APLICACIONES

        Y
USOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 

Básicamente, la inteligencia artificial es aquella que trata de explicar el funcionamiento mental basándose en el desarrollo de algoritmos para controlar diferentes cosas. La inteligencia artificial combina varios campos, como la robótica, los sistemas expertos y otros, los cuales tienen un mismo objetivo, que es tratar de crear máquinas que puedan pensar por sí solas, lo que origina que hasta la fecha existan varios estudios y aplicaciones, dentro de las que se encuentran las redes neuronales, el control de procesos o los algoritmos genéticos.

La idea de construir una máquina que pueda pensar es que realice cosas que nosotros realizamos y hacemos. Pero para que las computadoras se ganen el nombre de inteligentes, primero tienen que ser capaces de mantener, por ejemplo, un diálogo con un ser humano, ya que las computadoras únicamente pueden realizar o hacer lo que se les indique, pero nunca sabrán lo que están realizando pues no están conscientes de lo que hacen.

Luis Alberto García Fernández

Entre las aplicaciones mas importantes que se le ha dado a la IA podemos encontrar:

Visión Artificial:

La Visión por Computador, es uno de los campos más extensos de la I.A ya que influyen muchos aspectos. La Visión para los humanos no es ningún problema, pero para las máquinas es un campo muy complicado. Influyen Texturas, Luminosidad, Sombras, Objetos Complejos, etc. El primer paso es captar la imagen mediante una cámara de TV. Las imágenes a color tienen una matriz I(x,y,t); donde x y y nos indican la ubicación de un punto en la matriz de colores y t, nos indica el tiempo.

Este proceso obtiene una imagen invertida, pero simplemente rotarla no nos dará la visión del terreno. Influyen muchos elementos haciendo a este proceso complicado.

En la actualidad, algunos Robots emiten una señal y la reciben generando bajo esto una especie de espacio, esta forma de “ver” es muy rústica, pero se sigue usando ya que desafortunadamente es imposible lograr una reconstrucción de la imagen capturada. Y aunque así fuera, las computadoras no podrían distinguir un objeto de juguete y uno real. Lo peor es que los modelos que existen tratan de resolver esto de forma muy complicada. Al proceso de captar imágenes podemos dividirlo en: Bajo Nivel, Nivel Medio y Alto Nivel. El primero se encarga de suavizar y quitar ruido a la imagen y de extraer características de la imagen bidimensional, en particular de las aristas, el segundo se encarga de agrupar estas aristas para formar imágenes bidimensionales y la tercera de usar estas imágenes para reconocer objetos del mundo real. Generalmente las imágenes captadas por los robots son suficientes para sus propósitos.

Redes Neuronales

En biología, las neuronas tienen un cuerpo circular y una serie de ramificaciones: El axón y las dendritas. El axón transporta la señal de salida otra célula y las dendritas permiten que la información llegue a la neurona. Las conexiones intermedias se llaman Sinapsis, si la neurona pasa el umbral impuesto por la sinapsis, se dispara, caso contrario no hace nada. Esto la asemeja a dispositivos digitales, siendo esta la base de la Redes Neuronales, que buscan imitar a la neurona en términos computacionales. Se hace esto ya que se considera que la neurona es la base de la capacidad de aprendizaje. No obstante la emulación de la neurona no es perfecta, a la fecha se investigan algunas cualidades importantes como la Computación Distribuida para tolerar Ruido (Distorsión) en la entrada y para el aprendizaje. Cada conexión Neuronal computacional posee un peso numérico que limita la fuerza con la que el impulso sale de la neurona, de no ser así la información crecería demasiado con resultados imprevisibles. Las Redes Neuronales reconocen solo dos estados: 0 (No hay impulso) y 1 (Si lo hay), esto las asemeja a las compuertas lógicas de cualquier tipo: AND, XOR, OR, etc. (Para ver las Compuertas Lógicas más comunes, véase el Anexo B).

Sistemas Expertos

Son programas de computación inteligentes que usan conocimientos y procesos de inferencia, para resolver problemas sumamente difíciles para un humano ya que requerirían de mucha experiencia. En sí un Sistema Experto; emula la capacidad de experiencia de un ser humano para tomar decisiones. Aunque los Sistemas Expertos se centran el domino del problema, no tienen conocimientos mas allá de donde fueron programados, esto es, no relaciona ningún otro concepto, a menos que este específicamente indicado. A este conocimiento se le llama Dominio del Conocimiento y como ya se apuntó es muy cerrado. Los Sistemas Expertos se basan en las Redes Neuronales. Sus partes son: La Base del Conocimiento, el Motor de Inferencia, el Subsistema de Explicación y la Interfaz.

• La Base del Conocimiento: Aquí están almacenados todos los datos que el Sistema Experto tiene para tomar decisiones.
• El Motor de Inferencias: Contiene todos los procesos que manipulan la Base del Conocimiento, para deducir la información pedida por el usuario. (Por Ejemplo, resolución, encadenamiento atrás hacia delante, etc).
• El Subsistema de Explicación analiza la estructura del razonamiento y da una explicación al usuario.
• La Interfaz, que es el puente de comunicación entre el sistema y el usuario.

Robótica

Es uno de los campos de aplicación más apasionantes de la I.A; los Robots son agentes físicos que realizan tareas mediante la manipulación física del mundo; por ser agentes y realizar su trabajo en forma autónoma, se excluyen a los robots que son controlados por un operario humano, como son los que hacen tareas de rutina, ya que la I.A busca robots con sistemas autónomos. La palabra Robot, proviene de la voz eslovaca Robota, que significa Trabajador Forzado. En realidad esta rama comenzó como una historia de Ciencia Ficción, pero interesó mucho a los desarrolladores de I.A. Los primeros Robots, solo podían seguir una línea blanca pintada en el suelo. En la actualidad este campo a avanzado tremendamente.

Clases de Robots:

• - Robots Manipuladores: Son brazos robóticos que están fijos en un lugar de trabajo y se usan generalmente para ensamblar piezas, aunque también hay brazos usados para ayudar en hospitales o incluso brazos que pintan lienzos con resultados muy originales.

- Robots Móviles: Se desplazan por el medio usando ruedas, piernas u otros. Hay 3 variantes: ULV (Vehículo Terrestre sin Tripulación, en inglés), son robots que permiten un desplazamiento autónomo por autopistas. UAV (Vehículo Aéreo sin Tripulación, en Inglés), son robots que permiten operaciones de fumigación autónoma, así como de vigilancia o militares. AUV (Vehículo Submarino sin Tripulación), son robots que permiten exploraciones marinas autónomas o incluso paseos planetarios.

• - Robots Humanoides: Son un tipo de Robots que se asemejan al torso humano. Esta clase usa sus efectores mejor que los otros tipos, pero son mucho mas complejas que los otros robots.
• Hardware Robótico:

* Sensores: Hay 2 clases, los Sensores Pasivos, que solo recogen información del medio, su desventaja es que su margen de error es alto, y los Sensores Activos, que emiten energía al medio y la reciben para usarla para las mediciones. Su única desventaja es que a más se implementen en un robot, mayor es el riesgo de interferencia. Su ventaja es que su margen de error es mínimo. Existen algunos que merecen ser mencionados:

• * Escáneres de Rango: Miden la distancia.

* Sistemas Táctiles: Sensores sensibles al tacto.

* GPS: Calculan la posición absoluta del robot en la tierra.

• * Sensores de Imagen: Permiten obtener imágenes y procesarlas.
• * Sensores Perceptores: Informan al robot de su propio estado.

* Decodificadores de Ejes: Permiten medir las revoluciones de los motores para usarlas en mediciones, en  

   odometría. Este proceso es muy propenso a error debido a desgaste físico.

* Sensores Inerciales: Una alternativa al decodificador de ejes, pero no soluciona mucho.

• * Sensores de Fuerza y Tensión: Le indican al robot con cuanta fuerza está cogiendo algo y con cuanta 
•    fuerza lo está girando.
• * Efectores: Existen varias clases:
• * Articuladores de Revolución: Generan movimiento rotacional.
• * Articulación Prismática: Genera desplazamiento lateral.

Las personas contamos con los 6 grados de libertad (x, y, z, que nos localizan en el espacio y desvió, balanceo y cabeceo: Yaw, Roll y Pitch). Los robots tienen todos o algunos de estos grados de libertad.

Los robots no holomínicos son aquellos que tienen más grados de libertad efectivos que controlables, y los holomínicos son los que tienen el mismo número, sin embargo los holomínicos aunque son fáciles de manejar, son más complejos de desarrollar.

• Los Robots de Impulsión poseen 2 ruedas; como un tanque y cada rueda se mueve independientemente de la otra.
• La Conducción Sincronizada se da cuando pueden girar y moverse en su propio eje.
• Un Robot es dinámicamente estable si puede mantenerse en pie mientras camina.
• Un Robot es estáticamente estable, si el centro de gravedad está encima del polígono que une a sus piernas.

No obstante, no solo las partes hacen funcionar al Robot, se necesita una fuente de energía para hacer funcionar sus efectores, la más popular es el motor electrónico, aunque también hay modelos hidráulicos y neumáticos.

Hardware Robótico:

• Sensores: Hay 2 clases, los Sensores Pasivos, que solo recogen información del medio, su desventaja es que su margen de error es alto, y los Sensores Activos, que emiten energía al medio y la reciben para usarla para las mediciones. Su única desventaja es que a más se implementen en un robot, mayor es el riesgo de interferencia. Su ventaja es que su margen de error es mínimo. Existen algunos que merecen ser mencionados:

• Escáneres de Rango: Miden la distancia.

• Sistemas Táctiles: Sensores sensibles al tacto.

• GPS: Calculan la posición absoluta del robot en la tierra.

• Sensores de Imagen: Permiten obtener imágenes y procesarlas.

• Sensores Perceptores: Informan al robot de su propio estado.

• Decodificadores de Ejes: Permiten medir las revoluciones de los motores para usarlas en mediciones, en odometría. Este proceso es muy propenso a error debido a desgaste físico.

• Sensores Inerciales: Una alternativa al decodificador de ejes, pero no soluciona mucho.

• Sensores de Fuerza y Tensión: Le indican al robot con cuanta fuerza está cogiendo algo y con cuanta fuerza lo está girando.

• Efectores: Existen varias clases:

• Articuladores de Revolución: Generan movimiento rotacional.

• Articulación Prismática: Genera desplazamiento lateral.

Aplicaciones en la vida diaria:

• Industria y Agricultura: Los Robots han sido usados en entornos peligrosos para el hombre y en muchas ocasiones son más rentables que trabajadores humanos. En la Agricultura, los Robots, están siendo usados para sustituir las grandes máquinas usadas para excavar, cosechar, etc. Por ahora son prototipos, pero pronto remplazarán a los humanos en estas tareas.
• Transporte: Los robots han servido mucho aquí: Desde helicópteros autónomos hasta sillas de ruedas automáticas, e incluso portadores de carga que superan a humanos especializados. Incluso algunos ayudan transportando cosas en los hospitales, como el Robot Helpmate.
• Entornos Peligrosos: Los Robots ayudaron en la limpieza de lugares de accidentes nucleares como Chernobyl, Three Mile Island. Incluso estuvieron en la búsqueda y limpieza durante el colapso del World Trade Center, ingresando a entornos muy peligrosos, además hay otros que desactivan bombas o limpian campos minados.
• Exploración: Los Robots han explorado lugares inaccesibles para la gente, como Marte y los Volcanes. Incluso existen los Drones, vehículos aéreos autónomos usados para fines militares.
• Salud: Los Robots son usados para ayudar en operaciones de alto riesgo, también sirven de ayuda a los ancianos como andadores robóticos o juguetes que recuerdan cuando tomar la medicación.
• Servicios Personales: Algunos robots pueden prestar servicio en el hogar, como aspirar el hogar, cortar el césped e incluso remplazar los quioscos por quioscos robóticos.
• Entretenimiento: Los robots han empezado a conquistar la industria de los juguetes, por ejemplo el robot-perro Sony AIBO; está siendo usado para estudios de I.A en todo el mundo, siendo a la vez un juguete. En 1995 se inició el torneo de fútbol de robots autónomos Robocup, cuyo objetivo es lograr que robots autónomos ganen un partido de fútbol. Esto está provocando una investigación más eficiente de la I.A, como a su vez darle algo de animación al campo.
• Aumento de la capacidad humano: Se han creado máquinas que puede transportar gente, además se investiga como aumentar la fuerza de las personas usando partes robóticas. Hay además proyectos de Robots que se asemejan al ser humano, aunque en forma muy superficial. Estos Robot están en venta por algunas compañías en Japón.