Glosario de terminos

Semántica: El estudio del significado de las palabras.

 

Ontología: Una forma de representar el conocimiento a través de jerarquías elementales

CBR (Cased‑Based Reasoning): Sistema de programación en el cual los conocimientos están almacenados en forma de experiencia o casos.

 

Sistema Experto: Es una tecnología diseñada para extraer los conocimientos de un experto y con ellos elaborar un programa para la computadora en forma de reglas del tipo IF‑THEM.

 

Representación basada en frames: Es una técnica mas elaborada para la definición de las facetas de un objeto, tales como compactación y herencia múltiple, que pueden ser archivadas como tecnología pura orientada a objetos.

 

Algoritmo genético: Técnica basada en la selección natural. La generación de cadenas de bit son creadas y evaluadas usando operaciones similares a la genética, para encontrar la solución más próxima a la optima.

 

Sistemas basados en reglas: Aplicación basada en la representación de los conocimientos que ofrece la habilidad de analizar este conocimiento usando reglas de la forma IF‑THEM.

 

KBS (Konowledge‑Based System): Los sistemas basados en conocimientos, son un método popularizado con los sistemas expertos que usa reglas IF‑THEN y FRAMES para incluir la experticia en una base de conocimientos. Existe una maquina de inferencia que controla como las reglas son usadas durante el proceso de solución del problema.

 

Multimedia: Es la presentación de la información en una computadora usando audio, vídeo, textos, animación y gráficos.

 

Redes neuronales (neural network): Sistema que emula el sistema nervioso humano, así como el procesamiento de la importación del cerebro. Las redes nerviosas son usadas entre otras cosas en el procesamiento de señales y como sensores, y en el reconocimiento de patrones.

 

Sistemas basados en procedimientos: Son técnicas de programación orientadas a objetos que permiten el enlace de las características de los objetos en forma de código. Cuando un mensaje es recibido por el código, sus características son ejecutadas.

 

Regla: Una técnica de representación para la solución de problemas humanos y razonamiento heurístico usando la forma IF‑ THEM.

 

Realidad virtual: Proceso que usa computadoras para simular la realidad del mundo en 3‑D: oír, ver y tocar.

 

 

Web semantica

La web semántica es una de las áreas de investigación que más impacto va a tener sobre el desarrollo de la humanidad, ya que permitirá que Internet se comporte como un gran cerebro con el cual se pueda interactuar (digamos conversar) de forma inteligente (que nos entienda). La importancia Internet lo veremos en el ultimo tema “La PC y la ampliación de la inteligencia”

 

Ordenando el caos

 

·        Actualmente Internet  se entiende como una gran biblioteca pero en la que no hay bibliotecarios y todo esta desordenado

 

·        Los buscadores que actualmente utilizamos son muy imperfectos porque están basados en el uso palabras-clave.

 

La web semántica

 

Web Semántica a una Red que a través de unos 'agentes inteligentes' tendrá la peculiaridad de comprender el contenido de todos los documentos que alberga así como de interrelacionarlos.

 

Las tendencias

 

La Web se trasformaría en un sistema inteligente que aprende de sus usuarios, reacciona a sus deseos, se reorganiza, entiende, intuye y asocia; en definitiva, piensa por sus usuarios. Esta Web sería un Cerebro Global, una extensión de nuestro propio cerebro.

 

Vías para convertir a Internet en una red inteligente

 

·        Sistemas que permitan que la búsqueda y recuperación de la información sea más intuitiva y precisa a partir de las aplicaciones de la semántica, de ontologías y de agentes inteligentes.

·        Servidores capaces de aprender el recorrido virtual que hacen los internautas en su navegación por la red para que esta acabe funcionando como un cerebro global

 

El cerebro global  se ve como el centro de un ¨superorganismo global¨ en el que la web juega el papel del cerebro y los usuarios actúan como las células.

 

Se comparan a los agentes inteligentes con los agentes de viajes y se dice que un agente controlara tu vida

 

Estas tecnologías definirán el compromiso que, en los próximos años, entablaran los humanos y las maquinas para entenderse y para muchos la red comenzara a ser una interprete de nosotros mismos.

 

Las amenazas

 

·        Algunos científicos creen que este tipo de ordenadores sean capaces de desarrollar  un pensamiento propio y se pueda abrir una puerta a algo desconocido.

·        La inteligencia del cerebro global puede fácilmente superar nuestra habilidad para entenderlo, y lo que no puede entender no se puede controlar.

·        Se plantea si el cerebro global puede adquirir conciencia, aquí hay que tener en cuenta que este  existe gracias a la inteligencia diversas de sus usuarios, de modo que no se puede crear un pensamiento único.

·        Aunque si es cierto que la evolución del cerebro global es una incógnita, igual que lo es el futuro de la humanidad.

 

Procesamiento del lenguaje natural

A mediados de los años 60 el Profesor del MIT, Joseph Weizenbaum, desarrolla el programa Eliza, considerado el primer sistema dentro del campo del Procesamiento del Lenguaje Natural. El sistema no fue desarrollado con este fin, sino para demostrar que los programas de computadora podían desarrollar cierta clase de “inteligencia”. Este programa era capaz de mantener una 'conversación' con un paciente emulando el razonamiento de un psiquiatra, utilizando diversas técnicas de elaboración de frases. El relativo éxito de este programa alentó a los investigadores que cada día veían nuevos avances, en el campo de la Inteligencia Artificial, aunque en dominios pequeños y bien definidos.

 

En estos años se desarrolla el primer sistema para la Comprensión del Lenguaje Natural, implementado por Terry Winograd, investigador del MIT, el SHRDLU, que se encuentra integrado a un robot que obedece a las órdenes humanas.

 

El desarrollo de lenguajes de y para la IA  entusiasmo a los investigadores y empresas y se comenzaron a construir estaciones de trabajo especializadas en IA. A mediados de los años 70 se desarrollo en el Laboratorio de IA del MIT una de estas máquinas para apoyar y facilitar las investigaciones en IA, en ellas el lenguaje de máquina es el LISP. Varios sistemas comerciales fueron construidos por otras empresas.

 

En octubre de 1981 se pusieron las bases para el desarrollo de las computadoras de 5ta generación en una conferencia Internacional en Tokio, Japón. En este proyecto se adopto el lenguaje PROLOG como lenguaje fundamental que seria soportado por el hardware a construir.

 

 

Integración de varios métodos de representación del conocimiento

Combinado sistemas basados en conocimientos con redes neuronales, algoritmos genéticos, razonamiento basado en casos, y otras tecnologías emergentes se llega a obtener nuevos tipos de herramientas. Las cuales lo podrán auxiliarlo a resolver las tareas en su dominio de aplicación en los próximos años. Un sistema con estas características permitiría realizar las tareas que un sistema simple no puede. La maña esta en hallar la mezcla correcta de las partes, para la tarea en que se este trabajando.

 

A principios de los 80s la dificultad mayor era como obtener los conocimientos del experto y luego como mantener las grandes bases de conocimientos (en su mayoría basadas en reglas.

 

A mediados de los 80s se comenzaron a integrar  los diferentes tipos de representación de los conocimientos: los basados en reglas, con los basados en frames y con la representación orientada a objetos. Esta combinación permitió la representación de complejas estructuras de datos, así como su relación con, lo cual produjo una nueva generación en el desarrollo de herramientas de software y de aplicaciones de sistemas basados en conocimientos (Konwledge‑Based System ‑ KBS). Aunque para algunos la tecnología KBS es un superconjunto de la tecnológica orientada a objetos.

 

Los sistemas híbridos asimilaron los avances de cada tecnología, sus mejores características. Por ejemplo el razonamiento basado en casos (CBR) y las poderosas capacidades de búsqueda permite un crear un rápido software prototipo, así como nuevas aplicaciones. La tecnología CBR suplementa la habilidad de un sistema inteligente (ej. : un sistema con conocimientos extraídos desde un experto humano o la experiencia pasada) de a almacenar y analizar datos. Una red nerviosa adiciona seguridad y tolerancia ante las fallas de la KBS y una KBS puede explicar porque  una red nerviosa se comporta de esa forma y no de otra. Las mayores posibilidades de los KBSes esta cuando se mezclan con algoritmo genético, y cuando la multimedia y la realidad virtual adicionan sonidos, animación y gráficos 3‑D a los sistemas inteligentes.

 

Veamos algunas de las herramientas que componen un KBS.

‑ Un lenguaje de representación del conocimiento que combina FRAMES, orientación a objetos y escenas.

‑ Traspaso de mensajes.

‑ Razonamiento a través de reglas.

‑ Un GUI.

‑ La habilidad de integrarse a sistemas tales como database, sensores y a nuevos mantenimientos.