Historia, conceptos

1. I ANancy Alba Oviedo Morales
Mario Leonardo Gomez
Sanchez

2. Bienvenidos a
Inteligencia
Artificial
·¿Qué es la inteligencia artificial?
·Historia
Conceptos Fundamentales
¿Para qué sirve y cómo funciona la IA?
¿Cuál es la diferencia entre IA y Machine Learning?
Historia
INTRODUCCION

3. ¿Qué es la
inteligencia
artificial?
inteligencia llevada a cabo por máquinas
agente flexible que percibe su entorno y lleva a cabo acciones que
maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo o tarea.
«percibir», «razonar», «aprender» y «resolver problemas»
A medida que las máquinas se vuelven cada vez más capaces,
tecnología que alguna vez se pensó que requería de inteligencia se
elimina de la definición

4. ¿Cómo se genera la inteligencia mental a partir de un cerebro físico?
¿De dónde viene el conocimiento?
¿Cómo se pasa del conocimiento a la acción?
Proposiciones, premisas
Filosofia -
Pascalina
Desde el año 428 a.C. hasta el presente

5. ¿Qué reglas formales son las adecuadas para obtener
conclusiones válidas?
¿Qué se puede computar?
¿Cómo razonamos con información incierta?
LÓGICA, COMPUTACÌÓN Y PROBABILIDAD
“23 problemas
se preguntaba si hay
límites fundamentales en la
capacidad de los
procedimientos
efectivos de demostración.”
En 1900, David Hilbert
Matematicas
Aprox. desde el año 800 al
presente

6. Alan Turing
(1912-1954)
Los números enteros que no se pueden representar
mediante un algoritmo, es decir no se pueden
calcular
El computador empleaba señales electromagnéticas
para mover las partes mecánicas. Era lenta (tomaba
de 3 a 5 segundos por cálculo) e inflexible (la
secuencia de cálculos no se podía cambiar); pero
ejecutaba operaciones matemáticas básicas y
cálculos complejos de ecuaciones sobre el
movimiento parabólico.

7. primero en proponer la idea de probabilidad,
presentándola en términos de los resultados
de juegos de apuesta. Y el primer introductor
de los coeficientes binomiales y el teorema
binomial en el mundo occidental
Pierre Fermat (1601-1665), Blaise Pascal
(1623-1662), James
Bernoulli (1654-1705), Pierre Laplace (1749-
1827), entre otros
análisis Bayesiano conforman la base de
las
propuestas más modernas que abordan
el razonamiento incierto en sistemas de
IA.
Tratamiento de mediciones
con incertidumbre
y de teorías incompletas
Thomas Bayes (1702-
1761)
Gerolamo Cardano
(1501-1576)

8. Procesos de decisión de
Markov
Modelos
basados en satisfacción
una descripción mejor del comportamiento
humano real
La toma de decisiones de
dirección complejas
Problemas de decisión
secuencial
Economía
Desde el año 1776 hasta
el presente
¿Cómo se debe llevar a cabo el proceso de
toma de decisiones para maximizar el
rendimiento?
¿Cómo se deben llevar a cabo acciones
cuando otros no colaboren?
¿Cómo se deben llevar a cabo acciones
cuando los resultados se obtienen en un
futuro lejano?
Adam Smith
(1723-1790)
La mayor parte de la gente cree que
la economía sólo se trata de dinero,
pero los economistas dicen que ellos
realmente estudian
cómo la gente toma decisiones que les
llevan a obtener los beneficios
esperados
Herbert
Simon (1916-2001),

9. Fue hasta mediados del siglo XVIII cuando
se aceptó mayoritariamente que el cerebro es la
base de la conciencia. Hasta este momento,
se pensaba que estaba localizado en el corazón
Sentimientos
Santiago Ramón y Cajal (1852-1934) utilizó esta
técnica es sus
estudios pioneros sobre la estructura neuronal del
cerebro
Una neurona se conecta con entre 10 y 100.000
neuronas formando una maraña llamada
Sinapsis
Estructura
Neurociencia
Desde el año 1861 hasta el
presente

10. Modelo de neuronas artificiales
Warren McCulloch y Walter
Pitts
Pprimer lenguaje de programación
orientado a la resolución de problemas, el
IPL-11
Herbert Simon, Allen
Newell y J. C. Shaw
inventado el término inteligencia artificial
John McCarthy, Marvin
Minsky y Claude Shannon
1943,1955,1956,
1957
Desarrollo del General Problem Solver
(GPS). GPS era un sistema orientado a la
resolución de problemas.
Newell y Simon

11. 1958, 1959, 1963,
1964
LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico
John McCarthy
El Perceptrón
Rosenblatt
Robert K. Lindsay
desarrolla «Sad Sam»
Las redes semánticas como modelo de
representación del conocimiento.
Quillian
sistema SIR (Semantic Information
Retrieval) el cual era capaz de inferir
conocimiento basado en información que
se le suministra. Bobrow desarrolla
STUDENT.
Bertrand Raphael

12. años 60, aparecen los sistemas expertos,
que predicen la probabilidad de una
solución bajo un set de condiciones. Por
ejemplo DENDRAL
60s
Gari Kaspárov, campeón mundial de
ajedrez, pierde ante la computadora
autónoma Deep Blue.
1997
Ya hay en desarrollo sistemas inteligentes
terapéuticos que permiten detectar
emociones para poder interactuar con
niños autistas.
2009
IBM desarrolló una supercomputadora
llamada Watson, la cual ganó una ronda de
tres juegos seguidos de Jeopardy!,
venciendo a sus dos máximos campeones,
y ganando un premio de 1 millón de
dólares que IBM luego donó a obras de
caridad
2011
60-90-2011

13. 2018
Se lanza el primer televisor con Inteligencia Artificial
por parte de LG Electronics con una plataforma
denominada ThinQ.
2018
Google presentó su Doodle en que, con ayuda de la
Inteligencia Artificial, hace un homenaje a Johann
Sebastian Bach, en el que, añadiendo una simple
melodía de dos compases la IA crea el resto
2019

14. Para que y
como
funciona la
IAAutomatiza
Aprendizaje progresivos
IA agrega inteligencia
Más datos y datos más profundos
Precisión increíble
Provecho de los datos

15. IA
.
Maquina
D i f e r e n c i a s
Machine Learning
Arboles de decision
Programacion de logica regresiva
El agrupamiento
Redes neuronales
Autoaprendizaje
Renoce patrones y predice
Alcantidad masiva de datos
Comunicacion
Toma de desiciones
Aprender de experiencias
Recordar
Humanos

16. K R E A S Y P R E S E N T A T I O N
Bibliografia
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17. K R E A S Y P R E S E N T A T I O N
Bibliografia
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https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/0/0a/AdamSmith.jpg
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a8/Andrei_Markov.jpg
es.wikipedia.org

18. GRACIAS