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Capitulo 1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL. UN ENFOQUE MODERNO (Historia de la AI…
Capitulo 1
INTELIGENCIA ARTIFICIAL. UN ENFOQUE MODERNO
1 ¿Qué es la IA?
Comportamiento humano: el enfoque
de la Prueba de Turing
Razonamiento Automatico
Aprendizaje Automatio
Representacion del conocimiento
Procesamiento de lenguaje natural
Para superar la prueba el computador debe tener:
Vision computacional
Robotica
Pensar como un humano: el enfoque
del modelo cognitivo
Ciencia cognitiva:
convergen modelos computacionales de IA y técnicas experimentales de psicología intentando elaborar teorías precisas y verificables sobre el funcionamiento de la mente humana.
Pensamiento racional: El enfoque de las leyes del pensamiento
Silogismos:
Esquemas de estructuras de argumentacion mediante las que siempre se llega a conclusiones correctas su se parte de premisas correctas.
Logica:
Su inicio se dio gracias al estudio de las leyes del pensamiento que supuestamente gobiernan la manera de operar de la mente
Logistica:
trata de construir sistemas inteligentes a partir de estos programas.
Actuar de forma racional: El enfoque del agente racional
Agente Racional:
Es aquel que actual con la intencion de alcanzar el mejor resultado o, cuando hay incertidu,nre, el mejor resultado esperado
Racionalidad limitada:
actuar adecuadamente cuando no se cuenta con el tiempo suficiente para efectuar todos los calculos que serian deseables.
Agente:
Es algo que razona
2 Los fundamentos de la AI
Filosofía desde 428 a.C.
Induccion:
LAs reglas generales se obtienen mediante la exposición a asociaciones repetidas entres sus elementos.
Positivismo logico:
todo el conocimiento se puede caracterizar mediante teorías lógicas relacionadas, en última instancia, con sentencias de observación que corresponden a estímulos sensoriales
Empirico:
Nada existe en la mente que no haya pasado antes por los sentidos
Materialismo:
las operaciones del cerebro realizadas de acuerdo a las leyes de la física constituyen la mente
Teoria de la confirmacion:
El conocimiento se obtiene a partir de la experiencia.
Dualismo:
existe una parte de la mente que está al margen de la naturaleza, exenta de la influencia de las leyes fisicas.
Matematicas desde el 800
Teorema de incompletitud:
demostró que en cualquier lenguaje que tuviera la capacidad suficiente para expresar las propiedades de los números naturales, existen aseveraciones verdaderas no decidible en el sentido de que no es posible decidir su validez mediante ningún algoritmo.
Intratabilidad:
un problema es intratable si el tiempo necesario para la resolución de casos particulares de dicho problema crece exponencialmente con el tamaño de dichos casos.
Algoritmo:
Se piensa que el primer algoritmo no trivial es el algoritmo Euclídeo para el cálculo del maximo comun divisor
NP-completitud:
Toda clase de problema a la que la clase de problemas NP completos se pueda reducir será seguramente intratable.
Probabilidad:
se convirtió pronto en parte imprescindible de las ciencias cuantitativas, ayudando en el tratamiento de mediciones con incertidumbre y de teorías incompletas.
Economia desde el 1776
Teoria de juegos:
mostraban el hecho sorprendente de que, en algunos juegos, un agente racional debía actuar de forma aleatoria o, al menos, aleatoria en apariencia con respecto a sus contrincantes.
Investigación operativa:
cómo tomar decisiones racionales cuando los resultados de las acciones no son inmediatos y por el contrario se obtienen los resultados de las acciones de forma secuencial
Teoria de la decision:
combina la teoria de la probabilidad con la teoria de la utilidad.
procesos de decisión de Markov:
problemas de decision secuencial
Satisfaccion:
toman decisiones que son «suficientemente buenas», en vez de realizar cálculos laboriosos para alcanzar decisiones óptimas
¿Como procesa informacion el cerebro? Neurociencia desde el 1861
Neurociencia:
Estudio el sistema neurologico, y en especial el cerevro
Neuronas:
Celular nerviosas que conforman el cerebro
Psicologia desde el 1879
Psicologia cognitiva:
La conceptualización del cerebro como un dispositivo de procesamiento de información
Ciencia cognitiva:
comenzó en un simposio celebrado en el MIT, en septiembre de 1956
Conductismo:
rechazando cualquier teoría en la que intervinieran procesos mentales, argumentando que la introspección no aportaba una evidencia fiable.
Ingenieria computacional desde 1940
¿Como se puede contruir un computador eficiente?
Teoria de control y cibernética desde el 1948
Cibernetica
Funcion objetivo:
La teoría de control moderna, especialmente la rama conocida como control óptimo estocástico, tiene como objetivo el diseño de sistemas que maximizan una función objetivo en el tiempo
Teoria de control:
veían el comportamiento determinista como algo emergente de un mecanismo regulador que intenta minimizar el «error»
Linguistica desde el 1957
Linguistica computacional:
La lingüística moderna y la IA «nacieron», al mismo tiempo y maduraron juntas, so lapándose en un campo híbrido llamado lingüística computacional o procesamiento del lenguaje natural
Historia de la AI
Genesis de la IA 1943-1955
Aprendizaje Hebbiano de hebb:
Regla de actualizacion para modificar las intensidades de las conexiones entre neurnas.
Nacimiento de la IA 1956
¿por qué no es la IA una rama de las matemáticas?
La primera respuesta es que la IA desde el primer momento abarcó la idea
de duplicar facultades humanas como la creatividad, la auto-mejora y el uso del lenguaje.
Entusiasmo Inicial
Sistena de simbolos fisicos:
un sistema de símbolos fí-
sicos tiene los medios suficientes y necesarios para generar una acción inteligente
Micromundos:
número de
problemas limitados cuya solución pareció requerir inteligencia
Una dosis de realidad 1966-1973
Evolucion automatica:
efectuando
una adecuada serie de pequeñas mutaciones a un programa de código máquina se podría generar un programa con buen rendimiento aplicable en cualquier tarea sencilla.
Sistemas basados en el conocimiento:
¿clave del poder? (1969-1979)
Metodos Debiles:
mecanismos de búsqueda de propósito general, en los que se entrelazaban elementos de razonamiento básicos para encontrar así soluciones completas.
Sistemas expertos:
PPH, dedicado a determinar
el grado con el que la nueva metodología de los sistemas expertos podía aplicarse a otra áreas de la actividad humana.
Marcos;
un enfoque más estructurado, al recopilar información sobre
objetos concretos y tipos de eventos, organizando estos tipos en grandes jerarquías taxonómicas, similares a las biológicas.
La IA se convierte en una industria desde 1980
El primer sistema experto comercial que tuvo éxito, R1, inició su actividad en Digital Equipment Corporation (McDermott, 1982).
Regreso de las redes neuronales
Conexionistas:
fueron vistos por
algunos como competidores tanto de los modelos simbólicos propuestos por Newell y Simon como de la aproximación lógica de McCarthy entre otros
IA se convierte en una ciencia desde 1987
Mineria de datos:
nueva y vigorosa industria.
El formalismo
de las redes de Bayesapareció para facilitar la representación eficiente y el razonamiento riguroso en situaciones en las que se disponía de conocimiento incierto.
Emergencia de los sistemas inteligentes
desde 1995
El llamado «movimiento situado» intenta entender la forma de actuar de los agentes inmersos en entornos reales, que disponen de sensores de entradas continuas
El estado del arte
¿Qué es capaz de hacer la IA hoy en día?
Diagnosis
Planificacion logistica
Control autonomo
Robotica
Juegos
Procesamiento de lenguaje y resolución de problemas
Planificacion autonoma
Daniela Porras Quiros