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Trabajo de Investigación



INTELIGENCIA ARTIFICIAL




                Diego Lema
                Tutor: Ricard Marsal
  ...
ÍNDICE.

1. INTRODUCCIÓN.

    1.1. Inteligencia Artificial – Simulación de los Sentidos……………………….3

2. HISTORIA E INICIOS...
1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La elección de este tema para realizar el trabajo de investigación fue
relativamente fácil, ya...
2. Inicios

                                         El comienzo de la investigación de
                                  ...
3. Test de Turing

I propose to consider the question, quot;Can Machines Think?quot;

- Alan Mathison Turing




Una prueb...
4. El Argumento de la Sala China.




El argumento más famoso para refutar el test de Turing es el experimento
propuesto p...
Por lo tanto, la respuesta ante esto será que la persona que haya escrito el
texto en chino pensara que quien le envía las...
Uno de los primeros modelos de red neuronal artificial fue el introducido por
Frank Rosenblatt en el año 1957, el llamado ...
1. Representación de la red




2. Entrada (Positivo – Verdad)/ (Negativo – Falso)




     X1                 X2         ...
4. Elegir Valores – Pesos Aleatorios

W1 = 1.2

W2 = -1.2                               E=0.5 (factor de aprendizaje)

  =...
Reajuste de Pesos en (-1,1)




W1 = 1.2+ 2(0.5) (1) (-1) = 0.2

W2 = -1.2 + 2(0.5) (1) (1) = -0.2

  = -0.4 + 2(0.5) (1) ...
Debemos hacer un reajuste de pesos en (-1,-1)




W1 = 0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 1.2

W2 = -0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 0.8

 ...
Todos los valores son correctos. Los pesos definitivos son:

W1 = 1.2

W2 = 0.8

  = -0.4

Donde cada símbolo corresponde ...
Los sistemas expertos son máquinas que piensan y razonan como un
experto lo haría en una cierta especialidad de campo. Los...
sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en

la base de hechos. Y al sumar el conocimiento...
“La verdadera Inteligencia Artificial no

                                                 es crear seres que imiten a los...
Un sistema es capaz de diferenciar entre bandadas de pájaros o de
insectos, el programa es de ayuda en el ámbito de seguri...
Ejemplos de tecnología.

- Scanner Térmico.

Científicos acaban de lanzar una nueva tecnología que permitirá detectar
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* Gracias a la inteligencia artificial es posible realizar operaciones con

médicos especialistas que se encuentran a cien...
La singularidad tecnológica es la creación de una inteligencia de mayor

potencia que la inteligencia humana. La tecnologí...
lo general con un tiempo de duplicación de uno a dos años. El original

argumento de la Ley de Moore dice que el número de...
cerebros. Lamentablemente, esta es una leyenda urbana completa, no sólo

no, pero rotundamente desmentida por la neurocien...
“Es muy poco probable que se nos rebele una máquina.”


                                                   Profesor de inv...
mejorarla a lo largo del tiempo, para que no tengan que hacer las cosas una

y otra vez desde cero


La tercera es los sis...
D.L: También desarrollan sistemas que pueden crear música y

manipularla.


R.L.M: En realidad lo que hemos hecho son sist...
Aunque en ocasiones la ciencia-ficción se anticipa a cosas, que quizás, en el

futuro lleguen a suceder yo no lo veo así.
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del Non-Playing Characters, ya que no puedes prever lo que va a pasar

porque los jugadores no-controlados están siendo co...
persona mayor en tareas domesticas tendría que cumplirse este código

ético por parte de estas máquinas.


D.L: ¿Qué opina...
D.L: ¿Cuál cree que es el paso más difícil y que no se puede avanzar

en inteligencia artificial?


R.L.M: El avance princ...
científica nuestros resultados mediante estas publicaciones del mismo modo

que lo hacen colegas de diferentes partes del ...
Una vez terminada esta investigación, solo puedo dar mi punto de vista final
de toda la información que he recolectado dur...
ANEXOS




               Elbot, premio Loebner 2008


Elbot es el resultado de un proyecto llevado a cabo durante 7 años ...
Este es un robot que utiliza su sistema de visualización artificial para lograr
descubrir donde se encuentra mediante los ...
3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta
protección no entre en conflicto con la Primera o ...
puede caminar dinámicamente, reconocer y comprender los objetos,
 levantar cargas pesadas y andar por sí mismo dentro de c...
Clancey, W. and Letsinger, R. quot;NEOMYCIN: Reconfiguring a Rule-Based
Expert System for Application to Teaching.quot; Re...
http://www.artificial-solutions.com

http://news.bbc.co.uk/1/hi/magazine/7670050.stm

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Inteligencia Artificial

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Una descripción, para conocer mejor esta ciencia, que nos ayudará a conocer sus utilidades en nuestra vida quotidina

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Inteligencia Artificial

  1. 1. Trabajo de Investigación INTELIGENCIA ARTIFICIAL Diego Lema Tutor: Ricard Marsal I.E.S. Sant Andreu 2008-2009
  2. 2. ÍNDICE. 1. INTRODUCCIÓN. 1.1. Inteligencia Artificial – Simulación de los Sentidos……………………….3 2. HISTORIA E INICIOS………………………………………………………………..………………..4 3. TEST DE TURING…………………………………………………………………………………………5 4. LA SALA CHINA……………………………………………………………………………………………6 5. REDES NEURONALES ARTIFICIALES………………………………………………………….7 5.1. Preceptrón Simple……………………………………………………………………………8 6. SISTEMAS EXPERTOS……………………………………………………………………………….13 6.1. Arquitectura de Sistemas Expertos………………………………………………14 7. INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO HERRAMIENTA DE AYUDA SOCIAL….16 8. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MEDICINA……………………………………………….17 9. INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN ECONOMIA………………………………………………19 10. SINGULARIDAD TECNOLÓGICA………………………………………………………………20 11. ENTREVISTA. 11.1 Ramón López de Mántaras Badía…………………………………………………23 12. CONCLUSIÓN……………………………………………………………………………………….…31 ANEXOS………………………………………………………………………………………………………….32 BIBLIOGRAFÍA……………………………………………………………………………………………….36 WEBGRAFÍA……………………………………………………………………………………………………36 2
  3. 3. 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL La elección de este tema para realizar el trabajo de investigación fue relativamente fácil, ya que desde hace años me interesan temas que pueden tener relación con la robótica, porqué es como mezclar ciencia- ficción con la realidad en que vivimos ahora, ya que cada vez la tecnología avanza a pasos agigantados, pero mientras investigaba averigüe que para que la robótica funcione como es debido, primero se tenía que desarrollar un proceso más complejo que es el de simular la inteligencia humana o por lo menos algunos aspectos que se aproximen a ella, y al relacionarse todo esto con el tema que voy a tratar y al analizar el interés que tenia y el que puede suscitar me decidí rápidamente en elegir un trabajo sobre la inteligencia artificial. Y al conocer que la inteligencia artificial influye en muchos más ámbitos de nuestra vida de los que nos podríamos imaginar, este hecho fue también fundamental para la elección de este tema. Inteligencia Artificial – Simulación de los sentidos. Inteligencia artificial, para definir esta idea; primero deberíamos analizar cada uno de los conceptos que la forman. Ya que a la inteligencia la asociamos como una cualidad exclusiva de algunos seres vivos y aunque hay mucha controversia para definir con exactitud que es inteligencia, podemos llegar a la conclusión que su concepto esta enlazado principalmente con la habilidad de aprender, razonar y con la ayuda de esto podremos resolver problemas que nos permiten adaptarnos mejor al ambiente que nos encontremos. Aunque el intento de dotar de inteligencia a sistemas computacionales creados por el hombre es muy reciente, ya que comenzó a principios del siglo XX y su objetivo es que estos sistemas no se limiten a hacer procesos mecánicos sino que puedan ser creativos, pero esto está lejos de llegar a su objetivo, aunque el futuro es muy prometedor. 3
  4. 4. 2. Inicios El comienzo de la investigación de esta ciencia, qué estudiará el desarrollo de un ordenador en cuanto a comportamientos racionales es relativamente cercano ya que en 1950, en un artículo llamado Computing Machinery and Intelligence para la revista Mind escrito por Alan Turing en el cual expone un método llamado Test de Turing, fue considerado el primer paso y que aún es considerado uno de los mejores métodos para defender la Alan Turing (1912-1954) teoría de la Inteligencia Artificial. Aunque antes en 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts mostraron su modelo de sus redes de neuronas artificiales que consiste en la simulación de las respuestas del cerebro como un dispositivo binario con varias entradas y salidas. Pero la acuñación de este término fue en la Conferencia de Dartmouth por parte de John McCarthy (Dartmouth College), Marvin L.Minsky (Harvard University), Nathaniel Rochester (I.B.MCorporation) y Claude E. Shannon (Bell Telephone Laboratories) en el verano de 1955 donde estos científicos proponen un proyecto de investigación para dotar a sistemas computacionales de la capacidad del habla a través del uso de una mejora de las redes neuronales antes mencionados. La búsqueda por parte del ser humano de sujetos que tengan la característica de razonar de manera independiente ha sido ardua durante todos estos años, con resultados que han ayudado al ser humano a mejorar su estilo de vida aunque, es cierto, estos resultados distan mucho del objetivo principal que se espera conseguir con el transcurso de los años que es una inteligencia de la misma capacidad que la nuestra. 4
  5. 5. 3. Test de Turing I propose to consider the question, quot;Can Machines Think?quot; - Alan Mathison Turing Una prueba para determinar si un ordenador o sistema computacional puede ser inteligente propuesta por Alan Turing, matemático británico, consiste en la simulación de una conversación entre una persona y un ordenador, en la cual los dos sujetos interactúan y un juez imparcial ha de definir cuál de los dos es una máquina y cual un ser humano, mediante las preguntas que realice el juez y si los dos sujetos contestan con suficiente soltura y este no detecta diferencias, este será el momento en el que un ordenador tenga un sistema computacional que se equipare con las capacidades cognitivas del ser humano, aunque este nivel todavía no se ha alcanzado pero el futuro es muy positivo ya que la tecnología evoluciona de manera exponencial, una característica que la analizaremos a fondo más adelante. 5
  6. 6. 4. El Argumento de la Sala China. El argumento más famoso para refutar el test de Turing es el experimento propuesto por John Searle, en el cual nos propone imaginar que en una habitación sin contacto con el exterior hay un hombre, y en esta sala solo entran documentos en chino, y el sujeto no sabe nada de chino pero sigue unas directrices en cuanto a que tipo de documento entre en las sala para responder con otro documento. Esto es así en el contexto de la siguiente argumentación: 1. Si la Inteligencia Artificial Fuerte es verdadera, hay un programa para el idioma chino tal que cualquier mecanismo que lo ejecute entiende chino. 2. Una persona puede ejecutar mecánicamente un programa para el idioma chino sin entender el idioma chino. 3. Los argumentos de la inteligencia artificial fuerte son falsos porque en realidad el sistema no entiende chino, nada más simula entender. 6
  7. 7. Por lo tanto, la respuesta ante esto será que la persona que haya escrito el texto en chino pensara que quien le envía las respuestas sabe chino, pero lo que expone Searle es que el hecho que un sistema responda de una manera autómata no significa que este sistema entienda, piense o haya aprendido de la situación, y el hablante chino puede ser engañado porque llega a la conclusión de que quien le responde también entiende su idioma. Aunque Searle también dice que no cree que sea imposible que algún día las maquinas lleguen a pensar pero dice que el Test de Turing no es el método más adecuado para determinarlo. 5. Redes Neuronales Artificiales. (RNA) Las redes neuronales tienen su comienzo a finales del siglo XIX con el científico Santiago Ramón y Cajal quien trabajo en la estructura de la neurona y el funcionamiento de la misma. Una red neuronal artificial (RNA), como su nombre lo indica, pretende imitar a escala pequeña la forma de funcionamiento de las neuronas del cerebro humano. Entre los primeros fueron Warren McCulloch y Walter Pitts que en 1943 propusieron un modelo matemático de neurona, el cual estaba compuesto por un conjunto de entradas y una salida. Cada entrada estaba afectada por un peso, la activación de la neurona se calcula mediante la suma de los productos mediante la entrada y la salida es una función de activación. 7
  8. 8. Uno de los primeros modelos de red neuronal artificial fue el introducido por Frank Rosenblatt en el año 1957, el llamado Perceptrón Simple y el que en la estructura de este tipo de red estaba inspirado en las primeras etapas de procesamiento de los sistemas sensoriales en los animales en los cuales la información va atravesando sucesivamente capas de neuronas que realizan un proceso progresivamente de más alto nivel. 5.1 El Preceptrón Simple. El preceptrón simple es un modelo unidireccional compuesto por dos capas de neuronas, una sensorial o de entrada y otra de salida. La operación de este tipo de m (capas de salida) y n (capas de entrada) se expresa por: ) Formula de aprendizaje: Un ejemplo de un preceptrón simple con una red supervisada, que quiere decir que un maestro indica cuantas entradas y cuantas salidas debería obtener dicho problema. Compuerta lógica OR. X1 X2 X1VX2 V V V V F V F V V F F F 8
  9. 9. 1. Representación de la red 2. Entrada (Positivo – Verdad)/ (Negativo – Falso) X1 X2 T 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 -1 3. Formula de Activación. Formula de Ajustes de Pesos. 9
  10. 10. 4. Elegir Valores – Pesos Aleatorios W1 = 1.2 W2 = -1.2 E=0.5 (factor de aprendizaje) = -0.4 (Valor Umbral) Nuevo grafico. Se aplica la formula de A. ) Con estas formulas se obtienen los siguientes resultados. Entrada (1,1) T (1) y= 1 (1.2) + 1 (-1.2) -1(-0.4) = 0.4 es >= 0 y= 1 Entrada (1,-1) T= (1) y= 1(1.2) -1(-1.2) -1(-0.4) = 2.8 es >= 0 y=1 Entrada (-1,1) T (1) y= -1(1.2)+ 1(-1.2) -1(-0.4) = -1 es <0 y=-1 (Error se hace de nuevo el ajuste pesos por ser el valor negativo) 10
  11. 11. Reajuste de Pesos en (-1,1) W1 = 1.2+ 2(0.5) (1) (-1) = 0.2 W2 = -1.2 + 2(0.5) (1) (1) = -0.2 = -0.4 + 2(0.5) (1) (-1) = -1.4 Nuevo grafico con nuevos pesos obtenidos. Se repite el proceso con los nuevos pesos obtenidos para todas las entradas otra vez. Entrada (1,1) T = (1) y = 1(0,2) + 1(-0,2) -1 (-1,4) = 1.4 es > = 0 y=1 Entrada (1,-1) T = (1) y = 1(0.2) -1(-0.2) -1(-1.4)0 1.8 es > = 0 y=1 Entrada (-1,1) T = (1) y = -1(0.2) + 1(-0.2) – 1(-1.4) = 1 es > = 0 y=1 Entrada (-1,-1) T = (-1) y = -1(0.2) – 1(-0.2) – 1(-1.4) = 1.4 es > = 0 y=1 (Error se hace de nuevo el ajuste pesos por ser el valor negativo) 11
  12. 12. Debemos hacer un reajuste de pesos en (-1,-1) W1 = 0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 1.2 W2 = -0.2 + 2(0.5) (-1) (-1) = 0.8 = -1.4 + 2(0.5) (-1) (-1) = -0.4 Y tenemos una nueva gráfica Se vuelve a hacer el proceso. Entrada (1,1) T= (1) y = 1(1.2) + 1(0.8) -1(-0.4) = 2.4 es >= 0 y=1 Entrada (1,-1) T= (1) y = 1(1.2) -1(0.8) -1(-0.4) = 0.8 es >= 0 y=1 Entrada (-1,1) T= (1) y = -1(1.2) +1(0.8) -1(-0.4) = 0 es >= 0 y=1 Entrada (-1,-1) T= (-1) Y = -1(1.2) -1(0.8) -1(-0.4) = -1.6 es < 0 y=-1 12
  13. 13. Todos los valores son correctos. Los pesos definitivos son: W1 = 1.2 W2 = 0.8 = -0.4 Donde cada símbolo corresponde a determinado concepto. Ei: El estado de la neurona de la capa de entrada (i). Pij: El peso actual asociado a la sinapsis que une la neurona (i) de la capa de entrada y la neurona (j) de la capa de salida. Ej: El estado de la neurona de la capa de salida (j). Sj: El valor deseado por esa neurona. TASA: Es una constante entre o y 1 que indica cuanto aprende la red. Aplicaciones de las redes neuronales. Perceptrón Simple Se utiliza en la clasificación y reconocimientos de patrones de voz, imágenes, señales, etc. Encontrar patrones de fraude económico, hacer predicciones en el mercado financiero, hacer predicciones de tiempo atmosférico, etc. Y para crear controladores de robot, como podrían ser el Quake II Neuralbot, y en medicina el Clasificador No Sesgado de Proteínas. 6. Sistemas expertos Antes se pensaba que la resolución de teoremas, el reconocimiento de voz, el de patrones y la resolución de juegos como el ajedrez y las damas y cualquier problema semejante podrían ser resueltos por personas, ya que su formulación y resolución requieren habilidades que supuestamente solo tienen los seres humanos como pensar, memorizar, aprender, ver, etc. Este tipo de cuestión al inicio impensable de resolver por medio de computadoras, pero ahora se utilizan este tipo de sistema. 13
  14. 14. Los sistemas expertos son máquinas que piensan y razonan como un experto lo haría en una cierta especialidad de campo. Los sistemas expertos no solo realizan funciones y manejan grandes cantidades de datos sino que también manipulan esos datos de forma, que el resultado sea inteligible y tenga significado para responder a preguntas incluso no completamente especificadas. Stevens (1984) Ahora casi todas las demás ramas de la inteligencia artificial se basan en sistemas expertos. Como por ejemplo un coche que aparca solo, ya que mediante un sistema, este analiza la situación y toma una decisión en base de la misma. Militar Informática Telecomunicaciones Química Derecho Aeronáutica Geología Arqueología Agricultura Electrónica Transporte Educación Medicina Industria Finanzas y Gestión 6.1 Arquitectura de Sistemas Expertos. Base de conocimientos: Es la parte que envuelve el conocimiento del dominio, se obtiene el conocimiento del experto y se codifica en la base de conocimientos del experto y se codifica en la base de conocimiento. La forma básica de representarlo es por reglas, que son estructuras condicionales que relacionan la información contenida en la parte del antecedente con otra información contenida en la parte del consecuente. Base de hechos (Memoria de trabajo): Incluye los hechos sobre el problema anterior descubiertos en la consulta. En la consulta actual con el 14
  15. 15. sistema experto, el usuario introduce la información del problema actual en la base de hechos. Y al sumar el conocimiento de las dos informaciones, la base de conocimiento deduce nuevos hechos. - Motor de interferencia: Es el modulo de la resultante de la modelación del razonamiento humano. Y trabaja con la información obtenida de la base de conocimientos y la de la base de hechos para deducir nuevos hechos. Y al contrastar los hechos particulares de la base de hechos se obtienes conclusiones acerca del problema. - Subsistema de explicación: Con esta explicación, el sistema experto da una explicación al usuario de por qué está haciendo una pregunta y como ha llegado a la conclusión. Y con esto el diseñador puede usarlo para detectar errores y el usuario se aprovecha de la transparencia del sistema. - Interfaz del usuario: La comunicación entre el sistema experto y el usuario se realiza en lenguaje natural. Es interactiva y sigue el patrón de la conversación entre personas. Para hacerlo de una manera válida para el usuario es especialmente importante el diseño del interfaz de usuario. Una petición básica del interfaz es la habilidad de hacer preguntas. Par obtener información aceptable del usuario hay que poner especial atención en el diseño de la pregunta. Esto puede requerir diseñar el interfaz usando menús o gráficos. 7. La inteligencia artificial como herramienta de ayuda social. 15
  16. 16. “La verdadera Inteligencia Artificial no es crear seres que imiten a los seres humanos, sino desarrollar aplicaciones que faciliten las tareas del ser humano.” Ramón López de Mántaras. Guardrobo D1quot;, desarrollado por la firma de seguridad japonesa Sohgo Security Services, está diseñado para patrullar por caminos preprogramados y estar atento a las señales de problemas. En 1990, se define la Inteligencia Artificial como el acto de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que llevadas a cabo por personas requieren inteligencia. Después de que los robots dejaran su función operativa han entrado en la sociedad en juguetes o robots cirujanos, que están monitorizados. - En 1917 la Universidad de Stanford desarrollo el StanforArm, un brazo eléctrico. - En 1959 se introdujo el primer robot comercial por Planet Corporation. - En 1961 la Ford Motor Company utilizo uno para controlar una máquina de fundición en troquel. - Reconocimiento del habla y patrones Audeo es un sistema que permite comunicarse por teléfono cara a cara o sin voz, consiste en captar y reconocer las señales neurológicas enviadas por las cuerdas vocales para ser simuladas por el ordenador. Con la finalidad de ayudar a quienes tienen problemas vocales o de habla, o quienes padecen Parkinson o parálisis cerebral. - Análisis de bandadas de pájaros. 16
  17. 17. Un sistema es capaz de diferenciar entre bandadas de pájaros o de insectos, el programa es de ayuda en el ámbito de seguridad aeroportuaria ya que las bandadas de pájaros es un problema de seguridad a tener en cuenta. - Conectividad entre vehículos. También hay un sistema con el cual los coches serán capaces de intercambiar información entre sí mediante Internet, a la vez podrán advertir de manera instantánea si hay un accidente o si algún coche ha cometido una infracción como saltarse un semáforo en rojo. 8. Inteligencia Artificial en Medicina (AIM) El último siglo esta ciencia ha tenido un crecimiento exponencial en investigación que ha sentado la base de la medicina actual. En medicina, como en otras ciencias, en el último medio siglo se han alcanzado metas que hace algunos años solamente eran un sueño. Y se utiliza esta tecnología para obtener diagnósticos más El uBOT-5 es un robot que es capaz de detectar cuando una persona se ha caído, comprobar sus signos vitales y rápidos a partir de bases de llamar al 911 datos. Médico de la Inteligencia Artificial. “Se refiere principalmente a la construcción de los programas de la IA que realizan el diagnóstico y la terapia de hacer recomendaciones. A diferencia de las aplicaciones medicas basadas en otros métodos probabilísticas, los programas se basan en modelos simbólicos, cualidades de la enfermedad y su relación con los factores del paciente y de las manifestaciones clínicas.” Clancey, W. y Letsinger, R. 17
  18. 18. Ejemplos de tecnología. - Scanner Térmico. Científicos acaban de lanzar una nueva tecnología que permitirá detectar tempranamente el cáncer a la piel y la artrosis gracias a las variaciones térmicas producidas bajo la piel. - Dispositivos de insulina. Los investigadores de Starbridge Systems han desarrollado una estructura de microfluidos para un dispositivo de administración de insulina que podría mejorar notoriamente la calidad de vida de los enfermos de diabetes. Ordenadores en Anestesia y Cuidados Intensivos. Tema de especial interés son los relacionados con el apoyo a la decisión de decisiones clínicas, incluyendo: - Sistemas de apoyo de decisiones: guías clínicas y protocolos, asesoramiento en los sistemas de vigilancia. - Sistemas informáticos para el control y la evaluación de la calidad de la atención. - Gestión de la información y la visualización e interpretación de los datos clínicos, programación de los recursos de cuidados críticos. 18
  19. 19. * Gracias a la inteligencia artificial es posible realizar operaciones con médicos especialistas que se encuentran a cientos de quilómetros con igual o más precisión que el médico presente. Sistemas de información en laboratorios clínicos. PUFF: Es un sistema automático para la interpretación de las pruebas de función pulmonar, y este fue uno de los primero sistemas utilizados en laboratorios. GermWatcher: Un sistema experto que utiliza monitores microbiológicos para identificar infecciones nosocomiales y advertir de esto al Centro nacional de Estados Unidos para el control y precaución de enfermedades (CDC, siglas en ingles) 9. Inteligencia Artificial en Economía Se utiliza la aplicación de los sistemas expertos para el desarrollo de sistemas para su utilización en gestiones administrativas, ya que estos sistemas realizan funciones en referencia a datos como: contabilidad, decisiones financieras, gestión y planificación. Y como en este tipo de campo se maneja una gran cantidad de información y se realizan operaciones numéricas que servirán para tomar decisiones, y como ejemplo esta el Cashvalue que evalúa proyectos de inversión, y Vatia que asesora sobre el valor del IVA. 10. Singularidad Tecnológica. “Everyone takes the limit of his own vision for the limits of the world” Arthur Schopenhauer. 19
  20. 20. La singularidad tecnológica es la creación de una inteligencia de mayor potencia que la inteligencia humana. La tecnología más conocida es, probablemente, Inteligencia Artificial, pero hay otros: como el interfaz directo cerebro-ordenador, el aumento biológico del cerebro, la ingeniería genética, la ultra-alta resolución en escaneos del cerebro seguido por ordenador de simulación. Algunas de estas tecnologías parece probable que llegaran mucho antes que las demás, todas estas tecnologías son la partida en dirección de la Singularidad. Que en caso de que lleguen a un nivel de sofisticación, permitiría la creación de inteligencia superior a la inteligencia humana. Vernor Vinge, escritor estadounidense, originalmente acuñó el término quot;singularidadquot; observando que, al igual que nuestro modelo de la física se rompe cuando se trata de modelo de la singularidad en el centro de un agujero negro, nuestro modelo del mundo se rompe cuando se trata de un modelo de futuro que contiene las entidades más inteligentes que humanos. La inteligencia humana es el fundamento de la tecnología humana, y toda la tecnología es, en última instancia el producto de la inteligencia. Si la tecnología mejorar la inteligencia, esto cierra un bucle, creando un efecto de retroalimentación positiva. Los seres humanos se enfrentan a un límite en el tamaño de sus cerebros. La estimación actual es que el típico cerebro humano contiene algo así como un centenar de millones de neuronas y un cien billones de sinapsis. Eso es una enorme cantidad de pura fuerza bruta de cálculo en comparación con las computadoras de hoy. Sin embargo, en la industria de la computación, los puntos de referencia aumentan de forma exponencial, por 20
  21. 21. lo general con un tiempo de duplicación de uno a dos años. El original argumento de la Ley de Moore dice que el número de transistores en un área dada de silicio se duplica cada dieciocho meses; hoy existe la Ley de Moore para velocidades de chip, para la memoria de la computadora, para la conexión a Internet, y una docena de otras variantes. Por el contrario, los cinco millones de años de evolución de los seres humanos modernos a partir de primates que participan un triple aumento en la capacidad del cerebro y un aumento de seis veces en la corteza pre- frontal. Actualmente no puede aumentar nuestra capacidad de reflexión y más allá de esto, de hecho, estamos perdiendo poco a poco las neuronas a medida que envejecemos. Todos hemos escuchado que los seres humanos sólo utilizan el 10% de sus 21
  22. 22. cerebros. Lamentablemente, esta es una leyenda urbana completa, no sólo no, pero rotundamente desmentida por la neurociencia. Aunque hay que recordar que todas estas teorías aunque tienen una base científica solo son eso teorías sobre un futuro tecnológicamente ideal. Y fundamentado por la atracción que conlleva este tema y por los diferentes autores que creen firmemente en este tipo de teorías como Raymond Kurzweil o Vernor Vinge de manera tan optimista, y por sus diferentes libros que nos hablan de máquinas, en el futuro, que podrán pasar el test de Turing o un tipo de tecnología que nos permitiría almacenar nuestra memoria en discos duros y con esto crear un mundo virtual que se parecería al existente en la película Matrix,etc. Pero hay que reconocer que pese a que se considera toda esta literatura como ciencia ficción y no como científica pura y dura, la historia nos ha enseñado que los sueños que tuvieron cierto tipo de gente; tachados por sus contemporáneos de fantasía, con el tiempo se convirtieron en realidad. 11. Entrevista a Ramón López de Mántaras Badía: 22
  23. 23. “Es muy poco probable que se nos rebele una máquina.” Profesor de investigación del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y director del Instituto de Investigación en Inteligencia Artificial (IIIA). Es ingeniero técnico por la Universidad de Mondragón, licenciado en Informática por la Universidad Politécnica de Cataluña, máster en Ingeniería Informática por la Universidad de California en Berkeley, doctor en Automática por la Universidad de Toulouse y doctor en Informática por la Universidad Politécnica de Catalunya. Es autor de numerosas publicaciones, pionero en España y un referente internacional. Diego Lema: ¿En qué ramas de la inteligencia artificial se especializa la institución que usted preside? Ramón López de Mántaras: Aquí hay tres líneas de trabajo de inteligencia artificial; una es la lógica-matemática, que sirve para trabajar en los fundamentos de la inteligencia artificial, y que se utiliza para poder utilizar el razonamiento que es uno de los temas que se ha de modelar computacionalmente, porque si una maquina pueda ser considerada inteligente tiene que ser capaz de realizar razonamientos. Otra es los logaritmos de aprendizaje con el fin de dotar a los ordenadores de un capacidad de que aprendizaje y que con esta capacidad puedan 23
  24. 24. mejorarla a lo largo del tiempo, para que no tengan que hacer las cosas una y otra vez desde cero La tercera es los sistemas multiagentes, que consiste en hacer un conjunto de entes inteligentes, en este caso de maquinas, que son capaces de realizar un problemas entre ellos. Por ejemplo; al igual que un grupo de personas, donde una por si sola no tiene todos los conocimientos o capacidades para resolver un problema cuando este es muy complejo, la persona necesitara cooperar con las demás para solucionarlo. Con esta idea, en inteligencia artificial estos agentes han de resolver la cuestión con sus determinadas habilidades. D.L: ¿Es con estos sistemas multiagentes que se utilizo para crear el software que se utiliza en el futbol robot? R.L.M: Si es una de las aplicaciones de los sistemas multiagentes; en un robot, este llevaba algunos agentes con los cuales mediante uno de ellos el robot podía evitar obstáculos para chocar entre ellos, otro agente estaba programado para reconocer mediante su sistema de visualización artificial reconocer objetos o marcas determinadas en una habitación, de manera que cuando las viera supiese donde esta porque lo reconoce ya que lo había visto antes. Es un ejemplo los AIBO-robots, perros robóticos que juegan al fútbol, donde cada uno de los robots tiene que hacer una serie de acciones coordenadas con los demás para marcar un gol y determinar, que en caso que esté siendo bloqueado a que compañero pasar la pelota, la idea al igual que el fútbol humano es la colaboración entre ellos. 24
  25. 25. D.L: También desarrollan sistemas que pueden crear música y manipularla. R.L.M: En realidad lo que hemos hecho son sistemas que cuando les introducen música que suena pero que suena de una manera aburrida, sin emociones, donde no hay matices expresivos ni variaciones en el ritmo o en la intensidad con que suena la música. Por lo tanto hemos logrado que un sistema artificial (ordenador), sea capaz de mejorar una interpretación que inicialmente tiene poca expresividad o no la tiene. D.L: ¿Cuál cree, usted, que es el objetivo de la inteligencia artificial? R.L.M: Bueno, el objetivo principal es el mismo que hace 50 años, y es que algún día tengamos máquinas que, posiblemente, muchas de ellas sean robots humanoides con dos brazos, dos piernas, con un sistema de visión, un sistema de percepción y que tengan una inteligencia indistinguible de la humana. En definitiva, que exista una nueva especie artificial que conviva con nosotros y que nos ayude. D.L.: ¿En caso de que logren su objetivo, cree que estas máquinas se rebelen contra su creador? R.LM: Esto suele suceder en las películas de ciencia-ficción esto suele suceder, pero hay que reconocer que este objetivo que no estoy seguro de hasta qué punto se pueda cumplir ya que es un objetivo de gran complejidad. Es posible que si hay una maquina que ha seguido un desarrollo a lo largo de su vida, de una manera muy similar a la humana, es muy probable que tengan los mismos defectos que tenemos los seres humanos y que desarrollen ansias de independizarse o de rebelarse. 25
  26. 26. Aunque en ocasiones la ciencia-ficción se anticipa a cosas, que quizás, en el futuro lleguen a suceder yo no lo veo así. Yo lo veo como una herramienta en un futuro con inteligencia especializada, donde serán capaces de realizar cosas muy concretas, pero tengo mis dudas de que sea una inteligencia igual que la humana. Ya que la inteligencia que desarrollaran es una inteligencia más especializada, que solo entiendo de una cosa. Como es el ejemplo del famoso programa Deep Blue que fue capaz de ganar a Gasparov jugando al ajedrez, pero que no sabía realizar otra función ya que si intentabas jugar a otro juego aunque fuese más sencillo que el propio ajedrez era incapaz de hacerlo. Por eso digo que la inteligencia generalizada, la que tenemos los humanos, que consiste en poder entender diferentes cosas a niveles superiores o inferiores es muy poco probable de alcanzar. Por lo tanto es muy poco probable que se nos rebele una máquina. D.L: ¿Cuál cree que sería el impacto en nuestras vidas si dejáramos de utilizar los avances conseguidos en inteligencia artificial? ¿Cómo por ejemplo en medicina? ¿En ocio? R.L.M: Actualmente, está claro que los buscadores de internet no existirían, Google y demás buscadores utilizan los avances que existen en inteligencia artificial. En ocio, muchos videojuegos que existen serian mucho más aburridos, porque si no fuera por la inteligencia artificial, sabríamos después que movimientos harían los otros caracteres si tu realizas una determinada acción; y en los juegos más sofisticados esto no es así, gracias al desarrollo 26
  27. 27. del Non-Playing Characters, ya que no puedes prever lo que va a pasar porque los jugadores no-controlados están siendo controlados por un sistema de inteligencia artificial. Y para cosas más relevantes para la humanidad, en la medicina hay muchos diagnósticos que esta automatizado, prácticamente terapias tratamientos que se hacen a través de la inteligencia artificial. No es que haya un robot en los hospitales, pero lo que sí existen en hospitales sofisticados son robots que ayudan a hacer operaciones quirúrgicas o hay instrumentos que realizan análisis, por ejemplo para los marcadores del cáncer o para otras actividades de diagnostico medico que hay en el instrumento, que toma las medidas de sangre y hay un software que interpreta los datos y el resultado que obtiene para el médico son datos pre-procesados con un sistema software inteligente y da un resultado más simplificado y más valioso . También en farmacia, prácticamente todos los programas que utilizan para diseñar nuevos fármacos están basados en inteligencia artificial. D.L: ¿Usted piensa que se debería regular con algún tipo de código ético, ya que ahora se utiliza en inteligencia artificial para crear armas más eficaces? R.L.M: Sin duda, ya hay comisiones éticas que al igual que en otras aplicaciones, pues no todo lo que científicamente o tecnológicamente es posible hacer se tendría que hacer. Para eso están estas comisiones que regulan los usos de estos avances científicos y particularmente en inteligencia artificial; yo creo que en el futuro habrá más restricciones o condicionantes porque si algún día llegamos a convivir con máquinas, como los robots humanoides que hablaba antes, que puedan ayudar a una 27
  28. 28. persona mayor en tareas domesticas tendría que cumplirse este código ético por parte de estas máquinas. D.L: ¿Qué opina sobre el excesivo optimismo de algunos autores, como Raymond Kurzweil, ante su visión sobre la inteligencia artificial? R.L.M: Respecto a esto, hay gente que más que científicos son personajes mediáticos que les interesa escribir libros que se vendan más. Y hay una serie de autores, que anteriormente eran investigadores en informática o en inteligencia artificial, que después dejaron la ciencia y se dedicaron a escribir libros completamente inverosímiles o muy exagerados acerca del futuro de la informática o la inteligencia artificial. Yo, los considero unos escritores de ciencia-ficción que escritores científicos, pero el problema es que con sus publicaciones hacen creer que son científicos y luego hay gente que los lee, sobretodo periodistas, que los convierte en mediáticos. Y pienso que esto es malo para la inteligencia artificial, porque luego la gente se hace una idea falsa de lo que es la inteligencia artificial y lo que será en el futuro, y es por esto que salta la alarma sobre maquinas que pueden controlarnos. Por lo tanto, yo creo que están causando más prejuicio que beneficio a la inteligencia artificial. 28
  29. 29. D.L: ¿Cuál cree que es el paso más difícil y que no se puede avanzar en inteligencia artificial? R.L.M: El avance principal y crucial para conseguir el objetivo, que hablábamos antes de inteligencia no-especializada sino general, lo que se denomina common-sense (conocimientos de sentido común). Es decir, los conocimientos que son implícitos, aquellos conocimientos que tu no los aprendes leyendo un libro o no te lo enseñan en la escuela, sino que aquellos conocimientos muy generales sobre la vida, lo que aprendes por experiencia. Por ejemplo, a nadie le tienes que explicar porque los objetos cuando las sueltan estas se caen, aunque no tengas cosas sobre la fuerza de la gravedad. Ya que los seres humanos nacemos pre-programados para comprender estas vivencias. Este tipo de acciones, que parecen tan sencillas, a nivel cognitivo tiene una gran complejidad, la de haber aprendido a manipular un objeto y a contrarrestar la fuerza de la gravedad sujetándolo para que no resbale de la mano. Estas acciones responden a lo que llamamos conocimiento implícito o de sentido común (common-sense). D.L: ¿Cómo ve la situación de España respecto a otros países de la Unión Europea u otros países del mundo? R.L.M: Esto se debe de medir respecto a los diferentes criterios que se utilizan. Si utilizamos los criterios que se suelen utilizar en el mundo de la ciencia que es el número de artículos publicados en revistas especializadas, en congresos de alto nivel, donde nosotros damos a conocer a la comunidad 29
  30. 30. científica nuestros resultados mediante estas publicaciones del mismo modo que lo hacen colegas de diferentes partes del mundo, y así podemos conocer lo que han hecho los demás y utilizar esto para mejorarlo. En Europa estamos entre los 5 mejores, y a nivel mundial hay otros 5 o 6 países más avanzados, gracias también a que hay más gente trabajando. Aunque claro no todos los países tienen los recursos para desarrollar una tecnología de inteligencia artificial, pero entre los 40-50 países que hay actividad respecto a inteligencia artificial de manera sostenida estamos entre los 10 mejores. 12. Conclusiones 30
  31. 31. Una vez terminada esta investigación, solo puedo dar mi punto de vista final de toda la información que he recolectado durante el transcurso de este trabajo. Desde mi actual perspectiva, puedo reconocer las ideas erróneas que sostenía al comenzar este trabajo de investigación. Durante el transcurso de la investigación pude comprobar, que en la actualidad estamos siendo beneficiarios de los desarrollos de la inteligencia artificial, y que prácticamente todas las ramas de la tecnología tienen en su catalogo una relación, de mayor o menor alcance, con la inteligencia artificial. Y mientras más conocía sobre el tema que estaba tratando descubrí utilidades que no pensaba que necesitaran de la inteligencia artificial como es el ejemplo de los buscadores de internet, tan necesarios hoy en día y con los cuales no sabríamos o nos dificultaría mucho la navegación por internet. Gracias a este trabajo he aprendido nuevas pautas de trabajo que seguro me servirán en un futuro próximo; y me siento totalmente satisfecho del trabajo que he realizado, ya que he aprendido mucho sobre este tema y espero que de este mismo modo se vea recompensado justamente por todo mi esfuerzo. También quisiera aprovechar este espacio para agradecer a todas las personas que han colaborado y han ayudado en la investigación de este trabajo; en primer lugar, a mi tutor Ricard Marsal, al aceptar la tarea de guiarme en este trabajo, y con la dificultad añadida de desconocer en su mayoría el tema que trataba; en segundo lugar, a mi familia por el apoyo que me dieron durante la investigación; y también a profesores como Gloria Mateu al facilitarme herramientas y guía para realizar la entrevista, y a Pilar Pérez por su aportación, al solicitarlo, de material escolar para la entrevista. Y a Ramón Lopéz de Mántaras por atenderme, por mostrarme las investigaciones de su institución y por no poner trabas al realizarle la entrevista. 31
  32. 32. ANEXOS Elbot, premio Loebner 2008 Elbot es el resultado de un proyecto llevado a cabo durante 7 años por Fred Roberts y la empresa Artificial Solutions. Mark: Are you married? Elbot: I'm not married but if I were, my wife would have to be called Embot. M: Is there a special robot in your life? E: I'm not sure I ever saw that... Eh? ...I'm not even sure you can use special in that context! M: Have you ever been in love? E: Please tell me your inclination to feelings of affection first. This is getting more personal than I had expected. But hey, who's listening? M: I have been in love but am not now. E: I see your point. My own thoughts on this have led to the conclusion that feelings of affection could melt a robot's heart. Con este tipo de preguntas, este software logró engañar a 3 de 12 jueces, ya fue dotado de sentido de humor, aunque en realidad no comprende lo que dice, ni tiene la más mínima idea sobre lo que es el sentido común. 32
  33. 33. Este es un robot que utiliza su sistema de visualización artificial para lograr descubrir donde se encuentra mediante los códigos binarios que identifica en las cajas que ve en la habitación, fue desarrollado por el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial (IIIA). Estos robots juegan gracias al sistema multiagente dotado por el IIIA. AIBO-robots, desarrollados por la empresa nipona Sony. Es sensible a las caricias, tiene una enorme capacidad de movimientos, equilibrio y flexibilidad, y lo más importantes que aprende. Esta controlado por el software Mind3. Tres Leyes de la Robótica. 1. Un robot no puede hacer daño a un ser humano o, por su inacción, permitir que un ser humano sufra daño. 2. Un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto si estas órdenes entrasen en conflicto con la Primera Ley. 33
  34. 34. 3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley. Estas tres leyes, que se han tomado como punto de partida para la creación en Japón de un código ético, surgieron de la colección de cuentos titulada Yo, Robot (1950). ASIMO (Advanced Step in Innovative Mobility) Es el resultado de diferentes actualizaciones que se han llevado a cabo desde el año 1986 por la empresa Honda. Este robot que es capaz de moverse, interactuar con los seres humanos y ayudarles es, sin duda, una de las mayores proezas tecnológicas del siglo XXI. Las medidas de ASIMO están pensadas para adaptarse al entorno humano: 1,20 cm de altura, 450 mm de ancho de hombros, 440 mm de profundo y 43 Kg de peso. El pack de baterias que incorpora en su mochila le proporciona 38 voltios y 10AH a plena carga. Puede levantar un peso de 0,5 Kg en cada mano. Reem-B Es un robot humanoide de servicio que es capaz de ayudar a los seres humanos en el futuro con tareas sofisticadas. Este robot 34
  35. 35. puede caminar dinámicamente, reconocer y comprender los objetos, levantar cargas pesadas y andar por sí mismo dentro de cualquier edificio, evitando obstáculos. Fue mostrado como la Ha sido creado por la empresa PAL-Roboticcs y un grupo de ingenieros catalanes. estrella principal en las ultimas Jornadas de Robótica de Barcelona, que se celebran hasta mañana en el Museu d'Art Contemporani (Macba) BIBLIOGRAFÍA. Alan Turing. Computing machinery and intelligence. Mind magazine, 1950. J. McCarthy, M. L. Minsky, N. Rochester, C.E. Shannon. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, 1955. Gordon Moore. The Future of Integrated Electronics. Fairchild Semiconductor internal publication, 1964. Lewis E. Garrett. The Best of Creative Computing, 1977. 35
  36. 36. Clancey, W. and Letsinger, R. quot;NEOMYCIN: Reconfiguring a Rule-Based Expert System for Application to Teaching.quot; Readings in Medical Artificial Intelligence. The First Decade. Reading, Addison-Wesley Publishing Company, 1984. Revista. Mundo Científico. Inteligencia Artificial, 1985 Gordon Moore. “Lithography and the Future of Moore's Law,” Proceedings of SPIE, Vol. 2437, 1995. Raymond Kurzweil. The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence. 2000. Raymond Kurzweil. The Law of Accelerating Returns. Published on KurzweilAI.net, 2001. David Cole. The Chinese Room Argument, Stanford Encyclopedia of Philosophy, 2004. Raymond Kurzweil. The Singularity Is Near: When Humans Transcend Biology, 2006. Rodrigo González, EL Test de Turing: Dos Mitos, Un Dogma, 2007 WEBGRAFÍA. http://www.aaai.org http://www.iiia.csic.es/es http://www.loebner.net/Prizef/loebner-prize.html http://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence http://www.agi-09.org/schedule.php http://documat.unirioja.es/ http://www.neurosecurity.com/articles.php http://store.irobot.com/corp/index.jsp http://singularity.com/charts/ http://www.singinst.org/ http://singularidad.wordpress.com/ http://www.eduardpunset.es/blog/ http://www.eduardpunset.es/libros_detalle.php?idlibro=123 http://www.spectrum.ieee.org/singularity http://www.openclinical.org/aiinmedicine.html http://www.csmc.edu/5835.html 36
  37. 37. http://www.artificial-solutions.com http://news.bbc.co.uk/1/hi/magazine/7670050.stm http://www.elbot.com http://support.sony-europe.com/aibo/index.asp http://www.roboticspot.com/spot/asifue/asi2004.html 37

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