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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ELEAZAR MENDOZA SOSA
1
PRESENTACION
La Inteligencia artificial (IA) es una área multidisciplinaria que atraves de ciencias como la
informática, la lógica y filosofía estudia la creación y diseño de entidades capaces de resolver
cuestiones por si misma utilizando como paradigma la inteligencia humana. General y amplio
como eso, reúne campos los cuales tienen en común la creación de máquinas capaces de pensar.
En este texto conoceremos un poco de la historia y la evolución de esta ciencia, así como las
ciencias que intervienen en ella tales como la psicología y otras más, veremos los acontecimientos
más importantes duran el paso del tiempo, conoceremos los investigadores más importantes en
este tema y sus aportaciones, además conoceremos más a fondo como está conformada la
inteligencia artificial (IA) y sus bases.
2
CONTENIDO
Pág.
Historia
4
Categorías de la inteligencia artificial
7
Escuelas del pensamiento
7
Inteligencia artificial convencional
7
Inteligencia artificial computacional
8
Inteligencia artificial y los sentimientos
8
Aplicaciones de la inteligencia artificial
9
Investigadores de la inteligencia artificial
11
Conclusión
16
Bibliografía
17
3
Historia
Los esfuerzos por reproducir algunas habilidades mentales humanas en máquinas
y androides se remontan muy atrás en la historia. El mito del coloso de Rodas entre
los griegos, las estatuas "parlantes" del medioevo, el androide de Von Kempelen
que jugó al ajedrez con Napoleón, y el "motor analítico" de Charles Babbage que
calculaba logaritmos, son sólo algunos de los ejemplos de este antiguo interés.
Igualmente, la concepción de la inteligencia humana como un mecanismo no es
reciente ni ha estado disociada de la psicología: Descartes, Hobbes, Leibniz, y el
mismo Hume se refirieron a la mente humana como una forma de mecanismo.
Como algunas máquinas, especialmente las calculadoras, se diseñaron para evitar
el tener que pensar y para hacer el pensamiento más rápido y exacto, fue inevitable
que desde sus orígenes las calculadoras, y más adelante las computadoras, se
relacionaran con la inteligencia y el pensamiento enfatizando sus similitudes.
La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing en
su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia." A pesar de que la
investigación sobre el diseño y las capacidades de las computadoras comenzaron
algún tiempo antes, fue hasta que apareció el artículo de Turing que la idea de una
máquina inteligente cautivó la atención de los científicos.
La pregunta básica que Turing trató de responder afirmativamente en su artículo
era: ¿pueden las máquinas pensar? Los argumentos de Turing en favor de la
posibilidad de inteligencia en las máquinas, iniciaron un intenso debate que marcó
claramente la primera etapa de interacción entre la IA y la psicología. Los debates
en aquella época se centraron en el análisis de la serie de problemas implicados en
la aplicación de términos mentalistas a las computadoras. La intención de Turing no
era la de usar estos términos como analogías sino la de eliminar la distinción entre
inteligencia natural e inteligencia artificial.
Dos de las contribuciones más importantes de Turing a la IA fueron el diseño de la
primera computadora capaz de jugar ajedrez y, más importante que esto, el
establecimiento de la naturaleza simbólica de la computación.
John Von Neumann durante la década de los cincuentas. Su contribución central
fue la idea de que las computadoras deberían diseñarse tomando como modelo al
cerebro humano. Von Neumann fue el primero en "antropomorfizar" el lenguaje y la
concepción de la computación al hablar de la "memoria", los "sensores", etc., de las
computadoras. Construyó una serie de máquinas utilizando lo que a principios de
los cincuentas se conocía sobre el cerebro humano, y diseñó los primeros
programas almacenados en la memoria de una computadora.
Corresponde a McCulloch, a mediados de los cincuentas, formular una posición
radicalmente distinta al sostener que las leyes que gobiernan al pensamiento deben
buscarse entre las reglas que gobiernan a la información y no entre las que
gobiernan a la materia. Esta idea abrió grandes posibilidades a la IA. En esta línea,
Minsky (1959), uno de los padres fundadores de la IA, modificó su posición y
sostuvo que la imitación del cerebro a nivel celular debería ser abandonada.
4
Es más o menos en esta época que ocurre un evento que organizaría y daría un
gran impulso al desarrollo de la IA: el congreso en Darthmouth (1956). En este
congreso, en el que se reunieron los padres fundadores de la disciplina, se llegó a
la definición de las presuposiciones básicas del núcleo teórico de la IA:
1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es
decir, en máquinas
2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera
formal y científica
3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de
computadoras digitales
Desde fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se multiplica en
direcciones diversas. La capacidad simbólica de las computadoras es estudiada,
entre otros, por Shanon (1950) y por Newell, Shaw y Simon (1958) quienes diseñan
el primer programa inteligente basado en su modelo de procesamiento de
información. Este modelo de Newell, Shaw y Simon habría de convertirse pronto en
la teoría dominante en psicología cognoscitiva.
Basándose en los estudios sobre memoria asociativa, el equipo Newell-ShawSimon construyó los primeros lenguajes de procesamiento de información (IPL-I,
IPL-II) utilizados en el diseño de su "Logic Theorist Machine" que se convirtió en la
primera máquina "inteligente". Esta máquina fue capaz no sólo de memorizar y
aprender, sitio que consiguió demostrar de una manera original y "creativa", es decir
no prevista por sus creadores, algunos de los teoremas propuestos por Bertrand
Russell en los Principios (Russell and Whitehead, 1925).
Hacia mediados de los sesentas la IA se convierte en un área en la que se interesan
e interactúan especialistas de diversas disciplinas: lógicos, psicólogos,
matemáticos, lingüistas, filósofos, etc. Uno de los grandes temas de IA en esta
década fue el estudio del lenguaje. En la mayoría de los estudios iniciales sobre
lenguaje, se atacó el problema de diseñar una máquina que fuera capaz de traducir
de un idioma a otro. El énfasis se hizo en el análisis de la sintaxis, en lugar del
significado, estrategia que se abandonó relativamente pronto. Los investigadores
interesados en esta área de la IA pronto descubrieron que traducción no es lo mismo
que transformación, y que, como consecuencia de ello, de alguna manera la
máquina tendría que "entender" un texto antes de poder traducirlo. Los esfuerzos
se orientaron hacia una definición de la comprensión que pudiera simularse en una
computadora.
En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación, que
dio lugar al auge de los sistemas expertos pero que no alcanzó muchos de sus
objetivos, por lo que este campo sufrió una nueva interrupción en los años noventa.
En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente
inteligente. Al intentar describir con un mayor ámbito (no sólo la comunicación) los
atributos de un agente inteligente, la IA se ha expandido a muchas áreas que han
creado ramas de investigación. Dichos atributos del agente inteligente son:
5
1. Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones.
2. Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.
3. Puede resolver problemas, incluso particionando problemas complejos en
otros más simples.
4. Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas
ambiguas o contradictorias.
5. Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas (como en los juegos de
ajedrez)
6. Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos.
7. Puede distinguir a pesar de la similitud de las situaciones.
8. Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta
utilizando analogías.
9. Puede generalizar.
10. Puede percibir y modelar el mundo exterior.
11. Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.
1990´s
En los 90´s surgen los agentes inteligentes
2000´s
El programa Artificial Linguistic Internet Computer Entity (A.L.I.C.E.) ganó el premio
Loebner al Chatbot más humano en 2000, 2001 y 2004, y en 2007 el programa Ultra
Hal Assistant ganó el premio.
2010´s
En la actualidad se está tan lejos de cumplir la famosa prueba de Turing como
cuando se formuló: Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de
distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación
a ciegas. Como anécdota, muchos de los investigadores sobre IA sostienen que «la
inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la
máquina que lo ejecute, computador o cerebro»:
En 2010 el programa Suzette ganó el premio Loebner. Algunos programas de
inteligencia artificial gratuitos son Dr. Abuse, Alice, Paula SG, Virtual woman
millenium.
6
CATEGORIAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el
pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La
automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento
humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas,
aprendizaje.
Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como
humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El
estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento,
los humanos hacen mejor.
Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de
imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los
sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir razonar y
actuar.
Sistemas que actúan racionalmente (idealmente). Tratan de emular en forma
racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes. Está
relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
ESCUELAS DEL PENSAMIENTO DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La Inteligencia Artificial se divide en dos ramas con pensamiento variado que son la
Inteligencia Artificial Convencional y la Inteligencia Artificial de Cómputos.
El pensamiento detrás la Inteligencia Artificial Convencional envuelve
mayormente métodos que están clasificados como de aprendizaje de las
computadoras. Estas son estudiadas por los programadores de estos sistemas y se
caracterizan por el estudio del análisis estadístico y formal del comportamiento de
los seres humanos. Este análisis de comportamiento es lo que se le conoce como
la inteligencia Artificial simbólica, y lógica entre sus nombre más comunes. Métodos
de hacer el análisis de comportamiento incluye:

Los sistemas expertos que tienen la capacidad de razonar y llegar a dar una
recomendación sobre un problema en específico. Estos sistemas son
capaces de evaluar una gran variedad de información que tienen en
conocimiento almacenado en su memoria. Dan alternativas y hasta llegan a
brindar una conclusión basado en el razonamiento que el sistema realizo de
la situación en particular. Para lograr ser útil el sistema tiene que tener
información necesaria de antemano porque estas no se ajustan a las posibles
caridades de cambio en un problema. Son especialista de una materia en
particular y dan recomendación como lo haría un profesional.
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

Razonamiento Básico sobre problemas en particular, aquí el sistema no llega
a una conclusión final sino que estudia el problema y a medida que este se
esté resolviendo te da alternativas. Básicamente durante el proceso del
problema te va ayudando brindando opciones a seguir.
Estudio del comportamiento del ser humano basado en la metodología
medular de la Inteligencia Artificial para construir a mano un sistema de
Inteligencia Artificial. Es decir el no utilizar otros sistemas para crear un
sistema de Inteligencia Artificial, sino que ser creado a manera convencional
con ensamblaje y programación por un especialista en la materia.
La Inteligencia Computacional envuelve el desarrollo interactivo del sistema y/o
el aprendizaje del sistema. Este aprendizaje se basa en data empírica que se asocia
con la computación del sistema de Inteligencia Artificial (programas introductorios)
y el razonamiento matemático simple de problemas. Se incluye ciertos métodos
como:



Redes Neurales estos son sistemas que tienen la capacidad de reconocer
patrones de data. A medida que pasa la información el sistema hace la
lectura y busca un patrón que pueda reconocer. El defecto del sistema es
que solo puede leer data que se reconozca y este en el sistema y no se ajusta
a los cambios que puedan ocurrir.
Sistemas “Fuzzy” estos son sistemas que contienen en sus comandos unas
técnicas que se utilizan para razonar de acuerdo a la incertidumbre del
problema (se ajusta o reacciona). Actualmente es bien utilizado en la
industria moderna en especial en los sistemas de control de productos al
consumidor.
Sistemas que han evolucionado en computación, aquí se aplica conceptos
biológicos del sistema tales como mutación de la data en el sistema, la
duplicación de la data y el análisis del problema para llegar a una conclusión.
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y LOS
SENTIMIENTOS
El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta
un punto de vista científico,
Podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no
su cuerpo, sino imitar al cerebro,
En todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo
de una máquina inteligente.
A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas
inteligentes sin sentimientos, que
«Obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos
en dispositivos artificiales
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Capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que
ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.
En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de
tomar decisiones «acertadas».
Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la
Inteligencia Artificial se centran sólo
En el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de
incorporar componentes «emotivos»
Como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas
inteligentes.
Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar
a las emociones con el objeto de
Saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a continuación [Pinker, 2001,
p. 481].
Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar
de acuerdo con sus «intenciones»
[Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que
controlen su medio interno; por
Ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está
descendiendo o que «sientan miedo».
APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
La Inteligencia Artificial es una de las disciplinas computacionales cuyas técnicas
son más demandadas actualmente en diversos entornos, debido a su capacidad
para dotar de un comportamiento inteligente a muchas aplicaciones. Así, por
ejemplo, la incorporación de agentes de decisión inteligente, redes neuronales,
sistemas expertos, algoritmos genéticos, etc. para la optimización de sistemas de
producción es una tendencia activa en el ambiente industrial de países con alto
desarrollo tecnológico y con una gran inversión en investigación y desarrollo. Dichos
componentes de la Inteligencia Artificial tienen como función principal controlar de
manera independiente, y en coordinación con otros agentes, componentes
industriales tales como celdas de manufactura o ensamblaje, operaciones de
mantenimiento, diagnósticos de sistemas, etc., entre otras.
Las aplicaciones en los sectores de Ingeniería Industrial, Civil y Naval de estas
técnicas son pues muy amplias, y algunas aplicaciones destacables son:
•
Métodos para la predicción de fallos y anomalías en sistemas mecánicos
como motores o engranajes.
9
•
Mantenimiento predictivo de componentes mecánicos.
•
Estimación del consumo eléctrico.
•
Distribución de recursos hidráulicos para la producción eléctrica.
•
Sistemas para el control de procesos y de la calidad.
•
Modelos para la predicción de roturas en vigas de hormigón.
•
Diseño de diques verticales.
Una incidencia importante de este tipo de técnicas en los procesos productivos de
la industria a nivel mundial es el diseño de sistemas de soporte para la toma de
decisiones. Además, la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial, tienen la
peculiaridad de “aprender”, lo que les permite ir perfeccionando su tarea conforme
pasa el tiempo, usando para ello los ejemplos o casos con los que tratan.
Otra de las áreas en las que las técnicas de Inteligencia Artificial tienen una
repercusión importante son las relacionadas con la Medicina y la Salud, y así
encontramos aplicaciones que permiten:
•
Monitorización inteligente de pacientes
•
Sistemas de análisis y procesado de imágenes
•
Detección de patrones clínicos en señales biomédicas
•
Sistemas de ayuda al diagnóstico y pronóstico de estados de salud
•
Asesoramiento de actividad deportiva
•
Clasificación en bases de datos de expresiones genéticas
•
….
En el campo de la Economía encontramos diversas aplicaciones como:
•
Tratamiento de la información financiera
•
Análisis del fracaso empresarial
•
La estimación de riesgos y rentabilidad de productos financieros
•
Previsión de la evolución de los precios
•
Predicción de los mercados financieros.
•
…
En campos como la Climatología estos sistemas se pueden aplicar para la
predicción de fenómenos naturales y estimación del tiempo.
Finalmente, otro campo importante de aplicación es la propia Informática, en donde
se puede realizar el diagnóstico de fallos, la detección de intrusiones en redes de
ordenadores, etc.
10
INVESTIGADORES DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL.
Hal Abelson
Abelson tiene un interés de larga data en el uso de computación como un marco
conceptual en la enseñanza. Dirigió la primera implementación de la lengua
compater Logo para el ordenador Apple, que hizo la programación para los niños
ampliamente disponibles en los ordenadores personales a partir de 1981.
William Ross Ashby
William Ross Ashby (Londres, 1903 - 1972) fue un médico y neurólogo inglés, que
contribuyó decisivamente a la consolidación de la cibernética moderna y creó el
primer homeostato (1951), dispositivo electrónico autorregulado por
retroalimentación.
Rodney Brooks
Rodney A. Brooks (30 de diciembre de 1954) fue, desde 2004 hasta 2007, director
del MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory. Es profesor en
ciencias de la computación y profesor Panasonico de ese departamento.
También es uno de los fundadores de la empresa iRobot Corp.1 y Heartland
robotics.
Rollo Carpenter
Rollo Carpenter (*1965) es un informático británico y el autor de Jabberwacky y
Cleverbot, dos soportes lógicos basados en inteligencia artificial.1 Carpenter
trabajaba como director de las tecnologías de la información para una empresa
especializada en la producción de software empresarial en el Valle del Silicio. Sin
embargo volvió al Reino Unido para trabajar con la empresa Icogno.
Verónica Dahl
Verónica Dahl (n. 1951, Buenos Aires) es una informática teórica
argentina/canadiense, reconocida entre los 15 fundadores del campo de la
programación lógica.
Wally Feurzeig
Wally Feurzeig es uno de los inventores del lenguaje de programación Logo y
además es bien conocido como investigador de inteligencia artificial.
BBN(Bolt, Beranek and Newman), durante príncipios de los años 60, se había
convertido en un centro importante de la investigación de la informática y de los
usos innovadores.Wally Feurzeig se unió a la firma en 1962 para trabajar en el
departamento de Inteligencia Artificial, uno de los primeros departamentos de
IA.Junto a sus colegas, trabajó en algunos de los trabajos más pioneros de
Inteligencia Artificial como el reconocimiento de patrones de computadoras,
11
comprensión de idiomas naturales, demostración de teoremas, desarrollo del
lenguaje LISP y resolución de problemas de robótica.
Heinz von Foerster
Heinz von Foerster (1911 – 2002) científico y cibernetista. Trabajó en el campo de
la cibernética y fue esencial para el desarrollo de la teoría del constructivismo radical
y la cibernética de segundo orden.
Frithjof Dau
Frithjof Dau obtuvo su diploma en matemáticas en la Universidad de Hanóver en
1994. Desde 1997 a 2003, fue miembro del Grupo de Rudolf Wille en la Universidad
Técnica de Darmstadt.1 En los años 2003, 2004 y 2005 se desempeñó como
disertante en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Darmstadt.2 Actualmente
trabaja como investigador en el área de la matemática aplicada y la informática de
la compañía productora de software empresarial SAP AG (Walldorf, Alemania).
Richard Greenblatt (programador)
Richard D. Greenblatt es un programador informático estadounidense. Junto con
Bill Gosper, es considerado como el fundador de la comunidad hacker.1 Ocupa un
lugar de distinción en las comunidades de Lisp y el MIT AI Lab.
Grupo de investigación en Sistemas Inteligentes
El Grupo de investigación en Sistemas Inteligentes de la Universidad Europea lleva
en activo desde el año 1999. El grupo ha participado desde entonces en múltiples
proyectos de investigación, enfocados principalmente en Sistemas Inteligentes de
Acceso a la Información en Internet que integran componentes de Minería de Texto
y Datos, con uso de ontologías, prestando especial interés al ámbito de la medicina
y al uso de dispositivos móviles,
Joseph Yehuda Halpern
Joseph Yehuda Halpern es un profesor de ciencias de la computación en la
Universidad Cornell. La mayoría de su investigación trata de razonamiento sobre
conocimiento e incertidumbre.
Joseph Halpern
Halpern se graduó en 1975 de la Universidad de Toronto con un B.S. en
matemáticas, y obtuvo el Ph.D. en matemáticas en la Universidad Harvard en 1981,
bajo la supervisión de Albert R. Meyer y Gerald Sacks. Ha escrito dos libros,
Reasoning about Uncertainty y Reasoning About Knowledge, y ha sido ganador en
1997 del Premio Nobel (en ciencias de la computación teórica) y en 2009 del Premio
Dijkstra (en computación distribuida). En 2002 fue nombrado miembro de la
Association for Computing Machinery.
Raymond Kurzweil
Raymond Kurzweil (Massachusetts, 12 de febrero de 1948) es un inventor
estadounidense, además de músico, empresario, escritor y científico especializado
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en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. Desde 2012 es director de
ingeniería en Google.
Joshua Lederberg
Joshua Lederberg nació el 23 de mayo de 1925 en Montclair, Nueva Jersey,
Estados Unidos y falleció el 2 de febrero de 2008. Se graduó a los 19 años en el
Columbia College de Nueva York. Realizó estudios de Medicina en la Universidad
de Columbia, en Nueva York. Realizó su doctorado en la Universidad de Yale.
Obtuvo el doctorado en 1948. Posteriormente se trasladó a la Universidad de
Wisconsin-Madison como profesor de Genética, donde llegó a obtener la cátedra de
dicha especialidad. Más tarde fue nombrado director del Departamento de Genética
de la Universidad de Stanford y director de los laboratorios Kennedy de Biología
Molecular.
Joseph Carl Robnett Licklider
Joseph Carl Robnett Licklider (11 de marzo de 1915 - 26 de junio de 1990), conocido
como J.C.R. o «Lick», fue un informático estadounidense, considerado una de las
figuras más importantes en ciencia computacional y de historia de la informática. Lo
recuerdan particularmente por ser unos de los primeros que previó la computación
interactiva moderna, y su aplicación a toda clase de actividades; fue pionero de
Internet, con una visión temprana de una red de ordenadores mundial mucho antes
de que fuera construida. Hizo lo posible para hacerlo realidad mediante su
financiación para la investigación, incluyendo la interfaz gráfica de usuario,
ARPANET, y el predecesor directo de Internet.
John McCarthy
John McCarthy (Boston, Massachusetts, 4 de septiembre de 1927 - Stanford,
California, 24 de octubre de 2011),1 2 3 también conocido como Tío John McCarthy,
fue un prominente informático que recibió el Premio Turing en 1971 por sus
importantes contribuciones en el campo de la Inteligencia Artificial. De hecho, fue el
responsable de introducir el término “inteligencia artificial”, concepto que acuñó en
la Conferencia de Dartmouth en 1956. También se le atribuye el concepto de cloud
computing.
Raúl Rojas
Raúl Rojas (n. en 1955 en la Ciudad de México), nacionalizado alemán en 1996, es
un profesor de matemáticas e informática de la Universidad Libre de Berlín, en
Alemania, y un reconocido experto en redes neuronales artificiales e inteligencia
artificial. Los robots de fútbol FU-Fighters construidos en su equipo de investigación
fueron campeones mundiales en 2004 y 2005. En este momento se dedica a un
proyecto de automóvil sin piloto llamado Spirit of Berlin.
Raj Reddy
Dabblal Rajagopal "Raj" Reddy (13 de junio de 1937, Katoor, India, cerca de
Madrás), es un investigador en inteligencia artificial, robótica e interacción entre
personas y ordenadores. Actualmente es profesor de la Universidad Herber A.
13
Simon de Ciencias de la Computación y de Robótica en la Universidad de CarnegieMellon. Entre otros, han sido fundados bajo su iniciación el Instituto de Robótica y
el Instituo de Tecnologías de e-comercio. Sus actuales investigaciones incluyen el
Proyecto de una librería digital de un millón de libros.
Philippe Roussel
Philippe Roussel (13 de mayo de 1945) es Doctor en Informática, y creador junto
con Alain Colmerauer y Robert Kowalski del lenguaje de programación Prolog.
Además de poner en práctica numerosos sistemas basados en programación, a lo
largo de su carrera ha contribuido al desarrollo de productos de inteligencia artificial.
Fue Director Técnico de la sociedad Meilleuragent, miembro del Grupo de
Inteligencia Artificial de la Universidad Aix-Marseille y profesor en la Universidad
Pompeu Fabra. Actualmente, es miembro de la Fundación Barcelona Media en
Barcelona.
Ružena Bajcsy
Ruzena Bajcsy pertenece a las 50 científicas más importantes de América. Nació
en el año 1933 en Bratislava. A partir del 2001 es profesora en la Universidad de
California en Berkeley.
Arthur L. Samuel
Arthur L. Samuel (1901 - 1990) fue un pionero en el campo de los juegos
informáticos y la inteligencia artificial y el creador de uno de los primeros juegos
didácticos como demostración muy temprana del concepto de la inteligencia artificial
(AI).
Steve Grand
Steve Grand OBE (12 de febrero de 1958) es un informático teórico inglés y un
roboticista reconocido internacionalmente.1 Fue el creador y programador en jefe
de la simulación de vida artificial Creatures, que discutió en su primer libro Creation:
Life and how to make it (Creación: vida y cómo hacerla), finalista del Premio Aventis
en su edición de 2001. Es también Oficial de la Excelentísima Orden del Imperio
Británico, que recibió en el año 2000.
Sebastian Thrun
En 2011 participó en un experimento pionero de un curso online dirigido para todo
el mundo sobre inteligencia artificial. En el curso se apuntaron más de 120.000
alumnos y más de la mitad lo finalizaron obteniendo su título que certifica el haber
realizado el curso. Meses más tarde decidió salirse de la Universidad de Stanford
afirmando que durante todos los años que ha estado en ella no compartía su
conocimiento con más de 500 personas al año y la experiencia del curso de saber
que han aprendido con él más alumnos que los que podría dar clase durante su vida
y fundó Udacity, una universidad online y gratuita para todo el mundo.
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Vernor Vinge
Aficionado a la literatura desde su niñez, comenzó como escritor amateur en 1965
publicando esporádicamente relatos principalmente en Analog. El gran éxito de sus
novelas de la serie de las Burbujas, La guerra de la paz y Naufragio en tiempo real
le situó entre los escritores más populares del momento.
Lotfi A. Zadeh
Lotfi Asker Zadeh (en azerí Lüfti Zadə). (Nacido el 04 de febrero 1921) Matemático,
ingeniero eléctrico, informático y profesor azerbaiyano de la Universidad de
Berkeley. Es famoso por introducir en 1965 la teoría de conjuntos difusos o lógica
difusa. Se le considera asimismo el padre de la teoría de la posibilidad.
15
CONCLUCION.
La inteligencia artificial es una de las ciencias más prometedoras de nuestro tiempo
debido a muchos factores tanto en salud como en el sector científico, en la
actualidad la tecnología y la ciencia avanzan a pasos agigantados así que no
podemos ver como una idea descabellada que en cualquier momento en el futuro
podamos convivir con máquinas que puedan hacernos compañía como cualquier
persona. Es uno de los más grandes sueños del ser humano poder crear sin
limitaciones androides semejantes a los humanos y con una programación que
hasta el momento no se ha logrado, sin embargo ya existen prototipos que se
acercan a lo que es la idea principal en esta investigación y aunque estamos aún
lejos del objetivo final cabe mencionar que para la capacidad humana para crear y
la inteligencia no hay límites.
16
BIBLIOGRAFIA
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23/noviembre/2014,
de
Wikipedia
Sitio
web:
http://es.wikipedia.org/wiki/Categor%C3%ADa:Investigadores_de_la_inteligencia_
artificial.
Nota: ¿Por qué elegiste este tema? Porque es uno delos temas que se me hacen
más interesantes además de que me gusta todo lo que incluya nuevas tecnologías.
¿De dónde partiste para empezar a escribir? Comencé por leer varios artículos en
la web de alumnos de otras universidades con carreras que simulan esta ciencia y
comencé por ver ideas sobre el tema de la inteligencia artificial y comencé a
investigar.
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