DESARROLLO
DEL TALLER DE TECNOLOGIA
FUNDAMENTOS
BASICOS SOBRE LA ROBOTICA
1. ETIMOLOGIA DE LA ROBOTICA
El gran
público conoció la palabra robot a través de la obra R.U.R. (Rossum's Universal
Robots) del dramaturgo checo KarelČapek, que se estrenó en 1921.2 La palabra se
escribía como "robotnik".
Sin embargo,
no fue este autor Čapek quien
inventó la palabra. En una breve carta escrita a la editorial
del Diccionario Oxford, atribuye a su hermano Josef la creación del término. En un artículo publicado en la revista
checa Lidovénoviny en 1933,
explicó que originalmente los quiso llamar laboři (del latín labor, trabajo). Sin embargo, no le gustaba la palabra y pidió
consejo a su hermano Josef, que le sugirió "roboti". La palabra robota significa literalmente trabajo o labor
y figuradamente "trabajo duro" en checo y muchas lenguas eslavas. Tradicionalmente robota era el periodo de trabajo que
un siervo debía otorgar a su señor, generalmente 6 meses del año. La servidumbre se prohibió
en 1848 en Bohemia, por lo que cuando Čapek escribió R.U.R., el uso del término robota ya se había extendido a varios tipos
de trabajo, pero el significado obsoleto de "servidumbre" seguiría
reconociéndose.
La palabra robótica, usada para describir este campo de estudio, fue acuñada
por el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov. La robótica concentra 6 áreas de estudio: La mecánica, el control automático, la
electrónica, la informática, y la física y la matemática como ciencias básicas.
2.
ORIGEN
Y DESARROLLO DE LA ROBOTICA
La palabra robot fue usada por primera vez en el año 1921, cuando el
escritor checo KarelCapek (1890 - 1938) estrena en el teatro nacional de Praga
su obra Rossum's Universal Robot (R.U.R.). Su origen es de la palabra eslava robota, que se refiere al trabajo
realizado de manera forzada.
Con el objetivo de
diseñar una maquina flexible, adaptable al entorno y de fácil manejo, George
Devol, pionero de la Robótica Industrial, patento en 1948, un manipulador
programable que fue el germen del robot industrial.
En 1948 R.C. Goertz del ArgonneNationalLaboratory desarrollo, con el objetivo
de manipular elementos radioactivos sin riesgo para el operador, el primer tele
manipulador. Este consistía en un dispositivo mecánico maestro-esclavo. El
manipulador maestro, reproducía fielmente los movimientos de este. El operador
además de poder observar a través de un grueso cristal el resultado de sus
acciones, sentía a través del dispositivo maestro, las fuerzas que el esclavo
ejercía sobre el entorno.
Años mas tarde, en 1954, Goertz hizo uso de la tecnología electrónica y del
servocontrol sustituyendo la transmisión mecánica por eléctrica y desarrollando
así el primer tele manipulador con servocontrol bilateral. Otro de los pioneros
de la tele manipulación fue Ralph Mosher, ingeniero de la General Electric que
en 1958 desarrollo un dispositivo denominado Handy-Man, consistente en dos
brazos mecánicos teleoperados mediante un maestro del tipo denominado
exoesqueleto. Junto a la industria nuclear, a lo largo de los años sesenta la
industria submarina comenzó a interesarse por el uso de los tele manipuladores.
A este interés se sumo la industria espacial en los años setenta.
La evolución de los tele manipuladores a lo largo de los últimos años no ha
sido tan espectacular como la de los robots. Recluidos en un mercado selecto y
limitado(industria nuclear, militar, espacial, etc.) son en general
desconocidos y comparativamente poco atendidos por los investiga- dores y
usuarios de robots. Por su propia concepción, un tele manipulador precisa el
mando continuo de un operador, y salvo por las aportaciones incorporadas con el
concepto del control supervisado y la mejora de la tele presencia promovida hoy
día por la realidad virtual, sus capacidades no han variado mucho respecto a
las de sus orígenes.
La sustitución del operador por un programa de ordenador que controlase los
movimientos del manipulador dio paso al concepto de robot.
La primera patente de un dispositivo robotico fue solicitada en marzo de 1954
por el inventor británico C.W. Kenward. Dicha patente fue emitida en el Reino
Unido en 1957, sin embargo fue Geoge C. Devol, ingeniero norteamericano,
inventor y autor de varias patentes, él estableció las bases del robot
industrial moderno. En 1954 Devol concibió la idea de un dispositivo de
transferencia de artículos programada que se patento en Estados Unidos en 1961.
En 1956 Joseph F. Engelberger, director de ingeniería de la división
aeroespacial de la empresa Manning Maxwell y Moore en Stanford, Conneticut.
Juntos Devol y Engelberger comenzaron a trabajar en la utilización industrial
de sus maquinas, fundando la ConsolidatedControlsCorporation, que más tarde se
convierte en Unimation(Universal Automation), e instalando su primera
maquinaUnimate (1960), en la fabrica de General Motors de Trenton, Nueva
Jersey, en una aplicación de fundición por inyección.
Otras grandes empresas como AMF, emprendieron la construcción de maquinas
similares (Versatran- 1963.
En 1968 J.F. Engelberger visito Japón y poco más tarde se firmaron acuerdos con
Kawasaki para la construcción de robots tipo Unimate. El crecimiento de la robótica
en Japón aventaja en breve a los Estados Unidos gracias a Nissan, que formo la
primera asociación robótica del mundo, la Asociación de Robótica industrial de
Japón (JIRA) en 1972. Dos años mas tarde se formo el Instituto de Robótica de
América (RIA), que en 1984 cambio su nombre por el de Asociación de Industrias
Robóticas, manteniendo las mismas siglas (RIA.
Por su parte Europa tuvo un despertar más tardío. En 1973 la firma sueca ASEA
construyo el primer robot con accionamiento totalmente eléctrico, en 1980 se
fundo la Federación Internacional de Robótica con sede en Estocolmo Suecia.
La configuración de los primeros robots respondía a las denominadas
configuraciones esférica y antropomórfica, de uso especialmente valido para la
manipulación. En 1982, el profesor Makino de la Universidad Yamanashi de Japón,
desarrolla el concepto de robot SCARA (SelectiveComplianceAssembly Robot Arm)
que busca un robot con un numeroreducido en grados de libertad (3 o 4), un
coste limitado y una configuración orientada al ensamblado de piezas.
La definición del robot industrial, como una maquina que puede efectuar
un numero diverso de trabajos, automáticamente, mediante la programación
previa, no es valida, por que existen bastantes maquinas de control numérico
que cumplen esos requisitos. Una peculiaridad de los robots es su estructura de
brazo mecánico y otra su adaptabilidad a diferentes aprehensores o
herramientas. Otra característica especifica del robot, es la posibilidad de
llevar a cabo trabajos completamente diferentes e, incluso, tomar decisiones
según la información procedente del mundo exterior, mediante el adecuado
programa operativo en su sistema informatico.
Se pueden distinguir cinco fases relevantes en el desarrollo de
la Robótica Industrial:
1. El laboratorio
ARGONNE diseña, en 1950, manipuladores amo-esclavo para manejar material
radioactivo.
2. Unimation, fundada
en 1958 por Engelberger y hoy absorbida por Whestinghouse, realiza los primeros
proyectos de robots a principios de la década de los sesentas de nuestro siglo,
instalando el primero en 1961 y posteriormente, en 1967, un conjunto de ellos
en una factoría de general motors. Tres años después, se inicia la implantación
de los robots en Europa, especialmente en el área de fabricación de
automóviles. Japón comienza a implementar esta tecnología hasta 1968.
3. Los laboratorios
de la Universidad de Stanford y del MIT acometen, en 1970, la tarea de
controlar un robot mediante computador.
4. En el año de 1975,
la aplicación del microprocesador, transforma la imagen y las características
del robot, hasta entonces grande y costoso.
5. A partir de 1980,
el fuerte impulso en la investigación, por parte de las empresas fabricantes de
robots, otros auxiliares y diversos departamentos de Universidades de todo el
mundo, sobre la informática aplicada y la experimentación de los sensores, cada
vez mas perfeccionados, potencian la configuración del robot inteligente capaz
de adaptarse al ambiente y tomar decisiones en tiempo real, adecuarlas para
cada situación.
En esta fase que
dura desde 1975 hasta 1980, la conjunción de los efectos de la revolución de la
Microelectrónica y la revitalización de las empresas automovilísticas, produjo
un crecimiento acumulativo del parque de robots, cercano al 25%.
La evolución de los robots industriales desde sus principios ha sido
vertiginosa. En poco mas de 30 años las investigaciones y desarrollos sobre
robótica industrial han permitido que los robots tomen posiciones en casi todas
las áreas productivas y tipos de industria. En pequeñas o grandes fabricas, los
robots pueden sustituir al hombre en aquellas áreas repetitivas y hostiles,
adaptándose inmediatamente a
los cambios de producción solicitados por la demanda variable.
3. DEFINICIONES DE ROBOTICA
La robótica es una ciencia o rama de la tecnología, que
estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar tareas
realizadas por el ser humano o que requieren del uso de inteligencia. Las
ciencias y tecnologías de las que deriva podrían ser: el álgebra, los autómatas
programables, las máquinas de estados, la mecánica o la informática.
La robótica es la rama
de la tecnología que se dedica al diseño, construcción,
operación, disposición estructural, manufactura y aplicación de los robots. La
robótica combina diversas disciplinas como son: la mecánica, la electrónica, la informática, la inteligencia
artificial, la ingeniería
de control y la física. Otras
áreas importantes en robótica son el álgebra, los autómatas
programables y las máquinas
de estados.
La robótica es la ciencia y la técnica que está involucrada en el diseño, la fabricación
y la utilización de robots. Un robot es, por otra parte, una máquina que puede programarse
para que interactúe con objetos y lograr que imite, en cierta forma, el
comportamiento humano o animal.
4. IMPACTO DE LA ROBOTICA
El ser humano desde sus inicios a buscado la manera de adaptarse y modificar su estilo de vida, desde las condiciones más difíciles ha surgido la manera de facilitar la condición de vida humana, de mejorar su calidad y de facilitar maneras productivas de trabajos que reduzcan el esfuerzo físico del hombre en sus tareas cotidianas. La robótica, según se define es la ciencia que estudia el diseño y construcción de máquinas inteligentes, es un conjunto de conocimientos teóricos y prácticos que permiten desarrollar la idea de realizar y automatizar sistemas basados en estructuras poli articuladas. Estas máquinas son fabricadas con cierta capacidad intelectual y están destinadas a la producción industrial para sustituir la participación real del ser humano en ciertas tareas. De manera impresionante los sistemas robóticos son capaces de recibir información y de comprender sus funciones y ejecutarlas con precisión.
Nada
surge de la nada, saltan interrogantes para comprender este
revolucionario concepto que ha surgido en la vida del ser humano. Para
comprender este avance de la ciencia y de la alta tecnología, se hace necesario
remontarnos a sus orígenes. El término Robot, es una palabra checoslovaca cuyo
significado es ¨ trabajador sirviente ¨, surgió con la obra los ¨Robots
Universales de Rossum ¨ de Carel Capee. Desde la antigua época griega se
intentó la creación de dispositivos que tuvieran movimiento sin fin y
que no tuvieran que ser controlados por las personas. Para los siglos
XVII y XVIII Jacques de Vaucanson, construyó los llamados autómatas humanoides
fabricados con mecanismos de relojería. La evolución continua entre debates,
incertidumbre y constantes esfuerzos.
5.
LEYES DE LA ROBOTICA
En ciencia
ficción las tres leyes de la robótica son un
conjunto de normas escritas por Isaac
Asimov, que la mayoría
de los robots de sus novelas y cuentos están diseñados para cumplir. En ese
universo, las leyes son "formulaciones matemáticas impresas en los
senderos positrónicos del cerebro" de los robots (líneas de código del programa de
funcionamiento del robot guardadas en la ROM del mismo).
Aparecidas por primera vez en el relato Runaround (1942), establecen lo siguiente:
1. Un robot no puede hacer daño a un ser humano o, por inacción, permitir que
un ser humano sufra daño.
2. Un robot debe obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto si estas
órdenes entrasen en conflicto con la Primera Ley.
3. Un robot debe proteger su propia existencia en la
medida en que esta protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda
Ley.1
Esta redacción de las leyes es la forma convencional en la que los
humanos de las historias las enuncian; su forma real sería la de una serie de
instrucciones equivalentes y mucho más complejas en el cerebro del robot.
Asimov atribuye las tres Leyes a John W.
Campbell, que las habría
redactado durante una conversación sostenida el 23 de
diciembre de 1940. Sin embargo, Campbell sostiene que Asimov ya las
tenía pensadas, y que simplemente las expresaron entre los dos de una manera
más formal.
Las tres leyes aparecen en un gran número de historias de Asimov, ya que
aparecen en toda su serie de los robots, así como en varias historias
relacionadas, y la serie de novelas protagonizadas por LuckyStarr. También han sido utilizadas por otros autores
cuando han trabajado en el universo de ficción de Asimov, y son frecuentes las
referencias a ellas en otras obras, tanto de ciencia ficción como de otros
géneros.
6. LA ROBOTICA EN LA ACTUALIDAD
En la actualidad, los robots comerciales e industriales son ampliamente utilizados, y realizan tareas de forma más exacta o más barata que los humanos. También se les utiliza en trabajos demasiado sucios, peligrosos o tediosos para los humanos. Los robots son muy utilizados en plantas de manufactura, montaje y embalaje, en transporte, en exploraciones en la Tierra y en el espacio, cirugía, armamento, investigación en laboratorios y en la producción en masa de bienes industriales o de consumo.
Otras aplicaciones incluyen la limpieza de residuos tóxicos, minería,
búsqueda y rescate de personas y localización de minas terrestres.
Existe una gran
esperanza, especialmente en Japón, de que el cuidado del hogar para la población de
edad avanzada pueda ser desempeñado por robots.
Los robots parecen estar abaratándose y reduciendo su tamaño, una
tendencia relacionada con la miniaturización de los componentes electrónicos
que se utilizan para controlarlos. Además, muchos robots son diseñados en simuladores mucho antes de construirse y de que
interactúen con ambientes físicos reales. Un buen ejemplo de esto es el
equipo Spiritual Machine,12 un equipo de 5 robots desarrollado totalmente
en un ambiente virtual para jugar al fútbol en la liga mundial de la F.I.R.A.
Además de los campos mencionados, hay modelos trabajando en el sector
educativo, servicios (por ejemplo, en lugar de recepcionistas humanos14 o vigilancia) y tareas de búsqueda y rescate.
En la actualidad, los robots comerciales e industriales son ampliamente
utilizados, y realizan tareas de forma más exacta o más barata que los humanos.
También se les utiliza en trabajos demasiado sucios, peligrosos o tediosos para
los humanos. Los robots son muy utilizados en plantas de manufactura, montaje y
embalaje, en transporte, en exploraciones en la Tierra y en el espacio,
cirugía, armamento, investigación en laboratorios y en la producción en masa de
bienes industriales o de consumo.
Otras aplicaciones incluyen la limpieza de residuos tóxicos, minería,
búsqueda y rescate de personas y localización de minas terrestres.
Existe una gran esperanza, especialmente en JAPÓN, que el cuidado
del hogar para la población de edad avanzada pueda ser desempeñadoo por robots.
Los robots parecen estar abaratándose y reduciendo su tamaño, una
tendencia relacionada con la miniaturización de los componentes electrónicos
que se utilizan para controlarlos. Además, muchos robots son diseñados
ensimuladores mucho antes de construirse y de que interactúen con
ambientes físicos reales. Un buen ejemplo de esto es el equipo Spiritual Machine, un equipo de
5 robots desarrollado totalmente en un ambiente virtual para jugar al fútbol en
la liga mundial
Además de los campos mencionados, hay modelos trabajando en el sector
educativo, servicios (por ejemplo, en lugar de recepcionistas humanos o
vigilancia) y tareas de búsqueda y rescate.
7. CRONOLOGIA DE LA ROBOTICA
La que a continuación se presenta es la
clasificación más común:
- 1ª Generación.
Manipuladores. Son sistemas mecánicos multifuncionales
con un sencillo sistema de control, bien manual, de secuencia fija o de
secuencia variable.
- 2ª Generación.
Robots de aprendizaje. Repiten una secuencia de
movimientos que ha sido ejecutada previamente por un operador humano. El modo
de hacerlo es a través de un dispositivo mecánico. El operador realiza los
movimientos requeridos mientras el robot le sigue y los memoriza.
- 3ª Generación.
Robots con control sensorizado. El controlador es
una computadora que ejecuta las órdenes de un programa y las envía al
manipulador para que realice los movimientos necesarios.
- 4ª Generación.
Robots inteligentes. Son similares a los
anteriores, pero además poseen sensores que envían información a la computadora
de control sobre el estado del proceso. Esto permite una toma inteligente de
decisiones y el control del proceso en tiempo real.
8. ETIMOLOGIA DE ROBOTS
La palabra cibernética proviene del griego Κυβερνήτης (kybernetes) y significa "arte de pilotar un navío", aunque Platón la utilizó en La República con el significado de "arte de dirigir a los hombres" o "arte de gobernar". Éste es un término genérico antiguo pero aún usado para muchas áreas que están incrementando su especialización bajo títulos como: sistemas adaptativos, inteligencia artificial, sistemas complejos, teoría de complejidad, sistemas de control, aprendizaje organizacional, teoría de sistemas matemáticos, sistemas de apoyo a las decisiones, dinámica de sistemas, teoría de información, investigación de operaciones, simulación e Ingeniería de Sistemas.
9. DEFINICIONES DE ROBOTS
Un robot, es un agente artificial mecánico o virtual. Es una máquina usada para
realizar un trabajo automáticamente y que es controlada por una computadora.Si bien la
palabra robot puede utilizarse para agentes físicos y agentes virtuales de software, estos últimos son llamados "bots" para diferenciarlos de los
otros.
Un robot es una máquina programable que puede manipular objetos y
realizar operaciones que antes sólo podían realizar los seres humanos. El robot
puede ser tanto un mecanismo electromecánico físico como un sistema virtual de
software. Ambos coinciden en brindar la sensación de contar con capacidad de pensamiento
o resolución, aunque en realidad se limitan a ejecutar órdenes dictadas por las
personas.
Un robot es una entidad virtual o mecánica artificial. En la práctica,
esto es por lo general un sistema electromecánico que, por su apariencia o sus
movimientos, ofrece la sensación de tener un propósito propio. La independencia
creada en sus movimientos hace que sus acciones sean la razón de un estudio
razonable y profundo en el área de la ciencia y tecnología. La palabra robot
puede referirse tanto a mecanismos físicos como a sistemas virtuales de
software, aunque suele aludirse a los segundos con el término de bots.
10. CLASIFICACION Y TIPOS DE
ROBOTS
TIPOS DE ROBOTS
1.- Robots Play-back, los cuales regeneran
una secuencia de instrucciones grabadas, como un robot utilizado en
recubrimiento por spray o soldadura por arco. Estos robots comúnmente tienen un
control de lazo abierto.
2.- Robots controlados por sensores, estos
tienen un control en lazo cerrado de movimientos manipulados, y hacen
decisiones basados en datos obtenidos por sensores.
3.- Robots controlados por visión, donde
los robots pueden manipular un objeto al utilizar información desde un sistema
de visión.
4.- Robots controlados adaptablemente,
donde los robots pueden automáticamente reprogramar sus acciones sobre la base
de los datos obtenidos por los sensores.
5.- Robots con inteligencia artificial,
donde las robots utilizan las técnicas de inteligencia artificial para hacer
sus propias decisiones y resolver problemas.
6.- Los robots médicosson,fundamentalmente,prótesis
para disminuidosfísicos que se adaptan al cuerpo y están dotados de potentes
sistemas de mando. Con ellos se logra igualar al cuerpo con precisión los
movimientos y funciones de los órganos o extremidades que suplen.
7.- Los androides son robots que se parecen
y actúan como seres humanos. Los robots de hoy en día vienen en todas las
formas y tamaños, pero a excepción de los que aparecen en las ferias y
espectáculos, no se parecen a las personas y por tanto no son androides.
Actualmente, los androides reales sólo existen en la imaginación y en las
películas de ficción.
8.- Los robots móviles.- Están
provistos de patas, ruedas u orugas que los capacitan para desplazarse de
acuerdo su programación. Elaboran la información que reciben a través de sus
propios sistemas de sensores y se emplean en determinado tipo de instalaciones
industriales, sobre todo para el transporte de mercancías en cadenas de
producción y almacenes. También se utilizan robots de este tipo para la
investigaciónen lugares de difícil acceso o muy distantes, como es
elcaso de la exploración espacial y las investigacioneso rescates submarinos.
CLASIFICACION DE LOS ROBOTS
ANDROIDES
Los androides son robots que se
parecen y actúan como seres humanos. Los robots de hoy en día vienen en todas
las formas y tamaños, pero a excepción de los que aparecen en las ferias y
espectáculos, no se parecen a las personas y por tanto no son androides.
Actualmente, los androides reales sólo existen en la imaginación y en las
películas de ficción.
MOVILES
Los robots móviles están
provistos de patas, ruedas u orugas que los capacitan para desplazarse de
acuerdo su programación. Elaboran la información que reciben a través de sus
propios sistemas de sensores y se emplean en determinado tipo de instalaciones
industriales, sobre todo para el transporte de mercancías en cadenas de
producción y almacenes. También se utilizan robots de este tipo para la
investigación en lugares de difícil acceso o muy distantes, como es el caso de
la exploración espacial y las investigaciones o rescates submarinos.
ZOOMORFICOS
Robots caracterizados
principalmente por sus sistema de locomoción que imita a diversos seres vivos.
Los androides también podrían considerarse robots zoomórficos.
MEDICOS
Los robots médicos son,
fundamentalmente, prótesis para disminuidos físicos que se adaptan al cuerpo y
están dotados de potentes sistemas de mando. Con ellos se logra igualar con
precisión los movimientos y funciones de los órganos o extremidades que suplen.
INDUSTRIALES
Los robots industriales son artilugios mecánicos y
electrónicos destinados a realizar de forma automática determinados procesos de
fabricación o manipulación. Son en la actualidad los más frecuentes. Japón y
Estados Unidos lideran la fabricación y consumo de robots industriales siendo
Japón el número uno.
TELEOPERADORES
Hay muchos "parientes de los robots" que no encajan exactamente
en la definición precisa. Un ejemplo son los teleoperadores. Dependiendo de
cómo se defina un robot, los teleoperadores pueden o no clasificarse como
robots. Los teleoperadores se controlan remotamente por un operador humano.
Cuando pueden ser considerados robots se les llama "telerobots".
Cualquiera que sea su clase, los teleoperadores son generalmente muy
sofisticados y extremadamente útiles en entornos peligrosos tales como residuos
químicos y desactivación de bombas. Los robots teleoperadores son definidos por
la NASA como:Dispositivos robóticos con brazos manipuladores y sensores con
cierto grado de movilidad, controlados remotamente por un operador humano de
manera directa o a través de un ordenador.
HIBRIDOS
Estos robots corresponden a
aquellos de difícil clasificación cuya estructura resulta de una combinación de
las expuestas anteriormente.
Cabe decir que pese a que la clasificación anterior es la más conocida, existe
otra no menos importante donde se tiene más en cuenta la potencia del software
en el controlador, lo que es determinante de la utilidad y flexibilidad del
robot dentro de las limitantes del diseño mecánico y la capacidad de los
sensores.
De acuerdo a esta posición los
robots han sido clasificados de acuerdo a:
*- su generacion
*- su nivel de inteligencia
*- su nivel de control
*- nivel del lenguaje de
programación.
Estas clasificaciones reflejan la potencia del software en el controlador,
en particular, la sofisticada interacción de los sensores. La generación de un
robot se determina por el orden histórico de desarrollos en la robótica. Cinco
generaciones son normalmente asignadas a los robots industriales. La tercera
generación es utilizada en la industria, la cuarta se desarrolla en los
laboratorios de investigación, y la quinta generación esta en investigación.
11. IMPACTO DE LA ROBOTICA
El ser humano
desde sus inicios ha buscado la manera de adaptarse y modificar su estilo de
vida, desde las condiciones más difíciles ha surgido la manera de facilitar la
condición de vida humana, de mejorar su calidad y de facilitar maneras
productivas de trabajos que reduzcan el esfuerzo físico del hombre en sus
tareas cotidianas. La robótica, según
se define es la ciencia que estudia el diseño y construcción de máquinas
inteligentes, es un conjunto de conocimientos teóricos y prácticos que permiten
desarrollar la idea de realizar y automatizar sistemas basados en estructuras
poli articuladas. Estas máquinas son fabricadas con cierta capacidad
intelectual y están destinadas a la producción industrial para sustituir la
participación real del ser humano en ciertas tareas. De manera impresionante
los sistemas robóticos son capaces de recibir información y de comprender sus
funciones y ejecutarlas con precisión.
Nada surge de
la nada, saltan interrogantes para
comprender este revolucionario concepto
que ha surgido en la vida del ser humano. Para comprender este avance de la
ciencia y de la alta tecnología, se hace necesario remontarnos a sus orígenes.
El término Robot, es una palabra checoslovaca cuyo significado es ¨ trabajador
sirviente ¨, surgió con la obra los
¨Robots Universales de Rossum ¨ de Carel Capee. Desde la antigua época griega
se intentó la creación de dispositivos
que tuvieran movimiento sin fin y que no tuvieran que ser controlados
por las personas. Para los siglos XVII
y XVIII Jacques de Vaucanson, construyó los llamados autómatas humanoides
fabricados con mecanismos de relojería. La evolución continúa entre debates,
incertidumbre y constantes esfuerzospor
lograr lo que más tarde se conoció como la inteligencia artificial.
12. GENERACIONES DE ROBOTS
·
PRIMERA GENERACION
Realizan una tarea
según una serie de instrucciones programadas previamente, que ejecutan de forma
secuencial. Este tipo de robots dispone de sistemas de control en lazo abierto,
por lo que no tienen en cuenta las variaciones que puedan producirse en su
entorno.
·
SEGUNDA GENERACION
Este tipo sí tiene
en cuenta las variaciones del entorno. Disponen de sistemas de control en lazo
cerrado, con sensores que les permiten adquirir información del medio en que se
encuentran y adaptar su actuación a las mismas.
·
TERCERA GENERACION
Poseen capacidad
para la planificación automática de tareas; son robots adaptables a distintos
entornos, capaces de reprogramarse de forma automática, en función de los datos
proporcionados por los sensores.
·
las
investigaciones que se llevan a cabo en la actualidad en materia de robótica
están encaminadas al desarrollo de la cuarta generación de robots, que apunta
hacia la creación de sistemas capaces de tomar decisiones y resolver problemas
por sí mismos. Es lo que se ha dado en llamar inteligencia artificial.
13. NUEVAS GENERACIONES DE ROBOTS
Del 27 de octubre al 3 de
noviembre de 2010, Kuka Robots presenta en K 2010 Quantec, una nueva generación de robots.
Con una extensa gama compuesta por quince robots estándar con varias opciones
de montaje, la serie Quantec asegura que existe el robot adecuado para cada
aplicación y cliente específico. Por primera vez, una única familia de robots
cubre por completo los modelos de carga útil de 90 a 300 kg con alcances de
2.500 a 3.100 mm. La automatización se facilita mediante la máxima flexibilidad
a laplanificación
del sistema y a la fase de diseño, reduciendo el trabajo de concepción y diseño
y con una mejor planificación de la seguridad.
Los robots de la
serie Quantec, de Kuka, se caracterizan por tener 160 kg menos peso y 25% menos
volumen, manteniendo el mismo alcance y carga útil. Son los más compactos de su
clase, reduciendo necesidades de espacio y abriendo nuevos campos para
potenciales aplicaciones, aún en espacios restringidos. Permiten incluso diseño
de celdas compactas en la gama de carga útil elevada.
Los componentes
más ligeros de la serie de Quantec permiten un mayor rendimiento, e incluso
tiempos más cortos de ciclo, así como una mayor rigidez. La nueva serie del
robot impresiona con una gran repetibilidad de precisión y postura de + /- 0,06
mm.
Los robots de la
serie de Quantec siguen caracterizándose por la acostumbrada calidad y robustez
de los productos Kuka. La serie ha sido diseñada basándose en un concepto de
partes comunes, con sólo cuatro variantes de motor y engranajes. Todos los
modelos tienen el mismo patrón para el montaje de la base, el mismo que el de
la serie anterior, y una brida idéntica en la muñeca. Por esta razón la serie
de Quantec es 100% compatible con diseños existentes de celdas basadas en la
serie 2000. El diseño de la serie ha minimizado los contornos disruptivos, y su
muñeca compacta ofrece mejor accesibilidad incluso en espacios restringidos.
Kuka sigue de forma activa un
enfoque de tres lanzas para la protección ambiental: en procesos internos
dentro la propia empresa, en su cartera de producto, y en la automatización
inteligente de series de producción competitiva de tecnologías verdes, como
celdas solares o vehículos que utilicen nuevas fuentes de energía más
respetuosas con el medio ambiente.
La compañía se ha
marcado como objetivo, en la medida de lo posible, una producción sostenible
con el menor impacto posible en los recursos naturales de nuestro planeta. Un
ejemplo práctico: KUKA es el primer fabricante de robots del mundo de utilizar
pintura ecológica y náutica para sus sistemas de robot. Los ahorros anuales de
la energía que promedian 8% por robot fabricado han sido logrados en la
producción durante los últimos cinco años. La célula solar en los tejados de la
planta proporciona electricidad.
Con el KR C4, otra de las
novedades del salón, Kuka lanza al mercado un sistema de control que integra robot,
movimiento, control de secuencias y procesos. Pero eso no es todo. Aún más
importante es el hecho de que el controlador seguridad al completo está
integrado a la perfección en el sistema de control del KR C4. Es decir, el KR
C4 realiza todas las tareas inmediatamente.
En el nuevo sistema de
control, Kuka ha prescindido de un hardware restrictivo y lo ha reemplazado con
funciones inteligentes de software. Por tanto, el concepto se caracteriza por
su absoluta transparencia y futura compatibilidad. Las interfaces
convencionales son reemplazadas por flujo de datos enlazados, permitiendo así
una comunicación directa entre los módulos individuales de control del KR C4.
El concepto del KR C4
proporciona una base firme para la automatización futura. La eliminación
sistemática de un hardware limitado y su sustitución con elementos de uso
común, estándares de la industria, como ‘multi-core’ y tecnología Ethernet,
ofrecen un enorme potencial en desarrollo y rendimiento. Basado en estas
tecnologías, sistemas de bus basados en Ethernet, como ProfiNet o Ethernet/IP,
se pueden integrar de forma sencilla como funciones de software. De esta
manera, el concepto de KR C4 beneficiará automáticamente futuros avances en
desarrollo y rendimiento. Este nuevo enfoque, aplicando los procesos de control
como funciones de software, reduce el número de módulos de hardware en un 35% y
conectores y cables en un 50%.
Por primera
vez, el control de seguridad al completo está integrado a la perfección en el
sistema de control del KR C4 sin hardware propio. Las funciones de seguridad y
las comunicaciones se aplican en la base de protocolos basados en Ethernet.
El concepto de la
seguridad en el KR C4 se centra en el uso de tecnología “multi-core”, de esta
forma se asegura el sistema de doble canal necesario para aplicaciones de
seguridad. Además, el sistema ofrece mucho más que mera vigilancia de
funciones. De hecho, este concepto hace posible influir en el movimiento y la
velocidad del robot de forma segura. La eliminación de componentes limitadores
de hardware y la capacidad de expansión ilimitada de linterfacesdeseguridad
basadas en software prepara el terreno para la aplicación de nuevos conceptos
revolucionarios de seguridad en la automatización. Especialmente en el campo de
cooperación entre ser humano y robot, dónde en el futuro serán utilizados
nuevos sensores. Los cuales en cualquier caso requerirán muchas entradas y las
salidas. La arquitectura del KR C4 da a KukaRoboterGmbH la flexibilidad
necesaria para integrarlos.
14. CARACTERISTICAS DE LO ROBOTS
Los robots poseen tres características que le son propias:
*- planificación
*- captación de la
información sensorial
*- aprendizaje.
La captación de la información sensorial es
fundamental sobre todo el reconocimiento de formas u objetos, lo que ha dado un
gran auge a las investigaciones sobre visión artificial.Muchas de las tareas
que realizan conllevan un alto nivel de complejidad y toma de decisiones,
actividades que no puede llevar a cabo un autómata, dado que suponen principios
de acción considerados "inteligentes" por lo que este ámbito se ha
constituido en uno de los más importantes de la IA (Inteligencia artificial).
Por otra parte, si comparamos a los robots con
los humanos podemos distinguir las siguientes características:
*-Los robots pueden ser más
fuertes, lo que les permite levantar pesos considerables y aplicar mayores
fuerzas.
*-No se cansan y pueden
trabajar fácilmente las 24 hs. del día y los 7 días de la semana. No necesitan
descansos y rara vez se enferman.
*-Son consistentes. Una vez
que se han instruido para realizar un trabajo pueden repetirlo, prácticamente
de forma indefinida, con un alto grado de precisión. El desempeño humano tiende
a deteriorarse con el paso del tiempo.
*-Son casi completamente
inmunes a su ambiente. Pueden trabajar en entornos extremadamente fríos o
calientes, o en áreas donde existe el peligro de gases tóxicos o radiación.
*-Manipulan objetos con
temperaturas muy elevadas. Son capaces de trabajar en la oscuridad.
Diversas investigaciones
entre usuarios industriales muestran las razones de la industria para la
incorporación de robots
La lista de prioridades de la industria
japonesa es la
siguiente:
-ahorro de mano de obra
-mejoramiento de las
condiciones laborales-mayor flexibilidad
-facilidad del control de
la producción
-otros.
Un estudio en la industria
alemana se
tradujo en la siguiente lista de prioridades:
- aumento de la
productividad
- reducción de los costos de
mano de obra
- rendimiento de la
inversión-mejoramiento de la calidad
-condiciones de trabajo más
humano
15. COMPONENTES DE LOS ROBOTS
Un robot está formado por los siguientes elementos: estructura mecánica, transmisiones, actuadores, sensores, elementos terminales y controlador. Aunque los elementos empleados en los robots no son exclusivos de estos (máquinas herramientas y otras muchas máquinas emplean tecnologías semejantes), las altas prestaciones que se exigen a los robots han motivado que en ellos se empleen elementos con características específicas.
La constitución
física de la mayor parte de los robots industriales guarda cierta similitud con
la anatomía de las extremidades superiores del cuerpo humano, por lo que, en
ocasiones, para hacer referencia a los distintos elementos que componen el
robot, se usan términos como cintura, hombro, brazo, codo, muñeca, etc.
Los componentes
principales de un robot son los siguientes:
- MANIPULADOR
Mecánicamente, es
el componente principal. Está formado por una serie de elementos estructurales
sólidos o eslabones unidos mediante articulaciones que permiten un movimiento
relativo entre cada dos eslabones consecutivos. Las partes que conforman el
manipulador reciben, entre otros, los nombres de: cuerpo, brazo, muñeca y
actuador final (o elemento terminal). A este último se le conoce habitualmente
como aprehensor, garra, pinza o gripper.
- CONTROLADOR
Es el componente
que regula cada uno de los movimientos del manipulador, las acciones, cálculos
y procesado de la información. El controlador recibe y envía señales a otras
máquinas-herramientas (por medio de señales de entrada/salida) y almacena
programas. Existen varios grados de control que son función del tipo de
parámetros que se regulan, lo que da lugar a los siguientes tipos de
controladores: de posición, cinemático, dinámicoy adaptativo.
·
DISPOSITIVOS DE ENTRADA Y SALIDA DE DATOS
DISPOSITIVOS DE ENTRADA Y SALIDA DE DATOS
Los más comunes
son: teclado, monitor y caja de comandos (teachpendant). Los dispositivos de
entrada y salida permiten introducir y, a su vez, ver los datos del
controlador. Para mandar instrucciones al controlador y para dar de alta
programas de control, comúnmente se utiliza una computadora adicional. Es
necesario aclarar que algunos robots únicamente poseen uno de estos
componentes. En estos casos, uno de los componentes de entrada y salida permite
la realización de todas las funciones.
·
DISPOSITIVOS
ESPECIALES
Entre estos se
encuentran los ejes que facilitan el movimiento transversal del manipulador y
las estaciones de ensamblaje, que son utilizadas para sujetar las distintas
piezas de trabajo.
16. ARQUITECTURA DE LOS ROBOTS
Existen diferentes tipos y clases de robots,
entre ellos con forma humana, de animales, de plantas o incluso de elementos
arquitectónicos pero todos se diferencian por sus capacidades y se clasifican
en 4 formas:
1.
ANDROIDES
Robots con forma humana. Imitan el comportamiento de las
personas, su utilidad en la actualidad es de solo experimentación. La principal
limitante de este modelo es la implementación del equilibrio en el
desplazamiento, pues es bípedo.
2.
MOVILES
Se desplazan mediante una plataforma rodante (ruedas);
estos robots aseguran el transporte de piezas de un punto a otro.
3.
ZOOMORFICOS
Es un sistema de locomoción imitando a los animales. La
aplicación de estos robots sirve, sobre todo, para el estudio de volcanes y
exploración espacial.
4.
POLIARTICULADOS
Mueven sus extremidades con pocos grados de libertad. Su principal utilidad es industrial, para desplazar elementos que
requieren cuidados.
En ésta última se puede clasificar según su morfología en: Robots angulares o antropomórficos, robots cilíndricos, robots esféricos o polares, robots tipo SCARA, robots paralelos, robots cartesianos, entre otros.
17. PARTES DE UN SISTEMA ROBOTIZADO
En definitiva, un robot ha evolucionado como una réplica de sus creadores, salvando las distancias. El conjunto guarda cierta similitud con nuestro propio cuerpo.
Manos y brazos se
ven reflejados en las partes mecánicas: el manipulador y la herramienta. Los
músculos serían los actuadotes y las terminaciones nerviosas, los reguladores.
El cerebro (equivalente del controlador) es el encargado
de enviar las órdenes a los músculos a través de las terminaciones nerviosas y
de recibir información a mediante los sentidos
(sensores).
Finalmente, la
manera de pensar y actuar vendría determinada por el software de control
residente en la computadora.
18. IMÁGENES DE GENERACIONES DE ROBOTS
FUNDAMENTOS
BASICOS SOBRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. DEFINICIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Capacidad de razonar
de un agente no vivo. 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.
Es una combinación
de la ciencia del computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como
eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), los cuales tienen en común la creación de
máquinas que pueden pensar. La de idea construir una máquina que pueda ejecutar
tareas percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo.
Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos,
traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica,
suministro de asesoría experta en diversos temas.
La inteligencia
está vinculada a saber elegir las mejores opciones para resolver algún tipo de
problema. Existen diversos tipos de inteligencia según sus atributos y
procesos, como la inteligencia operativa, la inteligencia biológica o la
inteligencia psicológica. Artificial, por otra parte, es un adjetivo que señala
aquello hecho por mano, arte o ingenio del hombre. Lo artificial también
permite nombrar a lo no natural o falso. La noción de inteligencia artificial
fue desarrollada en referencia a ciertos sistemas creados por los seres humanos
que constituyen agentes racionales no vivo
2. HISTORIA Y EVOLUCION DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La historia de la
Inteligencia Artificial ha pasado por diversas situaciones:
•El término fue inventado en 1956, en la Conferencia
de Darmouth , un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a
diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las
investigaciones durante quince años.
• En 1980 la
historia se repitió con el desafío japonés de la quinta generación de
computadoras, que dio lugar al auge de lossistemas expertos pero que no alcanzó muchos de sus objetivos,
por lo que este campo sufrió una nueva interrupción en los años noventa.
•En la actualidad se está tan lejos de cumplir la
famosa prueba de Turing como cuando se
formuló: Existirá Inteligencia Artificial cuando no seamos capaces de distinguir
entre un ser humano y un programa de computadora en una conversación a ciegas.
•Como anécdota, muchos de los investigadores sobre
IA sostienen que "la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado
independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro".
Los juegos matemáticos antiguos, como el de
lasTorres de Hanoi (hacia el 3000 a.C.),
demuestran el interés por la búsqueda de un bucle resolutor, una IA capaz de
ganar en los mínimos movimientos posibles.
En 1903 Lee De Forest inventa el triodo , también
llamado bulbo o válvula de vacío . Podría decirse que la primera gran máquina
inteligente diseñada por el hombre fue el computador ENIAC, compuesto por
18.000 válvulas de vacío, teniendo en cuenta que el concepto de "inteligencia"
es un término subjetivo que depende de la inteligencia y la tecnología que
tengamos en esa época.
En 1937 Turing publicó un artículo de bastante
repercusión sobre los "Números Calculables", que puede considerarse
el origen oficial de lainformática teórica.
En este artículo
introdujo el concepto de Máquina de Turing , una entidad matemática abstracta
que formalizó el concepto dealgoritmo y
resultó ser la precursora de las computadoras digitales. Con ayuda de su
máquina, Turing pudo demostrar que existen problemas irresolubles, de los que
ningún ordenador será capaz de obtener su solución, por lo que se le considera
el padre de la teoría de la computabilidad . También se le considera el padre
de la Inteligencia Artificial por su famosa Prueba de Turing , que permitiría
comprobar si un programa de ordenador puede ser tan inteligente como un ser
humano.
En 1951 William Shockley inventa el transistor de unión. El invento hizo posible una nueva
generación de computadoras mucho más rápidas y pequeñas.
En 1956 se acuñó el término "inteligencia
artificial" en Dartmouth durante una conferencia convocada por McCarthy, a
la cual asistieron, entre otros, Minsky ,Newell
y Simon . En esta conferencia se hicieron previsiones triunfalistas a
diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las
investigaciones durante quince años.
En 1980 la historia se repitió con el desafío japonés
de la quinta generación, que dio lugar al auge de los sistemas expertos pero
que no alcanzó muchos de sus objetivos, por lo que este campo sufrió una nueva
interrupción en los años noventa.
En 1987 Martin Fischles y Oscar Firschein describieron los atributos de un agente
inteligente. Al intentar describir con un mayor ámbito (no sólo la
comunicación) los atributos de un agente inteligente, la IA se ha expandido a
muchas áreas que han creado ramas de investigación enorme y diferenciada.
Dichos atributos del agente inteligente son:
1.Tiene actitudes mentales tales como creencias e
intenciones.
2.Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es
decir, aprender.
3.Puede resolver problemas, incluso particionando
problemas complejos en otros más simples.
4.Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si
es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.
5.Planifica, predice consecuencias, evalúa
alternativas (como en los juegos de ajedrez)
6.Conoce los límites de sus propias habilidades y
conocimientos.
7. Puede distinguir a pesar de la similitud de las
situaciones.
8.Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos
o ideas, y hasta utilizando analogías.
9.Puede generalizar.
10.Puede percibir y modelar el mundo exterior.
11.Puede entender y utilizar el lenguaje y sus
símbolos.
Podemos entonces
decir que la IA incluye características humanas tales como el aprendizaje, la
adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la
percepción modular del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo,
sino de muchos, dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse
a la IA.
Muchos de los
investigadores sobre IA sostienen que "la inteligencia es un programa
capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute,
computador o cerebro".
3. OBJETIVOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- "Desarrollar una
máquina inteligente capaz de aprender a través de la experiencia,
reconocer las limitaciones de su conocimiento, exhibir verdadera
creatividad, tomar sus propias decisiones e interactuar con el medio que
la rodée"
- "Hacer que las
computadoras sean capaces de mostrar un comportamiento que sea considerado
como inteligente por parte de un observador humano (Turing test)".
- "Elevar el
Coeficiente Intelectual de las máquinas (machine-IQ)"
- "Desarrollar las
capacidades de la computadora más allá de su uso tradicional actual".
4. FINES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Las primeras investigaciones
acerca de la inteligencia artificial estaban principalmente dirigidas al
hallazgo de una técnica universal para la solución de problemas. Este intento a
gran escala ha sido abandonado y las investigaciones actuales están dirigidas
al diseño de numerosos programas para ordenadores capaces de imitar los
procesos de toma de decisiones de expertos, como médicos, químicos, basados en
los conocimientos de especialistas en cada materia, son ahora utilizados para
diagnosticar enfermedades, identificar moléculas químicas, localizar
yacimientos de minerales e incluso diseñar sistemas de fabricación.
Investigaciones acerca de la percepción han sido aplicadas a los robots y se
han diseñado algunos capaces de "ver". La meta final consiste en
crear un sistema capaz de reproducir todas las facetas de la inteligencia humana.
5. IMPORTANCIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Las computadoras
son fundamentales hoy día en nuestras vidas afectando todos los aspectos de
esta. La Inteligencia Artificial se crea con la implementación en las
computadoras para realizar mecanismo de computación que utiliza programas fijos
y contiene una seria de reglas que lo hacen funcionar.
Esto permite a las
computadoras a ser creadas en máquinas artificiales que desempeñan tareas
monótonas, repetitivas y simples más eficiente y efectivas que un ser humano.
Estudios sobre trabajos o tareas repetitivas han demostrado que el ser humano
no le agrada este tipo de trabajo y al pasar el tiempo son más susceptibles a
cometer errores en el mismo. Para situaciones complejas el objetivo se hace más
complejo debido a que la inteligente artificial dada a las computadoras tiene dificultad en entender
ciertas situaciones o problemas específicos
y cómo reaccionar a estas. También ocurre que dentro de un problema
tienen la variabilidad del mismo y no pueden adaptarece a un cambio que pueda
ocurrir.
Estos problemas son de suma importancia para
la Inteligencia Artificial que busca el
mejorar, aprender, entender y el razonamiento del comportamiento de las
computadoras en situaciones complejas. El campo de la ciencia de Inteligencia
Artificial está todavía en etapas de crecimiento comparadas con otras ramas de
computadoras pero poco a poco el estudio del comportamiento humano dará paso
para aplicar estos conocimientos a las computadoras y estas lograr de manera
primitiva razonas sobre diferentes situaciones.
La complejidad en aplicarle conocimientos del
ser humano a las computadoras es la capacidad de estos de ser impredecible y
las maneras diferentes que se actúa ante una posible situación y estas
reacciones hacen que no se pueda implementar un patrón dentro de la memoria de
una computadora. Hasta ahora no existe la posibilidad de predecir o almacenar
todo tipo de comportamiento de un ser humano a todas las situaciones que se
enfrenta durante su existencia.
6. FINALIDADES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La finalidad de la
inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que muestren la
organización y funcionamiento de la inteligencia. Actualmente, el mayor
esfuerzo en la búsqueda de la inteligencia artificial se centra en el
desarrollo de sistemas de procesamientos de datos que sean capaces de imitar a
la inteligencia humana, realizando tareas que requieran aprendizaje, solución
de problemas y decisiones. A veces llamada inteligencia de máquina, la
inteligencia artificial o AI (Artificial Inteligencie) cubre una vasta gama de
teorías y prácticas.
La finalidad de que las
máquinas y computadoras imiten las habilidades humanas como: el reconocimiento
de objetos, colores distancias, en otros casos imitar reacciones afectivas y
representarlas mediante gestos.
Siguiendo esta línea de
investigación han sido diseñados sistemas como Deep Blue, programa de ajedrez,
implementado en una IBM en el año 1996, que contaba con un algoritmo de
inteligencia artificial. Para probar el sistema, se invitó al campeón mundial
de ajedrez, Kasparov, a competir conDeep Blue. La victoria correspondió
al ser humano. Al año siguiente, se le volvió a invitar y fue derrotado por Deep Blue, debido a que el
sistema había aprendido sus propias técnicas. En otras palabras, Kasparov había
jugado contra él mismo.
Así como este proyecto,
ingenieros y científicos de todo el mundo están realizando un sinnúmero de
investigaciones cuyos fines van desde reproducir comportamientos de insectos
hasta imitar la mente del hombre mismo. Las aplicaciones para estos sistemas
son diversas.
Por ejemplo, pueden poseer
un uso industrial: adaptados a máquinas industriales, éstas logran una
productividad mayor que la de un ser humano; pues realizan, con mayor velocidad
y sin cometer errores, las mismas tareas que desempeña un obrero. Sin embargo,
estos sistemas también pueden emplearse con fines destructivos, como es el caso
de las armas de guerra.
7. DESARROLLO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La inteligencia artificial, comúnmente abreviada como
IA, es una parte de la tecnología y la ciencia que se encarga de diseñar sistemas robóticos que puedan tomar decisiones; es decir,
que muestren cierto tipo de inteligencia robótica para resolver determinado
tipo de problemas. Si bien aún falta mucho para desarrollar máquinas pensantes, en los últimos años se han
realizado grandes avances al respecto, pero ¿como surgió el desarrollo de la inteligencia artificial?
Para conocer los orígenes de la inteligencia artificial tenemos que
remontarnos a 1943, cuando el matemático Walter Pitts y el neurofisiólogo Warren McCulloch presentaron
el primer trabajo de investigación donde se hablaba de IA y en donde hacían
mención de conceptos de fisiología humana básica, la forma en que las neuronas
funcionan en nuestro cerebro y la teoría computacional de Alan Turing, entre otras cosa.
La importancia del trabajo presentado por Pitts y McCulloch se
centra en que fue el primer trabajo de la historia enfocado en la IA, además
que el análisis del cerebro humano que hicieron implica entenderlo como si
fuese un organismo computacional, y por último, propusieron
laconstrucción de computadoras a semejanza de las redes neuronales
biológicas del cerebro humano. Es de esta manera que la más grande contribución
de Pitts y McCulloch al
desarrollo de la inteligencia artificial fue que
fundaron las bases de las redes neuronales artificiales.
Trece años después, allá por 1958, un ingeniero de
nombre Josehp Engelberger diseñó
y construyó el primer robot industrial de la historia, conocido
como Unimate, motivo por el
cual se le otorgó el título de padre de la robótica. Sin embargo, según el propio Engelberger, lo que lo inspiró a construir su robot
fueron las historias de la ciencia-ficción escritas por el bioquímico y
escritor ruso Isaac Asimov.
Así es, la ciencia-ficción a
lo largo de su historia le ha atinado a
muchos de los desarrollos futuros, aunque ciertamente también ha fallado en
algunas de sus ideas; lo cierto es que Asimoves uno de esos autores que podríamos considerar
un visionario, pues gran parte de lo que ha escrito en sus obras se ha ido
cumpliendo, sobre todo aquello que implique robots y robótica.
Fue en 1942 que Asimov publicó
su libro Runaround, en el cual expresaba por primera vez sus
ahora ya célebres Leyes de la Robótica, con las cuales se forzaba a
los robots a mantenerse bajo las órdenes de los humanos.
8.
CARACTERISTICAS DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
- Una característica
fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los
métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es
suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de
programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también
procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia
Artificial.
- Las conclusiones de un
programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las
conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico.
Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y
se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.
- El comportamiento de los
programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de
pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular
presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos
necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En
contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que
siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo
encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada
(programa de procedimiento).
- El razonamiento basado en el
conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones
del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos
operan. Al contrario de los programas para propósito específico,
como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas
de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de
razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos
dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
- Aplicabilidad a datos y problemas mal
estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas
no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución
de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el
diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información,
con una solución cercana y no necesariamente exacta.
·
La Inteligencia Artificial incluye varios campos de desarrollo tales como:
la robótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión
de lenguajes y traducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se
usan en líneas de ensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de
máquinas; sistemas computacionales expertos.
·
·
Los sistemas expertos, que reproducen el comportamiento humano en un
estrecho ámbito del conocimiento, son programas tan variados como los que diagnostican
infecciones en la sangre e indican un tratamiento, los que interpretan datos
sismológicos en exploración geológica y los que configuran complejos equipos de
alta tecnología.
·
Tales tareas reducen costos, reducen riesgos en la manipulación humana en
áreas peligrosas, mejoran el desempeño del personal inexperto, y mejoran el
control de calidad sobre todo en el ámbito comercial.
9. PRINCIPALES AREAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Las definiciones
anteriores implican que las máquinas para ser consideradas inteligentes deben
exhibir ciertas habilidades, suficientemente complejas como para ser tratadas
como áreas independientes. La forma de abordaje de cada una de estas áreas
suele ser tan disímil, que es difícil reconocerles un origen común.
1- Procesamiento
del Lenguaje Natural
2- Consulta
inteligente de base de datos
3- Robótica
4- Programación
Automática
5- Sistemas
Expertos
6- Prueba
automática de teoremas y matemáticas simbólica
7- Problemas
de optimización combinatorios y de itinerarios
8- Percepción
y reconocimiento de patrones
9- Auto
aprendizaje
10. AREAS DE ESTUDIO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
·
Representación del conocimiento en estructuras de datos
·
Exploración del espacio de estados:
Busca
soluciones en problemas modernizados con grafos
·
Heurística:
Conocimiento
intuitivo y solución
·
Resolución de problemas:
Planificación
de tareas
·
Demostración de teoremas:
Programación
lógica
·
Teoría de juegos
·
Ingeniería del conocimiento (Sistemas Expertos):
Con
ayuda de un experto humano
·
Diagnóstico:
Funcionamiento
de un sistema
·
Aprendizaje
·
Comprensión y traducción automática del lenguaje
natural
11. AREAS DE APLICACIÓN DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Las
áreas de aplicación de la Inteligencia Artificial se pueden dividir en dos, de acuerdo al contenido del estudio o
de acuerdo a las herramientas y técnicas utilizadas. Se desarrollan a
continuación.
(A) CONTENIDO
Ya
que los seres humanos y otros animales, y también los robots inteligentes y
otros artefactos, tienen una amplia variedad de capacidades, todas ellas muy
complejas y difíciles de explicar o modelar, tanto en el plano científico como ingenieril, la IA ha generado
varios sub campos, tratando aspectos particulares de la inteligencia.
(B) TECNICAS
Debido
a que las aplicaciones de la IA son muchas y muy diversas, algunos de los sub campos
se agrupan en torno a las técnicas relevantes a cada clase de problemas.
A. SUB CAMPOS BASADOS
EN EL CONTENIDO
·
Percepción, especialmente la visión, sino también
la percepción auditiva y táctil, y, más recientemente, el gusto y el olfato.
Esto se desglosa en el estudio de los diferentes tipos de procesos incluyendo
la transducción física, el análisis y reconocimiento de patrones, la
segmentación y "parsing" complejo de los datos sensoriales, la
interpretación y el control de la atención. Este es un enorme subcampo y puede
dividirse en más campos especializados de acuerdo a la modalidad sensorial, el
tipo de cosas que se perciben, las formas de representación utilizadas, si la
percepción está puramente dirigida por los datos o incluye procesos top-down,
los mecanismos utilizados (por ejemplo neuronales o simbólicos), la
arquitectura más grande que contiene el sistema sensorial, y el dominio de
aplicación.
·
Procesamiento de lenguaje natural, incluida la
producción y la interpretación de la lengua hablada y escrita, ya sea
manuscrita, impresa o electrónica en todo (por ejemplo el correo electrónico).
·
Aprendizaje y desarrollo, incluidos los procesos
de aprendizaje simbólico (por ejemplo la regla de inducción), la utilización de
las redes neuronales (a veces descrita como sub-simbólica), el uso de
algoritmos evolutivos, sistemas de autodepuración, y diversos tipos
auto-organización.
·
Planificación, solución de problemas, diseño
automático: dado un problema complejo y una colección de recursos,
restricciones y criterios de evaluación crear una solución que cumpla con las
restricciones y lo haga bien o sea óptima de acuerdo con los criterios
establecidos, o si ello no es posible proponer algunas buenas
alternativas.
·
Variedad de razonamiento: Esto incluye estudio
tanto del razonamiento informal de sentido común como de razonamiento experto
especializado. El primero 2 incluye el estudio del razonamiento analógico, la
inferencia con revocación, razonamiento basado en casos. El último incluye
la lógica y razonamiento matemático,
incluyendo el diseño de demostradores de teoremas y de sistemas de inferencia,
ya sea con la intención de modelar diversas clases de capacidades inferenciales
y matemáticas humanas, o para fines prácticos, por ejemplo, en “toolkits” de
álgebra simbólica, o razonamiento en robots o sistemas de control autónomos.
·
Estudio de las representaciones: la investigación
de las propiedades formales de los diferentes tipos de representaciones, los
mecanismos necesarios para su funcionamiento, y el tipo de tareas para las que son
buenas o malas. Esto puede incluir el estudio de ontologías de diversos tipos.
Sobre algunos mecanismos se afirma a veces que no utilizan ninguna representación
(por ejemplo las redes Neuronales), mientras que realmente son un tipo especial
de representación, por ejemplo, numérica y continua, en contraposición a la estructural
y discreta.
·
Técnicas y mecanismos de memoria: análisis de las
necesidades de los diversos tipos de memoria, incluyendo grandes almacenes de
conocimiento conteniendo diversos tipos, ya sea para modelar el conocimiento
humanos o para su utilización en diversos tipos de aplicaciones.
·
Sistemas multi agente: el estudio de los diversos
tipos de comunicación (lingüística y no lingüista, explícita e implícita,
intencional y no intencional), los tipos de cooperación y conflicto,
reconocimiento de los planes e intenciones de otros, etc. Algunos estudios de
sistemas multi agente tienen que ver con la comprensión de interacciones
sociales humana, mientras que otros están preocupados con el diseño de
aplicaciones que implican múltiples robots o múltiples sistemas software concurrente.
Algunos sistemas multi agente se proponen como una arquitectura para un único
agente inteligente complejo.
·
Mecanismos afectivos: durante los años 90 ha
habido un creciente interés en el papel de la motivación y las emociones en la
inteligencia. Esto se estudia a veces como un tema propio, y, a veces, como
parte del estudio de arquitecturas completas para sistemas autónomos
inteligentes. Una teoría general tendría que representar a una amplia variedad
de estados afectivos y procesos, incluidos deseos, preferencias, antipatías,
placeres, dolores, objetivos de largo plazo, intenciones, ideales, valores,
actitudes, estados de ánimo, y mucho más. Uno de los debates actuales se
refiere a si las emociones son
necesarias para la inteligencia, o si son simplemente efectos secundarios o
nuevas características de los mecanismos que se requieren para otras
funciones.
·
Robótica: uno de los más sub campos más antiguos
de la IA. A veces estudiado con el propósito de producir nuevos tipos de
máquinas útiles, y, a veces, porque diseñar completamente robots de trabajo
proporciona un banco de pruebas para la integración de las teorías y técnicas
de distintos sub campos de la IA, por ejemplo, percepción, aprendizaje,
memoria, control motor, planificación, etc. Es decir, se trata de un contexto
para explorar ideas acerca de sistemas completos. A veces, los diseñadores de
robots intentan mostrar que ciertos tipos de mecanismos no son necesarios en
los sistemas con un cierto tipo de inteligencia, por ejemplo, mostrando lo que
pueden hacer los robots que no usan las capacidades de planificación o
deliberación.
·
Desarrollo de lenguajes y herramientas.
·
Arquitecturas de sistemas completos. Hasta
mediados de los 80 la mayor parte del trabajo en la IA se refiere a formas
específicas de representación y algoritmos específicos para realizar alguna
tarea. Desde entonces, se ha dado una
importancia creciente a la arquitectura
en la que muchos y diferentes mecanismos se combinan para proporcionar un
sistema con muchos tipos distintos de funcionalidades, a menudo mecanismos
activos simultáneamente.
·
La búsqueda es otro tema que debería haber sido
mencionado anteriormente, ya la búsqueda de una solución a algún problema en un
espacio de posibilidades es un tema recurrente en la IA. Se han estudiado
muchas formas diferentes de búsqueda, en relación a las diferentes formas de
representación, diferentes dominios del problema y diferentes requisitos
(por ejemplo, ¿Debe ser la solución
óptima, o la meta es satisfactoria? Si no es suficientemente satisfactoria, y
es muy difícil de lograr el óptimo, ¿puede bastar con hallar una solución que
está garantizada de encontrarse cerca de la óptima, dentro de cierto
límite?)
·
Las ontologías han recibido una atención
considerable después de que se haya demostrado que no es suficiente especificar
las formas de representación que utiliza un sistema inteligente. También es
importante investigar qué tipo de cosas deberían estar representadas. Una
especificación de ontología es una especificación de qué tipo de cosas tienen
que existir: dos personas que comparten una ontología puede, no obstante,
discrepar en cuanto a qué cosas que realmente existen ontología se podrían
permitir, o qué las leyes rigen su comportamiento. (Este tema está
estrechamente vinculado a las viejas teorías filosóficas acerca de lo que
existe o lo que puede existir.) El desarrollo de una ontología como resultado
de la interacción con algún entorno es una clase importante de aprendizaje. Lo
anterior no pretende ser una lista completa. Hay muchos otros campos
secundarios que podrían enumerarse.
B. SUB CAMPOS DE LA
APLICACIÓN DE IA
Hay
un conjunto muy abierto de campos de aplicación de la IA. Los siguientes son
sólo ejemplos, y no una lista completa:
·
IA en la medicina: que incluye la interpretación de imágenes
médicas, diagnóstico, sistemas expertos para ayudar a los médicos, la monitorización
y control en las unidades de cuidados intensivos, diseño de prótesis, diseño de
fármacos, sistemas tutores inteligentes para diversos aspectos de la medicina.
·
·
IA en la robótica: que incluye la visión, el control de motores, el
aprendizaje, la planificación, la comunicación lingüística, el comportamiento
cooperativo. La palabra "ontología" se utiliza a menudo para
referirse a lo que aquí se describe como la especificación de una ontología.
Esa especificación podría ser un documento concreto en un determinado lenguaje
formal. Sin embargo, la misma ontología
(el mismo conjunto de las entidades, las propiedades, las relaciones, los
estados, los procesos, etc.) pueden especificarse utilizando distintas
notaciones, en muchos documentos diferentes.
Por lo tanto, es menos confuso usar la palabra "ontología"
para referirse al contenido no al vehículo, es decir, a lo que se especifica en
lugar de los medios de especificar.
·
·
IA en muchos aspectos de la ingeniería: diagnóstico de fallos, sistemas inteligentes de
control, sistemas inteligentes de fabricación, ayuda inteligente al diseño,
sistemas integrados de ventas, diseño, producción, mantenimiento, herramientas
de configuración expertas (por ejemplo, garantizando que el personal de ventas
no vendan un sistema que no funciona). AI en la ingeniería de software incluye
síntesis de programas, verificación, depuración, prueba y monitorización de
software.
·
·
IA en interfaces y sistemas de "ayuda": ya que las computadoras se usan para más y más
aplicaciones que implican la interacción con los seres humanos, hay cada vez
más presiones para construir máquinas más fáciles de utilizar para los no
expertos. Un enfoque a este problema consiste en dotar a las máquinas de más
inteligencia para que puedan guiar o asesorar a los usuarios. Este tipo de
aplicación puede incluir muchos de los subcampos de la sección previa.
·
·
IA en la educación: incluye diversos tipos de sistemas tutores
inteligentes y sistemas de gestión de estudiantes. Aplicaciones particulares
incluyen diagnóstico de lagunas en los conocimientos del estudiante, diversos
tipos de tutores de ejercicios y prácticas, marcado automático de ejercicios de
programación, etc.
·
IA en la gestión de la información: esto incluye el uso de la IA en la minería de
datos, el rastreo web, filtrado de correo, etc.
·
·
IA en las matemáticas: diseño de herramientas para ayudar con distintas
clases de funciones matemáticas, ahora tan utilizadas que ya no se reconocen como productos de la
IA.
·
IA en la industria del entretenimiento: cada vez más se utiliza la IA en los juegos de
ordenador y los sistemas de control y de generación de caracteres sintéticos,
ya sea en la interacción a través de texto o con la generación de películas con
dibujos animados o “avatares” interactivos en mundos virtuales.
·
IA en la biología: hay muchos problemas complicados en biología
donde se están desarrollando sistemas informáticos más o menos inteligentes,
por ejemplo, análisis de ADN, predicción de la estructura de plegado de
moléculas complejas, la predicción, la elaboración de modelos de procesos
biológicos, evolución, desarrollo de
embriones, comportamientos de los distintos organismos.
·
IA en la Ley: por ejemplo, sistemas expertos para ayudar a los
abogados, o los sistemas para dar asesoramiento jurídico y ayuda a los no
letrados.
·
IA en la arquitectura, el diseño urbano, la gestión del tráfico: herramientas para ayudar a resolver problemas de
diseño que presentan múltiples restricciones, ayudar a predecir el
comportamiento de las personas en los nuevos entornos, herramientas para
analizar los patrones de los fenómenos observados. En Internet y otras
tecnologías de comunicación modernas, se denomina avatar a una representación
gráfica, generalmente humana, que se asocia a un usuario para su
identificación. Los avatares pueden ser fotografías o dibujos artísticos, y
algunas tecnologías permiten el uso de representaciones tridimensionales.
·
IA en la literatura, el arte y la música: la identificación de los autores, la modelización
de los procesos de generación y el reconocimiento, las aplicaciones de
enseñanza.
·
IA en la detección y prevención de la delincuencia: por ejemplo,
detección de falsificaciones, aprendizaje para detectar indicios de corrupción
policial, software para controlar las transacciones en Internet, ayudar a
planificar las operaciones de la policía, búsqueda en bases de datos policiales
de evidencias de que los crímenes son cometidos por la misma persona, etc.
·
IA en el comercio: Internet ha permitido que una de las áreas de
mayor crecimiento en cuanto al número de aplicaciones desarrolladas sea el
comercio, especialmente el comercio electrónico y el uso de agentes software de
distintas clases para proporcionar, buscar, analizar o interpretar información,
tomar decisiones, negociar con otros agentes, etc.
·
IA en el espacio: el control a distancia de los vehículos
espaciales y robots autónomos.
·
IA en las actividades militares:
Este puede ser el ámbito en el que se ha gastado la mayor parte de los fondos y
dónde no es fácil aprender de los detalles.
Una
vez más, esto no pretende ser una lista completa. Tampoco se afirma que no existan
otras formas útiles de dividir la IA en posibles temas o áreas de
investigación. Muchos de estos epígrafes se eligieron simplemente porque hay grupos de investigadores,
conferencias, revistas, o libros que se centran en los temas dados.
12. APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Existen varias y son:
- Tratamiento de
Lenguajes Naturales:
Capacidad de Traducción, Órdenes a un Sistema Operativo, Conversación
Hombre-Máquina, etc.
- Sistemas Expertos:
Sistemas que se les implementa experiencia para conseguir deducciones
cercanas a la realidad.
- Robótica:
Navegación de Robots Móviles, Control de Brazos móviles, ensamblaje de
piezas, etc.
- Problemas de
Percepción:
Visión y Habla, reconocimiento de voz, obtención de fallos por medio de
la visión, diagnósticos médicos, etc.
- Aprendizaje:
Modelización de conductas para su implante en computadoras.
13. APLICACIONES COMERCIALES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Pero también la Inteligencia Artificial tiene numerosas aplicaciones comerciales
en el mundo de hoy. Véase:
·
Configuración:
Selección de distribución de los componentes de un sistema de
computación.
·
Diagnosis:
Hardware informático, redes de ordenadores, equipos mecánicos, problemas
médicos, averías telefónicas, instrumentación electrónica, circuitos
electrónicos, averías automovilísticas.
·
Interpretación
y análisis:
Datos geológicos para prospección petrolífera, compuestos químicos,
análisis de señales, problemas matemáticos complejos, evaluación de amenazas militares,
análisis de circuitos electrónicos, datos biológicos (coronarios, cerebrales y
respiratorios), información de radar, sonar e infra-rojos.
·
Monitorización:
Equipos, monitorización de procesos, fabricación y gestión de procesos
científicos, amenazas militares, funciones vitales de pacientes hospitalizados,
datos financieros en tiras de papel perforado por tele impresora, informes
industriales y guberna mentales.
·
Planificación:
Gestión de activo y pasivo, gestión de cartera, análisis de créditos y
préstamos, contratos, programación de trabajos de taller, gestión de proyectos,
planificación de experimentos, producción de tarjetas de circuito impreso.
·
Interfaces
inteligentes:
Hardware (fiscal) de instrumentación, programas de computadora, bases de datos
múltiples, paneles de control.
·
Sistemas de
lenguaje natural:
Interfaces con bases de datos en lenguaje natural, gestión de impuestos
(ayudas para contabilidad), consultoría en temas legales, planificación de
fincas, con-sutoria de sistemas bancarios.
·
Sistemas de
diseño:
Integración de microcircuitos en muy alta escala, síntesis de circuitos
electrónicos, plantas químicas, edificios, puentes y presas, sistemas de
transporte.
·
Sistemas de
visión computarizada:
Selección de piezas y componentes, ensamblado, control de calidad.
·
Desarrollo de
software:
Programación automática.
·
Programas de reconocimiento de voz para reservar billetes de avión para
un vuelo.
·
Sistemas expertos que controlan el correcto funcionamiento de un
transbordador espacial.
·
Sistemas expertos de diagnóstico de enfermedades.
·
Protección de fraudes en tarjetas de crédito y cuentas a través de
sistemas de redes neuronales o sistemas expertos.
·
Detección de pequeñas anomalías invisibles al ojo humano en radiografías.
·
Sistemas de mensajería de voz.
·
En el mundo de los videojuegos.
·
Rivales con comportamiento lógico.
·
Traducción automática de documentos.
14. CATEGORIAS 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.
·
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.
·
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.
·
Sistemas que actúan racionalmente
(idealmente):
Tratan de emular
de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con conductas inteligentes
en artefactos.
15. FUNCIONAMIENTO BASICO Y GENERAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
SIMBOLOS VS
METODOS NUMERICOS
El primer período de la
Inteligencia Artificial, llamado sub-simbólico, data de aproximadamente 1950 a
1965. Este período utilizó representaciones numéricas (o sub-simbólicas) del
conocimiento. Aunque la mayor parte de los libros de Inteligencia Artificial
enfatizan el trabajo realizado por Rosenblatt y Widrow con redes neuronales
durante este período, la realidad es que otra importante escuela sub-simbólica
data también de la misma época y estos son los algoritmos evolutivos.
La escuela clásica dentro de la
Inteligencia Artificial, utiliza representaciones simbólicas basadas en un
número finito de primitivas y de reglas para la manipulación de símbolos. El
período simbólico se considera aproximadamente comprendido entre 1962 y 1975,
seguido por un período dominado por los sistemas basados en el conocimiento de
1976 a 1988. Sin embargo, en este segundo período las representaciones
simbólicas (por ejemplo, redes semánticas, lógica de predicados, etc.)
siguieron siendo parte central de dichos sistemas.
La Programación Lógica tiene
sus orígenes más cercanos en los trabajos de J. A. Robinson que propone en 1965
una regla de inferencia a la que llamaresolución,
mediante la cual la demostración de un teorema puede ser llevada a cabo de
manera automática.
La resolución es una regla que se
aplica sobre cierto tipo de fórmulas del Cálculo de Predicados de Primer Orden,
llamadas cláusulas y la demostración de teoremas bajo esta regla de inferencia
se lleva a cabo por reducción al absurdo.
Otros trabajos importantes de
esa época que influyeron en la programación lógica, fueron los de Loveland,
Kowalski y Green, que diseña un probador de teoremas que extrae de la prueba el
valor de las variables para las cuales el teorema es válido.
Estos mecanismos de prueba
fueron trabajados con mucho entusiasmo durante una época, pero, por su
ineficiencia, fueron relegados hasta el nacimiento de Prolog, que surge en 1971
en la Universidad de Marsella, Francia.
La Lógica de Primer Orden, es
uno de los formalismos más utilizados para representar conocimiento en
Inteligencia Artificial. La Lógica cuenta con un lenguaje formal mediante el
cual es posible representar fórmulas llamadas axiomas, que permiten describir
fragmentos del conocimiento y, además consta de un conjunto de reglas de inferencia
que aplicadas a los axiomas, permiten derivar nuevo conocimiento.
16. INTELIGENCIA ARTIFICIAL CONVENCIONAL
Se conoce
también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y
estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
Ayuda a tomar decisiones mientras se
resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que son muy importantes
requieren de un buen funcionamiento.
Infieren una solución a través del
conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o
relaciones.
Propone soluciones mediante inferencia
probabilística.
Que tienen autonomía y pueden
auto-regularse y controlarse para mejorar.
Facilita la toma de decisiones
complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo
haría un especialista en la actividad.
17. INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMPUTACIONAL
La
inteligencia computacional (también
conocida como IA sub simbólica-inductiva e IA fuerte) implica
desarrollo o aprendizaje iterativo (p.ej.
modificaciones iterativas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje
se realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen:
·
Máquina de
vectores soporte:
Sistemas
que permiten reconocimiento de patrones genéricos de gran potencia.
·
Redes
neuronales:
Sistemas
con grandes capacidades de reconocimiento de patrones.
·
Modelos ocultos
de Markov:
Aprendizaje
basado en dependencia temporal de eventos probabilísticos.
·
Sistemas
difusos:
Técnicas
para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la
industria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras.
·
Computación
evolutiva:
Aplica
conceptos inspirados en la biología, tales como población, mutación y
supervivencia del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para
un problema. Estos métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. algoritmos
genéticos) e inteligencia
colectiva (ej. algoritmos
hormiga).
18. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y HUMANA
Es notable
como hoy en día la tecnología se ha desarrollado hasta puntos quizás
inimaginables algunas décadas atrás…o tan solo años atrás. La variedad y rapidez
de las funciones de una PC nos llevan a pensar…serán nuestros cerebros
inferiores a las máquinas…?
Creo que si a
alguien le hacen esta pregunta y debe responder en una manera impulsiva y
rápida, esta podría llegar a decir que las maquinas son más “inteligentes”. No
sería una respuesta totalmente errónea, hoy en día las maquinas realizan,
por ejemplo, complicadísimos cálculos matemáticos en segundos, buscan
información también en segundos. Esto podría provocar que la gente
irreflexivamente conteste que las más inteligentes son las máquinas.
Personalmente, me atrevo a criticar esta
respuesta. El fundamento es simple, sabemos que los seres humanos no somos
perfectos, no habrá una sola vez en la que no comentamos ni el más mínimo
error; es por eso que algo imperfecto no puede hacer algo perfecto ¿Me explico?
Simplificadamente. Acaso Microsoft no tiene fallas ? Esto quedo corroborado por
Pablo en el post anterior, y supongo que los demás sistemas operativos también
constan de fallas, aunque quizás sean pequeñas o no estén descubiertas.
Otro de mis argumentos es la variedad de lo
que llamamos inteligencia. No es solamente todo aquello que tenga que ver con
ciencias de algún tipo. Existe también lo que el llamado inteligencia
emocional, es decir ese tipo de inteligencia que abarca las capacidades de
reconocer las emociones propias y ajenas. Supongo que una maquina no puede
determinar el estado de animo de una persona.
1. ELEMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En verdad, la inteligencia artificial consiste en la asimilación de los
procesos inductivos y deductivos del cerebro humano. Este intento de imitación
se enfrenta a duras restricciones del hardware. Una computadora no es un
cerebro; su complejidad electrónica se encuentra a una distancia abismal de la
superior complejidad neurológica cerebral. La inteligencia artificial acepta el
reto de la imitación de los procesos del cerebro aplicando mucho ingenio para
aprovechar los medios de que se dispone y que se elaboran.
Sea cual sea la aplicación de que se trate, la lA se sustenta sobre los
dos elementos siguientes:
·
Estrategias de comportamiento inteligente.
·
Saber.
Estos elementos forman una construcción coherente: son forma y contenido, estructura y
materia. El primer elemento es el de las estrategias de comportamiento inteligente;
se conjuga en la disposición de reglas para formular buenas inferencias o
conjeturas y, también, en su utilidad para la búsqueda de una solución a la
cuestión o tarea planteada. De esta forma, las estrategias son la parte
estructural o formal.
Por oposición, el segundo elemento significa lo material o el contenido,
y, por tanto, varía en cada caso de un modo más profundo; se trata del saber. En realidad, no se puede
pretender reunir el saber, sino los saberes. Por ejemplo, cada sistema experto
posee en memoria todos los conocimientos distintivos que tendría un
especialista en la materia, sea un médico, un abogado o un químico. El saber
que se recoge tiene un carácter especializado y alcanza un volumen conceptual
considerable.
2. ENFOQUES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En principio el trabajo se hará desde un enfoque
filosófico, ya que nos centramos en el conocimiento y superación de límites
humanos, artístico, ya que, también se puede hacer una lectura del arte
cibernético a través de la teoría de la complejidad y de las tecnologías de la
cognición, pero también tendrá una vertiente biológica debido a que las
ciencias cognitivas son de gran interdisciplinariedad y abarcan campos como ;
la psicología cognitiva, neurolingüística, neurofisiología.
·
Sistemas que actúen como
humanos (enfoque del test de Tú ring)
Las criticas suelen subrayar el hecho de que habría que caracterizar
lo que es actuar como humanos. Para ello, desde luego, el sistema debe contar
con una base de conocimiento (simbólico) y un proceso que debe utilizar lenguaje
natural, algo que todavía no hace. Otro grupo de críticas contra este
enfoque viene dado por el hecho de que olvida aspectos tan esenciales en el
actuar humano como las emociones, los sentimientos, la moral, etc.
·
Sistemas que piensen como humanos
(enfoque cognitivo)
Para lograr construir esta clase de sistemas, habría que partir de
una determinada definición del pensar. La principal tarea, para este
enfoque, seria formalizar un modelo del pensamiento.
·
Sistemas que piensen racionalmente (enfoque lógico)
Los antepasados de este enfoque son Aristóteles y la Lógica Clásica. Según este paradigma,
lo racional es razonar lógicamente.
·
Sistemas que actúen
racionalmente (enfoque del agente racional)
Este es un enfoque integrador de aprendizaje y razonamiento.
3. 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.
Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones»,
podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones».
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».
4. PRINCIPALES RAMAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Aquí se brinda una lista de algunos de las muchas que existen dentro del
estudio de la Inteligencia Artificial e inclusive muchos de estos son
considerados conceptos o tópicos por muchos.
Inteligencia Artificial Logística
Sistemas con programación que tiene una base de datos con conocimiento
general sobre el mundo que los rodean y dentro de estos tienen data de cómo
reaccionar a las situaciones específicas. El fin de estos sistemas es
representar en oraciones soluciones a problemas mediante un lenguaje matemático
tal como algoritmo. El énfasis se hace mediante el análisis de información y la
reacción de este según su fuente de datos.
Investigación
Los sistemas de Inteligencia Artificial muchos de ellos se basan en
examinar grandes números de posibilidades dentro de la búsqueda de una solución
o movimiento por parte del sistema. Un ejemplo de estos es la capacidad de
analizar un movimiento de fichas en un juego de ajedrez, donde evalúa millones
de posibilidad en un segundo y de acuerdo al razonamiento de esta toma su
decisión.
Representación:
Los sistemas van a ilustrar en sus tareas hechos del mundo que los
rodean y los que estos tengan la data suficiente para poder representar la
información en un lenguaje matemático.
Inferir:
Los sistemas en ciertas ocasiones obtiene datos que son factibles pero
en a veces estos no existen para poder lograr entender el proceso de decisión.
El ser esto así el sistema basado en acciones pasadas puede llegar a deducir
ciertas tareas o soluciones de acuerdo con cálculos matemáticos hechas por el
sistema. Para lograr estos tiene que haber estado en situaciones similares de
lo contrario no reaccionara a la situación. Esto es lo que se le conoce
Inferencia Monotonía donde se llega a una conclusión marroneando las
alternativas y de acuerdo a la situación se puede cambiar.
El conocimiento, sentido común y
razonamiento
Aunque realmente están lejos del ser humano en cuanto a estas
capacidades el fin de toda al Indiligencia Artificial comienza y termina aquí.
Menciona esto porque el lograr que una computadora logre a analizar y
reaccionar a diferentes situaciones este es el fin común de todo este campo.
Aprendizaje por experiencia
Los sistemas van aprender a reaccionar y actuar de acuerdo a situaciones
anteriores, es decir el sistema tomara en cuenta decisiones pasadas para
reaccionar a situaciones corrientes. A medida que va obteniendo experiencia en
situaciones similares las archiva en su base de datos como memoria.
Planificación
Los sistemas en este campo contienen data que contiene una serie de
niveles y de acuerdo a la data en estos niveles es que el sistema reacciona a
la situación. El sistema reacciona a la situación mediante el nivel que este la
situación en particular y en este busca en su base de datos las alternativas
para este.
Epistemología
Es el estudio de los diferentes conocimientos que se tiene para resolver
problemas en nuestro medio ambiente.
Ontología
Estudio de las cosas existentes en el mundo, donde se estudia las
diferentes clases de objetos y su relación con el ambiente que los rodean.
Programas genéticos
Son sistema que tiene una programación técnica que resuelve tareas de
acuerdo a las alternativas utilizadas previamente en otras tareas o problemas.
5. FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La Inteligencia Artificial (IA) tiene tanta antigüedad como la
informática y ha generado ideas, técnicas y aplicaciones que han permitido
resolver problemas difíciles.
Lejos de quedarse ahí, el futuro de esta tecnología pasa por nuevos
avances como el desarrollo de software que nos haga la vida más fácil,
ayudándonos a tomar decisiones en entornos complejos o permitiéndonos resolver
problemas difíciles.
En este contexto, los investigadores cada vez hacen más énfasis en la
creación de sistemas capaces de aprender y mostrar comportamientos inteligentes
sin el corsé de intentar replicar un modelo humano. Ésta al menos una de las
principales conclusiones del Cuarto Seminario Internacional sobre Nuevos Temas
en Inteligencia Artificial, organizado recientemente por el grupo SCALAB del
departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M).
En este marco, cinco científicos punteros presentaron sus últimos avances
en sus trabajos de investigación sobre distintos aspectos de la IA. Los
ponentes abarcaron desde las cuestiones más teóricas, como algoritmos capaces
de resolver problemas combinatorios, hasta robots que razonan sobre emociones,
sistemas que utilizan visión para realizar seguimiento de actividades o
jugadores automáticos que aprenden cómo ganar en una situación determinada.
Las diferentes aportaciones en este seminario dejaron claro que este
ámbito tecnológico está muy activo y aporta soluciones a sectores muy
diferentes. Además, constantemente se abren nuevas líneas de investigación y
todavía hay un gran margen de mejora en la transferencia de conocimiento entre
los investigadores y la industria.
De igual modo, el encuentro sacó a relucir el prometedor futuro de la
IA, que a juicio de los investigadores del grupo SCALAB contempla una explosión
del número de dispositivos capaces de capturar y procesar información, lo cual,
junto al crecimiento de la capacidad de cómputo o los avances en algoritmos,
dispara las posibilidades de aplicación práctica.
Entre otras cosas, la IA permitirá avances en el desarrollo de sistemas
capaces de comprender automáticamente la situación y el contexto a partir de
datos de sensores y sistemas de información y establecer planes de actuación,
en aplicaciones de soporte a la toma de decisión en condiciones dinámicas. Esto
es debido, según los investigadores, a los rápidos avances y disponibilidad de
tecnologías de sensores que proporcionan un flujo continuo de datos acerca del entorno,
información que debe ser tratada de forma apropiada en un nodo de fusión de
datos e información. Y también al desarrollo de sofisticadas técnicas de
planificación de tareas que permiten componer planes de acción, ejecutar dichos
planes, comprobar su correcta ejecución, rectificar los planes en caso de
fallos y aprender de los errores cometidos.
Estas tecnologías han permitido el planteamiento de una amplia gama de
aplicaciones tales como los sistemas integrados de vigilancia, monitorización y
detección de anomalías, reconocimiento de actividades, sistemas de
tele-asistencia, planificación de logística de transportes, etc. Según Antonio
Chella, catedrático de la Universidad de Palermo y experto en Conciencia
Artificial, el futuro de la IA implicará descubrir un nuevo significado de la
palabra “inteligencia”. Hasta ahora, se ha equiparado con el razonamiento
automático en sistemas software, pero en el futuro la IA abarcará conceptos más
atrevidos como la encarnación de la inteligencia en robots, las emociones y
sobre todo la conciencia.
6. TEST DE TURING
El Test de Tú ring (o Prueba de Tú ring) es una prueba propuesta por
Alan Tú ring para demostrar la existencia de inteligencia en una máquina. Fue
expuesto en 1950 en un artículo (Computing machinery and intelligence) para la
revista Mind, y sigue siendo uno de los mejores métodos para los defensores de
la Inteligencia Artificial.
Se fundamenta en la hipótesis positivista de que, si una máquina se
comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente.
La prueba consiste en un desafío. Se supone un juez situado en una
habitación, una máquina y un ser humano en otras. El juez debe descubrir cuál
es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitido mentir al
contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera. La tesis de Tú
ring es que si ambos jugadores eran suficientemente hábiles, el juez no podría
distinguir quién era el ser humano y quién la máquina. Todavía ninguna máquina
puede pasar este examen en una experiencia con método científico.
En 1990 se inició un concurso, el Premio Loebner, una competición de
carácter anual entre programas de ordenador que sigue el estándar establecido
en la prueba de Tú ring. Un juez humano se enfrenta a dos pantallas de
ordenador, una de ellas que se encuentra bajo el control de un ordenador, y la
otra bajo el control de un humano. El juez plantea preguntas a las dos
pantallas y recibe respuestas. El premio está dotado con 100.000 dólares
estadounidenses para el programa que pase el test, y un premio de consolación
para el mejor programa anual.
La primera y única vez que un juez confundió a una máquina con un humano
fue en el año 2010, cuando el robot Suzette, de Bruce Wilcox, superó la prueba.
Existe otra prueba parecida, propuesta por John Searle y popularizada
por Roger Pen rose: la "sala china", para argumentar que la máquina
no ha superado la Prueba de Turing.2 En esencia, es igual en la forma, pero se
realiza con personas encerradas en una habitación y se requiere que estas no
conozcan el idioma en que se realiza la conversación. Para ello se usa un
diccionario que permite confeccionar una respuesta a una pregunta dada, sin
entender los símbolos.
Como consecuencia, se argumenta que por mucho que una persona sea capaz
de enviar una cadena de símbolos en chino relacionada con otra cadena recibida,
no quiere decir que sepa chino, sino que sabe aplicar un conjunto de reglas que
le indican lo que ha de enviar. Falta la semántica en el proceso y por eso es
muy cuestionada como inteligencia artificial, puesto que equipara una máquina
pensante con una que parece que piensa. Ray Kurzweil predice que el ordenador
pasará la prueba de Tú ring hacia el 2029, basado en el concepto de
singularidad tecnológica.
7. LA VIDA ARTIFICIAL
La vida artificial es el estudio de la vida y de los sistemas
artificiales que exhiben propiedades similares a los seres vivos, a través de
modelos de simulación. El científico Christopher Langton fue el primero en
utilizar el término a fines de la década de 1980 cuando se celebró la
"Primera Conferencia Internacional de la Síntesis y Simulación de Sistemas
Vivientes" (también conocido como Vida Artificial I) en Laboratorio Nacional
de Los Álamos en 1987.
El área de vida artificial es un punto de encuentro para gente de otras
áreas más tradicionales como lingüística, física, matemáticas, filosofía,
psicología, ciencias de la computación, biología, antropología y sociología en
las que sería inusual que se discutieran enfoques teóricos y computacionales.
Como área, tiene una historia controvertida; John Maynard Smith criticó
ciertos trabajos de vida artificial en 1995 calificándolos de "ciencia sin
hechos", y generalmente no ha recibido mucha atención de parte de
biólogos.
Sin embargo, la reciente publicación de artículos sobre vida artificial
en revistas de amplia difusión,1 como Science y Nature son evidencia de que las
técnicas de vida artificial son cada vez más aceptadas por los científicos, al
menos como un método de estudio de la evolución.
Estudio de sistemas artificiales que muestran comportamientos
característicos de los sistemas vivos reales. Término acuñado a finales de los
80s por Christopher Langton al realizar la primera conferencia sobre el tema en
Los Alamos National Laboratory in 1987, bajo el nombre de "International
Conference on the Synthesis and Simulation of Living Systems".
Los investigadores en vida artificial a menudo son divididos en 2
grandes grupos:
La
posición "fuerte" defiende que la
vida es un proceso que puede ser abstraído de cualquier medio concreto.
La
posición "suave" niega la
posibilidad de que pueda existir un proceso vivo fuera de la química del
carbono. Los investigadores que trabajan en esta línea intentan emular procesos
relacionados con la vida para conseguir entender fenómenos simples.
El objetivo del estudio de la vida artificial no es solamente crear
modelos biológicos de seres vivos, sino investigar los principios fundamentales
de la vida en sí misma. Estos pueden ser estudiados incluso a través de modelos
de los que no exista un equivalente físico directo.
8. SISTEMAS INTELIGENTES Y TIPOS
Sistemas
inteligentes
Es un programa de computación que reúne características y
comportamientos asimilables al de la inteligencia humana o animal.
La expresión "sistema inteligente" se usa a veces para
sistemas inteligentes incompletos, por ejemplo para una casa inteligente o un
sistema experto.
Un sistema inteligente completo incluye "sentidos" que le
permiten recibir información de su entorno. Puede actuar, y tiene una memoria
para archivar el resultado de sus acciones. Tiene un objetivo e, inspeccionando
su memoria, puede aprender de su experiencia. Aprende cómo lograr mejorar su
rendimiento y eficiencia.
TIPOS
Para que un sistema inteligente pueda ser considerado completo, debe incluir
diversas funcionalidades que incluyan:
Inteligencia:
Hay muchas definiciones de "inteligencia". Para usos prácticos
usamos esta: La inteligencia es el nivel del sistema en lograr sus objetivos.
Sistematización:
Un sistema es parte del universo, con una extensión limitada en espacio
y tiempo. Las partes del sistema tienen más, o más fuertes, correlaciones con
otras partes del mismo sistema; que con partes fuera del sistema.
Objetivo:
Un objetivo es una cierta situación que el sistema inteligente quiere
lograr. Normalmente hay muchos niveles de objetivos, puede haber un objetivo
principal y muchos subobjetivos.
Capacidad
sensorial:
Un sentido es la parte del sistema que puede recibir comunicaciones del
entorno. Se necesitan los sentidos para que el sistema inteligente puede
conocer su entorno y actuar interactivamente.
Conceptualización:
Un concepto es el elemento básico del pensamiento. Es el almacenamiento
físico, material de información (en neuronas o electrones). Todos los conceptos
de la memoria están interrelacionados en red. La capacidad de conceptualizar
implica el desarrollo de niveles de abstracción.
Reglas de
actuación:
Una regla de actuación es el resultado de una experiencia o el resultado
de intepretar la propia memoria. Relaciona situación y consecuencias de la
acción.
Memoria:
La memoria es un almacenaje físico de conceptos y reglas de actuación.
Esto incluye la experiencia del sistema.
Aprendizaje:
El aprendizaje es probablemente la capacidad más importante de un
sistema inteligente. El sistema aprende conceptos a partir de la información
recibida de los sentidos. Aprende reglas de actuación a base de su experiencia.
La actuación, a veces hecha al azar, se almacena con su valor. Una regla de
actuación aumenta en valor si permitió el logro de un objetivo. El aprendizaje
incluye la fijación de conceptos abstractos, a base de ejemplos concretos y la
creación de conceptos compuestos que contienen los conceptos de partes de un
objeto. El aprendizaje también es la capacidad de detectar relaciones
(patrones) entre la parte "situación" y la parte "situación
futura" de una regla de actuación.
9. REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Una red neuronal artificial (ANN) es un esquema de computación
distribuida inspirada en la estructura del sistema nervioso de los seres
humanos. La arquitectura de una red neuronal es formada conectando múltiples
procesadores elementales, siendo éste un sistema adaptivo que posee un
algoritmo para ajustar sus pesos (parámetros libres) para alcanzar los
requerimientos de desempeño del problema basado en muestras representativas.
Por lo tanto podemos señalar que una ANN es un sistema de computación
distribuida caracterizada por:
·
Un conjunto de
unidades elementales, cada una de las cuales posee bajas capacidades de
procesamiento.
·
Una densa
estructura interconectada usando enlaces ponderados.
·
Parámetros libres
que deben ser ajustados para satisfacer los requerimientos de desempeño.
·
Un alto grado de
paralelismo.
Es importante señalar que la propiedad más importantes de las redes
neuronales artificiales es su capacidad de aprender a partir de un conjunto de
patrones de entrenamientos, es decir, es capaz de encontrar un modelo que
ajuste los datos. El proceso de aprendizaje también conocido como entrenamiento
de la red puede ser supervisado o no supervisado.
El aprendizaje supervisado consiste en entrenar la red a partir de un
conjunto de datos o patrones de entrenamiento compuesto por patrones de entrada
y salida. El objetivo del algoritmo de aprendizaje es ajustar los pesos de la
red w de manera tal que la salida generada por la ANN sea lo más cercanamente
posible a la verdadera salida dada una cierta entrada. Es decir, la red neuronal
trata de encontrar un modelo al procesos desconocido que generó la salida y.
Este aprendizaje se llama supervisado pues se conoce el patrón de salida el
cual hace el papel de supervisor de la red.
En cambio en el aprendizaje no supervisado se presenta sólo un conjunto
de patrones a la ANN, y el objetivo del algoritmo de aprendizaje es ajustar los
pesos de la red de manera tal que la red encuentre alguna estructura o
configuración presente en los datos.
10. IMÁGENES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
FUNDAMENTOS BASICOS SOBRE REALIDAD
VIRTUAL
1. DEFINICIONES DE REALIDAD VIRTUAL
·
Realidad
virtual es
una ciencia basada en el empleo de ordenadores y otros dispositivos, cuyo fin
es producir una apariencia de realidad que
permita al usuario tener la sensación de estar presente en ella. Se consigue
mediante la generación por ordenador de un conjunto de imágenes que son
contempladas por el usuario a través de un casco provisto de un visor especial.
·
·
Realidad virtual es un sistema o interfaz informático que genera entornos sintéticos en tiempo real, representación de las cosas a través de
medios electrónicos o representaciones
de la realidad, una realidad ilusoria,
pues se trata de una realidad perceptiva sin soporte objetivo, sin red extensa,
ya que existe sólo dentro del ordenador. Por eso puede afirmarse que la
realidad virtual es una pseudorrealidad alternativa, perceptivamente hablando.
·
·
La realidad
virtual se refiere a las simulaciones en un ordenador del mundo real por medio
de imágenes tridimensionales y componentes externos como un casco para permitir
que los usuarios interactúen con la simulación. Los usuarios se mueven por una
realidad virtual como si estuviesen en un mundo real.
2. HISTORIA Y EVOLUCION DE LA REALIDAD VIRTUAL
El auge de la realidad virtual ha estado precedido de un largo tiempo de
intensa investigación. En la actualidad, la realidad virtual se plasma en una
multiplicidad de sistemas que permiten que el usuario experimente
"artificialmente", sin embargo ha tenido diversos aportes entre los
que destacan:
- En 1958 la Philco Corporation desarrolla un
sistema basado en un dispositivo visual de casco controlado por los
movimientos de la cabeza del usuario.
- En el inicio de los 60, Ivan Sutherland y
otros crean el casco visor HMD mediante el cual un usuario podía examinar,
moviendo la cabeza, un ambiente gráfico. Simultáneamente Morton Heilig
inventa y opera el Sensorama.
- Para 1969, Myron Krueger creó ambientes
interactivos que permitían la participación del cuerpo completo, en
eventos apoyados por computadoras.
- En 1969 la NASA puso en marcha un programa de
investigación con el fin de desarrollar herramientas adecuadas para la
formación, con el máximo realismo posible, de posteriores tripulaciones
espaciales.
- En el inicio de los 70, Frederick Brooks logra
que los usuarios muevan objetos gráficos mediante un manipulador mecánico.
- A fines de los 70, en el Media Lab. del
instituto tecnológico de Massachusetts MIT, se obtiene el mapa filmado de
Aspen, una simulación de vídeo de un paseo a través de la ciudad de Aspen,
Colorado. Un participante puede manejar por una calle, bajarse y hasta
explorar edificios.
- También en los 70, Marvin Minsky acuña el
término "TELEPRESENCIA", para definir la participación física
del usuario a distancia.
- William Gibson, al inicio de los 80, publica
la novela " Neuromancer" donde la trama se desarrolla en base a
aventuras en un mundo generado por computadora al que denomina
CIBERESPACIO.
- Las empresas Disney producen la película
"TRON".
- Tom Zimmerman inventa el Dataglove.
- Jaron Lanier acuña el término de Realidad
Virtual, concretando la variedad de conceptos que se manejaban en esa
época.
- En 1984, Michael McGreevy y sus colegas de la
NASA desarrollan lentes de datos con los que el usuario puede ahora mirar
el interior de un mundo gráfico mostrado en computadora.
- Después de 1980 aparece el HOLODECK en la
serie de TV Start Trek; este es un ambiente generado por computadora, con
figuras holográficas para entretenimiento de la tripulación.
- Para el inicio de los 90 los sistemas de
realidad virtual emergen de los ambientes de laboratorio en búsqueda de
aplicaciones comerciales.
- Para el año 1995 los simuladores de vuelo,
desde los más perfectos, como los que utilizaban Thomson-Militaire o
Dassault, hasta los videojuegos para microordenadores son en sí
aplicaciones de la realidad virtual, cuyo fin es situar a la persona en
situaciones comparables a la experiencia real.
- Un grupo de investigadores de IBM desarrolla
un prototipo informático para la creación de realidad virtual. Este
sistema generaba modelos del mundo real basados en representaciones
tridimensionales y estereoscópicas de objetos físicos con los que pueden
interactuar varias personas simultáneamente.
3. ORIENTACION DE LA REALIDAD
En la actualidad, se plasma en una multiplicidad de sistemas, el más
conocido es la empresa norteamericana VPL Research, junto con la que la NASA
que trabaja en el desarrollo de sus propias aplicaciones.
Se desarrolló una arquitectura básica para el desarrollo de una variedad
casi ilimitada de laboratorios virtuales. Así también, en otros campos, como la
medicina, economía y exploración espacial, utilizan los laboratorios virtuales
para una gran variedad de funciones. Ejemplo, los cirujanos pueden realizar operaciones
simuladas para ensayar las técnicas más complicadas. Los arquitectos pueden
hacer que sus clientes, dándoles la oportunidad de que abran las puertas o las
ventanas y enciendan o apaguen las luces de la obra a realizar.
En ingeniería se desarrollan aplicaciones para aéreo-industria,
industria automovilística (en modelos electrónicos de vehículos para probar
confort, opciones, etc.).
En la actualidad, la realidad virtual se plasma en una multiplicidad de
sistemas, el más conocido de los cuales es el que ha desarrollado la empresa
norteamericana VPL Research (Visual Programming Language), con la que la NASA
trabaja en estrecha colaboración en el desarrollo de sus propias aplicaciones.
Se desarrolló una arquitectura básica para el desarrollo de una variedad
casi ilimitada de laboratorios virtuales. En ellos, los científicos de
disciplinas muy diversas son capaces de penetrar en horizontes antes
inalcanzables gracias a la posibilidad de estar ahí: dentro de una molécula, en
medio de una violenta tormenta o en una galaxia distante.
Profesionales de otros campos, como la medicina, economía y exploración
espacial, utilizan los laboratorios virtuales para una gran variedad de
funciones. Los cirujanos pueden realizar operaciones simuladas para ensayar las
técnicas más complicadas, antes de una operación real. Los economistas exploran
un modelo de acción de un sistema económico para poder entender mejor las
complejas relaciones existentes entre sus distintos componentes.
Los astronautas tienen la posibilidad de volar sobre la superficie
simulada de un planeta desconocido y experimentar la sensación que tendrían si
estuvieran allí.
Los arquitectos pueden hacer que sus clientes, enfundados en cascos y
guantes, visiten los pisos-piloto en un mundo de Realidad Virtual, dándoles la
oportunidad de que abran las puertas o las ventanas y enciendan o apaguen las
luces del apartamento. Por otra parte, permite la anticipación de errores de
diseño y experiencias físicas con ambientes no construidos.
Con el fin de simplificar las comunicaciones con los inversores de otros
países, se ha modelizado por completo en sistema VPL, el proyecto de
acondicionamiento del puerto de Seattle. Ambas partes juegan así sus cartas
virtuales en el proyecto, sobrevolando los canales y obras portuarias y
acercándose a ellas para apreciar los detalles con sólo flexionar los dedos.
El ámbito científico no se queda al margen, investigadores de la
Universidad de Carolina del Sur estudian moléculas complejas, desplazando
grupos de átomos mediante un instrumento, una simbiosis entre los punteros (del
tipo del ratón) y el Dataglove.
En el área de defensa y de la investigación espacial o nuclear, donde se
han producido los avances más espectaculares. Thomson-Militaire dispone de un
sistema utilizado para simulaciones calificadas de alto secreto. El CNRS y la
Comexe poseen, asimismo equipos que les permiten realizar simulaciones en
medios hostiles: reparaciones en el interior de un reactor nuclear, por
ejemplo, la NASA realiza prácticas de montaje de satélites a distancia
utilizando técnicas de Realidad Virtual.
En Francia Videosystem utiliza el sistema Jaron Lanier para aplicaciones
de apoyo a largometraje en cuanto a las cámaras, vestuario de actores,
escenarios y otros.
La empresa británica W-Industries dispone de un sistema propio de
realidad virtual, bautizado con el nombre de Virtuality, el cual es utilizado
para videojuegos, en el área de defensa y medicina, así como en la Arquitectura
y diseño utilizando una versión para UNIX del software CAD.
En educación y adiestramiento se da la exploración de lugares y cosas
inaccesibles por otros medios. Creación de lugares y cosas con diferentes
cualidades respecto a los que existen en el mundo real. Interacción con otras personas,
ubicadas en áreas remotas, de intereses afines. Colaboración en la realización
de proyectos con estudiantes alrededor del mundo.
En ingeniería se desarrollan aplicaciones para aereo-industria,
industria automovilística (en modelos electrónicos de vehículos para probar
confort, opciones, etc.).
4. CARACTERÍSTICAS DE LA REALIDAD VIRTUAL
Responde a la metáfora de “mundo” que contiene “objetos” y opera en base
a reglas de juego que varían en flexibilidad dependiendo de su compromiso con
la Inteligencia Artificial.
·
Se expresa en
lenguaje gráfico tridimensional.
·
·
Hace de 3D una
herramienta dinámica e interactiva.
·
·
Permite vivenciar
experiencias controladas.
·
·
Da la posibilidad
de tratamientos de desensibilización sistemática.
·
·
Su comportamiento
es dinámico y opera en tiempo real.
·
·
Sus estimulos
hacen real lo virtual
·
·
Su operación está
basada en la incorporación del usuario en el “interior” del medio
computarizado.
·
·
Su relación con el
usuario hace que el aprendizaje sea mas intenso.
·
·
Requiere que, en
principio haya una “suspensión de la incredulidad” como recurso para lograr la
integración del usuario al mundo virtual al que ingresa.
·
·
Posee la capacidad
de reaccionar ante el usuario, ofreciéndole, en su modalidad más avanzada, una
experiencia inmersiva, interactiva y multi sensorial.
·
·
Puede ser
utilizada en toda la industria de la capacitación y entrenamiento.
·
·
Abre las
alternativas donde el único límite es la imaginación del hombre.
5. OBJETIVOS DE LA REALIDAD VIRTUAL
·
·
Crear un mundo
posible, crearlo con objetos, definir las relaciones entre ellos y la
naturaleza de las interacciones entre los mismos. Poder presenciar un objeto o
estar dentro de él, es decir penetrar en ese mundo que solo existirá en la
memoria del observador un corto plazo (mientras lo observe) y en la memoria de
la computadora. Que varias personas interactúen en entornos que no existen en
la realidad sino que han sido creados para distintos fines.
·
·
Hoy en día existen
muchas aplicaciones de entornos de realidad virtual con éxito en muchos de los
casos. En estos entornos el individuo solo debe preocuparse por actuar, ya que
el espacio que antes se debía imaginar, es facilitado por medios tecnológicos.
·
Todas estas
características intentan lograr que la realidad virtual alcance los objetivos
para los cuales fue creada, que básicamente pretende generar un entorno que no
pueda ser diferenciado de la realidad física, ya que a través de dicho mundo
físico, la realidad virtual lo utiliza para sustituirlo por un ambiente de
entrada y salida de información, por intermedio de una computadora.
·
·
La idea
fundamental, para lo cual fue desarrollada la realidad virtual, ha sido desde
siempre lograr la creación de un mundo irreal pero posible, por lo que se lo ha
dotado de objetos que poseen relaciones entre ellos y permiten la interacción
de las personas en dicho universo irreal.
·
·
Por ello, es
fundamentalmente necesaria la participación e interacción de las personas dentro
de este mundo, que pueden incluso modificar las normas que rigen la realidad
virtual con sus actos.
·
·
Debido a los
elevados costos que actualmente poseen los más complejos equipos para la
representación de una realidad virtual inmersiva, que es la que más se acerca a
los objetivos de esta plataforma, hacen imposible la incorporación de esta
tecnología en el ámbito cotidiano.
·
·
Para lograr
masificar la realidad virtual se requiere no sólo del avance de dicha
tecnología, sino además de la posibilidad de disminuir los costos de inversión
en equipamiento y software que permitan llevar este mundo paralelo a los
hogares de las personas.
·
·
No obstante,
muchos expertos coinciden en señalar que es posible que dentro de algunos años,
pueda llegarse a lograr este objetivo, y que la realidad virtual se convierta
en una materia cotidiana, gracias a la evolución del mercado orientado al
desarrollo de equipamiento acorde y asequible.
6. CLASIFICACION DE LA REALIDAD
·
SISTEMAS
VENTANAS (Window on World Systems):
Se han definido como sistemas de Realidad Virtual sin Inmersión.
Algunos sistemas utilizan un monitor convencional para mostrar el mundo
virtual. Estos sistemas son conocidos como WOW (Window on a World) y también
como Realidad Virtual de escritorio.
Estos sistemas tratan de hacer que la imagen que aparece en la pantalla
luzca real y que los objetos, en ella representada actúen con realismo.
·
SISTEMAS DE MAPEO POR VIDEO:
Este enfoque se basa en la filmación, mediante cámaras de vídeo, de una
o más personas y la incorporación de dichas imágenes a la pantalla del
computador, donde podrán interactuar - en tiempo real – con otros usuarios o
con imágenes gráficas generadas por el computador.
De esta forma, las acciones que el usuario realiza en el exterior de la
pantalla (ejercicios, bailes, etc.) se reproducen en la pantalla del computador
permitiéndole desde fuera interactuar con lo de dentro. El usuario puede, a
través de este enfoque, simular su participación en aventuras, deportes y otras
formas de interacción física.
Otra interesante posibilidad del mapeo mediante vídeo consiste en el
encuentro interactivo de dos o más usuarios a distancia, pudiendo estar
separados por centenares de kilómetros.
Este tipo de sistemas puede ser considerado como una forma particular de
sistema inmersivo.
·
SISTEMAS INMERSIVOS:
Los más perfeccionados sistemas de Realidad Virtual permiten que el
usuario pueda sentirse “sumergido” en el interior del mundo virtual.
El fenómeno de inmersión puede experimentarse mediante 4 modalidades
diferentes, dependiendo de la estrategia adoptada para generar esta ilusión.
Ellas son:
a) El operador aislado
b) La cabina personal
c) La cabina colectiva (pods, group cab)
d) La caverna o cueva (cave)
Estos sistemas inmersivos se encuentran generalmente equipados con un
casco-visor HMD. Este dispositivo está dotado de un casco o máscara que
contiene recursos visuales, en forma de dos pantallas miniaturas coordinadas
para producir visión estereoscópica y recursos acústicos de efectos
tridimensionales.
Una variante de este enfoque lo constituye el hecho de que no exista
casco como tal, sino un visor incorporado en una armadura que libera al usuario
del casco, suministrándole una barra (como la de los periscopios submarinos)
que permite subir, bajar o controlar la orientación de la imagen obtenida
mediante el visor.
Otra forma interesante de sistemas inmersivos se basa en el uso de
múltiples pantallas de proyección de gran tamaño dispuestas ortogonalmente
entre sí para crear un ambiente tridimensional o caverna (cave) en la cual se
ubica a un grupo de usuarios. De estos usuarios, hay uno que asume la tarea de
navegación, mientras los demás pueden dedicarse a visualizar los ambientes de
Realidad Virtual dinamizados en tiempo real.
·
SISTEMAS DE TELEPRESENCIA (Telepresence):
Esta tecnología vincula sensores remotos en el mundo real con los
sentidos de un operador humano. Los sensores utilizados pueden hallarse
instalados en un robot o en los extremos de herramientas tipo Waldo. De esta
forma el usuario puede operar el equipo como si fuera parte de él.
Esta tecnología posee un futuro extremadamente prometedor. La NASA se
propone utilizarla como recurso para la exploración planetaria a distancia.
La tele presencia contempla, obligatoriamente, un grado de inmersión que
involucra el uso de control remoto, pero tiene características propias lo
suficientemente discernibles como para asignarle una clasificación particular.
·
SISTEMAS DE REALIDAD MIXTA O
AUMENTADA:
Al fusionar los sistemas de tele presencia y realidad virtual obtenemos
los denominados sistemas de Realidad Mixta. Aquí las entradas generadas por el
computador se mezclan con entradas de telepresencia y/o la visión de los
usuarios del mundo real.
Este tipo de sistema se orienta a la estrategia de realzar las
percepciones del operador o usuario con respecto al mundo real. Para lograr
esto utiliza un tipo esencial de HMD de visión transparente (see trouhg), que
se apoya en el uso de una caminadora que es una pantalla especial, la cual es
transparente a la luz que ingresa proveniente del mundo real, pero que a la vez
refleja la luz apuntada a ella mediante los dispositivos ópticos ubicados en el
interior del HMD.
En este sentido se percibe un prometedor mercado para los sistemas de
Realidad Mixta en industrias y fábricas donde el trabajador debe llevar a cabo
operaciones complejas de construcción o mantenimiento de equipos e
instrumentos.
·
SISTEMAS DE REALIDAD VIRTUAL EN
PECERA:
Este sistema combina un monitor de despliegue estereoscópico utilizando
lentes LCD con obturador acoplados a un rastreador de cabeza mecánico. El
sistema resultante es superior a la simple combinación del sistema estéreo WOW
debido a los efectos de movimientos introducidos por el rastreador.
·
SISTEMAS DE REALIDAD VIRTUAL MULTIPLE:
Este sistema combina estímulos visuales, auditivos, táctiles, de
movimientos, con aplicaciones de I.A y percepción que hace que el mundo virtual
casi sea real Ej.: los nuevos sistemas de entrenamiento del ejército
norteamericano.
7. DIFERENCIA ENTRE LO REAL Y LO VIRTUAL
Desde hace un tiempo el concepto marketiniano de “Reputación Online“,
está muy presente como un elemento clave en la estrategia de comunicación. Hay
un cierto miedo, a que la reputación caiga velozmente debido a la potencia de
difusión de un canal como internet.
Se supone que es sencillo para
alguien opinar en foros, criticar acertadamente o desprestigiar por sistema una
empresa, una marca o una persona. Existe la sensación de que las marcas están
todavía más expuestas en el terreno virtual. En mi opinión, el rumor, la
crítica, el bulo existía antes de que tuviéramos acceso a las medios modernos
con los que hoy nos comunicamos.
Internet lleva ya los suficientes años con nosotros para haber pasado
por diferentes etapas. En todos estos años, hemos ido aprendiendo a sacar
partido de los recursos que nos ofrece. Hemos hecho búsquedas de todo tipo para
resolver las dudas que nos asaltaban (gracias a Google por existir). Compramos
cualquier artículo en cualquier lugar del mundo, incluso regateamos (Ebay).
Buscamos trabajo o lo contratamos (portales de empleo como Infojobs).
Planificamos nuestros viajes mirando siempre que referencias y recomendaciones
nos da la red. Entregamos momentos, fotos, vídeos, opiniones, etc. Una cantidad
de información, impensable hace poco tiempo.
Ahora compartimos con el resto de la red quienes somos, que hacemos, que
nos gusta, con quien nos gusta estar… Y esto supone un cambio de enfoque
notable.
La separación entre nuestra actividad virtual y la real, antes estaba
mucho más marcada. Me atrevería a decir que actualmente, esa línea es difusa.
Y es que hoy en día nos encontramos en una fase más adulta. En la que
nos presentamos en internet, como somos realmente, olvidando la época de usar
nombres inventados y personalidades dudosamente creíbles.
Actualmente buscamos la autenticidad, a la persona o las personas que
hay detrás de lo virtual, y una consecuencia positiva es que somos más
tolerantes con la no perfección de lo humano. Entendemos y comprendemos los
posibles errores y aceptamos mejor las disculpas. La empatía gana en
importancia.
Por tanto, vemos que existe una fusión de los dos mundos anteriormente
separados. Lo físico y lo virtual están unidos. Este hecho, influye en la
comunicación de las organizaciones de cualquier tamaño, que no pueden
permitirse dar un mensaje equivocado de quienes son. La sociedad demanda
transparencia, cercanía, diálogo y las entidades que no sepan entenderlo,
estarán alejándose de su público objetivo.
Trabajar en una comunicación coherente, para que seamos reconocibles,
fiables y respetables no es una opción, el que no lo haga toma el riesgo de
quedarse solo, y estamos en un mundo, sin ningún género de duda, cada día más
social.
8. Sistemas inmersos
Para poder hablar de sistemas inmersos debemos hablar un poco de cómo se
entiende el concepto de un sistema
inmerso, podemos decir del mismo que es un sistema basado en un microprocesador
cuyos componentes físicas e informáticas
(hardware y software) están desarrollados, diseñados y optimizados para poder
resolver un problema de manera más eficiente tratando de reducir costos y
mejorando el rendimiento del proceso.
También podemos citar de los mismos que su funcionamiento es similar a
los de una pequeña computadora donde para poder resolver fines más concretos se
reduce la velocidad de respuesta ajustándolos a resolver los problemas
concretos que son necesarios para poder resolver de manera más eficiente una actividad.
Los sistemas inmersos tienen gran cantidad de aplicaciones, que van
desde controles industriales fabricación de equipos médicos, de
telecomunicación que necesitan unos sistemas mas eficientes para poder resolver
problemas más específicos, podemos citar por ejemplo la maximización de un
receptor de señales de audio para poder
recibir señales prefijadas de mayor calidad y brindar mejor servicio a sus
usuarios.
Lo importante de los sistemas inmersos es la capacidad de mejorar el
rendimiento de un equipo o crear otro con fines específicos para mejorar el
rendimiento del mismo, el conjunto de nuevos componentes que se logra insertar
dentro de un sistema lo convierte en un nuevo sistema inmerso.
Nosotros podemos darnos
cuenta que hablar de sistemas inmerso es
hablar de innovación, desarrollo, mejora, investigación y pruebas, como
estudiantes de ingeniería nosotros tener que conseguir la habilidad de
construir, desarrollar y supervisar el funcionamiento y sobre todo creación de
un sistema inmerso, al asegurarnos que podemos construir uno podemos estar satisfechos con la calidad
de profesionales que llegamos a hacer.
Podemos brindar con la creación de sistemas inmerso lo que se quiere una
mejora continua en las especificaciones (tipo de proceso) en la calidad y que
se encuentre avalado por un costo que lo mantenga competitivo.
Lo que generalmente caracteriza a un sistema inmerso es el ingenio del
que lo construye, ya que se deben hacer modificaciones o adaptaciones que no se
encuentran estipuladas, uno debe inventarse pero esto solo se logra mediante
investigación de lo que queremos mejorar, ya que solo lo podemos mejorar si lo
conocemos a la perfección tratando de romper sus barreras de aplicación
mediante la adaptación del mismo.
9. TIPOS DE INMERSION
Existen tres tipos de inmersiones básicas:
·
inmersiones
simples,
·
inmersiones continuadas
·
inmersiones
sucesivas repetitivas
Inmersiones simples:
Son aquellas que dejan pasar 12 horas, entre inmersión e inmersión.
Inmersiones continuadas:
El tiempo de espera entre inmersión e inmersión es de menos de 10
minutos.
Para las tablas de compresión este tipo cuenta como simple, tomando la
máxima profundidad alcanzada en cualquiera de las inmersiones, y sumando los
tiempos de las inmersiones.
Inmersiones
sucesivas o repetitivas:
Son aquellas que han pasado más de 10 minutos pero menos de 12 horas
entre inmersión e inmersión realizada .Tiempo de inmersión y velocidad de
ascenso
El tiempo se calcula desde que se inicia el descenso hasta el momento en
el que volvemos a estar en la superficie.
10. TIPOS DE REALIDAD VIRTUAL
La realidad virtual puede ser de dos tipos:
·
Inmersiva
·
No Inmersiva
La Realidad Virtual Inmersiva:
con frecuencia estan ligados a un ambiente tridimensional creado por
computadoras, el cual se manipula a través de cascos, guantes u otros
dispositivos que capturan la posición y rotación de diferentes partes del
cuerpo humano.
La
Realidad Virtual no inmersiva:
La realidad virtual no inmersiva utiliza medios como el que actualmente
se ofrece Internet en el cual se puede interactuar en tiempo real con
diferentes personas en espacios y ambientes que en realidad no existen sin la
necesidad de dispositivos adicionales a la computadora. ofrece un nuevo mundo a
través de una ventana de escritorio. Este enfoque no inmersivo tiene varias
ventajas sobre el enfoque inmersivo como: bajo costo y fácil y rápida
aceptación de los usurarios. Los dispositivos inmersivos son de alto costo y
generalmente el usurario prefiere manipular el ambiente virtual por medio de
dispositivos familiares como son el teclado y el ratón que por medio de cascos
pesados o guantes.
11. APLICACIÓN DE LA REALIDAD VIRTUAL
En un principio la realidad virtual fue usada en su mayoría para
aplicaciones militares o incluso de entretenimiento, sin embargo, en los
últimos años se han diversificado las áreas en que se utiliza. En las secciones
anteriores, se mencionó los diferentes tipos de realidad virtual y sus áreas de
ingerencia, aquí se explora más a fondo los distintos proyectos que existen
relacionadas con esta tecnología. Se describirán proyectos de distintos tipos:
visualización -una de las facetas más fascinantes de la realidad virtual-,
manipulación de robots, medicina, entre otros.
·
Realidad Virtual
en la Física Dentro del área de la física existen proyectos con distintos
enfoques, aquí se describe una aplicación muy común: la visualización de
fluídos de partículas.
·
·
Realidad virtual
en la IngenieríaDentro de las áreas de ingeniería hay proyectos de manipulación
remota como lo son la manipulación de robots, o procesos de ensamblado, tambien
existen áreas dedicadas al desarrollo de prototipos virtuales. Todas estas
aplicaciones facilitan la automatización dentro de diferentes áreas.Manipulación
remota de robots Es claro que los robots dan una gran aportación a los procesos
de ensamblado de la industria. El agregar la característica de manipulación
desde un lugar remoto abre las posibilidades para el mejoramiento de este tipo
de procesos, puesto que se puede tener un robot que realice proceso definidos y
donde su manipulación sea dada desde un lugar distinto de donde se encuentra
físicamente. Las aplicaciones forman parte un nuevo enfoque del manejo de
procesos y refleja las nuevas tendencias actuales, donde los lugares se vuelven
más cercanos y la distancia deja de ser un factor a considerar. Éste proyecto
es un tipo de realidad inmersiva.
·
Realidad virtual
en Ciencias de la Tierra Dentro del área de Ciencias de la Tierra se realizan
proyectos para algunas de las áreas de aplicación, como lo es la visualización
de fenómenos volcánicos o la modelación de relieves topográficos.
·
·
Realidad Virtual
en la Oceanología Utilizando la realidad virtual en proyectos de oceanología se
puede visualizar una estructura tridimensional de la superificie del oceáno,
donde se puede modelar por ejemplo el comportamiento de larvas, tener una
simulación de cómo el viento afecta las olas, u observar fenómenos como los de
El Niño o La Niña, observando temperaturas, dirección de vientos o velocidad.
·
Realidad virtual
en la MedicinaLa medicina es uno de los campos más importantes para las
aplicaciones de realidad virtual. Así como la medicina cuenta con una vasta
diversidad de áreas de estudio, de igual manera la realidad virtual se aplica
para una diversidad de disciplinas. Aquí se presentan dos tipos de proyectos
que dan una buena idea de las aplicaciones dentro del área. Estas aplicaciones
corresponden al tipo de realidad virtual inmersiva.
·
·
Realidad virtual
en la Psicología. El tratamiento de fobias juega un lugar muy importante dentro
de la disciplina de la psicología, cada año millones de personas acuden a
psicológos para el tratamiento de fobias que van desde miedo a las alturas, a
volar, a las arañas, claustrofobia, miedo a manejar, etc. La incorporación de
la realidad virtual a los tratamientos ya establecidos beneficia y agiliza en
gran parte el proceso de superación, puesto que el tener modelos virtuales(como
por ejemplo modelos de elevadores, simulación de vuelos, entre otros) aumenta
la confianza y seguridad del paciente, puesto que el sabe que mientras pruebe
este tipo de modelos nunca se encontrará realmente en peligro, además el
paciente se siente más tranquilo al saber que al encontrarse en un ambiente
virtual puede parar cuando éste lo desee. Además, el paciente puede visualizar
mejor su problema y por consecuencia, el psiquiatra puede observar lo mismo que
el paciente esta percibiendo, llevando a un tratamiento más enfocado.Este tipo
de aplicaciones muestra un futuro promisorio para este tipo de tratamientos.
·
·
Realidad virtual
en museos y planetariosLa realidad virtual juega un papel importante para el
conocimiento, es utilizada por museos, planetarios y centros de ciencia. Estos
centros realizan exposiciones virtuales donde se pueden hacer recorridos en
templos antiguos, palacios, galaxias, aprender de diversas áreas de
conocimiento, entre otras. En algunos de los proyectos realizados en los
centros, se experimenta con situaciones más cotidianas o con las que los
visitantes (principalmente los jovenes y niños) pueden identificarse, por
ejemplo, se puede diseñar una montaña rusa(roller coaster) y posteriormente
experimentar el viaje como si físicamente se estuviera en la montaña, así,
mientras se disfruta del viaje se puede aprender de leyes de física. Otro de
los enfoques que se le da a la realidad virtual, es el de experimentar visitas
virtuales a lugares o templos antiguos que por alguna razón no están
disponibles al usuario (destrucción, restauración).
·
Realidad virtual
en la arquitectura La manera en que los arquitectos comunican sus ideas la
mayor parte de tiempo es en forma visual, el utilizar alguna forma de
visualización facilita la comprensión de información compleja y facilita la
comunicación. Hoy en día, cada vez son más los arquitectos que utilizan a la
realidad virtual como una herramienta más para participar a los demás de sus
ideas y trabajos.
·
·
Algunos de los
enfoques más comunes que los arquitectos dan al uso de realidad virtual es en
el modelado virtual de sus diseños de casas y edificios, donde además de hacer
los diseños tradicionales como planos y maquetas elaboran un modelo
tridimensional interactivo, donde sus clientes pueden contemplar de una manera
más "real" los diseños o inclusive adentrarse en estos edificios o
casas y recorrerlos libremente, teniendo así una visión mas clara de las ideas
que se tratan de expresar.
12. USOS ACTUALES DE REALIDAD VIRTUAL
Los usos actuales más frecuentes de la realidad virtual son los
siguientes:
·
Entrenamiento de
pilotos, astronautas, soldados, etc...
·
Medicina
educativa, por ejemplo para la simulacion de operaciones
·
CAD (diseños
asistido por ordenador). Permite ver e interactuar con objetos antes de ser
creados, con el evidente ahorro de costes.
·
Creación de
entornos virtual (museos, tiendas, aulas, etc...).
·
Tratamiento de
fobias. (aerofobia, aracnofobia, claustrofobia, etc..)
·
Juegos, Cine 3D y
todo tipo de entretenimiento.
13. EQUIPOS UTILIZADOS PARA LA REALIDAD VIRTUAL
Para
visión
La realidad virtual en el área de la visión trabaja básicamente con dos
tipos de implementos: cascos y boom, este último es un equipo que consiste en
un brazo mecánico que sostiene un display a través del cual al girarlo se puede
observar el entorno del mundo virtual en el cual se está; debido a que su peso
es soportado por el brazo mecánico y no por el usuario, como ocurre con el
casco, este puede ser un equipo de mayor complejidad y contenido electrónico,
lo cual se traduce en ventajas tales como la obtención de una mejor solución.
Características de estos equipos para visión:
·
Visión estereoscópica:
Es la sensación de ver una determinada imagen en 3 dimensiones, esto se
logra haciendo una representación igual para cada ojo de la imagen que se va a
observar, estas representaciones son posteriormente proyectadas desde un mismo
plano y separadas una distancia que está determinada por la distancia a la cual
se encuentra el observador del plano de las imágenes. Desde este punto de
vista, también existen equipos de visión monocular a través de los cuales se
visualizan los objetos en la forma habitual.
·
Binoculares:
Son equipos que constan de una pantalla individual para cada ojo, para
el funcionamiento de la visión estereoscópica, es necesario tener un equipo que
tenga esta característica; para equipos de visión monoscópica esta
característica es opcional. Así mismo, también existen equipos monoculares, los
cuales constan de una sola pantalla para ambos ojos.
Para
interactuar
En la actualidad la realidad virtual esta haciendo uso de guantes y
vestidos como medio para interactuar en un ambiente virtual, para lograr esto,
estos dispositivos se comportan inicialmente como dispositivos de entrada que
le permiten al computador conocer la ubicación del usuario dentro del ambiente
virtual, así mismo, le permiten al usuario ubicarse en el medio e interactuar
con el y en algunos casos recibir ciertos estímulos donde estos dispositivos se
convierten en dispositivos de salida.
Algunas sensaciones o estímulos
que se pueden recibir son:
·
Sensación de estar sosteniendo un objeto que se ha cogido dentro del
ambiente virtual:
Esto se logra gracias a unas almohadillas que se inflan en el guante y
dan la sensación de percibir un peso.
·
También se puede llegar a percibir la
rugosidad y forma propias de objetos situados en el interior del ambiente
virtual:
Lo cual se logra gracias a que algunos dispositivos tienen partes de
aleaciones con memoria que tras variaciones en la temperatura toman formas que
se les han practicado con anterioridad.
Para
audición
Los audífonos son el equipo básico empleado para escuchar los sonidos propios
de un ambiente virtual.
Variantes de estos equipos para adicionar:
·
Audífonos convencionales:
Son los audífonos de uso más corriente, a través de estos se escucha el
sonido simulado de los objetos sin identificar auditivamente el punto de ubicación
del mismo.
14. ELEMENTOS BASICOS DE LA REALIDAD
VIRTUAL
El Visiocasco: (El usuario se lo
coloca en la cabeza)
Este Visiocasco te impide lo que te rodea. Poniéndote una pantalla en
cada ojo. Las imágenes que aparecen en las dos pantallas son ligeramente
diferentes, de forma que el efecto es que el usuario puede ver un relieve.
Un mando con botones:
Apretando el botón se desplazará en la dirección en la que en ese
momento esté mirando.
Un sensor de posición (está en el
visiocasco)
Para identificar dónde está viendo, el cual está conectado a la unidad
de control, mide tu posición.
Tanto el visiocasco como el mando de control están conectados a una
computadora.
15. MECANISMOS BASICOS DE LA REALIDAD VIRTUAL
Existen siete mecanismos habitualmente empleados en las aplicaciones de
la realidad virtual. Estos son:
·
Gráficos tridimensionales (3D):
Simulaciones computarizadas
·
Técnicas de estereoscopia:
Esta técnica permite al usuario no solo percibir las claves de la
profundidad, sino además ver la imagen en relieve. Esto se debe a que la imagen
que percibe cada ojo es algo distinta lo que le permite al cerebro comparar las
dos imágenes y deducir, a partir de las diferencias relativas.
·
Simulación de comportamiento:
La simulación en el mundo virtual no está pre calculada la evolución,
esta se va calculando en tiempo real.
·
Facilidades de navegación:
Es el dispositivo de control, que te permite indicar lo que quieres
navegación, esto o realiza a través de un joystick o de las teclas de control
del computador o también se puede cuando mueves la cabeza, en ese momento el
sistema detecta el hecho y desplaza la imagen de la pantalla.
·
Técnicas de inmersión:
Consisten en aislarte de los estímulos del mundo real, al quedar privado
de sensaciones procedentes del mundo real, pierdes la referencia con la cual
puedes comparar las sensaciones que el mundo virtual produce.
·
Trajes Virtuales:
Consisten en reproducir los estimulos por medio de un traje de latex que
trasmite impulsos eléctricos simulando la realidad creada y dando al sentido de
tacto la percepción de que lo virtual es real.
·
Viajes Virtuales:
Consisten en aislarte de los estímulos del mundo real y sumergirse
totalmente en interfases virtuales, donde recibes estimulos visuales, auditivos
y de movimiento que hacen vivir la VR como una expresión real y de aprendizaje
múltiple, muchas veces el usurario puede ser casi separado de lo real y hacer
que lo que viva en VR sea su realidad construida.
16. COMPONENTES DE UN SISTEMA DE REALIDAD VIRTUAL
En un sistema de realidad virtual se pueden distinguir elementos
hardware y elementos software.
Los componentes hardware más importantes son el computador, los
periféricos de entrada y los periféricos de salida.
Los componentes software más importantes son el modelo geométrico 3Dy
los programas de simulación sensorial (simulación visual, auditiva, táctil, . .
. ), simulación física (movimiento de la cámara virtual, detección de
colisiones, cálculo de deformaciones, . . . ), y recogida de datos. La
siguiente figura ilustra los componentes de un sistema típico de realidad
virtual:
A continuación describiremos brevemente cada uno de estos componentes:
·
Periféricos de entrada (sensores)
Los periféricos de entrada se encargan de capturar las acciones del
participante y enviar esta información al computador. Los periféricos de
entrada más frecuentes en realidad virtual son los posicionadores (que permiten
al sistema conocer en tiempo real la posición y la orientación de la cabeza, de
la mano, o de todo el cuerpo del usuario), los guantes (que permiten detectar movimiento
de los dedos de la mano) y los micrófonos (que graban la voz del participante).
·
Periféricos de salida (efectores)
Los periféricos de salida se encargan de traducir las señales de audio, video,
etc. generados por el computador en estímulos para los órganos de los sentidos
(sonido, imágenes, . . . ). Los efectores se clasifican según el sentido al que
va dirigido: existen efectores visuales (cascos estereoscópicos, pantallas de
proyección, . . . ), y de audio (sistemas de sonido, altavoces, . . . ) de
fuerza y tacto (dispositivos táctiles), y del sentido del equilibrio
(plataformas móviles).
·
Computador
El computador se encarga de llevar a cavo la simulación de forma
interactiva, basándose en el modelo geométrico 3D y en el software de recogida de
datos, simulación física y simulación sensorial. Debido a que el proceso más
crítico en realidad virtual es la simulación visual (síntesis de imágenes a
partir de modelos 3D), los computadores que se utilizan para realidad virtual
son estaciones de trabajo con prestaciones gráficas avanzadas, donde la mayor
parte de las etapas del proceso de visualización están implementadas por
hardware.
·
Modelo geométrico 3D
Dado que un sistema de realidad virtual tiene que permitir explorar la escena
de forma interactiva y ver el mundo virtual desde cualquier punto de vista, es
necesario disponer de una representación geométrica 3D de este mundo, que
permita hacer los cálculos de imágenes, generación de sonido espacial, cálculo
de colisiones, etc. a los módulos que describiremos más adelante.
·
Software de tratamiento de datos de entrada
Los módulos de recogida y tratamiento de datos se encargan de leer y procesar
la información que proporcionan los sensores. Esto incluye los controladores de
los dispositivos físicos, así como los módulos para el primer tratamiento de
los datos suministrados. Por ejemplo, los datos de posición y orientación de la
cabeza del usuario normalmente se tienen que transformar para expresarlas en un
sistema de coordenadas de la aplicación y se deben filtrar para evitar saltos
repentinos como consecuencia de lecturas erróneas de los valores de posición.
Los sistemas que permiten la comunicación con el ordenador mediante órdenes
orales requieren un sistema de reconocimiento de voz. Otros sistemas utilizan
un esquema de comunicación basado en gestos de la mano (una especie de lenguaje
de sordo-mudos pero más sencillo) y que requiere el reconocimiento de gestos a
partir de una secuencia de movimientos.
·
Software de simulación física
Los módulos de simulación física se encargan de llevar a cabo las modificaciones
pertinentes en la representación digital de la escena, a partir de las acciones
del usuario y de la evolución interna del sistema. Por ejemplo, si el módulo de
recogida de datos indica que el usuario tiene que hacer el gesto correspondiente
a abrir una puerta, el sistema debe aplicar la transformación geométrica
correspondiente al objeto del modelo 3D que representa esta puerta. Estos
módulos varían mucho dependiendo de la aplicación concreta. La función más
básica consiste en calcular en tiempo real los parámetros de la cámara virtual
de acuerdo con los movimientos del usuario, aunque también puede encargarse del
cálculo de colisiones, deformaciones, comportamiento y otras actualizaciones
que afecten a la evolución en el tiempo del entorno virtual representado.
·
Software de simulación sensorial
Estos módulos se encargan de calcular la representación digital de las imágenes,
sonidos, etc. que el hardware se encargará de traducir a señales y finalmente a
estímulos para los sentidos. Entre los módulos de simulación sensorial, lo más
importante es el de simulación visual, que se basa en algoritmos de
visualización en tiempo real del modelo geométrico. Los algoritmos de
visualización que se utilizan en realidad virtual son parecidos a los que se han
descrito en los capítulos anteriores pero, dado que el rendimiento es crítico,
se utilizan técnicas de aceleración de imagen con el propósito de reducir al
mínimo posible el tiempo de generación de cada fotograma. Respecto a la simulación
auditiva, es preciso comentar que la generación de sonido realista requiere
tener en cuenta las propiedades acústicas de los objetos y que los algoritmos
son tan complicados como los algoritmos de visualización. Respecto a la simulación
táctil, es necesario distinguir entre los dispositivos que proporcionan
sensación de tacto (a menudo limitado a la mano), sensación de contacto
(también limitado a la mano) y realimentación de fuerza (impiden u ofrecen
resistencia a hacer movimientos con la mano cuando ésta choca virtualmente con
un objeto virtual). En cualquier caso, es imprescindible que el sistema sea
capaz de detectar en tiempo real las colisiones que se puedan producir entre la
mano del usuario y los objetos de la escena, ya que es esto evento el que
activa los dispositivos hardware apropiado.
17. SISTEMAS DE REALIDAD AUMENTADA
Una modelo anuncia ropa interior en el panel publicitario de una parada
de autobús. Una usuaria se acerca, presiona sobre la imagen y la pantalla le
muestra en un mapa dónde está la tienda más cercana para comprar esas prendas.
Es un ejemplo de realidad aumentada, un sistema que consigue incorporar
información virtual a la realidad mediante la superposición de capas de datos
relacionados con una imagen preexistente. Estas técnicas ya se utilizan como
complementos educativos en visitas a museos, pero también en sistemas militares
y en procedimientos médicos; en arquitectura o como simple entretenimiento.
Ahora aterrizan en los móviles.
Con el fin de poder aplicar soluciones de realidad aumentada se
necesitan aparatos específicos, como pantallas transparentes y táctiles, gafas
especiales o teléfonos móviles. En un futuro cercano, sin embargo, se podrán
utilizar aplicaciones de realidad aumentada dentro de una lente de contacto.
Esto abrirá la puerta a numerosos servicios y aplicaciones publicitarias para
el consumidor, más cercanas a la ciencia ficción que a la tecnología punta
actual.
No en vano películas del género como 'Minority Report' han permitido
descubrir en la gran pantalla los posibles usos de los sistemas de realidad
aumentada, antes incluso de que estos sistemas estuvieran disponibles en el
mercado. La escena en la que el actor Tom Cruise recibe en su ojo publicidad
personalizada a medida que pasa ante los paneles es prueba de ello.
La realidad aumentada (RA) es el término que se usa para definir una
visión directa o indirecta de un entorno físico del mundo real, cuyos elementos
se combinan con elementos virtuales para la creación de una realidad mixta en
tiempo real. Consiste en un conjunto de dispositivos que añaden información
virtual a la información física ya existente, es decir, añadir una parte
sintética virtual a lo real. Esta es la principal diferencia con la realidad
virtual, puesto que no sustituye la realidad física, sino que sobreimprime los
datos informáticos al mundo real.
Con la ayuda de la tecnología (por ejemplo, añadiendo la visión por
computador y reconocimiento de objetos) la información sobre el mundo real
alrededor del usuario se convierte en interactiva y digital. La información
artificial sobre el medio ambiente y los objetos pueden ser almacenada y
recuperada como una capa de información en la parte superior de la visión del
mundo real.
La realidad aumentada de investigación explora la aplicación de imágenes
generadas por ordenador en tiempo real a secuencias de vídeo como una forma de
ampliar el mundo real. La investigación incluye el uso de pantallas colocadas
en la cabeza, un display virtual colocado en la retina para mejorar la
visualización, y la construcción de ambientes controlados a partir sensores y
actuadores.
18. APLICACIÓN DE LA REALIDAD VIRTUAL EN
LA EDUCACION
Con el paso de los años, estudiantes y profesores de todos los niveles
han encarado un problema preocupante: algunas áreas de la educación son
difíciles de asimilar y de enseñar. En busca de solución a este problema, en
los últimos años se ha incrementado el interés en una importante rama de la computación que fue
creada en los sesenta y desarrollada desde finales de los ochenta, llamada
"Realidad Virtual", o "RV".
En efecto, la realidad virtual tiene importantes aplicaciones en la
educación en general pues hay indicios de que estimula de manera considerable
el proceso de aprendizaje a través del llamado efecto de "inmersión"
que genera la computadora y gracias al cual los estudiantes pueden interactuar
completamente con un ambiente artificial utilizando los sentidos del tacto, el
oído, y la vista por medio de aparatos especiales que están conectados a la
computadora, tales como "guantes de datos" y pequeños monitores de
video dentro de un casco (fotografía 1).
Estos aparatos tienen sensores que detectan el movimiento en forma
precisa, repercutiendo en el mundo virtual en el que los estudiantes interactúan.
El ciberespacio es también utilizado en RV, este concepto engloba a los mundos
virtuales y a la Internet, constituye un espacio en el que los usuarios pueden
almacenar los mundos virtuales e intercambiar información, en el ciberespacio,
donde pueden actuar como participantes activos. Gracias a elementos como estos,
los estudiantes pueden aprender prácticamente cualquier área del conocimiento
utilizando esta tecnología.
En la actualidad en el Perú funcionan cerca de 70 universidades y
existen gran cantidad de expedientes presentados a CONAFU, para solicitar la
autorización de funcionamiento de universidades a lo largo y ancho del Perú.
Nuestras universidades tratan de cubrir la angustiante necesidad de
profesionalización en amplios sectores de la juventud peruana, pero lo único
verdadero que hacen es encubrir el desempleo juvenil, ya que estos al egresar,
después de más de cinco años de preparación, se encuentran con una realidad
monda y lironda: “No hay Empleo”
Por la preparación deficiente y porque muchas de estas universidades al
ser manejadas como un negocio cualquiera, cuyos fines son el lucro, su
“producto social”, sus egresados, no son lo debidamente competitivos para poder
ubicarse dentro del mercado de trabajo.
La proliferación de universidades privadas en el Perú ha generado todo
un marketing de posicionamiento de éstas por lograr la mayor población
estudiantil dentro de los diferentes segmentos A, B, C y D de los estratos
poblacionales.
Las universidades en el Perú deberían considerar que su producto social:
sus egresados, deben estar preparados y competitivos para desenvolverse en un
mundo tecnológico, donde el cambio y donde los conceptos de educación,
preparación, formación y de valores están velozmente cambiando.
Las universidades en el Perú, si bien son transmisoras del conocimiento,
ya no son los únicos. Definitivamente la “Universitas” deben interrelacionarse
con el sector productivo de la nación para que estén adecuadas a la realidad.
No quedan dudas sobre el impacto del fenómeno de la globalización en las
relaciones humanas y en las transacciones de todo tipo, pero paradójicamente;
hasta ahora la educación es el único sector que ha resistido frontal y
tenazmente a la globalización.
No existe una “educación global”, se siguen defendiendo actitudes
localistas, centralizadoras y cuando se proponen modificaciones en los
programas de educación para integrar las nuevas tecnologías digitales, las
mismas autoridades, por razones de una no entendida tecnofobia, buscan que
“todo cambie para que nada cambie”. El acceso masivo a la educación es un
fenómeno positivo en sí mismo pero que no asegura calidad de ésa.
El tema del presente artículo es como la educación digital, con la
utilización de sus prótesis tecnológicas sirve para unir el proceso educativo
al mundo.
La tecnología se desarrolla a una velocidad tan grande que es difícil
determinar sus rumbos, su calidad y sus aplicaciones educativas. Por otro lado
la educación se mueve tan lentamente que la brecha entre la tecnología y el
proceso educativo se hace cada día más amplia
Las nuevas tecnologías electrónicas han creado soportes verdaderamente
prodigiosos para transmitir todo tipo de información que eran inimaginables
hace una década en el campo de la educación, la adecuación de estas formas a los
contenidos educativos es aún demasiado lenta por no decir nula.
Según la UNESCO a la fecha han existido cinco duplicaciones del
conocimiento humano, desde que apareció el Hombre en la tierra; en la
actualidad los conocimientos científicos y técnicos se multiplican por dos
aproximadamente cada cinco años y en el siguiente milenio (por los años 2020)
se estima que cada 73 días el conocimiento aumentará el doble.
19. FORMAS DE LA REALIDAD VIRTUAL
En contraposición de la realidad concreta o física se encuentra la
realidad virtual. La realidad concreta puede ser percibida por todos los
sentidos: vista, oído, olfato, tacto y gusto. Mientras que la realidad virtual
solo puede ser percibida por la vista y el oído en algunos casos y por la
conciencia en otros.
Las diferentes formas de la realidad virtual son:
a) La simulación por computadoras:
Esta modalidad se consigue mediante la generación por ordenador de un
conjunto de imágenes que son contempladas por el usuario a través de un casco
provisto de un visor especial. Algunos equipos se completan con trajes y
guantes equipados con sensores diseñados para simular la percepción de
diferentes estímulos, que intensifican la sensación de realidad. Su aplicación,
aunque centrada inicialmente en el terreno de los videojuegos, se ha extendido
a otros muchos campos, como la medicina, simulación de vuelo, etc.
b) Las pantallas de televisor y de
cine:
Con una tecnología menos complicada y mas al alcance de la gente las
imágenes, videos y películas nos ofrecen una realidad virtual sencilla y en dos
dimensiones.
c) La imaginación y la cromnesia:
Sin el uso de tecnología alguna y siempre a mano nuestra mente nos
ofrece un universo repleto de formas, colores, sonidos, olores, sabores y
sensaciones táctiles. Esto para la imaginación. A través de la cromnesia
nosotros podemos percibir y representar el tiempo y la duración. Esto no lo
ofrece ninguna tecnología diseñada hasta ahora.
El poder de la imaginación es tal que cuando un sujeto imagina una
acción se activan las mismas regiones cerebrales que cuando realmente la
realiza. Los deportistas son los que mejor conocen este poder desde hace
tiempo. Se puede entrenar mentalmente, poner en funcionamiento las actitudes
adecuadas y afinar reflejos repitiendo solo mentalmente la futura prueba.
La realidad concreta está constituida por diversas cualidades o
características las cuales generan en el cerebro las sensaciones
correspondientes. Con la realidad virtual se separan y se manejan esas
características para producir un efecto de realidad.
20. FUTURO DE LA REALIDAD VIRTUAL
El futuro no está escrito, pero es seguro que las comunidades virtuales
conquistarán mayores y mejores conocimientos tecnológicos. Si en los próximos
años el ciberespacio se utiliza con mayor eficacia, es posible que supere en
todas sus dimensiones al universo real actual. Todo ello cambiará la vida de
los humanos en muchos aspectos.
·
"Edificaciones"
para conmutadores virtuales donde se trabaje bajo condiciones basadas en tele
presencia, exportando el producto de su esfuerzo desde el mundo virtual al
mundo real.
·
·
Cambio en patrones
y hábitos de actividad humana en cuanto a la utilización de espacios virtuales.
Auge del escapismo.
·
·
Caminatas que
"entretejan" dos o más edificaciones con fines de comparación y
aprendizaje.
·
Espacios
co-existentes que alternen su aparición en el tiempo con fines de comparación y
análisis.
·
·
Edificaciones
híbridas. Que compartan espacios reales con espacios virtuales (museos) con el
fin de brindar al visitante la vivencia de obras y espacios de los cuales en la
realidad no se dispone.
·
·
Algunos autores de
ciencia-ficción han especulado acerca de la posibilidad de áreas virtuales de
entretenimiento, que se desarrollan en el tiempo en base a un urbanismo también
virtual y a un mercado inmobiliario virtual 2.
·
·
Crecerá en
importancia el naciente mercado de los hipergrafos, y en general de la
geometría de la Realidad Virtual.
·
·
Espacio
"inteligente". Ambientes interactivos.¿ Puede un espacio
"jugar" con una persona? (No hace tanto tiempo se comentó en una
revista especializada el diseño de un hall de entrada donde las baldosas del
piso escondían bajo ellas "disparadores" de sonido que proporcionaban
un acompañamiento sonoro a los patrones de desplazamiento de los usuarios).
·
·
Los ascensores
"inteligentes" de Negroponte. El ambiente "conoce" al
usuario y se reprograma él y su mobiliario para ofrecerle una permanencia
placentera. Una idea vieja que cobra nueva fuerza con la llegada de la realidad
virtual.
·
·
Edificaciones
imposibles, como resultado de jugar con los parámetros reales. Deformaciones de
escala, caminar a través de paredes, movimientos discontinuos, presencias
múltiples y otras, parecen no conducir a beneficios tangibles. (Palacio de
"lugares").
·
· En un futuro no muy lejano, existirán decorados virtuales en los que los actores se moverían como en un escenario real, obteniendo respuesta en tiempo real de los objetos del atrezzo virtual, evitando así construirlos realmente.
21. IMÁGENES DE REALIDAD VIRTU
