Estudio de la Inteligencia Artificial

ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICAL, SUS ALCANCES Y APLICACIONES EN EL
AREA DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN DE LA U.M.S.S
JOSE RICHARD AYOROA CARDOZO1
1
Departamento de Informática–Sistemas, Universidad Mayor de San Simón, Bolivia
RESUMEN
La Inteligencia Artificial es la ciencia cuyo reto es crear maquinas que piensen como los humanos. Esta
nueva área tiene bastantes aplicaciones en la vida cotidiana y en los aparatos electrónicos y de consumo
que el ser humano usa a diario. Sus campos de acción, desarrollo y aplicación en las Carreras de
Informática y Sistemas de la U.M.S.S. permite su implementación en diversas áreas; aplicaciones que
van desde el desarrollo de sistemas expertos hasta sistemas que usan redes neuronales.
Palabras Clave: Inteligencia Artificial, robótica, sistemas expertos, redes neuronales, informática.
1.
INTRODUCCIÓN
Actualmente las diversas actividades mentales y
rutinarias de los humanos necesitan un
ingrediente especial para ser llevados a cabo con
éxito: “inteligencia”. No es novedoso que
muchos programas y sistemas informáticos,
equipos electrónicos y otros, funcionan o tienen
integrados
un
componente
especial:
“Inteligencia Artificial” (IA).
Del mismo modo que solo hemos empezado a
conocer en realidad el mundo en que vivimos
desde que el hombre visito otro planeta, surge la
siguiente pregunta: ¿Sera necesario abandonar
la mente de los hombres para conocerla en
profundidad y, por lo tanto, imitarla?. Aunque
no se conozca todavía a ciencia cierta lo que
significa "pensar" o "aprender", la inteligencia
artificial ya forma parte cotidiana en nuestras
vidas, sin que muchos se den cuenta de su uso:
los juegos electrónicos, los motores de búsqueda
de Internet, la seguridad informática, los robots
industriales y hogareños, son algunas de sus
aplicaciones.
Pero no todo es color de rosas cuando se habla
de la Inteligencia Artificial, puesto que su
aparición trajo consigo muchas cuestionantes
que acompañadas con la ciencia ficción,
produjeron en los seres humanos cierto temor y
desconfianza: ¿Podrá la inteligencia artificial
superar a la humana? ¿Existe algún tipo de
robot, alguna función humana que no sería
conveniente diseñar? ¿Existe algún límite de
inteligencia que las maquinas no deberían
sobrepasar? Estas son algunas cuestionantes que
muchas veces impiden que la IA se desarrolle
con normalidad.
Tomando las palabras de John Haugeland, se
puede establecer el árbol de familia de la
inteligencia artificial mencionando que Hobbes
fue el “abuelo”, Turing fue “el padre” y
McCarthy “el padrino”. Thomas Hobbes en su
libro “Elementos de la Filosofía” menciona
explícitamente que “por razonamiento quiero
decir computación …”. Y acto seguido
caracteriza al razonamiento como discurso
mental. Con ambas aseveraciones Hobbes
estableció que el razonamiento sigue reglas
metódicas, y que el discurso mental es un
proceso interno, con lo que se sienta las bases
de lo que siglos más tarde serán las ciencias
cognitivas, tanto de la psicología cognitiva
como de la inteligencia artificial. Por tanto dos
ideas básicas de las ciencias cognitivas pueden
remontarse a Hobbes: (1) El pensamiento es un
discurso mental. Donde pensamiento coincide
con razonamiento, en un sentido restringido del
término pensamiento, y es concebido como un
proceso interno. (2) El razonamiento sigue
reglas metódicas o algoritmos. Alan Turing fue
el primer autor que teorizó acerca de la
computación en máquinas, y fue John McCarthy
quien acuñó el término “inteligencia artificial”
en un congreso celebrado en 1956, cuando un
grupo de científicos reunidos en el Colegio de
Dartmouth discutieron acerca del potencial de la
computadora para simular la inteligencia
humana y sentaron las bases de trabajo para las
investigaciones en la IA. (Choque, 2010)
1
Antes de definir el término Inteligencia
Artificial deberíamos definir que entendemos
por inteligencia. La Real Academia de la
Lengua Española nos define la inteligencia
como “Potencia intelectual: facultad de
conocer, de entender o comprender”. Nosotros
vamos a utilizar la definición de inteligencia
artificial que pensamos que es más cercana a la
realidad. La propuso Marvin Minsky, uno de los
pioneros de la IA, y dice así: “La Inteligencia
Artificial es la ciencia de construir máquinas
para que hagan cosas que, si las hicieran los
humanos, requerirían inteligencia”. Podemos
pensar en la IA como en aquella ciencia que
incorpora conocimiento a los procesos o
actividades para que estos tengan éxito. Un
ejemplo es el ajedrez. Es impensable que un
computador evalué todas las posibles jugadas
del ajedrez. En vez de esto, se incorpora
conocimiento en el proceso de búsqueda de la
mejor jugada en forma de jugadas predefinidas
o procedimientos de evaluación “inteligentes”
(Escolano et al., 2003).
2.
OBJETIVOS DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
•
Estudiar los procesos cognoscitivos en
general;
es
decir,
estudiar
procedimientos que lleva a cabo el ser
humano
para
incorporar
conocimientos.
•
Intentar obtener sistemas automáticos
capaces de llevar a cabo trabajos
reservados, incluso ahora, a los seres
humanos.
•
Realizar investigaciones sobre el
comportamiento
humano
para
desarrollar herramientas de apoyo que
ayuden a mejorar las actividades del
hombre.
•
Desarrollar y aplicar técnicas para
representar un gran volumen de
conocimientos,
para
resolver
problemas complejos de una manera
rápida y confiable.
•
Lograr “crear pensamiento” (sistemas
basados en conocimientos) y poder
desarrollar sistemas diferentes a los
convencionales
que
decisiones propias.
2009)
3.
no
toman
(BARCELO,
CAMPOS DE APLICACIÓN DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La IA puede considerarse un campo universal.
Algunas áreas en las que se encuentran usando
muchos términos y conceptos de la IA son las
siguientes:

Procesamiento de sistemas de
lenguaje natural: Sistemas capaces de
reconocer, procesar y emular el
lenguaje humano. Para muchos
investigadores, es el más difícil de
alcanzar de todos los objetivos de la
Inteligencia Artificial: “Permitir a la
computadora comprender el lenguaje
humano
directamente;
sin
el
complicado conjunto de lenguajes
intermedios”.
 Sistemas reconocedores de imágenes:
Reconocen y procesan señales,
caracteres, objetos. Engloba un
conjunto de técnicas de la matemática
aplicada y de la informática, ha
despertado un gran interés en las
últimas décadas por sus numerosas
aplicaciones, entre las que se pueden
citar las siguientes: ayuda al
diagnóstico
médico,
análisis
automático de señales, teledetección,
inspección automática de productos
industriales, sistemas de vigilancia
automática,
procesamiento
de
documentos, búsqueda automática de
información digitalizada, etc.
 Robótica:
Artefactos
autónomos
capaces de llevar a cabo diversas tareas
mecánicas de manera flexible e
inteligente cumpliendo un objetivo y
ajustándose a un entorno cambiante.
 Sistemas
expertos:
Programas
informáticos diseñados y modelados
con la habilidad de resolver problemas
como expertos humanos.
 Aprendizaje
y
razonamiento
automático: Maquinas capaces de
planificar, tomar decisiones, plantear y
evaluar estrategias.
2


4.
Algoritmos genéticos: Son una técnica
computacional inspirada en modelos
biológicos que han sido utilizados para
realizar búsquedas eficientes en
espacios de soluciones altamente
complejos y grandes. Los Algoritmos
Genéticos son métodos adaptivos que
pueden ser utilizados para implementar
búsquedas
y
problemas
de
optimización; están basados en los
procesos genéticos de los organismos
biológicos, codificando una posible
solución a un problema en un
“cromosoma” compuesto por una
cadena de bits o caracteres.
Redes neuronales: Una red neuronal
artificial
es
un
modelo
de
procesamiento
de
información
inspirado por un sistema nervioso
biológico, tal como el cerebro procesa
información. El elemento clave de este
paradigma es la estructura original del
sistema
de
procesamiento
de
información. Este se compone de un
gran
número
de
elementos
interconectados
que
procesan
(neuronas) y trabajan en armonía para
resolver problemas específicos. Las
llamadas
Redes
Neuronales
Artificiales, como la gente, aprenden
con ejemplos. Una Red Neuronal
Artificial es configurada para una
aplicación específica, tal como el
reconocimiento
de
patrones
o
clasificación de datos, a través de un
proceso de aprendizaje (Escolano et al.,
2003).
APLICACIONES
DE
LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL
AREA DE CIENCIAS DE LA
COMPUTACIÓN DE LA U.M.S.S
Las Carreras de Ingeniería de Sistemas e
Informática de la Facultad de Ciencias y
Tecnología de la Universidad Mayor de San
Simón a través de las asignaturas: Inteligencia
Artificial, Sistemas Expertos, Modelación y
control inteligente y otros, están constantemente
apoyando el desarrollo de Proyectos de Grado
en el área de la Inteligencia Artificial; área que
ha cobrado mundialmente un notable interés por
el avance científico y tecnológico que se ha
desarrollado en la busca de máquinas con mente
de silicio. Para el interés y el conocimiento de
personas interesadas en esta área, a continuación
se listan los Proyectos de Grado desarrollados
en las Carreras durante los últimos 5 años:
GESTION: 2010



Reconocimiento de costumbres de uso
de sitios web aplicando redes
neuronales
Sistema de visión sintética (svs) para
uso en aeronáutica
Sistema experto de apoyo en la
identificación
de
perfiles
de
personalidad, utilizando lógica difusa
GESTION: 2011




Sistema Inteligente de detección de
Intrusos
Desarrollo de un comando electrónico
autónomo mediante la fusión de una
red neuronal y una base de
conocimientos, para implementar en un
dispositivo mecánico - electrónico
Sistema experto de apoyo
en el
diagnóstico de fallas o desperfectos
mecánicos en automóviles
Sistema de composición de música
artificial y parametrizable en la web
GESTION: 2012






Sistema experto basado en la
planificación de gestiones estratégicas
con aportes en la toma de decisiones en
pequeñas y medianas empresas
Agente inteligente de software para
búsqueda y detección de anomalías en
los registros de un sistema de base de
datos
Sistema experto de apoyo a las familias
con personas con discapacidad
intelectual
Desarrollo de un sistema experto de
apoyo en la orientación vocacional
Sistema deductivo por medio de redes
neuronales para el trazado automático
de patrones de prendas de vestir
Sistema de autenticación basado en
biometría dinámica de tecleo
GESTION: 2013
3


Sistema experto para el diagnóstico del
dengue
Sistema de aprendizaje para el lenguaje
de señas en Bolivia
GESTION: 2014









Sistema experto para el diagnóstico de
fallas y reparación de computadoras
Desarrollo de sistema experto para
estandarización
de
formato
de
documentos digitales para biblioteca
digital legislativa
Sistema experto para el diagnóstico de
la diabetes
Sistema experto de apoyo a los padres
de familia para el diagnóstico de
problemas de salud frecuentes en niños
Sistema automático de reconocimiento
y conversión de voz para una central
telefónica
Sistema de detección de intrusos en
una red de computadoras aplicando
redes neuronales
Sistema de automatización de riego
para vivero con microcontrolador
Sistema automático de reconocimiento
y conversión de voz para una central
telefónica
Sistema interactivo de aprendizaje de
vocablos en inglés y portugués
Como se puede observar en los cuadros
anteriores, son muchos los problemas que se
fueron abordando en diversas áreas. El
planteamiento de soluciones fue desde el punto
de vista de la Inteligencia Artificial, ciencia que
está proporcionando métodos, estrategias y
procedimientos que ayudan en el modelado de
distintas soluciones.
El enfoque académico que se está dando para el
desarrollo de estos proyectos, abarcan desde el
desarrollo de Sistemas Expertos, Redes
Neuronales, agentes inteligentes y otros; su
implementación está ayudando de gran manera
a ciertas áreas donde no se contaban con
especialistas. Cabe resaltar el importante apoyo
que los Docentes del área están proporcionando
a los estudiantes, transmitiéndoles la
experiencia y el conocimiento que tienen en el
desarrollo de aplicaciones inteligentes.
Algunos datos importantes para tomarlos en
cuenta: desde la gestión 2010 hasta la gestión
2014, se tienen aproximadamente 387 proyectos
desarrollados de manera general en las carreras
de Informática y Sistemas de las UMSS, de los
cuales se tiene lo siguiente:
Tabla 1: Cantidad de proyectos defendidos en
las Carreras de Informática y Sistemas
MODALIDAD
CANTIDAD
Trabajo Dirigido
54
Adscripción
15
Tesis
2
Proyecto de Grado
24
 Inteligencia Artificial
292
 Otras áreas
TOTAL
387
Fuente: Centro de Procesamiento de Datos
F.C.y.T.
Como se puede observar en la tabla 1, el
desarrollo y la implementación de proyectos en
el área de Inteligencia Artificial representa el
6.2% del total de los proyectos; cifra que año
tras año se va incrementando y va ganando
cada vez más adeptos para su profundización y
su investigación.
5.
CONCLUSIONES
Diferentes sistemas con los que interactuamos
diariamente hacen uso de técnicas de IA sin que
nos demos cuenta. Actualmente la IA ya se
utiliza para automatizar y reemplazar algunas
actividades humanas, con máquinas controladas
por computadores; los sentidos y funciones
incorporados a estas máquinas a través de
sensores, hacen que puedan ver y oír, responder
a preguntas, aprender, extraer conclusiones, y
resolver problemas. También se afirma, que
estas máquinas podrán ser capaces de diseñar
computadores superiores y robots más rápidos
que los que diseñan los seres humanos en la
actualidad.
La Universidad no ha quedado indiferente al
avance de esta nueva ciencia que es usada y
aplicada en muchas áreas; las Carreras de
Informática y Sistemas continúan apoyando y
promocionando este tipo de proyectos.
Queda de nuestra parte, apoyar estas iniciativas,
puesto que de aquí a un futuro cercano, la
mayoría de las aplicaciones informáticas,
artefactos eléctricos y otros, trabajaran bajo la
orden de un denominador común: La
inteligencia artificial.
4
BIBLIOGRAFÍA.
BARCELO,
García
Artificial. UOC
Miquel.
Inteligencia
La Universidad Virtual.
BIBLIOTECA DE LA FACULTAD DE
CIENCIAS Y TECNOLOGÍA DE LA U.M.S.S.
En Línea, disponible en:
<http://www.fcyt.umss.edu.bo/trabajodegrado/c
atalogo.php> visitado 14/07/2015
CENTRO DE PROCESAMIENTO DE DATOS
FACULTAD
DE
CIENCIAS
Y
TECNOLOGÍA. Universidad Mayor de San
Simon.
CHOQUE, Aspiazu Guillermo. Inteligencia
Artificial: Perspectivas y realizaciones. La Paz,
Bolivia: U.M.S.A. 2002.
ESCOLANO,
CAZORLA,
ALFONSO,
COLOMINA, LOZANO. Inteligencia Artificial:
Modelos, técnicas y áreas de aplicación. Ed.
Thomson Editores Spain, 2003.
5