INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las Ciencias de la Computación  dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.

Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas), y entiéndase a la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado (este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).

Por lo tanto, y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.

También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:

§  Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).

§  Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.

§  Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).

§  Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).

§  Razonamiento mediante una lógica formal (análogo al pensamiento abstracto humano).

También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.

Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.

HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: La Inteligencia Artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.

Si bien las ideas fundamentales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución.

FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: En el futuro, la inteligencia artificial auto-replicante podría fácilmente hacerse con todas las colonias humanas fuera de la tierra, y la raza humana nunca podrá luchar en el espacio vació en igualdad de condiciones.

El futuro de una inteligencia superior puede ser la investigación de tecnologías como la teleportación, los viajes estelares y cualquier otra tecnología para aumentar "artificialmente"

la inteligencia.

CAMPOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

.         Aprendizaje Automático (Machine Learning)

·         Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)

·         Lógica difusa (Fuzzy Logic)

·         Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)

·         Sistemas reactivos (Reactive Systems)

·         Sistemas multi-agente (Multi-Agent Systems)

·         Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems)

·         Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning)

·         Sistemas expertos (Expert Systems)

·         Redes Bayesianas (Bayesian Networks)

·         Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es un campo de la VA.

·         Computación evolutiva (Evolutionary Computation)

·         Estrategias evolutivas

·         Algoritmos genéticos (Genetic Algorithms)

·         Técnicas de Representación de Conocimiento

·         Redes semánticas (Semantic Networks)

·         Frames

·         Visión artificial

·         Audicion artificial

·         Lingüística computacional

·         Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)

·         Minería de datos (Data Mining)