INTELIGENCIA ARTIFICIAL - FLAVIA SALINAS
- 1. INTELIGENCIA ARTIFICAL ALUMNA: FLAVIA SALINAS PROFESOR: JORGE HUAYTA 2021
- 2. ¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL? • El propósito de la IA es hacer computacional el conocimiento humano por procedimientos simbólicos o conexionistas. • Se corresponden con los dos paradigmas de la IA: • IA clásica o simbólica: programable y basado en el supuesto del conocimiento explicable por procedimientos de manipulación de símbolos. • IA conexionista: autoprogramable por aprendizaje y donde el conocimiento viene representado la propia estructura de la red neuronal • El gran problema de la IA es la representación del conocimiento • La IA aborda tres tipos de tareas • 1) Dominios formales • 2) Dominios técnicos • 3) Dominios cognitivos
- 3. DOMINIOS DE LA IA: • Dominios formales: • Donde se pretende solucionar problemas mediante modelos de búsquedas en un espacio de estados, ya sean modelos de tipo algorítmico o heurístico. Estos problemas pueden ser juegos o demostración de teoremas.
- 4. DOMINIOS TÉCNICOS: • Donde utilizaremos conocimiento científico-técnico, posiblemente educido de un experto e intentaremos solucionar problemas del tipo de diagnósticos médicos, robótica,… Típicamente hablamos de Sistemas Expertos (SSEE)
- 5. DOMINIOS COGNITIVOS: • Donde se intenta comprender el funcionamiento de nuestro cerebro y sus funciones cognitivas (razonar, oír, hablar, o incluso emocionarnos) emulando dichos procesos con modelos computacionales. • Se crea una nueva ciencia llamada Ciencia Cognitiva.
- 6. TEST DE TURING: • En 1950 Alan Turing publicó su famoso artículo “Computing Machinery and Intelligence”, donde describe un método para que los humanos podamos testear programas de IA. • Habitación, máquina supuestamente inteligente y un humano. • Crítica de John Searle
- 7. ¿CUANDO TENEMOS UN PROBLEMA DE IA? • 1) Cuando no exista una solución analítica o algorítmica conocida. • 2) Cuando existan demasiadas posibilidades que hagan difícil el cómputo y podamos usar estrategias heurísticas para reducir ese cálculo. • 3) Cuando es difícil el tratamiento de la información y posiblemente sea incompleta o imprecisa. • 4) Cuando nos enfrentemos a un problema que necesite del uso de sentido común.