Pues trata de la inteligencia artificial y la relación con Alan Turing

1. LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
DE ALAN MATHISON TURING
BOJIDAR

2. ÍNDICE:
1.¿QUIÉN ES?
2.SU LOGRO
3.TEST DE TURING
4.LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

3. 1.¿QUIÉN ES?
ALAN MATHISON TURING

4. 1.¿QUIÉN ES?
Es conocido uno de los padres de la ciencia y de la
computación y precursor de la informática
moderna.Proporcionó una influyente formalización de
los conceptos de algoritmo y computación: la máquina
de Turing.Formuló su propia versión de la hoy
ampliamente aceptada tesis de Church-Turing.sid.

5. 1.¿QUIÉN ES?
SU INFANCIA
El matematico Británico pasó gran parte de su infancia
en la India debido a que su padre tenía el lugar de trabajo
en la administración colonial del país los dos hijos
fueron criados por amigos ingleses de sus padres para
evitar poner en peligro la salud de estos.De pequeño
Turing mostró gran interés en las letras,los numeros y
los rompecabezas.

6. SU LOGRO
Fué el creador del primer ordenador y la máquina bombe.
La máquina bombe:Era un dispositivo electromecánico
usado por los criptologos británicos para ayudar a
descifrar las señales cifradas por la máquina alemana
Enigma durante la segunda guerra mundial(1 de
septiembre de 1939-2 de septiembre de 1945).

7. TEST DE TURING
El test de Turing (o prueba de Turing) es una prueba de la habilidad de una
máquina de exhibir un comportamiento inteligente similar, o indistinguible,
del de un humano. Alan Turing propuso que un humano evaluára
conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina
diseñada para generar respuestas similares a las de un humano. El
evaluador sabría que uno de los miembros de la conversación es una
máquina y todos los participantes serían separados de otros. La
conversación estaría limitada a un medio únicamente textual como un
teclado de computadora y un monitor por lo que sería irrelevante la
capacidad de la máquina de transformar texto en habla.

8. EL TEST DE TURING
En el caso de que el evaluador no pueda distinguir entre el humano y la
máquina acertadamente (Turing originalmente sugirió que la máquina debía
convencer a un evaluador, después de 5 minutos de conversación, el 70%
del tiempo), la máquina habría pasado la prueba.Esta prueba no evalúa el
conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder
preguntas correctamente, solo se toma en cuenta la capacidad de ésta de
generar respuestas similares a las que daría un humano.

9. TEST DE TURING
Turing propuso esta prueba en su ensayo “Computing Machinery and
Intelligence” de 1950 mientras trabajaba en la Universidad de
Mánchester.Inicia con las palabras: “Propongo que se considere la
siguiente pregunta, ‘¿Pueden pensar las máquinas?’”. Como es difícil
definir la palabra “pensar”, Turing decide “reemplazar la pregunta con otra
que está estrechamente relacionada y en palabras no ambiguas.”, la nueva
pregunta de Turing es: “¿Existirán computadoras digitales imaginables que
tengan un buen desempeño en el juego de imitación?". Turing creía que
esta pregunta sí era posible de responder y en lo que resta de su ensayo se
dedica a argumentar en contra de las objeciones principales a la idea de que
“las máquinas pueden pensar”.

10. TEST DE TURING
Desde 1950, la prueba ha servido de influencia y criticada, además de ser
esencial en el concepto de la filosofía de la inteligencia artificial.

11. TEST DE TURING
La "interpretación estándar" de la prueba de Turing, en la cual el jugador C, el
interrogador, le es dada la tarea de tratar de determinar qué jugador - A o B - es
una computadora y cual un ser humano. El interrogador se limita a la utilización
de las respuestas a las preguntas escritas para tomar la determinación.

12. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria, que a través de
ciencias como las ciencias de la computación, la matemática, la lógica y la
filosofía, estudia la creación y diseño de sistemas capaces de resolver
problemas cotidianos por sí mismos, utilizando como paradigma la
inteligencia humana.
General y amplio como eso, reúne a amplios campos, los cuales tienen en
común la creación de máquinas capaces de pensar. En ciencias de la
computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de
un agente no vivo.

13. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Al igual que en la informática convencional, en la Inteligencia artificial tenemos
una serie de elementos peculiares que la caracterizan y la diferencian. Para
Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial,
los cuales serán analizados a continuación.
Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones
posibles.
Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).
Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y
humanos).
Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.

14. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas,
planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a
consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura,
reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA
actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina,
ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de
software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros
videojuegos.

15. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Búsqueda heurística. Podemos definir una heurística como un truco o
estrategia que limita grandiosamente la búsqueda de soluciones ante
grandes espacios de problemas. Por lo tanto ante un problema, nos ayuda a
seleccionar las bifurcaciones, dentro de un árbol, con más posibilidades,
con ello se restringe la búsqueda aunque no siempre se garantiza una
solución adecuada. Todo lo que se debe tener para que una heurística sea
adecuada es que nos proporcione soluciones que sean lo suficientemente
buenas. Además utilizando la heurística, no será necesario replantear un
problema cada vez que se afronte, ya que si lo hemos planteado
anteriormente, ésta sugerirá la forma en que se ha de proceder para
resolverlo.

16. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Representación del conocimiento. La representación es una cuestión clave
a la hora de encontrar soluciones a los problemas planteados, y que
además éstas sean adecuadas. Si analizamos más detenidamente el término
y además dentro de la Informática, y más concretamente dentro de la
Inteligencia Artificial, encontramos varias definiciones, como pueden ser las
siguientes: según Barr y Feigenbaum, la representación del conocimiento
es una combinación de estructuras de datos y procedimientos de
interpretación que, si son utilizados correctamente por un programa, éste
podrá exhibir una conducta inteligente.

17. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
La opinión de Fariñas y Verdejo será que la Inteligencia Artificial tiene como
objetivo construir modelos computacionales que al ejecutarse resuelvan
tareas con resultados similares a los obtenidos por una persona. Por ello, el
tema central de esta disciplina es el estudio del conocimiento y su manejo.
Y por último la opinión de Buchanan y Shortliffe apunta a que la
Representación del Conocimiento en un programa de Inteligencia Artificial
significa elegir una serie de convenciones para describir objetos,
relaciones, y procesos en el mundo.

18. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Gran parte del esfuerzo realizado en la consecución de ordenadores
inteligentes, según Rahael, ha sido caracterizado por el intento continuo de
conseguir más y mejores estructuras de representación del conocimiento,
junto con técnicas adecuadas para su manipulación, que permitieran la
resolución inteligente de algunos de los problemas ya planteados. Otra
característica a resaltar, es la inclusión en los programas de Inteligencia
artificial, aunque por separado, de los conocimientos y la unidad que
controla y dirige la búsqueda de soluciones. Dada esta disposición, en
estos programas se hace fácil la modificación, ampliación y actualización de
los mismos.

19. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
El razonamiento que puede tener cualquier persona, ha demostrado ser una
de las cosas más difíciles de modelar dentro de un ordenador. El sentido
común, a menudo nos ayuda a prever multitud de hecho y fenómenos
corrientes, pero como ya hemos dicho es muy complicado representarlos
en un ordenador ya que los razonamientos, son casi siempre inexactos,
dado que sus conclusiones y reglas en las que se basan solamente son
aproximadamente verdaderas. Lenguajes, entornos y herramientas de
Inteligencia Artificial En la Inteligencia Artificial, se han desarrollado
diferentes lenguajes específicos para los diferentes campos de aplicación.

20. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Estos lenguajes en su mayoría cuentan con una serie de características
comunes que podemos resumir de la siguiente forma: Este tipo de software
ofrece una gran modularidad. Poseen gran capacidad de tomar decisiones
de programación hasta el último momento, es decir cuando el programa ya
está ejecutándose. Ofrecen grandes facilidades en el manejo de listas, y
esto es importante, ya que las listas son la estructura más habitual usada
para la representación del conocimiento en la Inteligencia Artificial.

21. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Facilitan la realización de ciertos tipos de deducción automática
permitiendo también, la creación de una base de hechos, que es el lugar
donde se recogen los datos iniciales del problema a resolver y también los
resultados intermedios una vez obtenidos. Permite el uso simultáneo de
estructuras que incorporan conocimiento declarativo y conocimiento
procedimental. Tienen una marcada orientación gráfica. Además, las
herramientas de Inteligencia artificial, permiten hacer un seguimiento de
todos los cambios realizados a lo largo de toda la sesión Disponen
herramientas capaces de desarrollar programas que son capaces de
comprender otros programas y también de realizar modificaciones sobre
ellos.

22. FIN BIBLIOGRAFÍA
¿QUIÉN ES?
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SU LOGRO
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TEST DE TURING
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
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