Seguridad Informática Inteligencia Artificial






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Inteligencia Artificial: IA
El factor humano de la IA




El concepto de inteligencia tiene múltiples facetas e interpretaciones. Si alguien calculase mentalmente la raíz trece de un número de cien cifras en menos de un segundo cualquiera de nosotros quedaría fascinado ante tal proeza, y por eso diríamos que un tal hombre es muy inteligente para el cálculo matemático. Dicho hombre existe, es colombiano y se llama Jaime García Serrano. En otra esfera de acción, Ronaldinho guía el balón y lo dirige con sus pies de forma magistral allá donde pone el ojo. Decimos también que es un hombre muy inteligente para jugar al fútbol. También en su día Onassis fue considerado un exitoso e inteligente hombre de negocios. Podríamos así ir analizando las diferentes facetas del quehacer humano y encontraríamos un tipo de inteligencia para cada una de esas facetas.
La inteligencia se desvela finalmente como una capacidad especial, y superior a la media de un determinado grupo humano, para realizar determinadas actividades. En ámbitos académicos estaría relacionada con una sobrecapacidad mental para almacenar y procesar información. En ámbitos deportivos estaría relacionada con una capacidad extraordinaria para coordinar movimientos y/o ejecutar determinadas acciones físicas. En ámbito financiero estaríamos hablando de un olfato fuera de lo común para crear y poner en marcha negocios que reporten sustanciosas ganancias económicas. De cualquiera de las maneras, siempre se trataría de una propiedad cerebral, o si se quiere, de ‘circuitos neuronales’, fuera de lo común. Así, el reconocimiento de la inteligencia siempre se ha manifestado sigilosamente entre los compañeros del ‘afortunado’ con aquella frase que dice: "Este chaval tiene coco". Pero atención, no nos llevemos a engaño, el hardware sin software, es decir, sin trabajo, de poco sirve. Como el propio Jaime García reconoce: "Lo mío no es magia ni genes, sino trabajo, técnica y método", o tal como el mismo Picasso afirmó en su día: "95% de trabajo y 5% de inspiración", o lo que es evidente, Ronaldinho sin cinco horas de entrenamiento diarias no sería el singular jugador de fútbol que actualmente, año 2005, conocemos.
Fijémonos también que el factor tiempo es una variable importante en la consideración de inteligencia. Nadie consideraría un signo de inteligencia la capacidad de multiplicar dos números de veinte cifras en una semana, pero sí lo es el hacerlo en cinco segundos, aunque claramente la acción ejecutada es la misma. Evidentemente, muchas de las cabezas pensantes que han pasado a la historia hicieron algo revelante durante ciertos periodos de sus vidas. Tenemos, por ejemplo, el caso de Einstein, que en 1905, su Annus Mirabilis, publicó cinco trabajos de alta relevancia para la Física. Así, está histórica y estadísticamente probado, que las grandes aportaciones científicas se hicieron y se hacen entre los 25 y los 35 años de las correspondientes eminencias. Observemos en este punto que, aunque la universidad española está plagada de grandes profesores, lo que sin duda supondría una gran concentración de inteligencia, si hacemos eco de lo que nos dice la historia académica de nuestro país, y si extendemos el ámbito espacial más allá del localismo que los envuelve, la mayor parte de ellos se jubilaron sin haber hecho ningún aporte que resaltar en la correspondiente rama de su especialidad. Así pues, es un puro ejercicio de rango espacial el considerar o no ciertos casos como muestrario de inteligencia. Queda claro entonces con este ejemplo que la inteligencia tiene un componente que ciertamente expresa la capacidad de emulación o repetición, pero, desde luego, no acaba por definirla completamente.
Y es este último punto sugerido donde la Inteligencia Artificial encuentra las mayores pegas para implementar inteligencia. El tema de la creatividad. Hasta ahora se han desentrañado algoritmos que emulan esa capacidad neuronal especial, o se pueden diseñar arquitecturas que la recreen. En último término siempre se podría implementar un algoritmo de tipo fuerza-bruta que sondease todas las soluciones posibles a un problema dado. Si, por otro lado, vamos aumentando la velocidad de cálculo y procesamiento de las máquinas, es decir, se disminuye el tiempo de ejecución de la acción en concreto, ya estaríamos en posición de poder decir que hemos resuelto el problema de la inteligencia, y que somos capaces de ‘producirla’ artificialmente. Pero, a día de hoy, no hemos logrado desvelar los procesos neuronales por los que los hombres inteligentes hacen gala de esa propiedad tan codiciada y envidiada que se llama Inteligencia (natural): esa capacidad que poseen ciertos hombres de poder encontrar una solución a un problema sin resolver o una solución nueva a un problema ya resuelto, sin más herramienta que el uso de una heurística o experiencia propia, la cual fue adquirida a través del estudio o experimentación sobre un número finito de problemas más o menos similares. Y es esa dosis de mayor o menor creatividad la que caracteriza y diferencia, ahora mismo, lo que se considera inteligencia humana de lo que se considera inteligencia implementada en una máquina.

¿QUÉ ES LA IA?
Existen varias definiciones:
“Es la ciencia de hacer máquinas que hacen cosas que realizadas por el hombre requieren el uso de inteligencia”. Marvin Minsky
En ciencias de la computación se denomina IA a las inteligencias no naturales en agentes racionales no vivos. John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes."
En otra acepción podríamos definirla como el estudio de las computaciones que permiten percibir, razonar y actuar. Es una de las aéreas de las ciencias computacionales encargadas de la creación de hardware y software que tenga comportamientos inteligentes.
La IA es considerada una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural con una analogía artificial a través de programas de computador. La IA puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento humano.




Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona como una poderosa herramienta para quien la utiliza."
PRUEBA DE TURING, es el denominado experimento para demostrar si un computador piensa o no.
Fue expuesto en 1950 en un artículo (Computing machinery and intelligence) para la revista Mind, y sigue siendo uno de los mejores métodos para los defensores de la Inteligencia Artificial. Se fundamenta en la hipótesis positivista de que, si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente.
La prueba consiste en un desafío. Se supone un juez situado en una habitación, y una máquina y un ser humano en otras. El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitido mentir al contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera. La tesis de Turing es que si ambos jugadores eran suficientemente hábiles, el juez no podría distinguir quién era el ser humano y quién la máquina. Todavía ninguna máquina puede pasar este examen en una experiencia con método científico.
A través de la IA se han desarrollado los sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más rápidamente que el ser humano. En la medicina tiene gran utilidad al acertar el 85 % de los casos de diagnóstico.
TRES LEYES DE LA ROBÓTICA.
Estas leyes surgen como medida de protección para los seres humanos. En ciencia ficción las tres leyes de la robótica son un conjunto de normas escritas por Isaac Asimov, que la mayoría de los robots de sus novelas y cuentos están diseñados para cumplir. En ese universo, las leyes son "formulaciones matemáticas impresas en los senderos positrónicos del cerebro" de los robots (líneas de código del programa de funcionamiento del robot guardadas en la ROM del mismo). Aparecidas por primera vez en el relato Runaround (1942), establecen lo siguiente:


  • Un robot no puede herir a un ser humano, ni por inacción dejar que un ser humano sufra daño.

  • ¿Un robot debe obedecer las órdenes impartidas por los seres humanos, salvo si viola la primera ley.

  • Un robot debe salvaguardar su existencia, salvo cuando ésta contravenga las dos leyes anteriores.


BREVE HISTORIA DE LA IA.
La historia de la IA se remonta a los primeros años de la década del 40, con trabajos teóricos fundamentalmente dado el estado de la Informática en ese momento, cuando los matemáticos Warren McCullock y Walter Pitts, específicamente en 1943, desarrollan los algoritmos matemáticos necesarios para posibilitar el trabajo de clasificación, o funcionamiento en sentido general, de una red neuronal. En 1949 Donald Hebb desarrolló un algoritmo de aprendizaje para dichas redes neuronales creando, conjuntamente con los trabajos de McCullock y Pitts, la escuela coneccionista. Esta escuela se considera actualmente como el origen de lo que hoy se conoce como IA (IA).
Sin embargo el modelo coneccionista resultó poco tratado hasta hace unos años, dando paso en su lugar al razonamiento simbólico basado en reglas de producción, lo cual se conoce popularmente como Sistemas Expertos
En el año 1955 Herbert Simon, el físico Allen Newell, uno de los padres de la IA actual, y J.C. Shaw, programador de la RAND Corp. y compañero de Newell, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas de la IA, el IPL-11. Un año más tarde estos tres científicos desarrollan el primer programa de IA al que llamaron "Logic Theorist", el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.
En el mismo año surge la IA como disciplina de la Informática en la Conferencia de Computación de Dartmouth. En dicha conferencia se estableció como conclusión fundamental la posibilidad de simular inteligencia humana en una máquina.
A finales de los años 50 y comienzos de la década del 60 se desarrolla un programa orientado a la lectura de oraciones en inglés y la extracción de conclusiones a partir de su interpretación, al cual su autor, Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam"
En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator) por James Slagle el cual se orienta a la demostración simbólica en el área del álgebra.
En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de comprender oraciones en inglés.
En la década del 60 se comienza en el MIT el estudio de la visión artificial, lo cual implica no solo captar imágenes a través de una cámara, sino también la comprensión, por parte del ordenador, de lo que estas imágenes representan.
En los primeros años de la década del 60 Frank Rosemblatt desarrolla, en la Universidad de Cornell, un modelo de la mente humana a través de una red neuronal y produce un primer resultado al cual llama Perceptron.
Este trabajo constituye la base de las redes neuronales de hoy en día.
1984. John Hopfield resucita las redes neuronales
1986. La máquina de ajedrez HiTech de CMU compite en un torneo de nivel master.
1991. Aparecen compañías dedicadas al desarrollo de Redes Neuronales.
1989. El chip del 386 ofrece una velocidad a los PCs comparable a la de las máquinas Lisp.
1990. La compañía TI anuncia imcroExplorer una máquina Lisp con tecnología Macintosh.
1994. La versión para tiempo real del lenguaje CLOS, Lisp con Objetos, de Harlequin se utiliza en sistema de intercambio de AT&T.
1997 Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez pierde ante la computadora autónoma Deep Blue.
2000 Mascotas robots disponibles en el mercado.
2006 Se celebra el aniversario con el Congreso en español 50 años de IA - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia.
2008. Investigadores de la Universidad Pablo de Olavide desarrollan un sistema integral de gestión basado en técnicas de IA, con el objetivo de mitigar los riesgos inherentes a estos sistemas integrados de gestión y facilitar así su implantación en la empresa.
2010. Sensores y sensibilidad: mejores prótesis gracias al avance de la IA
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.
En la actualidad existen grandes avances en robots que utilizan la IA dando como resultado "recepcionistas", "jugadores de fútbol", "soldados", "exploradores" y hasta "cuidadores de ancianos".
AREAS DE LA IA


Búsqueda de soluciones

Sistemas Expertos

Procesamiento del Lenguaje Natural

Visión de Maquina

Redes Neuronales

Lingüística computacional

Minería de datos (Data Mining)

Industriales

Médicina

Mundos virtuales

Procesamiento de lenguaje natural

(Natural Language Processing)

Robótica

Mecatrónica

Sistemas de apoyo a la decisión

Videojuegos

Prototipos informáticos

Análisis de sistemas dinámicos.

Smart Process Management

Simulación de multitudes


Como lenguajes utilizados en I.A. podemos destacar IPL II (para el procesamiento de listas), SAIL (derivado del ALGOL, para sistemas de visión y procesamiento de lenguaje natural), RAIL(lenguaje de robots), AL(para calcular los movimientos de un robot en el espacio), VAL(para programación de robots industriales) y AML(desarrollado por IBM para el control de robots); aunque los más utilizados actualmente son LISP con sus variantes: MACLISP, INTERLISP, ZETALISP Y PSL. Por otro lado está PROLOG. Es mas utilizado en Europa y Japón, de hecho logró que LISP cayera en desuso, aunque en la actualidad se encuentra en plena reactivación.
SISTEMAS EXPERTOS
El estudio y desarrollo de los sistemas expertos (ses) comenzó a mediados de la década del 60.
”Son programas de computadora diseñados para resolver problemas que normalmente son solucionados por expertos humanos en una rama del conocimiento especifica, y mediante esquemas propios del cerebro humano tales como memorización, razonamiento y aprendizaje automático para apoyar a un usuario en la toma de decisiones”.
Los sistemas expertos son llamados así porque emulan el razonamiento de un experto en un dominio concreto y en ocasiones son usados por éstos. Con los sistemas expertos se busca una mejor calidad y rapidez en las respuestas dando así lugar a una mejora de la productividad del experto.
La IA se utiliza en Sistemas Expertos para representar el conocimiento en una computadora, es decir, consiste en encontrar una correspondencia entre el mundo exterior un sistema simbólico que permita el razonamiento.
En teoría estos sistemas son capaces de razonar siguiendo pasos comparables a los que sigue un especialista (médico, biólogo, geólogo, matemático, etc), cuando resuelve un problema propio de su disciplina. Por ello el creador de un se debe comenzar por identificar y recoger, del experto humano, los conocimientos que éste utiliza: conocimientos teóricos, pero sobre todo los conocimientos empíricos adquiridos en la práctica.
El Procesamiento del Lenguaje Natural es el área de la IA que se encarga de crear condiciones similares a las seguidas por un humano para el procesamiento del lenguaje natural a nivel texto y fonético.
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