1. FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La IA sintetiza y automatiza tareas intelectuales.

Filosofía desde 428 A.C. hasta el presente

• Dualismo Descartes: una parte de la mente (alma o espíritu) que está al margen de la naturaleza, exenta de la influencia de las leyes físicas.

• Materialismo Bacon las operaciones del cerebro realizadas de acuerdo a las leyes de la física constituyen la mente.

• Empirismo Locke: “Nada existe en la mente que no haya pasado primero por los sentidos”.

• Positivismo Lógico – Carnap: todo el conocimiento se puede caracterizar mediante teorías lógicas relacionadas con sentencias de observación que corresponden a estímulos sensoriales.

Matemática desde el año 800 al presente • El primer algoritmo no trivial es el algoritmo Euclideo para determinar el máximo común divisor. • Al- Khowarazmi, matemático persa del siglo IX. • Boole, deducciones lógicas.

• Probabilidad – Gardano introducción de la probabilidad basado en resultados de juegos de apuestas. Bayes la regla de Bayes y el análisis Bayesiano

Economía desde 1766 hasta el presente • Teoría de las decisiones, combina teoría de la probabilidad con la teoría de la utilidad para la toma de decisiones realizado bajo incertidumbre. • Teoría de Juegos – Morgenstern y Von Neumann en algunos juegos un agente racional debía actuar de forma aleatoria al menos en apariencia con respecto a sus contrincantes

Neurociencia desde 1861 hasta el presente. • La neurociencia es el estudio del sistema neurológico, y en especial, del cerebro. • Uno de los grandes misterios de la ciencia es la forma en la que se genera el pensamiento en un cerebro. • La conclusión verdaderamente increíble de los estudios del cerebro es que una colección de simples células puede llegar a generar razonamiento, acción y conciencia o, dicho en otras palabras, los cerebros generan las inteligencias (Searle, 1992)

Psicología desde 1879 hasta el presente. • ¿Cómo piensan y actúan los animales? • Síntesis: Adaptación, fenómeno de percepción, técnicas experimentales • Ingeniería Computacional desde 1940 al presente. • Teoría de Control y Cibernética desde 1948 al presente. • Lingüística desde 1957 hasta el presente.

Ingeniería Computacional desde 1940 al presente. • necesitan dos cosas: inteligencia (ciencia) y un artefacto (ingeniería). • El computador ha sido el artefacto elegido.

Teoría de Control y Cibernética desde 1948 al presente. • ¿Cómo pueden los artefactos operar bajo su propio control?

• La teoría de control moderna tiene como objetivo el diseño de sistemas que maximizan una función objetivo en el tiempo. • ¿Por qué son entonces la IA y la Teoría de Control dos campos distintos? – La IA se fundó, en parte, para escapar de las limitaciones matemáticas de la teoría de control en los años 50.

Lingüística desde 1957 hasta el presente. • ¿Cómo está relacionado el lenguaje con el pensamiento? Síntesis: Representación del conocimiento, gramática. • La lingüística moderna y la IA nacieron al mismo tiempo y maduraron juntas, solapándose en un campo híbrido llamado lingüística computacional o procesamiento del lenguaje natural.

2. Historia de la Inteligencia Artificial

• 1940/50:– Programas que resuelven tareas básicas de razonamiento (jugar al ajedrez / jugar a las damas / probar teoremas geométricos)– Primeros modelos de neuronas artificiales (McCulloch/Pitts)

• 1960/70:– Representaciones especializadas del conocimiento (reglas, marcos, guiones)– Primeros sistemas expertos (Dendral, Prospector, Mycin)– Declive de la computación neuronal (análisis de los Perceptrones de Minsky)

• 1980:– Aplicaciones comerciales de los sistemas expertos– Proyecto de software de “quinta generación” en Japón

• 1990 hasta hoy:– Regreso de las redes de neuronas– Modelos de incertidumbre (cadenas de Markov, redes Bayesianas)– Agentes inteligentes (robots autónomos, sistemas multiagente)

3. ESTADOS DEL ARTE DE LA I.A. La primera fase corresponde al desarrollo de sistemas y programas que traten directamente el

lenguaje natural

4. MODELOS DE AGENTES INTELIGENTES Agentes reactivos: Es un agente de bajo nivel, que no dispone de un protocolo ni de un

lenguaje de comunicación y cuya única capacidad es responder a estímulos.

Agentes reactivos basados en modelo: Almacenan información del mundo que no pueden ver. Este agente es basado en lenguajes definidos anticipadamente a la máquina obteniendo una respuesta en base a sensores, así mismo se puede decir que el conocimiento es llamado Modelo.

Agentes basados en objetivos: utiliza una descripción de las metas a alcanzar que le sirva para escoger entre las distintas acciones posibles el destino del pasajero. Además de saber el estado actual el agente necesita información precisa sobre su meta.

Agentes basados en utilidad: tambièn llamado agente racional ideal es aquel que en todos los casos posibles, emprende todas aquellas acciones que favorezcan obtener el máximo su rendimiento.

Agentes que aprenden: mejore la interacción con el ambiente (encarnación)

5. HEURISTICAEs el conjunto de criterios, metodos o principios que se utilizan para encontrar, entre varios caminos posibles cual o cuales son las mas efectivas para obtener un objetivo determinado.

UNIDAD 2 1. Tecnicas de busqueda.

Son una serie de esquemas de representaciòn del conocimiento, que mediante diversos algoritmos nos permite resolver ciertos problemas desde el punto de vista de la I.A.

2. Solucion de problemas de busqueda:La solucion de problemas es fundamental para la mayoria de las aplicaciones de I.A: Existen principalmente dos clases de problemas que se pueden resolver mediante procesos computacionales:

Aquellos en los que se utiliza un algoritmo determinista que garantiza la solucion al problema y las tareas complejas que se resuelven con la busqueda de una solucion.

3. Espacio de estadosSon todas aquellas posibles soluciones que puedan existir para resolver un Sistema.

4. Deterministicos:El espacio de estados deterministicos contienen un ùnico estado inicial y seguir la secuencia de estados para la soluciòn.Los espacios de estados deterministicos son usados por los sistemas expertos.

5. No deterministicosEl no deterministico contiene un amplio numero de estados iniciales y sigue la secuencia de estados perteneciente al estado inicial del espacio.Son usados por sistemas de lògica difusa.

Metodos de busqueda6. Primero en anchura:

Es una estrategia sencilla en la que se expande primero el nodo raíz, a continuación se expanden todos los sucesores del nodo raíz, después sus sucesores, etc. Se expanden todos los nodos a una profundidad en el árbol de búsqueda antes de expandir cualquier nodo del próximo nivel.

7. Primero en profundidad:Se selecciona un nodo del primer nivel, descendiendo por alguna de las ramas que nacen de este nivel y que nos llevan al siguiente nivel, hasta llegar a un nodo terminal. Si se llega a un estado terminal sin satisfacer el objetivo, se vuelve al estado inicial y se elige otro camino hasta llegar a un nuevo nodo terminal.

8. Grafos “O”:Son en realidad graficas formadas por líneas rectas interconectados por nodos o puntos y que esta grafica usualmente representa una matriz.

9. Grafos “A”:

10. Satisfaccion de restricciones:En los problemas de satisfaccion de restricciones (PSR), los estados y la prueba de meta siguen a una representacion estandar, estructurada y muy simple.

11. Teoria de juegosConsiste en razonamientos circulares, los cuales no pueden ser evitados al considerar cuestiones estratégicas.