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SESION No. 1 :

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Pioneros de la Inteligencia Artificial

Conferencia de Darmouth 1956 -Massachussets

• McCarthy (Dio el nombre a esta área de conocimiento)

• Marvin Minsky (MIT- fundador del laboratorio de IA)

• Nathaniel Rodhester (IBM)• Claude E. Shannon (Laboratorios bell)Establecieron las bases de la inteligencia artificial

como un campo independiente dentro de la informática

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DEFINICIONES DE I.A.

Rich & Knight (1994) y Stuart (1995), definen la IA como la capacidad que tienen las maquinas para realizar tareas que en este momento son realizadas por seres humanos.

Nebendah (1988) y Delgado (1998), la definen como el campo de estudio que se enfoca en la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales basados en la experiencia y el conocimiento continuo del ambiente.

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DEFINICIONES DE I.A. (2)

Es una de las áreas de las ciencias computacionales encargadas de la creación de hardware y software que tengan comportamiento inteligente.

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Continuacion………

Se define la IA como aquella inteligencia exhibida por artefactos creados por humanos (es decir artificiales). Aplicado a menudo a los computadores.

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Otra definicion de I.A.

La Inteligencia Artificial es una rama de la informática que trata sobre comportamientos inteligentes, aprendizaje y adaptación en maquinas.

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La Inteligencia Artificial, es el estudio de las Computaciones que permiten percibir, razonar y actuar

DEFINICIONES DE I.A. (3)

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.

Desde el punto de vista de los objetivosLa Inteligencia Artificial, puede considerarseen parte como Ingeniería y en parte como Ciencia

IA

“Resuelve problemas reales …” (I)

“Determinar nuevas ideas para representar el conocimiento (Explicar varios tipos de inteligencia para seguir creando nuevo conocimiento)…”(C)

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HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (1)

Período de Gestación (1943-1956)- Modelo de neuronas artificiales (1943)- Reglas de actualización de aprendizaje (1949)- Programas de ajedrez para computadoras (1950,1953)- Primera computadora para simular una red de 40

neuronas a partir de un computador de tubos de vacío (1951)

- Lenguaje LISP. Primer lenguaje de IA (1956)

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Entusiasmo y grandes expectativas (1952-1965)- GPS. Solucionador general de problemas. Aborda un

problema como un conjunto de subproblemas y posibles cursos de acción.

- Juego de damas con aprendizaje de la experiencia de las partidas jugadas (1952)

Reunión en el Darmouth College (1956)- Programa capaz de demostrar teoremas de lógica- Aparece por primera vez el término: “Inteligencia Artificial”

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Dosis de Realidad (1966-1974)

- Se predijo que en 10 años habría una máquina inteligente

-Contribuciones de McCarthy en el MIT. LISP.-Contribuciones de McCarthy en Stanford con su Sistema de planificación y respuesta de preguntas (1969).

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- Programa ELIZA, en el MIT, que simulaba el comportamiento de un psicoanalista (1965)- Experimentos en Machine Evolution (ahora llamados algoritmos genéticos)- Perceptrones. Tipo de redes neuronales (1969)

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Sistemas basados en conocimientos (1969-1979)

- Dendral. Sistema para inferir estructuras moleculares

- Mycin. Sistema para el diagnóstico médico de enfermedades sanguíneas

- Se produce un impacto industrial en los campos como la robótica y la visión artificial

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- Se modela la incertidumbre- HPP. Proyecto de programación heurística- Se crea un Sistema para la comprensión del lenguaje natural.- Aparece el Lenguaje PROLOG (1972)

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• IA como industria (1980-1988)• - Se crea el primer sistema experto

comercial, para la elaboración de pedidos

• - Proyecto de quinta generación en Japón (máquina PROLOG)

• - Máquinas optimizadas para ejecutar LISP

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El Regreso a las redes neuronales (1986-presente)- Hopfield, Rumelhart y Hinton crean nuevos modelos de RN- Reconocimiento de voz - Incertidumbre (Bayes)- Robótica- Aprendizaje- Realidad virtual

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APLICACIONES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Procesamiento de Lenguaje Natural Lingüística computacionalMinería de Datos (Data Mining)Mundos VirtualesRobóticaSistema de Apoyo a la DecisiónVideo Juegos

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LINGÜÍSTICA COMPUTACIONAL

Utiliza la informática para estudiar y tratar el lenguaje humano. Para lograrlo, intenta modelar la forma lógica el lenguaje natural desde un punto de vista computacional.

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MINERÍA DE DATOS O DATAMINING

Se encuentra dentro del conjunto de técnicas KDD (Knowledge Discovery in Databases-descubrimiento del conocimiento en bases de datos). consiste en el conjunto de técnicas avanzadas para la extracción de información escondida en grandes base de datos.

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MUNDOS VIRTUALES

Se trata de la simulación de mundos o entornos, denominados virtuales, en los q el hombre interacciona con la maquina en entornos artificiales a la vida real.

Aplicaciones como simuladores de vuelo y otros de este tipo que sirven desde años para la enseñanza y la practica de determinados oficios.

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PROCESAMIENTO DE LENGUAJES NATURALES

Es una subdisciplina de la IA. El PLN se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas o entre personas y maquinas por medio de lenguajes naturales.

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ROBÓTICA

Es una ciencia o rama de la tecnología, que estudia el diseño y construcción de maquinas capaces de desempeñar y realizar tareas que requieren uso de la inteligencia.

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SISTEMAS DE APOYO A LA DECISIÓN

Son sistemas que proporcionan información y soporte para tomar decisiones.

Video JuegosLos video juegos están basados en la interacción entre una persona y una computadora (ordenador). Los video juegos recrean entornos virtuales en los cuales el jugador puede controlar a un personaje o cualquier otro elemento de dicho entorno, y así conseguir uno o varios objetivos por medio de unas reglas determinadas.

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Tecnicas empleadas

por la IA

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REDES NEURONALES

El cerebro humano se compone de decenas de billones de neuronas interconectadas entre si formando circuitos o redes que desarrollan funciones especificas.

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ALGORITMOS GENÉTICOS

Es un algoritmo matemático altamente paralelo que transforma un conjunto de objetos matemáticos individuales con respecto al tiempo usando operaciones modeladas de acuerdo al principio Darwiniano de reproducción y supervivencia del más apto, y tras haberse presentado de forma natural una serie de operaciones genéticas de entre las que destaca la recombinación sexual. Cada uno de estos objetos matemáticos suele ser una cadena de caracteres (letras o números) de longitud fija que se ajusta al modelo de las cadenas de cromosomas, y se les asocia con una cierta función matemática que refleja su aptitud.

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SISTEMAS DE LÓGICA DIFUSA

Los seres humanos pensamos y razonamos por medio de palabras y en grado entre dos estados por ejemplo blanco y negro o frió y caliente, etc. Estos sistemas de lógica difusa son una mejora a los sistemas expertos tradicionales, en el sentido de que permiten utilizar lenguaje humano como nosotros razonamos.

Aplicado para optimizar dispositivos de control o robots o cualquier otro tipo de aspectos que sean susceptibles de ser optimizados como líneas de producción.

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QUE PUEDE HACER LA IA ?

. Los Sistemas Inteligentes, ayudan a expertos a resolver problemas difíciles de análisis.

. Los Sistemas Inteligentes, ayudan a expertos a diseñar nuevos dispositivos.

. Los Sistemas Inteligentes, pueden aprender de los ejemplos.

. Los Sistemas Inteligentes, pueden establecer diálogo utilizando formato estructurado o libre.

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SISTEMAS ACTUALES

PEGASUS - hace reservas de transporte por teléfono. MARVEL - sistema experto en tiempo real que maneja la información de Voyager y ayuda a diagnosticar fallas. Sistema de diagnóstico de medicina interna con capacidad de explicar sus razones a los expertos. NAVLAB - vehículo autónomo que viaje en forma automática de un extremo a otro de EUA. Sistema de visión que monitorea el tráfico en Paris y reconoce accidentes con los cuales llama a servicios de emergencia.

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DEEP BLUE - máquina paralela que juega ajedrez y primera en derrotar al campeón mundial.

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INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO?

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Conocimiento …….…definición

Es todo el conjunto de datos e información al que se le da un uso en acción para llevar a cabo tareas y crear nueva información.Tiene un sentido de propósito, es la maquinaria intelectual para llevar a cabo algo.Tiene un sentido de capacidad generativa ya que una de sus principales funciones es producir nueva información.Depende del contexto: conocimiento en uno pueden verse como datos para otro

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• La definición más sencilla nos dice que conocer consiste en obtener una información acerca de un objeto.

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Niveles de conocimiento

• Sensible

• Conceptual

• Holistico

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Sensible• El conocimiento sensible consiste en

captar un objeto por medio de los sentidos; tal es el caso de las imágenes captadas por medio de la vista.

• Gracias a ella podemos almacenar en nuestra mente las imágenes de las cosas, con color, figura y dimensiones.

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conocimiento conceptual

• Consiste en representaciones invisibles, inmateriales, pero universales y esenciales.

• El conocimiento sensible es singular y el conceptual universal.

• Por ejemplo, puedo ver y mantener la imagen de mi padre; esto es conocimiento sensible, singular.

• Pero además, puedo tener el concepto de padre, que abarca a todos los padres; es universal.

• El concepto de padre ya no tiene color o dimensiones; es abstracto.

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conocimiento holístico

• También llamado intuitivo..

• En este nivel tampoco hay colores, dimensiones ni estructuras universales como es el caso del conocimiento conceptual.

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• Intuir un objeto significa captarlo dentro de un amplio contexto, como elemento de una totalidad, sin estructuras ni límites definidos con claridad.

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• La principal diferencia entre el conocimiento holístico y conceptual reside en las estructuras. El primero carece de estructuras, o por lo menos, tiende a prescindir de ellas.

• El concepto, en cambio, es un conocimiento estructurado.

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Ejm holistico

• La experiencia estética nos proporciona un ejemplo de conocimiento holístico. Percibir la belleza de una obra de arte significa captar ese objeto sin estructuras, sin conceptos, simplemente deteniéndose en la armonía, congruencias y afinidades con el propio sujeto.

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Relación entre datos, información y conocimiento

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DATOSSon simplemente señales no-interpretadas que recibimos constantemente en grandes cantidades. No dicen nada al usuario.

Por ejemplo: semáforos, ruido, números, 20º C, delito, strings, etc ...

INFORMACIÓN

Son datos equipados con significado. Es útil al usuario.Son dependientes del agente y el contexto.Por ejemplo: luz roja o de alto en el semáforo => indicación de parar

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DATOS: *8 horas*150 unidades*producción* exportación.INFORMACION:*la jornada laboral es de 8 horas.*la producción semanal es de 150 unidades.*la producción es para exportación.CONOCIMIENTO:si la jornada laboral es de 8 horas y la producción es para exportación entonces la producción semanal es de 150 unidades.