Inteligencia artificial

En el presente blog se propone dar respuesta a 3 preguntas básicas para introducirnos un poco más a fondo al campo de la inteligencia artificial, saber que es la inteligencia artificial, de que tratan los cursos de la misma y hacia dónde vamos con la inteligencia artificial.

Empecemos por tener una idea más clara de que es la inteligencia artificial, cuando hablamos de inteligencia artificial nos estamos refiriendo a la inteligencia que demuestran las máquinas para resolver problemas, es decir, software desarrollado que mediante algoritmos de la programación, toman una tarea o problema, ejecutando dichos algoritmos y buscando la mejor manera de solucionar o realizar dicha tarea, para ello, se han venido implementando varios enfoques en lo que se refiere a inteligencia artificial, se han planteado varias estrategias metodológicas para su estudio y aplicación, entre las cuales se encuentra:

El desarrollo de tecnologías útiles en esta área, en la cual influye mucho lo que es la ingeniería. Profundizando más en la ciencia de la computación.

La simulación que se realiza en la I.A. de tal forma que se logre reproducir algunas de las características inteligentes de los seres humanos, en esta metodología se busca simular la inteligencia humana en las computadoras, enfocándose más a su desarrollo que a su entendimiento o explicación.

El modelamiento por otro lado busca entender el funcionamiento de la inteligencia humana utilizando la inteligencia artificial, es utilizado por psicólogos y no es necesario incluir a las computadoras en dichas teorías.

La construcción de teoría sobre la inteligencia artificial, la cual busca teorizar sobre la inteligencia pura, es decir, entender un poco más a fondo el concepto de inteligencia sin la necesidad de hacer referencia a la inteligencia humana.

Entre las categorías de la inteligencia artificial podemos encontrar la búsqueda heurística, la cual busca mediante estrategias dar la mejor solución a una tarea planteada, la representación del conocimiento, la cual se puede explicar cómo la capacidad que tiene un software para solucionar un problema mediante datos y procedimientos de interpretación.

En base a esto, podemos determinar brevemente que se debe ver en un curso de inteligencia artificial, a continuación veremos el contenido programático de un curso de inteligencia artificial dado por la Escuela Politécnica Superior en el año 2012-2013.

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Programa Sintético

TEMA 2. Lógica de predicados

TEMA 3. Resolución de problemas mediante búsqueda

TEMA 4. Planificación

TEMA 5. Incertidumbre en Inteligencia Artificial

TEMA 6. Aprendizaje Automático

TEMA 7. Aplicaciones avanzadas

Programa Detallado

1. Introducción a la Inteligencia Artificial

1.1. La Inteligencia Artificial en la historia.

1.2. Sistemas y agentes inteligentes

2. Lógica de predicados

2.1 Elementos

2.1.1. Elementos comunes con la lógica proposicional

2.1.2. Variables y cuantificadores

2.1.3. Predicados

2.1.4. Funciones

2.1.5. Átomos, términos, literales y cláusulas

2.1.6. Formas normales

2.2 Sustitución y unificación

2.3 Inferencia en lógica de predicados

2.3.1 Reglas de inferencia generalizadas

2.3.1.1 Modus ponens

2.3.1.2 Resolución

2.3.2 Extracción de respuestas mediante el truco de Green.

2.4 El predicado de igualdad

2.5 Algoritmos para inferencia

2.5.1 Forward chaining

2.5.2 Backward chaining

2.6 Programación lógica (Prolog)

2.7 Ontologías

3. Resolución de problemas mediante búsqueda

3.1 Búsqueda ciega

3.2 Búsqueda heurística

3.2.1 A*

3.2.2 IDA*

3.2.3 Optimización

3.2.4 Diseño de heurísticas

3.3 Búsqueda entre adversarios (Juegos)

3.4 Satisfacción de restricciones

4. Planificación

4.1. Cálculo de situaciones

4.2. Planificación mediante STRIPS

5. Incertidumbre en Inteligencia Artificial

5.1. Formalización de incertidumbre mediante probabilidades

5.1.1. Cdfs y Pdfs

5.1.2. Distribución conjunta

5.1.3. Probabilidades marginales

5.1.4. Probabilidad condicional

5.1.5. Independencia estadística

5.2. Teorema de Bayes

5.3. Redes Bayesianas

6. Aprendizaje Automático

6.1. Aprendizaje supervisado: problemas de clasificación

6.1.1. Clasificación con redes neuronales

6.1.2. Vecinos más próximos (kNNs)

6.1.3. Árboles de decisión

6.1.4. Redes neuronales

6.2. Aprendizaje no supervisado

6.2.1. Introducción al clustering

6.2.2. K-means

7. Aplicaciones avanzadas

7.1. Procesamiento de lenguaje natural

7.2. Visión artificial

7.3. Robótica 

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Como podemos observar en el contenido del programa, se tratan temas en los que se debe incluir campos de la ingeniería como el cálculo, la estadística, la programación, las estructuras de datos, la lógica matemática, entre otras, las cuales nos ayudaran a comprender mejor el propósito que tiene la inteligencia artificial.

Finalmente, hemos de mencionar el para qué sirve la inteligencia artificial y hacia donde nos lleva, pues si bien es cierto que la inteligencia artificial de hoy en día está lejos de compararse a la inteligencia y el razonamiento humano, si es verdad que se han alcanzado altos niveles de simulación de inteligencia por parte de varios grupos dedicados al tema, los cuales mediante nuevos procedimientos y estrategias, han logrado crear aplicativos como google maps, o ser aplicado en campos como los videojuegos, los asistentes virtuales, la medicina, la robótica entre muchas otras áreas de la ciencia.

Esto nos lleva concluir que cada día mas se expande el área de la inteligencia artificial en la ingeniería, es necesario entender que esta no solo se basa en imitar al 100% la inteligencia humana, sino que es mucho más que eso, ayudando en varios campos de la ciencia de tal forma que sus aplicaciones en el mundo real ya las estamos viendo, y la posibilidades de que en un futuro no muy lejano la inteligencia artificial se convierta en una gran ayuda para resolver aún más problemas o tareas que el ser humano como tal enfrenta en su día a día.