Ohne Titel

Folie 1

• La aparición de la Inteligencia Artificial conducio a la aparición de aplicaciones que hoy en dia están teniendo un profundo impacto en nuestras vidas. Fue el momento en que empezaron a aparecer los primeros ordenadores digitales en los laboratorios universitarios. En aquel momento se pensaba que si los ordenadores podían resolver problemas que a los seres humanos les resultasen difíciles, como es el caso de la demostración de teoremas matemáticos, entonces sería posible lograr que los ordenadores resolvieran problemas fáciles para nosotros. La razón por la que permanecio un optimismo exagerado en aquellos momentos es que los problemas que los seres humanos consideraban difíciles podían resultar fáciles para las ordenadores y viceversa.
• Tal vez esto no resulte sorprendente porque los ordenadores utilizan el lenguaje de la lógica matemática y, por tanto, cabía esperar que funcionaran mejor que los seres humanos a la hora de resolver problemas lógicos de carácter preciso. Los paradigmas y las técnicas de software de la AI surgieron a partir de teorías de la ciencia cognitiva, la psicología, la lógica, etc., pero no maduraron lo suficientemente, en parte por causa del fundamento experimental en el que se basaban y en parte debido a un hardware que tenía una potencia inadecuada. Los programas de AI requieren un hardware más potente en lo que respecta a la velocidad operativa y a la memoria que lo que requiere el software convencional. Por otro lado, la aparición de otras tecnologías, como es el caso de Internet, ha supuesto un impacto para la evolución de los sistemas de AI.
• Hace treinta años, se suponía que los sistemas de AI artificial se convertirían en sistemas individuales, como es el caso de los robots, o los sistemas expertos. Pero la mayor parte de las actuales aplicaciones de AI combinan tecnologías. Por ejemplo, las aplicaciones de localización de rutas, como es el caso de las aplicaciones utilizadas en los dispositivos de navegación por carretera SatNav, combinan tecnología de navegación por satélite con lógica propia de la AI. En otras aplicaciones, como es el caso del programa de traducción de idiomas de Google, Google Translate, se combinan técnicas de aprendizaje de máquina con grandes bases de datos y tecnologías de Internet.
• Durante los últimos sesenta años la investigación en AI ha tenido un enfoque cambiante La primera fase comenzó durante la Conferencia de Dartmouth y se centró en técnicas relacionadas con la Resolución general de problemas . Habitualmente, dichos problemas implicarían la representación de este conocimiento en un formato informático legible y luego, la búsqueda a través de posibles estados hasta encontrar una solución. La razón fundamental es que, a medida que los problemas aumentaban de tamaño, el número de combinaciones de búsqueda crecía exponencialmente. De esta manera, la segunda fase en la investigación intentó encontrar formas de facilitar la búsqueda, reduciendo o acotando el espacio y, al mismo tiempo, trató de encontrar formas de representar el conocimiento en la IA.
• Sin embargo, en 1982, reconociendo las posibles ventajas de la IA, los japoneses renovaron las esperanzas con un gran proyecto denominado «Proyecto de Sistemas Informáticos de Quinta Generación» . En los Estados Unidos, Europa y el Reino Unido se desarrolló un movimiento centrado en la construcción de Sistemas Basados en Conocimiento Inteligente . Dichos sistemas también se denominan «sistemas expertos». Se trataba de un gran proyecto colaborativo financiado por el gobierno, la industria y el comercio en el Reino Unido que intentaba probar la viabilidad del uso de los IKBS en más de 200 sistemas de demostración.
• Con los IKBS, un problema como puede ser el caso del diagnóstico médico de una enfermedad infecciosa, podía resolverse incorporando en los IKBS el conocimiento del dominio correspondiente a dicho problema. Dicho conocimiento podía adquirirse a partir de expertos humanos en este dominio o por otros medios. A menudo, esta clase de conocimiento se escribe en forma de reglas. El conjunto de reglas y hechos que conforman este conocimiento se denominó base de conocimiento.
• Luego, un motor de inferencia en software utilizaría dicho conocimiento para extraer conclusiones. Actualmente, las técnicas de aprendizaje de máquina en IA han madurado para permitir que los sistemas aprendan sin ayuda y con intervención humana escasa o incluso nula. Los sistemas IKBS tiene un enfoque estrecho ya que no tienen la posibilidad de aprovechar el conocimiento basado en el «sentido común» que posee un experto humano. Esto significa que muchos de estos sistemas eran muy competentes a la hora de resolver problemas en márgenes muy estrechos de sus respectivos campos de conocimiento pero cuando se enfrentaban a un problema inusual que requería conocimiento vinculado al sentido común, colapsaban.
• Los expertos en IA se dieron cuenta de que los sistemas expertos carecían del sentido común que los seres humanos adquirimos desde el día en que nacemos. Se trataba de un importante impedimento para el éxito de la IA, ya que dichos sistemas se consideraban «frágiles». Se trataba de un proyecto de IA muy ambicioso que intentaba representar el conocimiento relacionado con el sentido común de manera explícita ensamblando una ontología de los conceptos familiares respecto al sentido común, El propósito de CYC era permitir que las aplicaciones de IA llevaran a cabo razonamientos aplicando el sentido común como los seres humanos. Por ejemplo, ConceptNet captura conocimiento basado en el sentido común conteniendo un montón de elementos que los ordenadores deberían conocer acerca del mundo y permitiendo que los usuarios introduzcan conocimientos de forma adecuada.