Inteligencia artificial

1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La inteligencia artificial constituye una rama de
la informática que en los últimos tiempos está
adquiriendo creciente importancia.
Su campo de estudio lo constituyen los
procedimientos necesarios para elaborar
sistemas entre cuyas prestaciones figuren las
que tradicionalmente se han considerado
privativas de la inteligencia humana.

2. Los objetivos de la inteligencia artificial.
Un ordenador ejecuta las órdenes para procesar datos que le son
suministrados sin que disponga de capacidad para desarrollar
razonamiento alguno acerca de dicha información.
Frente a ello, la propuesta de la inteligencia artificial consiste en lograr
que el procesador se adapte al método de razonamiento y
comunicación humanos, para que pueda, no sólo poner en práctica
los algoritmos que en él introduce el hombre, sino establecer los suyos
propios para resolver problemas.

3. La máquina pensante y los sistemas
expertos
Uno de los primeros intentos de construir
una máquina pensante se llevó a cabo en la
década de los sesenta. El resultado fue la
creación del GPS (General Problem Solver.
solucionador general de problemas)Que
podía resolver sencillos juegos siempre que
tuvieran un número reducido de reglas
precisas.
El fundamento del GPS era que un problemas podía
resolverse partiendo del análisis de todas sus
soluciones posibles y actuando con sucesivos
intentos hasta hallar el camino adecuado. La
cuestión que inmediatamente se planteó fue que,
dada la ignorancia absoluta sobre determinado
tema, la búsqueda de salidas requerirla de un
tiempo inadmisible.

4. Componentes de los sistemas expertos.
Un sistema experto consta de cuatro elementos básicos: banco de
conocimientos, motor de inferencia, módulo de adquisición e
interfaz de interpretación.
El primero de ellos es el conjunto de datos que posee el sistema. El
motor de inferencia se define como el mecanismo de
razonamiento, que opera en una fase intuitiva y en otra deductiva.
Por su parte, el módulo de adquisición es el elemento que permite
al especialista instruir al sistema transmitiéndole sus
conocimientos.
Finalmente la interfaz de interpretación permite al sistema
explicarse sobre el camino seguido hasta llegar a determinada
conclusión.

5. Las redes neuronales
En la década de los cuarenta surgió la teoría de las redes
neuronales que parte de una comparación entre el ordenador y
el cerebro humano, y cuyo objetivo es imitar el funcionamiento
del sistema neuronal.
Podría decirse que el cerebro en el lenguaje informático, sería un
sistema paralelo formado por ingentes cantidades de
procesadores interconectados entre si: las neuronas.
un cuerpo celular ramificado en una serie de fibras nerviosas, las dendritas;
dentro d cuerpo celular se encuentra el núcleo, y de la célula sale el axón,
una fibra larga que termina en filamentos nerviosos.
Las células nerviosas están conectadas entre sí mediante millares de sinapsis
unidas a las dendritas o directamente al cuerpo celular.
El mecanismo de razonamiento se verifica cuando se produce una
transmisión de señales químicas entre las células nerviosas encargadas de
procesar la información Así las neuronas reciben señales de otras células

6. procesan dicha información y en determinadas condiciones al alcanzar el
umbral especifico transmiten la señal correspondiente envían el mensaje a
través de su axón y por medio de la sinapsis.
Si bien el cerebro es muy superior en determinadas tareas,que realiza a
mayor velocidad que la máquina el ordenador dispone de una
capacidad de memorización muy superior y está Preparado para realizar
otras operaciones en tiempos que resultan mínimos con relación a los
empleados por la mente humana.
Siguiendo el proceso de funcionamiento de las neuronas cerebrales se
realiza a partir de una red de gran tamaño formada por elementos simples
cuya misión es el cálculo de sencillas funciones. la neurona únicamente
debe realizar la suma ponderada de los impulsos de otras neuronas un
programa básico. Sin embargo habitualmente un número reducido de
calculadores ejecuta programas de enorme complejidad en el transcurso
del proceso un pequeño error puede repercutir fatalmente en el resultado.
Por otra parte las neuronas cerebrales se comunican con una velocidad
varios millones de veces más lenta que la velocidad de operación de los
circuitos electrónicos.
Por el contrario el cerebro humano procesa determinado tipo de datos
como imágenes o sonidos mucho más rápidamente que el ordenador.

7. EL PRINCIPIO DE INCOMPATIBILIDAD.
Un paso fundamental en la aproximación
entre el modo de razonamiento humano y el Al aumentar la
de la máquina es comprender que en
complejidad las
situaciones con determinado grado de
complejidad no existe una solución única sino posibilidades de
que pueden aplicarse métodos diversos. expresarnos con
La mente del ser humano es capaz de exactitud y
ponderar las ventajas e inconvenientes que pertinencia
ofrece cada uno y en consecuencia tomar una
disminuyen en razón
decisión.
Normalmente el ordenador se encuentro del número creciente
determinado hacia un único camino. de factores que
El principio de incompatibilidad de los intervienen en
sistemas complejos fue formulado en 1972 nuestro análisis.
por Zadeh. Expresa el hecho de que a medida
que se profundizo en el estudio de las
propiedades características de un
determinado sistema mayor riesgo de
imprecisión y error existe para su descripción.

8. lógica ambigua
A mediados de la década de los sesenta surgió una nueva teoría la lógica ambigua
denominada así por tratarse de una disciplina opuesta a la lógica binaria que opera
en función de pares de datos contrarios.
si/no, verdadero /falso, 1/O. En el marco de la lógica ambigua el paso de un valor a
otro se realiza de manera gradual sin que exista una línea de separación nítida.
No resulta adecuado trabajar con valores numéricos 1 y O. propios de la lógica
binaria sino con variables lingüísticas.
En definitiva se trata de operar en sistemas donde los fenómenos no se describen
analíticamente sino que son caracterizados de modo descriptivo o lingüístico.
La lógica ambigua trata de asignar valores de verdad a expresiones a
las que no pueden asociarse unívocamente las consideraciones
verdadero o falso. En contra de lo que pudiera pensarse a simple
vista, las aplicaciones de la lógica ambigua no implican un descenso
en los niveles de control y fiabilidad en aquellos campos en que se
ponen en práctica. Si bien estas teorías han tenido un desarrollo
notable en ámbitos orientales, en Occidente su aceptación ha sido
mucho más costosa.

9. En cualquier sistema que trabajo con
conjuntos ambiguos es necesario definir las
variables lingüísticas ambiguos Vinculadas
entre sí por una relación causa/efecto.
la primera variable se denomina antecedente
la segunda consecuente los conjuntos
ambiguos X e Y. en los que quedan incluidas
dichas variables y las reglas de inferencia
ambigua con fórmulas del tipo.
«si X entonces Y».

10. APLICACIONES.
Existen varias las cuales son:
TRATAMIENTO DE LENGUAJES NATURALES: Capacidad de Traducción,
Órdenes a un Sistema Operativo Conversación Hombre-Máquina etc.
SISTEMAS EXPERTOS: Sistemas que se les implementa experiencia
para conseguir deducciones cercanas a la realidad.
ROBOTICA: Navegación de Robots Móviles Control de Brazos móviles
ensamblaje de piezas etc.
PROBLEMAS DE PERCEPCION: Visión y Habla reconocimiento de voz
obtención de fallos por medio de la visión diagnósticos médicos etc.
APRENDIZAJE: Modelización de conductas para su implante
en Computadoras.