Inteligencia artificial y bibliotecas universitarias ( II parte)

Sady Arturo Loaiza Escalona

Parte II

La tecnología de la IA incluye varios campos de desarrollo, como la robótica, la comprensión y traducción de lenguajes, el reconocimiento y aprendizaje de palabras de máquinas o los variados sistemas computacionales expertos, que son los encargados de reproducir el comportamiento humano en una sección del conocimiento.

 García Fernández, (2004) señala como una de las características de la Inteligencia Artificial, “aquella que puede incluir varios campos de desarrollo, como es la robótica, la comprensión y traducción de lenguajes, el reconocimiento y aprendizaje de palabras de máquinas o los variados sistemas computacionales expertos, que son los encargados de reproducir el comportamiento humano en una sección del conocimiento”.

 Asimismo, la minería de datos es uno de los métodos más nuevos que las compañías de investigación de mercado están empleando y sirve como base para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La minería de datos, es algo más que recoger súper conjuntos de información de diversas fuentes, puede también eliminar y agregar información para alertar sobre patrones y correlaciones que ni siquiera se habían imaginado que existirían, se utiliza para extraer información y que efectivamente esta genere riqueza, lo mejor de esta tecnología su capacidad para analizar cantidades masivas de información, sin importar si se trata de Big Data, aquellos conjuntos de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento pueden en un momento dado tener dificultad en su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales.

 Por otro lado, existen las redes neuronales dentro de la IA, que funcionan como herramientas de aprendizaje dentro de la minería de datos y que constituyen programas capaces de simular algunas de las funciones de aprendizaje del ser humano, las cuales obtienen experiencias analizando los datos para determinar reglas de un comportamiento, que conlleva a poder realizar predicciones sobre nuevos casos.

 Es así como podemos ver, la Inteligencia Artificial en la robótica, donde los robots son dispositivos compuestos de censores que reciben datos de entrada que manda una computadora, la cual ordena al robot que efectué una determinada acción. Estos mecanismos, hoy en día, intervienen con rapidez, calidad y precisión en los procesos de fabricación encargados de realizar trabajos repetitivos dentro de una producción.

 Luego, siguiendo las bondades de la inteligencia artificial, nos encontramos que existen sus propias áreas de investigación las cuales según señala García Fernández, (2004) son muchísimas:

• La representación del conocimiento, que busca en el descubrimiento de métodos expresivos y eficientes describir información sobre aspectos del mundo real.

Los métodos de aprendizaje automático, que extienden las técnicas estadísticas con el fin de posibilitar la identificación de un amplio rango de tendencias generales a partir de un conjunto de datos.

• El campo de la planificación, que enfrenta el desarrollo de algoritmos que construyen y ejecutan automáticamente secuencias de comandos primitivos con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel.

• Los trabajos en el área de razonamiento posible, que hacen uso de principios estadísticos para desarrollar codificaciones de información incierta.

• El estudio de las arquitecturas de agentes, que busca la integración de otras áreas de la IA con el objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real.

• La coordinación y colaboración multiagentes, que ha permitido el desarrollo de técnicas para la representación de las capacidades de otros agentes y la especificación del conocimiento necesario para la colaboración entre ellos.

• El desarrollo de ontologías, que persigue la creación de catálogos de conocimiento explícito, formal y multipropósito, que puedan ser utilizados por sistemas inteligentes.

• Los campos de procesamiento de voz y lenguaje, que buscan la creación de sistemas que se comunican con la gente en su propia lengua o idioma.

• La síntesis y comprensión de imágenes, que conduce a la producción de algoritmos para el análisis de fotografías, diagramas y videos, así como también de técnicas para el despliegue visual de información cuantitativa estructurada.

En cuanto a las áreas de aplicación de la IA Sloman, A. (s.f.). señala que se pueden dividir en dos: De acuerdo al Contenido del Estudio y de acuerdo a las Herramientas y Técnicas Utilizadas. De acuerdo al Contenido del Estudio, ya que los seres humanos y otros animales, y también los robots inteligentes y otros artefactos, tienen una amplia variedad de capacidades, todas ellas muy complejas y difíciles de explicar o modelar, tanto en el plano científico como en la ingeniería la IA ha generado varios subcampos, tratando aspectos particulares del fenómeno.

Entre los subcampos basadas en el contenido podemos describir:

1. la percepción en los cinco sentidos, la visión, la auditiva, la táctil, y más recientemente, el gusto y el olfato. Esto se desglosa en el estudio de los diferentes tipos de procesos, incluyendo la transducción física, el análisis y reconocimiento de patrones, la segmentación y "pirsin" complejo de los datos sensoriales, la interpretación y el control de la atención;

2. el procesamiento de lenguaje natural, incluida la producción y la interpretación de la lengua hablada y escrita, ya sea manuscrita, impresa o electrónica;

3. el aprendizaje y desarrollo, incluidos los procesos de aprendizaje simbólico (por ejemplo, la regla de inducción), la utilización de las redes neuronales (a veces descrita como sub-simbólica), el uso de algoritmos evolutivos, sistemas de auto-depuración, y diversos tipos auto-organización;

4. la planificación, solución de problemas, diseño automático: dado un problema complejo y una colección de recursos, restricciones y criterios de evaluación crear una solución que cumpla con las restricciones y lo haga bien de acuerdo con los criterios establecidos, o si ello no es posible proponer algunas buenas alternativas;

5. la variedad de razonamiento: esto incluye estudio tanto del razonamiento informal de sentido común como de razonamiento experto especializado. El primero incluye el estudio del razonamiento analógico, la inferencia con revocación, razonamiento basado en casos. El último incluye la lógica y razonamiento matemático;

6. el estudio de las representaciones: la investigación de las propiedades formales de los diferentes tipos de representaciones, los mecanismos necesarios para su funcionamiento, y el tipo de tareas para las que son buenas o malas;

7. la Robótica: uno de los subcampos más antiguos de la IA. A veces estudiado con el propósito de producir nuevos tipos de máquinas útiles, y otras veces, porque diseñar completamente robots de trabajo proporciona un banco de pruebas para la integración de las teorías y técnicas de distintos subcampos de la IA; y por último

8. la Arquitectura de sistemas complejos. Hasta mediados de los 80 la mayor parte del trabajo en la IA se refiere a formas específicas de representación y algoritmos específicos para realizar alguna tarea.

 De acuerdo a las herramientas y técnicas utilizadas, debido a que hay un conjunto muy abierto de campos de aplicación de la inteligencia artificial, algunos de ellos se agrupan en torno a las técnicas relevantes a cada clase de problema. Así encontramos:

1. IA en la medicina, que incluye la interpretación de imágenes médicas, diagnóstico, sistemas expertos para ayudar a los médicos, la monitorización y control en las unidades de cuidados intensivos, diseño de prótesis, diseño de fármacos, sistemas tutores inteligentes para diversos aspectos de las ciencias de la salud.

2. IA en la robótica, que incluye la visión, el control de motores, el aprendizaje, la planificación, la comunicación lingüística y el comportamiento cooperativo.

3. IA en muchos aspectos de la ingeniería: diagnóstico de fallos, sistemas inteligentes de control, sistemas inteligentes de fabricación, ayuda inteligente al diseño, sistemas integrados de ventas, diseño, producción, mantenimiento y herramientas de configuración expertas.

4. IA en interfaces y sistemas de "ayuda": ya que las computadoras se usan para más y más aplicaciones que implican la interacción con los seres humanos, hay cada vez más presiones para construir máquinas más fáciles de utilizar para los no expertos.

5. IA en la educación: incluye diversos tipos de sistemas tutores inteligentes y sistemas de gestión de estudiantes.

6. IA en las matemáticas: diseño de herramientas para ayudar con distintas clases de funciones matemáticas, ahora tan utilizadas que ya no se reconocen como productos de la IA.

7. IA en la gestión de la información: esto incluye el uso de la IA en la minería de datos, el rastreo web, filtrado de correo, entre otros.

Igualmente, nos encontramos también, que la inteligencia artificial tiene ventajas y desventajas

     Ventajas:

1. Permite llevar a cabo un trabajo estresante y complejo, que los humanos no pueden hacer.

2. Puede completar una tarea más rápido que un humano

3. Más productividad y ventajas en campos tan claves como la medicina (posibilidad de curar enfermedades)

4. Mayor precisión que los humanos

 Desventajas:

1. Pueden funcionar mal y hacer lo contrario de lo que están programados para hacer, escapando del control humano.

2. En el caso de averías graves, el procedimiento para restablecer el sistema puede requerir mucho tiempo y costo.

3. ¿Es ético recrear la inteligencia cuando ésta en teoría es un regalo de la naturaleza? El debate sigue abierto

4. Dudas sobre la propiedad intelectual en la aplicación de la Inteligencia

Se puede aseverar entonces, que los desafíos técnicos más importantes que, en el futuro, tendrá el desarrollo dentro de la inteligencia artificial son tres: su facilidad de uso, la flexibilidad de la infraestructura computacional y la disponibilidad de herramientas de desarrollo cada vez más poderosas. De allí que utilizar una interfaz inteligente ayudará a las personas a ubicar lo que ellas quieran, hará lo que estas deseen, en forma natural y sin requerir el conocimiento de detalles irrelevantes.

Es decir, al parecer las computadoras programadas con la IA serán el campo de la solución de problemas del futuro, sin embargo, la inteligencia humana será irremplazable con relación a la solución de problemas de sentido común. Esto es, se requiere que hombre y maquina interactúen juntos ya que necesitan uno del otro para solucionar activamente los problemas.