Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica que la IA intenta comprender y replicar la inteligencia humana mediante el desarrollo de máquinas inteligentes. Luego describe los fundamentos de la IA en disciplinas como la filosofía, matemáticas, psicología e ingeniería. Finalmente, resume la historia de la IA y algunas de sus aplicaciones actuales como la lingüística computacional, minería de datos, robótica y sistemas de apoyo a la toma de decisiones.

1. INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Marín Yasmin
Abreu Marcos
Almarza Eddy
Aramayo Jaime
Barrios Jean
Chacón Jesús
Mota Gilberto
Perdomo Miguelangel
Valenzuela Exduy

2. Introducción
 ¿ Qué es la Inteligencia Artificial ?
 Fundamentos de la Inteligencia Artificial
 Historia de la Inteligencia Artificial
 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
Marín Yasmin

3. Introducción
 La Inteligencia Artificial (IA):
• intenta comprender el comportamiento
de entidades inteligentes (es una ciencia)
• se esfuerza en construir máquinas inteligentes
(es una ingeniería)
• máquinas inteligentes = máquinas capaces
de percibir, razonar, aprender, comunicarse y
actuar en entornos complejos
• La IA es un área reciente (1956)
• El estudio de la inteligencia es una
disciplina muy antigua
Marín Yasmín

4. Introducción
 La aparición de las computadoras en los años 50 permitió
poner en práctica las ideas surgidas hasta el momento.
 La IA puede considerarse un campo universal
Marín Yasmin

5. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA?
 Resolver problemas Complejos
 Hacer Generalizaciones
 Establecer Relaciones
 Análisis
 Percepción
 Comprensión y Aprendizaje
 Creación
Abreu Marcos

6. ¿Que es inteligencia Artificial ?
 Inteligencia Artificial es la parte de las  El estudio de cómo lograr que las
Ciencias de la Computación que se ocupa computadoras realicen tareas que
del diseño de sistemas inteligentes, esto es por el momento, los humanos hacen
sistemas que exhiben características que mejor
asociamos con la inteligencia en las
E. Rich - Knight, 1991
conductas humanas.
 Feigenbaum y Barr ’80s
Abreu Marcos

7. ¿Que es inteligencia Artificial ?
 La rama de la Cienciasde la  Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas
computación que se ocupa de la inteligentes (especialmente programas). Esto
automatización de la conducta está relacionado a la tarea de usar
inteligente. computadoras para entender la inteligencia
humana, pero IA no tiene que limitarse a
Luger y Stubblefield, 1993 métodos que son biológicamente observables.
J. Mc Carthy, 1998
Abreu Marcos

8. LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:
RAZONAMIENTO
SISTEMAS QUE SISTEMAS QUE Inteligencia
PIENSAN COMO PIENSAN ideal
HUMANOS RACIONALMENTE
SISTEMAS QUE SISTEMAS QUE
ACTUAN COMO ACTUAN
HUMANOS RACIONALMENTE
COMPORTAMIENTO
Almarza Eddy

9. Objetivos a alcanzar por la IA
 Desarrollar sistemas que
piensan como humanos.
 Desarrollar sistemas que
actúan como humanos.
 Desarrollar sistemas que
piensan racionalmente.
 Desarrollar sistemas que
actúan racionalmente.
Almarza Eddy

10. Pensar como los Humanos
 Pensar como los humanos: la Ciencia Cognitiva
 ¿como piensan los humanos? Técnicas experimentales
de la psicología
 Es el objetivo de la Ciencia Cognitiva (reúne técnicas
de IA y psicología)
Almarza Eddy

11. Actuar como los Humanos
 Test de Turing (1950). Comportamiento
inteligente.
• Incapacidad de diferenciar entre
respuestas del ordenador repuestas
humanas.
• Supondría:
- Procesamiento del Lenguaje Natural.
- Representación del Conocimiento.
- Razonamiento Automático
- Aprendizaje Automático.
Aramayo Jaime

12. Actuar como los Humanos
 Prueba de Turing.
(Alan Turing 1950) intenta ofrecer
una definición de inteligencia
Artificial que se pueda evaluar.
Para que un ser o máquina se
considere inteligente debe lograr
engañar a un evaluador de que
este ser o máquina se trata de un
humano evaluando todas las
actividades de tipo cognoscitivo
que puede realizar el ser humano.
Aramayo Jaime

13. Pensar Racionalmente
 La corriente Logística en
Inteligencia Artificial trata de
crear sistemas inteligentes
utilizando la Lógica Formal.
 Inconvenientes:
• Necesaria una representación del
conocimiento informal (o difuso).
Uso de probabilidades.
• Explosión combinatoria
posibilidades.
Aramayo Jaime

14. Actuar Racionalmente
 Uso de agentes: percepción + actuación.
 Se necesita resolver situaciones, que el
pensamiento racional no puede por sí
solo hacer:
Acciones reflejas: “retirar la mano del
fuego”.
 El estudio de IA como agentes racionales
tiene dos ventajas:
Es más general que el “pensamiento
racional”.
 Es más cercano al método científico que
el comportamiento y el pensamiento
humanos.
Aramayo Jaime

15. TAMBIÉN IA ES :
 Combinación de:
 Ciencias de la Computación
 Ingeniería Mecánica y Electrónica
 Fisiología y Filosofía
Creación de Máquinas que
puedan Pensar
Barrios Jean

16. FUNDAMENTOS
FILOSOFIA (desde 428 aC)
 teorías del razonamiento y aprendizaje
MATEMATICA (desde el 800)
 teorías formales de la lógica
PSICOLOGIA (desde 1879)
 investigación de la mente humana
Barrios Jean

17. FUNDAMENTOS
INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)
 herramientas para poder concretar IA
LINGÜÍSTICA (1957)
 teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)
Barrios Jean

18. Evolución Histórica de la I A
 Los inicios (1943-1956)
 Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)
 La dura realidad (1966-1973)
 Los sistemas basados en el conocimiento (1969-1979)
 La IA se industrializa (1980- actualidad)
Chacón Jesús

19. Evolución Histórica de la I A
Los inicios (1943-1956)
• McCulloch y Pitts: primer modelo de neurona
• Hebb: regla de aprendizaje Hebbiano o de Hebb
• Minsky, Edmonds: primer simulador de red neuronal (40 neuronas)
Chacón Jesús

20. Evolución Histórica de la I A
Los inicios (1943-1956)
• Taller de Dartmouth (bautizo de la IA): McCarthy, Minsky, Shannon,
Rochester, More, Samuel, Solomonoff, Selfridge, Newell, Simon
• Newell, Simon: Teórico Lógico (TL)
Chacón Jesús

21. Evolución Histórica de la I A
Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)
Los primeros años estuvieron llenos de éxitos, aunque con
ciertas limitaciones.
Entusiasmo general y grandes esperanzas.
Algunos «hitos»:
• Hipótesis del sistema de símbolos físicos.
• Lenguaje de alto nivel LISP.
• Generador de consejos.
• Micromundos, destacando el mundo de los bloques.
• RNs como adalines o perceptrones.
...Pero aún así las predicciones muy optimistas se chocaron
con una realidad difícil de modelar y excesivamente compleja
en muchos casos:
traducción, búsqueda de soluciones genérica, la explosión
Chacón Jesús

22. Evolución Histórica de la I A
Los sistemas basados en el conocimiento 1966-1973)
• Hasta este momento la investigación en IA estaba centrada en
el desarrollo de mecanismos de búsqueda de propósito general
métodos débiles.
• Alternativa: uso de conocimiento específico del dominio que
facilita el desarrollo de etapas de razonamiento más largas,
pudiendo así resolver casos recurrentes en dominios dee
conocimiento restringido: DENDRAL
Mota Gilberto

23. Evolución Histórica de la I A
Los sistemas basados en el conocimiento 1966-1973)
• sistemas expertos.
• Surge esta nueva metodología que puede aplicarse a
distintas áreas de la actividad humana. Muy empleado en diagnóstico
médico: MYCIN.
• Se incorporan también los factores de certeza.
• Aparecen los marcos de Minsky
Mota Gilberto

24. Evolución Histórica de la I A
La IA se industrializa (1980 hasta el presente)
 Primer sistema experto comercial con éxito: R1 por Digital
Equipment Corporation.
 En 1981 los japoneses anunciaron su proyecto «Quinta
Generación».
 Los EEUU constituyeron el MCC
 (Microelectronics and Computer Technology Corporation).
Mota Gilberto

25. Evolución Histórica de la I A
La IA se industrializa (1980 hasta el presente)
 Ninguno cumplió completamente sus objetivos, mientras
que Reino Unido se restaura el patrocinio/subvención.
 La industria de la IA creció rápidamente, pasando de unos
pocos millones de dólares en 1980 a billones de dólares
en 1988.
 Poco después llegó la época llamada «El invierno de la IA».
Mota Gilberto

26. LA IA SE CONVIERTE EN UNA CIENCIA
• Actualmente es más usual el desarrollo de teorías ya
existentes y trabaja también en demostrar la utilidad de
las aplicaciones en el mundo real.
• La IA ya forma parte del ámbito de los métodos científicos.
Perdomo Miguelangel

27. LA IA SE CONVIERTE EN UNA CIENCIA
• En 1986 se produce un regreso de las redes neuronales,
y este enfoque denominado conexionista convivirá con
otros diferentes.
• Recientemente ha habido una revolución en el campo de
la IA tanto en el contenido como en la metodología de
trabajo.
Perdomo Miguelangel

28. APLICACIONES DE LA IA
 Lingüística  Minería de datos (Data
computacional: Mining)
Valenzuela Exduy

29. APLICACIONES DE LA IA
 Mundos virtuales:  Procesamiento de lenguaje natural
(Natural Language Processing):
Valenzuela Exduy

30. APLICACIONES DE LA IA
 Robótica:  Sistemas de  Videojuegos:
apoyo a la
decisión:
Valenzuela Exduy

31. Valenzuela Exduy

32. GRACIAS