Inteligencia Artificial

Inteligencia artificial significa un uso o comportamiento de los ordenadores que va más allá de su funcionamiento meramente mecánico o programado que se le había asociado y nos empieza a parecer inteligente, a pesar de ser artificial.

Desde que se construyeron ordenadores se ha intentado dotarlos de alguna inteligencia artificial específica además de utilizarlos para cálculos y otras tareas mecánicas. De hecho LISP se plantea en los años 50 y es el segundo lenguaje en antigüedad que todavía se emplea.

Algunas de las tareas:

1. jugar al ajedrez y otros juegos intelectuales (como el oriental go)
2. planificar rutas y otras tareas espaciales
3. demostrar teoremas
4. reconocer imágenes
5. entender y generar textos

En cierto sentido la historia de la Inteligencia Artificial es el logro de cada una de estas tareas sucesivamente.

Existen dos tipos de inteligencia artificial:

Simbólica

Simbólico significa que emplea lenguajes de programación, los cuáles sirven tanto para realizar cálculos como para manejar símbolos. Estos lenguajes de programación son sumamente flexibles.

Tanto LISP como PROLOG, los dos grandes lenguajes de IA, se basan en la estructura de datos llamada lista. Estas se parecen a los arrays y listas enlazadas de C ó C++, o a los contenedores secuenciales de C++ (std::vector, std::deque, std::array) con la salvedad de que un elemento de una lista de IA puede contener a su vez una lista, el cuál a su vez [...] y así indefinidamente.

Otra característica de los lenguajes de programación empleados en IA Simbólica es que permiten que un programa se modifique a sí mismo según se ejecuta (homoiconicidad).

No simbólica o estadística

Ya desde los inicios se propone resolver ciertos problemas mediante redes neuronales artificiales, formadas por circuitos electrónicos (actualmente circuitos electrónicos integrados) que emulan neuronas, o por programas de ordenador que simulan redes neuronales. ¿Acaso no es así como funciona el cerebro humano, si bien con materia orgánica?

En esencia una neurona artificial recibe unos estímulos (en el caso de las neuronas orgánicas por las dendritas), realiza un procesamiento simple de dichas entradas y produce una salida (por el axón en el caso de las orgánicas). Tanto las entradas como las salidas son números, análogos a los niveles de estimulación manejadas por sus homólogas biológicas.

Las neuronas, tanto las biológicas como las artificiales, poseen cierta memoria o estado, por lo que aprenden a comportarse de determinada manera. Más aún, en el total de todos los estados de la red neuronal reside el conocimiento y destreza del sistema.

Se intuye que estas estructuras realizan un procesamiento en paralelo y que este paralelismo es lo que permite al cerebro animal reconocer imágenes y sonidos, orientarse, etc.

El programador se substituye por una especie de mago que configura o prepara la red neuronal, la forma o enseña, y la lanza al mundo. Dicho sistema se convierte en una caja negra, funciona (realiza esa clase de tareas que entonces o ahora se consideran inteligentes) pero no se sabe con certeza cómo.

En un mundo cada vez más práctico la inteligencia artificial evoca principalmente sus aplicaciones.