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La Inteligencia Artificial

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    • Francis E. Felix R. CI-4465 INF324 Seccion 01
    • La Inteligencia Artificial
    • 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
    • La Inteligencia Artificial
    • 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.
      • 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
      • 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
      • 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
    • Escuelas Del Pensamiento
      • 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
      • 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
      • 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
    • 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
      • 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
      • Sistemas difusos: técnicas para lograr el
      • razonamiento bajo incertidumbre.
      • Computación evolutiva: aplica conceptos
      • inspirados en la biología.
      Escuelas del pensamiento
    • Tecnologías Involucradas Lenguajes de Programación
      • 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
      • 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
      • 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
    • 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
    • Panorama De La Inteligencia Artificial
      • 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
      • 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
    • 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.
      Alan Turing Criterios de Evaluación en la Inteligencia Artificial
    • Robótica
      • 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
      • 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
    • Cibernética
      • 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
      • 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
    • Orígenes De La Inteligencia Artificial
      • 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
      • 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
      • 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
    • 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.
      El Nacimiento de la Inteligencia Artificial
    • Evolución Histórica
      • 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
      • 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
      • 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
    • Manipulación Del Conocimiento
      • 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
    • Los Años Difíciles
      • 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
    • Investigación y Desarrollo En Áreas De La I.A.
      • 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.
      • 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.
      • 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.
    • Cerebro VS. Microprocesador
      • 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
      • 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
    • Velocidad De Transmisión
      • 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
      • 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
    • 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
      Características de la I.A.
      • 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.
    • Las Áreas De Investigación de la I.A.
      • 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.
      • • 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.
      • • 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.
      • • 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.
    • Áreas De Aplicación De La I.A.
      • 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.
    • Algunos Casos y Antecedentes Históricos.
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
    • Sección de preguntas y respuestas Alguna pregunta?
    • Francis E. Felix R. CI-4465 INF324 Seccion 01
    • ! gracias !
    • Resumen
    • 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.
    • 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
    • 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.
    • 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.
    • 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.
    • 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.
    • 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.
    • 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".
    • 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.
    • 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.
    • 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).
    • 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.
    • 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.
    • 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.
    • 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.
    • 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.
    • 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.
      • 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.
    • 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
      • 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.
      • 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.
      • 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.
      • 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.