La conjuntoInteligencia Artificial comprende un de principios, métodos y operaciones que, mediante la aplicación del conocimiento científico, pretende conseguir que una computadora realice funciones características de la inteligencia humana, como el aprendizaje y la autocorrección.
Incluye el estudio de los cálculos que posibilitan que una máquina perciba, razone y actúe.
La inteligencia artificial tiene dos objetivos bien diferenciados:
un objetivo tecnológico, dedicado a la resolución de problemas reales;
un objetivo científico, que procura entender y explicar cómo funciona la inteligencia humana.
¿Cuál es la relación entre la inteligencia artificial y la robótica?
La inteligencia artificial está íntimamente relacionada con la Informática y con la Robótica, porque los resultados de sus estudios se aplican luego a las computadoras y a los robots, para que éstos exhiban un comportamiento “más inteligente”.
Como la inteligencia artificial es una disciplina en formación, los experimentos se realizan según distintos métodos y enfoques. Los más usados son los sistemas expertos y las redes neuronales
Un sistema experto interpreta la información de una base de datos sobre un tema específico. Los datos y las reglas de interpretación son dictados por expertos en el tema.
Una red neuronal representa el conocimiento con gráficos geométricos a modo de una red de neuronas.
Las posibilidades de aplicación de cualquiera de estos enfoques son diversas, entre ellas se destacan las siguientes:
Diagnóstico de enfermedades.
· Reconocimiento de vos.
· Reconocimiento de imágenes.
· Interpretación de lenguaje natural.
· Traducción automática.
· Reconocimiento de patrones genéricos de virus informáticos.
· Interpretación del pronóstico meteorológico.
· Reasignación de recursos para reducir costos de producción en una fábrica.
· Análisis de componentes químicos y determinación de la fórmula química.
· Identificación de trayectorias de cuerpos celestes, por ejemplo, un meteorito.
· Conducción de vehículos.
· Identificación de patrones de comportamiento de las proteínas.
· Interpretación de imágenes satelitales.
Ya existen varios sistemas que utilizan la inteligencia artificial y que funcionan con éxito alrededor de todo el planeta. Algunos de ellos son los siguientes:
ARIS (siglas en inglés de Airport Resource Information System): es un sistema de asignación de compuertas de un aeropuerto a los vuelos que llegan. Fue desarrollado por AFCENT Technology para Delta Airlines.
Ariel: Sistema experto que asiste a los biólogos moleculares en la interpretación del comportamiento de las proteías.
ALVINN (siglas en inglés de Autonomous Land Vehicle In a Neural Netwoork): sistema que aprende a conducir un automóvil utilizando el enfoque de redes neuronales para el reconocimiento de imágenes.
SISTEMAS EXPERTOS
Un sistema experto es capaz de:
Almacenar información sobre determinado tema como si fuese una base de datos;
Utilizar esa información para obtener resultados que no existían previamente, mediante técnicas de inferencia (deducción, consecuencia),
Completar la información almacenada;
Utilizar nueva información para los procesos de inferencia.
La nueva información que incorpora el programa proviene tanto del usuario –que utiliza permanentemente el sistema- como de la vinculación e interrelación de la información ya existente –de lo que se encarga e mismo programa-.
Hay tres niveles de conocimiento que estructuran la información manejada por todos los sistemas expertos: los hechos básicos de información, las reglas de conocimiento y las reglas de control.
Hechos básicos de información. Son todos los datos que tienen sentido en sí mismos. Constituyen la base de la información.
Reglas de conocimiento. Son del tipo:
Conector à suceso à conector à suceso
Si (hecho A), entonces (hecho B).
Si (hecho X) y (hecho Y), entonces (hecho Z).
Si (hecho V) y (hecho W), entonces (hecho X) o (hecho Z)
Reglas de control. Son del tipo:
Conector à suceso à conector à antecedentes à suceso.
Si (hecho A), entonces (todos los antecedentes del hecho A)
Las principales ventajas de un sistema experto son que es capaz de:
Memorizas
Inferir (capacidad para responder con soluciones o respuestas que no se encuentran almacenadas en la memoria de la computadoras);
Justificar (capacidad para exponer y explicar todos los pasos del razonamiento realizados por el sistema sobre la base del conocimiento incorporado y la modificación de los hechos básicos).
Si bien los sistemas basados en el conocimiento sólo pueden resolver problemas dentro de campos específicos, ha alcanzado una limitada “capacidad de razonar” a partir de axiomas, y aceptan un tipo de hechos determinado. Este tipo de sistema tiene en cuenta todas las variables, considera sistemáticamente todos los problemas alternativos, no emite juicios incoherentes ni se empeña en mantener una postura en contra de los hechos reales, también expresa juicios y conclusiones equiparables, en promedio, a los de los especialistas en el tema.
INSTALACIONES INTELIGENTES DE PRODUCCIÓN
En la actualidad ya hay plantas industriales operadas por robos y manejadas con programas de computación por medio de la inteligencia artificial.
El diseño asistido por computadora (conocido también por sus siglas en inglés: CAD) permite trazar circuitos impresos, diseñar válvulas, piezas de equipos o edificios, etc, y hasta elaborar automáticamente planos de Ingeniería, de Electrónica, de instalaciones industriales, etc.
La producción asistida por computadora (conocida también por sus siglas en inglés: CAM) permite realizar múltiples y complejas tareas de fabricación, como la provisión de piezas y diversas máquinas, el ensamblado y el montaje de partes, la soldadura por puntos o los trabajos de pintura.
Esa integración del diseño asistido por computadora (CAD) y la producción asistida por computadora (CAM) forma lo que se conoce como cadena CAD/CAM, que permite la producción integrada por computadora (conocida también por sus siglas en inglés: CIM (Computer Integrated Manufacture).
