El propósito de la IAy su evoluciónhistóricaJUDITH CARRILLO MARIA8 «B» I.S.CINTELIGENCIA ARTIFICIAL
La   finalidad de la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que muestren la organización y funcionam...
A  veces llamada inteligencia de máquina, la inteligencia artificial o AI (Artificial Intelligence) cubre una vasta gama ...
La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del ce...
"El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro".
 Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Fue ...
En los años 70, un equipo deinvestigadores dirigido porEdward           Feigenbaumcomenzó a elaborar unproyecto para resol...
Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales    para utilizar con la Inteligencia Artificial,  tales como el ...
1.2las actividades cognoscitivassegún la psicología. TEORIAS DE LA   INTELIGENCIA (CONDUCTISMO,             GARDNER)
 Son  las facilitadoras del conocimiento, aquellas que operan directamente sobre la información:      recogiendo      ana...
 En general son las siguientes: 1.. Atención 2.- comprensión 3.- elaboración 4.- memorización
Habilidades Cognoscitivas Habilidad.    Capacidad y disposición para algo.    Gracia y destreza en ejecutar algo que s...
1.3 El proceso de razonamiento   según la lógica (axiomas,    teoremas, demostración)
 Axioma.  Proposición tan clara y evidente que se  admite sin necesidad de demostración. Cada  uno de los principios fund...
 Teorema Proposición demostrable lógicamente partiendo de axiomas o de otros teoremas ya demostrados, mediante reglas de ...
 Demostración Demostración matemática, argumento utilizado para mostrar la veracidad de una proposición matemática. En la...
1.4 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía
 La metodología Common KADS, como cualquier otra ofrece una aproximación para resolver los problemas inherentes a la inge...
 Todo ello dentro de un determinado ámbito de  aplicación o línea de negocio empresarial,  que debe plasmarse en una real...
1.5 El modelo cognoscitivo
 En toda situación de aprendizaje ( Pozo, 1999), espontáneo o generado en una experiencia educativa, puede identificarse ...
 1.6 El modelo del agente inteligente Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales...
 Es posible clasificar los agentes inteligentes en 5 categorías principales: - Agentes reactivos - Agentes reactivos basa...
 1.7 El papel de la heurística Se denomina heurística a la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata inno...
 . La capacidad heurística  es un rasgo característico  de los humanos, desde cuyo  punto de vista puede  describirse com...
 En computación, dos objetivos fundamentales son encontrar algoritmos con buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones...
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El propósito de la ia y su evolución

  1. 1. El propósito de la IAy su evoluciónhistóricaJUDITH CARRILLO MARIA8 «B» I.S.CINTELIGENCIA ARTIFICIAL
  2. 2. La finalidad de la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que muestren la organización y funcionamiento de la inteligencia.
  3. 3. A veces llamada inteligencia de máquina, la inteligencia artificial o AI (Artificial Intelligence) cubre una vasta gama de teorías y prácticas.
  4. 4. La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas proporcionaron una representación simbólica de la actividad cerebral.
  5. 5. "El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro".
  6. 6.  Es en los años 50 cuando se logra realizar un sistema que tuvo cierto éxito, se llamó el Perceptrón de Rossenblatt. Fue en los años 60 cuando Alan Newell y Herbert Simon, que trabajando la demostración de teoremas y el ajedrez por ordenador logran crear un programa llamado GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas).
  7. 7. En los años 70, un equipo deinvestigadores dirigido porEdward Feigenbaumcomenzó a elaborar unproyecto para resolverproblemas de la vidacotidiana o que secentrara, al menos, enproblemas más concretos.
  8. 8. Ya en los años 80, se desarrollaron lenguajes especiales para utilizar con la Inteligencia Artificial, tales como el LISP o el PROLOG.
  9. 9. 1.2las actividades cognoscitivassegún la psicología. TEORIAS DE LA INTELIGENCIA (CONDUCTISMO, GARDNER)
  10. 10.  Son las facilitadoras del conocimiento, aquellas que operan directamente sobre la información: recogiendo analizando comprendiendo procesando y guardando información en la memoria, para, posteriormente, poder recuperarla y utilizarla donde, cuando t como convenga.
  11. 11.  En general son las siguientes: 1.. Atención 2.- comprensión 3.- elaboración 4.- memorización
  12. 12. Habilidades Cognoscitivas Habilidad.  Capacidad y disposición para algo.  Gracia y destreza en ejecutar algo que sirve de adorno a la persona, como bailar, montar a caballo, etc. Cognoscitivo, va.  Que es capaz de conocer. Cognitivo, va.  Perteneciente o relativo al conocimiento.
  13. 13. 1.3 El proceso de razonamiento según la lógica (axiomas, teoremas, demostración)
  14. 14.  Axioma. Proposición tan clara y evidente que se admite sin necesidad de demostración. Cada uno de los principios fundamentales e indemostrables sobre los que se construye una teoría. Ejemplo: 1+1=2 A es hermano de B C es hijo de AEntonces podemos decir que B es tío de C, o bien C es sobrino de B
  15. 15.  Teorema Proposición demostrable lógicamente partiendo de axiomas o de otros teoremas ya demostrados, mediante reglas de inferencia aceptadas. Axiomas sobre alumno: - Estudia - Realiza tareas - Participa - Programa
  16. 16.  Demostración Demostración matemática, argumento utilizado para mostrar la veracidad de una proposición matemática. En las matemáticas modernas una demostración comienza con una o más declaraciones denominadas premisas, y prueba, utilizando las reglas de la lógica, que si las premisas son verdaderas, entonces una determinada conclusión debe ser también cierta. Comprobación, por hechos ciertos o experimentos repetidos, de un principio o de una teoría. Tablas de verdad de la lógica: conjunción, disyunción, implicación, negación y condicional.
  17. 17. 1.4 El modelo de adquisición del conocimiento según la filosofía
  18. 18.  La metodología Common KADS, como cualquier otra ofrece una aproximación para resolver los problemas inherentes a la ingeniería del conocimiento provenientes de la experiencia y apoyados por los fundamentos de la ingeniería del software
  19. 19.  Todo ello dentro de un determinado ámbito de aplicación o línea de negocio empresarial, que debe plasmarse en una realidad. Modelo de tarea Modelo de agente Modelo de conocimiento Modelo de comunicación Modelo de diseño
  20. 20. 1.5 El modelo cognoscitivo
  21. 21.  En toda situación de aprendizaje ( Pozo, 1999), espontáneo o generado en una experiencia educativa, puede identificarse tres componentes básicos: El qué se aprende (resultados), el cómo se aprende (los procesos cognitivos) y las condiciones del aprendizaje (la acción educativa) que responde a las preguntas cuándo, cuánto, donde, con quién etc.
  22. 22.  1.6 El modelo del agente inteligente Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. En este contexto la racionalidad es la característica que posee una elección de ser correcta, más específicamente, de tender a maximizar un resultado esperado.
  23. 23.  Es posible clasificar los agentes inteligentes en 5 categorías principales: - Agentes reactivos - Agentes reactivos basados en modelo - Agentes basados en objetivos - Agentes basados en utilidad - Agentes que aprenden
  24. 24.  1.7 El papel de la heurística Se denomina heurística a la capacidad de un sistema para realizar de forma inmediata innovaciones positivas para sus fines.
  25. 25.  . La capacidad heurística es un rasgo característico de los humanos, desde cuyo punto de vista puede describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o pensamiento divergente.
  26. 26.  En computación, dos objetivos fundamentales son encontrar algoritmos con buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones, usualmente las óptimas. Una heurística es un algoritmo que abandona uno o ambos objetivos; por ejemplo, normalmente encuentran buenas soluciones, aunque no hay pruebas de que la solución no pueda ser arbitrariamente errónea en algunos casos; o se ejecuta razonablemente rápido, aunque no existe tampoco prueba de que siempre será así.

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