travajo de 20 diapocitivas travajo del libro

1. Nuestro futuro

2.  Bachillerato
Gral. Oficial Mariano
Matamoros.
Materia: Informática.
Alumnas: Gisel Domínguez
González y Lizet Yesenia Zapata
Bravo.
Maestro: Alejandro Muños
Gutiérrez.
Trabajo: Inteligencia Artificial.

3.  La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la
investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha
enfocado sobre la explicación del trabajo mental y construcción
de algoritmos de solución a problemas de propósito general.
Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad.
 La Inteligencia Artificial es una combinación de la ciencia del
computador, fisiología y filosofía, tan general y amplio como
eso, es que reúne varios campos (robótica, sistemas
expertos, por ejemplo), todos los cuales tienen en común la
creación de máquinas que pueden "pensar".
 La idea de construir una máquina que pueda ejecutar tareas
percibidas como requerimientos de inteligencia humana es un
atractivo. Las tareas que han sido estudiadas desde este punto
de vista incluyen juegos, traducción de idiomas, comprensión de
idiomas, diagnóstico de fallas, robótica, suministro de asesoría
experta en diversos temas.

4.  En ciencias de la
computación se
denomina inteligencia
artificial (IA) a las
inteligencias no
naturales en agentes
racionales no vivos.
John McCarthy, acuñó
el término en 1956, la
definió: "Es la ciencia e
ingeniería de hacer
máquinas
inteligentes, especialm
ente programas de
cómputo inteligentes.

5.  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.

6.  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. De más simples a más complejos.

7.  Él término "inteligencia artificial" fue acuñado formalmente
en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, más para
entonces ya se había estado trabajando en ello durante
cinco años en los cuales se había propuesto muchas
definiciones distintas que en ningún caso habían logrado
ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora.
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.
 Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de
Cristo. Aristóteles (384-322 a. C.) fue el primero en
describir un conjunto de reglas que describen una parte
del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones
racionales, y Ctesibio de Alejandría (250 a. C.) construyó la
primera máquina autocontrolada, un regulador del flujo de
agua (racional pero sin razonamiento).

8.  Ejecución de una respuesta predeterminada por
cada entrada (análogas a actos reflejos en seres
vivos).
 Búsqueda del estado requerido en el conjunto de
los estados producidos por las acciones posibles.
 Algoritmos genéticos (análogo al proceso de
evolución de las cadenas de ADN).
 Redes neuronales artificiales (análogo al
funcionamiento físico del cerebro de animales y
humanos).
 Razonamiento mediante una lógica formal
(análogo al pensamiento abstracto humano).

9.  Sistema de datos de múltiple  Sistemas altamente especializados
propósito capaz de tratar gran con capacidad para procesar
cantidad de información en poco información muy
tiempo pero no necesariamente concreta, siguiendo unas
con exactitud. instrucciones dadas.
 La memoria es del tipo  La información se guarda en
posiciones de memoria de acceso
asociativo y no se sabe dónde
directo por su dirección
quedara almacenada.  En el interior de una computadora
 Los impulsos fluyen a 30 los impulsos fluyen a la velocidad
metros por segundo de la luz
 Tanto el cerebro como la  . Existen distintos tipos de
memoria.
computadora tienen
compuertas lógicas
Cerebro Computadora

10.  existen distintos tipos de percepciones y acciones, pueden ser
obtenidas y producidas, respectivamente por sensores físicos y
sensores mecánicos en máquinas, pulsos eléctricos u ópticos en
computadoras, tanto como por entradas y salidas de bits de un
software y su entorno software.
 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.

11.  Antes del 2030 la
"Ia"(Inteligencia Artificial) en
Robots estaran atendiendo
todos y cada uno de los
hogares del Mundo?
 Vincent Vinge, que aseguró
en 1993 en una conferencia
en la NASA que en unos 30
años existirían los medios
tecnológicos para “crear
inteligencia supe
humana”, indicando que
“poco después, la era
humana habrá acabado”

12.  El concepto de IA es aún demasiado difuso. Contextualizando, y teniendo en
cuenta un punto de vista científico, 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. Muchos pensamos en dispositivos artificiales capaces de concluir
miles de premisas a partir de otras premisas dadas, sin que ningún tipo de
emoción tenga la opción de obstaculizar dicha labor.
 En esta línea, hay que saber que ya existen sistemas inteligentes. Capaces de
tomar decisiones «acertadas».
 Aunque, por el momento, la mayoría de los investigadores en el ámbito de la
Inteligencia Artificial se centran sólo en el aspecto racional, muchos de ellos
consideran seriamente la posibilidad de incorporar componentes «emotivos»
como indicadores de estado, a fin de aumentar la eficacia de los sistemas
inteligentes.

13.  Una característica
fundamental que diferencia
a los métodos de
Inteligencia Artificial de los
métodos numéricos es el
uso de símbolos no
matemáticos, aunque no es
bastante para diferenciarlo
totalmente. Otros ejemplos
de programas como los
compiladores y sistemas de
bases de datos, también
procesan símbolos y no se
considera que utilicen
técnicas de Inteligencia
Artificial.

14.  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, sus
autores más
representativos son
McCrrthy y Minsky.

15.  Así como lo leen, lo que nos
parecería algo sacado de la
ciencia ficción se ha vuelto
realidad, luego de que un
equipo de investigación de
Caltech (liderado por Lulú
Qian, 2011 ), acabara de
desarrollar la primera red
neuronal artificial( q es el
punto de partida de un
cerebro) a partir de moléculas
de ADN, creando como
resultado un circuito de
moléculas que interactúan y
que pueden recordar en base a
patrones incompletos, así
como un cerebro.

16.  Esta se aplica en la vida diaria:
 •Percepción
 •Visión
 •Habla
 •Lenguaje natural
 •Comprensión
 •Generación
 •Traducción
 •Sentido común
 •Control de un robot

17. „Un robot con forma de pez estudiará el
agua del puerto de Gijón‟‟
El nuevo robot que simulará ser un pez común tendrá por objetivo analizar las aguas
del Puerto de Gijón.
Apenas fue presentado, el falso pez fue probado en uno de los estanques del Acuario
de Gijón que es habitado por tiburones toro, tortugas marinas y otras especies y ahora
se intenta determinar la capacidad de detección de hidrocarburos y compuestos
químicos en el agua para compararlo con las normativas internacionales.

18.  •amplia difusión del  •las soluciones no
conocimiento siempre son las mejores
 •fácil modificación o correctas
 •respuestas coherentes  •conocimiento limitado
 •disponibilidad casi frente al dominio de un
completa
 •conservación del experto
conocimiento  •carecen del sentido
 •capacidad de resolver común o criterio que
problemas disponiendo de puede tener un experto
información incompleta  •es difícil extraer todo el
 •capacidad de explicar los conocimiento que
resultados y la forma de
obtenerlos maneja un experto
Principales problemas
características asociados con este metodo.

19.  Dentro de las áreas de la Inteligencia Artificial lo que más ha
atraído, es el aprendizaje de máquinas, resultando vital el proceso
de emular comportamientos inteligentes. Que un sistema pueda
mejorar su comportamiento sobre la base de la experiencia que
recoge al efectuar una tarea repetitiva y que además, tenga una
noción de lo que es un error y que pueda evitarlo, resulta
apasionante.
 Los métodos tradicionales en Inteligencia Artificial que permitieron
el desarrollo de los primeros sistemas expertos y otras
aplicaciones, ha ido de la mano de los avances tecnológicos y las
fronteras se han ido expandiendo constantemente cada vez que un
logro, considerado imposible en su momento, se vuelve posible
gracias a los avances en todo el mundo, generando incluso una
nueva mentalidad de trabajo que no reconoce fronteras físicas ni
políticas. Se entiende como un esfuerzo común

20.  ¿Pueden los computadores aprender a resolver problemas a partir de
ejemplos?
 No hace tanto tiempo esta pregunta bordeaba la ciencia ficción, pero
ahora es objeto de profundos y prometedores estudios.
 Las redes de neuronas formales son máquinas que poseen esta
capacidad de aprendizaje. Son máquinas propuestas como modelos
extremadamente simplificados del funcionamiento del cerebro que
sienta las bases de un modelo colectivo, donde el sistema global
presenta propiedades complejas que no pueden predecirse a partir del
estudio individual de sus componentes.
 Los estudios teóricos de redes de neuronas reflejan estos dos aspectos:
el de la modelización de fenómenos cognitivos y el del desarrollo de
aplicaciones.
 Por ejemplo para una máquina, la clasificación de rostros, datos médicos
o reconocimiento de letras son tareas difíciles, más que para un ser
humano. La máquina necesita del aprendizaje, donde el asunto consiste
en adaptar los parámetros de un sistema, en este caso artificial, para
obtener la respuesta deseada

21.  Es conocido que las computadoras pueden realizar cálculos aritméticos a increíble
velocidad, actualmente no es extraño ver programas que realizan calculo integral
y mucho más, como la resolución de problemas, así como algunos programas
sirven para auxiliar a los médicos para analizar ciertos tipos de enfermedad, otros
para entender el funcionamiento de circuitos electrónicos .

 La inteligencia artificial es la rama de conocimiento que permite a las maquinas
hacer cosas que se requerían inteligencia por parte de los seres humanos. La IA ha
explorado las distintas formas en que las computadoras podrían realizar las tareas
que antes estaban reservadas a los seres humanos, como resolver
problemas, planear a futuro, demostrar teoremas, jugar ajedrez, conversar en y
entender un lenguaje, componer música, etc. El hecho de que aún no haya
conseguido reproducir un ser humano completo (o que eventualmente lo consiga)
es de menor importancia que la evidencia de que ha mejorado nuestras
habilidades para pensar y clarificar fenómenos de interés para la psicología y otras
ramas de la ciencia. Ha colaborado en la reformulación de viejos problemas
psicológicos y en la reconsideración y reevaluación de las teorías existentes.

 Hasta el momento ningún sistema de ordenadores ha estado próximo a pasar la
prueba de TURING en términos generales, ya que la prueba de TURING es un
procedimiento bien conocido para evaluar el éxito de un programa de Inteligencia
Artificial.