Inteligencia Artificial. Evolución e Historia de la Inteligencia Artificial

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Sin lugar a dudas, una de las aplicaciones más interesantes y significativas de la inteligencia artificial es la investigación científica. Con la ayuda de un ordenador, y más aún un conjunto de ellos, se potencian considerablemente las posibilidades del ser humano de descubrir los misterios que tan apasionadamente viene persiguiendo desde hace siglos. Cuando se otorga a estos dispositivos la habilidad de aprender y de discernir, se los convierte en entidades que rozan las capacidades de un superhombre, dado que alcanzan velocidades de procesamiento imposibles para nosotros y que no necesitan descansar para funcionar, entre otras ventajas que los ubican por sobre los seres vivos en este contexto.

En los últimos años, la demostración más avanzada de la Inteligencia Artificial han sido los diversos robots creados por empresas como Honda con ASIMO, un robot con forma humanoide con la capacidad de andar y subir escaleras; SONY con la comercialización de robots-perros, AIBO; pero existen otros sistemas de uso más cotidiano que emplean la IA como por ejemplo:

• Programas de reconocimiento de voz.

• Sistemas expertos controladores del funcionamiento de un transbordador espacial.

• Sistemas Expertos de diagnóstico de enfermedades.

• Detección de anomalías invisibles al ojo humano en el área de la medicina.

• Rivales con comportamiento lógico en los videojuegos.

• Traducción automática de documentos.

La inteligencia artificial es una forma de comprendernos a nosotros mismos como entidades inteligentes y a su vez, con este conocimiento, poder crear nuevas entidades inteligentes artificiales.

A diferencia de otros campos de estudio donde se supone que todo está descubierto, la IA tiene muchas áreas con grandes oportunidades para la investigación y sobre todo para la innovación. Algunas áreas de estudio donde se aplica la Inteligencia Artificial son:

- Tratamiento de Lenguajes Naturales.

- Capacidad de Traducción.

- Órdenes a un Sistema Operativo.

- Conversación Hombre – Máquina.

- Otros…

- Sistemas Expertos.

- Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones cercanas a la realidad.

- Robótica.

- Navegación de Robots Móviles.

- Control de Brazos Móviles.

- Ensamblaje de Piezas.

- Otros…

- Problemas de Percepción.

- Visión y Habla.

- Reconocimiento de voz.

- Obtención de fallos por medio de la visión.

- Diagnósticos Médicos.

- Otros…

- Aprendizaje.

- Modelización de conductas para su implante en computadoras.

Tendencias Actuales.

En la actualidad la Inteligencia Artificial está siendo desarrollada usando una amplia variedad de tecnologías y técnicas como: Lógica difusa, Redes Neuronales Artificiales, Sistemas Expertos, Agentes inteligentes, Algoritmos genéticos, Maquinas Super-inteligentes, etc. También existe el desarrollado lenguajes de programación, específicamente para inteligencia artificial así como se están desarrollando algunos que ubiquen la inteligencia artificial, en un nivel más elevado. Algunas de las técnicas que se utilizan en la actualidad:

A) Algoritmos Genéticos: Un algoritmo genético es una clase de algoritmo adaptativo estocástico, que implica búsqueda y optimización. La idea básica, es tratar de reproducir de forma sencilla el proceso de la selección natural, con el objetivo de encontrar un algoritmo adecuado para la solución de un problema específico. En la actualidad vemos que se desarrolló el uso de algoritmos genéticos para la detección de objetos en tiempo real, que consiste en la adaptación al tiempo real de algoritmos generalmente utilizados.

B) Redes Neuronales Artificiales: Las redes neuronales artificiales tienen una gran capacidad de adquirir conocimiento a partir de datos complejos o imprecisos, son usadas para extraer patrones y detectar tendencias, que pueden resultar tarea titánica para un humano, o imposible de aislar con técnicas computacionales convencionales. Si analizamos las ventajas que tienen estas redes son:

- Auto-organización: Una RNA puede crear su propia topología organizacional, que responde a la representación “grafica” de la información dada durante el entrenamiento.

- Operaciones en Tiempo Real: Los cálculos en RNA pueden realizarse en paralelo. La industria de componentes electrónicos está diseñada y fabricada con dispositivos electrónicos que aprovechan esta característica de las RNA.

- Tolerancia a fallos vía codificación de información redundante: En redes de comunicación es casi inevitable la destrucción parcial de la misma, generalmente por motivos ajenos al control humano. Como ejemplo en la actualidad de su uso tenemos las redes neuronales artificiales para la clasificación de imágenes satelitales. Esto sugiere, por tanto, que el cerebro podría poseer la capacidad inherente de formar mapas topológicos de la información recibida del exterior. De hecho, esta teoría podría explicar el poder de operar del cerebro con elementos semánticos.

C) Agentes Inteligentes: Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Los agentes inteligentes se describen esquemáticamente como un sistema funcional abstracto. Por esta razón, los agentes inteligentes son a veces llamados Agentes Inteligentes Abstractos (AIA) para distinguirlos de sus implementaciones del mundo real como sistemas informáticos, los sistemas biológicos, o de organizaciones.

D) Máquinas Súper-Inteligentes: Esta tendencia se cifra más la esperanza en el hardware, maquinas cada