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    Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial Presentation Transcript

    • Inteligencia Artificial :Aspectos Básicos José Ariel García 11-1032 UNIBE
    • Introducción• El propósito de la Inteligencia Artificial es hacer computacional el conocimiento humanono analítico por procedimiento simbólicos, conexionistas o híbridos.
    • ¿Qué es la Inteligencia?• La inteligencia es la capacidad de relacionar conocimientos que poseemos para resolver una determinada situación. Si indagamos un poco en la etimología de la propia palabra encontramos en su origen latino inteligere, compuesta de intus (entre) y legere(escoger). Por lo que podemos deducir que ser inteligente es saber elegir la mejor opción entre las que se nos brinda para resolver un problema.
    • Inteligencia Artificial• Se denomina inteligencia artificial (IA) a las inteligencias no naturales en agentes racionales no vivos.John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes."
    • ETAPAS DE LA IA:1943 - 1956 Estudios centrados en Redes Neuronales. Demostración de Teoremas y Ajedrez. (1937) Matemático Ingles Alan Mathison Turing (Articulo "Números Calculables”), introdujo la Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizo el concepto de algoritmo y resulto ser la precursora de las computadoras digitales. Considerado padre de la Inteligencia Artificial, por su famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si un programa de computadora puede ser tan inteligente como un ser humano.
    • ETAPAS DE LA IA: Creación de sistemas que resuelvan cualquier1952 - 1969 problema. Avances limitados por los recursos computacionales. Algoritmos genéticos.1966 - 1974 Problemas en la representación del conocimiento.1969 - 1979 DENDRAL, MYCIN. Las empresas se interesan por la IA.1980 - 1988 Control industrial y robótica. Resolución de problemas del mundo real.1988 …. Sistemas especializados que cooperan.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:Robótica I.ADesarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan lacapacidad de realizar funciones y/o tareas que requieran de un altogrado de precisión, tediosas o impliquen riesgo de peligro para losseres humanos. En la actualidad se combinan las capacidades de altaprecisión de la máquina con un software controlador sofisticado.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Equipos y software que les permite a las computadoras capturar, almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías. Se pueden usar junto con robots para darles "visión" a estas máquinas y que pueda tomar decisiones con base a lo que ve y reconocer la información visual de acuerdo con patrones generales.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Programas que tienen como entrada lenguajes humanos para traducirlos en un conjunto estándar de instrucciones que una computadora ejecuta. Permiten a los seres humanos usar su propio lenguaje natural cuando interactúan con programas como sistemas de administración de bases de datos (DBMS) o sistemas de apoyo para la toma de decisiones.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural El objetivo de los procesadores de lenguaje natural es eliminar paulatinamente la necesidad de aprender lenguajes de programación o comandos personalizados para que las computadoras entiendan. Su ventaja radica en que combinados con dispositivos de reconocimiento de voz, el usuario de instrucciones a las computadoras para que realicen tareas, sin usar un teclado o cualquier otro dispositivo de entrada.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Aprendizaje Combinación de software y equipos que le permite a la computadora cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en la retroalimentación que recibe.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Redes Aprendizaje Neuronales Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma que funciona el cerebro humano, o simularlo. La redes neuronales pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y aprender a reconocer patrones. Un sistema de red neuronal aprende por ensayo y error.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Redes Aprendizaje Neuronales •Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de sus nodos. •Modificación rápida de los datos almacenados a partir de nueva información. •Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos. •Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuenta con la información.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:Robótica I.ASistemas de Visión Procesamiento de Sistemas de Lógica Redes Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Se basa en reglas que no tienen límites discretos, sino que se prolongan en un continuum, permitiendo a un sistema manejar mejor la ambigüedad. Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a pensar las personas, en términos relativos, no absolutos.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:Robótica I.A. I.ASistemas de VisiónProcesamiento de Sistemas de Redes Lógica AlgoritmosLenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en Probabilidad. Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad de tener el óptimo en la población tiende a 1. Funciones matemáticas que usan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. La funciones se diseñan para simular en software, en cuestión de minutos o segundos
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:Robótica I.ASistemas de Agentes Visión InteligentesProcesamiento de Sistemas de Redes Lógica LogaritmosLenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos Programas de computadora que automáticamente revisan enormes cantidades de datos y seleccionan y entregan la información más adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos contextuales o específicos. La aplicación más importante de los agentes inteligentes se encuentra en la WEB.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:Robótica I.ASistemas de Agentes Visión InteligentesProcesamiento de Sistemas de Redes Lógica LogaritmosLenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos El propósito principal de los agentes inteligentes es realizar sus tareas significativas más rápido, con más frecuencia y de manera más efectiva, que el usuario. Los agentes inteligentes vinculan automáticamente su computadora con sitios favoritos, le avisan cuando éstos se hayan actualizado y adecuan páginas específicas a sus preferencias.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: SistemasRobótica Expertos I.ASistemas de Agentes Visión InteligentesProcesamiento de Sistemas de Redes Lógica LogaritmosLenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos Programa de computadora, inteligente, que usa el conocimiento y los procedimientos de inferencia para resolver problemas que son suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia humana para su solución. Hace un amplio uso del conocimiento especializado, como lo hace un experto humano. Trabaja sobre un dominio especifico.
    • PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: SistemasRobótica Expertos I.ASistemas de Agentes Visión InteligentesProcesamiento de Sistemas de Redes Lógica LogaritmosLenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos Se utilizan los términos: Sistema Experto (SE), Sistemas Basados en Conocimientos o Sistema Experto Basado en Conocimiento. Para construir un SE, un ingeniero del conocimiento se entrevista con un experto humano, y traduce la información en código.