ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE MANABÍ MANUEL FÉLIX LÓPEZ CARRERA INFORMÁTICA SEMESTRE SEXTO PERIODO OCT-2014/MAR-2015 INTELIGENCIA ARTIFICIAL I TEMA: RESUMEN#1: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL AUTORA: DAYANA H. BAILÓN DELGADO FACILITADORA: ING. HIRAIDA SANTANA CALCETA, OCTUBRE 2014
CAPÍTULO I. INTRODUCCIÓN Desde los inicios de la humanidad, el ser humano se ha caracterizado por poseer curiosidad de conocer a fondo los orígenes del universo, las leyes básicas de la vida y en general determinar con claridad la finalidad que tiene cada uno sobre su existencia. Pero además, se hace importante pretender controlar todos o al menos los más importantes aspectos que rigen la vida humana. Ayudando al crecimiento del conocimiento y la capacidad de investigación, y con la información obtenida, poder experimentar y razonar. A pesar de que existen muchas controversias sobre el desarrollo de seres o agentes capaces de participar en la sociedad, con el pensamiento e inteligencia de humanos, muchos investigadores y programadores continúan en el desarrollo de agentes racionales. El principal objetivo de muchos de éstos, es lograr pasar la prueba creada en 1950 por el denominado padre de la computación: Alan Turing. El campo de la inteligencia artificial ha ido creciendo día a día, con investigadores a favor y en contra de esta ciencia computacional que pretender estudiar el comportamiento de agentes inteligentes y racionales, no vivos. Es por esto que se ha dedicado el presente resumen, denominado: Introducción a la Inteligencia Artificial. Donde se inicia con una breve reseña histórica y se analiza de forma esencial cada comportamiento y pensamiento humano enfocado en dichos agentes no vivos.
CAPÍTULO II. MARCO TEÓRICO 2.1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL La inteligencia artificial es la ciencia computacional que se encarga de la creación y estudio de agentes inteligentes no vivos. A lo largo de la historia se han definido cuatro enfoques diferentes que han trabajado de forma individual y en conjunto para el desarrollo de la inteligencia artificial, los cuales son: Sistemas que piensan como humanos. Sistemas que piensan racionalmente. Sistemas que actúan como humanos. Sistemas que actúan racionalmente. 2.2. COMPORTAMIENTO HUMANO: EL ENFOQUE DE LA PRUEBA DE TURING. El nombre de la prueba corresponde a su creador, Alan Turing (1950). Turing en vez de especificar un conjunto de características para que un agente tuviera la capacidad de ser definido como inteligente, decidió implementar dicha prueba. Básicamente, consistía en que un computador debía de responder a una serie de preguntas a un evaluador, y al final del test el juez o evaluador no debía ser capaz de reconocer si las respuestas provenían de un ser humano o no. Las capacidades necesarias que debe tener el computador son: Procesamiento de lenguaje natural. Representación del conocimiento. Aprendizaje automático. Razonamiento automático. Mientras que en esta prueba, se evita por completo el contacto físico directo con el computador, en la prueba global de Turing, los agentes deben poseer las siguientes características: Visión computacional: para percibir objetos. Robótica: para manipular y mover objetos.
A pesar de que esta prueba fue creada hace más de 50 años, en la actualidad se siguen creando agentes que logren superarla. 2.3. PENSAR COMO UN HUMANO: EL ENFOQUE DEL MODELO CONGNITIVO. Para los investigadores del pasado y en la actualidad, no basta con que un equipo sea capaz de cumplir ciertas actividades como las haría una persona. Es necesario que sean seres inteligentes capaces de pensar como humanos, lo cual se determina como ciencia cognitiva. Es por ello que se está dedicando mucho espacio para esta importante rama de la investigación. En la actualidad la IA y ciencia cognitiva, se desarrollan más rápidamente. Los dos campos continúan alimentándose entre sí, especialmente en las áreas de la visión y el lenguaje natural. 2.4. PENSAMIENTO RACIONAL: EL ENFOQUE DE LAS «LEYES DEL PENSAMIENTO» Se intenta descubrir y comprender las leyes básicas de la lógica para entender los principios de la humanidad, logrando así que los agentes inteligentes no vivos tengan un mayor parecido al comportamiento humano. Esto tiene dos principales inconvenientes: transformar la información informal a formal y expresarlos en los términos formales que requieren la notación lógica y existe una gran diferencia entre querer hacer y poder hacerlo, es decir pasar de la teoría en la que se basan las leyes a la realidad. 2.5. ACTUAR DE FORMA RACIONAL: EL ENFOQUE DEL AGENTE RACIONAL Aunque un gente sea capaz de realizar acciones inteligentes en base a la experiencia y adaptándose a los diferentes cambios o ambientes. Es necesario que sepa diferenciar entre los bueno y malo, es decir que entregue la mejor respuesta y si existe algún tipo de incertidumbre que se tome la respuesta esperada. En la práctica, lograr agentes racionales completos aún no se logra.
CAPÍTULO III. CONCLUSIONES La investigación y desarrollo de agentes no vivos, capaces de pensar y razonar como humanos, está recién en sus inicios. Aunque el término Inteligencia Artificial haya sido definido hace más de 50 años y desde aquella época hasta la actualidad se estén demostrando avances importantes en este campo, la realidad es que aún hay mucho por hacer para lograr que una creación humana: actúe, reaccione y piense como su inventor o sus semejantes. Es necesario aprender a diferenciar entre un invento o software que siga una secuencia lógica de pasos y un agente capaz de tomar decisiones, adaptarse al medio ambiente, expresarse de forma natural, aprender y razonar automáticamente; siendo estas últimas, las características que indican que un agente es racional e inteligente. La prueba de Turing en los últimas décadas ha tenido participantes competitivos, un ejemplo de ello es el niño ucranio de 13 años llamado Eugenio, quien logró engañar al 30% de los jueces, ganando el premio Loebner, y quien también recibió muchas críticas por su falta de fluidez en el inglés y por la corta edad que representa.
BIBLIOGRAFÍA Nillson, N. 2010. The Quest for Artificial Intelligence. Segunda Edición. Stanford University. Estados Unidos. Russell, S y Norving, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno: introducción a la inteligencia artificial. 2ed. Pearson Education. Madrid, ES. p 1242.