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Inteligencia Artificial :
Aspectos Básicos
       José Ariel García 11-1032
       UNIBE
Introducción

• El propósito de la Inteligencia Artificial
  es hacer computacional el
  conocimiento humanono analítico por
  procedimiento simbólicos,
  conexionistas o híbridos.
¿Qué es la Inteligencia?
• La inteligencia es la capacidad de
  relacionar conocimientos que
  poseemos para resolver una
  determinada situación. Si
  indagamos un poco en la
  etimología de la propia palabra
  encontramos en su origen
  latino inteligere, compuesta
  de intus (entre) y legere(escoger).
  Por lo que podemos deducir que ser
  inteligente es saber elegir la mejor
  opción entre las que se nos brinda
  para resolver un problema.
Inteligencia Artificial
• 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."
ETAPAS DE LA IA:

1943 - 1956   Estudios centrados en Redes Neuronales.

              Demostración de Teoremas y Ajedrez.

              (1937)   Matemático    Ingles   Alan   Mathison   Turing
              (Articulo "Números Calculables”), introdujo la Máquina
              de Turing, una entidad matemática abstracta que
              formalizo el concepto de algoritmo y resulto ser la
              precursora de las computadoras digitales.

              Considerado padre de la Inteligencia Artificial, por su
              famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si
              un   programa de computadora puede            ser   tan
              inteligente como un ser humano.
ETAPAS DE LA IA:

              Creación de      sistemas    que   resuelvan   cualquier
1952 - 1969   problema.
              Avances limitados por los recursos computacionales.

              Algoritmos genéticos.
1966 - 1974
              Problemas en la representación del conocimiento.

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1988 ….
              Sistemas especializados que cooperan.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:


Robótica                          I.A




Desarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan la
capacidad de realizar funciones y/o tareas que requieran de un alto
grado de precisión, tediosas o impliquen riesgo de peligro para los
seres humanos. En la actualidad se combinan las capacidades de alta
precisión de la máquina con un software controlador sofisticado.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
 Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:


 Robótica                          I.A


Sistemas de
    Visión




 Equipos y software que les permite a las computadoras capturar,
 almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías.

 Se pueden usar junto con robots para darles "visión" a estas máquinas y
 que pueda tomar decisiones con base a lo que ve y reconocer la
 información visual de acuerdo con patrones generales.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
 Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

 Robótica
                                    I.A

Sistemas de
    Visión

   Procesamiento de
    Lenguaje Natural

  Programas que tienen como entrada lenguajes humanos para
  traducirlos en un conjunto estándar de instrucciones que una
  computadora ejecuta.
  Permiten a los seres humanos usar su propio lenguaje natural cuando
  interactúan con programas como sistemas de administración de bases
  de datos (DBMS) o sistemas de apoyo para la toma de decisiones.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
  Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

 Robótica
                                       I.A
Sistemas de
    Visión

       Procesamiento de
        Lenguaje Natural


   El objetivo de los procesadores de lenguaje natural es eliminar
   paulatinamente          la    necesidad    de    aprender    lenguajes      de
   programación        o        comandos     personalizados    para   que      las
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   para que realicen tareas, sin usar un teclado o cualquier otro
   dispositivo de entrada.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
 Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

Robótica
                                       I.A

Sistemas de
    Visión

      Procesamiento de
      Lenguaje Natural   Sistemas de
                         Aprendizaje



 Combinación de software y equipos que le permite a la computadora
 cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en
 la retroalimentación que recibe.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
  Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

 Robótica
                                       I.A

Sistemas de
    Visión

      Procesamiento de
      Lenguaje Natural   Sistemas de       Redes
                         Aprendizaje     Neuronales

   Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma
   que funciona el cerebro humano, o simularlo. La redes neuronales
   pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y
   aprender a reconocer patrones.

   Un sistema de red neuronal aprende por ensayo y error.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
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 Robótica
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Sistemas de
    Visión

      Procesamiento de
      Lenguaje Natural   Sistemas de       Redes
                         Aprendizaje     Neuronales

   •Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de sus nodos.

   •Modificación rápida de los datos almacenados a partir de nueva información.

   •Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos.

   •Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuenta
   con la información.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
 Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:


Robótica
                                      I.A

Sistemas de
    Visión

     Procesamiento de   Sistemas de                      Lógica
                                              Redes
     Lenguaje Natural   Aprendizaje         Neuronales   Difusa


  Se basa en reglas que no tienen límites discretos, sino que se prolongan
  en un continuum, permitiendo a un sistema manejar mejor la
  ambigüedad. Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a pensar las
  personas, en términos relativos, no absolutos.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
 Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

Robótica                          I.A.
                                    I.A

Sistemas de
    Visión


Procesamiento de
                   Sistemas de     Redes           Lógica        Algoritmos
Lenguaje Natural
                   Aprendizaje   Neuronales        Difusa        Genéticos

  Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en
  Probabilidad. Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad
  de tener el óptimo en la población tiende a 1. Funciones matemáticas
  que usan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. La
  funciones se diseñan para simular en software, en cuestión de minutos
  o segundos
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
 Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

Robótica
                                   I.A

Sistemas de                                                          Agentes
    Visión                                                         Inteligentes

Procesamiento de
                   Sistemas de     Redes           Lógica        Logaritmos
Lenguaje Natural
                   Aprendizaje   Neuronales        Difusa         Genéticos

  Programas de computadora que automáticamente revisan enormes
  cantidades de datos y seleccionan y entregan la información más
  adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos contextuales o
  específicos. La aplicación más importante de los agentes inteligentes
  se encuentra en la WEB.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
 Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

Robótica
                                       I.A

Sistemas de                                                               Agentes
    Visión                                                              Inteligentes

Procesamiento de
                    Sistemas de         Redes          Lógica         Logaritmos
Lenguaje Natural
                    Aprendizaje       Neuronales       Difusa          Genéticos

 El propósito principal de los agentes inteligentes es realizar sus tareas
 significativas más rápido, con más frecuencia y de manera más
 efectiva,    que     el   usuario.    Los   agentes   inteligentes   vinculan
 automáticamente su computadora con sitios favoritos, le avisan
 cuando éstos se hayan actualizado y adecuan páginas específicas a
 sus preferencias.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
 Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

                                                                     Sistemas
Robótica                                                             Expertos
                                   I.A

Sistemas de                                                          Agentes
    Visión                                                         Inteligentes

Procesamiento de
                   Sistemas de     Redes           Lógica        Logaritmos
Lenguaje Natural
                   Aprendizaje   Neuronales        Difusa         Genéticos


  Programa de computadora, inteligente, que usa el conocimiento y los
  procedimientos de inferencia para resolver problemas que son
  suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia
  humana para su solución.
  Hace un amplio uso del conocimiento especializado, como lo hace un
  experto humano. Trabaja sobre un dominio especifico.
PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
  Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:

                                                                      Sistemas
Robótica                                                              Expertos
                                   I.A

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                   Aprendizaje   Neuronales        Difusa          Genéticos


  Se utilizan los términos: Sistema Experto (SE), Sistemas Basados en
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Inteligencia Artificial

  • 1. Inteligencia Artificial : Aspectos Básicos José Ariel García 11-1032 UNIBE
  • 2. Introducción • El propósito de la Inteligencia Artificial es hacer computacional el conocimiento humanono analítico por procedimiento simbólicos, conexionistas o híbridos.
  • 3. ¿Qué es la Inteligencia? • La inteligencia es la capacidad de relacionar conocimientos que poseemos para resolver una determinada situación. Si indagamos un poco en la etimología de la propia palabra encontramos en su origen latino inteligere, compuesta de intus (entre) y legere(escoger). Por lo que podemos deducir que ser inteligente es saber elegir la mejor opción entre las que se nos brinda para resolver un problema.
  • 4. Inteligencia Artificial • 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."
  • 5. ETAPAS DE LA IA: 1943 - 1956 Estudios centrados en Redes Neuronales. Demostración de Teoremas y Ajedrez. (1937) Matemático Ingles Alan Mathison Turing (Articulo "Números Calculables”), introdujo la Máquina de Turing, una entidad matemática abstracta que formalizo el concepto de algoritmo y resulto ser la precursora de las computadoras digitales. Considerado padre de la Inteligencia Artificial, por su famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si un programa de computadora puede ser tan inteligente como un ser humano.
  • 6. ETAPAS DE LA IA: Creación de sistemas que resuelvan cualquier 1952 - 1969 problema. Avances limitados por los recursos computacionales. Algoritmos genéticos. 1966 - 1974 Problemas en la representación del conocimiento. 1969 - 1979 DENDRAL, MYCIN. Las empresas se interesan por la IA. 1980 - 1988 Control industrial y robótica. Resolución de problemas del mundo real. 1988 …. Sistemas especializados que cooperan.
  • 7. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Desarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan la capacidad de realizar funciones y/o tareas que requieran de un alto grado de precisión, tediosas o impliquen riesgo de peligro para los seres humanos. En la actualidad se combinan las capacidades de alta precisión de la máquina con un software controlador sofisticado.
  • 8. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Sistemas de Visión Equipos y software que les permite a las computadoras capturar, almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías. Se pueden usar junto con robots para darles "visión" a estas máquinas y que pueda tomar decisiones con base a lo que ve y reconocer la información visual de acuerdo con patrones generales.
  • 9. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Programas que tienen como entrada lenguajes humanos para traducirlos en un conjunto estándar de instrucciones que una computadora ejecuta. Permiten a los seres humanos usar su propio lenguaje natural cuando interactúan con programas como sistemas de administración de bases de datos (DBMS) o sistemas de apoyo para la toma de decisiones.
  • 10. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural El objetivo de los procesadores de lenguaje natural es eliminar paulatinamente la necesidad de aprender lenguajes de programación o comandos personalizados para que las computadoras entiendan. Su ventaja radica en que combinados con dispositivos de reconocimiento de voz, el usuario de instrucciones a las computadoras para que realicen tareas, sin usar un teclado o cualquier otro dispositivo de entrada.
  • 11. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Aprendizaje Combinación de software y equipos que le permite a la computadora cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en la retroalimentación que recibe.
  • 12. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Redes Aprendizaje Neuronales Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma que funciona el cerebro humano, o simularlo. La redes neuronales pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y aprender a reconocer patrones. Un sistema de red neuronal aprende por ensayo y error.
  • 13. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Sistemas de Visión Procesamiento de Lenguaje Natural Sistemas de Redes Aprendizaje Neuronales •Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de sus nodos. •Modificación rápida de los datos almacenados a partir de nueva información. •Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos. •Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuenta con la información.
  • 14. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Sistemas de Visión Procesamiento de Sistemas de Lógica Redes Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Se basa en reglas que no tienen límites discretos, sino que se prolongan en un continuum, permitiendo a un sistema manejar mejor la ambigüedad. Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a pensar las personas, en términos relativos, no absolutos.
  • 15. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A. I.A Sistemas de Visión Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Algoritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en Probabilidad. Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad de tener el óptimo en la población tiende a 1. Funciones matemáticas que usan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. La funciones se diseñan para simular en software, en cuestión de minutos o segundos
  • 16. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Sistemas de Agentes Visión Inteligentes Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Logaritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos Programas de computadora que automáticamente revisan enormes cantidades de datos y seleccionan y entregan la información más adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos contextuales o específicos. La aplicación más importante de los agentes inteligentes se encuentra en la WEB.
  • 17. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Robótica I.A Sistemas de Agentes Visión Inteligentes Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Logaritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos El propósito principal de los agentes inteligentes es realizar sus tareas significativas más rápido, con más frecuencia y de manera más efectiva, que el usuario. Los agentes inteligentes vinculan automáticamente su computadora con sitios favoritos, le avisan cuando éstos se hayan actualizado y adecuan páginas específicas a sus preferencias.
  • 18. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Sistemas Robótica Expertos I.A Sistemas de Agentes Visión Inteligentes Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Logaritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos Programa de computadora, inteligente, que usa el conocimiento y los procedimientos de inferencia para resolver problemas que son suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia humana para su solución. Hace un amplio uso del conocimiento especializado, como lo hace un experto humano. Trabaja sobre un dominio especifico.
  • 19. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA: Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías: Sistemas Robótica Expertos I.A Sistemas de Agentes Visión Inteligentes Procesamiento de Sistemas de Redes Lógica Logaritmos Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos Se utilizan los términos: Sistema Experto (SE), Sistemas Basados en Conocimientos o Sistema Experto Basado en Conocimiento. Para construir un SE, un ingeniero del conocimiento se entrevista con un experto humano, y traduce la información en código.