La inteligencia artificial busca imitar el comportamiento humano implementándose en máquinas con fines diversos. La unidad introduce conceptos clave como la prueba de Turing, el agente racional y formas de estudiar la mente humana. También resume brevemente la historia de la inteligencia artificial y las disciplinas que han contribuido a su desarrollo, como la filosofía, matemáticas, economía y neurociencia.

1. INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE LAGOS DE MORENO
INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES
RESUMEN 1° PARCIAL
MATERIA:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
GRUPO:
8A
UNIDAD:
1
ALUMNOS:
GUTIERREZ GUZMAN CESAR.
PEREZ VAZQUEZ ULISES.
VALDIVIA CUELLAR JUAN MANUEL.
GARCIA HERNANDEZ ROCIO NALLELY.
DOCENTE:
ING. JOSE DAVID CONTRERAS BECERRA.

2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
La inteligencia artificial es la ciencia que busca imitar el comportamiento humano, esto con el
fin de implementarse en maquinas con diferentes fines, las cuales requieran un razonamiento
inteligente.
Existen numerosas definiciones de lo que es Inteligencia artificial, sin embargo, estas
definiciones son muy similares y todas orientadas hacia la creación de maquinas inteligentes.
Prueba de Touring:
Esta prueba se basaba en diferenciar entre identidades inteligentes y seres humanos, Esto
colocando una persona a evaluar las preguntas realizadas al computador y al ser humano sin
darse cuenta de quien provienen las respuestas.
Para realizar esto se re requiere que la maquina tenga conocimiento del lenguaje natural,
aprendizaje, razonamiento.
Si queremos saber como funciona la mente humana es necesario estudiarla y adentrarse en
ella, para esto existen varias opciones:
• Mediante introspección.
• Mediante experimentos psicológicos.
• General Problems Solver, el cual funciona para resolver problemas y para comparar las
etapas de razonamiento artificial y compararlo con el humano.
• Ciencia cognitiva: Es un campo el cual consiste en modelos computacionales de la
inteligencia artificial y la mente humana para hacer teorías mas precisas.
• Enciclopedia sobre la ciencia cognitiva
[Wilson y Keil, 1999].
• Tandem Inteligencia Artificial , Ciencia Cognitiva
Ilustraciones

3. Resolver problemas
La inteligencia artificial no solo consiste en el razonamiento, si no también en la practica.
El enfoque de la tradición logista presenta problemas:
1 ¿Cómo expresar conocimiento informal en términos formales?
2 Existe una gran diferencia entre poder resolver un problema en
Principio y hacerlo en la práctica (recursos computacionales).
Actuar de forma racional: el agente racional
Agente: Un agente algo que usa el razonamiento.
Un agente racional: Es aquel que puede tomar decisiones para así llegar a un resultado óptimo
o esperado.
De un agente en informática esperamos que:
• posean controles autónomos
• perciban su entorno
• persisten en el tiempo
• se adapten a los cambios
• y que sean capaces de alcanzar objetivos diferentes.
• Breve historia de las disciplinas que han contribuido a la IA
con ideas, puntos de vista y técnicas al desarrollo:
• Filosofía
• Matemáticas
• Economía
• Neurociencia
• Psicología
• Ingeniería computacional
• Teoría de control y cibernética
• Lingüística
Control y cibernética
Algunos punto importantes de como algunos aparatos han operado bajo su propio control
• Reloj de agua
• El termostato o maquina de vapor
• La teoría matemática de sistemas con retroalimentación estable
• En 1948 se revela al publico las propiedades de las maquinas con inteligencia artificial
Lingüística
La teoría de Chomsky mostró cómo la teoría conductista no abordaba la creatividad en el
lenguaje. La lingüística moderna y la inteligencia artificial crecieron juntas. El entendimiento
del lenguaje requiere la compresión del estudio del contexto.
Esquema sobre la historia de la inteligencia artificial
• 1943: McCulloch & Pitts: circuito booleano para modelar el cerebro
• 1950: La “Inteligencia computacional” de Turing.
• 1950s: primeros programas de inteligencia artificial.
• 1966-74: La IA descubre la complejidad computacional.

4. • 1988-93: la crisis de los sistemas expertos en industrias.
• 1985-95: redes neuronales vuelven a popularizarse.
• 2003: De nuevo la IA a Nivel humano sobre la mesa.
Génesis de la IA (1943-1955)
• Conocimientos sobre fisiología básica y funcionamiento
de las neuronas.
• Análisis formal de la lógica proposicional (Russel &Whitehead)
• Teoría de la computación de Turing.
Nacimiento de la inteligencia artificial (1956)
Darthmouth College: taller de verano de dos meses, con solo 10 asistentes. Consenso de
adoptar un nuevo nombre (McCarthy): Inteligencia Artificial.
Evolución desde 1952-1969
• Los primeros años tuvieron mucho éxito pero con lagunas limitaciones
• Había entusiasmo general y esperanzas
• Tenía algunos hitos como: lenguaje de alto nivel, generador de consejos, etc.
• Pero aun siendo optimista en realidad se toparon con una realidad difícil de modelar
La IA se hace industria desde 1980
• Primer sistema experto comercial con éxito: R1 por Digital Equipment Corporation.
• En 1981 los japoneses anunciaron su proyecto «Quinta Generación».
• Los EEUU constituyeron el MCC (Microelectronics and Computer Technology
Corporation).
• La industria de la IA creció rápidamente, pasando de unos pocos millones de dólares
en 1980 a billones de dólares en 1988.
• En 1986 se produce un regreso de las redes neuronales, y este enfoque denominado
conexionista convivirá con otros diferentes.
• En 1986 se produce un regreso de las redes neuronales, y este enfoque denominado
conexionista convivirá con otros diferentes.
Física II
Teoría sobre la mente humana
• Dualismo: Existe una parte de la mente que está al margen de la naturaleza
• Materialismo: las operaciones del cerebro realizadas de acuerdo a las leyes
físicas constituyen la mente
• Empírico : nada existe en la mente que no hay pasado antes por los sentidos
• Inducción y el positivismo lógico
• Teoría de la comunicación

5. Matemáticas
Algoritmo
Se piensa que el primer algoritmo no trivial no trivial es el algoritmo Euclídeo
para el m.c.d
• Otro concepto relacionados: Teoría de incompetitud, intratabilidad NP-
Completitud y probabilidad
Economía
La economía inicio en 1776, las economías pueden concebirse como un conjunto de
agente individuales que intentan maximizar su propio estado de bienestar económico.
No solo dinero estudian como la gente toma decisiones que se llevan a obtener los
beneficios esperados utilidad
La economía en relación con la IA (Inteligencia artificial)
• Teoría de la decisión: combina la teoría de la probabilidad
con la teoría de la utilidad: «grandes economías»: tratamiento con
incertidumbre y «pequeñas economías»: semejante a un juego.
• Teoría de juegos: Las acciones de un jugador pueden afectar significativamente a
utilidad de otro. Hay queactuar de forma aleatoria, a veces sólo aparentemente.
• Investigación operativa: intenta contestar a la tercera
pregunta. Surge con la II Guerra Mundial para la optimización de instalaciones
de radar. Posteriormente para aplicaciones civiles. Procesos de decisión de Markov.
• Modelos basados en Satisfacción: tomar decisiones que
sean «suficientemente buenas» en vez de realizar cálculos laboriosos para
alcanzad las óptimas es más cercano a un comportamiento humano.
Neurociencia
Es el estudio del sistema neurológico y en especial del cerebro. La forma exacta en la
que un cerebro se genera el pensamiento se genera el pensamiento es uno de la grandes
misterios de la ciencia.
• Solo se conocen algunas evidencias: está involucrado en el proceso del
pensamiento , los cerebros humanos son diferentes, la base de la
conciencia,
• Una neurona está cargada entre otras cosas de trasmitir el flujo nervioso.
Un cerebro contiene unas 100.000 millones de neuronas

6. TOPIO, un robot humanoide, jugando tenis de mesa en Tokio
La IA como campo científico
Ejemplos:
Reconocimiento del habla: Aproximaciones basadas en matemáticas.
Minería de Datos: Extrae conocimientos a partir de ingentes cantidades de datos.
Probabilidad y teoría de la decisión: Redes Bayesianas. Razonamiento incierto y sistemas
expertos.
Se apunta al aprendizaje a partir de la experiencia.
Emergencia de los sistemas inteligentes desde 1995 al 2012
Los investigadores en IA se han basado en el AGENTE TOTAL, el cual se le puede definir
genéricamente como una entidad que percibe y actúa sobre un entorno y su propio
comportamiento.
Agente de manera abstracta:
f : P_ → A

7. La inteligencia: para mi es actuar o realizar una acción con premeditación para elegir o
seleccionar la opción más sensata.
La inteligencia artificial: es la ciencia que intenta realizar maquinas para automatizar los
comportamientos inteligentes y que requieren de la comprensión humana.
Agente: entidad que toma decisiones dependiendo del estado de su entorno.
En la actualidad con la IA podemos resolver distintas situaciones como conducir de una
manera prudente a lo largo de una carretera, realizar una operación quirúrgica compleja, entre
otros como son:
Planificación autónoma: por ejemplo el Agente Remoto de la NASA que controlaba la
planificación de las operaciones de una nave espacial abordo.
• Juegos: Deep Blue de IBM consiguió vencer a Kasparov.
• Control autónomo: el sistema de visión por computador ALVINN fue entrenado para dirigir
un coche de forma que siguiese una línea.
• Diagnosis: existen muchos programas para diagnosis médica que basados en el análisis
probabilista.
• Planificación logística: EEUU durante la guerra de golfo desarrollo la herramienta Dynamic
Analysis and Replanning Tools (DART).
• Robótica: muchos cirujanos hoy en día utilizan asistentes robot en operaciones de
microcirugía. Por ejemplo, HipNav.
• Procesamiento de lenguaje y resolución de problemas: PROVER B es un programa que
resuelve crucigramas.

8. TEMAS
FUNDA
MENT
ALES REPRESENTACI
ON
BUSQUEDA INFERENCIA
APRENDIZAJ
E
PLANIFICACI
ON