viernes, 27 de marzo de 2009

INTELIGENCIA ARTIFICIAL





Se denomina inteligencia artificial a la rama de la ciencia informática dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos.
Para explicar la definición anterior, entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas). Y entiéndase a la racionalidad como la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado. (Este concepto de racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina).
Por lo tanto, y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

Él termino "inteligencia artificial" fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, más para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La AI es una de las disciplinas más nuevas que junto con la genética moderna es el campo en que la mayoría de los científicos " más les gustaría trabajar".
Una de las grandes razones por la cuales se realiza el estudio de la IA es él poder aprender más acerca de nosotros mismos y a diferencia de la psicología y de la filosofía que también centran su estudio de la inteligencia, IA y sus esfuerzos por comprender este fenómeno están encaminados tanto a la construcción de entidades de inteligentes como su comprensión.

La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad.
La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden "pensar".


HISTORIA

La inteligencia artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir de el influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.
Si bien las ideas fundamentales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución.


CARACTERISTICAS
1. Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial.

2. El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento).
Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.

3. El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.

4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.



OBJETIVOS

Los investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en los sistemas expertos, la resolución de problemas, el control automático, las bases de datos inteligentes y la ingeniería del software (diseños de entornos de programación inteligente).
Otros investigadores están trabajando en el reto del reconocimiento de patrones donde se espera un rápido progreso en este campo que abarca la comprensión y la síntesis del habla, el proceso de imágenes y la visión artificial.
Finalmente, la fundamental investigación sobre la representación del conocimiento, la conceptualización cognoscitiva y la comprensión del lenguaje natural.
Uno de los principales objetivos de los investigadores en inteligencia artificial es la reproducción automática del razonamiento humano.
El razonamiento de un jugador de ajedrez no siempre es el mismo que el de un directivo que se pregunta la viabilidad de fabricar un nuevo producto. Un niño jugando con bloques de madera en una mesa no tiene idea de la complejidad del razonamiento necesario para llevar a cabo la construcción de una pirámide, e intentar que un robot hiciera lo mismo que el niño requeriría un largo programa de computador.






VENTAJAS

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 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 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 reprogramación 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 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.



CIENTIFICOS EN ESTE CAMPO


1. Jeff Hawkins
2. John McCarthy
3. Marvin Minsky
4. Judea Pearl
5. Alan Turing discípulo de John Von Neumann, diseñó el Test de Turing que debería utilizarse para comprender si una máquina lógica es inteligente o no.
6. Joseph Weizenbaum
7. Ray Kurzweil




APLICACIONES


1. Lingüística computacional
2. Minería de datos (Data Mining)
3. Industriales.
4. Médicas
5. Mundos virtuales
6. Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
7. Robótica
8. Sistemas de apoyo a la decisión
9. Videojuegos
10.Prototipos informaticos



IMAGENES








CONCLUSION


la Inteligencia Artificial es una de las áreas que causa mayor expectación, incluso dentro de la sociedad en general, debido a que la búsqueda para comprender los mecanismos de la inteligencia, ha sido la piedra filosofal del trabajo de muchos científicos por muchos años y lo sigue siendo.
Dentro de las áreas de la Inteligencia Artificial lo que más ha atraído, es el aprendizaje de máquinas, resultando vital el proceso de emular comportamientos inteligentes.