Clase ia i

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS

Un nuevo modelo de robot con forma de niño, se crea buscando un nuevo nicho de
mercado, el de sustituir a los hijos, ya que en el futuro ficticio que plantea la película,
por problemas como la superpoblación se restringe el número de hijos. Y el robot
protagonista de la película que es el primer prototipo de esta nueva línea de robots,
intenta convertirse en un ser humano.

A diferencia de robots anteriores fabricados por Cybertronics, David puede absorber
información e imágenes, y ponerlas en orden de manera muy humana. También,
puede conectar esas ideas a sus emociones. Es entonces cuando comienza a pensar
que es probable que él sea verdaderamente real.

La madre fantástica que todos quisiéramos tener, había ido aceptando poco a poco a
David hasta el punto de tratarlo como a su verdadero hijo. Son precisamente sus
cuidados reconfortantes la información y las sensaciones SUMINISTRADAS POR ELLA
las que permiten que David considere que él puede llegar a ser un humano..

UNIVERSIDAD DE BOYACA
FACULTAD DE INGENIERIA –INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Diseño: ESP. LEONARDO BERNAL ZAMORA

I. A.", la película no es la primera obra cinematográfica que se plantea el hecho de
que las máquinas, los robots puedan desarrollar una inteligencia igual o mayor que la
de los seres humanos. Esta ha sido una inquietud que desde los años veinte preocupó
tanto a la ciencia- ficción como a la cinematografía mundial.

Un robot tiene inteligencia?

Las soluciones con base en algoritmos y el desarrollo de la heurística, que pretende
imitar inteligencia y el razonamiento humano es el punto de unión entre la inteligencia
artificial y la robótica.

La ciencia que se encarga de la fabricación de robots es la robótica. Algunos
ingenieros en robótica han aplicado los avances de la inteligencia artificial para dotar
de inteligencia a estos singulares mecanismos.

No todos los robots están dotados de inteligencia artificial, muchos de ellos sólo
realizan labores mecánicas, para las cuales no requieren de procesos de razonamiento
complejos. IDEALIZANDO Robots que no sólo realicen trabajos mecánicos, sino que
sean capaces de "pensar", un sueño que los científicos de la I.A. d


TIENEN O NO SENTIMIENTOS LOS ROBOTS?

Varias disciplinas afirman que un robot dotado con inteligencia artificial, no podría
tener pensamientos y desarrollar sentimientos como los de un ser humano por el
simple hecho de no tener conciencia, de no poseer un espíritu.

¿De qué manera la conciencia o el espíritu, un elemento inmaterial que tiene
propiedades indetectables puede interactuar con el cerebro para llevarnos a actuar de
una u otra manera? La existencia de la conciencia es un argumento que no tiene base
científicas, un tema que ha sido tratado por cientos de filósofos, humanistas y
teólogos.

El matemático inglés Alan Turing fue el primero en pensar que más que hacer
máquinas, lo mejor era programar computadoras para que ejecutaran tareas y
solucionaran problemas que el hombre no podía realizar. Este enfoque, que hoy se
conoce como convencional, fue desarrollado por Herbert Simon quien se basó en los
fundamentos de Turing.

En enfoque convencional parte de la creación de sistemas basados en reglas, que la
máquina utiliza para tomar decisiones. Entre más detalladas y abarcadoras sean las
reglas que el programador introduce, más inteligente será el comportamiento de la


máquina. Este es el enfoque se utiliza en los sistemas expertos y en los juegos,
principalmente.

Una máquina dotada de este tipo de inteligencia tiene incorporado un extenso
programa con instrucciones y algoritmos que le permiten tomar decisiones. Es un tipo
de "inteligencia" especializada que puede ser útil en tareas específicas que requieren
desempeño experto.

Otro enfoque es el conexionista. Los conexionistas son los que se proponen imitar la
estructura de redes neuronales basadas en la estructura del cerebro humano. Este
tipo de inteligencia artificial no busca crear máquinas expertas en algo, sino más bien
máquinas capaces de aprender de acuerdo con el contexto en el que se encuentran.

Marvin Minsky afirma:

"La mayoría de la gente piensa que las computadoras nunca serán capaces de pensar.
Quiero decir, realmente pensar. Ni ahora ni nunca. Sin duda, la mayoría de la gente
también está de acuerdo en que las computadoras pueden hacer muchas cosas que
en caso de hacerlas una persona, tendría que pensar. Entonces, ¿cómo puede una
máquina aparentar que piensa pero no pensar de verdad? Bien, dejando aparte la
cuestión de qué es en realidad pensar, creo que la mayoría de nosotros respondería
diciendo que en estos casos, lo que el ordenador está haciendo es una


imitación meramente superficial de la inteligencia humana. Se ha diseñado para
obedecer a ciertas órdenes simples y después se le han proporcionado programas
compuestos de esas órdenes. Debido a esto, el ordenador tiene que obedecer esas
órdenes, pero sin tener ninguna noción de lo que está ocurriendo… No creo que haya
una gran diferencia entre el pensamiento ordinario y el pensamiento altamente
creativo."
Los científicos han dotado a los robots de características muy humanas. Por ejemplo,
la capacidad de hacer juicios de valor no exactos, que se está consiguiendo mediante
la aplicación de la lógica difusa o borrosa, una rama de la inteligencia artificial que
imita la conducta humana. Una lógica de la imprecisión que, a diferencia de la lógica
binaria que usan los sistemas actuales y que sólo les permite distinguir entre dos
valores, blanco o negro, verdadero o falso; también les permite establecer toda la
amplia gama intermedia entre dos estados.

Por otro lado, en el laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico de
Massachusetts está COG, uno de los más avanzados robots humanoides . Su creador,
Rodney Brooks es uno de los investigadores más reconocidos en el campo de las
máquinas inteligentes. COG es un experimento basado en estructuras biológicas, en
lugar de lógicas. Esto significa que el robot descubre por sí mismo el entorno que lo
rodea haciendo uso de sus sentidos artificiales de vista, oído y tacto,
recreados mediante cámaras, micrófonos y una membrana sintética

sensible al roce. El objetivo de Rodney Brooks es que, una vez que COG sepa
interactuar con los objetos que le rodean, comience a hacerlo con el propio ser
humano.

Los científicos se preguntan qué es la inteligencia. ¿Es la memoria? ¿O la capacidad
de tomar decisiones? ¿Es razonar? ¿O la capacidad de comunicación? ¿O son todas las
anteriores? Los neurocientíficos afirman que la inteligencia es una serie de pasos y
que eso que la gente ve tan especial en los seres humanos no es otra cosa que una
comunicación muy rápida entre neuronas. Otros han llegado a aseverar que los
sentimientos son los que hacen a una persona inteligente y por eso hoy las teorías
sobre el coeficiente emocional han tomado fuerza.

Una de las ciencias que posiblemente logrará conseguir que los robots sean más que
sólo máquinas con habilidades cognoscitivas, es la Bioinformática en la que trabajan
algunos investigadores de MIT. La Bioinformática supone que las células vivas
programadas harán las funciones en lugar de los tradicionales chips mecánicos.

Stephen Hawking opina que las máquinas son una ayuda para el hombre, pero nunca
lo dominarán. Más que pensar en un mundo poseído por los robots lo importante es
que, en la búsqueda por lograr que las máquinas sean más humanas, los científicos
están conociendo cada vez más aspectos acerca de las personas.


Conforme se incrementan los avances en los campos de la Inteligencia Artificial y de
la robótica, cada nueva generación de robots es mejor que la anterior.

Algunos están convencidos de que los robots realmente se irán perfeccionando a tal
grado, que en un futuro, no muy lejano, logren superar a cualquier ser humano. Para
ellos, la química del silicio será la forma de "vida" que dominará La Tierra o quizá
se conviertan en los herederos absolutos de nuestro planeta.

Otros están convencidos de que los robots con Inteligencia Artificial, son una especie
distinta a los humanos con la que, sin duda, aprenderemos a convivir. No serán nunca
como los seres humanos, aunque puedan hacer lo mismo que nosotros. Seguirán
siendo máquinas. Serán como los aviones, que no son pájaros, aunque vuelen. Este
grupo de personas, está convencido de que el robot siempre se diferenciará del
hombre en dos aspectos: no poseerá experiencia vital que le permita saber si hace
frío o calor y tampoco tendrá ningún tipo de emociones como la tristeza, la frustración
o la melancolía.

Para algunos científicos japoneses, quienes se han abocado al desarrollo de la
robótica, los robots son máquinas útiles que no desplazarán a los humanos, sino que
contribuirán con éstos ya que al tener la capacidad de desarrollar prácticamente


cualquier tarea, realizan las tareas indeseables de muchos humanos con lo cual
contribuyen a mejorar la calidad de vida del ser humano.

En Japón, Toshiba y Honda, entre otras reconocidas empresas, poseen la tecnología
más avanzada a este respecto.

ASIMO, un robot desarrollado con forma humanoide creado por Honda después de 20
años de investigación, es capaz de subir escaleras y realizar otro tipo de movimientos
característicos de los humanos que, hasta hoy, ningún otro robot había logrado
conseguir. ASIMO cuenta con una cámara que le auxilia como visión, pero que de
ninguna manera se aproxima a la riqueza y complejidad del ojo humano. La visión de
ASIMO es totalmente plana, no tiene visión estereoscópica.

Por siglos el hombre ha acariciado el sueño de la vida eterna. No pocos científicos han
aportado las bases para el desarrollo de la nanotecnología. En la actualidad se están
fabricando piezas mecánicas que son capaces de sustituir la función de órganos en los
seres humanos.

Kevin Warwick, un profesor de cibernética de la Universidad de Reading en Inglaterra
experimenta con su propio cuerpo realizándose autoimplantes de chips para controlar
los estímulos de su sistema nervioso mediante una computadora.

http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial_(pel%C3%ADcula)

http://iteso.mx/~almarp/ia/temadecienciaficcion.htm

VISION GENERAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS

Que es la IA?
Inteligencia: Facultad de comprender, conocer.
“Capacidad de aprender relaciones entre hechos y resolver un problema
mediante la adaptación previa del mismo”

Artificial: Elaborado por el hombre.

Definición de IA:
• “Solución de problemas complejos con el apoyo del computador
mediante aplicación de procesos que son análogos al proceso de
razonamiento humano” (Rolston).
• “Estudia como lograr que las máquinas realicen tareas que por el
momento son realizadas mejor por el humano”.
• La inteligencia artificial consiste en estudiar al hombre moderno con
sus cualidades, funciones, destrezas habilidades y
desempeños para innovar en un futuro a mediano plazo un

autómata que participe con él ser humano en sus actividades.

• La investigación en el campo de la IA se relaciona con la producción de
máquinas para la automatización de tareas que requieran un
comportamiento inteligente. Algunos ejemplos se encuentran en el
área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de
responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores,
reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y
reconocimiento de patrones.

HISTORIA DE LA IA:
• 384 – 322 a.c: Aristóteles explicó y codificó estilos de razonamiento deductivo
(silogismos).
• 1235 – 1316: Ars Magna (Ramon Llull). Máquina de engranajes supuestamente
capaz de responder todas las preguntas.
• 1646- 1716: Gottfried Leibniz. Planteó el sistema “Cálculo filosófico y
racionador”. Buscaba que todo conocimiento pudiera ser representado
(sueño no realizado aún con la tecnología existente).
• 1854: George Boole desarrolló los fundamentos de la “Lógica
Proposicional”.

• 1879: Gottlieb Frege. Cálculo de predicados a partir de un sistema de notación
para el razonamiento mecánico.
• 1858: Jhon Mc Carthy propuso “Sistema Consejero”. Utilizó el cálculo de
predicados para representar el conocimiento.
• 1950: Alan Turing. Trata de posibilitar la inteligencia al estilo humano.
Juegos de ajedrez (Shannon 1950, Newell 1958)
Juegos de damas (Samuel 1959, 1967).
Demostración de teoremas de geometría plana (Gelernter 1959)
• 1953: GPS (General Problem Solver) de Allen Newell, Cliff Shaw y Herbert
Simon
• 1962: Frank Rosenblatt. Explora el uso de redes neuronales para el aprendizaje y
reconocimiento de patrones.
• 60´s, 70´s: Exploración de representaciones de problemas, técnicas de búsqueda
y heurísticas.
• 1963: Problemas de integración simbólica (Slagle)
• 1968: Problemas de álgebra (Bobrow).
• 80´s : Programas basados en el comportamiento de expertos humanos.
Programas de diagnóstico médico (Shortliffe 1976; Miller, Pople y Myers )
• 1980: Dendral (Lindsay). Predice la estructura de moléculas orgánicas a partir de
su forma química y de su espectrograma de masas.
• 1982: Sistemas para configuración de ordenadores (Mc Dermontt)

Valoraciones de yacimientos minerales (Campbell)
• 1997: Deep Blue. Programa de ajedrez.

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento: la inteligencia artificial
convencional y la inteligencia computacional
La inteligencia artificial convencional tiene que ver con métodos que actualmente
se conocen como máquinas de aprendizaje, se caracteriza por el formalismo y el
análisis estadístico. Algunos métodos de esta rama incluyen:
 Sistemas expertos: aplican capacidad de razonamiento para lograr una
conclusión. Un sistema experto puede procesar una gran cantidad de
información conocida y proveer conclusiones basadas en ésta.
 Razonamiento basado en casos
 Red Bayesiana: un modelo de representación del conocimiento basado en
teoría de la probabilidad.
 IA Basada en comportamientos: método modular para construir sistemas de
IA manualmente.
Inteligencia Computacional es una colección de paradigmas computacionales con
inspiración biológica y lingüística, en los cuales se incluye la teoría, el


diseño, la aplicación y el desarrollo de redes neuronales, sistemas coneccionistas,
algoritmos evolutivos, sistemas difusos y sistemas inteligentes híbridos.
La inteligencia computacional implica desarrollo o aprendizaje iterativo (p.ej.
modificaciones iterativas de los parámetros en sistemas conexionistas). El
aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta
rama incluyen:
 Redes neuronales: sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de
patrones.
 Sistemas difusos: técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre.
Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en productos de
consumo masivo, como las lavadoras.
 Computación evolutiva: aplica conceptos inspirados en la biología, tales
como población, mutación y supervivencia del más apto para generar
soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a su
vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos genéticos) e
inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormigas)


Suposiciones fundamentales sobre IA.

Hipótesis: “Un sistema de símbolos físicos posee los medios necesarios
y suficientes para realizar una acción de inteligencia genérica”.

• Un sistema de símbolos físicos es una máquina que produce a lo largo
del tiempo una colección evolutiva de las estructuras de símbolos.

• Una estructura de símbolos está compuesta por un número de símbolos
relacionados con alguna forma física.

• Un símbolo es un patrón físico que puede funcionar como componente
de otro tipo de entidad llamada entidad.

• Un programa de computador es un conjunto de símbolos físicos.


Algunos Problemas de los que se ocupa la IA:

1. Tareas Formales.
• Juegos: Ajedrez, Damas, Triqui, Backgamon.
• Demostración de Teoremas: Geometría, Lógica, Cálculo Integral.
Solución: Encontrar la mejor de las posibilidades.

2. Tareas de la vida diaria.
• Problemas de sentido común.
• La percepción: Vision, Habla.
• Lenguaje Natural: Compresión, Generación, Traducción.
• Control de Robots.

3. Tareas de los Expertos.

• Ingeniería: Diseño, detección de fallos, Planificación de
manofacturas.

• Análisis Científico.
• Diagnósis médica.
• Análisis Financiero.


APROXIMACIONES DE IA (Paradigmas)
• Basados en procesamiento de símbolos (IA clásica).
• Operaciones lógicas sobre bases de conocimiento declarativo.
• Aplica técnicas de inferencia lógica (diseño descendente).

Nivel de conocimiento
Nivel de simbólico
Implementación de operaciones

• Aproximaciones “subsimbólicas” basadas en señales.
• Busca (“Vida artificial”) conocer capacidades de procesamiento de señal y
control que manejan los animales más simples (insectos) y evolucionar a
sistemas más complejos (diseño ascendente). Ej: Redes neuronales
(inspiradas en modelos biológicos).


Aplicaciones de la inteligencia artificial

• Lingüística computacional
• Minería de datos (Data Mining) es un conjunto de técnicas para la inducción de
conocimiento útil a partir de masas ingentes de datos. Tiene, por lo tanto, un
solapamiento importante con otras disciplinas como la estadística tradicional, el
reconocimiento de patrones, la inteligencia artificial, etc. Se la suele distinguir de
ellas por el campo de aplicación: se suele aceptar que la minería de datos estudia
información acumulada en empresas y otras organizaciones acerca de sus clientes,
usuarios, etc., y las interacciones de éstos con aquéllas de manera que el
conocimiento que pueda extraerse de ella sirva para mejorar la rentabilidad, el nivel
de servicio, redefinir estratategias de márketing, etc.
• Mundos virtuales
• Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
• Robótica
• Sistemas de apoyo a la decisión
• Videojuegos


Qué son en realidad los Sistemas Expertos? Bajo el término de Sistemas
Expertos se entiende un nuevo tipo de software que imita el comportamiento de un
experto humano en la solución de un problema. Pueden almacenar conocimientos de
expertos para un campo determinado y solucionar un problema mediante deducción
lógica de conclusiones.

Los sistemas expertos se aplican por norma general en problemas que implican un
procedimiento basado en el conocimiento. “Un procedimiento de solución basado en
el conocimiento comprende las siguientes capacidades”:
 Utilización de normas o estructuras que contengan conocimientos y experiencias

de expertos especializados.
 Deducción lógica de conclusiones. - Capaz de interpretar datos ambiguos.

 Manipulación de conocimientos afectados pro valores de probabilidad

La función de un Sistema Experto

La función de un Sistema Experto es la de aportar soluciones a problemas, como si
fuera humano, es decir capaz de mostrar soluciones inteligentes. Es posible gracias a
que al sistema lo crean con expertos (humanos), que intentan estructurar y
formalizar conocimientos poniéndolos a disposición del sistema. Hecho
un experto.


REFERENCIAS Y WEBGRAFIA
Articulo, Agentes Inteligentes en la red, Julio 2002 No.2.
Revista, Intelligent Agents, julio de 1994.
Agentes Autónomos Inteligentes.
http://www.redcientifica.com/doc/doc199903310001.html

http://www.ubp.edu.ar/english/organigrama/departamentos/informatica/agentes97/Articulos/
HechosFiccion/Agentes%20Inteligentes%20en%20Internet.html.
Los agentes inteligentes y el etiquetado en la web
http://gced.com/tematema/index.cfm?id_tematema=12
Advanced Computing Research Centre (ACRC).
http://www.fen.bris.ac.uk/engmaths/research/aigroup/acrc.html
Asociación Argentina de Inteligencia Artificial.
http://www.laguia.com.ar/aaia.htm
Aircenter http://www.aircenter.net/
Aphex’s Website http://www.aphex.ipfox.com/


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