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    1. 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
    2. 2. La inteligencia artificial es la ciencia que enfoca su estudio a lograr la comprensión de entidades inteligentes. Es evidente que las computadoras que posean una inteligencia a nivel humano (o superior) tendrán repercusiones muy importantes en nuestra vida diaria. Inteligencia Artificial
    3. 3. Definiciones de lo que es la inteligencia artificial
    4. 4. Enfoque de la prueba de Turing (1950) Para que un ser o máquina se considere inteligente debe lograr engañar a un evaluador de que este ser o máquina se trata de un humano evaluando todas las actividades de tipo cognoscitivo que puede realizar el ser humano. Si el diálogo que ocurra y el número de errores en la solución dada se acerca al número de errores ocurridos en la comunicación con un ser humano, se podrá estimar - según Turing- que estamos ante una máquina "inteligente ".
    5. 5. Programar una Computadora Procesar un lenguaje natural. Representar el conocimiento. Razonar automáticamente. Autoaprendizaje de la máquina. Vista. Robótica.
    6. 6. Fundamentos de la Inteligencia Artificial <ul><ul><li>Filosofía </li></ul></ul><ul><ul><li>Matemáticas </li></ul></ul><ul><ul><li>Psicología </li></ul></ul><ul><ul><li>Lingüística </li></ul></ul><ul><ul><li>Ciencias de la Computación </li></ul></ul>
    7. 7. 50 60 70 80 50 60 70 80 Historia de la Inteligencia Artificial Perceptrón de Rossenblatt General Problem Solver (solucionador general de problemas) Sistemas de Expertos Dendral Mycin LISP / PROLOG / EURISKO La historia de la Inteligencia Artificial ha sido testigo de ciclos de éxito, injustificado optimismo y la consecuente desaparición de entusiasmo y apoyos financieros. También ha habido ciclos caracterizados por la introducción de nuevos y creativos enfoques y de un sistemático perfeccionamiento de los mejores.
    8. 8. Introducción a la Inteligencia Artificial
    9. 9. Agentes Inteligentes Elementos básicos que se consideran en la elección de los tipos de agente:
    10. 10. Introducción a la Inteligencia Artificial Agente Racional: Es el que hace lo correcto. Puede medir su propio desempeño Omnisciencia: Es el que sube el resultado real que produciran sus acciones y su conducta es congruente con ello.
    11. 11. Introducción a la Inteligencia Artificial El agente inteligente es capaz de autoevaluarse, autoaprender y cambiar su acción de acuerdo al ambiente, por ejemplo, se tiene un reloj suizo y el dueño viaja a otro país, lo adecuado sería que el reloj cambie la hora automáticamente. Si el reloj no hace lo anterior se tendría que regular manualmente el reloj a la hora del país destino. Por ambos criterios, los relojes actúan racionalmente porque hacen siempre lo correcto. Racionalidad
    12. 12. function SKELETON-AGENT (percept) returns Action función ESQUELETO-AGENTE(percepción) responde con una acción estática : memoria (la memoria del mundo del agente) memoria ¬ ACTUALIZACION-MEMORIA( memoria, percepción ) acción ¬ ESCOGER-LA-MEJOR-ACCION( memoria ) memoria ¬ ACTUALIZACION-MEMORIA( memoria, acción ) responde con una acción Programas de Agente
    13. 13. function TABLE-DRIVEN-AGENT (percept) returns action función AGENTE-CONDUCIDO-MEDIANTE-TABLA (percepción) responde con una acción estático : percepciones, una secuencia, originalmente está vacía tabla: una tabla indizada mediante secuencia de percepciones originalmente especificada en su totalidad añadir la percepción al final de todas las percepciones acción ¬ CONSULTA ( percepciones, tabla ) devolver acción Programas de Agente no es autónomo
    14. 14. Tipos de Agente Agentes de reflejo simple
    15. 15. Tipos de Agente Agentes bien informados de todo lo que pasa:
    16. 16. Tipos de Agente Agentes basados en metas
    17. 17. Tipos de Agente Agentes basados en utilidad
    18. 18. Ambientes Accesibles y no accesibles Deterministas y no deterministas Episódicos y no episódicos Estáticos y dinámicos Discretos y continuos
    19. 19. Formulación de Problemas <ul><li>Formulación del Problema </li></ul><ul><li>Formulación de Metas </li></ul><ul><li>Búsqueda (Algoritmos) para llegar del Estado Inicial al estado de meta </li></ul><ul><li>Solución </li></ul>Conocimiento y tipos de problemas
    20. 20. Problemas bien definidos y soluciones Problema: Estado inicial: Operador: Espacio de estado: Ruta: Prueba de meta. Costo de ruta. Solución. Espacio de conjunto de estado.
    21. 21. Estrategia de Búsqueda <ul><ul><li>Problema </li></ul></ul>
    22. 22. Estrategia de Búsqueda <ul><ul><li>Búsqueda preferente por amplitud </li></ul></ul>
    23. 23. Estrategia de Búsqueda <ul><ul><ul><li>Búsqueda de costo uniforme </li></ul></ul></ul>
    24. 24. Estrategia de Búsqueda <ul><ul><li>Búsqueda preferente por profundidad </li></ul></ul>
    25. 25. Misioneros
    26. 26. Estrategia de Búsqueda <ul><ul><li>Búsqueda limitada por profundidad </li></ul></ul>Se pone un límite a la búsqueda preferente por profundidad. Si el límite fuera igual a la profundidad del estado meta más superficial, se reduce al mínimo la complejidad espacio-temporal.
    27. 27. Estrategia de Búsqueda <ul><ul><li>Búsqueda por profundización iterativa </li></ul></ul>
    28. 28. Estrategia de Búsqueda <ul><ul><ul><li>Búsqueda bidireccional </li></ul></ul></ul>

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