Inteligencia Artificial

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Inteligencia Artificial

  1. 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Marín Yasmin Abreu Marcos Almarza Eddy Aramayo Jaime Barrios Jean Chacón Jesús Mota GilbertoPerdomo Miguelangel Valenzuela Exduy
  2. 2. Introducción ¿ Qué es la Inteligencia Artificial ? Fundamentos de la Inteligencia Artificial Historia de la Inteligencia Artificial Aplicaciones de la Inteligencia ArtificialMarín Yasmin
  3. 3. Introducción  La Inteligencia Artificial (IA): • intenta comprender el comportamiento de entidades inteligentes (es una ciencia) • se esfuerza en construir máquinas inteligentes (es una ingeniería) • máquinas inteligentes = máquinas capaces de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar en entornos complejos • La IA es un área reciente (1956) • El estudio de la inteligencia es una disciplina muy antiguaMarín Yasmín
  4. 4. Introducción  La aparición de las computadoras en los años 50 permitió poner en práctica las ideas surgidas hasta el momento.  La IA puede considerarse un campo universalMarín Yasmin
  5. 5. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA? Resolver problemas Complejos Hacer Generalizaciones Establecer Relaciones Análisis Percepción Comprensión y Aprendizaje CreaciónAbreu Marcos
  6. 6. ¿Que es inteligencia Artificial ?  Inteligencia Artificial es la parte de las  El estudio de cómo lograr que las Ciencias de la Computación que se ocupa computadoras realicen tareas que del diseño de sistemas inteligentes, esto es por el momento, los humanos hacen sistemas que exhiben características que mejor asociamos con la inteligencia en las E. Rich - Knight, 1991 conductas humanas.  Feigenbaum y Barr ’80sAbreu Marcos
  7. 7. ¿Que es inteligencia Artificial ?  La rama de la Cienciasde la  Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas computación que se ocupa de la inteligentes (especialmente programas). Esto automatización de la conducta está relacionado a la tarea de usar inteligente. computadoras para entender la inteligencia humana, pero IA no tiene que limitarse a Luger y Stubblefield, 1993 métodos que son biológicamente observables. J. Mc Carthy, 1998Abreu Marcos
  8. 8. LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN: RAZONAMIENTOSISTEMAS QUE SISTEMAS QUE InteligenciaPIENSAN COMO PIENSAN idealHUMANOS RACIONALMENTESISTEMAS QUE SISTEMAS QUEACTUAN COMO ACTUANHUMANOS RACIONALMENTE COMPORTAMIENTOAlmarza Eddy
  9. 9. Objetivos a alcanzar por la IA Desarrollar sistemas que piensan como humanos. Desarrollar sistemas que actúan como humanos. Desarrollar sistemas que piensan racionalmente. Desarrollar sistemas que actúan racionalmente.Almarza Eddy
  10. 10. Pensar como los Humanos Pensar como los humanos: la Ciencia Cognitiva ¿como piensan los humanos? Técnicas experimentales de la psicología Es el objetivo de la Ciencia Cognitiva (reúne técnicas de IA y psicología)Almarza Eddy
  11. 11. Actuar como los Humanos Test de Turing (1950). Comportamiento inteligente. • Incapacidad de diferenciar entre respuestas del ordenador repuestas humanas. • Supondría: - Procesamiento del Lenguaje Natural. - Representación del Conocimiento. - Razonamiento Automático - Aprendizaje Automático. Aramayo Jaime
  12. 12. Actuar como los Humanos Prueba de Turing.(Alan Turing 1950) intenta ofreceruna definición de inteligenciaArtificial que se pueda evaluar.Para que un ser o máquina seconsidere inteligente debe lograrengañar a un evaluador de queeste ser o máquina se trata de unhumano evaluando todas lasactividades de tipo cognoscitivoque puede realizar el ser humano.Aramayo Jaime
  13. 13. Pensar Racionalmente La corriente Logística en Inteligencia Artificial trata de crear sistemas inteligentes utilizando la Lógica Formal. Inconvenientes: • Necesaria una representación del conocimiento informal (o difuso). Uso de probabilidades. • Explosión combinatoria posibilidades.Aramayo Jaime
  14. 14. Actuar Racionalmente Uso de agentes: percepción + actuación. Se necesita resolver situaciones, que el pensamiento racional no puede por sísolo hacer: Acciones reflejas: “retirar la mano delfuego”. El estudio de IA como agentes racionalestiene dos ventajas: Es más general que el “pensamientoracional”. Es más cercano al método científico que el comportamiento y el pensamiento humanos. Aramayo Jaime
  15. 15. TAMBIÉN IA ES : Combinación de:  Ciencias de la Computación  Ingeniería Mecánica y Electrónica  Fisiología y Filosofía Creación de Máquinas que puedan Pensar Barrios Jean
  16. 16. FUNDAMENTOS FILOSOFIA (desde 428 aC)  teorías del razonamiento y aprendizaje MATEMATICA (desde el 800)  teorías formales de la lógica PSICOLOGIA (desde 1879)  investigación de la mente humanaBarrios Jean
  17. 17. FUNDAMENTOS INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)  herramientas para poder concretar IA LINGÜÍSTICA (1957)  teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)Barrios Jean
  18. 18. Evolución Histórica de la I A Los inicios (1943-1956) Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969) La dura realidad (1966-1973) Los sistemas basados en el conocimiento (1969-1979) La IA se industrializa (1980- actualidad)Chacón Jesús
  19. 19. Evolución Histórica de la I A Los inicios (1943-1956) • McCulloch y Pitts: primer modelo de neurona • Hebb: regla de aprendizaje Hebbiano o de Hebb • Minsky, Edmonds: primer simulador de red neuronal (40 neuronas)Chacón Jesús
  20. 20. Evolución Histórica de la I A Los inicios (1943-1956) • Taller de Dartmouth (bautizo de la IA): McCarthy, Minsky, Shannon, Rochester, More, Samuel, Solomonoff, Selfridge, Newell, Simon • Newell, Simon: Teórico Lógico (TL)Chacón Jesús
  21. 21. Evolución Histórica de la I A Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969) Los primeros años estuvieron llenos de éxitos, aunque con ciertas limitaciones. Entusiasmo general y grandes esperanzas. Algunos «hitos»: • Hipótesis del sistema de símbolos físicos. • Lenguaje de alto nivel LISP. • Generador de consejos. • Micromundos, destacando el mundo de los bloques. • RNs como adalines o perceptrones. ...Pero aún así las predicciones muy optimistas se chocaron con una realidad difícil de modelar y excesivamente compleja en muchos casos: traducción, búsqueda de soluciones genérica, la explosiónChacón Jesús
  22. 22. Evolución Histórica de la I ALos sistemas basados en el conocimiento 1966-1973)• Hasta este momento la investigación en IA estaba centrada en el desarrollo de mecanismos de búsqueda de propósito general métodos débiles.• Alternativa: uso de conocimiento específico del dominio que facilita el desarrollo de etapas de razonamiento más largas, pudiendo así resolver casos recurrentes en dominios dee conocimiento restringido: DENDRALMota Gilberto
  23. 23. Evolución Histórica de la I A Los sistemas basados en el conocimiento 1966-1973) • sistemas expertos. • Surge esta nueva metodología que puede aplicarse a distintas áreas de la actividad humana. Muy empleado en diagnóstico médico: MYCIN. • Se incorporan también los factores de certeza. • Aparecen los marcos de MinskyMota Gilberto
  24. 24. Evolución Histórica de la I A La IA se industrializa (1980 hasta el presente)  Primer sistema experto comercial con éxito: R1 por Digital Equipment Corporation.  En 1981 los japoneses anunciaron su proyecto «Quinta Generación».  Los EEUU constituyeron el MCC  (Microelectronics and Computer Technology Corporation).Mota Gilberto
  25. 25. Evolución Histórica de la I A La IA se industrializa (1980 hasta el presente)  Ninguno cumplió completamente sus objetivos, mientras que Reino Unido se restaura el patrocinio/subvención.  La industria de la IA creció rápidamente, pasando de unos pocos millones de dólares en 1980 a billones de dólares en 1988.  Poco después llegó la época llamada «El invierno de la IA».Mota Gilberto
  26. 26. LA IA SE CONVIERTE EN UNA CIENCIA • Actualmente es más usual el desarrollo de teorías ya existentes y trabaja también en demostrar la utilidad de las aplicaciones en el mundo real. • La IA ya forma parte del ámbito de los métodos científicos.Perdomo Miguelangel
  27. 27. LA IA SE CONVIERTE EN UNA CIENCIA • En 1986 se produce un regreso de las redes neuronales, y este enfoque denominado conexionista convivirá con otros diferentes. • Recientemente ha habido una revolución en el campo de la IA tanto en el contenido como en la metodología de trabajo.Perdomo Miguelangel
  28. 28. APLICACIONES DE LA IA  Lingüística  Minería de datos (Data computacional: Mining)Valenzuela Exduy
  29. 29. APLICACIONES DE LA IA  Mundos virtuales:  Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing):Valenzuela Exduy
  30. 30. APLICACIONES DE LA IA  Robótica:  Sistemas de  Videojuegos: apoyo a la decisión:Valenzuela Exduy
  31. 31. Valenzuela Exduy
  32. 32. GRACIAS

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