INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Nuestro futuro

Bachillerato Gral. Oficial Mariano Matamoros.

Materia: Informática.Alumnas: Gisel Domínguez

González y Lizet Yesenia Zapata Bravo.

Maestro: Alejandro Muños Gutiérrez.

Trabajo: Inteligencia Artificial.

PRESENTACION

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.

Introducción

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, especialmente programas de cómputo inteligentes.

¿Qué es Inteligencia Artificial?

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.

Inteligencia artificial

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.

Todo tipo de conocimientos

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).

Historia de inteligencia artificial

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).

Principales tipos de procesos

Diferencias entre el cerebro y una computadora.

Cerebro Computadora

Sistema de datos de múltiple propósito capaz de tratar gran cantidad de información en poco tiempo pero no necesariamente con exactitud.

La memoria es del tipo asociativo y no se sabe dónde quedara almacenada.

Los impulsos fluyen a 30 metros por segundo

Tanto el cerebro como la computadora tienen compuertas lógicas

Sistemas altamente especializados con capacidad para procesar información muy concreta, siguiendo unas instrucciones dadas.

La información se guarda en posiciones de memoria de acceso directo por su dirección

En el interior de una computadora los impulsos fluyen a la velocidad de la luz

. Existen distintos tipos de memoria.

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.

¿Dónde podemos encontrar Inteligencia Artificial?

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”

Sabias Que….

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.

La inteligencia artificial y los sentimientos

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.

Características de inteligencia artificial

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.

Una nueva visualización

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.

¿Sabias que se ha logrado desarrollar la primera red neuronal?

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

¿En donde se aplica la inteligencia artificial?

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.

Haga clic en el icono para agregar una imagen

‘Un robot con forma de pez estudiará el agua del puerto de Gijón’’

Inteligencia Artificial

característicasPrincipales problemas asociados con este metodo.

•amplia difusión del conocimiento

•fácil modificación •respuestas coherentes •disponibilidad casi completa •conservación del

conocimiento •capacidad de resolver

problemas disponiendo de información incompleta

•capacidad de explicar los resultados y la forma de obtenerlos

•las soluciones no siempre son las mejores o correctas

•conocimiento limitado frente al dominio de un experto

•carecen del sentido común o criterio que puede tener un experto

•es difícil extraer todo el conocimiento que maneja un experto

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

Conclusión

¿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

CONCLUSION

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.