Robotica e inteligencia Artificial

Robotica

Definición:

El término robótica procede de la palabra robot. La robótica es, por lo tanto, la ciencia o rama de la ciencia que se ocupa del estudio, desarrollo y aplicaciones de los robots.

Otra definición de robótica es el diseño, fabricación y utilización de máquinas automáticas programables con el fin de  realizar tareas repetitivas como el ensamble de automóviles, aparatos, etc. y otras actividades. Básicamente, la robótica se ocupa de todo lo concerniente a los robots, lo cual incluye el control de motores, mecanismos automáticos neumáticos, sensores, sistemas de cómputos, etc.

En la robótica se aúnan para un mismo fin varias disciplinas confluyentes, pero  diferentes, como la Mecánica, la Electrónica, la Automática, la Informática, etc.

El término robótica se le atribuye a Isaac Asimov.

Los tres principios o leyes de la robótica según Asimov son:

1. Un robot no puede lastimar ni permitir que sea lastimado ningún ser humano.
2. El robot debe obedecer a todas las órdenes de los humanos, excepto las que contraigan la primera ley.
3. El robot debe autoprotegerse, salvo que para hacerlo entre en conflicto con la primera o segunda ley.

                                              

-Inteligencia artificial

Historia:

Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Éste era un sistema visual de reconocimiento de patrones en el cual se aunaron esfuerzos para que se pudieran resolver una gama amplia de problemas, pero estas energías se diluyeron enseguida.
Fué en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas). Éste era una sistema en el que el usuario definía un entorno en función de una serie de objetos y los operadores que se podían aplicar sobre ellos. Este programa era capaz de trabajar con las torres de Hanoi, así como con criptoaritmética y otros problemas similares, operando, claro está, con microcosmos formalizados que representaban los parámetros dentro de los cuales se podían resolver problemas. Lo que no podía hacer el GPS era resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. El GPS manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error.

En los años 70, un equipo de investigadores dirigido por Edward Feigenbaum comenzó a elaborar un proyecto para resolver problemas de la vida cotidiana o que se centrara, al menos, en problemas más concretos. Así es como nació el sistema experto.
El primer sistema experto fue el denominado Dendral, un intérprete de espectrograma de masa construido en 1967, pero el más influyente resultaría ser el Mycin de 1974. El Mycin era capaz de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación, todo un logro en aquella época que incluso fueron utilizados en hospitales (como el Puff, variante de Mycin de uso común en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU).
Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG. Es en esta época cuando se desarrollan sistemas expertos más refinados, como por el ejemplo el EURISKO. Este programa perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.

                                        

Definición de Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial estudia como lograr que las máquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos. La definición es efímera porque hace referencia al estado actual de la informática. No incluye áreas que potencialmente tienen un gran impacto tales como aquellos problemas que no pueden ser resueltos adecuadamente ni por los seres humanos ni por las máquinas.
Al principio se hizo hincapié en las tareas formales como juegos y demostración de teoremas, juegos como las damas y el ajedrez demostraron interés. La geometría fue otro punto de interés y se hizo un demostrador llamado: El demostrador de Galenter. Sin embargo la IA pronto se centró en problemas que aparecen a diario denominados de sentido común (commonsense reasoning).
Se enfocaron los estudios hacia un problema muy importante denominado Comprensión del lenguaje natural. No obstante el éxito que ha tenido la IA se basa en la creación de los sistemas expertos, y de hecho áreas en donde se debe tener alto conocimiento de alguna disciplina se han dominado no así las de sentido común.

Aplicaciones de la IA:
Tareas de la vida diaria:

• ·         Percepción
• ·         Visión
• ·         Habla
• ·         Lenguaje natural
• ·         Comprensión
• ·         Generación
• ·         Traducción
• ·         Sentido común
• ·         Control de un robot

Tareas formales:

• ·         Juegos
• ·         Ajedrez
• ·         Backgammon
• ·         Damas
• ·         Go
• ·         Matemáticas
• ·         Geometría
• ·         Lógica
• ·         Cálculo Integral
• ·         Demostración de las propiedades de los programas

Tareas de los expertos:

• ·         Ingeniería
• ·         Diseño
• ·         Detección de fallos
• ·         Planificación de manufacturación
• ·         Análisis científico
• ·         Diagnosis médica
• ·         Análisis financiero