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Inteligencia Artificial (I.A.)

En el ámbito de las ciencias de la computación 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.

El concepto de Inteligencia Artificial, también conocido por las siglas AI, se le debe al informático estadounidense John McCarthy, quien en el año 1956 lo pronunció por primera vez en una conferencia causando un gran impacto en el ámbito de la tecnología. A partir de ese entonces, el concepto se diseminó fantásticamente por el mundo y por ello hoy es tan común su uso cuando queremos referirnos a aquellas máquinas o aparatos dotados de una inteligencia símil a la de los seres humanos. McCarthy además del concepto aportó muchísimos conocimientos de vanguardia al campo de la inteligencia artificial.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La propuesta citada más arriba de la reunión organizada por J. McCarthy y sus colegas incluye la que puede considerarse como la primera definición de inteligencia artificial. El documento define el problema de la inteligencia artificial como aquel de construir una máquina que se comporte de manera que si el mismo comportamiento lo realizara un ser humano, este sería llamado inteligente.

Existen, sin embargo, otras definiciones que no se basan en el comportamiento humano. Son las cuatro siguientes.

1. Actuar como las personas. Esta es la definición de McCarthy, donde el modelo a seguir para la evaluación de los programas corresponde al comportamiento humano. El llamado Test de Turing (1950) también utiliza este punto de vista. El sistema Eliza, un bot (programa software) conversacional es un ejemplo de ello.

2. Razonar como las personas. Lo importante es cómo se realiza el razonamiento y no el resultado de este razonamiento. La propuesta aquí es desarrollar sistemas que razonen del mismo modo que las personas. La ciencia cognitiva utiliza este punto de vista.

3. Razonar racionalmente. En este caso, la definición también se focaliza en el razonamiento, pero aquí se parte de la premisa de que existe una forma racional de razonar. La lógica permite la formalización del razonamiento y se utiliza para este objetivo.

4. Actuar racionalmente. De nuevo el objetivo son los resultados, pero ahora evaluados de forma objetiva. Por ejemplo, el objetivo de un programa en un juego como el ajedrez será ganar. Para cumplir este objetivo es indiferente la forma de calcular el resultado.

Además de las definiciones mencionadas más arriba, hay aún otra clasificación de la inteligencia artificial según cuáles son los objetivos finales de la investigación en este campo. Son la inteligencia artificial fuerte y la débil.

Inteligencia artificial débil Se considera que los ordenadores únicamente pueden simular que razonan, y únicamente pueden actuar de forma inteligente. Las partidarios de la inteligencia artificial débil consideran que no será nunca posible construir ordenadores conscientes, y que un programa es una simulación de un proceso cognitivo pero no un proceso cognitivo en sí mismo.

Inteligencia artificial fuerte En este caso se considera que un ordenador puede tener una mente y unos estados mentales, y que, por tanto, un día será posible construir uno con todas las capacidades de la mente humana. Este ordenador será capaz de razonar, imaginar, etc.

Función de la Inteligencia Artificial

No hay una sola manera en la que la inteligencia artificial funcione. Una definición de IA es cuando una computadora puede resolver un problema que normalmente requiere un nivel de inteligencia. En los últimos 60 años o más, ha habido muchos enfoques para resolver una amplia variedad de problemas que han sido descubiertos por los investigadores de IA. Por ejemplo, ahora se pueden dar partidas de ajedrez por computadoras como Deep Blue en un nivel de Gran Maestro Internacional. Esto funciona al examinar miles de configuraciones de tablero de ajedrez. Así pues, ver el futuro resultado al hacer un movimiento en particular. Otro ejemplo es el de los sistemas expertos, que resuelven problemas en áreas tales como la medicina y la ingeniería. A través de la duplicación de la solución de problemas realizados por verdaderos expertos humanos. Otros problemas son más difíciles. Por ejemplo, hacer que las computadoras lean y se comuniquen en inglés es realmente y está lejos de resolverse.

Historia

El término “inteligencia artificial” fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, pero 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 IA es una de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna. Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de agua (racional pero sin razonamiento). En 1315 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial. En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido. En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios del año 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones. En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J. C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos. En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la Conferencia de Dartmouth, un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años. En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas. En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) el LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico. En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptrón. A finales de la década de 1950 y comienzos de la de 1960 Robert K. Lindsay desarrolla «Sad Sam», un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación. En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT. A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas. Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques. En 1968 Marvin Minsky publica Semantic Information Processing. En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig desarrollan el lenguaje de programación LOGO. En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980. En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA. En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general. En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (Shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS. En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras. En 1986 McClelland y Rumelhart publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales). En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos. En 1997 Gari Kaspárov, campeón mundial de ajedrez, pierde ante la computadora autónoma Deep Blue. En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006. En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas. En el año 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson, la cual ganó una ronda de tres juegos seguidos de Jeopardy!, venciendo a sus dos máximos campeones, y ganando un premio de 1 millón de dólares que IBM luego donó a obras de caridad.14 En 2016, un programa informático ganó cinco a cero al triple campeón de Europa de Go.15 Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan de hablar con un programa, de modo tal que se cumple la prueba de Turing como cuando se formuló: «Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas». Como anécdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que «la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro».

Temas de la Inteligencia Artificial

Aunque existen puntos de vista diferentes sobre qué es la inteligencia artificial, hay un acuerdo importante sobre cuales son los resultados atribuibles a esta rama de la Informática, así como a la clasificación de los métodos y técnicas desarrollados. Repasamos a continuación los cuatro grandes temas de la inteligencia artificial.

1. Resolución de problemas y búsqueda. La inteligencia artificial tiene como objetivo resolver problemas de índole muy diferente. Para poder cumplir este objetivo, dado un problema es necesario formalizarlo para poderlo resolver. Este tema se centra en cómo formalizarlo y las formas de resolución.

2. Representación del conocimiento y sistemas basados en el conocimiento. Es frecuente que los programas en inteligencia artificial necesiten incorporar conocimiento del dominio de aplicación (por ejemplo, en medicina) para poder resolver los problemas. Este tema se centra en estos aspectos.

3. Aprendizaje automático. El rendimiento de un programa puede incrementarse si el programa aprende de la actividad realizada y de sus propios errores. Se han desarrollado métodos con este objetivo. Existen también herramientas que permiten extraer conocimiento a partir de bases de datos.

4. Inteligencia artificial distribuida. Durante sus primeros años la inteligencia artificial era monolítica. Ahora, con los ordenadores multiprocesador e Internet, hay interés en soluciones distribuidas. Estas van desde versiones paralelas de métodos ya existentes a nuevos problemas relacionados con los agentes autónomos (programas software con autonomía para tomar decisiones e interaccionar con otros).

Además de los cuatro temas mencionados más arriba, existen otros que están fuertemente relacionados con la inteligencia artificial. Son los enumerados a continuación:

a) El lenguaje natural. b) La visión artificial. c) La robótica. d) El reconocimiento del habla.

Fuentes Consultadas

Plataformas virtuales

Plataforma es un concepto con varios usos. Por lo general se trata de una base que se halla a una cierta altura o de aquello que brinda un soporte, ya sea físico o simbólico. El uso más habitual del término virtual, por su parte, está vinculado a lo que existe de manera aparente o simulada, y no físicamente.

La Universidad de Valparaíso (2004) establece que “las plataformas virtuales permiten la creación y la gestión de cursos completos para la Web sin que sean necesarios conocimientos profundos de programación o de diseño gráfico”. Por lo tanto Susana Pardo (2009) define las plataformas virtuales como “una propuesta flexible, individualizada e interactiva, con el uso y combinación de diversos materiales, formatos y soportes de fácil e inmediata actualización”. De igual manera José Sánchez (2009) la define como “un amplio rango de aplicaciones informáticas instaladas en un servidor cuya función es la de facilitar al profesorado la creación, administración, gestión y distribución de cursos a través de Internet.

Con estas definiciones en claro, podemos introducirnos en el concepto de plataforma virtual, que se emplea en el ámbito de la tecnología. Una plataforma virtual es un sistema que permite la ejecución de diversas aplicaciones bajo un mismo entorno, dando a los usuarios la posibilidad de acceder a ellas a través de Internet.

Esto quiere decir que, al utilizar una plataforma virtual, el usuario no debe estar en un espacio físico determinado, sino que sólo necesita contar con una conexión a la Web que le permita ingresar a la plataforma en cuestión y hacer uso de sus servicios.

Las plataformas virtuales, por lo general, se emplean para la educación a distancia e intentan simular las mismas condiciones de aprendizaje que se registran en un aula. Aunque cada plataforma puede presentar diferentes características, lo habitual es que permitan la interacción de los alumnos entre sí y con los profesores. Para esto, cuentan con diversas vías de comunicación, como chat, foros, etc.

El concepto de plataforma virtual es muy usado en la enseñanza de idiomas a distancia; personas de cualquier parte del mundo pueden estudiar sus lenguas favoritas sin necesidad de realizar grandes inversiones económicas, sin tener que moverse de sus casas y con docentes nativos (una de las mayores ventajas de este sistema educativo).

Los sistemas de permisos sirven para la gestión eficiente de las plataformas virtuales. El administrador, que suele ser el docente o el responsable de la formación, puede acceder a toda la información disponible en la plataforma; los alumnos, en cambio, no.

Historia

Con la llegada de Internet se produce un importante abaratamiento de los costos de desarrollo de programas, por lo que resulta más sencilla la creación de materiales cuyo objetivo es ser utilizados en línea. Sin embargo se siguen necesitando conocimientos avanzados de programación para crear un curso o un módulo didáctico, y por tanto estos cursos no son accesibles a todo el mundo. Desde mediados de los años 90 empiezan a surgir plataformas didácticas que permiten la creación y la gestión de cursos completos para la web sin que sean necesarios conocimientos profundos de programación o de diseño gráfico.

Requerimientos mínimos de las plataformas

Herramientas de gestión de contenidos, que permiten al profesor poner a disposición del alumno información en forma de archivos (que pueden tener distintos formatos: pdf, xls, doc, txt, html, etc.) organizados a través de distintos directorios y carpetas.
Herramientas de comunicación y colaboración, como foros de debate e intercambio de información, salas de chat, mensajería interna del curso con posibilidad de enviar mensajes individuales y/o grupales.
Herramientas de seguimiento y evaluación, como cuestionarios editables por el profesor para evaluación del alumno y de autoevaluación para los mismos, tareas, informes de la actividad de cada alumno, planillas de calificación.
Herramientas de administración y asignación de permisos. Se hace generalmente mediante autentificación con nombre de usuario y contraseña para usuarios registrados.
Herramientas complementarias, como portafolio, bloc de notas, sistemas de búsquedas de contenidos del curso, foros, etc.

Organización de las plataformas virtuales

Plataforma virtualA grandes rasgos, las plataformas virtuales de enseñanza se organizan de la siguiente manera:

el usuario debe ingresar en el portal de la institución y escoger el plan de estudios que más se ajuste a sus necesidades y posibilidades. Es importante resaltar que existen ciertos requisitos técnicos para que funcione la plataforma; si bien es raro que un alumno no posea la cantidad de memoria y la velocidad del procesador necesarias, sí pueden exigirle que cuente con una cámara o, al menos, con un micrófono;

habiendo escogido el plan deseado, se procede a la reserva de las clases. Esto puede variar en cada caso, pero lo normal es que las lecciones se ofrezcan en paquetes de diferentes cantidades, con tentadores descuentos, y que el pago se deba realizar por adelantado. Algunas instituciones brindan una clase gratis o un paquete inicial a precio reducido para probar sus servicios antes de tomar la decisión final;

la plataforma virtual no sólo ofrece la ventaja de no tener que movilizarse para acceder a ella, sino que también brinda una gran flexibilidad con respecto a los horarios de las lecciones. Dado que los profesores tampoco se ven obligados a salir de sus casas, es posible concertar turnos fuera del horario comercial, incluso durante la noche, siempre que ambas partes estén de acuerdo;

las clases pueden aprovechar tecnologías tales como las pizarras digitales, para brindar a profesores y alumnos la comodidad de escribir directamente con sus manos, como lo harían en una hoja. Esto es muy útil en el aprendizaje de idiomas con sistemas de escritura diferentes al propio;

a través de la captura de imagen y sonido, se puede crear un ambiente similar al de un aula tradicional, en el cual los alumnos entablen lazos y colaboren para mejorar su experiencia;

luego de cada lección, los profesores suelen enviar a sus alumnos un resumen de los temas vistos, para que los repasen cómodamente.

Tipos de plataformas virtuales

Plataformas comerciales: son plataformas que para su adquisición hay que realizar un pago para su compra de licencia.

VENTAJAS	DESVENTAJAS
Facilidad de instalación Asistencia técnica ágil y rápida Testaadas por departamentos de control Derecho a actualizaciones por la nueva versión del software Alta fiabilidad y confianza en el sistema Desarrollo de implementación de Módulo específicos \|\| Instalación en un único equipo (servidor), si se desea otra instalación hay que comprar otra licencia	Instalación en un único equipo (servidor), si se desea otra instalación hay que comprar otra licencia

Algunas plataformas Comerciales: - Angel - Vertice Larning - Black board - Authorware

Plataformas de software libre: son plataformas que se pueden adquirir sin costo alguno. Una de las más populares es Moodle, y que actualmente ha sido instalado en más de 24500 instituciones y en 75 idiomas.

VENTAJAS
Software confiable y estable en su funcionamiento. Su adquisición es sin costo alguno. Permite realizar modificaciones sobre el funcionamiento del sistema (tarea de los programadores de la institución) La organización de contenidos se realizará por módulos

Algunas Plataformas de software Libres: - Moodle - Bodington - Ilias - Sakai Project - LogiCampus - Kewl

Plataformas de software propio: son plataformas que se desarrollan e implementan dentro de la misma Institución Académica, como es el caso de la USAT.

VENTAJAS	DESVENTAJAS
Facilidad de reajuste Formación de personal experto Modelo educativo en consonancia con la plataforma \|\|	* Para implementar o actualizar el software, se debe esperar que el grupo de programadores organice el trabajo en procesos de análisis, diseño, implementación y evaluación del software.

Plataformas de tipo software propio: - Agora Virtual - Campus Virtual de la PUCP - Aula Virtual USAT (LEBIR)

Referencias

Lógica

La lógica es una ciencia formal que estudia la estructura o formas del pensamiento humano (como proposiciones, conceptos y razonamientos) para establecer leyes y principios válidos para obtener criterios de verdad. Como adjetivo, 'lógico' o 'lógica' significa que algo sigue las reglas de la lógica y de la razón. Indica también una consecuencia esperable natural o normal. Se utilizar también para referirse al llamado 'sentido común'. Procede del latín logĭca, y a su vez del griego λογική (logike, 'que posee razón, 'intelectual', 'dialéctico', 'argumentativo'), que a su vez deriva de la palabra λόγος (logos, 'palabra', 'pensamiento', 'razón', 'idea','argumento').

Lógica proposicional, matemática o simbólica

La lógica proposicional es la rama de la lógica que estudia las variables proposicionales, las conectivas lógicas (). Algunos autores también la identifican con la lógica matematica o la lógica simbólica, ya que utiliza una serie de símbolos especiales que la acercan al lenguaje matemático. Las proposiciones pueden ser verdaderas o falsas.

Lógica filosófica

Se suele considerar que la lógica forma parte de la Filosofía, aunque la lógica, como tal, se aplica en diversas áreas y actividades del ser humano. La lógica filosófica utiliza cuatro principios fundamentales que establecen los procesos de pensamiento correcto. Estos principios son el principio de identidad, el principio de no contradicción, el principio de tercero excluído y el principio de razón suficiente. Vea también Positivismo.

Lógica formal y lógica informal

La lógica formal es aquella cuyo objeto de estudio son las inferencias de forma técnica mediante la utilización de sistemas deductivos y lenguajes y semánticas formales. La lógica informal, por su parte, estudia sistemas de razonamiento y argumentación naturales a través del lenguaje y el pensamiento cotidiano.

Lógica aristotélica

Es la lógica que se basa en los estudios de Aristóteles, filósofo griego del siglo IV a.C. La lógica aristotélica utiliza los llamados silogismos, que se trata de una deducción o forma de razonamiento en el que se establecen unas premisas de las que se infiere una conclusión. Se trata, por lo tanto, de un concepto semejante a argumentos deductivamente válidos. Un ejemplo clásico de la lógica aristotélica es: 'Todos los hombres son mortales. Todos los griegos son hombres. Por lo tanto, todos los griegos son mortales'. Las dos primeras frases serían las premisas y la tercera la conclusión.

Lógica difusa

El concepto de lógica difusa procede del inglés ('fuzzy logic'). Es un tipo de lógica que utiliza valores aleatorios pero contextualizados y relacionados entre sí estableciendo lo relativo de lo observado como posición diferencial. La lógica difusa se aplica en diversas áreas como la informática y la industria.

Sociedad

Una sociedad es un grupo de seres que viven de una manera organizada. La palabra proviene del latín societas, que significa asociación amistosa con los demás. Las sociedades humanas son el objeto de estudio de la sociología y de la antropología, mientras que las sociedades animales son estudiadas por la etología y la sociobiología. El concepto de sociedad supone la convivencia y la actividad conjunta del hombre, conscientemente organizado u ordenado e implica un cierto grado de comunicación y cooperación. Es el objetivo general del estudio de las antiguas ciencias del estado, hoy llamadas ciencias sociales. El concepto de sociedad se opone al de comunidad al considerar las relaciones sociales como vínculos de intereses conscientes y establecidos, y las relaciones comunitarias como articulaciones orgánicas de formación natural. Una sociedad humana es un colectivo de ciudadanos de un país, sujetos a la misma autoridad política, las mismas leyes y normas de conducta, organizados socialmente y gobernados por las entidades que velan por el bienestar de este grupo.