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trabajo final de informática

jhon Alexander pulido Ossa
11-1
INTITUCION EDUCATIVA
”CIUDAD MODELO”
2013-?
Inteligencia artificial
En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial
(IA) a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John
McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e
ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas
de cómputo inteligentes.”
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.
Categoría de la inteligencia artificial
• 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, 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 cálculos que 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 en artefactos.
• Inteligencia artificial convencional
• 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 tiene
autonomía y pueden 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 actividad.
• Inteligencia artificial computacional
• La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólicainductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo,
modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas).
El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
Inteligencia artificial y los centimientos
• El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y
teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a
esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo,
sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano
o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.
• A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en
máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar
la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en
dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir
de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la
opción de obstaculizar dicha labor.
• En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes.
Capaces de tomar decisiones «acertadas».
• Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito
de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional,
muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar
componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de
aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
• Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten
con algo similar a las emociones con el objeto de saber –en cada
instante y como mínimo– qué hacer a continuación [Pinker, 2001, p.
481].
• Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán
actuar de acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría
equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por
ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está
descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté demasiado bajo.
• Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a
conseguir el preciado elemento [Johnson- laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría
introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de
funcionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de
engranajes o saltar desde una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables.
• Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de
retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual
que sucede con los humanos que disponen de
propiocepción, interocepción, nocicepción, etcétera. Esto es fundamental tanto
para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. La
retroalimentación en sistemas está particularmente desarrollada en
cibernética, por ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un
misil, utilizando como parámetro la posición en cada instante en relación al
objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un
sistema o programa computacional puede tener de sus estados internos, por
ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loop o bucle en sentencias tipo do...
mor, o la cantidad de memoria disponible para una operación determinada.
• Lo único que es probable ,o mas seguramente es que cada
día los va a hacer mas parecidos a nosotros con nuestra
misma capacidad de razonamiento de actuar y pensar pero
nunca van hacer iguales a nosotros, también van a ayudar
mejorar nuestra falencias tanto mentales como físicas
• Pero espero que nuestra evolución no termine
así por eso tiene que haber un limite que ellos
no sean superiores a nosotros y que allá una
igualdad y que no nos vaya a perjudicar a
nosotros o remplazándonos
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ARTIFICIAL

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IA final trabajo informática

  • 1. trabajo final de informática jhon Alexander pulido Ossa 11-1 INTITUCION EDUCATIVA ”CIUDAD MODELO” 2013-?
  • 2. Inteligencia artificial En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial (IA) a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes.” 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.
  • 3. Categoría de la inteligencia artificial • 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, 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 cálculos que 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 en artefactos.
  • 4.
  • 5. • Inteligencia artificial convencional • 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 tiene autonomía y pueden 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 actividad. • Inteligencia artificial computacional • La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólicainductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
  • 6. Inteligencia artificial y los centimientos • El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en cuenta un punto de vista científico, podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente. • A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor. • En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de tomar decisiones «acertadas». • Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos» como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas inteligentes.
  • 7. • Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de saber –en cada instante y como mínimo– qué hacer a continuación [Pinker, 2001, p. 481].
  • 8. • Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones» [Mazlish, 1995, p. 318]. Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno; por ejemplo, que «sientan hambre» al detectar que su nivel de energía está descendiendo o que «sientan miedo» cuando aquel esté demasiado bajo. • Esta señal podría interrumpir los procesos de alto nivel y obligar al robot a conseguir el preciado elemento [Johnson- laird, 1993, p. 359]. Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento como, por ejemplo, introducir la mano dentro de una cadena de engranajes o saltar desde una cierta altura, lo cual le provocaría daños irreparables. • Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos, igual que sucede con los humanos que disponen de propiocepción, interocepción, nocicepción, etcétera. Esto es fundamental tanto para tomar decisiones como para conservar su propia integridad y seguridad. La retroalimentación en sistemas está particularmente desarrollada en cibernética, por ejemplo en el cambio de dirección y velocidad autónomo de un misil, utilizando como parámetro la posición en cada instante en relación al objetivo que debe alcanzar. Esto debe ser diferenciado del conocimiento que un sistema o programa computacional puede tener de sus estados internos, por ejemplo la cantidad de ciclos cumplidos en un loop o bucle en sentencias tipo do... mor, o la cantidad de memoria disponible para una operación determinada.
  • 9. • Lo único que es probable ,o mas seguramente es que cada día los va a hacer mas parecidos a nosotros con nuestra misma capacidad de razonamiento de actuar y pensar pero nunca van hacer iguales a nosotros, también van a ayudar mejorar nuestra falencias tanto mentales como físicas
  • 10. • Pero espero que nuestra evolución no termine así por eso tiene que haber un limite que ellos no sean superiores a nosotros y que allá una igualdad y que no nos vaya a perjudicar a nosotros o remplazándonos
  • 11. EN ESTOS LINK PUEDEN OBSERVAR VIDEOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL http://www.youtube.com/watch?v=opTMttm0whw http://www.youtube.com/watch?v=Mpq4XnoSomA http://www.youtube.com/watch?v=9V6l0aNHBRk