Este término procede de la palabra robot. La robótica es, por lo tanto, la ciencia o rama de la ciencia que se ocupa del estudio, desarrollo y aplicaciones de los robots.

Los robots son dispositivos compuestos de sensores que reciben datos de entrada y que pueden estar conectados a la computadora. Esta, al recibir la información de entrada, ordena al robot que efectúe una determinada acción. Puede ser que los propios robots dispongan de microprocesadores que reciben el input de los sensores y que estos microprocesadores ordenen al robot la ejecución de las acciones para las cuales está concebido. En este último caso, el propio robot es a su vez una computadora.

Al oír la palabra robot, a menudo se produce en nuestra mente la imagen de una máquina con forma humana, con cabeza y extremidades. Esta asociación es fruto de la influencia de la televisión o del cine, cuyos anuncios o películas muestran máquinas con forma humana, llamadas androides, que generalmente son pura ficción, ya que o son hombres disfrazados de máquina o, si realmente son máquinas, no efectúan trabajos de los que el hombre se pueda aprovechar.

En la actualidad, los avances tecnológicos y científicos no han permitido todavía construir un robot realmente inteligente, aunque existen esperanzas de que esto sea posible algún día.

Hoy por hoy, una de las finalidades de la construcción de robots es su intervención en los procesos de fabricación. Estos robots, que no tienen forma humana en absoluto, son los encargados de realizar trabajos repetitivos en las cadenas de proceso de fabricación, como por ejemplo: pintar al spray, moldear a inyección, soldar carrocerías de automóvil, trasladar materiales, etc. En una fábrica sin robots, los trabajos antes mencionados los realizan técnicos especialistas en cadenas de producción. Con los robots, el técnico puede librarse de la rutina y el riesgo que sus labores comportan, con lo que la empresa gana en rapidez, calidad y precisión.

En los próximos cien años, seguramente en todas las fábricas del mundo encontraremos robots trabajando.

La investigación en esta área nació en la década de 1950 asegurando rápidos avances, pero se estancó por problemas aparentemente sencillos.

En 1960 se construyó un robot que podía mirar una torre de cubos y copiarla, pero la falta de sentido común lo llevó a hacer la torre desde arriba hacia abajo, soltando los bloques en el aire. Hoy, los intentos por construir máquinas inteligentes continúan... y prometen maravillas.

El estadounidense David H. Freedman -reconocido por Martin Gardner como uno de los mejores escritores científicos de EU- recopila en su libro Los Hacedores de Cerebros los principales proyectos que se están desarrollando en el área de la IA.

En forma ágil y entretenida, el editor de la revista Discover relata cómo esta rama trasciende ya el campo de la tecnología computacional y combina conocimientos de neurociencia, microbiología, biología evolutiva y zoología.

Reproducimos aquí algunos de los principales proyectos.

La programación de estos robots consiste en la conexión de tubos de plástico a unos manguitos de unióñ de la unidad de control neumático. Esta unidad está formada por dos partes: una superior y una inferior. La parte inferior es un secuenciador que proporciona presión y vacío al conjunto de manguitos de unión en una secuencia controlada por el tiempo. La parte superior es el conjunto de manguitos de unión que activan cada una de las piezas móviles del robot. Las conexiones entre manguitos determinan qué piezas intervendrán en el movimiento, en qué dirección se moverán y los diferentes pasos que deberán efectuar. Modificando las conexiones de los manguitos de unión se podrán programar otras secuencias de pasos distintas.

Los robots del tipo descrito son los más simples que existen. Hay quien opina que a este tipo de máquinas no se les debería llamar robots; sin embargo, en ellas se encuentran todos los elementos básicos de un robot: estas máquinas son programables, automáticas y pueden realizar gran variedad de movimientos.

Otro tipo de robots más sofisticados desde el punto de vista del control y de las prestaciones que ofrecen son los que llevan servomecanismos.

El uso de servomecanismos va ligado al uso de sensores, como los potenciómetros, que informan de la posición del brazo o la pieza que se ha movido del robot, una vez éste ha ejecutado una orden transmitida. Esta posición es comparada con la que realmente debería adoptar el brazo o la pieza después de la ejecución de la orden; si no es la misma, se efectúa un movimiento más hasta llegar a la posición indicada.

Añadiendo a los servomecanismos una memoria electrónica capaz de almacenar programas y un conjunto de circuitos de control digital, se obtienen robots más potentes y de más fácil manejo.

La programación de este tercer tipo de robots se efectúa mediante una caja de control que posee un botón de control de velocidad, mediante el cual se puede ordenar al robot la ejecución de los movimientos paso a paso. Se clasifican, por orden de ejecución, los pasos que el robot debe seguir, al mismo tiempo que se puede ir grabando en la memoria la posición de cada paso. Este será el programa que el robot ejecutará. Una vez terminada la programación, el robot inicia su trabajo según las instruciones del programa. A este tipo de robots se les llama punto a punto, porque el camino trazado para la realización de su trabajo está definido por pocos puntos. Para ejemplificar este método de programación pensemos en un niño que dirige un automóvil por control remoto. Si el vehículo dirigido tuviera una memoria que grabase los movimientos que el niño le ordena, podría realizar los mismos movimientos sin control y ser dirigido por la circuiteria electrónica que ejecutaría el programa grabado en memoria.

Gracias a la memoria electrónica que poseen estos robots, se pueden tener almacenados varios programas. El modo de elegir uno de los programas almacenados se hace a través de los recogidos por algún sensor o por una señal de input que les llega a través de las órdenes dadas por el programador.

Estos robots se usan por ejemplo en las cadenas de soldadura de carrocerías de automóviles. Los robots están programados para soldar automóviles de varios modelos distintos. El programador, o un sensor, reconoce el tipo de automóvil y decide el programa que se ha de aplicar en cada caso.

Estos programas constan de pocos pasos, muchas veces sólo cien; esto significa que no sirven como controladores de robots para trabajos de continuo movimiento. Para solventar este inconveniente, se usa una cinta en la que se almacenan miles de pasos de programa que el robot leerá y ejecutará; en estos casos la cinta actúa de memoria. Robots de este tipo, que se pueden encontrar en cadenas de pintura por spray, ya empiezan a trabajar como si fueran computadoras propiamente dichas.

Un cuarto tipo de robots comprende aquellos que se pueden controlar mediante computadora. Con ella es posible programar el robot para que mueva sus brazos en línea recta o describiendo cualquier otra figura geométrica entre puntos preestablecidos. La programación se realiza mediante una caja de control o mediante el teclado de la computadora. El movimiento de sus brazos se especifica mediante varios sistemas de coordenadas según la referencia que se tome: la mesa de trabajo en la que se encuentra apoyado el robot o el extremo del brazo del robot. La computadora permite además acelerar más o menos los movimientos del robot, para facilitar la manipulación de objetos pesados.

Aún se pueden añadir a este tipo de robots capacidades sensoriales: sensores ópticos, codificadores, etc. Los que no poseen estas capacidades sólo pueden trabajar en ambientes donde los objetos que se manipulan se mantienen siempre en la misma posición. En el caso de la cadena de soldadura de carrocerías de automóviles, las carrocerías están en movimiento hasta que llegan delante del robot, donde quedan inmóviles hasta que éste termina su trabajo; en este momento la cadena se vuelve a poner en movimiento hasta que vuelve a detenerse cuando otra carrocería está delante del robot, y así sucesivamente. Si estos robots tuvieran capacidades sensoriales, podrían suprimirse las paradas en la cadena. Supongamos que hay un codificador sujeto a la línea de movimiento y que el robot está provisto de un sensor óptico. El primero indicará al robot la velocidad de la carrocería y con el segundo el robot sabrá cuándo esta carrocería se mueve en su área de trabajo, momento en que empezará a ejecutar las órdenes que le llegan de la computadora. A partir de este momento, la computadora del robot irá transformando el sistema de coordenadas con respecto a la carrocería en movimiento para que el robot pueda efectuar las soldaduras en el lugar apropiado.

Los robots con capacidades sensoriales constituyen la última generación de este tipo de máquinas. El uso de estos robots en los ambientes industriales es muy escaso debido a su elevado coste. Actualmente, las compañías industriales están valorando si económicamente les resulta más ventajoso mantener los robots que necesitan tener inmóviles los objetos o bien este último tipo de robots. La razón del encarecimiento de estas máquinas es el alto coste de los aparatos sensoriales y del software utilizado para el manejo.

A pesar de todo, la investigación sobre los aparatos sensoriales está en pleno apogeo, lo que conducirá seguramente a un abaratamiento de éstos y a un aumento de su potencia y de sus capacidades.

Estos robots se usan en cadenas de embotellado para comprobar si las botellas están llenas o si la etiqueta está bien colocada.

A pesar de que existen muchos robots que efectúan trabajos industriales, aquéllos son incapaces de desarrollar la mayoría de operaciones que la industria requiere. Al no disponer de unas capacidades sensoriales bien desarrolladas, el robot es incapaz de realizar tareas que dependen del resultado de otra anterior.

En un futuro próximo, la robótica puede experimentar un avance espectacular con las cámaras de televisión (ejemplo de aparato sensorial), más pequeñas y menos caras, y con las computadoras potentes y más asequibles.

Los sensores se diseñarán de modo que puedan medir el espacio tridimensional que rodea al robot, así como reconocer y medir la posición y la orientación de los objetos y sus relaciones con el espacio. Se dispondrá de un sistema de proceso sensorial capaz de analizar e interpretar los datos generados por los sensores, así como de compararlos con un modelo para detectar los errores que se puedan producir. Finalmente, habrá un sistema de control que podrá aceptar comapdos de alto niyel y convertirlos en órdenes, que serán ejecutadas por el robot para realizar tareas enormemente sofisticadas.

Si los elementos del robot son cada vez más otentes, también tendrán que serlo los programas que los controlen a través de la computaora. Si los programas son más complejos, la omputadora deberá ser más potente y cumplir nos requisitos mínimos para dar una respuesta rapida a la información que le llegue a través de los sensores del robot.

Paralelo al avance de los robots industriales erá el avance de las investigaciones de los roots llamados androides, que también se beneiciarán de los nuevos logros en el campo de los aparatos sensoriales. De todas formas, es posile que pasen decenas de años antes de que se vea un androide con mínima apariencia humana en cuanto a movimientos y comportamiento.

La cucaracha metálica se arrastra con gran destreza por la arena, como un verdadero insecto. A pesar de que Atila avanza a 2 km/h, tratando de no tropezar con las cosas, es «gramo por gramo el robot más complejo del mundo», según su creador, Rodney Brooks. En su estructura de 1,6 kg y 6 patas, lleva 24 motores, 10 computadores y 150 sensores, incluida una cámara de video en miniatura.

Los descendientes de Atila, que Brooks comienza a diseñar en el Laboratorio de IA del Massachusetts Institute of Technology (MIT), tendrán la forma de «robóts mosquitos» mecanismos semiinteligentes de 1 mm de ancho tallados en un único pedazo de silicio -cerebro, motor y todo-, a un costo de centavos por unidad. Provistos de minúsculos escalpelos, podrán arrastrarse por el ojo o las arterias del corazón para realizar cirugía... Vivirán en las alfombras, sacando continuamente el polvo partícula a partícula. Infinidad de ellos cubrirán las casas en vez de capas de pintura, obedeciendo la orden de cambiar cada vez que se nos antoje un nuevo color.

Atila representa un quiebre con la rama tradicional de la IA, que por años buscó un sistema computacional que razone de una manera matemáticamente ordenada, paso a paso, «de arriba hacia abajo». Brooks incorporó la «arquitectura de subsunción» que utiliza un método de programación «de abajo hacia arriba» en el que la inteligencia surge por sí sola a través de la interacción de elementos independientes relativamente simples, tal como sucede en la naturaleza.

A la década de los ochenta pertenecen progresos en robótica verdaderamente notables. Una tarea tan simple como la de quitar el polvo con una aspiradora y esquivar convenientemente los obstáculos que haya, no se programa tan fácilmente en un robot. El punto importante es la detección de los obstáculos (que no siempre son los mismos ni están en el mismo sitio) y la maniobra para eludirlos y seguir trabajando con la aspiradora. En comparación, los robots industriales, que realizan operaciones muy precisas y a veces complejas, no plantean tanta dificultad en su diseño y fabricación. La razón de ello estriba en la fijeza de sus respectivas tareas. ¡Limpiar el polvo del suelo de un salón es más difícil que ajustar piezas en una cadena de montaje de automóviles!

La experimentación en operaciones quirúrgicas con robots abre nuevos campos tan positivos como esperanzadores. La cirugía requiere de los médicos una habilidad, precisión y decisión muy cualificadas. La asistencia de ingenios puede complementar algunas de las condiciones que el trabajo exige.

En operaciones delicadísimas, como las de cerebro, el robot puede aportar mayor fiabilidad. Ultimamente, se ha logrado utilizar estas máquinas para realizar el cálculo de los ángulos de incisión de los instrumentos de corte y reconocjmiento en operaciones cerebrales; así mismo, su operatividad se extiende a la dirección y el manejo del trepanador quirúrgico para penetrar el cráneo y de la aguja de biopsia para tomar muestras del cerebro. Estos instrumentos se utilizan para obtener muestras de tejidos de lo que se suponen tumores que presentan un difícil acceso, para lo que resulta esencial la intervención del robot.

El progreso de estas aplicaciones va más allá de la mejora de las condiciones de intervención. Aporta ventajas tan revolucionarias como

El matemático y científico de la U de Pennsylvania Doug Lenat ha ingresado más de 100 millones de conocimientos generales y razonamientos en el software «base de conocimientos» llamado Cyc. Su meta: equipar un computador con todo el conocimiento general y el sentido común de un adulto. Asegura que en 2 años Cyc entenderá el inglés lo suficiente como para continuar su educación leyendo libros, diarios y revistas.

Cyc servirá de plataforma para otros programas, que podrán utilizar sus conocimientos generales y su sentido común. «Hacia 1999 a nadie se le ocurrirá comprar un computador sin Cyc, tal como nadie compra hoy uno que no tenga procesador de textos», afirma Lenat.

En la oficina del científico Masuo Aizawa, del Intituto de Tecnología de Tokio, nada llama demasiado la atención, excepto una placa de vidrio que flota en un recipiente lleno de un líquido transparente. Se trata de un chip que parece salpicado con barro.

Pero las apariencias engañan. Los grumos alargados del chip de Aizawa no son manchas, sino ¡células neurales vivas!, criadas en el precursor de un circuito electrónico-biológico: el primer paso hacia la construcción neurona por neurona, de un cerebro semiartificial.

Cree que puede ser más fácil utilizar células vivas para construir máquinas inteligentes que imitar las funciones de éstas con tecnología de semiconductores, como se ha hecho tradicionalmente.

En el futuro, se podría utilizar el chip neuronal de Aizawa como interfaz entre la prótesis y el sistema nervioso de pacientes que hubieran perdido una extremidad.

Si continúa el uso de células vivas en sistemas eléctricos, en los próximos años casi con toda seguridad ocurrirá el advenimiento de dispositivos computacionales que, aunque rudimentarios, serán completamente bioquímicos.

La evolución en la naturaleza fue la clave para mejorar los organismos y desarrollar la inteligencia. Michael Dyer, investigador de IA de la U de California, apostó a las características evolutivas de las redes neurales (redes de neuronas artificiales que imitan el funcionamiento del cerebro) y diseñó Bio-Land. Es una granja virtual donde vive una población de criaturas basadas en redes neuronales. Los biots pueden usar sus sentidos de la vista, el oído e incluso el olfato y tacto para encontrar comida y localizar parejas. Los biots cazan en manadas, traen comida a su prole y se apiñan buscando calor.

Lo que su creador quiere que hagan es hablar entre ellos; tiene la esperanza de que desarrollen evolutivamente un lenguaje primitivo.

A partir de ese lenguaje, con el tiempo podrían surgir niveles más altos de pensamiento.

La IA tradicional estaba estancada con máquinas que no podían realizar tareas que un niño hace con facilidad, como no tropezar con los muebles y distinguir entre una mesa y una taza de café. Pero la IA basada en la naturaleza trajo aires renovadores y quizás dentro de 1 o 2 décadas construya una inteligencia semiartificial.

La cosa no es fácil. Se ha calculado que un PC tiene más o menos la potencia de cálculo de un caracol, en tanto que un Cray 2 -uno de los más rápidos súpercomputadores existentes- apenas iguala al poder cerebral de un ratón.

Si fuera posible hacer una máquina de capacidad equivalente a la del cerebro humano, requeriría 100 megawatts, energía suficiente para iluminar Santiago.

Los científicos trabajan hace más de 40 años para lograr que las máquinas piensen de un modo útil e interesante. Aunque se están dando pasos importantes, encontrar la clave para construir la inteligencia es por el momento mérito exclusivo de Dios.

Esta pregunta tan simple plantea unos problemas tan grandes que, posiblemente, nunca se llegue a un acuerdo completo entre las distintas respuestas que se proponen.

Bajo la pregunta de si las máquinas piensan o pueden pensar se cobija una dilatada historia de discusiones que no ha llegado a su fin y que, muy probablemente, perderá interés antes de llegar a una respuesta satisfactoria. Los más brillantes científicos han intervenido en la polémica para intentar sentenciar la cuestión. Turing, Von Neumann o Lucas son algunos de estos nombres famosos.

Tiempo atrás, considerar que las máquinas pudieran tener inteligencia parecía un absurdo, una estupidez infantil. Posteriormente, a medida que los progresos de la investigación cambiaban el panorama tecnológico, también cambió la atitud y se atribuyó un valor especifico al problema teórico. Con ello se descubrió que la hipótesis de una inteligencia mecánica, artificial o simulada, abría nuevos interrogantes. El más serio de estos interrogantes se refería a la verdadera realidad de la inteligencia humana.

¿Qué rasgos fundamentales distinguen a los seres inteligentes y cómo operan biológicamente los procesos cognitivos? Esta nueva pregunta ha conducido a investigar una inadvertida laguna del saber humano. Con ello se ha visto que el ser humano, hasta el momento, se ha ocupado más de los resultados de su inteligencia que de los sutiles procesos y relaciones que la hacen posible. Estas relaciones y procesos atañen a la biología y a la lógica, lo que, en términos computacionales, puede traducirse como los ámbitos del hardware y el software.

Del ser humano se afirma su inteligencia porque posee intuición, inspiración, capacidad de organizar cadenas lógicas de pensamiento, sentimientos y expresión lingúistica, entre otras cosas. El lenguaje es una manifestación externa de las otras capacidades o rasgos del conocimiento. No obstante, la definición resulta imprecisa y abstracta.

Inteligencia: Facultad de Entender ó Conocer

Esta breve manera de definir la inteligencia pudiera parecer demasiado simplista y carente de la profundidad que algo tan complejo y abstracto debiera de tener, sin embargo, al inicio es necesario presentar lo complejo de la manera más sencilla, para así contar con una base pequeña pero sólida en la cual fundamentar el desarrollo del estudio que nos llevará primero a darnos cuenta de que lo definido, en realidad envuelve más de lo inicialmente señalado y posteriormente a comprender totalmente su significado más amplio.

La palabra inteligencia procede del latín intelligentia, que significa la capacidad de entender o comprender. Esta etimología es poco iluminadora porque, en realidad, su origen se remonta a otro término latino, legere, que significa «coger» o «escoger». De ahí que intelligere comunique el significado de reunir elementos, escogér entre ellos y formar ideas, comprender, conocer.

De modo genérico, la actividad intelectiva agrupa, mediante un intrincado dispositivo neurológico, los procesos de la percepción, formación de impresiones, memorización, cotejo de imágenes, elección y gradación de éstas, comprensión y conocimiento. No es absurdo pensar que una máquina de extraordinaria perfección alcance a realizar estas tareas. También puede entenderse que el objetivo de una máquina pensante se circunscriba a ámbitos más lógicos que creativos, o emotivos, si parece remota una creación completa por medios artificiales de inteligencia.

Resulta difícil hacer una síntesis de la profusa polémica entre los que creen y los que no creen en la posibilidad de producir una inteligencia artificial. La breve exposición de sus respectivos argumentos arroja la luz suficiente acerca de sus enfrentadas posiciones y despliega un plano teórico que culmina un asombroso edificio de trabajos y experiencias desde los años cincuenta.

Unos y otros, tanto los que argumentan a favor como en contra, parten de unos presupuestos comunes que recogen los distintos ámbitos en que se fundamenta y manifiesta la inteligencia:

Sentadas estas capacidades, no menos abstractas y elusivas que la cuestión que se intenta dilucidar, los argumentos contrarios a la inteligencia artificial se pueden resumir en los siguientes puntos:

Frente a estos razonamientos negativos, los especialistas que creen en la legitimidad de la inteligencia artificial responden en los siguientes términos:

Sea como fuere, no conviene dejarse prender de la literalidad de la discusión. En el siglo XVII, Descartes asentó la tesis de que lo único que no funciona mecánicamente en el universo es nuestra capacidad de pensar. El ilustre racionalista francés afirmó el mecanicismo de la materia y la creatividad del pensamiento. En el presente siglo, no obstante, se ha demostrado que ello no es así mediante el uso de la computadora digital. La computadora es capaz de operar simulando el funcionamiento del cerebro y realizando así mismo con mucha mayor rapidez y precisión al menos algunas de sus actividades hasta ahora privativas de él.

Cuando se habla de la creatividad o del principio creativo se está admitiendo un salto cualitativo con respecto al resto de los procesos mecánicos. Es evidente que el pensamiento entraña una dificultad de análisis muy seria; pero ello no quiere décir que necesariamente haya de escapar a un modelo de compleja causalidad para su estudio.

Respecto a la conciencia de las máquinas, su carencia no impide su funcionamiento inteligente ni tampoco es la prueba que no se pueda alcanzar la autoconciencia más adelante. Por supuesto, el conocimiento que discierne entre las cosas y el sujeto que conoce es superior al que sólo conoce las cosas. En el primero se da la conciencia. No obstante, desde un punto de vista histórico, el ser humano ha ganado la conciencia después de deambular durante períodos dilatados por entre las cosas. Y su andadura inteligente ya se había iniciado con anterioridad.

La vieja controversia sobre si es posible o no la inteligencia artificial ofrece un vivo campo para la dialéctica. Pero también se nutre de algo más que argumentos. Las actitudes emotivas provocan torrentes de palabras, sin atender a lo que en realidad está ocurriendo. Ello puede ser la explicación de que la discusión se agote a medida que deviene desfasada.

Lo cierto es que, paulatinamente, las computadoras están aprendiendo a ocuparse de una gran diversidad de tareas y que los sistemas expertos en curso demuestran capacidad de aprender y afinar en su actividad.

La inteligencia artificial generalmente se expresa mediante la abreviatura l.A. Bajo esta denominación se recogen las realizaciones y los proyectos de la ingeniería del conocimiento. Si el nombre parece pretencioso, puede tomarse como la forma nominal para designar aparatos y sistemas tangibles, reales.

La I.A. tiene recorrido un largo trecho que se inicia a mediados de los años cincuenta. El elemento de arranque lo constituye la fabricación de las primeras computadoras electrónicas en la década anterior. La invención de la computadora hizo posible el viejo ideal de los seres humanos: crear inteligencia, disponer almacenes de información y construir máquinas capaces de tratarla y de elaborar conocimientos.

Etapas y campos de la inteligencia artificial

A pesar del empuje con que nació la l.A., las etapas por las cuales ha ido evolucionando no han resultado fáciles ni rápidas.

Históricamente se ha relacionado la aparición de la ingeniería del conocimiento con los sistemas automáticos para jugar a las damas y al ajedrez, entre otros juegos. El titubeante juego de los primeros avances de este tipo ha dado paso, finalmente, a versiones que han alcanzado la categoría de maestros. En el origen se hallan los primeros programas heurísticos. Entre ellos destaca el «Logic Theorist» (LT, escrito en 1956). El LT consistía en un novedoso programa de resolución general de problemas bien definidos, como el de Las torres de Hanoi, El lobo y los corderos, etc. De él se generan aplicaciones en psicología experimental relativas a la teoría de la resolución de problemas.

En la actualidad, la expresión «inteligencia artificial» todavía resulta opaca para el público. No manifiesta realidades concretas en las que está operando positivamente y, a la vez, resulta demasiado amplia para ser asimilada de un golpe.

La inteligencia artificial recoge en su seno los siguientes aspectos fundamentales:

Cada uno de los campos señalados responde a sus propios objetivos. En ellos se aprecia la distribución de tareas y la investigación y realización especializadas. Es común a todos ellos el objetivo general de la inteligencia artificial. Y, así como existen etapas de profundízación y dispersión, los progresos de cada campo revierten en los otros y en una previsible reunión integral de estos avances. La especialización puede ser un método que responde a una necesidad transitoria: posteriormente, podrá ser tan sólo una forma de rentabilización de acuerdo a las aplicaciones.

Entender: Tener Idea Clara de las cosas

Resulta obvio que cuando se entiende algo, se tiene una idea clara de ese algo. Lo que no esta tan claro es que cuando uno dice entender algo, no siempre se tiene una idea clara de ese algo. Más confuso y problemático aún, es por ejemplo con las mujeres, cuando a pesar de tener una idea clara de ellas, difícilmente se les entiende. Si este párrafo te ha confundido, vuelve a leer el concepto y reflexiona, este proceso de leer y reflexionar sobre lo leído, es la manera de clarificar el concepto y por lo tanto, entenderlo.

CONOCER: Percibir el objeto como distinto de todo lo que No es Él

El conocimiento va más allá del exterior del objeto o sujeto, se refiere también a las características internas o comportamiento del sujeto y de sus reacciones a los estímulos del medio ambiente y de las relaciones con otros sujetos. Así pues, cundo decimos conocer algo debemos poder diferenciarlo perfectamente de otras cosas que pudieran aparecer ante nuestros ojos como iguales. Por ejemplo, debemos poder diferenciar perfectamente el bien, del mal, por más intentos que alguien haga para presentarnos algo malo como bueno, ¿oh no?.

A continuación se muestran solo dos maneras de representar el conocimiento.

Cambio adaptativo que permite, al repetir una tarea sobre la misma población, realizarla más efectivamente.

Cuando una persona realiza la misma tarea, una y otra vez, sin realizarla de una manera más efectiva, decimos que esa persona no ha aprendido, al menos en relación a esa tarea.

Hacer de las computadoras, máquinas más Útiles.

EN 1950 Alan Turing propuso: La PRUEBA de TURING

Cuando la combinación de Software y Hardware nos de como resultado el que personas normales en nuestra sociedad no puedan determinar si quien ha estado respondiendo a sus preguntas es un ser humano o una computadora, entonces podremos decir que hemos logrado el objetivo de construir un programa inteligente.

Algunos problemas se solucionan por procedimientos determinísticos que garantizan el éxito (algoritmos computables). Otros son problemas cuya solución no es obtenida mediante el cómputo. Esos otros problemas se resuelven por la BUSQUEDA de la solución. Este Método de solucionar problemas es el que se aplica en I.A.

La búsqueda exhaustiva consume recursos y tiempo. A continuación se muestran solo dos maneras de realizar BUSQUEDAS:

Evaluación de Búsquedas

Información mediante la cual podemos seleccionar como mejor un nodo.

Los sistemas expertos o especializados constituyen una instrumentalización de la l.A. apasionante y muy útil. Son sistemas que acumulan saber perfectamente estructurado, de tal manera que sea posible obtenerlo gradualmente según las situaciones. Aquí desaparece el concepto de información en favor del de saber. Un sistema experto no es una biblioteca que aporta información, sino un consejero o especialista en una materia de ahí que aporte saber, consejo experimentado.

Un sistema experto es un sofisticado programa de computadora. Posee en su memoria y en su estructura una amplia cantidad de saber y, sobre todo, de estrategias para depurarlo y ofrecerlo según los requerimientos. Ello convierte al sistema (software-hardware) en un especialista en la materia para lo que está programado; se utiliza como apoyo o elemento de consulta para investigadores, médicos, abogados, geólogos, y otros profesionales. En la actualidad existe un gran número de sistemas expertos repartidos entre los campos más activos de la investigación y de la profesionalidad.

Veamos un ejemplo. Se trata de INTERNIST, un sistema experto en medicina. La medicina atrae, por el momento, buena parte de la atención de los diseñadores de sistemas y cuenta con el mayor número de programas. El sistema INTERNIST contempla el diagnóstico de las enfermedades de medicina interna u hospitalaria. Fue desarrollado en la universidad norteamericana de Pittsburg en 1 977.

En los centros medicos que disponen de dicho sistema, el médico acude a la cónsola de la computadora después de haber reconocido al paciente y haber realizado los análisis que cree pertinentes. Entonces la máquina solicita al médico información sobre el paciente, y se establece una conversación a través de la pantalla y el teclado, similar a la que se establecería entre un médico y un reputado especialista al que se acude para contrastar un diagnóstico.

La computadora recibe el historial médico del enfermo, los síntomas y los resultados de pruebas y análisis. Con esta información, el sistema experto relaciona los datos de forma muy elaborada y comienza por desechar posibles diagnósticos hasta que llega a los que parecen más probables. Finalmente, elige uno y lo da a conocer con todo el detalle del proceso. Luego justifica su elección y el porqué de la posible enfermedad: cuadro clínico, historial, tratamiento, posibilidades de error, etcétera.

La elaboración de los sistemas expertos exige el despliegue de un amplio equipo de ingenieros de l.A. y una larga tarea de organización del saber. El equipo trabaja con algún especialista en la materia de la aplicación; en el caso del INTERNIST, con brillantes y especializados médicos. Estos especialistas son denominados «informantes». La meta consiste en plasmar computacionalmente los «pasos» que el informante sigue para descartar unos diagnósticos y escoger el más acertado. Ello requiere pacientes sesiones para trasvasar el conocimiento del médico especialista a una programación que ha de incluir procedimientos de diagnóstico y conocimientos de enfermedades.

Un gran objetivo, no carente de una abrumadora complejidad, se cifra en el tratamiento del lenguaje natural. Este objetivo consiste en que las máquinas computacionales (y sus aplicaciones en robótica) puedan comunicarse con las personas sin ninguna dificultad de comprensión, ya sea oralmente o por escrito. Aquí encontramos la realización de un sueño largamente alimentado: hablar con las máquinas y que éstas entiendan nuestra lengua y, también, que se hagan éntender en nuestra lengua.

La síntesis del lenguaje y el reconocimiento de voz forman dos aspectos del mismo propósito. Los logros que se han conseguido resultan a todas luces parciales e insuficientes, pero alentadores. Ciertas máquinas pueden interpretar las grafícas de textos escritos y reproducirlos oralmente: leen los textos en voz alta.

Uno de los avances de este tipo (que sin duda representará una evolución notable en poco tiempo) es el programa FRUMP, elaborado en la universidad de Yale. FRUMP es capaz de leer historias cortas y resumirías escuetamente con una gramática correcta y una expresión convincente.

Para lograr que las computadoras comprendan la lengua en la que la persona se expresa, es preciso pasar por una dilatada cadena de investigaciones en el campo de la acústica y ondas de lenguaje, análisis fonético y articulación, reglas de formación de frases o análisis sintáctico, el dominio semántico o de los conceptos y, finalmente, el análisis global de los actos de comunicación o pragmática.

El tratamiento del lenguaje natural tendrá una repercusión difícilmente imaginable. Su aplicación se extenderá al hasta ahora cegado camino de la traducción automática del lenguaje. Los textos o expresiones de una lengua se vertirán de manera automática e inmediata a otra lengua o idioma. Se prevé alcanzar mecánicamente un 90 por cientode precisión, y el resto del material de traducción será tratado por personal especializado.

Junto al lenguaje, aparece otro objetivo capital, consistente en el tratamiento de gráficos y la visi6n artificial. De este planteamiento se desgranan aspectos como los de la percepción electrónica, selección y almacenamiento de imágenes, reconocimiento visual de formas y objetos, producción de imágenes y diseño industrial (CADICAM), etcétera.

En último lugar, simplemente por el hecho de permitir la reunión de progresos de los otros objetivos, se encuentra la robótica.

En verdad, la inteligencia artificial consiste en la asimilación de los procesos inductivos y deductivos del cerebro humano. Este intento de imitación se enfrenta a duras restricciones del hardware. Una computadora no es un cerebro; su complejidad electrónica se encuentra a una distancia abismal de la superior complejidad neurológica de aquél. La inteligencia artificial acepta el reto de la imitación de los procesos del cerebro aplicando mucho ingenio para aprovechar los medios de que se dispone y que se elaboran.

Sea cual sea la aplicación de que se trate, la l.A. se sustenta sobre los dos elementos siguientes:

Como se podrá apreciar, estos elementos forman una construcción coherente, son forma y contenido, o estructura y materia.

El primer elemento es el de las estrategias de comportamiento inteligente; se conjuga en la disposición de reglas para formular buenas inferencias o conjeturas y, también, en su uso para la búsqueda de una solución a la cuestión o tarea planteada. De esta forma, las estrategias son la parte estructural o formal.

Por oposición, el segundo elemento significa lo material o el contenido, y, por tanto, varía en cada caso de un modo más profundo; se trata del saber. En realidad, no se puede pretender reunir el saber, sino los saberes. Por ejemplo, cada sistema experto posee en memoria todos los conocimientos distintivos que tendría un especialista en la materia, sea un médico, un abogado o un químico. El saber que se recoge tiene un carácter especializado y alcanza un volumen conceptual considerable.

La estructura que presenta un sistema de información inteligente consta de tres niveles perféctamente integrados en una superarquitectura microelectrónica. Son tres niveles que cubren desde la relación exterior hasta la profunda organización interior. Éstos son:

MECANICA POPULAR, Volumen 52-02, año 1999. "El Nuevo Hombre Bionico"

MIKELL P. Groover, ROBOTICA INDUSTRIAL, Mc Graw Hill.

EL MUNDO DE LA COMPUTACIÓN, Editorial Oceano. Volumen 3 y 4.