1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Manuel Alejandro Peña Ramirez
 2010121017
 Electromedicina

2. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL?
 En ciencias de la
computación se
denomina inteligencia
artificial (IA) a las
inteligencias no naturales en
agentes racionales no vivos.
John McCarthy, acuñó el
término en 1956, la
definió: "Es la ciencia e
ingeniería de hacer máquinas
inteligentes,
especialmente programas de
cómputo inteligentes."

3. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL?
 Un Agente inteligente es aquel que permite pensar, evaluar y
actuar conforme a ciertos principios
de optimización y consistencia, para satisfacer algún objetivo o
finalidad. Con lo cual , y de manera más específica la inteligencia
artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que
al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o
resultados que maximizan una medida de rendimiento
determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y
en el conocimiento almacenado en tal arquitectura.

4. CARACTERÍSTICAS DE

LA I.A. que distingue a
1. Una característica fundamental
los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos
numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque
no es suficiente para distinguirlo completamente.
 2. El comportamiento de los programas no es descrito
explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos
seguidos por el programa es influenciado por el problema
particular presente. El programa especifica cómo encontrar
la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema
dado (programa declarativo).

5. CARACTERÍSTICAS DE

LA I.A. conocimiento, implica que
3. El razonamiento basado en el
estos programas incorporan factores y relaciones del mundo
real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al
contrario de los programas para propósito específico, como
los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de
Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de
razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos
dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.
 4. Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin
las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no
pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es
la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas
como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un
sistema del mundo real: con poca información, con una
solución cercana y no necesariamente exacta.
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6. CARACTERÍSTICAS DE
LAdistintivos válidos para obtener
La IA se basa en procesos
I.A.
resultados racionales, que determinan el tipo de agente
inteligente. De más simples a más complejos, los cinco
principales tipos de procesos son:
 Ejecución de una respuesta predeterminada por cada
entrada (análogas a actos reflejos en seres vivos).
 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).

7. CATEGORÍAS DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Sistemas que piensan como humanos: Estos sistemas tratan de
emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales
artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con
procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de
decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.
 Sistemas que actúan como humanos: Estos sistemas tratan de
actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano;
por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los
computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos
hacen mejor.

8. CATEGORÍAS DE LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Sistemas que piensan racionalmente: Es decir, con lógica
(idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico
racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El
estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
 Sistemas que actúan racionalmente (idealmente): Tratan de
emular en forma racional el comportamiento humano; por ejemplo
los agentes inteligentes. Está relacionado con conductas
inteligentes en artefactos.

9. ESCUELAS DE
PENSAMIENTO
La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
Inteligencia artificial convencional
Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el
análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes
problemas:
 Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones
mientras se resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que
son muy importantes requieren de un buen funcionamiento.
 Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento
previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o
relaciones.
 Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia
probabilística.
 Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen
autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
 Smart process management: facilita la toma de decisiones
complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al
igual que lo haría un especialista en la actividad.

10. ESCUELAS DE
PENSAMIENTO
Inteligencia artificial computacional
La Inteligencia Computacional (también conocida como IA
subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por
ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas
conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos
empíricos.

11. OBJETIVOS DE LA
INVESTIGACIÓN DE LA I.A.
Los investigadores en inteligencia artificial se concentran principalmente en :
 Los sistemas expertos
 La resolución de problemas
 El control automático
 Las bases de datos inteligentes
 Ingeniería del software (diseños de entornos de programación inteligente).
Otros investigadores trabajan en el reto del reconocimiento de patrones, un campo
que abarca la comprensión y la síntesis del habla, el proceso de imágenes y la
visión artificial.
Sin embargo, la investigación fundamental trata sobre la representación del
conocimiento, la conceptualización cognoscitiva y la comprensión
del lenguaje natural.
Uno de los principales objetivos de los investigadores en inteligencia artificial es
la reproducción automática del razonamiento humano.
http://www.monografias.com/trabajos12/inteartf/inteartf2.shtml#caract

12. APLICACIONES DE LA I.A.
 Lingüística computacional
 Minería de datos (Data Mining)
 Industria
 Medicina
 Mundos virtuales
 Procesamiento de lenguaje
natural
 Robótica
 Mecatrónica
 Sistemas de apoyo a la decisión
 Videojuegos
 Prototipos informáticos
 Análisis de sistemas dinámicos.
 Smart Process Management
 Simulación de multitudes