La Inteligencia Artificial

1. ABSTRACT

La Inteligencia Artificial comenzó como el resultado de la investigación en psicología cognitiva y lógica matemática. Se ha enfocado sobre la explicación del trabajo mental y construcción de algoritmos de solución a problemas de propósito general. Punto de vista que favorece la abstracción y la generalidad. A continuación podrá observar la definición, como está clasificada, y que es lo que trata realmente la IA y la historia sobre ella.

2. DEFINICIÓN

Es considerada una rama de la informática 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.

Como La comprensión y emulación del pensamiento Humano y sus capacidades presentes en distintos aparatos electrónicos, teniendo como resultado la respuesta de los mismos como máquinas que sean capaces de operar y manipular objetos por sí mismas. .

3. CLASIFICACIONES

3.1 Agentes Principales son seis:

1. agentes reactivos

2. agentes reactivos basados en modelo

3. agentes basados en objetivos

4. agentes basados en utilidad

5. agentes que aprenden

6. agentes de consultas

3.2 Divisiones de la IA

3.2.1 Inteligencia artificial convencional:

Basada en análisis formal y estadístico de humano ante diferentes problemas:

• Razonamiento basado en casos: Ayuda a tomar decisiones mientras se resuelven. Ciertos problemas concretos.

• Sistemas Expertos: Infieren una solución a través del conocimiento previo contexto en que se aplica y de ciertas reglas o relaciones.

• Redes Bayesianas: Propone soluciones mediante inferencia estadística.

• Inteligencia Artificial basada en Comportamientos: Sistemas Complejos que tienen autonomía y pueden auto-regularse y controlarse para mejorar.

3.2.2 Inteligencia Artificial Computacional

La inteligencia de computadoras implica desarrollo o aprendizaje interactivo. El aprendizaje se realiza basándose en datos empíricos. Algunos métodos de esta rama incluyen:

Máquina de Vectores Soporte: Sistemas que permiten reconocimiento de patrones genéricos de gran potencia.

• Redes Neuronales: Sistemas con grandes capacidades de reconocimiento de patrones.

• Modelos ocultos de Markov: Aprendizaje basado en dependencia temporal de eventos probabilísticos.

• Sistemas Difusos: Consumo masivo, como las técnicas para lograr el razonamiento bajo incertidumbre. Ha sido ampliamente usada en la industria moderna y en productos de lavadoras.

• Computación Evolutiva: Enfocada a aplicar conceptos inspirados en la biología tales como población, mutación y supervivencia del más apto para generar soluciones sucesivamente mejores para un problema.

• Estos métodos a su vez se dividen en algoritmos evolutivos (ej. Algoritmos genéticos) e inteligencia colectiva (ej. Algoritmos hormiga).

4. HISTORIA

4.1 Inicio:

En 1936 Alan Turing diseña formalmente una maquina universal que demuestra la viabilidad de un dispositivo físico para implementar cualquier cómputo formalmente definido. En 1955 HerberSimon, AllenNewell 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.

El primer hombre primitivo que tomo conciencia de su propia existencia, y de que era capaz de pensar, seguramente se preguntó como funcionaria su pensamiento y posteriormente llegaría a la idea de un "creador superior". Por lo tanto, la idea de que un ser inteligente cree a otro, la idea de un diseño virtual para la inteligencia, es tan remota como la toma de conciencia del ser humano.

El término “inteligencia artificial” fue acuñado formalmente en 1956 durante la conferencia de Darthmounth, más para entonces ya se había estado trabajando en ello durante cinco años en los cuales se había propuesto muchas definiciones distintas que en ningún caso habían logrado ser aceptadas totalmente por la comunidad investigadora. La IA es una de las disciplinas más nuevas junto con la genética moderna.

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4.2 Desarrollada:

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

1968 Minsky publica Semántica Información Procesión.

1968 SeymourPapert, Danny Bobrow y Willy Feurzeig desarrollan el lenguaje de programación logo.

1969 AlanKay desarrolla el lenguaje Smalltalk en Xerox PARC y se publica en 1980.

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.

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

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.

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,

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