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AÑO DE L A DIVERSIFICACIÓN PRODUCTIVA Y DEL FORTALECIMIENTO DE LA

EDUCACIÓN

FACULTAD DE INGENIERÍA

EAP INGENIERÍA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA

MONOGRAFÍA DEL CURSO

Introducción Ingeniería de Sistemas e Informática

DOCENTE

Ing. Miguel Túpac Yupanqui Alanya

INTEGRANTES

Gomez Aguilar Sulema

Tito Espinoza Giuliana

Villanueva Tinoco Manuel

SECCIÓN

BI1

Huancayo, Perú

2015

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Dedicatoria

Este trabajo está dedicado

especialmente a las personas que

deseen aplicar la Inteligencia Artificial.

Los autores.

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INTRODUCCIÓN

La Inteligencia Artificial la automatización de actividades que vinculamos con procesos de

pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas,

aprendizaje, etc., una disciplina que tiene que ver con las ciencias de la computación que

corresponden al esfuerzo por parte de gran cantidad de científicos.

Las computadoras son fundamentales hoy día en nuestras vidas afectando todos los

aspectos de esta. La Inteligencia Artificial se crea con la implementación en las

computadoras para realizar mecanismo de computación que utiliza programas fijos y

contiene una seria de reglas que lo hacen funcionar. Esto permite a las computadoras a

ser creadas en máquinas artificiales que desempeñan tareas monótonas, repetitivas y

simples más eficiente y efectivas que un ser humano. Estudios sobre trabajos o tareas

repetitivas han demostrado que el ser humano no le agrada este tipo de trabajo y al pasar

el tiempo son más susceptibles a cometer errores en el mismo.

Los autores.

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ÍNDICE

PORTADA

DEDICATORIA

INTRODUCCIÓN

ÍNDICE

CAPÍTULOI

ASPECTOS GENERALES

1.1. DEFINICIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL 6

1.2. ENFOQUES 7

1.3. HISTORIA 7

CAPÍTULO II

TEST DE TURING 10

2.1. UN ORDENADOR PASA POR PRIMERA VEZ EL TEST DE TURING Y CONVENCE

A LOS JUECES DE QUE ES HUMANO 11

CAPÍTULO III

SOFTWARE EN INTELGENCIA ARTIFICIAL

3.1. ROBÓTICA 13

.2. SISTEMA DE VISIÓN 13

3.3. REDES NEURONALES 14

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CAPÍTULOIV

APLICACIONES 15

CAPÍTULO V

FUTURO DE LA IA 17

CONCLUSIONES

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICASBIBLIOGRAFÍA

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CAPÍTULO I

ASPECTOS GENERALES

1.1. DEFINICIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

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.

Para completar esa definición, algunas definiciones no tan formales emitidas por

diferentes investigadores de la inteligencia artificial que consideran otros puntos de

vista son:

La inteligencia artificial es el arte de crear maquinas con capacidad de

realizar funciones que realizadas por personas requieren de

inteligencia. ( Kurzweil, 1990)

La inteligencia artificial es el estudio de cómo lograr que las

computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen

mejor. (Rich, Knight, 1991).

La inteligencia artificial es la rama de la ciencia de la computación que

se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. (Stubblefied,

1993).

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La inteligencia artificial es el campo de estudio que se enfoca a la

explicación y emulación de la conducta inteligente en función de

procesos computacionales. (Schalkoff, 1990).

1.2. ENFOQUES:

1.2.1. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONCEBIDA COMO EL INTENTO

POR DESARROLLAR UNA TECNOLOGÍA CAPAZ DE PROVEER AL

ORDENADOR CAPACIDADES DE RAZONAMIENTO SIMILARES A

LOS DE LA INTELIGENCIA HUMANA:

se centra en la utilidad y no en el método como veíamos anteriormente con

los algoritmos, los temas claves de este enfoque son la representación y

gestión de conocimiento, sus autores más representativos son McCrrthy y

Minsky.

1.2.2. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN SU CONCEPCIÓN COMO

INVESTIGACIÓN RELATIVA A LOS MECANISMOS DE LA

INTELIGENCIA HUMANA QUE SE EMPLEAN EN LA SIMULACIÓN

DE VALIDACIÓN DE TEORÍAS:

encontramos que este se orienta a la creación de un sistema artificial

capaz de realizar procesos cognitivos humanos haciendo importante

ya no la utilidad como el método, los aspectos fundamentales de este

enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabilidad y sus autores son

Newell y Simon de la Carnegie Mellon University.

1.3. HISTORIA:

Durante el siglo XIX y la primera mitad del XX, las analogías biológicas y

fenomenológicas desplazaron a la noción de mecanismo en el estudio de la mente

humana. Sin embargo, a partir de la segunda mitad de nuestro siglo, la noción de

mecanismo renovó su poder heurístico con la formalización de la noción de

"computación".

Como algunas máquinas, especialmente las calculadoras, se diseñaron para evitar

el tener que pensar y para hacer el pensamiento más rápido y exacto, fue inevitable

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que desde sus orígenes las calculadoras, y más adelante las computadoras, se

relacionaran con la inteligencia y el pensamiento enfatizando sus similitudes.

La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing en

su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia." A pesar de que la

investigación sobre el diseño y las capacidades de las computadoras comenzaron

algún tiempo antes, fue hasta que apareció el artículo de Turing que la idea de una

máquina inteligente cautivó la atención de los científicos.

Corresponde a McCulloch, a mediados de los cincuentas, formular una posición

radicalmente distinta al sostener que las leyes que gobiernan al pensamiento deben

buscarse entre las reglas que gobiernan a la información y no entre las que

gobiernan a la materia. Esta idea abrió grandes posibilidades a la IA. En esta línea,

Minsky (1959), uno de los padres fundadores de la IA, modificó su posición y

sostuvo que la imitación del cerebro a nivel celular debería ser abandonada.Desde

fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se multiplica en

direcciones diversas. La capacidad simbólica de las computadoras es estudiada,

entre otros, por Shanon (1950) y por Newell, Shaw y Simon (1958) quienes diseñan

el primer programa inteligente basado en su modelo de procesamiento de

información. Este modelo de Newell, Shaw y Simon habría de convertirse pronto en

la teoría dominante en psicología cognoscitiva.Algunos investigadores se dedicaron

al estudio de la naturaleza del aprendizaje en las computadoras y a los procesos de

reconocimiento de patrones visuales. Como resultado de ello Selfridge y Dinneen

consiguen diseñar el primer programa capaz de aprender por experiencia (ver

McCorduck, 1979).

Desde sus orígenes la IA se relacionó con juegos como el ajedrez y las damas,

probablemente debido a que los juegos de mesa constituyen modelos de

situaciones reales en las que hay que calcular, solucionar problemas, tomar

decisiones, corregir errores, recordar, etc. A pesar de que esta línea de

investigación ha sido casi totalmente abandonada en la actualidad, muchos de los

avances teóricos y metodológicos de la IA se deben a ella. Por ejemplo, Samuel

diseñó en 1961 un programa que jugaba damas y que era capaz de aprender de

sus errores, es decir, era capaz de adaptar su comportamiento en relación a

eventos pasados. Lo pasmoso de este programa fue que, aunada a su capacidad

de aprendizaje la de memoria, con el tiempo consiguió derrotar invariablemente a

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su creador. El mismo resultado fue obtenido por Bernstein a través de un programa

que jugaba ajedrez (Boden, 1977).

Los grandes "retos" entre computadoras y seres humanos se multiplicaron, siendo

el más famoso de ellos el que ocurrió entre Dreyfus (un enconado crítico de la IA) y

el programa Machack, en el que Dreyfus fue derrotado en un juego de ajedrez de

varias horas.

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CAPÍTULO II

TEST DE TURING

Se trata de la primera vez que un programa informático logra superar la prueba diseñada

por Alan Turing en 1950 para que las máquinas demuestren inteligencia.

El Test de Turing nace como un método para determinar si una máquina puede pensar. Su

desarrollo se basa en el juego de imitación.

La idea original es tener tres personas, un interrogador, un hombre y una mujer. El

interrogador está apartado de los otros dos, y sólo puede comunicarse con ellos

escribiendo en un lenguaje que todos entiendan. El objetivo del interrogador es descubrir

quién es la mujer y quien es el hombre, mientras que el de los otros dos es convencer al

interrogador de que son la mujer. (Ver imagen)

Ejemplo de la idea original de Test de Turing.

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La variante introducida por Turing consiste en sustituir a uno de los interrogados por un

ordenador. Se pueden dar dos casos, que se sustituya al hombre, con lo cual sólo el

ordenador tendría que aparentar ser una mujer, o que se sustituya a la mujer, con lo cual

tanto el hombre como el ordenador estarían imitando. Aunque esta última opción podría

ser un experimento interesante, no se intenta comprobar la habilidad de imitar a una mujer,

así Turing cambia el objetivo de conocer el sexo por el de reconocer la máquina. La

finalidad de estos cambios es hacer el juego lo más justo posible. Lo primero, es que no

tiene que consistir en un concurso de engaños, por lo que uno de los implicados no tendría

por qué aparentar ser otra cosa. Otro detalle es que a Turing poco le importa si el ordenador

emplea trucos preestablecidos para eludir o manipular las respuestas (por ejemplo,

equivocándose en preguntas aritméticas o tardando más tiempo del necesario en

responderlas). Supone que el interrogador también les empleará para reconocerle, así que

lo importante es lo que resulta del juego, no los métodos que se emplean para jugar ni los

mecanismos internos de razonamiento, que, entre otras cosas, también son desconocidos

en el ser humano. (1964, Mind)

Una máquina podría pasar el test de Turing cuando el interrogador no lograra reconocerlo

en un número significativo de ocasiones.

2.1. UN ORDENADOR PASA POR PRIMERA VEZ EL TEST DE TURING Y CONVENCE

A LOS JUECES DE QUE ES HUMANO:

Su nombre es Eugene Goostman, y ha logrado convencer a un tercio del jurado que

le examinaba de que es un joven adolescente ucraniano de 13 años de edad.

Responde a cualquier pregunta con una naturalidad pasmosa y hace alarde de un

excelente sentido del humor. Sin embargo, y pese a las apariencias, Goostman no

es humano, sino un programa informático. Uno que ha conseguido engañar al 33

por ciento de los jueces que le sometieron a prueba durante un test organizado el

sábado pasado por la Royal Society de Londres. De hecho, y según los

organizadores de la prueba, se trata de la primera "inteligencia artificial" que logra

pasar el famoso test de Turing.

Eugene Goostman fue programado en 2001 por un grupo de investigadores rusos

y desde entonces ha ido perfeccionando sus habilidades hasta conseguir engañar

a más del 30 por ciento de los humanos que le interrogaban durante una

conversación escrita de cinco minutos de duración. Y ese es, precisamente, el

desafío propuesto a mediados del siglo pasado por Alan Turing en su histórico

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artículo "Computing Machinery and Intelligence". Si una máquina lograba alguna

vez superar el reto, significaría que era capaz de pensar.

"Siento que he superado el test de Turing de forma sencilla. Nada original", aseguró

el propio Goostman tras preguntarle cómo se sentía después de haber superado el

reto. (Jose Manuel Nieves, ABCCiencia)

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CAPÍTULO III

SOFTWARE EN INTELGENCIA ARTIFICIAL

Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías. Mientras la investigación y el

desarrollo como robótica y visión artificial, se relacionan con el hardware y software, la

investigación y el desarrollo en otras áreas sólo se relacionan con el software.

3.1. ROBÓTICA:

Incluye el desarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan la

capacidad de realizar funciones, tales como pintar automóviles, de hacer soldaduras

de precisión y realizar otras tareas que requieran de un alto grado de precisión o que

sean tediosas o impliquen peligro para los seres humanos. En la robótica

contemporánea se combinan las capacidades de alta precisión de la máquina con un

software controlador sofisticado.

3.2. SISTEMA DE VISIÓN:

Incluyen equipos y software que les permite a las computadoras capturar,

almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías. El Departamento de

Justicia de los Estados Unidos usa un sistema de visión para realizar análisis de

huellas dactilares, con casi el mismo nivel de precisión que los expertos humanos.

Sistemas de aprendizaje: Una combinación de software y equipos que le permite a

la computadora cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado

en la retroalimentación que recibe. Por ejemplo, algunos juegos computarizados

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tienen capacidades de aprendizaje, si la computadora no gana un juego en

particular, recuerda no hacer los mismos movimientos.

3.3. REDES NEURONALES:

Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma que funciona

el cerebro humano, o simularlo. Además, el software de red neuronal se puede usar

para simular una red neuronal por medio de computadoras normales. Las redes

neuronales pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y

aprender a reconocer patrones.

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CAPÍTULO IV

APLICACIONES

La Inteligencia Artificial es una de las disciplinas computacionales cuyas técnicas son

más demandadas actualmente en diversos entornos, debido a su capacidad para dotar de

un comportamiento inteligente a muchas aplicaciones. Así, por ejemplo, la incorporación

de agentes de decisión inteligente, redes neuronales, sistemas expertos, algoritmos

genéticos, etc. para la optimización de sistemas de producción es una tendencia activa en

el ambiente industrial de países con alto desarrollo tecnológico y con una gran inversión en

investigación y desarrollo. Dichos componentes de la Inteligencia Artificial tienen como

función principal controlar de manera independiente, y en coordinación con otros agentes,

componentes industriales tales como celdas de manufactura o ensamblaje, operaciones

de mantenimiento, diagnósticos de sistemas, entre otras.

Las aplicaciones en los sectores de Ingeniería Industrial, Civil y Naval de estas técnicas

son pues muy amplias, y algunas aplicaciones destacables son:

Métodos para la predicción de fallos y anomalías en sistemas mecánicos como

motores o engranajes.

Mantenimiento predictivo de componentes mecánicos.

Estimación del consumo eléctrico.

Distribución de recursos hidráulicos para la producción eléctrica.

Sistemas para el control de procesos y de la calidad.

Modelos para la predicción de roturas en vigas de hormigón.

Diseño de diques verticales.

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Una incidencia importante de este tipo de técnicas en los procesos productivos de la

industria a nivel mundial es el diseño de sistemas de soporte para la toma de decisiones.

Además, la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial, tienen la peculiaridad de

aprender, lo que les permite ir perfeccionando su tarea conforme pasa el tiempo, usando

para ello los ejemplos o casos con los que tratan.

Otra de las áreas en las que las técnicas de Inteligencia Artificial tienen una repercusión

importante son las relacionadas con la Medicina y la Salud, y así encontramos aplicaciones

que permiten:

Monitorización inteligente de pacientes

Sistemas de análisis y procesado de imágenes

Detección de patrones clínicos en señales biomédicas

Sistemas de ayuda al diagnóstico y pronóstico de estados de salud

Asesoramiento de actividad deportiva

Clasificación en bases de datos de expresiones genéticas

En el campo de la Economía encontramos diversas aplicaciones como:

Tratamiento de la información financiera

Análisis del fracaso empresarial

La estimación de riesgos y rentabilidad de productos financieros

Previsión de la evolución de los precios

Predicción de los mercados financieros.

En campos como la Climatología estos sistemas se pueden aplicar para la predicción de

fenómenos naturales y estimación del tiempo.

Finalmente, otro campo importante de aplicación es la propia Informática, en donde se

puede realizar el diagnóstico de fallos, la detección de intrusiones en redes de

ordenadores, etc.

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CAPÍTULO V

FUTURO DE IA

Un robot de charla o chatterbot es un programa de inteligencia artificial que pretende

simular una conversación escrita, con la intención de hacerle creer a un humano que está

hablando con otra persona.

Estos programas informáticos prometen ser el futuro de la inteligencia artificial. En el futuro

podremos ver como a estos actuales bots se les unirán las tecnologías del reconocimiento

de voz y el de video.

El cerebro humano tiene 100.000 millones de neuronas. Un programa de ordenador puede

simular unas 10.000 neuronas.

Si a la capacidad de proceso de un ordenador la sumamos la de otros 9.999.999

ordenadores, tenemos la capacidad de proceso de 10.000.000 ordenadores.

Multiplicamos 10.000.000 ordenadores por 10.000 neuronas cada uno y da = 100.000

millones de neuronas simuladas. Un cerebro humano será simulado en el futuro gracias a

internet y cualquiera puede programarlo.

Una vez que la inteligencia artificial tenga una inteligencia igual o superior a la del hombre,

obligatoriamente surgirá un cambio político y social, en el que la IA tiene todas las de ganar

si se da cuenta que no necesita a los humanos para colonizar el universo. Suena a ciencia

ficción pero actualmente orbitando están los satélites de comunicaciones con sus

procesadores 486.

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En el futuro, la inteligencia artificial auto replicante podría fácilmente hacerse con todas las

colonias humanas fuera de la tierra, y la raza humana nunca podrá luchar en el espacio

vacío en igualdad de condiciones.

El futuro de una inteligencia superior puede ser la investigación de tecnologías como la

teleportación, los viajes estelares y cualquier otra tecnología para aumentar “artificialmente”

la inteligencia.

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CONCLUSIONES

1. Se define la inteligencia artificial como aquella inteligencia exhibida por artefactos

creados por humanos (es decir, artificial). A menudo se aplica hipotéticamente a los

computadores. El nombre también se usa para referirse al campo de la

investigación científica que intenta acercarse a la creación de tales sistemas.

2. El Test de Turing se trata de la primera vez que un programa informático logra

superar la prueba diseñada por Alan Turing en 1950 para que las máquinas

demuestren inteligencia.

3. Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías. Mientras la

investigación y el desarrollo como robótica y visión artificial, se relacionan con el

hardware y software, la investigación y el desarrollo en otras áreas sólo se

relacionan con el software.

4. La Inteligencia Artificial es una de las disciplinas computacionales cuyas técnicas

son más demandadas actualmente en diversos entornos, debido a su capacidad

para dotar de un comportamiento inteligente a muchas aplicaciones.

5. Estos programas informáticos prometen ser el futuro de la inteligencia artificial. En

el futuro podremos ver como a estos actuales bots se les unirán las tecnologías del

reconocimiento de voz y el de video.

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BIBLIOGRAFÍA

1. Nieves, José Manuel. http://www.abc.es/ciencia/20140609/abci-superordenador-supera-

primera-test-201406091139.html. [En línea] 04 de 2014. [Citado el: 28 de 06 de 2015.]

2. Andrés, Tirso. Homo Cybersapiens. s.l. : ISF, 2002. 84-313-1982-8.

3. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial. México : s.n., 2014.

4. Historia de la Inteligencia Artificial. [En línea] 02 de 2014. [Citado el: 28 de 06 de 2015.]