lunes, 15 de octubre de 2012

Inteligencia Artificial - Introducción

En 1956, en Dartmouth, se organizó un taller de los meses de duración en el que se reunían diez de los investigadores más prominentes en el área de teoría de autómatas, redes neuronales y el estudio de la inteligencia (Rusell y Norvig,1996). Se presentaron proyectos de aplicaciones articulares, juegos y 25 programas de razonamiento, sin embargo, no aportaron avances realmente notables, probablemente lo más importante fue el nombre que John McCarthy (quien por muchos es considerado el padre de esta área) quien propuso el concepto de Inteligencia Artificial (IA) para este campo de investigación.

¿Que es Inteligencia Artificial?
  • La ciencia de hacer que las maquinas hagan lo que el hombre haría de forma inteligente [ M. Minsky].
  • Consiste en el estudio de las ideas que permite a los ordenadores realizar las tareas que hacen que la gente parezca inteligente [ Winston ].
  • La rama de la informática que tiene como objetivo la tarea controvertida pero excitante de mecanizar la percepción y el pensamiento [ Lindsay].
  • Estudia los mecanismos de la acción inteligente. [ Newel]
  • La interesante tarea de lograr que las computadoras piensen… maquinas con mente, en su amplio sentido literal.[ Hugeland ]
  • La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades tales como toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.[ Bellman]
  • El estudio de las facultades mentales mediante medios computacionales.[ Winston ]
  • El arte de crear maquinas con capacidades de realizar funciones que realizadas con personas requieren inteligencia.


Áreas de la Inteligencias Artificiales.
En la capacidad del humano se tiene múltiples atenciones, tales como la visión, la movilidad, el aprendizaje, etc. Esto conlleva a disgregar la inteligencia artificial en áreas. Tales como:
  • Visión computacional
  • Algoritmos genéticos
  • Redes neuronales artificiales
  • Robótica
  • Sistemas expertos
  • Agentes
  • Etc.
Visión computacional:
Es la manera como extraer información de una escena.
Ejemplo:
*Cuantos rostros hay en el aula.
*Cuantos minucias (terminación, bifurcacion, etc ) tiene tu huella dactilar.
*La persona a ingresar por la puerta esta identificado.
*Hacia donde se mueve un objeto.
*Etc.

Algoritmos genéticos:
Emula el proceso evolutivo del humano donde sobreviven los mas fuertes, para realizar el proceso de búsqueda local. Encontrando el mas cercano al idóneo.
Ejemplo:
*Encontrar la ruta mas corta para recorrer los departamentos del Perú.
*Encontrar un grupo ideal para un proyecto entre todos los perfiles de los egresa del consorcio UCV.
*Maximizar el valor de una función.
*Etc.

Redes neuronales artificiales:
Emula el proceso de aprendizaje de los humanos en proceso biológico a un modelo artificial.
Ejemplo:
*Aprender a determinar tipos de objetos.
*Aprender predicciones climatológicas.
*Aprender casos médicos.
*Aprender los caracteres manuscritos.
*Etc.

Robótica: 
Emula la movilidad del humano, en sus diferentes actividades ( caminar, coger un objeto, saltar, etc.).
Ejemplo:
*Caminar por la calle.
*Coger una cuchara.
*Saltar sobre los objetos.
*Subir las escaleras.
*Etc.

Sistemas expertos:
Emula la manera de razonar ( inferir ) el humano de acuerdo a las experiencias.
Ejemplo:
*Sistema experto medico pediátrico.
*Sistema de predicción climatológica.
*Sistema de diagnostico de falla.
*Sistema de test psicológico.
*Etc.

Agentes: 
Es el contenedor de las diferentes áreas de aplicación de la inteligencia artificial y representado en un dispositivo o software.
Ejemplo:
*Sistema de control de asistencia ( incluye procesamiento digital de imágenes y redes neuronales artificiales).
*Sistema de enrutamiento de trafico (usa algoritmos genéticos).
*etc.


Aplicación de la inteligencia artificial.
Las primeras aplicaciones en esta área estuvieron enfocadas a desarrollar algoritmos para juegos. Actualmente, la IA es una rama de la teoría de la computación que incluye áreas tales como el razonamiento automático, la demostración de teoremas, los sistemas expertos, el procesamiento de lenguaje natural, robótica, lenguajes y ambientes de IA, aprendizaje, redes neuronales, algoritmos genéticos, por mencionar solo algunas.

Aplicaciones de la inteligencia artificial: 
  1. Aplicación de razonamiento simbólico mediante modelos computacionales. 
  2. Aplicación de técnicas de búsqueda a problemas de IA en lugar de soluciones algorítmicas. 
  3. Manipulación de información inexacta, incompleta o definida de una forma insuficiente. 
  4. Análisis de características cualitativas del problema para plantear su solución.

Áreas de ayuda



Espero haber ayudado en algo. Hasta la próxima oportunidad!



No hay comentarios:

Publicar un comentario en la entrada