INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial es considerada una rama de la computación y relaciona un fenómeno natural con una

analogía artificial a través de programas de computador.

La inteligencia artificial puede ser tomada como

ciencia si se enfoca hacia la elaboración de programas

basados en comparaciones con la eficiencia del hombre,

contribuyendo a un mayor entendimiento del

conocimiento humano

HISTORIA

Las ideas más básicas se remontan a los griegos, antes de Cristo. Aristóteles (384-322 a.C.) fue el primero en describir un conjunto de reglas que describen una parte del funcionamiento de la mente para obtener conclusiones racionales, y Ktesibios de Alejandría (250 a.C.) construyó la primera máquina autocontrolada, un regulardor del flujo de agua (racional pero sin razonamiento).

En 1290 Ramon Llull en su libro Ars magna tuvo la idea de que el razonamiento podía ser efectuado de manera artificial.

En 1936 Alan Turing diseña formalmente una Máquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido.

En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, el cual se considera el primer trabajo del campo, aún cuando todavía no existía el término. Los primeros avances importantes comenzaron a principios de los años 1950 con el trabajo de, a partir de lo cual la ciencia ha pasado por diversas situaciones.

En 1955 Herbert Simon, Allen Newell y J.C. Shaw, desarrollan el primer lenguaje de programación orientado a la resolución de problemas, el IPL-11. Un año más tarde desarrollan el LogicTheorist, el cual era capaz de demostrar teoremas matemáticos.

En 1956 fue inventado el término inteligencia artificial por John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon en la Conferencia de Dartmouth , un congreso en el que se hicieron previsiones triunfalistas a diez años que jamás se cumplieron, lo que provocó el abandono casi total de las investigaciones durante quince años.

En 1957 Newell y Simon continúan su trabajo con el desarrollo del General Problem Solver (GPS). GPS era un sistema orientado a la resolución de problemas.

En 1958 John McCarthy desarrolla en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), el LISP. Su nombre se deriva de LISt Processor. LISP fue el primer lenguaje para procesamiento simbólico.

HISTORIA

En 1959 Rosenblatt introduce el Perceptron. A fines de los 50 y comienzos de la década del 60 Robert K. Lindsay desarrolla "Sad Sam", un programa

para la lectura de oraciones en inglés y la inferencia de conclusiones a partir de su interpretación. En 1963 Quillian desarrolla las redes semánticas como modelo de representación del conocimiento. En 1964 Bertrand Raphael construye el sistema SIR (Semantic Information Retrieval) el cual era capaz

de inferir conocimiento basado en información que se le suministra. Bobrow desarrolla STUDENT. Posteriormente entre los años 1968-1970 Terry Winograd desarrolló el sistema SHRDLU, que permitía

interrogar y dar órdenes a un robot que se movía dentro de un mundo de bloques. A mediados de los años 60, aparecen los sistemas expertos, que predicen la probabilidad de una

solución bajo un set de condiciones. Por ejemplo DENDRAL, iniciado en 1965 por Buchanan, Feigenbaum y Lederberg, el primer Sistema Experto, que asistía a químicos en estructuras químicas complejas euclidianas, MACSYMA, que asistía a ingenieros y científicos en la solución de ecuaciones matemáticas complejas.

En 1968 Minsky publica Semantic Information Processing. En 1968 Seymour Papert, Danny Bobrow y Wally Feurzeig, desarrollan el lenguaje de programación

LOGO. En 1969 Alan Kay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.

HISTORIA

En 1973 Alain Colmenauer y su equipo de investigación en la Universidad de Aix-Marseille crean PROLOG (del francés PROgrammation en LOGique) un lenguaje de programación ampliamente utilizado en IA.

En 1973 Shank y Abelson desarrollan los guiones, o scripts, pilares de muchas técnicas actuales en Inteligencia Artificial y la informática en general.

  En 1974 Edward Shortliffe escribe su tesis con MYCIN, uno de los Sistemas Expertos más conocidos,

que asistió a médicos en el diagnóstico y tratamiento de infecciones en la sangre. En las décadas de 1970 y 1980, creció el uso de sistemas expertos, como MYCIN: R1/XCON, ABRL,

PIP, PUFF, CASNET, INTERNIST/CADUCEUS, etc. Algunos permanecen hasta hoy (shells) como EMYCIN, EXPERT, OPSS.

En 1981 Kazuhiro Fuchi anuncia el proyecto japonés de la quinta generación de computadoras. En 1986 McClelland y Rumelhart’s publican Parallel Distributed Processing (Redes Neuronales). En 1988 se establecen los lenguajes Orientados a Objetos. En 2006 se celebró el aniversario con el Congreso en español 50 años de Inteligencia Artificial - Campus

Multidisciplinar en Percepción e Inteligencia 2006. En el año 2009 ya hay en desarrollo sistemas inteligentes terapéuticos que permitan detectar

emociones para poder interactuar con niños autistas.

EN QUE SE BASA 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.

OBJETIVO

Estudiar las principales ramas de la Inteligencia Artificial-Conocer las principales aplicaciones de la Inteligencia artificial en la gestión contable y financiera de la empresa -Utilizar en clase de prácticas uno o varios programas de Inteligencia ArtificialCaracterísticas de la Inteligencia Artificial.-Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. 

Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial. 

-El comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada (programa de procedimiento). 

OBJETIVO

-Las conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.-El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la capacidad de explicar discrepancias entre ellas. -Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.

CARACTERISTICAS DE LA INTELIGENCIA

ARTIFICIAL

Una característica fundamental que distingue a los métodos de Inteligencia Artificial de los métodos numéricos es el uso de símbolos no matemáticos, aunque no es suficiente para distinguirlo completamente. Otros tipos de programas como los compiladores y sistemas de bases de datos, también procesan símbolos y no se considera que usen técnicas de Inteligencia Artificial

Haga clic en el icono para agregar una imagenEl comportamiento de los programas no es descrito explícitamente por el algoritmo. La secuencia de pasos seguidos por el programa es influenciado por el problema particular presente. El programa especifica cómo encontrar la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema dado (programa declarativo). En contraste con los programas que no son de Inteligencia Artificial, que siguen un algoritmo definido, que especifica, explícitamente, cómo encontrar las variables de salida para cualquier variable dada de entrada.

Haga clic en el icono para agregar una imagenLas conclusiones de un programa declarativo no son fijas y son determinadas parcialmente por las conclusiones intermedias alcanzadas durante las consideraciones al problema específico. Los lenguajes orientados al objeto comparten esta propiedad y se han caracterizado por su afinidad con la Inteligencia Artificial.

El razonamiento basado en el conocimiento, implica que estos programas incorporan factores y relaciones del mundo real y del ámbito del

conocimiento en que ellos operan. Al contrario de los programas para propósito específico, como los de contabilidad y cálculos científicos; los

programas de Inteligencia Artificial pueden distinguir entre el programa de razonamiento o motor de inferencia y base de conocimientos dándole la

capacidad de explicar discrepancias entre ellas.

Aplicabilidad a datos y problemas mal estructurados, sin las técnicas de Inteligencia Artificial los programas no pueden trabajar con este tipo de problemas. Un ejemplo es la resolución de conflictos en tareas orientadas a metas como en planificación, o el diagnóstico de tareas en un sistema del mundo real: con poca información, con una solución cercana y no necesariamente exacta.Áreas de aplicación Simulación sensorial. Área de la IA que estudia las habilidades sensoriales de los humanos (vista, oído, habla y tacto) e intenta imitarlos a través de sensores controlados por ordenador. Robótica. Estudio, diseño y fabricación de maquinas autónomas.