Este documento presenta una introducción a la inteligencia artificial. Explica las diferentes teorías de inteligencia, incluyendo las inteligencias múltiples de Howard Gardner. También describe la historia de la inteligencia artificial y sus aplicaciones actuales en áreas como sistemas expertos, procesamiento de lenguaje natural y robótica.

2. Unidad 1. Introducción a la Inteligencia Artificial. Con esta unidad el estudiante podrá interiorizar los aspectos teóricos y prácticos del quehacer de la Inteligencia Artificial, así como tener una nueva perspectiva del alcance de los sistemas y aplicaciones de software que pueda desarrollar.

3. La inteligencia: Diferentes teorías y definiciones. En 1904 el ministerio de instrucción publica de Francia pidió al psicólogo francés Alfred Binet y a un grupo de colegas suyos que desarrollan un modo de determinar cuales alumnos de la escuela primaria corrían el riesgo de fracasar para que estos alumnos reciban una atención compensatoria. De sus esfuerzos nacieron las primeras pruebas de inteligencia. Un psicólogo de Harvard llamado Howard Garden, señalo que nuestra cultura había definido la inteligencia de manera muy estrecha y propuso en su libro " estructura de la mente", la existencia de por lo menos siete inteligencias básicas:

6. El estudio de la inteligencia es una de las disciplinas más antiguas, por más de 2000 años los filósofos no han escatimado esfuerzos por comprender como se ve, recuerda y razona junto con la forma en que estas actividades deberían realizarse. Según John Mc Carthy la inteligencia es la "capacidad que tiene el ser humano de adaptarse eficazmente al cambio de circunstancias mediante el uso de información sobre esos cambios", pero esta definición resulta muy amplia ya que de acuerdo con esta, el sistema inmunológico del cuerpo humanó resultaría inteligente ya que también mediante el uso de información este logra adaptarse al cambio. La llegada de las computadoras a principios de los 50, permitió el abordaje sin especulación de estas facultades mentales mediante una autentica disciplina teórica experimental.

10. ¿Cómo funciona ? Neuronas Olor Color Sabor Sonido Tersura información acciones Conexiones

11. Entonces qu é es inteligencia artifiicla. Se denomina inteligencia artificial (IA) a la rama de las ciencias de la Computación dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos. Sus esfuerzos se orientan hacia la construcción de entidades de inteligentes y su comprensión. Entiéndase a un agente como cualquier cosa capaz de percibir su entorno (recibir entradas), procesar tales percepciones y actuar en su entorno (proporcionar salidas), y entiéndase a la racionalidad como una capacidad humana que permite pensar, evaluar y actuar conforme a ciertos principios de optimidad y consistencia.

12. De manera más específica la inteligencia artificial es la disciplina que se encarga de construir procesos que al ser ejecutados producen acciones o resultados que maximizan una medida de rendimiento determinada, basándose en la secuencia de entradas percibidas y en el conocimiento almacenado. 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.

14. IA es la reproducción de los métodos de razonamiento o intuición humanos. Usa modelos computacionales para simular comportamiento (humano) y procesos inteligentes. Estudia las facultades mentales a través del uso de métodos computacionales Comportamiento inteligente Humanos Computadora

19. El primer enfoque se centra en la utilidad y no en el método como veíamos anteriormente con los algoritmos, los temas claves de este enfoque son la representación y gestión de conocimiento. En el segundo enfoque encontramos que este se orienta a la creación de un sistema artificial capaz de realizar procesos cognitivos humanos haciendo importante ya no la utilidad como el método, los aspectos fundamentales de este enfoque se refieren al aprendizaje y adaptabilidad

20. Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia como ajedrez de computador y otros videojuegos.

21. Aprendizaje de Máquinas. “ Sistemas Expertos.” Sistemas de Lenguaje Natural. Visión y Sistemas Sensibles. Robótica

23. Resumen histórico: Primera etapa (1956 – 1965) : Desarrollo e implementación de IA orientada a juegos de ordenador. Un ejemplo muy claro fue el desarrollo del juego del ajedrez donde jugaba el humano contra la máquina. Segunda etapa (1965 – 1970) : “Etapa oscura”, todavía no está muy generalizada la IA, comienza a apoyarse su estudio. Tercera etapa (1970 – 1975) : “Etapa del renacimiento”. La IA resurge con gran importancia, a raíz de la creación del sistema experto médico Mycin que detectaba enfermedades infecciosas de la sangre. Cuarta etapa (1975 – 1980) : “Etapa de las sociedades”. se empieza a conocer la necesidad de trabajar en sociedad con profesionales de diversas áreas del conocimiento. Quinta etapa (1980 - …) : Mayor desarrollo de la inteligencia artificial en todos los ámbitos y sobre todo destaca por la comercialización de esta.

30. IA Robótica Sistema visión Sistema aprendizaje Procesamiento Lenguaje natural Red Neural Sistema Experto

31. Dimensiones y abordaje Pensando haciendo Como humanos Racionalmente “ la automatización de actividades que los asociamos con el pensamiento humano “ el arte de crear máquinas que realizan funciones que requieren inteligencia cuando son realizadas por personas “ el estudio de facultades mentales a través del uso de modelos computacionales “ la rama de la ciencia de la computación que estudia la automatización del comportamiento inteligente”

37. Inteligencia artificial computacional También conocida como IA subsimbólica-inductiva implica desarrollo o aprendizaje interactivo. El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Es una rama de la inteligencia artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes. Dentro podemos encontrar técnicas como las Redes Neuronales, Computación Evolutiva, Swarm Intelligence, Sistemas Inmunes Artificiales o Sistemas difusos. La Inteligencia Computacional combina elementos de aprendizaje, adaptación, evolución y lógica difusa para crear programas que son, en cierta manera, inteligentes. Su investigación no rechaza los métodos estadísticos, pero muy a menudo aporta una vista complementaria. Las Redes Neuronales son una rama de la inteligencia computacional muy relacionada con el aprendizaje automático.

39. Las áreas de investigación de la IA • En la representación del conocimiento, busca el descubrimiento de métodos expresivos y eficientes de información sobre aspectos del mundo real. • Los métodos de aprendizaje automático, con el fin de posibilitar la identificación de un amplio rango de tendencias generales a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. • El campo de la planificación, que enfrenta el desarrollo de algoritmos que construyen y ejecutan automáticamente secuencias de comandos primitivos con el fin de alcanzar ciertas metas de alto nivel. • Razonamiento posible, que hacen uso de principios estadísticos para desarrollar codificaciones de información incierta.

40. Las áreas de investigación de la IA • El estudio de las arquitecturas de agentes, con el objeto de crear agentes inteligentes, entidades robustas capaces de comportamiento autónomo y en tiempo real. • La coordinación y colaboración multiagentes, para la representación de las capacidades de otros agentes y la especificación del conocimiento necesario para su colaboración. • La creación de catálogos de conocimiento explícito, formal y multipropósito, que puedan ser utilizados por sistemas inteligentes. • Los campos de procesamiento de voz y lenguaje, que buscan la creación de sistemas que se comunican con la gente en su lenguaje. • La síntesis y comprensión de imágenes, que conduce a la producción de algoritmos para el análisis de fotografías, diagramas y videos, así como también de técnicas para el despliegue visual de información cuantitativa y estructurada .

41. Áreas de aplicación de la IA • Gestión y control: análisis inteligente, fijación de objetivos. • Fabricación: diseño, planificación, programación, monitorización, control, gestión de proyectos, robótica y visión computarizada. • Educación: adiestramiento práctico, exámenes y diagnóstico. • Ingeniería: diseño, control y análisis. • Equipamiento: diseño, diagnóstico, adiestramiento, mantenimiento, configuración, monitorización y ventas. • Cartografía: interpretación de fotografías, diseño, resolución de problemas cartográficos.

42. Áreas de aplicación de la IA • Profesiones: abogacía, medicina, contabilidad, geología, química. • Software: enseñanza, especificación, diseño, verificación, mantenimiento. • Sistemas de armamento: guerra electrónica, identificación de objetivos, control adaptativo, proceso de imágenes, proceso de señales. • Proceso de datos: educación, interfase en lenguaje natural, acceso inteligente a datos y gestores de bases de datos, análisis inteligente de datos. • Finanzas: planificación, análisis, consultoría.

43. Aplicaciones comerciales de la inteligencia artificial • Diagnosis: hardware informático, redes de ordenadores, equipos mecánicos, problemas médicos, averías telefónicas, instrumentación electrónica, circuitos electrónicos, averías automovilísticas. • Interpretación y análisis: datos geológicos para prospección petrolífera, compuestos químicos, análisis de señales, problemas matemáticos complejos, evaluación de amenazas militares, análisis de circuitos, datos biológicos (coronarios, cerebrales y respiratorios), información de radar, sonar e infrarrojos. • Monitoreo: equipos, monitoreo de procesos, fabricación y gestión de procesos científicos, amenazas militares, funciones vitales de pacientes hospitalizados, datos financieros en tiras de papel perforado por teleimpresora, informes industriales y gubernamentales.

44. Aplicaciones comerciales de la inteligencia artificial • Planificación: gestión de activo y pasivo, cartera, análisis de créditos y préstamos, contratos, programación de trabajos, gestión de proyectos, planificación de experimentos. • Interfaces inteligentes: hardware de instrumentación, programas de computadora, bases de datos múltiples, paneles de control. • Sistemas de lenguaje natural: interfaces con bases de datos en lenguaje natural, ayudas para contabilidad, consultoría en temas legales, planificación de fincas, consultoría de sistemas bancarios. • Sistemas de diseño: integración de microcircuitos en alta escala, síntesis de circuitos, plantas químicas, edificios, puentes y presas, sistemas de transporte. • Sistemas de visión computarizada: selección de piezas y componentes, ensamblado, control de calidad. • Desarrollo de software: programación automática.

45. Ramas de la IA Sistemas Expertos

46. Sistemas IA MYCIN : U. Stanford. Medicina. Infecciones en la sangre. INTERNIST / CADUCEUS: U. Pittsburgh. Medicina interna. CASNET : U. Rutges. Diagnóstico del Glaucoma. PUFF: SRI-Stanford. Diagnóstico de enfermedades pulmonares. Basado en Mycin MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniaría genética. GÉNESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes.

50. PUFF: el hermano menor de MYCIN, que diagnostica y trata enfermedades del pulmón. MOLGENO: ayuda a los biólogos que trabajan en el campo del DNA y la ingeniaría genética. GÉNESIS: Permite a los científicos planificar y simular experimentos en el campo de la unión de genes.

51. Agentes Iinteligentes. La IA desarrolla agentes racionales no vivos. Se encamina tanto a la construcción de entidades de inteligentes como su comprensión.

52. 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. Un agente inteligente puede ser una entidad física o virtual. Los agentes inteligentes se describen esquemáticamente como un sistema funcional abstracto. Por esta razón, los agentes inteligentes son a veces llamado Agentes Inteligentes Abstractos (AIA) para distinguirlos de sus implementaciones del mundo real como sistemas informáticos, los sistemas biológicos, o de organizaciones.

53. Algunas definiciones de agentes inteligentes hacen énfasis en su autonomía por lo que prefieren el término agente inteligente autónomo. Y otros (en particular, Russell y Norvig (2003)) considera conducta dirigida a objetivos como la esencia de lo inteligente y prefieren un término tomado de la economía "Agente Racional“ En Ciencias de la Computación el término agente inteligente puede ser usado para referirse a un agente de software que tiene algo de inteligencia, independientemente de si no es un agente racional por definición de Russell y Norvig. Por ejemplo, programas autónomos utilizados para asistencia de un operador o de minería de datos (a veces denominado robots) son también llamados "agentes inteligentes".

55. Características de los sistemas con IA . Aprender nuevos problemas e incrementar normas de solución. Capacidad de adaptación en línea y en tiempo real. Ser capaz de analizar condiciones en términos de comportamiento, el error y el éxito. Aprender y mejorar a través de la interacción con el medio ambiente (realización.) Aprender rápidamente de grandes cantidades de datos. Deben estas basados en memoria de almacenamiento masivo y la recuperación de dicha capacidad.

60. Hoy en día existen robots de todo tipo. Japón, un país pequeño agobiado por la escasez de población debido a una bajísima tasa de natalidad, los incorporó a la vida cotidiana . Así, en los últimos años, las empresas de tecnología japonesas desarrollaron artefactos como "Ifbot", un robot de 45 centímetros de altura programado para hacerles compañía a las personas de edad

62. BIBLIOGRAFÍA Aplicaciones de la inteligencia artificial en la actividad empresarial, la ciencia y la industria: (fundamentos-aplicaciones) Wendy B. Rauch-Hindin Ediciones Díaz de Santos, 1989 Robótica John J. Craig Pearson Educación, 2006 Ingeniería de Sistemas expertos García Martínez-Britos Editorial Nueva Librería, 2004 Fundamentos metodológicos de sistemas inteligentes para la solución de problemas complejos en ingeniería Jairo Cañón Rodríguez, Demetrio Arturo Ovalle Carranza Universidad Nacional de Colombia, 1997