Este documento busca hacer una introducción simple y breve en el campo de la inteligencia artificial.
¿Que es la Inteligencia Artificial?
Para entender que es la Inteligencia Artificial (IA) es necesario comprender que es un agente inteligente. Se dice que un agente es inteligente cuando es capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas), y la decisión tomada no solo debe ser correcta sino que deberá tender a maximizar el resultado esperado.
Por lo tanto, y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
¿Es posible que una computadora pueda pensar?
Hay quienes dicen que hacer pensar a una computadora es imposible, ya que ninguno de sus componentes es inteligente. Respondamos a esta pregunta usando el método del absurdo. Supongamos que no se puede construir algo inteligente si ninguno de sus componentes es inteligente. Ahora bien, el ser humano está compuesto por átomos, y las computadoras también están compuestas por átomos, por lo tanto, o los átomos son inteligentes (esto es imposible) o los seres humanos no son inteligentes (falso). Por lo tanto la afirmación supuesta anteriormente es falsa.
Ahora bien, si se puede construir algo inteligente sin elementos inteligentes, ¿como puede lograrse?
Hagamos una analogía con el conocido ejemplo de la habitación que sabe el idioma chino. Se tiene una habitación completamente cerrada cuya única comunicación con el exterior es una hendija por donde pasa un papel. Dentro de la habitación hay una persona que no tiene ni la más absoluta idea sobre el idioma chino, pero para ayudarse, dentro de la habitación están los más completos libros de como traducir y responder en chino. Entonces, desde afuera se le ingresa a la habitación una pregunta en chino, la persona después de una determinada cantidad de tiempo, ayudándose con los diccionarios y manuales, logra emitir una respuesta, lo que da la sensación desde afuera es que la habitación sabe chino (o que hay un chino adentro).
Este ejemplo es útil para identificar los 4 elementos esenciales de un agente inteligente:
- La entrada de información (representada por la pregunta en el papel)
- El algoritmo (representado por la persona que sabe buscar en los diccionarios y libros)
- La base de conocimiento embebida en la estructura (representada por los libros y manuales)
- La decisión tomada (representada en la respuesta)
Ciencia Real versus Ciencia Ficción
¿Que hay de real sobre la IA en peliculas como "I, Robot", "Star Wars" o "The Bicentennial Man"? Poco y nada. Si bien se ha avanzado mucho en el area en los ultimos años, aún estamos muy lejos de ver sistemas con la capacidad de tomar deciciones complejas o por encima de la razón humana.
¿Puede una maquina tener emociones? Hoy en día eso es imposible. Si bien hay en existencia sistemas que intentan demostrar emociones, estas son producto de la simulación y en base a respuestas simples, y no como el resultado de un proceso de evaluación y razonamiento. El principal impedimento para darle emociones a una computadora es que aún no se sabe a ciencia cierta cual es el proceso neuronal que se produce en el cerebro que lleva a expresar emociones como alegría, mal humor, amor, etc.
Ramas de la IA
Dentro de la IA hay 2 grandes ramas:
IA Formal: basada en modelos y estructuras matemáticas y lógicas. Como por ejemplo la Lógica Proposicional, Lógica de Primer Orden, Lógica Rebatible, Lógica Difusa, Redes Bayesianas, Sistemas Expertos, etc.
IA Bioinspirada: inspirada en modelos biológicos y de la naturaleza. Como por ejemplo las Redes Neuronales, los Algoritmos Genéticos, las Estrategias Evolutivas, Optimización basadas en Colonias de Hormigas, Optimización de Enjambre de Partículas, Programación Evolutiva, etc.
La desventaja que tiene la IA Bioinspirada con respecto a la IA Formal es que esta requiere de un tiempo de adaptación/evolución/aprendizaje antes de obtener resultados satisfactorios. Y la ventaja es que la IA Bioinspirada reacciona mejor ante los cambios en el entorno.
Aplicaciones de la IA
- Lingüística computacional
- Minería de datos (Data Mining)
- Sistemas industriales
- Aplicaciones médicas
- Sistemas de tiempo real
- Estimación y predicción de datos económicos y estadísticos.
- Mundos virtuales
- Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
- Robótica
- Sistemas de apoyo a la decisión
- Videojuegos
- Prototipos informáticos
- Análisis de sistemas dinámicos
- Reconocimiento de patrónes
- Prosesamiento digital de imágenes
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