PDF de programación - Material pensum - artifical intelligence

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Publicado el 25 de Junio del 2017
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Creado hace 9a (11/10/2011)
BRUNO ORTEGA GARIBAY

ID MB2019SSE8243

 



MATERIAS PENSUM



ARTIFICAL INTELLIGENCE



ATLANTIC INTERNATIONAL UNIVERSITY

HONOLULU, HAWAI

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FALL 2008

 

Artificial Intelligence 

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Tabla de contenido 
TABLA DE CONTENIDO……………………………………..................................………………………2
INTRODUCCIÓN .............................................................................................................................. 5 
Nacimiento ......................................................................................................................................... 6 
Vertientes ........................................................................................................................................... 8 
Robótica ............................................................................................................................................. 9 
Sistemas Expertos ......................................................................................................................... 12 
Fases del proceso ...................................................................................................................... 15 
Niveles de conocimiento ........................................................................................................... 16 
Neurocomputación ......................................................................................................................... 17 
La neurona biológica ...................................................................................................................... 18 
Aprendiendo y generalizando ....................................................................................................... 26 
El perceptrón de Rossenblatt ....................................................................................................... 27 
Aprendizaje del perceptrón ........................................................................................................... 29 
LA IMPORTANCIA DE TENER UN BUEN PROFESOR .................................................................. 30 

Minsky y Papert: comienza la etapa oscura ............................................................................... 32 
Algoritmos Geneticos ..................................................................................................................... 35 

Representación de Hipótesis ......................................................................................................... 38 

Operadores Genéticos ...................................................................................................................... 41 

Función de evaluación y selección .................................................................................................... 43 

Programación Genética ..................................................................................................................... 45 

Representación de Programas .......................................................................................................... 45 

Modelos de evolución y aprendizaje ................................................................................................ 47 

Evolución Lamarckiana ...................................................................................................................... 48 

El efecto Baldwin ............................................................................................................................... 48 

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Paralelismo en Algoritmos Genéticos ............................................................................................... 49 

Conclusiones ..................................................................................................................................... 51 

BIBLIOGRAFIA .................................................................................................................................... 53 

EVALUACION ..................................................................................................................................... 54 

LISTA PARA REVISAR POR SU PROPIA CUENTA EL VALOR DEL DOCUMENTO .................................. 61 
 

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INTRODUCCIÓN


La IA (Inteligencia Artificial) es uno de los temas que más veces aparece en
la ciencia ficción moderna. Todo relato futurista incluye siempre alguna referencia
al tema (ya sea en forma de androide o de simple computador), e incluso en
muchas ocasiones llega a ser el núcleo de la historia.


Sin embargo, lo que en su día fue producto de la imaginación de diversos
autores, hoy es una ciencia real sobre la que se trabaja. Y es que no hay dudas de
la labor que desempeña en nuestra sociedad la ciencia ficción, como precursora
de nuevos campos de desarrollo e investigación. La IA es una ciencia joven (toda
la informática lo es) que aunque está lejos de las posibilidades relatadas en la
ficción, tiene en la actualidad diversas aplicaciones de gran importancia. Por todo
ello, creemos que es interesante conocer la realidad actual de esta ciencia.



¿Qué es?



Existen numerosas definiciones de Inteligencia Artificial, dependiendo del
autor o el campo de especialización. Para hacernos una idea, aquí hay cuatro
modelos bastante representativos de esta ciencia.

IA es la atribuida a las máquinas capaces de hacer operaciones propias de
seres inteligentes (DRAE).

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La IA es el estudio de las computaciones que permiten percibir, razonar y
actuar (Winston).
La IA es el estudio de técnicas de resolución de problemas de complejidad
exponencial mediante el uso de conocimiento sobre el campo de aplicación
del problema. (Rich)
La IA estudia cómo lograr que las máquinas realicen tareas que, por el
momento, son realizadas mejor por los seres humanos. (Rich)

 

 



La Inteligencia Artificial tiene dos aspectos, uno como ciencia cognitiva y otro

como tecnología informática, y sus características esenciales son:

Información simbólica preferente a la numérica.
Métodos heurísticos preferentes a los algorítmicos.
Uso de conocimiento específico-declarativo.
Informaciones incompletas o con incertidumbre.
Multidisciplinaria.



Nacimiento


Si bien a principios de la década de los años 50 aparecieron ya los primeros
programas de cálculo formal (que permitían a los ordenadores, utilizados hasta
entonces únicamente como máquinas de calcular, manipular símbolos), lo que
más tarde recibiría el nombre de inteligencia artificial nación en realidad, en el
campo de la informática, con la aparición del primer programa capaz de demostrar

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teoremas de la lógica de las proposiciones (el Logic Theorist creado por Newell,
Shaw y Simon). Dicho programa fue presentado durante la conferencia de
investigadores que se celebró en el colegio de Darmouth (1956). En aquella
ocasión se acuño, también, el término de inteligencia artificial. Este avance era
consecuencia de la carencia de algoritmos que fuesen capaces de describir una
cierta serie de actividades cognitivas como el reconocimiento visual de un objeto,
la comprensión de los lenguajes naturales (hablados o escritos), el diagnóstico de
enfermedades en el ser humano o de averías en las máquinas, etc. La inteligencia
artificial nació, pues, como resultado de la confluencia de dos corrientes diversas:
por un lado, la científica, que tenía como objetivo intentar comprender los
mecanismos de la inteligencia humana empleando para ello, como modelo de
simulación, los ordenadores y, por otro lado, la técnica, que pretendía equipar a
los ordenadores de capacidades de pensamiento lo más similares posible a las
humanas pero sin la pretensión de imitar con toda exactitud los pasos que sigue el
ser humano para llevar a cabo dichas actividades intelectuales. Este proceso se
vio además reforzado por la aparición de lenguajes de programación bien
adaptados a la inteligencia artificial, el LISP (creado por McCarthy a partir de
1960).



El periodo que abarca 1956 a 1968 se caracterizó, en este campo, por los
intentos dirigidos a la búsqueda y modelización de determinados principios
generales de la inteligencia (aplicaciones como la traducción automática, la
percepción visual, etc.). A finales de la década de los años 60, los trabajos se
encaminaron hacia el desarrollo de sistemas inteligentes de aplicación en la
robótica (visión artificial, manipulación de objetos, navegación automática, etc.) en
los que era necesario incorporar una gran cantidad de conocimientos específicos

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referidos a los problemas que se pretendía resolver con dichas técnicas. Este
proceso marcó el inicio del estudio de los llamados sistemas expertos.

 

Vertientes


Clasificación de campos de la IA según la ACM:

•Programación automática: Verificación y síntesis.
•Razonamiento au
  • Links de descarga
http://lwp-l.com/pdf4616

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