La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de estudios muy amplio, y en constante cambio. Sin embargo, su producto final es siempre software. Estos programas, producto del trabajo de la IA, son denominados Sistemas Inteligentes (SI).

Un SI incorpora conocimiento sacado de la experiencia y expertisia de los expertos humanos. Los campos de aplicación de tales SI’s son muy variados, pensemos por ejemplo en un sistema de diagnóstico médico, o en un sistema integrado de ayuda a la toma de decisiones empresariales. En cualquier caso, un SI partirá de unos datos y los convertirá en información (conocimiento), de modo que ayude a tomar una decisión. Para convertir los datos en información útil, empleará algoritmos de razonamiento, aprendizaje, evolución, etc. Además, el SI actuará siempre en tiempo real, lo que representa un aumento de la productividad.

Un SI puede aplicarse, como se mencionó, a numerosas actividades. Además de las ya citadas, podemos destacar:

Manufactura inteligente
Diagnóstico de problemas en tiempo crítico
Mantenimiento preventivo en condiciones óptimas

Es muy difícil definir la IA, debido a la dificultad de definir el concepto de comportamiento inteligente. En cualquier caso, su meta es construír sistemas que ‘piensen y actúen racionalmente’[1]. Debemos, pues, definir qué es lo que vamos a caracterizar como pensamiento o actuación racional. Basándonos en ello, habrá cuatro modos diferentes de entender los sistemas que quiere construir la IA.

Sistemas que actúen como humanos
Sistemas que piensen como humanos
Sistemas que piensen racionalmente
Sistemas que actúen racionalmente

Estos cuatro enfoques se tratarán con detalle en el próximo taller.

El comportamiento inteligente debe englobar, en principio:

Percepción racional: captar lo necesario y suficiente para resolver un determinado problema.
Proceso racional: comprender, interpretar, analizar, predecir, adaptarse, aprender, evolucionar, clasificar, etc.
Actuación racional: Hacer lo ‘correcto’ o ‘apropiado’. (En IA se suele hablar de comportamiento apropiado, pues hablar de un comportamiento correcto resulta demasiado ambicioso)

A continuación, listamos las capacidades que debe poseer un sistema para que podamos hablar de comportamiento inteligente:

Capacidad para aprender y comprender de la experiencia (para lograr esto, hay que definir qué es la experiencia, como veremos)
Capacidad para adquirir, retener y aplicar conocimiento.
Capacidad para responder rápida y acertadamente a una nueva situación
Capacidad para usar la razón en la solución de problemas
Capacidad de tomar decisiones con información incompleta.

Después de ver estas características, podemos avanzar ya una definición de agente inteligente: cualquier entidad que pueda extraer datos de su medio ambiente a través de sensores y, a partir de esos datos, realizar un proceso inteligente, esto es, de razonamiento y aprendizaje(que puede ser adaptativo o evolutivo)

Así, la IA se encargará de construír agentes inteligentes, que posean un:

Nivel de racionalidad
Nivel de autonomía
Secuencia de percepciones necesarias para resolver el problema.
Nivel de desempeño, o eficiencia, hacia un comportamiento apropiado.

Al programa dentro del agente inteligente desarrollado con técnicas de IA, le llamamos Sistema Inteligente (SI). El SI es una herramienta informática, un software, con pericia y habilidad para la solución de problemas. Este software debe poseer, por una parte, suficientes conocimientos y expertisia humana acerca de un dominio particular. Esto le permitirá comprender los problemas que ocurran dentro de dicho dominio. Respecto a qué es lo que hace un experto humano, tenemos:

Desempeño correcto y rápido dentro de un dominio limitado y específico.
Capacidad para justificar un resultado y explicar el proceso de razonamiento realizado.
Capacidad para aprender de la experiencia.
Capacidad para resolver casos únicos o inusuales basándose en principios básicos, un modelo, un conjunto de experiencias estructuradas, un conjunto de casos o reglas, etc.
Capacidad para razonar bajo condiciones de incertidumbre e información incompleta y para aplicar su ‘sentido común’ o conocimiento general del mundo.

Por otro lado, el SI debe poseer estrategias de análisis: métodos de razonamiento y/o aprendizaje para manipular este conocimiento y resolver tales problemas en la misma forma en que lo haría el experto humano (gerente, ingeniero, operario, etc).

Estos dos esquemas nos ayudarán a entender la analogía entre el experto humano y un sistema inteligente.

Las principales técnicas usadas por la IA son:

Sistemas Expertos: Colocan las estrategias de razonamiento y la experiencia de un experto en una ‘caja negra’.
Lógica Difusa: Sistemas que manejan la ambigüedad y vaguedad del lenguaje natural.
Redes Neuronales: Sistemas que aprenden simulando el trabajo conexionista y en paralelo del cerebro.
Algoritmos Genéticos: Soluciones evolutivas que se adapten a cambios.
Razonamiento Basado en Casos: Sistemas que razonen y aprendan basándose en analogías.
Máquinas de aprendizaje: Sistemas que derivan conocimiento y reglas de decisión a partir de un conjunto de datos. El ejemplo más conocido es el data mining.

Estudiaremos las tres primeras en el siguiente taller.

Estas son algunas de las áreas de trabajo de la IA:

Reconocimiento de patrones
Visión artificial
Robótica
Lenguaje natural
Multimedia
Realidad Virtual

Lo que se refiere al proceso de desarrollo de un Sistema Inteligente, lo veremos en el tercer taller.

El Dr. Kemper nos propone, como conclusiones del taller, las siguientes:

(1) Los sistemas inteligentes puede utilizarse como una herramienta integrada para conservar y transferir el conocimiento y experiencia ganada por una organización.

(2) Un SI es totalmente flexible y puede ser modificado, o actualizado según las necesidades del usuario.

(3) Se pueden desarrollar sistemas expertos para numerosos objetivos: diagnóstico,optimización, planeación, programación, control, modelado y simulación de escenarios, pronóstico, clasificación, etc.

(4) Se cuenta con "Conocimiento Experto" para decidir

José María Filgueiras Nodar

[1] Durante todo el taller se estarán utilizando, por comodidad, esta clase de palabras, de clara referencia “humana”: aprender, comportamiento inteligente, comprender, pensar, etc. Desde luego, estamos plenamente conscientes de que esto requeriría mayor discusión.