Perceptions de Misky y Papert

Inteligencia artificial

Erika Viridiana Uribe Templos

Bueno de lo que se trata es que en la actualidad se estan aplicando tecnicas de Inteligencia Artificial a distintos campos de la ciencia para superar los limites de los métodos clasicos; La mayor parte de las redes neuronales artificiales y algoritmos geneticos. Nos menciona que la tecnologia de la informatica o computacional con algoritmos secuenciales a superado enormemente a los humanos en algunas tareas; tales como las operaciones matematicas.
Los terminos de la inteligencia artifical son ampliamente utilizados por separado como de forma conjunta sin embargo, al menos el primer termino es dificil de definir y huinedo de los principios filosoficos ya que por este motivo podemos definir a la inteligencia artificial como el estudio de como lograr que las maquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por el ser humano."Rich y Knight 1994" la parte de la informatica que se trata de sistemas de tipo computerizados inteligentes; es decir, Sistemas que muestran caracteristicas que puedan asociarse a la inteligencia en lo que se refiere al comportamiento humano depende: comprensión del lenguaje, aprendizaje, razonamiento y resolucion de problemas etc.
El ofrecimiento por parte de la maquina de un comportamiento parecido al del humano; que es capaz de acomodarse o ajustarse a una disposición o situación real o ficticia y poder escoger de acuerdo a una serie de particularidades para dar una respuesta rapida y lo mas acertada posible.
Todas estas definiciones hacen referencia a la idea de lograr un comportamiento inteligente y semejante al humano; sin embargo dentro de la IA tambien se estudian aquellos problemas que les resulta dificiles incluso a los humanos:

Existen diferentes motivaciones que han llevado al estudio de la IA estas son:

• Resolucion de problemas
  

• La emulación del comportamiento humano que es quella que permite comprender el razonamiento humano para aplicarselo a las maquinas, hacer de esta comprensibles para los humanos e incluso verificar teorias spicologicas. Los problemas a los que se aplica la IA son distintos a los solucionados por la ing. del software.

Mientras los resueltos por esta ultima son basicamente sistematicos y sobre procedimientos, y tiene en los datos, procesos y algoritmos su materia prima principal, aquellos a los que se les aplican las tecnicas de la IA se caracterizan por ser eminentemente heuristicos y declarativos. Las tareas que historicamente se han abordado pueden clasificarse en tre tipos:

• Formales: Principalmente a los juegos y las matematica
• La de la vida diaria: Conciencia cobre la dificultad que sesupone para los ordenadores hacer tareas que habitualmente realizamos los humanos como las derivadas de la percepcion del proceso del lenguaje natural, de la aplicacion del sentido comun.
  
• La de los expertos: Aplicado con bastante exito a las tareas que realizan los expertos,a los que se le supone con ciertos conocimientos, como el diagnotico medico, analisis molecular, analisis financiero, la ingenieria etc.

Como indica Rich y Kinight, las tecnicas de la IA tiene tres caracteristicas diferentes que las diferencian de oytrso metodos:

• La busqueda: Para explorar las distintas posibilidades en aquellos pros blemas en que los pasos a seguir no esten claramente definidos.
• El empleo del conocimiento: Que permite explotar la estructura y relaciones del mundo o dominio al que pertenece el problema, y la reduccion del numero de posibilidades por considerar, tal como hacemos los humanos.
• La abstraccion: Proporciona la manera de generalizar para los casos intrinsicamente similares.

Por otro lado, en la primera epoca se supuso que se podian resolver problemas mas cercanos a la realidad a medida que fuera aumentando la potencia del calculo. Sin embargo a pesar del aumento de esta, en muchos problemas resultaron metodos excesivamente debiles ante la explosion combinatoria que se recibia de la realidad (que implicaba enormes espacios de estados).
La mera observacion de los humanos permitio ver como hemos aprendido ciertas reglas que evitan que tengamos que considerar todas las posibilidades; y que por lo tanto reduce el espacio de busqueda. De ahi surgen algunas definiciones de la IA como por ejemplo:
Estudio de las tecnicas de resolución de problemas de complicacion exponencial en un tiempo polinomial mediante el uso del conocimiento sobre el campo.
Este dio lugar a un tipo de sistemas que son los llamados Sistemas basados en conocimientos o Sistemas de conocimiento estos suelen tener una estructura comun cuyo elementos basicos son:

• La base de conocimientos: Que contiene los conocimientos relativos a la tarea. Se utilizan formalismos de representacion para codificar los conocimientos en ella.
• El motor de inferencias. Que es el medio por el cual se controla y se aplican los conocimientos. Los mecanismos de inferencias permiten que el sistema razone apartir de los datos, noticias y conocimientos de entrada para producir los resultados de salida.
• Interfaz de Entrada y Salida: Que permite al usuario proporcionar hechos y datos, y al sistema realizar preguntas y proporcionar consejos y explicaciones.

Un tipo particular sobre los sistemas de conocimiento los forman los que se han dado en llamar Sistemas expertos que son aquellos cuyas prestaciones intentan rivalizar con los expertos humanos. En otros terminos son programas que aplican conocimientos substanciales de areas especificas de la experiencia humana a la solucion de problemas, y que poseen como dato del conocimiento humano consistente en hechos o heuristicas sobre una tarea o un dominio.

Para esto se necesita almacenar esas reglas o ese conocimiento de forma que se pueda razonar con ellas, La manera racional de representarlo y procesarlo es la que marca la logica. Podemos decir que la logica data de tiempos de Aristoteles.
Para poder representar un mundo con cierto nivel de detalle no basta con la logica de proposiciones, hay que utilizar la de predicados. Sin embargo resulta dificil mediante la logica tratar relaciones,representar lo expresado mediante el lenguaje natural.
Uno de los modelos que surgieron fue el de las redes asociativas, dentro de las cuales podemos encontrar las redes semanticas, especialmente aptas para procesar el lenguaje real o las redes bayesianas para representar las relaciones casuales muy utilizadas en diagnosis medica.
El ultimo de los modelos en los marcos de Misky, llamados asi por traduccion de la palbra inglesa frames aunque parece mas acorde al termino de plantilla.

Otro tipo de sistemas que ofrecen un comportamiento inteligente del que apenas hemos hablado es el de redes neuronales artificiales, nacen con la idea de superar, por un lado los algoritmos secuenciales y por otro lado se propone sobrepasar la arquitectura del calculo convencional de Von Neuman.
Estos sistemas han sido definidos a lo largo de estos años de la siguiente manera:

• Un sistema de computacion echo por un gran numero de elementos simples, elementos de procesos muy interconectados, los cuales procesan informacion por medio de un estado dinamico como respuesta a entradas externas.
• Las redes neuronales artificiales son redes interconectadas masivamente en paralelo de elementos simples (usualmente adaptativos) y con organizacion gerarquica, los cuales intentan interaccionar con los objetos dell mundo real del mismo modo que lo hace el sistema nervioso biologico.
• Son un modelo matematico compuesto por un gran numero de elementos procesales organizados en niveles.
• Es una nueva forma de computacion, inspirada en los modelos biologicos.

Son una forma de acometer algunos problemas. Sin embargo este procesamiento es masivamente paralelo y puede llevarse a cabo sobre estructuras de computacion que vienen a ser la implementacion fisica de dichas redes neuronales. Por todo ello podemos decir que son algunas series de algoritmos o formas de abordar problemas, como una estructura de computacion.
Tambien se dice que el cerebro esta formado por unas celulas nerviosas llamadas neuronas que tienen una pequeña capacidad de procesamiento. Estas estan fuertemente interconectadas a traves de las ramas de salida (axones) que producen sinapsis con las ramas de entrada (dendritas) . Las redes neuronales artificiales nacen por el interes de emular el funcionamiento del cerebro mediante pequeños elementos de procesamiento fuertemente interconectados entre si.