sábado, 26 de septiembre de 2015

LA ROBÓTICA EN LA CIENCIA FICCIÓN


La robótica en la ciencia ficción
Durante siglos nos ha fascinado la idea de crear seres mecanizados que casi podrían confundirse con uno de nosotros. Y a medida que nuestro conocimiento tecnológico avanza, nos acercamos cada vez más a lograrlo.
Desde los robots que puedes comprar ahora hasta los que invaden la fuerza laboral y la militar, nuestros amigos automatizados ya no son solo parte de las películas de ciencia ficción.
Pero como muchos avances científicos, la fantasía fue uno de los principales motivadores.
“La investigación científica y la ciencia ficción comienzan con las mismas palabras: ‘¿Qué pasaría si...?’”, dice el profesor de Física James Kakalios, titular del curso Todo lo que sabemos sobre la ciencia lo aprendimos de un comic, de la Universidad de Minnesota, en Estados Unidos.
Así que vale la pena echar un vistazo a los robots más influyentes de la cultura pop que ayudaron a inspirarnos en el camino.
El robot de Leonardo
El famoso pintor, escultor, inventor, ingeniero y genio versátil, Leonardo da Vinci, bosquejó su idea de un “caballero mecánico”. El resultado fue una especie de armadura automatizada por un sistema de poleas y palancas, que se cree fue exhibido en una fiesta en la corte de Milán, Italia, en 1495.
Podía ponerse de pie, sentarse, mover el brazo y levantar su visor.
Cuando las notas del trabajo de Da Vinci fueron descubiertas en la década de 1950, los investigadores recrearon el “robot”, lo que sugiere que su idea en realidad habría funcionado.
El autómata probablemente era impulsado por humanos, lo que significa que técnicamente no es un robot. Pero Leonardo trabajó posterioremente en construcciones programables, como un león automatizado, lo que sugiere que definitivamente tramaba algo.
Los primeros ‘robots’
R.U.R. (siglas en inglés de “Robots Universales de Rossum”) es una obra de teatro checa que se estrenó en 1921.
Se cree que fue la primera vez que el término “robots” se utilizó para describir a personas artificiales, las cuales, en el relato, son fabricadas con material sintético.
En checo, robota significa trabajo forzado.
Como ocurre en estos casos, los entres parecidos a cyborgs de la obra parecen estar perfectamente felices de servir a los humanos, hasta que una revuelta termina en la extinción de la raza humana. (No siempre se gana.)
La obra fue un gran éxito y, para 1923, estaba traducida en 30 idiomas.
María, la Maschinenmensch
El primer robot de película no se quedó atrás.
En 1927, Metropolis, de Fritz Lang, retrataba una imagen de un futuro distópico que sería retratado de nuevo décadas después en películas como Blade Runner.
En este, los industriales ricos crean a un robot mujer para hacerse pasar por María, una mujer que temen que organice a los trabajadores a quienes oprimen.
Varias celebridades, desde Queen hasta Nine Inch Nails y Madonna, tienen videos musicales inspirados en Metropolis o con clips de esta película. Medio siglo después de Metropolis, el androide C-3PO, de Star Wars, estuvo altamente inspirado en el robot María.
Las tres leyes de Asimov
El relato corto del que vienen, Runaround, fue escrito en 1942, pero se dio a conocer para las masas cuando la historia apareció en la colección de 1950 del escritor de ciencia ficción, Isaac Asimov: Yo, robot.
Antes de Asimov, la mayoría de las historias de robots seguían un patrón similar: primero los científicos crean a los robots y luego los robots se vuelven locos y atacan a sus creadores.
Aburrido de esta narrativa, Asimov estableció nuevas reglas en el camino de la robótica. Sus famosas 'Tres Leyes' son:
 Un robot no puede lastimar a un ser humano, o a través de la inacción, permitir que un ser humano resulte lastimado.
• Un robot debe obedecer las órdenes que le dan los seres humanos, excepto cuando esas órdenes entren en conflicto con la Primera Ley.
• Un robot debe proteger su propia existencia, siempre y cuando esa protección no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Ley.
Pero eso no erradicó del todo los problemas. Muchas de las historias de Asimov, y las historias y películas que sus leyes inspiraron, se enfocaron los conflictos que surgen cuando los robots tienen problemas en decidir cómo obedecer las leyes en situaciones complejas del mundo real.
Estas leyes también se llevan el crédito por ayudar a crear el robot “adorable” en la ciencia ficción: un arquetipo popularizado en la televisión y las películas desde Perdidos en el espacio hasta Star Wars yCortocircuito.
HAL 9000
HAL 9000 fue, indiscutiblemente, la estrella de 2001: Odisea en el espacio, la épica e innovadora película de Stanley Kubrick de 1968.
Esta voz impasible e incorpórea, capaz de controlar mecánicamente la nave Discovery, representaba nuestros temores de lo que pasaría si la tecnología se saliera de control, en los albores de la Era Espacial. Un año después, el hombre caminó por primera vez en la Luna.
En lugar de obedecer las Leyes de Asimov, la misión de HAL, antes que nada, es asegurarse de que la misión de su nave sea un éxito. Y dicha orden tiene un resultado mortal y casi desastroso.
Algunos afirman que, debido a que no tenía una forma física, HAL realmente no es un robot. Pero la Universidad Carnegie Mellon decidió que merecía entrar al Salón de la Fama de los Robots con su clase inaugural, en 2003.
R2-D2 y C-3PO
Probablemente nadie impulsó más a los robots en la conciencia pública que estos dos, cuando llegaron a la pantalla en 1977.
Llenos de personalidad, galantes y siempre útiles, la pareja ha aparecido en las seis películas de Star Wars hasta la fecha.
El director, George Lucas, dijo que R2-D2 es su personaje favorito de las películas.
Terminator
Skynet es el sistema que dirige a los Terminator; los robots de la serie de películas (y posteriormente programas de televisión) que comenzó en 1984.
Los robots de Terminator son una nueva encarnación de nuestros peores miedos; máquinas asesinas que viajan en el tiempo. Y todo se debe a que las personas a cargo anteponen el "qué podemos hacer" al "qué debemos hacer".
Data
Data es como un "antiterminator”.
El androide de Star Trek: la nueva generación es una creación científica tan perfectamente cercana a un humano, que su mente hipermotorizada no puede evitar querer ser uno de nosotros.
Al final, un “chip de emoción” concedió el deseo de Data, como a una especie de Pinocho, de convertirse en alguien “de verdad”.
Robotina
Quién no quiere ahorrarse los quehaceres de la casa con un robot, aunque tenga un fuerte temperamento. Robotina, la ayudante de limpieza de Los supersónicos, se dedicaba a mantener limpia la casa y atender a la familia. Algo no muy distinto de lo que esperan algunos ingenieros de sus robots.
Wall-E
Wall-E salió en 2008.
Podría decirse que la película ganadora de un Premio de la Academia es la mejor de Pixar, y una gran razón para eso fue la “actuación” sin palabras pero conmovedora de Wall-E.
Como en la mayoría de los relatos de ciencia ficción, Wall-E aborda cuestiones sociales más grandes, como el consumismo desenfrenado y los desperdicios ambientales, todo ello con la inocente presencia de un robot que se conecta con millones de espectadores, jóvenes y viejos, a un nivel personal.






EL MERCADO DE LA ROBÓTICA Y LAS PERSPECTIVAS FUTURAS




El Mercado De La Robótica Y Las Perspectivas Futuras



Las ventas anuales para robots industriales han ido creciendo en un 25%. El incremento de èsta tasa se debe a factores muy diversos. En primer lugar, hay más personas en la industria que tienen conocimiento de la tecnología y de su potencial para sus aplicaciones de utilidad. En segundo lugar, la tecnología de la robótica mejorará en los próximos años de manera que hará a los robots más amistosos con el usuario, más fáciles de interconectar con otro hardware y más sencillo de instalar. En tercer lugar, crece el mercado. En cuarto lugar, se espera que el mercado de la robótica sufra una expanción más allá de las grandes empresas. La robótica es una tecnología con futuro y también para el futuro. Si continúan las tendencias actuales, los robots del futuro serán unidades móviles con uno o más brazos, capacidades de sensores múltiples y con la misma potencia de procesamiento de datos y de cálculo que las grandes computadoras actuales.


LA ROBÓTICA CUÁNTICA

LA ROBÓTICA CUÁNTICA
El mundo de las comunicaciones y los ordenadores se está revolucionado gracias a la introducción de la mecánica cuántica, pero esta misma herramienta también podría emplearse para desarrollarrobots, autómatas y demás agentes que usen la Inteligencia Artificial (IA), según un estudio realizado por investigadores de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y la Universidad de Innsbruck (Austria) que ha sido publicado en la revista Physical Review X.
La mecánica cuántica, concretamente, podría favorecer el aprendizaje (machine learning, en inglés) de esta clase de agentes pudiendo así esponder de forma óptima y más rápida al entorno, elaborando modelos y predicciones muy precisas. Los mismos motores que se aplican, por ejemplo, para conocer la evolución del clima o en el desarrollo de los motores de búsqueda por internet.

martes, 15 de septiembre de 2015

LOS PRIMEROS ROBOTS

ROBOTS



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.1
No hay un consenso sobre qué máquinas pueden ser consideradas robots, pero sí existe un acuerdo general entre los expertos y el público sobre que los robots tienden a hacer parte o todo lo que sigue: moverse, hacer funcionar un brazo mecánico, sentir y manipular su entorno y mostrar un comportamiento inteligente, especialmente si ese comportamiento imita al de los humanos o a otros animales. Actualmente podría considerarse que un robot es una computadora con la capacidad y el propósito de movimiento que en general es capaz de desarrollar múltiples tareas de manera flexible según su programación; así que podría diferenciarse de algún electrodoméstico específico.
Aunque las historias sobre ayudantes y acompañantes artificiales, así como los intentos de crearlos, tienen una larga historia, las máquinas totalmente autónomas no aparecieron hasta el siglo XX. El primer robot programable y dirigido de forma digital, el Unimate, fue instalado en 1961 para levantar piezas calientes de metal de una máquina de tinte y colocarlas.
Por lo general, la gente reacciona de forma positiva ante los robots con los que se encuentra. Los robots domésticos para la limpieza y mantenimiento del hogar son cada vez más comunes en los hogares. No obstante, existe una cierta ansiedad sobre el impacto económico de la automatización y la amenaza del armamento robótico, una ansiedad que se ve reflejada en el retrato a menudo perverso y malvado de robots presentes en obras de la cultura popular. Comparados con sus colegas de ficción, los robots reales siguen siendo limitados.

LA HISTORIA DE LA ROBÒTICA

Robótica



La robótica es la rama de la tecnología que se dedica al diseño, construcción, operación, disposición estructural, manufactura y aplicación de los robots.1 2
La robótica combina diversas disciplinas como son: la mecánica, la electrónica, la informática, la inteligencia artificial, laingeniería de control y la física.3 Otras áreas importantes en robótica son el álgebra, los autómatas programables, laanimatrónica y las máquinas de estados.
El término robot se popularizó con el éxito de la obra R.U.R. (Robots Universales Rossum), escrita por Karel Čapek en 1920. En la traducción al inglés de dicha obra, la palabra checa robota, que significa trabajos forzados, fue traducida alinglés como robot.4


Historia de la robótica

La historia de la robótica va unida a la construcción de "artefactos", que trataban de materializar el deseo humano de crear seres a su semejanza y que lo descargasen del trabajo. El ingeniero español Leonardo Torres Quevedo (GAP) (que construyó el primer mando a distancia para su automóvil mediante telegrafíasin hilo,[cita requerida] el ajedrecista automático, el primer transbordador aéreo y otros muchos ingenios) acuñó el término "automática" en relación con la teoría de la automatización de tareas tradicionalmente asociadas.
Karel Čapek, un escritor checo, acuñó en 1921 el término "Robot" en su obra dramática Rossum's Universal Robots / R.U.R., a partir de la palabra checa robota, que significa servidumbre o trabajo forzado. El término robótica es acuñado por Isaac Asimov, definiendo a la ciencia que estudia a los robots. Asimov creó también las Tres Leyes de la Robótica. En la ciencia ficción el hombre ha imaginado a los robots visitando nuevos mundos, haciéndose con el poder, o simplemente aliviando de las labores caseras.

REDES NEURONALES

Red neuronal artificial



Historia[editar]

Los primeros modelos de redes neuronales datan de 1943 por los neurólogos Warren McCulloch y Walter Pitts. Años más tarde, en 1949, Donald Hebb desarrolló sus ideas sobre el aprendizaje neuronal, quedando reflejado en la "regla de Hebb". En 1958, Rosenblatt desarrolló el perceptrón simple, y en 1960, Widrow y Hoff desarrollaron el ADALINE, que fue la primera aplicación industrial real.
En los años siguientes, se redujo la investigación, debido a la falta de modelos de aprendizaje y el estudio de Minsky y Papert sobre las limitaciones del perceptrón. Sin embargo, en los años 80, volvieron a resurgir las RNA gracias al desarrollo de la red de Hopfield, y en especial, al algoritmo de aprendizaje de retropropagación (BackPropagation) ideado por Rumelhart y McClelland en 1986 que fue aplicado en el desarrollo de los perceptrones multicapa.2

Propiedades[editar]

Perceptrón con 2 entradas.
Una red neuronal se compone de unidades llamadas neuronas. Cada neurona recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida. Esta salida viene dada por tres funciones:
  1. Una función de propagación (también conocida como función de excitación), que por lo general consiste en elsumatorio de cada entrada multiplicada por el peso de su interconexión (valor neto). Si el peso es positivo, la conexión se denomina excitatoria; si es negativo, se denomina inhibitoria.
  2. Una función de activación, que modifica a la anterior. Puede no existir, siendo en este caso la salida la misma función de propagación.
  3. Una función de transferencia, que se aplica al valor devuelto por la función de activación. Se utiliza para acotar la salida de la neurona y generalmente viene dada por la interpretación que queramos darle a dichas salidas. Algunas de las más utilizadas son la función sigmoidea (para obtener valores en el intervalo (0,1)) y la tangente hiperbólica (para obtener valores en el intervalo (-1,1)).

Diseño y programación de una RNA (red neuronal artificial)[editar]

Con un paradigma convencional de programación en ingeniería del software, el objetivo del programador es modelar matemáticamente (con distintos grados de formalismo) el problema en cuestión y posteriormente formular una solución (programa) mediante un algoritmo codificado que tenga una serie de propiedades que permitan resolver dicho problema. En contraposición, la aproximación basada en las RNA parte de un conjunto de datos de entrada suficientemente significativo y el objetivo es conseguir que la red aprenda automáticamente las propiedades deseadas. En este sentido, el diseño de la red tiene menos que ver con cuestiones como los flujos de datos y la detección de condiciones, y más que ver con cuestiones tales como la selección del modelo de red, la de las variables a incorporar y el pre-procesamiento de la información que formará el conjunto de entrenamiento. Asimismo, el proceso por el que los parámetros de la red se adecuan a la resolución de cada problema no se denomina genéricamente programación sino que se suele denominar entrenamiento neuronal.
Por ejemplo en una red que se va a aplicar al diagnóstico de imágenes médicas; durante la fase de entrenamiento el sistema recibe imágenes de tejidos que se sabe que son cancerosos y tejidos que se sabe que son sanos, así como las respectivas clasificaciones de dichas imágenes. Si el entrenamiento es el adecuado, una vez concluido, el sistema podrá recibir imágenes de tejidos no clasificados y obtener su clasificación sano/no sano con un buen grado de seguridad. Las variables de entrada pueden ser desde los puntos individuales de cada imagen hasta un vector de características de las mismas que se puedan incorporar al sistema (por ejemplo, procedencia anatómica del tejido de la imagen o la edad del paciente al que se le extrajo la muestra).
En la industria también presentan aplicaciones muy importantes, como puede ser la cuantificación de la "aromaticidad" de los anillos aromáticos, como el benceno, a través de la estabilización de energía y la exaltación donde la susceptibilidad magnética se reduce al mínimo.3

Estructura[editar]

La mayoría de los científicos coinciden en que una RNA es muy diferente en términos de estructura de un cerebro animal. Al igual que el cerebro, una RNA se compone de un conjunto masivamente paralelo de unidades de proceso muy simples y es en las conexiones entre estas unidades donde reside la inteligencia de la red. Sin embargo, en términos de escala, un cerebro es muchísimo mayor que cualquier RNA creada hasta la actualidad, y las neuronas artificiales también son más simples que su contrapartida animal.
Biológicamente, un cerebro aprende mediante la reorganización de las conexiones sinápticas entre las neuronas que lo componen. De la misma manera, las RNA tienen un gran número de procesadores virtuales interconectados que de forma simplificada simulan la funcionalidad de las neuronas biológicas. En esta simulación, la reorganización de las conexiones sinápticas biológicas se modela mediante un mecanismo de pesos, que son ajustados durante la fase de aprendizaje. En una RNA entrenada, el conjunto de los pesos determina el conocimiento de esa RNA y tiene la propiedad de resolver el problema para el que la RNA ha sido entrenada.
Por otra parte, en una RNA, además de los pesos y las conexiones, cada neurona tiene asociada una función matemática denominada función de transferencia. Dicha función genera la señal de salida de la neurona a partir de las señales de entrada. La entrada de la función es la suma de todas las señales de entrada por el peso asociado a la conexión de entrada de la señal. Algunos ejemplos de entradas son la función escalón de Heaviside, la lineal o mixta, la sigmoide y la función gaussiana, recordando que la función de transferencia es la relación entre la señal de salida y la de entrada.

Ventajas[editar]

Las redes neuronales artificiales (RNA) tienen muchas ventajas debido a que están basadas en la estructura del sistema nervioso, principalmente el cerebro.
  • Aprendizaje: Las RNA tienen la habilidad de aprender mediante una etapa que se llama etapa de aprendizaje. Esta consiste en proporcionar a la RNA datos como entrada a su vez que se le indica cuál es la salida (respuesta) esperada.
  • Auto organización: Una RNA crea su propia representación de la información en su interior, quitándole esta tarea al usuario.
  • Tolerancia a fallos: Debido a que una RNA almacena la información de forma redundante, ésta puede seguir respondiendo de manera aceptable aun si se daña parcialmente.
  • Flexibilidad: Una RNA puede manejar cambios no importantes en la información de entrada, como señales con ruido u otros cambios en la entrada (por ejemplo si la información de entrada es la imagen de un objeto, la respuesta correspondiente no sufre cambios si la imagen cambia un poco su brillo o el objeto cambia ligeramente).
  • Tiempo real: La estructura de una RNA es paralela, por lo cual si esto es implementado con computadoras o en dispositivos electrónicos especiales, se pueden obtener respuestas en tiempo real.

martes, 8 de septiembre de 2015

Inteligencia Artificial


Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria, que a través de ciencias como las ciencias de la computación, la matemática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de sistemas capaces de resolver problemas cotidianos por sí mismas utilizando como paradigma la inteligencia humana.[cita requerida]
General y amplio como eso, reúne a amplios campos, los cuales tienen en común la creación de máquinas capaces de pensar. Enciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo.1 2 3 John McCarthy acuñó la expresión «inteligencia artificial» en 1956, y la definió así: “Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmenteprogramas de cómputo inteligentes”.4
También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.
Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemasplanificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escriturareconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economíamedicinaingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.


Realidad Aumentada

Robótica

Tres leyes de la robótica

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 que regula el cumplimiento de las leyes guardado en la memoria Flash EEPROM principal del mismo). Aparecidas por primera vez en el relato Runaround (1942), establecen lo siguiente:
  1. Un robot no hará 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 1ª Ley.
  3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la 1ª o la 2ª 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 Lucky Starr. 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.