sist expertos

5/25/2018 Sist Expertos

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Luis AMADOR HIDALGO

INTELIGENCIRTIFICI L

SISTEM SEXPERTOS

UNIVERSIDAD DE CRDOBA


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INTELIGENCIA ARTIFICIAlySISTEMAS EXPERTOS

por:

LUIS M DOR HIDALGOProfesor de Teora Econmica

Facufiad de Ciencias Econmicas y Empresariales (ETEA)UNIVERSIDAD DE CRDOBA


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INTELIGENCIA ART FICAL YSISTEMAS EXPERTOSAutor:Luis AMADOR HIDALGOEdita:Servicio de Publicacionesde la UNIVERSIDAD DE CRDOBAAvda. Mennde:z Pidal sin14071- Crdoba

Serie: Monografas N 244I.S.B.N.: 84-7801-346-6Depsito Legal: C0-1 059/96

Maquetacin e impresin:NANUK, S.L


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NDICE

PRLOGO ... 9I LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL .......................................................................................................................................... 13

1.1 INTRODUCCIN .................................................................................................................................................................. 151.2 LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: SUS OBJETIVOS ......................................................................... 15

1.2.1 Definiciones de inteligencia artificial basadas en el objetivo"Estudio de procesos cognitivos" ... _1.2.2 Definiciones de inteligencia artificial basadas en el objetivo

. ............... 16"Creacin de sistemas automticos" .............................................................................................. 211.3 ELEMENTOS BSICOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 29

l l EVOLUCIN HISTRICA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL . ............ 512.1. REHISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.. . . .................................. 542.2. EL NACIMIENTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.. . . ..................................... 58

2.2.1. Primera etapa (1955-1965)... . ............................................................. 642.2.2. Segunda etapa (1965-1975) ... ....... 832.2.3. Tercera etapa (1975 en adelante) 100

HI. LOS SISTEMAS EXPERTOS. INTRODUCCIN Y GENERALIDADES ...................................... 1313.1 INTRODUCCIN.. . .............................. 1333.2 GENERALIDADES . . ...................................................................................... 134

3.2.1 Concepto de Sistema Experto... . ............................... 1373.2.1.1 Aproximacin al Concepto basada en el componentehumano: definicin funcional . .. .......................................................................... 1383.2.1.2 Aproximacin al Concepto basada en el componente

tecnolgico: definicin estructural ... .................. 1463.2.1.3 Definicin de Sistemas Expertos como sistemasoptimizados para bsqueda de informacin ...................................................... 149

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IV. CARACTERSTICAS DE LOS SISTEMAS EXPERTOS... . ............................................................. 1534.1 INTRODUCCIN.. . .................... 1554.2 COMPORTAMIENTO DE LOS SISTEMAS EXPERTOS ...4.3 CREACIN DE UN SISTEMA EXPERTO. PRINCIPIOSARQUITECTNICOS ..

4 3 1 Base de conocimiento4.3.2 Base de datos total (Memoria de trabajo)4.3.3 Motor de inferencia (Estructura de control) ..4.3.4 El componente de adquisicin .....4.3.5 El componente explicativo ..4.3.6 Interfaz (Mdulo) del experto ...4.3. 7 Interfaz de usuario

4.4 ETAPAS EN EL DESARROLLO DE UN SISTEMA EXPERTO .4.4.1 Etapa 1: Definicin del problema. Identificacin ......

. ....................... 156. ..................... 160. ..................... 160. ..................... 163 64. ..................... 166. .................... 167...................... 172. ................... 172. .................... t76. ................... 1794.4.2 Etapa 2: Bsqueda del experto o de la fuente de conocimiento ....................... 181

4.4.3 Etapa 3: Identificacin de los conceptos y datos clave4.4.4 Etapa 4: Seleccin del soporte: hardware y software4.4.5 Etapa 5: Adquisicin del conocimiento4 4 6 Etapa 6: Representacin del conocimiento y formalizacin del

.. .................... 183. ................... 18390

razonamiento . .................... 944.4.7 Etapa 7: Desarrollo de un prototipo. Testeo y validacin.. . ..................... 1974.4.8 Etapa 8: Adquisicin del conocimiento 2004.4.9 Etapa 9: Mantenimiento y actualizacin .. . ..................... 2054.5 PROBLEMAS Y LIMITACIONES DE LOS SISTEMAS EXPERTOSACTUALES... . ..................... 2064.5.1 Problemas y lmites impuestos por el contexto donde el

problema va a ser aplicado4.5.2 Problemas y lmites derivados del estado actual del arte

V. TIPOS DE SISTEMAS EXPERTOS ..5.1 INTRODUCCIN ..5.2 SEGN LA CONFIGURACIN QUE PUEDEN PRESENTAR

5.2.1 Sistemas expertos independientes5.2.2 Sistemas expertos hbridos5.2.3 Sistemas expertos dedicados ...

. .................... 207

. .................... 209.. .................... 215.. .................... 217. ..................... 217. ..................... 218....................... 218. ..................... 219

5.2.4 Sistemas expertos que presentan una arquitectura integrada.. . ..................... 2195.2.5 Sistemas expertos embebidos.. . . .................. 222

5.3 SEGN LA TAREA QUE EJECUTAN.. . .................... 2225.3.1 Sistemas expertos de control.. . ..................... 2225.3.2 Sistemas expertos de formacin... . .................... 2245 3 3 Sistemas expertos para diagnosis depuracin reparacin . .................... 2255 3 4 Sistemas expertos de supervisin... . ................... 226

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5.3.5 Sistemas expertos de planificacin .. . ......................... 2275.3.6 Sistemas expertos de diseo . ................... 2275.3.7 Sistemas expertos para pronstico y prediccin ................................................................ 2285 3 8 Sistemas expertos de interpretacin

5.4 SEGN EL MBITO DE APLICACIN5.4.1 Gestin y administracin (Cuadro 5.1) ...5.4.2 Ciencia e ingeniera (Cuadro 5.2) .....5.4.3 Industria (Cuadro 5.3) ...

. ............................................................... 229. ........................................................................ 230. ............ 231

. .................. 232. ......................... 234

5.4.4 Finanzas y legislacin (Cuadro 5.4) . .................. 2355.4.5 Aplicaciones militares y espaciales (Cuadro 5.5) ............................................................. 2365.4.6 Sistemas de diagnsticos (Cuadro 5.6) ...5.4.7 Aplicaciones en medicina (Cuadro 5.7)5.4.8 Aplicaciones en la empresa agrcola

5 4 8 1 roduccin animal5.4.8.2 Produccin vegetal ...5.4.8.3 Ingeniera e industrias agrcolas5.4.8.4 Economa agraria ..

BIBLIOGRAFA

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. . 239240241....... 241245


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PROLO O


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La Universidad de Crdoba, a travs de su Servicio de Publicacion e ~ ha puesto en el mercado el libro que tienes en tus manos. Es un eifuerzo investigador, en el marco de un proyecto ms complejo y al mismo tiempo, el reflejo parcial de aquel eifuerzo. Su autor, doctor en ciencias econmicas y empre;-aria/.espor la Universidad editora, actualmente esprofesor enla Facultad del ramo en la r' ferida institucin. He tenido la oportunidad deseguir la evaluacin del proceso de formacin del doctor Amador Hidalgo,en el mbito de la inteligencia artificial y el desarrollo de sistemas expertosaplicados a los procesos de optimizacin en las explotaciones agrarias. En elmarco de dicho proceso y como observador analtico externo de dicho trabajo sugeri, en su da, que una pequea parte de sus aportaciones deberaconfigurarse en un libro, como aproximacin cientfica a la inteligenciaartificial y al desarrollo de sistemas expertos. Tan ingente esfuerzo de anlisis y puesta al da sobre la evolucin histrica de la inteligencia artificial,conceptualizacin de sistemas expertos y tipologa de los mismos no deberaquedar restringido al puro mbito universitario, sino que tal compilacincomentada debera incorporarse al acerbo pblico de la universidad cordobesa y del mundo cient(jico. ta es la razn ltima del esfuerzo editor.

El libro est dividido en cinco captulos y una aportacin bibliogrfica, fundamentales para quien quiera acercarse a este territorio. Su lectura ahorrar tiempo y esfuerzo de anlisis y de revL>in y permitir a quienes se adentren en este mbito cientfico luz suficiente para no perderse entan compleja boscosidad.

En el captulo primero se ofrecen las acotaciones y difiniciones queunosy otros, cientificosy expertos, han hecho y qfrecido sobre la naturalezay esencia de la inteligencia artificial, reforzando el autor la trinidad de susfundamentos: la bsqueda hew7stica, al representacin del conocimiento yel sentido comn, todo ello expresado mediante los lenguajes propios de lainteligencia artificial.

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En el captulo segundo el libro presenta la evolucin histrica de lainteligencia artificial, desde la prehistoria de este mbito cientfico hastanuestros das. E autor sita el inicio histrico en 1955y hasta nuestros dasseria/a tres eras: la era decena de 1955-65, que podra denominarse delTriunfalismo; y el decenio 1965-76, que el autor denomina de la Desilusiny la era actual, que acota el tiempo desde 1975-1995 y que podra nominarse como el perodo de la Gran aceleracin. Sin disentir sobre si los lmitesde los perodos estn ntidamente delimitados, puede aceptarse esta categorizacin por la expresin real de muchos cuerpos cientficos que recorren elproceso desde el triunfalismo inji:mtil a la desilusin juvenil, hasta entrar,tras largo perodo de reflexin, en el perodo de altaproduccin y eficiencia.

Escribir sobre inteligencia artificial obliga y conduce a escribir yensim


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LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.11NTRODUCCIN.1.2 LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: SUS OBJETIVOS.1.2.1 Definiciones de inteligencia artificial basadas en el objetivo "Estudio de

procesos cognitivos".1.2.2 Definiciones de inteligencia artificial basadas en e objetivo "Creacin de

sistemas automticos".1.3 ELEMENTOS BSICOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL.


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1.1 INTRODUCCIN.Dado que el objetivo principal de este texto se centra en la temtica delos sistemas expertos, parece lgico que, en un paso previo a su tratamientoen profundidad, se analice el campo ms genrico donde stos se enmarcanque no es otro sino el de la Inteligencia Artificial. Con ello se pretende que eldesarrollo del mismo guarde una continuidad lgica, yendo de lo ms genri-co, que es el campo correspondiente a la Inteligencia Artificial, a lo ms con-creto, sistemas expertos, como rea de aplicacin de aquella. El anlisis deeste apartado se va a apoyar, con bastante frecuencia, en las opiniones ex-presadas por diversos investigadores en este campo, las cuales servirn aveces de base y otras de complemento a los comentarios y las conclusionespropias.

En esta primera parle, se pretende dar una visin resumida, dado su ca-rcter introductorio, del desarrollo que ha seguido la Inteligencia Artificial des-de su aparicin como tal hasta el presente. La misma se estructura en doscaptulos. El primero est dedicado al anlisis del concepto de InteligenciaArtificial. En el segundo, se repasan y enumeran algunos de los hechos y au-tores importantes que en las ltimas dcadas han sido protagonistas de laevolucin de esta disciplina.1.2 LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: SUS OBJETIVOS.

Como ocurre en otras muchas reas de la ciencia y del conocimiento,cuando se comienza el estudio y anlisis de una determinada disciplina, elprimer paso que se suele dar para dicho fin es intentar definirla. Casi siempreresulta bastante tentador delimitar desde un principio, y bajo el formato dedefinicin, el contenido y objeto de la materia en cuestin. Pues bien, en elcaso de la Inteligencia Artificial no existe, sobre este aspecto, un consensoentre la comunidad de cientficos que se dedican a su estudio y desarrollo. La

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dificultad para elaborar una definicin de Inteligencia Artificial se deriva de doshechos fundamentales. Primero, el continuo recelo y rechazo del hombre aadmitir que una mquina pueda incorporar capacidades mentales en el msamplio sentido de la expresin. Es muy frecuente que los escpticos ponganel nfasis en aquellas facetas no conseguidas y que caracterizan a la autn-tica inteligencia. En segundo lugar, la inteligencia. En s misma suele ser unconcepto mal definido y poco comprendido.

Para MishkollSi existiera una definicin concisa universalmente aceptada, sera mu-

cho ms fcil llegar a un conocimiento preciso de la Inteligencia Artificial; des-graciadamente hay un amplio desacuerdo en lo que significa este trmino.A partir de aqu no es extrao encontrar investigadores que se conside-ran a s mismos trabajando dentro del campo de la Inteligencia Artificial, peroque no son reconocidos como tales por sus colegas y por otros cientficos. Porel contrario, hay cientficos en reas consideradas como tradicionales 2 en In-teligencia Artificial y, no obstante, declinan aplicar esa denominacin a susinvestigaciones y trabajos.A pesar de esta dificultad de partida, parece necesario examinar algunasdefiniciones de Inteligencia Artificial que se han ido dando a medida que seavanz en el estudio y comprensin de dicha materia. Para Machn 3 son doslos objetivos que es posible reconocerle a la Inteligencia Artificial y segn seconsidere uno u otro, las definiciones de Inteligencia Artificial que se puedencitar sern diferentes.

1.2.1 Definiciones de Inteligencia Artificial basadas en el objetivo "Estudio deProcesos Cognitivos".Un primer objetivo de la Inteligencia Artificial se puede centrar, en gene-ral, en el estudio de los procesos cognitivos, intentando obtener un desarro-llo terico sistematizado de las diversas actividades del intelecto que nos per-

1 H. C. Mishkoff 1988), A Fondo: Inteligencia Artificial, Madrid, Ed. Anaya Multimedia, p.11,Traducido al castellano de a obra Understanding Artificial lntelligence, publicada porHoward W. Sams & Co. lnc. (1985).Shoham hace mencin, como tales, a las siguientes reas: planificacin resolucin de pro-blemas, representacin del conocimiento, bsqueda heurstica, sistemas basados en conoci-miento, lenguaje natural, robtica, demostracin de teoremas, sistemas con capacidad deaprendizaje.M. P. Shanahan Y. Shoham 1991}, Temporal Reasoning Fourth Avanced Course OnArt lcalln tell gence (ACAI91), Bilbao, 1/12 Julio.

3 J. Mechn otros 1987), Inteligencia Artificial: evolucin histrica perspectivas de futuro enJ. Mompn (Coor.), Inteligencia Artificial. Conceptos, tcnicas aplicaciones, Barcelona,Ed. Marcombo, p. 3.4 Carretero Oaz considera que los procesos cognitivos fundamentales son:

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SISTEMAS EXPERTOS

mitan un conocimiento ms profundo y preciso del mismo. Los trabajos sobremtodos automticos de deduccin, sentido comn, sntesis de planificacin,comprensin y generacin del lenguaje natural, entre otros, son ejemplos deinvestigacin en Inteligencia Artificial sobre dichos procesos. Los investigado-res en Inteligencia Artificial, a lo largo de estos aos, han usado muchas tc-nicas diferentes para intentar hacer a los ordenadores ms inteligentes. Unade estas tcnicas, utilizada normalmente, ha sido la determinacin de losprocesos empleados por el hombre para generar una conducta inteligente ysu implementacin en un ordenador. Esto es lo que se ha dado en llamarmodelacin o simulacin. Dentro de este mbito, las definiciones a tener encuenta son varias:Para Hayes5 la Inteligencia Artificial es el estudio de la inteligencia comoproceso. Este ltimo trmino, proceso, no implica siempre obligatoriamente

operaciones numricas, sino que indica los procedimientos efectivos por me-dio de los cuales se pueden generar comportamientos inteligentes. Por ello,el objetivo principal de esta disciplina no son tanto los programas o el propioordenador sino la conducta inteligente y, en particular, la conducta humana6 Elordenador es una herramienta valiosa, por su capacidad, para representarcualquier sistema discreto de smbolos lisicos. Profundizando en esta idea,Bauer' apunta que si se observara el rea de la Inteligencia Artificial, slo(continuacin de nota 4)

-Memorizacin (almacenamiento y recuperacin de datos).- Aprendizaje.- Solucin de problemas.- Inferencia y deduccin lgica.- Percepcin y reconocimiento de formas.-Toma de decisiones.- Comprensin del lenguaje natural.El autor apunta que cada uno de estos aspectos, que conforman slo una parte del compor-tamiento inteligente humano, es lo suficientemente complejo como para suscitar, en s mismo,un dominio diferenciado de investigacin dentro del campo genrico de la Inteligencia Artifi-cial. Ver: L. E Carretero Daz (1989), Consideraciones en torno a las posibilidades e im-plantacin de los Sistemas Expertos en las decisiones organizativas, ESIC Market, Julio/Septiembre, n2 65, pp. 7 7 ~ 9 0 .

5 P. J Hayes (1973), Some comments on Sir James Lighthill s Report on Artificiallntefligence,AISB (Artificial lntelligence and Simulation of Behaviour) Study Group EuropeanNewsletter, Julio, n 14 p 40.6 En sintona con esta idea se encuentra la opinin de Gervarter. Para l la investigacin en elcampo de la Inteligencia Artificial debe centrarse, aunque no de forma nica, en la c o m p r e n ~sin de la inteligencia. Consultar:W. M. Gevarter (1987), Mquinas In teligentes , Madrid, Ed. Oaz de Santos, p. 5. Traduccina castellano de a obra lntelligent Machines. An introductory perspective of Artificiallntelligence and robotics, publicada por Prentice Hall, Englewood Cliffs (New Jersey), (1985).7 K. Bauer y otros (1988), Sistemas Expertos. introduccin a la tcnica y aplicacin, Bar-

celona, Ed. Marcombo, p. 17. Traducido al castellano de la obra E x p e r t e n ~ S y s t e m e p u b i ~cada por Siemens Aktiengesellschaft, Berln, (1988).

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desde el punto de vista de la informtica, no podra explicarse el comporta-miento humano ante, por ejemplo, la solucin de un problema.En el mismo sentido que los autores anteriores se pronuncia Boden 8 , queafirma:

Sin embargo una cosa es cierta: La Inteligencia Artificial no es el estudiode las computadoras. las computadoras son mquinas metlicas de intersintrnseco para la Ingeniera Electrnica( .. . Por inteligencia Artificial, en con-secuencia, entiendo el uso de programas de computadora y de tcnicas deprogramacin para proyectar luz sobre los principios de la inteligencia en ge-neral y de la inteligencia humana en particular{ .. ). De ello se sigue que nohago ninguna distincin bsica de principio entre la Inteligencia Artificial y lasimulacin por computadora. Desde luego hay una diferencia de acento entrelas investigadoras (sic.) que intentan hacer una mquina que haga algo, i n d e ~pendientemente de cun humano sea, y las que pretenden escribir un p r o g r ~ma que sea equivalente funcionalmente a una teora psicolgica.Como se puede apreciar, la interpretacin de Boden pone el nfasis so-bre el hecho de que la Inteligencia Artificial abarca toda aquella investigacin'sobre ordenadores que, de algn modo, sea pertinente para el conocimiento,los procesos intelectuales y la psicologa humana en general 10. Para ella es untrmino genrico que engloba toda la investigacin de Inteligencia Artificialrelevante para el conocimiento y la psicologa humana, debiendo ayudar aclarificar y entender lo complejo de la mente, e incluso pudiendo llegar a su-

s M. A. Boden (1984), Inteligencia Artificial y hombre natural, Madrid, Ed. Tecnos, pp. 21-23.Traduccin al castellano de la obra Artificiallntelligence and Natural Man, publicada porThe Harverter Press Umited, Brigton (Sussex). {1977).9 Para una profundizacin en sta, consultar entre otros:C. Bonnet y otros (1989), La Inteligencia Artificial y la Automt ica, Barcelona, Ed. Herder.Traduccin al castellano de la obra Psichologie, lntelligence Artificielle et autornatique,Bruselas, Pierre Mardaga (ed), (1986).J. H. Fetzer (1988), Aspects of Artificial lntelligence, Dordrecht, Kluwer AcademicPublishers.S. R. Graubard (1988), The Artificiallntelligence Debate. False stars, real foundatios,Cambridge (Massachusetts), The MIT Press.P. H. Lindsay y D. A. Norman {1977}, Human information processing, New York, AcademicPress.M. Minsky (1986), La Sociedad de la Mente, Buenos Aires, Ed. Galpago. Traduccin alcastellano de la obra The Society of Mind, New York, Simon and Schuster, (1986).A. Newell y H. A Simon (1972}, Human Problem Solving, Englewood Cllffs (N. J.}, PrenticeHall.H. A. Simon (1969), The sciences of art if icial, Cambridge (Mass.), The MIT Press.10 En la misma lnea se sitan las opiniones de otros autores:

J. Martin y S. Oxman (1988), Building Expert Systems. A tutorial, Englewood Cliffs (N. J. ,Prentice Ha , p. 1.O. Michie (1974}, On Machine lntelligence, New York, John Wiley & Sons, p. 156.P. H. Winston (1977), Artificiallntelligence, Reading (Mass.), Addison Wesley, p. 15.

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gerir hiptesis sobre lodos los procesos mentales implicados. As los ordena-dores son, para la Inteligencia Artificial, herramientas de las que se sirve paraexpresar sus teoras a modo de programas. Son precisamente los programaslos que capacitan a las mquinas para hacer cosas que requeriran inteligen-cia si fuesen llevadas a cabo por el hombre. En esta misma lnea de opininse encuentran Corts, Milln Plaza" cuando se refieren a la Inteligencia Ar-tifcial como la disciplina que se encarga del estudio de las diversas alternativas que pueden ser arbitradas para captar el conocimiento. Su idea es que( ..)La Inteligencia Artificial puede entenderse como el estudio de las posiblesrepresentaciones del conocimiento y su empleo en el lenguaje, el razonamiento, el aprendizaje, etc. ( ..).

El esfuerzo realizado por los investigadores, para encontrar una baseterica aplicable al concepto de inteligencia, ha hecho que el ordenador, se-gn Aubert y Schornberg 12 termine convirtindose precisamente en un mto-do muy til para poder analizar y estudiar en qu consiste aquella. De estamanera se han llegado a examinar nuevos mtodos de razonamiento y, endefinitiva, a intentar explicar por qu llamamos inteligencia a este modo deproceder. Gracias a los distintos trabajos realizados ha sido factible un cono-cimiento rns profundo de las analogas existentes entre el cerebro humano yel ordenador. Esta mejor comprensin de la inteligencia humana ha permitidouna mejora considerable en el rendimiento de los ordenadores.

Para Sloman 3 la mejor forma de definir el concepto de Inteligencia Artificial es enumerando sus propsitos en trminos generales. As, l distingue:( ..)tres finalidades principales en el dominio de la Inteligencia Artificial:

anlisis terico de posibles explicaciones efectivas del comportamiento inteli-gente; explicacin de las habilidades humanas construccin de artefactosInteligentes.Sloman reconoce que el comportamiento inteligente est ntimamente li-gado con las habilidades para: construir, interpretar, describir, modificar, com-parar y utilizar estructuras complejas, incluidas las simblicas. Por lo tanto, lainvestigacin en Inteligencia Artilicial pasa por las investigaciones en otras

ciencias muy relacionadas con la naturaleza humana como son, entre otras,la educacin, la psicologa, la fisiologa, la lingstica y la antropologa 14 AU. Corts otros, (1 986), Inteligencia Artificial: Fundamentos de los Sistemas Basados enConocimientos, Ediciones Distribuciones Universitarias, S. A. {EDUNSA), p. 3.

2 J. P. Aubert R. Schomberg (1986), Inteligencia Artificial, Madrid, Ed. Paraninfo, p. 9. r a ~duccin de la obra Pratiquez L intelligence Artificielle, publicada por Editions Eyrol es, Pars.13 Citado por G. L. Simons (1987), en Introduccin a la Inteligencia Artificial, Madrid, Ed. Dazde Santos, p. 52. Traduccin al castellano de la obra lntroducing Artificiallntelligence, pu-blicada por The National Computing Centre Umited (1984).14 Estas son disciplinas que, de alguna manera. se ocupan del estudio anlisis de la actividadcognoscitiva humana.

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principios de la dcada de los 70 se acept, por parte de la comunidad cient-fica, que los ordenadores podan ayudar a explicar algunas facetas importan-tes del funcionamiento de la mente humana. Esto, sin embargo, no tiene por-qu relacionarse con la idea, en algunos momentos ampliamente difundida,de que el ordenador inteligente deber incorporar el mismo esquema de tra-bajo y funcionamiento que el cerebro humano. Segn Schoen y Sykes 15

Los trabajos realizados en el rea de la Inteligencia Artificial han tenidootro efecto sobre el rea de las Ciencias Sociales. La precisin requerida paradescribir aspectos del conocimiento y la conducta humana, para usarlos enprogramas de computadora, han conducido a algunos cambios en el estudiodel proceso de comprensin e informacin del ser humano( ..).En la misma lnea de pensamiento que los autores anteriores se centra

la opinin de Angulo y del Moral 16 Estos hacen referencia al hecho de que elprincipal objetivo, dado que es su esencia, de la Inteligencia Artificial es lacreacin de mquinas inteligentes. Sin embargo, de igual forma y apoyndo-se en los trabajos desarrollados para alcanzar el fin anterior, la InteligenciaArtificial debe marcarse tambin como objetivo el colaborar en una mejorcomprensin de la inteligencia humana y de todos los procesos que la acom-paan: el aprendizaje, la visin, el conocimiento y el lenguaje. Conviene re-saltar aqu que esos procesos, a los que ya se ha hecho referencia, constitu-yen algunas de las reas de aplicacin ms importantes dentro del campogenrico de la Inteligencia Artificial. La visin artificial, la representacin delconocimiento, la comprensin del lenguaje natural, etc., son algunos de losque han alcanzado un mayor desarrollo e importancia a lo largo de estos aosde investigacin.

Otra aportacin, dentro del grupo de autores que considera el estudio delos procesos cognitivos como el aspecto central sobre el que fijar los desarro-llos de la Inteligencia Artificial, es la de Nilsson17 Para l:La Inteligencia Artificial comprende tambin el ambicioso objetivo de

construir una teora de la inteligencia en base al proceso informtico. Si sepudiese desarrollar una ciencia de la inteligencia se podra guiar el diseo demquinas inteligentes a la vez que se explicara el comportamiento inteligenteque se da en los seres humanos( ..).La cuestin que conviene resaltar ante esta opinin es que, por desgra-cia, la elaboracin de esa teora general est todava muy lejos de mostrar

15 S. Schoen y W. G. Sykes (1987), Putting Artificiallntelligence to Work, New York, JohnWley & Sons lnc., p. 49.1s J. M. Angu o y A. del Moral {1986), Inteligencia Arti ficial, Madrid, Ed. Paraninfo, pp.100-101.17 N. J Nilsson 1 987), Princip ios de Inteligencia Art ificia l, Madrid, Ed. Daz de Santos, pp. 1-2. Traduccin al castellano de a obra Principies of Artificial lntelligence, publicada porTioga Press, (1980).

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una cierta madurez y, por lo tanto, hoy por hoy es un objetivo potencialmentealcanzable y no una realidad con la que poder contar. Ni que decir tiene quepoder disponer de un cuerpo elaborado y depurado de conocimiento abrirmltiples vas de desarrollo tanto a la Inteligencia Artificial como a otras cien-cias relacionadas, de alguna forma, con la misma 18 Como resumen de este primer objetivo marcado a la Inteligencia Artificial,que se ha analizado a travs de las opiniones de los distintos autores citados,se ha de destacar que la meta final de sta es el estudio de la conducta inte-ligente y en particular, de la conducta humana. Los cientficos cognitivos aldeterminar los procesos que incorporan inteligencia humana, en una determi-nada situacin, pretenden concretar los procesos que, ms tarde, podrn serprogramados en un ordenador para intentar simular dicha conducta. As, se

est intentando crear un modelo de conduela humana inteligente para tratarde simular, en un ordenador, esa conducta y para determinar si ste podrexhibir la misma conducta inteligente que el ser humano. La comunicacinentre la modelacin en el ordenador y la Ciencia Cognitiva 19 es bidireccionaLLos cientficos cognitivos desarrollan teoras e hiptesis que son programadaspor los investigadores como modelos en el ordenador. Estos modelos se usanpara comprobar la validez de aquellas teoras e hiptesis. La realimentacin,a partir de los modelos en el ordenador, permite a los cientficos cognitivosajustar sus teoras que, a su vez, sern utilizadas en la implementacin denuevos y mejores modelos, repitindose el proceso de forma sucesiva.1.2.2 Definiciones de Inteligencia Artificial basadas en el objetivo "Creacinde Sistemas Automticos".

Como segundo objetivo a lograr por la Inteligencia Artificial, est la crea-cin de entes o sistemas automticos que sean capaces de llevar a cabo ta-reas y funciones que han estado, hasta el momento, reservadas en su des-empeo exclusivamente a los seres humanos. En este segundo enfoque laInteligencia Artificial se enmarca dentro de un contexto, ms tecnolgico,donde sea posible disear y construir programas, mquinas, etc., con aptitu-des similares o superiores a las de un ser humano.La primera fase de las aplicaciones del ordenador es bien conocido quese ha concentrado en los clculos numricos. Actualmente, nos encontramosen un momento de transicin hacia otra fase en la que se intenta que los or-denadores posean la facultad de razonar. A la parcela de la informtica que se

1s En este apartado las ciencias relacionadas con la Inteligencia Artificial seran entre otras apsicologa, la neurofisiologa, la pedagogfa, la lingstica, etc.19 Para Mishkoff la Ciencia Cognitiva es el campo que investiga los detalles de los mecanismosde la inteligencia humana para determinar los procesos que producen inteligencia en una si-tuacin concreta. Para ms detalles consultar:H. C. Mishkoff, A Fondo: Inteligencia ... op. cit., p. 257.

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ocupa de la concepcin y el diseo de ordenadores inteligentes se la sueledenominar como Inteligencia Artificial. Profundizando en esta idea se en-cuentran numerosas opiniones que, orientadas en tal sentido, intentan defi-nirla.Una primera opinin, a la que se hace referencia con bastante frecuen-cia y que podra ser catalogada corno clsica, es la de Rich 2 )La Inteli-gencia Artificial es el estudio de cmo hacer que los ordenadores hagan cosasque por el momento las personas realizan de una forma ms perfecta ( .. ).Esta es una aportacin que est en la lnea de Jo que se ha dado en llamar elTeorema de Tessler, segn el cual: Inteligencia Artificial es cualquier cosa quelos ordenadores an son incapaces de hacer. Adems, es de fcil apreciacinque, en la definicin dada por Rich, se alude a cosas que los ordenadoreshacen peor que los humanos. Es precisamente sobre esas cosas sobre lasque se va centrar ahora el anlisis. La pregunta que parece obvia en estemomento es: qu cosas son las que los ordenadores pueden realizar mejorque nosotros? Para dar una respuesta conviene considerar los siguientesapartados:1) Clculo numrico. Una operacin de clculo que se podra encontrar,entre otras y en cualquier momento sera, por ejemplo, dividir 6287entre 19. Aparentemente, dos podran ser las vas alternativas parasolucionar la cuestin. Una, realizar el clculo utilizando nuestra capa-

cidad mental, es decir, "de cabeza". Otra, consistira en la utilizacin deuna simple calculadora de bolsillo. Cul de estas dos vas sera msrpida y precisa? Lgicamente la utilizacin de la calculadora de bol-sillo nos llevara a la obtencin de una resultado ms inmediato y pre-ciso. Hoy da los ordenadores han llegado a tener una potencialidadtan grande que resultara imposible para una persona ocuparse de lastareas, a nivel simple de clculos, desarrolladas por stos.2) Almacenaje de informacin. En la actualidad y para cualquier actividad,de la naturaleza que sea, se manejan grandes cantidades de informa-

cin que hacen referencia a aspectos muy diversos. Se entremezclandatos numricos con smbolos, textos, figuras, etc., que, casi siempre,es necesario retener o guardar por si en un momento posterior nosfuese til emplearlos. Nuevamente encontraramos la posibilidad deemplear los rnedios propios para intentar retener y almacenar todos losdatos e informacin o bien utilizar, como instrumento de apoyo, el or-denador. Este permitir retener y almacenar grandes cantidades dedatos e informacin, adems de poder disponer de ello cuando as sele requiera.2oE. Rich 1983), Artificiallntelligence, New York McGraw-Hill, p. 1.

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3) Ejecucin de operaciones repetitivas. Con bastante asiduidad surge laobligacin de tener que repetir determinadas actividades o procesos deforma casi mecnica. En la ejecucin de estas tareas, si la serie eslarga, podemos llegar a perder efectividad e incluso al desempeopoco estimulante y tedioso de las mismas. Sin embargo, si se disponede un ordenador, ste realizar las tareas siempre a un mismo nivel deefectividad y sin llegar nunca a cansarse en dicha realizacin.Muy en relacin con la cuestin planteada con anterioridad se situara lacontraria a ella. Es decir, cules son las cosas que, tradicionalmente nosotros, los humanos, podemos hacer mejor que los ordenadores? 2 De inme-diato la idea que fluye de la mente es: todas aquellas que comportan inteli-gencia. El hombre va ms all del simple procesamiento de la informacin yaque es capaz de entenderla. Adems, puede dar sentido a lo que ve y oye,puede relacionar ideas y objetos, generando nuevos hechos y, por ltimo,dispone del sentido comn que le sirve de gua a travs de un entorno fre-cuentemente poco definido. De lo anterior parece oportuno entresacar la con-clusin de que los humanos, todava, son ms inteligentes que los ordenado-res. Dado que, segn la definicin de Rich, la Inteligencia Artificial pretendeperfeccionar la actuacin de los ordenadores en aquellas actividades en lasque los humanos, an, se comportan de forma ms adecuada que stos, parece entonces evidente que la tarea principal de tal disciplina ha de ser la dehacer a los ordenadores ms inteligentes. Para Barr y Feigenbaum la lnteli

gencia Artificial es una parte de la informtica relacionada con el diseo desistemas de ordenadores inteligentes, es decir, sistemas que exhiben carac-tersticas que, normalmente, asociamos con la inteligencia de la conducta humana. Es importante resaltar la idea de que Barr y Feigenbaum definen el or-denador inteligente como aquel que emula o imita la conducta inteligente delos seres humanos". Y esta conducta inteligente de los seres humanos,2 Una definicin que apunta en este sentido y que se encuentra en la lnea de lo expuesto en elTeorema de Tessler, aunque quiz de una forma un tanto extrema, es la de Hofstadter. ldefine la Inteligencia Artificial como cualquier cosa que los ordenadores son incapaces de ha-cer. Esta definicin quiz peque de ser excesivamente abierta en la delimitacin del campo deactuacin de esta disciplina. Ver: G. L Simons, Introduccin a la ... , op. cit., p. 44.22 A. Barr y E. A. Feigenbaum (eds.) (1981), The Handbook of Artificiallntelligence, Los Altos(California), William Kaufman, vol. 1, p. 3.

Sobre esta cuestin, y aunque ya se ha apuntado algo en esta investigacin, existe una o n ~troversia entre los investigadores que opinan de la misma forma que Barr y Feigenbaumacerca del objetivo de la Inteligencia Artificial, es decir, la simulacin en ordenador de c o n ~ductas inteligentes utilizando para ello las mismas tcnicas que utiliza un ser humano, yaquellos otros que opinan que el objetivo de sta no es otro que simular con un ordenadorconducta inteligente, utilizando para ello cualquier tcnica aunque no sea la propia de los hu-manos. En un intento de superar dicha controversia hay investigadores que proponen, comoltima meta de la Inteligencia Artificial, algo bastante ms ambicioso que el crear o r d e n d o ~res que simulen procesos humanos o que exhiban conducta humana inteligente. Estos p u n ~tan al hecho de que la Inteligencia Artificial debe producir ordenadores que piensen, es decir,mquinas que de por s sean inteligentes.

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cmo es?, o expresndolo en otros trminos, qu es inteligencia? Se in-tentar responder a esta cuestin, aunque no es lcil 24 Es generalmente admitida la dificultad que entraa encontrar una defini-cin precisa de lo que se considera como inteligencia. Incluso ( ..) La princi-pal dificultad para el desarrollo de la Inteligencia Artificial est en el hecho deque an no estamos totalmente seguros de cul es la definicin de Inteligen-cia Natural25. A pesar de tal dificultad, y an con el riesgo que siempre com-portan las definiciones, parece oportuno incluir aqu algunas de ellas por sipudieran servir, en lo posible, como elemento clarificador del trmino objeto deestudio. Para Angulo y del Moral 26 la Inteligencia Natural se puede considerarcomo ( ..) la capacidad de respuesta de un ser inteligente ante determinadascircunstancias ( .. ), o bien, la facultad de adquirir y manipular conocimientospara obtener razonamientos tiles. Esta capacidad, a la que Angulo y delMoral hacen referencia, depende de diversos elementos como son: las reglasde comportamiento, la lgica en deducir consecuencias, la experiencia, la fa-cilidad para incorporar informacin externa, la rapidez para encadenar pen-samientos y, en general, otra serie de elementos no definibles. En el cuadro1.1 se recoge un estudio comparativo de las caractersticas definitorias msimportantes de la Inteligencia Natural y la Artificial.Para Wechsler27, la inteligencia es la capacidad global que posee un in-dividuo para actuar en orden a conseguir determinados objetivos, pensar ra-cionalmente y relacionarse de forma eficaz con su entorno. Por su parte, elpsiclogo Stern28 la concibe como la capacidad general que tienen los indivi-duos para ajustar conscientemente su modo de pensar a los nuevos requisi-tos del entorno, adaptndose de una forma dinmica a los nuevos problemasy condicionantes. Es observable una cierta similitud entre una y otra defini-cin29.

24 Winston, en referencia a esta cuestin, destaca el hecho de que definir el concepto de inteli-gencia puede implicar tarea para al menos seis meses y, an transcurrido este tiempo, esposible que no se haya llegado a una definicin concreta. Ver:P. H. Winston y K. A Prendergast (eds.) (1984), The Al Business, Cambridge (Mass.), TheMIT Press, pp. 1-13.2sG. L. Simons (1 985), Los ordenadores de la quinta generacin, Madrid, Ed. Dfaz de Santos,p. 79. Traduccin de la obra Towards Fifth-Generation Computers, publicada por TheNational Computing Centre Limited, (1 983).26J M. Angulo y A. de Moral, Inteligencia ... , op. cit., p. 9.27 Citado por G. L. Simons, en Los ordenadores de la quinta .. , op. cit., p. 80.2sCitado por G. L. Simons, en Los ordenadores de la quinta ... , op. cit., p. 80.29 Algunas definiciones ms al respecto pueden encontrar en:G. L. Simons, Introduccin a la ... , op. cit., pp. 16-20.

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Cuadro 1.1 COMPARACIN INTELIGENCIA ARTIFICIAL-INTELIGENCIA NATURAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA N T ~ g ~RASGOS COMUNES*Se acrecienta con la experiencia *Se acrecienta con la experiencia ----*Obsolescencia y empobrecimiento por falta de *Obsolescencia y empobrecimiento por falta de

uso uso 1ASPECTOS POSITIVOS ASPECTOS NEGATIVOS*Suele estar bien documeiltada. Se puede r ~ ------*Documentacin escasaproducir y transmitir con facilidad *No resulta fcil su transmisin*Posibilidad de acumular conocimiento *Es efmera y no permanentepermanentemente "Es irregular*Es consistente *Desaparece con la persona*Perdura tras la desaparicin de la persona "Coste alto*Coste razonableASPECTOS N E G T I V O ~ ASPECTOS POSITIVOS*De forma genera no es creativa *Es creativa*No forma parte de la cultura genera de una *Forma parte de la cultura general de una p r ~persona sona

Fuente: Elaboracin propiaNo obstante, prescindiendo del mayor o menor acierto que comportanalgunas de estas definiciones, s que se puede estar de acuerdo en la exis-tencia de una serie de caractersticas, sugeridas por Holstadter 30 como acti-

tudes esenciales de la inteligencia. Algunas de tales caractersticas son lassiguientes:- Responder de una manera flexible a las situaciones. No hay motivopara proceder de la misma forma siempre que uno se enfrenta conse-cutivamente a un problema similar. Si as se hiciera, se seguira unaconducta mecnica en lugar de inteligente.- Saber extraer el sentido de mensajes contradictorios o ambiguos. Seentienden muchas expresiones, que aparecen como contradictorias o

ambiguas, ya que se es capaz de referirlas a un contexto adecuadodebido al conocimiento y experiencia que se posee.- Se puede reconocer la importancia relativa de los diferentes elementosque concurren en una situacin. Diariamente, se reciben grandes can-tidades de mensajes e informacin y se da un sentido al entorno cir-cundante, asignando diferentes niveles de importancia a todos losacontecimientos ocurridos en el mismo.- Se encuentran semejanzas entre distintas situaciones, a pesar de las

3o D R. Hofstadter (1987), GOdel, Escher, Bach: Un eterno y grcil bucle, Barcelona, Ed.Tusquets. Traduccin de la obra GOdel, Escher, Bach: An Eterna Goiden Brain, publicadapor Basic Books, New York, (1979).

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diferencias posibles que puede haber entre ellas. En el reconocimien-to de estas semejanzas se basan las acciones futuras, dado que delpasado se han retenido y aprendido cosas. Por eso, no es necesarioque dos hechos o situaciones sean idnticas para que se le aplique laexperiencia.- Se detectan las diferencias existentes entre dos situaciones, a pesar delas aparentes similitudes que se puedan dar entre ellas, obrando enconsecuencia.

A esta serie de caractersticas que se han enumerado previamente se lassuele denominar, en su conjunto, como sentido comn. No hay nada de es-pecial en ellas y son corrientes y comunes a todos los seres humanos. Noobstante, son varias las voces que proclaman el hecho de que, todas las cua-lidades y caractersticas referidas con anterioridad, son algo exclusivo del serhumano. Por eso, segn ciertos autores, ninguna mquina puede pensar. Hayquien apunta la idea de que el ordenador no es nada ms que una mquinavoluminosa y rpida para efectuar clculos aritmticos. Pues bien, aunque losordenadores pueden realizar operaciones aritmticas, stas no son las nicasposibles. Hoy da los ordenadores se consideran ya mquinas manipuladorasde smbolos, un enfoque que, sin embargo, no limita su tremenda potenciali-dad con el clculo aunque s les permita adems, entre otras cosas, resolverproblemas, interpretar datos y tomar determinados tipos de decisiones. Haytambin quien opina que los ordenadores son slo capaces de hacer lo quese les ordenaque hagan. Ningn mecanismo podr actuar ms all de lo quesu programacin interna le permita y obligue. La cuestin de si un ordenadorpuede, por s slo, realizar innovaciones est actualmente abierta al estudioe investigacin de los expertos, si bien es cierto que se han logrado ya algu-nos xitos en la obtencin de nuevos conocimientos y planteamientos porparte de los ordenadores.

Una vez delimitado con aproximacin el concepto de Inteligencia Natural,se retoma el tema de la definicin de Inteligencia Artificial. Segn Gevarter ydesde una perspectiva un tanto simplista, la Inteligencia Artificial trata de idearprogramas de ordenador que aumenten la inteligencia de stos. Los progra-mas en los que la Inteligencia Artificial se interesa son, primariamente, proce-sos simblicos que implican complejidad, incertidumbre y ambigedad. Sonprocesos que requieren bsqueda, ya que no admiten soluciones algortmi-cas. Este modo de resolucin difiere, de forma notable, de los clculos tcni-cos y cientficos, fundamentalmente numricos, que suministran siempre re-sultados adecuados y satisfactorios. En contraposicin, los programas de In-31 W. M. Gevarter, Mquinas ... , op cit., p 532 B G. Buchanan y E H. Shortliffe (1984), Rule-Based Expert Systems, Reading (Mass.),Addison Wes ey, p 3

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teligencia Artificial tratan con conceptos y palabras, no garantizando siempreuna solucin vlida. Buchanan y Shortliffe32 ponen el nfasis en esta cuestina la hora de definir la Inteligencia Artificial. Segn ellos( ..) La Inteligencia Ar-tificial es una rama de la informtica que trata de la resolucin de problemaspor mtodos simblicos y no algortmicos. Es el mismo Buchanan33 el que, enotra obra, hace referencia a esta misma cuestin, aadiendo un matiz quetiene cierta importancia en este intento de conceptualizar la Inteligencia Artifi-cial. Segn l son factibles, como mtodos para procesar informacin, la re-presentacin del conocimiento, usando smbolos en lugar de nmeros, y laheurstica34 o reglas de razonamiento informal basadas en la experiencia 35 Noobstante, sta ser una cuestin que se tratar con algo ms de detenimien-to en el apartado tercero del presente captulo.De esta forma, la investigacin en este campo se centrar en el desarro-llo de planteamientos inteligentes del comportamiento inteligente y tendrcomo objetivo, aunque no nico, aumentar la utilidad de las mquinas y losprocesos informticos.Quiz una de las aportaciones que ms aceptacin ha tenido, en trmi-nos generales, es la del pionero en cuestiones de Inteligencia Artificial MarvinMinsky36 Segn su criterio sta se dedica a programar los ordenadores deforma que realicen tareas que, si fuesen llevadas a cabo por un ser humano,exigiran inteligencia por parte de la persona que las ejecuta. Actividades

como escribir un libro, conducir un coche o la comprensin del lenguaje sedice que requieren e implican un cierto nivel de inteligencia. Por eso, los in-vestigadores en Inteligencia Artificial se ocupan del desarrollo e implemen-tacin de sistemas informticos que generan resultados normalmente aso-ciados con la inteligencia humana. Es decir, se apunta a la aplicacin de unaserie de cualidades como son la comprensin, el aprendizaje, el conocimiento,la toma de decisiones, la percepcin, la creacin, el razonamiento, etc., a lasque se ha hecho referencia con anterioridad al estudiar el concepto de Inteli-gencia Natural. Tambin, para Duda37 y sus discpulos, la Inteligencia Artificialencierra el contenido al que se acaba de hacer referencia y tiene, segn ellos,33 Citado por H. C. Mishkoff en A fondo: .. , op. cit., p. 21.34 Esta se puede definir como una aproximacin al problema, basada en la experiencia, que pro-porciona un determinado procedimiento para intentar la resolucin de mismo. Estas aproxi-maciones no garantizan siempre soluciones adecuadas a los problemas planteados.35 En e mismo sentido se pronuncia Hayes-Roth. Ver para ello:F. Hayes-Roth (1981), Artificiallntelligence: The New W a v e ~ technical tutorial for R & DManagemenl, Santa Mnica (Ca.), Rand Corporation, (AIAA-81-0827), p. 1.36 Citado por S. Undsay (1988), en Practica applications of Expert Systems, Wel esley

(Mass.), QED nformation Sciences lnc., p. 1.37 R. O. Duda y otros (1979), State of the Technology in Artificlallntelligence, Research Direc-tions in Software Technology, Cambridge (Mass.), The M TT Press, pp. 729-749.

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como ltimo objetivo una expansin cualitativa de la capacidad de los orde-nadores. Se trata de una bsqueda de mtodos y procedimientos con el ob-jeto de conseguir que la "herramienta ordenador'' sea de mayor utilidad parael hombre.Una vez comentadas las opiniones de algunos investigadores en estamateria y siguiendo con el intento de clarificar la cuestin relativa a la deter-minacin de una definicin de Inteligencia Artificial, puede resultar interesanterecoger ahora la aportacin hecha al respecto por Schank 8 Este autor sealeja un tanto de los enfoques ms clsicos que se han analizado hasta aho-ra, orientando su opinin mediante la aplicacin de otro criterio distinto a losutilizados previamente. Segn l, para entender el concepto de InteligenciaArtificial se ha de tener presente que esta materia est sufriendo un cambiocontinuo. la Inteligencia Artificial debe ser considerada como una "evolucin"en lugar de una "revolucin". Debido a que constantemente se buscan nuevasvas y problemas de mayor inters para ser estudiados, es lgico pensar enuna definicin evolutiva de la Inteligencia Artificial en funcin de los trabajos deinvestigacin que se desarrollen. Aunque los lmites de esta materia experi-mentan una expansin continua, es razonable suponer que, la definicin en s,est en proceso de ser algo menos cambiante. Adems, hay que tener encuenta que los principios bsicos, sobre los que se fundamenta esta discipli-na, empiezan a conocerse en profundidad y con cierta precisin, lo cual vienea facilitar, de alguna manera, la ardua tarea de definirla.Por ltimo, como contrapunto a las ideas expuestas en este apartadohasta el momento, se presentan a continuacin ciertas opiniones orientadasen el sentido de que quiz no tenga excesiva trascendencia el hecho de tenerque dar, por fuerza y dentro de la ms estricta ortodoxia metodolgica, unadefinicin de la disciplina que nos ocupa. Bastantes personas que mantienenuna relacin estrecha con el tema, son de la opinin de que no es vital el tenerque aportar una definicin precisa de Inteligencia Artificial. Cuando los edito-res de la revista "Artificiallntelligence" entrevistaron a algunas personalidadesimportantes dentro de este campo, les plantearon cuestiones tales como: Esla Inteligencia Artificial una disciplina nica? Cules son sus rasgos distinti-vos respecto de otras reas? Pues bien, ninguno de ellos encontr problemaen la falta de una definicin precisa sobre esta materia e, incluso, algunos hi-cieron hincapi en su poca importancia. Como muestra de esta corriente deopinin se retoman las palabras de Amarel 9a este respecto. l afirma( .. ) noestoy preocupado por el momento con la naturaleza de la Inteligencia Artificial

3a R C. Shank P. G. Chiders 1984), he Cognitive Computer, Reading Mass.), AddisonWesley. p. 26.9 Opinin expresada en:D G Bobrow P J Hayes i985), rtificial lntelligence Where are We? Artificiallntelligence, Marzo, voL 25, pp 3 7 5 ~ 4 1 5

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y las definiciones de esta disciplina. Mucho ms rotundo en sus afirmacionesse muestra Davis40 cuando es preguntado acerca de esta cuestin:Existen un gran nmero de aproximaciones a un gran nmero de objeti-

vos. En mi opinin no se puede dibujar una lnea definida que nos diga esto esInteligencia Artificial esto no. Y tampoco es relevante. El dar un nombre a unacosa no lo es todo.Finalmente, se recoge una opinin ms sobre este punto que sirva decolofn al apartado. Las palabras de Witkowsky al referirse a este tema,apuntan hacia que en definitiva por Inteligencia Artificial hay que entender unacombinacin, sin una clara definicin, de conceptos bastante diversos. Segnl42 esta disciplina es una mezcla de ideas sobre percepcin, resolucin deproblemas, abstraccin, generalizacin, habilidades, aprendizaje, memoriza-cin, conocimiento, etc.Es por lo tanto sta una cuestin que, como se puede constatar, se pres-ta a una amplia diversidad de tratamientos y enfoques por parte de las distin-tas personas que se han dedicado a su estudio y anlisis y que, por el mo-mento, no ha conocido una unanimidad en los criterios para su tratamiento.Sera deseable, sin embargo, el conseguir que la coordinacin y unificacin deestos criterios sea, cuanto antes, una realidad. Se ahorraran as esfuerzosque, en numerosas ocasiones, resultan redundantes y, en otras, demasiadoaislados. Con ello, adems, se facilitara un progreso adecuado en el conoci-

miento de esta materia que, en el momento que vivimos, ha cobrado un granauge y cuyas expectativas cara al futuro son muy prometedoras.Dado el carcter introductorio y de marco de referencia que tiene el pre-sente captulo, se concluye con estas ltimas opiniones la cuestin relativa ala definicin de Inteligencia Artificial. En el apartado siguiente se tratarn al-gunos de los elementos bsicos que la componen y caracterizan.

1.3 ELEMENTOS BSICOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIALLa metodologa a seguir para el desarrollo de esta cuestin estar basa-da, en gran medida, en la comparacin de las peculiaridades de la informti-ca convencional y la Inteligencia Artificial como nueva alternativa. Algunos delos aspectos a tratar aqu lo van a ser de forma breve debido al menor prota-gonismo de los mismos dentro de la presente investigacin.Al igual que a la informtica convencional se le han venido reconociendouna serie de caractersticas peculiares, desde las etapas iniciales de su de-

4 Citado en H. C. Mishkoff A Fondo: ... , op. cit. p. 29.41 M. Wtkowsky (1980), Planning techniques find optimal routes Practica Computing, June pp.90-94.42 Citado por G. L Simons en Introduccin a la ... , op. cit. p. 212.

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sarrollo, la Inteligencia Artificial tambin posee una serie de elementos parti-culares que la caracterizan y diferencian. Del anlisis de estos elementosparticulares tratarn los apartados siguientes.Para Nilsson'3 son cuatro los elementos o pilares bsicos sobre los quedescansa el fundamento de un programa de Inteligencia Artificial. l los enu-mera as: la bsqueda heurstica, la modelacin y representacin del conoci-miento, el razonamiento de sentido comn y lgica y por ltimo, los lengua-jes y herramientas de Inteligencia Artificial.a) Bsqueda heurstica. Hasta la aparicin de la Inteligencia Artificial, lamayora de los programas de ordenador existentes estaban concebidos pararealizar operaciones y clculos fundamentalmente numricos o alfa-numri-cos, efectundolos con gran rapidez y exactitud. La aplicacin de algoritmos 44era la base de sustentacin de la mayora de los programas convencionalesque exigan, adems, un conocimiento completo de la cuestin a resolver.Segn Van Horn45 en un algoritmo cada factor es delimitado con precisin ylas definiciones son todas lijadas en trminos de nmeros o relaciones num-ricas. La ejecucin de cualquier programa convencional conlleva la cum-plimentacin rgida de una serie de procesos hasta alcanzar la solucin de-seada.Estos programas, utilizados ampliamente en las ltimas dcadas, hanproporcionado resultados satisfactorios hasta tal punto que las prediccionesms optimistas, pero a la vez tambin precipitadas y osadas, pronosticaron laposibilidad de que los mismos fuesen capaces de superar a la inteligenciahumana simplemente mediante la reduccin de todo hecho, fenmeno o pro-blema a elementos que puedan ser representados en trminos matemticos,procesndolos con posterioridad mediante ordenadores cada vez ms rpidosy precisos. Sin embargo, esta posibilidad se vio muy pronto frustrada debidoa que muchos de los problemas ms frecuentes e interesantes que se afron-tan casi a diario, no pueden ser reducidos a simples nmeros. A esto se leaade, adems, el hecho de que el tratamiento de tales cuestiones tampocodepende de la disponibilidad o no de potentes ordenadores capaces de pro-

cesar con rapidez grandes series numricas.La cuestin fundamental de este tema radica en que los humanos po-seen la cualidad de detectar posibles vas, para solucionar un problema, queestn fuera del alcance de los programas convencionales. Una persona pue-43 N. J. Nilsson 1981-82), Artificiallntelligence: Engineering Science or Slogan Al Magazine,Invierno, n 1 voL 3 pp. 2-9.44 Un algoritmo se define como un procedimiento paso a paso con un principio un fin concre-tos existiendo la garanta de poder encontrar una solucin adecuada para resolver un pro-

blema especfico.45 M. Van Horn 1986), Understanding Expert Systems, New York Bantan Computers Bookspp. 22-23.

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de desarrollar toda una serie de procesos cognoscitivos que le capacitan parareducir el rea de bsqueda, en la resolucin de un problema, partiendo de unamplio abanico de posibilidades iniciales. Si no se fuese capaz de hacer sto,el nmero de casos a verificar sera tan amplio que seramos virtualmenteaplastados bajo su enorme peso. Es lo que con frecuencia se viene a deno-minar formalmente como explosin combinatoria. Obsrvese que cada vezque se toma una decisin se abren nuevas oportunidades de decisiones pos-teriores, existiendo por lo tanto puntos de bifurcacin. Para problemas de grancomplejidad resulta muy difcil explicitar y verificar todas las posibles alternati-vas de solucin hasta localizar la que nos lleve a la ms idnea, o en su caso,a la nica factible. El mtodo tradicional de representacin de las alternativasposibles en la resolucin de un problema ha sido, hasta ahora, el rbol dedecisin. Inicialmente se usaron mtodos ciegos para el examen de estosrboles. Eran mtodos de bsqueda que garantizaban la no utilizacin de unamisma va de solucin ms de una vez. La realidad demostr pronto que enproblemas complejos estos enfoques no eran, en ningn modo, los ms ade-cuados. Como alternativa a dichos modelos la Inteligencia Artificial aport loque se ha denominado bsqueda heurstica o, simplemente, heurs-tica. Se-gn Feigenbaum y Feldman 46 ) Una heurstica es una estrategia, truco,simplificacin o cualquier otra clase de estratagema que limita drsticamentela bsqueda de soluciones en grandes espacios de problemas ( .. ). Por lotanto nos permite determinar cmo se debe proceder ante un problema, se-leccionando las bifurcaciones, dentro de un rbol, con ms posibilidades. Conello se restringe la bsqueda, aunque no se garantiza siempre la obtencin deuna solucin adecuada o correcta. Todo lo que se puede decir, para que unaheurstica sea til, es que debe ofrecer soluciones que sean lo suficientemen-te buenas y aceptables en la mayora de las ocasiones. Adems, utilizando laheurstica no hay que replantear por completo un problema cada vez que seafronte. Si ya se tiene una experiencia anterior, sta sugerir la forma en quese debe proceder para resolverlo de la manera ms conveniente. En el cua-dro i .2 y la figura 1. i se muestra una comparacin entre la informtica con-vencional y la metodologa aplicada dentro de su mbito, y la correspondien-te a la aplicada en el mbito de la Inteligencia Artificial47 Se puede advertircmo el concepto de dato es ampliado al de conocimiento y los algoritmos sonsustituidos por una bsqueda inteligente orientada a la localizacin de vas desolucin empleando dicho conocimiento.46 E. A Feigenbaun J. Fe dman (1963), Computers and Thought, New York, McGraw-HH , p. 6.7 Otros autores que tratan esta cuestin son:

N. Bryant (1988), Managing Expert Systems, Chichester (West Sussex), John Wiley Sonslnc., pp 7-13.T Coleman (1989), Expert Systems or the Data Processing Professional, Manchester,NCC Publications, pp 5-8.L E. Frenzel, Jr. (1989), A Fondo: Sistemas Expertos, Madrid, Ed. Anaya-Multimedia, pp.1518.

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