Es una explicación de que es la Inteligencia Artificial paera personas que han escuchado el concepto pero no conocen realmente de que se trata.

1. Una Introduccion
a la Inteligencia Artificial
Profesor: Ricardo Pérez Sánchez.
Mail:rperez@ucn.cl
Móvil: +56 9 97175307
Preparado para el Colegio Juan Pablo II de Calama

2. Temas a tratar
 Origen de la Inteligencia Artificial.
 Origen y disponibilidad de los datos.
 Generación del conocimiento.
 Resolución de problemas.
 Aprendizaje.
 Algunos ejemplos de la aplicación de IA.
 Procesamiento de Lenguaje Natural.

3. Origen de la Inteligencia Artificial.
El matemático Alan Turing en 1950 se hizo pregunta:
¿Pueden pensar las máquinas?
Publica el artículo:
“Computing Machinery and Intelligence”
Genera el “Test de Turing” y sienta las bases de la
inteligencia artificial, su visión y sus objetivos.
En 1642 Blaise Pascal, diseña una máquina que podía
realizar cálculos matemáticos, facilitando esta tarea.

4. La inteligencia artificial, apunta a que respondamos afirmativamente la
pregunta de Alan Turing (¿puede una máquina ser inteligente?).
Su objetivo es replicar o simular la inteligencia humana en las máquinas.
Responder afirmativamente la pregunta de Alan Turing, es algo demasiado
ambicioso, cada vez que avanzamos en responderla solo generamos más
interrogantes, inevitablemente no existe una respuesta única.
La Iinteligencia Artificial es el estudio de los agentes que reciben
percepciones del entorno y realizan acciones aplicando alguna reglas
preestablecidas.
“agente” será para nosotros algo que es capaz de entregar algún servicio o en
otra palabras realiza “algo”.

5. Evolución de la Inteligencia en las máquinas
En los Laboratorios BELL, Bardeen, Brattain y
Shockley inventaron en 1947, el primer
transistor.
Compuertas Lógicas
Procesadores
Son capaces de ejecutar instrucciones
ariteméticas y/o lógicas en forma
secuencial como si fueran los pasos de
una “receta” o prgrama.

6. 1947 (ENIAC) 1981 (PC)
2.000 tubos (futuros transistores) 2.300 transistores
2023 (PC)
11.000 millones de transistores
Evolución de los procesadores
Sistemas
Embebidos

7. Dispositivo Intelegente
Es una “Cosa” que nos entrega un servicio, que nos facilita la vida o nos mejora la calidad de esa
vida, pero que en su interior posee un procesador ejecutando algoritmos para realizar su tarea.
Ejemplos
Televisor Telefono Refrigerador
Smart TV Smartphone Refrigerador Inteligente

8. Origen y disponibilidad de los datos
Acceso Local de los Datos
Gracias al gran desarrollo de las redes y específicamente INTERNET, cada vez se dispone de
más datos, y comenzamos a darnos cuenta que aparte del dato también tenemos mucha
información injcorporada en la historia de ese datos en tiempo.
Aparecen conceptos como “Ciencia de Datos” y “Generación de Conocimiento”.

9. Generación del conocimiento
(nuevamente la inteligencia artificial recupera su protagonismo)
Comienzan a aparecer patrones de comportamiento en los datos y se hace posible
que las máquinas puedan aprender. El aprendizaje computacional (machine
learning) permite construir sistemas capaces de aprender a partir de la historia de
los datos. Esto incluye una gran variedad de sistemas, desde sistemas de visión
por computador, hasta sistemas para detectar correos no deseados (spam).

10. Resolución de problemas
Técnica de Aprendizaje
➔
Aprendizaje supervisado
➔
Aprendizaje no supervisado
➔
Aprendizaje reforzado

11. Arboles de decisión

12. Procesamiento de Lenguaje Natural
“Fiscal Heredia”
“Manteción Predictivo”
Hasta lo que hemos visto

13. Sin embargo desde hace pocos años, aparece un nuevo
impulso en la Inteligencia Artificial.
Ahora la máquinas parecen que pensaran, le
preguntamos algo y nos responden cosas que jamás
pensamos que no responderían, esto se debe al
procesamiento del lenguaje natural.
¿Que es eso?

14. Lenguaje Natural Lenguaje Formal
¿Como hacer que las máquina
nos comprendan?

15. Binario Dec Hex Representación
0010 0000 32 20 espacio ( )
0010 0001 33 21 !
0010 0010 34 22 "
0010 0011 35 23 #
0010 0100 36 24 $
0010 0101 37 25 %
0010 0110 38 26 &
0010 0111 39 27 '
0010 1000 40 28 (
0010 1001 41 29 )
0010 1010 42 2A *
0010 1011 43 2B +
0010 1100 44 2C ,
0010 1101 45 2D -
0010 1110 46 2E .
0010 1111 47 2F /
0011 0000 48 30 0
0011 0001 49 31 1
0011 0010 50 32 2
0011 0011 51 33 3
0011 0100 52 34 4
0011 0101 53 35 5
0011 0110 54 36 6
0011 0111 55 37 7
0011 1000 56 38 8
0011 1001 57 39 9
0011 1010 58 3A :
0011 1011 59 3B ;
0011 1100 60 3C <
0011 1101 61 3D =
0011 1110 62 3E >
0011 1111 63 3F ?
Binario Dec Hex Representación
0100 0000 64 40 @
0100 0001 65 41 A
0100 0010 66 42 B
0100 0011 67 43 C
0100 0100 68 44 D
0100 0101 69 45 E
0100 0110 70 46 F
0100 0111 71 47 G
0100 1000 72 48 H
0100 1001 73 49 I
0100 1010 74 4A J
0100 1011 75 4B K
0100 1100 76 4C L
0100 1101 77 4D M
0100 1110 78 4E N
0100 1111 79 4F O
0101 0000 80 50 P
0101 0001 81 51 Q
0101 0010 82 52 R
0101 0011 83 53 S
0101 0100 84 54 T
0101 0101 85 55 U
0101 0110 86 56 V
0101 0111 87 57 W
0101 1000 88 58 X
0101 1001 89 59 Y
0101 1010 90 5A Z
0101 1011 91 5B [
0101 1100 92 5C
0101 1101 93 5D ]
0101 1110 94 5E ^
0101 1111 95 5F _
01000000

17. Procesamiento de Lenguaje Natural
mi nombre es Ricardo Perez Sanchez y
mi correo es rperez@ucn.cl. Estoy muy
contento de explicarles estas cosas.
01001101 01101001 00100000 01101110 01101111 01101101 01100010 01110010 01100101 00100000 01100101 01110011
00100000 01010010 01101001 01100011 01100001 01110010 01100100 01101111 00100000 01010000 01100101 01110010
01100101 01111010 00100000 01010011 01100001 01101110 01100011 01101000 01100101 01111010 00100000 01111001
00100000 01001101 01101001 00100000 01100011 01101111 01110010 01110010 01100101 01101111 00100000 01100101
01110011 01000000 01110010 01110000 01100101 01110010 01100101 01111010 01000000 01110101 01100011 01101110
00101110 01100011 01101100 00101110 00100000 01000101 01110011 01110100 01101111 01111001 00100000 01101101
01110101 01111001 00100000 01100011 01101111 01101110 01110100 01100101 01101110 01110100 01101111 00100000
01100100 01100101 00100000 01100101 01111000 01110000 01101100 01101001 01100011 01100001 01110010 01101100
01100101 01110011 00100000 01100101 01110011 01110100 01100001 01110011 00100000 01100011 01101111 01110011
01100001 01110011 00101110

18. Imágenes
Pixel RGB → Rojo Verde Azul → 01100100 1001010 01101100

19. Chat GPT es uno de los proyectos que la empresa “OpenAI” ha
desarrollado. Se trata de un modelo de lenguaje que ha sido
entrenado con una gran cantidad de datos de texto para poder
realizar una amplia variedad de tareas relacionadas con el lenguaje
natural.
“Generative Pre-trained Transformer”
“Transformador generativo pre-entrenado”
Es un CHAT, porque podemos realizarle consultas en forma natural
y nos responde también en forma natural y gracias a los algoritmos
de inteligencia artificial nos entrega las respuestas más adecuadas
de acuerdo a lo aprendido.

20. ¿Las máquinas inteligentes podrán pensar tal como los seres humanos?
¿Cuales son las cosas que hacen mejor, cuales muy parecido y
cuales no son capaces de hacer hasta hora?
Actuar en forma optimizada
Aprender de los realizado
Conciencia de lo realizado

21. ¿Consultas?