1. El propósito de la IA
y su evolución
histórica
JUDITH CARRILLO MARIA
8 «B» I.S.C
INTELIGENCIA ARTIFICIAL

2. La finalidad de la inteligencia
artificial consiste en crear teorías y
modelos que muestren la organización
y funcionamiento de la inteligencia.

3. A veces llamada inteligencia de
máquina, la inteligencia artificial o AI
(Artificial Intelligence) cubre una
vasta gama de teorías y prácticas.

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. "El cerebro es un
solucionador
inteligente de
problemas, de modo
que imitemos al
cerebro".

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. En los años 70, un equipo de
investigadores dirigido por
Edward Feigenbaum
comenzó a elaborar un
proyecto para resolver
problemas de la vida
cotidiana o que se
centrara, al menos, en
problemas más concretos.

8. Ya en los años 80,
se desarrollaron
lenguajes
especiales para
utilizar con la
Inteligencia
Artificial, tales
como el LISP o el
PROLOG.

9. 1.2las actividades cognoscitivas
según la psicología. TEORIAS DE LA
INTELIGENCIA (CONDUCTISMO,
GARDNER)

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.  En general son las siguientes:
 1.. Atención
 2.- comprensión
 3.- elaboración
 4.- memorización

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. 1.3 El proceso de razonamiento
según la lógica (axiomas,
teoremas, demostración)

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.  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.  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. 1.4 El modelo de adquisición
del conocimiento según la
filosofía

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.  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. 1.5 El modelo cognoscitivo

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.  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.  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.  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.  . 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.  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.