La inteligencia artificial (IA) debido a su naturaleza cuenta con muchos campos de estudio, es decir, ramas en las que se divide y se investiga con especialización; cada una de estas ramas surge por medio de ideas innovadoras y el surgimiento de nuevos paradigmas de cómputo en el ámbito de la investigación computacional que permitieron nuevas técnicas de programación, éstas técnicas incluyen el concepto heurístico (Heurística: Idea Basada en la experiencia que ayuda a determinar cómo se debe proceder.) y se apoyan en nuevos sistemas de hardware que se derivan del desarrollo de la tecnología a traves de las generaciones de computadora.
Cada una de las ramas de la IA no son más que una metodología diferente para tratar la resolución de problemas aplicando el principio de inteligencia a los sistemas. Éstas ramas se pueden dividir en áreas clásicas y áreas de vanguardia de acuerdo a la época en que surguieron, pero esta clasificación varía debido a la diversidad de metodologías de IA existentes, por tal motivo se presentarán cada una de las ramas y sus características tratando de seguir el orden de surgimiento de cada una.
Como primer rama tenemos las “Redes de Petri”, surgidas de la tesis doctoral en 1962 de Carl Adam Petri, en donde se establece por primera vez una teoría general para sistemas discretos paralelos. Petri generalizó la teoría de autómatas e hizo que utilizaran métodos gráficos para la representación de sistemas por medio de condiciones y eventos, esto quiere decir que un modelo de red de Petri representa las propiedades de un sistema en el lenguaje de lógica y la representación algebraica, lo que le da un sentido nuevo a los procesos computacionales.
Derivados de este concepto surgen los “Sistemas Expertos” (SE) o también conocidos como “Sistemas Basados en Conocimiento”, un SE es un programa o un conjunto de programas informáticos que aplican el proceso de razonamiento del humano experto en la materia en la solución de probelmas específicos, la función de estos sistemas es tomar decisiones inteligentes con base al conocimiento y la heurística al interpretar grandes cantidades de datos, por lo que su función es auxiliar a los expertos, no para reemplazarlos. Unos ejemplo de aplicación son el área médica, el análisis químico, la exploración geológica, entre otros.
En 1965 Lofti A. Zadeh introdujo la “Lógica Fuzzy” o conocida también como “lógica borrosa”, que es básicamente una forma matemática que representa la impresición inherente al lenguaje natural, su principio es generalizar la lógica clásica haciendo que las variables tomen valores lingüisticos de verdad, en donde se divide la pertenencia a los conjuntos borrosos en forma gradual, para así poder implementar la forma de razonar propia de lo que conocemos como sentido común. Se implementa para ayudar a la toma de decisiones y al diagnóstico de situaciones.
Otra rama se conoce como “Procesamiento del Lenguaje Natural”, que es un intento de comunicación cada vez más clara entre humano-máquina y máquina-humano, dejando el uso de lenguajes de programación o de un conjunto de comandos, para procesar el lenguaje humano natural. Para procesar dicho lenguaje humano natural se necesita dividirlo, primero se obtiene la comprensión del lenguaje natural, que investiga métodos para que la computadora permita comprender instrucciones dadas en este tipo de lenguaje, para que así la computadora nos pueda comprender más fácilmente; como segundo paso es la generación de lenguaje natural, en donde la computadora es capaz de expresarse en el lenguaje humano natural, de tal forma que podamos entenderla de manera más sencilla.
Una parte de la “Robótica” también se considera dentro de las ramas de la IA, partiendo de la idea de que un robot es un dispositivo electromecánico programado para que realice tareas manuales, utiliza el principio de IA sólo cuando es capaz de responder a cambios en su entorno en lugar de seguir instrucciones establecidas previamente, esto se puede llevar a cabo con la ayuda de sensores y de cámaras que le permitan interpretar las señales del ambiente que lo rodea y adaptarse al mismo.
El “Reconocimiento del Habla” es otra rama, ya que utiliza el método interactivo de comunicación primaria para el ser humano que es el habla, lo que le permite “escuchar” a una persona hablar, decodificar el significado de las palabras, interpretarlas, y transmitir una respuesta. Actualmente se utiliza mucho para personas con capacidades diferentes que no son capaces de utilizar el teclado y necesitan comunicarse por medio del habla para poder utilizar diferentes dispositivos.
Una rama más es la “Visión por Computadora” o mejor conocida como “Reconocimiento de Patrones”, parte del medio primario que tienen las personas para percibir su entorno, es decir, de la visión, a través de una cámara se captan las imágenes, las cuales se procesan y se reconocen patrones en el entorno, como por ejemplo un lápiz, una planta, una animal, etc, de tal manera que la computadora pueda entender exactamente lo que esta viendo.
La siguiente rama se conoce como “Aprendizaje y Razonamiento Automático”, la cual consiste en que una computadora sea capaz de planificar, tomar decisiones, plantear y evaluar estrategias, aprendiendo a partir de la experiencia y que por lo tanto se capaz de autoreprogramarse para adaptarse a su entorno.
Campos más actuales comienzan con las “Redes Neuronales” a partir de la década de los 80s, el objetivo es emular el proceso biológico del aprendizaje humano por medio de procesadores (estructuras neuronales) que operan en paralelo, cuya función se determina por los estimulos dados a través de la red, las conexiones y el procesamiento local realizado por los nodos neuronales, cuyo resultado es igual al aprendizaje de funciones matemáticas por medio de datos de entrenamiento. Hay que aclarar que estos sistemas como tal, no se programan sino que se entrenan con señales con ruido para reconocer objetos.
La siguiente rama es la “Lógica Difusa”, es la implementación de otra lógica a diferencia de la lógica tradicional booleana, que se basa en el razonamiento aproximado y el cálculo de palabras, para lograr simplificar y aproximar la descripción del problema de una manera más natural, robusta y eficiente. Por ejemplo la lógica booleana tiene valores de verdad de 0% y 100% únicamente, mientras que la lógica Difusa puede tener valores de verdad de 0%, 25%, 50%, 75% y 100% lo que conlleva a entender sentencias como “Alto”, “Muy Alto”, “Medianamente Alto”, “Poco Alto” y “No Alto”.
Dentro de las ramas se encuentra parte de lo que es la “Realidad Virtual”, una realidad virtual es la recreación de un mundo artificial en tiempo real que pueden ser captado por diversos canales sensoriales del espectador que navega inmerso a través de dicho mundo, su aplicación como IA radica en el mecanismo de interpretación de la interacción del ambiente virtual, como por ejemplo la luz del sol con respecto a las sombras de objetos, la sensación de velocidad, el rebote de una pelota, el flujo del agua, etc.
Los “Agentes” o “Wizards”, son programas invisibles que trabajan como espías observando las acciones comunmente realizadas por el usuario, las cuales son interpretadas y se guardan para llevar un control de las mismas, si existe alguna anomalía, como ejecutar un programa distinto al cotidiano, o un error en una acción realizada por el usuario el
programa lanza una alerta y sugiere una serie de soluciones, también es capaz de realizar las tareas cotidianas al iniciar el equipo para facilitar la tarea del usuario.
La “Computación Evolutiva” pertenece también a la rama de la biología, la cual desarrolla programas basados en la analogía de procesos biológicos tales como la selección natural y la evolución, esta idea parte de algoritmos genéticos y de un sistema computacional inmunizado; dentro de sus aplicaciones se encuentra la optimización de problemas,
programación automática y el aprendizaje de máquinas.
Los “Algoritmos Genéticos” (AG), son procedimientos de búsqueda y optimización que ayudan a modelar los mecanismos de selección natural de los seres vivos según los mecanismos genéticos. Surgen en 1975 por el estudio que realizó Holland sobre autómatas celulares. Su función es seleccionar de una población de soluciones candidatas (individuos), intentar producir nuevas generaciones de soluciones mejores que las anteriores, una y otra
vez hasta aproximar a una solución perfecta.
Existe también la “Programación Genética”, que aplica el principio de los AG para hacer evolucionar programas informáticos, el resultado es simple, se seleccionan los programas más aptos después de generaciones y herencia para la solución de un problema dado, también involucra factores de mutaciones aleatorias para desarrollar nuevos
programas.
Dentro de la IA también se analiza la “Teoría del Caos”, la cual se caracteriza por ser un conjunto de técnicas utilizadas para examinar y determinar relaciones altamente complejas entre datos que son de un inicio suministrados al azar. Lo importante en este aspecto es comprender los resultados que arroja cada técnica, clasificarlos, y aproximar de la
manera más cercana el comportamiento lógico que realiza cada uno de los elementos presentes en el cálculo.
Opinión
Es increible la cantidad de metodologías que tiene la IA, cada una de sus ramas es un mundo de investigación que cada vez más se está ampliando y da origen a nuevas ramas, lo que más resalta en todas ellas es que están estrictamente fundamentadas en modelos matemáticos sólidos, lo que quiere decir que las matemáticas forman parte fundamental de
cualquier inteligencia, y me atrevo a decir que es principalmente lo que la conforma.
Anteriormente contaba con el conocimiento de algunas de las ramas de la IA, pero no tenía idea que pertenecían a ella, por ejemplo, el reconocimiento de patrones y la realidad virtual, parece ser que la intención de estos estudios es asemejar con tecnología las capacidades que el ser humano tiene, para así poder comprender lo que somos, cómo
funcionamos, y sobre todo como pensamos. Partiendo de ahí se puede observar que la comodidad que ha buscado desde siempre el ser humano para las labores tanto cotidianas como complejas se puedan realizar sin hacer tanto esfuerzo físico y/o mental. También nos ayuda a entender el entorno que nos rodea y nos facilita la investigación científica.
El ser humano es tan inteligente que es capaz de emular inteligencia con la tecnología que desarrolla, y no es de extrañarse que desarrolle sistemas tan complejos aproximados a la misma inteligencia humana, aunque en mi opinión ningún sistema de este tipo podrá alcanzar a la capacidad humana por el simple hecho de que lo que nos rodea está hecho por señales analógicas y logarítmicas principalmente en lugar de simulaciones de unos y ceros que restan mucho la información que se puede llegar a obtener.
Referencias.
1.- Inteligencia Artificial e Ingeniería del Conocimiento. Gonzalo Pajares Martinsanz y Matilde
Santos Peñas. AlfaOmega. México, D.F. Mayo 2007.
2.- A Fondo: Inteligencia Artificial. Henry C. Mishkoff. Ediciones Anaya Multimedia S. A.
Madrid 1988.
3.- Ramas de la Inteligencia Artificial.
http://www.depi.itch.edu.mx/apacheco/ai/ramas.htm
Fecha: Viernes 13/Agosto/2010
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