inteligensia artifisial
Con lo cual , y de manera más específica la inteligencia artificial
es
la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser
ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados
que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la
secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal
arquitectura.
También existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser
obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y sensores
mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras,
tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno
software.
Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje
Él término "inteligencia artificial" fue acuñado formalmente en 1956
durante la conferencia de Darthmounth, más para entonces ya se había
estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había
propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían
logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA
es una de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna.
Ambos son dos de los campos más atractivos para los científicos hoy día.
El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y
teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a
esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo,
sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.
A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos,
que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado.
Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles
de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.
En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas».
Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el
ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto
racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de
incorporar componentes «emotivos» como
indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten
con algo similar a las emociones con el objeto de saber –en cada
instante y como mínimo– qué hacer a continuación [Pinker, 2001, p. 481].
Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones»,
podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318].
Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su
medio interno; por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su
nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel
esté demasiado bajo.
Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar
al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson-Laird, 1993, p.
359]. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento
físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como, por
ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar
desde una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.
Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, interocepción, nocicepción,
etcétera. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para
conservar su propia integridad y seguridad. La retroalimentación en
sistemas está particularmente desarrollada en cibernética,
por ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil,
utilizando como parámetro la posición en cada instante en relación al
objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento
que un sistema o programa computacional puede tener de sus estados
internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loop o
bucle en sentencias tipo
do... for, o la cantidad de memoria disponible para una operación determinada.
A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos
emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los
humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas por
perturbaciones emocionales es un problema que en algunos casos llega a
ser incapacitante. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria
durable, una asignación de metas o
motivación, junto a la toma
de decisiones y asignación de prioridades con base en estados actuales
y estados meta, logran un comportamiento en extremo eficiente,
especialmente ante problemas complejos y peligrosos.
En síntesis, lo racional y lo emocional están de tal manera
interrelacionados entre sí, que se podría decir que no sólo no son
aspectos contradictorios sino que son –hasta cierto punto–
complementarios.
Véase también: La era de las máquinas espirituales
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