Este documento resume los principales enfoques y áreas de estudio de la inteligencia artificial moderna, incluyendo redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, lógica difusa y sistemas expertos. También describe brevemente la historia de la IA y algunos problemas clásicos resueltos por sistemas de IA.

1. ENFOQUE MODERNO DE LA
INTELIGENCIA ARTFICIAL

2. Contenido
• Historia de la IA
• Redes neuronales artificiales
• Algoritmos genéticos
• Lógica difusa
• Aplicaciones
• Conclusiones

3. Introducción
• Wiener y Rosenblueth (1943, Behavior, Purpose and
Teleology)
• Wiener , Cybernetics, 1948
• 1950, Alan M. Turing – Computing Machinery and
Intelligence" ("Ordenador e inteligencia"),
• Perceptrón de Rossenblatt: sistema visual de
reconocimiento de patrones.
• Culloch y Pitts (1954, A Logical Calculus of the Ideas
Environment in Nervous Activity) redes neuronales
• 1956, Conferencia de Darmouth College, reunión
Minsky, McCarthy

4. • Años 60, Alan Newell y Herbert Simon, GPS
(General Problem Solver: solucionador general
de problemas). torres de Hanoi, criptoaritmética
y otros problemas similares. No podía resolver
problemas ni del mundo real, ni médicos ni
tomar decisiones importantes. Manejaba reglas
heurísticas (aprender a partir de sus propios
descubrimientos) que la conducían hasta el
destino deseado mediante el método del ensayo
y el error.
• Lógica Difusa (Zadeh, 1965)
• 1967 Dendral, intérprete de espectrograma de
masa
• Años 70, Edward Feigenbaum, Sistema experto.

5. • 1974 Mycin, diagnostico de trastornos en
la sangre y recetar la correspondiente
medicación
• Puff, variante de Mycin usado en el Pacific
Medical Center de San Francisco, EEUU.
• Años 80, Lisp, Prolog.
• EURISKO. Programa que perfecciona su
propio cuerpo de reglas heurísticas
automáticamente, por inducción.

6. Mirada panorámica
• Grandes promesas, peores fracasos
• Enfoques numéricos
• Enfoques heurísticos
• La tecnología aliada de la IA
• De la neurona a los SSEE.
• De los SSEE a las RNA
• Computación evolutiva
• La realidad del comportamiento humano

7. AREAS DE ESTUDIO
• Procesamiento de lenguaje natural
• Ingeniería del conocimiento
• Aprendizaje, búsqueda de soluciones
• Automatización, control
• Identificación, clasificación, reconocimiento de
formas
• Diagnóstico, optimización
• Aplicaciones en campos profesionales: finanzas,
medicina, educación, ingeniería, etc.

8. Que es la Inteligencia artificial?
• Enfoque tecnológico: La IA como el intento de
desarrollar una tecnología capaz de suministrar
al ordenador capacidades de razonamiento o
discernimiento similares, o aparentemente
similares a las de la inteligencia humana.
(McCarthy y Minsky, del MIT)
• Enfoque de investigación: La IA investiga los
mecanismos de inteligencia humana, que
emplea el ordenador como herramienta de
simulación para la validación de teorías.(Newell
y Simon, de la Carnegie Mellon University )

9. DEFINICION (CONT)
• Las técnicas de IA, van adquiriendo una base formal y
están dejando de ser "curiosidades académicas con
mucho futuro pero poca aplicación en el presente", para
pasar a ser uno de los motores que impulsan la industria
de la computación, con inversiones crecientes año tras
año.
• Posibilidades asombrosas, algún día existirán “las
máquinas pensantes" pero aún están muy lejos. Lo
seguro es que los primeros pasos están siendo
prometedores.
• Una aproximación “La IA es la rama de la ciencia de la
computación que centra sus esfuerzos en la
consecución de sistemas inteligentes”
• El problema actual: no están claros los objetivos, ni los
métodos que se deben aplicar para alcanzar esos
objetivos. Controversia permanente.

10. DEFINICION (CONT)
• El arte de crear máquinas con capacidad de realizar
funciones que realizadas por personas requieren de
inteligencia. (Kurzweil, 1990).
• El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen
tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.
(Rich, Knight, 1991).
• La rama de la ciencia de la computación que se ocupa
de la automatización de la conducta inteligente (Luger y
Stubblefield, 1993).
• Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y
emulación de la conducta inteligente en función de
procesos computacionales (Schalkoff, 1990).

11. SIMULACION DEL CEREBRO HUMANO
CREAR UNA MAQUINA A SEMEJANZA
DEL SER HUMANO
EL SOPORTE DE LA IA SON LAS
MAQUINAS COMPUTADORAS DE
ACUERDO AL NIVEL DE DESARROLLO
TECNOLOGICO

12. PROBLEMAS CLASICOS
• Las N reinas.
• Las torres de Hamoi
• Los misioneros y los caníbales.
• El problema de los baldes.
• El problema del agente viajero.
• El problema del granjero.
• Etc.

13. El problema de los dos baldes
(Todo un reto para inteligentes)
• Tenemos 2 baldes de agua vacíos, uno con
capacidad de 6 gal. y otro con capacidad de
8 gal. Teniendo en cuenta que podemos
llenar cada uno de los baldes como
queramos, ¿ cómo podríamos llenar el balde
de los 8 gal. exactamente hasta la mitad ?
(supongamos que no existe ninguna marca
de medidas en ninguno de los baldes).
• TRATA DE RESOLVERLO!!!!!!!!!!!!!!!!!

14. Los temas modernos de la IA
• Sistemas expertos
• Redes neuronales artificiales
• Algoritmos genéticos
• Lógica difusa
• Agentes inteligentes
• Sistemas neurofuzzys

15. Aplicaciones
• Industriales.
• Médicas.
• Ingeniería.
• Empresariales.
• Financieras.
• Robótica y automatización.