Universidad Nacional Autónoma de México
Dirección General de Servicios de Cómputo Académico
Año 7 Núm. 74, Publicación Mensual, 27 de Noviembre de 2008

ARTÍCULOS

 

Año 3, Número 30, Junio de 2004

Inteligencia artificial

Juan Manuel Castillejos Reyes

 

La inteligencia artificial (IA) es un área de la investigación donde se combinan las computadoras, la fisiología y filosofía, reuniendo varios campos como la robótica y los sistemas expertos, los cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden "pensar" por medio de algoritmos para controlar cosas.

Es así que en 1956, se establecen las bases del funcionamiento de la inteligencia artificial como un campo independiente a la informática.

La IA comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática, y se ha enfocado a la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a problemas de propósito general.

Son muchos los estudios y aplicaciones que se han logrado con el desarrollo de esta área, entre los cuales tenemos: las redes neuronales aplicadas al control de la calidad, donde la red evalúa si determinado producto cumple o no con las especificaciones de-mandadas, así como el control del proceso químico en el grado de acidez; los autómatas programables que se usan para la optimización de sistemas de producción; algoritmos genéticos aplicados al problema cuadrático de asignación de facilidades (QAP), el cual es un problema combinatorio cuyo objetivo es encontrar una asignación de facilidades a sitios, con el fin de minimizar una función que expresa costos o distancias. En uno de los casos particulares del QAP, se propone un algoritmo genético para tratar de reducir el tiempo de ocio de las máquinas, la simplificación del problema de la programación y carga, a la par de incrementar la salida en la línea de producción. En fin, todavía queda mucho por descubrir con respecto a las aplicaciones que la IA puede elaborar.

Actualmente, según Delgado [1998], Stuart [1996], existen tres paradigmas en cuanto al desarrollo de la IA:

  • Redes neuronales.
  • Algoritmos genéticos.
  • Sistemas de lógica difusa.

Dentro del enfoque ingenieril de la IA, se clasifican las técnicas que pueden ser usadas como herramientas para solucionar problemas en las siguientes categorías:

  1. Técnicas básicas, que son la base de diversas aplicaciones de IA. Entre otras se encuentran Búsqueda heurística de soluciones, Representación del conocimiento, Deducción automática, Programación simbólica (LISP) y Redes neuronales. En su mayoría, el usuario final no necesita conocerlas, sino los profesionales que se dedican a su aplicación y a la generación de aplicaciones comerciales.
  2. Tecnologías o combinaciones de varias técnicas básicas, orientadas a resolver familias de problemas. Las tecnologías son más especializadas que las técnicas básicas y están más cerca de las aplicaciones finales. Se pueden mencionar a la Robótica y visión, Lenguaje natural y a los Sistemas expertos.
  3. Clases o tipos de aplicaciones: Diagnóstico, Predicción (sistemas de autocontrol de reactores atómicos), Secuenciamiento de operaciones ("Scheduling"), Diseño e Interpretación de datos. Todas ellas son familias de problemas tipo. Por ejemplo, el diagnóstico se refiere a encontrar las causas de fallas, ya sea que se trate de fallas en una línea de producción o de enfermedades en una persona.
  4. Campos de aplicación: ingeniería, medicina, sistemas de manufactura, administración, apoyo a la toma de decisiones gerenciales, entre otras. Todas caen dentro de las áreas de los sistemas computacionales, pero se consideran como clientes de la IA.

Sólo para citar un ejemplo, un Sistema Experto (SE) de medicina es una aplicación capaz de dar soporte a un diagnóstico, con el uso de técnicas básicas de representación del conocimiento, deducción y búsqueda de soluciones. Esto va desde sistemas básicos dirigidos al usuario del hogar, hasta proyectos de apoyo a países en desarrollo para auxiliar a médicos generales en el diagnóstico de enfermedades donde los especialistas no se encuentran disponibles. Los casos más avanzados son los sistemas de monitoreo capaces de mantener estable al paciente, manejar los cambios en la condición del paciente y disparar alarmas. Es en este nivel, donde los campos de aplicación se mezclan con las clases o tipos de aplicaciones que nos llevan a hacer una explosión de usos potenciales de la IA.

La IA lleva mucho tiempo en la mente y en el trabajo de las disciplinas de los sistemas de cómputo y de control, por lo que no se le puede considerar una disciplina nueva. En la actualidad, mucho se sigue investigando en los grandes laboratorios tecnológicos educativos y privados, donde se han dado los mayores avances, generando, incluso, máquinas capaces de vencer al campeón humano del ajedrez (Deep Blue de IBM, máquina que por cierto, ya fue desmantelada); esto, sin dejar de lado los notables avances en sistemas de visión por computadora aplicados en la clasificación de artículos revueltos -tornillería o piezas marcadas mdiante códigos de colores-, por citar un caso; el control robótico autónomo, como el de Sony, con sus robots capaces de moverse en forma casi humana y reaccionar a presiones tal como lo hace una persona al caminar; y las aplicaciones de lógica difusa, como la aplicación del tracking automático en nuestras reproductoras de video, etc. Sin embargo, la IA sigue en su gran mayoría, acotada por su dominio tecnológico, y poco ha podido salir al mercado del consumidor final o a la industria.

Para mayor información:

http://www.iiia.csic.es/

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