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Actividad 5
Actividad 5
     HISTORIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
   Las eras o etapas de la inteligencia artificial.
   La i.a. tuvo su boom a partir de la conferencia efectuada en el darmouth college en 1956 (aquí
    nace la i.a.)
   Estando presentes científicos como:
   1.-john mccarty: quien le dio el nombre a esta nueva área del conocimiento.
   2.-marvin minisky: fundador del laboratorio de i.a. del mit.
   3.-claude shannon: de los laboratorios bell de e.u.a.
   4.-nathaniel rodhester: de i.b.m.
   5.-allen newell: primer presidente de la a.a.a.i. (asociacion americana de inteligencia art.)
   6.-herbert simmon: premio novel de carnige mellon university.
   nota: en términos generales las eras por las que ha pasado la i.a. son las siguientes:
   1.-el inicio (1956-1965) poniéndose principal énfasis en la implementación de juegos en el
    computador (ajedrez, damas etc.), Así como en la demostración de teoremas.
   2.-la etapa obscura (1965-1970) aquí se apoya el entusiasmo por la i.a.
   3.-etapa del renacimiento de la i.a. (1970-1975), iniciado en la universidad de stanford con el
    sistema experto medico misión (experto en enfermedades infecciosas de la sangre como la
    meningitis).
   4.-etapa de las sociedades. (1975-1980) aquí se identifica la necesidad de trabajar en sociedad con
    profesionistas en otras aéreas del conocimiento (dendral=mycin)
   5.-etapa de la comercialización de la i.a.
   Diferentes metodologías
    1.La lógica difusa: permite tomar
    decisiones bajo condiciones de incerteza.
    2.Redes neuronales: esta tecnología es
    poderosa en ciertas tareas como la
    clasificación y el reconocimiento de
    patrones. Está basada en el concepto de
    "aprender" por agregación de un gran
    número de muy simples elementos.
    Este modelo considera que una neurona
    puede ser representada por una unidad
    binaria: a cada instante su estado puede
    ser activo o inactivo. La interacción entre
    las neuronas se lleva a cabo a través de
    sinapsis. Según el signo, la sinapsis es
    excitadora o inhibidora.
    El perceptrón está constituido por las
    entradas provenientes de fuentes externas,
    las conexiones y la salida. En realidad un
    perceptrón es una Red Neuronal lo más
    simple posible, es aquella donde no existen
    capas ocultas.
   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).
   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.
Categorías de la inteligencia Artificial


                                     Sistemas que piensan como humanos.- Estos
                                 sistemas tratan de emular el pensamiento humano;
                                    por ejemplo las redes neuronales artificiales. La
                                 automatización de actividades que vinculamos con
                                procesos de pensamiento humano, actividades como
                                   la Toma de decisiones, resolución de problemas,
                                                      aprendizaje.

                               Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas
                                tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el
                               comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El
                                   estudio de cómo lograr que los computadores
                                 realicen tareas que, por el momento, los humanos
                                                    hacen mejor.

                                Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con
                                  lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el
                                 pensamiento lógico racional del ser humano; por
                                  ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los
                               cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
                                Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).–
                                       Tratan de emular en forma racional el
                                comportamiento humano; por ejemplo los agentes
                                    inteligentes .Está relacionado con conductas
                                              inteligentes en artefactos
Inteligencia artificial convencional



 Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis
         formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes
                                      problemas:
    Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se
          resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que son muy
                importantes requieren de un buen funcionamiento.
Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del
          contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
  Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
  Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y
                 pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
     Smart process management: facilita la toma de decisiones complejas,
      proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo
                          haría un especialista en la actividad.
Inteligencia artificial computacional



La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva)
          implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones
        interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se
                             realiza basándose en datos empíricos
las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de
    imitar por completo a un ser humano. Estas críticas ignoran que ningún humano
     individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como
     Howard Gardner han propuesto que existen inteligencias múltiples. Un sistema
     de inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto es fundamental
          en su diseño la delimitación de los tipos de problemas que resolverá y las
              estrategias y algoritmos que utilizará para encontrar la solución.
 En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos
       innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten por ejemplo
      almacenar y recuperar información en la memoria y los aspectos aprendidos el
       saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del
       mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan
     solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de
                       modo tal que puedan resolver ciertos problemas.
Muchas personas consideran que el test de Turing ha sido superado, citando conversaciones en
       que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con
           un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a un test de Turing, que
         requiere que el participante esté sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina.
    Otros experimentos mentales como la Habitación china de John Searle han mostrado cómo una
         máquina podría simular pensamiento sin tener que tenerlo, pasando el test de Turing sin
            siquiera entender lo que hace. Esto demostraría que la máquina en realidad no está
       pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para
        Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra
           de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas
                                                definidas a priori.
    Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el
        usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y apareció ya en los inicios
            de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para
        comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para
        que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el
        humano aprende el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma
        distinto al nativo, o bien el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario
                                       en la lengua que el usuario utiliza.
     Un humano durante toda su vida aprende el vocabulario de su lengua nativa. Un humano
         interpreta los mensajes a pesar de la polisemia de las palabras utilizando el contexto para
                                             resolver ambigüedades.
 
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Actividad 5

  • 3. HISTORIA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Las eras o etapas de la inteligencia artificial.  La i.a. tuvo su boom a partir de la conferencia efectuada en el darmouth college en 1956 (aquí nace la i.a.)  Estando presentes científicos como:  1.-john mccarty: quien le dio el nombre a esta nueva área del conocimiento.  2.-marvin minisky: fundador del laboratorio de i.a. del mit.  3.-claude shannon: de los laboratorios bell de e.u.a.  4.-nathaniel rodhester: de i.b.m.  5.-allen newell: primer presidente de la a.a.a.i. (asociacion americana de inteligencia art.)  6.-herbert simmon: premio novel de carnige mellon university.  nota: en términos generales las eras por las que ha pasado la i.a. son las siguientes:  1.-el inicio (1956-1965) poniéndose principal énfasis en la implementación de juegos en el computador (ajedrez, damas etc.), Así como en la demostración de teoremas.  2.-la etapa obscura (1965-1970) aquí se apoya el entusiasmo por la i.a.  3.-etapa del renacimiento de la i.a. (1970-1975), iniciado en la universidad de stanford con el sistema experto medico misión (experto en enfermedades infecciosas de la sangre como la meningitis).  4.-etapa de las sociedades. (1975-1980) aquí se identifica la necesidad de trabajar en sociedad con profesionistas en otras aéreas del conocimiento (dendral=mycin)  5.-etapa de la comercialización de la i.a.
  • 4. Diferentes metodologías 1.La lógica difusa: permite tomar decisiones bajo condiciones de incerteza. 2.Redes neuronales: esta tecnología es poderosa en ciertas tareas como la clasificación y el reconocimiento de patrones. Está basada en el concepto de "aprender" por agregación de un gran número de muy simples elementos. Este modelo considera que una neurona puede ser representada por una unidad binaria: a cada instante su estado puede ser activo o inactivo. La interacción entre las neuronas se lleva a cabo a través de sinapsis. Según el signo, la sinapsis es excitadora o inhibidora. El perceptrón está constituido por las entradas provenientes de fuentes externas, las conexiones y la salida. En realidad un perceptrón es una Red Neuronal lo más simple posible, es aquella donde no existen capas ocultas.
  • 5. 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).  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.
  • 6. Categorías de la inteligencia Artificial Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje. Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar. Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular en forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos
  • 7. Inteligencia artificial convencional Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas: Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que son muy importantes requieren de un buen funcionamiento. Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones. Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística. Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar. Smart process management: facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la actividad.
  • 8. Inteligencia artificial computacional La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Estas críticas ignoran que ningún humano individual tiene capacidad para resolver todo tipo de problemas, y autores como Howard Gardner han propuesto que existen inteligencias múltiples. Un sistema de inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseño la delimitación de los tipos de problemas que resolverá y las estrategias y algoritmos que utilizará para encontrar la solución. En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar información en la memoria y los aspectos aprendidos el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. Del mismo modo que un humano debe disponer de herramientas que le permitan solucionar ciertos problemas, los sistemas artificiales deben ser programados de modo tal que puedan resolver ciertos problemas.
  • 9. Muchas personas consideran que el test de Turing ha sido superado, citando conversaciones en que al dialogar con un programa de inteligencia artificial para chat no saben que hablan con un programa. Sin embargo, esta situación no es equivalente a un test de Turing, que requiere que el participante esté sobre aviso de la posibilidad de hablar con una máquina. Otros experimentos mentales como la Habitación china de John Searle han mostrado cómo una máquina podría simular pensamiento sin tener que tenerlo, pasando el test de Turing sin siquiera entender lo que hace. Esto demostraría que la máquina en realidad no está pensando, ya que actuar de acuerdo con un programa preestablecido sería suficiente. Si para Turing el hecho de engañar a un ser humano que intenta evitar que le engañen es muestra de una mente inteligente, Searle considera posible lograr dicho efecto mediante reglas definidas a priori. Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. Este obstáculo es debido a la ambigüedad del lenguaje, y apareció ya en los inicios de los primeros sistemas operativos informáticos. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza. Un humano durante toda su vida aprende el vocabulario de su lengua nativa. Un humano interpreta los mensajes a pesar de la polisemia de las palabras utilizando el contexto para resolver ambigüedades.