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Presentation Transcript
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¿Qué es la Inteligencia Artificial?
      • Historia
      • Tendencias
      • Juegos de apertura
  • Lenguaje Natural
      • Aplicaciones PLN
      • Niveles del Lenguaje
  • Base de Conocimientos y Sistemas Expertos
  • Redes Neuronales
      • Estructura básica de una Neurona

La presentación comenzará en 5 seg. Puede navegar usando el menú si lo prefiere.

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¿Qué es?
  • Capacidad de aprender a partir de la experiencia
  • El poder de pensar
  • La capacidad de razonar
  • La capacidad de percibir relaciones
  • El poder de comprender
  • Intuición

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¿Qué es?

Historia

  • 1950-1965. Período “clásico”
    • Resolución de problemas de sentido común:
      • Razonamiento de objetos físicos y sus relaciones
      • Razonamiento de acciones y sus consecuencias.
  • 1965-1975. Período “romántico”
    • Percepción (visión y habla)
    • Compresión de lenguaje natural
    • Robótica.

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¿Qué es?

Historia

  • 1975-actualidad. Período “moderno”
    • Reconocimiento de voz (HMM)
    • Incertidumbre (RB, Lógica difusa)
    • Planeación
    • Aprendizaje
    • Aplicaciones "reales" (medicina, finanzas, ingeniería, exploración, etc.)
    • Comercialización de la IA.

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¿Qué es?

Historia

Ejemplo de los más novedoso en Robótica:

Haga click sobre el video para comienzar la reproducción.

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¿Qué es?

Tendencias

Dos tendencias en la IA:

  • Intenta utilizar los ordenadores para simular los procesos mentales humanos
  • Implica el diseño de máquinas inteligentes, independientemente de cómo piensan las personas.

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¿Qué es?

Juegos de Apertura

  • El juego del ajedrez, tiene unas reglas claramente definidas y unos objetivos inequívocos. 
  • En una partida cada jugador:
    • Realiza una media de 50 movimientos
    • con un factor de ramificación medio de 35 posibilidades

=> para examinarlo 35.100 posibilidades

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¿Qué es?

Juegos de Apertura

  • Búsqueda

Los ordenadores más potentes si pueden rastrear todas las posibilidades, en base a la denominada fuerza bruta.

  • Heurísticos

Se basan en juicios que la experiencia nos dice que son válidos.

  • Reconocimientos de modelos

Los programas de juegos reconocen modelos recurrentes, pero no lo hacen como las personas.

  • Aprendizaje de máquinas
    • Si un movimiento es rentable el programa lo aprende para futuras jugadas.
    • Sino, el programa lo recordará y evitará su uso en el futuro.

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lenguaje natural
Lenguaje Natural
  • El Lenguaje Natural es el medio que utilizamos de manera cotidiana para establecer nuestra comunicación con las demás personas. 
  • Un objetivo fundamental de la Inteligencia Artificial, es la manipulación de lenguajes naturales usando herramientas de computación

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lenguaje natural10
Lenguaje Natural
  • El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es la disciplina encargada de producir sistemas informáticos que posibiliten la comunicación hombre-máquina.

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Lenguaje Natural

Aplicaciones PLN

  • Recuperación de la información:

“Una persona llega a la computadora y le dice (en LN) que es lo que busca, ésta busca y le dice que es lo que tiene referente al tema.”

  • Extracción de Información y Resúmenes:

Capacidad de crear un resumen de un documento basándose en los datos proporcionados (análisis detallado).

  • Traducción automática:

Tomando en cuenta lo que se quiere expresar en cada oración, y no solo palabra por palabra.

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Lenguaje Natural

Aplicaciones PLN

  • Resolución cooperativa de problemas:

Interactividad entre el usuario y el ordenador.

  • Tutores inteligentes:

Capacidad de evaluar y de adaptarse a cada tipo de alumno.

  • Reconocimiento de Voz:

Para identificar al usuario o para procesar lo que el usuario dicte.

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Lenguaje Natural

Niveles del Lenguaje

  • Nivel Fonológico

Relación Sonido-Palabra

  • Nivel Morfológico:

Rápida + Mente == Rápidamente

  • Nivel Sintáctico:

Las palabras se unen para formar oraciones

  • Nivel Semántico:

el significado de las palabras

  • Nivel Pragmático:

el uso en situaciones

(uso  significado)

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Base de Conocimientos y Sistemas Expertos
  • La Base de Conocimientos

Conocimiento de los hechos y de las experiencias de los expertos.

  • El Mecanismo de Inferencia

Puede simular la estrategia de solución de un experto.

  • El ComponenteExplicativo

explica al usuario la estrategia de solución encontrada y el porqué de las decisiones.

  • La Interface de Usuario

para realizar una consulta en un lenguaje lo más natural posible.

  • El Componente de Adquisición

ayuda a la estructuración e implementación del conocimiento.

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Redes Neuronales
  • Una neurona es una célula nerviosa, elemento fundamental de la arquitectura nerviosa.
  • Es la unidad funcional que transporta el flujo nervioso.

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Redes Neuronales

Estructura básica de una neurona

Está formada por el cuerpo celular y diferentes prolongaciones:

  • El axón,

por aquí transitan los impulsos nerviosos o potenciales de acción desde el cuerpo celular hacia la siguiente célula.

  • Las dendritas,

transmiten los potenciales de acción desde las neuronas adyacentes hacia el cuerpo celular o soma.

  • Se unen entre ellas

Esta unión discontinua se llama sinapsis.

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FIN DE LA PRESENTACIÓN

Espero que os haya gustado

Elena Barrios.

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