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•   Historia
•   Inteligencia artificial
•   Categorías de la inteligencia artificial
•   Escuelas de pensamiento
•   La inteligencia artificial y los sentimientos
•   Criticas
• John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingeniería de
  hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes."
• Con lo cual , y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que
  se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física
  producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento
  determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el
  conocimiento almacenado en tal arquitectura.
• Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del
  conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser
  aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje.
• También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados
  racionales, que determinan el tipo de agente inteligente.
•   Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el
    pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización
    de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades
    como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje.
•   Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos;
    es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de
    cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos
    hacen mejor.
•   Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de
    imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los
    sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y
    actuar.
•   Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular en forma racional
    el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con
    conductas inteligentes en artefactos.
•   La IA se divide en dos escuelas de pensamiento:
•   La inteligencia artificial convencional
•   La inteligencia computacional
•   Inteligencia artificial convencional
•   Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se
    resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que son muy importantes
    requieren de un buen funcionamiento.
•   Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del
    contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.
•   Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
•   Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y
    pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.
•   Inteligencia artificial computacional
•   La Inteligencia Computacional (también conocida como IA simbólica-inductiva)
    implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones
    interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se
    realiza basándose en datos empíricos.
•   La IA es una de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna. Ambos son
    dos de los campos más atractivos para los científicos hoy día.
•   En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy
•   Entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema, que permitía interrogar
    y dar órdenes a un robot.
•   En 1973 Shank y Abelson desarrollaron los pilares de muchas técnicas actuales en
    Inteligencia Artificial y la informática en general.
•   En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más
    conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la
    sangre.
•   En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de
    computadoras.
•   En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia
    Artificial.
•   En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten
    detectar emociones para poder interactuar con niños autistas.
•   En el año 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson
•   Podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su
    cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o
    inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente.
•   A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas
    inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un
    problema dado.
•   En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes.
•   Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar a las
    emociones con el objeto de saber en cada instante y como mínimo qué hacer a
    continuación
•   Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de
    acuerdo con sus «intenciones». Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que
    controlen su medio interno.
•   Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las
    torpezas de funcionamiento.
•   Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de
    retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos.
•   A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no
    olvidar la meta que deben alcanzar.
•   Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de
    imitar por completo a un ser humano. Un sistema de inteligencia artificial debería
    resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseño la delimitación de los
    tipos de problemas.
•   En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos
    innatos y los aspectos aprendidos.
•   Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar información en la
    memoria y los aspectos aprendidos el saber resolver un problema matemático
    mediante el algoritmo adecuado.
•   Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación
    con el usuario. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el
    conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda
    comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende el
    lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al
    nativo, o bien el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la
    lengua que el usuario utiliza.
•   Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los
    que existe mayor consenso entre especialistas. Esto se debe al problema del consenso
    entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los
    procedimientos y técnicas a utilizar. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes
    porque siempre habrá desacuerdo sobre lo que se esperaría que el sistema haga.

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Inteligencia artifical

  • 1.
  • 2. Historia • Inteligencia artificial • Categorías de la inteligencia artificial • Escuelas de pensamiento • La inteligencia artificial y los sentimientos • Criticas
  • 3. • John McCarthy, acuñó el término en 1956, la definió: "Es la ciencia e ingeniería de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes." • Con lo cual , y de manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados sobre una arquitectura física producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado en tal arquitectura. • Existen distintos tipos de conocimiento y medios de representación del conocimiento, el cual puede ser cargado en el agente por su diseñador o puede ser aprendido por el mismo agente utilizando técnicas de aprendizaje. • También se distinguen varios tipos de procesos válidos para obtener resultados racionales, que determinan el tipo de agente inteligente.
  • 4. Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la Toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje. • Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. • Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar. • Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular en forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes .Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.
  • 5. La IA se divide en dos escuelas de pensamiento: • La inteligencia artificial convencional • La inteligencia computacional • Inteligencia artificial convencional • Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y aparte de que son muy importantes requieren de un buen funcionamiento. • Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones. • Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística. • Inteligencia artificial basada en comportamientos: que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar. • Inteligencia artificial computacional • La Inteligencia Computacional (también conocida como IA simbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.
  • 6. La IA es una de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna. Ambos son dos de los campos más atractivos para los científicos hoy día. • En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy • Entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema, que permitía interrogar y dar órdenes a un robot. • En 1973 Shank y Abelson desarrollaron los pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general. • En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos, que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. • En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras. • En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial. • En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permiten detectar emociones para poder interactuar con niños autistas. • En el año 2011 IBM desarrolló una supercomputadora llamada Watson
  • 7. Podríamos englobar a esta ciencia como la encargada de imitar una persona, y no su cuerpo, sino imitar al cerebro, en todas sus funciones, existentes en el humano o inventadas sobre el desarrollo de una máquina inteligente. • A veces, aplicando la definición de Inteligencia Artificial, se piensa en máquinas inteligentes sin sentimientos, que «obstaculizan» encontrar la mejor solución a un problema dado. • En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. • Particularmente para los robots móviles, es necesario que cuenten con algo similar a las emociones con el objeto de saber en cada instante y como mínimo qué hacer a continuación • Al tener «sentimientos» y, al menos potencialmente, «motivaciones», podrán actuar de acuerdo con sus «intenciones». Así, se podría equipar a un robot con dispositivos que controlen su medio interno. • Incluso se podría introducir el «dolor» o el «sufrimiento físico», a fin de evitar las torpezas de funcionamiento. • Esto significa que los sistemas inteligentes deben ser dotados con mecanismos de retroalimentación que les permitan tener conocimiento de estados internos. • A los sistemas inteligentes el no tener en cuenta elementos emocionales les permite no olvidar la meta que deben alcanzar.
  • 8. Las principales críticas a la inteligencia artificial tienen que ver con su capacidad de imitar por completo a un ser humano. Un sistema de inteligencia artificial debería resolver problemas. Por lo tanto es fundamental en su diseño la delimitación de los tipos de problemas. • En los humanos la capacidad de resolver problemas tiene dos aspectos: los aspectos innatos y los aspectos aprendidos. • Los aspectos innatos permiten por ejemplo almacenar y recuperar información en la memoria y los aspectos aprendidos el saber resolver un problema matemático mediante el algoritmo adecuado. • Uno de los mayores problemas en sistemas de inteligencia artificial es la comunicación con el usuario. La capacidad de los humanos para comunicarse entre sí implica el conocimiento del lenguaje que utiliza el interlocutor. Para que un humano pueda comunicarse con un sistema inteligente hay dos opciones: o bien el humano aprende el lenguaje del sistema como si aprendiese a hablar cualquier otro idioma distinto al nativo, o bien el sistema tiene la capacidad de interpretar el mensaje del usuario en la lengua que el usuario utiliza. • Los desarrollos en inteligencia artificial son mayores en los campos disciplinares en los que existe mayor consenso entre especialistas. Esto se debe al problema del consenso entre especialistas en la definición de los conceptos involucrados y en los procedimientos y técnicas a utilizar. Esto dificulta la creación de sistemas inteligentes porque siempre habrá desacuerdo sobre lo que se esperaría que el sistema haga.