Inteligencia Artificial aplicada a las empresas PYMES

INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PYMES
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Istalaió y deate sore Iteligeia
Artifiial apliada a las epresas P.Y.M.E.“.
Enfoquemos los proyectos al mejoramiento de la
Productividad para aumentar nuestra participación
en los negocios
Los epesaios ue tega ue defii ua ivesió deeá
decidir entre: invertir en una máquina de producción o invertir en
programas de inteligencia artificial que les asegure el ingreso a la
Cuarta Revolución Industrial, la nueva era de los negoios.
1. A qué se denomina Inteligencia Artificial.
Propongo que definamos conceptos para saber de qué hablamos cuando decimos
inteligencia e Inteligencia Artificial
La Real Academia Española defina:
INTELIGENCIA:
1. f. Capacidad de entender o comprender.
2. f. Capacidad de resolver problemas.
3. f. Conocimiento, comprensión, acto de entender.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
1.f. Inform. Disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que
ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el
aprendizaje o el razonamiento lógico.
Con estas consideraciones a la vista podemos suponer que, una simple calculadora
manual que resuelva las operaciones matemáticas elementales, cumple con las
condiciones descriptas.
La respuesta es
Por ejemplo multiplicar 128 x 2 =
La calculadora realiza un procedimiento denominado Algoritmo Genético que
vamos a ver más adelante.
Resuelve primero la unidad 2 x 8 = 16 16
Después resuelve la decena 2 x 2 = 4 y la suma a la decena del resultado anterior
4 + 1 = 5 56
Y por último resuelve la centena 2 x 1= 2 y la suma al resultado ya obtenido en el
lugar correspondiente de la centena 2 + 0 = 2 256 resultado final
Y así, cumpliendo con este algoritmo cargado en el programa, resuelve todas las
operaciones de multiplicación que se le presenten.
Esta simple calculadora entendió el problema que se le planteaba, lo resolvió y
finalmente expuso la respuesta esperada 128 x 2 = 256
Muy simple ¿verdad? Pero nos ayuda para entender de qué hablamos, desde este
simple ejemplo hasta un Chatbot, por ejemplo, que entiende lo que se le propone
verbalmente y responde coherentemente la consulta que se le plantea, también
con un algoritmo incorporado en la máquina. El abanico de aplicaciones es muy
amplio y vamos a ver más adelante todo lo que abarcan estas nuevas
herramientas.
Más allá que le presentemos un problema, lo entienda y lo responde en una
pantalla, también el resultado puede ser una orden que se le asigna a un Robot.
Y aquí aparece un nuevo término que no habíamos descripto y que, también la
Real Academia Española define como:
Robot:
1. m. quina o dispositivo mecánico/electnico programable, capaz de
manipular objetos y
realizar operaciones antes reservadas solo a las personas.
2. m. Inform. Programa que explora autoticamente la red para encontrar
información.
Los Robots operan con sencillos programas de algoritmos mecánicos y también
pueden contemplar aportes de I.A., ejemplos:
1-En una línea de montaje terminal automotriz se encuentran Robots que operan
cuando un fin de carrera les indica que una parte del auto llega a un punto
determinado y opera una soldadura programada mecánicamente y, cada vez que
el fin de carrera le anuncia que llegó una nueva parte, realiza la soldadura y la
pieza sigue viaje.
2-En la misma línea hay otro robot que coloca una puerta en la carrocería y
después de ubicarla controla que la luz en su entorno sea la que corresponda
utilizando el programa VISION PRO que puede leer los espacios entre puerta y
carrocería en todo su contorno y si no son los que corresponden acomoda la
puerta para colocarla en el lugar que deba ubicarse.
Conclusión: definimos de qué hablamos cuando mencionamos INTELIGENCIA,
cuando mencionamos INTELIGENCIA ARTIFICIAL y que significan los ROBOTS en la
gestión empresarial.
2. Circunstancia y fecha en que se consideró la I.A. como
ciencia independiente.
Desde los orígenes de la vida en el planeta los humanos realizaron los trabajos y
resolvieron sus necesidades con el esfuerzo de sus manos, sus brazos y piernas,
con esfuerzo físico.
Con el avance de los acontecimientos, la imaginación y creatividad idearon
herramientas que ayudaron al hombre a realizar sus tareas.
Más adelante diseñaron y fabricaron máquinas a las que el hombre ayudó a
realizar los trabajos, sin necesidad de esforzarse ni realizar tareas agotadoras.
Estas etapas aliviaron a las personas del cansancio y agotamiento por el esfuerzo y
la repetición de movimientos, actuando siempre sobre el cuerpo y las actividades
físicas. Pero paulatinamente, durante todo este período, se intentó resolveré,
también, el trabajo mental.
Aunque parezca increíble existen rastros que indican que en las antiguas
civilizaciones (griegos, chinos y mayas) ya se preocupaban por incorporar alguna
inteligencia a ciertas máquinas (1384 AC)
En 1849 George Booler logra establecer principios de la Lógica Proporcional.
En 1874 Frege inventa el sistema de razonamiento mecánico al que denomina
escritura de conceptos
En 1950 Alan Turing escribe el primer artículo moderno que encara el análisis de la
posibilidad de mecanizar la inteligencia.
En 1956 John Mc.Carthi y Claude Shannon introducen el término Inteligencia
Artificial en la comunidad técnica y científica.
Herbert Simon, Allen Newell y Marvin Minsky formalizan las ideas básicas sobre
I.A. y desarrollan la temática de área de especialidad en 1980.
Sin embargo en 1984 E.Dison fue el primero en manifestarse en contra de esta
tendencia haciendo que muchos pensaran que la I.A. había muerto.
No obstante los estudios y aplicaciones de la I.A. continuaron avanzando y se
consideró el año 1956 como el nacimiento de la Cuanta Revolución Industrial al
separar el tratamiento de la I.A. como ciencia independiente de la Informática.
En 1997 IBM carga el programa Deep Blue a una computado y propone un
enfrentamiento con el campeón mundial vigente de ajedrez Gary Kasparov.
El resultado del enfrentamiento dio como ganadora a Deep Blue por 3 ½ a 2 ½
entusiasmando a los científicos y desatando una carrera de investigadores y
desarrolladores de programas de I.A. que resultó en cantidad de aplicaciones útiles
para las empresas y la vida en general.
Esta fue la mejor respuesta sobre la posibilidad de vida de la I.A.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA PYMES
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+ PRODUCTIVIDAD + EFICIENCIA
Enfoquemos los proyectos al mejoramiento de la
Productividad para aumentar nuestra participación con
más eficiencia en los negocios
Los epesaios ue tega ue defii una inversión deberán
decidir entre: invertir en una máquina de producción o invertir en
programas de inteligencia artificial que les asegure el ingreso a la
Cuarta Revolución Industrial, la ueva ea de los egoios.
3 - Los ejes de estudio sobre los que se trabajó.
DEFINICIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Rih & Kight [14], “tuat [16], defie e foa geeal la I.A. oola
capacidad que tienen las máquinas para realizar tareas que en el momento son
ealizadas po sees huaos; otros autores como Nebendah [1988], Delgado
[1], aoja defiiioes ás opletas y las defie oo el campo de
estudio que se enfoca en la explicación y emulación de la conducta inteligente
en función de proceso computacionales basadas en la experiencia y
el conocimiento continuo del aiete.
Dicho en otras palabras, es la capacidad de comprender los problemas y
situaciones que se le plantean, realizar análisis de situación emulando la mente
humana, memorizar y proponer u ordenar acciones orientadas a resolver las
etapas en consideración.
Básicamente lo que se pretende de la inteligencia artificial es crear una maquina o
un programa secuencial que repita indefinidamente un conjunto de instrucciones
generadas por un ser humano o por la misma máquina/programa.
LAS INVESTIGACIONES Y DESARROLLOS SOBRE I.A.
SE DESLIZARON SOBRE TRES EJES
REDES NEURONALES
SISTEMAS DE LÓGICA DIFUSA
ALGORÍTMOS GENÉTICOS
REDES NEURONALES
Recordemos que el cerebro humano se compone de billones de neuronas
interconectadas entre sí formando circuitos o redes que desarrollan funciones específicas.
Una neurona típica recoge señales procedentes de otras neuronas o diferentes ingresos a
través de unas estructuras llamadas dendritas.
La neurona emite impulsos de actividad eléctrica a lo largo de una fina y delgada capa de
conectores denominados axones. Las extremidades de estas ramificaciones llegan hasta
las dendritas de otras neuronas y establecen conexiones llamada sinapsis, que transforma
el impulso eléctrico en un mensaje neuroquímico mediante liberación de unas sustancias
llamadas neurotransmisor que excitan o inhiben, a otras neuronas.
De esta manera la información se transmite de unas neuronas a otras y va siendo
procesada a través de las conexiones sinápticas concluyendo en una información de salida
que genera las acciones esperadas
Las redes neuronales tienen como estructura varias capas:
Primera capa como buffer de entrada, almacenando la información bruta suministrada en
la red ó realizando un sencillo preproceso de la misma, la llamamos capa de entrada.
Otra capa actúa como interfaz o buffer de salida que almacena la respuesta de la red para
que pueda ser leída, la llamamos capa de salida.
Y las capas intermedias, principales encargadas de extraer, procesar y memorizar la
información, las denominan capa oculta.
Sistemas de lógica difusa
Los sistemas de lógica difusa también llamada lógica borrosa es la segunda herramienta
que permite emular el razonamiento humano. Este tipo de lógica toma dos
valores aleatorios, pero contextualizados y referidos entre sí. Así, por ejemplo, una
persona que mida dos metros es claramente una persona alta, si previamente se ha
tomado el valor de persona baja y se ha establecido en un metro. Ambos valores están
contextualizados a personas y referidos a una medida métrica lineal.
Los seres humanos pensamos y razonamos por medio de palabras y en grados entre dos
estados, por ejemplo blanco y negro, frío y caliente, etc. Estos sistemas de lógica difusa se
diferencian de los sistemas expertos tradicionales que interpretan valores concretos y
absolutos. Los sistemas de lógica difusa permiten utilizar el lenguaje humano tal como
nosotros razonamos y nos expresamos.
Los sistemas expertos son de aplicación informática que adopta decisiones o resuelve
problemas de un determinado campo, como los sistemas de producción, las finanzas o
medicina, utilizando los conocimientos y las reglas analíticas definidas por los expertos en
dicho campo. Los expertos solucionan los problemas utilizando una combinación de
conocimientos basados en hechos y datos concretos y en su capacidad de razonamiento
Algoritmos Genéticos
Tanto en matemática como en ciencias de la comunicación y disciplinas relacionadas, un
algoritmo es una secuencia bien definida, ordenada y finita de operaciones que permiten
hallar la solución a un determinado problema.
Partiendo de un estado inicial (entrada) y a través de pasos sucesivos se puede llegar a
resultados finales exitosos. Su importancia radica en mostrar la forma de llevar a cabo el
proceso con el fin de resolver problemas matemáticos o de otro tipo.
Un algoritmo para ser considerado como tal, debe ser una secuencia ordenada, finita y
definida de instrucciones.
Así de este modo es posible seguir y predecir el comportamiento de un algoritmo en
particular desde una entrada posible y, a partir de ahí, siguiendo las secuencias de
instrucciones ordenadas y definidas sin dar lugar a ambigüedades, por lo que solo puede
seguirse el camino pautado del principio al fin.
Si hacemos una analogía con los algoritmos genéticos darwinianos asimilados al U.C.C.M
(unidad cerebro, cuerpo, mente) encontramos: algoritmos cortos, menos precisos y de
menor consumo de energía y algoritmos largos, más precisos y con mayor consumo de
energía.
Los algoritmos de camino corto, complejo CR+CM (camino reptiliano + camino mamífero)
solo utiliza el 5% de la información entrante para comenzar a actuar.
Los algoritmos de camino largo, complejo CR+CM+LPF (low pass filter) utilizan el 100% de
la información entrante, son más lentos pero sustancialmente más precisos.
En nuestra vida cotidiana fuimos incorporando algoritmos de diversos tipos y funciones,
desde el algoritmo que nos permite ejecutar una multiplicación entre dos números,
ejecutar música, conducir un vehículo, etc.
OPORTUNIDAD
COMERCIAL
PRODUCTO
DE CARTERA
NECESITA
COTIZACION
SE INCORPORA
A CARTERA
COTIZA AL
CLIENTE
ACEPTADA
COMUNICACIÓN
AL PERSONAL
HAY
EXISTENCIA
OPERACIÓN
PUNTUAL
DEFINE
DISTRIBUCION
SE DESESTIMA
RESUELVE
EMISION DE
NOTA DE VENTA
REMITO Y
FACTURA
REQUERIMIENTO
Y ORDEN DE
COMPRA PROV.
RECIBE DOC.
DESPACHOS Y
RECEPCIONES
INGRESA
A
SISTEMA
AUTORIZACION
CREDITOS Y
COBRANZAS
CONTROLA
EXISTENCIAS,
MOVIM. DE
STOCK Y
DEVOLUCIONES
RECIBE COPIA
ORDEN DE
COMPRA
RECIBE
PRODUCTOS Y
DOCUMENTACION
CONTROLA Y
COMPARA O.C.
ARMADO
DEL
PEDIDO Y
DESPACHO
DOCUMENTACION
DE ENTREGA A
CLIENTE
DISPONE Y
ALMACENA
PRODUCTOS
ATENCION A
CLIENTES
HAY
EXISTENCIA
FACTURA
COBRA Y
ENTREGA
SOLICITA A
DEPOSITO
CENTRAL
DOCUMENTACION
DE VENTAS, CAJA Y
VALORES
RECIBE
REQUERIMIENTO
REQUIERE
INSUMOS O
MATERIALES
FABRICA Y
ENTREGA A
QUIEN
CORRESPONDE
SISTEMA DE ALGORITMO GENÉTICO
NEURONAS
El algoritmo nos da la resolución genérica a un problema y lo podemos emplear todas las
veces que se nos presenta ese problema, por ejemplo, el algoritmo de la división podemos
emplearlo cualquiera sean los números con los que tengamos que operar. No necesitamos
entender cómo funciona ese algoritmo porque sigue las instrucciones preestablecidas y
codificadas inicialmente.
4 - Test que definen los programas de I.A.
Ua oputadoa puede se llaada "iteligete" si loga egaña a ua pesoa
haciéndole ee ue es u huao Esta fase la pouió el ateátio iglés Ala
Turing quien fue llamado el padre de la Inteligencia Artificial.
Ante el avance de las investigaciones y desarrollos de los programas informáticos (1950),
Alan Turing se ocupó de diseñar un test que definiera que comportamiento tenía que
tener una computadora para considerar que se desempeñaba con Inteligencia Artificial.
El Test de Turing nace como un método para determinar si una máquina puede pensar. Su
desarrollo se basa en el juego de imitación.
La propuesta contaba con la participación de tres personas: un hombre, una mujer y un
interrogador que se comunica con ellos solo escribiendo en un lenguaje entendible para
los tres y no ve ni es visto por los otros dos participantes.
La experiencia consiste en que el interrogador debía descubrir quien era la mujer y quien
el hombre, mientras que los interrogados trataban de convencer al interrogador que
ambos eran mujeres.
El siguiente paso consistía en reemplazar a uno de los dos participantes anónimos por una
computadora cargada con un programa de I.A. y, el interrogador no debía advertir la
presencia de la máquina, suponiendo que continuaba comunicándose con dos humanos.
También se implementaron otras variantes reemplazando el hombre o la mujer en
diferentes pruebas, pero el objetivo de esta experiencia consistía en definir que la
máquina funcionaba con I.A. cuando el interrogador no lograba reconocer quien era
mujer, quien era hombre o quién era máquina.
Inmediatamente aparecieron críticas al T.T. con diferentes razonamientos pero,
fundamentalmente, llegaban desde quienes no podían aceptar la idea de que una
máquina se comportase como una persona al punto de poder engañar a un interrogador
humano.
Ua de las ojeioes oteplaa la falta de oieia de la áuia, tato de sí
mismo como de los demás y generar sentimientos positivos o negativos sobre la
información que contiene o las acciones que realiza.
A este comportamiento se lo denomina Solipsismo que indica que la única manera de
saber si una máquina piensa es ser esa misma máquina. El problema es que, la única
manera de saber si otro humano piensa es ser ese otro humano, lo que se conoce como el
problema de las otras mentes.
Posteriormente se perfeccionó el T.T. transformándolo en el Test de Turing Total T.T.T. y
más tarde se incorporaron nuevos test de evaluación.
Augusta Ada Byron King nació un 18 de diciembre de 1815 en Inglaterra y en 1838 se
convirtió en Condesa de Lovelace.
En 1833, tan solo a sus 17 años fue presentada a Charles Babbage, matemático y científico
inglés quien tuvo la primera idea de concepción de un ordenador, ya que la Máquina
Analítica que construyó funcionaba con los mismos principios de los ordenadores
actuales.
En 1843 Lady Lovelace describió y analizó la Máquina Analítica incluyendo las
demostraciones de cómo calcular funciones trigonométricas con variables, y el primer
programa con instrucciones que hizo funcionar la máquina de cálculo y se la reconoce
como la primera programadora de la historia.
En honor a Ada Lovelace y su prestigioso aporte a la informática, se denominó Lovelace
2.0 al test que para aceptar que una máquina funciona con Inteligencia Artificial propone
verificar si la máquina en cuestión es capaz de escribir una historia de ficción, crear un
poema o elaborar una pintura.
Por el momento ninguna máquina ha sido capaz de superar el test de Lovelace 2.0
www.progresa-pga.com.ar
Eduardo Bronzino
pgas@pgas.com.ar

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Bronzino Eduardo. (2017, agosto 11). Inteligencia Artificial aplicada a las empresas PYMES. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/inteligencia-artificial-aplicada-las-empresas-pymes/
Bronzino, Eduardo. "Inteligencia Artificial aplicada a las empresas PYMES". GestioPolis. 11 agosto 2017. Web. <https://www.gestiopolis.com/inteligencia-artificial-aplicada-las-empresas-pymes/>.
Bronzino, Eduardo. "Inteligencia Artificial aplicada a las empresas PYMES". GestioPolis. agosto 11, 2017. Consultado el 19 de Octubre de 2017. https://www.gestiopolis.com/inteligencia-artificial-aplicada-las-empresas-pymes/.
Bronzino, Eduardo. Inteligencia Artificial aplicada a las empresas PYMES [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/inteligencia-artificial-aplicada-las-empresas-pymes/> [Citado el 19 de Octubre de 2017].
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