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Introduccion a la inteligencia artificial richard ramos 09 1130

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Introduccion a la inteligencia artificial richard ramos 09 1130

  1. 1. • Elementos históricos• ¿Que es IA?• Objetivos de la IA• Aplicaciones de la IA• Importancia de la IA• Elementos comunes en las aplicaciones de la IA• Lenguajes para IA• NIVELES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
  2. 2.  En Leonardo Torres y Quevedo crean la máquina de jugar al ajedrez, con capacidad de tomar decisiones y no sólo de tratar la información La Inteligencia Artificial "nació" en cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas proporcionaron una representación simbólica de la actividad cerebral En 1950 Shannon escribió el artículo "Una máquina para jugar al ajedrez" en el que predecía que los computadores podrían jugar bien a este juego (Analiza y ve consecuencias para decidir por la mejor). En 1950 Turing escribió un artículo titulado "Computadores e Inteligencia".
  3. 3.  La Inteligencia Artificial es una rama de la ciencia de la computación que comprende el estudio y creación de sistemas computarizados que manifiestan cierta forma de inteligencia: sistemas que aprenden nuevos conceptos y tareas, sistemas que pueden razonar y derivar conclusiones útiles acerca del mundo que nos rodea, sistemas que pueden comprender un lenguaje natural o percibir y comprender una escena visual, y sistemas que realizan otro tipo de actividades que requieren de inteligencia humana.
  4. 4. • Resolver problemas reales, actuando como un conjunto de ideas acerca de cómo representar y utilizar el conocimiento y de cómo desarrollar sistemas informáticos.• Duplicar las facultades del comportamiento que atribuimos al ser humano, entendido como ser con capacidad de pensar.• Buscar la explicación de diversas clases de inteligencia, a través de la representación del conocimiento y de la aplicación que se da a éste en los sistemas informáticos desarrollados.
  5. 5. • Robótica.• Procesamiento de Lenguaje Natural.• Reconocimiento de Patrones.• Sistemas Expertos• Tutores Inteligentes.• Manipulación Inteligente de Base de Datos.• Programación Automática.• Visión Computarizada
  6. 6.  Desde la perspectiva del apoyo y complementación entre el humano y los sistemas inteligentes: o En la agricultura, controlar plagas y manejar cultivos en forma más eficiente. o En las fábricas, realizar montajes peligrosos y actividades tediosas (labores de inspección y mantenimiento). o En la medicina, ayudar a los médicos a hacer diagnósticos, supervisar la condición de los pacientes, administrar tratamientos y preparar estudios estadísticos.
  7. 7.  Sea cual sea la aplicación de que se trate, la lA se sustenta sobre los dos elementos siguientes:• Estrategias de comportamiento inteligente.• Saber. Estos elementos forman una construcción coherente: son forma y contenido, estructura y materia. El primer elemento es el de las estrategias de comportamiento inteligente; se conjuga en la disposición de reglas para formular buenas inferencias o conjeturas y, también, en su utilidad para la búsqueda de una solución a la cuestión o tarea planteada. De esta forma, las estrategias son la parte estructural o formal. Por oposición, el segundo elemento significa lo material o el contenido, y, por tanto, varía en cada caso de un modo más profundo; se trata del saber. En realidad, no se puede pretender reunir el saber, sino los saberes. Por ejemplo, cada sistema experto posee en memoria todos los conocimientos distintivos que tendría un especialista en la materia, sea un médico, un abogado o un químico. El saber que se recoge tiene un carácter especializado y alcanza un volumen conceptual considerable. o .
  8. 8.  Los lenguajes básicos son: › Lisp (Funcional) › Prolog, CHIP, OPS5 (Declarativos) › SmallTalk, Hypercard, Clos (Orientados a objetos) Los lenguajes de IA, deben permitir: › Representar el conocimiento especializado. › Representar el conocimiento heurístico. › Realizar inferencias a partir del conocimiento representado, para obtener conclusiones.
  9. 9.  Nivel externo. Sirve para relacionar a la máquina con el medio y el ser humano. Este nivel está integrado por el tratamiento del lenguaje natural y el tratamiento de faz imágenes. Con estos instrumentos la máquina percibe inteligentemente las señales que se le envían sin codificación especial, y adquiere un conocimiento. Nivel medio. En él se halla el sistema de resolución de problemas. La instrumentalización de esa capacidad se realiza mediante los sistemas expertos, que se configuran merced a unas estrategias de operación y una base de conocimientos orgánicamente relacionados. Nivel profundo. Este último nivel corre paralelo a las funciones más profundas del cerebro. En él se sitúa, como proyecto, la capacidad de «aprender» automáticamente de la máquina. Tal proceso se concibe como la interpretación de diversas experiencias y su organización adecuada para ser utilizada en su caso. Finalmente, el nivel profundo está constituido por la base de conocimientos generales y la flexibilidad para ampliarse por sí misma.

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