El gran reto presente

Automatización y la Inteligencia Artificial

Rolando Carrasco, Luis Riveros

• Editorial: Tregolam
• Año: 2020
• ISBN del libro electrónico: 9788418411359
• Edición: 1
• Categoría: Ciencia de la computación
• Categoría: Inteligencia artificial (IA) y semántica

Este libro no se dirige exclusivamente a quienes estén vinculados académica o profesionalmente a temas científicos y tecnológicos, sino también al ciudadano promedio que necesita información sobre el estado actual de progreso en materia de automatización e inteligencia artificial, y sobre las formas de cómo está cambiando la vida de todos y la evolución de la sociedad. En su contenido se discuten conceptos centrales sobre estas materias y muestra el resultado de investigaciones y experiencias de los autores en materia de investigación académica, trabajo con empresas y desenvolvimiento en diversas universidades británicas, europeas y latinoamericanas. De esa manera, se provee información sobre las tendencias actuales del cambio tecnológico, algoritmos y modelos matemáticos para redes neurales, análisis de la complejidad de sistemas dinámicos y aprendizaje, su impacto en diversas áreas del quehacer económico y social. Asimismo, se manifiestan los fundamentos teóricos que han dado lugar a las aplicaciones en automatización e inteligencia artificial (IA). Para que la sociedad asuma estas nuevas tendencias y sus repercusiones, es necesario que el ciudadano promedio aprecie el papel que juega la tecnología y el desarrollo tecnológico hoy en día, así como la incidencia en distintos ámbitos del desarrollo científico y las nuevas tecnologías de la información, computación, inteligencia artificia, robótica y comunicación. Este libro pretende ser un estímulo para el desarrollo de nuevas generaciones de investigadores motivados por el amplio espectro del cambio fundamental que se está viviendo y las preguntas fundamentales para que la sociedad asuma los costos y beneficios de dicho cambio. Finalmente, aspira a ser una fuente de información para que se aprecie el impacto significativo de la nueva tecnología en esferas como la salud, la educación, la producción y los servicios; la cual, más allá de suponer una amenaza a los puestos de trabajo convencionales, se constituye como un vaticinio de mayor bienestar social, más alta productividad y un profundo cambio en el giro de los empleos que se demandarán en el futuro.

CAPÍTULO III

Metodología y algoritmos para la inteligencia artificial

Introducción: El propósito de este capítulo es presentar las metodologías, nuevas plataformas y algoritmos que son importantes en el desarrollo de la inteligencia artificial. La esencia de una economía de conocimiento es la tecnología para adquirir compartir y aplicar el conocimiento. La tecnología que predomine será la informática, que está produciendo avances impensados en la automatización y la creación de robots y dispositivos inteligentes. La velocidad de procesamiento, la capacidad de memoria de los computadores y el potencial de comunicación digital reunidos en nubes informáticas (cloud computing), a través de la eficiencia de hardware, software y algoritmos, han creado oportunidades para mejorar procesos de negocio, desarrollar múltiples aplicaciones en distintos ámbitos y problemáticas, crear mejor calidad de vida y favorecer el progreso del conocimiento. Los resultados incluyen automóviles «smart», casas «smart», aviones «smart», utensilios de cocina «smart», nuevos equipos y dispositivos para la salud, transformaciones en la educación y métodos de producción, así como el desarrollo de infraestructura de transporte y suministro de energía.

La mayor parte de estos objetos había cambiado significativamente desde mediados del siglo XX. Algunos llaman a esta ola de innovación que estamos viviendo la cuarta revolución industrial o Industria 4.0, que lleva a la automatización y al intercambio de datos a un nuevo nivel, estableciendo sistemas ciber físicos en el espacio del internet de las cosas (Internet of Things) y macrodatos (big data). Lo anterior implica cambios inéditos por la dimensión de su impacto y su velocidad vertiginosa. No solamente ha cambiado la organización de las empresas, sino que han surgido nuevos modelos de negocios que requieren de la utilización de las más modernas tecnologías; y también hemos cambiado nosotros mismos en cuanto a la forma cómo debemos implementarlos. Otro importante progreso en el desarrollo tecnológico y la computación es la inteligencia artificial que surge, tal vez, en el momento en que el computador Deep Blue de IBM le gana el juego de ajedrez al campeón mundial Garry Kaspárov en 1997. Esa fue la demostración más impresionante del enorme potencial de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial (IA)

Se trata supuestamente de la demostración de función cognitiva por medio de máquinas y/o ordenadores, en contraste con la inteligencia natural mostrada por el ser humano y otros animales. En la ciencia de la computación la IA investiga y es definida como el estudio de «agentes inteligentes». Hay que reconocer que la inteligencia asociada a una máquina es enfáticamente «artificial», lo que quiere decir que todavía es sujeto a discusión si acaso la IA es en realidad «inteligencia», ya que está basada en el cálculo repetido y ciertas abstracciones numéricas y lingüísticas tratables por máquinas. El cálculo en su entorno se basa en teorías acerca del funcionamiento del cerebro; teorías, sin embargo, que carecen aún de fuerte evidencia en apoyo. Aunque el debate sobre la credibilidad de la inteligencia biológica (IB) y de la inteligencia artificial (IA) continúa, las consecuencias de una IA autónoma, y los riesgos y beneficios que ello puede crear en la sociedad, ciertamente ha proporcionado nuevos modelos de tratamiento digital o procesamiento más exactos de datos (procesos digitales con pequeños errores de la información) que demuestran habilidades de aprendizaje y resolución de problemas24.

La inteligencia artificial se puede categorizar en dos clases:

• Simbólica: está basada en el estudio de estructuras lingüísticas y se construye a base a la lógica formal. Su realización se encuentra basada en conocimientos establecidos y sistemas expertos. Dispositivos basados en este tipo de IA se usan para la diagnosis de enfermedades o el mal funcionamiento de maquinarias. Precisan amplias bases de conocimiento para realizar tareas como evaluar y calificar los trabajos estudiantiles.
• Sub-simbólica: está basada en técnicas estadísticas y construcciones matemáticas como sistemas de medida y conjuntos de aprendizaje. Estaforma de IA está menos habilitada para la interpretación de símbolos, pero ofrece oportunidades para adiestrar computadores y sistemas informáticos por sí solos. La desventaja es que a veces sus decisiones no se pueden razonar ni analizar, porque esto requiere el desarrollo de algoritmos más inteligentes y computadores con alta velocidad de procesamiento para que pueden hacerlo de forma exacta. Hoy día esta tecnología no está disponible, quizás con el desarrollo del computador cuántico se podrán enfrentar exitosamente estos desafíos.

Muy a menudo, ninguno de estos tipos de inteligencia artificial se usa para el funcionamiento autónomo de máquinas, sino para ayudar al ser humano en el proceso de tomar o formar decisiones (decision support), proporcionando la interpretación de datos y el descubrimiento de patrones que los mismos esconden.

En el caso de la puntuación de los exámenes y ensayos de estudiantes, por ejemplo, este apoyo a decisiones puede ofrecer una manera de ahorrar trabajo y tiempo, sin la eliminación por completo la incidencia del factor humano, pero sin lugar a dudas produciendo grandes transformaciones en la educación.

La automatización y la robótica en procesos de manufactura o servicios nos proporcionan numerosas ventajas a nivel económico, social y tecnológico, las cuales son muy importantes para poder ser competitivo en cualquier industria. La automatización puede aumentar la capacid...

Índice

• Agradecimientos y dedicatoria
• Los autores
• PREFACIO
• UN TRÁNSITO HISTÓRICO
• CAPÍTULO I
• CAPÍTULO II
• CAPÍTULO III
• CAPÍTULO IV
• CAPÍTULO V
• CAPÍTULO VI
• CAPÍTULO VII
• CAPÍTULO VIII
• A modo de epílogo
• Bibliografía y referencias
• Apéndice I
• Apéndice II
• Apéndice III
• Apéndice IV