tipos de otras cosas

Sistemas Expertos

Introducción a la Inteligencia Artificial

SESION I

Mg. Ing. Rolando Chávez Guillén

¿ Inteligencia Artificial ?

Objetivos

Conceptos Fundamentales

OBJETIVOS Comprensión del mundo en que vivimos

REPRESENTAR EL CONOCIMIENTO

Que aspecto tiene (Propiedades)

Como funciona y como podría actuar (comportamientos , relaciones)

Como razonar en forma lógica con ese conocimiento

ORGANIZACIÓN INTELIGENTE

Concebido por El hombre

Mundo Mundo natural artificial

Creado por los seres humanos

Modelos

SOBRE

D:/Documents/CLASES DIAPOSITIVAS/sistemas expertos/clases SE/clase 1/ORGANIZACION INTELIGENTE.ppt

D:/Documents/CLASES DIAPOSITIVAS/sistemas expertos/clases SE/clase 1/modelo sistema viable.pptx

OBJETIVOS

Sistemas Operativos Máquinas Conceptos y Teorías

Lenguajes Comunicación IA, , IAD Expert Systems

Estructura de Datos Multiagent Systems, ..., ...

Proyectos Inteligentes

Bases de Conocimiento

ETC...

Problemas del MÉTODOS Y Mundo Real

PROYECTOS TÉCNICAS

SOLUCIONES

Crear modelos que permitan comprender el mundo Real

[ Natural + Artificial ]

OBJETIVOS


Inteligencia

Los hombres se han denominados asi

mismos como Homo sapiens (del

latín Homo=hombre, sapiens = sabio),

porque nuestras capacidades

mentales son muy importante para

nosotros.


Inteligencia

• Durante miles de años,

hemos tratado de

comprender cómo

pensamos, es decir, cómo

un puñado de materia

puede percibir, entender,

predecir y manipular un

mundo mucho más grande

y más complicado que uno

mismo.


Inteligencia

• El campo de la inteligencia

artificial, va aún más lejos: no se

trata sólo de comprender sino

también construir entidades

inteligentes .

Inteligencia

La Real Academia de la Lengua:

“Potencia intelectual: facultad de conocer, de entender o comprender”

Inteligencia

“Habilidad para adquirir, comprender y aplicar conocimiento”. “Aptitud para recordar, pensar y razonar”.

Inteligencia

“Capacidad de resolver creativamente un problema” (Luis Puelles investigador del Instituto de Neurociencias de

Alicante)

Inteligencia

“Capacidad para ajustar conscientemente el modo de pensar a los nuevos requisitos del entorno, adaptándose dinámicamente a nuevos problemas y condiciones” (W. Stern, Inteligencia Emocional y Empresarial)

Inteligencia

“Inteligencia humana se puede describir en términos de procesos informativos y estructuras mentales” (Enfoque de la Psicología Cognitiva)

Inteligencia

“Comprensión, orientación , sentido crítico

y capacidad de juicio”

(Alfred Binet )

“Capacidad para actuar en orden a

conseguir determinados objetivos, pensar racionalmente y relacionarse eficazmente

con el entorno” (D. Wechsler)

¿Qué es la Inteligencia?

Esta referida a los procesos con los cuales nuestro cerebro resuelve problemas que consideramos difíciles.

Sin embargo, cuando logramos dominar una habilidad, ya no nos impresiona ni mistificamos el hecho de que otras personas hagan la misma tarea.

¿Qué es la Inteligencia?

En la física el objeto es la materia y la energía. Creado el modelo, se comprueba su comportamiento en diferentes situaciones. Si el modelo es correcto podemos predecir

En Inteligencia el objeto es el conocimiento y la información, con la inteligencia también podemos predecir el comportamiento.

Aspectos de la Inteligencia

Características Inteligentes:

• Percibir.

• Comprensión del lenguaje.

• Aprender.

• Resolver problemas

Inteligencia Natural

El ser humano se dice que es inteligente por que posee:

• Intuición.

• Inspiración.

• Capacidad de organizar cadenas lógicas

de pensamiento.

• Sentimiento y Expresión lingüística.

• Tiene capacidad de aprender, razonar y

deducir.

• Manipula los conocimientos e información

que posee aplicando una serie de reglas y

experiencias (formales e intuitivas) para la

solución de problemas.

INTELIGENCIA NATURAL

La Actividad Intelectiva agrupa los siguientes procesos:: • Percepción. • Pensamiento abstracto. • Aprendizaje. • Memoria y Asociación. • Razonamiento. • Imaginación o Creatividad. • Solución de problemas • Conciencia. • Comunicación.

D:/Documents/CLASES DIAPOSITIVAS/sistemas expertos/clases SE/clase 1/abstraccion.pptx

D:/Documents/CLASES DIAPOSITIVAS/sistemas expertos/clases SE/clase 1/IA_PARTE 1_1/razonamiento.pptx

INTELIGENCIA

INTELIGENCIA HUMANA

1. Percepción.

2. El pensamiento abstracto.

3. Aprendizaje.

4. Memoria y asociación.

5. Razonamiento.

6. Creatividad e imaginación

7. Solución de problemas.

8. Conciencia.

9. Comunicación.

INTELIGENCIA

INTELIGENCIA HUMANA

1. Percepción.


3. Aprendizaje.


5. Razonamiento.



8. Conciencia.

9. Comunicación.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Percepción.


3. Aprendizaje.


5. Razonamiento.



8. Conciencia.

9. Comunicación.

Tipos de Inteligencia

• Inteligencia Verbal o Comunicativa

• Inteligencia Matemática lógica

• Inteligencia Espacial(visual)

• Inteligencia Cenestésica (corporal)

• Inteligencia Artística (música, pintura,

etc.)

• Inteligencia Interpersonal (liderazgo y

acción cooperativa)

• Inteligencia Intrapsíquica (conocimiento y

control de si mismo)

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Conceptos de IA

DEFINICIONES.

INTELIGENCIA NATURAL.

CARACTERISTICAS.

CAMPOS DE APLICACIÓN.

Stuart Russell

• En IA el principal tema unificador es la idea

del agente inteligente.

• Definimos la IA como el estudio de los

agentes que reciben percepciones del

entorno y llevan a cabo las acciones.

• Cada agente implementa una función la cual

estructura las secuencia de las percepciones

en acciones.

Si el carro de adelante

esta frenando, entonces

empezar a frenar

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Agente

reactivo

Conceptos

“Un sistema es racional si hace lo correcto en función de su conocimiento”

Conceptos

“Los filósofos delimitaron las ideas mas importantes de la IA, pero para pasar de ahí a una ciencia formal es necesario contar con una formulación matemática en tres áreas fundamentales: lógica , computación y probabilidad ”

Definiciones de la IA

Se agrupan en cuatro categorías:

Sistemas que actúan como humanos.

Sistemas que piensan como humanos.

Sistemas que piensan racionalmente

(Hacer lo correcto).

Sistemas que actúan racionalmente.

Humano Racional

Sistemas que piensan Sistemas que piensan Pensamiento como humanos racionalmente

Comportamiento Sistemas que actúan Sistemas que actúan

como humanos racionalmente

Objetivos a alcanzar por la IA

Desarrollar …….

• “El arte de desarrollar maquinas con

capacidad para realizar funciones que

cuando son realizadas por personas

requieren de inteligencia”. (kurzweil, 1990).


Sistemas que actúan como humanos

• “El estudio de como lograr que los

computadores realicen tareas que, por el

momento, los humanos hacen mejor”.

(Rich y Knight, 1991).





• Prueba de Turing.

• S.E. para justificar un diagnóstico.

• Máquina de dialogo con los

humanos .

Ejemplo: http://www.grafologico.com/firma/analisis_de_la_firma.asp

33

http://www.grafologico.com/firma/analisis_de_la_firma.asp

http://www.grafologico.com/firma/analisis_de_la_firma.asp

Chatbot Alice: www.alicebot.org

34

Chatbot Alice: www.alicebot.org

35

> What is your favorite topic?

36

My favorite subject is artificial intelligence.

> What is artificial intelligence?

Artificial intelligence is the branch of engineering and science devoted to

constructing machines that think. I can ask someone about it.

> Can you do anything else than chatting?

Doing anything else than chatting is not among my strongest traits.

...

Un diálogo con Alice-bot:

continuación (2):

> How old am I?

37

Is this a trick question? You said you were how many years old? My guess is that you are really a kid.

> What would you like to know about me?

Tell me about your educational background.

> I am a professor in computer science

You are a professor in computer science? How do you like your work?

> It‟s kind of nice teaching courses on artificial intelligence

I guess it is a lot of fun.

> What should I tell the students about you?

Be sure to think before you speak. State your point clearly and slowly and gauge the listener's response before going any further.

¿Es inteligente Alice?

• NO!!!!

38

~ 20000 reglas triviales input-response. + algo de pattern matching

+ algo de conocimiento

+ algo de azar aplicado

NO posee componente de razonamiento

PERO: demuestra comportamiento „tipo humano‟.



• 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.

• “El nuevo y excitante esfuerzo de hacer

que los computadores piensen …..,

Maquinas con mentes, en el mas amplio

sentido literal”

(Haugeland, 1985).


Sistemas que piensan como humanos

• “La automatización de actividades que vinculamos con

procesos de pensamiento humano, actividades como la

toma de decisiones, resolución de problemas,

aprendizaje….”

(Bellman, 1978)



Ciencia cognitiva. Aportaciones: Visión,

lenguaje natural, aprendizaje

¿Cómo piensan los humanos?

Introspección

Experimentos psicológicos


• Para poder decir que un programa

piensa como los humanos. Es

necesario contar con un mecanismo

para determinar como piensan los

humanos. Es necesario penetrar en

el funcionamiento de las mentes

humanas.

• Hay dos formas de hacerlo:

mediante introspección(intentando

atrapar nuestros propios

pensamientos conforme van

apareciendo) y mediante

experimentos psicológicos


• Una vez que se cuente con una

teoría lo suficientemente precisa

sobre como trabaja la mente, se

podrá expresar esa teoría en la

forma de un programa de

computador.

• Si los datos de entrada/salida del

programa y los tiempos de reacción

son similares a los de un humano,

existe la evidencia de que algunos

de los mecanismos del programa se

pueden comparar con los que

utilizan los seres humanos.


• En el campo de la ciencia

cognitiva convergen los

modelos computacionales

de IA y técnicas

experimentales de

psicología intentando

elaborar teorías precisas y

verificables sobre el

funcionamiento de la mente

humana.

../informa sesion/ciencia cognitiva.pptx




• 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, aprendizaje.



• “El estudio de las facultades mentales a

través del uso de modelos computacionales.

"(Charniak y McDermott, 1985).

• "El estudio de los cálculos que hacen posible

percibir, razonar y actuar. “ (Winston, 1992).



Lógica (XIX-XX)

Representación del conocimiento impreciso

versus

Notación lógica

Lógica fuzzy (1968)

Sistemas que piensan racionalmente el enfoque de las “leyes del pensamiento”

• El filósofo griego Aristóteles fue uno

de los primeros en intentar codificar

la “manera correcta de pensar”, es

decir un proceso de razonamiento

irrefutable.

• Sus silogismos son esquemas de

estructuras de argumentación

mediante las que siempre se llega a

conclusiones correctas si se parte de

premisas correctas(por ejemplo:

"Sócrates es un hombre; todos los

hombres son mortales; por lo tanto

Sócrates es mortal”).


• Estas “leyes del pensamiento”

supuestamente gobiernan la

manera de operar de la mente; su

estudio fue el inicio de un campo

llamado lógica.

• Ya en 1965 existían programas que

en principio, resolvían cualquier

problema resoluble descrito en

notación lógica. La llamada tradición

logista dentro del campo artificial

trata de construir sistemas

inteligentes a partir de estos

programas.


• Es decir, estos sistemas 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

• "La inteligencia computacional es el

estudio del diseño de agentes

inteligentes. "(Poole , 1998).

• “ lA ... Esta relacionada con conductas

inteligentes en las maquinas."

(Nilsson, 1998).



• Lograr los objetivos deseados (bajo

ciertos supuestos) .

• Agente: “algo capaz de percibir y actuar”

Agentes racionales

I.A.:

Estudio y construcción de agentes racionales


• Un agente es algo que

razona(agente viene del latín agere,

hacer).

• Pero de los agentes informáticos se

espera que tengan otros atributos

que los distingan de los “programas”

convencionales, como que están

dotados de controles autónomos,

que perciban su entorno, que

persistan durante un periodo de

tiempo prolongado, que se adapten a

los cambios y que sean capaces de

alcanzar objetivos diferentes.


• Un agente racional es aquel

que actúa con la intención de

alcanzar el mejor resultado o,

cuando hay incertidumbre el

mejor resultado esperado.


• En el caso del enfoque de la IA

según las “leyes del

pensamiento” , todo el énfasis

se pone en hacer inferencias

correctas.

• La obtención de estas

inferencias correctas puede a

veces, formar parte de lo que

considera un agente racional, ya

que una manera racional de

actuar es llegar a la conclusión

lógica de que si una acción

dada permite alcanzar un

objetivo, hay que llevar a cabo

dicha acción.


• Sin embargo, el efectuar una

inferencia correcta no depende

siempre de la racionalidad, ya que

existen situaciones para las que no

hay nada correcto que hacer y en

las que hay que tomar una decisión.

• Existen también formas de actuar

racionalmente que no implican

realizar inferencias. Por ejemplo, el

retirar la mano de una estufa

caliente es un acto reflejo mucho

mas eficiente que una respuesta

lenta llevada a cabo tras un

deliberación cuidadosa.


• El estudiar la IA desde el

enfoque del diseño de un

agente racional ofrece al menos

dos ventajas.

• La primera es más general que

el enfoque que proporcionan las

“leyes del pensamiento", dado

que el efectuar inferencias

correctas es solo uno de los

mecanismos existentes para

garantizar la racionalidad.


• La segunda es más afín a la forma

en la que se ha producido el avance

científico que los enfoques basados

en la conducta o pensamiento

humano, porque la norma de la

racionalidad está claramente definida

y es de aplicación general.

• Por el contrario la conducta humana

se adapta bien a un entorno

específico, y en parte, es producto

de un proceso evolutivo complejo, en

gran medida desconocido, que aún

está lejos de llevarnos a la

perfección.


• Estos sistemas tratan de emular

de forma racional el

comportamiento humano; por

ejemplo los agentes inteligentes

.Está relacionado con conductas

inteligentes en artefactos o

máquinas.

CONCEPTOS IA

Hacer pensar al computador en forma inteligente, tratando de imitar el proceso básico del aprendizaje y razonamiento humano en la solución de problemas cuantitativos y cualitativos.

“Los sistemas computacionales inteligentes

son los que tratan de efectuar tareas que

normalmente se asocian con el

comportamiento humano inteligente, tales

como, comprensión del lenguaje natural,

aprendizaje, razonamiento, resolución de

problemas y otros similares.”

Barr y Feigenbaum (The Handbook of the AI,

1981).

CONCEPTOS IA

Conceptos IA

Los métodos técnicas e intentos que pretenden simular en la computadora al intelecto humano. (Congreso en Darmouth 1956)

Es el estudio de cómo hacer que la computadora haga cosas para las que hasta el momento las personas son mejores. (Elaine Rich)

Otras definiciones de IA

• Es el estudio de las ideas que habilitan a la

computadora para ser inteligente.

(Patrick Winston)

• Es una parte de la Ciencia de la

Computación, interesada en el

modelamiento de Sistemas Inteligentes de

Computación. (Mediados de 1950).


Una representación del mundo real

Datos : Atributos e instancias de un objeto (hechos)

Información: Semántica de los datos para un cierto domínio.

Conocimiento: Atributos, procesos, razonamiento, conceptos, hipótesis, relaciones, ambiente, ...

A través de : Datos, gráficos, figuras, algoritmos, heurísticas, ... )

Inteligencia Artificial (IA)

Sistemas Inteligentes:

Son sistemas que exhiben características que asociamos con la inteligencia del comportamiento humano.

Entender el Lenguaje. Aprendizaje. Razonamiento.

Solución de problemas.


Heurística

• Es una técnica que mejora la eficiencia de

un proceso de búsqueda en un espacio de

estados, sacrificando o determinando la

perfección de la solución.


Heurística

• Los métodos de búsqueda heurísticas (del

griego heuriskein, que significa encontrar)

están orientados a reducir la cantidad de

búsqueda requerida para encontrar una

solución.

Heurística

• Cuando un problema es presentado como un

árbol de búsqueda el enfoque heurístico

intenta reducir el tamaño del árbol cortando

nodos pocos prometedores.

• Una regla heurística es una regla práctica

que puede ayudar a encontrar una solución,

pero que no esta garantizada de la misma

forma que un algoritmo

Heurística

• Las reglas heurísticas son muy importantes

en la IA porque los problemas típicos que se

dan en ella, son tan difíciles que no existe

una solución de algoritmo.

Tipo de

solución

Tipo de problema

Numérico Simbólico

Algor ítmica Cálculo científico Bases de

Datos

Heur ística Investigación de

Operaciones

In teligencia

Artificial


La inteligencia requiere conocimiento

Descripción formal de un :problema:

Definición del Espacio de Estados Definir el estado inicial

Definir el estado final ( objetivo)

Conjunto de operadores que describen las causas Estrategia de control - Causa del movimiento Línea sistemática

ESTADO

Inteligencia Artificial

Un estado actual Espacio

Razonamiento (monótono y de no monótono(incertidumbre)

Estados

Nuevo estado

colección de características que pueden usarse para

definir el estado de un objeto

Transición o vínculo

Lleva un objeto de un

estado a otro

Grafica de estado para una maquina expendedoras de bebidas

gaseosas que acepta monedas de 25 y 5 centavos de $

50

25

30

35

40

45

20

15

10

5 25

Inicio

Éxito

25

25

25

25 25

25 25

25

25

5

5

5

5

5

5

5

5

25

5

5

Búsqueda en un espacio de

Estado

Estudiaremos la formulación de un problema de la IA como un problema de Búsqueda en un

Espacio de Estado

Búsqueda en un Espacio de Estado

Problema de IA

Métodos de Búsqueda

Problema de Búsqueda en un

Espacio de Estado

Solución

Búsqueda en un Espacio de Estado

Tópicos

Definición

Problemas de Raciocinio

Juegos Hombre-Máquina

Problemas de Optimización

Problema de Búsqueda en un Espacio

de Estado

Se dice que un problema de IA está

definido como un problema de

búsqueda en un espacio de estado,

cuando para este se describen:

• Estado

• Espacio de Estado

• Estado Inicial

• Estado Meta

• Reglas

Conceptos

Objeto Es todo aquello al cual se puede

asociar un conocimiento. Ejemplo una computadora, un tablero de

ajedrez, una ficha de ajedrez, un profesor, una hormiga, un agente inteligente, etc.

Conceptos

Estado Es dado por la configuración de los objetos

relevantes del problema. Ejemplo: Ajedrez Objetos: tablero y piezas del ajedrez, jugadores

(turno) Estado: Es dado por la configuración del tablero y las piezas

del ajedrez, el turno. En algunos casos se puede considerar tiempos asociado a cada posible jugada.

Conceptos

AJEDREZ

Espacio de Estado

Es definido como el conjunto de todos los posibles

estados asociado al problema.

Ejemplo:

Es dado por el conjunto de todas las posibles

configuraciones de los objetos del juego de ajedrez,

correspondiendo cada una de ellas a una posible jugada.

Conceptos

AJEDREZ

Estado Inicial

Es el estado que corresponde a la configuración de los

objetos al inicio del problema.

Ejemplo

Las piezas del ajedrez están colocadas en el tablero en la

posición de la partida del ajedrez.

Conceptos

AJEDREZ

Estado Meta

Es el estado que corresponde a la configuración de los

objetos para el cual el problema se considera resuelto.

Ejemplo

Cualquier configuración de las piezas en el tablero para el

cual gana las Blancas, gana las Negras o hay un Empate.

Conceptos

AJEDREZ

Reglas

Son las acciones que se pueden aplicar a los estados y que

tienen por objetivo modificar este.

Ejemplo

Mover ficha blanca o negra (peón, caballo, alfil, torre, rey,

reina). Hacer enroque, Comer ficha blanca o negra.


El Problema de los caníbales y misioneros

En la ribera de un río se hallan 3 misioneros y

3 caníbales, quienes desean trasladarse a la

otra ribera del río a través de una canoa que

soporta a lo más 2 personas. Considere por

cuestión de supervivencia que en ninguna de

las riberas del río, el número de caníbales

debe exceder al de misioneros.

El problema de consiste en determinar una

secuencia de viajes que permitan trasladar

todos los misioneros y caníbales al otro lado

de la ribera.

Juegos Hombre-Máquina

El Problema del Puzzle

Considere un tablero de 3X3 casilleros, ocho

de los cuales están ocupados por fichas.

Solamente las fichas adyacentes en arista al

casillero vacío pueden ser desplazados para

este.

Determine una secuencia de movimientos

que ordene el tablero.

3 6 7

2 1 4

5 8

1 2 3

4

5 6 7

8


El Problema del Granjero

• Un granjero (persona) tiene un zorro, una

gallina y una cesta de maíz, y quiere cruzar al

otro lado de un río junto con los tres objetos

intactos.

• Para cruzar el río se puede usar una barca.

El granjero hará de barquero:

• En la barca sólo cabe el granjero y, o un

animal o la cesta de maíz. También se sabe

que, en ausencia del granjero:

• El zorro se comería a la gallina si están

ambos en la misma orilla.

• La gallina se comería el maíz si están ambos

en la misma orilla.

TAREA

D:/Documents/CLASES DIAPOSITIVAS/sistemas expertos/clases SE/clase 1/IA_PARTE 1_1/barquero ingenioso/ejecutable zorro gallina.jar


Representación de Conocimiento

• Lógica de predicados

• Frames

• Redes semánticas, ...

D:/Documents/CLASES DIAPOSITIVAS/sistemas expertos/clases SE/clase 1/logica de predicados.pptx


Sistemas Especialistas (Expert systems):

Componentes:

• Especialista

• Ingeniero del Conocimiento • Interfaces

• Inferencia

• Base de Conocimientos

Modelos computacionales

Cerebro Red neuronal

Evolución Algoritmo genético

Experiencia Sistema experto

Razonamiento Lógica difusa

Enfriamiento de un metal

PARADIGMA

Simulación

¿Existe la Inteligencia Artificial ?

Las máquinas carecen de

creatividad.

Las máquinas no

disponen de conciencia.

Las máquinas no tienen

los principios éticos con

los que regirá su

conciencia.

Creatividad...

Descartes asentó la tesis de que lo único que no funciona mecánicamente en el universo es nuestra capacidad de pensar, por lo cual afirmo el mecanismo de la materia y la creatividad del pensamiento

Legitimidad de la IA

En la actualidad el uso del computador ha demostrado la legitimidad de la IA.

La cual es capaz de operar simulando la

inteligencia del ser humano, realizando

con gran rapidez y precisión algunas de

sus actividades.

Legitimidad de la IA

Por lo tanto, si se produce el aprendizaje de las máquinas y se sientan las bases de la creatividad. El estado de conciencia y la ética no son absolutamente imprescindibles para la afirmación de la existencia de la IA.

Aspectos Fundamentales

Si la IA comprende facultades como:

• Percibir y manipular

elementos del mundo real Se puede afirmar que

es posible producir • Adquirir y aplicar

conocimientos IA.

• Entender el Lenguaje Natural

• Razonar y resolver problemas

Comportamiento humano:

El enfoque de la prueba de Turing



• Se diseñó para proporcionar una definición

operacional y satisfactoria de inteligencia.

• Turing sugirió una prueba basada en la

incapacidad de diferenciar entre entidades

inteligentes indiscutibles y seres humanos.

• El computador supera la prueba si un

evaluador humano no es capaz de distinguir si

las respuestas, a una serie de preguntas

planteadas, son de una persona o no.



• Hoy por hoy, podemos decir que programar un

computador para que supere la prueba Turing requiere un

trabajo considerable. El computador debería poseer las

siguientes capacidades:

1. Procesamiento de lenguaje natural: Que le

permita comunicarse satisfactoriamente.

2. Representación del Conocimiento: Para

almacenar lo que se conoce o siente.

3. Razonamiento automático: Para, utilizar la

información almacenada a fin de responder a

preguntas y extraer nuevas conclusiones.

4. Aprendizaje automático : para adaptarse a

nuevas circunstancias y para detectar y extrapolar

patrones.



• La Prueba de Turing evitó deliberadamente la interacción

física directa entre el evaluador y el computador, dado

que para medir la inteligencia es innecesario simular

físicamente a una persona.

• Sin embargo, la llamada Prueba Global de Turing incluye

una señal de video que permite al evaluador valorar la

capacidad de percepción del evaluado, y también le da la

oportunidad al evaluador de pasar objetos físicos, a

través de una pequeña ventana.



• Para superar la prueba Global de Turing el computador

debe estar dotado además de:

5. Visión computacional: Para recibir objetos.

6. Robótica : Para manipular y mover objetos.

Estas 6 disciplinas abarcan la mayor parte de la IA y

Turing merece ser reconocido por diseñar una prueba

que se mantiene vigente después de 50 años.



• Los investigadores del campo de la IA han

dedicado poco esfuerzo a la evaluación de sus

sistemas con la prueba de Turing, por creer que

es más importante el estudio de los principios en

los que se basa la inteligencia que duplicar un

ejemplar.

Prueba de Turing Aplicación

Aplicación Prueba de

Turing

Hoy en día para acceder

a servicios de e-mail

encontramos unas

imágenes, letras y

números que nos piden

que escribamos, en un

cuadro de texto, para

registrarnos

Aplicación Prueba de

Turing

Lo mismo sucede en la cuenta

de Google, ¿ que son estas

imágenes? ¿Porque nos piden

que escribamos lo que vemos

en estas imágenes?, estas

imágenes en informática se le

conoce con el nombre de

CAPTCHA

Prueba de Touring

Touring

Modelo

computacional

Prueba de Touring

Prueba de Touring En concreto los CAPTCHA

que aparecen en los

formularios de registro nos

piden que introduzcamos los

números y letras que

aparecen en una imagen,

este tipo de test puede

parecer sencillo, podría

parecer que un ordenador

no debería tener muchos

problemas para resolverlo

pero no es así , en

informática, hay programas

que permiten realizar esta

tarea, pero no son infalibles

Prueba de Touring Programa de

reconocimiento óptico de

caracteres y su tarea es

reconocer automáticamente

los símbolos o caracteres

que pertenecen a un

determinado alfabeto a partir

de una imagen, para

almacenar esta imagen en

forma de texto, para poder

trabajar con el

posteriormente, su éxito

depende mucho de cómo

esta escrito el texto, en la

actualidad no son capaces

de reconocer cualquier texto

tienen problemas cuando se

modifico el tipo de letra,

tamaño estilo o el color, sin

embargo van mejorando

Por ello cada vez

mas los

CAPTCHA son

mas difíciles se

aplican mas

variaciones y mas

distorsiones y se

introducen mas

ruido para

dificultar la

resolución por

parte de los

ordenadores, pero

también son mas

difíciles para las

personas.

- El papel del juez no lo realiza una

persona sino un ordenador

Y porque no queremos

permitirle el acceso a un

ordenador, el fin de los

CAPTCHA es impedir el

abuso en el registro de

algunos servicios en internet,

como puede ser el correo

electrónico, ¿Por qué?

Porque hay gente que se

dedica a crear lo que se llama

bots programas que de forma

masiva obtienen miles y miles

de direcciones de correo

electrónico, por eso se

colocan los CAPTCHAS para

ver si es un programa un bot

o una persona quien esta

intentando solicitar una

dirección de correo

electrónico aféresis

Los CAPTCHAS también

los podemos encontrar en

otras paginas webs por

ejemplo cuando queremos

escribir un comentario en

un foro o en un blog, en

este ejemplo es en un blog

del sistema blogger de

google, se nos pide que

introduzcamos el contenido

de un CAPTCHA y con ello

evitar lo que se llama Spam

Blog que es introducir miles

y miles de comentarios con

basura o publicidad en

foros y blogs

Sistemas naturales

Entrada Proceso Salida • oído, visión.

• tacto , olor.

• sabor.

- aprendizaje - movimiento

- razonamiento - acción

- entendimiento - mensajes

Sistemas artificiales Input Process Output

• rec. De voz - aprend. Comp. - mov. robot

• visión comput. - razon. Autom. - manipul.

• sensores tacto - procesam. Leng. -

Machine Learning (ML)

• La habilidad para aprender es uno de los más significativos aspectos de la inteligencia humana.

• Las máquinas no pueden ser llamadas inteligentes antes que sean capaces de aprender a hacer cosas nuevas, adaptarse a nuevas situaciones, en lugar de simplemente hacer aquello para lo que fueron diseñados.

Machine Learning (ML)

Aprendizaje sub-simbólico:

Redes neuronales, ...

Aprendizaje simbólico:

A través: Ejemplos, ...

Métodos: Inductivos, deductivos, ...

Otros: Nuevos conceptos, árboles

de decisión, ...

Características ML

Una máquina puede considerarse

Inteligente cuando cumple con los

siguientes requisitos:

Percibe visualmente los objetos que

lo rodean y reconoce sus formas.

Es capaz de entender el

“Lenguaje Natural” hablado o

escrito, así como producir

respuestas en dicho lenguaje.

Puede actuar de acuerdo a

las condiciones cambiantes del

entorno y llevarlas a cabo mediante

los correspondientes elementos

físicos.

Características ML

Puede almacenar

información y

conocimientos a los

que manipula

mediante reglas y

algoritmos para

alcanzar soluciones a

problemas planteados .

Campos de Investigación.

Los investigadores centran sus estudios en tres campos.

- Comunicación y Percepción.

- Razonamiento Simbólico.

- Ingeniería del Conocimiento.

Comunicación y Percepción

Procesamiento del Lenguaje Natural

Robótica

- Visión artificial

Razonamiento Simbólico

Un Sistema inteligente que

escribe su propio programa

Los sistemas de IA se basa en reglas heurísticas en donde el programa sigue una línea de razonamiento en vez de seguir una secuencia de pasos fijos.

Ingeniería del Conocimiento

Aplicación del conocimiento para resolver problemas que ordinariamente requieren inteligencia humana.

• Representación del conocimiento • Adquisición del Conocimiento

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