Universidad Nacional
Experimental Politécnica
de la Fuerza Armada
SECCION:07S-2606-D1
2019
Elaborado por:
Bachiller: Dayana,
Ramos
C.I: 19.985.293
Nociones fundamentales de la Inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial es la parte de la Ciencia que se ocupa
del diseño de sistemas de computación inteligentes, es decir,
sistemas que exhiben las características que asociamos a la
inteligencia en el comportamiento humano que se refiere a la
comprensión del lenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, la
resolución de problemas, etc
Antecedentes
En 1843, Lady Ada Augusta Byron, patrocinadora de Charles Babbage planteó el asunto de
si la máquina de Babbage podía "pensar".
Los primeros problemas que se trató de resolver fueron puzzles, juegos de ajedrez,
traducción de textos a otro idioma.
Durante la II Guerra Mundial Norbert Wiener y John Von Neumann establecieron
los principios de la cibernética en relación con la realización de decisiones complejas
y control de funciones en máquinas.
A finales de los años 50 y comienzos de la década del 60 se desarrolla un programa
orientado a la lectura de oraciones en ingles y la extracción de conclusiones a partir de
su interpretación, al cual su autor, Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam". Este podía leer
oraciones del tipo "Jim es hermano de John" y "La madre de Jim es Mary", a partir de ella el
sistema concluía que Mary debía ser también la madre de John. Este sistema representó
un enorme paso de avance en la simulación de inteligencia humana por una máquina, pues
era capaz de tomar una pieza de información, interpretarla, relacionarla con información
anteriormente almacenada, analizarla y sacar conclusiones lógicas.
En el mismo período de tiempo hay trabajos importantes de Herbert Gelernter, de IBM,
quien desarrolla un "Demostrador Automático de Teoremas de la Geometría", Alex
Bernstein desarrolla un programa para el juego de ajedrez que se considera el antecedente
para "Deep Blue".
En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator) por James Slagle el cual se
orienta a la demostración simbólica en el área del álgebra.
En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el
cual era capaz de comprender oraciones en inglés.
Área de estudios.
 Resolución de problemas.
 Demostración automática de teoremas.
 Representación del conocimiento.
 Modelos computables de razonamiento.
 Reconocimiento de Voz y lenguaje natural.
 Reconocimiento de formas e imágenes.
 Redes neuronales artificiales.
 Computación Evolutiva (Algoritmos Genéticos).
 Aprendizaje de máquinas
Técnicas heurísticas.
La capacidad heurística es un rasgo típico de los humanos. Consiste en la
capacidad de realizar innovaciones positivas para conseguir los fines que se
pretenden. También podemos definirla como la solución de problemas en los
cuales, las soluciones se descubren por la evaluación del progreso logrado en la
búsqueda del resultado final.
En las ciencias de la computación, el método heurístico es usado en determinadas
circunstancias, cuando no existe una solución óptima bajo las restricciones dadas.
En general la manera de actuar de los programas heurísticos consiste en encontrar
algoritmos con buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones.
Dadas las características de la heurística, ésta es muy usada en juegos
informáticos que se adelantan a lo que va a hacer el usuario basándose en la
experiencia y los pasos que ha seguido en otras ocasiones.
Muchos algoritmos en la inteligencia artificial son heurísticos por naturaleza, o usan
reglas heurísticas
Inteligencia Artificial vs Inteligencia humana
Esto significa que si se trata de la dimensión educativa, ver si los alumnos
(chicos y grandes) en las escuelas y universidades y en cada clase, tienen
suficientes libros, cuadernos, y lápices, y enchufes para conectar los artefactos
para se necesitan.
Es tiempo de ser más críticos (que lo fuimos y somos) respecto de la
significancia de una innovación e incluir otras ecuaciones que están ahora
quedando fuera del sistema. Es decir, pensar en los límites de computadoras y
programas (Lanier, 2012), - entre ellos, como es el crecimiento desmesurado de
la I.A., hoy concepto mágico y foco de un mega-discurso de la racionalidad
instrumental, que sostiene que de suyo, ayuda a un mejoramiento del progreso
humano requerido. A su vez, si se analiza el concepto de innovación, se ve
que proviene de la voz latina innovare, que significa “renovar”. “Innovar”
significa comenzar o introducir algo nuevo. Así se piensa que es la implicación
de la I. A, considerada como una innovación tecnológica aplicable a todas y
diversas situaciones.

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Inteligencia

  • 1. Universidad Nacional Experimental Politécnica de la Fuerza Armada SECCION:07S-2606-D1 2019 Elaborado por: Bachiller: Dayana, Ramos C.I: 19.985.293
  • 2. Nociones fundamentales de la Inteligencia artificial La Inteligencia Artificial es la parte de la Ciencia que se ocupa del diseño de sistemas de computación inteligentes, es decir, sistemas que exhiben las características que asociamos a la inteligencia en el comportamiento humano que se refiere a la comprensión del lenguaje, el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, etc
  • 3. Antecedentes En 1843, Lady Ada Augusta Byron, patrocinadora de Charles Babbage planteó el asunto de si la máquina de Babbage podía "pensar". Los primeros problemas que se trató de resolver fueron puzzles, juegos de ajedrez, traducción de textos a otro idioma. Durante la II Guerra Mundial Norbert Wiener y John Von Neumann establecieron los principios de la cibernética en relación con la realización de decisiones complejas y control de funciones en máquinas. A finales de los años 50 y comienzos de la década del 60 se desarrolla un programa orientado a la lectura de oraciones en ingles y la extracción de conclusiones a partir de su interpretación, al cual su autor, Robert K. Lindsay, denomina "Sad Sam". Este podía leer oraciones del tipo "Jim es hermano de John" y "La madre de Jim es Mary", a partir de ella el sistema concluía que Mary debía ser también la madre de John. Este sistema representó un enorme paso de avance en la simulación de inteligencia humana por una máquina, pues era capaz de tomar una pieza de información, interpretarla, relacionarla con información anteriormente almacenada, analizarla y sacar conclusiones lógicas. En el mismo período de tiempo hay trabajos importantes de Herbert Gelernter, de IBM, quien desarrolla un "Demostrador Automático de Teoremas de la Geometría", Alex Bernstein desarrolla un programa para el juego de ajedrez que se considera el antecedente para "Deep Blue". En 1961 se desarrolla SAINT (Simbolic Automatic INTegrator) por James Slagle el cual se orienta a la demostración simbólica en el área del álgebra. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz de comprender oraciones en inglés.
  • 4. Área de estudios.  Resolución de problemas.  Demostración automática de teoremas.  Representación del conocimiento.  Modelos computables de razonamiento.  Reconocimiento de Voz y lenguaje natural.  Reconocimiento de formas e imágenes.  Redes neuronales artificiales.  Computación Evolutiva (Algoritmos Genéticos).  Aprendizaje de máquinas
  • 5. Técnicas heurísticas. La capacidad heurística es un rasgo típico de los humanos. Consiste en la capacidad de realizar innovaciones positivas para conseguir los fines que se pretenden. También podemos definirla como la solución de problemas en los cuales, las soluciones se descubren por la evaluación del progreso logrado en la búsqueda del resultado final. En las ciencias de la computación, el método heurístico es usado en determinadas circunstancias, cuando no existe una solución óptima bajo las restricciones dadas. En general la manera de actuar de los programas heurísticos consiste en encontrar algoritmos con buenos tiempos de ejecución y buenas soluciones. Dadas las características de la heurística, ésta es muy usada en juegos informáticos que se adelantan a lo que va a hacer el usuario basándose en la experiencia y los pasos que ha seguido en otras ocasiones. Muchos algoritmos en la inteligencia artificial son heurísticos por naturaleza, o usan reglas heurísticas
  • 6. Inteligencia Artificial vs Inteligencia humana Esto significa que si se trata de la dimensión educativa, ver si los alumnos (chicos y grandes) en las escuelas y universidades y en cada clase, tienen suficientes libros, cuadernos, y lápices, y enchufes para conectar los artefactos para se necesitan. Es tiempo de ser más críticos (que lo fuimos y somos) respecto de la significancia de una innovación e incluir otras ecuaciones que están ahora quedando fuera del sistema. Es decir, pensar en los límites de computadoras y programas (Lanier, 2012), - entre ellos, como es el crecimiento desmesurado de la I.A., hoy concepto mágico y foco de un mega-discurso de la racionalidad instrumental, que sostiene que de suyo, ayuda a un mejoramiento del progreso humano requerido. A su vez, si se analiza el concepto de innovación, se ve que proviene de la voz latina innovare, que significa “renovar”. “Innovar” significa comenzar o introducir algo nuevo. Así se piensa que es la implicación de la I. A, considerada como una innovación tecnológica aplicable a todas y diversas situaciones.