Inteligencia Artificial, conceptos de IA, lenguajes de programación para IA, aplicaciones, ejemplos de sistema de inteligencia artificial, uso de la inteligencia artificial, características, agrupamiento de la IA
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica brevemente los diferentes módulos de la IA como la representación del conocimiento, resolución de problemas, sistemas basados en conocimiento, razonamiento aproximado y agentes inteligentes. También define qué es la IA, su historia, ramas principales y algunos ejemplos de sistemas de IA.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Se divide en varios módulos que incluyen representación del conocimiento, resolución de problemas, sistemas basados en conocimiento, razonamiento aproximado y agentes inteligentes. También discute brevemente la historia, definiciones, ramas y aplicaciones de la inteligencia artificial.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica brevemente los orígenes y evolución de la IA, sus principales ramas como representación del conocimiento, resolución de problemas, sistemas basados en conocimiento y agentes inteligentes. También define qué es un agente inteligente y describe los diferentes enfoques y modelos en IA como los sistemas simbólicos físicos y los agentes.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica brevemente los diferentes módulos de la IA como la representación del conocimiento, resolución de problemas, sistemas basados en conocimiento, razonamiento aproximado y agentes inteligentes. También define qué es la IA, su historia, ramas principales y algunos ejemplos de sistemas de IA.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica brevemente los diferentes módulos de la IA como la representación del conocimiento, resolución de problemas, sistemas basados en conocimiento, razonamiento aproximado y agentes inteligentes. También define qué es la IA, su historia, ramas principales y algunos ejemplos de sistemas de IA.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica brevemente los orígenes y evolución de la IA, sus principales ramas y aplicaciones actuales. También define la IA como el estudio y construcción de agentes inteligentes capaces de percibir su entorno y actuar de forma autónoma para alcanzar sus objetivos.
Este documento presenta el curso de Ingeniería del Conocimiento dictado por los docentes Ana Casali y Alejandro Hernández. El curso tiene como objetivos que los estudiantes adquieran conocimientos sobre tipos de problemas abordados por la inteligencia artificial y manejo de herramientas de IA, así como habilidades para investigar y desarrollar prototipos de sistemas inteligentes. El curso consta de varios módulos sobre temas como sistemas basados en conocimiento, razonamiento aproximado y redes neuronales.
El documento introduce conceptos básicos de inteligencia artificial, incluyendo definiciones, el test de Turing, las áreas relacionadas con IA como juegos, razonamiento automático, sistemas expertos y aprendizaje automático, y enfoques como el conexionismo y el simbolismo. También discute técnicas de IA y la representación del conocimiento.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica brevemente los diferentes módulos de la IA como la representación del conocimiento, resolución de problemas, sistemas basados en conocimiento, razonamiento aproximado y agentes inteligentes. También define qué es la IA, su historia, ramas principales y algunos ejemplos de sistemas de IA.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Se divide en varios módulos que incluyen representación del conocimiento, resolución de problemas, sistemas basados en conocimiento, razonamiento aproximado y agentes inteligentes. También discute brevemente la historia, definiciones, ramas y aplicaciones de la inteligencia artificial.
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Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica brevemente los diferentes módulos de la IA como la representación del conocimiento, resolución de problemas, sistemas basados en conocimiento, razonamiento aproximado y agentes inteligentes. También define qué es la IA, su historia, ramas principales y algunos ejemplos de sistemas de IA.
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Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica brevemente los orígenes y evolución de la IA, sus principales ramas y aplicaciones actuales. También define la IA como el estudio y construcción de agentes inteligentes capaces de percibir su entorno y actuar de forma autónoma para alcanzar sus objetivos.
Este documento presenta el curso de Ingeniería del Conocimiento dictado por los docentes Ana Casali y Alejandro Hernández. El curso tiene como objetivos que los estudiantes adquieran conocimientos sobre tipos de problemas abordados por la inteligencia artificial y manejo de herramientas de IA, así como habilidades para investigar y desarrollar prototipos de sistemas inteligentes. El curso consta de varios módulos sobre temas como sistemas basados en conocimiento, razonamiento aproximado y redes neuronales.
El documento introduce conceptos básicos de inteligencia artificial, incluyendo definiciones, el test de Turing, las áreas relacionadas con IA como juegos, razonamiento automático, sistemas expertos y aprendizaje automático, y enfoques como el conexionismo y el simbolismo. También discute técnicas de IA y la representación del conocimiento.
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El documento describe 11 temas relacionados con la inteligencia artificial, incluyendo las definiciones de inteligencia múltiple e inteligencia artificial, las dos escuelas principales de pensamiento de IA (convencional y computacional), críticas a la IA, aplicaciones comunes, lógica difusa, algoritmos genéticos, redes neuronales, redes bayesianas, y robótica evolutiva.
Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial busca desarrollar sistemas expertos mediante técnicas de toma de decisiones para organizaciones. Luego describe los objetivos de la unidad, que incluyen analizar logros de la IA, brindar una visión actualizada de la IA considerando su pasado, presente y futuro, y mostrar cómo la IA colabora en la creación de sistemas basados en el conocimiento. Finalmente, resume algunos conceptos clave de la IA y áreas de investigación como el aprendizaje
La inteligencia artificial (IA) se define como la inteligencia exhibida por una entidad artificial. El documento resume la evolución histórica de la IA desde sus inicios en 1943 hasta la actualidad, describiendo hitos como el Taller de Dartmouth de 1956 y el surgimiento de los sistemas expertos en los años 1970. También aborda conceptos clave como los enfoques simbólico y conexionista, y las aplicaciones actuales de la IA en dominios como internet, sistemas expertos, agentes inteligentes y reconocimiento de patrones.
La inteligencia artificial se refiere al desarrollo de agentes racionales no vivos capaces de percibir su entorno, procesar percepciones y actuar. Existen diferentes tipos de conocimiento, procesos y aplicaciones de la inteligencia artificial como sistemas expertos, redes bayesianas y aprendizaje automático. La inteligencia artificial también se divide en convencional e inteligencia computacional basada en datos.
Este documento trata sobre inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial intenta lograr que las máquinas realicen tareas complejas como los seres humanos. Describe la historia, definiciones, categorías, usos y aplicaciones de la inteligencia artificial. También habla sobre sistemas expertos, aprendizaje automático y agentes inteligentes. El objetivo final es simular la inteligencia humana en las máquinas.
El documento habla sobre la inteligencia artificial. Brevemente describe algunas categorías de IA como sistemas que piensan como humanos y sistemas que actúan racionalmente. También menciona algunos hitos en la historia de la IA como el desarrollo de LISP en 1958 y la victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1997.
Este documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica brevemente qué es la inteligencia artificial, sus fundamentos e historia. También describe algunas de sus aplicaciones actuales. La inteligencia artificial intenta comprender el comportamiento inteligente y construir máquinas inteligentes capaces de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar.
Este documento presenta tres metodologías de inteligencia artificial (IA) relevantes para el estudio de la incertidumbre en la cadena de suministro: 1) simbolismo, que se basa en el procesamiento de símbolos; 2) conexionismo, que incluye redes neuronales artificiales; y 3) conductismo, que se enfoca en la relación entre percepción y acción. Dentro de estas metodologías, los modelos más estudiados para la planificación de la cadena de suministro son los lenguajes de programación lógica, los sist
Este documento presenta los resultados de los talleres individuales y colaborativos realizados por Erika Inés Chávez para el curso de Introducción a la Ingeniería de Sistemas de la UNAD. Incluye mapas conceptuales, cuadros y algoritmos sobre conceptos clave como ciencia, ingeniería, sistemas, informática y computación. También describe el ciclo de vida de un sistema de información y conceptos relacionados con inteligencia artificial y redes.
La inteligencia artificial es el estudio de sistemas inteligentes como los humanos. Tiene sus orígenes en 1956 y busca desarrollar máquinas capaces de razonar, aprender y actuar. Se ha aplicado a áreas como lingüística, minería de datos, robótica y procesamiento de lenguaje natural.
Tema 1.4- Ciclo de vida de desarrollo de sistemas.pptxKatherinePea57
Este documento presenta una introducción a los sistemas de información en salud. Explica qué es un sistema y diferencia datos de información. Distingue entre sistemas informáticos y sistemas de información. Enumera componentes, tipos, funciones y tareas de los sistemas de información. También menciona las etapas del ciclo de vida de desarrollo de sistemas y procesos de software. El documento propone una actividad para identificar componentes, tipos, funciones y tareas de diferentes sistemas del cuerpo humano y sacar conclusion
U2 inteligencia artificial y programación funcionalrafael366138
Este documento proporciona una introducción a la inteligencia artificial, incluyendo definiciones, conceptos clave, línea de tiempo histórica y ejemplos de sistemas expertos. Explica que la inteligencia artificial simula la inteligencia humana mediante técnicas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. También describe lenguajes de programación como Prolog que se usan comúnmente para crear sistemas expertos.
El documento trata sobre la historia y fundamentos de la inteligencia artificial. Explica que la IA busca crear agentes artificiales racionales aplicando conceptos de teoría de la computación. Detalla los diferentes tipos de conocimiento, procesos y escuelas de pensamiento en IA, así como hitos históricos clave en el desarrollo de esta disciplina desde la antigüedad hasta la actualidad.
Este documento describe la inteligencia artificial, incluyendo la inteligencia artificial fuerte, las categorías de inteligencia artificial como sistemas que piensan o actúan como humanos, y las escuelas de pensamiento como la inteligencia artificial convencional y la inteligencia computacional. También resume brevemente la historia de la inteligencia artificial y discute si los sistemas inteligentes deberían incorporar sentimientos.
El documento describe los conceptos clave de la inteligencia artificial, incluyendo la inteligencia artificial fuerte, las categorías de IA como sistemas que piensan y actúan como humanos, y las escuelas de pensamiento de IA convencional e inteligencia computacional. También resume brevemente la historia de la IA y discute la posibilidad de incorporar sentimientos en sistemas inteligentes para mejorar su eficacia.
La teoría general de sistemas fue concebida por Bertalanffy en la década de 1940 con el fin de construir un modelo para conceptualizar fenómenos que la ciencia clásica no podía explicar. Se ve la realidad como estructuras cada vez más grandes en lugar de seccionarla en partes más pequeñas. Un sistema está formado por partes independientes separadas por límites identificables de su suprasistema. Los subsistemas que conforman un sistema de una empresa incluyen el subsistema psicosocial, técnico y administrativo.
La teoría general de sistemas fue concebida por Bertalanffy en la década de 1940 con el fin de construir un modelo para conceptualizar fenómenos que la ciencia clásica no podía explicar. Se ve la realidad como estructuras cada vez más grandes en lugar de seccionarla en partes más pequeñas. Un sistema está formado por partes independientes separadas por límites identificables de su suprasistema. Los subsistemas que conforman un sistema de una empresa incluyen el subsistema psicosocial, técnico y administrativo.
El documento resume las principales áreas de la informática, incluyendo la informática, cibernética, análisis de sistemas, ingeniería de sistemas, inteligencia artificial, sistemas expertos, robótica, teleinformática, redes de computadoras e Internet.
LA GLOBALIZACIÓN RELACIONADA CON EL USO DE HERRAMIENTAS.pptxpauca1501alvar
Explica cómo las tecnologías digitales han facilitado e impulsado la globalización al eliminar barreras geográficas y permitir un flujo global sin precedentes de información, bienes, servicios y capital. Se describen los impactos de las herramientas digitales en áreas como la comunicación global, el comercio electrónico internacional, las finanzas y la difusión cultural. Además, se mencionan los beneficios como el crecimiento económico y el acceso a la información, así como los desafíos como la desigualdad y el impacto ambiental. Se concluye que la globalización y las herramientas digitales se refuerzan mutuamente, promoviendo una creciente interdependencia mundial.
El documento introduce conceptos básicos de inteligencia artificial, incluyendo definiciones, el test de Turing, las áreas relacionadas con IA como juegos, razonamiento automático, sistemas expertos y aprendizaje automático, y enfoques como el conexionismo y el simbolismo. También discute técnicas de IA y la representación del conocimiento.
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Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial busca desarrollar sistemas expertos mediante técnicas de toma de decisiones para organizaciones. Luego describe los objetivos de la unidad, que incluyen analizar logros de la IA, brindar una visión actualizada de la IA considerando su pasado, presente y futuro, y mostrar cómo la IA colabora en la creación de sistemas basados en el conocimiento. Finalmente, resume algunos conceptos clave de la IA y áreas de investigación como el aprendizaje
La inteligencia artificial (IA) se define como la inteligencia exhibida por una entidad artificial. El documento resume la evolución histórica de la IA desde sus inicios en 1943 hasta la actualidad, describiendo hitos como el Taller de Dartmouth de 1956 y el surgimiento de los sistemas expertos en los años 1970. También aborda conceptos clave como los enfoques simbólico y conexionista, y las aplicaciones actuales de la IA en dominios como internet, sistemas expertos, agentes inteligentes y reconocimiento de patrones.
La inteligencia artificial se refiere al desarrollo de agentes racionales no vivos capaces de percibir su entorno, procesar percepciones y actuar. Existen diferentes tipos de conocimiento, procesos y aplicaciones de la inteligencia artificial como sistemas expertos, redes bayesianas y aprendizaje automático. La inteligencia artificial también se divide en convencional e inteligencia computacional basada en datos.
Este documento trata sobre inteligencia artificial. Explica que la inteligencia artificial intenta lograr que las máquinas realicen tareas complejas como los seres humanos. Describe la historia, definiciones, categorías, usos y aplicaciones de la inteligencia artificial. También habla sobre sistemas expertos, aprendizaje automático y agentes inteligentes. El objetivo final es simular la inteligencia humana en las máquinas.
El documento habla sobre la inteligencia artificial. Brevemente describe algunas categorías de IA como sistemas que piensan como humanos y sistemas que actúan racionalmente. También menciona algunos hitos en la historia de la IA como el desarrollo de LISP en 1958 y la victoria de Deep Blue sobre Garry Kasparov en 1997.
Este documento trata sobre la inteligencia artificial. Explica brevemente qué es la inteligencia artificial, sus fundamentos e historia. También describe algunas de sus aplicaciones actuales. La inteligencia artificial intenta comprender el comportamiento inteligente y construir máquinas inteligentes capaces de percibir, razonar, aprender, comunicarse y actuar.
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Este documento presenta los resultados de los talleres individuales y colaborativos realizados por Erika Inés Chávez para el curso de Introducción a la Ingeniería de Sistemas de la UNAD. Incluye mapas conceptuales, cuadros y algoritmos sobre conceptos clave como ciencia, ingeniería, sistemas, informática y computación. También describe el ciclo de vida de un sistema de información y conceptos relacionados con inteligencia artificial y redes.
La inteligencia artificial es el estudio de sistemas inteligentes como los humanos. Tiene sus orígenes en 1956 y busca desarrollar máquinas capaces de razonar, aprender y actuar. Se ha aplicado a áreas como lingüística, minería de datos, robótica y procesamiento de lenguaje natural.
Tema 1.4- Ciclo de vida de desarrollo de sistemas.pptxKatherinePea57
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U2 inteligencia artificial y programación funcionalrafael366138
Este documento proporciona una introducción a la inteligencia artificial, incluyendo definiciones, conceptos clave, línea de tiempo histórica y ejemplos de sistemas expertos. Explica que la inteligencia artificial simula la inteligencia humana mediante técnicas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. También describe lenguajes de programación como Prolog que se usan comúnmente para crear sistemas expertos.
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Este documento describe la inteligencia artificial, incluyendo la inteligencia artificial fuerte, las categorías de inteligencia artificial como sistemas que piensan o actúan como humanos, y las escuelas de pensamiento como la inteligencia artificial convencional y la inteligencia computacional. También resume brevemente la historia de la inteligencia artificial y discute si los sistemas inteligentes deberían incorporar sentimientos.
El documento describe los conceptos clave de la inteligencia artificial, incluyendo la inteligencia artificial fuerte, las categorías de IA como sistemas que piensan y actúan como humanos, y las escuelas de pensamiento de IA convencional e inteligencia computacional. También resume brevemente la historia de la IA y discute la posibilidad de incorporar sentimientos en sistemas inteligentes para mejorar su eficacia.
La teoría general de sistemas fue concebida por Bertalanffy en la década de 1940 con el fin de construir un modelo para conceptualizar fenómenos que la ciencia clásica no podía explicar. Se ve la realidad como estructuras cada vez más grandes en lugar de seccionarla en partes más pequeñas. Un sistema está formado por partes independientes separadas por límites identificables de su suprasistema. Los subsistemas que conforman un sistema de una empresa incluyen el subsistema psicosocial, técnico y administrativo.
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LA GLOBALIZACIÓN RELACIONADA CON EL USO DE HERRAMIENTAS.pptxpauca1501alvar
Explica cómo las tecnologías digitales han facilitado e impulsado la globalización al eliminar barreras geográficas y permitir un flujo global sin precedentes de información, bienes, servicios y capital. Se describen los impactos de las herramientas digitales en áreas como la comunicación global, el comercio electrónico internacional, las finanzas y la difusión cultural. Además, se mencionan los beneficios como el crecimiento económico y el acceso a la información, así como los desafíos como la desigualdad y el impacto ambiental. Se concluye que la globalización y las herramientas digitales se refuerzan mutuamente, promoviendo una creciente interdependencia mundial.
Uso de las Tics en la vida cotidiana.pptx231485414
Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), son el conjunto de recursos, herramientas, equipos, programas informáticos, aplicaciones, redes y medios.
El uso de las TIC en la vida cotidiana.pptxjgvanessa23
En esta presentación, he compartido información sobre las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) y su aplicación en diversos ámbitos de la vida cotidiana, como el hogar, la educación y el trabajo.
He explicado qué son las TIC, las diferentes categorías y sus respectivos ejemplos, así como los beneficios y aplicaciones en cada uno de estos ámbitos.
Espero que esta información sea útil para quienes la lean y les ayude a comprender mejor las TIC y su impacto en nuestra vida cotidiana.
Catalogo general tarifas 2024 Vaillant. Amado Salvador Distribuidor Oficial e...AMADO SALVADOR
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Infografia TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol)codesiret
Los protocolos son conjuntos de
normas para formatos de mensaje y
procedimientos que permiten a las
máquinas y los programas de aplicación
intercambiar información.
4. IIA-Introducción 4
Sistemas de control (vuelos espaciales)
Planificadores (aeropuertos)
Sistemas de soporte a la decisión
e-commerce, subastas electrónicas
Agentes recomendadores (Web!!!)
e-learning .....
En que desarrollos encontramos
algo de IA ?
5. IIA-Introducción 5
QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ?
Distintas definiciones.
Conceptos fundamentales.
Historia / Estado actual.
Ramas de IA
Distintos campos de aplicación.
6. IIA-Introducción 6
QUE ES LA IA ?
La Inteligencia Artificial es la parte de las
Ciencias de la Computación que se ocupa del
diseño de sistemas inteligentes, esto es
sistemas que exhiben características que
asociamos con la inteligencia en las
conductas humanas.
Feigenbaum y Barr ’80s
7. IIA-Introducción 7
El estudio de cómo lograr que las
computadoras realicen tareas que por el
momento, los humanos hacen mejor.
E. Rich - Knight, 1991
La rama de la Ciencias de la computación que
se ocupa de la automatización de la conducta
inteligente.
Luger y Stubblefield, 1993
QUE ES LA IA ?
8. IIA-Introducción 8
Es la Ciencia e Ingeniería de hacer máquinas
inteligentes (especialmente programas).
Esto está relacionado a la tarea de usar
computadoras para entender la inteligencia
humana, pero IA no tiene que limitarse a
métodos que son biológicamente observables.
J. Mc Carthy, 1998
QUE ES LA IA ?
9. IIA-Introducción 9
LAS DEFINICIONES DE IA SE AGRUPAN EN:
SISTEMAS QUE
PIENSAN COMO
HUMANOS
SISTEMAS QUE
PIENSAN
RACIONALMENTE
SISTEMAS QUE
ACTUAN COMO
HUMANOS
SISTEMAS QUE
ACTUAN
RACIONALMENTE
Inteligencia
ideal
RAZONAMIENTO
COMPORTAMIENTO
10. IIA-Introducción 10
DIFERENTES MODELOS:
SIMULAR EL COMPORTAMIENTO
HUMANO
A nivel de procesos cognitivos
CONSTRUIR PROGRAMAS
INTELIGENTES
De la forma más eficiente
11. IIA-Introducción 11
MODELOS COGNITIVOS
CIENCIA COGNITIVA, SON TRANSPARENTES
AL USUARIO, FACIL DE MODIFICAR -
INCREMENTAR
SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO (KBS)
AGENTES DELIBERATIVOS
MODELOS CONEXIONISTAS
REDES NEURONALES
ALGORITMOS GENETICOS
AGENTES REACTIVOS
DIFERENTES MODELOS:
12. IIA-Introducción 12
FILOSOFIA (desde 428 aC)
teorías del razonamiento y aprendizaje
MATEMATICA (desde el 800)
teorías formales de la lógica
PSICOLOGIA (desde 1879)
investigación de la mente humana
INGENIERIA EN COMPUTACION (1940)
herramientas para poder concretar IA
LINGÜÍSTICA (1957)
teorías sobre el lenguaje (sintaxis-semántica)
FUNDAMENTOS DE LA IA
13. HISTORIA DE LA IA (Russell&Norvig)
• Génesis de la IA (1943-1956)
-Mc Culloch - Pitts (lógica - conexionismo)
-Shannon - Turing (ajedrez)
-Minsky - Edmonds (red neuronal)
-Newell- Simon (teórico lógico)
• Entusiasmo inicial (1952 - 1969)
-GPS - LISP - Tiempo compartido - Resolución -
Perceptrón
• Una dosis de realidad (1966 - 1974)
-falta de robustez en problemas variados
(traducciones, micromundos) - mayor complejidad
• Sistemas basados en el conocimiento (1969 - 1979)
-uso y representación de conocimiento adecuado - S.E.
14. • De 1986 al Presente:
•Regreso y profundización de las redes
neuronales - modelos conexionistas.
•Cambio tanto en los contenidos como en la
metodología de IA.
•Utilización de teorías ya existentes.
•Aplicaciones más reales
• IA se convierte en industria (1980 - 1988)
- Proyectos e inversiones - Lisp Machines
15. De 1986 en adelante:
•Avances en:
•ROBOTICA
•VISION
•REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO
•APRENDIZAJE
• Mejor comprensión de los problemas y de su
complejidad
• Mayor capacidad de manejo matemático
METODOS MAS SOLIDOS
16. IIA-Introducción 16
HISTORIA DE LA IA
• http://www.aaai.org/AITopics/bbhist.html
•http://www.uned.es/pfp-internet-y-
educacion/historia.html
17. IIA-Introducción 17
EL SUPUESTO SUBYACENTE
(Newell&Simon)
•En el centro de la investigación de IA
subyace lo que se denomina
SISTEMA DE SIMBOLOS FISICOS
•Conjunto de entidades llamadas símbolos,
(patrones físicos)
•Expresiones (compuestas por símbolos)
•El sistema contendrá un conjunto finito de estas
estructuras mas una colección de procesos para
producir otras expresiones.
18. IIA-Introducción 18
SISTEMA SIMBOLICO FISICO (SSF)
Es una máquina que produce a lo largo
del tiempo una colección evolutiva de
expresiones
HIPOTESIS:
Un SSF posee los medios necesarios y
suficientes para realizar una acción
inteligente en general.
Validación empírica
19. 19
HIPOTESIS SISTEMA SIMBOLICO FISICO
Quizás algunos aspectos de la inteligencia
humana demuestren ser modelados por un
SSF, mientras que otros no.
Naturaleza de la Inteligencia Humana ??
http://www.aaai.org/AITopics/html/natintell.html
http://www.bizcharts.com/stoa_del_sol/conscious/conscious2.html
21. IJCAI is the International Joint Conference on AI
http://www.ijcai-07.org/
• Content Areas
• Constraint Satisfaction
• Control Learning
• Learning
• Knowledge Representation/Reasoning
• Multiagent Systems
• Natural Language Processing
• Planning and Scheduling
• Robotics
• Search
• Uncertainty
• Web/Data
• Other (applications, philosophical foundations
mathematical foundations...)
22. 22
EJEMPLOS DE SISTEMAS DE IA:
• 80´s SE en diferentes dominios (Mycin, R1,
Prospector, Dendral,...)
• 89 HITECH Programa de ajedrez.
• 92 MARVEL S.E. En tiempo real que
monitorea nave espacial
• 94 PEGASUS Realiza reservas de
vuelos
• Sistemas de conducción de automóviles
S.E. en distintos dominios –
Sistemas recomendadores ...
23. IIA-Introducción 23
Históricamente los investigadores en IA se han
enfocado en los distintos componentes del
comportamiento inteligente (aprendizaje,
razonamiento, visión, ….), de forma aislada.
En la actualidad, algunos autores sugieren que
la inteligencia, es producto de la interacción entre
un agente y su entorno.
Entonces, el comportamiento inteligente emerge
de la interacción de varios comportamientos
simples.
(Brooks)
QUE ES LA IA ?
ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE
24. IIA-Introducción 24
QUE ES LA IA ?
ENFOQUE AGENTE INTELIGENTE
IA CONSISTE EN EL ESTUDIO Y
CONSTRUCCION DE AGENTES RACIONALES.
Norvig & Russell
Principios generales que rigen a los A.R.
Elementos usados para construirlos.
26. IIA-Introducción 26
AGENTE INTELIGENTE
AGENTE Es todo aquello que percibe su
ambiente mediante sensores y que
responde o actúa mediante efectores.
AGENTE INTELIGENTE:
Debe hacer siempre lo correcto de acuerdo
a sus percepciones.
Es aquel que emprende la mejor acción
posible en una situación dada.
Russel & Norvig
27. IIA-Introducción 27
AGENTES
We want to build intelligent actors, not just intelligent
thinkers.
Indeed, it is not even clear how one could assess
intelligence in a system that never acted -- or, put otherwise,
how a system could exhibit intelligence in the absence of
action.
Martha Pollack, from Computers and Thought
Lecture, IJCAI-91.
28. IIA-Introducción 28
AGENTE
Es un sistema de computación situado en
algún entorno, que es capaz de una acción
autónoma y flexible para alcanzar sus objetivos
de diseño.
Wooldridge & Jennings
Débil
Nociones de Agentes
Fuerte
AGENTE INTELIGENTE
29. IIA-Introducción 29
Noción Débil:
Es la forma más general en que es
usado el término agente. Es un sistema
de software (hardware) con las siguientes
propiedades:
Autonomía.
Habilidad Social.
Reactividad.
Proactividad.
AGENTE INTELIGENTE
30. IIA-Introducción 30
Noción más fuerte:
Además de las propiedades anteriores,
se agregan nociones mentales como:
Conocimiento.
Creencias.
Intenciones.
Obligaciones
(Emociones)
AGENTE INTELIGENTE
31. IIA-Introducción 31
INTELIGENCIA ARTIFICIAL DISTRIBUIDA
(DAI – MIT en los 80´s)
RESOLUCION DISTRIBUIDA DE PROBLEMAS (DPS)
SISTEMAS MULTIAGENTES (MAS)
Significado mas general
Usado para referir a todo sistema
compuesto por múltiples autónomos
(semi-autónomos) componentes.
32. IIA-Introducción 32
SISTEMAS MULTI-AGENTES (MAS)
CARACTERISTICAS
Cada agente tiene información y capacidades
limitadas para resolver un problema
No hay un control global del sistema
Los datos están descentralizados
Computación es asincrónica
Proveen mas robustez, eficiencia y permiten la
interoperatividad de sistemas existentes
35. IIA-Introducción 35
PROBLEMAS EN IA SON COMPLICADOS Y
VARIADOS EXISTEN TECNICAS APROPIADAS ????
QUE ES UNA TECNICA DE IA?? (Rich)
Es un método que utiliza el conocimiento
representado de tal forma que:
Represente generalizaciones
Debe ser comprendido por las personas que lo
proporcionan
Puede modificarse fácilmente
Puede utilizarse en distintas situaciones aunque no
sea certero (modelos cognitivos)
36. IIA-Introducción 36
EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA
TEST DE TURING (www.turing.org.uk/turing/)
Comportarse como humano
El ambiente plantea muchos desafíos (el diálogo
es totalmente libre) que resulta difícil para un
sistema igualar a la contraparte humana
EL SISTEMA DEBERIA SER CAPAZ DE
• Procesar lenguaje natural
• Representar el conocimiento
• Razonar automáticamente
• Aprendizaje automático
• (Visión - Robótica)
37. IIA-Introducción 37
EN DOMINIOS MAS RESTRICTIVOS
Evaluar si el sistema (Agente) se
comporta de acuerdo a los objetivos
planteados previamente.
(E. Rich)
EVALUACION DE UN SISTEMA DE IA
39. IIA-Introducción 39
LENGUAJES EN IA:
LISP (COMMON LISP)
Lenguaje funcional - procesamiento
simbólico.
PROLOG
Programación lógica
C ( C ++ ) / JAVA
Procedural - Orientación a objetos
40. IIA-Introducción 40
APLICATIONS
"What the field of AI is really about is inventing machines
that will help people in a variety of ways, by giving
machines some of the sophisticated capabilities that
humans have, such as the ability to understand spoken
words, or interpret images, or to learn from experience.
Usually these machines do not look or act at all like people,
but they can be amazingly useful to people by improving
and assisting our lives, and complementing rather than
replacing the things that we humans like to do. And that's
the goal we are collectively working toward."
Tom Mitchell
41. IIA-Introducción 41
APLICATIONS
Artificial intelligence is already very much a part of everyday
life in industrialized nations.
AI is helping people in every field make better use of
information to work smarter, not harder
42. IIA-Introducción 42
Bibliografía
• Inteligencia Artificial. Un enfoque moderno – Norvig & Russell –
Prentice Hall, Cap 1
http://www.cs.berkeley.edu/~russell/intro.html
• Inteligencia Artificial - Elaine Rich – Kevin Knight – 2ª edición –
Mc Graw Hill 1994, Cap 1
• What is Artificial Inteligence – Mc. Carthy
http://www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/
43. IIA-Introducción 43
Links
• Entrevistas:
• http://www.aaai.org/AITopics/html/interview.html#online
• Entrevista a D. Hofstadter
http://www.wired.com/wired/archive/3.11/kelly.html
http://www.bizcharts.com/stoa_del_sol/conscious/conscious2.html
• Hubert Dreyfus (critico de IA)
http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/indices/a-tree/d/
Dreyfus:Hubert_L=.html
44. IIA-Introducción 44
Taller (Descubriendo a la IA)
• Buscar 2 o 3 Institutos de IA (líneas de
investigación, proyectos, publicaciones)
• Ver publicaciones / organizaciones / eventos
científicos sobre IA
• Buscar otras definiciones de IA y clasificarlas
de algún modo (ejemplo: Logro de resultados
teóricos o aplicaciones prácticas)
• Investiga algún aporte de la IA que se haya
implementado en alguna aplicación interesante
en los últimos tiempos.
45. IIA-Introducción 45
IIIA – Bellaterra España
http://www.iiia.csic.es
• Líneas de investigación
• Proyectos
• Proyecto AT
47. IIA-Introducción 47
Berkeley - USA
http://buffy.eecs.berkeley.edu/Research/CS/AI/
CS Research Area:
Intelligent Systems
. Particular strengths of the Berkeley effort are the
integration of AI, probabilistic, and control-theoretic
approaches to intelligent systems, the combination of
rigorous foundations with large-scale intelligent systems
development and the close collaborations within the group
and with other outstanding UC Berkeley faculty across
many disciplines.
48. IIA-Introducción 48
Berkeley - USA
http://buffy.eecs.berkeley.edu/Research/CS/AI/
CS Research Area:
Intelligent Systems
Projects
El trabajo en el Departamento se realiza en proyectos
multifacéticos que combinan distintos tópicos. Por ejemplo:
•Berkeley Aerobot (BEAR)
•Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC)
•California Partners For Advanced Transit and Highways (PATH)
•Computer Vision Group
•The Digital Library Project
•Framenet
49. IIA-Introducción 49
Berkeley - USA
Intelligent Systems
More Projects
•Grouping and Perceptual Organization
•Learning Complex Motor Tasks in Natural and Artificial Systems (CML)
•Micromechanical Flying Insect (MFI)
•MURI: An Integrated Approach to Intelligent Systems
•Neural Theory of Language (NTL)
•Roadwatch: Machine Vision Based Traffic Surveillance
•Robotic Telesurgery
•Recognition and Content-based Image Retrieval
•Speech Research in the Realization Group
•3D Direct Interfaces (3DDI)