INTELIGENCIA ARTIFICIAL




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                       Mary Bermeo
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¿CÓMO APRENDEMOS LOS SERES
HUMANOS?


¿CÓMO PUEDE APRENDER EL COMPUTADOR?


¿CÓMO SE PUEDE AUTOMATIZAR EL
PROCESO DE CLASI...
• Aprendemos por las
  consecuencias que se
  derivan   de  nuestra
  conducta.
  – Descubrimiento   o
    Ensayo y Error
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Fuente: http://www.encuentroeducativo.com/revista/wp-content/uploads/arbol-estilos-de-aprendizajes.jpg
Fuente: http://www.mariapinto.es/alfineees/mapas/01_aprender_aprender_04_02.jpg
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  un ser humano es imprescindible que
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  universo del discurso, podemos distinguir
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• Para que exista un aprendizaje autónomo
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•   Información de reglas a partir de bases de datos: Este aprendizaje es
    utilizado para resolver problemas de clasifi...
• Algoritmos genéticos: Los algoritmos genéticos buscan la
  adaptación del cuerpo (la maquina) en el entorno que lo
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• Para entender una estructura tenemos que
  tener claro lo que es una base de
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• Las redes semánticas pueden usarse
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 Su estructura se la puede explicar en tres partes:

1. Memoria de largo plazo

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• Bases de conocimiento leíbles por máquinas

   – Almacenan conocimiento de una forma legible para el
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En    tiempos     de
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• Mielina:     es   una    • Sinapsis: es la unión
  lipoproteína               intercelular
  (contiene lípidos y        ...
• Cognición: Facultad
• Neurotransmisor     que tenemos los
  es: produce un      seres humanos para
  cambio             ...
•   FIGURAS
    –   http://4.bp.blogspot.com/_7zbx96iX0O0/Si0sguXC3LI/AAAAAAAATtU/NDZgXmcXdP0/s320/El+disco+Duro+humano.bm...
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¿CUÁL ES LA ESTRUCTURA DE UNA BASE DE CONOCIMIENTO?

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  1. 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL AUTORES: Mary Bermeo María José Espinosa Raquel Luzuriaga Brayann Coronel
  2. 2. ¿CÓMO APRENDEMOS LOS SERES HUMANOS? ¿CÓMO PUEDE APRENDER EL COMPUTADOR? ¿CÓMO SE PUEDE AUTOMATIZAR EL PROCESO DE CLASIFICACIÓN? ¿CUÁL ES LA ESTRUCTURA DE UNA BASE DE CONOCIMIENTO? GLOSARIO REFERENCIAS
  3. 3. • Aprendemos por las consecuencias que se derivan de nuestra conducta. – Descubrimiento o Ensayo y Error • Aprendemos por imitación. • Aprendemos siguiendo instrucciones.
  4. 4. Fuente: http://www.encuentroeducativo.com/revista/wp-content/uploads/arbol-estilos-de-aprendizajes.jpg
  5. 5. Fuente: http://www.mariapinto.es/alfineees/mapas/01_aprender_aprender_04_02.jpg
  6. 6. IR A GLOSARIO Fuente: http://www.slideshare.net/DiegoVillada/como-aprende-el-ser-humano, diapositiva 8
  7. 7. • Para que una computadora pueda asimilar e imitar el comportamiento de un ser humano es imprescindible que posea muchos conocimientos, por lo que es necesario identificar, clasificar, modelar y dar forma cada tipo de conocimiento que permiten razonar • Para ello debemos reconocer los siguientes términos:
  8. 8. • Dato: es la representación simbólica del universo del discurso, podemos distinguir datos objetos, elementos de determinado dominio. Datos hechos, son las relaciones entre objetos. • Información: Es cualquier estimulo capas de alterar el estado o de alterar la conducta del sistema. • El conocimiento: que es la representación simbólica de algún universo de discurso.
  9. 9. • Para que exista un aprendizaje autónomo los paradigmas más utilizados son: – Introducción de reglas a partir de una base de datos. – Razonamiento basado en casos. – Redes neuronales. – Algoritmos genéticos.
  10. 10. • Información de reglas a partir de bases de datos: Este aprendizaje es utilizado para resolver problemas de clasificación ya sea mediante ejemplos u observación inducidos a la base de datos. • Razonamiento basado en casos: Se construye una base de conocimientos de casos que ya se han resueltos, así cuando aparezca un problema nuevo se busca en la base de casos similitud y se resuelve. • Redes neuronales: Aquí tratamos de emular las neuronas cerebrales mediante modelos matemáticos, una de las practicas más utilizadas es la que desarrollo Mc Culloch y Pitts y es la creación de una caja que representa el cuerpo de las neuronas así como sus capacidades de estimulo que poseen, estas tienen entradas que vendrían hacer las dendritas y tienen salidas que emiten señales positivas y negativas y al dar este tipo de estímulos obtenemos señales que podemos representar como unos y ceros que reconoce un computador.
  11. 11. • Algoritmos genéticos: Los algoritmos genéticos buscan la adaptación del cuerpo (la maquina) en el entorno que lo rodea. Para adaptarse al medio, se genera un conjunto de datos o patrones de manera aleatoria y se da una solución a través de técnicas de adaptación de los patrones iniciales. • Para darse cuenta de que existe un individuo o que se produce un suceso se representa la presencia con (1) y la ausencia con (0) y también existe un proceso de idoneidad basado para experiencias anteriores • Para obtener respuestas se genera una población de individuos formadas por cadenas o patrones(1010110), se evalúa el rendimiento de cada patrón, y se aumenta el puntaje si se clasifica de forma adecuada y si no lo hace se disminuye, luego se realizan cruces y mutaciones de forma aleatoria entre los patrones.
  12. 12. • Para entender una estructura tenemos que tener claro lo que es una base de conocimiento: – “Una base de conocimientos es una especie de base de datos para la gestión de conocimientos, que nos provee medios para la recolección organización y recuperación computarizada de conocimiento”
  13. 13. • Las redes semánticas pueden usarse para representar las bases de conocimiento que son operacionales y pueden ser usadas para el acceso basado en el conocimiento. • Estos sistemas reflejan la estructura cognitiva y procesos humanos.
  14. 14.  Su estructura se la puede explicar en tres partes: 1. Memoria de largo plazo a) Base de Hechos: contiene los hechos sobre un problema que se han descubierto durante una consulta b) Base de Conocimientos: bases que permiten gestionar conocimiento, dotando medios para recopilación, recuperación computacional de conocimiento 2. Motor de Inferencias Es un programa que mediante el empleo de los conocimientos puede resolver el problema que está especificado. 1. Unidad de Entrada y Salida
  15. 15. • Bases de conocimiento leíbles por máquinas – Almacenan conocimiento de una forma legible para el computador, usualmente con el fin de obtener razonamiento deductivo automático aplicado a ellas. Este tipo de bases de conocimiento son utilizadas por la Web semántica. • Bases de conocimiento leíbles por Humanos – Diseñadas para permitir a las personas acceder al conocimiento que estas contienen, principalmente para propósitos de aprendizaje, as Mejores Bases de Conocimiento tienen artículos cuidadosamente redactados que se mantiene al día, un excelente sistema de recuperación de información (Motor de Búsqueda), y un delicado formato de contenido y estructura de clasificación.
  16. 16. En tiempos de cambio, quienes estén abiertos al aprendizaje se adueñarán del futuro, mientras que aquellos que creen saberlo todo estarán bien equipados para un mundo que ya no existe. Eric Hoffer
  17. 17. • Mielina: es una • Sinapsis: es la unión lipoproteína intercelular (contiene lípidos y especializada entre proteínas), forma vainas alrededor de neuronas, en la cual los axones, permite se produce la la transmisión de los transmisión de impulsos nerviosos impulsos entre distintas partes del cuerpo gracias a nerviosos, que su efecto aislante. originan una corriente eléctrica.
  18. 18. • Cognición: Facultad • Neurotransmisor que tenemos los es: produce un seres humanos para cambio procesar potencial en la información a partir de la percepción, la neurona, durant experiencia y e la sinapsis. características subjetivas, REGRESAR
  19. 19. • FIGURAS – http://4.bp.blogspot.com/_7zbx96iX0O0/Si0sguXC3LI/AAAAAAAATtU/NDZgXmcXdP0/s320/El+disco+Duro+humano.bmp – http://4.bp.blogspot.com/_FKf63C9T1xo/Stiqg_hecOI/AAAAAAAAACM/QbTzqBsYfN0/s320/20080522180420- kmfeb4%5B1%5D.jpg – http://2.bp.blogspot.com/_mfTNKeH1Ruc/Sx19al_YtQI/AAAAAAAAAAY/Eboh-a1vtm4/s320/alphabet3.jpg – http://www.encuentroeducativo.com/revista/wp-content/uploads/arbol-estilos-de-aprendizajes.jpg – http://www.slideshare.net/DiegoVillada/como-aprende-el-ser-humano, diapositiva 8 – http://www.elblogalternativo.com/wp-content/uploads/2009/04/libro-abrazo.jpg • INFORMACIÓN – MIELINA: http://es.wikipedia.org/wiki/Mielina – SINAPSIS: http://es.wikipedia.org/wiki/Sinapsis – NEUROTRANSMISOR: http://es.wikipedia.org/wiki/Neurotransmisor – COGNICIÓN: http://es.wikipedia.org/wiki/Cognici%C3%B3n – http://iteso.mx/~almarp/ia/comoaprenden.htm – http://www.monografias.com/trabajos12/inteartf/inteartf2.shtml – http://www.hipertexto.info/documentos/maps_concep.htm – http://www.conceptmaps.it/KM-ConceptualKnowledgeBases-esp.htm – http://www.encuentroeducativo.com/revista/?p=1488

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