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  • INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  • La inteligencia artificial es la ciencia que enfoca su estudio a lograr la comprensión de entidades inteligentes. Es evidente que las computadoras que posean una inteligencia a nivel humano (o superior) tendrán repercusiones muy importantes en nuestra vida diaria. Inteligencia Artificial
  • Definiciones de lo que es la inteligencia artificial View slide
  • Enfoque de la prueba de Turing (1950) Para que un ser o máquina se considere inteligente debe lograr engañar a un evaluador de que este ser o máquina se trata de un humano evaluando todas las actividades de tipo cognoscitivo que puede realizar el ser humano. Si el diálogo que ocurra y el número de errores en la solución dada se acerca al número de errores ocurridos en la comunicación con un ser humano, se podrá estimar - según Turing- que estamos ante una máquina "inteligente ". View slide
  • Programar una Computadora Procesar un lenguaje natural. Representar el conocimiento. Razonar automáticamente. Autoaprendizaje de la máquina. Vista. Robótica.
  • Fundamentos de la Inteligencia Artificial
      • Filosofía
      • Matemáticas
      • Psicología
      • Lingüística
      • Ciencias de la Computación
  • 50 60 70 80 50 60 70 80 Historia de la Inteligencia Artificial Perceptrón de Rossenblatt General Problem Solver (solucionador general de problemas) Sistemas de Expertos Dendral Mycin LISP / PROLOG / EURISKO La historia de la Inteligencia Artificial ha sido testigo de ciclos de éxito, injustificado optimismo y la consecuente desaparición de entusiasmo y apoyos financieros. También ha habido ciclos caracterizados por la introducción de nuevos y creativos enfoques y de un sistemático perfeccionamiento de los mejores.
  • Introducción a la Inteligencia Artificial
  • Agentes Inteligentes Elementos básicos que se consideran en la elección de los tipos de agente:
  • Introducción a la Inteligencia Artificial Agente Racional: Es el que hace lo correcto. Puede medir su propio desempeño Omnisciencia: Es el que sube el resultado real que produciran sus acciones y su conducta es congruente con ello.
  • Introducción a la Inteligencia Artificial El agente inteligente es capaz de autoevaluarse, autoaprender y cambiar su acción de acuerdo al ambiente, por ejemplo, se tiene un reloj suizo y el dueño viaja a otro país, lo adecuado sería que el reloj cambie la hora automáticamente. Si el reloj no hace lo anterior se tendría que regular manualmente el reloj a la hora del país destino. Por ambos criterios, los relojes actúan racionalmente porque hacen siempre lo correcto. Racionalidad
  • function SKELETON-AGENT (percept) returns Action función ESQUELETO-AGENTE(percepción) responde con una acción estática : memoria (la memoria del mundo del agente) memoria ¬ ACTUALIZACION-MEMORIA( memoria, percepción ) acción ¬ ESCOGER-LA-MEJOR-ACCION( memoria ) memoria ¬ ACTUALIZACION-MEMORIA( memoria, acción ) responde con una acción Programas de Agente
  • function TABLE-DRIVEN-AGENT (percept) returns action función AGENTE-CONDUCIDO-MEDIANTE-TABLA (percepción) responde con una acción estático : percepciones, una secuencia, originalmente está vacía tabla: una tabla indizada mediante secuencia de percepciones originalmente especificada en su totalidad añadir la percepción al final de todas las percepciones acción ¬ CONSULTA ( percepciones, tabla ) devolver acción Programas de Agente no es autónomo
  • Tipos de Agente Agentes de reflejo simple
  • Tipos de Agente Agentes bien informados de todo lo que pasa:
  • Tipos de Agente Agentes basados en metas
  • Tipos de Agente Agentes basados en utilidad
  • Ambientes Accesibles y no accesibles Deterministas y no deterministas Episódicos y no episódicos Estáticos y dinámicos Discretos y continuos
  • Formulación de Problemas
    • Formulación del Problema
    • Formulación de Metas
    • Búsqueda (Algoritmos) para llegar del Estado Inicial al estado de meta
    • Solución
    Conocimiento y tipos de problemas
  • Problemas bien definidos y soluciones Problema: Estado inicial: Operador: Espacio de estado: Ruta: Prueba de meta. Costo de ruta. Solución. Espacio de conjunto de estado.
  • Estrategia de Búsqueda
      • Problema
  • Estrategia de Búsqueda
      • Búsqueda preferente por amplitud
  • Estrategia de Búsqueda
        • Búsqueda de costo uniforme
  • Estrategia de Búsqueda
      • Búsqueda preferente por profundidad
  • Misioneros
  • Estrategia de Búsqueda
      • Búsqueda limitada por profundidad
    Se pone un límite a la búsqueda preferente por profundidad. Si el límite fuera igual a la profundidad del estado meta más superficial, se reduce al mínimo la complejidad espacio-temporal.
  • Estrategia de Búsqueda
      • Búsqueda por profundización iterativa
  • Estrategia de Búsqueda
        • Búsqueda bidireccional
  •