Este documento explora el campo de la inteligencia artificial. Explica conceptos clave como agente inteligente y métodos de investigación. También describe áreas de investigación como el procesamiento de imágenes y lenguaje natural. Además, cubre temas como sistemas de producción, árboles de búsqueda, heurísticas, representación del conocimiento, aprendizaje, redes neuronales y robótica. Finalmente, plantea consideraciones éticas sobre los avances tecnológicos.

1. IFE 115: INFORMÁTICA BÁSICA
PTEG-I-3-VISITA 4-EXPO Inteligencia artificial.
Lic. Marcio Rodas

2. 11. Inteligencia
artificial
 Inteligencia y máquina
 Percepción
 Razonamiento
 Áreas adicionales de investigación
 Redes neuronales
 Robótica
 Consideración de la consecuencia

3. En esta exposición vamos a explorar la rama de las
Ciencias de la computación conocida como
inteligencia artificial.
Introducción

4. Es el campo de la ciencia de la computación
que trata de construir máquinas autónomas,
máquinas que sean capaces de llevar a cabo
tareas complejas sin intervención humana
Concepto

5. Para centrar nuestro análisis, comenzaremos considerando el concepto
de agente y los tipos de comportamiento inteligentes que un agente
puede exhibir.
• Agente Inteligente
Un agente es un dispositivo que responder a estímulos procedentes de
su entorno.
La mayor partes de los agentes disponen de sensores que les permite
recibir datos de su entorno;

6. • Método de Investigación
Este campo esta avanzando en dos direcciones distintas. Una línea de
avance es la ingenieril, en la que los investigadores están tratando de
desarrollar sistemas que exhiban un comportamiento inteligente.
La otra línea de avance es la teoría en la que los investigadores tratan
de desarrollar una comprensión computacional de la inteligencia
animal y especialmente de la inteligencia humana.

7. Vamos a explorar dos áreas de investigación que demostrado ser
especialmente complicadas: la comprensión de las imágenes y del
lenguaje.
1. Compresión de las imágenes
La tarea de comprender imágenes genéricas suele abordarse mediante
un proceso de dos pasos: 1) Procesamiento de imágenes, que hace
referencia a la tarea de identificar las características de la
imágenes. 2) Analisis de imágenes, hace referencia a la tarea de
comprender lo que esas características significa.

8. 2. Procesamiento del lenguaje
Se construyen a partir de primitivas bien diseñas, de modo que cada
sentencia tiene una única estructura gramatical y un único
significado. Por el contrario, una sentencia en un lenguaje natural
puede tener múltiples significado, dependiendo el significado del
contexto o incluso de la manera en que sea comunicada

9. • En el leguaje natural se requieren por tanto varios niveles de análisis.
1) Análisis sintáctico: Simplemente identifica el papel gramatical de cada palabra
2) Análisis semántico: tiene la tarea de identificar el papel semítico cada palabra
de la frase
3) Análisis contextual: en este nivel cuando se incluye en el proceso de comprecion
el contexto de la frase.
• Otra área de investigación en el procesamiento de lenguaje natural es el que se
refiere a documentos complejos en lugar de frases individuales. en este caso
los problemas caen dentro de dos categorías distintas: recuperación de
información y extracción de información.

10. •Sistema de producción.
Esta formado por tres componentes principales:
1.Un conjunto de estado, Cada estado es una situación que puede presentarse dentro del
entorno de aplicación concreto en el que nos encontremos.
2.Un conjunto de producciones (reglas o movimientos).Una producción es una operación
que puede realizarse en el entorno de aplicación con el fin de pasar de un estado a otro.
3.Un sistema de control, esta compuesto de la lógica que resuelve el problema de pasar del
estado inicial al estado objetivo.
Hoy en día esos sistemas de razonamiento que a menudo se implementan en leguaje de
programación lógica, constituye vertebral de la mayoría de los sistemas expertos que son
paquetes de software diseñados para simular el razonamiento de tipo causa-efecto.

11. •Arboles de búsquedas
Esta compuesto por aquella parte del grafos de estados que ha sido explorada
por el sistema de control. El nodo raíz del árbol de búsqueda será el estado
inicial y los hijos de cada nodo son aquellos estados que resultan alcanzable a
partir del padre aplicando una producción. Cada arco entre distintos nodos de
un árbol de búsqueda representara la aplicación que única producción y cada
ruta que va desde la raíz a una hoja representa una ruta entre los
correspondientes estado del grafo de estado.

12. •Heurística
Es un valor cuantitativo asociado con cada estado; con ese valor se intenta medir
la distancia que hay entre ese estado y el objeto mas próximado. En cierto sentido
nuestro heurístico es una medida de coste previsto.
Un heurístico debe tener dos característica.
a)En 1er lugar debe ser una estimación razonable de la cantidad de trabajo
restante en la solución si se llegase a alcanzar el estado asociado.
b)En 2do lugar el heurístico debe ser fácil de calcular. Quiere decir que su uso
debe darnos la posibilidad de beneficiar el proceso de búsqueda en el lugar de
entorpecerlo

13. • Representación y manipulación del conocimiento
Técnica Conocimiento de mundo real.
Técnica metarazonamiento lo que quiere decir razonamiento acerca
del razonamiento

14. • Aprendizaje
Es una manera de clasificar las soluciones para el problema de aprendizaje
en que una computadora es según nivel de intervención humana
requerido:
En el 1er nivel el aprendizaje por imitación, en el que una persona
demuestra directamente los pasos que componen una tarea y la
computadora se limita a anotar los pasos.
En el 2do nivel se encuentra el aprendizaje mediante entrenamiento
supervisado , una persona persona identifica la respuestas correcta para
una serie de ejemplo y luego el agente generaliza a partir de esos
ejemplos.
En el 3er nivel el aprendizaje por refuerzo, en ese tipo aprendizaje al
agente se le proporciona una regla general para que juzgue por si mismo si
ha tenido éxito oh a fallado a la hora de realizar una tarea, durante un
proceso de prueba y error.

15. • Algoritmos genéticos
el algoritmo permite encontrar la solución optima a mucho
problemas de búsqueda; sin embargo, existe mucho problema que
son demasiado complejos para poder resolver mediante esas técnica
de búsqueda. Para este tipo de problemas en ocasiones puede
descubrirse una solución mediante un proceso evolutivo que implica
múltiples generaciones de soluciones de prueba. Esta estrategia es la
base de lo que se le denomina Algoritmo genético.
Un algoritmo genético comienza generando un conjunto aleatoria de
soluciones de pruebas .

16. • Propiedad básicas
Las redes neuronales artificiales proporcionan un modelo de procesamiento
por computadoras que simula las redes de neuronas de los sistemas
biológicos de los seres vivos.
Una neurona en una red neuronal artificial es una unidad software que imita
a una neurona biológica.
• Entrenamiento con las redes neuronales artificiales
Una de las características importantes de las redes neuronales artificiales es
que no se programan en el sentido tradicional, sino en lugar de ello se la
entrenan. Es decir el programador no determina los valores de los pesos
necesario para resolver un problema concreto y luego insertar esos valores
en la red.
• Memoria asociativa
Es la extracción de información que esta asociada o relacionada con la
información que ese momento tenemos entre mano.

17. La robótica es el estudio de los agentes físicos autónomos que se
comportan de manera inteligente. Al igual que cualquier agente los
robot deben ser capaces de percibir, razonar y actuar dentro de su
entorno.
A pesar de los grandes avances en el campo de los manipuladores y de
la locomoción, la mayoría de los robots todavía no son muy
autónomo.

18. • Algunas personas miran los avances tecnológico como un regalo para
la humanidad, pero otras personas miran este fenómeno como una
maldición que quita empleo a los ciudadanos y canaliza la riqueza
hacia aquellos que disponen del poder.
• Ya hemos comenzado a ver como la capacidad intelectual de los seres
humanos se ve desafiada por las maquinas en una serie de campos
especifico, las maquinas son capaces de derrotar a los jugadores
expertos de ajedrez entre otro. ¿Cómo se vera afectada la autoestima
de una persona al verse desplazada por las maquinas en un numero
cada vez mayor.

19. • Introducción a la Computación 11ª. Edición J. Glenn Brookshear