Este documento resume conceptos clave de inteligencia artificial como su definición, objetivos y desarrollo histórico. Explica que la inteligencia artificial busca crear sistemas capaces de imitar la inteligencia humana mediante el aprendizaje y solución de problemas. También describe hitos tempranos como el modelo de neurona de McCulloch y Pitts y el desarrollo de sistemas expertos en las décadas posteriores.

1.  INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE TEPEACA
ING.SISTEMAS COMPUTACIONALES
MATERIA: INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MC: ARMANDO SANCHEZ CUEVA
ELABORADO POR:
FLORES GIL AGUSTINO
SEMESTRES:”8” GRUPO:”B”

3.  A veces llamadas inteligencia de maquina, inteligencia
artificial o AI(articial intelligence).
 La finalidad de la inteligencia artificial consiste en
crear teorías y modelos que muestren la organización y
funcionamiento de la inteligencia.

4.  El mayor esfuerzo en la búsqueda de la inteligencia
artificial se centra en el desarrollo de sistemas de
procesamientos de datos que sean capaces de imitar
ala inteligencia humana, realizando tareas que
requieran aprendizaje, solución de problemas y
decisiciones.

5.  La inteligencia artificial “nacio” en 1943 cuando warren
McCulloch y walter pitts propusieron un modelo de
neurona del cerebro humano y animal.Estas neuronas
nerviosas abstractas proporcionaron una
representacion simbolica de la actividad cerebral.

6. Norbert wiener elaboro estas ideas junto con otras,
dentro del mismo campo, que se llamo "cibernética”;de
aquí nacería, sobre los años 50,la inteligencia artificial.
Los primeros investigadores de esta innovadora
ciencia,tomaron como base la neurona formalizada de
McCulloch y postulaban que:
“El cerebro es un solucionador inteligente de problemas,
de modo que imitemos al cerebro”.

7.  En los años 50 cuando se logra realizar un sistema que
tuvo éxito, se llamo el Perceptron de Rossenblatt.Este
era un sistema visual de reconocimiento de patrones
en el cual se asociaron esfuerzos para que se pudieran
resolver una gama amplia de problemas.

8.  En los años 60 alan Newell y Herbert Simon,que
trabajando con la demostración de teoremas y el
ajedrez por ordenador logran crear un programa
llamado GPS(general problem solver: solucionador
general de problemas)este era un sistema en el que el
usuario definía un entorno en función de una serie de
objetos.

9.  En los años 70 un equipo de investigadores dirigido
por Edward Feigenbaum comenzó elabora un
proyecto. El primer sistema experto fue el denominado
“Dendral” un interprete de espectrograma de masa
construido en 1967.
 En los años 80 se desarrollaron lenguajes especiales
para utilizar con la inteligencia artificial,tales como el
LISP o el PROLOG.

10. 1.2 LAS HABILIDADES COGNOSCITIVAS
SEGÚN LA PSICOLOGIA.TEORIAS DE LA
INTELIGENCIA(CONDUCTISMO,GARDNE
R)
 Son las facilitadoras del conocimiento, aquellas
que operan directamente sobre la informacion:
recogiendo,analizando,comprendiendo,procesando
y guardando información en la memoria, para
posteriormente recuperarla y utilizarlas donde,
cuando y como convernga,son las sigientes.

11.  1.atencion:Exploracion,fragmentacion,selección y
contradictoras.
 2.comprension( técnicas o habilidades de trabajo
intelectual):captación de ideas,subrayado,traduccion a
lenguaje propio y resumen,graficos,redes,esquemas y
mapas conceptuales.
 3.Elaboracion:preguntas,metaforas,analogias,organiza
dores,apuntes,mnemotecnicas.
 4.Memorizacio/ Recuperacion ( técnicas o habilidades
de estudio):codificación y generación de respuestas.

12.  Axiomas:
1+1=2
A es hermano de B
C es hijo de A
 Entonces B es tio de C, o bien C es sobrino
de B.

13.  TEOREMAS:
Es una preposición demostrable lógicamente partiendo
de axiomas o de otros teoremas y demostrados,
mediante reglas de inferencia aceptables.
 Axiomas sobre alumno:
-estudia.
-realizar tareas
-participa
-programa

14.  DEMOSTARCION:
Es la demostración matemáticas.
En las matemáticas comienza con una o mas
declaraciones de nominadas premisas y prueba,
utilizando las reglas de la logica,que si las premisas son
verdaderas,qui es donde utilizamos las tablas de
valores de verdadero y falso..

15.  La metodología Common KADS como
cualquier otra ofrece una aproximación para
resolver problemas inherentes ala ingeniería.
 La ingeniería del conocimiento debe hacer
frente ala recopilación de datos, dar forma ala
información y generar mas conocimiento.

16.  Modelo de organización.
 Modelo de tarea.
 Modelo agente.
 Modelo de conocimiento.
 Modelo de comunicación.
 Modelo de diseño.

17.  El objetivó final de la metodología Common KADS
consiste en estructurar el proceso de desarrollo propio
de la ingeniería del conocimiento, que se concreta en
un sistema que debe resolver los problemas con una
capacidad comparable a la del experto humano como
poseedor del conocimiento.
 Un proyecto de un SBC utilizando la tecnología
Common KADS produce 3 tipos de producto o entrega:
-documentos de los modelos.
-información sobre la gestión del proyecto
-software del sistema de conocimiento.

18.  En toda situación de aprendizaje,espontaneo o
generado en una experiencia educativa, puede
identificarse tres componentes básicos:
 El que se aprende(resultados),el como se aprende(los
procesos cognitivos)y las condiciones del
aprendizaje(la accion eduactiva)que responde a las
preguntas cuando,cuanto,donde ,con quien etc.

19.  Estos tres componentes se pueden mirar ya sea desde
un enfoque condutal o social y cognoscitivos no son
importante para este enfoque y las condiciones se
refieren a la forma de organizar situaciones
estimulantes y refuerzo continuos alas conductas
adecuadas.
Desde el enfoque cognositivo los resultados de la
aprendizaje se refieren a representaciones cognitivas
internas o estructuras cognoscitivas que pueden tener
un correlato en una representacion simbolica externa
para comprobar su presencia.

20.  Los proceso cognitivos se refiere a toda aquella
actividad mental que hace posible la constitución de
representaciones y las condiciones se refieren a las
acciones educativas de carácter social educativo o
interaccional y a los diferentes recursos culturales con
que se apoya el aprendizaje.

21. Un agente inteligente es una entidad capaz de
percibir su entorno, procesar tales
percepciones y responder o actuar en su
entorno de manera racional es decir, de
manera correcta y tendiendo a maximizar un
resultado esperado. Un agente inteligente
puede ser una entidad física o virtual. Si bien
el termino agente racional se refiere a
agentes artificiales en el campo de la
inteligencia artificial. también puede
considerarse agentes racionales a los
animales incluido el hombre.

22.  -agentes reactivos
 -agentes reactivos basados en modelo
 -agentes basado en objetivos
 -agentes que aprenden