¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

Según John McCarthy la inteligencia artificial: “Es una ciencia e ingeniería de hacer maquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligente”.

En 1992 Wiston, dice que “La Inteligencia Artificial está relacionada con conductas inteligentes en artefactos.” Esto hace que se cree una lucidez de manera inteligente.

Piensan que son como los humanos, es decir, el modelo cognitivo. La inteligencia artificial se empezó a utilizar para la toma de decisiones. En 1985 pasa de ser un modelo cognitivo a lógico, mediante programas que extraen facultades mentales. A base de mucha información. En 1991 pasa a conductual, podemos conseguir que un dron vuele de A a B, de manera autómata, pero si se le pasa un pájaro por delante, ¿qué pasa?

Durante la historia de esta inteligencia artificial, surgen varias etapas.

  • En 1943 – 1956: Génesis, surge el término “Inteligencia Artificial.” Y los primeros computadores y juegos de ajedrez.
  • En 1952 – 1969: Entusiasmo inicial, comienzan numerosos proyectos, numerosas herramientas. Perceptrón. https://es.wikipedia.org/wiki/Perceptr%C3%B3n
  • En 1966 – 1973: Etapa de crisis, decepción ante los resultados, se precisaba codificar demasiadas reglas para que un sistema hiciera algo útil. Se redimensionan los problemas.
  • En 1974 – 1980: Resurgimiento, sistemas expertos en ámbitos acotables. Son sistemas basados en el conocimiento.
  • En 1981 – Actualidad: Industria actual, última frontera con la IA, desarrollo de muchos brazos robóticos, en millones de empresas.

¿Qué es actualmente Inteligencia Artificial?

Son sistemas basados en el conocimiento, ahora la capacidad de computo es cuatro veces más que la de hace diez años. Nos encontramos con sistemas expertos o agentes inteligentes:

Son sistemas basados en el aprendizaje, estudio de las redes multicapa, retorno a los métodos conexionistas.

  • Supervisado: En el que el humano le dice a la máquina por donde tiene que ir, cual es la decisión que debe tomar.
  • No supervisado: Tiene lugar cuando no se disponen los datos para el entrenamiento. Sólo podemos describir la estructura de dichos datos para localizar algún tipo de organización que consiga simplificar el análisis. Por esta razón, tiene un carácter exploratorio.

Después de esto, un agente inteligente es: Un sistema informático que interactúa con su entorno, recoge esos datos, los analiza y toma una decisión. Estos agentes se utilizan actualmente como apoyo en medicina, economía, robótica, web, videojuegos.

¿Qué necesito?

Un problema a resolver, más o menos acotables. Buenos datos a través de ETL. Estos datos deben estar consolidados, y transformados. El motor de infirencia debe ser AIMA.

Para llevar a cabo de manera correcta el proceso de extracción, primera fase de los procesos ETL. Se llevan a cabo una clase de pasos:

  • Extraer los datos desde los sistemas de origen.
  • Analizar los datos.
  • Interpretar los resultados y verificar que los datos extraídos cumplen la regla o rechazarlos.
  • Convertir los datos a un formato preparado para iniciar el proceso de transformación.

La segunda fase sería transformar estos datos. Además, se aplican una serie de reglas de negocio, estas directrices pueden ser excepciones o restricciones mientras sean: Declarativas, independientes, claras, inteligibles, con una finalidad útil para el negocio.

Y, por último, la siguiente fase es cargar los datos limpios. Existen dos formas básicas del proceso de carga:

· Acumulación simple: Un resumen de todas las transacciones en un período de tiempo determinado.

· Rolling: Se almacena información resumida a distintos niveles, correspondientes a distintas agrupaciones de la unidad de tiempo.

  • Kimono.
    • Rapidminer.
    • Tika.
    • Pentako.
  • AIMA. Clases java que permiten definir y resolver problemas de búsqueda. Implementan varios de los algoritmos. https://www.youtube.com/watch?v=UVMZj92lbuk
    • Búsqueda ciega: Anchura, profundidad y profundidad interactiva.
    • Búsqueda heurística: Greedy.

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