La cibernética robótica y la inteligencia artificial (página 2)

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Nacido de la unión de la cibernética con la fisiología, se llamara "cyborg". Su constitución contendrá glándulas electrónicas y químicas, estimulados bioelectricos, el todo incluido en un organismo cibernetizado… Sus padres, M.Clydes y N.Kline, abordan la ficción de una manera concreta, considerando que el hombre en el espacio, para protegerse de las radiaciones, temperaturas excesivas y aceleraciones importantes, deberán cargar una escafandra enorme, hermética y emplomada, que le obliga a maniobrar delicadas y peligrosas para realizar el menor acto fisiológico; con riesgo, por lo demás, de transformar la escafandra en féretro. También, para evitar los múltiples inconvenientes, se examinara la creación de este nuevo ser.

El individuo, fuera de la escafandra, es extremadamente vulnerable, hay que transformarlo para hacer de él un Cyborg. Colocado en una atmósfera cuya presión sea diez veces menor, el hombre vería su sangre bullir y sus pulmones estallar. Un convertidor químico injertado en el vientre y colocado en el sistema circulatorio, cuyo papel seria rebajar la temperatura, como un simple sistema refrigerador, y eventualmente participar en la oxigenación de la sangre, bastaría.

El sistema endocrino será reemplazado por estimulados electrónicos que controlen la cantidad de adrenalina en el caso de una estimulación suprarrenal o del azúcar sanguíneo (glucemia) en el caso de una estimulación hepatetica. Otro sistema endocrino artificial, un dispositivo de calentamiento automático, mantendría el cerebro en condiciones satisfactorias de funcionamiento; seria incluso prever un sistema de distribución de alimentos energéticos por medio de un mando electrónico.

Al ser muy larga la duración de los viajes interplanetarios, como también las estancias, y si es cierto que se debe ver un cyborg llegar a la tierra, en el caso más favorable en pueda producirse el acontecimiento, estaríamos frente a un nuevo individuo. Su envejecimiento no será comparable a la dulce madurez de un terrícola en la tierra, pero por su estructura particular, asistiríamos a la transformación profunda de todo su ser: una degeneración prácticamente completa de su sistema digestivo, pero en compensación, un cerebro mas desarrollado, que ofrecería un psiquismo muy particular que tal vez no tendría nada de humano.

La Cibernética puede ser considerada como una adquisición sumamente aprovechable para la evolución científica. Desde el estudio del comportamiento de la célula nerviosa, la neurona, hasta el del individuo en su conjunto, ofrece un inmenso campo de investigaciones, particularmente a la medicina.

Métodos De La Cibernética

La cibernética ha encontrado sus primeros elementos en el estudio de los reguladores, que se encuentran en biología y en el campo técnico.

En biología, el sistema nervioso nos ofrece dos formas de regulación análogas. Es el caso de las regulaciones neuro-endocrinas, que aseguran el mantenimiento del equilibrio en nuestro medio interior, aunque las regulaciones sean muy complejas y hayan de intervenir varios elementos correctores que se anulan, se suman o se complementan, para realizar finalmente este equilibrio; y por otro lado se encuentra el papel de los osmo-receptores en el control de la concentración osmótica del plasma; en este caso la hormona antidiurética desempeña un papel intermedio para regular la eliminación renal de agua.

La analogía es más sorprendente cuando se examinan los problemas musculares. El estar de pie, por ejemplo, se posibilita mediante el juego de los músculos de la estática que, por una serie de contracciones y dilataciones, aseguran el equilibrio del conjunto.

La flexión de una pata posterior engendra una serie de contracciones y relajaciones rítmicas, en tanto dura la flexión. Asistimos al fenómeno del "clonus", bien conocido en neuropatología, en los síndromes piramidales. N.Wiener, considerado como el padre de la cibernética, ha estudiado matemáticamente el fenómeno de clonus y ha podido establecer relaciones entre la experimentación y él calcula.

Existen otras analogías, como los circuitos reverberantes u oscilantes que se encuentran en electrónica; algunos han conocido un determinado favor, como el esquema construido por Bucy para tratar de explicar la teoría de los movimientos involuntarios. La careoatetosis con sus movimientos desordenados y el mal de Parkinson con su temblor asociado a la parálisis, parecen responder a la existencia de circuitos oscilantes entre la corteza cerebral y los núcleos de la base del cerebro.

Las calculadoras electrónicas y las maquinas de traducir no son mas que el embrión de una actividad cerebral supuesta, cuyo trabajo no corresponde probablemente a lo que pasa realmente en los circuitos nerviosos.

Esta conclusión por pesimista que sea, no rebate sin embargo a los cibernéticos, cuyo fin no es revolucionar el mundo con los "robots", sino simplemente buscar mejor la forma de comprender el funcionamiento de los organismos vivientes con ayuda de analogías mecánicas o eléctricas. Estas analogías no existen sino que a veces es necesario crearlas; esto es lo que ha dado lugar a los animales sintéticos (como tortugas, ranas e.t.c.).

Dificultades Encontradas Por La Cibernética

Algunos ejemplos muestran cuan delicado es encontrar una relación entre el funcionamiento de una maquina y el de un órgano. La dificultad aumenta en cuanto se dirige a las contexturas nerviosas superiores. A este nivel, no existe ninguna maquina similar, porque la creación de maquinas nuevas que permitan la comparación implicaría un conocimiento perfecto de las estructuras nerviosas

"No hay que pedir a la cibernética que nos dé más de lo que nos pueda dar. No creo que se pueda esperar que nos suministre, por sí sola, en un porvenir mas o menos próximo, la solución del triple enigma de la vida, la conciencia y el pensamiento".

Existen estudios emprendidos en los viajes espaciales, en donde el problema humano se hace primordial.

La Biónica

La medicina se beneficia de los descubrimientos las aplicaciones de la electrónica, se asiste sin embargo desde hace muchos años a un cambio inverso. Cuando dos disciplinas se fusionan, es muy raro que la colaboración se haga en sentido único; un día u otro hay un cambio mutuo. La aplicación de la biología a la electrónica, el estudio de los fenómenos fisiológicos que puedan inducir los dispositivos electrónicos, ha incitado a los electrónicos a examinar su propia disciplina bajo un ángulo nuevo: La biónica.

Los estudios de biología comparada, hechos en el conjunto del mundo viviente, han maravillado siempre a los cibernéticos. La naturaleza es un inmenso laboratorio donde se realizan continuamente experiencias; lo más difícilmente seguramente saber observarlas e interpretarlas. Es probable que la biónica, antes de alcanzar la edad adulta, pasara por diferentes estados donde se imbricaran más o menos la biología y la electrónica. No nos sorprendería ver montajes que contuvieran órganos receptores provenientes del mundo animal, unidos entre sí mediante componentes electrónicos, viviendo los órganos bañados en una solución fisiológica. Así se realizan circuitos, entre diferentes módulos electrónicos y un determinado numero de módulos biológicos.

Todos estos avances en la Biónica han ayudado a la medicina a realizar grandes avances en la cura de enfermedades y deficiencias físicas.

La Robótica

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.

Historia De Los Robots

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.

Breve Historia de la Robótica

A mediados del siglo XVIII: J. de Vaucanson construyó varias muñecas mecánicas de tamaño humano que ejecutaban piezas de música.J. Jacquard inventó su telar, que era una máquina programable para la urdimbre.1805 H. Maillardet contruyó una muñeca mecánica capaz de hacer dibujos.1946 El inventor americano O. C. Devol desarrolló un dispositivo controlador que podía registrar señales eléctricas por medios magnéticos y reproducirlas para accionar una máquina mecánica. La patente de Estados Unidos correspondiente se emitió en 1952.1951 Trabajo de desarrollo con teleoperadores (manipuladores de control remoto) para manejar materiales radioactivos. Patentes de Estados Unidos relacionadas emitidas para Goertz (1954) y Bergsland (1958).1952 Una máquina prototipo de control numérico fue objeto de demostración en el Instituto de Tecnología de Massachusetts después de varios años de desarrollo. Un lenguaje de programación de piezas denominado APT (Automatically Programmed Tooling -Herramental Automáticamente Programado) se desarrolló posteriormente y se publicó en 1961.1954 El inventor británico C. W. Kenward solicitó una patente para diseño de robot. Patente británica emitida en 1957.1954 O. C. Devol desarrolla diseños para «transferencia de artículos programada». Patente de Estados Unidos emitida para diseño en 1961.1959 Se introdujo el primer robot comercial por Planet Corporation. Estaba controlado por interruptores de fin de carrera y levas.1960 Se introdujo el primer robot «Unimate», basado en la «transferencia de artículos programada» de Devol. Utilizaba los principios del control numérico para el control del manipulador y era un robot de transmisión hidráulica.1961 Un robot Unímate se instaló en la Ford Motor Company para atender una máquina de fundición en troquel.1966 Tralífa, una firma noruega, construyó e instaló un robot de pintura por pulverización.1968 Un robot móvil llamado «Shakey» se desarrolló en SRI (Stanford Research Institute). Estaba provisto de una diversidad de sensores, incluyendo una cámara de visión y sensores táctiles, y podía desplazarse por el suelo.1971 El «Stanford Arm», un pequeño brazo de robot de accionamiento eléctrico, se desarrolló en Stanford University.1973 Se desarrolló en SRI el primer lenguaje de programación de robot del tipo de computadora para la investigación con la denominación WAVE. Fue seguido por el lenguaje AL en 1974. Los dos lenguajes se desarrollaron posteriormente en el lenguaje VAL comercial para Unimation por Victor Scheinman y Bruce Simano.1974 ASEA introdujo el robot IRb6 de accionamiento completamente eléctrico.1974 Kawasaki, bajo licencia de Unimation, instaló un robot para soldadura por arco para estructuras de motocicletas.1974 Cincinnati Milacron introdujo el robot T3 con control por computadora.1975 El robot «Sigma» de Olivetti se utilizó en operaciones de montaje, una de las primitivas aplicaciones de la robótica al montaje.1976 Un dispositivo de Remote Center Compliance (RCC) para la inserción de piezas en la línea de montaje se desarrolló en los laboratoios Charles Stark Draper Labs en Estados Unidos.1978 Se introdujo el robot PUMA (Programmable Universal Machine for Assembly) para tareas de montaje por Unimation, basándose en diseños obtenidos en un estudio de la General Motors.1978 El robot T3 de Cincinnati Milacron se adaptó y programó para realizar operaciones de taladrado y circulación de materiales en componentes de aviones, bajo el patrocinio de Air Force ICAM (Integrated Computer-Aided Manufacturing).1979 Desarrollo del robot del tipo SCARA (Selective Compliance Arm for Robotic Assembly) en la Universidad de Yamanashi en Japón para montaje. Varios robots SCARA comerciales se introdujeron hacia 1981.1980 Un sistema robótico de captación de recipientes fue objeto de demostración en la Universidad de Rhode Island. Con el empleo de la visión de máquina, el sistema era capaz de captar piezas en orientaciones aleatorias y posiciones fuera de un recipiente.1981 Se desarrolló en la Universidad Carnegie-Mellon un robot de impulsión directa. Utilizaba motores eléctricos situados en las articulaciones del manipulador sin las transmisiones mecánicas habituales empleadas en la mayoría de los robots.1982 IBM introduce el robot RS-l para montaje, basado en varios años de desarrollo interno. Se trata de un robot de estructura de caja que utiliza un brazo constituido por tres dispositivos de deslizamiento ortogonales. El lenguaje de robot AML, desarrollado por IBM, se introdujo también para programar el robot RS-1.1983 Informe emitido sobre la investigación en Westinghouse Corp. bajo el patrocinio de National Science Foundation sobre un «sistema de montaje programable-adaptable» (APAS), un proyecto piloto para una línea de montaje automatizada flexible con el empleo de robots.1984 Varios sistemas de programación fuera de línea se demostraron en la exposición Robots 8. La operación típica de estos sistemas permitía que se desarrollaran programas de robot utilizando gráficos.

Robots Impulsados Neumáticamente

La programación de estos robots consiste en la conexión de tubos de plástico a unos manguitos de unión de la unidad de control neumático. Esta unidad está formada por dos partes: una superior y una inferior. La parte inferior es un secuenciados 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.

Robots Equipados Con Servomecanismos

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.

Robots Punto A Punto

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 instrucciones 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.

Robots Controlados Por Computadora

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.

Robots Con Capacidades Sensoriales

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.

Futuro De La Robótica

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 comandos de alto nivel y convertirlos en órdenes, que serán ejecutadas por el robot para realizar tareas enormemente sofisticadas.

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

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

Robots Mosquitos

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

Inteligencia artificial

Software inteligente

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.

Biochips

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.

Granja De Evolución

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.

Queda Mucho Todavía

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 supercomputadores 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.

¿Puede pensar una máquina?

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.

¿Se puede producir artificialmente la inteligencia humana?

Del ser humano se afirma su inteligencia porque posee intuición, inspiración, capacidad de organizar cadenas lógicas de pensamiento, sentimientos y expresión lingüística, 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, escoger 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:

percepción
asociación
memoria
imaginación o creatividad
razón
conciencia

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:

Las máquinas carecen de creatividad.
Las máquinas no disponen de conciencia.

Las máquinas no pueden alcanzar unos principios éticos con los que regir su conducta.

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

Si se produce el aprendizaje de las máquinas y se sientan las bases de la creatividad.
El estadio de conciencia y la eticidad no son absolutamente imprescindibles para la afirmación de la inteligencia y, posiblemente, puedan conquistarse.

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 alguna de sus actividades hasta ahora privativas de él.

¿Creatividad o mecanicismo?

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:

– sistemas expertos

– robots

– procesamiento de lenguaje natural

– modelos de conocimiento

– visión artificial.

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 profundización 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?.

REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO

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

Redes Semánticas:

Información representada como conjunto de nodos. Este método de representación es gráfico, se tienen nodos que representan objetos, interconectados entre sí mediante relaciones llamadas arcos o flechas.

Frames:

Describe clases de objetos en función de los aspectos de los mismos. Este método es una manera de organizar el conocimiento como una colección de características comunes al concepto, objeto, situación ó sujeto.

Aprendizaje

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.

Métodos De Aprendizaje

Por Implantación: Cuando el conocimiento es colocado en el sujeto, sin pasar por un proceso previo de razonamiento, como la simple memorización.

Por Instrucción: Cuando el experto en un dominio, presenta una serie de conceptos al alumno siguiendo una estrategia predeterminada.

Por Analogía: Cuando las similitudes entre objetos se establecen de manera concisa y breve.

Por Ejemplos: Cuando después de utilizar otro método, se presentan muestras ampliamente descriptivas o gráficas de un conocimiento recién expuesto.

Por Observación: Método valioso cuando se ha desarrollado un nivel razonable de competencia en el dominio seleccionado. Este método nos permite detectar los detalles de la solución a un problema en un ambiente no inventado.

Por Descubrimiento: adquisición de conocimiento sin la ayuda de alguien que ya tiene ese conocimiento.

Objetivo de la IA:

Hacer de las computadoras, máquinas más Útiles.

Aplicaciones

En Los Negocios
En Ingeniería
En Granjas
En Las Minas
En Hospitales
En El Hogar

¿Que pueden hacer Las Computadoras dentro del área de la Inteligencia Artificial?

Resolver Problemas difíciles: Es conocido que las computadoras pueden realizar cálculos aritméticos a increíble velocidad, actualmente no es extraño ver programas que realizan calculo integral y mucho más, como la resolución de problemas mecánicos.

Ayudar a los Expertos a Analizar y Diseñar: Algunos programas sirven para auxiliar a los médicos para analizar ciertos tipos de enfermedad, otros para entender el funcionamiento de circuitos electrónicos y otros más nos auxilian en la configuración de los módulos que conforman sistemas complejos de equipo de computo. Entender Inglés Sencillo: Para el ser humano la manera natural de comunicarse es a través del lenguaje. Esto es lo que ha motivado un gran interés por desarrollar esta misma habilidad en las computadoras. Para el entendimiento de un lenguaje natural escrito como el inglés se puede utilizar, entre otras, la técnica de palabras clave, esta técnica intenta inferir el significado de la comunicación a partir del propio significado de las palabras clave. Esta técnica ha probado su ineficiencia en contextos donde las palabras claves utilizadas pueden tener múltiples significados. Entender Imágenes Simples: Computadoras equipadas con los dispositivos adecuados (cámaras de TV etc.), pueden ver lo suficiente para tratar con un espacio limitado, los objetos que ahí se encuentran y la relación que guarda uno con respecto del otro. Ayudar a Manufacturar Productos: Actualmente máquinas de propósito específico auxilian en trabajos que el hombre considera peligroso, aburrido, o poco remunerado. El pasar de máquinas de propósito especifico a robots inteligentes, requiere de agregar muchas capacidades, una de ellas es la de razonar acerca del movimiento en tres dimensiones, tal como el requerido para mover una caja de un estante a otro en un almacén.

¿Cómo sabremos cuando tengamos éxito al construir un programa INTELIGENTE?

EN 1950 Alan Turing propuso: La Prueba De TuringCuando 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.

Áreas De La Inteligencia Artificial

Robótica: Aun cuando los robots no son como se les muestra en las películas de cine o televisión, realmente pueden llegar a tener la capacidad de realizar actividades sorprendentes, sobre todo son utilizados en la fabricación de productos, donde las tareas son repetitivas y aburridas. Son muy solicitados en ambientes peligrosos para el ser humano, como en el manejo de explosivos, altas temperaturas, atmósfera sin la cantidad adecuada de oxígeno y en general bajo cualquier situación donde se pueda deteriorar la salud. La mayoría de los robots tienen un brazo con varias uniones móviles y partes prensiles, donde todos sus elementos son controlados por un sistema de control programado para realizar varias tareas bajo una secuencia de pasos preestablecidos. Los investigadores de IA pretenden adicionar al robot métodos y técnicas que le permitan actuar como si tuviera un pequeño grado de inteligencia, lo cual pretenden lograr con la conjunción de todas las áreas de la IA.

Reconocimiento de patrones: El estudio del área de la visión trata con la necesidad identificar objetos o imágenes y utilizar esta información en la resolución de problemas, debido a que aquí se usa una técnica exhaustiva de búsqueda y comparación de patrones, un sistema con esta característica, puede llegar a detectar detalles que normalmente se escapan a la observación humana. Para tener una visión estereoscópica se tiene la necesidad de utilizar dos cámaras de visión, las cuales requieren de captar la imagen analógica y convertirla a digital a una velocidad de 30 imágenes por segundo, esto requiere de una gran cantidad de recursos computacionales para realizar las investigaciones por lo que los avances en esta área son lentos.

La Resolución De Problemas

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 Es El Ingrediente Critico De La Inteligencia

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

Depth-First Searching

En este método se realiza la búsqueda bajando de nodo en nodo por la izquierda hasta llegar al último, después se sube un nodo para continuar por el que se encuentra a la derecha, bajando por la izquierda y así sucesivamente hasta encontrar la solución

Breadth-First Searching

En este método se realiza la búsqueda bajando un nodo, subiendo y bajando al que se encuentra a la derecha y así sucesivamente hasta que se acaba el nivel, después se baja al nodo de la extrema izquierda para descender al siguiente nivel y continuar con la búsqueda en todo ese nivel, tal como se describió para el nivel anterior y se continúa así hasta encontrar la solución.

Evaluación de Búsquedas

Que tan rápido se encuentra la solución.

Que tan buena es la solución.

HEURÍSTICA

Información mediante la cual podemos seleccionar como mejor un nodo.

Sistemas expertos

Los sistemas expertos o especializados constituyen una instrumentalización de la I.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 médicos que disponen de dicho sistema, el médico acude a la consola 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.

El lenguaje natural y otros Ámbitos de la I.A.

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 entender 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.

Elementos de la I.A.

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:

Estrategias de comportamiento inteligente.

Saber o saberes.

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 perfectamente integrados en una súper arquitectura microelectrónica. Son tres niveles que cubren desde la relación exterior hasta la profunda organización interior. Éstos son:

Nivel externo. Sirve para relacionar a la máquina con el medio y el ser humano. Este nivel está integrado por el tratamiento del lenguaje natural y el tratamiento de fas imágenes. Con estos instrumentos la máquina percibe inteligentemente las señales que se le envían sin codificación especial, y adquiere un conocimiento.

Nivel medio. En él se halla el sistema de resolución de problemas. La instrumentalización de esa capacidad se realiza mediante los sistemas expertos, que se configuran merced a unas estrategias de operación y una base de conocimientos orgánicamente relacionados.

Nivel profundo. Este último nivel corre paralelo a las funciones más profundas del cerebro. En él se sitúa, como proyecto, la capacidad de «aprender» automáticamente de la máquina. Tal proceso se concibe como la interpretación de diversas experiencias y su organización adecuada para ser utilizada en su caso. Finalmente, el nivel profundo está constituido por la base de conocimientos generales y la flexibilidad para ampliarse por si misma.

Conclusiones

Con el progreso de la tecnología para unir nervios humanos a los circuitos electrónicos y de producir elementos bio-mecánicos, con componentes electrónicos y los avances en el área de la Inteligencia Artificial, no pasara mucho tiempo antes que el hombre pase del umbral de crear un Organismo Bio-Electro-Mecánico, con capacidades de razonamiento y resolución de problemas.

La Cibernética es la ciencia que se ocupa de los sistemas de control y de comunicación en las personas y en las máquinas.

La biónica es la ciencia que estudia los: principios de la organización de los seres vivos para su aplicación a las necesidades técnicas. De esta se deriva la construcción de modelos de materia viva, particularmente de las moléculas proteicas y de los ácidos nucleicos.

La Robótica es la técnica que aplica la informática al diseño y empleo de aparatos que, en substitución de personas, realizan operaciones o trabajos, por lo general en instalaciones industriales.

Nacido de la unión de la cibernética con la fisiología, se llamara "cyborg". Su constitución contendrá glándulas electrónicas y químicas, estimulados bioeléctricos, el todo incluido en un organismo cibernetizado.

La cibernética es una disciplina íntimamente vinculada con la teoría general de sistemas, al grado en que muchos la consideran inseparable de esta, y se ocupa del estudio de: el mando, el control, las regulaciones y el gobierno de los sistemas. El propósito de la cibernética es desarrollar un lenguaje y técnicas que nos permitan atacar los problemas de control y comunicación en general.

Lo que estabiliza y coordina el funcionamiento de los sistemas complejos como los seres vivos o las sociedades y les permite hacer frente a las variaciones del ambiente y presentar un comportamiento más o menos complejo es el control, que le permite al sistema seleccionar los ingresos (inputs) para obtener ciertos egresos (outputs) predefinidos. La regulación esta constituida por los mecanismos que permiten al sistema mantener su equilibrio dinámico y alcanzar o mantener un estado.

Un concepto muy importante o casi fundamental en cibernética es el de la retroalimentación. La retroalimentación parte del principio de que todos los elementos de una totalidad de un sistema deben comunicarse entre sí para poder desarrollar interrelaciones coherentes. Sin comunicación no hay orden y sin orden no hay totalidad, lo que rige tanto para los sistemas físicos como para los biológicos y los sociológicos.

La retroalimentación puede ser positiva, negativa o compensada. La retroalimentación es negativa cuando su función consiste en contener o regular el cambio, es positiva si amplifica o multiplica el cambio en una dirección determinada y se dice que es compensada cuando un regulador ejerce alternadamente retroalimentaciones positivas y negativas, según las necesidades del mantenimiento de la estabilidad del sistema regulado. (Ejemplo Refrigerador, Temperatura Humana).

Mucha gente asocia la cibernética con la robótica, los robots y el concepto de cyborg debido al uso que se le ha dado al término en algunas obras de ciencia ficción, pero desde un punto de vista estrictamente científico, la cibernética trata acerca de sistemas de control basados en la retroalimentación.

Músculos Biónicos: