Inteligencia Artificial: Copiando a los humanos

La Inteligencia artificial es una de las disciplinas más nuevas en el área de las ciencias, su objetivo es construir máquinas capaces de imitar al ser humano al ejecutar tareas que requieren un comportamiento razonado.

Este interés por desarrollar dispositivos que puedan suplantarnos en muchas de las actividades cotidianas, es una realidad que se fundamenta en copiar dos aspectos importantes de nuestra capacidad para resolver problemas: los innatos, que nos permiten almacenar y recuperar información, y los aprendidos, que nos proveen de la capacidad para usar ese conocimiento en la toma de decisiones.
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Y es que del mismo modo que nosotros debemos disponer de herramientas para enfrentar distintas situaciones, los sistemas de inteligencia artificial necesitan ser programados adecuadamente para resolver problemas.

Esta disciplina científica ha logrado esta primera meta, y es por eso que, actualmente, los sistemas de IA, como se les designa en español, se emplean de forma rutinaria en la economía, la medicina, la ingeniería y la milicia, así como en variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia y videojuegos. n

Resolviendo problemas
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Aunque el término"inteligencia artificial" fue acuñado formalmente en 1956, por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon, la pregunta sobre cómo aplicar la capacidad mental humana en la construcción de máquinas con objetivos concretos estaba ya en la mente de Aristóteles, pero fue Ctesibio de Alejandría, quien aplicó este conocimiento, al fabricar el primer mecanismo auto controlado del que se tiene registro: un regulador del flujo de agua. n

Más allá de aquellas experiencias iniciales, los primeros intentos formales de construir una máquina pensante datan de los años sesenta, cuando se desarrolló el General Problem Solver, un dispositivo capaz de resolver juegos sencillos, siempre que estos tuvieran un número reducido de reglas.

La base para su funcionamiento era que un problema podía resolverse partiendo del análisis de todas las soluciones posibles o intentando repetidamente las opciones hasta hallar el camino adecuado.
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Expertos, aunque con ayuda n

Poco tiempo después, se idearon los primeros sistemas expertos, siendo el primero el Mycin, diseñado en 1974, y aplicado con éxito en el ámbito de la medicina, específicamente en el área de diagnóstico. En este tipo de dispositivos, un especialista en un área de conocimiento específico, se encarga de aportar la información necesaria, para que, a partir de estos datos, la máquina sea capaz de sacar conclusiones, elaborar juicios o tomar decisiones en un intervalo de tiempo razonable. n

Un sistema experto consta de cuatro elementos básicos: un banco de conocimientos, que reúne la información con que cuenta el dispositivo; un motor de inferencia, que no es otra cosa que el mecanismo de razonamiento; un módulo de adquisición, elemento que permite al especialista instruir al sistema transmitiéndole sus conocimientos; y finalmente, un interfaz de interpretación que le da la capacidad de determinar el camino para llegar a determinada conclusión.
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Stuart Russell y Peter Norvig han clasificado la IA en las siguientes categorías: sistemas que piensan como humanos, en este grupo se incluyen las redes neuronales artificiales y aquellos capaces de tomar decisiones, resolver problemas y aprender. Están también los sistemas que actúan como humanos, es decir, los que nos imitan, como los robots. Los sistemas que piensan racionalmente, capaces de emular el pensamiento lógico racional, como es el caso de los sistemas expertos; y los sistemas que actúan racionalmente, como los llamados los agentes inteligentes.

Escuelas de pensamiento n

Inteligencia artificial convencional n
u2022Sistemas expertos. n
u2022Redes bayesianas.
n u2022Inteligencia artificial basada en comportamientos n

Inteligencia artificial computacional
n u2022Máquina de vectores soporte n
u2022Redes neuronales n
u2022Modelos ocultos de Markov n
u2022Sistemas difusos n
u2022Computación evolutiva

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