INTELIGENCIA ARTIFICIAL
MARTIN CORTES RIVERA   8 “B” I.S.C.
ELPROPPOSITIO DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL Y SU EVOLUCION HISTORICA
INTELIGENCIA ARTIFICIAL

 Consiste en crear teorías y modelos que muestren la
  organización y funcionamiento de la inteligencia

 Se centra en el desarrollo de sistemas          de
  procesamiento de datos y sean capaces de:

   Realizar tareas que requieran aprendizaje.
   Solución de problemas
   Decisiones
 Nació en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter
  Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro
  humano y animal.


 Los primeros investigadores de esta innovadora
  ciencia postulaban que :
      “El cerebro es un solucionador inteligente de
  problemas, de modo que le imitemos al cerebro ”
 El los años 50 se realizo un sistema llamado
  Perceptrón de Rossenblatt. Este era un sistema
  visual de reconocimiento de patrones.


 El los años 60 Alan Newell y Herbert Simón logran
  crear un programa llamado GPS (General Problem
  Solver: solucionador de problemas ).
El primer sistema experto fue denominado Dentral ,
 pero mas influyente resultaría ser el Mycin de 1974.
 Mycin era capas de diagnosticar trastornos en la
 sangre y recetar la correspondiente medición


El los 80 se desarrollaron lenguajes especiales para
 utilizar la inteligencia artificial como: LISP o PROLOG
LAS HABILIDADES COGNOSCITIVAS SEGÚN LA
PSICOLOGIA

Son las facilitadoras del conocimiento, aquéllas que
operan directamente sobre la información: recogiendo,
analizando, comprendiendo, procesando y guardando
información. En la memoria para cuando sea necesaria.

Atención
Compresión (técnicas o habilidades de trabajo
 intelectual).
Elaboración
Memorización / recuperación
El proceso de razonamiento según la lógica

Axioma:
Proposición tan clara y evidente que se admite sin
necesidad de demostración

Teorema:
Proposición demostrable partiendo de axiomas o de otros
teoremas ya de mostrados


Demostración
Es un argumento utilizado para demostrar la veracidad
de una proposición matemática.
El modelo de adquisición del conocimiento según la
filosofía

la ingeniería del conocimiento debe hacer frente a la
recopilación de datos, dar forma a la información y a
generar mas conocimiento.


Por ello dentro de un ámbito de aplicación o línea de
negocio empresarial debe plasmarse en la realidad.
Modelo de organización:
Descubrir problemas y oportunidades para el sistema
del conocimiento

Modelo de tarea:
Analiza la tarea global, sus entradas y salidas,
precondiciones y criterios de realización

Modelo agente:
Los agentes son los ejecutores de una tarea.
Modelo del conocimiento:
El propósito de este es explicar los tipos y estructura de
conocimiento utilizados parta llevar a cabo una tarea.


Modelo de comunicación:
Dado que varios agentes pueden verse involucrados
en varias tareas

Modelo de diseño:
Proporciona la especificación técnica del sistema en
términos de arquitectura plataforma de implementación
y módulos de software
Un proyecto de un SBC utilizando la tecnología
Common KADS produce tres tipos de productos de
entrega.

 Documentos de modelos

 Información sobre la gestión del proyecto

 Software del sistema de conocimiento
El objetivo final de la metodología de Common
KADS consiste en estructurar el proceso de
desarrollo propio de la ingeniería del conocimiento
que se con creta en un sistema que debe resolver
los problemas con la capacidad comparable a la
del experto humano como poseedor del
conocimiento.
Modelo de cognoscitivo


Es 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)
 Las condiciones de aprendizaje (la acción
  educativa)
Los procesos cognitivos en términos de aprendizaje se
dan por niveles de complejidad ya sean de relación de
desarrollo (edad) o con niveles de complejidad en una
tarea.


En relación con la complejidad como se estructura un
conocimiento se puede definir 4 grandes procesos
básicos: conceptualización, interpretación, transferencia,
creatividad.
El modelo del agente inteligente

Es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar
tales percepciones y responder o actuar en su entorno
de manera racional

Categorías principales de agentes inteligentes
Agente reactivos
Agentes reactivos basados en modelos
Agentes basado en objetivos
Agentes basados en utilidad
Agentes que aprenden

Inteligencia artificial

  • 1.
  • 2.
    ELPROPPOSITIO DE LAINTELIGENCIA ARTIFICIAL Y SU EVOLUCION HISTORICA
  • 3.
    INTELIGENCIA ARTIFICIAL  Consisteen crear teorías y modelos que muestren la organización y funcionamiento de la inteligencia  Se centra en el desarrollo de sistemas de procesamiento de datos y sean capaces de:  Realizar tareas que requieran aprendizaje.  Solución de problemas  Decisiones
  • 4.
     Nació en1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal.  Los primeros investigadores de esta innovadora ciencia postulaban que : “El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que le imitemos al cerebro ”
  • 5.
     El losaños 50 se realizo un sistema llamado Perceptrón de Rossenblatt. Este era un sistema visual de reconocimiento de patrones.  El los años 60 Alan Newell y Herbert Simón logran crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador de problemas ).
  • 6.
    El primer sistemaexperto fue denominado Dentral , pero mas influyente resultaría ser el Mycin de 1974. Mycin era capas de diagnosticar trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medición El los 80 se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar la inteligencia artificial como: LISP o PROLOG
  • 7.
    LAS HABILIDADES COGNOSCITIVASSEGÚN LA PSICOLOGIA Son las facilitadoras del conocimiento, aquéllas que operan directamente sobre la información: recogiendo, analizando, comprendiendo, procesando y guardando información. En la memoria para cuando sea necesaria. Atención Compresión (técnicas o habilidades de trabajo intelectual). Elaboración Memorización / recuperación
  • 8.
    El proceso derazonamiento según la lógica Axioma: Proposición tan clara y evidente que se admite sin necesidad de demostración Teorema: Proposición demostrable partiendo de axiomas o de otros teoremas ya de mostrados Demostración Es un argumento utilizado para demostrar la veracidad de una proposición matemática.
  • 9.
    El modelo deadquisición del conocimiento según la filosofía la ingeniería del conocimiento debe hacer frente a la recopilación de datos, dar forma a la información y a generar mas conocimiento. Por ello dentro de un ámbito de aplicación o línea de negocio empresarial debe plasmarse en la realidad.
  • 10.
    Modelo de organización: Descubrirproblemas y oportunidades para el sistema del conocimiento Modelo de tarea: Analiza la tarea global, sus entradas y salidas, precondiciones y criterios de realización Modelo agente: Los agentes son los ejecutores de una tarea.
  • 11.
    Modelo del conocimiento: Elpropósito de este es explicar los tipos y estructura de conocimiento utilizados parta llevar a cabo una tarea. Modelo de comunicación: Dado que varios agentes pueden verse involucrados en varias tareas Modelo de diseño: Proporciona la especificación técnica del sistema en términos de arquitectura plataforma de implementación y módulos de software
  • 12.
    Un proyecto deun SBC utilizando la tecnología Common KADS produce tres tipos de productos de entrega.  Documentos de modelos  Información sobre la gestión del proyecto  Software del sistema de conocimiento
  • 13.
    El objetivo finalde la metodología de Common KADS consiste en estructurar el proceso de desarrollo propio de la ingeniería del conocimiento que se con creta en un sistema que debe resolver los problemas con la capacidad comparable a la del experto humano como poseedor del conocimiento.
  • 14.
    Modelo de cognoscitivo Estoda 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)  Las condiciones de aprendizaje (la acción educativa)
  • 15.
    Los procesos cognitivosen términos de aprendizaje se dan por niveles de complejidad ya sean de relación de desarrollo (edad) o con niveles de complejidad en una tarea. En relación con la complejidad como se estructura un conocimiento se puede definir 4 grandes procesos básicos: conceptualización, interpretación, transferencia, creatividad.
  • 16.
    El modelo delagente inteligente Es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional Categorías principales de agentes inteligentes Agente reactivos Agentes reactivos basados en modelos Agentes basado en objetivos Agentes basados en utilidad Agentes que aprenden