de voz,el de patrones y la resolución de juegos como el ajedrez y las damas ycualquier problema semejante podrían ser resueltos por personas, ya quesu formulación y resolución requieren habilidades que supuestamente solotienen los seres humanos como pensar, memorizar, aprender, ver, etc.Este tipo de cuestión al inicio impensable de resolver por medio decomputadoras, pero ahora se utilizan este tipo de sistema. 13
  14. 14. Los sistemas expertos son máquinas que piensan y razonan como unexperto lo haría en una cierta especialidad de campo. Los sistemas expertosno solo realizan funciones y manejan grandes cantidades de datos sino quetambién manipulan esos datos de forma, que el resultado sea inteligible ytenga significado para responder a preguntas incluso no completamenteespecificadas. Stevens(1984)Ahora casi todas las demás ramas de la inteligencia artificial se basan ensistemas expertos. Como por ejemplo un coche que aparca solo, ya quemediante un sistema, este analiza la situación y toma una decisión en basede la misma. Militar Informática Telecomunicaciones Química Derecho Aeronáutica Geología Arqueología Agricultura Electrónica Transporte Educación Medicina Industria Finanzas y Gestión6.1 Arquitectura de Sistemas Expertos.Base de conocimientos: Es la parte que envuelve el conocimiento deldominio, se obtiene el conocimiento del experto y se codifica en la base deconocimientos del experto y se codifica en la base de conocimiento. Laforma básica de representarlo es por reglas, que son estructurascondicionales que relacionan la información contenida en la parte delantecedente con otra información contenida en la parte del consecuente.Base de hechos (Memoria de trabajo): Incluye los hechos sobre elproblema anterior descubiertos en la consulta. En la consulta actual con el 14
  15. 15. sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual enla base de hechos. Y al sumar el conocimiento de las dos informaciones, labase de conocimiento deduce nuevos hechos.- Motor de interferencia: Es el modulo de la resultante de la modelacióndel razonamiento humano. Y trabaja con la información obtenida de la basede conocimientos y la de la base de hechos para deducir nuevos hechos.Y al contrastar los hechos particulares de la base de hechos se obtienesconclusiones acerca del problema.- Subsistema de explicación: Con esta explicación, el sistema experto dauna explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y comoha llegado a la conclusión. Y con esto el diseñador puede usarlo paradetectar errores y el usuario se aprovecha de la transparencia del sistema.- Interfaz del usuario: La comunicación entre el sistema experto y elusuario se realiza en lenguaje natural. Es interactiva y sigue el patrón de laconversación entre personas. Para hacerlo de una manera válida para elusuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Unapetición básica del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Par obtenerinformación aceptable del usuario hay que poner especial atención en eldiseño de la pregunta. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menúso gráficos.7. La inteligencia artificial como herramienta de ayuda social. 15
  16. 16. “La verdadera Inteligencia Artificial no es crear seres que imiten a los seres humanos, sino desarrollar aplicaciones que faciliten las tareas del ser humano.” Ramón López de Mántaras.Guardrobo D1", desarrollado por la firma deseguridad japonesa Sohgo Security Services,está diseñado para patrullar por caminospreprogramados y estar atento a las señales deproblemas. En 1990, se define la Inteligencia Artificial como el acto de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que llevadas a cabo por personas requieren inteligencia. Después de que los robots dejaran su función operativa han entrado en la sociedad en juguetes o robots cirujanos, que están monitorizados. - En 1917 la Universidad de Stanford desarrollo el StanforArm, un brazo eléctrico. - En 1959 se introdujo el primer robot comercial por Planet Corporation. - En 1961 la Ford Motor Company utilizo uno para controlar una máquina de fundición en troquel. - Reconocimiento del habla y patrones Audeo es un sistema que permite comunicarse por teléfono cara a cara o sin voz, consiste en captar y reconocer las señales neurológicas enviadas por las cuerdas vocales para ser simuladas por el ordenador. Con la finalidad de ayudar a quienes tienen problemas vocales o de habla, o quienes padecen Parkinson o parálisis cerebral. - Análisis de bandadas de pájaros. 16
  17. 17. Un sistema es capaz de diferenciar entre bandadas de pájaros o deinsectos, el programa es de ayuda en el ámbito de seguridad aeroportuariaya que las bandadas de pájaros es un problema de seguridad a tener encuenta.- Conectividad entre vehículos.También hay un sistema con el cual los coches serán capaces deintercambiar información entre sí mediante Internet, a la vez podránadvertir de manera instantánea si hay un accidente o si algún coche hacometido una infracción como saltarse un semáforo en rojo.8. Inteligencia Artificial en Medicina (AIM) El último siglo esta ciencia ha tenido un crecimiento exponencial en investigación que ha sentado la base de la medicina actual. En medicina, como en otras ciencias, en el último medio siglo se han alcanzado metas que hace algunos años solamente eran un sueño. Y se utiliza esta tecnología El uBOT-5 es un robot que es capaz de detectar cuando para obtener diagnósticos más una persona se ha caído, comprobar sus signos vitales y llamar al 911 rápidos a partir de bases dedatos.Médico de la Inteligencia Artificial.“Se refiere principalmente a la construcción de los programas de la IA querealizan el diagnóstico y la terapia de hacer recomendaciones. A diferenciade las aplicaciones medicas basadas en otros métodos probabilísticas, losprogramas se basan en modelos simbólicos, cualidades de la enfermedad ysu relación con los factores del paciente y de las manifestaciones clínicas.” Clancey, W. y Letsinger, R. 17
  18. 18. Ejemplos de tecnología.- Scanner Térmico.Científicos acaban de lanzar una nueva tecnología que permitirá detectartempranamente el cáncer a la piel y la artrosis gracias a las variacionestérmicas producidas bajo la piel.- Dispositivos de insulina. Los investigadores de Starbridge Systems han desarrollado una estructura de microfluidos para un dispositivo de administración de insulina que podría mejorar notoriamente la calidad de vida de los enfermos de diabetes.Ordenadores en Anestesia y Cuidados Intensivos.Tema de especial interés son los relacionados con el apoyo a la decisión dedecisiones clínicas, incluyendo:- Sistemas de apoyo de decisiones: guías clínicas y protocolos,asesoramiento en los sistemas de vigilancia.- Sistemas informáticos para el control y la evaluación de la calidad de laatención.- Gestión de la información y la visualización e interpretación de los datosclínicos, programación de los recursos de cuidados críticos. 18
  19. 19. * Gracias a la inteligencia artificial es posible realizar operaciones conmédicos especialistas que se encuentran a cientos de quilómetros con igualo más precisión que el médico presente.Sistemas de información en laboratorios clínicos.PUFF: Es un sistema automático para la interpretación de las pruebas defunción pulmonar, y este fue uno de los primero sistemas utilizados enlaboratorios.GermWatcher: Un sistema experto que utiliza monitores microbiológicospara identificar infecciones nosocomiales y advertir de esto al Centronacional de Estados Unidos para el control y precaución de enfermedades(CDC, siglas en ingles)9. Inteligencia Artificial en EconomíaSe utiliza la aplicación de los sistemas expertos para el desarrollo desistemas para su utilización en gestiones administrativas, ya que estossistemas realizan funciones en referencia a datos como: contabilidad,decisiones financieras, gestión y planificación. Y como en este tipo decampo se maneja una gran cantidad de información y se realizanoperaciones numéricas que servirán para tomar decisiones, y como ejemploesta el Cashvalue que evalúa proyectos de inversión, y Vatia que asesorasobre el valor del IVA.10. Singularidad Tecnológica.“Everyone takes the limit of his own vision for the limits of the world” Arthur Schopenhauer. 19
  20. 20. La singularidad tecnológica es la creación de una inteligencia de mayorpotencia que la inteligencia humana. La tecnología más conocida es,probablemente, Inteligencia Artificial, pero hay otros: como el interfazdirecto cerebro-ordenador, el aumento biológico del cerebro, la ingenieríagenética, la ultra-alta resolución en escaneos del cerebro seguido porordenador de simulación. Algunas de estas tecnologías parece probable quellegaran mucho antes que las demás, todas estas tecnologías son la partidaen dirección de la Singularidad. Que en caso de que lleguen a un nivel desofisticación, permitiría la creación de inteligencia superior a la inteligenciahumana.Vernor Vinge, escritor estadounidense, originalmente acuñó el término"singularidad" observando que, al igual que nuestro modelo de la física serompe cuando se trata de modelo de la singularidad en el centro de unagujero negro, nuestro modelo del mundo se rompe cuando se trata de unmodelo de futuro que contiene las entidades más inteligentes que humanos.La inteligencia humana es el fundamento de la tecnología humana, y toda latecnología es, en última instancia el producto de la inteligencia. Si latecnología mejorar la inteligencia, esto cierra un bucle, creando un efectode retroalimentación positiva.Los seres humanos se enfrentan a un límite en el tamaño de sus cerebros.La estimación actual es que el típico cerebro humano contiene algo asícomo un centenar de millones de neuronas y un cien billones de sinapsis.Eso es una enorme cantidad de pura fuerza bruta de cálculo en comparacióncon las computadoras de hoy. Sin embargo, en la industria de lacomputación, los puntos de referencia aumentan de forma exponencial, por 20
  21. 21. lo general con un tiempo de duplicación de uno a dos años. El originalargumento de la Ley de Moore dice que el número de transistores en unárea dada de silicio se duplica cada dieciocho meses; hoy existe la Ley deMoore para velocidades de chip, para la memoria de la computadora, parala conexión a Internet, y una docena de otras variantes.Por el contrario, los cinco millones de años de evolución de los sereshumanos modernos a partir de primates que participan un triple aumentoen la capacidad del cerebro y un aumento de seis veces en la corteza pre-frontal. Actualmente no puede aumentar nuestra capacidad de reflexión ymás allá de esto, de hecho, estamos perdiendo poco a poco las neuronas amedida que envejecemos. Todoshemos escuchado que los seres humanos sólo utilizan el 10% de sus 21
  22. 22. cerebros. Lamentablemente, esta es una leyenda urbana completa, no sólono, pero rotundamente desmentida por la neurociencia.Aunque hay que recordar que todas estas teorías aunque tienen una basecientífica solo son eso teorías sobre un futuro tecnológicamente ideal. Yfundamentado por la atracción que conlleva este tema y por los diferentesautores que creen firmemente en este tipo de teorías como RaymondKurzweil o Vernor Vinge de manera tan optimista, y por sus diferentes librosque nos hablan de máquinas, en el futuro, que podrán pasar el test deTuring o un tipo de tecnología que nos permitiría almacenar nuestramemoria en discos duros y con esto crear un mundo virtual que separecería al existente en la película Matrix,etc. Pero hay que reconocer quepese a que se considera toda esta literatura como ciencia ficción y no comocientífica pura y dura, la historia nos ha enseñado que los sueños quetuvieron cierto tipo de gente; tachados por sus contemporáneos de fantasía,con el tiempo se convirtieron en realidad.11. Entrevista a Ramón López de Mántaras Badía: 22
  23. 23. “Es muy poco probable que se nos rebele una máquina.” Profesor de investigación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA). Es ingeniero técnico por la Universidadde Mondragón, licenciado en Informática por la Universidad Politécnica deCataluña, máster en Ingeniería Informática por la Universidad de Californiaen Berkeley, doctor en Automática por la Universidad de Toulouse y doctoren Informática por la Universidad Politécnica de Catalunya. Es autor denumerosas publicaciones, pionero en España y un referente internacional.Diego Lema: ¿En qué ramas de la inteligencia artificial se especializala institución que usted preside?Ramón López de Mántaras: Aquí hay tres líneas de trabajo de inteligenciaartificial; una es la lógica-matemática, que sirve para trabajar en losfundamentos de la inteligencia artificial, y que se utiliza para poder utilizarel razonamiento que es uno de los temas que se ha de modelarcomputacionalmente, porque si una maquina pueda ser consideradainteligente tiene que ser capaz de realizar razonamientos.Otra es los logaritmos de aprendizaje con el fin de dotar a los ordenadoresde un capacidad de que aprendizaje y que con esta capacidad puedan 23
  24. 24. mejorarla a lo largo del tiempo, para que no tengan que hacer las cosas unay otra vez desde ceroLa tercera es los sistemas multiagentes, que consiste en hacer un conjuntode entes inteligentes, en este caso de maquinas, que son capaces derealizar un problemas entre ellos. Por ejemplo; al igual que un grupo depersonas, donde una por si sola no tiene todos los conocimientos ocapacidades para resolver un problema cuando este es muy complejo, lapersona necesitara cooperar con las demás para solucionarlo. Con estaidea, en inteligencia artificial estos agentes han de resolver la cuestión consus determinadas habilidades.D.L: ¿Es con estos sistemas multiagentes que se utilizo para crear elsoftware que se utiliza en el futbol robot?R.L.M: Si es una de las aplicaciones de los sistemas multiagentes; en unrobot, este llevaba algunos agentes con los cuales mediante uno de ellos elrobot podía evitar obstáculos para chocar entre ellos, otro agente estabaprogramado para reconocer mediante su sistema de visualización artificialreconocer objetos o marcas determinadas en una habitación, de maneraque cuando las viera supiese donde esta porque lo reconoce ya que lo habíavisto antes.Es un ejemplo los AIBO-robots, perros robóticos que juegan al fútbol, dondecada uno de los robots tiene que hacer una serie de acciones coordenadascon los demás para marcar un gol y determinar, que en caso que estésiendo bloqueado a que compañero pasar la pelota, la idea al igual que elfútbol humano es la colaboración entre ellos. 24
  25. 25. D.L: También desarrollan sistemas que pueden crear música ymanipularla.R.L.M: En realidad lo que hemos hecho son sistemas que cuando lesintroducen música que suena pero que suena de una manera aburrida, sinemociones, donde no hay matices expresivos ni variaciones en el ritmo o enla intensidad con que suena la música. Por lo tanto hemos logrado que unsistema artificial (ordenador), sea capaz de mejorar una interpretación queinicialmente tiene poca expresividad o no la tiene.D.L: ¿Cuál cree, usted, que es el objetivo de la inteligencia artificial?R.L.M: Bueno, el objetivo principal es el mismo que hace 50 años, y es quealgún día tengamos máquinas que, posiblemente, muchas de ellas seanrobots humanoides con dos brazos, dos piernas, con un sistema de visión,un sistema de percepción y que tengan una inteligencia indistinguible de lahumana. En definitiva, que exista una nueva especie artificial que convivacon nosotros y que nos ayude.D.L.: ¿En caso de que logren su objetivo, cree que estas máquinasse rebelen contra su creador?R.LM: Esto suele suceder en las películas de ciencia-ficción esto suelesuceder, pero hay que reconocer que este objetivo que no estoy seguro dehasta qué punto se pueda cumplir ya que es un objetivo de grancomplejidad. Es posible que si hay una maquina que ha seguido undesarrollo a lo largo de su vida, de una manera muy similar a la humana, esmuy probable que tengan los mismos defectos que tenemos los sereshumanos y que desarrollen ansias de independizarse o de rebelarse. 25
  26. 26. Aunque en ocasiones la ciencia-ficción se anticipa a cosas, que quizás, en elfuturo lleguen a suceder yo no lo veo así.Yo lo veo como una herramienta en un futuro con inteligencia especializada,donde serán capaces de realizar cosas muy concretas, pero tengo misdudas de que sea una inteligencia igual que la humana. Ya que lainteligencia que desarrollaran es una inteligencia más especializada, quesolo entiendo de una cosa. Como es el ejemplo del famoso programa DeepBlue que fue capaz de ganar a Gasparov jugando al ajedrez, pero que nosabía realizar otra función ya que si intentabas jugar a otro juego aunquefuese más sencillo que el propio ajedrez era incapaz de hacerlo. Por esodigo que la inteligencia generalizada, la que tenemos los humanos, queconsiste en poder entender diferentes cosas a niveles superiores o inferioreses muy poco probable de alcanzar.Por lo tanto es muy poco probable que se nos rebele una máquina.D.L: ¿Cuál cree que sería el impacto en nuestras vidas si dejáramosde utilizar los avances conseguidos en inteligencia artificial? ¿Cómopor ejemplo en medicina? ¿En ocio?R.L.M: Actualmente, está claro que los buscadores de internet no existirían,Google y demás buscadores utilizan los avances que existen en inteligenciaartificial.En ocio, muchos videojuegos que existen serian mucho más aburridos,porque si no fuera por la inteligencia artificial, sabríamos después quemovimientos harían los otros caracteres si tu realizas una determinadaacción; y en los juegos más sofisticados esto no es así, gracias al desarrollo 26
  27. 27. del Non-Playing Characters, ya que no puedes prever lo que va a pasarporque los jugadores no-controlados están siendo controlados por unsistema de inteligencia artificial.Y para cosas más relevantes para la humanidad, en la medicina hay muchosdiagnósticos que esta automatizado, prácticamente terapias tratamientosque se hacen a través de la inteligencia artificial. No es que haya un roboten los hospitales, pero lo que sí existen en hospitales sofisticados sonrobots que ayudan a hacer operaciones quirúrgicas o hay instrumentos querealizan análisis, por ejemplo para los marcadores del cáncer o para otrasactividades de diagnostico medico que hay en el instrumento, que toma lasmedidas de sangre y hay un software que interpreta los datos y el resultadoque obtiene para el médico son datos pre-procesados con un sistemasoftware inteligente y da un resultado más simplificado y más valioso .También en farmacia, prácticamente todos los programas que utilizan paradiseñar nuevos fármacos están basados en inteligencia artificial.D.L: ¿Usted piensa que se debería regular con algún tipo de códigoético, ya que ahora se utiliza en inteligencia artificial para creararmas más eficaces?R.L.M: Sin duda, ya hay comisiones éticas que al igual que en otrasaplicaciones, pues no todo lo que científicamente o tecnológicamente esposible hacer se tendría que hacer. Para eso están estas comisiones queregulan los usos de estos avances científicos y particularmente eninteligencia artificial; yo creo que en el futuro habrá más restricciones ocondicionantes porque si algún día llegamos a convivir con máquinas, comolos robots humanoides que hablaba antes, que puedan ayudar a una 27
  28. 28. persona mayor en tareas domesticas tendría que cumplirse este códigoético por parte de estas máquinas.D.L: ¿Qué opina sobre el excesivo optimismo de algunos autores,como Raymond Kurzweil, ante su visión sobre la inteligenciaartificial?R.L.M: Respecto a esto, hay gente que más que científicos son personajesmediáticos que les interesa escribir libros que se vendan más. Y hay unaserie de autores, que anteriormente eran investigadores en informática o eninteligencia artificial, que después dejaron la ciencia y se dedicaron aescribir libros completamente inverosímiles o muy exagerados acerca delfuturo de la informática o la inteligencia artificial.Yo, los considero unos escritores de ciencia-ficción que escritores científicos,pero el problema es que con sus publicaciones hacen creer que soncientíficos y luego hay gente que los lee, sobretodo periodistas, que losconvierte en mediáticos.Y pienso que esto es malo para la inteligencia artificial, porque luego lagente se hace una idea falsa de lo que es la inteligencia artificial y lo queserá en el futuro, y es por esto que salta la alarma sobre maquinas quepueden controlarnos.Por lo tanto, yo creo que están causando más prejuicio que beneficio a lainteligencia artificial. 28
  29. 29. D.L: ¿Cuál cree que es el paso más difícil y que no se puede avanzaren inteligencia artificial?R.L.M: El avance principal y crucial para conseguir el objetivo, quehablábamos antes de inteligencia no-especializada sino general, lo que sedenomina common-sense (conocimientos de sentido común). Es decir, losconocimientos que son implícitos, aquellos conocimientos que tu no losaprendes leyendo un libro o no te lo enseñan en la escuela, sino queaquellos conocimientos muy generales sobre la vida, lo que aprendes porexperiencia.Por ejemplo, a nadie le tienes que explicar porque los objetos cuando lassueltan estas se caen, aunque no tengas cosas sobre la fuerza de lagravedad. Ya que los seres humanos nacemos pre-programados paracomprender estas vivencias.Este tipo de acciones, que parecen tan sencillas, a nivel cognitivo tiene unagran complejidad, la de haber aprendido a manipular un objeto y acontrarrestar la fuerza de la gravedad sujetándolo para que no resbale de lamano. Estas acciones responden a lo que llamamos conocimiento implícito ode sentido común (common-sense).D.L: ¿Cómo ve la situación de España respecto a otros países de laUnión Europea u otros países del mundo?R.L.M: Esto se debe de medir respecto a los diferentes criterios que seutilizan. Si utilizamos los criterios que se suelen utilizar en el mundo de laciencia que es el número de artículos publicados en revistas especializadas,en congresos de alto nivel, donde nosotros damos a conocer a la comunidad 29
  30. 30. científica nuestros resultados mediante estas publicaciones del mismo modoque lo hacen colegas de diferentes partes del mundo, y así podemosconocer lo que han hecho los demás y utilizar esto para mejorarlo.En Europa estamos entre los 5 mejores, y a nivel mundial hay otros 5 o 6países más avanzados, gracias también a que hay más gente trabajando.Aunque claro no todos los países tienen los recursos para desarrollar unatecnología de inteligencia artificial, pero entre los 40-50 países que hayactividad respecto a inteligencia artificial de manera sostenida estamosentre los 10 mejores.12. Conclusiones 30
  31. 31. Una vez terminada esta investigación, solo puedo dar mi punto de vista finalde toda la información que he recolectado durante el transcurso de estetrabajo. Desde mi actual perspectiva, puedo reconocer las ideas erróneasque sostenía al comenzar este trabajo de investigación.Durante el transcurso de la investigación pude comprobar, que en laactualidad estamos siendo beneficiarios de los desarrollos de la inteligenciaartificial, y que prácticamente todas las ramas de la tecnología tienen en sucatalogo una relación, de mayor o menor alcance, con la inteligenciaartificial. Y mientras más conocía sobre el tema que estaba tratandodescubrí utilidades que no pensaba que necesitaran de la inteligenciaartificial como es el ejemplo de los buscadores de internet, tan necesarioshoy en día y con los cuales no sabríamos o nos dificultaría mucho lanavegación por internet.Gracias a este trabajo he aprendido nuevas pautas de trabajo que segurome servirán en un futuro próximo; y me siento totalmente satisfecho deltrabajo que he realizado, ya que he aprendido mucho sobre este tema yespero que de este mismo modo se vea recompensado justamente por todomi esfuerzo.También quisiera aprovechar este espacio para agradecer a todas laspersonas que han colaborado y han ayudado en la investigación de estetrabajo; en primer lugar, a mi tutor Ricard Marsal, al aceptar la tarea deguiarme en este trabajo, y con la dificultad añadida de desconocer en sumayoría el tema que trataba; en segundo lugar, a mi familia por el apoyoque me dieron durante la investigación; y también a profesores como GloriaMateu al facilitarme herramientas y guía para realizar la entrevista, y a PilarPérez por su aportación, al solicitarlo, de material escolar para la entrevista.Y a Ramón Lopéz de Mántaras por atenderme, por mostrarme lasinvestigaciones de su institución y por no poner trabas al realizarle laentrevista. 31
  32. 32. ANEXOS Elbot, premio Loebner 2008Elbot es el resultado de un proyecto llevado a cabo durante 7 años por FredRoberts y la empresa Artificial Solutions.Mark: Are you married?Elbot: Im not married but if I were, my wife would have to be called Embot.M: Is there a special robot in your life?E: Im not sure I ever saw that... Eh? ...Im not even sure you can use special in that context!M: Have you ever been in love?E: Please tell me your inclination to feelings of affection first.This is getting more personal than I had expected. But hey, whos listening?M: I have been in love but am not now.E: I see your point. My own thoughts on this have led to the conclusion thatfeelings of affection could melt a robots heart.Con este tipo de preguntas, este software logró engañar a 3 de 12 jueces,ya fue dotado de sentido de humor, aunque en realidad no comprende loque dice, ni tiene la más mínima idea sobre lo que es el sentido común. 32
  33. 33. Este es un robot que utiliza su sistema de visualización artificial para logrardescubrir donde se encuentra mediante los códigos binarios que identificaen las cajas que ve en la habitación, fue desarrollado por el Instituto deInvestigación de Inteligencia Artificial (IIIA). Estos robots juegan gracias al sistema multiagente dotado por el IIIA.AIBO-robots, desarrollados por la empresa nipona Sony. Es sensible a lascaricias, tiene una enorme capacidad de movimientos, equilibrio yflexibilidad, y lo más importantes que aprende. Esta controlado por elsoftware Mind3.Tres Leyes de la Robótica. 1. Un robot no puede hacer daño a un ser humano o, por su inacción,permitir que un ser humano sufra daño. 2. Un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos,excepto si estas órdenes entrasen en conflicto con la Primera Ley. 33
  34. 34. 3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que estaprotección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.Estas tres leyes, que se han tomado como punto de partida para la creaciónen Japón de un código ético, surgieron de la colección de cuentos tituladaYo, Robot (1950).ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility) Es el resultado de diferentes actualizaciones que se han llevado a cabo desde el año 1986 por la empresa Honda. Este robot que es capaz de moverse, interactuar con los seres humanos y ayudarles es, sin duda, una de las mayores proezas tecnológicas del siglo XXI. Las medidas de ASIMO están pensadas para adaptarse al entorno humano: 1,20 cm de altura, 450 mm de ancho de hombros, 440 mm de profundo y 43 Kg de peso.El pack de baterias que incorpora en su mochila le proporciona 38 voltios y10AH a plena carga. Puede levantar un peso de 0,5 Kg en cada mano.Reem-B Es un robot humanoide de servicio que es capaz de ayudar a los seres humanos en el futuro con tareas sofisticadas. Este robot 34
  35. 35. puede caminar dinámicamente, reconocer y comprender los objetos, levantar cargas pesadas y andar por sí mismo dentro de cualquier edificio, evitando obstáculos. Fue mostradoHa sido creado por la empresa PAL-Roboticcs y un grupo de como laingenieros catalanes. estrella principal en las ultimas Jornadas de Robótica de Barcelona, que se celebran hasta mañana en el Museu dArt Contemporani (Macba) BIBLIOGRAFÍA. Alan Turing. Computing machinery and intelligence. Mind magazine, 1950. J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester, C.E. Shannon. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 1955. Gordon Moore. The Future of Integrated Electronics. Fairchild Semiconductor internal publication, 1964. Lewis E. Garrett. The Best of Creative Computing, 1977. 35
  36. 36. Clancey, W. and Letsinger, R. "NEOMYCIN: Reconfiguring a Rule-BasedExpert System for Application to Teaching." Readings in Medical ArtificialIntelligence. The First Decade. Reading, Addison-Wesley PublishingCompany, 1984.Revista. Mundo Científico. Inteligencia Artificial, 1985Gordon Moore. “Lithography and the Future of Moores Law,” Proceedings ofSPIE, Vol. 2437, 1995.Raymond Kurzweil. The Age of Spiritual Machines: When Computers ExceedHuman Intelligence. 2000.Raymond Kurzweil. The Law of Accelerating Returns. Published onKurzweilAI.net, 2001.David Cole. The Chinese Room Argument, Stanford Encyclopedia ofPhilosophy, 2004.Raymond Kurzweil. The Singularity Is Near: When Humans TranscendBiology, 2006.Rodrigo González, EL Test de Turing: Dos Mitos, Un Dogma, 2007WEBGRAFÍA.http://www.aaai.orghttp://www.iiia.csic.es/eshttp://www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.htmlhttp://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligencehttp://www.agi-09.org/schedule.phphttp://documat.unirioja.es/http://www.neurosecurity.com/articles.phphttp://store.irobot.com/corp/index.jsphttp://singularity.com/charts/http://www.singinst.org/http://singularidad.wordpress.com/http://www.eduardpunset.es/blog/http://www.eduardpunset.es/libros_detalle.php?idlibro=123http://www.spectrum.ieee.org/singularityhttp://www.openclinical.org/aiinmedicine.htmlhttp://www.csmc.edu/5835.html 36
  37. 37. http://www.artificial-solutions.comhttp://news.bbc.co.uk/1/hi/magazine/7670050.stmhttp://www.elbot.comhttp://support.sony-europe.com/aibo/index.asphttp://www.roboticspot.com/spot/asifue/asi2004.html 37

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