Inteligencia. artificial. Conceptos básicos



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REPUBLICA DE COLOMBIA MINISTERIO DE EDUCACION NACIONAL RESOLUCION NÚMERO 2770 DE 20. ( Noviembre 13 )

Transcripción:

Inteligencia artificial. Conceptos básicos Luis Carlos Torres Soler Universidad Nacional de Colombia Facultad de Ingeniería Departamento de Sistemas e Industrial 2007

ISBN 958-33-7213-7 Inteligencia artificial. Conceptos básicos Luis Carlos Torres Soler Matemático Maestría en Ingeniería de Sistemas Maestría en Ciencias de la Educación 2007

Inteligencia artificial. Conceptos básicos ISBN 958-33-7213-7 Luis Carlos Torres Soler TODOS LOS DERECHOS RESERVADOS {PRIVADO }Este libro o cualquiera de sus partes no puede ser reproducido sin permiso previo del autor. Es un texto producto del trabajo académico en la Universidad Nacional de Colombia. Bogotá, D.C., Colombia

Presentación La Inteligencia artificial toma el nombre a partir del interés por construir mecanismos que permitan que las máquinas piensen, razonen, aprendan como lo hacen los seres humanos (y algunos animales tal vez). Ello requiere la estructuración y representación del conocimiento para cada uno de los procesos a involucrar en sistemas inteligentes. La inteligencia artificial se alimenta de varias ramas que son soporte para cumplir con los objetivos trazados; posee también el desarrollo de paradigmas que precisamente han surgido a la luz de investigaciones: computación evolutiva, vida artificial, redes neuronales artificiales, razonamiento aproximado. El presente texto denominado Inteligencia artificial. Conceptos básicos tiene como finalidad plasmar el estudio realizado por cerca de ocho años en cátedras en la Universidad Nacional de Colombia. Estudio que se ha basado en revisar amplia y novedosa bibliografía, sin descartar documentos que aunque serían muy viejos poseen conceptos vigentes en el desarrollo de la inteligencia artificial; sintetizar información relevante y prospectiva, como estructurar un texto base para los cursos de inteligencia artificial. Algunos términos han quedado solitariamente expresados, dado que no se presentan otros capítulos: algoritmos genéticos, redes neuronales, lógica difusa. Además, creo que tengo el deber moral con la Universidad Nacional de Colombia y con la sociedad de retribuir en algo los aportes cualificativos del personal docente. Este trabajo se presenta como uno de los requisitos para la promoción a Profesor Titular. Quiero agradecer con mucho corazón a la Universidad Nacional de Colombia y en especial a los estudiantes y profesores que han colaborado en la corrección de las notas originales. Actualmente es común construir sobre teorías ya existentes: analizarlas, ampliarlas y diseñar a partir del conocimiento que proveen; tomando como base las sólidas evidencias experimentales y, sobretodo, mostrar la utilidad de las aplicaciones en el mundo real. En los países desarrollados por su economía, su tecnología y su educación, además del apoyo existente para plantear y desarrollar nuevos componentes tecnológicos permite que cualquier persona presente ideas creativas, Igualmente se cuenta con soporte para plantear desafíos tanto teóricos como tecnológicos lo que lleva a crear mecanismos que en algún momento nos podrían superar. Existen muchos libros de inteligencia artificial, algunos de ellos proveen ejemplos no acordes a nuestra sociedad, otros poseen teoría no amplia, otros sólo invitan a la investigación (complementación, análisis y refutación), pero no necesariamente se

hallan medios para lograrla. Este texto intenta suplir un poco estas deficiencias presentando ejemplos propios, ampliando la teoría y proyectando desarrollos. Al dictar diferentes cátedras, por cerca de ocho años, relacionadas con la Ingeniería de conocimiento: Inteligencia artificial, Sistemas expertos, Redes neuronales, Algoritmos genéticos, Lógica difusa, entre otras, me he obligado a detallar en muchos apartes de la misma. Si bien, tiene algunos o muchos aportes de documentos: textos, conferencias, Internet; en general, definiciones, desde luego existe gran aporte investigativo al ampliar la temática y proveer modificación de ejemplos, algoritmos y explicaciones adaptadas a nuestro entorno, el cual se ha ido incrementando con las investigaciones en el grupo COMPLEXUS en las ciencias de la complejidad.

AGRADECIMIENTOS Agradezco a profesores compañeros que han dedicado un poco de tiempo a la lectura de las notas; que han sugerido correcciones y ampliaciones al texto, basados en su experiencia, interés y conocimiento del tema, o por apoyarme a que escribiera. Agradezco a todos los alumnos, quienes con el fin de ampliar el conocimiento, cuestionan cada concepto o paradigma planteado; que han realizado correcciones a procesos y han desarrollado tareas que son soporte para ampliar temas, y particularmente, realizan preguntas con inteligencia. Agradezco a todos los profesores del Departamento de Ingeniería de Sistemas e Industrial (Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Colombia), especialmente a Jaime Malpica Angarita, Ismael Peña Reyes, Horacio Castellanos, Hugo Herrera Fonseca por permitirme dictar la cátedra de Inteligencia artificial tanto en el Magister de Ingeniería de Sistemas como en el pregrado, con lo cual me obligué a profundizar en el tema, para ahora dictarla en el pregrado. Agradezco a los profesores Ingenieros MSc. Luis Roberto Ojeda Chaparro, MSc Jorge Ortíz Triviño y PhD. Nelson Becerra Correa por la revisión y corrección a los borradores.

A mis hijos Luis Carlos y Felipe Alejandro, A mi Señora Claudia Patricia. Lucas

INTRODUCCIÓN El conocimiento es dinámico, posee incertidumbre, es incompleto, evoluciona, lo que obliga que cada momento debe buscarse la verdad. Con los días se conoce más, se tienen mejores herramientas didácticas y tecnológicas para generar y validar conocimiento, para aplicarlo, y sobre todo para realizar lo que otros han imaginado. Todo es un eterno aprendizaje, la vida evoluciona. El aprender es un proceso constante que depende, particularmente, de cómo se utiliza, se estructura y se genera conocimiento. La tecnología hoy día nos facilita herramientas para el aprendizaje, o por lo menos, adquirir información desde diversos puntos del planeta. Pero, una pregunta sería sabemos emplear bien esa información? Con toda seguridad no, porque para la solución de un problema se posee poco conocimiento, y el cerebro debe gastar buena cantidad de energía, sería conveniente aprender a administrarla con el fín de hallar respuestas a muchos interrogantes que emergen. En los últimos años se ha mostrado que computadores basados en interacciones a nivel molecular (Computadores con ADN o computadores cuánticos) pueden ser una alternativa viable a los procesos computacionales actuales. Existen problemas complejos que requieren una búsqueda intensiva para su resolución y que no han sido resueltos por los computadores digitales. Los computadores moleculares se muestran más adecuados para resolver eficientemente dichos problemas debido a su capacidad de paralelismo. En particular, en la computación con ADN el paralelismo reside en el hecho de que un tubo de ensayo puede contener 1018 moléculas de ADN, es decir, es posible realizar 1018 operaciones simultáneas. La inteligencia artificial es una disciplina que tiene como objetivo el diseño y construcción de máquinas inteligentes para manipular conocimiento, generar conclusiones, explicar el razonamiento y la conducta empleada como si fueran humanos. Los avances logrados en el campo de la inteligencia artificial: representación de conocimiento, simulación de procesos mentales, redes neuronales artificiales, programación evolutiva y otras, ha permitido el desarrollo de sistemas de alta complejidad que asistan permanentemente en la operación y control de procesos de todo tipo al ser humano. El mundo: el trabajo, la vida social, la información, la tecnología han facilitado construir máquinas que realicen labores complejas tanto mentales, como físicas, empleando principios plasmados desde épocas de varias décadas. Las actividades

mentales, cálculos aritméticos, solución de problemas, juegos de razonamiento como ajedrez, damas o bridge, entender un lenguaje, y a menudo tomar decisiones, demandan "inteligencia". Pero eso no es todo. Qué es inteligencia artificial? La inteligencia artificial se considera una rama de la computación que construye mecanismos y programas de computador que simulen los procesos y actividades que realiza el cerebro humano al aprender, conocer, asociar,... La inteligencia artificial es una disciplina que ha ayudado a tener un mayor entendimiento del conocimiento humano: como interactuan las neuronas, como se guarda mejor la información, como interactuar el lado derecho e izquierdo del cerebro en la búsqueda de soluciones de mayores resultados de diferentes tipos de problemas. Por otro lado, se basa en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de computador. Se desarrollan sistemas basados en conocimiento que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de hechos tomados en el proceso de resolución de problemas. El trabajo tiene el interés de plasmar aspectos de la inteligencia artificial teórica. En el primer capítulo existe una introducción a la inteligencia artificial, el segundo capítulo presenta las generalidades sobre representación de conocimiento, el tercer capítulo contempla procesos para solución de problemas, procedimientos de búsqueda, heurísticas y características de los sistemas. El cuarto capítulo es una exposición de la representación formal. El quinto capítulo tiene explicaciones de los pasos a seguir para el desarrollo de sistemas basados en conocimiento. Un glosario facilita clarificar los conceptos tomados en el desarrollo. Se agregan apéndices sobre la historia de la inteligencia artificial y la lógica, esto con el fin de facilitar el desarrollo del texto. Luis Carlos Torres Soler