Inteligencia artificial

Universidad Nacional de Trujillo Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas
Curso Ciclo Tema : Inteligencia Artificial. : VIII. :

Aspectos conceptuales de la Inteligencia Artificial y la Ingeniería del Conocimiento. Facilitador: Mg. Ing. Julio Luis Tenorio Cabrera. Guadalupe – Perú 2010

INTRODUCCIÓN
El propósito actual de la Inteligencia Artificial es el desarrollo de:Modelos conceptuales.
Procedimientos de reescritura formal de los modelos conceptuales. Estrategias de programación y máquinas para reproducir manera eficiente el comportamiento inteligente de los sistemas biológicos.

INTRODUCCIÓN
Por lo tanto, los cuatro grandes objetivos de la Inteligencia Artificial son:
Modelar.
Formalizar. Programar. Implementar, máquinas que sean capaces deinteractuar de manera no trivial con el medio ambiente.

INTRODUCCIÓN
Por eso que la Inteligencia Artificial se orienta a las tareas en donde existen:
Descripciones poco claras. Incompletas. Imprecisas. Alto grado de duda y errores potenciales. Por ejemplo: La percepción. El razonamiento creativo. El procesamiento de lenguaje natural, etc.

INTRODUCCIÓN
Por lo tanto, podemos suponerque podemos sintetizar, por ejemplo, las anteriores tareas, de las siguientes maneras:
El lenguaje natural, al lenguaje formal.

La semántica, a la sintaxis.
El procesado biológico de la información, a un cálculo residente en un circuito electrónico; etc.

INTRODUCCIÓN
La gran hipótesis de la IA, era que en pocos años, sería posible sintetizar los procesos cognitivos, y conseguirinteligencia general en las máquinas. En palabras de Jhon McCarthy: “every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it”.

INTRODUCCIÓN
En mira de saber exactamente que es lo que se quiere mimetizar en una máquina, se ha adoptado la siguiente definición de inteligencia: “Conjunto de conocimientos yhabilidades a los que hace referencia toda la neurofisiología, la psicología, la sociología y la filosofía, para la comprensión y síntesis de procedimientos de solución de problemas complejos, que exigen la capacidad de procesamiento simbólico y relacional”.

INTRODUCCIÓN
¿ Pero que hace que un problema sea complejo y porque su solución requiere procesamiento simbólico ?. Lo anterior se puederesponder bajo dos perspectivas las que ha dado origen a las dos aproximaciones dominantes en IA:
La IA simbólica o representacional. La IA conexionista situada.

INTRODUCCIÓN
IA simbólica o representacional, hace uso de hechos y reglas para representar el conocimiento necesario para resolver un problema de decisión. IA conexionista situada, considera a la inteligencia como una forma“superior” de adaptación al medio implementable en un robot para interactuar en un entorno real.

INTRODUCCIÓN
De una manera instrumentalista la IA tanto como ciencia e ingeniería debe de:
Permitir ayudar a comprender los procesos neurofisiológicos, cognitivos y sociales. Prolongar los analizadores humanos y complementar su deficiencia.

INTRODUCCIÓN
La IA ha logrado avances, como por ejemplo:Técnicas de representación e inferencia. Aprendizaje. Robótica. Visión artificial. Computación de membranas. Computación cuántica.  Una contribución muy importante es en la automatización de procesos con alto contenido cognitivo.

LA IA COMO CIENCIA Y COMO IC
Inteligencia Artificial

Ingeniería Bioinspirada
Ciencia Comprensión de procesos cognitivos Ingeniería Tareas y métodos desolución

Neurociencia Computacional

LA IA COMO CIENCIA Y COMO IC
Usualmente un error cometido es mezclar conceptos cognitivos y del lenguaje natural, como por ejemplo: semántica, emoción, memoria, aprendizaje, etc., con conceptos computacionales, como por ejemplo: modelos, inferencias, autómatas, programas, etc. Es un error, ya que la semántica y la causalidad del lenguaje natural y...