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El propósito de la ia y su evolución

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El propósito de la ia y su evolución

  1. 1. El propósito de la IAy su evoluciónhistóricaJUDITH CARRILLO MARIA8 «B» I.S.CINTELIGENCIA ARTIFICIAL
  2. 2. La finalidad de la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que muestren la organización y funcionamiento de la inteligencia.
  3. 3. A veces llamada inteligencia de máquina, la inteligencia artificial o AI (Artificial Intelligence) cubre una vasta gama de teorías y prácticas.
  4. 4. La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 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.
  5. 5. "El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro".
  6. 6.  Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Fue en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas).
  7. 7. En los años 70, un equipo deinvestigadores dirigido porEdward Feigenbaumcomenzó a elaborar unproyecto para resolverproblemas de la vidacotidiana o que secentrara, al menos, enproblemas más concretos.
  8. 8. Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG.
  9. 9. 1.2las actividades cognoscitivassegún la psicología. TEORIAS DE LA INTELIGENCIA (CONDUCTISMO, GARDNER)
  10. 10.  Son las facilitadoras del conocimiento, aquellas que operan directamente sobre la información: recogiendo analizando comprendiendo procesando y guardando información en la memoria, para, posteriormente, poder recuperarla y utilizarla donde, cuando t como convenga.
  11. 11.  En general son las siguientes: 1.. Atención 2.- comprensión 3.- elaboración 4.- memorización
  12. 12. Habilidades Cognoscitivas Habilidad.  Capacidad y disposición para algo.  Gracia y destreza en ejecutar algo que sirve de adorno a la persona, como bailar, montar a caballo, etc. Cognoscitivo, va.  Que es capaz de conocer. Cognitivo, va.  Perteneciente o relativo al conocimiento.
  13. 13. 1.3 El proceso de razonamiento según la lógica (axiomas, teoremas, demostración)
  14. 14.  Axioma. Proposición tan clara y evidente que se admite sin necesidad de demostración. Cada uno de los principios fundamentales e indemostrables sobre los que se construye una teoría. Ejemplo: 1+1=2 A es hermano de B C es hijo de AEntonces podemos decir que B es tío de C, o bien C es sobrino de B
  15. 15.  Teorema Proposición demostrable lógicamente partiendo de axiomas o de otros teoremas ya demostrados, mediante reglas de inferencia aceptadas. Axiomas sobre alumno: - Estudia - Realiza tareas - Participa - Programa
  16. 16.  Demostración Demostración matemática, argumento utilizado para mostrar la veracidad de una proposición matemática. En las matemáticas modernas una demostración comienza con una o más declaraciones denominadas premisas, y prueba, utilizando las reglas de la lógica, que si las premisas son verdaderas, entonces una determinada conclusión debe ser también cierta. Comprobación, por hechos ciertos o experimentos repetidos, de un principio o de una teoría. Tablas de verdad de la lógica: conjunción, disyunción, implicación, negación y condicional.
  17. 17. 1.4 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía
  18. 18.  La metodología Common KADS, como cualquier otra ofrece una aproximación para resolver los problemas inherentes a la ingeniería del conocimiento provenientes de la experiencia y apoyados por los fundamentos de la ingeniería del software
  19. 19.  Todo ello dentro de un determinado ámbito de aplicación o línea de negocio empresarial, que debe plasmarse en una realidad. Modelo de tarea Modelo de agente Modelo de conocimiento Modelo de comunicación Modelo de diseño
  20. 20. 1.5 El modelo cognoscitivo
  21. 21.  En toda situación de aprendizaje ( Pozo, 1999), espontáneo o generado en una experiencia educativa, puede identificarse tres componentes básicos: El qué se aprende (resultados), el cómo se aprende (los procesos cognitivos) y las condiciones del aprendizaje (la acción educativa) que responde a las preguntas cuándo, cuánto, donde, con quién etc.
  22. 22.  1.6 El modelo del agente inteligente Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. En este contexto la racionalidad es la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado.
  23. 23.  Es posible clasificar los agentes inteligentes en 5 categorías principales: - Agentes reactivos - Agentes reactivos basados en modelo - Agentes basados en objetivos - Agentes basados en utilidad - Agentes que aprenden
  24. 24.  1.7 El papel de la heurística Se denomina heurística a la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines.
  25. 25.  . La capacidad heurística es un rasgo característico de los humanos, desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o pensamiento divergente.
  26. 26.  En computación, dos objetivos fundamentales son encontrar algoritmos con buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones, usualmente las óptimas. Una heurística es un algoritmo que abandona uno o ambos objetivos; por ejemplo, normalmente encuentran buenas soluciones, aunque no hay pruebas de que la solución no pueda ser arbitrariamente errónea en algunos casos; o se ejecuta razonablemente rápido, aunque no existe tampoco prueba de que siempre será así.

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