La inteligencia artificial y su transformación para aplicacion de solución de problemas

1. Inteligencia Artificial
Redes Neuronales y sus aplicaciones en la vida cotidiana
Por: Doctorando Ing. Armando Monzón Escobar, M.A.
Contenido
Introducción:....................................................................................................................................... 2
Técnicas de la inteligencia artificial..................................................................................................... 2
Redes Neurales.................................................................................................................................... 4
Clasificación de las redes Neuronales................................................................................................. 5
Cómo funciona la heurística................................................................................................................ 5
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial.............................................................................................. 6
La transferencia de la conciencia humana.......................................................................................... 6
Conciencia humana sobre un cerebro artificial .................................................................................. 7
Conclusiones ....................................................................................................................................... 8

2. Introducción:
El origen de la Inteligencia se remonta a 3000 AC, con los juegos matemáticos (Torres de Hanoi),
que ya mostraban el interés por la resolución de problemas, pero en 300 AC, Aristóteles fue el
primero en describir de una manera ya estructurada un conjunto de reglas, llamadas “Silogismos”,
que describen una parte del funcionamiento de la menta y humana, que al seguirlas
ordenadamente pueden producir conclusiones racionales a partir de un razonamiento dado.
El cuerpo humano se ha convertido en la muestra para que muchas de la tecnología que tenemos
actualmente imiten su funcionamiento, desde la década de 1940 hay algunos trabajos publicados
por Walter Pitts y el neurofísico Warren McCulloch donde presentaron su primer trabajo en
Inteligencia Artificial (IA), donde hacían mención de conceptos de fisiología humana básica, la
forma en que las neuronas funcionan en nuestro cerebro, además que el análisis del cerebro
humano que hicieron implica entenderlo como si fuese un organismo computacional, y por
último, propusieron la construcción de computadoras a semejanza de las redes neuronales
biológicas del cerebro humano. Es de esta manera que la más grande contribución al desarrollo de
la inteligencia artificial fue que fundaron las bases de las redes neuronales artificiales.
Pero el trabajo más influyente en 1950 fue el de Alan Turing, que abrió el tema de esta nueva
disciplina “La Ciencia de la Información”. Durante este articulo él realizo una pregunta ¿Puede
pensar una maquina? Y esa pregunta ocasiono en ese momento que muchos nunca pensaran que
llegara a ser realidad. Según el enfoque de Turing la inteligencia artificial es una imitación del
comportamiento humano. Aunque resalta en este tema aspecto más significativos como son el
enfoque del comportamiento humano y la del pensamiento humano. Una frase muy importante
en este tema es “La ciencia no se define, sino que se reconoce”.
Durante las últimas décadas han sobresalido varios científicos en la rama de la inteligencia artificial
entre ellos Josehp Engelberger quien diseñó y construyó el primer robot industrial de la historia,
conocido como Unimate, motivo por el cual se le otorgó el título de padre de la robótica, quien se
inspiró en las obras del bioquímico y escritor Ruso Isaac Asimov.
Técnicas de la inteligencia artificial
Durante su desarrollo y el avance que ha traido la ciencia y la tecnología el hombre se ha fijado
objetivos para lograr que las maquinas piensen igual que el ser humano, o por lo menos tratar que
se asemeje su inteligencia, el campo de la Computación es el encargado de comprender y replicar
la inteligencia humana. Actualmente existen 3 modelos que los investigadores utilizan de manera
tradicional para la manipulación de la ciencia de la información:
- La heurística: En la computación, dos objetivos fundamentales son encontrar algoritmos
con buenos tiempos de ejecución y soluciones aceptables, usualmente las óptimas. Una heurística
es un algoritmo que abandona uno o ambos objetivos; por ejemplo, normalmente encuentran
buenas soluciones, aunque no hay pruebas de que la solución no pueda ser arbitrariamente
errónea en algunos casos; o se ejecuta razonablemente rápido, aunque no existe tampoco prueba

3. de que siempre será así. Las heurísticas generalmente son usadas cuando no existe una solución
óptima bajo las restricciones dadas (tiempo, espacio, etc.), o cuando no existe del todo.
Actualmente esta técnica se utiliza en los motores de Antimalware y Anti Spam de la protección
perimetral, y es basada en una función matemática h(n) definida en los arboles de búsqueda.
- Redes Neurales: Las Redes Neuronales son un campo muy importante dentro de la
Inteligencia Artificial. Inspirándose en el comportamiento conocido del cerebro humano
(principalmente el referido a las neuronas y sus conexiones), trata de crear modelos artificiales
que solucionen problemas difíciles de resolver mediante técnicas algorítmicas convencionales.
Existen numerosas formas de definir a las redes neuronales; desde las definiciones cortas y
genéricas hasta las que intentan explicar más detalladamente qué son las redes neuronales.
Entre las ventajas que ofrecen las redes neurales están:
Aprendizaje Adaptativo. Capacidad de aprender a realizar tareas basadas en un
entrenamiento o en una experiencia inicial. (Actualmente con aplicaciones como Waze)
Auto-organización. Una red neuronal puede crear su propia organización o
representación de la información que recibe mediante una etapa de aprendizaje. (El
almacenamiento de data en los dispositivos electrónicos como discos duros, memorias al
utilizar sectores disponibles)
Tolerancia a fallos. La destrucción parcial de una red conduce a una degradación
de su estructura; sin embargo, algunas capacidades de la red se pueden retener, incluso
sufriendo un gran daño. Basados también la tolerancia de los Discos Duros de los grandes
servidores (RAID)
Operación en tiempo real. Los cómputos neuronales pueden ser realizados en
paralelo; para esto se diseñan y fabrican máquinas con hardware especial para obtener
esta capacidad. Monitoreo en tráfico de redes y análisis de logs.
Fácil inserción dentro de la tecnología existente. Se pueden obtener chips
especializados para redes neuronales que mejoran su capacidad en ciertas tareas. Ello
facilitará la integración modular en los sistemas existentes.
- Algoritmos Genéticos: Son métodos adaptativos que pueden usarse para resolver
problemas de búsqueda y optimización. Están basados en el proceso genético de los organismos
vivos. A lo largo de las generaciones, las poblaciones evolucionan en la naturaleza de acorde con
los principios de la selección natural y la supervivencia de los más fuertes, postulados por Darwin
(1859). Por imitación de este proceso, los Algoritmos Gen éticos son capaces de ir creando
soluciones para problemas del mundo real. La evolución de dichas soluciones hacia valores
óptimos del problema depende en buena medida de una adecuada codificación de las mismas.

4. Los principios básicos de los Algoritmos Gen éticos fueron establecidos por Holland (1975), y se
encuentran bien descritos en varios textos – Goldberg (1989), Davis (1991), Michalewicz (1992),
Reeves (1993).
El Algoritmo genético simple:
(ALGORITMOS GENETICOS, 2016)
Redes Neurales
Es un sistema de procesadores paralelos conectados entre sí en forma de grafo dirigido,
esquemáticamente cada elemento de procesamiento (neuronas) de la red se representa como un
nodo. En la actualidad las RNA tienen aplicativos en distintos campos, como lo son: la medicina,
telecomunicaciones, Reconocimiento de voz, Reconocimiento de patrones en imágenes,
Ecualización de canales de comunicación, Determinación de la posibilidad de quiebra de un banco,
Predicción de enfermedades degenerativas cardíacas, Predicción del nivel de Tacrolimus en sangre
y el tráfico que se genera en una calle o avenida especifica. Unas de las principales características
que hace a una maquina inteligente es la capacidad de interpretar la información de forma similar
a la de un ser humano. Tener la capacidad de pensar y razonar como un humano pero con la
rapidez y efectividad de una máquina, con menos errores y mayor eficacia y durabilidad.
Una neurona y sus partes

5. Teoria de Automatas
Clasificación de las redes Neuronales
Se pueden dividir en dos tipos de aplicaciones:
- Según su Arquitectura
- Según el aprendizaje
La arquitectura de una red consiste en la disposición y conexionado de las neuronas, podemos
distinguir en una red, el número de capas, el tipo de las capas, que pueden ser ocultas o visibles,
de entrada o de salida y la direccionalidad de las conexiones de las neuronas. Y esto nos lleva a
poder clasificarlas en Monocapa y Multicapa. Y con ello realizar una subdivisión más, redes con
conexiones hacia delante o hacia atrás.
El aprendizaje, se basa en el entrenamiento de la red con patrones, este proceso se basa en que la
red ejecute los patrones de forma interactiva hasta que se muestren respuestas satisfactorias. Es
decir, los pesos sinápticos se ajustan para dar respuestas óptimas para el conjunto de patrones de
entrenamiento. Se pueden detallar 3 tipos: Aprendizaje supervisado, no supervisado e hibrido.
Cómo funciona la heurística
Nuestro cerebro está lejos de ser perfecto, cometemos muchos errores y en ocasiones basamos
nuestras acciones en criterios poco realistas que sencillamente suponemos ciertos sin que exista
ninguna base para ello. El cerebro ha ido evolucionando buscando gastar la menor cantidad
posible de energía para llegar a una respuesta que garantice nuestra supervivencia. En lo que a
nuestra mente respecta, lo que importa es asegurarse de que seguimos con vida sin consumir los
preciados recursos energéticos que en otro tiempo resultaban más escasos y peligrosos de
conseguir debido a las amenazas externas del entorno. Esto es lo que se conoce como la teoría del

6. tacaño cognitivo. Buscamos llegar a una solución utilizando la menor cantidad posible de recursos
que podamos. (Como funciona nuestra mente,los heurísticos o atajos mentales, 2016)
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial no es tema de ciencia ficción sino que, en un futuro cercano, revolucionará
campos como la salud o la música y marcará la vida diaria. La investigación en inteligencia artificial
goza de una "robusta salud" y la máquinas inteligentes ya no son una cuestión de imaginación,
sino un cercano mañana, según la Conferencia Internacional de Inteligencia Artificial (IJCAI). La
inteligencia artificial está ya "en el espacio" y está también abajo, en la Tierra, ayudando a salvar el
planeta”.
Las aplicaciones en áreas como la asistencia a personas mayores, la distribución de recursos
escasos o las misiones espaciales, pero también al arte y al entretenimiento, fueron algunos de los
temas del encuentro. Además se presentaron los últimos avances en "campos tan diversos como
el trasplante de órganos o la composición automática de música jazz", apuntaron los
organizadores en sus conclusiones. . (http://www.efe.com/, 2015)
Algunas de las aplicaciones para la inteligencia son:
- ANTISPAM
- INGENIERIA DEL TRAFICO (WASE actualmente es la aplicación mas grande de utilización)
- CONTROL DE SOBRECARGA DE REDES DE TELECOMUNICACIONES (varios metodos de
balanceos de trafico)
La transferencia de la conciencia humana
En sus enseñanzas tántricas, Buda enseñó una práctica especial llamada transferencia de
consciencia a otro cuerpo. Esta práctica se hizo muy popular en el Tíbet cuando el budismo llegó a
este país. Uno de los practicantes que la dominó a la perfección fue Tarma Dode, el hijo del
famoso traductor y maestro budista tibetano Marpa. Un día, montando a caballo, tuvo un
accidente y quedó gravemente herido. Su padre, sabiendo que Tarma Dode dominaba la práctica
de la transferencia de consciencia, comenzó a buscar un cadáver apropiado donde pudiera
transferir su mente. Como no pudo encontrar el cadáver de un ser humano, recogió el de una
paloma para que sirviera de morada temporal a la mente de su hijo. Tarma Dode expulsó la
consciencia de su cuerpo moribundo y entró en el de la paloma. A continuación, el cuerpo de
Tarma Dode quedó sin vida y el de la paloma revivió. Aunque el cuerpo de Tarma Dode era el de
una paloma, su mente seguía siendo la de un ser humano.

7. Puesto que no quería que su hijo permaneciera en el cuerpo de una paloma, Marpa siguió
buscando un cadáver humano. Gracias a su poder de clarividencia, vio que un maestro budista
acababa de morir en la India y que sus discípulos habían llevado su cuerpo al cementerio. Marpa le
dijo a su hijo que partiera de inmediato hacia ese lugar. Tarma Dode voló a la India en su cuerpo
de paloma y cuando encontró el lugar donde habían depositado el cadáver, expulsó su mente del
cuerpo de la paloma y entró en el del maestro. El cuerpo de la paloma pereció de inmediato y el
del maestro volvió a la vida. Tarma Dode vivió el resto de su vida como el maestro indio Tibu
Sangnak Dongpo. Años más tarde, Milarepa, el discípulo principal de Marpa, envió a la India a su
discípulo Rechungpa para que recibiera enseñanzas especiales de Tibu Sangnak Dongpo. Cuando
Rechungpa regresó al Tíbet, se las transmitió a Milarepa.
Existen numerosos relatos de meditadores del pasado que transfirieron su consciencia a otro
cuerpo. Se dice que el mismo Marpa realizó esta práctica en cuatro ocasiones. Si el cuerpo y la
mente fuesen una misma entidad, ¿cómo sería posible que estos meditadores transfirieran su
consciencia de esta forma? Si escuchamos estos relatos con una actitud receptiva,
comprenderemos que la consciencia continúa aunque el cuerpo perezca, y aceptaremos con
facilidad la existencia de vidas pasadas y futuras. (https://www.introduccionalbudismo.com, 2003)
Conciencia humana sobre un cerebro artificial
Sería un cambio permanente para nuestra especie. Ciencia, religión, filosofía… se necesitarían
nuevas definiciones, nuevos parámetros, nuevas ideas. El tiempo perdería su rol fundamental y
limitante. La ciencia ficción ha coqueteado con esto en múltiples ocasiones, la respuesta tal vez
sea biológica o cibernética, con el desarrollo y la investigación suficiente, un ser humano pasaría
de su cuerpo de carne y hueso a avatares holográficos con transferencia completa de conciencia
en algunos años. ¿Inevitabilidad tecnológica, o un simple bulo propagandístico?
Cargar el contenido de la mente, incluyendo la personalidad, los recuerdos y las emociones, en
una computadora puede que sea posible algún día, pero no se logrará transferir nuestra
conciencia biológica y no nos hará inmortales. Los neurocientíficos aún no han sido capaces de
explicar qué es la conciencia, o cómo funciona a nivel neurológico. Una vez que lo logren se podría
hacer posible reproducir la conciencia en la inteligencia artificial. Si eso resulta factible, en teoría
se podría replicar nuestra conciencia en los equipos también.
Una vez que todas las conexiones en el cerebro se correlacionen y seamos capaces de reproducir
todas estas conexiones de manera electrónica, también vamos a ser capaces de ejecutar una
simulación fiel de nuestro cerebro en una computadora. Sin embargo, incluso si esa simulación
pasa a tener una conciencia en sí misma, nunca será lo bastante parecida a nuestra conciencia
biológica. La mejor analogía es la clonación. Los gemelos idénticos son un ejemplo de clones
humanos que ya viven entre nosotros: comparten el mismo ADN. Sin embargo, nadie diría que
también comparten una sola conciencia.

8. Conclusiones
Las redes neurales son, primero un intento de imitar nuestra forma de pensar, pero por el otro
lado un algoritmo basado en la paralelización masiva, al contrario de los sistemas informáticos
habituales que se basan solamente en procesar las cosas en serie. Pero además esa es la forma
que tiene el ser humano para pensar.
Cuál es la base de nuestro pensamiento? La clasificación de los patrones y su relación. Y eso es lo
que la mente humana realizada diariamente.
https://youtu.be/IFe9wiDfb0E
https://youtu.be/01hbkh4hXEk