Una visión general de la IA
La I.A. y los robots están entrando en nuestro mundo cada vez más rápido, y tenemos que aprender a vivir con ellos.
En un texto como éste, en el que me he centrado en el concepto de algoritmo, opino que resulta mejor práctica categorizar la I.A. en función de los algoritmos básicos que se han ido desarrollando a lo largo de la historia y que actúan como los ladrillos que subyacen en las diferentes aplicaciones.
No pretendo describir técnicamente cada uno de ellos, para eso existen muchos buenos libros especializados. Como ya he dicho lo que pretendo es conseguir que el lector obtenga una representación tipo atlas, de las ideas básicas que subyacen en mundo de los métodos o algoritmos propios de la Inteligencia Artificial agrupándolos taxonómicamente en base a las siguientes categorías:
- Algoritmos simbólicos
- Algoritmos de búsqueda
- Algoritmos lógicos
- Algoritmos probabilísticos
- …
- Algoritmos evolutivos
- Algoritmos genéticos
- …
- Algoritmos conexionistas
- Redes neuronales
- Redes neuronales profundas
- …
- Algoritmos corpóreos
Medio
Prólogo
Disculpa
Prefacio (Objetivo del libro)
Un mundo con problemas
- Problemas
- Decisiones
- Contextos de decisión
- Tipos de problemas
- Según E. F. Schummacher
- Según los dominios de D. Snowden
- Según el razonamiento utilizado para resolverlo
- Ejemplos de problemas que hay que resolver
- Racionalidad
- ¿Cuán racional es el Homo sapiens?
- Racionalidad e irracionalidad
- ¿Qué le pasa a la gente?
- Por qué es importante la racionalidad
- Las tres componentes de las posibles soluciones
Gente artificial. De la ficción a la realidad
- ¿De qué va esto?
- Un mundo de ficción
- Bases ideológicas
- El entorno tecnológico actual
- Reflexión histórica sobre los artefactos
- Reflexión histórica sobre las revoluciones tecnológicas
- Reflexión histórica sobre la tecnología digital
- Un anhelo
- El marco conceptual
- La Inteligencia Artificial (I.A.)
- La Vida Artificial (V.A.)
- El denominador común
- Por donde se prevé que hay que seguir
- Conclusiones
Planteamiento de una pregunta
- La caída de algunos mitos
- Definición de sexta caída
Qué es un algoritmo inteligente. ¿Estamos en la sexta caída?
- Primera parte. Qué es un algoritmo inteligente
- Introducción
- Qué es un algoritmo
- Cómo se hace un algoritmo
- Qué es eso de la Inteligencia Artificial clásica
- Qué es un algoritmo inteligente
- ¿Hasta dónde pueden llegar?
- Pregunta, ¿Pero estamos en la sexta caída?
- Segunda parte. Hagamos bien la pregunta
- ¿Todo es algoritmizable?
- Ejemplos de problemas que no admiten solución algorítmica
- Ejemplos de problemas que admiten solución algorítmica y son intratables
- Ejemplos de problemas que admiten solución algorítmica y son tratables
- La pregunta bien hecha
Conclusiones
- Teoría de la Información
- Velocidad de los avances tecnológicos
- El alfabeto, la gramática y la lógica
- Los números
- La Información
Mapa cartográfico de la Inteligencia Artificial
- Conceptos básicos sobre limitaciones
- Algoritmos de búsqueda en grafos (modelo simbólico)
- Un ejemplo completo
- Algoritmos de búsquedas no informadas o búsquedas a ciegas
- Algoritmos de búsquedas no informadas con información parcial
- Algoritmos de búsquedas informadas mediante heurísticas y exploración
- Algoritmos de búsqueda local
- Problemas de satisfacción de restricciones (PSR)
- Algoritmos basados en el uso de la lógica (modelo simbólico)
- Lógica
- Lógica proposicional
- Otros tipos de lógica
- Lógica difusa o Lógica Fuzzi
- Planificación
- Algoritmos basados en el uso de la probabilidad (modelo simbólico)
- Probabilidad
- Razonamiento probabilístico
- Redes Bayesianas
- Razonamiento probabilista en el tiempo
- Toma de decisiones. Teoría de la utilidad
- Algoritmos de aprendizaje
- Problemas de los algoritmos de aprendizaje
- Tipos de algoritmos de aprendizaje
- Algoritmos de aprendizaje supervisado (modelo simbólico)
- Algoritmos de aprendizaje no supervisado (modelo simbólico)
- Algoritmos de aprendizaje por refuerzo (modelo simbólico)
- Tipos de algoritmos bio-inspirados
- Redes neuronales artificiales (modelo conexionista)
- Redes neuronales artificiales
- Redes neuronales profundas
- Comentario final sobre las redes neuronales artificiales
- Optimización y algoritmos genéticos (modelo evolutivo)
- Algoritmos de comportamiento colectivo
Sistemas Cognitivos (modelo corpóreo)
- La inteligencia
- Principios de diseño de sistemas corpóreos
Los problemas fundamentales de la IA clásica y de las Ciencias Cognitivas
Lecturas de Santiago Sánchez Migallón
Categorías de definiciones sobre IA
Las leyes de la robótica de Asimov
Sentido común
Historia de la Inteligencia Artificial
Epílogo
Vuelta a la ficción
Referencias bibliográficas recomendadas para saber mucho más
Sobre el autor