Historia de la inteligencia artificial

INTRODUCCIÓN

El estudio de la Inteligencia Artificial no sólo es primordial para quienes estén interesados en la ingeniería biogenética, computacional, informática o para quienes simplemente tienen amor por las nuevas ciencias, sino que también es interesante, pero después de saber los principales conceptos sobre la IA, y conocer la historia sobre las ciencias que la componen, es muy justo hablar también de los sucesos y los personajes que permitieron el desarrollo de la IA, es decir es indispensable hablar de la interesante historia de la Inteligencia Artificial.

Si bien es cierto que la historia puede ser para algunos un tanto aburrida, saber sobre la historia de las cosas es algo definitivamente necesario, conocer la historia de la Inteligencia Artificial permite a que las nuevas generaciones no realicen los mismos experimentos ya antes realizados y se centren más bien en proponer nuevas y mejores teorías.

OBJETIVO

El objetivo de la siguiente publicación es conocer la historia de la Inteligencia Artificial y los principales personajes que por medio de arduas investigaciones de años, teorías, y un gran esfuerzo hicieron posible el desarrollo de uno de los campos más interesantes en la actualidad, la IA.

MARCO TEÓRICO

Génesis de la inteligencia artificial (1943-1955)

Imagen 1: Principales autores de la inteligencia artificial

Como se puede apreciar en la imagen 1, Warren McCulloch y Walter Pitts fueron los autores del primer trabajo realizado en la Inteligencia Artificial en 1943, aunque en sí la inteligencia artificial surgiera muchos años más tarde.

Para su trabajo McCulloch y Pitts utlizaron 3 conceptos básicos:

• La fisiología básica y el funcionamiento de las neuronas en el cerebro.
• El análisis de la lógica proposicional de Russell y Whitehead.
• La teoría computacional de Alan Turing.

Juntos propusieron un sistema basado en neuronas artificiales en el que éstas pasaban de un estado activado a desactivado, en el estado activado era la respuesta a un estimulo que venía desde neuronas vecinas.

Demostraron que los conectores lógicos se podían implementar usando estructuras de red simples, ademas propusieron la regla de la actualización de conexión de las neuronas llamada ahora aprendizaje Hebbiano o de Hebb.

Imagen 2: Estudiantes graduados en el Departamento de Matemáticas de Princeton

Los dos estudiantes de la Imagen 2, Minsky y Edmonds construyeron en 1951 el primer computador a partir de una red neuronal, se llamaba SNARC y fué creado con 3.000 válvulas de vacío y un mecanismo de piloto automático sacado de un avión bombardero, de ésta manera el computador simulaba una red neuronal con 40 neuronas interconectadas. Aunque las teorías presentadas por estos dos estudiantes, a lo largo del tiempo fue demostrado que dieron uno de los primeros pasos en la IA, ademas Marvin Minsky probó teorías que demostraban que la investigación sobre las redes neuronales en ese entonces era muy limitada.

Alan Turing obviamente fue uno de los pioneros en la IA con la prueba de Turing, el aprendizaje automático, los algoritmos genéricos y el aprendizaje por refuerzo.

Imagen 3: Alan Turing

Nacimiento de la inteligencia artificial (1956)

John McCarthy, estudiante de Princeton también fue una de las figuras importantes en la historia de la IA, MacCarthy junto a Minsky, Claude Shannon y Nathaniel Rochester proponía realizar arduas investigaciones sobre las redes neuronales, la teoría de los autómatas  que son máquinas capaces de realizar una acción de manera autónoma sustituyendo a un ser humano en algunos oficios y los conceptos de la IA.

Alien Newell y Herbert Simón eran en ese entonces los personajes de la Inteligencia Artificial más sonados y preferidos por la ciencia, y es  que aunque existían muchos autores de teorías interesantes, Newell y Simón tenían ya un programa que podía pensar de manera no numérica.

El taller de Dartmouth creado en 1956 por MacCarthy y 10 asistentes más, no tuvo ningún progreso después del programa de razonamiento teórico lógico,y mientras pasaban 20 años el taller estuvo a cargo de personas que pertenecían a MIT, CMU, Stanford e IBM, sin embargo se podría decir que un avance fue darle un nombre a ésta ciencia, y fue denominada Inteligencia Artificial por John McCarthy.

La inteligencia artificial no podría pertenecer a las matemáticas porque no se trata de simular la resolución de problemas matemáticos, se trata de la correcta toma de decisiones para obtener beneficios, como se hace en economía, verificando las restricciones que se tienen como en investigación operativa, y obviamente de la metodología para realizar las acciones, todos éstos puntos y más son tomados en cuenta en la IA unicamente.

Entusiasmo inicial, grandes esperanzas (1952-1969)

Cuando la inteligencia artificial apenas nacía todas las pruebas realizadas o la mayoría eran consideradas un gran avance tomando en cuenta que los computadores apenas salían al mercado y únicamente realizaban operaciones matemáticas, a pesar de que muchos pensaban que un computador jamás podría realizar tareas Simón y Newell crearon el SRGP, después del Teorico Lógico este programa solucionaba problemas prácticamente de la manera en la que lo realizaría un ser humano,por lo tanto podría considerarse como el primer sistema que simuló el pensamiento humano.

• Después del éxito que tuvo SRGP, Simón y Newell en 1976 formularon la hipótesis de sistema de símbolos físicos la cual indicaba que cualquier ser humano o máquina con inteligencia debe manipular una estructura de datos compuesta por símbolos.
• Arthur Samuel en 1952 creó un conjunto de programas para el juego de damas y permitió que el computador juegue incluso mejor que el creador del programa, con ésto obviamente queda atrás la teoría que nos indica que los computadores sólo hacen lo que nosotros pidamos, este programa fue presentado en televisión en 1956 por primera vez, y causo una gran sensación.
• Herbert Gelernter construyó en 1959 el DTG o demostrador de teoremas de geometría, el cual sirvió para muchos estudiantes que consideraban a estos problemas, muy complejos.
• En 1958, de nuevo John MacCarthy hace historia definiendo el segundo lenguaje de alto nivel llamado Lisp  y el cual se convirtió en el lenguaje oficial de la IA, es necesario saber que el primer lenguaje de programación es Fortran. Para MacCarthy era un poco dificil el uso de los computadores debido a la escases de cursos de cómputo, es por esto que unido con otros colegas de MIT inventaron el tiempo compartido.
• De la misma manera que programas como Teórico Lógico y el Demostrador de Teoremas de Geometría, MacCarthy diseño un programa para la solución de problemas mediante el conocimiento.
• Minsky se integró a MIT en 1958 y se encontraba muy interesado en hacer que los programas funcionaran desarrollando así el punto de vista anti-lógico, y mientras que MacCarthy en 1963 creaba el laboratorio de IA en la Universidad de Stanford, Minsky guiaba a estudiantes que eligieron un número de problemas limitados en donde su solución requería inteligencia.
• SAINT fue creado en 1963 por James Slagle y resolvía integrales en cálculos.
• STUDENT creado por Daniel Bobrow  en 1967 resolvía problemas de álgebra.
• ANALOGY de Tom Evans fue creada en 1968 y resolvía problemas de la analogía geométrica, generalmente usados para medir la inteligencia.

Mundo de los bloques

Con la invención del mundo de los bloques surgieron varias ideas:

Imagen 4: Mundo de los bloques creado por Winograd

• En 1971 David Huffman se enfocó en la visión de un ser humano y para esto se apoyo en las teorias del micromundo tambien conocido como la ordenación de bloques.
• David Waltz también investigó sobre la visión y la propagación de las restricciones en 1975.
• Patrick Winston en 1970 desarrolló el programa de comprensión del lenguaje natural, a partir del sistema de bloques.
• Scott Fahlman en 1974 desarrolló el planificador.
• Winograd y Cowan (1963) mostraron en sus trabajos que muchos elementos se puden representar de una manera colectiva.

Una dosis de realidad (1966-1973)

En los primeros años de la IA la emoción por el desarrollo de la misma era impresionante, fue asi que en 1957 Herbert Simon dijo:  

"Sin afán de sorprenderlos y dejarlos atónitos, pero la forma más sencilla que tengo de resumirlo es diciéndoles que actualmente en el mundo existen máquinas capaces de pensar, aprender y crear. Además, su aptitud para hacer lo anterior aumentará rápidamente hasta que (en un futuro previsible) la magnitud de problemas que serán capaces de resolver irá a la par que la capacidad de la mente humana para hacer lo mismo".

La confianza de Simon en la IA se debía a los grandes avances y pruebas aparentemente fiables de resolución de problemas, por lo cual él aseguraba que en unos 10 años un computador podría ser campeón de ajedrez y si bien es cierto las predicciones que Simon tenia se cumplieron no fue para nada en el tiempo que en el estableció sino que más bien 40 años después.

Los programas creados al principio de la IA, que servían para la resolucióon de algunos tipos de problemas, en realidad carecían de investigación y funcionaban solamente para problemas demasiado básicos.

El traductor fue uno de los programas que en un principio dejó un tanto en ridículo a la IA, y es que para traducir lo que alguien dice o escribe se necesita más que solo conocimiento de palabras si no también centrar de qué tema se está tratando, es por esto que la traducción del ruso al inglés fue la siguiente:

Imagen 5: Traducción del ruso al español

Después de realizadas varias pruebas sin éxitos en el programa de traducción, el gobierno quitó la ayuda económica para ésta investigación y quedó olvidada por un tiempo, obviamente los traductores que hoy tenemos son mucho más avanzados que los de antes sin embargo aún se pierden datos importantes en la traducción.

Otra de las realidades que enfrentó la IA , era que los programas que en principio eran funcionales demostraron que no lo eran tanto ya que solo tenían un pequeño número de variantes u opciones correctas, luego estos programas fueron creados con unas decenas más de opciones sin embargo aún no funcionaban correctamente.

Se plantearon ideas que resultaban impresionantes a simple vista pero que no obtuvieron buenos resultados como las mutaciones aleatorias que requerían largas horas de trabajo de un CPU o varios y la evolución automática.

Sistemas basados en el conocimiento: ¿clave del poder? (1969-1979)

Los métodos débiles era la forma en la que se enlazaban elementos de razonamiento básico y asi encontraban soluciones completas a los problemas planteados.

DENDRAL llegó a tener tanto éxito por ser el primer sistema de conocimiento, éste fue diseñado en Standford en  1969 por Ed Feigenbaum , Bruce Buchanan y Joshua Lederberg y es un programa de análisis químico que permite enumerar todas las estructuras posibles de las moléculas mediante un proceso de búsqueda de generación y prueba jerárquica que se divide en tres partes funcionales: plan, generación y prueba.(Santana, R.2004).

MYCIN es otro sistema experto desarrollado en 1976 por Edgar Shortliffe, Feigenbaum, Buchanan y al igual que DENDRAL fue escrito en lenguaje lisp. Este programa utilizaba 450 reglas aproximadamente y verificaba las infecciones sanguíneas-

Schank y  tros compañeros de trabajo y como Abelson, 1977, Wilensky, 1978, Schank y Riesbeck, 1981 y  Dyer, 1983 se enfocaron en la comprensión del lenguaje natural.

La IA se convierte en una industria (desde 1980 hasta el presente)

En 1982 por McDermott se creó el primer sistema experto comercial llamado R1 el cual utilizaba la elaboración de pedidos informáticos, 4 años más tarde R1 representó un ahorro de aproximadamente 40 millones de dólares al año y en 1988 la inteligencia artificial distribuía mas de 40 sistemas expertos.

En la pelea de Japón y EEUU, por quién investigaba y desarrollaba más en la IA, ésta pertenecía a un proyecto que involucraba diseño de chips y la relación del ser humano con las máquinas.

Regreso de las redes neuronales (desde 1986 hasta el presente)

"Las Redes Neuronales Artificiales, ANN (Artificial Neural Networks) están inspiradas  en las redes neuronales biológicas del cerebro humano. Están constituidas por  elementos que se comportan de forma similar a la neurona biológica en sus funciones  más comunes. Estos elementos están organizados de una forma parecida a la que  presenta el cerebro humano".(Basogain, X. 2008).

Las redes neuronales artificiales tienen algunas semejanzas con las redes neuronales biológicas (García, P. 2004).

 Gráfico 1: Semejanzas entre las ANN y las redes neuronales biológicas.

"En 1982 John Hopfield y otros físicos utilizaban técnicas de la mecánica estadística para analizar las propiedades de almacenamiento y optimización de las redes, tratando colecciones de nodos como colecciones de átomos." (Russell, S y Norvig, P. 2008).

 Psicólogos como David Rumelhart y Geoff Hinton continuaron con el estudio de modelos de memoria basados en redes neuronales.

En 1969 Biyson y Ho propusieron  el algoritmo de aprendizaje de retroalimentación, años más tarde cuatro grupos distintos reabrieron el tema y lo aplicaron a campos como la psicología y la informática.

IA se convierte en una ciencia (desde 1987 hasta el presente)

La IA no podría dejar de ser considerada una ciencia, se han dado demasiadas investigaciones y se han comprobado tantas teorías que la IA fue separada también de las ciencias informáticas y las hipótesis que se planteen deben someterse a rigurosos experimentos y los resultados se analizan estadísticamente.

Si se enfoca a la IA como una ciencia Romero,  Dafonte,  Gómez y Penousal en su libro indican que:

"El estudio del comportamiento inteligente, siendo su fin conseguir una teoría de la inteligencia que explique la conducta que se produce en seres de natural inteligentes, y que guíe la creación de entes artificiales capaces de alcanzar dicho proceder inteligente".(Wells, W.M., 1986).

Aporte: Sreet View 

Las redes neuronales artificiales son uno de los puntos claves en la Inteligencia Artificial y pese a que muchas investigaciones y muchos años pasaron antes de ser tomadas realmente en cuenta, ahora muchos inventos tienen en sus sistemas redes neuronales artificiales.

Sin duda, este invento es algo que ha ayudado en gran manera al turismo, y es que bajo la tutela de Google, el sistema traducido al español como vista de calles tiene un 96% de precisión a la hora de reconocer los números de las calles y no contentos con esto las redes neuronales muy bien utilizadas por los desarrolladores de Google Inc. han también implementado el sistema online que se guía por coordenadas y brinda un tour como si estuvieras en el lugar que quisieras estar.

Imagen 5: Street View

Video Aportativo:

Si bien es cierto, leer enriquece el léxico, un vídeo también es una buena forma de aprender por lo cual el siguiente vídeo resume también la historia de la Inteligencia Artificial.

CONCLUSIÓN

La evolución de la inteligencia artificial tuvo procedimientos, autores pruebas y demás sucesos que conllevan a crear la historia de ésta ciencia, y es que para poder escribir lo que estoy escribiendo, para poder comunicarnos de la forma que ahora lo hacemos y obtener todas las maravillas tecnológicas como smarthphones, tamagotchi´s entre otros inventos, primero se debió pasar por un sin número de pruebas y para poder avanzar en este campo hoy en día es necesario conocer la historia de la IA.

Si bien es cierto se ha avanzado de manera significativa con los inventos pruebas y demás, la Inteligencia Artificial no ha ido creciendo como en principio sus autores anhelaban, y es que la IA al principio tuvo mucho éxito en las pruebas que realizaba, pero poco a poco se empezó a tener problemas cada vez más grandes.

Aunque el proceso de conversión de la IA en una ciencia fuera difícil, fue posible con el paso del tiempo, con las nuevas teorías, nuevos autores y nuevas investigaciones, hasta llegar a la actualidad en donde cada vez se van inventando más cosas para hacer crecer la IA y obviamente la historia de la IA no muere en este año, ni en los próximos, son tantos los avances aunque no en gran rapidez de tiempo , sí en calidad, que la Inteligencia Artificial seguirá siendo historia por mucho tiempo más, y quién sabe, quizá algún día seamos parte de esa historia.

BIBLIOGRAFÍA

Basogain, X. 2008. Redes neuronales artificiales y sus aplicaciones.(En línea). ES. Consultado, 28 de oct.2014. Formato PDF. Disponible en: cvb.ehu.es/open_course_ware/castellano/.../redes.../libro-del-curso.pdf

García, P. 2004. Introducción a las redes neuronales y su aplicación a la investigación astrofísica. (En línea). ES. Consultado, 28 de oct.2014. Formato PDF. Disponible en: www.iac.es/sieinvens/SINFIN/Sie_Courses_PDFs/NNets/confiac.pdf

Romero, J; Dafonte, C; Gómez, A; Penousal, J. 2007. Inteligencia Artificial y Computación Avanzada. ES. Colección Informática nº 13. p 400.

Russell, S y Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. 2 ed. España. Pearson Education. p 34-47.

Santana, R.2004. DENDRAL, El Primer Sistema Experto Basado en Conocimiento. (En línea). ES. Consultado, 28 de oct.2014. Formato PDF. Disponible en:www.it.uc3m.es/jvillena/irc/practicas/estudios/DENDRAL.pdf

Wells, W.M., 1986. “Efficient Synthesis of Gaussian Filters by Cascaded Uniform Filters”. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 9 (2).

Fundamentos de la Inteligencia Artificial

INTRODUCCIÓN

Para que la inteligencia artificial surgiera primero debieron surgir ideas básicas sobre el mundo que nos rodea y con esto aparecieron también varias ciencias como la filosofía, matemáticas, neurología y biología, literatura, economía y tecnología entre otras ciencias, que juntas ayudarían a que el concepto de inteligencia artificial fuera llevado a cabo de manera adecuada a lo largo de la Historia.

Precisamente es de eso de lo que se va a hablar en el siguiente artículo, de un poco de historia de las principales ciencias y autores muy reconocidos y otros no tanto que con sus teorías hicieron posible el aumento del conocimiento y abarcaron nuevos campos de la ciencia que se complementarían luego con la IA.

OBJETIVO

El objetivo del siguiente artículo es hacer un recuento de los procesos históricos que se dieron para conocer gran parte de las ciencias que ahora conocemos, mediante esto se logrará saber como las demás ciencias han ido brindando un aporte a los conceptos de la IA

MARCO TEÓRICO

Principales ciencias que marcan la Inteligencia Artificial

En el Gráfico 1 se muestran las principales ciencias que han ido formando parte de la IA y al complementarla se han logrado mejorar los conceptos de la misma.

Gráfico 1: Principales ciencias a lo largo de la Historia de la IA

A lo largo de este artículo se explicará cada una de estas ciencias con su respectiva historia y principales aportadores.

Filosofía (desde el año 428 a.C. hasta el presente)

" ¿Quién puede precisar lo que es filosofía?. Se puede definir lo que son Botánica, la Zoología, la Anatomía, etc. porque estudian objetos que se los puede precisar, catalogar, definir. Pero en contraste con la Filosofía es una disciplina saturada de valores y los altos valores como la libertad, la belleza, la justicia, son indefinibles. " (L. Murillo, 2006).

Etimológicamente hablando Filosofía proviene de vocablos griegos que al juntarlos significaría "amor a la sabiduría", en el mundo griego había que dar un nombre a los que con más ánimo de dedicaban a especular o investigar y fue entonces que se los llamó filósofos o amantes de saber pero según Luis Murillo en su libro Problemas Filosóficos publicado en el 2006 esta denominación de amor al saber era correcta en aquellos tiempos, mas no en los actuales, Ya que al hablar de sabiduría el hombre sabe muchas cosas sin haber reflexionado antes, por ejemplo: sabemos cuando tenemos sed, hambre, frio, etc. Incluso un animal sabe cosas similares.

Pero bueno, dejando de lado la discusión de años  sobre la filosofía es necesario saber quienes fueron los primeros que fueron denominados Filósofos y parte de sus pensamientos relevantes, es por esto, y con el ánimo de no hacer tediosa esta lectura que en el siguiente gráfico se presentan los principales sucesos de la filosofía y sus protagonistas a lo largo de la Historia.

Gráfico 2: Principales autores de conceptos que conforman la historia de la Filosofía.

Una vez entendido el gráfico 2 se puede entender que un conjunto de reglas pueden describir la parte racional de la mente y podemos considerar a la mente como un sistema físico, pero el problema con creer que la mente funciona de una manera puramente física esta en lo que se esta dejando de lado a la maniobra de libre albedrío, es decir que si  el sistema del pensamiento esta dado por las leyes físicas una piedra o cualquier objeto no vivo que existe físicamente decidiría qué hacer, como el concepto del libre albedrío es obviamente erróneo ya que una piedra no tiene la capacidad de decidir si moverse o no, Descartes defendió la idea del dualismo que indica que existe una parte de la mente que no tiene nada que ver con la naturaleza o  las leyes físicas.

Una alternativa del dualismo es el materialismo que indica que las operaciones que nuestro cerebro realiza teniendo en cuenta las leyes físicas constituyen la mente.

Luego de entender todo esto, se podría decir que la mente gestiona o administra los conocimientos con el fin de tener más conocimientos, pero ¿Cuál es la fuente de conocimientos?, después de plantear esta pregunta es donde nace la teoría de John Locke expuesta en el Gráfico 2, en donde dice que no hay nada en nuestra mente que sepamos, que antes no haya pasado por nuestros sentidos, fue con esta teoría que nació también la teoría de la inducción que afirma que los datos se consiguen por medio de la experiencia para luego llegar a hacer juicios generales. También surgió lo que se conoce como positivismo lógico que critica a algunas tesis filosóficas tradicionales como por ejemplo la metafísica y sostiene que el conocimiento se puede caracterizar por teorías lógicas relacionadas, es decir con sentencias de observación.

Otra de las teorias que explican como el conocimiento se obtiene a partir de la experiencia es la teoría de la confirmación.

Finalmente podría decirse que en la mente existe una gran relación entre el conocimiento y la acción.

Matemáticas (aproximadamente desde el año 800 al presente)

Algunas de las ideas más significativas de la Inteligencia Artificial la proporcionó la filosofía sin embargo para que la IA se convierta en ciencia se necesitaba a la matemáticas.

Las áreas principales en las que se enfocaba la matemáticas era la lógica, probabilidad y computación y a continuación al igual que con la filosofía el Gráfico 3 muestra los principales aportadores y sus tesis sobre la matemáticas enfocada a las 3 áreas anteriormente nombradas.

Gráfico 3: Principales autores de conceptos que conforman la historia de la Matemáticas.

Economía (desde el año 1776 hasta el presente)

Con el objetivo de que el hombre obtenga beneficios y aprenda a tomar decisiones buenas para la realización de estos, surgió la economía y en el Gráfico 3 muestra a los principales aportadores y sus tesis sobre la economía.

Gráfico 4: Principales autores de conceptos que conforman la historia de la Economía.

Según Smith la economía puede definirse como un conjunto de agentes que toman correctas decisiones para maximizar su beneficio monetario, de las decisiones es de donde surge la teoría de la decisión la cual se combina con la teoría de la probabilidad y de la utilidad, lo que describe la teoría de la decisión es la forma en la que basándose en las probabilidades de incertidumbre, una persona es capaz de tomar las decisiones correctas para alcanzar los máximos beneficios posibles, o al menos esto es enfocado a las grandes economías.

Pero para las pequeñas economías calza más el concepto de la teoría de los juegos  ya que la jugada de nuestro contrincante podría afectar nuestra jugada, es decir, desde esta teoría el economista no se enfocaría en tomar decisiones correctas con respecto a todo su entorno, si no mas bien en tomar decisiones de manera aleatoria es decir enfocándose hacia sus contrincantes.

Después de la segunda guerra mundial en donde se necesitaba tomar decisiones muy complejas surgió lo que se conoce como investigación operativa.

Neurociencia (desde el año 1861 hasta el presente).

" La Neurociencia es el estudio del sistema neurológico, y en especial del cerebro. La forma exacta en la que en un cerebro se genera el pensamiento es uno de los grandes misterios de la ciencia." (Russell, S. y Norvig, P. 2008).

A continuación y como he venido haciendo en las anteriores ciencias que conforman la IA el Gráfico 5 mostrará los autores de teorías que hicieron posibles el descubrimiento de la neurociencia.

                   

Gráfico 5: Principales autores de conceptos que conforman la historia de la Neurociencia.

Las investigaciones realizadas durante miles de años sobre el cerebro han dado a conocer que este esta directamente relacionado con los procesos del pensamiento humano ya que por ejemplo al recibir un fuerte golpe en la cabeza esto podría dejarnos disminuidos mentalmente, pero la teoría de que le cerebro fuera parte del al conciencia en realidad fue aceptada a mediados del siglo XVIII ya que antes se pensaba que la conciencia estaba relacionada con el corazón.

Aunque ahora se conozca que el cerebro esta conectado con la mayoría de las partes del cuerpo y es el encargado del correcto funcionamiento esto no siempre fue así, en la Imagen 1 se demuestra los primeros pasos para conocer que conforma nuestro cerebro.

Imagen 1: Componentes de una neurona

A pesar de que se haya descubierto mucho, aún existen cosas que no se han aclarado y otras que ni siquiera se han descubierto o planteado, como por ejemplo aun no se sabe por qué el cerebro se divide en partes las funciones, o por qué si el una parte del cerebro deja de funcionar de manera adecuada la otra parte se encarga de sus funciones, además no hay ninguna teoría que indique cómo se almacenan los recuerdos individuales a lo largo de nuestra vida.

Simplemente se puede concluir que en la neurociencia aún falta demasiado, lo cual imposibilita el progreso de la Inteligencia Artificial (IA) y es que hay 1000 veces mas neuronas en un cerebro humano que puertas lógicas en un CPU. (S, Russell. y P,Norvig. 2008).

Las neuronas de un cerebro humano están trabajando las 24 horas al día todos los días de nuestra vida, aún cuando el cerebro no funcione correctamente, existirán miles de neuronas que si, muy por el contrario un computador solo tiene una o varias CPU pero no miles, y aunque los circuitos que existen internamente en una máquina electrónica pueden realizar funciones muchísimo más rápido (1 nanosegundo) que un ser humano lo que significaría que las neuronas son más lentas, el cerebro es 100.000 veces más rápido en lo que sabe hacer, y según la ley de Moore quizá en el 2020 un CPU podría igualar los circuitos que la componen con el número de neuronas del cerebro humano.

Psicología (desde el año 1879 hasta el presente)

A finales del siglo XIX y después del desarrollo de la Filosofía y Fisionomía empezó a surgir la psicología la cual es una ciencia que estudia la conducta, los procesos mentales y los sentimientos.

En Estados Unidos la popularidad de la Psicología y su influencia fue notable desde 1920 hasta aproximadamente 1960.

  Gráfico 6: Principales autores de conceptos que conforman la historia de la Psicología.

" Si el organismo tiene en su cabeza «un modelo a pequeña escala» de la realidad externa y de todas sus posibles acciones, será capaz de probar diversas opciones, decidir cuál es la mejor, planificar su reacción ante posibles situaciones futuras antes de que éstas surjan, emplear lo aprendido de experiencias pasadas en situaciones presentes y futuras, y
en todo momento, reaccionar ante los imprevistos que acontezcan de manera satisfactoria, segura y más competente." (Craik, 1943).

La mayoría de las investigaciones a lo largo de la psicología fueron sobre el cerebro y los procesos cognitivos que se desarrollan y la conducta de los seres humanos cuando se le presentan distintas opciones a lo largo de su vida.

Ingeniería computacional (desde el año 1940 hasta el presente)

Cuando se planteó la pregunta de cómo se podría fabricar un computador eficiente fue cuando surgió la ingeniería computacional, y para que un pueda existir la inteligencia artificial dos componentes indispensables son la inteligencia y una máquina para que pueda obtener esta inteligencia, y los primeros computadores no fueron creados con el propósito de simular el pensamiento humano como se muestra en el Gráfico 7 en donde aparecen las primeras creaciones.

Gráfico 7: Principales autores de conceptos que conforman la historia de la Ingeniería Computacional.

Claro que antes de los inventos mencionados en el gráfico 7, se dieron otras invenciones enfocadas al cálculo,como por ejemplo en el siglo XVII se crearon las máquinas automáticas y en realidad la primera máquina programable fue en 1805 creada como un telar. Se plantearon también ideas aunque sus autores no llegaron a ejecutarlas, por ejemplo la Máquina de las diferencias y la Máquina analítica  ambas fueron creadas para cálculos aunque la segunda era mucho más compleja y ambiciosa y en esta máquina no terminada, Ada Lovelace, hija de Lord Byron y que fue la primer programadora escribió programas y especuló sobre si la máquina analítica podría jugar ajedrez y componer música.

Muchas cosas que ahora conocemos sin necesidad siquiera de ser informáticos es gracias a la IA, ya que la infinidad de ideas con las que la Inteligencia Artificial ha aportado  se ha logrado:

• Tener una interfaz gráfica y amigable.
• Generar el tiempo compartido.
• Tener Listas enlazadas.
• Administrar de manera automática la memoria.
• Conceptos de la POO entre otras programaciones.
• Computadores Personales.

La fuerza con la que ha ido evolucionando la ingeniería computacional es impresionante, hasta el punto en el que cada vez existen más dispositivos electrónicos capaces de resolver nuestras vidas como los Pdas , Tabletas, Smarthphones, Computadoras táctiles, etc, y como la potencia de los ordenadores se incrementa cada vez más, dentro de muy poco tiempo se necesitará ingeniería computacional entre otras novedosas tecnologías.

Teoría de control y cibernética (desde el año 1948 hasta el presente)

La cibernética es la ciencia que estudia los mecanismos de comunicación, regulación y control de sistemas complejos entre estos cabe recalcar a los sistemas informáticos.

En el gráfico 8 se muestran algunos de los autores que hacen posible la teoría de control y cibernética, con sus respectivos argumentos y aportaciones históricas.

Gráfico 7: Principales autores de conceptos que conforman la historia de la teoría de Control y Cibernética.

La invención del reloj de agua cambió totalmente el punto de vista de lo que las máquinas podrían hacer el cambiar la forma de hacer algo relacionado con el entorno, sólo podrían hacerlo los seres humanos sin embargo el reloj de agua cambió este esquema.

El control óptimo estocástico o la función óptima en concordancia con el tiempo va relacionada con la propuesta de la IA , es decir, hacer que los sistemas funcionen de forma óptima.

Lingüística (desde el año 1957 hasta el presente)

"La lingüística y la literatura comparten como objeto el estudio de las manifestaciones del lenguaje en tanto medio de representación y sistema de expresión" (PUCP, 2011).

En éste caso no se representará de manera gráfica los sucesos y autores que hicieron posible el concepto lingüística si no que más bien se explicará por medio de un resumen.

La obra Verbal Behavior escrita y publicada por B. F. Skinner en 1957 brinda una visión extensa y detallada,presentaba una gran visión sobre el enfoque conductista al aprendizaje del lenguaje,sin embargo esta obra hace que las personas se desinteresaran por el conductismo, entre esto surgen varias ideas por ejemplo: Cómo un niño puede formar oraciones sin nunca haberlas odio?

Aporte: Robots que aprenden a cocinar gracias a Youtube

Increíble, pero cierto. El centro de investigación australiano NICTA ha publicado su más reciente avance en la AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence), el cual explica que un robot puede mejorar mucho su capacidad de aprendizaje, incluso podrían aprender a cocinar, tal y como lo hacen las personas en la actualidad, a través de youtube, lo único que se necesitaría para conseguir esto, es que el robot vea el canal correcto de youtube y listo.

El trabajo de los investigadores esta basado en el aprendizaje profundo, siendo youtube el mentor, incluso se podría conseguir que el robot decida que podría preparar según lo que tiene al alcance de sus manos.

Imagen 2: Robot aprendiendo a cocinar

CONCLUSIÓN

Para que la inteligencia artificial tome la forma que tiene ahora, para lograr algún día que un ser humano cree una máquina a su imagen y semejanza, no es necesario tan sólo el deseo de crear una con estas propiedades, ni grandes investigaciones sólo en este campo, fue, es y seguirán siendo necesarias las otras ciencias que conllevan a estudiarnos tal y como somos mental y físicamente.

Sin filosofía no sabríamos nunca algunas de las teorías más indispensables sobre el sistema humano y lo que nos rodea, sin la lógica simplemente seríamos como cualquier otro animal, sin las matemáticas no desarrollaríamos capacidades mentales y  obviamente sin la economía no tendríamos con que sobrevivir y cómo aprender a tomar decisiones correctas, si no existiera la psicología y neurociencia, no sabríamos porque decidimos pensar de alguna manera o cómo funcionan nuestras neuronas. Obviamente sin el conocimiento computacional no se podrían automatizar tantas cosas que ahora conocemos, y en fin, como podemos ver TODO SE COMPLEMENTA.

Quizá los principales creadores de ciencias como la matemáticas, lógica, economía, etc, no crearon éstas en un principio con la idea de que fueran usadas por la inteligencia artificial, pero si sirven de mucha ayuda para que esta empieza a tener avances, porque ¿Cómo se supone que una computadora simularía ser un humano, si ni siquiera conocemos qué nos compone y cómo funcionamos?. 

Respondiendo a la pregunta planteada en la última línea, No se puede simular, lo que no se conoce, así de simple. 

BIBLIOGRAFÍA

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¿Qué es la Inteligencia Artificial?

INTRODUCCIÓN

Inteligencia Artificial, hoy en día al ser nombrada es muy reconocida, pero, desde dónde surgió la idea?, cómo?, cuando? y por qué?.

La Inteligencia Artificial o también denominada IA es un campo de la ciencia cuyo nombre empezó a sonar desde 1956 después de la Segunda Guerra Mundial, luego de algunos años en 1968 fue lanzada al cine la Película “2001. Una Odisea en el Espacio” en cuya trama se hacía referencia a un computador inteligente de nombre HAL, que para ser breve poseía el sentido del mal presentimiento de un ser humano y para seguir con "vida" se convierte en un asesino de astronautas, lo cuales según el, planeaban desconectarlo. A partir de esta película surgieron infinidad de ideas sobre cómo máquinas podrían pensar y actuar como una persona.

Ya en los ochenta la euforia por la Inteligencia Artificial era tan grande, que los países del primer mundo empezaron a adquirir software y hardware que fuera útil para la creación de mecanismos con inteligencia propia, y se llegó a pensar que ésto se conseguiría pronto, aunque ya sabemos que no fue así.

Han transcurrido muchos años e infinidad de investigaciones y si algo hoy en día es seguro, es que la IA va con paso firme para revolucionar el comportamiento de los diferentes agentes que coexisten en el mundo.

OBJETIVO

En esta clase se pretende conocer los conceptos básicos sobre inteligencia artificial, desde su origen, objetivos, cómo ha ido desarrollándose y cuál es su enfoque al futuro.

MARCO TEÓRICO

Conceptos de Inteligencia Artificial

El sólo hecho de escuchar hablar de inteligencia artificial es simplemente emocionante para muchos, sin embargo hay que tener muy claro qué es y para qué sirve.

La inteligencia artificial es la ciencia disciplinada compuesta básicamente por la informática, la lógica y la filosofía, y mediante estas estudia los agentes y su comportamiento con respecto al entorno con el objetivo de diseñar entidades capaces de razonar por si mismas como un ser vivo o mas ambiciosamente, como un ser humano.

Para no quedarme corta en hablar de lo que representa la IA explicaré a continuación así como en el libro de Inteligencia Artificial de Stuart Rusell y Peter Norving, varias definiciones extraídas de 8 libros de texto:

Gráfico 1: Conceptos de varios autores sobre la IA.

Turing y el análisis del comportamiento humano En 1950 Alan Turing ideó una prueba en la que en vez de analizar el sin número de cualidades necesarias para obtener la inteligencia artificialmente, se analizaba la incapacidad para diferenciar entre entidades inteligentes y humanos. Entendiendo de mejor manera se puede decir que un computador supera una determinada prueba que un ser humano no, esto no quiere decir que ese computador es inteligente y para que un computador logre ser inteligente este debería ser programado para obtener las  siguientes capacidades (Russell, S y Norvig, P. 2008). Procesamiento del Lenguaje Natural: El computador debe tener la capacidad de comunicarse en el idioma que este programado. Representación del conocimiento: Deberá poder almacenar lo que conoce y siente. Razonamiento Automático: Podrá utilizar la información almacenada en memoria y logrará actualizar sus conocimientos. Aprendizaje Automático: Se adaptará a nuevas circunstancias.

La prueba de Turing evitó que se hicieran comparaciones físicas innecesarias ya que para que un computador sea inteligente no necesariamente debe parecerse físicamente a un ser humano. Imagen 1: La Prueba de Turing hace confundir si hablas con un ser humano o una PC. Aplicación de la Prueba de Turing en Software Cuando escuchas a Eugene Goostman estas escuchando a un niño de 13 años cuya mamá se llama Elena y su papá es un ginecólogo, sin embargo esto no podría estar más alejado de la realidad, porque en realidad Eugene es un programa instalado en un computador que lleva cabo la prueba de Turing hablando a través de mensajes de texto para simular que es un ser humano. Este programa fue diseñado por  Vladimir Veselov y Eugene Demchenko y recientemente se convirtió en el primer programa en superar la prueba de Turing, al haber conversado por 5 minutos con 30 jurados al mismo tiempo logró confundirse con un humano para 30% de ellos.  Treinta por ciento en realidad no es ni mucho ni poco, teniendo en cuenta que es un gran avance, sin embargo Turing dijo que esperaba que para el 2000 se haya superado ese mismo porcentaje, lo cual es un poco desalentador teniendo en cuenta el atraso de 14 años!. Imagen 2: Test de Turing aplicado a un ser humano. Prueba Global de Turing  Esta prueba va mucho más allá que la prueba de Turing normal y es que ésta prueba mide también la percepción que debería tener un computador y para que un computador logre percibir los demás objetos que componen su entorno necesita tener lo siguiente: ·         Visión Computacional: para poder reconocer los objetos. ·         Robótica: para poder manipular los objetos que ve. ¿Qué hacer para que un programa piense como un humano? Parece un tanto imposible imaginar que un computador puede lograr pensar como un ser humano, y si , puede resultar bastante complicado ya que para esto primero es necesario lograr entender como piensa el ser humano y para esto se necesita penetrar en la mente humana para lo cual se siguen dos caminos: Mediante Introspección, es decir atrapando nuestros propios pensamientos Mediante experimentos psicológicos. Allen Newell y Herbert Simon desarrollaron en 1961 el SRGP que era el Sistema General de Resolución de Problemas ,sin embargo a ellos no solo les interesaba el que los problemas fueran resueltos sino también verificar los pasos en los que se resolvía un determinado problema y verificar si asemejaban a los pasos que seguiría un ser humano.(Velasco, J. 2007) Pensamiento Racional «Sócrates es un hombre; todos los hombres son mortales; por lo tanto Sócrates es mortal» El silogismo anterior fué definido por Aristóteles, un filósofo griego que intentó codificar la manera correcta de pensar, fué así que desde el siglo XIX se empezó a definir silogismos sobre todo tipo de elementos del universo. Actuar de Forma Racional En párrafos anteriores se hablaba de agentes, pero qué son estos, un agente es algo que razona, es así que existen los agentes informáticos los cuales son mucho más complejos que los demás ya que deben ser programas capaces de resolver problemas orientados a su entorno. Existen también los agentes racionales, estos son los que buscan una solución óptima  o en el caso de que se presente incertidumbre la solución esperada. En ocasiones existen circunstancias en las que no hay nada correcto que hacer o no hay una solución correcta y en la Prueba de Turing se trata actuar de la manera más racional posible. Racionalidad Limitada La racionalidad limitada trata sobre actuar de manera correcta cuando no se tiene el tiempo suficiente para efectuar las pruebas que se desean. Aporte: La creación de la mejor red neuronal, por los investigadores de MIT La red que crearon los investigadores de MIT primero fue utilizada en el cerebro de los primates, alrededor de 1960 pudieron descubrir como las neuronas se relacionaban con el reconocimiento de objetos en el momento en el que veían una imagen y el tiempo que se ocupaba era de 100 milisegundos. Los resultados de un primate viendo una imagen fueron comparados con sus redes neuronales artificiales más complejas, en éstas al momento de ver una imagen se producían arreglos de números, por su puesto cada imagen tenia una secuencia distinta de arreglos de números. La mejor red creada hasta el momento, fue la creada por los científicos de la Universidad de New York, ésta es capaz de identificar imágenes con la misma velocidad que lo puede hacer un primate, sin embargo aún no se sabe a ciencia cierta por qué, puesto que la red va aprendiendo conforme pase el tiempo y autorefina sus propios algoritmos. Los investigadores de MIT tienen en la actualidad la fiel convicción de crear redes neuronales que puedan identificar imágenes en movimiento e imágenes en varias dimensiones, es decir refinar el aspecto visual de las rede neuronales artificiales. Investigaciones e inventos de la Inteligencia Artificial Es importante estar muy al día de los que sucede con la inteligencia artificial es por esto que el siguiente video muestra la idea de crear robots que puedan aprender: Aporte: ¿La Inteligencia Artificial podría ser peligrosa? Stephen Hawking quien es uno de los más conocidos científicos del mundo y considerando genialmente inteligente por los hallazgos de los agujeros negros y por los descubrimientos de su propia enfermedad ha predicho en lo que podría convertirse la inteligencia artificial en un futuro que no está muy lejano, el indica que: “El desarrollo de una completa inteligencia artificial podría traducirse en el fin de la raza humana” , y entendiendo explicando esto el sostiene que como se crean sistemas que tengan capacidad de pensar por sí solos y aprender del medio, estos podrían utilizar esta ventaja para rediseñarse, con lo cual los seres humanos quedaríamos mucho más atras, sin remotas posibilidades de competir, tal y como ocurrió en la película de ciencia ficción yo-robot o en la película del ordenador Hal. Cabe recalcar que el ser humano siente un gran deseo de poder entender como funciona, tanto así que se ha convertido en una necesidad para la ciencia poder crear organismos que funcionen al igual que nosotros.  Como ya se sabe, la tecnología puede ser muy necesaria y ventajosa, pero se debe utilizar con un extremo cuidado, sin embargo, lo que se crea sobre la ciencia y los hasta cierto punto escalofriantes pero emocionantes avances tecnológicos, ya queda para criterio de cada cual. CONCLUSIÓN La inteligencia artificial también conocida como IA a pesar de haber nacido hace muy poco es una de las más grandes ciencias en la actualidad y combinada con la informática, la lógica, la filosofía y otros aspectos estudia el comportamiento de los agentes en cuanto a su entorno para luego crear sistemas automatizados que simulan el comportamiento humano. La IA es denominada una ciencia de la rama de la computación que estudia el software y hardware que es necesario para que las máquinas puedan simular el comportamiento humano. A lo largo del tiempo la IA ha ido avanzado con paso firme hasta poder lograr recién en este año la prueba de Turing, propuesta en 1950 por el autor del mismo apellido, aun así los avances que se han dado, no son magníficamente significativos como se desearía. Habiendo entendido los conceptos básicos de la Inteligencia Artificial, es necesario comprender con qué fin se creó, y es que para mi parecer muchos confunden el hecho de que la IA se creó con el fin de desechar el trabajo de las personas para que nuestros puestos sean ocupados por robots, y sin animo de burlarme de esa teoría, simplemente no creo que un ser humano cree algo que lo destruya, al menos no intencionalmente, simplemente el ser humano tiene el deseo de conocerse, de entender cómo funciona, de entender la gran complejidad que hace que actuemos como actuemos, y la inteligencia artificial le ofrece esa oportunidad de poder estudiarnos plenamente. BIBLIOGRAFÍA Catalá,A. y Ponsa. P. 2000.Artificial Reasoners for Human Process Supervision.ES. Revista DIALNET.  Vol. 4, Nº. 9. p 76-86. Basogain, X. 2008. Redes neuronales artificiales y sus aplicaciones.(En línea). ES. Consultado, 21 de dic.2014. Formato PDF. 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