• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Presentacion inteligencia artificial e inteligencias múltiples
 

Presentacion inteligencia artificial e inteligencias múltiples

on

  • 293 views

 

Statistics

Views

Total Views
293
Views on SlideShare
293
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
2
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Presentacion inteligencia artificial e inteligencias múltiples Presentacion inteligencia artificial e inteligencias múltiples Presentation Transcript

    • InteligenciaArtificial ó MúltiplesYenni Catalina ToncónGrupo: A/V 0V16TCódigo: 2011284222TG de Procesos Industriales
    • Inteligencia Artificial ó Múltiples La de idea construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas I. Artificial como requerimientos de I. Humana es un atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto de vista Combinación incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría experta enCiencia Computador, diversos temas. Fisiología y Filosofía Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más sofisticados, la Reúne Varios Ejemplo: robótica, estructura de datos y el desarrollo de Campos sistemas expertos algoritmos de inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear máquinas capaces deComún la creación de realizar tareas que son pensadas máquinas que como típicas del ámbito de la pueden pensar. inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia Artificial en 1956.
    • Inteligencia Artificial ó Múltiples La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en cierta manera la inteligencia humana. Se acude a sus técnicas cuando es necesario incorporar en un sistema informático, conocimiento o características propias del ser humano. Podemos interrogar a algunas bases de datos de Internet en lenguaje natural, o incluso charlar con ellas nuestro idioma, porque por detrás se está ejecutando un programa de Inteligencia Artificial. Otras herramientas inteligentes pueden utilizarse para escrutar entre los millones de datos que se generan en un banco en busca de patrones de comportamiento de sus clientes o para detectar tendencias en los mercados de valores.
    • Características1. 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.2. 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).3. 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.
    • Características4. 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.5. 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.
    • Diferentes Metodología1. La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza.2. Redes neuronales: esta tecnología es poderosa en ciertas tareas como laclasificación y el reconocimiento de patrones. Está basada en el concepto de"aprender" por agregación de un gran número de muy simples elementos.Este modelo considera que una neurona puede ser representada por una unidadbinaria: a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entrelas neuronas se lleva a cabo a través de sinapsis. Según el signo, la sinapsis esexcitadora o inhibidora.El perceptor está constituido por las entradas provenientes de fuentes externas, lasconexiones y la salida. En realidad un perceptor es una Red Neuronal lo más simpleposible, es aquella donde no existen capas ocultas.Para cada configuración de los estados de las neuronas de entrada (estímulo) larespuesta del perceptor obedece a la siguiente dinámica: se suman los potencialessinápticos y se comparan con un umbral de activación. Esta suma ponderada estambién llamada campo. Si el campo es mayor que un umbral, la respuesta de laneurona es activa, si no, es inactiva.
    • Inteligencias Múltiples Psicólogo de Harvard llamado Howard Garden Señalo que nuestra cultura había definido la inteligencia de manera muy estrecha y propuso La existencia de 7 Inteligencias • Inteligencia lingüística: capacidad de usar las palabras de modo efectivo ( ya sea hablando, escribiendo, etc). Incluye la habilidad de manipular la sintaxis o escritura del lenguaje, la fonética o los sonidos del lenguaje, la semántica o significado de lenguaje o división, pragmática o los husos prácticos.
    • Inteligencias Múltiples • Inteligencia lógico matemática: capacidad de usar los números de manera efectiva y de razonar adecuadamente ( pensamiento vertical). • Inteligencia espacial: la habilidad para percibir la manera exacta del mundo visual-espacial y de ejecutar transformaciones sobre esas percepciones ( decorador, artistas, etc). • Inteligencia corporal – kinética: la capacidad para usar el cuerpo para expresar ideas y sentimientos y facilidad en el uso de las propias manos para producir o transformar cosas.
    • Inteligencias Múltiples • Inteligencia musical: capacidad de percibir, discriminar, trasformar y expresar las formas musicales. • Inteligencia interpersonal: la capacidad de percibir y establecer distinciones entre los estados de ánimo, las intenciones, motivaciones, sentimientos, de otras personas. • Inteligencia intrapersonal: el conocimiento de sí mismo y la habilidad para adaptar las propias maneras de actuar a partir de ese conocimiento.
    • Bibliografía Articulo realizado por: Lina Marcela Cepeda Diaz., Grace Lennis Benavides. Y Maria Cristina Lopez. Cátedra de Psicologia e Informática. Estructuras de la Mente: La Teoría de Las Inteligencias Múltiples Biblioteca de Psicología, Psiquiatría y Psicoanálisis. Howard Gardner 2, reimpresa, Fondo de Cultura Económica, 1994. Inteligencias múltiples Volumen 12 de Paidós Transiciones, Howard Gardner María Teresa Melero Nogués, Edición 6, reimpresa Editor Paidós, 1995