El documento presenta una introducción a la historia y conceptos de la inteligencia artificial, así como retos y tendencias actuales y futuras. Aborda temas como el Test de Turing, sistemas expertos, redes neuronales, algoritmos genéticos y lógica difusa, además de aplicaciones emergentes como aprendizaje automático y ambientes inteligentes. Finalmente, discute desafíos como la adquisición de conocimiento y la adaptación a entornos cambiantes.

1. 9 de Noviembre de 2012

2.  Introducción
 Etapas Históricas
 Conceptos
 Historias
 Retos y tendencias
 Futuro
 Conclusiones

7.  ¿Pueden las
máquinas pensar?
 ¿Las máquinas
pueden
comportarse de
forma inteligente?
 ¿Un programa de
cómputo es
inteligente?

8.  Planteamiento inicial de
Turing en su articulo en
la revista Mind de
Octubre de 1950
 El llamado Test de Turing
propone tener un juez
que pueda determinar,
entre dos interlocutores
que no se ven, cual es
humano y cual no.
 El Premio Loebner se
otorga al ganador de un
concurso anual de
programas de computo

9.  Matemático de la década
de los cuarentas
 Ayudo en la 2da guerra
mundial a descifrar los
códigos secretos de los
alemanes
 Es considerado uno de
los padres de la
computación
 Propuso el test que ahora
lleva su nombre en el
articulo:
“COMPUTING MACHINERY AND
INTELLIGENCE”

10.  Un programa de IA que simula una
conversación, normalmente escrita, con la
intención de hacerle creer a un humano que
está hablando con otra persona
 ¿Pasa la prueba de Turing?

11. http://www.cleverbot.com/

12.  Proyecto a largo
plazo de IBM
 El proyecto
antecesor fue Deep
Blue
 Orientado a
Medicina

14.  Hasta mediados de los setentas existía
la visión de que la Inteligencia artificial
podría competir con la Inteligencia
humana.

15.  Se refleja en el arte, en libros y en
películas
◦ 2001, una odisea espacial
◦ Coloso
◦ Electric Dreams
◦ Yo Robot

16.  Supongamos que el ser
humano ha construido una
máquina capaz de entender
el idioma chino,
 esta máquina recibe ciertos
datos de entrada que le da
un hablante natural de ese
idioma, estas entradas
(input) serían los signos
que se le introducen a la
computadora,
 la cual más tarde
proporciona una respuesta
en su salida (output)

17. La velocidad para
realizar cálculos y
operaciones, los
algoritmos y la
apariencia no
significan que se ha
logrado la
inteligencia
artificial.

18.  Simplificación de
las técnicas
 Desarrollo de
métodos para
Representación de
conocimiento
 Aparición de los
Sistemas Expertos

19. El desarrollo de varias ciencias, técnicas y herramientas han
replanteado los limites de la I.A.
Conceptos antiguos que antes estaban limitados por el
desarrollo tecnológico ahora vuelven a tener actualidad.
 Robótica  Realidad Virtual
 Visión artificial  Velocidad de
 Aprendizaje procesamiento
 Ciencias Naturales  Electrónica
(Mimetismo)  Avances en la
 Nanotecnología ciencia

21. Inteligencia: Facultad de
comprender, conocer.
Artificial: Elaborado por el
hombre.

22. “Solución de problemas complejos con el apoyo del
computador mediante aplicación de procesos que
son análogos al proceso de razonamiento humano” .
“Estudia como lograr que las máquinas realicen
tareas que por el momento son realizadas mejor por
el humano”.

23. Sistemas que piensan Sistemas que piensan
como humanos racionalmente
Sistemas que actúan Sistemas que actúan
como humanos racionalmente

24.  El área que como Ingenieros nos ocupa es el desarrollo de
sistemas inteligentes que actúen y tomen las decisiones
correctas
 Especialmente el Ingeniero en Ciencias Computacionales estará
involucrado en la representación, almacenamiento y uso del
conocimiento

25. •Conocimiento Heurístico
Sistemas Expertos •Conocimiento Formal
•Por capas.
Redes Neuronales •Recurrentes
•Laterales
Algoritmos
Genéticos
Lógica Difusa

26. Poseen conocimiento de un experto humano o un área de
conocimiento determinada.
Son capaces de proporcionar recomendaciones inferidas a
partir de su conocimiento.
Pueden justificar sus propias conclusiones.
Poseen conocimiento no codificado implícitamente dentro
del programa.

27.  Cuando la neurociencia pudo explicar de forma un poco
convincente el funcionamiento de la unidad principal de
procesamiento de información que posee el cerebro, la
neurona, surge casi de manera automática la idea de poder
emular dicho funcionamiento en un elemento artificial "La
neurona artificial."

28. Basado en la teoría de la evolución
Son métodos adaptativos
Son capaces de ir creando soluciones
Produce descendencia para la nueva generación.

29. Obtener una conclusión
a partir de información
de entrada vaga,
ambigua, imprecisa,
con ruido o incompleta,
En general imita como
un persona toma
decisiones basada en
información

30.  Lingüística computacional
 Minería de datos (Data Mining)
 Diseño de Mundos virtuales
 Procesamiento de lenguaje natural (Natural Language
Processing)
 Robótica
 Sistemas de apoyo a la toma de decisiones
 Videojuegos
 Prototipos informáticos
 Análisis de sistemas dinámicos.
 Smart process management

31. Planificación de rutas y evasión de obstaculos
Algoritmos de Aprendizaje automático
Clasificación y reconocimiento de imágenes
Reconocimiento de voz
Toma de Decisiones
Control de hardware

33. En 1997 se dio el Match del Siglo
Juego de Ajedrez entre humano y
maquina
Los humanos representados por el
Maestro Kasparov
La maquina representada por Deep
Blue
Software-Hardware desarrollado
por IBM

34.  "Si no se hubiera investigado estos 30 o 40
años en inteligencia artificial y robótica, sería
imposible hacer un robot como 'Curiosity'“
 La inteligencia artificial está muy cerca de superar a la humana

35. En un solo 45
minutos se perdieron
440 millones de
dólares por
decisiones de su
sistema “altamente
inteligente”
¿Fue causado por una decisión del
software o de un humano?

36.  Las técnicas actuales de aprendizaje en
maquinas son muy avanzadas.
 Generan su propio conocimiento y decisiones
 ¿Nos encontramos en el umbral de crear
sistemas que debido a su aprendizaje
pudiéramos no entender?

38. Aprendizaje Automático
Computación Ubicua
Adaptabilidad
Ambientes Inteligentes

39. Adquisición de conocimientos
Desarrollo de capacidades motoras y cognoscitivas gracias a la
instrucción y la práctica.
Organización de conocimientos en representaciones generales
y efectivas.
Descubrimiento de nuevos hechos y teorías gracias a la
observación y experimentación.

40.  La computación ubicua
es un modelo de
interacción en el que el
procesamiento de
información se integra
fuertemente en las
actividades y objetos
cotidianos.

41. El programa se adecua a las condiciones del ambiente
Puede modificar sus objetivos
Puede modificar las variables para alcanzar los objetivos

42.  El entorno físico está personalizado y se adapta a
las necesidades de cada persona

43.  Robots
 Ambientes virtuales
 Extensiones del conocimiento
 Sustitutos humanos

44. ◦ Con Programas que aprenden
◦ Adquieren conocimiento a través de experiencia
◦ Que pueden ser instalados en robots
◦ Que interactúan de manera fluida con el medio
ambiente
◦ Que les permitirá adaptarse a las condiciones
◦ Y la alta velocidad de procesamiento permitirá
simular a seres vivos

45. La tecnología y el desarrollo de programas que
permitirán pasear virtualmente por escenarios
virtuales con interacción de los sentidos.

46. Dispositivos para extender el conocimiento mediante
consulta directa desde el cerebro

47.  Copiar el contenido del cerebro para
instalarlo en un androide

50. La evolución de la Inteligencia Artificial Sin embargo, subyacente se encuentran Es necesario el desarrollo de
requiere de la intervención de los especialistas en ciencias algoritmos, sistemas, técnicas, procedi
profesionistas en diferentes áreas de computacionales que harán posible que mientos y programas que se
conocimiento. los objetivos se logren. encuentran en el ámbito de un ICC