INTELIGENCIA ARTIFICIAL (I.A., 2001, Steven Spilberg)



La pelicula nos situa en un espacio de tiempo siguiente al desbordamiento de los glaciares, por lo que al principo de la pelicula se muestra una reunion de grandes cientificos y expertos, con el objetivo de crear un robot capaz de amar como los seres humanos. El planteamiento de la pelicula, nos muestra que en este mundo utopico, ya existen robots que pueden simular este sentimiento pero como hasta ese momento, solo se ha logrado simularlo, el objetivo es tener un niño que ame a sus padres en el concepto del un ser humano.

El robot que se creará tendrá muchas cualidades, como receptar y aprender de experiencias propias, tomar decisiones, y sobre todo "amar".

La empresa que invierte sus recursos para crear este robot es Cybertronics. Despues de no pocos problemas, este "mecha" es adoptado por una familia que tiene a su hijo verdadero al borde de la muerte por un a enfermedad que hasta ese momento se creia incurable. Al principio, es notorio el rechazo por parte de su madre adoptiva, pero poco a poco ella va encariñandose con el robot que tiene cualidades muy parecidas al de un niño de verdad, hassta que se encariña con el robot; llamado David. Poco tiempo despues, su hijo verdadero (Martin) se recupera de su enfermedad y regresa a casa en donde tiene celos de David y le hace cometer errores humanos y compite por el amor de su madre, estos errores, que no son bien vistos por sus padres adoptivos los llevan a tomar la desicion de devolverlo a Cybertronics para que lo destruyan, pero antes de cumplir con esta tarea, la madre siente que no es correcto y lo abandona en el bosquue para que no lo destruyan y que el pueda huir y encontrar una nueva vida.


A traves de su jornada, conoce a un robot que es un prestador de servicios sexuales (Joe) en su intento por huir de la "Feria de la carne", haciendose compañeros y amigos, lo que los llevara a pasar por varias cosas juntos. En su viaje por el bosque y la ciudad, David realiza su busqueda de "el hada azul", de la cual escucho en el cuento de pinocho, recordando que ella lo transformo de madera a un niño de verdad, con la ilusion de que ella pueda cumplir su deseo de ser un niño de verdad, y de esta manera poder regresar a casa con su mama.

David encuentra a su creador, el profesor Hobby, quien se maravilla de que David es lo suficientemente inteligente como para encontrar sentir las emociones que demuestra. David decide que no vale la pena “vivir” y trata de cometer “suicidio” saltando en el océano.

Al final de la pelicula, a David se le da la oportunidad de pasar un solo día con una reencarnación de su madre fallecida hace tiempo, mediante la reproducción del ADN de un cabello rescatado por su oso Tedy.  Lo que le da la oportunidad de cumplir de cierta manera su deseo de pasar tiempo al lado de su mama.

Arquitectura y funcionamiento de un Sistema Experto


La arquitectura de un sistema experto: esta basada en una entrada de datos realizada por el usuario a fin de efectuar la oportuna consulta. Las entradas no solamente están compuestas de estas consultas. El aprendizaje del sistema y las condiciones especificas del problema a tratar también han de encontrarse en la entrada.

Junto a ello, se encuentra la administración del sistema, compuesta por un interfaz encargado del manejo de la sintaxis del lenguaje y de la maquina de inferencias, que se encarga de efectuar la búsqueda en la base de conocimientos y en la base de datos. Por ultimo, se tienen los resultados.
  • Partes de un sistema experto 

    • Base de conocimientos (BC). Contiene conocimiento modelado extraido del diálogo con el experto
    • Base de hechos (Memoria de trabajo). contiene los hechos sobre un problema que se ha descubierto durante el análisis
    • Motor de inferencia. Modela el proceso de razonamiento humano.
    • Módulos de justificación. Explica el razonamiento utilizado por el sistema para llegar a una determinada conclusión.
    • Interfaz de usuario. es la interacción entre el SE y el usuario, y se realiza mediente el lenguaje natural
    • Módulo de comunicaciones: es la interacción con otros sistemas o con el experto, para poder recoger información o consultar bases de datos.
    • Módulo de adquisición de conocimiento: permite al experto, la construcción de la base de conocimiento de una forma sencilla, así como disponer de una herramienta de ayuda para actualizar la base de conocimiento cuando sea necesario. 
  • Tipos de sistemas experto

    • Basados en reglas. Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica difusa para su evaluación y aplicación.
    • Basados en casos. Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solición a un problema similar planteado con anterioridad se adapta el nuevo problema.
    • Basados en redes bayesianas. Aplicando redes bayesianas, basadas en estadística y el teorema de Bayes.
     
  • Ventajas de un sistema experto

    • Permanencia. A diferencia de un experto humano un SE (sistema experto) no envejece, y por tanto no sufre pérdida de facultades con el paso del tiempo
    • Duplicación. Una vez programado un SE lo podemos duplicar infinidad de veces.
    • Rapidez. Un SE puede obtener información de una base de datos y realizar cálculos numéricos mucho mas rápido que cualquier ser humano.
    • Bajo costo. A pesar de que el costo inicial pueda ser elevado, gracias a la capacidad de duplicación el coste finalmente
    • es bajo.
    • Entornos peligrosos. Un SE puede trabajar en entornos peligrosos o dañinos para el ser humano
    • Fiabilidad. Los SE no se ven afectados por condiciones externas, un humano sí, (cansancio, presión, etc.).
    http://israelp86.wordpress.com/2011/03/23/arquitectura-de-un-sistemas-experto/
    http://www.biobayex.com/ServiciosSistemas.aspx


Historia de los Sistemas Expertos


A comienzos de los años 50 el conocido Alan Mathinsong Turing publicó "Inteligencia y Funcionamiento de las Máquinas" con el fin de demostrar hasta que punto estas tienen inteligencia.

  • En el año 1950 el campo de la automática recibe un gran impulso cuando Wiener desarrolla el principio de la retroalimentación. La teoría de la retroalimentación es base fundamental de los sistemas de control.

  • En 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 a la solución correcta del problema.

  • En 1956, se celebra una conferencia en Vermont (USA) de gran trascendencia en el desarrollo de la I.A. John McCarthy propone por primera vez el uso del término "Inteligencia Artificial" para denominar el estudio del tema.

  • En 1957, aparece la primera versión de "The General Problem Solver" (GPS, Solucionador general de problemas), un programa capaz de solucionar problemas de sentido común pero no problemas del mundo real como diagnósticos médicos. El GPS utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener..

  • En 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.

  • En 1963, el Instituto Tecnológico de Massachussets (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. De esa forma, se comprueba la importancia que el Gobierno concede a la investigación dentro de ese campo.

  • En 1965 aparece DENDRAL, el primer sistema experto. El objetivo de DENDRAL fue estudiar un compuesto químico. El descubrimiento de la estructura global de un compuesto exigía buscar en un árbol las posibilidades, y por esta razón su nombre es DENDRAL que significa en griego "árbol".Antes de DENDRAL los químicos solo tenían una forma de resolver el problema, estar era tomar unas hipótesis relevantes como soluciones posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los datos.

  • En 1972, en la Universidad de Standford se desarrolla MYCIN, sistema experto dentro del campo de la medicina para diagnostico de enfermedades infecciosas en la sangre. MYCIN se trataba de un sistema experto para el diagnóstico de enfermedades infecciosas. Desde los resultados de análisis de sangre, cultivos bacterianos y demás datos, el prog rama era capaz de determinar, o en lo menos, sugerir el microorganismo que estaba causando la infección. Después de llegar a una conclusión, MYCIN prescribía una medicación que se adaptaba perfectamente a las características de la persona, tales como el peso corporal de este.

  • En 1972 aparece el lenguaje PROLOG basado en las teorías de Minsky.
  • En 1973 se desarrolla el sistema experto llamado TIERESIAS. El cometido de este sistema experto era el de servir de intérprete entre MYCIN y los especialistas que lo manejaban, a la hora introducir nuevos conocimientos en su base de datos. El especialista debía utilizar MYCIN de una forma normal, y cuando este cometiera un error en un diagnóstico (hecho producido por la falta o fallo de información en el árbol de desarrollo de teorías) TEIRESIAS corregiría dicho fallo destruyendo la regla si es falsa o ampliándola si es eso lo que se necesita.
  • En 1979 aparece XCON, primer programa que sale del laboratorio Su usuario fue la Digital Equipament Corporation (DEC). El cometido de XCON sería configurar todos los ordenadores que saliesen de la DEC. El proyecto presentó resultados positivos y se empezó a trabajar en el proyecto más en serio en diciembre de 1978. 

  • En abril de 1979 el equipo de investigación que lo había diseñado pensó que ya estaba preparado para salir, y fue entonces, cuando se hizo una prueba real, esperando resolver positivamente un 95% de las configuraciones, este porcentaje tal alto se quedó en un 20% al ser contrastado con la realidad; XCON volvió al laboratorio, donde fue revisado y a finales de ese mismo año funcionó con resultados positivos en la DEC.
  • En 1980 se instauró totalmente en DEC. Y en 1984, el XCOM había crecido hasta multiplicarse por diez. El XCOM supuso un ahorro de cuarenta millones de dólares al año para la DEC.
  • Entre los años 80 a 85 se produce la revolución de los Sistemas Expertos. En estos 5 años se crearon diversos sistemas expertos como el DELTA, de General Electric Company, para la reparación de locomotoras diesel y eléctricas. "Aldo en Disco" para la reparación de calderas hidroestáticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias.
  • Se crearon multitud de empresas dedicadas a los sistemas expertos como Teknowledge Inc., Carnegie Group, Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking Machines Corporation, Cognitive Systems Inc. formando una inversión total de 300 millones de dólares. Los productos más importantes que creaban estas nuevas compañías eran las "máquinas Lisp", que se trataba de unos ordenadores que ejecutaban programas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central, y el otro producto fueron las "herramientas de desarrollo de sistemas expertos".
  • En 1987 XCON empieza a no ser rentable. Los técnicos de DEC tuvieron que actualizar XCOM rápidamente llegándose a gastar más de dos millones de dólares al año para mantenimiento y algo parecido ocurrió con el DELTA..También en 1987 aparecieron los microordenadores Apple y compatibles IBM con una potencia parecida a los LISP. El software se transfirió a máquinas convencionales utilizando el lenguaje "C" lo que acabó con el LISP.
  • A partir de los 90 y con el desarrollo de la informática, se produce un amplio desarrollo en el campo de la IA y los sistemas expertos, pudiéndose afirmar que estos se han convertido en una herramienta habitual en determinadas empresas en la actualidad.

La evolución histórica de los métodos utilizados en el desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a medida que se ha ido desarrollando la IA y los diferentes métodos que se han empleado para su resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa evolución, así como investigaciones en diversos campos relacionados.


Conceptos

Antes de iniciar el aprendizaje en los sistemas expertos, es necesario tener una base de conocimientos acerca de donde proviene esta ciencia. Es por ello, que comenzaremos con los conceptos de Sistema y Sistema Experto.

¿Que es un Sistema?

"Un sistema es un conjunto de entidades caracterizadas por ciertos atributos, que tienen relaciones entre sí y están localizadas en un cierto ambiente, de acuerdo con un cierto objetivo".




Pero ademas de el conocimiento de este concepto, es necesaria la comprension de otros conceptos relacionados con el.

Entidad, Atributos, Relaciones, Ambiente y Objetivo



"Una Entidad es lo que constituye la esencia de algo y por lo tanto es un concepto básico. Las entidades pueden tener una existencia concreta , si sus atributos pueden percibirse por los sentidos y por lo tanto son medibles y una existencia abstracta si sus atributos están relacionados con cualidades inherentes o propiedades de un concepto".

"Los Atributos determinan las propiedades de una entidad al distinguirlas por la característica de estar presentes en una forma cuantitativa o cualitativa".

"Los atributos cuantitativos tienen dos percepciones: La dimensión y la magnitud. La dimensión es una percepción que no cambia y que identifica al atributo, para lo cual se utilizan sistemas de medida basado en unidades o patrones, tales como el CGS, MKS, etc.; ejemplos de dimensión son Kg., tamaño, sexo, color, etc. La magnitud es la percepción que varía y que determina la intensidad del atributo en un instante dado de tiempo, para lo cual se utilizan escalas de medida, tales como: la nominal, la ordinal, la de intervalo y la de razón, ejemplos de magnitud son: 30 Kg., 20 empleados, etc".

"Las Relaciones determinan la asociación natural entre dos o más entidades o entre sus atributos. Estas relaciones pueden ser estructurales, si tratan con la organización, configuración, estado o propiedades de elementos, partes o constituyentes de una entidad y son funcionales, si tratan con la acción propia o natural mediante la cual se le puede asignar a una entidad una actividad en base a un cierto objetivo o propósito, de acuerdo con sus aspectos formales (normas y procedimientos) y modales (criterios y evaluaciones)".

"El Ambiente
es el conjunto de todas aquellas entidades, que al determinarse un cambio en sus atributos o relaciones pueden modificar el sistema".

"El Objetivo es aquella actividad proyectada o planeada que se ha seleccionado antes de su ejecución y está basada tanto en apreciaciones subjetivas como en razonamientos técnicos de acuerdo con las características que posee el sistema".




Despues de comprender estos conceptos, nos sera mas sencillo entender el siguiente concepto, que es el que compete a esta materia:

¿Que es un sistema experto?

Conocidos bajo las denominaciones de Sistemas Basado en Conocimiento (Knowledge Based Systems, KBS), o Sistemas Expertos S.E. (Expert Systems), vienen a ser programas computacionales que:
  • Poseen conocimiento de un experto humano o un área de conocimiento determinada.
  • Son capaces de proporcionar recomendaciones inferidas a partir de su conocimiento.
  • Pueden justificar sus propias conclusiones.
  • Poseen conocimiento no codificado implícitamente dentro del programa.
Dado que el término "conocimiento" resulta determinante para comprender la definición, a continuación se examina su significancia. Un especialista o experto humano aplica su conocimiento para resolver problemas, es decir, sabe cómo resolver problemas hábilmente en una ciencia o arte. Generalmente existen dos tipos de conocimientos:
  1. Declarativo: descripciones propias del dominio del problema, i.e. hechos y asociaciones.
  2. Operativo: se refiere a la aplicación del conocimiento declarativo dentro del proceso de resolución del problema.
Existe también la siguiente categorización del conocimiento experto:
  1. Conocimiento Empírico o Heurístico: conocimiento declarativo y operacional que ayuda al experto a resolver problemas comunes obviando la necesidad de llevar a cabo análisis demasiado formales y detallados. Generalmente aportan una solución aprendida en base a la experiencia sin necesidad de entender cabalmente la razón por la cual funciona, i.e. heurísticas o reglas de dedo, thumb rules.
  2. Conocimiento formal: incluye definiciones precisas, axiomas, leyes generales, principios y relaciones causales formales. Permite modelar dominios complejos que los humanos encuentran difíciles de comprender, permitiendo así refinar y extender el conocimiento que existe alrededor de un área o problema específico.




Entonces, un sistema experto es aquel sistema que basado en el conocimiento y la "razon", permite generar respuestas y soluciones a problemas especificos.