Universidad de los AndesUniversidad de los AndesNúcleo Universitario Alberto AdrianiNúcleo Universitario Alberto Adriani

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Inteligencia ArtificialInteligencia Artificial

Ingeniería de SistemasIngeniería de SistemasIngeniería de SistemasIngeniería de Sistemas

Inteligencia Artificial (IA)Inteligencia Artificial (IA)

Ciencias de computaciónCiencias de computación

Inteligencia ArtificialInteligencia Artificial

“La Inteligencia Artificial es la parte de las Ciencias de la computación que se ocupa del diseño de sistemas de computación inteligentes, esto es, sistemas que exhiben las características que asociamos con la inteligencia en el comportamiento humano” (Barr y Feigembaum).

“La Inteligencia Artificial es el estudio de cómo hacer que las computadoras hagan cosas que hasta el momento, los humanos hacen mejor” (Rich y Knight).

Objetivo de la IAObjetivo de la IA

DDuplicar las facultades de comportamiento uplicar las facultades de comportamiento del ser del ser humanhumanoo((

AprenderAprender Tomar decisionesTomar decisiones PercibirPercibir RazonarRazonar ActuarActuar

Limitaciones de la IALimitaciones de la IA

““EEl problema de la Inteligencia l problema de la Inteligencia Artificial es la naturaleza de la Artificial es la naturaleza de la misma inteligencia, un tema que misma inteligencia, un tema que nadie comprende muy biennadie comprende muy bien””..

((Minsky M. Minsky M. "Robotics""Robotics". Omni . Omni Publications International. New York, Publications International. New York, 1985. Traducción española:1985. Traducción española: RobóticaRobótica. Editorial Planeta, 1986. Editorial Planeta, 1986))..

Campos de la IACampos de la IA

Redes NeuronalesRedes NeuronalesLógica DifusaLógica DifusaSistemas Expertos y Sistemas Basados en Sistemas Expertos y Sistemas Basados en ConocimientosConocimientosTécnicas de BúsquedaTécnicas de BúsquedaSistemas Multi-AgentesSistemas Multi-AgentesVisión ArtificialVisión ArtificialAprendizaje de MaquinaAprendizaje de MaquinaAlgoritmos genéticosAlgoritmos genéticosRobóticaRobótica

Redes neuronalesRedes neuronales

Más de 100 millones de neuronas

NeuronaNeurona

ElementosElementos

Redes Neuronales Redes Neuronales ArtificialesArtificiales

Neurona ArtificialNeurona Biológica

Neurona ArtificialNeurona Artificial

X1

X2

.

.

.Xn

w1

w2

wn

∑

Entrada Pesos

Función de Activación

Y = f (WtX)

AprendizajeAprendizaje

X1

X2

.

.

.Xn

w1

w2

wn

∑

Patrones de entrada

Pesos

Función de Activación

Y = f (WtX)

?

Patrones de salida

Ejemplo: Función Y lógicaEjemplo: Función Y lógicaA B A y B

1 1 1

1 0 0

0 1 0

0 0 0

Cuántas entradas? 2Cuántas Salidas? 1

EjemploEjemplo

A

B

w1

w2 ∑

PesosFunción de Activación

Aprendizaje de las RNAAprendizaje de las RNA

No Supervisado

Supervisado

Demostración en matlabDemostración en matlab