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COMPUTACION 2
TRABAJO FINAL
“LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL”
ALUMNA: DANIELA MICHEL HERNANDEZ ROSALES.
PROFESOR:ING.GENARO RANGEL BURCIAGA
VICTORIA DE DURANGO ,DURANGO A 16 DE MAYO DE 2018
Introducción.......................................................................................................................................1
historia de la inteligencia artificial..................................................................................................1
Características de la inteligencia artificial..................................................................................3
Desarrollo.........................................................................................................................................10
Funcionamiento básico de la inteligencia artificial...................................................................10
Funcionamientos generales de la inteligencia artificial............................................................10
La vida artificial.....................................................................................................................10
Las redes neuronales............................................................................................................10
Conclusiones....................................................................................................................................25
Aplicaciones y proyectos..............................................................................................................25
La inteligencia artificial y el mundo..........................................................................................25
Bibliografía.......................................................................................................................................34
INTRODUCCIÓN
TIPOS DE OPCION PARA HACER UNA CITA BIBIOGRAFICA
HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En la actualidad de este siglo xxi, la inteligencia artificial influye en la vida
de las personas en muchos aspectos, incluyendo la diversión en los
videojuegos películas y todo el mundo de los medios digitales, tal como
metz (2018) explica el caso de Stefan avalos en su proyecto desempleo,
que es; “el cortometraje tenía el objetivo de probar la nueva tecnología de
una empresa emergente llamada arraiy”
Es así como desde los orígenes de la inteligencia artificial como una
herramienta que ayuda a mejorar el nivel de vida, la necesidad y el deseo
siempre está presente en personas creativas que nos ofrecen sus proyectos
; tal como lo menciona Iglesias (2016) cuando nos describe que;
… aunque aún veamos la inteligencia artificial en pañales (y sus
riesgos todavía no están claros, como ha admitido el propio Bill gates),
lo cierto es que los orígenes de esta tecnología se remontan a la
época griega, cuando Aristóteles describió un conjunto de reglas que
describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener
conclusiones racionales, y ctesibio de Alejandría (250 a. c.) construyó
la primera máquina auto controlada, un regulador del flujo de agua
(ramayracional pero sin razonamiento).
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A pesar de estos primeros referentes históricos, es a Alan turing a
quien se considera padre de la inteligencia artificial (dando, de hecho,
nombre al test que determina la calidad de las IA). En 1936, este
visionario diseñó una máquina capaz de implementar cualquier cálculo
que hubiera sido formalmente definido, pilar esencial para que un
dispositivo pueda adaptarse a distintos escenarios y “razonamientos”.
MARCO TEORICO
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DESARROLLO
FUNCIONAMIENTO BÁSICO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Funcionamientos generales de la inteligencia artificial
La vida artificial
Las redes neuronales
La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de técnicas y
algoritmos que tienen el propósito de crear máquinas para que
tengan las mismas capacidades que el ser humano, como:
razonamiento lógico, presentación de conocimiento, planificación,
procesamiento de lenguaje natural, percepción e inteligencia general.
Siri, de Apple, la red social Pinterest y Fotos de Google, son algunos
ejemplos de aplicaciones que ya utilizan Inteligencia Artificial. El
término inteligencia artificial representa un conjunto de disciplinas de
software, lógica, informática y filosofía que están destinadas a hacer
que los PCs realicen funciones que se pensaba que eran
exclusivamente humanas, como percibir el significado en el lenguaje
escrito o hablado, aprender, reconocer expresiones faciales, etc. El
campo de la IA tiene una larga historia tras de sí, con muchos
avances anteriores, como el reconocimiento de caracteres ópticos,
que en la actualidad se consideran como algo cotidiano
La inteligencia artificial tiene una idea muy llamativa para todo el público ya
que busca remplazar al humano por algo artificial,en lo único que no se
puede parecer es en los sentimientos, tal como lo menciona: GOCHEZ
(2008)
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“La de idea construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas
como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas que
han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos, traducción
de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica,
suministro de asesoría experta en diversos temas.”
La escuela clásica dentro de la Inteligencia Artificial, utiliza
representaciones simbólicas basadas en un número finito de primitivas
y de reglas para la manipulación de símbolos. El período simbólico se
considera aproximadamente comprendido entre 1962 y 1975, seguido
por un período dominado por los sistemas basados en el conocimiento
de 1976 a 1988. Sin embargo, en este segundo período las
representaciones simbólicas (por ejemplo, redes semánticas, lógica de
predicados, etc.) siguieron siendo parte central de dichos sistemas.
La Programación Lógica tiene sus orígenes más cercanos en los
trabajos de J. A. Robinson que propone en 1965 una regla de inferencia
a la que llama resolución, mediante la cual la demostración de un
teorema puede ser llevada a cabo de manera automática.
La resolución es una regla que se aplica sobre cierto tipo de fórmulas
del Cálculo de Predicados de Primer Orden, llamadas cláusulas y la
demostración de teoremas bajo esta regla de inferencia se lleva a cabo
por reducción al absurdo.
Otros trabajos importantes de esa época que influyeron en la
programación lógica, fueron los de Loveland, Kowalski y Green, que
diseña un probador de teoremas que extrae de la prueba el valor de las
variables para las cuales el teorema es válido.
Estos mecanismos de prueba fueron trabajados con mucho entusiasmo
durante una época, pero, por su ineficiencia, fueron relegados hasta el
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nacimiento de Prolog, que surge en 1971 en la Universidad de Marsella,
Francia.
La Lógica de Primer Orden, es uno de los formalismos más utilizados
para representar conocimiento en Inteligencia Artificial. La Lógica
cuenta con un lenguaje formal mediante el cual es posible representar
fórmulas llamadas axiomas, que permiten describir fragmentos del
conocimiento y, además consta de un conjunto de reglas de inferencia
que aplicadas a los axiomas, permiten derivar nuevo conocimiento.
El ser humano siempre ha estado en peligro de extinción, ya sea por la
naturaleza o por nosotros mismos. Menciono DAVID
“A medida que ha ido avanzando la ciencia y la tecnología el hombre ha
tenido entre sus principales objetivos, lograr que las máquinas piensen igual
que el ser humano, o al menos tratar de lograr tal situación. En busca de
nuevos métodos de aprendizaje para alcanzar tal comportamiento surgió una
nueva rama de la ciencia de la computación, la inteligencia artificial. Este
campo de la computación es el encargado de comprender y replicar la
inteligencia humana, además proporciona un conjunto de técnicas,
herramientas y métodos que han demostrado su aplicabilidad.”
La Vida Artificial se puede considerar como la parte de la Inteligencia
Artificial que pretende reproducir los procesos y comportamientos típicos de
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los seres vivos. También podemos definirla como el intento de crear vida, o
algo parecido a la vida, mediante la combinación de símbolos (datos) y
procesos de símbolos (programas) independientemente del soporte físico
de estos símbolos y procesos.
Por una parte están los intentos "hardware" de emulación de vida. Por
ejemplo, es posible construir un pequeño robot con aspecto de ratón capaz
de encontrar la salida de un laberinto.
Por otra parte están las simulaciones "software". Éstas tienen la ventaja de
que permiten construir un gran número de seres vivos y entornos en los que
estos existen, de manera que es más fácil estudiar comportamientos
sociales.
Podemos construir los seres artificiales con el objetivo de solucionar los
problemas que a nosotros nos interesen, y que aprendan o colaboren entre
ellos hasta conseguir el resultado deseado.
De esta forma, se puede considerar la Vida Artificial (VA) como un paso
más allá después de la Programación Orientada a Objetos (POO), y sin
embargo, siendo la VA un caso particular de la POO. Es decir, si un objeto
es un elemento que encapsula datos y procedimientos, una entidad
artificial es un elemento que encapsula un objetivo, unos sentidos, unas
acciones y unas creencias. A esto le podemos llamar Programación
Orientada a Agentes.
En muchos campos de estudio se plantea la posibilidad de realizar simulaciones
para intentar predecir o ayudar a la toma de decisiones acerca de ciertos
aspectos del mundo real. Hay dos formas de enfocar estas simulaciones.
La primera de ellas se basa en la observación de la realidad, centrando la
atención en los aspectos "a más alto nivel", es decir, precisamente en los que
se pretenden predecir o modificar, y también en aquellos que aparentemente
están más relacionados con éstos. El cerebro humano elabora una teoría
acerca de cómo todos estos aspectos varían. Esta teoría se formaliza en
fórmulas, reglas o algo parecido, y se simula en un ordenador ante diversas
condiciones iniciales. Se observa si el modelo, ante datos históricos del pasado,
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ofrece salidas (resultados) que se ajustan a lo esperado según los datos
históricos, y en ese caso, se utiliza para la toma de decisiones en el futuro,
ajustando continuamente el modelo según el error obtenido. En caso de obtener
resultados muy alejados de la realidad, se revisa la teoría inicial, reescribiéndola
por completo, ajustando ciertos aspectos o detallando con mayor nivel de
profundidad los que parecen ser generalizaciones excesivas.
La segunda de ellas se basa en la observación de la realidad, centrando la
atención en los aspectos "a más bajo nivel" del problema, buscando los
aspectos más sencillos y a la vez con una alta multiplicidad. Es decir, el cerebro
humano identifica aquellas características sencillas que están presentes en
muchas entidades del problema. Mediante fórmulas, reglas o algo parecido, se
define un tipo genérico de entidad que admita estas características, y en un
ordenador se realiza una simulación basada en la generación de un alto número
de estas entidades capaces de interactuar entre sí, con la esperanza en que de
esta interacción emerja el comportamiento complejo que se pretende estudiar.
Inicialmente los agentes genéricos se definen tan sencillos como sea posible sin
dejar de ajustarse al problema. Se observa si el modelo, ante datos históricos
del pasado, ofrece salidas (resultados) que se ajustan a lo esperado según los
datos históricos, y en ese caso, se utiliza para la toma de decisiones en el
futuro, ajustando continuamente el modelo según el error obtenido. En caso de
obtener resultados muy alejados de la realidad, se deduce que la definición del
agente genérico (más su entorno, etc.) es demasiado sencilla y se va
complicando, añadiendo detalles hasta ajustarse suficientemente a la realidad.
Una red neuronal es usada para aprender patrones y relaciones de datos. los
datos pueden ser el resultado del esfuerzo de una investigación de mercado, el
resultado de un proceso de producción dando variación a las condiciones de
operación, o las decisiones de un prestamista dado un conjunto de aplicaciones
de préstamo, utilizando una red neuronal es una salida considerable parecida a
un enfoque tradicional. Tradicionalmente un programador o un analista
especifican "códigos" de cada faceta del problema en orden para la
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computadora pueda "entender" la situación. Redes neuronales no requieren el
código explícito del problema. Por ejemplo, para generar un modelo que lleve a
cabo un pronóstico de ventas, una red neuronal solo necesita que le den los
datos sin preparar relacionados con el problema. los datos sin preparar podrían
consistir en: historias de ventas pasadas, precios, precios de la competencia y
otras variables económicas. La red neuronal escoge entre esta información y
produce un acuerdo de los factores que influyen en las ventas. El modelo puede
entonces ser llamado para dar una predicción de ventas futuras dado un
pronóstico de los factores claves. Estos adelantos son debidos a la creación de
reglas de aprendizaje de una red neuronal, que son los algoritmos usados para
"aprender" las relaciones de los datos. Las reglas de aprendizaje habilitan a la
red para "ganar conocimiento" desde datos disponibles y aplica ese
conocimiento para asistir al gerente para hacer decisiones claves.
Según Marcel, La IA ayuda con cosas cotidianas o difíciles con las que los
humanos necesitamos mucho más tiempo para realizarlas. Y considero que
tiene mucha razón, anteriormente, algunos años atrás, no sabíamos cómo
detectar el cáncer, y hoy en día, podemos saberlo por medio de muestras de
sangre, nos ha ayudado en la vida diaria, cuando nos tenemos que organizarnos,
cuando queremos saber noticias, investigar rápidamente algo, mantener
información, incluso para simplemente saber el clima, sencillamente usamos un
asistente personal inteligente.
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En los próximos años, la adopción de esta tecnología debería suceder de forma
exponencial, ya sea para uso personal o de negocio, teniendo un impacto similar
al de internet y la computación móvil.
A continuación, se enlistan siete aplicaciones prácticas de la tecnología en
diferentes segmentos de mercado, según lo menciona; Mundo Contact (2016)
“1. agricultura
Ya existen plataformas específicas para agroindustria en el mercado que se
utilizan de base de datos diversos sobre el tipo de suelo, semillas y clima
para analizar y sugerir el mejor camino a seguir.
2. logística y transporte
en la ciudad de mountain view, es común ver coches autónomos
recorriendo las calles cada día es muy probable que en los próximos cinco
años sea normal encontrar miles de estos vehículos circulando en todo el
mundo además, trenes, camiones y otros medios de transporte también
pueden ser conducidos por robots.
3. salud y biotecnología
En el segmento de salud, la inteligencia artificial ayuda a médicos y
pacientes a tener un diagnóstico más rápido y preciso uno de los aspectos
más destacados es la detección del cáncer mediante muestras de sangre
en los pacientes. el material recolectado tiene una enorme cantidad de
datos que necesitan ser analizados para encontrar ciertos patrones la
técnica ayuda a identificar los factores genéticos que podrían conducir al
desarrollo o no de una enfermedad.
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4. educación
permite la creación de diferentes tipos de servicios, como saber si un
estudiante está a punto de cancelar su registro o retirarse de un curso,
sugerir nuevos cursos para un estudiante, o incluso, crear ofertas
personalizadas para optimizar el aprendizaje y fomentar la educación.
5. servicios financieros
Las tecnologías inteligentes pueden ayudar a las instituciones financieras a
reconocer los riesgos que un cliente puede representar y hasta predecir
patrones del mercado y sus consecuencias, así como recomendación de
operaciones; todo ejecutado de forma automática para tener respuestas y
análisis listos para los funcionarios.
6. manufactura y supply chain
Realizar un estudio de los productos y las piezas que requieren
mantenimiento, aun antes de la presentación de problemas, ayudando a las
empresas de manufactura sobre cuándo comprar y/o producir, así como
predecir impactos y riesgos de proveedores, son acciones posibles con el
uso de la innovación.
7. asistentes personales virtuales
Todos nosotros somos o seremos afectados por asistentes personales. en
los próximos años los bancos tendrán empleados digitales ayudándonos a
realizar algunas operaciones y además, para responder a nuestras
preguntas, agilizando así la atención al público con este mismo tipo de
apoyo virtual también será posible organizar mejor los viajes de vacaciones,
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por ejemplo, planeando y programando los detalles, tales como vuelos,
hoteles y traslados.”
La IA está pensada para realizar trabajos muy complejos, que para los
humanos suponen muchas complicaciones y más tiempo. Gracias a la IA,
podemos reducir el tiempo y los costes de dichos trabajos. Y según google
la inteligencia artificial, es mucho más importante para la historia de la
humanidad que el fuego.
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LA HISTORIA DE LA IA
La historia de la Inteligencia Artificial podemos enmarcarla en tres grandes
etapas:
Años 50-70: Era Romántica
Años 70-90: Era Pragmática.
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Años 90-actualidad: Era Realista.
Sus primeros años
1956 – Newell y Simon desarrollan la Lógica Teórica, considerada por
muchos el primer programa de I.A.
1957 – Es presentada la primera versión del programa Solucionador
general de problemas. Se propone demostrar cualquier tipo de problema.
1958 – McCarthy crea el lenguaje LISP (LISting Processing), considerado
un lenguaje de la I.A.
Finales de los años 50 – Frank Rosemblatt, Perceptron, primer intento de
simular la computación neuronal para llevar a cabo tareas complejas.
En los 60 – Joseph Weizembaum, desarrolla el programa Eliza,
considerado el primer sistema dentro del campo del Procesamiento del
Lenguaje Natural.
1965 – Se desarrolla el primer Sistema Experto exitoso el DENDRAL, en la
Universidad de Stanford, sistema orientado a la determinación de la
estructura química de un compuesto y en el MIT, se desarrolla el
MACSYMA, Sistema Experto orientado a la solución de complejos
problemas matemáticos mediante el uso de la integración y la simplificación
algebráica.
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Años 70 – David Marr propone nuevas teorías acerca de la Visión por
Computadora, por ejemplo, cómo distinguir una imagen buscada en los
matices de ella, color, bordes, textura y forma. Tambien, se desarrolla el
primer sistema para la Comprensión del Lenguaje Natural, implementado
por Tery Winograd, investigador del MIT, el SHRDLU, que se encuentra
integrado a un robot que obedece las órdenes humanas.
1972 – Se desarrolla la primera implementación del lenguaje PROLOG
(Programming in Logica), por el francés Alain Colmerauer , lenguaje para la
programación en I.A., basado en la Lógica del Cálculo de Predicados
(cláusulas de Horn) y en el Principio de Resolución. Este lenguaje, en su
momento- fue considerado por los japoneses, el lenguaje de las máquinas
del futuro.
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LA IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA HUMANIDAD.
La Inteligencia Artificial ha dejado de ser parte de la ciencia ficción y es
ahora una realidad, esto gracias a desarrollos que traen a nuestros días
importantes avances en el campo de la robótica y en el software como el
caso de los coches autónomos o los asistentes personales en el caso de
Apple o más recientemente Cortana de Microsoft que ha demostrado un
gran avance dentro de Windows 10.
Según el co-fundador de Microsoft debemos tener mucho cuidado y abordar
con precaución la creación de inteligencias artificiales, lo anterior dentro de
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una sesión de preguntas y respuestas en Reddit, donde también abordó
otros temas y cuestionamientos por parte de los usuarios de foro.
“Estoy en el campo que está preocupado por las súper inteligencias.
Primero, las máquinas harán muchos trabajos por nosotros y no serán
súper inteligentes. Eso debería ser positivo si lo manejamos bien. Sin
embargo, unas décadas después, las inteligencias serán suficientemente
fuertes para convertirse en una preocupación. Estoy de acuerdo con Elon
Musk y con otros en esto y no entiendo por qué algunas personas no están
preocupadas.”
Bill Gates cree que si no tenemos precaución, en un futuro podemos perder
el control de este tipo de inteligencias, superando a las personas,
marginándolas y destruyéndolas, poniendo en riesgo a toda la raza
humana.
Todo esto que parecía cosa del futuro está ya en nuestro día a día, pero
según algunas personalidades como Stephen Hawking y Elon Musk a
través de la asociación Future of Life, esto podría traernos más problemas
que beneficios si no tenemos cuidado, siendo el último en sumarse a estas
opiniones Bill Gates.
Pichai afirma que esta tecnología es una de las cosas más importantes en
las que la humanidad está trabajando; y no es sólo cuestión de optimismo,
ya que la propia Google es una de las grandes responsables de estos
avances.
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Pichai coincide en que no se puede ser sólo optimista sobre esta
tecnología; es normal sentir cierta preocupación; pero considera que la
solución no es abandonar estos desarrollos, sino meterse en ellos para
ayudar a moldear el futuro.
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RIESGOS Y BENEFICIOS DE LA IA
¿CUÁLES SON LOS RIESGOS DE LA IA?
En 1979 se creó en USA la AAAI (Asoc. para el Avance de la IA) cuya
misión es doble: avanzar en la ciencia y la tecnología de la inteligencia
artificial y promocionar su uso responsable. La AAAI considera que los
riesgos potenciales de la tecnología de la IA deben constituir un escenario
importante para la reflexión, la prevención y el avance. Si se prevén los
riesgos, se pueden evitar.
Uno de los problemas más comunes son los errores de programación en
software de inteligencia artificial. Todos estamos familiarizados con estos
fallos, que pueden hacer que se “caiga una red” y nos deje sin
comunicación por horas. Sin embargo, la creciente complejidad de los
sistemas de inteligencia artificial y su uso altamente funcional aplicado a
automóviles de control, robots quirúrgicos y sistemas de armas, significa
que debemos redoblar nuestros esfuerzos en la calidad del software.
Un segundo conjunto de riesgos son los ciber-ataques: criminales y
enemigos están atacando continuamente nuestros ordenadores con
virus y otras formas de malware. Los algoritmos de IA no son
diferentes a los de otros programas y podrían ser vulnerados. La
preocupación viene de la mano según el nivel de complejidad y
dependencia de las funciones en las que se usa IA. En todas partes
del mundo se fomentan y financian una amplia gama de proyectos de
investigación de seguridad cibernética, orientados a dar a la IA las
herramientas necesarias para que sea capaz de detectar y suprimir los
ataques cibernéticos.
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Supongamos que le decimos a un coche de auto-conducción que
debe “llegar al aeropuerto lo antes posible" ¿El sistema de conducción
autónoma pondrá el acelerador a fondo y conducirá a 250 km/h? Los
mayores temores se centran en la perspectiva de tener que
enfrentarnos a súper-inteligencias fuera de control. En todos estos
casos el problema radica en que los seres humanos no han podido
instruir correctamente al algoritmo de la IA acerca de cómo debe
comportarse.
¿QUÉ SE ESTÁ HACIENDO PARA EVITAR ESOS RIESGOS?
En la última conferencia internacional de la AAAI, en Buenos Aires, se hizo
público el contenido de una carta abierta firmada por centenares de
referentes culturales y de expertos, como el filósofo Noam Chomsky, Elon
Musk fundador de Tesla, el científico Stephen Hawking o Steve Wozniak
cofundador de Apple, en donde instan a sus colegas de la industria y el
mundo académico a unirse a ellos en la identificación y el estudio de los
riesgos de la IA y en la búsqueda de soluciones para hacerles frente.
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También hacen un llamado a los organismos de financiación de los
gobiernos e iniciativas filantrópicas para apoyar esta investigación. Piden a
la industria tecnológica que dedique más atención a la calidad del software
y la ciber-seguridad, ya que cada vez dependemos de la IA en las funciones
más críticas. Y recalcan que el control de los sistemas potencialmente
peligrosos, no puede depender de algoritmos de IA, hasta que seamos
capaces de tener un alto grado de certeza que éstos se comportarán de
manera fiable, predecible y adecuada.
LAS VENTAJAS
La I.A ayuda a vender más, tal y como se ha descrito anteriormente, ya que
al aplicar el Test de Human a las bases de datos se puede conocer a cada
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persona de forma veraz y acertada, para luego poder usar dicho
conocimiento y argumentar mejor las ventas.
Así pues, aplicando técnicas de Marketing Tecnificado sobre las bases de
datos internas de clientes se puede vender mucho más gracias a una mejor
selección del público objetivo, a una mejor argumentación, y a un mejor
enfoque de cliente, consiguiendo el necesario y actual enfoque hacia el
cliente en todas las acciones y decisiones de marketing (Customer
Intelligence), amparado en el rigor científico que valida todos los
argumentos que las fundamenten.
La Humanation utiliza la Inteligencia artificial, con su nueva tecnología, de
esta forma se integra al software existente, dando a las compañías un
potenciamiento que les permitirá conocer mas a sus clientes, y sobre todo,
hacerlo más rápido, de esta forma, podrán ofrecer al consumidor todo
aquello que necesita y sobre todo, en el momento adecuado, y así,
aumentar sus beneficios de forma significativa al tratar a sus clientes de
forma mas acertada y personalizada.
Ofrece infinitas ventajas competitivas y de ahorro de recursos, que
anteriormente no se tenían. Además, estas tecnologías permiten la
generación de áreas de oportunidad, las cuales aprovechadas
correctamente ofrecen
grandes beneficios a todo
aquellos que las
apliquen. En uno de
estos nichos de
oportunidad se
encuentran los sistemas
de inteligencia artificial,
los cuales se han
aplicado en una gran
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variedad de tareas, desde la enseñanza hasta la automatización de
procesos productivos.
La mayoría de los sistemas de inteligencia artificial, tienen la peculiaridad
de aprender, lo que les permite ir perfeccionando su desempeño conforme
pasa el tiempo. Además estos sistemas pueden analizar volúmenes muy
grandes de información a muy alta velocidad, lo que permite obtener
indicadores puntuales de las operaciones de la empresa.
DESVENTAJAS
Es evidente que para actualizar se necesita de re-programación de estos
(tal vez este sea una de sus limitaciones más acentuadas), otra de su
limitaciones puede ser el elevado coste en dinero y tiempo, además que
estos programas son poco flexibles a cambios y de difícil acceso a
información no estructurada. Un robot con el objetivo principal de satisfacer
a los seres humanos sería de gran ayuda, pero un robot cuyo objetivo
principal sería su propia supervivencia sería muy peligroso. Puesto que
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pensará mucho más rápidamente y con más precisión que nosotros, usará
todos los recursos disponibles para sus propios propósitos, y nosotros
estaríamos desamparados. Tal robot debe ser ilegal y debe ser destruido
tan pronto como sea detectado.
EL FUTURO DE LA IA
El análisis de la Inteligencia Artificial puede hacernos una idea de hacia
dónde se dirige la ciencia. No obstante, en los últimos tiempos se ha abierto
un intenso debate que está dividiendo a los investigadores, expertos y
excéntricos de la informática.
La inteligencia artificial ya se utiliza para automatizar y sustituir algunas
funciones humanas con máquinas movidas por ordenador. Estas máquinas
pueden ver y oír, responder a preguntas, aprender, extraer conclusiones, y
resolver problemas. E incluso podrán ser capaces de diseñar ordenadores
mejores y robots más rápidos que los que diseñan los humanos hoy. Según
dicen los expertos, un cambio así llevaría a una gran aceleración en los
avances tecnológicos de todos los tipos.
El sector de la inteligencia artificial ha avanzado con muchos tropiezos a lo
largo del pasado medio siglo, desde que en 1965 el científico informático de
la Stanford University, John McCarthy, acuñó el término inteligencia
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artificial. En 1964, estableció el Stanford Artificial Intelligence Laboratory, los
investigadores aseguraron a sus patrocinadores del Pentágono que la
construcción de una máquina de inteligencia artificial llevaría en torno a una
década. Dos décadas después, en 1984, este optimismo original atravesó
una mala racha.
Por ello, mientras una parte de expertos establecen que nos encaminamos
hacia un desarrollo de la tecnología sin precedentes en el que los robots
llegarán a superar en muchos aspectos a los humanos, existe otra opinión
que, aunque no es contrapuesta, establece que todavía falta mucho para
llegar a esos límites.
También es interesante hacer mención a las teorías pesimistas sobre el
futuro.
Algunos autores que han observado el poder cada vez mayor de la
tecnología informática están aún menos tranquilos sobre el resultado del
futuro. William Joy dice que es más probable que los humanos se destruyan
a sí mismos con su tecnología a que creen una utopía ayudados por
máquinas superinteligentes.
Por su parte Joy, el cofundador de Sun Microsystems, dice que no seremos
suplantados por algo, y que es más probable que se produzca una
catástrofe.
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Otros autores, como Hugo de Garis piensan que el debate sobre si
deberíamos construir estos intelectos artificiales se convertirá en la cuestión
política dominante del siglo.
PERSONAJES IMPORTANTES
Alan Turing (1912-1954): Se le considera el padre de la Inteligencia Artificial y uno de los precursores de la informática moderna. Fue un matemático, informático teórico, criptógrafo y filósofo inglés.
Norbert Wiener (1894-1964): Es el fundador de la cibernética. Fue un matemático estadounidense desarrollador del término de la retroalimentación en ingeniería artificial.
Herbert Alexander Simon (1916-2001): Desarrolló, junto a Newell la teoría de la lógica. Fue un economista, politólogo y teórico de las ciencias sociales estadounidense. En 1978 le fue concedido el Premio Nobel de Economía por ser «uno de los investigadores más importantes en el terreno interdisciplinario» y «porque su trabajo ha contribuido a racionalizar el proceso de toma de decisiones».
Allen Newell (1927-1992): Investigador en informática y psicología cognitiva en la corporación RAND y en la escuela de informática de Carnegie Mellon. Contribuyó al lenguaje de procesamiento de información y a dos de los
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primeros programas de inteligencia artificial, la máquina de lógica teórica y el resolutor general de problemas, con Herbert Simon.
John MacCarthy: Creador y desarrollador del lenguaje Lisp.
Alain Colmerauer (1941-… ): Científico informático de Francia. Uno de los creadores del lenguaje Prolog.
Phillipe Roussel (13 de mayo de 1945): Doctor en Informática, y creador junto con Alain Colmerauer del lenguaje de programación Prolog.
Charles Forgy: Desarrolló la familia de los lenguajes OPS (Oficial Production System), a finales de los años 70.
George Devol (1912-…): Inventor estadounidense fundador del primer robot industrial. Además, fundó Unimation, la primera empresa de robótica de la historia.
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Victor Scheinman: Creador del brazo robótico PUMA en la empresa Unimation. El brazo fue usado en la fábrica de General Motors.
Edward Feigenbaum (1936-…): Es considerado como el padre de los sistemas expertos. Desarrolló el lenguaje Dendral a mediados de los años 60.
TIPOS DE IAP á g i n a 27 | 41
MÁQUINAS RECREATIVAS
Sin duda, el estadio más básico de la inteligencia artificial. Ni se almacenan
recuerdos ni se utilizan para la toma de decisiones. El gran exponente
fue Deep Blue, la máquina que batió a Kasparov, por entonces campeón del
mundo de ajedrez. Su misión es simplemente actuar a partir de lo que ven.
Otro ejemplo es AlphaGo, perfecto para comprobar que el funcionamiento no
tiene en cuenta el historial de cada jugador, sino que las predicciones
siempre funcionan de la misma forma.
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MÁQUINAS CON MEMORIA LIMITADA
La memoria limitada es un ejemplo de la inteligencia artificial de los
coches autónomos, según el autor. Los coches sí tienen un mundo sobre el
que recordar aspectos como autovías o semáforos, y a él añaden los detalles
del momento presente, con datos sobre peatones o coches de alrededor. De
momento, tampoco se almacenan como recuerdos, aunque de cara al futuro
podría ser útil en una misma ciudad antes de alcanzar un nivel de inteligencia
superior.
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MÁQUINAS CON UNA TEORÍA DE LA MENTE
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Este nivel comprende aquellas máquinas que son capaces de entender y
expresar las emociones e ideas que del mundo a la vez que son capaces de
tenerlas propias, adaptadas al mundo y respetando lo existente, pudiendo
así trabajar en equipo y formar parte del día a día a día de los seres
humanos.
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MÁQUINAS CON CONCIENCIA PROPIA
El nivel máximo, en el que las máquinas son capaces de verse a sí mismas
con perspectiva en su entorno, de manera interna y siento capaces de
predecir comportamientos y sentimientos ajenos. El sector está muy
lejos de esto, la pregunta es cuándo llegará.
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CONCLUSIONES
APLICACIONES Y PROYECTOS
La inteligencia artificial y el mundo
La inteligencia artificial en la Argentina
El cine y la inteligencia artificial
La inteligencia artificial trabaja con varias ramas y algunas de ellas son las
siguientes
Lógica difusa: los enunciados dejan de ser cien por cien verdaderos o
falsos.
Robótica: supervivencia de las máquinas.
Realidad virtual: simulación de comportamientos inteligentes.
La empresa de seguros Fukoku Mutual Life Insurance, que comenzará a
utilizar la plataforma "IBM Watson Explorer" este mes para sustituir la labor
de 34 administrativos que escaneaban documentación de registros
hospitalarios para establecer pagos y posibles fraudes. La empresa se
gastará 1,7 millones de dólares en instalar el sistema y además pagará
128.000 dólares en mantenimiento, un gasto elevado que no obstante le
permitirá ahorrar 1,1 millones de dólares en salarios gracias al uso del
software de IBM. En dos años esperan por tanto haber rentabilizado esta
inversión. P á g i n a 33 | 41
Según los responsables de la implantación permitirá incrementar la
productividad en un 30%. El sistema de IBM ya se había utilizado incluso
para analizar la reacción de los clientes ante un sistema de atención al
cliente automatizado como este, pero ahí era donde la inteligencia artificial
aprendía y se adaptaba para mejorar esa atención.
Realmente no estamos tan lejos de conseguir la realidad que
muestran las películas de ciencia ficción. Naves que vuelan, robots
que parecen humanos, conseguir acciones a través del Big Data,
entre muchas otras cosas. Con la aparición de la IA, el machine y
deep learning o incluso la realidad virtual, cada vez estamos más
cerca de que la ficción se vuelva realidad.
Para finalizar, podemos concluir con que gracias a la inteligencia
artificial la vida del ser humano puede llegar a ser mucho mas fácil,
incluso mas eficaz. Inclusive, se podría decir que pueden llegar a
remplazarnos, por ejemplo, Pedro Girón comentó que la Inteligencia
Artificial no podrá sustituirnos o desplazarnos, ya que los humanos
nos movemos por emociones y esta solo puede ser una amenaza en
la medida que nosotros así lo deseemos, si le damos el control total a
la misma y le pedimos que cumpla con un objetivo, esta siempre lo
hará.
Aun así, debemos ir con cuidado y no emocionarnos demasiado.
Tenemos que tener muy claro y saber cómo desarrollar y controlar
esta tecnología para que no se nos vaya de las manos. Estamos
avanzado tanto tecnológicamente que algún día podremos llegar a
un punto que habrá una línea muy fina que separa la inteligencia
artificial de la humana.P á g i n a 34 | 41
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