Introducción.
Se denomina como inteligencia artificial a la
facultad de razonamiento que ostenta un agente que no está vivo, tal es el caso
de un robot, por citar uno de los ejemplos más populares, y que le fue
conferida gracias al diseño y desarrollo de diversos procesos gestados por los
seres humanos. Cabe destacarse que además del poder de razonar, estos
dispositivos son capaces de desarrollar muchas conductas y actividades
especialmente humanas como puede ser resolver un problema dado, practicar un
deporte, entre otros.
Características
de la Inteligencia Artificial
- · 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.
- · 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).
- · 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.
- · 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.
Categorías
de la Inteligencia Artificial:
- · Sistemas que Actúan como Humanos: Estos sistemas consisten en imitar el comportamiento de los humanos, tanto en su razonamiento como el conocimiento, aprendizaje, y lenguaje natural, es el realizar tareas.
- · Sistemas que Piensan como Humanos: El objetivo de estos sistemas consiste en simular el modelo humano, es decir el hombre, los procesos de tomas de decisiones, soluciones de problemas y aprendizaje, en otras palabras es el funcionamiento de la mente humana.
- · Sistemas que Actúan Racionalmente: Por otra parte estos sistemas frecuentan simular racionalmente el comportamiento del hombre, estos van muy de la mano con las conductas inteligentes en máquinas.
- · Sistemas que Piensan Racionalmente: La base de este tipo de sistemas es la lógica, ya que los prototipos tratarán de emular el pensamiento del hombre.
La inteligencia artificial es importante ya
que contiene dichos atributos:
Las realizaciones y productos computacionales
son más fáciles de desarrollar, mantener y manipular.
Podría proveernos de teorías de la
inteligencia humana asimilables en el computador (o computadores).
Teorías la inteligencia humana que podrían
ser aplicadas sistemáticamente (es decir, como en ingeniería) por las maquinas
o por los mismos humanos.
La mayoría de los métodos de la inteligencia
artificial pueden ser vistos como versiones prácticas de la lógica formal.
¿Puede
la inteligencia ser artificial?
Consideramos que el robot es
simplemente una máquina. Pero ¿qué ocurre cuando el robot tiene un cerebro
biológico hecho con células cerebrales (neuronas) y posiblemente incluso a base
de neuronas humanas?
A grandes rasgos, se recordara que el cerebro humano se compone de
decenas de billones de neurona interconectadas entre si formando circuitos o
redes que desarrollas funciones especificas. La estructura fundamental de una
neurona típica, se encuentra formada por: las dendritas, el cuerpo de la célula
y un único axón. El axón de muchas neuronas esta rodeado por una membrana que
se denomina Vaina de Mielina, la sinapsis conecta el axón de la neurona con las
dendritas de otras neuronas.
La estructura de las neuronas ANS, son la trasmisión de algunas ideas
tomadas de la neurobiología siendo esta la base de los modelos ANS. El cell
body (cuerpo de la célula), viene hacer la unidad de procesamiento de esta
neurona artificial, las dendritas que se encuentran llevando la información hacia
el cuerpo de la célula y el axón que conduce la única salida de esta neurona
artificial. Según Herrera Fernadez, las neuronas se moldean mediante unidades
de proceso, caracterizadas por una función de actividades que convierte al
entrada total recibida de otras unidades en un valor se salida, el cual hace la
función de tasa de disparo de la neurona. Según Herrera Fernandez¹, las
neuronas se modelan mediante unidades de proceso, caracterizadas por una
función de actividades que convierte la entrada total recibida de otras
unidades en un valor de salida, el cual hace la función de tasa de disparo de
la neurona. Las conexiones sinápticas se simulan mediante conexiones
ponderadas, la fuerza o peso de la conexión cumple el papel de la efectividad
de la sinapsis. Las conexiones determinan si es posible que una unidad influya
sobre otra. Una unidad de proceso recibe varias entradas procedentes de las
salidas de otras unidades de proceso de entrada total de una unidad de proceso
y se suele calcular como la suma de todas las entradas ponderadas, es decir,
multiplicadas por el peso de la conexión.
El efecto inhibitorio o excitatorio de la sinapsis se logra usando pesos
negativos o positivos respectivamente. Las redes neuronales deben tener como
estructura varias capas las cuales son: primera capa como buffer de entrada,
almacenamiento de la información bruta suministrada en la red o realizando un
sencillo proceso de la misma, la llamamos tapa de entrada; otra capa actúa como
interfaz o buffer que almacena la respuesta de la red para que pueda ser leída,
la llamamos capa de salida; y las capaz intermedias, principales encargadas de
extraer, procesar y memorizar la información se denominan capas ocultas. Las
RNA han sido aplicadas a un número en aumento de problemas en la vida real y de
considerable complejidad, donde su mayor ventaja es en la solución de problemas
que son bastante complejos para la tecnología actual, tratándose de problemas
que no tienen una solución algorítmica cuya solución algorítmica es demasiado
compleja para ser encontrada. En general, debido a que son parecidas al las del
cerebro humano, las RNA son bien nombradas ya que son buenas para resolver
problemas que el humano puede resolver pero las computadoras no. Estos
problemas incluyen el reconocimiento de patrones y la predicción del tiempo. De
cualquier forma, el humano tiene capacidad para el reconocimiento de patrones,
pero la capacidad de las redes neuronales no se ve afectada por la fatiga,
condiciones de trabajo, estado emocional, y compensaciones. Las redes
neuronales son más que otra forma de emular ciertas características propias de
los humanos, como la capacidad de memorizar y de asociar hechos. Si se examinan
con atención aquellos problemas que no pueden expresarse a través de un
algoritmo, se observará que todos ellos tienen una característica en común: la
experiencia. El hombre es capaz de resolver estas situaciones acudiendo a la
experiencia acumulada. Así, parece claro que una forma de aproximarse al
problema consista en la construcción de sistemas que sean capaces de reproducir
esta característica humana.
En definitiva, las redes neuronales no son más que un modelo artificial y
simplificado del cerebro humano, que es el ejemplo más perfecto del que
disponemos para un sistema que es capaz de adquirir conocimiento a través de la
experiencia. Una red neuronal es "un nuevo sistema para el tratamiento de
la información, cuya unidad básica de procesamiento está inspirada en la célula
fundamental del sistema nervioso humano: la neurona". Todos los procesos
del cuerpo humano se relacionan en alguna u otra forma con la (in)actividad de
estas neuronas. Las mismas son un componente relativamente simple del ser
humano, pero cuando millares de ellas se conectan en forma conjunta se hacen
muy poderosas. También, es bien conocido que los humanos son capaces de aprender.
Aprendizaje significa que aquellos problemas que inicialmente no pueden
resolverse, pueden ser resueltos después de obtener más información acerca del
problema.
Por lo tanto, las Redes Neuronales:
· Consisten
de unidades de procesamiento que intercambian datos o información.
· Se
utilizan para reconocer patrones, incluyendo imágenes, manuscritos y secuencias
de tiempo, tendencias financieras.
·
Tienen
capacidad de aprender y mejorar su funcionamiento.
Riesgos de La Inteligencia Artificial
El Centro para el Estudio
de Riesgo Existencial (RSME), es uno de los encargados de estudiar los
potenciales peligros de la tecnología para la raza humana entre ellos la
inteligencia artificial. El nuevo centro ha sido fundado por el filosofo Huw
Price, que plantea los riesgos del nivel de “extinción” para nuestra especie.
El interés de Price sobre
el riesgo de la inteligencia artificial se deriva de un encuentro casual con
Jaan Tallinn, un antiguo ingeniero de software y uno de los fundadores de
Skype, que al igual que Google y Facebook se ha convertido en una de las piedras
angulares de la edad digital. Tallinn afirma que es más probable morir a causa
de un accidente relacionado con la inteligencia artificial que de cáncer o
enfermedades del corazón. Según Tallinn, las maquinas controlan el futuro
después de 4 millones de años de evolución humana. Pero según Price, dijo que
predecir la naturaleza exacta de los riesgos es muy complicado, y que la
tecnología avanzada puede ser una amenaza en un momento donde los ordenadores
comienzan a dirigir los recursos hacia sus propios objetivos, a expensas de las
preocupaciones humanas como la sostenibilidad del medio ambiente. También
reconoció que muchas personas creen que este proyecto es inverosímil, pero
insistió en que los riesgos potenciales son demasiado serios para mirar a otro
lado. Mas sin embargo el riesgo siempre existirá ya que en el mundo existen
personas inescrupulosas que podrían con estas tecnologías utilizarlas para
malos propósitos.
Uno de los ejemplos más
recurrentes es de un futuro robots que podría ser creado para la guerra y el
combate, que tendría semejanza con el ser humano algunas de sus características
potencialmente peligrosas seria:
· Es autónomo, no solamente puede andar por donde quiera, sino que tiene
capacidad para desobedecer una orden a gusto.
· Tiene inteligencia real, aunque generalmente responde a ordenes de
otra máquina
· Está adaptado para disparar a toda clase de enemigos (sean o no
combatientes, basta con que sean hostiles).
· Y lo más peligroso seria que estas maquinas logren manipular armas a
su gusto, sin ningún tipo de regulación
Aunque muchos defensores
de la Inteligencia Artificial niegan esta hipótesis, la historia nos ha dado la
razón, muchos de los grandes inventos de la humanidad han sido utilizado de
forma negativa, tal es el ejemplo de las Armas de fuego, la bomba atómica y lo
que aún está en la palestra la Bomba nuclear, entonces es muy probable pensar
que la inteligencia artificial en un futuro se adhiera a estas tecnología que han
perjudicado a la humanidad
Amenaza o no, Quizás es
pronto para saberlo, o quizás ese día está más cerca de lo que nos imaginamos,
lo cierto es que por los momentos más han sido las ventajas alcanzadas con la
Inteligencia Artificial que sería absurdo no reconocer que significa uno de los
más grandes avances de la humanidad, y lejos de perjudicarnos estas están
diseñadas para ser maquinas eficientes y serviciales, siempre dispuestos a
ayudar a sus clientes humanos.
Conclusión.
Una de las principales incertidumbre del ser humano es saber que nos depara el destino, saber si mañana nos irá bien, si lograremos tener el trabajo de nuestro sueño, si tendremos la pareja que deseamos, entre otras muchas interrogantes, pero esto no es excepción en la inteligencia artificial, donde también encontramos un futuro incierto, más aun teniendo una tecnología que cada día es capaz de sorprendernos.
Como ya sabemos la inteligencia artificial ya está entre nosotros, es más, tiene tanta antigüedad como la informática y ha generado ideas, técnicas y aplicaciones que han permitido resolver problemas difíciles. Lejos de quedarse ahí, el futuro de esta tecnología pasa por nuevos avances como el desarrollo de software que nos haga la vida más fácil, ayudándonos a tomar decisiones en entornos complejos o permitiéndonos resolver problemas difíciles.
Pero no todo es color de rosas, si bien es cierto que esta tecnología será un gran apoyo en muchos de las actividades humanas optimizarlas, y logrando un mejor rendimiento incluso mejor al que podríamos darle los seres humanos, pero existe otra gran incógnita, y que ha sido el temor del hombre expresado en libros y películas, ¿nos arrepentiremos de Crear la Inteligencia Artificial?
¿Por qué has elegido ese tema? Este Tema lo Elegí porque me llama mucho la atención como la tecnología esta avanzando y como puede ayudar en varios aspectos como la medicina.
¿De dónde partiste para empezar a escribir? Pues comencé por el articulo y seguí buscando mas acerca de ello, la verdad no soy buena redactando pero sigo aprendiendo.
Referencias:
Les Anexo el link de un Cómic que hice con relación a la inteligencia artificial
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