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Introducci贸n a la Ingenier铆a del Conocimiento


Inteligencia Artificial.

Preliminares (i)

 Facultad de comprender o entender las cosas Diccionario de la Real Academia de la Lengua

 Poder enfrentarse a cualquier situación, en especial a las nuevas, por ajustes de la propia conducta  Capacidad de aprender las interpretaciones de hechos actuales de modo que sirvan de guía de acción hacia una meta deseada Webster New Collegiate Dictionary


Inteligencia Artificial. Preliminares (ii)

 Aprender: adquirir el conocimiento de una cosa por medio del estudio o de la experiencia  Razonar: usar la razón o la inteligencia para estructurar y exponer las ideas  Razonamiento: exposición de una serie de ideas encadenadas para llegar a una conclusión o demostración  Razonamiento: serie de actividades mentales por la que la persona pasa de un juicio inicial a uno terminal


Inteligencia Artificial. Preliminares (iii)

 Razonar ha sido considerado, desde siempre, como una notoria manifestación de la inteligencia. La racionalidad se ha visto como la gran diferencia entre las personas y los animales. Por ello, en buena medida por falta de otro término de comparación, se ha considerado no sólo como distinta sino como específica de la humanidad. La inteligencia Artificial. Máquinas y personas. Enric Trillas

 Los hombres son animales racionales Aristóteles


Inteligencia Artificial.

Definiciones (i)

 El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los hombres hacen mejor E. Rich, K. Knight

 La Inteligencia Artificial es la ciencia de hacer máquinas que hagan cosas que realizadas por el hombre requieran uso de inteligencia Marvin L. Minsky

 Inteligencia es la forma de resolver problemas que aún no se entienden, porque una vez que uno sabe como resolver un problema, no se ve como algo que necesite inteligencia Marvin L. Minsky


Inteligencia Artificial.

Definiciones (ii)

 [La automatización de] de actividades que vinculamos con procesos de pensamiento humano; actividades como la toma de decisiones, resolución de problemas, aprendizaje, … R.E. Bellman

 El campo de la Inteligencia Artificial tiene su principal contenido en aquellos procesos comunes que reúnen percepción y conocimiento, amén que el proceso pueda ser comprendido y estudiado científicamente N. Nilson

 [La Inteligencia Artificial] es el estudio de técnicas de resolución de problemas exponenciales complicados en tiempo polinomial, mediante el uso de conocimiento sobre el campo de aplicación del problema. E. Rich, K. Knight


Inteligencia Artificial.

La interesante tarea de logran que las computadoras piensen… máquinas con mente, en su amplio sentido literal.

El estudio de los cálculos que permiten percibir, razonar y actuar.

Haugeland, 1985

El estudio de cómo lograr que las computadoras realicen tareas que, por el momento, los humanos hacen mejor. Rich, Knight, 1991

HUMANO

Definiciones (iii)

RAZONAMIENTO

Winston, 1992

La rama de la ciencia de la computación que se ocupa de la automatización de la conducta inteligente. Luger, Stubblefield, 1993

RACIONAL

CONDUCTA


Inteligencia Artificial.

Actuar como humano (i)

ď ą Prueba de Turing: Un humano interroga a un ordenador por medio de un teletipo. La prueba se considera superada si el evaluador no es capaz de determinar si las respuestas provienen de un humano o de un ordenador


Inteligencia Artificial.

Actuar como humano (ii)

PROCESAR UN LENGUAJE NATURAL: Establecer una apropiada comunicación

APRENDIZAJE: Adaptarse a nuevas circunstancias para detectar y extrapolar esquemas

REPRESENTAR EL CONOCIMIENTO: PRUEBA DE TURING

RAZONAR AUTOMÁTICAMENTE Utilizar la información almacenada para obtener nuevas conclusiones

Guardar la información suministrada durante el interrogatorio


Inteligencia Artificial.

Pensar como humano

El enfoque del modelo cognoscitivo  ¿Cómo piensan los humanos?  Una vez que se disponga de una teoría precisa de la mente, puede expresarse tal teoría en un programa de ordenador  GPS (General Problem Solver), 1957. Diseñado usando los protocolos que los psicólogos tenían de cómo resolvían problemas los humanos. Newel y Simon


Inteligencia Artificial.

Pensar racionalmente

El enfoque de las leyes del pensamiento  Aristóteles fue de los primeros en intentar codificar la “manera correcta de pensar” (silogismos)  Lógica  Dos problemas: 1.) Imposibilidad, en muchos casos, de expresar un conocimiento informal en términos formales 2.) Ineficiencia


Inteligencia Artificial.

Actuar racionalmente

El enfoque del agente racional ď ą Actuar racionalmente significa actuar de manera tal que se logren los objetivos deseados, con base en ciertos supuestos. ď ą Todas las habilidades que se necesitan en la prueba de Turing permiten emprender acciones racionales.


Ingeniería del Conocimiento

La Ingeniería del Conocimiento, se define como el subcampo de la Inteligencia Artificial concerniente a la adquisición, conceptualización, representación y aplicación de conocimientos, o como la disciplina de ingeniería por la cual los conocimientos se integran dentro de un sistema computacional para resolver problemas complejos que normalmente requieren un alto nivel de experiencia humana.


Sistema basado en Conocimiento DEFINICIÓN

Se define un Sistema Basado en Conocimiento como un programa de Inteligencia Artificial cuyas prestaciones dependen más de la presencia explícita de un cuerpo de conocimientos que de la posesión de ingeniosos procedimientos computacionales.


Sistema basado en conocimiento SISTEMA EXPERTO

Un Sistema Experto (S.E.) es un SBC cuyas prestaciones intentan rivalizar con los expertos humanos. En general, es posible afirmar que un SE es un conjunto integrado de programas que incorporan conocimientos especializados y la experiencia de los expertos humanos.


Sistema basado en Conocimiento ESTRUCTURA

Base de conocimientos

Motor de Inferencias

Interfaz Entrada/Salida

Usuario/Experto


Sistema basado en Conocimiento ELEMENTOS

Base de Conocimientos

contiene los conocimientos relativos a la tarea

Motor de inferencias

permite que el sistema razone a partir de los datos, noticias y conocimientos de entrada para producir los resultados de salida

Interfaz de entrada/salida

permite al usuario proporcionar hechos y datos, y al sistema realizar realizar preguntas y proporcionar consejos y explicaciones. A veces los usuarios pueden interactuar desde este interfaz con la base de conocimientos para introducir nuevos conocimientos.


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