Actividad 1 alberto gonzalez

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breve introduccion a la inteligencia artificial

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Actividad 1 alberto gonzalez

  1. 1. TECNOLÓGICO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE TIANGUISTENCO [Inteligencia Artificial] [CARRERA] INGENIERO EN SISTEMAS COMPUTACIONALES [NOMBRE DEL ALUMNO] [González Villamares Alberto] [200923065] [GRUPO: 801][Inteligencia Artificial: Conceptos Básicos e Historia] TIANGUISTENCO, MÉXICO [Marzo, 2013]
  2. 2. Breve introducción a la inteligencia artificial: La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pittspropusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronasnerviosas abstractas proporcionaron una representación simbólica de la actividadcerebral. Más adelante, Norbert Wiener elaboró estas ideas junto con otras, dentro delmismo campo, que se llamó " cibernética", de aquí nacería, sobre los años 50, laInteligencia Artificial.Los primeros investigadores de esta innovadora ciencia, tomaroncomo base la neurona formalizada de McCulloch y postulaban que: "El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro". Pero si consideramos la enorme complejidad del mismo, esto es yaprácticamente imposible, ni que mencionar que el hardware de la época ni el softwareestaban a la altura para realizar semejantes proyectos.Se comenzó a considerar elpensamiento humano como una coordinación de tareas simples relacionadas entre símediante símbolos. Se llegaría a la realización de lo que ellos consideraban como losfundamentos de la solución inteligente de problemas, pero lo difícil estaba todavía sinempezar, unir entre sí estas actividades simples. Por lo tanto podemos decir a grandes rasgos que la Inteligencia Artificial es unaciencia que intenta la creación de programas para máquinas que imiten elcomportamiento y la comprensión humana, que sea capaz de aprender, reconocer ypensar. Concepto de la Inteligencia Artificial Algunas definiciones breves. Hacer que las máquinas hagan cosas que requerirían inteligencia si fueran hechas por el hombre. Según M. Minsky Intentar hacer las computadoras más útiles y entender los principios que hacen posible la inteligencia. Winston Entender y estudiar científicamente los procesos comunes que subyacen en el pensar y el percibir ya sea en el hombre como en la máquina. N. Nilsson Es la parte de la ciencia de la computación que investiga los proceso de razonamiento simbólicos y no algorítmicos y la representación de
  3. 3. conocimiento simbólica para su uso en máquinasinteligentes. Buchanan – Feigenbaum Las definiciones anteriores de inteligencia son recursivas, siguen empleando lapalabra inteligencia, que etimológicamente deriva de la voz latina “legere” que significarecolectar y por lotanto elegir lo que sirve y separarlo de lo que no sirve, “intellegere”significa elegir entre varias cosaspotencialmente útiles y quedarnos con la mejor. Inteligencia sería entonces la capacidad de discernir, discriminar, evaluar pero amedida que el conocimiento humano se fue ampliando, el concepto de inteligencia fueabarcando cada vez mayorcantidad de facetas del comportamiento no automático orepetitivo, cada vez mas asociado a laresolución de problemas, al aprendizaje y al procesocreativo.
  4. 4. Historia de la inteligencia artificialGénesis de la El primer trabajo de inteligencia artificial fue realizado por Mc Culloch y Pitts en 1943. Para esto utilizaron lasinteligencia artificial ( fuentes del conocimiento sobre la fisiología básica y funcionamiento de las neuronas en el cerebro , el análisis formal1943 – 1956 ) de la lógica proporcional y la teoría de la computación de Turing . Propusieron un modelo constituido por neuronas artificiales , cada una estaba encendida o apagada . Mostraron que cualquier función calculable podría calcularse mediante cierta red de neuronas interconectadas y que los conectores lógicos se podían lograr utilizando estructuras de red. Minsky y Edmonds , construyeron la primera computadora de red neural en 1951 , se llamaba Snarc. Newell y Simon contaban con un programa de razonamiento , el teórico lógico , era un programa de computación capaz de pensar de manera no numérica. El programa era capaz de demostrar gran parte de los teoremas. El taller de Dartmovnth , contribuyo a que todos los personajes importantes se conocieran . Lo ultimo del taller fue ponerle a este campo: inteligencia artificial. Según el solucionador general de problemas( SGP) , este programa se diseño para que imitara protocolos de resolución de problemas de los humanos. Fue el primer programa que incorporo el enfoque del pensar humano.Entusiasmo inicial ,grandes esperanzas ( Gelernter en 1959 construyo el demostrador de teoremas de geometría (DTG) .1952- 1969) En 1952 , Samuel escribió un programa para el juego de damas , el programa aprendió a jugar mejor que su creador. Mc Carthy definió el lenguaje de alto nivel LISP . Ya tenia la herramienta que necesitaba pero aun existía el problema de los escasos y costosos recursos de cómputo. Para resolverlo inventaron el tiempo compartido . También en 1958 publico un articulo titulado “programas con sentido común” , en el que descubrió el escucha consejos (EC) , podrá considerarse como el primer sistema de inteligencia artificial completo , fue designado para la solución de problemas. Estaba diseñado para usar el conocimiento general del mundo. El programa permitía aceptar nuevas acciones durante el curso normal de operación , permitiendo ampliar la capacidad en áreas nuevas sin necesidad de reprogramacion. El escucha consejos incorporaba los principios medulares de representación y razonamiento.
  5. 5. Estaban los micromundos , eran problemas limitados cuya solución requería de la inteligencia .Una dosis de realidad ( El obstáculo que enfrenta la mayoría de los proyectos de investigación , consistió en que aquellos métodos que1966 – 1974 ) demostraban funcionar en uno o dos ejemplos sencillos , fallaban en problemas mas variados o de mayor dificultad. El primer tipo de obstáculo , fue que los programas contaban con poco o ningún conocimiento de la materia u objeto de estudio. Cuando se intentaba la traducción automatizada para traducir , era necesario contar con un conocimiento general del tema respectivo , lo que permite discernir lo correcto en casos de ambigüedad y así precisar el contenido de una oración. El segundo obstáculo fue el de la intratabilidad de muchos de los problemas que se estaban intentando resolver mediante inteligencia artificial. Que un programa sea capaz de encontrar una solución no implica que tal programa encierre todos los mecanismos necesarios para encontrar la solución en la practica. El tercer obstáculo derivo de las limitaciones inherentes a las estructuras básicas que se utilizaban en la generación de la conducta inteligente.Sistema basado en el La naturaleza de la resolución de problemas de la investigación en la inteligencia artificial residía en un mecanismoconocimiento( ¿clave del de búsqueda de propósito general en el que se entrelazaban pasos del razonamiento elementales para encontrarpoder? ). soluciones complejas. Estos métodos son llamados débiles , debido a que la información sobre el dominio con que cuentan es débil . Para resolver un problema prácticamente es necesario saber de antemano la respuesta respectiva . Dendral fue el primer sistema de conocimiento intensivo que lograba funcionar: sus conocimientos se basaban en importantes cantidades de reglas para propósitos especiales. Se incorporó la separación del conocimiento (en forma de regla) y la parte correspondiente al razonamiento.La inteligencia artificial Casi todas las compañías importantes de EEUU contaban con su propio grupo de inteligencia artificial ,el cualse convierte en una investigaba la tecnología de los sistemas expertos.industria( 1980- 1988). En 1981 los Japoneses anunciaron el proyecto de la “ quinta generación” un plan de 10 años para construir computadoras inteligentes en la que se corriera Prolog, de igual manera que las computadoras comunes corren código de máquina.
  6. 6. Para contrarrestar el proyecto japonés se fundó la microelectronic and computertecnologycorporation (MCC). Originaba el diseño de chips y la investigación en el campo de las interfaces humanas. Más de un centenar de compañías constituyeron sistemas de visión robótica para uso industrial.El regreso de las redes Físicos utilizaron técnicas de la mecánica estadística para analizar las propiedades de almacenamiento yneurales ( 1986 al optimización de las redes. Psicólogos estudiaron los modelos de la memoria basados en redes neurales. Cuatropresente ) grupos reinventaron el algoritmo de aprendizaje de retroprogramación. El algoritmo se aplica a problemas relacionados con el aprendizaje en computación y en psicología Había pesimismo en la aplicación de la tecnología de los sistemas expertos. Para construir un sistema experto satisfactorio, se necesitaba algo más que un sistema de razonamiento que estuviera lleno de reglas.Acontecimientos En años recientes, hubo un cambio tanto en contenido como en metodología en las investigaciones de inteligenciarecientes (1987 al artificial. Actualmente es común construir sobre teorías ya existentes que proponen teorías totalmentepresente) novedosas, toman como base rigurosos teoremas o sólidas evidencias experimentales más que la intuición, y demostrar la utilidad de las aplicaciones en el mundo real, más que crear ejemplos de juguetes. En el campo de la comprensión del lenguaje, prevalecen los enfoques basados en los modelos de Markovocultos(MMO). Estos modelos se basan en una teoría matemática, lo que les permitió basarse en resultados dedicados décadas de resultados hechos en otros campos. Los modelos fueron generados mediante un proceso de aprendizaje basados en datos del lenguaje real. Esto garantizó un sólido desempeño. El área que se benefició con la formalización fue la planeación. Existe un número de avances sobre los que se apoya el siguiente, en vez de empezar de cero cada vez. En consecuencia en vez de planificación de sistemas que sólo funcionaban para los micromundos, actualmente sirven para la programación del trabajo fabril y de misiones especiales. La invención del formalismo de red de creencia, obedece a la necesidad de poder razonar ante una combinación de evidencias inciertas. Este enfoque supera los sistemas de razonamiento probabilístico (década 60 y 70) y actualmente prevalece en la investigación que se hace en inteligencia artificial sobre razonamientos inciertos y
  7. 7. sistemas expertos. Este sirvió para promover sistemas expertos normativos, los que actúan racionalmente de acuerdocon las leyes de la teoría de las decisiones, sin que intenten imitar a los expertos humanos.
  8. 8. Referencias Bibliográficas y Cibergrafía.Edward A. Feigenbaum, Julian Feldman, Computers and thought, McGraw-Hill.Stuart Jonathan Russell, Peter Norvig, Luis Joyanes Aguilar, Inteligencia artificial: unenfoque moderno, Pearson Educación, 2004.FranziscoMelequiz, Inteligencia artificial, recuperado de:http://www.angelfire.com/falcon/miqueleiz/index.html

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