DEFINICION DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

En la bibliografía del área encontramos diferentes definiciones que pueden darnos una idea de lo que se llama inteligencia artificial:

• Una de las áreas de las ciencias computacionales encargadas de la creación de hardware y software con comportamiento inteligentes.
• El estudio de las computaciones que permiten percibir, razonar y actuar
• Estudia como lograr que las máquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos.
Desde el punto de vista de los objetivos, la IA puede considerarse como parte de la ingeniería o de la ciencia:
• El objetivo ingeniería de la IA es resolver problemas reales, actuando como un armamento de ideas acerca de cómo representar y utilizar el conocimiento, y de como ensamblar sistemas
• El objetivo científico de la IA es explicar varios tipos de inteligencia. Determinar qué ideas acerca de la representación del conocimiento, del uso que se le da a éste, y del ensamble de sistemas explican distintas clases de inteligencia.

ANTECEDENTES HISTORICOS DE LA IA.

Según [Jackson 86]

• 1950-1965. Periodo "clásico''

- Gestación [McColluck y Pitts, Shannon, Turing]
- 1956, la I.A. tuvo su boom a partir de la conferencia efectuada en Darmouth College. Estaban presentes importantes científicos como McCarty (le dio el nomre a esta nueva area del conocimiento), Minsky (fundador del laboratorio de IA del MIT), Shannon (laboratorios Bell), Rodhester (IBM), Newell (presidente de la A.A.A.I. Asociación Americana de IA), Simmon (premio nobel de Carnegie Mellon University)
- Redes neuronales, robótica (Shakey)
- Búsqueda en un espacio de estados, Heurísticas, LISP
- Resolutor general de problemas (GPS) [Newell, Simon]. Resolución de problemas de sentido común, los cuales incluyen razonamiento de objetos físicos y sus relaciones, como también razonamiento de acciones y sus consecuencias. Solo se resolvieron tareas muy simples, pues no se pudo crear un programa con la cantidad suficiente de conocimiento de un dominio específico
- Se pone principal énfasis en la implementación de juegos (ajedrez, damas, etc.) así como en la demostración de teoremas matemáticos.
- Limitaciones de pura búsqueda, explosión combinatoria.

• 1965-1975. Periodo "romántico''

- Representación "general'' del conocimiento.
- Redes semánticas [Quillian]
- Prototipos (frames) [Minsky]
- Perceptrón [Minsky y Papert]
- Lógica [Kowalski]
- Mundo de bloques (SHDRLU) [Winograd]
- Percepción (visión y habla), compresión de lenguaje natural, robótica.
- Dificultades de representación "general'', problemas de "juguete''.
-Compresión de lenguaje, visión, robótica.

• 1975-actualidad. Periodo "moderno'', Inteligencia "especifica'' vs. "general''.

- Se identifica la necesidad de trabajar en sociedad con profesionales de otras áreas de conocimiento
- Representación explícita del conocimiento específico del dominio.
- Sistema experto médico MYCIN (experto en enfermedades infecciosas de la sangre) iniciado en la Universidad de Stanford
- Sistemas expertos o basados en conocimiento.
- Regreso de redes neuronales [Hopfield, Rumelhart, Hinton], algoritmos genéticos [Holland, Goldberg]
- Reconocimiento de voz (HMM), incertidumbre (RB, Lógica difusa), planeación, aprendizaje
- Aplicaciones "reales'' (medicina, finanzas, ingeniería, exploración, etc.).
- Comercialización de la IA
- Limitaciones: conocimiento ``superficial''

• Según [Russell, Norvig 95]:

Gestación (1943-1956):
McCullock y Pitts (43), Hebb (49), Shannon
• (50), Turing (53), Minsky y Edmonds (51). Darmouth College (56) McCarthy, Newell y Simon ``The Logic Theorist''
• Entusiasmo y grandes espectativas (1952-1969):
• Samuel - checkers (52), McCarthy (58):
• Lisp, time sharing, Programs with common sense. Minsky y McCarthy en MIT moldearon mucho del area. En 63 McCarthy se fue a Stanford SRI, Shakey, etc. Minsky, Evans, Student, Waltz, Winston, Winograd, etc. Trabajo en RN: Hebb, Widrow, Rosenblatt

Dosis de realidad(1966-1974):
• Simon predecía que en 10 años se tendría una máquina inteligente. Predicciones similares en traducción automática y ajedrez. Teoría de NP-completness. Experimentos en machine evolution (ahora algoritmos genéticos) (Friedberg, 58) estaban bien fundados pero no produjeron nada. Minsky y Papert Perceptrons (69) (aunque irónicamente el mismo año se descubrió backpropagation (Bryson y Ho))

ALGUNOS OTROS ACONTECIMIENTOS.

1950. El nacimiento real de la IA se produjo en este año, cuando Norbet Wiener desarrolló el principio de la retroalimentación. Esta técnica consiste, por ejemplo, en la tecnología del termostato, comparar la temperatura actual del entorno con la deseada y, según los resultados aumentarla o disminuirla.
1955. Newell y Simon desarrollan la Teoría de la lógica. Este desarrollo permitió desarrollar un programa que exploraba la solución a un problema utilizando ramas y nudos, seleccionando únicamente las ramas que más parecían acercarse ala solución correcta del problema.
1956. En una conferencia en Vermont, John McCarthy propone el término “Inteligencia Artificial” para denominar el estudio del tema. Después se prepara el terreno par el futuro en la investigación de la IA.
1957. Aparece la primera versión de “The General Problem Solver” (GPS), un programa capaz de solucionar problemas de sentido común. El GPS utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener.
1958. McCarthy anuncia su nuevo desarrollo el lenguaje LISP (LISt Procesing), el lenguaje de elección para todos aquellos desarrolladores inmersos en el estudio de la IA.
1963. El MIT recibe una subvención de 2,2 millones de dólares del gobierno de los Estados Unidos en concepto de investigación en el campo de la IA.
1970. Se produce el advenimiento de los Sistemas Expertos. Los Sistemas Expertos se han utilizado para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades e informar a los mineros a encontrar vetas de mineral. Al mismo tiempo Davir Marr propone nuevas teorías sobre la capacidad de reconocimiento visual de las diferentes máquinas.
1972. Aparece el lenguaje PROLOGUE basado en las teorías de Minsky.
1980. Las ventas de hardware y software relacionados con la IA se contabilizan por 425 millones de dólares sólo en 1986. Compañías como DuPont, General Motors, y Boeing utilizan sistemas expertos a principios de la década de los 80 y éstos sistemas expertos se convertirán en un standard a finales de la misma.
En los 90. La IA se utiliza de forma efectiva en la Guerra del Golfo sobre sistemas de misiles visores para los soldados y otros avances, y al mismo tiempo, invade nuestros hogares y vida cotidiana en muchos más lugares.

Sistemas basados en conocimiento (1969-1979):
• Dendral , Mycin , HPP, Prospector, Winograd SHDRLU,Shank (no hay sintáxis), frames, Prolog, Planner
• IA como industria (1980-1988): R1/XCON, proyecto de la quinta generación, shells y máquinas de Lisp...
Regreso de redes neuronales (1986-presente):
• Hopfield, Rumelhart y Hinton y descenso de los SE
Eventos recientes (1987-presente):
• Cambio gradual hacia los técnicos y lejos de los rudos (implica cierto grado de madurez y estabilidad) e.g., reconocimiento de voz (HMM), incertidumbre (Bayes), planeación (Tweak), robótica, aprendizaje (PAC), etc...

http://www.fortunecity.com/skyscraper/chaos/279/historia/historia2.html

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