Inteligencia artificial. jorge eliecer ladino poveda
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Inteligencia artificial. jorge eliecer ladino poveda Inteligencia artificial. jorge eliecer ladino poveda Presentation Transcript

  • Habilidades ComunicativasPresentado por: Jorce Eliecer Ladino PovedaCodigo: 2010232052INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  • Características de la InteligenciaArtificial 1. 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). 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. http://dianelismoreno.blogspot.es/
  • Objetivos de la Investigación en laInteligencia Artificial Los investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en los sistemas expertos, la resolución de problemas, el control automático, las bases de datos inteligentes y la ingeniería del software (diseños de entornos de programación inteligente). Otros investigadores están trabajando en el reto del reconocimiento de patrones donde se espera un rápido progreso en este campo que abarca la comprensión y la síntesis del habla, el proceso de imágenes y la visión artificial. Finalmente, la fundamental investigación sobre la representación del conocimiento, la conceptualización cognoscitiva y la comprensión del lenguaje natural. Uno de los principales objetivos de los investigadores en inteligencia artificial es la reproducción automática del razonamiento humano. El razonamiento de un jugador de ajedrez no siempre es el mismo que el de un directivo que se pregunta la viabilidad de fabricar un nuevo producto. Un niño jugando con bloques de madera en una mesa no tiene idea de la complejidad del razonamiento necesario para llevar a cabo la construcción de una pirámide, e intentar que un robot hiciera lo mismo que el niño requeriría un largo programa de computador. http://www.monografias.com/trabajos12/inteartf/inteartf2.shtml#caract
  • Características de la Inteligencia Artificial3. El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programasincorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento enque ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, comolos de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificialpueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y basede conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas deInteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo deproblemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metascomo 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: larobótica, usada principalmente en el campo industrial; comprensión de lenguajes ytraducción; visión en máquinas que distinguen formas y que se usan en líneas deensamblaje; reconocimiento de palabras y aprendizaje de máquinas; sistemascomputacionales expertos.
  • Historia de la Inteligencia ArtificialLas ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322a.C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte delfuncionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ktesibios deAlejandría (250 a.C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulardor delflujo de agua (racional pero sin razonamiento).En 1290 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía serefectuado de manera artificial.En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra laviabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmentedefinido.En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales,el cual se considera el primer trabajo del campo, aún cuando todavía no existía eltérmino. Los primeros avances importantes comenzaron a principios de los años 1950con el trabajo de, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje deprogramación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tardedesarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minskyy Claude Shannon en la Conferencia de Dartmouth , un congreso en el que se hicieronprevisiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó elabandono casi total de las investigaciones durante quince años.
  •  1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas. En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), el LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico. En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptron. A fines de los 50 y comienzos de la década del 60 Robert K. Lindsay desarrolla "Sad Sam", un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación. En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT. Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques. En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing. En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig, desarrollan el lenguaje de programación LOGO. En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.
  • Escuelas de PensamientoLa IA se divide en dos escuelas de pensamiento, la inteligencia artificial convencional y la inteligencia computacional.Inteligencia artificial convencionalBasada en análisis formal y estadístico del comportamientohumano ante diferentes problemas:•Razonamiento basado en casos: ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos.•Sistemas expertos: infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y de ciertasreglas o relaciones.•Redes bayesianas: propone soluciones mediante inferencia estadística.•Inteligencia artificial basada en comportamientos: sistemas complejos que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.Inteligencia artificial computacionalLa inteligencia computacional (también conocida como inteligencia artificial subsimbólica) implica desarrollo oaprendizaje iterativo (p.ej. modificaciones iterativas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje serealiza 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 laindustria moderna y en productos de consumo masivo, como las lavadoras.•Computación evolutiva: aplica conceptos inspirados en la biología, tales como población, mutación y supervivenciadel más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema. Estos métodos a su vez se dividen enalgoritmos evolutivos (ej. algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej. algoritmos hormiga)
  •  En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA. En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general. En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL, PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS. En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras. En 1986 McClelland y Rumelhart’s publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales). En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos. En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006. En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permitan detectar emociones para poder interactuar con niños autistas. Existen personas que al dialogar sin saberlo con un chatbot no se percatan de hablar con un programa, de modo tal que se cumple la 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". http://es.wikipedia.org/wiki/Inteligencia_artificial#Historia
  • IA e Informatica Desde hace unas dos décadas y media se ha querido demostrar que el famoso test de Turing (consiste en comprobar por medio de una serie de procesos si las máquinas pueden pensar igual que los humanos) ha sido superado. La mayor prueba para ello, quizá, ha sido a través del ajedrez, en el que se pondría a prueba que la máquina lograra pensar durante una partida y hasta derrotar al humano. En 1985, cuando el ajedrecista Gary Kasparov era campeón del mundo, se realizó el primer intento. Pero el ruso demostró que las máquinas no pensaban y las derrotó al mismo tiempo, con un resultado de 32 a 0. Luego de haber dedicado sus máximos esfuerzos y aumentar notablemente el procesador y la memoria de la computadora, la máquina derrotó al campeón del mundo, hecho que hoy, 13 años después, aún le da la vuelta a todo el planeta. La noticia, sin duda, fue concebida por muchos expertos y periodistas como el triunfo mental de la máquina sobre el hombre, incluso para algunos fue la real superación del test de Turing, lo que llega a ser más importante que la misma llegada del hombre a la Luna. Lamentablemente para los programadores esto no era así. La IBM, en un afán publicitario (al otro día sus acciones subieron en una cifra sin precedentes), se desvió del objetivo. La misión de derrotar al humano por las máquinas ya es cosa del pasado. Es hora de volver a los objetivos de los programadores y la computación en el siglo XX: desarrollar un programa que juegue ajedrez pensando como un humano, como lo dice el mismo Gary Kasparov: "es hora de volver al sueño de crear inteligencia artificial". Muchos investigadores sostienen que "la inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro". Es ese, entonces, el gran reto de indagar, investigar, descubrir y, sobre todo, probar si es esta afirmación una realidad o simplemente una teoría incapaz de ser comprobada. Sería muy atrevido dar una respuesta a estos planteamientos, pero se debe asumir el reto de continuar investigando, puesto que por ese camino se encontrarán avances computacionales muy importantes
  • Videos sobre InteligenciaArtificial http://www.youtube.com/watch?v=Npf8SrSbaW c Inteligencia Artificial para acelerar la planificación de tareas en entornos con recursos limitados http://www.youtube.com/watch?v=V- QIeKzlIwY&feature=related EL PODER DE LA MENTE, un cerebro superdotado - parte 2 de 6 – http://www.youtube.com/watch?v=Vc7J3iF4Mts &feature=related Programacion Mental Para Ser Millonario Vivir en la Riqueza y Abundancia