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Fundamentos de la Inteligencia Artificial.

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Paulina Ortiz

on 17 February 2014

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Fundamentos de la Inteligencia Artificial.
Inteligencia es la aptitud de crear relaciones. Esta creación puede darse de manera puramente sensorial, también puede darse de manera intelectual, como en el ser humano, que pone en juego el lenguaje y los conceptos.

1.3. Desarrollos actuales.
Tecnicas
1.2. Conceptos y técnicas (Estado del arte) .
La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia.Los esfuerzos por reproducir algunas habilidades mentales humanas en máquinas y androides se remontan muy atrás en la historia.
1.1. Historia de la IA.
La IA es una nueva generación de tecnología informática, caracterizada no sólo por su arquitectura (hardware), sino también por sus capacidades. El énfasis de generaciones previas fue en las computaciones numéricas para aplicaciones científicas o de negocios.


Durante el siglo XIX y la primera mitad del XX, las analogías biológicas y fenomenológicas desplazaron a la noción de mecanismo en el estudio de la mente humana.
La IA fue introducida a la comunidad científica en 1950 por el inglés Alan Turing en su artículo "Maquinaria Computacional e Inteligencia."
Desde fines de los cincuentas la investigación en IA se expande y se multiplica en direcciones diversas. La capacidad simbólica de las computadoras es estudiada, entre otros, por Shanon (1950) y por Newell, Shaw y Simon (1958) quienes diseñan el primer programa inteligente basado en su modelo de procesamiento de información.
Como lineamiento heurístico, se desarrolló una serie de programas que exploraban esta serie de habilidades relacionadas con el lenguaje y la comprensión: el "oráculo" de Phillips, "Sad Sam" de Lindzay que fue uno de los más exitosos, y "Eliza" de Wizenbaum y Colby. (ver Boden, 1977).
La Inteligencia Artificial engloba un conjunto de técnicas que tienen en común la robustez en el manejo de la información imprecisa que existe en los problemas relacionados en el mundo real.

Redes Neuronales.
Algoritmos Genéticos.
Sistemas de Lógica difusa.
Conceptos
*Sistemas Expertos
: Son sistemas interactivos basados en computadora que utiliza la herramienta de decisión tanto de los hechos heurísticos para resolver problemas complejos, decisiones basadas en los conocimientos de un experto.

*
Aprendizaje y Razonamiento Automático
: Es el estudio y el modelado informático de los procesos deaprendizaje en sus múltiples manifestaciones constituyen el objeto de investigación del aprendizaje automático.

*
Robótica:
Los robots experimentales creados para estos efectos eran automatismos capaces de recibir información procedente del mundo exterior (sensores, cámaras de televisión, etc.)

*Redes Neuronales:
Son sistemas de procesamiento que copian esquemáticamente la estructura neuronal del cerebro para tratar de reproducir sus capacidades.

*Algoritmos genéticos:Proporcionan un método de aprendizaje basado en la analogía con la evolución de las especies.
1.3.1. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
Es la disciplina encargada de producir sistemas informáticos que posibiliten dicha comunicación, por medio de la voz o del texto. Se trata de una disciplina tan antigua como el uso de las computadoras (años 50), de gran profundidad, y con aplicaciones tan importantes como la traducción automática o la búsqueda de información en Internet.
1.3.2. Reconocimiento de patrones.
Ciencia que se encarga de la descripción y clasificación (reconocimiento) de objetos, personas, señales, representaciones, etc.
Las aplicaciones del reconocimiento de patrones más importantes están relacionadas con la visión y audición por parte de una máquina, de forma análoga a los seres humanos

Clasificadas en :
Clasificación supervisada
Clasificación parcialmente supervisada
Clasificación no supervisada

Procesos para poder reconocer lo patrones:
Adquisición de datos
Extracción de características
Toma de decisiones
Procesos para poder reconocer lo patrones

1.3.3. Robótica.
Es una ciencia o rama de la tecnología, que estudia el diseño y construcción de máquinas capaces de desempeñar tareas realizadas por el ser humano o que requieren del uso de inteligencia.
Tres reglas fundamental de la robótica y dicen así:
Ningún robot puede hacer daño a un ser humano, o permitir que se le haga daño por no actuar.
Un robot debe obedecer las órdenes dadas por un ser humano, excepto si éstas órdenes entran en conflicto con la primera ley.
Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que está protección no sea incompatible con las leyes anteriores.


Un Robot es un dispositivo generalmente mecánico, que desempeña tareas automáticamente, ya sea de acuerdo a supervisión humana directa, a través de un programa predefinido o siguiendo un conjunto de reglas generales, utilizando técnicas de inteligencia artificial.
1.3.4. Sistemas Expertos.
Es una rama de la Inteligencia artificial; son sistemas informáticos que simulan el proceso de aprendizaje, de memorización, de razonamiento, de comunicación y de acción en consecuencia de un experto humano en cualquier rama de la ciencia.

Caracteristicas
Se comunican con otros expertos y adquieren nuevos conocimientos..
Fiabilidad, para poder confiar en sus resultados o apreciaciones.
Solidez en el dominio de su conocimiento.
Solucionan problemas aplicando su experiencia de una forma eficaz, haciendo deducciones a partir de datos incompletos o inciertos.

Ejemplos:
Dendral
XCon
Dipmeter Advisor
Mycin
CADUCEUS
R1
CLIPS, Jess
Prolog
1.3.5. Lógica Difusa (Fuzzy logic).
Diseñada para representar y razonar sobre conocimiento expresado de forma lingüística o verbal.Permite valores imprecisos, inexactos, intermedios o aproximados para poder definir evaluaciones convencionales entre sí/no, verdadero/falso , negro/blanco, etc.

Caracteristicas
Soporta datos imprecisos
Es conceptualmente fácil de entender
Es flexible
Es tolerante a los datos imprecisos
Se basa en el lenguaje humano
Se basa en la experiencia de expertos conocedores del problema en cuestión.
Puede modelar funciones no lineales de alguna complejidad.
Combina en forma unificada expresiones lingüísticas con datos numéricos.
Aplicaciones
Sistema de control de acondicionadores de aire .
Sistemas de focos automáticos en cámaras fotográficas .
Electrodomésticos familiares.
Optimización de control en sistemas industriales.
Sistema de conocimiento de escritura.

1.4 Modelos de agente inteligente
AGENTE INTELIGENTE: Programa que puede realizar tareas especificas para un usuario y posee un grado de inteligencia suficiente para ejecutar parte de sus tareas de forma autónoma e interactuar con su entorno de forma útil.
Esquema de una agente de información
Agente reactivo simple
Agentes basados en utilidad
Agentes basados en metas u objetivos
Agentes reactivos basados en modelos
1.5 Heuristica
Es la capacidad de realizar innovaciones positivas para conseguir los fines que se pretenden, ó es la solución de problemas en los cuales las soluciones se descubren por la evaluación del progreso logrado en la búsqueda del resultado final.
Ejemplo:
SpamAssassin que usa una amplia variedad de reglas heurísticas para determinar cuando un correo electrónico es spam.
Muchos algoritmos en la inteligencia artificial son heurísticos por naturaleza, o usan reglas heurísticas.
ITMinatitlan
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Mapa conceptul unidad 1 Fundamentos de la inteligencia artificial
Paulina Astrid Ortiz Dominguez
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