ENFOQUE MODERNO DE LA INTELIGENCIA ARTFICIAL. Contenido Historia de la IA Redes neuronales artificiales Algoritmos genéticos Lógica difusa Aplicaciones.

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Transcripción de la presentación:

ENFOQUE MODERNO DE LA INTELIGENCIA ARTFICIAL

Contenido Historia de la IA Redes neuronales artificiales Algoritmos genéticos Lógica difusa Aplicaciones Conclusiones

Introducción Wiener y Rosenblueth (1943, Behavior, Purpose and Teleology) Wiener, Cybernetics, , Alan M. Turing – Computing Machinery and Intelligence" ("Ordenador e inteligencia"), Perceptrón de Rossenblatt: sistema visual de reconocimiento de patrones. Culloch y Pitts (1954, A Logical Calculus of the Ideas Environment in Nervous Activity) redes neuronales 1956, Conferencia de Darmouth College, reunión Minsky, McCarthy

Años 60, Alan Newell y Herbert Simon, GPS (General Problem Solver: solucionador general de problemas). torres de Hanoi, criptoaritmética y otros problemas similares. No podía resolver problemas ni del mundo real, ni médicos ni tomar decisiones importantes. Manejaba reglas heurísticas (aprender a partir de sus propios descubrimientos) que la conducían hasta el destino deseado mediante el método del ensayo y el error. Lógica Difusa (Zadeh, 1965) 1967 Dendral, intérprete de espectrograma de masa Años 70, Edward Feigenbaum, Sistema experto.

1974 Mycin, diagnostico de trastornos en la sangre y recetar la correspondiente medicación Puff, variante de Mycin usado en el Pacific Medical Center de San Francisco, EEUU. Años 80, Lisp, Prolog. EURISKO. Programa que perfecciona su propio cuerpo de reglas heurísticas automáticamente, por inducción.

Grandes promesas, peores fracasos Enfoques numéricos Enfoques heurísticos La tecnología aliada de la IA De la neurona a los SSEE. De los SSEE a las RNA Computación evolutiva La realidad del comportamiento humano Mirada panorámica

Procesamiento de lenguaje natural Ingeniería del conocimiento Aprendizaje, búsqueda de soluciones Automatización, control Identificación, clasificación, reconocimiento de formas Diagnóstico, optimización Aplicaciones en campos profesionales: finanzas, medicina, educación, ingeniería, etc. AREAS DE ESTUDIO

Que es la Inteligencia artificial? Enfoque tecnológico: La IA como el intento de desarrollar una tecnología capaz de suministrar al ordenador capacidades de razonamiento o discernimiento similares, o aparentemente similares a las de la inteligencia humana.(McCarthy y Minsky, del MIT) Enfoque de investigación: La IA investiga los mecanismos de inteligencia humana, que emplea el ordenador como herramienta de simulación para la validación de teorías.(Newell y Simon, de la Carnegie Mellon University )

Las técnicas de IA, van adquiriendo una base formal y están dejando de ser "curiosidades académicas con mucho futuro pero poca aplicación en el presente", para pasar a ser uno de los motores que impulsan la industria de la computación, con inversiones crecientes año tras año. Posibilidades asombrosas, algún día existirán “las máquinas pensantes" pero aún están muy lejos. Lo seguro es que los primeros pasos están siendo prometedores. Una aproximación “La IA es la rama de la ciencia de la computación que centra sus esfuerzos en la consecución de sistemas inteligentes” El problema actual: no están claros los objetivos, ni los métodos que se deben aplicar para alcanzar esos objetivos. Controversia permanente. DEFINICION (CONT)

El arte de crear máquinas con capacidad de realizar funciones que realizadas por personas requieren de inteligencia. (Kurzweil, 1990). El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. (Rich, Knight, 1991). La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente (Luger y Stubblefield, 1993). Un campo de estudio que se enfoca a la explicación y emulación de la conducta inteligente en función de procesos computacionales (Schalkoff, 1990). DEFINICION (CONT)

SIMULACION DEL CEREBRO HUMANO CREAR UNA MAQUINA A SEMEJANZA DEL SER HUMANO EL SOPORTE DE LA IA SON LAS MAQUINAS COMPUTADORAS DE ACUERDO AL NIVEL DE DESARROLLO TECNOLOGICO

PROBLEMAS CLASICOS Las N reinas. Las torres de Hanoi Los misioneros y los caníbales. El problema de los baldes. El problema del agente viajero. El problema del granjero. Etc.

Tenemos 2 baldes de agua vacíos, uno con capacidad de 6 gal. y otro con capacidad de 8 gal. Teniendo en cuenta que podemos llenar cada uno de los baldes como queramos, ¿ cómo podríamos llenar el balde de los 8 gal. exactamente hasta la mitad ? (supongamos que no existe ninguna marca de medidas en ninguno de los baldes). TRATA DE RESOLVERLO!!!!!!!!!!!!!!!!! El problema de los dos baldes (Todo un reto para inteligentes)

Los temas modernos de la IA Sistemas expertos Redes neuronales artificiales Algoritmos genéticos Lógica difusa Agentes inteligentes Sistemas neurofuzzys

Aplicaciones Industriales. Médicas. Ingeniería. Empresariales. Financieras. Robótica y automatización.