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INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Bruno López Takeyas Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo Reforma Sur 2007, C.P. 88250, Nuevo Laredo, Tamps. México http://www.itnuevolaredo.edu.mx/takeyas...

INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Bruno López Takeyas Instituto Tecnológico de Nuevo Laredo Reforma Sur 2007, C.P. 88250, Nuevo Laredo, Tamps. México http://www.itnuevolaredo.edu.mx/takeyas E-mail: [email protected] Resumen: Desde el origen de las computadoras estudio de la inteligencia (Rusell y Norvig, 1996). digitales, constantemente se han hecho Se presentaron proyectos de aplicaciones investigaciones científicas y tecnológicas con la articulares, juegos y 25 programas de finalidad de facilitar algunas actividades propias razonamiento, sin embargo, no aportaron avances de los seres humanos. Se ha logrado automatizar realmente notables, probablemente lo más muchos procesos mecánicos, de cálculo, de importante fue el nombre que John McCarthy almacenamiento de datos, de procesamiento, etc. (quien por muchos es considerado el padre de desarrollando, cada vez, herramientas de esta área) quien propuso el concepto de cómputo capaces de auxiliar en forma directa Inteligencia Artificial (IA) para este campo de cada una de estas actividades. En varias de ellas investigación. se tiene la necesidad de examinar el medio ambiente donde se desarrollará tal actividad y 1.1 Definición de IA realizar un análisis de las situaciones y tomar La IA es una rama de las ciencias una decisión siguiendo un razonamiento lógico. computacionales encargada de estudiar modelos Los seres humanos, a diferencia de otras de cómputo capaces de realizar actividades especies, tienen la capacidad de razonar sobre propias de los seres humanos en base a dos de sus una serie de percepciones de hechos y características primordiales: el razonamiento y la proposiciones estableciendo relaciones entre si. conducta. Existen distintas definiciones de IA de A esta capacidad se le llama inteligencia. acuerdo a distintos enfoques; algunas de estas Mediante el uso de los sentidos, puede enterarse definiciones se muestran a continuación de hechos que suceden en el medio ambiente que lo rodea y es capaz de establecer relaciones entre “La interesante tarea de lograr que las ellos para obtener conclusiones, desarrollar computadoras piensen... máquinas con mente, en conocimiento y actuar en base a ellos. De su amplio sentido literal.” (Haugeland, 1985) manera semejante, se han desarrollado aplicaciones que emulan el comportamiento “La automatización de actividades que humano mediante sistemas computacionales. vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades tales como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje 1. Inteligencia Artificial...” (Bellman, 1978) En 1956, en Dartmouth, se organizó un taller de los meses de duración en el que se reunían diez “El estudio de las facultades mentales mediante el de los investigadores más prominentes en el área uso de modelos computacionales.” (Charniak y de teoría de autómatas, redes neuronales y el McDermott, 1985) 1 “El estudio de los cálculos que permiten, razonar En general, las áreas de aplicación de la IA tienen y actuar.” (Winston, 1992). características similares, entre las que se pueden mencionar las siguientes (Luger y Stubblefield, “El arte de crear máquinas con capacidad de 1989): realizar funciones que realizadas por personas 1) Aplicación de razonamiento simbólico requieren de inteligencia.” (Kurzweil, 1990). mediante modelos computacionales. 2) Aplicación de técnicas de búsqueda a “El estudio de cómo lograr que las computadoras problemas de IA en lugar de soluciones realicen tareas que, por el momento, los humanos algorítmicas. hacen mejor.” (Rich y Knight, 1991). 3) Manipulación de información inexacta, incompleta o definida de una forma insuficiente. “Un campo de estudio que se enfoca a la 4) Análisis de características cualitativas del explicación y emulación de la conducta problema para plantear su solución. inteligente en función de procesos 5) Utilización del significado semántico como la computacionales.” (Schalkoff, 1990). forma sintáctica de la información. 6) Manipulación de grandes cantidades de “La rama de la ciencia de la computación que se conocimiento específico para la solución de ocupa de la automatización de la conducta problemas. inteligente.” (Luger y Stubblefield, 1993). 7) Aplicación de conocimiento de meta-nivel para tener un control más sofisticado de estrategias de Las definiciones mostradas están asociadas a solución de problemas. cuatro características fundamentales: las de la parte superior se refieren a los procesos de la 1.3 Técnicas de búsqueda de soluciones mente y el razonamiento, mientras que los de la aplicando IA parte inferior hacen alusión a la conducta. Por Un aspecto importante de la hipótesis del sistema otro lado, las definiciones de la izquierda evalúan simbólico propuesto por Newell y Simon, es que la condición deseable en función de la eficiencia los problemas resueltos por medio de la búsqueda humana, mientras que las de la derecha lo hacen entre varias alternativas, se basan en la aplicación en base al concepto de inteligencia ideal del sentido común humano. Los humanos denominado racionalidad. generalmente consideran un número de En estas definiciones se hace especial enfoque estrategias alternas que las guíen a la solución de hacia las facultades mentales y su relación con las problemas. De este modo, se han establecido actividades realizadas por los seres humanos por diferentes alternativas o cursos de acción que medio de sistemas de cómputo. conduzcan a la solución en dependencia de las características del espacio de estados del 1.2 Áreas de aplicación problema a resolver. Las primeras aplicaciones en esta área estuvieron El espacio de estados (EE) se define como la enfocadas a desarrollar algoritmos para juegos. representación de un problema o situación que Actualmente, la IA es una rama de la teoría de la abarca todas las posibles situaciones que se computación que incluye áreas tales como el pueden presentar en la solución del mismo así razonamiento automático, la demostración de como las relaciones que existen entre ellas. Está teoremas, los sistemas expertos, el procesamiento formado de nodos que describen situaciones de lenguaje natural, robótica, lenguajes y particulares del problema y arcos que conectan ambientes de IA, apre ndizaje, redes neuronales, pares de nodos y representan los movimientos algoritmos genéticos, por mencionar solo legales o reglas que rigen el EE; ellos determinan algunas. si es posible pasar de una situación del problema a otra (Luger y Stubblefield, 1989). 2 De esta forma, la solución al problema se aproximarse lo más que se pueda la mayoría de establece como un algoritmo de búsqueda que las veces a ella. Lo más importante es que emplea analiza los nodos del EE y se representa por el conocimiento relacionado con la naturaleza del conjunto definido de la siguiente forma [N, A, I, problema para encontrar una solución de manera D] (Luger y Stubblefield, 1989) donde: eficiente. Si el EE proporciona un medio de · N es el conjunto de nodos del EE. Estos formalizar el proceso de solución a problemas, corresponden a los estados en el proceso de entonces las heurísticas permiten manipular ese solución del problema. formalismo con inteligencia. · A es el conjunto de arcos o ligas entre nodos. Un AG es un ejemplo de un procedimiento de Corresponden a los pasos en el proceso de búsqueda que aplica elección aleatoria o solución del problema. heurística como herramienta para guiarse a través · I es un subconjunto no vacío de N que contiene del análisis del EE. el ó los estados iniciales del problema. El uso de elección aleatoria como la principal · D es un subconjunto no vacío de N que contiene herramienta para dirigir el proceso de búsqueda el ó los estados finales o la solución al problema, parece extraño al principio, ya que, los cuales pueden ser obtenidos usando una tradicionalmente se han usado técnicas de propiedad medible de los estados encontrados búsqueda basadas en cálculo y enumerativas para durante la búsqueda ó una propiedad de la ruta resolver problemas de optimización, sin embargo, recorrida durante la búsqueda. existen numerosas aplicaciones que han La función de un algoritmo de búsqueda es demostrado que ofrece buen comportamiento encontrar una trayectoria que conduzca a una para localizar o aproximarse a óptimos globales solución del problema por medio del EE. durante la solución de problemas (Goldberg, Cuando se intenta encontrar un nodo solución 1989). analizando completamente el EE, se está aplicando un método conocido como búsqueda 2. Bibliografía exhaustiva (Luger y Stubblefield, 1989); sin embargo existen algunos problemas cuyos espacios de estados son demasiado complejos y ? Fogel David B., "Evolutionary Computation". extensos que resulta prácticamente imposible IEEE Press. Estados Unidos. 1995. recorrerlos en forma completa, aún por medio de ? Grassmann W. K. And Tremblay J. P., dispositivos de cómputo demasiado poderosos. "Matemática discreta y lógica. Una Los humanos no solo usan la bús queda perspectiva desde la ciencia de la computación". exhaustiva, es decir, también resuelven los Prentice Hall. México. 1997. problemas basados en la aplicación de reglas de ? Luger and Stubblefield, "Artificial juicio que guíen la búsqueda por aquellas Intelligence and the Design of Expert Systems". porciones del EE que parezcan “prometedoras”. The Benjamin/Cummings Publishing Company, Estas reglas son conocidas como heurísticas. Una Inc. Estados Unidos. 1989. heurística es una estrategia de búsqueda selectiva ? Poli R., "Introduction to evolutionary en el espacio de un problema y guía la búsqueda a computation". lo largo de las líneas que tienen una alta http://www.cs.bham.ac.uk/~rmp/slide_book/slide probabilidad de éxito mientras que descartan _book.html. Inglaterra. 1996. aquellas trayectorias que no la ofrecen (Luger y ? Russell S. and Norving P., "Inteligencia Stubblefield, 1989). artificial: Un enfoque moderno". Las heurísticas no son infalibles, ya que no Prentice Hall. México. 1996. siempre garantizan una solución óptima al problema, pero una buena heurística puede y debe 3