La Inteligencia Artificial (IA) es uno de los temas que más veces aparece en la ciencia ficción moderna. Sin embargo, lo que en su día fue producto de la imaginación de diversos autores, hoy es una ciencia real sobre la que se trabaja, y que estudia cómo lograr que las máquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos. (Rich)

La IA nació en 1956 en el campo de la informática con la aparición del primer programa capaz de demostrar teoremas de la lógica de las proposiciones (el Logic Theorist creado por Newell, Shaw y Simon). Fue el resultado de la confluencia de dos corrientes diversas: por un lado, la científica, que tenía como objetivo intentar comprender los mecanismos de la inteligencia humana empleando para ello, como modelo de simulación, los ordenadores y, por otro lado, la técnica, que pretendía equipar a los ordenadores de capacidades de pensamiento lo más similares posible a las humanas.

El desarrollo posterior se caracterizó por la búsqueda y modelización de determinados principios generales de la inteligencia (traducción automática, percepción visual, etc.), y al desarrollo de sistemas inteligentes de aplicación en la robótica (visión artificial, manipulación de objetos, navegación automática, etc.). Este proceso marcó el inicio del estudio de los llamados sistemas expertos.

La IA se aplica en diversos campos:

• En tareas de la vida diaria, como percepción (visión y habla), lenguaje (comprensión, generación y traducción).

• En tareas formales, como juegos (damas, ajedrez, go), matemáticas (cálculo simbólico, demostración de teoremas), computación (verificación de programas, aprendizaje automático).

• En tareas de expertos, como ingeniería (diseño, detección de fallos, planificación de manufacturación), análisis científico, diagnóstico y tratamiento médico, análisis financiero.

Los sistemas expertos se basan en la simulación del razonamiento humano que tiene un doble interés: por una parte, el del análisis del razonamiento que seguiría un experto humano en la materia a fin de poder codificarlo mediante el empleo de un determinado lenguaje informático; por otra, la síntesis artificial, de tipo mecánico, de los razonamientos de manera que éstos sean semejantes a los empleados por el experto humano en la resolución de la cuestión planteada.

Los sistemas expertos son intermediarios entre el experto humano, que transmite sus conocimientos al sistema, y el usuario de dicho sistema, que lo emplea para resolver los problemas que se le plantean con la competencia de un especialista en la materia y que, además, puede adquirir una destreza semejante a la del experto gracias a la observación del modo de actuar de la máquina. Los sistemas expertos son, pues, simultáneamente, un sistema de ejecución y un sistema de transmisión del conocimiento.

Inteligencia Artificial y Robótica

El nombre de robot procede del término checo robota (trabajador, siervo) con el que el escritor Karel Capek designó, primero en su novela y tres años más tarde en su obra teatral RUR (Los robots universales de Rossum, 1920) a los androides, producidos en grandes cantidades y vendidos como mano de obra de bajo costo, que el sabio Rossum crea para liberar a la humanidad del trabajo. La disciplina que se encarga del estudio y desarrollo de los robots es la robótica, una síntesis de la automática y la informática.

A finales de los años 70, se empieza a relacionar la robótica con la investigación en la IA. Los robots experimentales creados para estos efectos eran automatismos capaces de recibir información procedente del mundo exterior (sensores, cámaras de televisión, etc.), así como órdenes de un manipulador humano (expresadas en lenguaje natural). De este modo, el robot determinaba un plan y, de acuerdo con él, ejecutaba las órdenes recibidas mediante el empleo de un modelo del universo en el que se encontraba. Era incluso capaz de prever las consecuencias de sus acciones y evitar, así, aquéllas que más tarde pudieran resultarle inútiles o, en algún momento, perjudiciales. Estos primeros robots experimentales eran bastante más inteligentes que los robots industriales, y lo eran porque disponían de un grado mucho mayor de percepción del entorno que los robots empleados en las cadenas de producción.

El principal problema con el que se enfrenta la IA aplicada a los robots es el de la visión, puesto que la percepción de las imágenes captadas y su interpretación correcta es una labor muy compleja. No se ha logrado aún que el sistema perciba la imagen tomada mediante una cámara de ambiente y adapte su actuación al nuevo cúmulo de circunstancias que esto implica. Así, por ejemplo, la imagen ofrecida por una cámara de vídeo de las que se emplea en vigilancia y sistemas de seguridad no puede ser interpretada directamente por el ordenador.

Redes Neuronales Artificiales

La neurocomputación trata de alcanzar algunas de las ventajas que proporcionan las redes neuronales biológicas, imitándolas tanto desde el punto de vista morfológico como desde el punto de vista funcional, para lo que se basa en la realización de Redes Neuronales Artificiales o ANN (Artificial Neural Networks). El motivo por el que se sigue esta vía de investigación es la observación de que el cerebro humano (y no sólo el humano) presenta ciertas notables y deseables características que no se encuentran ni en los ordenadores, entre las que cabe destacar el paralelismo masivo, lo que les dota de una gran robustez y tolerancia a fallos, la capacidad de aprender, la capacidad de generalizar, la capacidad de adaptación, la capacidad inherente de procesar información contextual, y aunque parezca lo más anecdótico, un bajo consumo.

Es común el asombro que el ciudadano medio siente ante la enorme capacidad de proceso numérico y simbólico asociado que presentan los ordenadores, capacidad que supera con mucho, y desde hace tiempo, a la de cualquier ser humano. Sin embargo, cualquier persona que haya tenido cierto contacto con un ordenador sabrá que es una "máquina tonta", incapaz de realizar ninguna de las funciones citadas en el párrafo anterior. Y, de hecho, en otro tipo de problemas, es el hombre (y cualquier animal) el que deja en ridículo al superordenador más potente. Uno de los ejemplos más claros consiste en la resolución de complejos problemas de percepción, como el reconocer a una persona entre una multitud, problema que un ser humano puede resolver en un simple golpe de vista.

Por todos estos motivos, las redes neuronales artificiales tratan de imitar los principios de organización, que se cree rigen el cerebro humano. La unidad funcional de estas redes es, por tanto, la neurona artificial. Una neurona artificial no es otra cosa que un procesador muy simple capaz de realizar instrucciones muy primitivas, pero a gran velocidad, y que guarda la información aprendida en las conexiones con otras neuronas.

Extraido de www.cinefantastico.com/nexus7/ia/ia.htm