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Imitar a las hormigas para resolver problemas empresariales



La inteligencia artificial, en la cual se integra el soft computing, surgió hace cincuenta años como una disciplina para crear máquinas que resolvieran problemas imitando al ser humano. En la última década, algunas ramas del soft computing han evolucionado con gran éxito hacia la imitación de sistemas sociales y naturales como los insectos. Programas informáticos basados en modelos matemáticos del comportamiento de las hormigas se emplean diariamente para aplicaciones tan diversas como la planificación de las rutas de recogida de basuras en Sant Boi del Llobregat, la logística de distribución de gases medicinales en Houston o la transmisión de datos en internet.

Nuevas tendencias en inteligencia artificial

En sus cincuenta años de vida, la inteligencia artificial se ha inspirado principalmente en la forma en la que el ser humano resuelve problemas con objeto de desarrollar máquinas o programas que imiten ese comportamiento para realizar dichas tareas de forma automática.

Él termino "inteligencia artificial" fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, más para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La AI es una de las disciplinas más nuevas que junto con la genética moderna es el campo en que la mayoría de los científicos " más les gustaría trabajar". Una de las grandes razones por la cuales se realiza el estudio de la IA es él poder aprender más acerca de nosotros mismos y a diferencia de la psicología y de la filosofía que también centran su estudio de la inteligencia, IA y sus esfuerzos por comprender este fenómeno están encaminados tanto a la construcción de entidades de inteligentes como su comprensión.

El estudio de la inteligencia es una de las disciplinas más antiguas, por más de 2000 años los filósofos no han escatimado esfuerzos por comprender como se ve, recuerda y razona junto con la forma en que estas actividades deberían realizarse. Según John Mc Carthy la inteligencia es la "capacidad que tiene el ser humano de adaptarse eficazmente al cambio de circunstancias mediante el uso de información sobre esos cambios", pero esta definición resulta muy amplia ya que de acuerdo con esta, el sistema inmunológico del cuerpo humanó resultaría inteligente ya que también mediante el uso de información este logra adaptarse al cambio. Otra interesante manera de ilustrar la inteligencia seria recurrir a la teoría societal de la mente de Marvin Minsky donde cada mente humana es el resultado del accionar de un comité de mentes de menor poder que conversan entre sí y combinan sus respectivas habilidades con el fin de resolver problemas.

La llegada de las computadoras a principios de los 50, permitió el abordaje sin especulación de estas facultades mentales mediante una autentica disciplina teórica experimental. Es a partir de esto que se encontró que la IA constituye algo mucho más complejo de lo que se pudo llegar a imaginar en principio ya que las ideas modernas que constituyen esta disciplina se caracterizan por su gran riqueza, sutileza e interés; en la actualidad la IA abarca una enorme cantidad de subcampos que van desde áreas de propósito general hasta tareas especificas. Una de las definiciones que se han dado para describir la IA la sitúa dentro de una disciplina que tiene que ver con las ciencias de la computación que corresponden al esfuerzo por parte de gran cantidad de científicos que durante los últimos treinta años han realizado con el fin de dotar a las computadoras de inteligencia, a partir de esta definición encontramos que una de las técnicas de IA es aquella que se utiliza con el fin de lograr que un determinado programa se comporte de forma inteligente sin pretender tener en cuenta la " forma de razonamiento "empleada para lograr ese comportamiento. Luego, aquí surge un dilema, ya que según esto cualquier problema resoluble por un computador, sin complicaciones y también como un ser humano podría encuadrarse en el campo de la inteligencia artificial acudiendo solamente a la aplicación de reglas consecutivas al pie de la letra o lo que encontramos con el nombre de Algoritmos dentro del lenguaje de IA; este término fue acuñado en honor al matemático árabe AL-KWARIZMI que copiló una serie de estos para ser aplicados a diferentes problemas algebraicos. Cuando se aplican algoritmos a la solución de los problemas aunque no se está actuando inteligentemente si está siendo eficaz pero los problemas realmente complicados a los que se enfrenta el ser humano son aquellos en los cuales no existe algoritmo conocido así que surgen de reglas que tratan de orientarnos hacia las soluciones llamadas Heurísticas en las cuales nunca nada nos garantiza que la aplicación de una de estas reglas nos acerque a la solución como ocurre con los anteriores.

A partir de estos datos; Farid Fleifel Tapia describe a la IA como: "la rama de la ciencia de la computación que estudia la resolución de problemas no algorítmicos mediante el uso de cualquier técnica de computación disponible, sin tener en cuenta la forma de razonamiento subyacente a los métodos que se apliquen para lograr esa resolución.

Para completar esa definición, algunas definiciones no tan formales emitidas por diferentes investigadores de la IA que consideran otros puntos de vista son:

En la IA se puede observar dos enfoques diferentes:

El primer enfoque se centra en la utilidad y no en el método como veíamos anteriormente con los algoritmos, los temas claves de este enfoque son la representación y gestión de conocimiento, sus autores más representativos son McCrrthy y Minsky.

En el segundo enfoque encontramos que este se orienta a la creación de un sistema artificial capaz de realizar procesos cognitivos humanos haciendo importante ya no la utilidad como el método, los aspectos fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabiliada y sus autores son Newell y Simon de la Carnegie Mellon University.

La IA al tratar de construir maquinas que se comporten aparentemente como seres humanos han dado lugar al surgimiento de dos bloques enfrentados: el enfoque simbólico o top-down, conocido como la IA clásica y el enfoque subsimbolico llamado a veces conexionista.

Los simbólicos simulan directamente las características inteligentes que se pretenden conseguir o imitar y lo mejor que también se tiene a la mano es el hombre; para los constructores de los sistemas expertos resulta fundamental la representación del conocimiento humano donde gracias a estos avances se han encontrado dos tipos de conocimiento: conocimiento acerca del problema particular¨ y ¨conocimiento acerca de cómo obtener más conocimiento a partir del que ya tenemos¨. El ejemplo más representativo de esta corriente es el proyecto de Cyc de Douglas B. Lenat sobre un sistema que posee en su memoria millones de hechos interconectados. Dentro de la otra corriente: la subsimbolica; sus esfuerzos se orientan a la simulación de los elementos de más bajo nivel dentro de los procesos inteligentes con la esperanza de que estos al combinarse permitan que espontáneamente surja el comportamiento inteligente. Los ejemplos más claros que trabajan con este tipo de orientación son las redes neuronales y los algoritmos genéticos donde estos sistemas trabajan bajo la autonomía, el aprendizaje y la adaptación, conceptos fuertemente relacionados.

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Uno de los grandes seguidores de la IA; Marvin Minsky, ha dado una clasificación para los lenguajes de programación que se utilizan en esta disciplina:

Pero Minsky, admite que aún será necesario desarrollar dos tipos de lenguajes más para obtener una IA comparable a la inteligencia humana; y estos podrían ser.

Otro punto desde luego tiene que ver con el tema que aquí estamos tratando es por supuesto el concepto de lo que es creatividad, que a simple vista es algo que no podemos explicar porque es resultado de un don especial pero que los estudios sobre IA han comenzado hacer posible dar explicación satisfactoria: nos dicen que en la medida que se logre escribir programas que exhiban propiedad, en esa misma medida se empezara a explicar la creatividad.

Otra propiedad que se espera ver asociada a la IA es la autoconciencia; que de acuerdo con los resultados de las investigaciones psicológicas hablan por una parte de que como es bien sabido, el pensamiento humano realiza gran cantidad de funciones que no se pueden calificar de conscientes y que por lo tanto la autoconciencia contribuye en cierto sentido a impedir el proceso mental eficiente; pero por otro lado es de gran importancia poder tener conocimiento sobre nuestras propias capacidades y limitaciones siendo esto de gran ayuda para el funcionamiento de la inteligencia tanto de la maquina como del ser humano.

Pero sería imposible tratar de contemplar el tema de la IA sin recurrir a la cuestión de la complejidad; donde el comportamiento inteligente es el resultado de la interacción de muchos elementos y que con seguridad es una de las más valiosas contribuciones al tratar de simular en la maquina los fenómenos intelectuales humanos. La IA se ha desarrollado como disciplina a partir de la concepción de la inteligencia que se realizo al interior de la psicología y a partir de la cual se elaboraron diferentes categorías.

La inteligencia: Diferentes teorías y definiciones

En 1904 el ministerio de instrucción pública de Francia pidió al psicólogo francés Alfred Binet y a un grupo de colegas suyos que desarrollan un modo de determinar cuáles alumnos de la escuela primaria corrían el riesgo de fracasar para que estos alumnos reciban una atención compensatoria. De sus esfuerzos nacieron las primeras pruebas de inteligencia. Importadas a los EEUU varios años después las pruebas se difundieron ampliamente así como la idea de que existiera algo llamado " inteligencia" que podía medirse de manera objetiva y reducirse a un numero o puntaje llamado " coeficiente intelectual" desde entonces sé a definido la inteligencia en términos de "habilidad para resolver problemas".

I.INTELIGENCIAS MULTIPLES

Un psicólogo de Harvard llamado Howard Garden, señalo que nuestra cultura había definido la inteligencia de manera muy estrecha y propuso en su libro " estructura de la mente", la existencia de por lo menos siete inteligencias básicas:

Más allá de la descripción de las inteligencias y de sus fundamentos teóricos hay ciertos aspectos que convienen destacar:

Inteligencia emocional: existe una dimensión de la inteligencia personal que esta ampliamente mencionada aunque poco explorada en las elaboraciones de Gadner: el papel de las emociones.

Daniel Goleman; toma este desafío y comienza a trabajar sobre el desarrollo de Gadner llevando a un plano más pragmático y centrado en las emociones como foco de la inteligencia.

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El empleo de la IA está orientado a aquellas profesiones que, ya sea por lo incomodo, peligroso o complicado de su trabajo necesitan apoyo de un experto en la materia. Las ventajas que trae el disponer de un asistente artificial no son mas que las de solucionar los errores y defectos propios del ser humano; es decir, el desarrollo de sistemas expertos que hoy en día se están utilizando con éxito en los campos de la medicina, geología y aeronáutica aunque todavía están poco avanzados en relación con el ideal del producto IA completo. Durante la pasada década, los expertos empezaron a buscar otras fuentes de inspiración. «La Naturaleza es sabia» y hay especies como los insectos que son capaces de desarrollar tareas muy complejas con una eficacia increíble para individuos tan simples. Así, la inteligencia artificial abrió sus miras a otro tipo de inteligencia, colectiva en lugar de individual, surgiendo la «swarm intelligence» o «inteligencia de enjambres». Esta disciplina está compuesta tanto por programas de ordenador como por máquinas, ambos inspirados en el comportamiento cooperativo de colonias de insectos sociales u otras sociedades de animales como las hormigas, las abejas o las bandadas de aves.

Hormigas artificiales. Las hormigas son insectos muy simples que viven en colonias con una organización social altamente estructurada. Gracias al trabajo cooperativo, pueden desarrollar tareas muy complejas como encontrar los caminos más cortos del hormiguero a los lugares del entorno donde existe comida, organizarse en patrullas multitudinarias para salir de caza o construir gigantescas estructuras de túneles para vivir cómodamente.

Los algoritmos de hormigas son modelos matemáticos que mimetizan estos comportamientos para resolver problemas complejos del mundo real en el ordenador. Los más extendidos imitan el proceso seguido por las hormigas para encontrar comida. En su recorrido entre el hormiguero y la comida, cada hormiga suelta una sustancia química llamada feromona, formando un rastro. Las hormigas siguen estos rastros de feromona a través del olfato y, al llegar a una intersección, deciden por qué bifurcación tirar, dando más opciones a los caminos con mayor cantidad de feromona. Conforme más hormigas salen del hormiguero, las bifurcaciones más cercanas a la comida van acumulando un mayor aporte, como consecuencia de que las hormigas que las toman alcanzan antes su objetivo y vuelven antes, depositando más feromona que las otras. Este comportamiento emergente de toda la colonia termina por establecer «autopistas virtuales y auto-adaptativas» directas entre el hormiguero y la comida, que permiten una logística perfecta para alimentar a la colonia.

Marco Dorigo, director de una unidad en el Instituto de Investigación IRIDIA de la Universidad Libre de Bruselas, fue el que se inspiró en este comportamiento en los noventa para realizar programas que permitieran resolver problemas como el diseño de rutas para logística o el enrutamiento de datos en internet, muy complejos para el ser humano por su naturaleza dinámica. Esta brillante idea originó una nueva área de investigación en soft computing y le supuso obtener varios premios, tales como el «Marie Curie Excellence Award» de la Comisión Europea en 2003. Pasado mañana, día 27, Dorigo será también galardonado con el primer Premio Internacional de soft computing concedido por Cajastur y el European Centre for Soft Computing de Mieres. Empresas que usan algoritmos de hormigas. Las hormigas artificiales son capaces de adaptarse a entornos que cambian rápidamente con el tiempo, lo que ha potenciado su aplicación en un buen número de empresas. La logística es la estrella, al ser un ejemplo claro de problema dinámico. En Houston, American Air Liquide, productora de gases industriales y medicinales, usa un programa basado en algoritmos de hormigas para planificar diariamente las rutas de distribución de su flota de camiones desde las 100 plantas de producción en EE UU hacia más de 6.000 localizaciones distintas. Según Charles Harper, director de suministros, el incremento en beneficios ha sido impresionante. Otras compañías en Italia (Carnini, el grupo logístico Number 1 o Pina Petroli) y Suiza (Migros, la mayor cadena de supermercados) usan los algoritmos de hormigas para planificar la logística de reparto de alimentos perecederos, como leche y carne, o de gasóleo.

Otras aplicaciones exitosas son el diseño de planes de asignación de aviones a puertas de embarque en el aeropuerto internacional de Phoenix (Southwest Airlines); el desarrollo de un sistema de recomendaciones para portales de venta en Internet (Rightnow Technologies), o la generación de los caminos más rápidos para transmitir datos en redes de telecomunicaciones, empleado por varias operadoras de telefonía en Inglaterra y Francia.

A nivel nacional, el ayuntamiento de Sant Boi del Llobregat (ciudad de 80.000 habitantes de Barcelona) planifica las rutas de recogida de basuras mediante algoritmos de hormigas. El programa ha sido desarrollado por el equipo de Joaquín Bautista, director de la Cátedra que Nissan financia en la Universidad Politécnica de Cataluña, que también ha empleado esta técnica para diseñar las líneas de montaje de la planta de Nissan en Moncada.

También en Asturias las hormigas resuelven problemas industriales. Se trata en este caso de un proyecto desarrollado por el European Centre for Soft Computing para Tenneco Automotive, y que cuenta con la colaboración del antes citado Joaquín Bautista. El proyecto se centra en la optimización de las líneas de montaje de la planta que la empresa tiene en Gijón.

Bibliografía

http://web1.cti.unav.es/asignaturas/ia/programa97.html.

http://sirio.deusto.es/abaitua/konzeptu/ta1.htm

http://members.fortunecity.com/jon_alava/descarga/programas/DrAbuse610R.exe

 

Enviado por:

Ing.+Lic. Yunior Andrés Castillo S.

"NO A LA CULTURA DEL SECRETO, SI A LA LIBERTAD DE INFORMACION"®

www.monografias.com/usuario/perfiles/ing_lic_yunior_andra_s_castillo_s/monografias

Santiago de los Caballeros,

República Dominicana,

2016.

"DIOS, JUAN PABLO DUARTE, JUAN BOSCH Y ANDRÉS CASTILLO DE LEÓN - POR SIEMPRE"®