3. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Consiste en crear teorías y modelos que muestren la
organización y funcionamiento de la inteligencia
Se centra en el desarrollo de sistemas de
procesamiento de datos y sean capaces de:
Realizar tareas que requieran aprendizaje.
Solución de problemas
Decisiones
4. Nació en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter
Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro
humano y animal.
Los primeros investigadores de esta innovadora
ciencia postulaban que :
“El cerebro es un solucionador inteligente de
problemas, de modo que le imitemos al cerebro ”
5. El los años 50 se realizo un sistema llamado
Perceptrón de Rossenblatt. Este era un sistema
visual de reconocimiento de patrones.
El los años 60 Alan Newell y Herbert Simón logran
crear un programa llamado GPS (General Problem
Solver: solucionador de problemas ).
6. El primer sistema experto fue denominado Dentral ,
pero mas influyente resultaría ser el Mycin de 1974.
Mycin era capas de diagnosticar trastornos en la
sangre y recetar la correspondiente medición
El los 80 se desarrollaron lenguajes especiales para
utilizar la inteligencia artificial como: LISP o PROLOG
7. LAS HABILIDADES COGNOSCITIVAS SEGÚN LA
PSICOLOGIA
Son las facilitadoras del conocimiento, aquéllas que
operan directamente sobre la información: recogiendo,
analizando, comprendiendo, procesando y guardando
información. En la memoria para cuando sea necesaria.
Atención
Compresión (técnicas o habilidades de trabajo
intelectual).
Elaboración
Memorización / recuperación
8. El proceso de razonamiento según la lógica
Axioma:
Proposición tan clara y evidente que se admite sin
necesidad de demostración
Teorema:
Proposición demostrable partiendo de axiomas o de otros
teoremas ya de mostrados
Demostración
Es un argumento utilizado para demostrar la veracidad
de una proposición matemática.
9. El modelo de adquisición del conocimiento según la
filosofía
la ingeniería del conocimiento debe hacer frente a la
recopilación de datos, dar forma a la información y a
generar mas conocimiento.
Por ello dentro de un ámbito de aplicación o línea de
negocio empresarial debe plasmarse en la realidad.
10. Modelo de organización:
Descubrir problemas y oportunidades para el sistema
del conocimiento
Modelo de tarea:
Analiza la tarea global, sus entradas y salidas,
precondiciones y criterios de realización
Modelo agente:
Los agentes son los ejecutores de una tarea.
11. Modelo del conocimiento:
El propósito de este es explicar los tipos y estructura de
conocimiento utilizados parta llevar a cabo una tarea.
Modelo de comunicación:
Dado que varios agentes pueden verse involucrados
en varias tareas
Modelo de diseño:
Proporciona la especificación técnica del sistema en
términos de arquitectura plataforma de implementación
y módulos de software
12. Un proyecto de un SBC utilizando la tecnología
Common KADS produce tres tipos de productos de
entrega.
Documentos de modelos
Información sobre la gestión del proyecto
Software del sistema de conocimiento
13. El objetivo final de la metodología de Common
KADS consiste en estructurar el proceso de
desarrollo propio de la ingeniería del conocimiento
que se con creta en un sistema que debe resolver
los problemas con la capacidad comparable a la
del experto humano como poseedor del
conocimiento.
14. Modelo de cognoscitivo
Es toda situación de aprendizaje espontaneo o
generado en una experiencia educativa, puede
identificarse tres componentes básicos:
El que se aprende (resultados)
El como se aprende (los procesos cognitivos)
Las condiciones de aprendizaje (la acción
educativa)
15. Los procesos cognitivos en términos de aprendizaje se
dan por niveles de complejidad ya sean de relación de
desarrollo (edad) o con niveles de complejidad en una
tarea.
En relación con la complejidad como se estructura un
conocimiento se puede definir 4 grandes procesos
básicos: conceptualización, interpretación, transferencia,
creatividad.
16. El modelo del agente inteligente
Es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar
tales percepciones y responder o actuar en su entorno
de manera racional
Categorías principales de agentes inteligentes
Agente reactivos
Agentes reactivos basados en modelos
Agentes basado en objetivos
Agentes basados en utilidad
Agentes que aprenden
