El món de la tecnologia ja forma part essencial de la nostra vida quotidiana, i és interessant comprendre les característiques de la intel·ligència artificial han marcat una diferència en la nostra manera de viure. Sabia que la intel·ligència artificial és una branca de la Informàtica? Entri aquí, i en conegui les característiques, i molt més.
Característiques de la intel·ligència artificial
En aquest apartat tractarem sobre les característiques de la intel·ligència artificial. En aquest cas, la intel·ligència artificial (IA) es desenvolupa en una de les branques de la informàtica, on s'aplica els algorismes lògics que busquen imitar el comportament cognitiu del cervell humà. Per descomptat, la definició de la intel·ligència artificial es pot continuar desenvolupant, però al final totes les característiques de la intel·ligència artificial coincidiran que serveixen per a la programació dels dispositius robòtics.
A l'estiu de l'any 1956 es va realitzar la Conferència de Dartmouth per tractar el tema sobre la intel·ligència artificial on van participar John McCarthy, Marvin Minsky i Claude Shannon, en aquesta reunió és quan s'implementa per primera vegada el terme d'intel·ligència artificial on es van estipular algunes previsions a deu anys les quals no es van complir, per la qual cosa es van abandonar les investigacions aproximadament per quinze anys. Cal destacar que el terme «intel·ligència artificial» se li atribueix a John McCarthy.
És fàcil arribar a pensar que és només és qüestió de temps perquè la tecnologia i la intel·ligència artificial substitueixin totalment els humans. De fet, hi ha pel·lícules i investigadors a la vida real que consideren que les màquines que comptin amb intel·ligència artificial seran capaces de sotmetre a la raça humana i esclavitzar-la. De moment, això està molt allunyat de la realitat, pel fet que això només serà possible quan la intel·ligència artificial compti amb consciència i compti amb la capacitat de crear un nou dispositiu amb intel·ligència artificial per si sola, i aconsegueixi sobrepassar i desautoritzar les comandes de programació per voluntat pròpia. Arribats a aquest punt, l'ésser humà perdria el control de la situació.
Què és la intel·ligència artificial?
Va ser precisament durant la conferència de Darthmouse el 1956, on es va definir oficialment el terme de la intel·ligència artificial, el qual estableix que si una màquina o un robot es comportava de forma similar al comportament que realitzaria un ésser humà, llavors seria considerat com un dispositiu intel·ligent.
Altres definicions que se li atribueixen a l'intel·ligència artificial són les següents:
Actuar com les persones
Aquest és la definició establerta per McCarthy, que es refereix a avaluar el comportament de la màquina per determinar si pot ser considerada intel·ligent. L'anomenat Test de Turing aplica aquesta definició per definir els resultats del seu Test. Tots els dispositius que s'assemblin a les accions com presa de decisions, resolució de problemes i aprenentatge com ho farien els éssers humans compleixen amb les característiques de la intel·ligència artificial.
El test que proposa Alan Turing consisteix que un ésser humà realitzarà una conversa en llenguatge natural amb una màquina i un ésser humà alhora, la màquina buscaria imitar la conducta d'un ésser humà i intentaria enganyar el seu avaluador mitjançant les seves respostes per fer-lo creure que en realitat és un ésser humà. En altres paraules, entre les característiques de la intel·ligència artificial és la capacitat d'imitar la humanitat.
Per descomptat, l'avaluador ha de saber anticipadament que parla amb una màquina i amb un ésser humà i ha d'intentar determinar quin és el veritable humà i qui és l'impostor.
En aquest cas, la capacitat de parlar no es prendria en compte, ja que s'ubicaria l'avaluador en una habitació a part on rebria la informació mitjançant un ordinador, per la qual cosa la comunicació dependria totalment del teclat i no d'aquesta capacitat. En aquest sentit, entre les característiques de la intel·ligència artificial és simular la veu humana.
Raonar com les persones
Una altra de les característiques de la intel·ligència artificial, és la definició de valorar el desenvolupament del racionament fet pel robot, sense tenir en compte si el resultat obtingut va ser exitós o no. Aquest punt de vista és utilitzat per la ciència cognitiva. En aquest raonament s'executen tots els càlculs necessaris per poder percebre, raonar i actuar davant del succés.
Raonar racionalment
Igual que la definició anterior, una de les característiques de la intel·ligència artificial és el racionament fet per la màquina, però té en compte si aquest racionament té una lògica i coherència, perquè haver realitzat aquest racionament.
Actuar racionalment
En aquest punt de vista, si són considerats novament els resultats. Si es fa servir com a exemple el robot que juga escacs, el seu objectiu és guanyar cada partida. Una altra de les característiques de la intel·ligència artificial és la capacitat de realitzar càlculs, els quals seran indiferents sempre que arribi a la meta.
Classificació de la intel·ligència artificial
La intel·ligència artificial es pot classificar segons els seus objectius.
Intel·ligència artificial feble
Aquest punt de vista considera que els ordinadors només poden simular que tenen racionament, i no que realment compten amb una pròpia. Els investigadors que donen suport a aquesta posició consideren que no és possible que hi hagi o es desenvolupi un ordinador capaç de tenir consciència, ja que en realitat es tractaria d'un programa que simularia aquesta cosa.
Intel·ligència artificial forta
D'altra banda, hi ha investigadors que afirmen el fet que un ordinador pugui arribar a tenir racionaments o pensaments amb les mateixes capacitats que té la ment humana. Això significaria, que un ordinador seria capaç de raonar, imaginar, sentir, entre altres coses, per compte propi, encara que tot iniciï des d'una programació, la seva xarxa neuronal podria anar evolucionant fins a assolir aquest punt.
https://www.youtube.com/watch?v=k3BNEgN2kEQ
Temes a la intel·ligència artificial
Tot i que les definicions i punts de vista referents a la intel·ligència artificial totes convergeixen en quatre temes a considerar per atribuir a una màquina dispositiu si compta amb intel·ligència artificial.
Resolució de problemes i cerca
Un dels objectius principals de la intel·ligència artificial és resoldre els problemes per als quals estan dissenyats. En primer lloc, en plantejar-se un problema cal formalitzar-lo de manera que en permeti llavors la solució. Aquest tema enfoca la cerca de la formalització de problemes i la resolució dels mateixos.
Representació del coneixement i sistemes basats en el coneixement
Aquest tema se centra en aquells problemes que requereix coneixements previs per poder solucionar-los. Per exemple, aquells programes d'intel·ligència artificial que són aplicats a la medicina cal incorporar coneixements i informació referent al tema perquè pugui resoldre els problemes d'aquesta temàtica.
aprenentatge automàtic
Aquest tema fa referència al procés daprenentatge que realitza la màquina dacord amb les experiències obtingudes. Hi ha diferents tipus d'aprenentatges, com ara l'aprenentatge d'imitació, l'aprenentatge reforçat, l'aprenentatge profund o l'aprenentatge basat en un arbre de decisions. Tots aquests tipus d'aprenentatges permeten a la màquina emmagatzemar les accions realitzades que van donar per complert l'objectiu final per tal d'aplicar les mateixes accions davant d'un esdeveniment similar.
Aprenentatge reforçat
L'aprenentatge reforçat és el mateix que s'utilitza per entrenar els animals, és a dir, quan realitzen una tasca o obeeixen correctament una ordre reben un premi. En aquest cas la màquina rep la seva primera ordre ia mesura que va obtenint resultats positius, llavors rep això com un incentiu a continuar millorant la seva presa de decisions. Per exemple, depenent del Tipus de robots pot considerar com el seu premi guanyar la partida d'escacs.
Aprenentatge profund
Un altre tipus d'aprenentatge és l'anomenat aprenentatge profund, en què es busca la imitació o similar la conducta de la xarxa neuronal i processos de comunicació que succeeixen a les neurones del cervell humà.
Per exemple, quan els sensors naturals del cos humà com els ulls, les orelles, els tactes, el gust o l'olfacte detecten una variació s'envia un senyal al cervell. Aquest senyal és rebut i analitzat per una primera neurona que comunica la detecció d'un canvi a les neurones següents i així s'inicia una seqüència neuronal per comprendre el succés i com s'ha de reaccionar.
Un procés similar passa quan, per exemple, les càmeres de reconeixement facial detecten un individu mitjançant els seus sensors visuals, s'activa . En detectar la cara, inicia una seqüència de processos lògics iniciant des de l'anàlisi de dades més simple com els colors que té aquesta cara. Després, busca determinar les figures geomètriques que conformen aquest rostre. Finalment, divideix la cara en múltiples quadres per poder definir millor els detalls que distingeixen aquesta cara.
Arbre de decisions
Aquest tipus daprenentatge utilitza diferents esquemes de resolució de problemes que sactiven conforme es va rebent informació. Si es reprèn l'exemple del robot que juga als escacs, iniciarà el seu esquema en quina és la primera peça que va moure el seu contrincant, hi farà múltiples càlculs corresponents a les estadístiques de quina ha de moure ell. Posteriorment, el seu contrincant realitzarà un altre moviment i un nou esquema s'obrirà on novament realitzarà càlculs per fer els moviments següents.
Finalment, quan aconsegueix l'èxit de guanyar la partida d'escacs llavors el robot emmagatzema totes les decisions que va prendre el i el seu contrincant per a futures partides d'escacs, per tal que quan passi un esdeveniment similar ja tingui a la base de dades la informació necessària i pugui respondre més ràpidament i amb un percentatge més gran de possibilitat de guanyar la partida.
Intel·ligència artificial distribuïda
Gràcies als avenços que ens han permès saber Com funciona Tecnologia, com l'evolució dels multiprocessadors i l'aparició de l'internet, han permès que la intel·ligència artificial pugui oferir solucions distribuïdes.
Aplicacions de la intel·ligència artificial
Addicionalment, hi ha quatre branques que estan vinculats de manera estreta amb l'ús de la intel·ligència artificial, els quals són:
- El llenguatge natural.
- La visió artificial.
- La robòtica.
- El reconeixement de la parla.
Actualment, s'han desenvolupat a l'àrea de la intel·ligència artificial diverses aplicacions que usen certs algorismes o mètodes de la mateixa.
Encara que es pot fer esment de moltes aplicacions de la intel·ligència artificial, difícilment es podrien abastar totes on es troba la presència d'aquesta, ja que avui dia hi ha aparells d'ús quotidià, o programes que utilitzen empreses i corporacions on es troba aquesta tecnologia.
Per exemple, avui dia s'està utilitzant una supercomputadora que està aplicant un algorisme que fa combinacions de diferents medicaments per intentar trobar una cura per al Covid-19. Aquest ordinador avalua les dades de simptomatologia, de la composició del virus i altres informacions necessàries per poder contrarestar-lo, i mitjançant la base de dades que conté els diferents fàrmacs que existeixen, realitza combinacions tractant d'aconseguir curar el pacient d'aquesta malaltia, tenint en compte fins i tot els efectes secundaris que aquestes combinacions pugui ocasionar i les dosis recomanades.
Un altre exemple, pot ser els utilitzats pels múltiples motors de cerques què utilitzen el mètode aprenentatge per conèixer els interessos de cada usuari de manera individual, això us permet crear perfils de comportament i de les preferències per i així poder proporcionar anuncis d'acord amb aquests gustos.
A continuació, presentarem algunes de les aplicacions més destacades de la intel·ligència artificial.
Aplicacions als jocs
Hi ha un robot amb la capacitat de poder vèncer fins i tot els millors jugadors als escacs, ja que aquest robot que es va construir amb l'únic propòsit d'efectuar els càlculs i estadístiques necessàries per establir estratègies en les seves jugades i aconseguir guanyar cada partida.
Avui dia pràcticament tots els jocs han aconseguit ser vençuts per una màquina, encara que els primers jocs de taula a ser derrotats per una màquina que comptava amb intel·ligència artificial van ser les dames i l'Othello.
Dames
La universitat d'Alberta el 1989 va desenvolupar un programa anomenat Chinnok per l'equip de Jonathan Schaeffer i va ser l'any 1994 quan es va convertir en el campió mundial de dames. El programa Chinnok compta amb una base de dades de les obertures i tancaments de jocs de dames que van fer els millors jugadors de dames.
Novament, a l'any 2007 es va demostrar que quan el joc es fa de manera perfecta impossible programa Chinnok. I quan es realitza un partit amb una millora en l'estratègia per part del contrincant com a màxim pot arribar a taules contra aquest programa.
Escacs
En el cas dels escacs, s'han desenvolupat diferents innovacions i programes de resolució de problemes per poder guanyar aquest joc durant anys, però va ser l'any 1997 al mes de maig a Nova York quan Deep Blue va vèncer el campió mundial G. Kasparov .
Va ser un programari desenvolupat per l'empresa IBM que comptava amb un maquinari específic, i bases de dades que feien possible que aquest programa pogués culminar de forma perfecta quan es presentaven les situacions finals amb set o fins i tot menys fitxes al tauler. Igualment els seus algorismes de cerca el tipus minimax aconseguien determinar les millors opcions en tots els diferents casos.
Go
Avui dia és el públic joc en què una màquina amb intel·ligència artificial per vèncer un jugador humà, però això no és estrany, ja que des de fa algun temps el Go es considera un joc fins i tot més difícil i complex que els escacs .
A més, que les dimensions d'aquest joc també incrementen considerablement la dificultat ja que compta amb més de 361 interseccions fer un tauler de 19 3 19, sense fer esment del nombre de moviments possibles que es poden fer a cada tauler.
Tot i que no ha existit una màquina capaç de vèncer en aquest joc, ja hi ha programes que responen bé a taulers de dimensions de nou per nou, ia diferència dels algorismes de cerca utilitzats per al joc d'escacs, en aquest cas s'utilitzen algorismes de cerca d'UCT.
Aplicacions en robòtica
Els robots tenen diverses àrees on brinden el seu suport per a solucions més ràpides, eficaces i precises, com per exemple en les línies de producció que requereixin una automatització dels processos, igualment en l'àmbit militar i de defensa, i fins i tot per a l'exploració espacial com és el cas del robot mòbil Curiosity que es troba actualment a Mart, per tal de recol·lectar informació referent a la possible existència de vida en aquest planeta.
Avui dia, existeixen robots que serveixen com a entreteniment i participen en els jocs, com per exemple, els robots mascotes japonesos anomenats Paro i Aibo. En el cas de Paro, es tracta d'un robot terapèutic que ajuda a reduir els nivells d'estrès en els pacients i contribueix a millorar-ne la socialització. En el cas d'Aibo, és un robot amb forma de gos que va ser desenvolupat per Sony, el qual compta amb un sistema de visió i és programable.
Els robots d'exploració i reconeixement
Hi ha robots mòbils que s'utilitzen per a l'exploració, cerca i reconeixement en ambients o zones hostils. Per exemple, com els robots utilitzats en el desastre nuclear de Chernobyl que intentaven visualitzar els danys ocasionats per l'incident i van aconseguir capturar les imatges de la massa radioactiva anomenada Pata de Elefante.
O també es poden esmentar els robots Spirit, Opportunity i Curiosity que van ser enviats a la superfície del planeta Mart, el 2004 els dos primers i el 2012 el tercer, els quals compleixen la missió d'analitzar tots els processos biològics, atmosfèrics i components que conformen aquest planeta.
L'any 1997, la companyia Honda presenta el primer robot bípede, és a dir que tenia la capacitat de caminar amb dues extremitats va ser anomenat com a P3. Novament, Honda va presentar el 2000 el robot ASIMO que prové del diminutiu Advance Step in Innovative Mobility. Est va ser el tancament de la sèrie dels robot P d'Honda. tots aquests robots van ser dissenyats amb el propòsit perquè tinguessin lestructura física i comptaran amb les capacitats motrius dun ésser humà.
Ara bé, ASIMO pot canviar o bé sigui córrer, pujar escales i evadir obstacles, i fins i tot per mitjà dels seus sensors visuals o càmeres pot reconèixer els objectes en moviment, gestos i postures.
Aplicacions en vehicles intel·ligents
Una de les innovacions més recents són els vehicles amb passatgers amb autonomia.
El primer metre amb una conducció totalment automatitzada va sorgir a la ciutat japonesa de Sendai, que va ser desenvolupat el 1987. Actualment ja hi ha molts sistemes de metro que són totalment automatitzats.
Un altre exemple dels vehicles que poden transportar passatgers i poden ser completament automatitzats és l'Stanley qui va ser el guanyador a la competició del 2005 DARPA Challenge, que es va donar al desert de Mojave. Stanly va aconseguir el qual va aconseguir culminar amb èxit el recorregut de 212,4 quilòmetres en un temps de sis hores i 54 minuts.
Posteriorment, el 2007 DARPA Gran Challenge que es va realitzar a la base de les Forces Aèries George, novament el vehicle autòmat Stanley va culminar amb èxit el recorregut de 96 quilòmetres. Els vehicles que van participar en aquesta cursa eren capaços de processar a temps real les regles de circulació de l'estat de Califòrnia.
A una altra part del món, específicament entre el Centre de Congressos Internacional i la Porta de Brandenburg en un recorregut de 80 quilòmetres es va desplaçar el vehicle Made in Germany desenvolupat de la Universitat Lliure de Berlín. Aquest vehicle és totalment autònom, té la capacitat de reconèixer la presència de vianants i dels semàfors. No obstant això, requereix que li siguin proporcionades dades com ara la velocitat del recorregut.
Vehicles aeris no tripulats
També coneguts com a UAV provinent del diminutiu d'Unmanned Aerial Vehicle. El primer vehicle aeri no tripulat a travessar l'Oceà Pacífic sense la necessitat de fer alguna parada va ser el Global Hwak. Aquest va ser realitzat l'any 2001 al mes d'abril, va tenir inici als Estats Units i va culminar a Austràlia.
Aquest model, tot i això, encara depèn d'un pilot ubicat en una estació terrestre i altres operadors per a l'anàlisi de dades. De fet, Weiss va indicar el 2011 que aquests sistemes encara que són capaços de recol·lectar grans quantitats d'informació, encara no compten amb la capacitat necessària per processar-los en temps real, i per tant respondre davant dels successos de manera intel·ligent d'acord amb la informació recol·lectada a l'instant.
Aquests vehicles avui dia se'ls coneix més popularment com a Drones. Els drones compten amb diversos sensors i dispositius interns que l'ajuden en la seva navegació. Per exemple, disposen d'un mòdul de GPS per a la geolocalització, càmeres amb connexió sense fil, alguns amb sensors de moviment i calor, entre d'altres. En primera instància, aquesta tecnologia va sorgir per a ús militar, encara que ja es troba al mercat.
Conclusions
Sens dubte, diverses àrees de la tecnologia han avançat exponencialment i la informàtica no escapa d'aquest avenç, de fet més aviat ha fomentat l'evolució d'altres branques de les ciències. La capacitat de càlcul que proporciona la intel·ligència artificial s'ha anat duplicant en un període de divuit mesos d'acord amb la Llei de Moore.
Això implicaria que si la Llei de Moore continua complint-se, aleshores aproximadament per a l'any 2030 la potència de càlcul que tindran els processadors serà similar o potser igual a la d'un ésser humà.
Els cercadors com Google i Amazon emmagatzemen milions de dades d'informació provinents dels usuaris per tal de determinar les preferències de cada individu per poder prestar un servei millor. Així que s'han requerit servidors amb grans capacitats de memòria que registrin igualada en aquestes dades.
Les xarxes socials, igualment, requereixen aquestes grans capacitats d'emmagatzematge per registrar les preferències dels consumidors per poder presentar les propostes d'acord amb els gustos.