Conceptos básicos de Inteligencia Artificial

1. 1
INTRODUCCION A LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2. Objetivo General de I. A
 Desarrollar Sistemas Expertos
mediante la aplicación de técnicas,
procedimientos y herramientas de
desarrollo para la toma de decisiones
oportunas y necesarias de las
organizaciones
IIA-Introducción 2

3. UNIDAD I: INTRODUCCIÓN A LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
3

4. Objetivos de la Unidad:
 Analizar los conceptos teóricos y
experimentales de los diversos logros de la
Inteligencia Artificial para comprenderlos y
llevarlos a la práctica en la resolución de
problemas donde interviene la decisión racional
humana.
 Brindar una visión clara, actualizada, objetiva y
correctamente documentada de la Inteligencia
Artificial; considerando su pasado, presente y
porvenir.
4

5. Objetivos de la Unidad:
 Mostrar como la Inteligencia Artificial
colabora intrínsecamente en la creación
de sistemas expertos y sistemas
basados en el conocimiento para que
las organizaciones tomen mejores
decisiones.
5

6. Contenido:
IIA-Introducción 6
 1.1. Introducción a la I.A.
 1.2. Bases de la I. A.
 1.3. Historia y evolución.
 1.4. Conceptos.
 1.5. Objetivos y fines de la I. A.
 1.6. Características.

7. Introducción a la Int. Artificial
IIA-Introducción 7

8. La máquina enigma y la
maquina de Turing
IIA-Introducción 8

9. QUE ES LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL ?
 Inteligencia artificial (IA)
se refiere a sistemas o
máquinas que imitan la
inteligencia humana para
realizar tareas y pueden
mejorar iterativamente a
partir de la información
que recopilan. La IA se
manifiesta de varias
formas. IIA-Introducción 9

10. 10
¿Las máquinas pueden pensar?

11. IIA-Introducción 11
Otros conceptos de la IA ?
 La Inteligencia Artificial es la parte de las
Ciencias de la Computación que se ocupa del
diseño de sistemas inteligentes, esto es
sistemas que exhiben características que
asociamos con la inteligencia en las
conductas humanas.
Feigenbaum y Barr ’80s

12. 12
 El estudio de cómo lograr que las
computadoras realicen tareas que por el
momento, los humanos hacen mejor.
E. Rich - Knight, 1991
 La rama de la Ciencias de la computación que
se ocupa de la automatización de la conducta
inteligente.
Luger y Stubblefield, 1993
Otros conceptos de la IA ?

13. Bases de la Inteligencia Artif.
13
Aunque la inteligencia artificial se suele relacionar a menudo con
la ciencia ficción, ya no se encuentra relegada a las novelas y las
películas. La IA nos rodea, desde los lugares más cotidianos:
- Conversión de voz en texto
- Etiquetado de fotografías,
- Detección del fraude
También en áreas mas avanzadas como:
- Medicina de alta precisión
- Predicción de lesiones
- Coches autónomos.
Se encuentra en métodos informáticos como:
- El análisis avanzado de datos
- El procesamiento de lenguaje natural
- El aprendizaje automático o machine learning.
La inteligencia artificial está
transformando la forma de
trabajar de las empresas,
así como nuestra manera
de interactuar con el
mundo.

14. 14
ROBOTICA
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?

15. 15
 Sistemas de control (vuelos espaciales)
 Planificadores (aeropuertos)
 Sistemas de soporte a la decisión
 e-commerce, subastas electrónicas
 Agentes recomendadores (Web!!!)
 e-learning .....
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?

16. IIA-Introducción 16
 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
 INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)
 herramientas para poder concretar IA
 LINGÜÍSTICA (1957)
 teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)
FUNDAMENTOS DE LA IA

17. IIA-Introducción 17
RAMAS DE IA:
 Búsqueda Heurística
 Representación del conocimiento
 Inferencia
 Planificación
 Aprendizaje
 Lenguaje Natural
 Visión
 Robótica

18. Objetivos y fines de la I. A.
18

19. Objetivos de la IA
19

20. Objetivos de la IA
20

21. Objetivos de la IA
21

22. Objetivos de la IA
22

23. Características de la IA
 Los computadores no pueden
manejar verdaderos significados.
 Los computadores no tienen autoconciencia
(emociones, sociabilidad, etc.).
 Un computador sólo puede hacer aquello para lo
que está programado.
 Las máquinas no pueden pensar realmente.
 uso de símbolos no matemáticos, aunque no es
suficiente para distinguirlo completamente.
23

24. Características de la IA
 Eficiencia en cálculos: La Inteligencia
Artificial tiene alto poder y eficiencia en el cálculo.
Pero son débiles en las experiencias de la vida
diaria.
 El programa especifica cómo encontrar la
secuencia de pasos necesarios para resolver un
problema dado
 Las conclusiones de un programa declarativo no
son fijas y son determinadas parcialmente por las
conclusiones intermedias alcanzadas durante las
consideraciones al problema específico
24

25. 25
Bibliografía
• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell –
Prentice Hall, Cap 1
http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html
• Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición –
Mc Graw Hill 1994, Cap 1
• https://relopezbriega.github.io/blog/2017/06/05/introduccion-a-la-
inteligencia-artificial/
• https://www.monografias.com/trabajos12/inteartf/inteartf.shtml

26. Contenido Tema 2:
IIA-Introducción 26
1.7. Funcionamiento básico y general de
la I. A.
1.8. Alcances
1.8.1.En Hardware
1.8.2.En Software. Ejemplos de sistemas
históricos y actuales con I. A.
1.8.3. Proyecto japonés de la V
Generación.
1.9. Sistemas basados en conocimiento
1.9.1.Niveles de conocimiento.

27. Funcionamiento básico y
general de la I. A.
IIA-Introducción 27
Lo que hemos visto hasta ahora es el funcionamiento tecnológico de la Inteligencia
Artificial (IA). Desde el punto de vista de las capacidades intelectuales, el
funcionamiento de una IA se sustancia principalmente en cuatro niveles funcionales
diferentes:
1– Comprensión: mediante la simulación de las
capacidades cognitivas de correlación de datos y
eventos, la IA es capaz de reconocer textos,
imágenes, tablas, videos, voz y extrapolar
información

28. Funcionamiento básico y
general de la I. A.
IIA-Introducción 28
2– Razonamiento: mediante la lógica, los sistemas son capaces de conectar
las múltiples informaciones recogidas (a través de algoritmos matemáticos
precisos y de forma automatizada).
3– Aprendizaje: en este caso hablamos de sistemas con funcionalidades
específicas para el análisis de las entradas de datos y para su retorno “correcto”
en la salida (es el ejemplo clásico de los sistemas de Machine Learning que con
técnicas de aprendizaje automático llevan a la IA a aprender);
4– Interacción (Human Machine Interaction): en este caso nos referimos a la
forma en que funciona la IA en relación con su interacción con los humanos.

29. Alcances de la Inteligencia
artificial en HW y SW
IIA-Introducción 29
La nueva y poderosa tecnología de Inteligencia Artificial
(IA) está aquí para quedarse, con un impacto disruptivo y
una presencia dominante, sus capacidades
computacionales significativas, aplicable a un mar de
casos de uso en la vida diaria y el comercio.
Junto con la conectividad 5G, el Internet de las cosas
(IoT) y la nube, la IA formará parte del grupo de
tecnologías transformadoras que ahora convergen e
intersectan de nuevas maneras, dando lugar a nuevas
oportunidades y desafíos por igual.

30. Alcances de la Inteligencia
artificial en HW y SW
IIA-Introducción 30
Una reciente investigación de IHS Markit estima que
los ingresos globales para los sistemas de
Inteligencia Artificial que cubren componentes
de hardware y software alcanzarán casi 1 billón de
dólares en 2025, con una tasa de crecimiento anual
compuesta (CAGR) de 28 por ciento, a partir de 142
mil millones de dólares en 2017.
La adopción de IA será más fuerte en las industrias
automotriz, manufactura, atención médica y defensa,
con centros de datos e infraestructura de
computación en la nube formando las principales
áreas en las cuales se llevará a cabo la capacitación
en Inteligencia Artificial.

31. Ejemplos de Inteligencia Artificial
IIA-Introducción 31
Las empresas más importantes, como Facebook, Google, Amazon, Apple y
Microsoft, están luchando no sólo por incorporar a las startups innovadoras en
el campo de la IA, sino también por lanzar y alimentar proyectos de
investigación de los que ya estamos viendo algunos frutos. Algunos ejemplos
son:
A) Ventas: sistemas expertos para configurar propuestas comerciales complejas
B)Marketing e Inteligencia Artificial, una fuerte combinación
C) Inteligencia Artificial aplicada al mundo dela Sanidad y la Salud
D) Inteligencia artificial y gestión de la cadena de suministro

32. Proyecto japonés de la V
Generación.
IIA-Introducción 32
El Proyecto de la V Generación Japonesa de
Computadores(FGCS) y la Progración Lógica del PROLOG
(José A. López Brugos Septiembre de 1985).
1.Los Japoneses han apostado por la lógica en su proyecto
de los sistemas de la 5ª Generación de computadores,
FGCS (Proyecto de sistemas informáticos de quinta
generación), devolviéndonos-mutatis mutandis - el oriente
de la Filosofía lógica de Leibniz. En su programación lógica,
el PROLOG constituye el nucleo (KL: kernel language) de
su lenguaje y la lógica del SIMPOS (Sistema Operativo de
Máquina de Inferencia Secuencial), el sistema operativo de
su máquina de inferencias secuenciales, PSI.

33. Proyecto japonés de la V
Generación.
IIA-Introducción 33
El FGCS fue concebido en 1979 como realización de una
idea del Ministerio de Comercio e Industrias
Internacionales (MITI), para lo que se creó el Japan
Information Processing Centro de Desarrollo (JIPDEC), que
después de la Conferencia de Octubre de 1981 se
denomina ICOT (Instituto de Nuevas Generación
Tecnología Informática). El proyecto ocupará un período de
10 años divididos en estadios de 3,4,3 años
respectivamente. El KL0 y KL1 alcanzaron su objetivo en el
estadio inicial y el KL2 lo conseguirá en el intermedio.

34. Proyecto japonés de la V
Generación.
IIA-Introducción 34
El KL0 de 1983 extendí a el PROLOG convencional DIC-10
de Edimburgo con 1) modularización de programas;
2)interfaz de Base de Datos relacional;
3)procesamiento en paralelo;
4)chequeo de tipo de datos.
El KL1 añadió en 1984, los mecanismos:
1)refinamiento de aspectos del K ;
2)reconfiguración del lenguaje para el modelo de
ejecución en paralelo;
3)mecanismos de abstracción de Base de Datos;
4)mecanismos de meta-inferencia.

35.  Tarea en clase:
 1- Investigar:
Hacer una comparativa entre: Programa
tradicional (sistema clásico), Sistema
Experto y experto humano.
35

36. 36
Tarea (Descubriendo a la IA)
• 2- Buscar 2 o 3 Institutos de IA (líneas de
investigación, proyectos, publicaciones)
• Ver publicaciones / organizaciones / eventos
científicos sobre IA
• Investiga algún aporte de la IA que se haya
implementado en alguna aplicación interesante
en los últimos tiempos.
• Investiga Sistemas basados en conocimiento y
Niveles de conocimiento.