1. INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
(IA)
Dra. Ing. Rina Familia

2. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
 Disciplina de las Ciencias
Computacionales que desarrolla
teorías que explican el
comportamiento inteligente y crea
entidades artificiales capaces de
mostrar un comportamiento
inteligente como los Sistemas
Expertos, Juegos Interactivos, Redes
Neuronales Artificiales, entre otros.

3. (Teorías) Comportamiento Inteligente
Entidades Artificiales Inteligentes

4.  ¿Qué entendemos por
COMPORTAMIENTO INTELIGENTE?
 ¿Qué es la Inteligencia?
 ¿Qué es una entidad?
 ¿Qué es una entidad natural?
 ¿Qué es una entidad artificial?

5. 1977:
2001 ODISEA DEL ESPACIO

6. INVESTIGACIONES INICIALES
Límites de la
Computabilidad
Matemática y el
Ajedrez.

7. OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA
 GENERAL:
Introducir los conceptos
básicos relacionados con
las distintas áreas de
estudio y de aplicación de
la IA.

8. OBJETIVOS
 ESPECÍFICOS:
 Introducir al estudiante en el estudio de la deducción
como nuevo paradigma de la Computación.
 Conocer las distintas áreas de estudio y de aplicación
de la IA.
 Dominar las técnicas, metodologías y herramientas de
la Ing. Del Conocimiento que le permitan desarrollar
Sistemas Basados en el Conocimiento y Sistemas
Expertos.
 Sentar las bases para que los estudiantes propongan y
diseñen interfases inteligentes para el desarrollo del
software tradicional.

9. CONTENIDO
 Tema I: Ámbito Histórico
 Tema II: Conceptos Básicos
 Tema III: Lógica e Inteligencia Artificial
 Tema IV: Lenguajes de Programación en IA
 Tema V: Sistemas Expertos e Ingeniería
del Conocimiento
 Tema VI: Desarrollos Actuales de la IA

10. Metodología de Enseñanza
 Exposición de
contenido
 Trabajos de
investigación
 Lecturas dirigidas
 Lecturas de control
 Prácticas de Gabinete
(Portafolio Virtual)

11. EVALUACIÓN
Portafolio 40%
Trabajos de
Investigación
10%
Sistemas Expertos 30%
Prácticas en el Aula 20%
TOTAL 100%

12. TRABAJO DE INVESTIGACIÓN
 Seleccionar una de las temáticas propuestas
(la selección deberá indicarse en el Wiki designado por la profesora
para ello).
 Cantidad de páginas de desarrollo del trabajo:
 Mínima: 8
 Máxima: 15
 Tamaño de letra 12 ó 14
 Sangría de 5 espacios como máximo
 Espacio Interlineal: 2
 Publicación en el Portafolio Virtual

13. TEMÁTICAS A SELECCIONAR
 Ingeniería de Software Basada en el Conocimiento
 Biorobótica
 Algoritmos Genéticos y Computación Evolutiva
 Modelos de Representación del Conocimiento
 Knowledge Discovery y Data Mining
 Redes Neuronales y Reconocimiento de Imágenes
 Modelos de Razonamiento Automático
 Inteligencia Artificial Distribuida
 Intelimedia
 Economía Artificial
 Interfases Inteligentes de Usuario
 Juegos Interactivos Inteligentes

14. BIBLIOGRAFÍA
 Inteligencia Artificial
Elaine Rich y Kevin Knight
McGraw-Hill
 Introduction to AI Robotics
Robin R. Murphy
MIT Press
 Sistemas Expertos: Principios y Programación
Joseph Giarratano y Gary Riley
International Thomson Editores
 Trabajos Pioneros en IA, Robótica y Mecatrónica
Rina Familia
Editora Universitaria

15. PÁGINAS WEB
 http://www.aaai.org
 http://www.acm.org
 http://www.ieee.org
 http://www.mit.edu
 http://www.cmu.edu

16. INTELIGENCIAARTIFICIAL
(IA)
Dra. Ing. Rina Familia

17. Definición de IA: Problema
 Allen Newell y Herbert Simon:
Disciplina que tiene que ver con el estudio del
comportamiento inteligente.
Su meta final es el desarrollo de teorías que
expliquen el comportamiento en seres
naturalmente inteligentes y que guíen la
creación de entidades artificiales capaces de
mostrar comportamiento inteligente.

18. (Teorías) Comportamiento Inteligente
(Creación) Entidades Artificiales

19. Desarrollo
de Teorías
sobre la
Inteligencia
Humana
Programación
de Modelos en
el Computador
Proceso de
PRUEBAS de
la validación
de las teorías
Nuevo CONOCIMIENTO
obtenido del modelo

20. ¿Cómo programar a un
computador para que
manifieste un
comportamiento inteligente?

21. En el libro: Godel, Escher y Bach: La eterna
trenza dorada
Douglas Hofstadter sostiene que
las actitudes esenciales de la inteligencia son:

22.  Responder de una manera flexible a las situaciones.
 Sacarle sentido a mensajes contradictorios o
ambiguos.
 Reconocer la importancia relativa de los diferentes
elementos de una situación.
 Encontrar semejanzas entre las situaciones, a pesar de
las diferencias que puede haber entre ellas.
 Encontrar diferencias entre las situaciones, a pesar de
las similitudes que puede haber entre ellas.

23. Atributos comunes:
 Son fáciles de realizar por los humanos,
independientemente de su cultura.
 Implican el uso de diferentes mecanismos
de razonamiento.
 Usan como insumos, enormes cantidades de
conocimiento.

24. INTELIGENCIA
RAZONAMIENTO CONOCIMIENTOS

25. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
ESCUELA
TOP-DOWN
ESCUELA
BOTTOM-UP

26. DIFERENCIAS
 También llamada Escuela
Simbólica.
 Se pretende conseguir
“máquinas inteligentes” a
través de copiar el
comportamiento del
cerebro mediante
complejos programas de
computador.
 También llamada Escuela
Biológica.
 Trata de construir réplicas
electrónicas de las redes
neuronales del cerebro,
para emular su conducta
en actividades
inteligentes.
Escuela
BOTTOM-UP
Escuela
TOP-DOWMN

27. ÁREAS DE ESTUDIO
 Resolución de problemas
 Demostración automática de teoremas
 Representación del conocimiento
 Modelos computables de razonamiento
 Reconocimiento de Voz y lenguaje natural
 Reconocimiento de formas e imágenes
 Redes neuronales artificiales
 Computación Evolutiva (Algoritmos Genéticos)
 Aprendizaje de máquinas

28. ÁREAS DE APLICACIÓN
 Reconocimiento y síntesis de voz
 Reconocimiento de escenas
 Procesamiento del lenguaje natural
 Programación automática
 Sistemas Expertos e Ingeniería del Conocimiento
 Sistemas tutoriales inteligentes
 Ingeniería de Software Basada en el Conocimiento
 Inteligencia Artificial Distribuida
 Biología Molecular y Artificial
 Supercomputación inteligente
 Economía Artificial
 Robótica Inteligente