tipos de otras cosas

Sistemas Expertos
Introducción a la Inteligencia
Artificial
SESION I
Mg. Ing. Rolando Chávez Guillén

¿ Inteligencia Artificial ?
 Objetivos
 Conceptos Fundamentales

OBJETIVOS
Comprensión del mundo en que vivimos
REPRESENTAR EL CONOCIMIENTO
Que aspecto tiene (Propiedades)
Como funciona y como podría actuar (comportamientos , relaciones)
Como razonar en forma lógica con ese conocimiento
ORGANIZACIÓN
INTELIGENTE
Concebido por
El hombre
Mundo Mundo
natural artificial
Creado por los seres humanos
Modelos
SOBRE

OBJETIVOS
Sistemas OperativosMáquinas Conceptos y Teorías
Lenguajes Comunicación IA, , IAD
Expert Systems
Estructura de Datos
Multiagent Systems, ..., ...
Proyectos Inteligentes
Bases de Conocimiento
ETC...
Problemas del
MÉTODOS YMundo Real
PROYECTOS TÉCNICAS
SOLUCIONES

Crear modelos que permitan
comprender el mundo Real
[ Natural + Artificial ]
OBJETIVOS

Conceptos Fundamentales
Inteligencia
Los hombres se han denominados asi
mismos como Homo sapiens (del
latín Homo=hombre, sapiens = sabio),
porque nuestras capacidades
mentales son muy importante para
nosotros.

Inteligencia
• Durante miles de años,
hemos tratado de
comprender cómo
pensamos, es decir, cómo
un puñado de materia
puede percibir, entender,
predecir y manipular un
mundo mucho más grande
y más complicado que uno
mismo.

Inteligencia
• El campo de la inteligencia
artificial, va aún más lejos: no se
trata sólo de comprender sino
también construir entidades
inteligentes .

Inteligencia
La Real Academia de la Lengua:
“Potencia intelectual: facultad
de conocer, de entender o
comprender”

Inteligencia
“Habilidad para adquirir,
comprender y aplicar
conocimiento”.
“Aptitud para recordar, pensar y
razonar”.

Inteligencia
“Capacidad de resolver
creativamente un problema”
(Luis Puelles investigador del Instituto de Neurociencias de
Alicante)

Inteligencia
“Capacidad para ajustar
conscientemente el modo de
pensar a los nuevos requisitos
del entorno, adaptándose
dinámicamente a nuevos
problemas y condiciones”
(W. Stern, Inteligencia Emocional y Empresarial)

Inteligencia
“Inteligencia humana se puede
describir en términos de
procesos informativos y
estructuras mentales”
(Enfoque de la Psicología Cognitiva)

Inteligencia
“Comprensión, orientación , sentido crítico
y capacidad de juicio”
(Alfred Binet )
“Capacidad para actuar en orden a
conseguir determinados objetivos, pensar
racionalmente y relacionarse eficazmente
con el entorno” (D. Wechsler)

¿Qué es la Inteligencia?
Esta referida a los procesos con los
cuales nuestro cerebro resuelve
problemas que consideramos difíciles.
Sin embargo, cuando logramos dominar una
habilidad, ya no nos impresiona ni
mistificamos el hecho de que otras
personas hagan la misma tarea.

¿Qué es la Inteligencia?
En la física el objeto es la materia y la energía.
Creado el modelo, se comprueba su
comportamiento en diferentes situaciones. Si el
modelo es correcto podemos predecir
En Inteligencia el objeto es el
conocimiento y la información, con la
inteligencia también podemos predecir el
comportamiento.

Aspectos de la Inteligencia
Características Inteligentes:
• Percibir.
• Comprensión del lenguaje.
• Aprender.
• Resolver problemas

Inteligencia Natural
El ser humano se dice que es inteligente por que posee:
• Intuición.
• Inspiración.
• Capacidad de organizar cadenas lógicas
de pensamiento.
• Sentimiento y Expresión lingüística.
• Tiene capacidad de aprender, razonar y
deducir.
• Manipula los conocimientos e información
que posee aplicando una serie de reglas y
experiencias (formales e intuitivas) para la
solución de problemas.

INTELIGENCIA NATURAL
La Actividad Intelectiva agrupa
los siguientes procesos::
• Percepción.
• Pensamiento abstracto.
• Aprendizaje.
• Memoria y Asociación.
• Razonamiento.
• Imaginación o Creatividad.
• Solución de problemas
• Conciencia.
• Comunicación.

INTELIGENCIA
INTELIGENCIA HUMANA
1. Percepción.
2. El pensamiento abstracto.
3. Aprendizaje.
4. Memoria y asociación.
5. Razonamiento.
6. Creatividad e imaginación
7. Solución de problemas.
8. Conciencia.
9. Comunicación.

INTELIGENCIA
INTELIGENCIA HUMANA
1. Percepción.
3. Aprendizaje.
5. Razonamiento.
8. Conciencia.
9. Comunicación.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
1. Percepción.
3. Aprendizaje.
5. Razonamiento.
8. Conciencia.
9. Comunicación.

Tipos de Inteligencia
• Inteligencia Verbal o Comunicativa
• Inteligencia Matemática lógica
• Inteligencia Espacial(visual)
• Inteligencia Cenestésica (corporal)
• Inteligencia Artística (música, pintura,
etc.)
• Inteligencia Interpersonal (liderazgo y
acción cooperativa)
• Inteligencia Intrapsíquica (conocimiento y
control de si mismo)

Conceptos de IA
 DEFINICIONES.
 INTELIGENCIA NATURAL.
 CARACTERISTICAS.
 CAMPOS DE APLICACIÓN.

Stuart Russell
• En IA el principal tema unificador es la idea
del agente inteligente.
• Definimos la IA como el estudio de los
agentes que reciben percepciones del
entorno y llevan a cabo las acciones.
• Cada agente implementa una función la cual
estructura las secuencia de las percepciones
en acciones.
Si el carro de adelante
esta frenando, entonces
empezar a frenar
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Agente
reactivo

Conceptos
“Un sistema es racional si hace
lo correcto en función de su
conocimiento”

Conceptos
“Los filósofos delimitaron las
ideas mas importantes de la IA,
pero para pasar de ahí a una
ciencia formal es necesario contar
con una formulación matemática
en tres áreas fundamentales:
lógica , computación y
probabilidad ”

Definiciones de la IA
Se agrupan en cuatro categorías:
 Sistemas que actúan como humanos.
 Sistemas que piensan como humanos.
 Sistemas que piensan racionalmente
(Hacer lo correcto).
 Sistemas que actúan racionalmente.

Humano Racional
Sistemas que piensan Sistemas que piensanPensamiento
como humanos racionalmente
Comportamiento Sistemas que actúan Sistemas que actúan
como humanos racionalmente
Objetivos a alcanzar por la IA
Desarrollar …….

• “El arte de desarrollar maquinas con
capacidad para realizar funciones que
cuando son realizadas por personas
requieren de inteligencia”. (kurzweil, 1990).
Sistemas que actúan como humanos

• “El estudio de como lograr que los
computadores realicen tareas que, por el
momento, los humanos hacen mejor”.
(Rich y Knight, 1991).

• Prueba de Turing.
• S.E. para justificar un diagnóstico.
• Máquina de dialogo con los
humanos .

Ejemplo:
http://www.grafologico.com/firma/analisis_de_la_firma.asp
33

Chatbot Alice: www.alicebot.org
34

Chatbot Alice: www.alicebot.org
35

> What is your favorite topic?
36
My favorite subject is artificial intelligence.
> What is artificial intelligence?
Artificial intelligence is the branch of engineering and science devoted to
constructing machines that think. I can ask someone about it.
> Can you do anything else than chatting?
Doing anything else than chatting is not among my strongest traits.
...
Un diálogo con Alice-bot:

continuación (2):
> How old am I?
37
Is this a trick question? You said you were how many years old? My guess
is that you are really a kid.
> What would you like to know about me?
Tell me about your educational background.
> I am a professor in computer science
You are a professor in computer science? How do you like your work?
> It‟s kind of nice teaching courses on artificial intelligence
I guess it is a lot of fun.
> What should I tell the students about you?
Be sure to think before you speak. State your point clearly and slowly and
gauge the listener's response before going any further.

¿Es inteligente Alice?
• NO!!!!
38
 ~ 20000 reglas triviales input-response.
 + algo de pattern matching
 + algo de conocimiento
 + algo de azar aplicado
 NO posee componente de razonamiento
 PERO: demuestra comportamiento „tipo humano‟.

• Estos sistemas tratan de actuar como
humanos; es decir, imitan el comportamiento
humano; por ejemplo la robótica. El estudio de
cómo lograr que los computadores realicen
tareas que, por el momento, los humanos
hacen mejor.

• “El nuevo y excitante esfuerzo de hacer
que los computadores piensen …..,
Maquinas con mentes, en el mas amplio
sentido literal”
(Haugeland, 1985).
Sistemas que piensan como humanos
• “La automatización de actividades que vinculamos con
procesos de pensamiento humano, actividades como la
toma de decisiones, resolución de problemas,
aprendizaje….”
(Bellman, 1978)

Ciencia cognitiva. Aportaciones: Visión,
lenguaje natural, aprendizaje
¿Cómo piensan los humanos?
Introspección
Experimentos psicológicos

• Para poder decir que un programa
piensa como los humanos. Es
necesario contar con un mecanismo
para determinar como piensan los
humanos. Es necesario penetrar en
el funcionamiento de las mentes
humanas.
• Hay dos formas de hacerlo:
mediante introspección(intentando
atrapar nuestros propios
pensamientos conforme van
apareciendo) y mediante
experimentos psicológicos

• Una vez que se cuente con una
teoría lo suficientemente precisa
sobre como trabaja la mente, se
podrá expresar esa teoría en la
forma de un programa de
computador.
• Si los datos de entrada/salida del
programa y los tiempos de reacción
son similares a los de un humano,
existe la evidencia de que algunos
de los mecanismos del programa se
pueden comparar con los que
utilizan los seres humanos.

• En el campo de la ciencia
cognitiva convergen los
modelos computacionales
de IA y técnicas
experimentales de
psicología intentando
elaborar teorías precisas y
verificables sobre el
funcionamiento de la mente
humana.

• Estos sistemas tratan de
emular el pensamiento
humano; por ejemplo las
redes neuronales
artificiales. La
automatización de
actividades que vinculamos
con procesos de
pensamiento humano,
actividades como la Toma
de decisiones, resolución
de problemas, aprendizaje.

Sistemas que piensan racionalmente
• “El estudio de las facultades mentales a
través del uso de modelos computacionales.
"(Charniak y McDermott, 1985).
• "El estudio de los cálculos que hacen posible
percibir, razonar y actuar. “ (Winston, 1992).

Lógica (XIX-XX)
Representación del conocimiento impreciso
versus
Notación lógica
Lógica fuzzy (1968)

el enfoque de las “leyes del pensamiento”
• El filósofo griego Aristóteles fue uno
de los primeros en intentar codificar
la “manera correcta de pensar”, es
decir un proceso de razonamiento
irrefutable.
• Sus silogismos son esquemas de
estructuras de argumentación
mediante las que siempre se llega a
conclusiones correctas si se parte de
premisas correctas(por ejemplo:
"Sócrates es un hombre; todos los
hombres son mortales; por lo tanto
Sócrates es mortal”).

• Estas “leyes del pensamiento”
supuestamente gobiernan la
manera de operar de la mente; su
estudio fue el inicio de un campo
llamado lógica.
• Ya en 1965 existían programas que
en principio, resolvían cualquier
problema resoluble descrito en
notación lógica. La llamada tradición
logista dentro del campo artificial
trata de construir sistemas
inteligentes a partir de estos
programas.

• Es decir, estos sistemas con lógica
(idealmente), tratan de imitar o
emular el pensamiento lógico
racional del ser humano; por
ejemplo los sistemas expertos. El
estudio de los cálculos que hacen
posible percibir, razonar y actuar.

Sistemas que actúan racionalmente
• "La inteligencia computacional es el
estudio del diseño de agentes
inteligentes. "(Poole , 1998).
• “ lA ... Esta relacionada con conductas
inteligentes en las maquinas."
(Nilsson, 1998).

• Lograr los objetivos deseados (bajo
ciertos supuestos) .
• Agente: “algo capaz de percibir y actuar”
Agentes racionales
I.A.:
Estudio y construcción de agentes racionales

• Un agente es algo que
razona(agente viene del latín agere,
hacer).
• Pero de los agentes informáticos se
espera que tengan otros atributos
que los distingan de los “programas”
convencionales, como que están
dotados de controles autónomos,
que perciban su entorno, que
persistan durante un periodo de
tiempo prolongado, que se adapten a
los cambios y que sean capaces de
alcanzar objetivos diferentes.

• Un agente racional es aquel
que actúa con la intención de
alcanzar el mejor resultado o,
cuando hay incertidumbre el
mejor resultado esperado.

• En el caso del enfoque de la IA
según las “leyes del
pensamiento” , todo el énfasis
se pone en hacer inferencias
correctas.
• La obtención de estas
inferencias correctas puede a
veces, formar parte de lo que
considera un agente racional, ya
que una manera racional de
actuar es llegar a la conclusión
lógica de que si una acción
dada permite alcanzar un
objetivo, hay que llevar a cabo
dicha acción.

• Sin embargo, el efectuar una
inferencia correcta no depende
siempre de la racionalidad, ya que
existen situaciones para las que no
hay nada correcto que hacer y en
las que hay que tomar una decisión.
• Existen también formas de actuar
racionalmente que no implican
realizar inferencias. Por ejemplo, el
retirar la mano de una estufa
caliente es un acto reflejo mucho
mas eficiente que una respuesta
lenta llevada a cabo tras un
deliberación cuidadosa.

• El estudiar la IA desde el
enfoque del diseño de un
agente racional ofrece al menos
dos ventajas.
• La primera es más general que
el enfoque que proporcionan las
“leyes del pensamiento", dado
que el efectuar inferencias
correctas es solo uno de los
mecanismos existentes para
garantizar la racionalidad.

• La segunda es más afín a la forma
en la que se ha producido el avance
científico que los enfoques basados
en la conducta o pensamiento
humano, porque la norma de la
racionalidad está claramente definida
y es de aplicación general.
• Por el contrario la conducta humana
se adapta bien a un entorno
específico, y en parte, es producto
de un proceso evolutivo complejo, en
gran medida desconocido, que aún
está lejos de llevarnos a la
perfección.

• Estos sistemas tratan de emular
de forma racional el
comportamiento humano; por
ejemplo los agentes inteligentes
.Está relacionado con conductas
inteligentes en artefactos o
máquinas.

CONCEPTOS IA
Hacer pensar al computador en
forma inteligente, tratando de imitar el
proceso básico del aprendizaje y
razonamiento humano en la solución de
problemas cuantitativos y cualitativos.

“Los sistemas computacionales inteligentes
son los que tratan de efectuar tareas que
normalmente se asocian con el
comportamiento humano inteligente, tales
como, comprensión del lenguaje natural,
aprendizaje, razonamiento, resolución de
problemas y otros similares.”
Barr y Feigenbaum (The Handbook of the AI,
1981).
CONCEPTOS IA

Conceptos IA
Los métodos técnicas e intentos que
pretenden simular en la computadora
al intelecto humano.
(Congreso en Darmouth 1956)
Es el estudio de cómo hacer que la
computadora haga cosas para las
que hasta el momento las personas
son mejores.
(Elaine Rich)

Otras definiciones de IA
• Es el estudio de las ideas que habilitan a la
computadora para ser inteligente.
(Patrick Winston)
• Es una parte de la Ciencia de la
Computación, interesada en el
modelamiento de Sistemas Inteligentes de
Computación. (Mediados de 1950).

Una representación del mundo real
Datos : Atributos e instancias de un objeto (hechos)
Información: Semántica de los datos para un cierto domínio.
Conocimiento: Atributos, procesos, razonamiento, conceptos,
hipótesis, relaciones, ambiente, ...
A través de : Datos, gráficos, figuras, algoritmos, heurísticas, ... )

Inteligencia Artificial (IA)
Sistemas Inteligentes:
Son sistemas que exhiben
características que asociamos
con la inteligencia del
comportamiento humano.
 Entender el Lenguaje.
 Aprendizaje.
 Razonamiento.
 Solución de problemas.

Heurística
•Es una técnica que mejora la eficiencia de
un proceso de búsqueda en un espacio de
estados, sacrificando o determinando la
perfección de la solución.

Heurística
• Los métodos de búsqueda heurísticas (del
griego heuriskein, que significa encontrar)
están orientados a reducir la cantidad de
búsqueda requerida para encontrar una
solución.

Heurística
• Cuando un problema es presentado como un
árbol de búsqueda el enfoque heurístico
intenta reducir el tamaño del árbol cortando
nodos pocos prometedores.
• Una regla heurística es una regla práctica
que puede ayudar a encontrar una solución,
pero que no esta garantizada de la misma
forma que un algoritmo

Heurística
• Las reglas heurísticas son muy importantes
en la IA porque los problemas típicos que se
dan en ella, son tan difíciles que no existe
una solución de algoritmo.

Tipo de
solución
Tipo de problema
Numérico Simbólico
Algorítmica Cálculo científico Bases de
Datos
Heurística Investigación de
Operaciones
Inteligencia
Artificial

La inteligencia requiere conocimiento
Descripción formal de un :problema:
Definición del Espacio de Estados
Definir el estado inicial
Definir el estado final ( objetivo)
Conjunto de operadores que describen las causas
Estrategia de control - Causa del movimiento
Línea sistemática
ESTADO

Inteligencia Artificial
Un estado actual
Espacio
Razonamiento (monótono yde
no monótono(incertidumbre)
Estados
Nuevo estado
colección de características que pueden usarse para
definir el estado de un objeto
Transición o vínculo
Lleva un objeto de un
estado a otro

Grafica de estado para una maquina expendedoras de bebidas
gaseosas que acepta monedas de 25 y 5 centavos de $
50
25
30
35
40
45
20
15
10
5
25
Inicio
Éxito
25
25
25
25
25
25
25
25
25
5
5
5
5
5
5
5
5
25
5
5

Búsqueda en un espacio de
Estado
Estudiaremos la formulación de un problema de la IA como un problema de Búsqueda en un
Espacio de Estado

Búsqueda en un Espacio de Estado
Problema de
IA
Métodos de
Búsqueda
Problema de
Búsqueda en un
Espacio
de Estado
Solución

Búsqueda en un Espacio de Estado
Tópicos
 Definición
 Problemas de Raciocinio
 Juegos Hombre-Máquina
 Problemas de Optimización

Problema de Búsqueda en un Espacio
de Estado
Se dice que un problema de IA está
definido como un problema de
búsqueda en un espacio de estado,
cuando para este se describen:
• Estado
• Espacio de Estado
• Estado Inicial
• Estado Meta
• Reglas

Conceptos
Objeto
Es todo aquello al cual se puede
asociar un conocimiento.
Ejemplo
una computadora, un tablero de
ajedrez, una ficha de ajedrez, un
profesor, una hormiga, un agente
inteligente, etc.

Conceptos
Estado
Es dado por la configuración de los objetos
relevantes del problema.
Ejemplo: Ajedrez
Objetos: tablero y piezas del ajedrez, jugadores
(turno)
Estado:
Es dado por la configuración del tablero y las piezas
del ajedrez, el turno. En algunos casos se puede
considerar tiempos asociado a cada posible jugada.

Conceptos
AJEDREZ
Espacio de Estado
Es definido como el conjunto de todos los posibles
estados asociado al problema.
Ejemplo:
Es dado por el conjunto de todas las posibles
configuraciones de los objetos del juego de ajedrez,
correspondiendo cada una de ellas a una posible jugada.

Conceptos
AJEDREZ
Estado Inicial
Es el estado que corresponde a la configuración de los
objetos al inicio del problema.
Ejemplo
Las piezas del ajedrez están colocadas en el tablero en la
posición de la partida del ajedrez.

Conceptos
AJEDREZ
Estado Meta
Es el estado que corresponde a la configuración de los
objetos para el cual el problema se considera resuelto.
Ejemplo
Cualquier configuración de las piezas en el tablero para el
cual gana las Blancas, gana las Negras o hay un Empate.

Conceptos
AJEDREZ
Reglas
Son las acciones que se pueden aplicar a los estados y que
tienen por objetivo modificar este.
Ejemplo
Mover ficha blanca o negra (peón, caballo, alfil, torre, rey,
reina). Hacer enroque, Comer ficha blanca o negra.

Problemas de Raciocinio
El Problema de los caníbales y
misioneros
En la ribera de un río se hallan 3 misioneros y
3 caníbales, quienes desean trasladarse a la
otra ribera del río a través de una canoa que
soporta a lo más 2 personas. Considere por
cuestión de supervivencia que en ninguna de
las riberas del río, el número de caníbales
debe exceder al de misioneros.
El problema de consiste en determinar una
secuencia de viajes que permitan trasladar
todos los misioneros y caníbales al otro lado
de la ribera.

Juegos Hombre-Máquina
El Problema del Puzzle
Considere un tablero de 3X3 casilleros, ocho
de los cuales están ocupados por fichas.
Solamente las fichas adyacentes en arista al
casillero vacío pueden ser desplazados para
este.
Determine una secuencia de movimientos
que ordene el tablero.
3 6 7
2 1 4
5 8
1 2 3
4
567
8

Problemas de Raciocinio
El Problema del Granjero
• Un granjero (persona) tiene un zorro, una
gallina y una cesta de maíz, y quiere cruzar al
otro lado de un río junto con los tres objetos
intactos.
• Para cruzar el río se puede usar una barca.
El granjero hará de barquero:
• En la barca sólo cabe el granjero y, o un
animal o la cesta de maíz. También se sabe
que, en ausencia del granjero:
• El zorro se comería a la gallina si están
ambos en la misma orilla.
• La gallina se comería el maíz si están ambos
en la misma orilla.
TAREA

Representación de Conocimiento
• Lógica de predicados
• Frames
• Redes semánticas, ...

Sistemas Especialistas (Expert systems):
Componentes:
• Especialista
• Ingeniero del Conocimiento
• Interfaces
• Inferencia
• Base de Conocimientos

Modelos computacionales
 Cerebro Red neuronal
 Evolución Algoritmo genético
 Experiencia Sistema experto
 Razonamiento Lógica difusa
 Enfriamiento de un metal
PARADIGMA
Simulación

¿Existe la Inteligencia Artificial ?
Las máquinas carecen de
creatividad.
Las máquinas no
disponen de conciencia.
Las máquinas no tienen
los principios éticos con
los que regirá su
conciencia.

Creatividad...
Descartes asentó la tesis de
que lo único que no
funciona mecánicamente
en el universo es nuestra
capacidad de pensar, por lo
cual afirmo el mecanismo
de la materia y la
creatividad del
pensamiento

Legitimidad de la IA
En la actualidad el uso del computador
ha demostrado la legitimidad de la IA.
La cual es capaz de operar simulando la
inteligencia del ser humano, realizando
con gran rapidez y precisión algunas de
sus actividades.

Legitimidad de la IA
Por lo tanto, si se produce el
aprendizaje de las máquinas y se sientan
las bases de la creatividad.
El estado de conciencia y la ética no son
absolutamente imprescindibles para la
afirmación de la existencia de la IA.

Aspectos Fundamentales
 Si la IA comprende facultades como:
• Percibir y manipular
elementos del mundo
real Se puede afirmar que
es posible producir• Adquirir y aplicar
conocimientos IA.
• Entender el Lenguaje
Natural
• Razonar y resolver
problemas

Comportamiento humano:
El enfoque de la prueba de Turing

• Se diseñó para proporcionar una definición
operacional y satisfactoria de inteligencia.
• Turing sugirió una prueba basada en la
incapacidad de diferenciar entre entidades
inteligentes indiscutibles y seres humanos.
• El computador supera la prueba si un
evaluador humano no es capaz de distinguir si
las respuestas, a una serie de preguntas
planteadas, son de una persona o no.

• Hoy por hoy, podemos decir que programar un
computador para que supere la prueba Turing requiere un
trabajo considerable. El computador debería poseer las
siguientes capacidades:
1. Procesamiento de lenguaje natural: Que le
permita comunicarse satisfactoriamente.
2. Representación del Conocimiento: Para
almacenar lo que se conoce o siente.
3. Razonamiento automático: Para, utilizar la
información almacenada a fin de responder a
preguntas y extraer nuevas conclusiones.
4. Aprendizaje automático : para adaptarse a
nuevas circunstancias y para detectar y extrapolar
patrones.

• La Prueba de Turing evitó deliberadamente la interacción
física directa entre el evaluador y el computador, dado
que para medir la inteligencia es innecesario simular
físicamente a una persona.
• Sin embargo, la llamada Prueba Global de Turing incluye
una señal de video que permite al evaluador valorar la
capacidad de percepción del evaluado, y también le da la
oportunidad al evaluador de pasar objetos físicos, a
través de una pequeña ventana.

• Para superar la prueba Global de Turing el computador
debe estar dotado además de:
5. Visión computacional: Para recibir objetos.
6. Robótica : Para manipular y mover objetos.
Estas 6 disciplinas abarcan la mayor parte de la IA y
Turing merece ser reconocido por diseñar una prueba
que se mantiene vigente después de 50 años.

• Los investigadores del campo de la IA han
dedicado poco esfuerzo a la evaluación de sus
sistemas con la prueba de Turing, por creer que
es más importante el estudio de los principios en
los que se basa la inteligencia que duplicar un
ejemplar.

Aplicación Prueba de
Turing
Hoy en día para acceder
a servicios de e-mail
encontramos unas
imágenes, letras y
números que nos piden
que escribamos, en un
cuadro de texto, para
registrarnos

Lo mismo sucede en la cuenta
de Google, ¿ que son estas
imágenes? ¿Porque nos piden
que escribamos lo que vemos
en estas imágenes?, estas
imágenes en informática se le
conoce con el nombre de
CAPTCHA

Prueba de TouringEn concreto los CAPTCHA
que aparecen en los
formularios de registro nos
piden que introduzcamos los
números y letras que
aparecen en una imagen,
este tipo de test puede
parecer sencillo, podría
parecer que un ordenador
no debería tener muchos
problemas para resolverlo
pero no es así , en
informática, hay programas
que permiten realizar esta
tarea, pero no son infalibles

Prueba de Touring
Programa de
reconocimiento óptico de
caracteres y su tarea es
reconocer automáticamente
los símbolos o caracteres
que pertenecen a un
determinado alfabeto a partir
de una imagen, para
almacenar esta imagen en
forma de texto, para poder
trabajar con el
posteriormente, su éxito
depende mucho de cómo
esta escrito el texto, en la
actualidad no son capaces
de reconocer cualquier texto
tienen problemas cuando se
modifico el tipo de letra,
tamaño estilo o el color, sin
embargo van mejorando

Por ello cada vez
mas los
CAPTCHA son
mas difíciles se
aplican mas
variaciones y mas
distorsiones y se
introducen mas
ruido para
dificultar la
resolución por
parte de los
ordenadores, pero
también son mas
difíciles para las
personas.

- El papel del juez no lo realiza una
persona sino un ordenador

Y porque no queremos
permitirle el acceso a un
ordenador, el fin de los
CAPTCHA es impedir el
abuso en el registro de
algunos servicios en internet,
como puede ser el correo
electrónico, ¿Por qué?
Porque hay gente que se
dedica a crear lo que se llama
bots programas que de forma
masiva obtienen miles y miles
de direcciones de correo
electrónico, por eso se
colocan los CAPTCHAS para
ver si es un programa un bot
o una persona quien esta
intentando solicitar una
dirección de correo
electrónico
aféresis

Los CAPTCHAS también
los podemos encontrar en
otras paginas webs por
ejemplo cuando queremos
escribir un comentario en
un foro o en un blog, en
este ejemplo es en un blog
del sistema blogger de
google, se nos pide que
introduzcamos el contenido
de un CAPTCHA y con ello
evitar lo que se llama Spam
Blog que es introducir miles
y miles de comentarios con
basura o publicidad en
foros y blogs

Sistemas naturales
 Entrada Proceso Salida
• oído, visión.
• tacto , olor.
• sabor.
- aprendizaje - movimiento
- razonamiento - acción
- entendimiento - mensajes
Sistemas artificiales
 Input Process Output
• rec. De voz - aprend. Comp. - mov. robot
• visión comput. - razon. Autom. - manipul.
• sensores tacto - procesam. Leng. -

Machine Learning (ML)
• La habilidad para aprender es
uno de los más significativos
aspectos de la inteligencia
humana.
• Las máquinas no pueden ser
llamadas inteligentes antes
que sean capaces de aprender
a hacer cosas nuevas,
adaptarse a nuevas
situaciones, en lugar de
simplemente hacer aquello
para lo que fueron diseñados.

Machine Learning (ML)
Aprendizaje sub-simbólico:
Redes neuronales, ...
Aprendizaje simbólico:
A través: Ejemplos, ...
Métodos: Inductivos, deductivos, ...
Otros: Nuevos conceptos, árboles
de decisión, ...

Características ML
Una máquina puede considerarse
Inteligente cuando cumple con los
siguientes requisitos:
 Percibe visualmente los objetos que
lo rodean y reconoce sus formas.
 Es capaz de entender el
“Lenguaje Natural” hablado o
escrito, así como producir
respuestas en dicho lenguaje.
 Puede actuar de acuerdo a
las condiciones cambiantes del
entorno y llevarlas a cabo mediante
los correspondientes elementos
físicos.

Características ML
 Puede almacenar
información y
conocimientos a los
que manipula
mediante reglas y
algoritmos para
alcanzar soluciones a
problemas planteados .

Campos de Investigación.
Los investigadores centran sus
estudios en tres campos.
- Comunicación y Percepción.
- Razonamiento Simbólico.
- Ingeniería del Conocimiento.

Comunicación y Percepción
 Procesamiento del Lenguaje Natural
 Robótica
- Visión artificial

Razonamiento Simbólico
 Un Sistema inteligente que
escribe su propio programa
 Los sistemas de IA se basa en
reglas heurísticas en donde el
programa sigue una línea de
razonamiento en vez de
seguir una secuencia de
pasos fijos.

Ingeniería del Conocimiento
Aplicación del conocimiento para resolver
problemas que ordinariamente requieren
inteligencia humana.
• Representación del conocimiento
• Adquisición del Conocimiento

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