El documento presenta una introducción a la inteligencia artificial, haciendo preguntas iniciales sobre su definición e implicaciones. Luego define formalmente la inteligencia artificial como la rama de la informática que estudia el desarrollo de agentes racionales no vivos. Explora dos enfoques principales (simbólico y computacional) y las bases, disciplinas, áreas de aplicación, evolución histórica y requerimientos de la inteligencia artificial. Finalmente, presenta ejemplos ilustrativos de algoritmos de IA.

1. Inteligencia Artificial

2. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿En que consiste la inteligencia?

3. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Cómo reconoce la inteligencia en un ser vivo?

4. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Cómo se reconoce la inteligencia en un objeto no vivo?

5. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Qué elementos se requieren para que exista inteligencia?

6. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Se necesita alguna forma de organización para que exista inteligencia?

7. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Una creación del hombre puede exhibir inteligencia similar a la de su creador?

8. Inteligencia Artificial Cuestionamientos iniciales: ¿Cuáles serían las implicaciones que tendría la existencia de un objeto inteligente?

9. Inteligencia Artificial Definición formal: Rama de la Informática que estudia el desarrollo de agentes racionales no vivos

10. Inteligencia Artificial Desglose de la definición formal: La ciencia Informática se dedica al manejo de información, no es programación en sí, ésta última se usa en la primera

11. Inteligencia Artificial Desglose de la definición formal: Desarrollo significa análisis, diseño, implementación, explotación y mantenimiento

12. Inteligencia Artificial Desglose de la definición formal: Agente es cualquier creación artificial capaz de percibir, procesar y generar información inherente a su entorno

13. Inteligencia Artificial Desglose de la definición formal: Racionalidad es la habilidad de tomar la decisión correcta en un contexto complejo, buscando maximizar el beneficio esperado

14. Inteligencia Artificial Enfoques: I.A. Convencional o Simbólica – Deductiva I.A. Computacional o SubSimbólica - Inductiva

15. Inteligencia Artificial I.A. Convencional o Simbólica – Deductiva: A partir de Bases de Conocimiento estáticas a las que se le aplica un análisis formal estadístico para emular el comportamiento humano frente a problemas concretos Si el problema cambias sus restricciones se requiere actualizar la base de conocimiento

16. Inteligencia Artificial I.A. Computacional o SubSimbólica - Inductiva Se basa en el desarrollo de sistemas capaces de lograr un aprendizaje a partir de unos datos empíricos mediante la ejecución de algún algoritmo de optimización

17. Inteligencia Artificial Bases de la I.A. Filosofía y Ciencias Congnitivas Matemáticas Psicología Computación Inteligencia Artificial

18. Inteligencia Artificial Disciplinas de la I.A. Razonamiento Aprendizaje Planificación Percepción Adquisición de conocimiento Otras Manejo de Incertidumbre Computación Emergente Programación

19. Inteligencia Artificial Areas de aplicación de la I.A. Video Juegos Demostración de Teoremas Robótica y Navegación Procesamiento de Imagen y Lenguaje Control Robusto Economía Minería de Datos Seguridad en Redes Medicina

20. Inteligencia Artificial Evolución de la I.A. En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido. En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aún cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios de los años 1950 con el trabajo de, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones. En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.

21. Inteligencia Artificial Evolución de la I.A. En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la Conferencia de Dartmouth , un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años. En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas. En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), el LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.

22. Inteligencia Artificial Evolución de la I.A. En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptron. A fines de los 50 y comienzos de la década del 60 Robert K. Lindsay desarrolla "Sad Sam", un programa para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación. En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento.

23. Inteligencia Artificial Evolución de la I.A. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT. Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques. A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una solución bajo un set de condiciones.

24. Inteligencia Artificial Evolución de la I.A. En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing. En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig, desarrollan el lenguaje de programación LOGO. En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980. En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizados en IA.

25. Inteligencia Artificial Evolución de la I.A. Desde entonces hasta nuestros días ha habido una explosión de un número enorme de logros en las diferentes técnicas de la I.A. algunos de los más famosos Deep Blue, Asimo, NASA y un largo etc.

26. Inteligencia Artificial Requerimientos de la I.A. Plataforma para cómputo numérico y simbólico Capacidad de cómputo No Determinístico Poder de cómputo Distribuido Diseñado como un sistema abierto

27. Inteligencia Artificial Algunas de las técnicas de la I.A. Redes Neuronales Artificiales Algoritmos Evolutivos o Genéticos Lógica Difusa o Borrosa Máquinas de Soporte Vectorial Cómputo Distribuido Teoría de Resonancia Adaptativa Visión Artificial

28. Inteligencia Artificial Ejemplo 1: Algoritmo para jugar “La vieja” ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

29. Inteligencia Artificial Ejemplo 2: Algoritmo para jugar “El Ahorcado” ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

30. Inteligencia Artificial Ejemplo 3: Algoritmo para detectar autómatas en la suscripción a sitios de internet (CAPTCHA) ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

31. Inteligencia Artificial Ejemplo 4: Algoritmo para reconocimiento óptico de caracteres manuscritos: ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

32. Inteligencia Artificial Ejemplo 5: Algoritmo para solución de puzzles ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

33. Inteligencia Artificial Ejemplo 6: Algoritmo para la detección de arritmias cardíacas ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?

34. Inteligencia Artificial Ejemplo 7: Algoritmo para la predicción de resultados de lotería ¿Se requiere base de conocimiento? ¿Determinístico o No Determinístico? ¿Cuáles son las percepciones, acciones y razonamientos necesarios? ¿Se requiere aprendizaje?