A pesar de que la mayoría de los intentos para definir términos complejosy a la vez ampliamente usados suelen ser inútiles, es positivo al menosesbozar los límites aproximados en los que encuadrar el concepto de IApara poder proporcionar una perspectiva a la explicación que sigue. Se hapropuesto la siguiente definición, a pesar de no ser aceptadauniversalmente. La Inteligencia Artificial (IA) estudia cómo lograr que lasmáquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor porlos seres humanos. Esta definición es, por supuesto, bastante efímera yaque hace referencia al estado actual de la informática. Además falla al noincluir algunas áreas que potencialmente tienen un gran impacto, talescomo aquellos problemas que no pueden ser resueltos adecuadamente nipor las máquinas ni por los hombres. Sin embargo, proporcionan un buencomienzo para aclarar en que consiste la inteligencia artificial evitando losaspectos filosóficos que dominan en los intentos de definir los términosartificial o inteligencia. Además, resulta interesante que surjan similitudescon la filosofía y al mismo tiempo las evite. La filosofía siempre se haencargado del estudio de aquellas ramas del conocimiento másdeficientemente comprendidas y que no han podido llegar a serdisciplinas separadas por derecho propio. Ciencias como las matemáticaso la física conforme fueron avanzando, se separaron de la filosofía. Quizás

si la IA progresa lo suficiente pueda reducirse a sí misma hastadesaparecer.

La inteligencia artificial es el estudio de las ideas quepermiten a las computadoras hacer las cosas que hacen quelas personas parezcan inteligentes. Este significado lo dioPatrick Henry Winston.

La inteligencia artificial es el estudio de los Cálculos quehacen posible percibir, razonar y actuar. Patrick HenryWinston.

La inteligencia artificial es el estudio de cómo conseguir quelas computadoras hagan las cosas que, por el momento, laspersonas hacen mejor. Elaine Rich.

Estos puntos de vista simbolizan dos aproximacionescomunes a la IA. Una de ella intenta utilizar lascomputadoras para simular los procesos mentales humanos.Por ejemplo, un experto en IA podría pedirle a las personasque describieran cómo resuelven un problema e intentarcapturar sus respuestas en un modelo software.La metodología de la simulación tiene res problemasinherentes:

• La mayoría de las personas tiene problemas para entender ydescribir cómo hacen las cosas. La inteligencia humanaincluye pensamientos inconscientes, visiones instantáneas yotros proceso mentales que son difíciles o imposibles deentender y describir.

• Hay diferencias inmensas entre la estructura y lascapacidades del cerebro humano y las de una computadora .Incluso las supercomputadoras más potentes no puedenaproximarse a la capacidad de procesamiento paralelo delcerebro: es decir, la capacidad de dividir un trabajo complejoen trabajos más sencillos y pequeños, y completar sosotrabajos simultáneamente.

• La mejor forma de hacer algo con una máquina es a menudomuy distinta a como lo harían las personas. Con anterioridada los hermanos Wright, docenas de inventores fracasaron ensus máquinas voladoras porque intentaban con sus inventosimitar a las aves. De forma parecida, muchos intentos en IAantiguos fracasaron porque fueron diseñados para imitar lainteligencia humana, en lugar de beneficiarse de lascapacidades únicas de la computadora.

La inteligencia artificial nos ayuda a ser más inteligentes

Del mismo modo que el conocimiento psicológico acercadel procesamiento humano de la información puedeayudarnos a hacer que los computadores sean inteligentes,las teorías que se derivaron pensando principalmente enlos computadores con frecuencia sugieren una guía útilpara el pensamiento humano. A través de la investigaciónde la inteligencia artificial, mucha representaciones ymétodos que al parecer la gente usa de manerainconsciente, se han concretado y hecho más accesiblespara que la gente pueda desplegarlos deliberadamente

Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos aresolver difíciles problemas de análisis.

Durante los inicios de la investigación en inteligenciaartificial, James R Slagle demostró que los computadorespueden trabajar con problemas de cálculo integral en unnivel de primer año universitario.

Los sistemas inteligentes pueden ayudar a los expertos a resolver difíciles problemas de análisis.

Hoy día, los programas pueden llevar a cabo ciertos tipos deanálisis matemáticos en un nivel mucho más complejo.Por ejemplo, el programa Kam es experto en dinámica no lineal,materia de gran interés para los científicos que estudian lasecuaciones que gobiernan las interacciones complejas de losobjetos.

La inteligencia artificial por un lado se vuelve menos notable y porotro, más esencial.

Las primeras aplicaciones de la inteligencia artificial fueron en sumayoría motivadas por el deseo de los investigadores de demostrarque la inteligencia artificial tiene un valor práctico. Ahora,conforme el campo madura, el desarrollo de las aplicaciones estácada vez más motivado por el deseo de la gente de negocios delograr objetivos comerciales estratégicos.

La inteligencia artificial por un lado se vuelve menos notable y por otro, más esencial.

Un ejemplo de una aplicación desarrollada por una empresaprivada es el sistema de recursos de informaciónaeroportuaria, Aris (por las siglas en inglés, Airport resourceinformation system), desarrollado por la Ascent Technology,Inc., y utilizado por la línea aérea Delta Airlines para ayudarasignar las compuertas del aeropuerto a los vuelos que llegan.El problema de asignación de compuertas, resulta difícil enun aeropuerto de mucho tráfico, ya que Aris debe reaccionarde inmediato a los cambios en las llegadas y partidas, comolos que impone el clima, y en vista de que hay muchasrestricciones que es preciso considerar. Una de ellas, queresulta obvia, es que no se puede estacionar una granaeronave en una compuerta diseñada para alojar sóloaeronaves pequeñas. Otra es que los pasajeros desean que susvuelos de trasbordo estén estacionados en compuertassituadas a una distancia fácil de recorrer caminando. Otrarestricción, menos obvia, es que los controladores decompuerta desean evitar bloqueos potenciales de tráficocuando los aviones avanzan

La inteligencia artificial por un lado se vuelve menos notable y por otro, más esencial.

Y se retira de sus compuertas asignadas. Aris maneja todas estasrestricciones y muchas más usando métodos de inteligenciaartificial, entre los que se incluye el razonamiento basado en reglas,la propagación de restricciones y la planeación espacial.Sin embargo, el manejo de restricciones no fue el reto principal queafrontaron los diseñadores del sistema Aris. Otros retos difícilesfueron planteados por la necesidad de contar con personal humanoespecializado.

¿Qué es una técnica de IA?

Los problemas abordados por la inteligencia artificial configuranun amplio espectro. Tienen muy poco común excepto que todosellos son complicados. ¿Existen entonces técnicas apropiadas parasolucionar algunos de estos problemas? La respuesta es afirmativa,las hay. ¿Qué puede decirse de estas técnicas, si es que se puede,aparte del hecho que manipulan símbolos? ¿Sería posible decir queestas técnicas son apropiadas para resolver otros problemas, algunode ellos no incluidos como típicamente pertenecientes a la IA?

¿Qué es una técnica de IA?

Uno de los más rápidos y sólidos resultados que surgieron enlas primeras tres décadas de las investigaciones en IA fue que lainteligencia necesita conocimiento. Para compensar estearrollador logro, imprescindiblemente, el conocimiento poseealgunas propiedades poco deseables, tales como:

• Es voluminoso.• Es difícil caracterizarlo con exactitud.• Cambia constantemente.• Se distingue de los datos en que se organiza de tal forma que

se corresponde con la forma en que va a ser usado.

Entonces, ¿en qué punto nos quedamos en la definición de unatécnica de IA? Concluimos que una técnica de IA es un métodoque utiliza conocimiento representado de tal forma que:

• El conocimiento representa las generalizaciones. En otraspalabras, no es necesario representar de forma separada cadasituación individual. En lugar de esto ,

¿Qué es una técnica de IA?

Se agrupan las situaciones que comparten propiedadesimportantes . Si el conocimiento no posee esta propiedad,puede necesitarse demasiada memoria. Si no se cumple estapropiedad es mejor hablar de “datos” que de conocimiento.• Debe ser comprendido por las personas que lo proporcionan.

Aunque en muchos programas, los datos pueden adquirirseautomáticamente (por ejemplo, lectura de instrumentos), enmuchos dominios de la IA, la mayor parte del conocimientoque suministra a los programas lo proporcionan personas,haciéndolo siempre en términos que ellos comprenden.

• Puede modificarse fácilmente para corregir errores y reflejarlos cambios en el mundo y en nuestra visión del mundo.

• Puede usarse en gran cantidad de situaciones aun no seatotalmente preciso o completo.

• Puede usarse para ayudar a superar su propio volumen,ayudando a acotar el rango de posibilidades quenormalmente deben ser consideradas.

¿Qué es una técnica de IA?

Aunque las técnicas de IA deben diseñarse de acuerdo con lasrestricciones impuestas por los problemas de IA, existe ciertogrado de independencia entre los problemas y las técnicas deresolución de problemas. Es posible resolver problemas de IA sinusar técnicas de IA (si bien, como se sugirió antes , estassoluciones no suelen ser muy adecuadas). También es posibleaplicar técnicas de IA para resolver problemas ajenos a la IA. Esoparece ser adecuado para aquellos problemas que tengan muchasde las características de los problemas de la IA.

Una máquina puede considerarse inteligente cuando puede pasarpor humano en una prueba a ciegas. Alan Turing.

BIBLIOGRAFIA.

• Inteligencia Artificial tercera edición – Patrick Henry Winstoneditorial: Addison-Wesley Iberoamericana.

• Introducción a la Informática 6 edición – George Beekmaneditorial: Pearson Educación

• Inteligencia Artificial segunda edición – Elaine Rich-Kevin knighteditorial: Mc Graw Hill

• YouTube.

BREINER AYA BARRETO.