PDF de programación - SISTEMAS CONEXIONISTAS - Tema 1: Contexto

SISTEMAS CONEXIONISTAS

Tema 1: Contexto

Inteligencia Artificial

“En cualquier fase de
la técnica, desde
Dédalo o Herón de
Alejandría, la
habilidad del
artífice para
producir un
simulacro mecánico
de un organismo
vivo siempre ha
llamado la
atención”.

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Inteligencia Artificial

Definición:

“El estudio del
comportamiento inteligente y
su
en
elementos artificiales que lo
reproduzcan”

implementación

del

estudio

Otra definición podría ser que
es “la rama de la ciencia que se
encarga
e
implementación de sistemas
artificiales que presentan un
comportamiento que
lo
llevara a cabo un humano, se
diría que es inteligente.”

si

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Simbiosis Neurociencia e Inteligencia Artificial

Dentro del

camino

simbiótico entre

la

Neurociencia y la IA:
Es revelador el hecho de que varios de los padres
indiscutibles de la ciencia de la computación, como
son Wiener, Von Neumann y Turing, dedicaran una
gran parte de su vida al estudio de la inteligencia
humana.

También es revelador el hecho de que los grandes
científicos que sentaron muchas de las bases de la
IA, sobre todo Cajal, Hebb y McCulloch, provienen
del ámbito de la Neurociencia.

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Simbiosis Neurociencia e Inteligencia Artificial

Unidas pretenden alcanzar unos objetivos que

beneficien el avance científico en ambas:
Comprender cómo funciona el cerebro, intentando
reproducir diferentes fenómenos y comportamientos
de los seres vivos.

Construir máquinas y sistemas que presenten un

comportamiento inteligente.

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Simbiosis Neurociencia e Inteligencia Artificial

“Comprender cómo

funciona el cerebro”

beneficia:
Directamente a la Neurociencia porque trata de
ayudar a desvelar el gran misterio que es todavía el
funcionamiento del sistema nervioso.

A la IA, ya que cuantos más conocimientos se
posean sobre el cerebro más fielmente podremos
plasmarlos para construir sistemas y máquinas con
comportamientos inteligentes.

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Simbiosis Neurociencia e Inteligencia Artificial

Construir máquinas y sistemas que presenten

un comportamiento inteligente beneficia:
A

la Informática -

sistemas con mayores

capacidades de procesamiento.

A la Neurociencia - cuanto más evolucionen los
sistemas informáticos, mayores facilidades para
estudiar el sistema nervioso:
Se podrán probar más fielmente las hipótesis que se

planteen en los laboratorios de Neurociencia.

Puede que en la computadora se expliquen fenómenos

biológicos no entendidos todavía.

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Inteligencia Artificial

tenemos
Todos
clara
la diferencia
entre un sistema
biológico inteligente
y otro artificial

Inteligencia Artificial

Incluso

tenemos
bastante claro cómo
se crean cada uno
de ellos

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Inteligencia Artificial

Alan M. Turing (1950)

“ser amable, hermoso, amistoso,
tener recursos, iniciativa, sentido
del humor, distinguir el bien del
mal, cometer errores, enamorarse,
disfrutar de las fresas con nata,
hacer que alguien se enamore de
él, aprender de la experiencia,
utilizar las palabras con propiedad,
ser el sujeto de su propio
pensamiento, comportarse de
maneras tan diversas como las
personas, hacer algo nuevo de
verdad”

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Test de Turing (TT)

•El intento más serio de definir
formalmente la inteligencia lo
hace Turing con “el juego de la
imitación”
VP: ¿Puedo utilizar la
computadora esta mañana?.
TTP: ¿Por qué me preguntas
eso?
VP: Pienso que podría hacer
unas ventas adicionales de
nuestro sistema.
TTP: ¿Por qué no estás
seguro?

TTP: ¿Significa esto mucho para Vd.?
VP: Por supuesto.
TTP: Parece Vd. Muy seguro.
VP: Esto es absurdo.
TTP: ¿Qué quiere Vd. decir con que esto es absurdo?
VP: ¿Existe alguna razón por la que no pueda utilizar la

computadora ahora?.

TTP: Cuénteme más cosas de sus clientes.
VP: Por favor, telefonéame al 491-1850

VP: Mis clientes no han visto nunca una demostración del

sistema.

El vicepresidente debía estar tan enfurecido por lo que
creía una broma pesada de Bobrow, que se olvidó de
poner un punto en la última frase. Que era lo que le
determinaba al sistema el fin de la sesión…Y nada hizo.

Inteligencia Artificial

Si acudimos al RAE nos encontramos con la
siguiente definición: “Es la facultad intelectiva
de conocer”.

Según el “Webster New College Dictionary” es
“la capacidad de resolver, hasta un cierto
grado, un problema de control adaptativo”.
Poder enfrentarse a cualquier situación, en
especial las nuevas, con éxito por ajustes de la
conducta propia.

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Inteligencia Artificial

Para Schank, los seres integrantes presentan las siguientes
características:
Comunicación
Conocimiento: consciencia
Conocimiento del entorno: Incluye encontrar y visualizar la
información del entorno. Memorizar y proyectar su pasado al
“hoy sostenido” (aspectos inevitables)

Intencionalidad: Comportamiento guiado por las metas
Inferencia y Razonamiento: El conocimiento es más que la
suma de las partes. Supone capacidad de abstracción, de
analogía y de sentido común.

Indexación: organización eficiente del conocimiento.

Inteligencia Artificial

Aprendizaje: Wienner dice que “si la transformación de
una entrada al sistema en una salida está sustenta a
cierto criterio de validez de funcionamiento, y si el
método de transformación se ajusta a fin de que tienda
a mejorar el funcionamiento del sistema de acuerdo
con ese criterio, se dice que el sistema aprende.
Curiosidad: entendida como interés por conocer
Creatividad: Quizá

lo que diferencia
sustancialmente al hombre del resto de los animales
superiores. Supone usar algo conocido de una manera
novedosa o incluso inesperada

sea esto

Ramas clásicas de la IA

La IA se desarrolló con dos aproximaciones

clásicas:
Rama simbólica: simulación

Sistemas Expertos

Rama conexionista: emulación

Redes de Neuronas Artificiales

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SISTEMAS CONEXIONISTAS
Tema 1: Evolución Histórica

ASPECTO FÍSICO: Autómatas y Homúnculos
ASPECTO METAFÍSICO: “ex nihilo”.
ASPECTO INTELECTUAL: Abacos, Máquinas de
cómputo, etc.

ASPECTO FÍSICO: Autómatas y Homúnculos

Estatuas animadas reproduciendo movimientos

cotidianos:
En la Edad Antigua:

Egipto
"Paloma” de Architas de Tarente
"Automatismos defensivos en Siracusa" de Arquímedes

contra la flota romana
En la Edad Media:

"León florido y animado” de Leonardo
"Mayordomo" de San Alberto Magno

En la Edad Moderna:

“Androides” de los hermanos Droz
“Tocador de Flauta y Caramillo” de Vaucanson

ASPECTO METAFÍSICO: “ex nihilo”.

En la mitología Griega:

TALO (obra de Hefestos) el defensor de la isla de

MINOS, asesinado por MEDEA.

ANDROIDES de Hefestos, "de oro macizo y con
inteligencia en su mente y capacidad de hablar",
según le cuenta TETIS a su hijo AQUILES

En la Edad Moderna:

Golem de Loew(XVI)
Frankenstein
Robots Universales de Rossum

ASPECTO INTELECTUAL: Abacos, Máquinas de
cómputo, etc.

En la Edad Media:

RAMÓN LLUL con su "ARS MAGNA". Método lógico que ensaya
exhaustiva y sistemáticamente todos los caminos permitidos
hasta llegar a una solución (Desde los principios elementales
de un problema ensaya todas las posibles combinaciones).

En la Edad Moderna:

Máquinas de Pascal, Leibnitz, Freege, Boole, etc.
Ada Lovelace (colaboradora de Babbage), establece el régimen
"las máquinas sólo pueden hacer todo aquello que sepamos
como ordenarle que haga. Su misión es ayudar a facilitar lo ya
conocido“.

Malzec Chess Automaton de Von Kempelen.
General Problems Solver de Ernst, Newell y Simon.
Zuse y Sreyers: 1ª Computadora (1943).
Programa de Damas de Samuel (1959).

Sistemas Conexionistas.
Evolución histórica y precursores

Precursores de los Sistemas Conexionistas en

las Bases Biológicas (1.890 y 1.940):
Son Cajal con Sherrington y Pavlov los tres hombres que
más han hecho por acercar a una explicación experimental el
misterio de la vida nerviosa.

Camilo Golgi es el primero en describir la neurona.
Williams (1.890) describe el primer sistema conexionista
afirmando: "cuando dos procesos cerebrales están en activo
conjuntamente o cuando existe una inmediata sucesión, uno
de ellos tiende a propagar la excitación al otro"

Sistemas Conexionistas.
Evolución histórica y precursores

Precursores de los Sistemas Conexionistas en

las Bases Biológicas (1.890 y 1.940):
Lashley (1.900) por ser el primero en estudiar cómo
almacenar y procesar información utilizando para ello una
representación distribuida de la misma.

Cajal. Es el propio McCulloch (1.952), quien refiriéndose a las
investigaciones de Cajal, dice: "su teoría neuronal ha sido tan
fuertemente establecida como la base de nuestra Ciencia, que
nosotros ignorábamos qué pasaba antes, y hemos olvidado que
él fue el primero que lo propuso". En 1.895, Cajal sienta las
bases de lo que él ya llamaba, en aquellos tiempos "Ingeniería
Neuronal".

Sistemas Conexionistas.
Evolución histórica y precurso