1.1 Del razonamiento de los sitemas expertos.
CAP1TULO 1.−Introducción. Evolución Histórica.
1.1 Introducción.
Desde los años 50,se ha producido un notable
avance dentro del campo de la inteligencia artificial. El reto de crear
maquinas cuyo comportamiento asimile el de los humanos, con capacidad para
tomar propias decisiones y obtener conclusiones comienza a ser tenido en cuenta
a partir del desarrollo de la informática. Concretamente, la inteligencia
artificial (IA) es una rama de la ciencia de computación. Paralelo al desarrollo
de la informática, comienza el desarrollo de la inteligencia artificial.
La IA comprende el estudio y creación de
sistemas computarizados que manifiestan cierta forma de inteligencia: sistemas
que aprenden nuevos conceptos y tareas, que pueden razonar y derivar
conclusiones útiles acerca del mundo que nos rodea, sistemas que pueden
comprender un lenguaje natural o percibir y entender una escena visual, y
sistemas que realizan otro tipo de actividades que requieren de inteligencia humana.
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La IA es una ciencia que trata de la
comprensión de la inteligencia y del diseño de máquinas inteligentes, es decir,
el estudio y la simulación de las actividades intelectuales del hombre
(manipulación, razonamiento, percepción, aprendizaje, creación). La IA es el estudio
de las computaciones que permiten percibir, razonar y actuar. Es un campo de
estudio que busca explicar y emular el comportamiento inteligente en términos
de procesos computacionales. Estudia las representaciones y procedimientos que
automáticamente resuelven problemas usualmente resueltos por humanos.
A pesar de la diversidad de conceptos
propuestos para la IA, en general todos coinciden en que la IA trata de alcanzar
inteligencia a través de la computación. Toda computación, requiere de una
representación de cierta entidad y de un proceso para su manipulación. Desde el
punto de vista de los objetivos, la IA puede considerarse en parte como
ingeniería y en parte como ciencia:
Como ingeniería, el objetivo de la IA es
resolver problemas reales, actuando como un conjunto de ideas acerca de cómo
representar y utilizar el conocimiento, y de cómo desarrollar sistemas
informáticos. Como ciencia, el objetivo de la IA es buscar la explicación de
diversas clases de inteligencia, a través de la representación del conocimiento
y de la aplicación que se da a éste en los sistemas informáticos desarrollados.
Problemas tales como reconocimiento de voz, demostración de teoremas juegos
como las damas o el ajedrez debían ser resueltos por personas dado que
requieren habilidades tales como pensar, ver, memorizar, oler, etc. Sin
embargo, como se ha indicado antes, los trabajos que han llevado a cabo
numerosos investigadores en la segunda mitad del siglo XX, han demostrado que
este tipo de tareas pueden ser desarrollados y ejecutados perfectamente por
maquinas. La IA engloba diferentes subareas . Las principales subareas
existentes son, entre otras el reconocimiento de voz o de patrones, la
demostración automática de teoremas, el procesamiento del lenguaje natural, la
visión artificial, la robótica, las redes neuronales y los sistemas expertos.
Los sistemas expertos constituyen un campo de
investigación dentro de la inteligencia artificial, si bien la mayor parte de
las restantes (por no decir todas ) disponen de alguna componente relacionada
con los sistemas expertos. En la siguiente figura se muestran los campos que
forman la IA. Se trata de un todo que engloba campos como la robótica, la
visión artificial, las redes neuronales, etc.
Fig.1 Campos englobados por la IA.
1.2 Evolución Histórica.
En el año 1950 el campo de la automática
recibe un gran impulso cuando Wiener desarrolla el principio de la retroalimentación.
La teoría de la retroalimentación es base fundamental de los sistemas de
control.
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En 1955 Newell y Simon desarrollan la Teoría
de la lógica. Este desarrollo permitió desarrollar un programa que exploraba la
solución a un problema utilizando ramas y nudos, seleccionando únicamente las
ramas que más parecían acercarse a la solución correcta del problema. En
1956,se celebra una conferencia en Vermont (USA) de gran trascendencia en el
desarrollo de la IA. John McCarthy propone por primera vez el uso del
término Inteligencia Artificial para denominar el estudio del tema.
En 1957,aparece la primera versión de The
General Problem Solver (GPS), un programa capaz desolucionar problemas de
sentido común. El GPS utilizaba la teoría de la retroalimentación de Wiener..En
1958 McCarthy anuncia su nuevo desarrollo el lenguaje LISP (LISt Procesing), el
lenguaje de elecciónpara todos aquellos desarrolladores inmersos en el estudio
de la IA.En 1963,el Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) recibe una
subvención de 2,2 millones dedólares del gobierno de los Estados Unidos en
concepto de investigación en el campo de la IA. De esaforma, se comprueba la
importancia que el Gobierno concede a la investigación dentro de ese campo. En1965
aparece DENDRAL, el primer sistema experto. Es en ese año cuando Feigenbaum
entra a formar parte del departamento de informática de Stanford. Allí conoció
a Joshua Lederberg, el cual quería averiguar cual era la estructura de las
moléculas orgánicas completas. El objetivo de DENDRAL fue estudiar un compuesto
químico. El descubrimiento de la estructura global de un compuesto exigía
buscar en un árbol las posibilidades, y por esta razón su nombre es DENDRAL que
significa en griego árbol.Antesde DENDRAL los químicos solo tenían una forma de
resolver el problema, estar era tomar unas hipótesis relevantes como soluciones
posibles, y someterlas a prueba comparándolas con los datos. La realización de
DENDRAL duró más de diez años (1965−1975). Se le puede considerar el primer
sistema experto.
En 1972, en la Universidad de Standford se
desarrolla MYCIN, sistema experto dentro del campo de lamedicina para
diagnostico de enfermedades infecciosas en la sangre.
MYCIN se trataba de un sistema
experto para el diagnóstico de enfermedades
infecciosas. Desde los resultados de análisis de sangre, cultivos bacterianos y
demás datos, el programa era capaz de determinar, o en lo menos, sugerir el microorganismo
que estaba causando la infección. Después de llegar a una conclusión, MYCIN
prescribía una medicación que se adaptaba perfectamente a las características
de la persona, tales como el peso corporal de este. Al mismo tiempo, Davir Marr
propone nuevas teorías sobre la capacidad de reconocimiento visual de lasdiferentes
máquinas.En 1972 aparece el lenguaje PROLOGUE basado en las teorías de Minsky. En
1973 se desarrolla el sistema experto llamado TIERESIAS. El cometido de este
sistema experto era el de servir de intérprete entre MYCIN y los especialistas
que lo manejaban, a la hora introducir nuevos conocimientos en su base de
datos. El especialista debía utilizar MYCIN de una forma normal, y cuando este
cometiera un error en un diagnóstico (hecho producido por la falta o fallo de
información en el árbol de desarrollo de teorías) TEIRESIAS corregiría dicho
fallo destruyendo la regla si es falsa o ampliándola si es eso lo que se
necesita.
En 1979 aparece XCON, primer programa que
sale del laboratorio Su usuario fue la Digital Equipament Corporation (DEC).
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El cometido de XCON sería configurar todos
los ordenadores que saliesen de la DEC. El proyecto presentó resultados
positivos y se empezó a trabajar en el proyecto más en serio en diciembre de
1978. En abril de 1979 el equipo de investigación que lo había diseñado pensó
que ya estaba preparado para salir, y fue entonces, cuando se hizo una prueba
real, esperando resolver positivamente un 95% de las configuraciones, este
porcentaje tal alto se quedó en un 20% al ser contrastado con la realidad; XCON
volvió al laboratorio, donde fue revisado y a finales de ese mismo año funcionó
con resultados positivos en la DEC. En 1980 se instauró totalmente en DEC. Y en
1984, el XCOM había crecido hasta multiplicarse por diez. El XCOM supuso un
ahorro de cuarenta millones de dólares al año para la DEC. Entre los años 80 a
85 se produce la revolución de los Sistemas Expertos En estos 5 años se crearon
diversos sistemas expertos como el DELTA, de General Electric Company, para la reparación
de locomotoras diesel y eléctricas. Aldo en Disco para la reparación de
calderas hidróstaticas giratorias usadas para la eliminación de bacterias.Se
crearon multitud de empresas dedicadas a los sistemas expertos como Teknowledge
Inc., Carnegie Group, Symbolics, Lisp Machines Inc., Thinking Machines
Corporation, Cognitive Systems Inc.... formando una inversión total de 300
millones de dólares. Los productos más importantes que creaban estas nuevas compañías
eran las máquinas Lisp, que se trataba de unos ordenadores que ejecutaban
programas LISP con la misma rapidez que en un ordenador central, y el otro
producto fueron las herramientas de desarrollo de sistemas expertos.
En 1987 XCON empieza a no ser rentable. Los
técnicos de DEC tuvieron que actualizar XCOM rápidamente llegándose a gastar
más de dos millones de dólares al año para mantenimiento y algo parecido
ocurrió con el DELTA..También en 1987 aparecieron los microordenadores Apple y
compatibles IBM con una potencia parecida a los LISP. El software se transfirió
a máquinas convencionales utilizando el lenguaje C lo que acabó con el LISP. A partir
de los 90 y con el desarrollo de la informatica, se produce un amplio
desarrollo en el campo de la IA y los sistemas expertos, pudiéndose afirmar que
estos se han convertido en una herramienta habitual en determinadas empresas en
la actualidad. La evolución histórica de los métodos utilizados en el
desarrollo de los sistemas expertos también se ha producido a medida que se ha
ido desarrollando la IA y los diferentes métodos que se han empleado para su
resolución. El desarrollo de lenguajes como LISP y PROLOG condicionaron esa
evolución, así como investigaciones en diversos campos relacionados. Los
primeros sistemas expertos que se desarrollaron en los años 60 eran capaces de
resolver solo problemas basados en situaciones determinadas ,mediante sistemas
de reglas .Es a partir de los 70 cuando se empiezan a resolver problemas
basados en situaciones inciertas, basados en medidas difusas al principio y en
redes probabilísticas con posterioridad. En la siguiente figura se
aprecia la evolución histórica en la resolución de problemas mediante sistemas
expertos. Todo ello se detallara en el próximo capitulo.
