Este documento describe la evolución histórica de la inteligencia artificial, desde sus orígenes en 1943 hasta los sistemas expertos de los años 1970 y 1980. También discute los procesos cognitivos humanos, modelos de adquisición de conocimiento, y tipos de agentes inteligentes.

1. Instituto Tecnológico Superior de Tepeaca
Ingeniería en Sistemas Computacionales
Presentación:
El propósito de la IA y su evolución histórica
Asesor:
M.C. Armando Sánchez Cuevas
Alumno:
Adolfo Gutiérrez Acalco

2. Propósito de la IA y su evolución
La finalidad de la inteligencia artificial consiste en
crear teorías y modelos que muestran la organización
y funcionamiento de la inteligencia, el mayor esfuerzo
se encuentra en el desarrollo de procesamiento de
datos capases de imitar a la inteligencia humana,
realizando tareas que requieran aprendizaje, solución
de problemas y decisiones.

3. La inteligencia artificial “nació” en 1943 cuando
Warren Mcculloch y Walter Pitts, propusieron un
modelo de neurona del cerebro humano y anima.
Los primeros investigadores postulaban que:
“El cerebro es un solucionado inteligente de
problemas, de modo que imitemos al cerebro”

4. Se comenzó a considerar el pensamiento humano
como una coordinación de tareas simples
relacionadas entre si mediante símbolos. En los años
50 cuando se logra realizar un sistema que tubo cierto
éxito, se llamo “Perceptrón de Rossenblatt, era un
sistema visual de reconocimiento de patrones para
resolver una gama amplia de problemas, pero estas
energías se diluyeron en seguida.

5. En los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon,
que trabajando la demostración de teoremas y el
ajedrez por ordenador logran crear un programa
llamado GPS (General Problem Solver).
El GPS manejaba reglas heurísticas (a prender a partir
de sus propios descubrimientos) que la conducían
asta el destino deseado mediante el método del
ensayo y error.

6. En los años 70 un equipo de investigadores dirigido
por Feigenbaum comenzó a elaborar un proyecto. Así
es como nació el sistema experto.
El primer sistema experto fue denominado Dendral,
interprete de un espectrograma de masa construido
en 1967, pero el mas influyente seria ser el Mycin de
1974. En los 80 se desarrollaron lenguajes especiales la
inteligencia artificial, tales como el LISP o el
PROLOG.

7. Las habilidades cognoscitivas según la
psicología. Teoría de la inteligencia
(conductismo, Gardner)
Son los facilitadores del conocimiento que operan
directamente sobre la información: recogiendo,
analizando, comprendiendo, procesando y guardando
información en la memoria. En general son las
siguientes:

8. 1. Atención: Exploración, fragmentación, selección y
contra distractoras.
2. Comprensión: Capacitación de ideas, subrayado,
traducción al lenguaje propio, etc. At raves del
lenguaje oral y escrito.
3. Elaboración: Preguntas, metáforas, analogías,
organizadores, apuntes y mnemotecnicas.
4. Memorización / Recuperación: Codificación y
generación de respuestas.

9. El proceso de razonamiento según la lógica
(axiomas, teoremas, demostración)
Acciona
Proposición clara y evidente que se admite sin
demostración. Cada uno de los principios fundamentales e
indemostrables sobre los que se construyen una teoría.
Teorema
Proposición demostrable partiendo de axiomas o de
teoremas mediante reglas de diferencia aceptadas.

10. Axiomas sobre el alumno:
• Estudia
• Realiza tareas
• Participa
• Programa
Demostración:
Argumento utilizado para mostrar la veracidad de una
preposición matemática.

11. En las matemáticas modernas de una demostración
comienza con una o mas declaraciones denominadas
utilizando reglas de la lógica.
Tablas de verdad de la lógica:
Conjunción, disyunción, implicación, negación y
condicional.

12. El modelo de adquisición del conocimiento
según la filosofía
La metodología Common KADS, ofrece una
aproximación para resolver los problemas inherentes
a la ingeniería del conocimiento proveniente dela
experiencia y apoyados por los fundamentos de la
ingeniería del Software.
La ingeniería del conocimiento debe hacer frente a la
recopilación de datos, dar forma a la información y
generar mas conocimiento.

13. Dentro de un determinado ámbito de aplicación o
línea de negocio empresarial, que debe plasmarse en
una realidad consiste delo siguientes modelos:
 Modelo de organización
 Modelo de tareas
 Modelo de agente
 Modelo de conocimiento
 Modelo de comunicación
 Modelo de diseño

14. Un proyecto de SBS utilizando la tecnología Common
KADS produce tres tipos de producto o entrega:
 Documentos de los modelos.
 Información sobre la gestión del proyecto
 Software del sistema de conocimientos.
El objetivo de la metodología Common KADS
consiste en estructurar el proceso propio de la
ingeniería del conocimiento, un sistema debe resolver
los problemas con capacidad comparable del experto
humano como poseedor del conocimiento.

15. El modelo cognoscitivo
Los procesos cognoscitivos se refieren aquella
actividad mental que hace posible la constitución de
representaciones y condiciones se refieren a las
acciones educativas de carácter social educativo o
internacional y a los diferentes recursos culturales con
que se apoya el aprendizaje.
en términos del desarrollo las teorías del Piaget o de
VigotsKy definen una serie de características, los
enfoques computacionales representacionales,
definen una serie de procesos y subprocesos
subyacentes a la solución de problemas y toma de
decisiones.

16. En relación con la complejidad se pueden definir 4
procesos básicos: Conceptualización, interpretación,
transferencia, creatividad.
Conceptualización: manera como se define un
concepto en relación con una experiencia asociada o
con otro concepto en una proposición o estructura
conceptual.
Interpretación: manera como un concepto o conjunto
de conceptos o proposiciones toma significados en
relación con un contexto lingüístico o discursivo.

17. Transferencia: manera como se aplica un
conocimiento a la solución de problemas surgidos en
contextos diferentes.
Creatividad: manera como se reestructura o se
proponen estructuras diferentes a las aprendidas.
Los niveles cognoscitivos del aprendizaje no son
totalmente lineales y su recorrido se puede dar en
espiral

18. El modelo del agente inteligente
Es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar
tales per secciones y responder o actuar en su entorno
de manera racional correcta y tendiendo a maximizar
un resultado esperado. La racionalidad es la
característica que posee una elección de ser correcta.
Este concepto es mas general y es por ello mas
adecuado que inteligencia (la cual quiere
entendimiento) para describir el comportamiento de
los agentes inteligentes, por ese motivo e mayor el
consenso en llamarlos agentes personales

19. Un agente inteligente puede ser una entidad física o
virtual.
El termino agente racional se refiere a agentes
artificiales en el campo de la inteligencia artificial.
Es posible clasificarlos agentes inteligentes en 5
categorías principales:
 Agentes reactivos
 Agentes reactivos basados en el modelo
 Agentes basados en el objetivo
 Agentes basados en utilidad
 Agentes que aprenden

20. Las heurísticas general mente son usadas cuando no
existe una solución optima bajo las restricciones
dadas (tiempo, espacio, etc.), o cuando no existe del
todo. El uso de heurísticas es muy común en el
mundo real.