Características de la inteligencia artificial y su historia

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El mundo de la tecnología ya forma parte esencial de nuestra vida cotidiana, y es interesante comprender las características de la inteligencia artificial han marcado una diferencia en nuestra forma de vivir. ¿Sabía que la inteligencia artificial es una rama de la Informática? Entre aquí, y conozca sus características, y mucho más.

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Características de la inteligencia artificial

En este apartado trataremos sobre las características de la inteligencia artificial. En este caso, la inteligencia artificial (IA) se desarrolla en una de las ramas de la Informática, en donde se aplica los algoritmos lógicos que buscan imitar el comportamiento cognitivo del cerebro humano. Por supuesto, la definición de la inteligencia artificial puede seguir desarrollándose, pero al final todas las características de la inteligencia artificial coincidirán en que sirven para la programación de los dispositivos robóticos.

En el verano del año 1956 se realizó la Conferencia de Dartmouth para tratar el tema sobre la inteligencia artificial en donde participaron John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon, en esta reunión es cuando se implementa por primera vez el término de inteligencia artificial donde se estipularon algunas previsiones a diez años las cuales no se cumplieron, por lo que se abandonaron las investigaciones aproximadamente por quince años. Cabe destacar que el término “inteligencia artificial” se le atribuye a John McCarthy.

Es fácil el llegar a pensar que es sólo es cuestión de tiempo para que la tecnología y la inteligencia artificial sustituyan totalmente a los humanos. De hecho, existen películas y investigadores en la vida real que consideran que las máquinas que cuenten con inteligencia artificial serán capaces de someter a la raza humana y esclavizarla. De momento, esto está muy alejado de la realidad, debido a que esto sólo será posible cuando la inteligencia artificial cuente con consciencia y cuente con la capacidad de crear un nuevo dispositivo con inteligencia artificial por sí sola, y logre sobrepasar y desautorizar los comandos de su programación por voluntad propia. Llegados a ese punto, el ser humano perdería el control de la situación.

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¿Qué es la inteligencia artificial?

Fue precisamente durante la conferencia de Darthmouse en 1956, donde se definió oficialmente el término de la inteligencia artificial, el cual establece que si una máquina o un robot se comportaba de forma similar al comportamiento que realizaría un ser humano, entonces sería considerado como un dispositivo inteligente.

Otras definiciones que se le atribuyen al inteligencia artificial son las siguientes:

Actuar como las personas

Este es la definición establecida por McCarthy, qie se refiere a evaluar el comportamiento de la máquina para determinar si puede ser considerada inteligente. El denominado “Test de Turing” aplica esta definición para definir los resultados de su Test. Todos los dispositivos que se asemejen en la acciones como toma de decisiones, resolución de problemas y aprendizaje cómo lo harían los seres humanos cumplen con las características  de la inteligencia artificial.

El test que propone Alan Turing consiste en que un ser humano realizará una conversación en lenguaje natural con una máquina y un ser humano al mismo tiempo, la máquina buscaría imitar la conducta de un ser humano y trataría de engañar a su evaluador mediante sus respuestas para hacerle creer que en realidad se trata de un ser humano. En otras palabras, entre las características  de la inteligencia artificial es la capacidad de imitar a la humanidad.

Por supuesto, el evaluador debe saber anticipadamente que está hablando con una máquina y con un ser humano y deberá intentar determinar cuál es el verdadero humano y quién es el impostor.

En este caso, la capacidad de hablar no se tomaría en cuenta, pues se ubicaría al evaluador en una habitación aparte donde recibiría la información mediante una computadora, por lo que la comunicación dependería totalmente del teclado y no de esta capacidad. En este sentido, entre las características  de la inteligencia artificial es simular la voz humana.

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Razonar como las personas

Otra de las las características  de la inteligencia artificial, está en la definición de valorar el desenvolvimiento del racionamiento hecho por el robot, sin tomar en cuenta si el resultado obtenido fue exitoso o no. Este punto de vista es utilizado por la ciencia cognitiva. En este razonamiento se ejecutan todos los cálculos necesarios para poder percibir, razonar y actuar frente al suceso.

Razonar racionalmente

Al igual que la definición anterior, una de las características de la inteligencia artificial es el racionamiento hecho por la máquina, sin embargo toma en cuenta si este racionamiento tiene una lógica y coherencia, para que haber realizado dicho racionamiento. 

Actuar racionalmente

En este punto de vista si son considerados nuevamente los resultados. Si se usa como ejemplo el robot que juega ajedrez, su objetivo es ganar cada partida. Otra de las características  de la inteligencia artificial es la capacidad de realizar cálculos, los cuales serán indiferentes siempre y cuando alcance la meta.

Clasificación de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial puede clasificarse según sus objetivos. 

Inteligencia artificial débil

Este punto de vista considera que las computadoras sólo pueden simular que tienen racionamiento, y no que realmente cuentan con una propio. Los investigadores que apoyan esta posición consideran que no es posible que exista o se desarrolle una computadora capaz de tener consciencia, pues en realidad se trataría de un programa que simularía tal cosa.

Inteligencia artificial fuerte

Por el otro lado, existen investigadores que afirman el hecho de que una computadora pueda llegar a tener racionamientos o pensamientos con las mismas capacidades que tiene la mente humana. Esto significaría, que una computadora sería capaz de razonar, imaginar, sentir, entre otras cosas, por cuenta propia, aún cuando todo inicie desde una programación, su red neuronal podría ir evolucionando hasta alcanzar este punto.

Temas en la inteligencia artificial

Aunque las definiciones y puntos de vista referentes a la inteligencia artificial todas convergen en cuatro temas a considerar para atribuir a una máquina dispositivo si cuenta con inteligencia artificial. 

Resolución de problemas y búsqueda

Uno de los objetivos principales de la inteligencia artificial es resolver los problemas para los cuales están diseñados. En primer lugar, al plantearse un problema se requiere formalizarlo de manera que permita entonces su solución. Este tema enfoca la búsqueda de la formalización de problemas y la resolución de los mismos.

Representación del conocimiento y sistemas basados en el conocimiento

Este tema se centra en aquellos problemas que requiere conocimientos previos para poder solventarlos. Por ejemplo, aquellos programas de inteligencia artificial que son aplicados en la medicina es necesario incorporar conocimientos e información referente al tema para que pueda resolver los problemas de esta temática.

Aprendizaje automático

Este tema hace referencia al proceso de aprendizaje que realiza la máquina de acuerdo a las experiencias obtenidas. Existen diferentes tipos de aprendizajes, como el aprendizaje de imitación, el aprendizaje reforzado, el aprendizaje profundo o el aprendizaje basado en un árbol de decisiones. Todos estos tipos de aprendizajes permiten a la máquina almacenar las acciones realizadas que dieron por cumplido el objetivo final, a fin de aplicar las mismas acciones ante un suceso similar.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje reforzado es el mismo que se utiliza para entrenar a los animales, es decir cuando realizan una tarea u obedecen correctamente una orden reciben un premio. En este caso la máquina recibe su primera orden y a medida va obteniendo resultados positivos, entonces recibe esto como un incentivo a continuar mejorando su toma de decisiones. Por ejemplo, dependiendo del Tipos de robots puede considerar como su premio el ganar la partida de ajedrez.

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Aprendizaje profundo

Otro tipo de aprendizaje es el denominado aprendizaje profundo, en el cual se busca la imitación o similar la conducta de la red neuronal y procesos de comunicación que suceden en las neuronas del cerebro humano.

Por ejemplo, cuando los sensores naturales del cuerpo humano como los ojos, oídos, tactos, gusto u olfato detectan una variación se envía una señal al cerebro. Esta señal es recibida y analizada por una primera neurona que comunica la detección de un cambio a las siguientes neuronas y así se inicia una secuencia neuronal para comprender el suceso y cómo se debe reaccionar.

Un proceso similar ocurre cuando, por ejemplo las cámaras de reconocimiento facial detectan a un individuo mediante sus sensores visuales, se activa . Al detectar el rostro, inicia una secuencia de procesos lógicos iniciando desde el análisis del datos más simple como los colores que tiene esa cara. Luego, busca determinar las figuras geométricas que conforman ese rostro. Por último, divide el rostro en múltiples cuadros para poder definir mejor los detalles que distinguen a ese rostro.

Árbol de decisiones

Este tipo de aprendizaje utiliza diferentes esquemas de resolución de problemas que se activan conforme se va recibiendo información. Si se retoma el ejemplo del robot que juega al ajedrez, iniciará su esquema en cuál es la primera pieza que movió su contrincante, allí realizará múltiples cálculos correspondientes a las estadísticas de cuál debe mover él. Posteriormente, su contrincante realizará otro movimientos y un nuevo esquema se aperturará donde nuevamente realizará cálculos para así hacer su siguientes movimientos.

Finalmente, cuando alcanza el éxito de ganar la partida de ajedrez entonces el robot almacena todas las decisiones que tomó el y su contrincante para futuras partidas de ajedrez, a fin de que cuando suceda un evento similar ya tenga en la base de datos la información necesario y pueda responder más rápidamente y con un mayor porcentaje de posibilidad de ganar la partida.

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Inteligencia artificial distribuida

Gracias a los avances que nos han permitido saber Cómo funciona Tecnología, tales como la evolución de los multiprocesadores y la aparición del internet, han permitido que la inteligencia artificial pueda brindar soluciones distribuidas.

Aplicaciones de la inteligencia artificial

Adicionalmente, existen cuatro ramas que están vinculados de manera estrecha con el uso de la inteligencia artificial, los cuales son:

  • El lenguaje natural.
  • La visión artificial.
  • La robótica.
  • El reconocimiento del ­habla.

Actualmente, se han desarrollado en el área de la inteligencia artificial diversas aplicaciones que usan ciertos algoritmos o métodos de la misma. 

Aún cuando se puede hacer mención de muchas aplicaciones de la inteligencia artificial, difícilmente se podrían abarcar todas en las que se encuentra la presencia de esta, ya que hoy en día existen aparatos de uso cotidiano, o programas que utilizan empresas y corporaciones en donde se encuentra esta tecnología.

Por ejemplo, hoy en día se está utilizando una supercomputadora que está aplicando un algoritmo el cual hace combinaciones de distintos medicamentos a fin de intentar encontrar una cura para el Covid-19. Esta computadora evalúa los datos de sintomatología, de la composición del virus y otras informaciones necesarias para poder contrarrestarlo, y mediante la base de datos que contiene los diferentes fármacos que existen, realiza combinaciones tratando de lograr curar al paciente de esta enfermedad, teniendo en cuenta incluso los efectos secundarios que estás combinaciones pueda ocasionar y las dosis recomendadas.

Otro ejemplo, puede ser los utilizados por los múltiples motores de búsquedas qué utilizan el método aprendizaje para conocer los intereses de cada usuario de manera individual, esto le permite crear perfiles de comportamiento y de las preferencias para y así poder proporcionar anuncios de acuerdo a estos gustos.

A continuación, presentaremos algunas de las aplicaciones más destacadas de la inteligencia artificial.

Aplicaciones en los juegos

Existe un robot con la capacidad de poder vencer hasta los mejores jugadores en el ajedrez, ya que este robot que se construyó con el único propósito de efectuar los cálculos y estadísticas necesarias para establecer estrategias en sus jugadas y lograr ganar cada partida.

Hoy en día prácticamente todos los juegos han logrado ser vencidos por una máquina, aunque los primeros juegos de mesa en ser derrotados por una máquina que contaba con inteligencia artificial fueron las damas y el Othello. 

Damas

La universidad de Alberta en 1989 desarrolló un programa llamado Chinnok por el equipo de Jonathan Schaeffer y fue en el año 1994 cuando se convirtió en el campeón mundial de damas. El programa Chinnok cuenta con una base de datos de las aperturas y cierres de juegos de damas que realizaron los mejores jugadores de damas.

Nuevamente, en el año 2007 se demostró que cuando el juego se hace de manera perfecta imposible programa Chinnok. Y cuando se realiza un partido con una mejora en la estrategia por parte del contrincante a lo sumo puede llegar a tablas contra este programa.

Ajedrez

En el caso del ajedrez, se han desarrollado diferentes innovaciones y programas de resolución de problemas para poder ganar este juego durante años, sin embargo fue en el año 1997 en el mes de mayo en New York cuando Deep Blue venció al campeón mundial G. Kasparov. 

Fue un software desarrollado por la empresa IBM que contaba con un hardware específico, y bases de datos que hacían posible que este programa pudiera culminar de forma perfecta cuando se presentaban las situaciones finales con siete o incluso menos fichas en el tablero. Igualmente sus algoritmos de búsqueda el tipo minimax lograban determinar las mejores opciones en todos los diferentes casos.  

Go

Hoy en día es el público juego en el que una máquina con inteligencia artificial para vencer a un jugador humano, sin embargo esto no es de extrañar, ya que desde hace algún tiempo el Go se considera un juego incluso más difícil y complejo que el ajedrez.

Además, que las dimensiones de este juego también incrementan considerablemente la dificultad ya que cuenta con más de 361 intersecciones hacer un tablero de 19 3 19, sin hacer mención del número de movimientos posibles que se pueden realizar en cada tablero. 

Aun cuando no ha existido una máquina capaz de vencer en este juego, ya existen programas que responden bien a tableros de dimensiones de nueve por nueve, y a diferencia de los algoritmos de búsqueda utilizados para el juego de ajedrez, en este caso se utilizan algoritmos de búsqueda de UCT. 

Aplicaciones en robótica

Los robots tienen diversas áreas en las que brindan su apoyo para soluciones más rápidas, eficaces y precisas, como por ejemplo en las líneas de producción que requieran una automatización de los procesos, igualmente en el ámbito militar y de defensa, e incluso para la exploración espacial como es el caso del robot móvil Curiosity que se encuentra actualmente en Marte, con el fin de recolectar información referente a la posible existencia de vida en este planeta.

Hoy en día, existen robots que sirven como entretenimiento y participan en los juegos, como por ejemplo, los robots mascotas japoneses llamados Paro y Aibo. En el caso de Paro, se trata de un robot terapéutico que ayuda a reducir los niveles de estrés en los pacientes y contribuye a mejorar su socialización. En el caso de Aibo, se trata de un robot con forma de perro que fue desarrollado por Sony, el cual cuenta con un sistema de visión y es programable. 

Los robots de exploración y reconocimiento

Existen robots móviles que se utilizan para la exploración, búsqueda y reconocimiento en ambientes o zonas hostiles. Por ejemplo como los robots utilizados en el desastre nuclear de Chernobyl que intentaban visualizar los daños ocasionados por el incidente y lograron capturar las imágenes de la masa radiactiva denominada Pata de Elefante.

O también se pueden mencionar los robots Spirit, Opportunity y Curiosity que fueron enviados a la superficie del planeta Marte, en el 2004 los dos primeros y en el 2012 el tercero, los cuales cumplen con la misión de analizar todos los procesos biológicos, atmosféricos y componentes que conforman a este planeta. 

En el año 1997, la compañía Honda presenta el primer robot bípedo, es decir que tenía la capacidad de caminar con dos extremidades fue denominado como P3. Nuevamente, Honda presentó en el 2000 al robot ASIMO que proviene del diminutivo Advance Step in Innovative Mobility. Este fue el cierre de la serie de los robot P de Honda. todos estos robots fueron diseñados con el propósito para que tuvieran la estructura física y contarán con las capacidades motrices de un ser humano. 

Ahora bien, ASIMO puede cambiar o bien sea correr, subir escaleras y evadir obstáculos, e incluso por medio de sus sensores visuales o cámaras puede reconocer los objetos en movimiento, gestos y posturas.

Aplicaciones en vehículos inteligentes

Una de las innovaciones más recientes son los vehículos con pasajeros con autonomía. 

El primer metro con una conducción totalmente automatizada surgió en la ciudad japonesa de Sendai, que fue desarrollado en 1987. En la actualidad existen ya muchos sistemas de metro que son totalmente automatizados.  

Otro ejemplo de los vehículos que pueden transportar pasajeros y pueden ser completamente automatizados es el Stanley quién fue el ganador en la competición del 2005 DARPA Challenge, que se dio en el desierto de Mojave. Stanly logró el cual logró culminar exitosamente el recorrido de 212,4 kilómetros en un tiempo de seis horas y 54 minutos. 

Posteriormente, en el 2007 DARPA Gran Challenge que se realizó en la base de las Fuerzas Aéreas George, nuevamente el vehículo autómata Stanley culminó con éxito el recorrido de 96 kilómetros. Los vehículos que participaron en esta carrera eran capaces de procesar en tiempo real las reglas de circulación del estado de California.

En otra parte del mundo, específicamente entre el Centro de Congresos Internacional y la Puerta de Brandemburgo en un recorrido de 80 kilómetros se desplazó el vehículo Made in Germany desarrollado de la Universidad Libre de Berlín. Este vehículo es totalmente autónomo, tiene la capacidad de reconocer la presencia de peatones y de los semáforos. Sin embargo, requiere que le sean proporcionados datos tales como la velocidad del recorrido. 

Vehículos aéreos no tripulados

También conocidos como UAV proveniente del diminutivo de Unmanned Aerial Vehicle. El primer vehículo aéreo no tripulado en atravesar el Océano Pacífico sin la necesidad de realizar alguna parada fue el Global Hwak. Este fue realizado en el año 2001 en el mes de Abril,  tuvo inicio en los Estados Unidos y culminó en Australia. 

Este modelo, sin embargo, aun depende de un piloto ubicado en un estación terrestre y otros operadores para el análisis de datos. De hecho, Weiss indicó en el 2011 que estos sistemas aún cuando son capaces de recolectar grandes cantidades de información, aun no cuentan con la capacidad necesaria para procesarlos en tiempo real, y por tanto responder ante los sucesos de manera inteligente de acuerdo a la información recolectada al instante.

Estos vehículos hoy en día se les conoce más popularmente como Drones. Los drones cuentan con diversos sensores y dispositivo internos que lo ayudan en su navegación. Por ejemplo, disponen de un módulo de GPS para su geolocalización, cámaras con conexión inalámbrica, algunos con sensores de movimiento y calor, entre otros. En primera instancia, esta tecnología surgió para uso militar, aunque ya se encuentra en el mercado.

Conclusiones

No cabe duda que diversas áreas de la tecnología han avanzado exponencialmente y la informática no escapa de este avance, de hecho más bien ha fomentado la evolución de otras ramas de las ciencias. La capacidad de cálculo que proporciona la inteligencia artificial ha ido duplicándose en un periodo de dieciocho meses de acuerdo a la Ley de Moore. 

Esto implicaría que si la Ley de Moore continúa cumpliéndose, entonces aproximadamente para el año 2030 la potencia de cálculo que tendrán los procesadores será similar o quizás igual a la de un ser humano.

Los buscadores como Google y Amazon almacenan millones de datos de información proveniente de sus usuarios a fin de determinar las preferencias de cada individuo para poder prestar un mejor servicio. Así que se han requerido de servidores con grandes capacidades de memoria que registren igualada en estos datos.

Las redes sociales, igualmente, requieren de estas grandes capacidades de almacenamiento para registrar las preferencias de sus consumidores para poder presentar las propuestas de acuerdo a sus gustos.

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