Post on 04-Jul-2015
Que Es?
• Es la rama de la computación que
estudia la automatización delcomportamiento inteligente.
• La investigación en este campo hallevado al desarrollo de herramientascomputacionales específicas, entrelas cuales se cuentan una grandiversidad de formalismos derepresentación de conocimientos yde algoritmos que losaplican, además de loslenguajes, estructuras de datos ytécnicas de programación utilizadospara su implementación.
• Si tomamos al ser humano como modelo de comportamiento inteligente, el
objetivo sería reproducir en el computador la eficacia de sus reacciones frente
a tareas o situaciones complejas.
• Entre las capacidades humanas que involucran las facultades intelectuales, la
de mayor relevancia es la de dialogar en una lengua verbal.
• Fué precisamente dicha capacidad la que el matemático Alan Turing utilizó
como base para plantear la validación de una máquina inteligente en su
famoso paper "Computing Machinery and Intelligence" (1950), que fué uno
de los primeros trabajos encaminados a plantear este objetivo.
El test de Turing
• Alan Mathison Turing (1912-1954) es
considerado como el padre de la teoría
de la computación y de la inteligencia
artificial.
• El test de Turing propone un criterio
empírico para comparar el desempeño
de un computador al de un humano en
un "juego de imitación" en que el
computador trata de hacerse pasar por
un humano.
El test de Turing• En su versión más simple, el dispositivo experimental consta de
un interrogador humano que puede comunicarse con un computador y
un contraparte humano por medio de un terminal (o cualquier dispositivo
de transmisión de texto).
• El aspecto más interesante de este test es que establece una noción objetiva
de inteligencia que evita entrar en debates filosóficos sobre su "verdadera"
naturaleza.
Características comportamiento
Inteligencia humana
• La dificultad que han tenido los psicólogos es decidir si la inteligencia es
“una” o si, hay varias clases de conducta inteligente.— La aproximación
más común ha sido la del análisis de los elementos o factores
básicos, llamado “Análisis de Factores”.
• Habilidad verbal: Definición y comprensión de palabras.
• — Habilidad Numérica: Ser capaz de hacer y resolver problemas
aritméticos.
• — Fluidez verbal: Capacidad de pensar palabras rápidamente.
• — Perceptual: Captar similitudes, diferencias y detalles.
• — Espacial: Comprender relaciones espaciales.
• — Mecánica: Capacidad de memorizar y recordar.
• Razonamiento.
las actitudes esenciales de la
inteligencia
• Responder de una manera flexible a lassituaciones.
• Sacarle sentido a mensajes contradictorios oambiguos.
• Reconocer la importancia relativa de losdiferentes elementos de una situación.
• Encontrar semejanzas entre las situaciones, apesar de las diferencias que puede haber entreellas.
• Encontrar diferencias entre las situaciones, apesar de las similitudes que puede haber entreellas.
Objetivos de la Inteligencia Artificial
• Una definición más adecuada de la I.A. puede deducirse de la siguiente
pregunta ¿Para qué sirve? Existen dos orientaciones básicas para responder
esta interrogante:
• como herramienta científica
El objetivo es simular en el computador modelos del comportamiento de
sistemas inteligentes naturales (en particular humanos) para verificar
empíricamente su validez.
• como herramienta tecnológica
El objetivo es resolver en el computador problemas "difíciles", que se sabe
están al alcance de sistemas inteligentes naturales pero para los cuales no
existe una descripción algorítmica satisfactoria
Técnicas de la Inteligencia Artificial
• Además de los métodos generales de la computación, en Inteligencia
Artificial se utilizan técnicas específicas que se diferencian del enfoque
algorítmico clásico. En Inteligencia Artificial, las decisiones se basan en un
conocimiento parcial que no garantiza encontrar el óptimo.
• Las técnicas computacionales desarrolladas dentro de este marco
metodológico son llamadas heurísticas (de una raiz griega que significa
hallar).
• Una heurística es una estrategia de resolución de problemas que permite
orientar la búsqueda de la solución haciendo un análisis selectivo de las
posibilidades más relevantes según la información disponible. A pesar de
no garantizar siempre la mejor solución, una buena heurística debería
permitir hallar una solución muy cercana al óptimo en la mayoría de los
casos.
Áreas de estudio
• 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
Áreas de Aplicación
• Reconocimiento y síntesis de voz
• Reconocimiento de escenas
• Procesamiento del lenguaje natural
• Programación automática
• Sistemas Expertos e Ingeniería del Conocimiento
• Sistemas tutoriales inteligentes
• Ingeniería de Software Basada en el Conocimiento
• Inteligencia Artificial Distribuida
• Biología Molecular y Artificial
• Supercomputación inteligente
• Economía Artificial
• Robótica Inteligente