Inteligencia
Artificial.
La
inteligencia artificial (IA) es una de las ramas de la Informática, con fuertes
raíces en otras áreas como la lógica y las ciencias cognitivas. Como veremos a
continuación, existen muchas definiciones de lo que es la inteligencia
artificial. Sin embargo, todas ellas coinciden en la necesidad de validar el
trabajo mediante programas. H. A ,Simón uno de los padres de la
IA, nos sirve de ejemplo, pues afirmó, en un artículo en 1995, que «el momento
de la verdad es un programa en ejecución». Las definiciones difieren en
las características o propiedades que estos programas deben satisfacer.
¿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.
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.
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.
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.
Como se verá a continuación, muchas de las aplicaciones más llamativas utilizan algunas de las técnicas relacionadas con estos temas.
Algunas
aplicaciones
Hasta la fecha se han desarrollado muchas aplicaciones que utilizan algunos de
los métodos o algoritmos diseñados en el área de la inteligencia artificial. En
esta sección repasamos algunas de las aplicaciones existentes más vistosas o
que han tenido relevancia histórica. Sin embargo, estas no son las únicas
aplicaciones existentes, pues hay métodos desarrollados en esta rama de la
Informática que se utilizan en aparatos de uso cotidiano o en el software
empleado por empresas y corporaciones. Por ejemplo, por una parte, encontramos
los algoritmos de búsqueda citados más arriba en los sistemas que construyen
horarios teniendo en cuenta las restricciones de las entidades e individuos que
participan en ellos. Por otra parte, los métodos de aprendizaje se usan para
recomendar productos en las tiendas virtuales y para seleccionar los anuncios
que se nos proporcionan al visitar ciertas páginas web. Otro ejemplo es el de
los sistemas difusos, uno de los métodos de representación del conocimiento que
han sido aplicados con éxito en problemas de control de muy diversa índole.
Existen tanto cámaras digitales como lavadoras que incorporan en su interior un
sistema difuso.
Pasamos a ver a continuación algunas de las aplicaciones más relevantes.
Aplicaciones
en los juegos
Durante décadas, la inteligencia artificial se ha dedicado a los juegos con el
fin de derrotar a los mejores jugadores humanos. Se ha considerado siempre que
la habilidad de jugar era propia de la inteligencia. Las damas y el othello
fueron derrotados primero. En el año 1997 fue el turno del ajedrez. Ahora
prácticamente queda únicamente el go por batir.
Las
damas. Chinnok, un programa desarrollado desde el año 1989 por el equipo
de Jonathan Schaeffer, de la Universidad de Alberta, se convirtió en el año
1994 en el campeón mundial de damas. El programa incluye una base de datos con
aperturas de los mejores jugadores y otra de situaciones finales cuando quedan
8 o menos fichas en el tablero. El mismo equipo investigador demostró años más
tarde, en el año 2007, que cuando se juega a las damas de forma perfecta ningún
jugador puede ganar. Esto significa que una estrategia óptima por parte de los
dos jugadores únicamente puede llevar a tablas. La dificultad de esta
demostración estriba en que puede haber aproximadamente 500 3 1020 tableros
posibles, o, en palabras, cincuenta mil trillones de tableros. El problema es
un millón de veces más difícil que el de las 4 en raya. La información sobre
este programa se puede encontrar en: http://webdocs.cs.ualberta.ca/~chinook/.
El
ajedrez. Durante muchos años se desarrollaron inventos y programas con el
fin de ganar en el juego del ajedrez. Sin embargo, no fue hasta mayo del año
1997 cuando Deep Blue venció al campeón humano G. Kasparov en Nueva York. El
programa desarrollado por IBM utilizaba hardware específico, bases de datos que
permitían al programa jugar de forma perfecta en las situaciones finales con 7
o menos fichas en el tablero, y algoritmos de búsqueda del tipo minimax para
encontrar la mejor solución en todos los otros casos. Se puede encontrar
información sobre Deep Blue en la página web http://www.research.ibm.com/deepblue.
El
go. Mientras los otros juegos ya han sido derrotados, no existe en la
actualidad ningún programa informático que tenga un nivel suficiente en go como
para ganar a los buenos jugadores humanos. Hace años que se considera el go un
juego mucho más difícil que el ajedrez. La dificultad estriba en las
dimensiones del tablero (19 3 19, con 361 intersecciones), el número de
movimientos posibles en cada tablero y la dificultad de definir funciones que
evalúen correctamente un tablero dado. Actualmente se han conseguido algunos
programas que tienen un buen nivel en un tablero reducido de 9 x 9. Los
programas que tienen un buen rendimiento no utilizan el mismo algoritmo de
búsqueda que el ajedrez (el mínimax) sino el UCT.
Aplicaciones
en robótica
Las
aplicaciones en robótica se han desarrollado desde el principio de la
informática con diversidad de objetivos: la automatización de procesos
industriales, las aplicaciones militares y la exploración espacial. Mientras
los primeros robots estaban orientados a realizar actividades repetitivas,
actualmente se busca una mayor autonomía en relación a su capacidad de tomar
decisiones. La evolución de la robótica también ha pasado por su intento de
construir robots con forma humana y con capacidad de andar. A continuación se
enumeran algunos de los logros más importantes en esta área.
Los
robots mascotas. Existen en la actualidad muchos robots para diversión o
juegos. Podemos subrayar dos de ellos: los japoneses Paro y Aibo. El primero es
un robot terapéutico para reducir el estrés de los pacientes y que permite
incrementar su socialización. Aibo, presentado en el año 1999 e implementado y
comercializado por SONY, es un robot en forma de perro con un sistema de visión
y programables.
Los
robots de exploración y reconocimiento. Se enviaron a la superficie de
Marte dos robots, el 3 y el 24 de enero de 2004 respectivamente. Son los robots
Spirit y Opportunity. Spirit estuvo activo hasta el año 2010 y Opportunity aún
está en funcionamiento. El 26 de noviembre de 2011 se mandó un tercer robot, el
Curiosity, que debe llegar a Marte en agosto de 2012. Este robot tiene una
navegación automática media de 30 m/hora (y máxima de 90 m/hora). Se espera que
su misión dure dos años.
Los robots bípedos. P3 fue el
primer robot bípedo capaz de caminar. Su construcción, realizada por la
compañía Honda, acabó en el año 1997. En octubre del año 2000, la misma
compañía presentó el robot ASIMO (de Advanced Step in Innovative Mobility).
Este robot es la culminación de la serie de robots P, todos desarrollados con
el objetivo de disponer de robots con forma y capacidades motrices humanas.
ASIMO es un robot bípedo que puede andar y correr. Además puede reconocer
objetos móviles, posturas y gestos a partir de la información subministrada por
sus cámaras.
