Instituto Albert Schweitzer. IAS Lanús. Cuarto Año. 2016,

1. Inteligencia artificial, una aproximación
Ana María Andrada. info@blaspascal.net

2. ¿Qué es la inteligencia?
Deriva de intelligentia, vocablo
introducido por Cicerón.
Capacidad de aprender.
Capacidad de solucionar problemas.
Vida:
“El ajuste continuo de las relaciones
internas a las relaciones externas”
Ese ajuste lo lograba la inteligencia.
“Poder combinar muchas impresiones
separadas”.
Roma.
63 AC – 62 AC.

3. Disciplinas vinculadas
 Biología.
 Medicina.
 Psicología.

4. INTELIGENCIASMÚLTIPLES
HOWARDGARDNER

5. Jean Piaget
 Para Piaget, entonces, la inteligencia resulta de un proceso
de adaptación que se verifica permanentemente entre el
individuo y su ámbito socio cultural. Este proceso implica
dos procesos inseparables y simultáneos:
 Asimilación (el sujeto modifica al medio) y acomodación
(el medio modifica al sujeto), son dos procesos
complementarios y permanentes, ellos hacen posible la
construcción y afianzamiento de estructuras mentales
(inteligencia) y ellas le permiten la adaptación al mundo
en el que el sujeto vive.

6. Construir inteligencia “fuera de mí”
Desde la Prehistoria, el hombre quiso crear
Imágenes animadas. Desde dioses que emanaban
fuego por sus ojos, estupendos relojes y escribientes o
pianistas, el hombre siempre quiso emprender el
desafío que subyace en obras donde la pregunta
esencial es ¿quieres asemejarte a mí?
Este humanoide que vemos en la imagen está en el
Centre International de la Mécanique d'Art, en Suiza.

7. Otros ejemplos
El canard digérateur de Jacques de Vaucanson, aclamado en
1739 como el primer autómata capaz de hacer la digestión.

8. Hablando de relojes…
Reloj Elefante, se mueve
cada media hora.
Siria. Siglo XIV. Construido
por el Ing. Al-Jazari.

9. Jaquet-Droz y sus geniales creaciones
Marianne, la
pianista.
Pierre, el
escribiente.

10. El Turco, un autómata
jugador de ajedrez
Wolfgang von Kempelen – The Turkish Chess Player

11. Convergen con la evolución de las computadoras, que
pueden pensarse como un “otro fuera de mí”, que me
interroga sobre mis propios procesos mentales.

12. Alan Turing – Test de Turing
El test de Turing (o prueba de Turing) es
una prueba de la habilidad de una
máquina de exhibir un comportamiento
inteligente similar, o indistinguible, del
de un humano.

13. Deep Blue (IBM)
 Deep Blue fue una supercomputadora desarrollada por
el fabricante estadounidense IBM para jugar al ajedrez.
Fue la primera que venció a un campeón del mundo
vigente, Gary Kaspárov, con un ritmo de juego lento.
Esto ocurrió el 10 de febrero de 1996, en una
memorable partida. Sin embargo, Kaspárov ganó 3 y
empató 2 de las siguientes partidas, derrotando a Deep
Blue por 4-2. El encuentro concluyó el 17 de febrero de
1996.

14. Década del 50. Darmouth College. Estados Unidos.
Padre: Dr. Marvin Minsky

15. Inteligencia artificial
 Coloquialmente el término "inteligencia artificial" se
aplica cuando una máquina imita las funciones
"cognitivas" que los humanos asocian con otras mentes
humanas, como por ejemplo: "aprender" y "resolver
problemas“.
 Filosóficamente subyace nuevamente la pregunta
¿Quieres asemejarte a mí?
 Computacionalmente, estamos hablando de elegir el
estado requerido en un conjunto de estados,
algoritmos genético, redes neuronales artificiales y
razonamiento artificial.

16. ¿Qué tengo que tener?
 Hechos
 Base de conocimiento
 Sistema de Razonamiento (motor de inferencia)
 Resultados
(Hechos, representación en variadas formas)
(Incertidumbre, caos  teoría del caos e incertidumbre)

17. Representación del conocimiento
 Triplas del tipo objeto – atributo – valor. Ejemplo: la
chaqueta de Wilson en un caso de Sherlock Holmes.
Un atributo son los puños de la chaqueta. Un valor es
gastado y brillante.

19. Marcos y redes semánticas
 Marcos. Estructuras para representar conocimiento
estereotipado, capaces de otorgar coherencia a la
información que ingresa a ese contexto. Ejemplo
típico: la escena del crimen. Marvin Minsky pensó esto
en 1975 y lo definió como paquetes de conocimiento
incrustados y relacionados entre sí en forma de red.
 Las redes semánticas son estructuras de nodos
(conceptos) y arcos (relaciones) que son partículas
significativas del lenguaje natural (verbo, preposición
o verbo – preposición)

20. Reglas
 Las reglas del tipo “Si ocurre esto, entonces esto otro”
son muy útiles en ámbitos muy específicos: analizar
por qué no funciona un automóvil, un sistema experto
en diagnosticar enfermedades infantiles infecciosas
típicas o un sistema experto en detección de fallas de
una computadora.
 Muchas veces la experiencia se manifiesta en el sistema
bajo la forma de heurísticas, que son recursos para
“saltear algunas posibilidades” y quedarse con otras
más probables e ir a fondo hasta encontrar una
solución a un problema dado.

21. Algunos ejemplos interesantes
 Eliza conversa con nosotros sobre temas diversos.
 Alice lo hace más específicamente.
 Landmarks Egypt mantiene una conversación con
nosotros a través de Shef, que tiene 11 años y vive en
una aldea egipcia. Su padre es un escriba.
 La serie CSI. Vale la pena explorar cada emisión
unitaria dentro de cada temporada y descubrir qué tipo
de representación del conocimiento utilizan para
resolver un caso.
 Idem la serie Criminal Minds o CSI Cyber.

22. Policiales y Ciencia ficción
 Eliza y su conversación con Siri, un chatbot creado en
1996: http://identidadgeek.com/siri-y-su-platica-con-
eliza-un-chatbot-programado-en-1996/2011/10/
 Simulador de HAL (2001. Odisea del Espacio):
http://www.thehal9000.com/
 Inteligencia artificial y Sherlock Holmes:
http://www.neoteo.com/221b-inteligencia-artificial-y-
sherlock-holmes

23. Elon Musk tiene listo el superordenador que dará
vida a la inteligencia artificial de OpenAI