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Por el año 1950, Alan Turing, un matemático británico, propuso un experimento: En un cuarto (A) y en un cuarto (B) estarían una máquina y un hombre, afuera una persona estaría haciendo una serie de preguntas que responderían indistintamente los ocupantes de los cuartos A y B. Las preguntas serán por algún teletipo para que no se detecten declinaciones de voz.
Cuando la persona que pregunta, no sepa distinguir quien es la máquina y
quién es el hombre, entonces se habrá conseguido una máquina
inteligente.
Alan Turing aventuraba a decir que dicha máquina se conseguiría realizar en unos 50 años. Pues bien, han pasado ya poco más de 50 años desde que lo mencionó y no se ha logrado superar la prueba.
Alan Turing aventuraba a decir que dicha máquina se conseguiría realizar en unos 50 años. Pues bien, han pasado ya poco más de 50 años desde que lo mencionó y no se ha logrado superar la prueba.
La
Inteligencia Artificial (IA), también conocida, aplicada o involucrada a
términos como Robótica, Autómatas, Sistemas Expertos, etcétera, es una
disciplina que envuelve a varias ramas de estudio: la ingeniería, la
computación, la psicología, la física, la medicina, la filosofía, la
teología y lo que se acumule.
Dos de las contribuciones
más importantes de Turing a la IA fueron el diseño de la primera
computadora capaz de jugar ajedrez y, más importante que esto, el
establecimiento de la naturaleza simbólica de la computación.
El trabajo de Turing, quien falleció prematuramente, fue continuado en los Estados Unidos por John Von Neumann durante la década de los cincuentas. Su contribución central fue la idea de que las computadoras deberían diseñarse tomando como modelo al cerebro humano. Von Neumann fue el primero en "antropomorfizar" el lenguaje y la concepción de la computación al hablar de la "memoria", los "sensores", etc., de las computadoras. Construyó una serie de máquinas utilizando lo que a principios de los cincuentas se conocía sobre el cerebro humano, y diseñó los primeros programas almacenados en la memoria de una computadora.
Sin embargo, esta línea de investigación pronto encontró serias limitaciones. La concentración en la imitación de la constitución físico-química del cerebro, no permitió ver, a Von Neumann y sus seguidores, que la analogía sería mucho más eficiente si se estudiaran las funciones del cerebro, es decir, sus capacidades como procesador de información.
Corresponde a McCulloch, a mediados de los cincuentas, formular una posición radicalmente distinta al sostener que las leyes que gobiernan al pensamiento deben buscarse entre las reglas que gobiernan a la información y no entre las que gobiernan a la materia. Esta idea abrió grandes posibilidades a la IA. En esta línea, Minsky (1959), uno de los padres fundadores de la IA, modificó su posición y sostuvo que la imitación del cerebro a nivel celular debería ser abandonada.
Es
más o menos en esta época que ocurre un evento que organizaría y daría
un gran impulso al desarrollo de la IA: el congreso en Darthmouth
(1956). En este congreso, en el que se reunieron los padres fundadores
de la disciplina, se llegó a la definición de las presuposiciones
básicas del núcleo teórico de la IA:
1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es decir, en máquinas
2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera formal y científica
3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de computadoras digitales
Desde fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se multiplica en direcciones diversas. La capacidad simbólica de las computadoras es estudiada, entre otros, por Shanon (1950) y por Newell, Shaw y Simon (1958) quienes diseñan el primer programa inteligente basado en su modelo de procesamiento de información. Este modelo de Newell, Shaw y Simon habría de convertirse pronto en la teoría dominante en psicología cognoscitiva.
El trabajo de Turing, quien falleció prematuramente, fue continuado en los Estados Unidos por John Von Neumann durante la década de los cincuentas. Su contribución central fue la idea de que las computadoras deberían diseñarse tomando como modelo al cerebro humano. Von Neumann fue el primero en "antropomorfizar" el lenguaje y la concepción de la computación al hablar de la "memoria", los "sensores", etc., de las computadoras. Construyó una serie de máquinas utilizando lo que a principios de los cincuentas se conocía sobre el cerebro humano, y diseñó los primeros programas almacenados en la memoria de una computadora.
Sin embargo, esta línea de investigación pronto encontró serias limitaciones. La concentración en la imitación de la constitución físico-química del cerebro, no permitió ver, a Von Neumann y sus seguidores, que la analogía sería mucho más eficiente si se estudiaran las funciones del cerebro, es decir, sus capacidades como procesador de información.
Corresponde a McCulloch, a mediados de los cincuentas, formular una posición radicalmente distinta al sostener que las leyes que gobiernan al pensamiento deben buscarse entre las reglas que gobiernan a la información y no entre las que gobiernan a la materia. Esta idea abrió grandes posibilidades a la IA. En esta línea, Minsky (1959), uno de los padres fundadores de la IA, modificó su posición y sostuvo que la imitación del cerebro a nivel celular debería ser abandonada.
1. El reconocimiento de que el pensamiento puede ocurrir fuera del cerebro, es decir, en máquinas
2. La presuposición de que el pensamiento puede ser comprendido de manera formal y científica
3. La presuposición de que la mejor forma de entenderlo es a través de computadoras digitales
Desde fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se multiplica en direcciones diversas. La capacidad simbólica de las computadoras es estudiada, entre otros, por Shanon (1950) y por Newell, Shaw y Simon (1958) quienes diseñan el primer programa inteligente basado en su modelo de procesamiento de información. Este modelo de Newell, Shaw y Simon habría de convertirse pronto en la teoría dominante en psicología cognoscitiva.
A
principios de los sesentas, la IA comienza una fase distinta de su
desarrollo. En 1962, McCarthy y Raphael inician sus trabajos sobre el
diseño y la construcción de un robot móvil que llamarían "Shakey". La
diferencia fundamental entre este robot y los programas en computadora
utilizados hasta ahora por la IA, es que "Shakey" tendría que enfrentar
el reto de interactuar con el mundo real en términos de espacio, tiempo,
movimiento, etc.
Hacia
mediados de los sesentas la IA se convierte en un área en la que se
interesan e interactúan especialistas de diversas disciplinas: lógicos,
psicólogos, matemáticos, lingüistas, filósofos, etc. Uno de los grandes
temas de IA en esta década fue el estudio del lenguaje. En la mayoría de
los estudios iniciales sobre lenguaje, se atacó el problema de diseñar
una máquina que fuera capaz de traducir de un idioma a otro.
Es
considerada una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural
con una analogía artificial a través de programas de computador. La
inteligencia artificial puede ser tomada como ciencia si se enfoca hacia
la elaboración de programas basados en comparaciones con la eficiencia
del hombre, contribuyendo a un mayor entendimiento del conocimiento
humano. Si por otro lado es tomada como ingeniería, basada en una
relación deseable de entrada-salida para sintetizar un programa de
computador. "El resultado es un programa de alta eficiencia que funciona
como una poderosa herramienta para quien la utiliza."
A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más rápidamente que el ser humano
A través de la inteligencia artificial se han desarrollado los sistemas expertos que pueden imitar la capacidad mental del hombre y relacionan reglas de sintaxis del lenguaje hablado y escrito sobre la base de la experiencia, para luego hacer juicios acerca de un problema, cuya solución se logra con mejores juicios y más rápidamente que el ser humano
La Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIA) es una sociedad científica cuya misión es promover el cultivo y la aplicación de la inteligencia artificial en la República Mexicana. Agrupa tanto a profesionales como a académicos del área, a quienes ofrece un marco organizacional y de gestión que les permite compartir y difundir sus proyectos de investigación, docencia, vinculación o difusión de la disciplina. Agrupa también, a través de sus capítulos nacionales, a estudiantes de nivel licenciatura o posgrado cuyos intereses los orienten a cultivar alguna de las áreas de la la inteligencia artificial.
Para difundir la producción de sus miembros, tanto en el ámbito de la investigación o desarrollo, como en el de la divulgación, la SMIA tien a su cargo diversas publicaciones y organiza anualmente el Congreso Internacional Mexicano de Inteligencia Artificial (MICAI), entre otras actividades.
http://www.smia.org.mx/
El Máster Universitario (de investigación) en Inteligencia Artificial por la Universidad Politécnica de Madrid* (MUIA), organizado e impartido por el Departamento de Inteligencia Artificial (DIA), forma parte de la oferta de postgrado de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid.
El MUIA proviene de la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior del Máster de Investigación en Inteligencia Artificial. Si quieres preinscribirte pulsa aquí.
Para la obtención del título del MUIA el alumno debe de superar 60 créditos ECTS,
de los cuales 35 corresponden a asignaturas optativas semestrales, 10
créditos corresponden a seminarios, y 15 créditos están asociados a la
Tesis Fin de Máster.
Las asignaturas y seminarios del plan de estudios están estructurados en un total de 9 materias,
seis de ellas correspondientes a distintas disciplinas dentro de la
Inteligencia Artificial: Análisis de Decisiones, Minería de Datos,
Computación Natural, Computación Lógica, Representación del Conocimiento
y Modelos de Razonamiento, Robótica y Percepción Computacional; a las
que se añade una materia de Fundamentos de la Investigación, otra de
Áreas de Aplicación, y la correspondiente a Seminarios de profesores
visitantes externos, de reconocido prestigio internacional, que
impartirán contenidos avanzados o especializados.
La oferta de plazas actual para alumnos de nuevo ingreso es de 45 (Curso académico 2012-13). El título da cabida a dos perfiles de alumnos: El alumno interesado en la especialización
en una o varias disciplinas concretas de la Inteligencia Artificial,
que tenderá a cursar todas las asignaturas y seminarios de ciertas
materias de su interés; y el alumno que busca una visión más global,
es decir, la obtención de conocimientos generales sobre las diferentes
materias que integran el MUIA, cursando asignaturas en todas ellas.
Las lenguas utilizadas son el español y el inglés (las
asignaturas y seminarios están ofertados en una de dichas lenguas).
Además, la oferta en lengua inglesa hace posible que cualquier alumno
extranjero pueda cursar el máster en su totalidad en inglés.
Aunque el máster tiene carácter presencial, los seminarios correspondientes al segundo semestre se podrán cursar por videoconferencia. De la misma manera, la tesis fin de máster también se podrá defender por videoconferencia.
El MUIA constituye el periodo de formación asociado al Programa de Doctorado en Inteligencia Artificial por la UPM,
que supone la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior del
programa de doctorado que se venía impartiendo hasta el curso académico
2009-10. Dicho programa ha sido distinguido con MENCIÓN HACIA LA EXCELENCIA por el Ministerio de Educación durante los cursos académicos 2011-12, 2012-13 y 2013-14.
Finalmente,
destacar que en los últimos cursos académicos, el Máster U. en
Inteligencia Artificial ha concurrido y obtenido financiación para la movilidad de profesores visitantes por el Ministerio de Ciencia e Innovación.
Investigación en el Departamento de Inteligencia Artificial
El Departamento
de Inteligencia Artificial (DIA) pertenece la Facultad de Informática
(FI) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). La FI es
considerada como el mejor centro de estudios de educación superior en
Informática de España por séptimo año consecutivo según el ranking del diario "El Mundo. La UPM es considerada como la tercera mejor Universidad de España según el mismo estudioy se encuentra entre las más prestigiosas escuelas de directivos del mundo según la clasificación que elabora MINES Paris Tech).
El
DIA destaca a nivel nacional por su productividad y calidad
investigadora. Participa en proyectos de investigación financiados con
fondos de la UE (ACTION Grid, ACGT, IST, Movility DRIVE, HCM/TMR,...),
nacionales (INEM, CAM, CYCIT, DGICYT, ISCIII), o por otras
organizaciones y compañías españolas. Especial mención merecen la
coordinación y participación en proyectos de investigación integrados
dentro del VI y VII Programa Marco y la colaboración con empresas vía el
programa CENIT (España Virtual, Mio!) o AVANZA (Tratamiento 2.0).
Según
el estudio realizado en 2009 por el Instituto de Estudios Documentales
sobre Ciencia y Tecnología (IEDCYT), el Centro de Ciencias Humanas y
Sociales (CCHS) y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas
(CSIC) sobre Indicadores de Producción Científica de la Comunidad de Madrid en el periodo 2004-2008, el DIA aparece como el Departamento de la UPM con mayor número de publicaciones científicas de impacto en dicho periodo.
Dentro del DIA se integran 12 grupos de investigación dedicados a las siguientes áreas:
- Aprendizaje Automático
- Bioinformática
- Biología de Sistemas
- Computación Biomolecular y Biología Sintética
- Computación Evolutiva
- Grid Semántico
- Informática Biomédica
- Ingeniería del Conocimiento
- Ingeniería Lingüística
- Ingeniería Ontológica
- Interacción Hombre-Máquina Inteligente
- Internet del Futuro
- Lenguajes de Alto Nivel y Procesamiento Paralelo
- Minería de Datos
- Modelos de Elección Bajo Racionalidad Acotada
- Modelos de razonamiento
- Modelos Lógicos
- Nanoinformática
- Neurociencia
- Programación Lógica (PL) y PL con Restricciones
- Recuperación de Información
- Redes Bayesianas
- Redes Neuronales
- Sistemas de Ayuda a la Decisión
- Teoría de la Utilidad Multiatributo
- Toma de Decisiones en Grupo
- Visión por Computador y Robótica
- Web Semántica
Actualmente, más de 50 alumnos colaboran en dichos grupos mediante becas oficiales.
Varios profesores del departamento colaboran con el Instituto Madrileño de Estudios Avanzados del Software
(IMDEA Software), que tiene como ejes la investigación de excelencia de
software a nivel "precompetitivo", la transferencia de conocimiento de
esa investigación y la educación y training.
http://www.dia.fi.upm.es/masteria
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