fundamentos de la inteligencia artificial
la Inteligencia artificial ha ido desarrollando a bases de la teoría de la filosofía, economía, matemática, economía, neurociencia entre otros factores que influyen en los fundamentos de la IA, lo cual vamos ir explicando cada uno ellos.
Desarrollo
La Filosofía uno de los factores que influyo en la IA expresada en pensamientos perteneciente a su época.
El que aprende y aprende y no practica lo que sabe, es como el que ara y ara y no siembra(Platón).
Aristóteles (384-322 a.C.) fue el primero en formular un conjunto preciso de leyes que
gobernaban la parte racional de la inteligencia. Él desarrolló un sistema informal para
razonar adecuadamente con silogismos, que en principio permitía extraer conclusiones
mecánicamente, a partir de premisas iniciales.
Ramón Lull (d. 1315) tuvo la idea de que el razonamiento útil se podría obtener por medios artificiales.
Thomas Hobbes (1588-1679) propuso que el razonamiento era como la computación numérica, de forma que «nosotros sumamos y restamos silenciosamente en nuestros pensamientos».
Leonardoda Vinci (1452-1519) diseñó, aunque no construyó, una calculadora mecánica;
construcciones recientes han mostrado que su diseño era funcional
Alemán Wilhelm Schickard(1592-1635) Creo la primera máquina calculadora conocida se construyó alrededor de 1623
Gottfried Wilhelm Leibniz (1646-1716) construyó un dispositivo mecánico con el objetivo
de llevar a cabo operaciones sobre conceptos en lugar de sobre números, pero su campo
de acción era muy limitado.
René Descartes (1596-1650) proporciona la primera discusión clara sobre la distinción entre
la mente y la materia y los problemas que surgen.
El último elemento en esta discusión filosófica sobre la mente es la relación que existe
entre conocimiento y acción. Este asunto es vital para la IA, ya que la inteligencia requiere
tanto acción como razonamiento. Más aún, simplemente con comprender cómo se
justifican determinadas acciones se puede llegar a saber cómo construir un agente cuyas
acciones sean justificables (o racionales). Aristóteles argumenta que las acciones se pueden
justificar por la conexión lógica entre los objetivos y el conocimiento de los efectos de
las acciones
El algoritmo de Aristóteles se implemento 2.300 años más tarde por Newell y Simón
con la ayuda de su programa SRGP. El cual se conoce como sistema de planificación
regresivo
Matemáticas (aproximadamente desdeel año 800 al presente)
Los filósofos delimitaron las ideas más importantes de la IA, pero para pasar de ahí a
una ciencia formal es necesario contar con una formulación matemática en tres áreas fundamentales:
lógica, computación y probabilidad.
George Boole (1815-1864) que definió la lógica proposicional o Booleana (Boole,
1847). En 1879.
GottlobFrege (1848-1925) extendió la lógica de Boole para incluir objetos
y relaciones, y creó la lógica de primer orden que se utiliza hoy como el sistema
más básico de representación de conocimiento.
Alfred Tarski (1902-1983) introdujo una teoría de referencia que enseña cómo relacionar objetos de una lógica con objetos del mundo real.
Se piensa que el primer algoritmo no trivial es el algoritmo Euclídeo para el cálculo
del máximo común divisor.
Khowarazmi.- Un matemático del siglo ix, con cuyos escritos también se introdujeron los números arábigos y el álgebra en Europa. Boole, entre otros, presentó algoritmos para llevar a cabo deducciones lógicas y hacia el final del siglo xix se llevaron a cabo numerosos esfuerzos para formalizar el razonamiento matemático
general con la lógica deductiva.
David Hilbert (1862-1943) presentó una lista de 23 problemas que acertadamente predijo ocuparían a los matemáticos durante todo ese siglo.
Kurt Godel (1906-1978) demostró que existe un procedimiento eficiente para demostrar cualquier aseveración verdadera en la lógica de primer orden de Frege y Russell, sin embargo con la lógica de primer orden no era posible capturar el principio de inducción matemática necesario para la caracterización de los números naturales. En 1931
Alan Turing(1912-1954) a tratar de caracterizar exactamente aquellas funciones que sí eran
susceptibles de ser caracterizadas. La noción anterior es de hecho problemática hasta cierto
punto, porque no es posible dar una definición formal a la noción de cálculo o procedimiento
efectivo
Steven Cook (1971) y Richard Karp (1972) propone un método. Cook y Karp demostraron la existencia de grandes clases de problemas de razonamiento y búsqueda combinatoria canónica que son NP completos.
Economía (desde el año 1776 hasta el presente)
La ciencia de la economía comenzó en 1776, cuando el filósofo escocés Adam Smith
(1723-1790) publicó An Inquiríinto the Nature and Causes o f the Wealth ofNations Aunque
los antiguos griegos, entre otros, habían hecho contribuciones al pensamiento económico,
Smith fue el primero en tratarlo como una ciencia, utilizando la idea de que las
economías pueden concebirse como un conjunto de agentes individuales que intentan
maximizar su propio estado de bienestar económico. La mayor parte de la gente cree que
la economía sólo se trata de dinero, pero los economistas dicen que ellos realmente estudian
cómo la gente toma decisiones que les llevan a obtener los beneficios esperados.
Teoría de la decisión.- La probabilidad con la teoría de la utilidad, proporciona un marco completo y formal para la toma de decisiones (económicas o de otra índole)
Neurociencia (desde el año 1861 hasta el presente)
La Neurotioicia es el estudio del sistema neurológico, y en especial del cerebro. La
forma exacta en la que en un cerebro se genera el pensamiento es uno de los grandes
misterios de la ciencia.
335 a.C.
Aristóteles escribió, que entre todos los animales el hombre tiene el cerebro más grande
en proporción a su tamaño
Paul Broca (1824-1880) sobre la afasia (dificultad para hablar) en pacientes con el cerebro dañado, en 1861, le dio fuerza a este campo y convenció a la sociedad médica de la existencia de áreas localizadas en el cerebro responsables de funciones cognitivas específicas.
Camillo Golgi (1843-1926) desarrolló una técnica de coloración que permitió la observación de neuronas individuales en el cerebro
Los estudios sobre la actividad de los cerebros intactos comenzó en 1929 con el descubrimiento
del electroencefalograma (EEG) desarrollado por Hans Berger.
Cerebros y computadores digitales realizan tareas bastante diferentes y tienen propiedades
distintas.
La ley de Moore9 predice que el número de puertas lógicas de la UCP se igualará con el de neuronas
del cerebro alrededor del año 2020.
Por tanto, incluso sabiendo que un computador es un millón de veces más rápido en cuanto a su velocidad de intercambio, el cerebro acaba siendo 100.000 veces más rápido en lo que hace.
Psicología (desde el año 1879 hasta el presente)
La psicología científica se inició con los trabajos del físico alemán Hermann von Helmholtz
(1821-1894), según se referencia habitualmente, y su discípulo Wilhelm Wundt (1832-1920).
la Universidad de Leipzig. Wundt puso mucho énfasis en la realización de experimentos controlados cuidadosamente en la que sus operarios realizaban tareas de percepción o asociación al tiempo que sometían a introspección sus procesos mentales.
La psicología en una ciencia, pero la naturaleza subjetiva de los datos hizo poco probable que un investigador pudiera contradecir sus propias teorías.
H. S. Jennings (1906) en su influyente trabajo Behavior ofthe Lower Organisms. El movimiento anductista, liderado por John Watson (1878-1958) aplicó este punto de vista a los humanos, rechazando cualquier teoría en la que intervinieran procesos mentales, argumentando que la introspección no aportaba una evidencia fiable. La conceptualización del cerebro como un dispositivo de procesamiento de información, característica principal de la pácolo§£a comitiva, se remonta por lo menos a las obras de William James10 (1842-1910).
Estados Unidos el desarrollo del modelo computacional llevo a la creación del campo de la «senda cognitiva Se puede decir que este campo comenzó en un simposio celebrado en el MIT, en septiembre de 1956 (como se verá a continuación este evento tuvo lugar sólo dos meses después de la conferencia en la que «nació» la IA). En este simposio, George Miller presentó The Magic Number Seven, Noam Chomsky presentó Three Models o f Language, y Alien Newell y Herbert Simón presentaron The Logic Theory Machine. Estos tres artículos influyentes mostraron cómo se podían utilizarlos modelos informáticos para modelar la psicología de la memoria, el lenguaje y el pensamiento lógico, respectivamente.
Ingeniería computacional (desde el año 1940 hasta el presente)
Para que la inteligencia artificial pueda llegar a ser una realidad se necesitan dos cosas:
inteligencia y un artefacto. El computador ha sido el artefacto elegido
El equipo de Alan Turing construyó, en 1940, el primer computador operacional de carácter electromecánico llamado Heath Robinson11, con un único propósito: descifrar mensajes alemanes.
En 1943 el mismo grupo desarrolló el Colossus, una máquina potente de propósito general basada en
válvulas de vacío12 también inventó los números de coma flotante y el primer lenguaje de programación de alto nivel,
La IA también tiene una deuda con la parte software de la informática que ha proporcionado los sistemas operativos, los lenguajes de programación, y las herramientas necesarias para escribir programas modernos (y artículos sobre ellos). Sin embargo, en este área la deuda se ha saldado: la investigación en IA ha generado numerosas ideas novedosas de las que se ha beneficiado la informática en general, como por ejemplo el tiempo compartido, los intérpretes imperativos, los computadores personales con interfaces gráficas y ratones, entornos de desarrollo rápido, listas enlazadas, administración automática de memoria, y conceptos claves de la programación simbólica, funcional, dinámica y orientada a objetos.
Conclusion
concluimos que todos estos fundamentos de la IA: como la filosofía, la matemática, economía etc. son muy necesaria para que pueda existir. ya que es muy útil para dar soluciones y tomar decisiones a cualquier tipo de problemas
bibliografia
Holger, B. Rubén, O. 2012. Fundamentos de Inteligencia Artificial.Ing. Sup. en Informática, 3º. (En línea). PE. Consultado, 15 de oct.2014. Disponible en: http://www.ia.urjc.es/grupo/docencia/fia/material/temario_FIA_tema1.pdf
Russell, S., Norvig, P. 2008. Inteligencia Artificial Un Enfoque Moderno. Segunda Edición. Pearson Education. España
