Una breve historia acerca del inicio de la inteligencia artificial.

1. INTRODUCCION A LA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
√Antecedentes Históricos
√Maquinas Multi-nivel y máquinas virtuales
√ Cibernética
M. Ing. Norma Angélica Ochoa Ávila

2. Origen de la IA.
La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la
investigación en psicología cognitiva y lógica matemática.
Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo
mental y construcción de algoritmos de solución a
problemas de propósito general. Punto de vista que favorece
la abstracción y la generalidad.
La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del
computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio
como eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas
expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la
creación de máquinas que pueden "pensar".

3. Asignaturas en las que se
basa:
• Filosofía
• Psicología
• Ingeniería computacional
• Lingüística
• Lógica matemática

4. La idea de construir una
máquina que pueda ejecutar
tareas percibidas como
requerimientos de inteligencia
humana es un atractivo.
Las tareas que han sido
estudiadas desde este punto
de vista incluyen juegos,
traducción de idiomas,
comprensión de idiomas,
diagnóstico de fallas,
robótica, suministro de
asesoría experta en
diversos temas

5. Que se desea ??
1. Que actúen como humanos
2. Que piensen como humanos
3. Que actúen racionalmente
4. Que piensen racionalmente

6. 1.- Actúen como humanos
• Lenguaje natural
• Representación del conocimiento
• Autoaprendizaje de máquinas
• Visión por computadora
• Robótica
3.- Actúen Racionalmente
• Utilizan la lógica
• Por medio de silogismos

7. 2.- Piensen como humanos
• Introspección
• Experimentos psicológicos
• Resuelve problemas correctamente
• Lo que importa es resolver no
importa tanto como.
4.- Piensen Racionalmente
• Percibe y actúa
• Infiere

8. Transición
Procesamiento de datos procesamiento de
conocimiento
Métodos algorítmicos búsqueda
inteligente
datos conocimientos

9. Subcampos de la IA
TECNICA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
SISTEMAS SISTEMAS ROBÓTICA SISTEMAS
DE LENGUAJE RECONOCEDORES EXPERTOS
NATURAL DE IMAGENES

10. ANTECEDENTES
HISTÓRICOS
El Origen
Los lenguajes y su Desarrollo
Redes Neuronales
Sistemas expertos

11. El Origen “moderno”
• En 1843, Lady Ada Augusta Byron,
patrocinadora de Charles Babbage planteó el
asunto de si la máquina de Babbage podía
"pensar".
• Los primeros problemas que se trató de
resolver fueron rompecabezas, juegos de
ajedrez, traducción de textos a otro idioma.

12. • Durante la II Guerra Mundial Norbert Wiener y John
Von Neumann establecieron los principios de la
cibernética en relación con la realización de decisiones
complejas y control de funciones en máquinas.
• La teoría de la retroalimentación en
mecanismos, como por ejemplo un termostato que
regula la temperatura en una casa, tuvo mucha
influencia. Esto aún no era propiamente Inteligencia
Artificial. Se hizo mucho en traducciones (Andrew Booth
y Warren Weaver), lo que sembró la semilla hacia el
entendimiento del lenguaje natural.

13. Trabajos teóricos fundamentales fueron el desarrollo
de algoritmos matemáticos por Warren McCullock
y Walter Pitts, en 1943, necesarios para posibilitar
el trabajo de clasificación, o funcionamiento en
sentido general, de una red neuronal.
En 1949 Donald Hebb desarrolló un algoritmo de
aprendizaje para dichas redes neuronales
creando, en conjunto con los trabajos de
McCullock y Pitts, estas investigaciones dieron
paso al razonamiento simbólico basado en
reglas de producción, lo que se conoce como
sistemas expertos.

14. En 1956, con la ahora famosa conferencia de
Dartmouth, organizada por John McCarthy y
en la cual se utilizó el nombre de inteligencia
artificial para este nuevo campo, se separó la
Inteligencia Artificial de la ciencia del
computador, como tal.
Se estableció como conclusión fundamental
la posibilidad de simular inteligencia
humana en una máquina.

15. El lenguaje.
En el año 1955 Herbert Simon, el físico Allen Newell y J.C.
Shaw, programador de la RAND Corp. y compañero de
Newell, desarrolla el primer lenguaje de programación
orientado a la resolución de problemas de la Inteligencia
Artificial, el IPL-11.
Un año más tarde estos tres científicos desarrollan el primer
programa de Inteligencia Artificial al que llamaron Logic
Theorist, el cual era capaz de demostrar teoremas
matemáticos, representando cada problema como un
modelo de árbol, en el que se seguían ramas en busca de
la solución correcta, que resultó crucial. Este programa
demostró 38 de los 52 teoremas del segundo capítulo de
Principia Mathematica de Russel y Whitehead.
.

16. • En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo
con el desarrollo del General Problems
Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a
la resolución de problemas; a diferencia del
Logic Theorist, el cual se orientó a la
demostración de teoremas matemáticos, GPS
no estaba programado para resolver
problemas de un determinado tipo, razón a la
cual debe su nombre. Resuelve una gran
cantidad de problemas de sentido común, como
una extensión del principio de retroalimentación
de Wiener

17. Diversos centros de investigación se
establecieron, entre los más relevantes están,
la Universidad Carnegie Mellon, el
Massachusetts Institute of Technologie (MIT),
encabezado por Marvin Minsky, la Universidad
de Standford e IBM. Los temas fundamentales
eran el desarrollo de heurísticas y el
aprendizaje de máquinas.
En 1957 McCarthy desarrolló el lenguaje
LISP. La IBM contrató un equipo para la
investigación en esa área y el gobierno de
USA aportó dinero al MIT también para
investigación en 1963.

18. • A finales de los años 50 y comienzos de la década
del 60 se desarrolla un programa orientado a la
lectura de oraciones en inglés y la extracción de
conclusiones a partir de su interpretación, al cual su
autor, Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam".
• Este podía leer oraciones del tipo "Jim es hermano
de John" y "La madre de Jim es Mary", a partir de
ella el sistema concluía que Mary debía ser también
la madre de John.
• Este sistema representó un enorme paso de avance
en la simulación de inteligencia humana por una
máquina, pues era capaz de tomar una pieza de
información, interpretarla, relacionarla con
información anteriormente almacenada,
analizarla y sacar conclusiones lógicas.

19. Los primeros Logros.
Un resultado importante en este trabajo lo constituye
el "mundo de micro-bloques", en el cual un
robot era capaz de percibir un conjunto de bloques
sobre una mesa, moverlos y apilarlos; el éxito se
debió a los investigadores Larry Roberts, Gerald
Sussman, Adolfo Guzman, Max Clowes, David
Huffman, David Waltz, Patrick Winston, y Berthold
Horn.
Posteriormente se obtuvieron resultados importantes
entre ellos el de mayor resonancia fue el sistema
SCHRDLU de Terry Winograd, pues permitía
interrogar y dar órdenes a un robot que se movía
dentro de un mundo de bloques.

20. Neuronas…
En los primeros años de la década del 60 Frank Rosemblatt
desarrolla, en la Universidad de Cornell, un modelo de la mente
humana a través de una red neuronal y produce un primer resultado
al cual llama perceptrón.
Este sistema era una extensión del modelo matemático concebido
por McCullock y Pitts para las neuronas, y funcionaba basándose en
el principio de "disparar" o activar neuronas a partir de un valor de
entrada el cual modifica un peso asociado a la neurona, si el peso
resultante sobrepasa un cierto umbral la neurona se dispara y pasa
la señal a aquellas con las que está conectada. Al final, en la última
capa de neuronas, aquellas que se activen definirán un patrón el
cual sirve para clasificar la entrada inicial.
Este trabajo constituye la base de las redes neuronales de hoy en
día, sin embargo a raíz de su desarrollo sufrió fuertes críticas por
parte de Marvin Minsky y Seymour Papert lo cual provocó que la
mayoría de los investigadores interesados en el tema lo
abandonarán, y este no se retomara hasta los años 80.

21. Nace los sistemas Expertos.
En 1965-70, comenzaron a aparecer los programas expertos,
que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de
condiciones, entre esos proyectos estuvo: DENDRAL, que
asistía a químicos en estructuras químicas complejas
euclidianas; MACSYMA, producto que asistía a ingenieros y
científicos en la solución de ecuaciones matemáticas
complejas, etc.
En la década 1970-80, creció el uso de sistemas expertos,
muchas veces diseñados para aplicaciones médicas y para
problemas realmente muy complejos como MYCIN, que
asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de
infecciones en la sangre. Otros son: R1/XCON, PIP, ABEL,
CASNET, PUFF, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos
permanecen hasta hoy.

22. MAQUINAS MULTINIVEL
MÁQUINAS VIRTUALES
Traductores
Maquinas virtuales
Maquinas Multi-nivel
Cada nivel de la máquina

23. Traductores
• Utilizar lenguaje máquina es difícil y
tedioso.
• Solución:
• sea L1 el lenguaje máquina
• y L2 un lenguaje más fácil de utilizar
Programa en Programa en
Compilación Interpretación
L2 L1
(Compilador) (Interprete)

24. Máquinas Virtuales
Las Maquinas Virtuales constituyen un medio para
proporcionar a un ambiente de un sistema operativo, la
posibilidad de ejecutar software que está
disponible en otra plataforma.
El diccionario define a la palabra Virtual como
``Que puede realizar un acto, aunque no lo
produzca''.
Si tomamos en cuenta esta definición de virtual, podemos
pensar en una máquina virtual como ``una máquina que es
capaz de realizar una operación, aunque no la produzca''.
Esta definición se presenta ambigua por la presencia de la
palabra "aunque", ya que implica que la máquina por sí
misma puede realizar, o no, una operación directamente.

25. Por tanto se define una Máquina Virtual
(MV) como ``un sistema de software que
ofrece una copia exacta del hardware
sobre el cual, la MV, se está ejecutando''.
La parte fundamental de una máquina virtual
se conoce como Monitor de Máquina Virtual
(MMV), corre a nivel de hardware y se
encarga de manejar los recursos del sistema
para exportarlos a la MV.
Es decir, el MMV se encarga de preparar el
contexto de ejecución de la MV, y de manejar
los errores y excepciones que genere la MV.

26. Máquinas Multi-nivel
• Se puede imaginar así la existencia de una
máquina virtual cuyo lenguaje máquina sea L2
(tenemos un compilador o intérprete a L1, y nos
podemos olvidar de la máquina que trabaja con
L1).
• L2 no debe diferir mucho de L1 para que la
traducción sea práctica, pero para que nosotros
entendamos L2 sí que debe de haber bastante
diferencia.
• Por tanto, lo que se puede hacer es crear L3, L4,
..., cada uno más fácil de utilizar. A cada nivel le
corresponde una máquina virtual (M1, M2, ..., Mn).
• Cada programador humano sólo necesita conocer
un lenguaje (por ejemplo, el L3), y puede olvidarse
de los niveles inferiores (L1 y L2 en este caso).

27. Máquinas Multi-nivel Actuales
•La mayoría de las máquinas nivel 5 Lenguajes de alto nivel
actuales constan de seis
niveles, que son Traducción (compilador)
nivel 4 Lenguaje ensamblador
•Los niveles son una Traducción(ensamblador)
abstracción. Quien trabaja en un nivel 3 Sistema operativo
nivel no tiene que preocuparse
de los inferiores. Interpretación (sistema operativo)
nivel 2 Máquina convencional
•Cada nivel es soportado por un Interpretación (microprograma)
programa. Por ejemplo, para el
nivel cinco, el compilador. nivel 1 Microprogramación
Ejecutados directamente
•Los microprogramas son
nivel 0
directamente ejecutados por el Lógica digital
hardware.

28. nivel 5 Lenguajes de alto nivel
Traducción (compilador)
nivel 4 Lenguaje ensamblador
Traducción(ensamblador)
nivel 3 Sistema operativo
Interpretación (sistema operativo)
nivel 2 Máquina convencional
Interpretación (microprograma)
nivel 1 Microprogramación
Ejecutados directamente
nivel 0 Lógica digital

29. Niveles
•Nivel cero: nivel de lógica digital.
Es el hardware de la máquina. Habría aún un nivel inferior, el nivel
de dispositivo. En este nivel se estudian: las puertas lógicas, los
circuitos integrados (SSI, MSI, LSI, VLSI), circuitos combinacionales,
circuitos aritméticos, relojes, memorias, microprocesadores, buses,
etc.
•Nivel uno: nivel de microprogramación.
Aquí existe un programa llamado microprograma, cuya función es
interpretar las instrucciones del nivel dos. El microprograma es un
intérprete, que pasa cada instrucción de lenguaje máquina a
microinstrucciones, las cuáles son ejecutadas.
En algunas máquinas no existe este nivel.

30. Niveles
•Nivel dos: nivel de máquina convencional.
Cada fabricante publica el “Manual de referencia del lenguaje
máquina” para cada uno de sus computadores (dice las instrucciones
de lenguaje máquina que éstos tienen). Las instrucciones del nivel de
máquina las interpreta el microprograma. En las máquinas en las que
no existe el nivel de microprogramación, sin embargo, las
instrucciones del nivel de máquina son realizadas directamente por
los circuitos electrónicos (el hardware, el nivel cero).
•Nivel tres: nivel de sistema operativo.
La mayoría de las instrucciones de este nivel se encuentran también
en el nivel dos, pero, además, tienen un nuevo conjunto de
instrucciones añadidas, así como una organización diferente de la
memoria, posibilidad de ejecutar dos o más programas, etc. Las
nuevas instrucciones las interpreta el sistema operativo, mientras que
las que son idénticas a las del nivel dos las lleva a cabo el
microprograma.

31. Niveles
•Nivel cuatro: nivel del lenguaje
ensamblador.
Los niveles cuatro y superiores son utilizados por los programadores
de aplicaciones, los niveles inferiores no están pensados para
programar aplicaciones directamente en ellos, sino que están
diseñados para ejecutar los intérpretes y traductores de los niveles
superiores y son escritos por los programadores de sistemas.
El ensamblador es un lenguaje de nivel tres, que lleva a cabo la
traducción de un programa de nivel cuatro al nivel tres.

32. Niveles
•Nivel cinco: nivel de lenguajes de alto
nivel.
Los lenguajes de alto nivel son más fáciles de usar que los niveles
inferiores. Son utilizados por los programadores de aplicaciones.
Los traductores de programas en lenguaje de alto nivel pueden ser
compiladores o intérpretes.

33. CIBERNETICA
Definición
Biónica
Robótica
Cyborg

34. Cibernética.
La Cibernética es la ciencia que se ocupa de los sistemas de
control y de comunicación en las personas y en las máquinas,
estudiando y aprovechando todos sus aspectos y mecanismos
comunes. El nacimiento de la cibernética se estableció en el
año 1942, en la época de un congreso sobre la inhibición
cerebral celebrado en Nueva York, del cual surgió la idea de la
fecundidad de un intercambio de conocimiento entre fisiólogos
y técnicos en mecanismos de control.
Cinco años más tarde, Norbert Wiener uno de los principales
fundadores de esta ciencia, propuso el nombre de cibernética,
derivado de una palabra griega que puede traducirse como
piloto, timonel o regulador.

35. Por tanto la palabra cibernética podría significar
ciencia de los mandos. Estos mandos son
estructuras con elementos especialmente
electrónicos y en correlación con los mecanismos
que regulan la psicología de los seres vivientes y los
sistemas sociales humanos, y a la vez que permiten
la organización de máquinas capaces de reaccionar
y operar con más precisión y rapidez que los seres
vivos, ofrecen posibilidades nuevas para penetrar
más exactamente las leyes que regulan la vida
general y especialmente la del hombre en sus
aspectos psicológicos, económicos, sociales etc.

36. Biónica
Las perspectivas abiertas por la cibernética y la
síntesis realizada en la comparación de algunos
resultados por la biología y la electrónica, han dado
vida a una nueva disciplina, la biónica. La biónica es
la ciencia que estudia los: principios de la
organización de los seres vivos para su
aplicación a las necesidades técnicas. Una
realización especialmente interesante de la biónica
es la construcción de modelos de materia viva,
particularmente de las moléculas proteicas y de los
ácidos nucleicos.

37. Robótica.
La Robótica es la técnica que aplica la informática al
diseño y empleo de aparatos que, en substitución
de personas, realizan operaciones o trabajos, por
lo general en instalaciones industriales.
Se emplea en tareas peligrosas o para tareas que
requieren una manipulación rápida y exacta. En los
últimos años, con los avances de la Inteligencia
Artificial, se han desarrollado sistemas que
desarrollan tareas que requieren decisiones y auto-
programación y se han incorporado sensores de
visión y tacto artificial.

38. Cyborg.
Nacido de la unión de la cibernética con la fisiología, se
llamara "cyborg".
Su constitución contendrá glándulas electrónicas y químicas,
estimulados bioelectricos, el todo incluido en un organismo
cibernetizado.
Sus padres, M.Clydes y N.Kline, abordan la ficción de una
manera concreta, considerando que el hombre en el espacio,
para protegerse de las radiaciones, temperaturas excesivas
y aceleraciones importantes, deberán cargar una escafandra
enorme, hermética y emplomada, que le obliga a maniobrar
delicadas y peligrosas para realizar el menor acto fisiológico;
con riesgo, por lo demás, de transformar la escafandra en
féretro. También, para evitar los múltiples inconvenientes, se
examinara la creación de este nuevo ser.