Una introducción a la Inteligenca Artificial (IA)


INDICE 3 UNIDAD I INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 7



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INDICE


INDICE 3

UNIDAD I INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 7

1.1.-¿Que es la inteligencia? 7

1.2. ¿Que es el conocimiento ? 8

1.3. Aprendizaje. 8

1.4.-Una introducción a la inteligencia Artificial (IA) 8

1.6 Definición de IA: 11

Sistemas que actúan 12

Figura 1.1 Definiciones de IA [1 Russell] p. 5 13

1.7 Historia de la IA 13

5 A.C. 13

S 15 dc 13

S 15-16 13

S 16 13


S 17 13

S 18 13


S 19 13

S 20 primera mitad 14

1950s 14

1956 14


1957 14

1958 14


1961 14

1963 14


1965 14

Finales 1960 14

1970 14

1972 14


Mediados de 1980 14

1990s 14


Figura 1.2 Historia cronológica de la IA [2 Buchanan] 14

1.8. El estado del Arte. Los últimos Avances 15

1.9 Objetivos de la IA 15

1.10 Aplicaciones de la IA 16

1.11 Técnicas de la IA 16

1.12 Diferencia entre I.A. y programación convencional. 17



UNIDAD II REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO 26

2.1 INTRODUCCIÓN 26

2.5 DEFINICIÓN 30

2.5.1 Vista atómica 31

2.5.2. Vista Holistica 31

2.6. Modelo realistico simple 31

2.6 Modelo logístico matemático. 31

Ejemplo 32

2.7 Conocimiento 32

2.8 Tipos de conocimiento 32

2.8.1. Conocimiento Procedimental 33

2.8.2 Conocimiento declarativo 33



2.8.3 Meta- Conocimiento 33

2.8.4. Conocimiento Estructural 34

2.9. Mecanismos de manipulación del conocimiento: 34

2.10. Propiedades del Sistema de Representación 34

2.11. Adquisición de conocimientos 35

2.12 TECNICAS DE REPRESENTACION DEL CONOCIMIENTO 36

2.13 Sistemas basados en Conocimiento 36



2.13.1 Los sistemas basados en conocimientos requieren saber: 36

2.14. La base de conocimientos. 37

2.15. Funcionamiento de un sistema basado en conocimiento. 37

2.16. Lenguajes para la representación del conocimiento. 38

Hechos 38

2.17 Objetivo de la representación del conocimiento. 39

2.18. Lógica 40

2.18.1. Inferencia en las computadoras. 41

2.18.2. Componentes de una lógica. 41

2.19 Lógica preposicional. 41

2.20. Lógica de predicados 43

2.20.1. Sintaxis de la LPO 45

Oración  Oración atómica | Oración conector Oración 45

2.20.2. Inferencia en la lógica de primer orden. 47

Se añaden a la base de conocimientos las oraciones atómicas. 52

No unifica por lo que se añade la siguiente oración 52

Esta oración unifica con la 4 sustituyendo x/Nono, por lo que produce la oración 52

Como no unifica con ninguna, se añade la siguiente oración atómica 52

Esta oración unifica con la 3 sustituyendo x/M1 por lo que obtenemos 52

2.21 Sistemas de razonamiento lógico. 54

2.22 REDES SEMÁNTICAS 54

2.22.1 Tipos de arcos 55

2.22.2 Inferencia en Redes Semánticas 55

2.22.3 HERENCIA DE PROPIEDADES 56

2.23. GUIONES 57



2.23.1 COMPONENTES DE UN GUIÓN 57

2.24. Los Marcos 58



2.24.1 Herencia Múltiple 58

2.25 Representación mediante Reglas de Producción 59



2.25.1 Inferencia Basada en Reglas 60

2.25.2 Características de los Sistemas de Producción 60

 2.26 El Proceso de Razonamiento 61



2.26.1 Razonamiento Progresivo 61

2.26.2 Razonamiento Progresivo... 62

2.26.3 Razonamiento Regresivo 63

2.27 Arquitecturas basadas en Reglas 64

2.28 Redes de Inferencia 64

2.29 desventajas de las Reglas de Producción 64

2.30 Ventajas de las Reglas de Producción 65

UNIDAD III RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS MEDIANTE TÉCNICAS DE IA 66

3.1 Problemas 66

3.2.- Formulación de Problemas 66

Figura 3.1. Representación gráfica del método espacio-estado 67

3.3 Ejemplos 67



Tabla 3.1 Operaciones posibles para el problema de las jarras de agua 70

3.4. Búsqueda de soluciones. 71



3.4.1 Búsqueda primero profundidad 73

3.4.2 Búsqueda en amplitud 74

UNIDAD IV TEORIA DE BÚSQUEDA HEURÍSTICA Y TEORIA DE JUEGOS 77

4.1 Introduccion 77

4.2 Búsqueda Heurística 77

4.3 Ventajas de los métodos: 77

4.4 Desventajas de los métodos: 77

4.5 Funciones Heurísticas. 77



Problemas 78

Posibles funciones heurísticas 78

4.6 Búsqueda Primero el Mejor 78

4.7. Métodos heurísticos. 80

4.7.1 Metodos heurísticos que encuentran la mejor solucion 80

4.7.2 Procedimiento del museo Británico 80

4.7.3 Procedimiento de Branch and Bound 81

4.7.4 Principio de programación dinámica 82

4.7.5 Branch and Bound con subestimados 83

4.8 A* 83

4.9 teoría de Juegos. 84

4.9.1. Procedimiento mini-max. 86

4.9.2. Algoritmo mini-max. 86

REDES NEURONALES 97



Fig. 4. Neurona Biológica 102

Como se mueve un agente 121



UNIDAD 1 INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL 129

UNIDAD II REPRESENTACIÓN DEL CONOCIMIENTO 129

UNIDAD III RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS MEDIANTE TÉCNICAS DE IA 129

UNIDAD V aplicaciones de ia …….. 97

PRESENTACIÓN



  • El presente documento Dossier de ingeniería de software , es una texto donde se plasma todo los conceptos y los diferentes enfoques del proceso de desarrollo de software , cuyo fin es el de poner al alcance de los estudiantes, que será un instrumento complementario para su formación profesional.

  • El contenido del presente dossier esta organizado en unidades que están en función a los planes y contenidos de la materia de la universidad salesiana de Bolivia, de tal forma que el contenido de este material pueda se aprovechado por todas aquellas personas que se dedican al desarrollo de software o simplemente para ampliar sus conocimientos.

  • El presente documente tiene gran importancia, ya que ayuda al ámbito de la planificación de la materia durante esta gestión, como también la de unificar y coordinar entre los diferentes paralelos, esto con la finalidad de transparentar la gestión en aula, cátedra y aprendizaje universitario en la universidad salesiana de Bolivia.

  • Finalmente el objetivo del presente dossier es desarrollar un recurso pedagógico que permita recuperar la memoria educativa durante el proceso de enseñanza aprendizaje para apoyar el logro de los resultados esperados en la materia de Ingeniería de software, como así de la Universidad Salesiana.

Objetivo del Dossier
El objetivo del presente dossier es desarrollar un recurso pedagógico que permita recuperar la memoria educativa durante el proceso de enseñanza aprendizaje para apoyar el logro de los resultados esperados en la materia de Inteligencia artificial I, como así de la Universidad Salesiana

UNIDAD I INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL




1.1.-¿Que es la inteligencia?

Es difícil precisar el significado de la Inteligencia, sin embargo algunas definiciones mencionadas por los investigadores son:



  • BINET buen discernimiento, buena comprensión, buen razonamiento.

  • SPEARMAN la inteligencia genera, supone principalmente saber relacionar y correlacionar.

  • TERMAN capacidad para desarrollar conceptos y captar significado.

  • VERNON todo relacionado con capacidad para pensar o eficiencia mental.

  • BURT capacidad innata, general, habilidad cognoscitiva.

  • HEIM la inteligencia denota capacidad para captar lo esencial de una situación y responder en consecuencia.

  • WECHSLER capacidad general o global del individuo para actuar según un

propósito, pensar racionalmente y relacionarse eficazmente con su entorno.

  • PIAGET adaptación del entorno físico y social.

  • MINSKY Inteligencia es todo lo que ser medido mediante pruebas de inteligencia.:

La combinación de aptitudes criterio, comprensión, razonamiento, conceptualizacion, saber responder adecuadamente, adaptación, etc. Que aparecen en estas definición señalan la naturaleza polifacética de la inteligencia.


La inteligencia por otra parte esta relacionada con la habilidad para reconocer patrones, deducir conclusiones razonables, analizar sistemas complejos como elementos simples y resolver sus contradicciones, y aun es mucho más que todo lo mencionado. La inteligencia esta en un nivel mayor que la información y el conocimiento pero debajo de la sabiduría.
SABIDURIA

I N T E L I G E N C I A

I N F O R M A C I O N
Una de la formas mas aceptadas para explicar la inteligencia desde el punto de vista computacional, constituye la prueba de Alan Turing elaborado en 1950. La idea de la prueba de Turing es que si el interrogador decide erróneamente que una maquina es una persona, entonces se dice que dicha maquina exhibe inteligencia.
En resumen se concluye lo siguiente.


  • Capacidad para desarrollar conceptos y captar su significado.

  • Capacidad general o global del individuo para actuar según un propósito, pensar racionalmente y relacionarse eficazmente con su entorno.

  • Capacidad de captación de los estímulos externos. En los animales es puramente sensorial debido a la formación de reflejos condicionados. En el hombre entran ya en juego el lenguaje y los conceptos.

Las actitudes esenciales de la inteligencia son:




  • Responder de manera flexible a las situaciones

  • Obtener el sentido de mensajes contradictorios o ambiguos.

  • Reconocer la importancia relativa de los diferentes elementos de una situación

  • Encontrar semejanzas entre situaciones a pesar de las diferencias que puede haber entre las mismas.

  • Extraer diferencias entre las situaciones a pesar de las similitudes que puede haber entre las mismas.



1.2. ¿Que es el conocimiento ?



El conocimiento es la representación de un contenido en el sujeto. En todo conocimiento puede distinguirse un sujeto que conoce, un objeto conocido y una relación a través de la cual el objeto aparece en el sujeto.


1.3. Aprendizaje.

Cambio adaptativo que permite, al repetir una tarea sobre la misma población, realizarla mas efectivamente. Cuando una persona realiza la misma tarea, una y otra vez. Sin realizarla de una manera mas efectiva, decimos que esa persona no aprendido, al menos en relación a esa tarea.



1.4.-Una introducción a la inteligencia Artificial (IA)

Es obvio que la inteligencia es de por si un concepto bastante difícil de definir. Es por esta razón definir una inteligencia artificial complicada.


Según Thomas Dean [Dean, 1995], la Inteligencia Artificial es el diseño y estudio de programas que se comportan inteligentemente. Esta definición sería adecuada si supieramos con precisión el significado de “Inteligencia”.
Marvin Minky sugiere el carácter practico de la IA “La inteligencia Artificial es el arte de construir maquinas capaces de hacer cosas que requerirían inteligencia en caso de que fuesen hechas por los seres humanos”.
La definición aceptada de la IA, para los fines de la presente publicación, es la que menciona la investigadora Elaine Rich: “La Inteligencia Artificial es el estudio de cómo hacer que los ordenadores hagan cosas que por el momento las personas realizan de una forma más perfecta”.
La Inteligencia Artificial es la rama de la Informática que se dedica a programar los ordenadores de forma que realicen tareas, que si fuesen realizadas por un ser humano, requerirían inteligencia por parte de la persona. Marvin Minsky
La Inteligencia Artificial es el estudio de cómo hacer que los ordenadores hagan cosas que por el momento, los seres humanos hacemos mejor. Elaine Rich.
La Inteligencia Artificial no es el estudio de los ordenadores, sino de la inteligencia en el pensamiento y en la acción. Los ordenadores son sus herramientas, porque sus teorías se expresan como programas que capacitan a las máquinas para hacer cosas que requerirían inteligencia si las hiciesen las personas. Margaret Bode

El objetivo de la Inteligencia Artificial se puede defini como conseguir hacer ordenadores más útiles para comprender los principios que hacen posible la inteligencia. P.H. Winston director del Laboratorio de IA del MIT.


El campo de la IA tiene su principal contenido en aquellos procesos comunes que reúnen percepción y conocimiento, amen que el proceso pueda ser comprometido y estudiado científicamente. N. Nilsson.
Una de las áreas de las ciencias computacionales encargadas de la creación de hardware y software con comportamiento inteligentes.
El estudio de las computaciones que permiten percibir, razonar y actuar .
Estudia como lograr que las máquinas realicen tareas que, por el momento, son realizadas mejor por los seres humanos.
Desde el punto de vista de los objetivos, la IA puede considerarse como parte de la ingeniería o de la ciencia:


  • El objetivo ingenieril de la IA es resolver problemas reales, actuando como un armamento de ideas acerca de cómo representar y utilizar el conocimiento, y de como ensamblar sistemas.




  • El objetivo científico de la IA es explicar varios tipos de inteligencia. Determinar qué ideas acerca de la representación del conocimiento, del uso que se le da a éste, y del ensamble de sistemas explican distintas clases de inteligencia.


1.5 ¿QUÉ ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL?

Los esfuerzos de la Inteligencia Artificial (IA) se enfocan en lograr la comprensión a como la construcción de entidades inteligentes, a diferencia de la filosofía y de la psicología que sólo se ocupan de la comprensión de los mismos. La IA utiliza las herramientas teóricas y experimentales de las ciencias de computación para estudiar el fenómeno del comportamiento inteligente y el desarrollo de sistemas inteligentes. El campo es diverso y multifacético, ya que enfrenta uno de los problemas científicos más profundos y complejos y, al mismo tiempo, desarrolla tecnologías de uso práctico. La investigación en IA ha producido un cuerpo de principios, representaciones, algoritmos y nuevas tecnologías. Las aplicaciones de esta tecnología abarcan ámbitos tan variados como la defensa (ej: el sistema DART, utilizado para planificar el despliegue de tropas durante la Guerra del Golfo Pérsico), software para matemática simbólica

(ej: Mathematica), miles de sistemas expertos en distintos ámbitos del quehacer humano, etc. Y, a pesar de las etapas tempranas en las que aún se encuentra, se han logrado obtener productos de trascendencia y sorprendentes.
Si bien, como decíamos anteriormente, la IA es un campo joven, es heredera de diversas ideas, puntos de vista ycnicas de otras disciplinas:
De la filosofía: durante más de 2000 años han surgido diversas teorías del razonamiento y del aprendizaje, y la idea de que la mente se reduce al funcionamiento de un sitema físico.

De la matemática: durante más de 400 años han surgido teorías formales relacionadas con lagica, probabilidad, toma de decisiones y la computación.

De la psicología: ofrece herramientas que permiten la investigacion de la mente humana, acomo un lenguaje científico para expresar las teorías que se van obteniendo.

De la lingüística: ofrece teorías sobre la estructura y significado del lenguaje.



De la ciencia de la computación: se toman las herramientas que permiten que la IA sea una realidad.

Ejercicio 1.1.




Forma un equipo de cuatro personas máximo y construye la definición operativa de“inteligencia” siguiendo las siguientes pautas







DETERMINANTE

¿Qué es?

  • Categoría más general que la contiene

  • Marco Conceptual




ATRIBUTOS

¿Cómo es?

  • Cualidades

  • Características

  • Atributos

  • Qué lo hace ser lo que es y no otra cosa







COMPLEMENTO


¿Por qué? ¿Para qué?

  • Funciones

  • Utilidad

  • Importancia


Definición Operativa de Inteligencia: _________________________________________



______________________________________________________________________
Como puedes observar aunque sepamos que somo inteligentes, definir el concepto con precisión no es tan trivial.
La IA es una combinación de las ciencias computacionales, la psicología y la filosofía. La IA abarca diferentes campos que van desde la percepción hasta los sistemas expertos. El elemento en común de estos campos es la creación de máquinas que puedan “pensar”.
Para clasificar una máquina como “pensante”, se necesita definir inteligencia y ésta no es una definición trivial (como te habrás dado cuenta en el ejercicio anterior); por ejemplo, ¿Cuál es el grado de inteligencia necesario para resolver problemas complejos, o para hacer generalizaciones y relaciones? y ¿Qué grado de inteligencia es necesario para comprender el lenguaje o percibir el mundo? Quizá hasta ahora la única prueba que tenemos para clasificar una máquina como “pensante” es la propuesta por el científico británico Alan Turing. Turing estableció que una computadora podría llamarse inteligente si pudiera hacer creer a un humano que (la computadora) era un humano [1 Russell].
Tarea 1.1.


Investiga en una dirección confiable de Internet The Turing Test, en que consiste la prueba y su estado de avance actual.


El inicio de la IA viene más allá de la invención de las computadoras. Filósofos y matemáticos establecieron los principios de la IA al tratar de comprender el funcionamiento de la mente. Sin embargo, con la invención de la computadora en 1943, los científicos encontraron un medio para probar sus teorías y la IA empezó a intrigar a más investigadores. Las personas involucradas en el campo de la IA han aumentado de una docena de investigadores a miles de ingenieros y especialistas. Además, los programas de IA han evolucionado de juegos capaces de jugar ajedrez a sistemas diseñados para diagnosticar enfermedades.


La IA siempre ha sido pionera en las ciencias computacionales. Los lenguajes de alto nivel, las interfaces hombre-máquina y los procesadores de palabras deben su existencia a las investigaciones en inteligencia artificial. Generalmente, las teorias que surgen en la IA establecen la tendencia en el futuro de la computación.
Los esfuerzos del campo de la IA se enfocan a lograr la comprensión de entidades inteligentes. La psicología y la filosofía también se ocupan de esta tarea, pero a diferencia de éstas, los esfuerzos de la IA están encaminados tanto a la construcción de entidades inteligentes como a su comprensión.




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