Inteligencia artificial isc

Inteligencia Artificial
Unidad Temas Subtemas
1 Fundamentos. 1.1 El propósito de la IA y su evolución
histórica.
1.2 Las habilidades cognoscitivas
según la psicología. Teorías de la
inteligencia (conductismo,
Gardner, .
1.3 El proceso de razonamiento según
la lógica (Axiomas, Teoremas,
demostración).
1.4 El modelo de adquisición del
conocimiento según la filosofía.
1.5 El modelo cognoscitivo.
1.6 El modelo del agente inteligente.
1.7 El papel de la heurística.

2 Representación del 2.1 Mapas conceptuales.
conocimiento y 2.2 Redes semánticas.
razonamiento. 2.3 Razonamiento monótono.
2.4 La lógica de predicados: sintaxis,
semántica, validez e inferencia.
2.5 La demostración y sus métodos.
2.6 El método de Resolución de
Robinson
2.7 Conocimiento no-monótono y Otras
lógicas.
2.8 Razonamiento probabilístico.
2.9 Teorema de Bayes.

3 Sistemas de 3.1 Reglas de producción.
razonamiento lógico. 3.2 Sintaxis de las reglas de
producción.
- A1 ∧ A2 ... ∧ An => C
- representación objeto-atributo-
valor
3.3 Semántica de las reglas de
producción
3.3.1 Conocimiento causal.
3.3.2 Conocimiento de diagnóstico.
3.4 Arquitectura de un sistema de
Producción (SP) (ó Sistemas
basados en reglas, SBR).
3.4.1 Hechos.
3.4.2 Base de conocimientos.
3.4.3 Mecanismo de control.
3.5 Ciclo de vida de un sistema de
Producción.

4 Búsqueda y 4.1 Problemas y Espacios de estados.
satisfacción de 4.2 Espacios de estados
restricciones. determinísticos y espacios no
determinísticos.
4.3 Búsqueda sistemática.
4.3.1 Búsqueda de metas a
profundidad.
4.3.2 Búsqueda de metas en
anchura
4.3.3 Búsqueda óptima.
4.4 Satisfacción de restricciones.
4.5 Resolución de problemas de
juegos.

Unidad1. Fundamentos.
1.8 El propósito de la IA y su evolución histórica.
El propósito de la Inteligencia Artificial es hacer computacional el conocimiento
humano no analítico por procedimientos simbólicos o conexionistas.

El propósito de la Inteligencia Artificial es equipar a las Computadoras con "Inteligencia
Humana" y con la capacidad de razonar para encontrar soluciones. Otro factor fundamental del
diseño, la capacidad de la Computadora para reconocer patrones y secuencias de
procesamiento que haya encontrado previamente, (programación Heurística) que permita a la
Computadora recordar resultados previos e incluirlos en el procesamiento, en esencia, la
Computadora aprenderá a partir de sus propias experiencias usará sus Datos originales para
obtener la respuesta por medio del razonamiento y conservará esos resultados para
posteriores tareas de procesamiento y toma de decisiones. El conocimiento recién adquirido le
servirá como base para la próxima serie de soluciones.

Características Principales

• Mayor velocidad.
• Mayor miniaturización de los elementos.
• Aumenta la capacidad de memoria.
• Multiprocesador (Procesadores interconectados).
• Lenguaje Natural.
• Lenguajes de programación: PROGOL (Programming Logic) y LISP (List Processing).
• Máquinas activadas por la voz que pueden responder a palabras habladas en diversas
lenguas y dialectos.
• Capacidad de traducción entre lenguajes que permitirá la traducción instantánea de
lenguajes hablados y escritos.
• Elaboración inteligente del saber y número tratamiento de datos.
• Características de procesamiento similares a las secuencias de procesamiento
Humano.
• La Inteligencia Artificial recoge en su seno los siguientes aspectos fundamentales:

A. Sistemas Expertos

Un sistema experto no es una Biblioteca (que aporta información), si no un consejero o
especialista en una materia (de ahí que aporte saber, consejo experimentado).

Un sistema experto es un sofisticado programa de computadora, posee en su memoria
y en su estructura una amplia cantidad de saber y, sobre todo, de estrategias para
depurarlo y ofrecerlo según los requerimientos, convirtiendo a el sistema en un
especialista que está programado.
Duplica la forma de pensar de expertos reconocidos en los campos de la medicina,
estrategia militar, exploración petrolera, etc... Se programa a la computadora para
reaccionar en la misma forma en que lo harían expertos, hacia las mismas preguntas,
sacaba las mismas conclusiones iniciales, verificaba de la misma manera la exactitud
de los resultados y redondeaba las ideas dentro de principios bien definidos.

B. Lenguaje natural

Consiste en que las computadoras (y sus aplicaciones en robótica) puedan
comunicarse con las personas sin ninguna dificultad de comprensión, ya sea oralmente
o por escrito: hablar con las máquinas y que éstas entiendan nuestra lengua y también
que se hagan entender en nuestra lengua.

C. Robotica

Ciencia que se ocupa del estudio, desarrollo y aplicaciones de los robots. Los Robots
son dispositivos compuestos de sensores que reciben Datos de Entrada y que están
conectados a la Computadora. Esta recibe la información de entrada y ordena al Robot
que efectúe una determinada acción y así sucesivamente.
Las finalidades de la construcción de Robots radican principalmente en su intervención
en procesos de fabricación. ejemplo: pintar en spray, soldar carrocerías de autos,
trasladar materiales, etc...

D. Reconocimiento De La Voz

Las aplicaciones de reconocimiento de la voz tienen como objetivo la captura, por parte de una
computadora, de la voz humana, bien para el tratamiento del lenguaje natural o para cualquier
otro tipo de función.

http://www.monografias.com/trabajos11/hisco/hisco.shtml

I. ¿QUE ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

Podríamos definir la IA como una disciplina tecnológica que tiene por objeto el
diseño y la construcción de máquinas y programas capaces de realizar
complejas con pericia igual o mayor que la de un ser humano. Teniendo en
cuenta que aquellas tareas que parecen más simples, por ejemplo, hablar, ver,
escuchar, son precisamente las más complejas de realizar.

El computador es una poderosa herramienta por su capacidad para representar
cualquier sistema discreto de símbolos físicos. Pero la meta final no es para
esta "ciencia cognoscitiva" el computador o sus programas, sino el estudio de
la conducta inteligente y, en particular, de la conducta humana.

Este es el motivo por el cual la IA enlaza con tantas otras ciencias. Así, en el
estudio de la conducta humana intervienen ciencias naturales como la
neurofísiología y ciencias humanas como la psicología; en el estudio de los
procesos de aprendizaje, la pedagogía; en otros aspectos importantes, como el
reconocimiento del lenguaje natural, la lingüística; y en la realización práctica
de los modelos, la informática y en todo su entorno.

Aún cuando la IA es un campo relativamente joven y no existen definiciones
estrictas sobre lo que es o representa, he aquí como la definen algunos
expertos:

1. Para M. Minsky profesor del MIT, "la IA es la ciencia de hacer máquinas
que hacen cosas que realizadas por el hombre requieren el uso de
inteligencia".
2. No obstante, P.H. Winston director del Laboratorio de IA del MIT escribe,
" El objetivo de la IA se puede definir como conseguir ordenadores más
útiles para comprender los principios que hacen posible la inteligencia".
3. N. Nilsson jefe del Departamento de Ciencia de Ordenadores de la
Universidad de Stanford dice: "El campo de la IA tiene su principal
contenido en aquellos procesos comunes que reúnen percepción y
conocimiento, esperando que el proceso sea comprendido y estudiado
científicamente".
4. Tanto B.G. Buchanan (profesor adjunto e investigador de ciencia de
ordenadores) como E.A. Feigenbaun (investigador principal del proyecto
de investigación sobre Heurística), ambos de la Universidad de Stanford,
escriben "la investigación sobre IA es la parte de la ciencia de
computadores que investiga procesos simbólicos, razonamientos no
algorítmicos y representaciones simbólicas de conocimiento usados en
máquinas inteligentes".

Actualmente existen dos tendencias en cuanto al desarrollo de sistemas de IA:
los sistemas expertos y las redes neuronales. Los sistemas expertos intentan
reproducir el razonamiento humano de forma simbólica. Las redes neuronales
lo hacen desde una perspectiva más biológica (recrean la estructura de un

cerebro humano mediante algoritmos genéticos). A pesar de la complejidad de
ambos sistemas los resultados distan mucho de un auténtico pensamiento
inteligente.

Muchos científicos se muestran escépticos acerca de la posibilidad de que
alguna vez pueda desarrollarse una verdadera IA. El funcionamiento de la
mente humana todavía no ha llegado a conocerse en profundidad y, en
consecuencia, el diseño informático seguirá siendo esencialmente incapaz de
reproducir esos procesos desconocidos y complejos.

I. EVOLUCION HISTORICA

Prehistoria de la IA

Así como de alguna forma los soportes mecánicos para la automatización de
cálculos aritméticos se sitúan en la prehistoria de los computadores, la
prehistoria de la inteligencia artificial abarca desde los primeros tiempos de
nuestra civilización hasta mediados del siglo veinte. En este período se
producen hechos que podemos agrupar en dos líneas: Una de ellas,
directamente relacionada con al construcción de autómatas que simulaban
desde el punto de vista externo el comportamiento humano o animal, y que
solían funcionar en ayuda de su amo. La otra línea, referente a la información y
automatización del razonamiento lógico y matemático.

En relación con los autómatas, siempre se ha relacionado la inteligencia con
los aparatos mecánicos complejos. Los hombres, intuitivamente, han
comparado la complejidad del funcionamiento de una máquina con su propia
vida mental.

La tradición judía creó el mito del "golem", figura humanoide hecha de arcilla a
la que un rabino podía insuflar vida propia, convirtiéndola en un perfecto criado.
Sin embargo, se requería la intervención divina para conseguir estos
espectaculares resultados.

Al llegar el relacionista siglo XVIII, el siglo de los autómatas por antonomasia,
las cosas fueron muy diferentes. Como es sabido, Descartes había defendido

la tesis del "animal-máquina": los seres vivos, salvo el hombre, son meros
mecanismos.

El escritor Capek difunde en 1920 una palabra destinada a tener gran éxito:
"robot". En su obra "RUR" aparecen unos seres creados para realizar las
tareas que el hombre no quiere hacer, que acaban siendo más poderosos que
el mismo hombre, llegando a poner en peligro su existencia.

Hasta la llegada de los ordenadores electrónicos no dispusieron los científicos
y técnicos de una herramienta que permitiera la ejecución de tareas más
complejas por parte de dispositivos mecánicos; que hiciera posible, por así
decir, la construcción de golems y robots.

La automatización del conocimiento: Al llegar al siglo XIX, los matemáticos
sienten por su parte la necesidad de abandonar la institución como fundamento
de su ciencia y buscar para su razonamiento más sólidas bases. La aparición
de las paradojas lleva al desarrollo de los sistemas formales y de lógica
matemática. Las escuelas de Rusell o de Hilbert reducen el razonamiento a la
manipulación abstracta de cadenas de símbolos.

Las teorías de la computabilidad y de los autómatas proporcionaron el vínculo
entre la formalización del razonamiento y las máquinas que estaban a punto de
surgir tras la Segunda Guerra Mundial. En este ambiente, no es extraño que la
aparición de las primeras máquinas electrónicas de computo fuera seguida
inmediatamente por los intentos de aplicarlas a la que hoy llamamos IA.

Un último elemento importante es la cibernética. Esta influyó en muchos
campos debido a su naturaleza fundamentalmente interdisciplinaria, ligado
entre sí la fisiología neuronal. Las ideas de los creadores de la cibernética
llegaron a ser parte del espíritu del tiempo, e influyeron fuertemente en los
primeros investigadores de la IA.

El nacimiento de la IA

El fracaso de la mayoría de los problemas que intentaban resolver eran
demasiado complicados, tanto teórica como tecnológicamente. La lógica
teórica fue considerada como el primer programa de IA y usada para resolver
problemas de búsqueda heurística.

Durante el decenio de 1950 se celebraron congresos, proliferaron los grupos de
investigación y en 1954 uno de ellos afirmó haber creado un programa que
traducía del ruso al inglés. La verdad es que los resultados prácticos fueron
descorazonadoramente escasos.

De todas formas, el resultado más espectacular de este período fue el
programa de Samuel para Jugar a las damas, que se presentó en 1961 y era
capaz de aprender de su experiencia, es decir, tener en cuenta sus errores y
éxitos pasados, para determinar sus jugadas en la partida posterior.

Los años difíciles

Tales habían sido las expectativas levantadas por la IA, y tantos sus fracasos,
que el desánimo sucedió al optimismo inicial. El mundo exterior se desentendió
de los trabajos de investigación, y la financiación de muchos proyectos se
volvió problemática, tanto en América como en Europa. No obstante, la IA se
fue consolidando y, aprendiendo de sus fracasos, buscó nuevos enfoques para
los viejos problemas.

En el año 1964 se publicó una tesis doctoral sobre el sistema STUDENT, que
es un programa de lenguaje natural que comprende y resuelve problemas
elevados de álgebra.

Es en 1966 cuando se publica, en Comunicaciones de la Asociación para
Máquinas Calculadoras, un programa de ordenador para el estudio de
comunicación hombre-máquina mediante lenguaje natural interactivo, ELIZA,
que fue creado como un programa de psicología que simula respuestas de un
terapista en dialogo interactivo con un paciente. Las personas que dialogaban
con ELIZA creían que hablaban con un psicólogo auténtico.

A partir de 1970, el énfasis se trasladó de las reglas y procedimientos
generales de deducción a la acumulación de conocimientos concretos acerca
de un campo bien delimitado en la realidad. El célebre programa SHRDLU era
una parte de un proyecto de comprensión del lenguaje natural capaz de
comprender y ejecutar correctamente órdenes dadas en inglés acerca de un
"mundo de bloques". Ello era posible porque el programa tenía todos los
conocimientos necesarios acerca de su limitado y simplificado mundo.

Los sistemas expertos alcanzaron una sorprendente efectividad a la hora de
responder a complicadas cuestiones de diagnóstico médico o prospección
minera. Esto se conseguía limitando el razonamiento a un ámbito restringido
del mundo real, acumulando en el programa una gran cantidad de
conocimientos. En esta época, una de las principales actividades fue el diseño
de sistemas expertos. La llamada Ingeniería del conocimiento fue acumulando
técnicas y herramientas para la representación, recolección y empleo de
conocimiento experto en un campo dado.

Los trabajos hasta 1973, tuvieron como herramientas básicas de trabajo los
conceptos de tiempo compartido en ordenadores y procesamiento de palabra.
La investigación más normal incluye: visón con ordenador, todas las áreas de
la robótica, sistemas expertos, lenguaje natural y arquitectura de ordenadores.

La investigación en visión artificial a través del Programa de Comprensión de
Imagen, incluye un desarrollo de la teoría de la visión y del hardware para
procesado de imágenes.

Se lanzaron ataques contra la IA basándose en la introspección, afirmó que
ciertos aspectos del pensamiento humano son esencialmente inimitables por
parte de los ordenadores, dando varias razones de apoyo a esta tesis: de una
parte, los ordenadores son máquinas discretas, mientras que el pensamiento
aparece en nuestra introspección como continuo; además, los ordenadores
carecen de "corporeidad", por lo que no pueden relacionarse como nosotros
con el espacio físico; por último, los ordenadores no comparten nuestras

experiencias, nuestro contexto humano, por lo que no pueden ser como los
seres humanos.

En cualquier caso, las controversias no desanimaron a los investigadores, que
empezaban a alcanzar resultados tangibles. En esto les ayudaba grandemente
el acelerado progreso del soporte material, con la aparición de los circuitos y el
aumento consiguiente de capacidad y potencia de cálculo. También el soporte
lógico empezaba a adaptarse a las necesidades de la IA. La aparición de
lenguajes declarativos fue un paso importante para la IA.

El AM es un programa típico de aprendizaje que define y evalúa conceptos
matemáticos con teoría de conjuntos y números.

El desarrollo actual

Las instituciones públicas y los gobiernos percibieron los grandes adelantos
que, calladamente, había realizado la IA en el decenio de los años setenta. Las
empresas y organizaciones se vieron seducidas por las posibilidades que los
sistemas expertos y la "ingeniería del conocimiento" tenían para aumentar su
eficiencia.

Por todo ello, la IA volvió a ser tema de moda, y el impulso definitivo vino de
Japón. En 1979, el Ministerio de Industria y Comercio Internacional del Japón
decidió desarrollar una nueva generación de ordenadores que cumplieran las
necesidades previsibles para la década de los noventa. Aquel mismo año se
creó un grupo de trabajo para estudiar la cuestión. En 1981 se publicaba el
informe elaborado con las contribuciones de unas 150 personas, aprobando el
gobierno japonés los créditos presupuestarios para los que se llamó el
Proyecto de la Quinta Generación de Computadores.

Los demás países respondieron con escepticismo al desafío japonés. Los
americanos, conscientes de su adelanto de varios años y de su mayor potencia
económica y científica, no parecieron muy preocupados. La firma IBM no ha
mostrado en los últimos tiempos un interés excesivo por la IA; aunque acaso
esté reconsiderando su postura.

Investigación y desarrollo en áreas de la IA

Las aplicaciones tecnológicas en las que los métodos de IA usados han
demostrado con éxito que pueden resolver complicados problemas de forma
masiva, se han desarrollado en sistemas que:

1. Permiten al usuario preguntar a una base de datos en cualquier lenguaje
que sea, mejor que un lenguaje de programación.
2. Reconocen objetos de una escena por medio de aparatos de visión.
3. Generar palabras reconocibles como humanas desde textos
computarizados.
4. Reconocen e interpretan un pequeño vocabulario de palabras humanas.
5. Resuelven problemas en una variedad de campos usando
conocimientos expertos codificados.

Los países que han apadrinado investigaciones de IA han sido: EEUU. , Japón,
Reino Unido y la CEE; y lo han llevado a cabo a través de grandes compañías
y cooperativas de riesgo y ventura, así como con universidades, para resolver
problemas ahorrando dinero.

http://www.uap.edu.pe/Fac/02/trabajos/02206/isi%2033/go1/ia.html

INTRODUCCIÓN

La finalidad de 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.

1.1 La base de 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.

1.2 ¿Pueden pensar las máquinas?

En 1950 el matemático inglés Alan M. Turing publicó un ensayo que comenzaba así: "Quiero
proponer una pregunta: ¿Pueden pensar las máquinas?." Como la pregunta era demasiado
vaga (¿Qué entendemos por "pensar"?), Turing desarrolló un experimento basado en un juego
de salón en el que una persona formula a dos jugadores escondidos (un hombre y una mujer)
preguntas que le servirán para descubrir cuál de los dos es la mujer. Turing propuso sustituir
uno de los dos jugadores escondidos por una máquina inteligente capaz de conversar. Si el
examinador, que se servía de un teletipo para comunicarse, no podían distinguir cuál de los dos
jugadores era la máquina, ello evidenciaría – según Turing – que la máquina podía pensar. En
la actualidad, este experimento de Turing podría ser superado, en situaciones limitadas, por
muchos programas de ordenador estudiados para dialogar con el usuario.

Investigaciones acerca de la inteligencia artificial realizadas en la Universidad de Yale (EE.UU.)
han llevado al desarrollo de programas de ordenador mediante los cuales éstos pueden
aprender y razonar. Otros estudiosos de la inteligencia artificial están poniendo a punto
sistemas para dotar a los ordenadores de capacidad visual y auditiva. Una importante área de
investigación es la del lenguaje normal, que permite a los ordenadores comunicarse mediante
lenguaje humano en lugar de hacerlo en lenguaje de máquina. Es decir, la mayoría de los
ordenadores están programados para recibir e interpretar instrucciones de este tipo:
S#DYR=48-56, LOC=AS NOT SW, EN=RALSTON". Únicamente personas preparadas son
capaces de comunicarse eficazmente de esta forma. Pero si un ordenador programado para
gestionar la documentación de una compañía petrolífera pudiese entender la orden
dactilografiada (traducción de la anterior) "Encuéntrame toda la documentación relativa a las
perforaciones de los pozos de Arabia Saudita entre 1948 y 1956, pero únicamente la de los
pozos en que trabajó Ralston, no los de la zona surocciodental del país", muchas personas
podrían utilizarlo.

1.3 Los fines de la IA

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.

2. HISTORIA Y EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La Inteligencia Artificial "nació" en 1943 cuando Warren McCulloch y Walter Pitts propusieron
un modelo de neurona del cerebro humano y animal. Estas neuronas nerviosas abstractas
proporcionaron una representación simbólica de la actividad cerebral.

Más adelante, Norbert Wiener elaboró estas ideas junto con otras, dentro del mismo campo,
que se llamó "cibernética"; de aquí nacería, sobre los años 50, la Inteligencia Artificial.

Los primeros investigadores de esta innovadora ciencia, tomaron como base la neurona
formalizada de McCulloch y postulaban que:

"El cerebro es un solucionador inteligente de problemas, de modo que imitemos al cerebro".

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