Capitulo 1
Los Motor de búsqueda y el reconocimiento de voz
Un motor de búsqueda, también conocido como buscador, es un sistema informático que busca archivos almacenados en servidores web gracias a su «spider» (o Web crawler). Un ejemplo son los buscadores de Internet (algunos buscan únicamente en la web, pero otros lo hacen además en noticias, servicios como Gopher, FTP, etc.) cuando se pide información sobre algún tema. Las búsquedas se hacen con palabras clave o con árboles jerárquicos por temas; el resultado de la búsqueda es un listado de direcciones web en los que se mencionan temas relacionados con las palabras clave buscadas.
Como operan en forma automática, los motores de búsqueda contienen generalmente más información que los directorios. Sin embargo, estos últimos también han de construirse a partir de búsquedas (no automatizadas) o bien a partir de avisos dados por los creadores de páginas (lo cual puede ser muy limitante). Los buenos directorios combinan ambos sistemas. Hoy en día Internet se ha convertido en una herramienta, para la búsqueda de información, rápida, para ello han surgido los buscadores que son un motor de búsqueda que nos facilita encontrar información rápida de cualquier tema de interés, en cualquier área de las ciencias, y de cualquier parte del mundo.
Clases de buscadores
Buscadores jerárquicos (Arañas o Spiders)
§ Recorren las páginas recopilando información sobre los contenidos de las páginas. Cuando se busca una información en los motores, ellos consultan su base de datos y presentan resultados clasificados por su relevancia. De las webs, los buscadores pueden almacenar desde la página de entrada, a todas las páginas que residan en el servidor.
§ Si se busca una palabra, por ejemplo, “ordenadores”. En los resultados que ofrecerá el motor de búsqueda, aparecerán páginas que contengan esta palabra en alguna parte de su texto.
§ Si consideran que un sitio web es importante para el usuario, tienden a registrarlas todas. Si no la consideran importante, sólo almacenan una o más páginas.
§ Cada cierto tiempo, los motores revisan los sitios, para actualizar los contenidos de su base de datos, por tanto puede que los resultados de la búsqueda estén desactualizados.
§ Los buscadores jerárquicos tienen una colección de programas simples y potentes con diferentes cometidos. Se suelen dividir en tres partes. Los programas que exploran la red -arañas (spiders)-, los que construyen la base de datos y los que utiliza el usuario, el programa que explota la base de datos.
§ Si se paga, se puede aparecer en las primeras páginas de resultados, aunque los principales buscadores delimitan estos resultados e indican al usuario que se trata de resultados esponsorizados o patrocinados. Hasta el momento, aparentemente, esta forma de publicidad es indicada explícitamente. Los buscadores jerárquicos se han visto obligados a comercializar este tipo de publicidad para poder seguir ofreciendo a los usuarios el servicio de forma gratuita.
Directorios
Una tecnología barata, ampliamente utilizada por gran cantidad de scripts en el mercado. No se requieren muchos recursos de informática. En cambio, se requiere más soporte humano y mantenimiento.
§ Los algoritmos son mucho más sencillos, presentando la información sobre los sitios registrados como una colección de directorios. No recorren los sitios web ni almacenan sus contenidos. Solo registran algunos de los datos de nuestra página, como el título y la descripción que se introduzcan al momento de registrar el sitio en el directorio.
§ Los resultados de la búsqueda, estarán determinados por la información que se haya suministrado al directorio cuando se registra el sitio. En cambio, a diferencia de los motores, son revisadas por operadores humanos, y clasificadas según categorías, de forma que es más fácil encontrar páginas del tema de nuestro interés.
§ Más que buscar información sobre contenidos de la página, los resultados serán presentados haciendo referencia a los contenidos y temática del sitio.
§ Su tecnología es muy barata y sencilla.
Ejemplos de directorios: Antiguos directorios, Open Directory Project, Yahoo!, Terra (antiguo Olé). Ahora, ambos utilizan tecnología de búsqueda jerárquica, y Yahoo! conserva su directorio. Buscar Portal, es un directorio, y la mayoría de motores hispanos son directorios[cita requerida].
Permite lanzar varias búsquedas en motores seleccionados respetando el formato original de los buscadores. Lo que hacen, es realizar búsquedas en auténticos buscadores, analizan los resultados de la página, y presentan sus propios resultados, según un orden definido por el sistema estructural del metabuscador.
FFA - Enlaces gratuitos para todos
FFA (acrónimo del inglés "Free For All"), Cualquiera puede inscribir su página durante un tiempo limitado en estos pequeños directorios. Los enlaces no son permanentes.
Buscadores verticales
Los buscadores verticales o motores de búsqueda temáticos, son buscadores especializados en un sector concreto, lo que les permite analizar la información con mayor profundidad, disponer de resultados más actualizados y ofrecer al usuario herramientas de búsqueda avanzadas. Es importante resaltar que utilizan índices especializados, para, de esta manera acceder a la información de una manera más específica y fácil. Algunos ejemplos de estos buscadores son: Nestoria, Wolfram Alpha, Interred.
Existen distintos tipos de estos buscadores, algunos son especializados en una rama de una ciencia, y algunos abarcan todo tipo de materias. También existen motores de búsqueda que solo entregan resultados sobre música, ropa o distintos temas.
Reconocimiento del habla
El Reconocimiento Automático del Habla (RAH) o Reconocimiento Automático de Voz es una parte de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo permitir la comunicación hablada entre seres humanos y computadoras electrónicas. El problema que se plantea en un sistema de RAH es el de hacer cooperar un conjunto de informaciones que provienen de diversas fuentes de conocimiento (acústica, fonética, fonológica, léxica, sintáctica, semántica y pragmática), en presencia de ambigüedades, incertidumbres y errores inevitables para llegar a obtener una interpretación aceptable del mensaje acústico recibido.
Un sistema de reconocimiento de voz es una herramienta computacional capaz de procesar la señal de voz emitida por el ser humano y reconocer la información contenida en ésta, convirtiéndola en texto o emitiendo órdenes que actúan sobre un proceso. En su desarrollo intervienen diversas disciplinas, tales como: la fisiología, la acústica, el procesamiento de señales, la inteligencia artificial y la ciencia de la computación.
Diseño de un sistema de RAH
Aprendizaje
Un aspecto crucial en el diseño de un sistema de RAH es la elección del tipo de aprendizaje que se utilice para construir las diversas fuentes de conocimiento. Básicamente, existen dos tipos:
§ Aprendizaje Deductivo: Las técnicas de Aprendizaje Deductivo se basan en la transferencia de los conocimientos que un experto humano posee a un sistema informático. Un ejemplo paradigmático de las metodologías que utilizan tales técnicas lo constituyen los Sistemas Basados en el Conocimiento y, en particular, los Sistemas Expertos.
§ Aprendizaje Inductivo: Las técnicas de Aprendizaje Inductivo se basan en que el sistema pueda, automáticamente, conseguir los conocimientos necesarios a partir de ejemplos reales sobre la tarea que se desea modelizar. En este segundo tipo, los ejemplos los constituyen aquellas partes de los sistemas basados en los modelos ocultos de Markov o en las redes neuronales artificiales que son configuradas automáticamente a partir de muestras de aprendizaje.
En la práctica, no existen metodologías que estén basadas únicamente en el Aprendizaje Inductivo, de hecho, se asume un compromiso deductivo-inductivo en el que los aspectos generales se suministran deductivamente y la caracterización de la variabilidad inductivamente.
Decodificador acústico-fonético
Las fuentes de información acústica, fonética, fonológica y posiblemente léxica, con los correspondientes procedimientos interpretativos, dan lugar a un módulo conocido como decodificador acústico-fonético (o en ocasiones a un decodificador léxico). La entrada al decodificador acústico-fonético es la señal vocal convenientemente representada; para ello, es necesario que ésta sufra un preproceso de parametrización. En esta etapa previa es necesario asumir algún modelo físico, contándose con modelos auditivos y modelos articulatorios.
Modelo del lenguaje
Las fuentes de conocimiento sintáctico, semántico y pragmático dan lugar al modelo del lenguaje del sistema. Cuando la representación de la Sintaxis y de la Semántica tiende a integrarse, se desarrollan sistemas de RAH de gramática restringida para tareas concretas.
Clasificación
Los sistemas de reconocimiento de voz pueden clasificarse según los siguientes criterios:
§ Entrenabilidad: determina si el sistema necesita un entrenamiento previo antes de empezar a usarse.
§ Dependencia del hablante: determina si el sistema debe entrenarse para cada usuario o es independiente del hablante.
§ Continuidad: determina si el sistema puede reconocer habla contínua o el usuario debe hacer pausas entre palabra y palabra.
§ Robustez: determina si el sistema está diseñado para usarse con señales poco ruidosas o, por el contrario, puede funcionar aceptablemente en condiciones ruidosas, ya sea ruido de fondo, ruido procedente del canal o la presencia de voces de otras personas.
§ Tamaño del dominio: determina si el sistema está diseñado para reconocer lenguaje de un dominio reducido (unos cientos de palabras p. e. reservas de vuelos o peticiones de información meteorológica) o extenso (miles de palabras).
Usos y aplicaciones
Aunque en teoría cualquier tarea en la que se interactúe con un ordenador puede utilizar el reconocimiento de voz, actualmente las siguientes aplicaciones son las más comunes:
§ Dictado automático: El dictado automático es, en el 2007, el uso más común de las tecnologías de reconocimiento de voz. En algunos casos, como en el dictado de recetas médicas y diagnósticos o el dictado de textos legales, se usan corpus especiales para incrementar la precisión del sistema.
§ Control por comandos: Los sistemas de reconocimiento de habla diseñados para dar órdenes a un computador (p.e. "Abrir Firefox", "cerrar ventana") se llaman Control por comandos. Estos sistemas reconocen un vocabulario muy reducido, lo que incrementa su rendimiento.
§ Telefonía: Algunos sistemas PBX permiten a los usuarios ejecutar comandos mediante el habla, en lugar de pulsar tonos. En muchos casos se pide al usuario que diga un número para navegar un menú.
§ Sistemas portátiles: Los sistemas portátiles de pequeño tamaño, como los relojes o los teléfonos móviles, tienen unas restricciones muy concretas de tamaño y forma, así que el habla es una solución natural para introducir datos en estos dispositivos.
§ Sistemas diseñados para discapacitados: Los sistemas de reconocimiento de voz pueden ser útiles para personas con discapacidades que les impidan teclear con fluidez, así como para personas con problemas auditivos, que pueden usarlos para obtener texto escrito a partir de habla. Esto permitiría, por ejemplo, que los aquejados de sordera pudieran recibir llamadas telefónicas.
Capitulo 2
La I.A.
Se denomina inteligencia artificial (IA) a las inteligencias no naturales en agentes racionales no vivos. John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes."
Para explicar la definición anterior, entiéndase a un Agente inteligente que permite pensar, evaluar y actuar conforme a ciertos principios de optimización y consistencia, para satisfacer algún objetivo o finalidad. De acuerdo al concepto previo, racionalidad es más general y por ello más adecuado que inteligencia para definir la naturaleza del objetivo de esta disciplina.
Con lo cual , y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.
Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.
También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente. De más simples a más complejos, los cinco principales tipos de procesos son:
§ Ejecución de una respuesta predeterminada por cada entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
§ Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.
§ Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).
Categorías de la inteligencia Artificial
§ Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.6
§ Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.7
§ Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.8
§ Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular en forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.9
§ Inteligencia artificial computacional
§ La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
La inteligencia artificial y los sentimientos
El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.
A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.
En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas».
Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a continuación [Pinker, 2001, p. 481].
Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté demasiado bajo.
Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson-Laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.
Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, interocepción, nocicepción, etcétera. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. La retroalimentación en sistemas está particularmente desarrollada en cibernética, por ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil, utilizando como parámetro la posición en cada instante en relación al objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un sistema o programa computacional puede tener de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loop o bucle en sentencias tipo do... for, o la cantidad de memoria disponible para una operación determinada.
A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema que en algunos casos llega a ser incapacitarte. Los sistemas inteligentes, al combinar una memoria durable, una asignación de metas o motivación, junto a la toma de decisiones y asignación de prioridades con base en estados actuales y estados meta, logran un comportamiento en extremo eficiente, especialmente ante problemas complejos y peligrosos.
En síntesis, lo racional y lo emocional están de tal manera interrelacionados entre sí, que se podría decir que no sólo no son aspectos contradictorios sino que son –hasta cierto punto– complementarios.
