El término "inteligencia artificial" fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Dartmouth. La inteligencia artificial es una disciplina nueva que estudia cómo crear máquinas que puedan realizar tareas que requieren inteligencia humana, como juegos, traducción de idiomas y diagnóstico médico. La inteligencia artificial combina campos como la ciencia de la computación, la filosofía y la robótica con el objetivo de simular la inteligencia humana mediante el uso de computadoras.
2. Él termino "inteligencia artificial" fue acuñado formalmente en 1956
durante la conferencia de Darthmounth, más para entonces ya se había
estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había
propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían
logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La AI
es una de las disciplinas más nuevas que junto con la genética
moderna es el campo en que la mayoría de los científicos " más les
gustaría trabajar".
El estudio de la inteligencia es una de las disciplinas más antiguas, por
más de 2000 años los filósofos no han escatimado esfuerzos por
comprender como se ve, recuerda y razona junto con la forma en que
estas actividades deberían realizarse.
3. El estudio de la inteligencia es una de las disciplinas más antiguas, por
más de 2000 años los filósofos no han escatimado esfuerzos por
comprender como se ve, recuerda y razona junto con la forma en que
estas actividades deberían realizarse.
La llegada de las computadoras a principios de los 50, permitió el abordaje
sin especulación de estas facultades mentales mediante una autentica
disciplina teórica experimental.
4. INTELIGENCIA NATURAL
Procesar a gran velocidad
Multiplicidad de sensores
Comparación con información almacenada
Combinación de información
Respuestas correctas o incorrectas
No necesita instrucciones explícitas
5. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Modelado y simulación de actividades cognitivas
Memoria
Atención
Conocimiento
Percepción
Razonamiento
Asociación
Interpretación
6. La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del computador,
fisiología y filosofía, tan general y amplio como eso, es que reune
varios campos (robótica, sistemas expertos, por ejemplo), todos los
cuales tienen en común la creación de máquinas que pueden pensar.
La de idea construir una máquina que pueda ejecutar tareas percibidas
como requerimientos de inteligencia humana es un atractivo. Las tareas
que han sido estudiadas desde este punto de vista incluyen juegos,
traducción de idiomas, comprensión de idiomas, diagnóstico de fallas,
robótica, suministro de asesoría experta en diversos temas.
7. Es así como los sistemas de administración de base de datos cada vez más
sofisticados, la estructura de datos y el desarrollo de algoritmos de
inserción, borrado y locación de datos, así como el intento de crear
máquinas capaces de realizar tareas que son pensadas como típicas
del ámbito de la inteligencia humana, acuñaron el término Inteligencia
Artificial en 1956.
La Inteligencia Artificial trata de conseguir que los ordenadores simulen en
cierta manera la inteligencia humana. Se acude a sus técnicas cuando
es necesario incorporar en un sistema informático,conocimiento o
características propias del ser humano.
8. CARACTERISTICAS
Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia
Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no
matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente.
Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases
de datos,también procesan símbolos y no se considera que usen
técnicas de Inteligencia Artificial.
El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por
el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es
influenciado por el problema particular presente. El programa
especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para
resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los
programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un
algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las
variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa
de procedimiento).
9. Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son
determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias
alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los
lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han
caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.
El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos
programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito
del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas
para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos
científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir
entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de
conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre
ellas.
Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas
de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo
de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas
orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en
un sistema del mundo real: con poca información, con una solución
cercana y no necesariamente exacta.
10. Antes de poder revisar ampliamente el tema de IA, es bueno conocer algo
de su definicion de lo que es. Inteligencia artificial es en realidad una
rama de la computacion que permite dotar a una maquina u ordenador
con una capacidad de poder razonar y dar soluciones a un problema
especifico, de cualquier tipo de rama, ya sea informatica, juegos, medio
ambiente y otras mas.
Todo este boom de la inteligencia artificial se inicio con Alan Turing, el
padre de la IA, que diseño un eficaz metodo, llamado el Test de Turing
para probar que tan inteligente era una maquina , de tal forma que sea
capaz de engañar a un ser humano haciendole creer que la maquina es
humana.
11. CAMPOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Aprendizaje Automático (Machine Learning)
Ingeniería del conocimiento (Knowledge Engineering)
Lógica difusa (Fuzzy Logic)
Redes neuronales artificiales (Artificial Neural Networks)
Sistemas reactivos (Reactive Systems)
Sistemas multi-agente (Multi-Agent Systems)
Sistemas basados en reglas (Rule-Based Systems)
Razonamiento basado en casos (Case-Based Reasoning)
Sistemas expertos (Expert Systems)
Redes Bayesianas (Bayesian Networks)
Vida artificial (Artificial Life). La VA no es un campo de la IA, sino que la IA es un campo de la VA.
Computación evolutiva (Evolutionary Computation)
Estrategias evolutivas
Algoritmos genéticos (Genetic Algorithms)
Técnicas de Representación de Conocimiento
Redes semánticas (Semantic Networks)
Frames
Vision artificial
Audicion artificial
Lingüística computacional
Procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing)
Minería de datos (Data Mining)