Modelos de la inteligencia artificial. El simbólico

La ciencia históricamente se ha basado en los modelos para representar al universo y sobre todo al mundo real. Podemos decir que la inteligencia artificial siempre ha buscado un modelo que represente la inteligencia humana, pero la realidad ha sido otra, ya que no existe un modelo único capaz de representar a la inteligencia, incluso no existe una definición de inteligencia artificial que cubra las expectativas de todos los investigadores. Por eso antes de ver los modelos Veamos algunas de las definiciones dadas para la inteligencia artificial.

¿Qué es la inteligencia artificial?

Del libro Inteligencia artificial, un enfoque moderno de Stuart J. Russell y Peter Norvig, sacamos las siguientes definiciones (IA pragmática)

  1. Sistemas que piensan como humanos. “El esfuerzo de hacer que las computadoras piensen… Máquinas con mente, en sentido literal” (Haugeland, 1985). Enfoque centrado en los humanos
  2. Sistemas que piensan racionalmente. “El estudio de las facultades mentales, mediante el uso de modelos computacionales” (Charniak y McDermott, 1985). Enfoque centrado en la racionalidad
  3. Sistemas que actúan como humanos. “El arte de desarrollar máquinas con capacidad para realizar funciones que cuando son realizadas por personas requieren de inteligencia” (Kurzweil, 1990). Enfoque centrado en la conducta humana
  4. Sistemas que actúan racionalmente. “La inteligencia computacional en el estudio del diseño de agentes inteligentes” (Poole, 1998). Enfoque centrado en la conducta racional

Podemos decir que de estas definiciones la más aceptada es la segunda, aunque no existe un consenso casi todos los investigadores parte de esa definición: “El estudio de las facultades mentales, mediante el uso de modelos computacionales”.

Los modelos y las IA especificas

Al final los diferentes modelos nos han conducido al desarrollo de IA estrechas. Normalmente se ha culpado a las limitaciones del hardware asumiendo que si las maquinas fueran más veloces y tuvieran más prestaciones, se podría lograr la misma eficiencia que el cerebro humano. Siendo el más representativo el modelo basado en datos, el cual se soporta sobre las potencialidades de la computadora. No se puede olvidar que, hasta la fecha, los modelos de la IA deben poder reproducirse en las computadoras, las cuales son cada vez más potentes, lo cual permite nuevas formas de programación teniendo en cuenta las actuales prestaciones de las máquinas que permiten un aumento cada vez mayor de almacenamiento, procesamiento de la información y conexión, lo cual ha facilitado el surgimiento de una IA operativa basada en datos.

Podemos de forma general clasificar a los modelos en seis:

  • Modelo simbólico – Lógico: reglas de producción o semántico: conceptos
  • Modelo conexionista o emergente – Redes neuronales.
  • Modelo basado en datos (operativo) – Aprendizaje profundo.
  • Modelo colectivo – Inteligencia colectiva
  • Modelo evolutivo – Algoritmo genético.
  • Modelo corpóreo – Agentes inteligentes (agentes reactivos).

Modelo simbólico

Es uno de los modelos de representación de la información (el primero) que utiliza la IA y se sustenta sobre los sistemas procesadores de símbolos

Sistema procesador de símbolos: Sistema capaz de manipular símbolos, generar nuevos símbolos, crear y modificar relaciones entre símbolos, almacenar símbolos, etc. Los símbolos son físicos y tienen un sustrato físico-electrónico.

Donde los sustratos pueden ser:

  • Físico-electrónico (computador)
  • Físico-biológico (seres humanos)

Estos son los elementos que dieron a lugar al concepto de una IA fuerte solo faltaría una hipótesis que la legitimara.

Hipótesis del modelo simbólico: la naturaleza del sustrato (electrónico o biológico) carece de importancia siempre y cuando dicho sustrato permita procesar símbolos.

Por ultimo como consecuencia de todo lo anterior surge, la metáfora del computador.

Metáfora del computador: la computadora puede sustituir al hombre en todas sus actividades ya que ambos son “sistemas basados en el procesamiento de la información”.

El modelo simbólico es un modelo descendente, que se basa en el razonamiento lógico y la búsqueda heurística como pilares para la resolución de problemas, sin que el sistema inteligente necesite formar parte de un cuerpo (no encarnado) ni está situado en el entorno real. La IA simbólica opera con representación abstracta del mundo real

En general podemos decir que El desarrollo de una inteligencia artificial está compuesto por los siguientes pasos

  • Una teoría de la inteligencia,
  • Un modelo formal de la teoría,
  • Una implementación computacional del modelo.

Una teoría de la inteligencia: La mente se puede representar en una computadora ya que tanto la mente como la computadora son sistemas basados en el procesamiento de la información

Un Modelo formal: Se parte de un sistema procesador de símbolos. Sistema capaz de manipular símbolos, generar nuevos símbolos, crear y modificar relaciones entre símbolos, almacenar símbolos, etc.

Una implementación computacional: son los métodos o técnicas de la IA que se utilizan para la representación en la computadora 

Modelos, métodos, técnicas y aplicaciones

  • Métodos lógicos y métodos semánticos
  • Técnica representación en reglas (sistemas de producción)
  • Aplicación: Resolución del problema (solucionador general de problemas)

Métodos del razonamiento lógico

  • Lógica matemática
  • Teoría de la probabilidad (tratamiento de la incertidumbre)
  • Sistema de producción (estrategias para las reglas)
  • Base de conocimientos (representación del conocimiento)

Métodos semánticos

  • Marcos (Frames)
  • Redes semánticas
  • Razonamiento basado en casos
  • Guiones

Implementación computacional

  • Lenguaje lisp
  • Lenguaje prolog
  • Estructura de concha (Shell). Ejemplo: Emycin

Áreas de aplicación

  • Resolución de problemas
  • Juegos de tableros
  • Procesamiento simbólico del lenguaje natural
  • Psicología cognitiva
  • Mundo de bloques
  • Manipulación de conocimientos
  • Robótica (sistemas de planificación)
  • Visión
  • Aprendizaje automático
  • Sistemas expertos

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