Inteligencia artificial
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Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial
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La A.I y Las Emociones

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Inteligencia artificial Inteligencia artificial Presentation Transcript

  • Inteligencia Artificial Brayan Pineda Camilo Salas Claribel Mejía Keyla Nina Urbaez María Teresa Mercedes
  • Historia de la inteligencia artificial
  • La Inteligencia Artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir del influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información. Para la evolución de la Inteligencia Artificial las dos fuerzas más importantes fueron la lógica matemática, la cual se desarrolla rápidamente a finales del siglo XIX, y las nuevas ideas acerca de computación y los avances en electrónica que permitieron la construcción de los primeros computadores en 1940. También son fuente de la inteligencia artificial: La filosofía, la Neurociencia y la Lingüística. La lógica matemática ha continuando siendo un área muy activa en la inteligencia artificial. Incluso antes de la existencia de los ordenadores con los sistemas lógicos deductivos. En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo de inteligencia artificial, aun cuando todavía no existía el término.
  • En 1950 Turing consolidó el campo de la inteligencia artificial con su artículo Computing Machinery and Intelligence, en el que propuso una prueba concreta para determinar si una máquina era inteligente o no, su famosa Prueba de Turing por lo que se le considera el padre de la Inteligencia Artificial. Años después Turing se convirtió en el adalid que quienes defendían la posibilidad de emular el pensamiento humano a través de la computación y fue coautor del primer programa para jugar ajedrez.
  • En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial (IA) a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes.". Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software. Dichos atributos del agente inteligente son:  Tiene actitudes mentales tales como creencias e intenciones.  Tiene la capacidad de obtener conocimiento, es decir, aprender.  Puede resolver problemas, incluso particionado problemas complejos en otros más simples.  Entiende. Posee la capacidad de crearle sentido, si es posible, a ideas ambiguas o contradictorias.  Planifica, predice consecuencias, evalúa alternativas
  •  Conoce los límites de sus propias habilidades y conocimientos.  Puede distinguir a pesar de las similitudes de las situaciones.  Puede ser original, creando incluso nuevos conceptos o ideas, y hasta utilizando analogías.  Puede generalizar.  Puede percibir y modelar el mundo exterior.  Puede entender y utilizar el lenguaje y sus símbolos.  Podemos entonces decir que la IA posee características humanas tales como el aprendizaje, la adaptación, el razonamiento, la autocorrección, el mejoramiento implícito, y la percepción modular del mundo. Así, podemos hablar ya no sólo de un objetivo, sino de muchos, dependiendo del punto de vista o utilidad que pueda encontrarse a la IA.  En los 90 s surgen los agentes inteligentes
  • La inteligencia es un programa capaz de ser ejecutado independientemente de la máquina que lo ejecute, computador o cerebro. Un agente inteligente es un programa especialmente desarrollado para realizar ciertas tareas de manera autónomo en una red por encargo de un usuario
  • Categorías de la inteligencia artificial Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos de la inteligencia artificial: Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje. Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar. Sistemas que actúan racionalmente (idealmente). – Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
  • La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:  La inteligencia artificial convencional  La inteligencia computacional
  •  La inteligencia artificial convencional
  •  Inteligencia artificial convencional Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas: Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento. Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones. Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística. Inteligencia artificial basada en comportamientos: esta inteligencia tiene autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar. Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.
  •  La inteligencia computacional
  •  La inteligencia computacional Inteligencia Computacional (IC) es una rama de la inteligencia artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes. Se presenta como una alternativa a la GOFAI ("Good Old-Fashioned Artificial Intelligence"), tratando de no confiar en algoritmos heurísticos tan habituales en la Inteligencia Artificial más tradicional. Dentro de la Inteligencia Computacional podemos encontrar técnicas como las Redes Neuronales, Computación Evolutiva, Sistemas Inmunes Artificiales o Sistemas difusos. La Inteligencia Computacional combina elementos de aprendizaje, adaptación, evolución y Lógica difusa para crear programas que son, en cierta manera, inteligentes. La investigación en Inteligencia Computacional no rechaza los métodos estadísticos, pero muy a menudo aporta una vista complementaria. Las Redes Neuronales son una rama de la inteligencia computacional muy relacionada con el aprendizaje automático.
  • Agente Inteligente “como una entidad software que, basándose en su propio conocimiento, realiza un conjunto de operaciones destinadas a satisfacer las necesidades de un usuario o de otro programa, bien por iniciativa propia o porque alguno de éstos se lo requiere.” “Pieza de software que ejecuta una tarea dada utilizando información recolectada del ambiente, para actuar de manera apropiada hasta completar la tarea de manera exitosa. El objetivo de un agente es el de trabajar en beneficio de los usuarios que utilicen los ambientes donde ellos se desenvuelven, así como de aprender de lo que anteriormente ya ha realizado en ese ambiente y de su interacción con otros agentes que estén trabajando en su ambiente.
  • Características: - Autonomía: el agente inteligente actúa sin ningún tipo de intervención humana directa y tiene control de sus propios actos. - Capacidad de reacción o reactividad: los agentes pueden detectar cambios en su entorno y reaccionar ante ellos. - Adaptabilidad: es una consecuencia directa de la característica de reacción, ya que los cambios producidos por el entorno provocan que los agentes se estén continuamente adaptando a dichos cambios. - Comunicación o sociabilidad: el agente es capaz de comunicarse por medio de un lenguaje común con otros agentes e incluso con las personas. - Iniciativa o pro-actividad: el agente tiene un propósito u objetivo determinado y emprende las acciones necesarias hasta conseguirlo. - Continuidad temporal: los agentes no sólo realizan ejecuciones en un momento determinado sino que, desde su creación, pasan a un estado de espera hasta cualquier evento provocado por otro agente o usuario, o cualquier cambio producido en el entorno les haga reaccionar.
  • Las características anteriores son fundamentales, pero a su vez los agentes inteligentes pueden presentar otras peculiaridades tales como, cooperación (capacidad de interactuar con otros agentes), movilidad (de un sistema a otro para acceder a recursos remotos o reunirse con otros agentes), benevolencia (disponibilidad para ayudar a otros agentes cuando no entre en conflicto con sus propios objetivos). Un agente inteligente está diseñado especialmente para prestar servicio al usuario con el que se comunica a través de consultas, y para ello posee al menos unos de los siguientes elementos: - Capacidad de proceso: es capaz de descomponer las consultas en subconsultas y asociar los términos resultantes de esta operación con otros afines. - Conocimiento del entorno donde se mueve: un agente debe saber en todo momento a qué información acceder o a qué otro agente dirigirse para obtener esta información.
  • Clasificación de agentes 1. Agentes de interfaz: apoyan y dan asistencia, principalmente al usuario, para que aprenda a utilizar una aplicación particular 2. Agentes colaborativos o cooperativos: en estos agentes se acentúan las características de autonomía y cooperación con otros agentes, así como una capacidad de negociación para realizar tareas de manera conjunta. 3. Agentes móviles: son procesos capaces de viajar por las WAN y la WWW, interactuando con otros equipos reuniendo información en beneficio de su propietario y regresando de vuelta después de haber ejecutado las tareas asignadas por su usuario y así, informar de los resultados.
  • 4. Agentes de información: esta tecnología surge como respuesta de los retos que plantea la recuperación de la información en la WWW. Estos agentes cumplen con el papel del manejo, de la manipulación o la recopilación de la información que se encuentran en diferentes fuentes distribuida para dar una respuesta relevante a las cuestiones planteadas por el usuario. 5. Agentes reactivos: responden a estímulos del entorno en el que se encuentran, no poseen un modelo simbólico de su entorno. 6. Agentes híbridos: Estos agentes son la combinación de dos o más filosofías dentro de un agente simple (móvil, interfaz, colaborativo, etc.). De este modo se maximizan las habilidades del agente y se minimizan las deficiencias de los diferentes tipos.
  • La inteligencia artificial y los sentimientos El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente. A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.
  • En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas». Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes. Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, interocepción, nocicepción, etc. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar. En los humanos el olvido de la meta o el abandonar las metas por perturbaciones emocionales es un problema que en algunos casos llega a ser incapacitante.