A partir de la crisis en la IA han surgido nuevas áreas de investigación de la IA tales como:
- Redes Neuronales
- Algoritmos Genéticos
- Inteligencia Artificial Distribuida
Todas tienen en común un nuevo enfoque: la inteligencia es producto de la asociación, combinación o conexión de entidades independientes más simples (agentes, genes o neuronas), las cuales pueden tener alguna inteligencia o ninguna y producto de su interacción, el sistema presentaría un comportamiento inteligente. Lo cual nos lleva a un nuevo paradigma basado en la copia de los sistemas emergentes y evolutivos de la naturaleza, que de cierta manera es un retorno a la Cibernética, primera ciencia de carácter técnico inspirada en la naturaleza. Las investigaciones en las RNA han estado inmersas en la creación de autómatas que aprendan a descubrir relaciones ocultas en los datos a la vez que puedan codificar y almacenar información en forma similar a como lo realiza el cerebro.
Redes Neuronales.
La neurocomputación utiliza como base la metáfora cerebral, pero no persigue como objetivo la construcción de máquinas absolutamente plausibles biológicamente, sino el desarrollo de máquinas útiles.
La capacidad intelectual depende de la acción colectiva de las neuronas, que realizan procesos en serie y en paralelo utilizando la retroalimentación y una organización molecular y laminar con alta capacidad de auto-organización y cooperatividad basado en una estructura jerárquica que permite el procesamiento local y centralizado en fases. Vida artificial es el nombre dado a una nueva disciplina, nacida en los años 80, que estudia la vida natural mediante la recreación de fenómenos biológicos en la computadora y otros medios artificiales, con el fin no solamente de la comprensión teórica de los fenómenos bajo estudio, sino también de descubrir y realizar aplicaciones prácticas y útiles de los principios biológicos en la tecnología de la computación y en la ingeniería, como por ejemplo, en robots móviles, naves espaciales, medicina, nanotecnología, fabricación industrial y ensamblaje así como también en otros proyectos de ingeniería.
Algoritmos Genéticos.
En la Naturaleza, la evolución, en particular la de los seres vivos, presenta algunas características que motivaron a John Holland a comenzar una línea de investigación en un área que eventualmente se transformó en lo que hoy se denomina Algoritmos Genéticos (AG). La habilidad de una población de cromosomas para explorar el espacio de búsqueda "en paralelo" y combinar lo mejor que ha sido encontrado en él por medio del mecanismo de sobrecruzamiento (crossover), es algo intrínseco a la evolución natural y trata de ser explotada por los AGs.
Desde el punto de vista biológico, el problema se centra en la imitación del mecanismo evolutivo de los seres vivos. De una población, tienen más posibilidades de sobrevivir y de tener descendencia aquellos organismos mejor adaptados al medio. De combinarse dos que tengan características deseables para aspectos distintos pueden surgir nuevos que hereden ambas peculiaridades.
La premisa de los AGs, trás la publicación del libro de Holland "Adaptation in Natural and Artificial Systems" y de los numerosos investigadores que los utilizan como metaheurística para optimización, es que se pueden encontrar soluciones aproximadas a problemas de gran complejidad computacional mediante un proceso de "evolución simulada", en particular como un algoritmo matemático implementado en un ordenador.
Inteligencia Artificial Distribuida.
En la Inteligencia Artificial Distribuida (IAD) se estudia la solución cooperativa de problemas por un grupo de agentes distribuidos. Tal cooperación se basa en que ninguno posee la información (experticidad, recursos, etc) para resolver completamente el problema y donde un agente tiene como característica la de ser una entidad mas o menos autónoma, con conocimientos propios y de su entorno así como con la posibilidad de interactuar con dicho entorno y otros agentes.
A diferencia de los sistemas expertos, llamados por muchos "sistemas autistas" estas nuevas investigaciones se ocupan de que los mismos sean capaces de interactuar con el entorno o lo que es lo mismo que sean abiertos y flexibles.
Por otra parte, los agentes inteligentes se perfilan como una de las aplicaciones de la IA mas prometedoras debido a su estrecha relación con Internet (la tercera revolución de la informática). Sin crear falsas expectativas, debemos recordar los sistemas expertos y los agentes inteligentes dadas las ventajas que representan para el acceso a las redes. Ellos están llamados a cambiar nuestra forma de trabajo al permitir a los usuarios moverse en ambientes más cómodos y amistosos.
domingo, 2 de agosto de 2009
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Inteligencia Artificial (IA) surge como una reacción ante la Cibernética. Los pioneros del nuevo enfoque investigativo, se proponen la creación de una ciencia en si misma, sustentada sobre sus propias leyes, y se plantearon como objetivo principal el desarrollo de programas por computadoras capaces de exhibir una conducta inteligente.
En los últimos años surgió un nuevo paradigma sobre el futuro del hombre, el cual comenzó a tomar forma entre un grupo de científicos que se encuentran al frente en la investigación en áreas como, computación, neurología, nanotecnología y también investigadores en tecnología de punta.
El cerebro, en funcionamiento, está procesando información que se transmite por medio de impulsos electroquímicos activados por las neuronas que son las células de las cuales está constituido el cerebro y que almacenan la información y la difunden a otros sectores del cerebro donde sea requerido.
Existen unas 100 mil millones de neuronas en el cerebro humano aunque no todas se ocupan, de hecho a diario desde que cumplimos 20 años, se pierden unas 50 mil. Pero las neuronas tienen acciones propias, ¿cómo es que se las arreglan para diferenciar o dirigirse a algún lugar del cerebro y procesar un recuerdo, hacer un cálculo, mantener el latido del corazón, subir unas escaleras, sentir dolor, etcétera.
Dentro de cada chip o circuito integrado, existen los semiconductores en diferentes arreglos con los cuales nos dan una función específica. El fundamental, es el DIODO.
Este dispositivo permite que fluya o no, un impulso eléctrico, puede ser dicho impulso, lo que conocemos como (Bit), prendido o apagado, cero o uno.
La disposición de diodos en un circuito electrónico nos puede dar un TRANSISTOR, con el cual podemos tener por lo menos tres alternativas para que fluya un par de impulsos eléctricos. El transistor encapsula a los diodos y por eso está constituido como un solo dispositivo. Con un par de transistores ya se pueden hacer por lo menos efectos de luces secuenciales de Leds como los que vemos en adornos para autos.
Ahora bien, un conjunto de transistores conectados de determinadas formas y encapsulados nos dá una compuerta lógica. La compuerta lógica, es un dispositivo que constituye una serie de operaciones condicionadas para los impulsos eléctricos. Es decir, podemos tener muchos unos y ceros, prendidos y apagados, pasa o no pasa. Con una o dos compuertas lógicas ya se pueden hacer contadores de tiempo o sumadoras básicas, incluso chapas de seguridad electrónicas.
Un conjunto de compuertas lógicas a gran escala y de pequeña integración de encapsulado digamos de 4 X 4 cm, ya nos dá un microprocesador que puede realizar millones de instrucciones por segundo (MIPS), es decir, millones de encendidos y apagados, de unos y ceros, millones de bits procesándose.
Con un microprocesador ya podemos hacer computadoras, máquinas que realizan una tarea especifica en la superficie de un planeta como recoger material de su suelo envolverlo y analizarlo, viajar al espacio sin perder la dirección, detectar dónde hay luz y seguirla o dónde hay una colina y darle la vuelta o graduar el combustible necesario para expulsarlo por los inyectores de un auto, un avión o una nave espacial.
Pues bien, si el cerebro tuviera que hacerse con los microprocesadores, compuertas, transistores, diodos, etc, con los que actualmente contamos, tendría el tamaño de una central eléctrica y tardaría varios miles de años en terminarse.
En los últimos años surgió un nuevo paradigma sobre el futuro del hombre, el cual comenzó a tomar forma entre un grupo de científicos que se encuentran al frente en la investigación en áreas como, computación, neurología, nanotecnología y también investigadores en tecnología de punta.
¿Cómo podríamos hacerle para que una máquina piense?
El cerebro, en funcionamiento, está procesando información que se transmite por medio de impulsos electroquímicos activados por las neuronas que son las células de las cuales está constituido el cerebro y que almacenan la información y la difunden a otros sectores del cerebro donde sea requerido.
Existen unas 100 mil millones de neuronas en el cerebro humano aunque no todas se ocupan, de hecho a diario desde que cumplimos 20 años, se pierden unas 50 mil. Pero las neuronas tienen acciones propias, ¿cómo es que se las arreglan para diferenciar o dirigirse a algún lugar del cerebro y procesar un recuerdo, hacer un cálculo, mantener el latido del corazón, subir unas escaleras, sentir dolor, etcétera.
Dentro de cada chip o circuito integrado, existen los semiconductores en diferentes arreglos con los cuales nos dan una función específica. El fundamental, es el DIODO.
Este dispositivo permite que fluya o no, un impulso eléctrico, puede ser dicho impulso, lo que conocemos como (Bit), prendido o apagado, cero o uno.
La disposición de diodos en un circuito electrónico nos puede dar un TRANSISTOR, con el cual podemos tener por lo menos tres alternativas para que fluya un par de impulsos eléctricos. El transistor encapsula a los diodos y por eso está constituido como un solo dispositivo. Con un par de transistores ya se pueden hacer por lo menos efectos de luces secuenciales de Leds como los que vemos en adornos para autos.
Ahora bien, un conjunto de transistores conectados de determinadas formas y encapsulados nos dá una compuerta lógica. La compuerta lógica, es un dispositivo que constituye una serie de operaciones condicionadas para los impulsos eléctricos. Es decir, podemos tener muchos unos y ceros, prendidos y apagados, pasa o no pasa. Con una o dos compuertas lógicas ya se pueden hacer contadores de tiempo o sumadoras básicas, incluso chapas de seguridad electrónicas.
Un conjunto de compuertas lógicas a gran escala y de pequeña integración de encapsulado digamos de 4 X 4 cm, ya nos dá un microprocesador que puede realizar millones de instrucciones por segundo (MIPS), es decir, millones de encendidos y apagados, de unos y ceros, millones de bits procesándose.
Con un microprocesador ya podemos hacer computadoras, máquinas que realizan una tarea especifica en la superficie de un planeta como recoger material de su suelo envolverlo y analizarlo, viajar al espacio sin perder la dirección, detectar dónde hay luz y seguirla o dónde hay una colina y darle la vuelta o graduar el combustible necesario para expulsarlo por los inyectores de un auto, un avión o una nave espacial.
Pues bien, si el cerebro tuviera que hacerse con los microprocesadores, compuertas, transistores, diodos, etc, con los que actualmente contamos, tendría el tamaño de una central eléctrica y tardaría varios miles de años en terminarse.
LA CRISIS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Como ya se dijo, los primeros intentos de la inteligencia artificial (IA) se fundamentaron en las búsquedas heurísticas. Se creía que el hombre resolvía todos los problemas a través de métodos heurísticos y se pensaba que la mente estaba conformada por potentes mecanismos heurísticos capaces de partir de lo general a lo particular tal como sucedía con los algoritmos de computación. De ahí los esfuerzos por hallar un algoritmo general basado en los principios heurísticos que fuera capaz de resolver cualquier tipo de problema. Ejemplo de ello fue el GPS (solucionador general de problemas) con el cual se podía demostrar cualquier tipo de teorema matemático, pero era incapaz de resolver problemas de carácter elemental que requieran un mínimo de sentido común. Este fracaso llevó a los investigadores a la conclusión que la heurística no lo era todo y que si el hombre resolvía los problemas era porque poseía los conocimientos necesarios para darle solución.
.
Lo que dio lugar a la explosión de los sistemas basados en conocimientos más conocidos como sistemas expertos los cuales debido a la estrechez de su dominio de solución de los problemas, no cumplió con las expectativas de los usuarios. Ello trajo como consecuencia la crisis del paradigma simbolista dentro la IA lo que originó nuevos paradigmas siendo los más importantes los basados en el conexionismo y los basados en la cooperación. Siendo interés nuestro los últimos ya que son los que están relacionados con la cooperación entre agentes inteligentes ajustándose este modelo a la estructura de una organización inteligente.
Otro de los intentos de la inteligencia artificial fue tratar de comprender los estados mentales a través de "mundos de juguetes", producto del desconocimiento existente sobre la naturaleza de la inteligencia y, por otro lado, existía la creencia de que lo aprendido en esos dominios de juguete se podría extender sin dificultades a problemas más complicados pero debido a la complejidad de los problemas del mundo real estos no pueden capturarse en modelos reducidos y por tanto deben plantearse directamente.
Suscribirse a:
Entradas (Atom)
