El documento describe los aspectos básicos de la inteligencia artificial, incluyendo su definición, etapas de desarrollo e importantes ramas como la robótica, sistemas de visión, procesamiento de lenguaje natural, sistemas de aprendizaje, redes neuronales, lógica difusa, algoritmos genéticos y agentes inteligentes.

1. Inteligencia Artificial :
Aspectos Básicos
José Ariel García 11-1032
UNIBE

2. Introducción
• El propósito de la Inteligencia Artificial
es hacer computacional el
conocimiento humanono analítico por
procedimiento simbólicos,
conexionistas o híbridos.

3. ¿Qué es la Inteligencia?
• La inteligencia es la capacidad de
relacionar conocimientos que
poseemos para resolver una
determinada situación. Si
indagamos un poco en la
etimología de la propia palabra
encontramos en su origen
latino inteligere, compuesta
de intus (entre) y legere(escoger).
Por lo que podemos deducir que ser
inteligente es saber elegir la mejor
opción entre las que se nos brinda
para resolver un problema.

4. Inteligencia Artificial
• Se denomina inteligencia
artificial (IA) a las
inteligencias no naturales en
agentes racionales no
vivos.John McCarthy, acuñó
el término en 1956, la
definió: "Es la ciencia e
ingeniería de hacer
máquinas inteligentes,
especialmente programas
de cómputo inteligentes."

5. ETAPAS DE LA IA:
1943 - 1956 Estudios centrados en Redes Neuronales.
Demostración de Teoremas y Ajedrez.
(1937) Matemático Ingles Alan Mathison Turing
(Articulo "Números Calculables”), introdujo la Máquina
de Turing, una entidad matemática abstracta que
formalizo el concepto de algoritmo y resulto ser la
precursora de las computadoras digitales.
Considerado padre de la Inteligencia Artificial, por su
famosa Prueba de Turing, que permitiría comprobar si
un programa de computadora puede ser tan
inteligente como un ser humano.

6. ETAPAS DE LA IA:
Creación de sistemas que resuelvan cualquier
1952 - 1969 problema.
Avances limitados por los recursos computacionales.
Algoritmos genéticos.
1966 - 1974
Problemas en la representación del conocimiento.
1969 - 1979 DENDRAL, MYCIN.
Las empresas se interesan por la IA.
1980 - 1988
Control industrial y robótica.
Resolución de problemas del mundo real.
1988 ….
Sistemas especializados que cooperan.

7. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica I.A
Desarrollo de dispositivos mecánicos o de computación que tengan la
capacidad de realizar funciones y/o tareas que requieran de un alto
grado de precisión, tediosas o impliquen riesgo de peligro para los
seres humanos. En la actualidad se combinan las capacidades de alta
precisión de la máquina con un software controlador sofisticado.

8. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica I.A
Sistemas de
Visión
Equipos y software que les permite a las computadoras capturar,
almacenar y manipular imágenes visuales y fotografías.
Se pueden usar junto con robots para darles "visión" a estas máquinas y
que pueda tomar decisiones con base a lo que ve y reconocer la
información visual de acuerdo con patrones generales.

9. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica
I.A
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural
Programas que tienen como entrada lenguajes humanos para
traducirlos en un conjunto estándar de instrucciones que una
computadora ejecuta.
Permiten a los seres humanos usar su propio lenguaje natural cuando
interactúan con programas como sistemas de administración de bases
de datos (DBMS) o sistemas de apoyo para la toma de decisiones.

10. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica
I.A
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural
El objetivo de los procesadores de lenguaje natural es eliminar
paulatinamente la necesidad de aprender lenguajes de
programación o comandos personalizados para que las
computadoras entiendan.
Su ventaja radica en que combinados con dispositivos de
reconocimiento de voz, el usuario de instrucciones a las computadoras
para que realicen tareas, sin usar un teclado o cualquier otro
dispositivo de entrada.

11. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica
I.A
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural Sistemas de
Aprendizaje
Combinación de software y equipos que le permite a la computadora
cambiar su modo de funcionar o reaccionar a situaciones, basado en
la retroalimentación que recibe.

12. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica
I.A
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural Sistemas de Redes
Aprendizaje Neuronales
Es un sistema de computación que puede actuar en la misma forma
que funciona el cerebro humano, o simularlo. La redes neuronales
pueden procesar muchas piezas de información al mismo tiempo y
aprender a reconocer patrones.
Un sistema de red neuronal aprende por ensayo y error.

13. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica
I.A
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Lenguaje Natural Sistemas de Redes
Aprendizaje Neuronales
•Capacidad de recuperar información incluso si falla alguno de sus nodos.
•Modificación rápida de los datos almacenados a partir de nueva información.
•Capacidad de descubrir relaciones y tendencias en grandes bases de datos.
•Capacidad de resolver problemas complejos para los cuales no se cuenta
con la información.

14. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica
I.A
Sistemas de
Visión
Procesamiento de Sistemas de Lógica
Redes
Lenguaje Natural Aprendizaje Neuronales Difusa
Se basa en reglas que no tienen límites discretos, sino que se prolongan
en un continuum, permitiendo a un sistema manejar mejor la
ambigüedad. Esto es muy útil para reflejar cómo tienden a pensar las
personas, en términos relativos, no absolutos.

15. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica I.A.
I.A
Sistemas de
Visión
Procesamiento de
Sistemas de Redes Lógica Algoritmos
Lenguaje Natural
Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos
Un algoritmo genético es un método de búsqueda dirigida basada en
Probabilidad. Al aumentar el número de iteraciones, la probabilidad
de tener el óptimo en la población tiende a 1. Funciones matemáticas
que usan los principios de Darwin para mejorar una aplicación. La
funciones se diseñan para simular en software, en cuestión de minutos
o segundos

16. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica
I.A
Sistemas de Agentes
Visión Inteligentes
Procesamiento de
Sistemas de Redes Lógica Logaritmos
Lenguaje Natural
Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos
Programas de computadora que automáticamente revisan enormes
cantidades de datos y seleccionan y entregan la información más
adecuada para el usuario, de acuerdo con requisitos contextuales o
específicos. La aplicación más importante de los agentes inteligentes
se encuentra en la WEB.

17. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Robótica
I.A
Sistemas de Agentes
Visión Inteligentes
Procesamiento de
Sistemas de Redes Lógica Logaritmos
Lenguaje Natural
Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos
El propósito principal de los agentes inteligentes es realizar sus tareas
significativas más rápido, con más frecuencia y de manera más
efectiva, que el usuario. Los agentes inteligentes vinculan
automáticamente su computadora con sitios favoritos, le avisan
cuando éstos se hayan actualizado y adecuan páginas específicas a
sus preferencias.

18. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Sistemas
Robótica Expertos
I.A
Sistemas de Agentes
Visión Inteligentes
Procesamiento de
Sistemas de Redes Lógica Logaritmos
Lenguaje Natural
Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos
Programa de computadora, inteligente, que usa el conocimiento y los
procedimientos de inferencia para resolver problemas que son
suficientemente difíciles como para requerir significativa experiencia
humana para su solución.
Hace un amplio uso del conocimiento especializado, como lo hace un
experto humano. Trabaja sobre un dominio especifico.

19. PRINCIPALES RAMAS DE LA IA:
Los esfuerzos de la IA se clasifican según varias categorías:
Sistemas
Robótica Expertos
I.A
Sistemas de Agentes
Visión Inteligentes
Procesamiento de
Sistemas de Redes Lógica Logaritmos
Lenguaje Natural
Aprendizaje Neuronales Difusa Genéticos
Se utilizan los términos: Sistema Experto (SE), Sistemas Basados en
Conocimientos o Sistema Experto Basado en Conocimiento.
Para construir un SE, un ingeniero del conocimiento se entrevista con un
experto humano, y traduce la información en código.