INTELIGENCIA

ARTIFICIAL


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A mis padres por su apoyo incondicional brindado en
la etapa de elaboracin de este trabajo.
3


Gracias a los docentes y amigos que me brindaron el
material necesario para la elaboracin de este
trabajo.
4

NDICE

INTRODUCCN 6

CAPTULO I: Nociones y antecedentes histricos de inteligencia artificial. 8

CAPTULO II: Caractersticas 13

CAPITULO III: Objetivos 15

CAPTULO IV: Aplicaciones 17

CONCLUSIONES 19

ANEXOS 21

GLOSARIO 23

BIBLOGRAFA 24






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INTRODUCCIN

Desde mediados del siglo XX la idea de crear una mquina que ejecute las
funciones, tanto fsicas como psicolgicas, propias del Homo sapiens ha inquietado a
la mayora de los cientficos y filsofos del planeta.

Existen innumerables ejemplos de mquinas que realizan determinadas labores,
algunas de gran complejidad, pero nunca pudieron llegar a emular la capacidad del
razonamiento humano. Sin embargo, la ciencia imagina que en el futuro habr seres
robticos pensantes. Un panorama que, por el momento, pertenece exclusivamente
al gnero de la ciencia-ficcin.

Si el ser humano poda reproducir cualquier cosa, poda crear, imitar e incluso luchar
contra las leyes naturalmente establecidas, por qu no poda emular, aunque fuese
de forma muy simple, el tipo de razonamiento humano que tanto haba hecho
evolucionar la especie?

Los primeros planeamientos tericos desembocaron en una nueva disciplina
denominada ciberntica. Los investigadores tomaron como base el modelo neuronal
descripto en 1943 y postularon de forma muy sinttica que el cerebro es un
solucionador inteligente de problemas." As, pues, imitemos el cerebro.

Obviamente, la tecnologa de la poca no era la adecuado para poner en prctica
aquello que la teora era capaz de plantear con tanta sencillez.

El pensamiento humano ha sido definido como una coordinacin de proceso o tareas
simples relacionadas entre s mediante smbolos. Lo difcil es llegar a unir estas
tareas simples para que generen un mtodo de resolucin artificial de problemas y
cuestiones. El desarrollo de la informtica dio lugar a un incremento en los estudios
de IA (inteligencia artificial). Basta con un microprocesador de una agenda de bolsillo
para acceder a sofisticados y complejos procesos.
6


En la quinta generacin de computadoras anunciaron las caractersticas que
engloban: la utilizacin de muy alta escala de integracin, la interconexin e
integracin a travs de redes de todo tipo de computadoras y datos, la dotacin a
una computadora de un cierto poder de razonamiento humano en lo que se
denomina inteligencia artificial, la utilizacin de lenguajes similares al lenguaje
natural, la aparicin de mltiples procesadores en una misma computadora, etc.

Las investigaciones de muchos cientficos actuales van por este camino: lingistas,
psiclogos, estadsticos, ingenieros y fundamentalmente expertos en ingeniera del
software estn empeados en alumbrar una nueva era en la ciencia de la
computacin o informtica fundamentada en lo que se denomina inteligencia artificial
(AI).

Actualmente, las computadoras son mquinas que poseen un conjunto de
caractersticas excelentes en cuanto a potencia de clculo, velocidad de proceso y
capacidad para el almacenamiento de datos, se trata de dotarlas de ciertas
capacidades nuevas que permitan de forma funcional imitar el razonamiento de la
mente humana.

La inteligencia artificial o AI es una rama de la ciencia que trata de encontrar
soluciones a problemas complejos mediante mquinas, en una forma parecida a la
que hacen (o haran) los humanos. El hombre convive desde antao con sistemas
inteligentes artificiales, aun sin darse cuenta. Desde primitivos sistemas de control de
temperatura en aparatos de aire acondicionado o termotanques a los robots actuales,
que mantienen actualizados los motores de bsqueda en Internet, estrategas
artificiales capaces de vencer a humanos en juegos de estrategia.



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CAPTULO I
NOCIONES Y ANTECEDENTES HISTRICOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Disciplina cientfico-tcnica que trata de crear sistemas artificiales capaces de
comportamientos que, de ser realizados por seres humanos, se dira que requieren
inteligencia.
Estudio de los mecanismos de la inteligencia y las tecnologas que lo sustentan.
Intento de reproducir (modelar) la manera en que las personas identifican,
estructuran y resuelven problemas difciles (Pople)
1
.
Son ciertas herramientas de programacin, entendiendo por herramientas:
o Lenguajes: LISP, PROLOG
o Entornos de desarrollo: shells
o Arquitecturas de alto nivel: nodo y arco, sistemas de producciones
Desde sus comienzos hasta la actualidad, la Inteligencia Artificial ha tenido que hacer
frente a una serie de problemas:
Los computadores no pueden manejar (no contienen) verdaderos significados.
Los computadores no tienen autoconciencia (emociones, sociabilidad, etc.).
Un computador slo puede hacer aquello para lo que est programado.
Las mquinas no pueden pensar realmente.
En 1843, Lady Ada Augusta Byron, patrocinadora de Charles Babbage plante el
asunto de si la mquina de Babbage poda "pensar".
Los primeros problemas que se trat de resolver fueron puzzles, juegos de ajedrez,
traduccin de textos a otro idioma.

1
John Anthony Pople , fue qumico y matemtico ingls, galardonado con el premio Nobel de Qumica en 1998.
8

Durante la II Guerra Mundial Norbert Wiener y John Von Neumann establecieron
los principios de la ciberntica en relacin con la realizacin de decisiones complejas
y control de funciones en mquinas.
La teora de la retroalimentacin en mecanismos, como por ejemplo un termostato
que regula la temperatura en una casa, tuvo mucha influencia. Esto an no era
propiamente Inteligencia Artificial. Se hizo mucho en traducciones (Andrew Booth y
Warren Weaver), lo que sembr la semilla hacia el entendimiento
del lenguaje natural.
En el ao 1955 Herbert Simon, el fsico Allen Newell y J.C. Shaw, programador de la
RAND Corp
2
. y compaero de Newell, desarrolla el primer lenguaje de programacin
orientado a la resolucin de problemas de la Inteligencia Artificial, el IPL-11. Un ao
ms tarde estos tres cientficos desarrollan el primer programa de Inteligencia
Artificial al que llamaron Logic Theorist, el cual era capaz de demostrar teoremas
matemticos, representando cada problema como un modelo de rbol, en el que se
seguan ramas en busca de la solucin correcta, que result crucial. Este programa
demostr 38 de los 52 teoremas del segundo captulo de Principia Mathematica de
Russel y Whitehead.
En 1956, con la ahora famosa conferencia de Dartmouth, organizada por John
McCarthy y en la cual se utiliz el nombre de inteligencia artificial para este nuevo
campo, se separ la Inteligencia Artificial de la ciencia del computador, como tal. Se
estableci como conclusin fundamental la posibilidad de simular inteligencia
humana en una mquina.
En 1957 Newell y Simon continan su trabajo con el desarrollo del General Problems
Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolucin de problemas; a
diferencia del Logic Theorist, el cual se orient a la demostracin de teoremas
matemticos, GPS no estaba programado para resolver problemas de un
determinado tipo, razn a la cual debe su nombre. Resuelve una gran cantidad de

2
La Corporacin RAND (Research ANd Development)

es un laboratorio de ideas norteamericano que
forma a las fuerzas armadas norteamericanas.
9

problemas de sentido comn, como una extensin del principio de retroalimentacin
de Wiener.
Diversos centros de investigacin se establecieron, entre los ms relevantes estn,
la Universidad Carnegie Mellon, el Massachusetts Institute of Technologie (MIT),
encabezado por Marvin Minsky, la Universidad de Standford e IBM. Los temas
fundamentales eran el desarrollo de heursticas y el aprendizaje de mquinas.
En 1957 McCarthy desarroll el lenguaje LISP. La IBM contrat un equipo para la
investigacin en esa rea y el gobierno de USA aport dinero al MIT tambin para
investigacin en 1963.
A finales de los aos 50 y comienzos de la dcada del 60 se desarrolla un programa
orientado a la lectura de oraciones en ingls y la extraccin de conclusiones a partir
de su interpretacin, al cual su autor, Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam". Este
poda leer oraciones del tipo "Jim es hermano de John" y "La madre de Jim es Mary",
a partir de ella el sistema conclua que Mary deba ser tambin la madre de John.
Este sistema represent un enorme paso de avance en la simulacin de inteligencia
humana por una mquina, pues era capaz de tomar una pieza de informacin,
interpretarla, relacionarla con informacin anteriormente almacenada, analizarla y
sacar conclusiones lgicas.
En el mismo perodo de tiempo hay trabajos importantes de Herbert Gelernter, de
IBM, quien desarrolla un "Demostrador Automtico de Teoremas de la Geometra",
Alex Bernstein desarrolla un programa para el juego de ajedrez que se considera el
antecedente para "Deep Blue
3
".
En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator) por James Slagle el
cual se orienta a la demostracin simblica en el rea del lgebra.
En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval)
el cual era capaz de comprender oraciones en ingls.

3
Deep Blue fue una supercomputadora desarrollada por el fabricante estadounidense IBM para jugar al ajedrez.
10

Aunque parezca impresionante la capacidad del sistema para razonar y
ejecutar acciones, no se debe perder de vista el hecho que el robot se mueve en un
mundo muy simple de figuras geomtricas, y que las relaciones entre ellas son muy
limitadas. En el mundo real existen tantos objetos diferentes y relaciones entre ellos,
que tratar de llevar este sistema a un entorno real resulta prcticamente imposible.
En los primeros aos de la dcada del 60 Frank Rosemblatt desarrolla, en la
Universidad de Cornell, un modelo de la mente humana a travs de una red neuronal
y produce un primer resultado al cual llama perceptrn. Este sistema era una
extensin del modelo matemtico concebido por McCullock y Pitts para las neuronas,
y funcionaba basndose en el principio de "disparar" o activar neuronas a partir de
un valor de entrada el cual modifica un peso asociado a la neurona, si el peso
resultante sobrepasa un cierto umbral la neurona se dispara y pasa la seal a
aquellas con las que est conectada. Al final, en la ltima capa de neuronas, aquellas
que se activen definirn un patrn el cual sirve para clasificar la entrada inicial.
Este trabajo constituye la base de las redes neuronales de hoy en da, sin embargo a
raz de su desarrollo sufri fuertes crticas por parte de Marvin Minsky
y Seymour Papert lo cual provoc que la mayora de los investigadores interesados
en el tema lo abandonarn, y este no se retomara hasta los aos 80.
En 1965-70, comenzaron a aparecer los programas expertos, que predicen
la probabilidad de una solucin bajo un set de condiciones, entre esos
proyectos estuvo: DENDRAL (fig.1), que asista a qumicos en estructuras qumicas
complejas euclidianas; MACSYMA(fig.2), producto que asista a ingenieros y
cientficos en la solucin de ecuaciones matemticas complejas, etc.
En la dcada 1970-80, creci el uso de sistemas expertos, muchas veces diseados
para aplicaciones mdicas y para problemas realmente muy complejos como MYCIN,
que asisti a mdicos en el diagnstico y tratamiento de infecciones en la sangre.
Otros son: R1/XCON, PIP, ABEL, CASNET, PUFF, INTERNIST/CADUCEUS, etc.
Algunos permanecen hasta hoy.
11

De 1975 en adelante, comienza la era de los lenguajes expertos (shells) como
EMYCIN, EXPERT, OPSS, etc. para luego tratar de que stos sean ms amigables y
funcionales.
Las definiciones de Inteligencia Artificial son muchas, pero podra decirse que son
programas que realizan tareas que si fueran hechas por humanos se consideraran
inteligentes.
Estos programas obviamente corren en un computador y se usan, como por ejemplo,
en control robtico, comprensin de lenguajes naturales, procesamiento de imgenes
basado en conocimientos previos, estrategias de juegos, etc. reproduciendo la
experiencia que un humano adquirira y de la forma en que un humano lo hara.
Para clasificar las mquinas como "pensantes", es necesario definir qu es
inteligencia y qu grado de inteligencia implica resolver problemas matemticos
complejos, hacer generalizaciones o relaciones, percibir y comprender. Los estudios
en las reas del aprendizaje, del lenguaje y de la percepcin sensorial han ayudado
a los cientficos a definir a una mquina inteligente. Importantes desafos han sido
tratar de imitar el comportamiento del cerebro humano, con millones de neuronas y
extrema complejidad.



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CAPTULO II
CARACTERSTICAS
Una caracterstica fundamental que distingue a los mtodos de Inteligencia Artificial
de los mtodos numricos es el uso de smbolos no matemticos, aunque no es
suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los
compiladores y sistemas de bases de datos, tambin procesan smbolos y no se
considera que usen tcnicas de Inteligencia Artificial.
Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas
parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las
consideraciones al problema especfico. Los lenguajes orientados al objeto
comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia
Artificial.
El comportamiento de los programas no es descrito explcitamente por el algoritmo.
La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema
particular presente. El programa especifica cmo encontrar la secuencia de pasos
necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con
los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido,
que especifica, explcitamente, cmo encontrar las variables de salida para cualquier
variable dada de entrada (programa de procedimiento).
El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan
factores y relaciones del mundo real y del mbito del conocimiento en que ellos
operan. Al contrario de los programas para propsito especfico, como los de
contabilidad y clculos cientficos; los programas de Inteligencia Artificial pueden
distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de
conocimientos dndole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las tcnicas de Inteligencia
Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo
es la resolucin de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificacin, o
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el diagnstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca informacin, con
una solucin cercana y no necesariamente exacta.
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la robtica,
usada principalmente en el campo industrial; comprensin de lenguajes y traduccin;
visin en mquinas que distinguen formas y que se usan en lneas de ensamblaje;
reconocimiento de palabras y aprendizaje de mquinas; sistemas computacionales
expertos.
Los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un estrecho
mbito del conocimiento, son programas tan variados como los que diagnostican
infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los que interpretan datos
sismolgicos en exploracin geolgica y los que configuran complejos equipos de
alta tecnologa.
Tales tareas reducen costos, reducen riesgos en la manipulacin humana en reas
peligrosas, mejoran el desempeo del personal inexperto, y mejoran el control de
calidad sobre todo en el mbito comercial.










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CAPITULO III
OBJETIVOS
Los investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en los
sistemas expertos, la resolucin de problemas, el control automtico, las bases de
datos inteligentes y la ingeniera del software (diseos de entornos de programacin
inteligente).
Otros investigadores estn trabajando en el reto del reconocimiento de patrones
donde se espera un rpido progreso en este campo que abarca la comprensin y la
sntesis del habla, el proceso de imgenes y la visin artificial.
El objetivo de la IA no es, la sustitucin del hombre por la mquina, sino convertir una
computadora en una herramienta eficaz y til al servicio del hombre, pero con un
campo de posibilidades que sobrepasan lo convencional.

Desarrollar sistemas inteligentes de modo tal que el usuario que tome contacto con el
sistema no logre diferenciar si la persona que est del otro lado es un ser humano o
una computadora.

Los programas de IA se centran en el que de un problema y no en el cmo. Esto
significa que se programa a la computadora para que reconozca el problema
mediante un comportamiento inteligente.
Finalmente, la fundamental investigacin sobre la representacin del conocimiento, la
conceptualizacin cognoscitiva y la comprensin del lenguaje natural.
Uno de los principales objetivos de los investigadores en inteligencia artificial es la
reproduccin automtica del razonamiento humano.
El razonamiento de un jugador de ajedrez no siempre es el mismo que el de un
directivo que se pregunta la viabilidad de fabricar un nuevo producto. Un nio
jugando con bloques de madera en una mesa no tiene idea de la complejidad del
razonamiento necesario para llevar a cabo la construccin de una pirmide, e
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intentar que un robot hiciera lo mismo que el nio requerira un largo programa de
computador.




















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CAPTULO IV
APLICACIONES
El campo de desarrollo de la inteligencia artificial es muy discutido y debatido desde
diversas perspectivas, desde lo filosfico hasta lo psicolgico. Hasta el momento se
han logrado muy pocos avances. Derivados de la investigacin sobre inteligencia
artificial, existen en la actualidad algunos dispositivos:

* Chinook: software para jugar a las damas, triunfador en el Campeonato Mundial de
Hombres y Mquinas de 1994.
* Deep Blue: supercomputadora producida por IBM, para jugar al ajedrez, que venci
a Garry Kasparov en 1997 (fig.3).
* Fuzzy logic: tcnica para razonar bajo condiciones de falta de certeza. Es utilizada
en sistemas de control industrial.
* Software para traduccin de idiomas: su empleo es cada vez ms difundido,
aunque los resultados son muy pobres comparados con las traducciones realizadas
por personas.
* Reconocimiento ptico de datos: OCR Optical character recognition, aplicaciones
que pueden leer un archivo de imagen que contienen texto, obtenido por un escner,
y convertirlo en un archivo de texto para ser modificado por un procesador de
palabras (fig.4).
* Reconocimiento de escritura: aplicacin similar a la anterior, que reconoce texto a
partir de la lectura de letra manuscrita. Muy utilizado en los asistentes digitales
personales.
* Reconocimiento de voz: es la capacidad de una mquina de responder a estmulos
sonoros. Existen versiones comerciales y son de gran utilidad para el manejo de la
computadora para personas con discapacidad (fig. 5).
* Visin artificial: La lectura y compresin de imgenes de manera automtica se
utiliza en procesos industriales y de seguridad.


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La IA abarca varios campos de aplicacin que interactan entre s. Actualmente es
muy comn encontrar ejemplos de inteligencia artificial aplicados a la medicina, la
industria, la aviacin, la mecnica, etc.


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CONCLUSIONES
Dentro del mbito de las Ciencias de la Computacin la Inteligencia Artificial es una
de las reas que causa mayor expectacin, incluso dentro de la sociedad en general,
debido a que la bsqueda para comprender los mecanismos de la inteligencia, ha
sido la piedra filosofal del trabajo de muchos cientficos por muchos aos y lo sigue
siendo.
Dentro de las reas de la Inteligencia Artificial lo que ms ha atrado, es el
aprendizaje de mquinas, resultando vital el proceso de emular comportamientos
inteligentes.
Que un sistema pueda mejorar su comportamiento sobre la base de la experiencia
que recoge al efectuar una tarea repetitiva y que adems, tenga una nocin de lo que
es un error y que pueda evitarlo, resulta apasionante.
Pueden los computadores aprender a resolver problemas a partir de ejemplos?
No hace tanto tiempo esta pregunta bordeaba la ciencia ficcin, pero ahora es objeto
de profundos y prometedores estudios.
Las redes de neuronas formales son mquinas que poseen esta capacidad de
aprendizaje. Son mquinas propuestas como modelos extremadamente simplificados
del funcionamiento del cerebro que sienta las bases de un modelo colectivo, donde el
sistema global presenta propiedades complejas que no pueden predecirse a partir
del estudio individual de sus componentes.
Los estudios tericos de redes de neuronas reflejan estos dos aspectos: el de la
modelizacin de fenmenos cognitivos y el del desarrollo de aplicaciones.
Por ejemplo para una mquina, la clasificacin de rostros, datos mdicos o
reconocimiento de letras son tareas difciles, ms que para un ser humano. La
mquina necesita del aprendizaje, donde el asunto consiste en adaptar los
parmetros de un sistema, en este caso artificial, para obtener la respuesta deseada.
Los mtodos tradicionales en Inteligencia Artificial que permitieron el desarrollo de
los primeros sistemas expertos y otras aplicaciones, ha ido de la mano de los
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avances tecnolgicos y las fronteras se han ido expandiendo constantemente cada
vez que un logro, considerado imposible en su momento, se vuelve posible gracias a
los avances en todo el mundo, generando incluso una nueva mentalidad de trabajo
que no reconoce fronteras fsicas ni polticas. Se entiende como un esfuerzo comn.
La comprensin de los mecanismos del intelecto, la cognicin y la creacin de
artefactos inteligentes, se vuelve cada vez ms una meta que sueo, a la luz de los
enormes logros, tan solo en alrededor de medio siglo de desarrollo de las ciencias de
la computacin y de poner la lgica al servicio de la construccin de sistemas.



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ANEXOS







Fig.1 DENDRAL


Fig.1 MACSYMA


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Fig. 3 Deep Blue vs Garry Kasparov









Fig. 4 Reconocimiento ptico de textos







Fig. 5 Reconocimiento de voz
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GLOSARIO
1. Puzzle: Un rompecabezas, un juego en el que hay que armar una
figura.Un crucigrama o juego de palabras cruzadas.
2. Ciberntica: Es el estudio interdisciplinario de la estructura de los sistemas
reguladores.
3. Heurstica: arte o la ciencia del descubrimiento.
4. Compilador: es un programa informtico que traduce un programa escrito en
un lenguaje de programacin a otro lenguaje de programacin, generando un
programa equivalente que la mquina ser capaz de interpretar.
5. Algoritmo: es un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas,
ordenadas y finitas que permite realizar una actividad mediante pasos sucesivos
que no generen dudas a quien deba realizar dicha actividad.
6. Retroalimentacin: es un mecanismo por el cual una cierta proporcin de la
salida de un sistema se redirige a la entrada, con objeto de controlar su
comportamiento.











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BIBLIOGRAFA
1. Tirso de Andrs, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana, 2002
2. Luis M Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial, Madrid, 1987
3. Revista Inteligencia Artificial Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial
4. Alberto Garca Serrano, Inteligencia Artificial. Fundamentos, prctica y
aplicaciones., Editorial RC Libros, 2012
5. http://ai.stanford.edu/
6. http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial