domingo, 17 de julio de 2016

Concepto e Importancia De La Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial (IA):

Es un área multidisciplinaria, que a través de ciencias como las ciencias de la computación, la matemática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de sistemas capaces de resolver problemas cotidianos por sí mismos, utilizando como paradigma la inteligencia humana.

General y amplio como eso, reúne a amplios campos, los cuales tienen en común la creación de máquinas capaces de pensar. En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo. John McCarthy acuñó la expresión inteligencia artificial en 1956, y la definió como  la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes, especialmente programas de cómputo inteligentes.

                   


Importancia de la inteligencia artificial:

La importancia que posee es que es capaz de hacer trabajos, tareas, atc. Que sean programadas, ordenadas o incluso estipuladas. Con el fin de que siga evolucionando el mundo a manera que todo sea sencillo.
La inteligencia Artificial se crea con la implementación en las computadoras para realizar mecanismos de computación que utiliza programas fijos y contienen una serie de reglas que lo hacen funcionar. Esto permite a las computadoras hacer creadas en máquinas artificiales que desempeñan tareas monótonas, repetitivas y simples más eficientes y efectivas que un ser humano.

                           



Tipos De Inteligencia Artificial

TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

Inteligencia artificial convencional:

Se conoce también como IA simbólico-deductiva. Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano ante diferentes problemas:
  •          Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven ciertos problemas concretos y, aparte de que son muy importantes, requieren de un buen funcionamiento.

  •          Sistemas expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo del contexto en que se aplica y ocupa de ciertas reglas o relaciones.

  •          Redes bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia probabilística.
  •          Inteligencia artificial basada en comportamientos: Esta inteligencia contiene autonomía y puede auto-regularse y controlarse para mejorar.

  •          Smart process management: Facilita la toma de decisiones complejas, proponiendo una solución a un determinado problema al igual que lo haría un especialista en la dicha actividad.




Inteligencia artificial computacional:


La Inteligencia Computacional (también conocida como IA subsimbólica-inductiva) implica desarrollo o aprendizaje interactivo (por ejemplo, modificaciones interactivas de los parámetros en sistemas conexionistas). El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos.


En Que Consiste, En Que Se Basa, y Los Fines De La Inteligencia Artificial

EN QUE CONSISTE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

la inteligencia artificial consiste en crear teorías y modelos que muestren la organización y funcionamiento de la inteligencia. Actualmente, el mayor esfuerzo en la búsqueda de la inteligencia artificial se centra en el desarrollo de sistemas de procesamientos de datos que sean capaces de imitar a la inteligencia humana, realizando tareas que requieran aprendizaje, solución de problemas y decisiones. A veces llamada inteligencia de máquina, la inteligencia artificial o AI (Artificial Intelligence) cubre una vasta gama de teorías y prácticas.

EN QUE SE BASA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:
La inteligencia artificial se basa en dos áreas de estudio: el cuerpo humano y el ordenador electrónico. Puesto que la meta es copiar la inteligencia humana, es necesario entenderla. Sin embargo, a pesar de todos los progresos en Neurología y Psicología, la inteligencia del hombre se conoce poco, exceptuando sus manifestaciones externas. Muchos estudiosos de la inteligencia artificial se han vuelto – para obtener su modelo de inteligencia – hacia el estudio de la Psicología cognoscitiva, que aborda la forma de percibir y pensar de los seres humanos.. Después comprueban sus teorías programando los ordenadores para simular los procesos cognoscitivos en el modelo. Otros investigadores intentan obtener teorías generales de la inteligencia que sean aplicables a cualquier sistema de inteligencia y no solo al del ser humano.



LOS FINES DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL:

Las primeras investigaciones acerca de la inteligencia artificial estaban principalmente dirigidas al hallazgo de una técnica universal para la solución de problemas. Este intento a gran escala ha sido abandonado y las investigaciones actuales están dirigidas al diseño de numerosos programas para ordenadores capaces de imitar los procesos de toma de decisiones de expertos, como médicos, químicos, basados en los conocimientos de especialistas en cada materia, son ahora utilizados para diagnosticar enfermedades, identificar moléculas químicas, localizar yacimientos de minerales e incluso diseñar sistemas de fabricación. Investigaciones acerca de la percepción han sido aplicadas a los robots y se han diseñado algunos capaces de "ver". La meta final consiste en crear un sistema capaz de reproducir todas las facetas de la inteligencia humana.


Conocimientos De Tipo Procedimental, Declarativo y Heuristico

EL CONOCIMIENTO PUEDE SER DE TIPO PROCEDIMENTAL, DECLARATIVO O HEURISTICO.

CONOCIMIENTO PROCEDIMENTAL:

Es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar una cierta tarea (el saber como hacerlo). Por ejemplo, los pasos necesarios para resolver una ecuación algebraica son expresados como conocimiento procedimental.



EL CONOCIMIENTO DECLARATIVO:

El conocimiento puede ser de tipo procedimental, declarativo o heurístico. Conocimiento procedimental es aquel conocimiento compilado que se refiere a la forma de realizar una cierta tarea (el saber como hacerlo). Por ejemplo, los pasos necesarios para resolver una ecuación algebraica son expresados como conocimiento procedimental.



EL CONOCIMIENTO HEURISTICO:

 Es un tipo especial de conocimiento usado por los humanos para resolver problemas complejos. El adjetivo heurístico significa medio para descubrir. Está relacionado con la palabra griega heuriskein que significa descubrir, encontrar. Se entiende por heurístico a un criterio, estrategia, método o truco utilizado para simplificar la solución de problemas. El conocimiento heurístico usualmente se lo adquiere a través de mucha experiencia.

Lenguajes De La Inteligencia Artificial

LENGUAJES:

 El Lisp (o LISP) es una familia de lenguajes de programación de computadora de tipo funcional con una larga historia y una sintaxis completamente entre paréntesis. Especificado originalmente en 1958 por John McCarthy y sus colaboradores en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, el Lisp es el segundo más viejo lenguaje de programación de alto nivel de extenso uso hoy en día; solamente el FORTRAN es más viejo. Al igual que el FORTRAN, el Lisp ha cambiado mucho desde sus comienzos, y han existido un número de dialectos en su historia. LENGUAJES El Lisp (o LISP) es una familia de lenguajes de programación de computadora de tipo funcional con una larga historia y una sintaxis completamente entre paréntesis. Especificado originalmente en 1958 por John McCarthy y sus colaboradores en el Instituto Tecnológico de Massachusetts, el Lisp es el segundo más viejo lenguaje de programación de alto nivel de extenso uso hoy en día; solamente el FORTRAN es más viejo. Al igual que el FORTRAN, el Lisp ha cambiado mucho desde sus comienzos, y han existido un número de dialectos en su historia.

LENGUAJE PROLOG:

es un lenguaje de programación creado para representar y utilizar el conocimiento que se tiene sobre un determinado dominio. Más exactamente, el dominio es un conjunto de objetos y el conocimiento se representa por un conjunto de relaciones que describen las propiedades de los objetos y sus interrelaciones. Un conjunto de reglas que describa estas propiedades y estas relaciones es un programa PROLOG. Una definición más accesible para el usuario común sería:

· Prolog: es un lenguaje de programación que es usado para resolver problemas que envuelven objetos y las relaciones entre ellos
Su definición basada en la lógica formal, permite ejecutar estatutos que no son otra cosa que oraciones de un lenguaje lógico elemental particular de cláusulas. Prolog por su naturaleza muestra una habilidad para describir gramáticas, en particular gramáticas libres de contexto.

 LENGUAJE CHIP:

 Un lenguaje de programación de bajo nivel es el que proporciona un conjunto de instrucciones aritmeticológicas sin la capacidad de encapsular dichas instrucciones en funciones que no estén ya contempladas en la arquitectura del hardware.

LENGUAJE OPS5:

 El lenguaje OPS5 es quizás el menos conocido de los nombrados. No obstante, su importancia en el desarrollo de la inteligencia artificial fue clave dado que fue el primer lenguaje usado con resultado de éxito en un sistema experto.

La familia de los lenguajes OPS (Oficial Production System) fue desarrollada a finales de la década de 1970 por Charles Forgy, se trata de un lenguaje para ingeniería cognoscitiva que aguanta el procedimiento de representación del conocimiento en forma de reglas.

LENGUAJE SMALLTALK:

 Es un lenguaje de programación que permite realizar tareas de computación mediante la interacción con un entorno de objetos virtuales.  Metafóricamente, se puede considerar que un Smalltalk es un mundo virtual donde viven objetos que se comunican mediante el envío de mensajes.

Un sistema Smalltalk está compuesto por:

  1. · Máquina virtual
  2.  · Imagen virtual que contiene todos los objetos del sistema
  3.  · Lenguaje de programación (también conocido como Smalltalk)
  4.  · Biblioteca de Objetos reusables
  5.  · Opcionalmente un entorno de desarrollo que funciona como un sistema en tiempo de ejecución

LENGUAJE HYPERCARD:

 HyperCard fue una aplicación informática de Apple Computer que se contó entre los primeros sistemas hipermedia con éxito anteriores a la World Wide Web. Conceptualmente se acerca a una base de datos, pues almacena información, siendo además gráfico, flexible y capaz de crear ficheros fáciles de modificar. También incluía HyperTalk, un lenguaje de programación potente y relativamente fácil de usar, para manipular los datos y la interfaz de usuario. Los usuarios de HyperCard lo usaban a menudo como un sistema de programación para el desarrollo rápido de aplicaciones más que como base de datos.

 HyperCard fue lanzado originalmente con el System Software 6 en 1987 y retirado definitivamente del mercado en marzo de 2004, aunque para entonces hacía muchos años que no se actualizaba. HyperCard corre nativamente sólo en Mac OS versiones 9 y anteriores, pero puede usarse aún en el modo Classic de Mac OS X.

LENGUAJE CLOS:

 CLOS es el acrónimo inglés de Common Lisp Object System y es una extensión de ANSI Common Lisp para permitir la programación orientada a objetos que ha sido adoptada por otros dialectos de Lisp como EuLisp o Emacs Lisp. 1 Inicialmente fue propuesta como un añadido (add-on) del lenguaje, pero posteriormente CLOS fue adoptado como parte de estándar ANSI de Common Lisp. CLOS es un lenguaje de programación dinámico dirigido a objetos que difiere mucho de lo que podemos encontrar en lenguajes de programación estáticos orientados a objetos como C++ o Java. CLOS está inspirado en sistemas Lisp orientados a objetos anteriores como MIT Flavors o Common LOOPS, aunque es más general que éstos. Precisamente la generalidad de CLOS es la característica más difícil de obtener, aunque crear un sistema OO en Lisp es fácil.

CARACTERÍSTICAS DE LOS LENGUAJES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL.

 CONOCIMIENTO ESPECIALIZADO:

 El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas.

 Los conceptos de conocimiento e inteligencia están íntimamente ligados. La inteligencia requiere de la posesión y acceso al conocimiento. Conocimiento no debe ser confundido con datos o información. El conocimiento incluye y requiere del uso de datos e información. Además, combina relaciones, dependencias, y la noción del saber con datos e información.

 A veces es también útil o más aun necesario distinguir entre conocimiento y otros términos como creencia e hipótesis.

Esencialmente, se define como creencia a toda expresión que tiene significado, que es coherente y puede ser representada. En consecuencia una creencia puede ser verdadera o falsa. Hipótesis se define como una creencia justificada que no se conoce sea verdadera. Una hipótesis es una creencia que está respaldada por cierta evidencia, pero todavía puede resultar falsa. Finalmente, se puede también decir que conocimiento es una creencia justificada como verdadera.

Otros términos relacionados con el conocimiento y que son ocasionalmente empleados son epistemología y metaconocimiento. Epistemología es el estudio de la naturaleza del conocimiento, mientras que metaconocimiento es conocimiento acerca del conocimiento, esto es, conocimiento acerca de lo que se conoce.

ejemplos de inteligencia artificial

EJEMPLOS DE APLICACIONES DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL 


 REBOTICA:

 En 2002 Honda y Sony, comenzaron a vender comercialmente robots humanoides como “mascotas”. Los robots con forma de perro o de serpiente sin embargo, en una fase de producción muy amplia, el ejemplo más notorio ha sido Aibo de Sony.


                             



PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL:

 El robot posee un amplio vocabulario y utiliza avanzadas técnicas de reconocimiento del habla y de procesamiento del lenguaje natural para convertir el audio en texto y extraer las palabras clave.


                                          



RECONOCIMIENTO DE PATRONES:

El reconocimiento de patrones se encarga de la descripción y clasificación (reconocimiento) de objetos, personas, señales, representaciones, etc.
                                                   
  

Los sistemas tutoriales inteligentes (STI) son una nueva forma de programas para adelantar Instrucción Apoyada por Computador (IAC) con herramientas de Inteligencia Artificial (IA), Su finalidad es tratar de simular un maestro experto.


Los tutores inteligentes:

Los sistemas tutoriales inteligentes (STI) son una nueva forma de programas para adelantar Instrucción Apoyada por Computador (IAC) con herramientas de Inteligencia Artificial (IA).

                                     


MANIPULACIÓN INTELIGENTE EN BASE DE DATOS:



La programación automática:

La programación automática pretende que sea el propio ordenador el que escriba los programas que necesitan las personas, siguiendo las indicaciones de estas.
                                                                                                                                                   


                       

Visión computarizada:

 El propósito de la visión artificial es programar un computador para que "entienda" una escena o las características de una imagen.


OTROS TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL

OTROS TIPOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL
SEGÚN STUART RUSSELL Y PETER NORVING

  • Sistemas que piensan como humanos.- Estos sistemas tratan de emular el pensamiento humano; por ejemplo las redes neuronales artificiales. La automatización de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano, actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas y aprendizaje.
  • Sistemas que actúan como humanos.- Estos sistemas tratan de actuar como humanos; es decir, imitan el comportamiento humano; por ejemplo la robótica. El estudio de cómo lograr que los computadores realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor.
  • Sistemas que piensan racionalmente.- Es decir, con lógica (idealmente), tratan de imitar o emular el pensamiento lógico racional del ser humano; por ejemplo los sistemas expertos. El estudio de los cálculos que hacen posible percibir, razonar y actuar.
  • Sistemas que actúan racionalmente (idealmente).– Tratan de emular de forma racional el comportamiento humano; por ejemplo los agentes inteligentes.Está relacionado con conductas inteligentes en artefactos.



viernes, 15 de julio de 2016

HISTORIA

·                              El 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.

                  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).

             En 1315 RamonLlull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.

               En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.

         En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aun cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios del año 1950 con el trabajo de Alan Turing, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.
En 1955 Herbert SimonAllen Newell y J. C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.