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INTELIGENCIA
                        ARTIFICIAL


    Marín Yasmin
    Abreu Marcos
   Almarza Eddy
   Aramayo Jaime
     Barrios Jean
    Chacón Jesús
    Mota Gilberto
Perdomo Miguelangel
  Valenzuela Exduy
Introducción
 ¿ Qué es la Inteligencia Artificial ?

 Fundamentos de la Inteligencia Artificial

 Historia de la Inteligencia Artificial

 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial




Marín Yasmin
Introducción
    La Inteligencia Artificial (IA):

       • intenta comprender el comportamiento
         de entidades inteligentes (es una ciencia)

       • se esfuerza en construir máquinas inteligentes
         (es una ingeniería)

       • máquinas inteligentes = máquinas capaces
         de percibir, razonar, aprender, comunicarse y
         actuar en entornos complejos

   •    La IA es un área reciente (1956)

   •   El estudio de la inteligencia es una
       disciplina muy antigua
Marín Yasmín
Introducción
   La aparición de las computadoras en los años 50 permitió
   poner en práctica las ideas surgidas hasta el momento.




   La IA puede considerarse un campo universal




Marín Yasmin
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA?
 Resolver problemas Complejos
 Hacer Generalizaciones
 Establecer Relaciones
 Análisis
 Percepción
 Comprensión y Aprendizaje
 Creación




Abreu Marcos
¿Que es inteligencia Artificial ?
    Inteligencia Artificial es la parte de las    El estudio de cómo lograr que las
     Ciencias de la Computación que se ocupa        computadoras realicen tareas que
     del diseño de sistemas inteligentes, esto es   por el momento, los humanos hacen
     sistemas que exhiben características que       mejor
     asociamos con la inteligencia en las
                                                         E. Rich - Knight, 1991
     conductas humanas.
     Feigenbaum y Barr ’80s




Abreu Marcos
¿Que es inteligencia Artificial ?
   La rama de la Cienciasde la     Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas
  computación que se ocupa de la   inteligentes (especialmente programas). Esto
  automatización de la conducta    está relacionado a la tarea de usar
  inteligente.                     computadoras para entender la inteligencia
                                   humana, pero IA no tiene que limitarse a
    Luger y Stubblefield, 1993     métodos que son biológicamente observables.

                                                     J. Mc Carthy, 1998




Abreu Marcos
LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:
               RAZONAMIENTO

SISTEMAS QUE         SISTEMAS QUE Inteligencia
PIENSAN COMO         PIENSAN          ideal

HUMANOS              RACIONALMENTE

SISTEMAS QUE         SISTEMAS QUE
ACTUAN COMO          ACTUAN
HUMANOS              RACIONALMENTE

               COMPORTAMIENTO
Almarza Eddy
Objetivos a alcanzar por la IA

 Desarrollar sistemas que
  piensan como humanos.

 Desarrollar sistemas que
  actúan como humanos.

 Desarrollar sistemas que
  piensan racionalmente.

 Desarrollar sistemas que
  actúan racionalmente.

Almarza Eddy
Pensar como los Humanos
 Pensar como los humanos: la Ciencia Cognitiva



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Almarza Eddy
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  inteligente.

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      respuestas del ordenador repuestas
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    • Supondría:

     - Procesamiento del Lenguaje Natural.
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   - Razonamiento Automático
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 Aramayo Jaime
Actuar como los Humanos
 Prueba de Turing.

(Alan Turing 1950) intenta ofrecer
una definición de inteligencia
Artificial que se pueda evaluar.
Para que un ser o máquina se
considere inteligente debe lograr
engañar a un evaluador de que
este ser o máquina se trata de un
humano evaluando todas las
actividades de tipo cognoscitivo
que puede realizar el ser humano.




Aramayo Jaime
Pensar Racionalmente
 La corriente Logística en
 Inteligencia Artificial trata de
 crear sistemas inteligentes
 utilizando la Lógica Formal.

 Inconvenientes:

   • Necesaria una representación del
     conocimiento informal (o difuso).
     Uso de probabilidades.
   • Explosión combinatoria
     posibilidades.

Aramayo Jaime
Actuar Racionalmente
 Uso de agentes: percepción + actuación.

 Se necesita resolver situaciones, que el
    pensamiento racional no puede por sí
solo hacer:

 Acciones reflejas: “retirar la mano del
fuego”.

 El estudio de IA como agentes racionales
tiene dos ventajas:

 Es más general que el “pensamiento
racional”.

     Es más cercano al método científico que
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    humanos.


 Aramayo Jaime
TAMBIÉN IA ES :
 Combinación de:

    Ciencias de la Computación

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    Fisiología y Filosofía


            Creación de Máquinas que
                    puedan Pensar



  Barrios Jean
FUNDAMENTOS
  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



Barrios Jean
FUNDAMENTOS
         INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)
           herramientas para poder concretar IA




         LINGÜÍSTICA (1957)
           teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)




Barrios Jean
Evolución Histórica de la I A
 Los inicios (1943-1956)

 Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)




 La dura realidad (1966-1973)

 Los sistemas basados en el conocimiento (1969-1979)

 La IA se industrializa (1980- actualidad)

Chacón Jesús
Evolución Histórica de la I A
       Los inicios (1943-1956)

   •    McCulloch y Pitts: primer modelo de neurona




   •    Hebb: regla de aprendizaje Hebbiano o de Hebb



   •    Minsky, Edmonds: primer simulador de red neuronal (40 neuronas)




Chacón Jesús
Evolución Histórica de la I A
   Los inicios (1943-1956)

   • Taller de Dartmouth (bautizo de la IA): McCarthy, Minsky, Shannon,
     Rochester, More, Samuel, Solomonoff, Selfridge, Newell, Simon




   • Newell, Simon: Teórico Lógico (TL)




Chacón Jesús
Evolución Histórica de la I A
  Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)
  Los primeros años estuvieron llenos de éxitos, aunque con
  ciertas limitaciones.
    Entusiasmo general y grandes esperanzas.
    Algunos «hitos»:
    • Hipótesis del sistema de símbolos físicos.
    • Lenguaje de alto nivel LISP.
    • Generador de consejos.
    • Micromundos, destacando el mundo de los bloques.
    • RNs como adalines o perceptrones.
    ...Pero aún así las predicciones muy optimistas se chocaron
    con una realidad difícil de modelar y excesivamente compleja
    en muchos casos:
    traducción, búsqueda de soluciones genérica, la explosión
Chacón Jesús
Evolución Histórica de la I A
Los sistemas basados en el conocimiento 1966-1973)
• Hasta este momento la investigación en IA estaba centrada en
   el desarrollo de mecanismos de búsqueda de propósito general
  métodos débiles.


• Alternativa: uso de conocimiento específico del dominio que
 facilita el desarrollo de etapas de razonamiento más largas,
 pudiendo así resolver casos recurrentes en dominios dee
 conocimiento restringido: DENDRAL




Mota Gilberto
Evolución Histórica de la I A
  Los sistemas basados en el conocimiento 1966-1973)
  •         sistemas expertos.
  • Surge esta nueva metodología que puede aplicarse a
      distintas áreas de la actividad humana. Muy empleado en diagnóstico
       médico: MYCIN.




  •   Se incorporan también los factores de certeza.
  •   Aparecen los marcos de Minsky



Mota Gilberto
Evolución Histórica de la I A
    La IA se industrializa (1980 hasta el presente)
       Primer sistema experto comercial con éxito: R1 por Digital
        Equipment Corporation.
     En 1981 los japoneses anunciaron su proyecto «Quinta
        Generación».




     Los EEUU constituyeron el MCC
     (Microelectronics and Computer Technology Corporation).
Mota Gilberto
Evolución Histórica de la I A
 La IA se industrializa (1980 hasta el presente)

  Ninguno cumplió completamente sus objetivos, mientras
    que Reino Unido se restaura el patrocinio/subvención.
  La industria de la IA creció rápidamente, pasando de unos
    pocos millones de dólares en 1980 a billones de dólares
    en 1988.




  Poco después llegó la época llamada «El invierno de la IA».


Mota Gilberto
LA IA SE CONVIERTE EN UNA CIENCIA
  • Actualmente es más usual el desarrollo de teorías ya
   existentes y trabaja también en demostrar la utilidad de
   las aplicaciones en el mundo real.
  • La IA ya forma parte del ámbito de los métodos científicos.




Perdomo Miguelangel
LA IA SE CONVIERTE EN UNA CIENCIA
  • En 1986 se produce un regreso de las redes neuronales,
   y este enfoque denominado conexionista convivirá con
   otros diferentes.
  • Recientemente ha habido una revolución en el campo de
   la IA tanto en el contenido como en la metodología de
   trabajo.




Perdomo Miguelangel
APLICACIONES DE LA IA
    Lingüística        Minería de datos (Data
     computacional:      Mining)




Valenzuela Exduy
APLICACIONES DE LA IA
    Mundos virtuales:    Procesamiento de lenguaje natural
                           (Natural Language Processing):




Valenzuela Exduy
APLICACIONES DE LA IA
      Robótica:    Sistemas de    Videojuegos:
                     apoyo a la
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Valenzuela Exduy
Valenzuela Exduy
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Historia y aplicaciones de la inteligencia artificial

  • 1. INTELIGENCIA ARTIFICIAL Marín Yasmin Abreu Marcos Almarza Eddy Aramayo Jaime Barrios Jean Chacón Jesús Mota Gilberto Perdomo Miguelangel Valenzuela Exduy
  • 2. Introducción  ¿ Qué es la Inteligencia Artificial ?  Fundamentos de la Inteligencia Artificial  Historia de la Inteligencia Artificial  Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Marín Yasmin
  • 3. Introducción  La Inteligencia Artificial (IA): • intenta comprender el comportamiento de entidades inteligentes (es una ciencia) • se esfuerza en construir máquinas inteligentes (es una ingeniería) • máquinas inteligentes = máquinas capaces de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar en entornos complejos • La IA es un área reciente (1956) • El estudio de la inteligencia es una disciplina muy antigua Marín Yasmín
  • 4. Introducción  La aparición de las computadoras en los años 50 permitió poner en práctica las ideas surgidas hasta el momento.  La IA puede considerarse un campo universal Marín Yasmin
  • 5. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA?  Resolver problemas Complejos  Hacer Generalizaciones  Establecer Relaciones  Análisis  Percepción  Comprensión y Aprendizaje  Creación Abreu Marcos
  • 6. ¿Que es inteligencia Artificial ?  Inteligencia Artificial es la parte de las  El estudio de cómo lograr que las Ciencias de la Computación que se ocupa computadoras realicen tareas que del diseño de sistemas inteligentes, esto es por el momento, los humanos hacen sistemas que exhiben características que mejor asociamos con la inteligencia en las E. Rich - Knight, 1991 conductas humanas.  Feigenbaum y Barr ’80s Abreu Marcos
  • 7. ¿Que es inteligencia Artificial ?  La rama de la Cienciasde la  Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas computación que se ocupa de la inteligentes (especialmente programas). Esto automatización de la conducta está relacionado a la tarea de usar inteligente. computadoras para entender la inteligencia humana, pero IA no tiene que limitarse a Luger y Stubblefield, 1993 métodos que son biológicamente observables. J. Mc Carthy, 1998 Abreu Marcos
  • 8. LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN: RAZONAMIENTO SISTEMAS QUE SISTEMAS QUE Inteligencia PIENSAN COMO PIENSAN ideal HUMANOS RACIONALMENTE SISTEMAS QUE SISTEMAS QUE ACTUAN COMO ACTUAN HUMANOS RACIONALMENTE COMPORTAMIENTO Almarza Eddy
  • 9. Objetivos a alcanzar por la IA  Desarrollar sistemas que piensan como humanos.  Desarrollar sistemas que actúan como humanos.  Desarrollar sistemas que piensan racionalmente.  Desarrollar sistemas que actúan racionalmente. Almarza Eddy
  • 10. Pensar como los Humanos  Pensar como los humanos: la Ciencia Cognitiva  ¿como piensan los humanos? Técnicas experimentales de la psicología  Es el objetivo de la Ciencia Cognitiva (reúne técnicas de IA y psicología) Almarza Eddy
  • 11. Actuar como los Humanos  Test de Turing (1950). Comportamiento inteligente. • Incapacidad de diferenciar entre respuestas del ordenador repuestas humanas. • Supondría: - Procesamiento del Lenguaje Natural. - Representación del Conocimiento. - Razonamiento Automático - Aprendizaje Automático. Aramayo Jaime
  • 12. Actuar como los Humanos  Prueba de Turing. (Alan Turing 1950) intenta ofrecer una definición de inteligencia Artificial que se pueda evaluar. Para que un ser o máquina se considere inteligente debe lograr engañar a un evaluador de que este ser o máquina se trata de un humano evaluando todas las actividades de tipo cognoscitivo que puede realizar el ser humano. Aramayo Jaime
  • 13. Pensar Racionalmente  La corriente Logística en Inteligencia Artificial trata de crear sistemas inteligentes utilizando la Lógica Formal.  Inconvenientes: • Necesaria una representación del conocimiento informal (o difuso). Uso de probabilidades. • Explosión combinatoria posibilidades. Aramayo Jaime
  • 14. Actuar Racionalmente  Uso de agentes: percepción + actuación.  Se necesita resolver situaciones, que el pensamiento racional no puede por sí solo hacer: Acciones reflejas: “retirar la mano del fuego”.  El estudio de IA como agentes racionales tiene dos ventajas: Es más general que el “pensamiento racional”.  Es más cercano al método científico que el comportamiento y el pensamiento humanos. Aramayo Jaime
  • 15. TAMBIÉN IA ES :  Combinación de:  Ciencias de la Computación  Ingeniería Mecánica y Electrónica  Fisiología y Filosofía Creación de Máquinas que puedan Pensar Barrios Jean
  • 16. FUNDAMENTOS 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 Barrios Jean
  • 17. FUNDAMENTOS INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)  herramientas para poder concretar IA LINGÜÍSTICA (1957)  teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica) Barrios Jean
  • 18. Evolución Histórica de la I A  Los inicios (1943-1956)  Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969)  La dura realidad (1966-1973)  Los sistemas basados en el conocimiento (1969-1979)  La IA se industrializa (1980- actualidad) Chacón Jesús
  • 19. Evolución Histórica de la I A Los inicios (1943-1956) • McCulloch y Pitts: primer modelo de neurona • Hebb: regla de aprendizaje Hebbiano o de Hebb • Minsky, Edmonds: primer simulador de red neuronal (40 neuronas) Chacón Jesús
  • 20. Evolución Histórica de la I A Los inicios (1943-1956) • Taller de Dartmouth (bautizo de la IA): McCarthy, Minsky, Shannon, Rochester, More, Samuel, Solomonoff, Selfridge, Newell, Simon • Newell, Simon: Teórico Lógico (TL) Chacón Jesús
  • 21. Evolución Histórica de la I A Entusiasmo inicial, grandes expectativas (1952-1969) Los primeros años estuvieron llenos de éxitos, aunque con ciertas limitaciones. Entusiasmo general y grandes esperanzas. Algunos «hitos»: • Hipótesis del sistema de símbolos físicos. • Lenguaje de alto nivel LISP. • Generador de consejos. • Micromundos, destacando el mundo de los bloques. • RNs como adalines o perceptrones. ...Pero aún así las predicciones muy optimistas se chocaron con una realidad difícil de modelar y excesivamente compleja en muchos casos: traducción, búsqueda de soluciones genérica, la explosión Chacón Jesús
  • 22. Evolución Histórica de la I A Los sistemas basados en el conocimiento 1966-1973) • Hasta este momento la investigación en IA estaba centrada en el desarrollo de mecanismos de búsqueda de propósito general métodos débiles. • Alternativa: uso de conocimiento específico del dominio que facilita el desarrollo de etapas de razonamiento más largas, pudiendo así resolver casos recurrentes en dominios dee conocimiento restringido: DENDRAL Mota Gilberto
  • 23. Evolución Histórica de la I A Los sistemas basados en el conocimiento 1966-1973) • sistemas expertos. • Surge esta nueva metodología que puede aplicarse a distintas áreas de la actividad humana. Muy empleado en diagnóstico médico: MYCIN. • Se incorporan también los factores de certeza. • Aparecen los marcos de Minsky Mota Gilberto
  • 24. Evolución Histórica de la I A La IA se industrializa (1980 hasta el presente)  Primer sistema experto comercial con éxito: R1 por Digital Equipment Corporation.  En 1981 los japoneses anunciaron su proyecto «Quinta Generación».  Los EEUU constituyeron el MCC  (Microelectronics and Computer Technology Corporation). Mota Gilberto
  • 25. Evolución Histórica de la I A La IA se industrializa (1980 hasta el presente)  Ninguno cumplió completamente sus objetivos, mientras que Reino Unido se restaura el patrocinio/subvención.  La industria de la IA creció rápidamente, pasando de unos pocos millones de dólares en 1980 a billones de dólares en 1988.  Poco después llegó la época llamada «El invierno de la IA». Mota Gilberto
  • 26. LA IA SE CONVIERTE EN UNA CIENCIA • Actualmente es más usual el desarrollo de teorías ya existentes y trabaja también en demostrar la utilidad de las aplicaciones en el mundo real. • La IA ya forma parte del ámbito de los métodos científicos. Perdomo Miguelangel
  • 27. LA IA SE CONVIERTE EN UNA CIENCIA • En 1986 se produce un regreso de las redes neuronales, y este enfoque denominado conexionista convivirá con otros diferentes. • Recientemente ha habido una revolución en el campo de la IA tanto en el contenido como en la metodología de trabajo. Perdomo Miguelangel
  • 28. APLICACIONES DE LA IA  Lingüística  Minería de datos (Data computacional: Mining) Valenzuela Exduy
  • 29. APLICACIONES DE LA IA  Mundos virtuales:  Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing): Valenzuela Exduy
  • 30. APLICACIONES DE LA IA  Robótica:  Sistemas de  Videojuegos: apoyo a la decisión: Valenzuela Exduy