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Inteligencia artificial

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Presentado por:
Laura Camila cortes peña
LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 La inteligencia artificial (IA) es
un área multidisciplinaria, que
a través de ciencias como las
ciencias de la computación, la
matemática, la lógica y la
filosofía, estudia la creación y
diseño de sistemas capaces
de resolver problemas
cotidianos por sí mismos,
utilizando como paradigma la
inteligencia humana.
Al igual que en la informática convencional, en
la Inteligencia artificial tenemos una serie de
elementos peculiares que la caracterizan y la
diferencian. Para Nilsson son cuatro los pilares
básicos en los que se apoya la inteligencia
artificial, los cuales serán analizados a
continuación.
 Búsqueda del estado requerido en el
conjunto de los estados producidos por las
acciones posibles.
 Algoritmos genéticos (análogo al proceso
de evolución de las cadenas de ADN).
 Redes neuronales artificiales (análogo al
funcionamiento físico del cerebro de
animales y humanos).
 Razonamiento mediante una lógica formal
análogo al pensamiento abstracto humano.
 También existen distintos tipos de
percepciones y acciones, que pueden
ser obtenidas y producidas,
respectivamente, por sensores físicos y
sensores mecánicos en máquinas,
pulsos eléctricos u ópticos en
computadoras, tanto como por entradas
y salidas de bits de un software y su
entorno software.
 Varios ejemplos se encuentran en el
área de control de sistemas,
planificación automática, la habilidad de
responder a diagnósticos y a consultas
de los consumidores, reconocimiento
de escritura, reconocimiento del habla y
reconocimiento de patrones. Los
sistemas de IA actualmente son parte
de la rutina en campos como economía,
medicina, ingeniería y la milicia, y se ha
usado en gran variedad de aplicaciones
de software, juegos de estrategia, como
ajedrez de computador, y otros
videojuegos.
ESCUELAS DE PENSAMIENTO
 La IA se divide en dos escuelas de
pensamiento:
 La inteligencia artificial convencional
 La inteligencia computacional
 Inteligencia artificial
convencional[editar]
 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: Esta inteligencia
contiene autonomía y puede 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 dicha actividad.
 Inteligencia artificial computacional[editar]
 Artículo principal: Inteligencia
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.
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  • 2. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL  La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria, que a través de ciencias como las ciencias de la computación, la matemática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de sistemas capaces de resolver problemas cotidianos por sí mismos, utilizando como paradigma la inteligencia humana.
  • 3. Al igual que en la informática convencional, en la Inteligencia artificial tenemos una serie de elementos peculiares que la caracterizan y la diferencian. Para Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial, los cuales serán analizados a continuación.  Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.  Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).  Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).  Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.
  • 4.  También existen distintos tipos de percepciones y acciones, que pueden ser obtenidas y producidas, respectivamente, por sensores físicos y sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un software y su entorno software.  Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.
  • 5. ESCUELAS DE PENSAMIENTO  La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:  La inteligencia artificial convencional  La inteligencia computacional  Inteligencia artificial convencional[editar]  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.
  • 6.  Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.  Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonomía y puede 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 dicha actividad.  Inteligencia artificial computacional[editar]  Artículo principal: Inteligencia 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.
  • 7. CATEGORÍAS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Búsqueda heurística. Podemos definir una heurística como un truco o estrategia que limita grandiosamente la búsqueda de soluciones ante grandes espacios de problemas. Por lo tanto ante un problema, nos ayuda a seleccionar las bifurcaciones, dentro de un árbol, con más posibilidades, con ello se restringe la búsqueda aunque no siempre se garantiza una solución adecuada. Todo lo que se debe tener para que una heurística sea adecuada es que nos proporcione soluciones que sean lo suficientemente buenas. Además utilizando la heurística, no será necesario replantear un problema cada vez que se afronte, ya que si lo hemos planteado anteriormente, ésta sugerirá la forma en que se ha de proceder para resolverlo. Representación del conocimiento. La representación es una cuestión clave a la hora de encontrar soluciones a los problemas planteados, y que además éstas sean adecuadas. Si analizamos más detenidamente el término y además dentro de la Informática, y más concretamente dentro de la Inteligencia Artificial, encontramos varias definiciones, como pueden ser las siguientes: según Barr y Feigenbaum, la representación del conocimiento es una combinación de estructuras de datos y procedimientos de interpretación que, si son utilizados correctamente por un programa, éste podrá exhibir una conducta inteligente. La opinión de Fariñas y Verdejo será que la Inteligencia Artificial tiene como objetivo construir modelos computacionales que al ejecutarse resuelvan tareas con resultados similares a los obtenidos por una persona. Por ello, el tema central de esta disciplina es el estudio del conocimiento y su manejo. Y por último la opinión de Buchanan y Shortliffe apunta a que la Representación del Conocimiento en un programa de Inteligencia Artificial significa elegir una serie de convenciones para describir objetos, relaciones, y procesos en el mundo. Gran parte del esfuerzo realizado en la consecución de ordenadores inteligentes, según Rahael, ha sido caracterizado por el intento continuo de conseguir más y mejores estructuras de representación del conocimiento, junto con técnicas adecuadas para su manipulación, que permitiesen la resolución inteligente de algunos de los problemas ya planteados. Otra característica a resaltar, es la inclusión en los programas de Inteligencia artificial, aunque por separado, de los conocimientos y la unidad que controla y dirige la búsqueda de soluciones. Dada esta disposición, en estos programas se hace fácil la modificación, ampliación y actualización de los mismos.
  • 8.  El razonamiento que puede tener cualquier persona, ha demostrado ser una de las cosas más difíciles de modelar dentro de un ordenador. El sentido  común, a menudo nos ayuda a prever multitud de hecho y fenómenos corrientes, pero como ya hemos dicho es muy complicado representarlos en un ordenador ya que los razonamientos, son casi siempre inexactos, dado que sus conclusiones y reglas en las que se basan solamente son aproximadamente verdaderas. Lenguajes, entornos y herramientas de Inteligencia Artificial En la Inteligencia Artificial, se han desarrollado diferentes lenguajes específicos para los diferentes campos de aplicación. Estos lenguajes en su mayoría cuentan con una serie de características comunes que podemos resumir de la siguiente forma: Este tipo de software ofrece una gran modularidad. Poseen gran capacidad de tomar decisiones de programación hasta el último momento, es decir cuando el programa ya está ejecutándose. Ofrecen grandes facilidades en el manejo de listas, y esto es importante, ya que las listas son la estructura más habitual usada para la representación del conocimiento en la Inteligencia Artificial. Facilitan la realización de ciertos tipos de deducción automática permitiendo también, la creación de una base de hechos, que es el lugar donde se recogen los datos iniciales del problema a resolver y también los resultados intermedios una vez obtenidos. Permite el uso simultáneo de estructuras que incorporan conocimiento declarativo y conocimiento procedimental. Tienen una marcada orientación gráfica. Además, las herramientas de Inteligencia artificial, permiten hacer un seguimiento de todos los cambios realizados a lo largo de toda la sesión Disponen herramientas capaces de desarrollar programas que son capaces de comprender otros programas y también de realizar modificaciones sobre ellos.
  • 9.  Stuart Russell y Peter Norvig diferencian estos tipos 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 y 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 cálculosque hacen posible percibir, razonar y actuar.  Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes.Está relacionado con conductas inteligentes enartefactos.