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La Inteligencia Artificial

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  • 1. Francis E. Felix R. CI-4465 INF324 Seccion 01
  • 2. La Inteligencia Artificial
  • 3. La I.A Escuela Del Pensamiento Panorama De La I.A. Tecnologías Involucradas Criterios De Evaluación En I.A. Evolución Histórica El Nacimiento De La I.A. Origen De La I.A Cibernética Robótica Resumen Casos y Antecedentes de la I.A. Áreas De Aplicación De La I.A. Áreas de Investigacion De La I.A. Características De La I.A. Velocidad De Transmisión Cerebro VS Microprocesador Investigacion y Desarrollo En I.A. Los Años Difíciles Manipulación Del Conocimiento P r e s e n t a c i ó n C o n t i n u a Presione ESC para salir
  • 4. La Inteligencia Artificial
  • 5. Introducción
    • La inteligencia artificial (IA), es un intento de el
    • hombre por crear una maquina la cual
    • pueda comunicarse con nosotros y que tengan la
    • capacidad de realizar tareas las cuales
    • Rehusamos hacer por la dificultad o por el peligro
    • que existe entre esas tareas y nuestra vida.
  • 6.
    • se espera que al pasar de los años estas
    • maquinas puedan hacer ese trabajo, y incluso
    • que puedan aprender de sus experiencias
    • pasadas y realizarlas en cada tarea a las que se
    • le ordene.
    Introducción
  • 7.
    • La disciplina de la IA se ha desarrollado
    • ya suficientemente como para ofrecer a la
    • sociedad humana algunos instrumentos
    • que mejoren su adaptación al medio
    • ambiente: programas que se conocen con
    • el nombre de sistemas expertos.
    La inteligencia artificial
  • 8.
    • De este segundo tipo fue el trabajo
    • realizado por los pioneros de la
    • disciplina, A. Newell y H. Simon, en los
    • años cincuentas culminaron con la
    • publicación de una importante obra
    • sobre habilidad de solución de
    • problemas en los seres humanos.
    A. Newell H. Simon La inteligencia artificial
  • 9. Escuelas Del Pensamiento
  • 10.
    • La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
    • -La inteligencia artificial convencional.
    • -La inteligencia computacional.
    • Inteligencia artificial convencional
    • Basada en análisis formal y estadístico del
    • comportamiento humano ante diferentes
    • problemas:
    Escuelas del pensamiento
  • 11.
    • 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 ciertas reglas o relaciones.
    Escuelas del pensamiento
  • 12.
    • Redes bavesianas: propone soluciones
    • mediante inferencia estadística.
    • Inteligencia artificial basada en comportamiento:
    • sistemas complejos que tienen autonomía y
    • pueden auto-regularse y controlarse para
    • mejorar.
    Escuelas del pensamiento
  • 13. Inteligencia artificial computacional
    • La inteligencia computacional (también
    • conocida como inteligencia artificial
    • subsimbólica) Algunos métodos de esta rama
    • incluyen:
    • Maquinas de vectores soporte: sistemas que
    • permiten reconocimiento de patrones genéricos
    • de gran potencia.
    Escuelas del pensamiento
  • 14.
    • Redes neuronales: sistemas con grandes
    • capacidades de Reconocimiento de patrones.
    • Modelos oculto de Markov: aprendizaje basado
    • en dependencia temporal de eventos
    • probabilísticos.
    Escuelas del pensamiento
  • 15.
    • Sistemas difusos: técnicas para lograr el
    • razonamiento bajo incertidumbre.
    • Computación evolutiva: aplica conceptos
    • inspirados en la biología.
    Escuelas del pensamiento
  • 16. Tecnologías Involucradas Lenguajes de Programación
  • 17.
    • En principio, cualquier lenguaje de
    • programación puede ser utilizado. Atendiendo a
    • la forma de estructurar sus instrucciones, se los
    • puede dividir en:
    • IMPERATIVOS: PASCAL, C/C++.
    • FUNCIONALES: LISP.
    Tecnologías Involucradas
  • 18.
    • DECLARATIVOS: PROLOG, CHIP, OPS5.
    • ORIENTADOS A OBJETOS: SmallTalk,
    • Hypercard, CLOS.
    •  
    • Tradicionalmente LISP y PROLOG han sido
    • los lenguajes que se han utilizado para la
    • programación de sistemas expertos.
    Tecnologías Involucradas
  • 19.
    • Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP
    • fue el primer lenguaje para procesamiento
    • simbólico.
    • Rápidamente LISP se hizo popular por su
    • capacidad de manipular símbolos y fue
    • escogido para el desarrollo de muchos
    • sistemas de Inteligencia Artificial.
    Lisp Tecnologías Involucradas
  • 20. Prolog
    • PROgramming in LOGic (PROLOG), es otro de
    • los lenguajes de programación ampliamente
    • utilizados en IA.
    • Inicialmente fue utilizado para el procesamiento
    • de lenguaje natural, pero posteriormente se
    • popularizó entre los desarrolladores de aplicaciones
    • de IA por su capacidad de manipulación simbólica.
    Tecnologías Involucradas
  • 21. Panorama De La Inteligencia Artificial
  • 22.
    • Desde un punto de vista ideal, un agente
    • inteligente es aquel que emprende la mejor
    • acción posible en una situación dada. Se
    • estudiará el problema de la construcción
    • de agentes que sean inteligentes en este
    • sentido.
    Panorama de la Inteligencia Artificial
  • 23.
    • La ingeniería de cómputo ofreció el
    • dispositivo que permite hacer realidad las
    • aplicaciones de IA. Los programas de IA por
    • lo general son extensos y no funcionarían sin
    • los grandes avances en velocidad y memoria
    • aportados por la industria de cómputo.
    Panorama de la Inteligencia Artificial
  • 24. Criterios De Evaluación En I. A
  • 25.
    • Alan Turing (1912-1954). En 1950 ideó una prueba
    • para reconocer comportamientos inteligentes, esta
    • prueba dice lo siguiente: Si la ejecución de un
    • sistema de IA puede convencernos de que su
    • comportamiento es el que tendría un humano,
    • entonces el sistema es verdaderamente inteligente.
    Alan Turing Criterios de Evaluación en la Inteligencia Artificial
  • 26. Robótica
  • 27.
    • La ciencia de la robótica implica diferentes
    • técnicas de IA. La idea de un robot "listo" con la
    • capacidad de aprender por experiencia es el
    • tema central de teorías e investigaciones en IA.
    • El robot debe ser capaz de comunicarse en lenguaje
    • natural y debe poder realizar tareas que requieran el
    • equivalente a la iniciativa y la originalidad.
    La Robótica
  • 28.
    • Esto implica que el robot debe llegar a
    • realizar, tras un periodo de aprendizaje cosas
    • para las cuales no estaba inicialmente
    • programado, a diferencia de los robots que se
    • utilizan actualmente en la aplicación industrial,
    • los cuales no son más que meros autómatas.
    La Robótica
  • 29. Cibernética
  • 30.
    • Es una ciencia interdisciplinaria, tratando con
    • sistemas de comunicación y control sobre organismos
    • vivos, máquinas u organizaciones. En los humano, el
    • cerebro y el sistema nervioso funcionan para coordinar
    • la información, la cual es utilizada para determinar el
    • futuro curso de una acción; controlar los mecanismos
    • para la autocorrección en máquinas que sirven con un
    • propósito similar.
    Cibernética
  • 31.
    • La cibernética también se aplica al estudio de la
    • psicología, servomecanismo, economía,
    • neuropsicología, ingeniería en sistemas y al estudio
    • de sistemas sociales. muchas de las investigaciones
    • en el campo ahora se centran en el estudio y diseño
    • de redes neuronales artificiales.
    Cibernética
  • 32. Orígenes De La Inteligencia Artificial
  • 33.
    • La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando
    • Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un
    • modelo de neurona del cerebro humano y animal.
    • Estas neuronas nerviosas abstractas
    • proporcionaron una representación simbólica
    • de la actividad cerebral.
    Orígenes de la Inteligencia Artificial
  • 34.
    • Los primeros investigadores de esta
    • innovadora ciencia, tomaron como base la
    • neurona formalizada de McCulloch y postulaban
    • que: " El cerebro es un solucionador inteligente
    • de problemas, de modo que imitemos al cerebro".
    Orígenes de la Inteligencia Artificial
  • 35.
    • Por lo tanto podemos decir a grandes rasgos
    • que la Inteligencia Artificial es una ciencia que
    • intenta la creación de programas para máquinas
    • que imiten el comportamiento y la comprensión
    • humana, que sea capaz de aprender, reconocer
    • y pensar.
    Orígenes de la Inteligencia Artificial
  • 36. El Nacimiento De La I.A.
  • 37.
    • El resultado más espectacular de este período
    • fue el programa de Samuel para Jugar a las
    • damas, que se presentó en 1961 y era capaz de
    • aprender de su experiencia, es decir, tener en
    • cuenta sus errores y éxitos pasados, para
    • determinar sus jugadas en la partida posterior.
    El Nacimiento de la Inteligencia Artificial
  • 38. Evolución Histórica
  • 39.
    • Así como de alguna forma los soportes
    • mecánicos para la automatización de cálculos
    • aritméticos se sitúan en la prehistoria de los
    • computadores, la prehistoria de la inteligencia
    • artificial abarca desde los primeros tiempos de
    • nuestra civilización hasta mediados del siglo veinte.
    Evolución Histórica
  • 40.
    • En este período se producen hechos que
    • podemos agrupar en dos líneas: Una de ellas,
    • directamente relacionada con la construcción de
    • autómatas que simulaban desde el punto de vista
    • externo el comportamiento humano o animal, y
    • que solían funcionar en ayuda de su amo.
    Evolución Histórica
  • 41.
    • La otra línea, referente a la información y
    • automatización del razonamiento lógico y
    • matemático. En relación con los autómatas,
    • siempre se ha relacionado la inteligencia con
    • los aparatos mecánicos complejos.
    Evolución Histórica
  • 42. Manipulación Del Conocimiento
  • 43.
    • Uso del Conocimiento.- Proporciona una forma de
    • resolver problemas explotando las estructuras de los
    • objetos involucrados. Abstracción.- Proporciona una
    • forma de separar rasgos importantes y variaciones..
    • La manipulación del conocimiento involucra además
    • la selección de objetos, entidades y rasgos que son
    • claves para las representaciones.
    Manipulación del Conocimiento
  • 44. Los Años Difíciles
  • 45.
    • Tales habían sido las expectativas levantadas por
    • la IA, y tantos sus fracasos, que el desánimo
    • sucedió al optimismo inicial. El mundo exterior se
    • desentendió de los trabajos de investigación, y la
    • financiación de muchos proyectos se volvió
    • problemática.
    Los Años Difíciles
  • 46. Investigación y Desarrollo En Áreas De La I.A.
  • 47.
    • Las aplicaciones tecnológicas en las que los
    • métodos de IA usados han demostrado con éxito
    • que pueden resolver complicados problemas de
    • forma masiva, se han desarrollado en sistemas que:
    Investigación y Desarrollo en Áreas de la I.A.
  • 48.
    • 1.Permiten al usuario preguntar a una base de
    • datos en cualquier lenguaje que sea, mejor que
    • un lenguaje de programación.
    • 2.Reconocen objetos de una escena por medio
    • de aparatos de visión.
    • 3.Generar palabras reconocibles como humanas
    • desde textos computarizados.
    Investigación y Desarrollo en Áreas de la I.A.
  • 49.
    • 4.Reconocen e interpretan un pequeño vocabulario
    • de palabras humanas.
    • 5.Resuelven problemas en una variedad de campos
    • usando conocimientos expertos codificados. Las
    • aplicaciones más primarias de la IA se clasifican en
    • campos: sistemas expertos, lenguaje natural, robótica
    • y visión, sistemas censores y programación
    • automática.
    Investigación y Desarrollo en Áreas de la I.A.
  • 50. Cerebro VS. Microprocesador
  • 51.
    • Los microprocesadores son circuitos electrónicos
    • integrados encargados del procesamiento de la
    • información en las computadoras. La computadora
    • funciona como una unidad de procesamiento,
    • recibiendo los datos a procesar mediante los
    • dispositivos de entrada, y entregando el producto
    • elaborado mediante los dispositivos de salida.
    Cerebro VS Microprocesador
  • 52.
    • A diferencia del chip de silicio, nuestro cerebro
    • ha evolucionado durante millones de años. Las
    • operaciones referidas son tareas que realizamos
    • cotidianamente y sin esfuerzo pero requieren
    • cierta característica que las computadoras no
    • poseen.
    Cerebro VS Microprocesador
  • 53. Velocidad De Transmisión
  • 54.
    • El ordenador maneja datos codificados en
    • códigos binarios, que se representan físicamente
    • mediante dos niveles distintos de energía eléctrica.
    • Esto hace que la velocidad de propagación de los
    • mismos sea muy alta y se mejore con cada nuevo
    • diseño de microprocesador.
    Velocidad de Transmisión
  • 55.
    • Por el contrario, la transmisión de la
    • información en el sistema nervioso, se realiza
    • mediante un proceso electroquímico en la
    • membrana de la neurona y mediante la sinapsis,
    • que es el proceso químico con el cual se
    • comunica una neurona con otra.
    Velocidad de Transmisión
  • 56. Características De La IA
  • 57.
    • Una de sus características es que incluye
    • varios campos de desarrollo, como la robótica,
    • la comprensión y traducción de lenguajes, el
    • reconocimiento y aprendizaje de palabras de
    • máquinas o los variados sistemas
    • computacionales expertos, que son los
    Características de la I.A.
  • 58.
    • encargados de reproducir el comportamiento
    • humano en una sección del conocimiento.
    • Tales tareas reducen costos y riesgos en la
    • manipulación humana en áreas peligrosas,
    • mejoran el desempeño del personal inexperto y
    • el control de calidad en el área comercial.
    Características de la I.A.
  • 59. Las Áreas De Investigación de la I.A.
  • 60.
    • Son muchas las áreas de la A I que se investigan
    • hoy día. Entre ellas, tenemos las siguientes:
    • • La representación del conocimiento, que busca en
    • el descubrimiento de métodos expresivos y eficientes.
    • • Los métodos de aprendizaje automático, que
    • extienden las técnicas estadísticas con el fin de posibilitar
    • la identificación de un amplio rango de tendencias.
    Áreas de investigación de la I.A.
  • 61.
    • • El campo de la planificación, que enfrenta el
    • desarrollo de algoritmos que construyen y ejecutan
    • automáticamente secuencias de comandos
    • primitivos.
    • • Los trabajos en el área de razonamiento posible,
    • que hacen uso de principios estadísticos para
    • desarrollar codificaciones de información incierta.
    Áreas de investigación de la I.A.
  • 62.
    • • El estudio de las arquitecturas de agentes,
    • que busca la integración de otras áreas de la I A
    • con el objeto de crear agentes inteligentes.
    • • La coordinación y colaboración multiagentes, que
    • ha permitido el desarrollo de técnicas para la
    • representación de las capacidades de otros agentes
    • y la especificación del conocimiento necesario para
    • la colaboración entre ellos.
    Áreas de investigación de la I.A.
  • 63.
    • • El desarrollo de ontologías, que persigue la
    • creación de catálogos de conocimiento explícito,
    • formal y multipropósito.
    • • Los campos de procesamiento de voz y
    • lenguaje, que buscan la creación de sistemas
    • que se comunican con la gente en su lenguaje.
    Áreas de investigación de la I.A.
  • 64. Áreas De Aplicación De La I.A.
  • 65.
    • Lingüística computacional
    • Minería de datos (Data Mining)
    • Mundos virtuales
    • Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing)
    • Robótica
    • Sistemas de apoyo a la decisión
    • Videojuegos
    • Prototipos informáticos
    Áreas de Aplicación en la I.A.
  • 66. Algunos Casos y Antecedentes Históricos.
  • 67.
    • 1928. John Von Neuman desarrolla su teorema
    • "mínimos y máximos" utilizado posteriormente en
    • juegos.
    • 1943. McCullock y Pitts proponen la arquitectura
    • de redes neuronales.
    • 1949. Shannon desarrolla la Teoría de la
    • Información base fundamental de la informática.
    Casos y Antecedentes Históricos
  • 68.
    • 1956. Newell, Shaw, y Simon crean "IPL-11" el
    • primer lenguaje de programación para IA.
    • 1957. Newell, Shaw, y Simon crean GPS.
    • 1958. McCarthy introduce el lenguaje "LISP“.
    • 1959. Rosenblatt introduce el Perceptron.
    • 1963. Quillian desarrolla las redes semánticas
    • como modelo de representación del conocimiento.
    Casos y Antecedentes Históricos
  • 69.
    • 1964. Bobrow desarrolla STUDENT.
    • 1964. Se comienza el desarrollo de BBNLisp en
    • BBN.
    • 1965. Buchanan, Feigenbaum y Lederberg
    • comienzan el proyecto DENDRAL, el primer
    • Sistema Experto.
    Casos y Antecedentes Históricos
  • 70.
    • 1965. Iva Sutherland hace demostración del
    • primer Monitor en forma de casco para realidad
    • virtual.
    • 1970. Colmerauer desarrolla PROLOG.
    • 1970. Winograd crea SCHRDLU.
    • 1972. Se desarrolla el lenguaje SmallTalk en
    • Xerox PARC.
    Casos y Antecedentes Históricos
  • 71.
    • 1974. Minsky publica "A Framework for
    • Representing Knowledge".
    • 1974. Se establece la red SUMEX-AIM para
    • aplicaciones de la Inteligencia Artificial en medicina.
    • 1978. Xerox comienza a desarrolla ordenadores
    • LISP.
    • 1981. Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés
    • de quinta generación de computadores.
    Casos y Antecedentes Históricos
  • 72.
    • 1982. John Hopfield resucita las redes neuronales.
    • 1984. Steele publica "Common Lisp the language".
    • 1984. La comunidad europea comienza el
    • programa ESPRIT.
    • 1984. Gold Hill crea el Golden Commom Lisp.
    • 1985. Se funda el Media Lab en el MIT.
    Casos y Antecedentes Históricos
  • 73.
    • 1986. IBM desarrolla shells para Lisp, Prolog y
    • Sistemas expertos y entra a la AAAI.
    • 1986. Aparecen compañías dedicadas al
    • desarrollo de Redes Neuronales.
    • 1987. Existen alrededor de 1900 Sistemas
    • Expertos en el mundo.
    Casos y Antecedentes Históricos
  • 74.
    • 1987. Sistema experto XCON de DEC capaz
    • de configurar ordenadores realizando el trabajo
    • de 300 personas, basándose para esto en 10.000
    • reglas.
    • 1987. Japón establece su sistema AFIS para la
    • identificación automática de huellas digitales.
    Casos y Antecedentes Históricos
  • 75.
    • 1988. Se establecen los lenguajes Orientados a
    • Objetos.
    • 1988. La compañía TI anuncia microExplorer
    • una máquina Lisp con tecnología Macintosh.
    • 1994. La versión para tiempo real del lenguaje
    • CLOS, Lisp con Objetos, de Harlequin se utiliza
    • en sistema de intercambio de AT&T.
    Casos y Antecedentes Históricos
  • 76.
    • Después de haber leído este documento, nos
    • damos cuenta de que la IA a avanzado de Manera
    • impresionante a medida de los años, pero todavía
    • quedan algunos clavos sueltos, debido a que no se
    • a alcanzado obtener totalmente maquinas que
    • puedan interactuar con nosotros,
    Conclusión
  • 77.
    • es decir, que puedan tener una conversación
    • como si la estuviéramos platicando con otra
    • persona, pero aunque el intento de los científicos
    • à sido tan grande, hay que tener el cuenta que
    • las maquinas son solo maquinas diseñadas para
    • hacer funciones indicadas por sus creadores.
    Conclusión
  • 78. Sección de preguntas y respuestas Alguna pregunta?
  • 79. Francis E. Felix R. CI-4465 INF324 Seccion 01
  • 80. ! gracias !
  • 81. Resumen
  • 82. La Inteligencia Artificial
    • Se denomina inteligencia artificial a la
    • rama de la informática que desarrolla procesos
    • que imitan a la inteligencia de los seres vivos. La
    • principal aplicación de esta ciencia es la creación
    • de máquinas para la automatización de tareas
    • que requieran un comportamiento inteligente.
  • 83. Escuelas Del Pensamiento
    • La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
    • La inteligencia artificial convencional: Basada en
    • análisis formal y estadístico del comportamiento
    • humano ante diferentes problemas
    • La inteligencia computacional: Implica desarrollo o
    • aprendizaje iterativo
  • 84. Tecnologías Involucradas
    • Atendiendo a la forma de estructurar sus
    • instrucciones, se los puede dividir en:
    • IMPERATIVOS: PASCAL, C/C++.
    • FUNCIONALES: LISP.
    • DECLARATIVOS: PROLOG, CHIP, OPS5.
    • ORIENTADOS A OBJETOS: SmallTalk,
    • Hypercard, CLOS.
  • 85. Panorama De La Inteligencia Artificial
    • Algunos de los puntos más importantes
    • son: Se adopta el criterio de que la inteligencia
    • tiene que ver principalmente con las acciones
    • racionales. Desde un punto de vista ideal, un
    • agente inteligente es aquel que emprende la
    • mejor acción posible en una situación dada.
  • 86. Criterios De Evaluación En I. A
    • Alan Turing (1912-1954). En 1950 ideó
    • una prueba para reconocer comportamientos
    • inteligentes, esta prueba dice lo siguiente: Si la
    • ejecución de un sistema de IA puede
    • convencernos de que su comportamiento es el
    • que tendría un humano, entonces el sistema es
    • verdaderamente inteligente.
  • 87. Robótica
    • El robot debe ser capaz de comunicarse en
    • lenguaje natural y debe poder realizar tareas
    • que requieran el equivalente a la iniciativa y la
    • originalidad, esto implica que el robot debe
    • llegar a realizar.
  • 88. Cibernética
    • La cibernética es una ciencia interdisciplinaria,
    • tratando con sistemas de comunicación y control
    • sobre organismos vivos, máquinas u
    • organizaciones. El término es una derivación del
    • vocablo griego kybernetes que significa
    • gobernador o piloto.
  • 89. Orígenes De La Inteligencia Artificial
    • Los primeros investigadores de esta
    • innovadora ciencia, tomaron como base la
    • neurona formalizada de McCulloch y postulaban
    • que: " El cerebro es un solucionador inteligente
    • de problemas, de modo que imitemos al cerebro".
  • 90. El Nacimiento De La I.A.
    • el resultado más espectacular de este período
    • fue el programa de Samuel para Jugar a las
    • damas, que se presentó en 1961 y era capaz de
    • aprender de su experiencia, es decir, tener en
    • cuenta sus errores y éxitos pasados, para
    • determinar sus jugadas en la partida posterior.
  • 91. Evolución Histórica
    • La construcción de autómatas que simulaban
    • desde el punto de vista externo el comportamiento
    • humano o animal, La otra línea, referente a la
    • información y automatización del razonamiento
    • lógico y matemático. En relación con los autómatas,
    • siempre se ha relacionado la inteligencia con los
    • aparatos mecánicos complejos.
  • 92. Manipulación Del Conocimiento
    • Una red neuronal artificial puede ser simulada
    • o ser real. Al elemento procesador de la red, se lo
    • denomina neurona artificial. Evolución Artificial.- Su
    • modelo está basado en el proceso genético de
    • evolución natural. Se utilizan sistemas simulados en
    • computador que evolucionan mediante operaciones de
    • reproducción, mutación y cruce (Algoritmos Genéticos).
  • 93. Los Años Difíciles
    • El mundo exterior se desentendió de los
    • trabajos de investigación, y la financiación de
    • muchos proyectos se volvió problemática, tanto en
    • América como en Europa. No obstante, la IA se fue
    • consolidando y, aprendiendo de sus fracasos, buscó
    • nuevos enfoques para los viejos problemas.
  • 94. Investigación y Desarrollo En Áreas De La I.A.
    • Las aplicaciones más primarias de la IA se
    • clasifican en cuatro campos: sistemas expertos,
    • lenguaje natural, robótica y visión, sistemas
    • censores y programación automática.
  • 95. Cerebro VS. Microprocesador
    • A diferencia del chip de silicio, nuestro cerebro ha
    • evolucionado durante millones de años. Al intentar
    • simularlo en las computadoras se ha revelado lo
    • difícil que es realizar algunas operaciones que aquél
    • realiza con facilidad.
    • Los microprocesadores son circuitos electrónicos
    • integrados encargados del procesamiento.
  • 96. Velocidad De Transmisión
    • Cuando comparamos el funcionamiento del
    • cerebro y el de la computadora, la primera gran
    • diferencia que hallamos es la de la manera de que
    • en ambos se transmite la información. El ordenador
    • maneja datos codificados en códigos binarios, que
    • se representan físicamente mediante dos niveles
    • distintos de energía eléctrica.
  • 97. Características De La IA
    • Una de sus características es que incluye varios
    • campos de desarrollo, como la robótica, la comprensión
    • y traducción de lenguajes, el reconocimiento y
    • aprendizaje de palabras de máquinas o los variados
    • sistemas computacionales expertos, que son los
    • encargados de reproducir el comportamiento humano
    • en una sección del conocimiento.
  • 98. Las Áreas De Investigación De La I.A.
    • Son muchas las áreas de la A I Entre ellas
    • tenemos:
    • La representación del conocimiento.
    • Los métodos de aprendizaje automático
    • El campo de la planificación.
    • Los trabajos en el área de razonamiento posible.
    • El estudio de las arquitecturas de agentes.
  • 99.
    • La coordinación y colaboración multiagentes.
    • El desarrollo de ontologías.
    • Los campos de procesamiento de voz y
    • lenguaje.
    • La síntesis y comprensión de imágenes.
    Las Áreas De Investigación De La I.A.
  • 100. Áreas De Aplicación De La I.A.
    • Lingüística computacional
    • Minería de datos (Data Mining)
    • Mundos virtuales
    • Procesamiento de lenguaje natural.
    • Robótica
    • Sistemas de apoyo a la decisión
    • Videojuegos
    • Prototipos informáticos
  • 101.
    • 1943. McCullock y Pitts proponen la arquitectura
    • de redes neuronales.
    • 1949. Shannon desarrolla la Teoría de la Información.
    • 1956. Newell, Shaw, y Simon crean "IPL-11" el
    • primer lenguaje de programación para IA.
    Algunos Casos y Antecedentes Históricos.
  • 102.
    • 1958. McCarthy introduce el lenguaje "LISP“.
    • 1959. Rosenblatt introduce el Perceptron.
    • 1963. Quillian desarrolla las redes semánticas.
    • 1964. Bobrow desarrolla STUDENT.
    • 1970. Colmerauer desarrolla PROLOG.
    • 1970. Winograd crea SCHRDLU.
    Algunos Casos y Antecedentes Históricos.
  • 103.
    • 1972. Se desarrolla el SmallTalk en Xerox PARC.
    • 1981. Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés
    • de quinta generación de computadores.
    • 1982. John Hopfield resucita las redes neuronales.
    • 1986. IBM desarrolla shells para Lisp, Prolog y
    • Sistemas expertos y entra a la AAAI.
    Algunos Casos y Antecedentes Históricos.
  • 104.
    • 1987. Japón establece su sistema AFIS para la
    • identificación automática de huellas digitales.
    • 1988. Se establecen los lenguajes Orientados a
    • Objetos.
    • 1994. La versión para tiempo real del lenguaje
    • CLOS, Lisp con Objetos, de Harlequin se utiliza en
    • sistema de intercambio de AT&T.
    Algunos Casos y Antecedentes Históricos.

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