Monografía sobre Inteligencia Artificial

ÍNDICE
INTRODUCCIÓN
Capítulo I

HISTORIA Y FUNDAMENTOS FILOSÓFICOS DE

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.1 Historia 2
1.2 Fundamentos Filosóficos de la Memoria Artificial 5
1.3 Definición 8
1.4 Técnicas y campos de la Inteligencia Artificial 8
1.5 Características de la Inteligencia Artificial. 9

Capítulo II

INVESTIGACIÓN Y DESARROLLO EN ÁREAS DE LA

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2.1 Áreas de Investigación 13

2.2 Cerebro VS. Microprocesador 14
2.3 Velocidad de transmisión 14
2.4 Las áreas de investigación de la I.A. 15
2.5 Áreas de aplicación de la I.A. 16
2.6 Importancia 17
2.7 Escuelas de pensamiento 18
2.7.1 Inteligencia Artificial Convencional 19
2.7.2 Inteligencia Artificial Computacional 19

Capítulo III

FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

3.1 Robots de Charla 21

3.2 Red neuronal artificial 22
CONCLUSIONES 24
ANEXOS 26
FICHAS TEXTUALES 29
FICHAS DE COMENTARIO 31
GLOSARIO 33
FUENTES DE INVESTIGACIÓN 34
BIBLIOGRAFÍA 34
PÁGINAS WEB 34

INTRODUCCIÓN
La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en
psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación
del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a problemas de
propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad.

La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador,

fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos
(robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la
creación de máquinas que pueden "pensar".

La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas como
requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que han sido
estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción de idiomas,
comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría
experta en diversos temas.

Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más
sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de inserción,
borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces de
realizar tareas que son pensadas como típicas del ámbito de la inteligencia
humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.

Trabajos teóricos fundamentales fueron el desarrollo de algoritmos matemáticos

por Warren McCullock y Walter Pitts, en 1943, necesarios para posibilitar el
trabajo de clasificación, o funcionamiento en sentido general, de una red
neuronal. En 1949 Donald Hebb desarrolló un algoritmo de aprendizaje para
dichas redes neuronales creando, en conjunto con los trabajos de McCullock y
Pitts, la escuela creacionista. Esta escuela se considera hoy como el origen de
la Inteligencia Artificial, sin embargo se trató poco por muchos años, dando paso
al razonamiento simbólico basado en reglas de producción, lo que se conoce
como sistemas expertos.

CAPÍTULO 1

1.1 Historia
Los esfuerzos por reproducir algunas habilidades mentales humanas en
máquinas y androides se remontan muy atrás en la historia. El mito del coloso
de Rodas entre los griegos, las estatuas "parlantes" del medioevo, el androide
de Von Kempelen que jugó al ajedrez con Napoleón, y el "motor analítico" de
Charles Babbage que calculaba logaritmos, son sólo algunos de los ejemplos de
este antiguo interés. Igualmente, la concepción de la inteligencia humana como
un mecanismo no es reciente ni ha estado disociada de la psicología: Descartes,
Hobbes, Leibniz, y el mismo Hume se refirieron a la mente humana como una
forma de mecanismo.

“Durante el siglo XIX y la primera mitad del XX, las analogías biológicas y
fenomenológicas desplazaron a la noción de mecanismo en el estudio de la
mente humana. Sin embargo, a partir de la segunda mitad de nuestro siglo, la
noción de mecanismo renovó su poder heurístico con la formalización de la
noción de "computación".

Como algunas máquinas, especialmente las calculadoras, se diseñaron para

evitar el tener que pensar y para hacer el pensamiento más rápido y exacto, fue
inevitable que desde sus orígenes las calculadoras, y más adelante las
computadoras, se relacionaran con la inteligencia y el pensamiento enfatizando
sus similitudes.

La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing

en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia." A pesar de que la
investigación sobre el diseño y las capacidades de las computadoras
comenzaron algún tiempo antes, fue hasta que apareció el artículo de Turing que
la idea de una máquina inteligente cautivó la atención de los científicos.

La pregunta básica que Turing trató de responder afirmativamente en su artículo

era: ¿pueden las máquinas pensar? Los argumentos de Turing en favor de la
posibilidad de inteligencia en las máquinas, iniciaron un intenso debate que
marcó claramente la primera etapa de interacción entre la IA y la psicología. Los
debates en aquella época se centraron en el análisis de la serie de problemas
implicados en la aplicación de términos mentalistas a las computadoras. La
intención de Turing no era la de usar estos términos como analogías sino la de
eliminar la distinción entre inteligencia natural e inteligencia artificial.

Dos de las contribuciones más importantes de Turing a la IA fueron el diseño de

la primera computadora capaz de jugar ajedrez y, más importante que esto, el
establecimiento de la naturaleza simbólica de la computación.

El trabajo de Turing, quien falleció prematuramente, fue continuado en los

Estados Unidos por John Von Neumann durante la década de los cincuentas. Su
contribución central fue la idea de que las computadoras deberían diseñarse
tomando como modelo al cerebro humano. Von Neumann fue el primero en
"antropomorfizar" el lenguaje y la concepción de la computación al hablar de la
"memoria", los "sensores", etc., de las computadoras. Construyó una serie de
máquinas utilizando lo que a principios de los cincuentas se conocía sobre el
cerebro humano, y diseñó los primeros programas almacenados en la memoria
de una computadora.

Sin embargo, esta línea de investigación pronto encontró serias limitaciones. La

concentración en la imitación de la constitución físico-química del cerebro, no
permitió ver, a Von Neumann y sus seguidores, que la analogía sería mucho más
eficiente si se estudiaran las funciones del cerebro, es decir, sus capacidades
como procesador de información.

Corresponde a McCulloch, a mediados de los cincuentas, formular una posición

radicalmente distinta al sostener que las leyes que gobiernan al pensamiento
deben buscarse entre las reglas que gobiernan a la información y no entre las
que gobiernan a la materia. Esta idea abrió grandes posibilidades a la IA. En esta
línea, Minsky (1959), uno de los padres fundadores de la IA, modificó su posición
y sostuvo que la imitación del cerebro a nivel celular debería ser abandonada.

Es más o menos en esta época que ocurre un evento que organizaría y daría un
gran impulso al desarrollo de la IA: el congreso en Darthmouth (1956). En este
congreso, en el que se reunieron los padres fundadores de la disciplina, se llegó
a la definición de las presuposiciones básicas del núcleo teórico de la IA:
1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es
decir, en máquinas
2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera
formal y científica
3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de
computadoras digitales

“Desde fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se multiplica

en direcciones diversas. La capacidad simbólica de las computadoras es
estudiada, entre otros, por Shanon (1950) y por Newell, Shaw y Simon (1958)
quienes diseñan el primer programa inteligente basado en su modelo de
procesamiento de información. Este modelo de Newell, Shaw y Simon habría de
convertirse pronto en la teoría dominante en psicología cognoscitiva”.

1.2 Fundamentos Filosóficos de la Memoria Artificial

Como ocurre casi siempre en el caso de una ciencia recién creada, la inteligencia
artificial aborda tantas cuestiones confundibles en un nivel fundamental y
conceptual que, adjunto a lo científico, es necesario hacer consideraciones
desde el punto de vista de la filosofía. Gran parte de esta ciencia se junta con
temas en la filosofía de la mente, pero hay ciertos temas particulares a la IA.

Durante más de 2000 años de tradición en filosofía, han ido surgiendo diversas
teorías del razonamiento y del aprendizaje, simultáneamente con el punto de
vista de que la mente se reduce al funcionamiento físico. La psicología ofrece
herramientas que permiten la investigación de la mente humana, así como un
lenguaje científico para expresar las teorías que se van obteniendo. La lingüística
ofrece teorías para la estructura y significado del lenguaje, así como la ciencia
de la computación, de la que se toman las herramientas que permiten que la
Inteligencia Artificial sea una realidad.

Empezó con el nacimiento de Platón en 428 a.C. y con lo que aprendió de

Sócrates. La temática de su obra fue muy diversa: política, matemática, física,
astronomía y diversas ramas de la filosofía. El filósofo Hubet Dreyfus (1979)
afirma que: “la historia de la inteligencia artificial comienza en el año 450 a.C.,
cuando Platón cita un diálogo en el que Sócrates le pregunta a Eutidemo:
"Desearía saber cuál es la característica de la piedad que hace que una acción
se pueda considerar como pía. y así la observe y me sirva de norma para juzgar
tus acciones y las de otros."

Los filósofos delimitaron las más importantes ideas relacionadas con la

inteligencia artificial, pero para pasar de allí a una ciencia formal era necesario
contar con una formalización matemática en tres áreas principales: la
computación, la lógica y la probabilidad. La idea de expresar un cálculo mediante
un algoritmo formal se remota a la época de Jwarizmi, matemático árabe del siglo
IX, con cuyas obras se introdujeron en Europa los números arábigos y el álgebra
(de su nombre al-Jwarizmi deriva la palabra algoritmo).

El hombre se ha aplicado a sí mismo el nombre científico de Homo sapiens como

una valoración de la trascendencia de nuestras habilidades mentales tanto para
nuestra vida cotidiana como para nuestro propio sentido de identidad. Los
esfuerzos del campo de la inteligencia artificial se enfocan en lograr la
compresión de entidades inteligentes. Una de las razones de su estudio es el
aprender más de nosotros mismos. A diferencia de la filosofía y de la psicología,
que también se ocupan de la inteligencia, los esfuerzos de la inteligencia artificial
están encaminados tanto a la construcción de entidades como a su compresión.
Otra razón por la cual se estudia la inteligencia artificial es debido a que ha sido
posible crear sorprendentes y diversos productos de trascendencia. Nadie podría
pronosticar con toda precisión lo que se podría esperar en el futuro, es evidente
que las computadoras que posean una inteligencia a nivel humano tendrán
repercusiones muy importantes en nuestra vida diaria así como el devenir de la
civilización.

El problema que aborda la inteligencia artificial es uno de los más complejos:

¿Cómo es posible que un diminuto y lento cerebro, sea biológico o electrónico,
tenga capacidad de percibir, comprender, predecir y manipular un mundo que en
tamaño y complejidad lo excede con creces?, pero a diferencia de la
investigación en torno al desplazamiento mayor que la velocidad de la luz o de
un dispositivo antigravitatorio, el investigador del campo de la inteligencia
artificial cuenta con pruebas contundentes de que tal búsqueda es totalmente
factible.

La inteligencia artificial permite al hombre emular en las máquinas el

comportamiento humano, tomando como base el cerebro y su funcionamiento,
de manera tal que se pueda alcanzar cierto razonamiento.

1.3 Definición
Se define la inteligencia artificial como aquella inteligencia exhibida por
artefactos creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica
hipotéticamente a los computadores. El nombre también se usa para referirse al
campo de la investigación científica que intenta acercarse a la creación de tales
sistemas.

Debido a que la inteligencia artificial tuvo muchos padres no hay un consenso

para definir ese concepto, pero podemos decir que la inteligencia artificial se
encarga de modelar la inteligencia humana en sistemas computacionales.

Puede decirse que la Inteligencia Artificial (IA) es una de las áreas más
fascinantes y con más retos de las ciencias de la computación, en su área de
ciencias cognoscitivas. Nació como mero estudio filosófico y razonístico de la
inteligencia humana, mezclada con la inquietud del hombre de imitar la
naturaleza circundante (como volar y nadar), hasta inclusive querer imitarse a sí
mismo. Sencillamente, la Inteligencia Artificial busca el imitar la inteligencia
humana. Obviamente no lo ha logrado todavía, al menos no completamente.

1.4 Técnicas y campos de la Inteligencia Artificial

* Aprendizaje Automático (Machine Learning)
* Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)
* Lógica difusa (Fuzzy Logic)
* Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)
* Sistemas reactivos (Reactive Systems)
* Sistemas multi-agente (Multi-Agent Systems)
* Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems)
* Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning)
* Sistemas expertos (Expert Systems)
* Redes Bayesianas (Bayesian Networks)
* Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es
un campo de la VA.
* Computación evolutiva (Evolutionary Computation)
* Estrategias evolutivas
* Algoritmos genéticos (Genetic Algorithms)
* Técnicas de Representación de Conocimiento
* Redes semánticas (Semantic Networks)
* Frames
* Visión artificial
* Audición artificial
* Lingüística computacional
* Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)
* Minería de datos (Data Mining)

1.5 Características de la Inteligencia Artificial.

* Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia
Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos,
aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de
programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también
procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.

* El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el

algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por
el problema particular presente. El programa especifica cómo 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, explícitamente, cómo encontrar
las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de
procedimiento).

* Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas

parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las
consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto
comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la
Inteligencia Artificial.
* El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas
incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en
que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como
los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial
pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y
base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre
ellas.

* Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de

Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de
problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a
metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo
real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente
exacta.

* La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como: la

robótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión de lenguajes
y traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas
de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas;
sistemas computacionales expertos.

* Los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un

estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan variados como los que
diagnostican infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los que
interpretan datos sismológicos en exploración geológica y los que configuran
complejos equipos de alta tecnología.

* Tales tareas reducen costos, reducen riesgos en la manipulación humana en

áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto, y mejoran el
control de calidad sobre todo en el ámbito comercial.

CAPÍTULO 2
2.1 Áreas de Investigación
Las aplicaciones tecnológicas en las que los métodos de IA usados han
demostrado con éxito que pueden resolver complicados problemas de forma
masiva, se han desarrollado en sistemas que:
* Permiten al usuario preguntar a una base de datos en cualquier lenguaje que
sea, mejor que un lenguaje de programación.
* Reconocen objetos de una escena por medio de aparatos de visión.
* Generar palabras reconocibles como humanas desde textos computarizados.
* Reconocen e interpretan un pequeño vocabulario de palabras humanas.
* Resuelven problemas en una variedad de campos usando conocimientos
expertos codificados. Los países que han apadrinado investigaciones de IA han
sido: EEUU., Japón, Reino Unido y la CEE; y lo han llevado a cabo a través de
grandes compañías y cooperativas de riesgo y ventura, así como con
universidades, para resolver problemas ahorrando dinero. Las aplicaciones más
primarias de la IA se clasifican en cuatro campos: sistemas expertos, lenguaje
natural, robótica y visión, sistemas censores y programación automática.

2.2 Cerebro VS. Microprocesador

Los microprocesadores son circuitos electrónicos integrados encargados del
procesamiento de la información en las computadoras. Las arquitecturas más
comunes incluyen: una unidad aritmética y lógica (ALU) encargada de realizar
las operaciones; una unidad de control, cuya función es extraer las instrucciones
del programa almacenado en memoria, e indicar a los demás dispositivos de la
computadora la tarea que deben realizar. La computadora funciona como una
unidad de procesamiento, recibiendo los datos a procesar mediante los
dispositivos de entrada, y entregando el producto elaborado mediante los
dispositivos de salida. Esta actividad la desempeñan con notable precisión y
velocidad, y en esto supera seguramente a nuestro cerebro. A diferencia del chip
de silicio, nuestro cerebro ha evolucionado durante millones de años. Al intentar
simularlo en las computadoras se ha revelado lo difícil que es realizar algunas
operaciones que aquél realiza con facilidad. Las operaciones referidas son
tareas que realizamos cotidianamente y sin esfuerzo pero requieren cierta
característica que las computadoras no poseen.

2.3 Velocidad de transmisión

Cuando comparamos el funcionamiento del cerebro y el de la computadora, la
primera gran diferencia que hallamos es la de la manera de que en ambos se
transmite la información. El ordenador maneja datos codificados en códigos
binarios, que se representan físicamente mediante dos niveles distintos de
energía eléctrica. Esto hace que la velocidad de propagación de los mismos sea
muy alta y se mejore con cada nuevo diseño de microprocesador. Por el
contrario, la transmisión de la información en el sistema nervioso, se realiza
mediante un proceso electroquímico en la membrana de la neurona y mediante
la sinapsis, que es el proceso químico con el cual se comunica una neurona con
otra. Ambos procesos son mucho más lentos que el paso de energía por los
circuitos del ordenador. ¿Cómo se explica entonces que el cerebro sea más
eficiente en resolver algunas tareas, si emplea tiempos de transmisión
mayores?

2.4 Las áreas de investigación de la I.A.

Son muchas las áreas de la A I que se investigan hoy día. Entre ellas, tenemos
las siguientes:
1. La representación del conocimiento, que busca en el descubrimiento de
métodos expresivos y eficientes describir información sobre aspectos del mundo
real.
2. Los métodos de aprendizaje automático, que extienden las técnicas
estadísticas con el fin de posibilitar la identificación de un amplio rango de
tendencias generales a partir de un conjunto de datos de entrenamiento.
3. El campo de la planificación, que enfrenta el desarrollo de algoritmos que
construyen y ejecutan automáticamente secuencias de comandos primitivos con
el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel.
4. Los trabajos en el área de razonamiento posible, que hacen uso de principios
estadísticos para desarrollar codificaciones de información incierta.
5. El estudio de las arquitecturas de agentes, que busca la integración de otras
áreas de la I A con el objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas
capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real.
6. La coordinación y colaboración multiagentes, que ha permitido el desarrollo
de técnicas para la representación de las capacidades de otros agentes y la
especificación del conocimiento necesario para la colaboración entre ellos.
7. El desarrollo de ontologías, que persigue la creación de catálogos de
conocimiento explícito, formal y multipropósito, que puedan ser utilizados por
sistemas inteligentes.
8. Los campos de procesamiento de voz y lenguaje, que buscan la creación de
sistemas que se comunican con la gente en su lenguaje.
9. La síntesis y comprensión de imágenes, que conduce a la producción de
algoritmos para el análisis de fotografías, diagramas y videos, así como también
de técnicas para el despliegue visual de información cuantitativa y estructurada.

2.5 Áreas de aplicación de la I.A.

* Lingüística computacional
* Minería de datos (Data Mining)
* Mundos virtuales
* Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
* Robótica
* Sistemas de apoyo a la decisión
* Videojuegos
* Prototipos informáticos

2.6 Importancia
Conforme el mundo se vuelve más complejo, debemos usar nuestros recursos
materiales y humanos con más eficiencia, y para lograrlo, se necesita la ayuda
que nos ofrecen los computadores.
“Existe la falsa impresión de que uno de los objetivo del IA es sustituir a los
trabajadores humanos y ahorrar dinero. Pero en el mundo de los negocios, la
mayoría de personas está más entusiasmada ante las nuevas oportunidades que
ante el abatimiento de costos. Además, la tarea de reemplazar totalmente a un
trabajador humano abarca de lo difícil a lo imposible, ya que no se sabe cómo
dotar a los sistemas de IA de toda esa capacidad de percibir, razonar y actuar
que tienen las personas. Sin embargo, debido a que los humanos y los sistemas
inteligentes tienen habilidades que se complementan, podrían apoyarse y
ejecutar acciones conjuntas”:

* En la agricultura, controlar plagas y manejar cultivos en forma más eficiente.

* En las fábricas, realizar montajes peligrosos y actividades tediosas (labores de
inspección y mantenimiento).
* En la medicina, ayudar a los médicos a hacer diagnósticos, supervisar la
condición de los pacientes, administrar tratamientos y preparar estudios
estadísticos.
* En el trabajo doméstico, brindar asesoría acerca de dietas, compras,
supervisión y gestión de consumo energético y seguridad del hogar.
* En las escuelas, apoyar la formación de los estudiantes, especialmente en
aquellas materias consideradas complejas.
* Ayudar a los expertos a resolver difíciles problemas de análisis o a diseñar
nuevos dispositivos.
* Aprender de los ejemplos para explorar bases de datos en busca de
regularidades explotables.
* Proporcionar respuestas a preguntas en lenguaje natural usando datos
estructurados y texto libre.

La IA aplicada es la contraparte de ingeniería de la ciencia cognoscitiva y

complementa sus perspectivas tradicionales. La ciencia cognoscitiva es una
mezcla de psicología, lingüística y filosofía.
La metodología y terminología de la IA está todavía en vías de desarrollo. La IA
se está dividiendo y encontrando otros campos relacionados: lógica, redes
neuronales, programación orientada a objetos, lenguajes formales, robótica, etc.
Esto explica por qué el estudio de IA no está confinado a la matemática, ciencias
de la computación, ingeniería (particularmente la electrónica y la mecánica), o a
la ciencia cognoscitiva, sino que cada una de estas disciplinas es un potencial
contribuyente. La robótica es considerada como un campo interdisciplinario que
combina conceptos y técnicas de IA, con ingeniería óptica, electrónica y
mecánica.

2.7 Escuelas de pensamiento

La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
* La Inteligencia Artificial Convencional
* La Inteligencia Computacional

2.7.1 Inteligencia Artificial Convencional

Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis
formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
* Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se
resuelven ciertos problemas concretos.
* Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del
contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
* Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia estadística.
* Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y
pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.

2.7.2 Inteligencia Artificial Computacional

La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-
inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo,
modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El
aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.

CAPÍTULO 3

FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Existen muchas áreas de aplicación de las técnicas de Inteligencia artificial. A
corto plazo veremos la difusión de los Robots de Charla.

3.1 Robots de Charla

Un robot de charla o chatterbot es un programa de inteligencia artificial que
pretende simular una conversación escrita, con la intención de hacerle creer a
un humano que está hablando con otra persona.

Estos programas informáticos prometen ser el futuro de la inteligencia artificial

aplicada al público general.

A estos robots se les unirán las tecnologías del reconocimiento de voz y el de

video, para mejorar la interacción con el usuario.

3.2 Red neuronal artificial:

Línea de investigación que analiza la viabilidad de reconstruir un cerebro humano
mediante una enorme red neuronal. Se presume la posibilidad de recrear la
estructura de un cerebro humano empleando para ello Internet.

Sin embargo este proyecto es tremendamente complejo, por que a día de hoy ni
siquiera conocemos la distribución exacta de las neuronas y sus interconexiones
en un cerebro humano.
“Si alguna vez hemos jugado ajedrez o algún otro tipo de juego en una
computadora, en donde nuestro contrincante no es una persona, estamos
jugando contra una IA. Los niños y jóvenes en contacto con los videojuegos, son
los que más veces han interactuado con ella, ya que en estos se busca mucho
simular un enfrentamiento con otro jugador, dándole al personaje reacciones
básicas y comportamientos necesarios para hacer del juego algo más
interesante y entretenido”.

Actualmente también se utiliza en los robots espaciales, ya que es una manera

que simplifica la tediosa espera al mandar y recibir señales por las distancias tan
grandes que hay en el universo, y así los robots puedan realizar sus tareas y
exploraciones con mayor eficacia sin la necesidad de que una persona lo esté
controlando de manera manual.

Uno de los ejemplos considerado de los más interesantes, es el robot ASIMO de

Honda. Tiene la habilidad de interactuar con los humanos y algunos objetos, así
como correr y girar sin tropezar. Es como un bebé aprendiendo de su entorno, y
eso es lo que busca Honda al estudiar tanto los movimientos del cuerpo humano,
hacer que poco a poco aprenda como un niño pequeño.

También existen programas llamados chatbots, que buscan imitar una charla
escrita con una persona. El primero fue ELIZA, creado en 1966 por Joseph
Wizenbaum, este buscaba palabras claves en lo que le decía el usuario y daba
contestaciones un tanto coherentes. Un proyecto más nuevo es A.L.I.C.E., pero
llega a un nivel muy superior a ELIZA, ya que es difícil para la persona que habla
con A.L.I.C.E. que se percate de que no es más que un programa.

Estos son claros ejemplos de hacia dónde va el futuro de la Inteligencia Artificial.

Es posible que en unos cuantos años estemos conviviendo con robots o
programas como los que nos ha mostrado Hollywood en sus películas.
Tecnología que nos facilitará muchas cosas, como los refrigeradores que existen
en la actualidad que ya hacen las compras del supermercado por ti.

Pero tenemos un problema, que muchas veces somos renuentes a los cambios
y más si son tecnológicos. Sin embargo, las aplicaciones que podemos darle en
un futuro a la IA son muy grandes. Se está buscando utilizarlo en diferentes
áreas, como por ejemplo en la medicina, para llevar un control de la salud de los
pacientes.
“Existen muchas áreas todavía por explorar y explotar, dónde podamos utilizar
la Inteligencia Artificial para hacernos la vida más sencilla. Sólo nos queda
esperar por aquellas sorpresas que nos puedan tener los estudiosos de esta
rama de la informática”.

CONCLUSIONES
1. La inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos
que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o
resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose
en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal
arquitectura.

2. La inteligencia artificial permite al hombre emular en las máquinas el

comportamiento humano, tomando como base el cerebro y su funcionamiento,
de manera tal que se pueda alcanzar cierto razonamiento.

3. Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos

disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Un sistema
experto es más probable de ser programado en física o en medicina que en
sociología o en psicología.

4. Después de enterarnos un poco de lo amplio que es la Inteligencia Artificial

aun queda la duda de si alguna vez lograremos hacer que los robots aprendan y
racionalicen como los humanos o incluso mejor y con memorias fijas; pero en si,
¿qué se lograría haciendo esto?, tal vez sería de una gran ayuda para la
humanidad la implantación de ciertas ramas de la inteligencia artificial pero hasta
cierto punto.
5. La finalidad de la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que
muestren la organización y funcionamiento de la inteligencia. Actualmente, el
mayor esfuerzo en la búsqueda de la inteligencia artificial se centra en el
desarrollo de sistemas de procesamientos de datos que sean capaces de imitar
a la inteligencia humana, realizando tareas que requieran aprendizaje, solución
de problemas y decisiones. Introducción. Historia y evolución de la inteligencia
artificial.

ANEXOS
El desarrollo de la Inteligencia Artificial se basa principalmente en la solución de
ecuaciones matemáticas y lógicas

Incluso Hollywood ha tenido un papel muy importante en lo referente a dar a

conocer la Inteligencia Artificial. Por mencionar algunas películas en las que nos
presentan robots con tales capacidades que parecen humanos, se encuentran:
“Star Wars”, “Terminator”, “Inteligencia Artificial” y “Yo, Robot”.

Uno de los ejemplos considerado de los más interesantes, es el robot ASIMO de

Honda. Tiene la habilidad de interactuar con los humanos y algunos objetos, así
como correr y girar sin tropezar.

FICHAS TEXTUALES

FUNDAMENTOS FILOSÓFICOS DE LA MEMORIA ARTIFICIAL

“La historia de la inteligencia artificial comienza en el año 450 a.C., cuando Platón
cita un diálogo en el que Sócrates le pregunta a Eutidemo: "Desearía saber cuál
es la característica de la piedad que hace que una acción se pueda considerar
como pía. y así la observe y me sirva de norma para juzgar tus acciones y las de
otros”.

Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana

de Inteligencia Artificial. ISSN 1137-3601 P. 86.
HISTORIA
“Durante el siglo XIX y la primera mitad del XX, las analogías biológicas y
fenomenológicas desplazaron a la noción de mecanismo en el estudio de la
mente humana. Sin embargo, a partir de la segunda mitad de nuestro siglo, la
noción de mecanismo renovó su poder heurístico con la formalización de la
noción de "computación".
Adaraga Morales P., Zaccagnini Sancho
J. L., Psicología e inteligencia artificial, Editorial Trotta, Madrid, 1994.

RED NEURONAL ARTIFICIAL

“Si alguna vez hemos jugado ajedrez o algún otro tipo de juego en una
computadora, en donde nuestro contrincante no es una persona, estamos
jugando contra una IA. Los niños y jóvenes en contacto con los videojuegos, son
los que más veces han interactuado con ella, ya que en estos se busca mucho
simular un enfrentamiento con otro jugador, dándole al personaje reacciones
básicas y comportamientos necesarios para hacer del juego algo más
interesante y entretenido”.

Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens.

La Inteligencia artificial y la humana, 2002. P. 165.

IMPORTANCIA
“Existe la falsa impresión de que uno de los objetivo del IA es sustituir a los
trabajadores humanos y ahorrar dinero. Pero en el mundo de los negocios, la
mayoría de personas está más entusiasmada ante las nuevas oportunidades que
ante el abatimiento de costos. Además, la tarea de reemplazar totalmente a un
trabajador humano abarca de lo difícil a lo imposible, ya que no se sabe cómo
dotar a los sistemas de IA de toda esa capacidad de percibir, razonar y actuar
que tienen las personas. Sin embargo, debido a que los humanos y los sistemas
inteligentes tienen habilidades que se complementan, podrían apoyarse y
ejecutar acciones conjuntas”.
Luis M. Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial. P. 123.
Madrid, 1987.

FICHAS DE COMENTARIO
(Comentario)

HISTORIA P. ADARAGA MORALES

La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing

en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia."

(Comentario)

FUNDAMENTOS FILOSÓFICOS DE LA MEMORIA ARTIFICIAL Revista

Iberoamericana

El desarrollo de la inteligencia artificial se ha dado hace muchos siglos,

podemos observar esto desde las épocas de Sócrates, Aristóteles, Platón, que
a través de la historia, ellos ya avizoraron que existía una energía paralela de
inteligencia entre el ser humano y la inteligencia artificial.

(Comentario)

RED NEURONAL ARTIFICIAL Tirso de Andrés

Este proyecto es tremendamente complejo, por que a día de hoy ni siquiera

conocemos la distribución exacta de las neuronas y sus interconexiones en un
cerebro humano.

(Comentario)

IMPORTANCIA GONZALO, Luis

Conforme el mundo se vuelve más complejo, debemos usar nuestros recursos
materiales y humanos con más eficiencia, y para lograrlo, se necesita la ayuda
que nos ofrecen los computadores.

GLOSARIO

1. Algoritmo.- Conjunto de pasos ordenados para resolver un problema. Los

términos Algoritmo y Lógica son sinónimos (algorithm).

2. Análisis.- Examinar y comprender un problema para encontrar una solución

óptima.

3. Actitud. Tendencia a repetir determinados comportamientos ante una situación

concreta. Las actitudes de una persona están muy determinadas por su sistema
de valores.

4. Algoritmo: Conjunto de instrucciones concretas y detalladas mediante el cual

se consigue una acción determinada. Por ejemplo, una receta de cocina sería un
algoritmo que indica el número de pasos necesarios para preparar una comida.

5. Analógico: Una información ANALÓGICA es la que viene representada

mediante elementos de tipo concreto, similares a la realidad (imágenes, dibujos
realistas...). Por lo tanto las informaciones analógicas son fácilmente
interpretables porque las relacionamos con elementos tangibles del mundo que
nos rodea.

6. Aprendizaje Servicio. Es una metodología pedagógica que promueve el

desarrollo de competencias a través de actividades escolares de servicio a la
comunidad.
7. Entornos Heurísticos de Aprendizaje. Son entornos formativos en los que los
estudiantes deben aplicar sus conocimientos a la resolución de situaciones
problemáticas nuevas para ellos. No se trata de problemas de rutina, no pueden
aplicar ningún procedimiento conocido "tal cual". Deben "inventar" un
procedimiento específico.

8. Inteligencia Artificial: La INTELIGENCIA ARTIFICIAL Es una rama de la

Informática que pretende desarrollar programas en los que el ordenador
desarrolle conductas típicas de los seres inteligentes.

FUENTES DE INVESTIGACIÓN
BIBLIOGRAFÍA:
* Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana,
2002, ISBN 84-313-1982-8
* Luis Mª Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial, Madrid, 1987.
ISBN 84-7118-490-7
* Víctor Gómez Pin, Entre lobos y autómatas. La causa del hombre, Espasa,
Madrid, 2006. ISBN 978-84-670-2303-9
* Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial.
ISSN 1137-3601
* Adaraga Morales P., Zaccagnini Sancho J. L., Psicología e inteligencia artificial,
Editorial Trotta, Madrid, 1994. ISBN 84-87699-77-4

[ 1 ]. Adaraga Morales P., Zaccagnini Sancho J. L., Psicología e inteligencia

artificial, Editorial Trotta, Madrid, 1994. ISBN 84-87699-77-4. P. 26
[ 2 ]. Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana de Inteligencia
Artificial. ISSN 1137-3601
[ 3 ]. Revista "Inteligencia Artificial" Revista Iberoamericana de Inteligencia
Artificial. ISSN 1137-3601
[ 4 ]. Luis Mª Gonzalo, Inteligencia Humana e Inteligencia Artificial, Madrid, 1987.
ISBN 84-7118-490-7
[ 5 ]. Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana,
2002, ISBN 84-313-1982-8
[ 6 ]. Tirso de Andrés, Homo Cybersapiens. La Inteligencia artificial y la humana,
2002, ISBN 84-313-1982-8