la inteligencia artificial

LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

DE ALAN MATHISON TURING

BOJIDAR

ÍNDICE:1.¿QUIÉN ES?

2.SU LOGRO

3.TEST DE TURING

4.LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1.¿QUIÉN ES?

ALAN MATHISON TURING

1.¿QUIÉN ES?

Es conocido uno de los padres de la ciencia y de la computación y precursor de la informática moderna.Proporcionó una influyente formalización de los conceptos de algoritmo y computación: la máquina de Turing.Formuló su propia versión de la hoy ampliamente aceptada tesis de Church-Turing.sid.

1.¿QUIÉN ES? SU INFANCIA

El matematico Británico pasó gran parte de su infancia en la India debido a que su padre tenía el lugar de trabajo en la administración colonial del país los dos hijos fueron criados por amigos ingleses de sus padres para evitar poner en peligro la salud de estos.De pequeño Turing mostró gran interés en las letras,los numeros y los rompecabezas.

SU LOGRO

Fué el creador del primer ordenador y la máquina bombe.

La máquina bombe:Era un dispositivo electromecánico usado por los criptologos británicos para ayudar a descifrar las señales cifradas por la máquina alemana Enigma durante la segunda guerra mundial(1 de septiembre de 1939-2 de septiembre de 1945).

TEST DE TURING

El test de Turing (o prueba de Turing) es una prueba de la habilidad de una máquina de exhibir un comportamiento inteligente similar, o indistinguible, del de un humano. Alan Turing propuso que un humano evaluára conversaciones en lenguaje natural entre un humano y una máquina diseñada para generar respuestas similares a las de un humano. El evaluador sabría que uno de los miembros de la conversación es una máquina y todos los participantes serían separados de otros. La conversación estaría limitada a un medio únicamente textual como un teclado de computadora y un monitor por lo que sería irrelevante la capacidad de la máquina de transformar texto en habla.

EL TEST DE TURING

En el caso de que el evaluador no pueda distinguir entre el humano y la máquina acertadamente (Turing originalmente sugirió que la máquina debía convencer a un evaluador, después de 5 minutos de conversación, el 70% del tiempo), la máquina habría pasado la prueba.Esta prueba no evalúa el conocimiento de la máquina en cuanto a su capacidad de responder preguntas correctamente, solo se toma en cuenta la capacidad de ésta de generar respuestas similares a las que daría un humano.

TEST DE TURING

Turing propuso esta prueba en su ensayo “Computing Machinery and Intelligence” de 1950 mientras trabajaba en la Universidad de Mánchester.Inicia con las palabras: “Propongo que se considere la siguiente pregunta, ‘¿Pueden pensar las máquinas?’”. Como es difícil definir la palabra “pensar”, Turing decide “reemplazar la pregunta con otra que está estrechamente relacionada y en palabras no ambiguas.”, la nueva pregunta de Turing es: “¿Existirán computadoras digitales imaginables que tengan un buen desempeño en el juego de imitación?". Turing creía que esta pregunta sí era posible de responder y en lo que resta de su ensayo se dedica a argumentar en contra de las objeciones principales a la idea de que “las máquinas pueden pensar”.

TEST DE TURING

Desde 1950, la prueba ha servido de influencia y criticada, además de ser esencial en el concepto de la filosofía de la inteligencia artificial.

TEST DE TURING

La "interpretación estándar" de la prueba de Turing, en la cual el jugador C, el interrogador, le es dada la tarea de tratar de determinar qué jugador - A o B - es una computadora y cual un ser humano. El interrogador se limita a la utilización de las respuestas a las preguntas escritas para tomar la determinación.


La inteligencia artificial (IA) es un área multidisciplinaria, que a través de ciencias como las ciencias de la computación, la matemática, la lógica y la filosofía, estudia la creación y diseño de sistemas capaces de resolver problemas cotidianos por sí mismos, utilizando como paradigma la inteligencia humana.

General y amplio como eso, reúne a amplios campos, los cuales tienen en común la creación de máquinas capaces de pensar. En ciencias de la computación se denomina inteligencia artificial a la capacidad de razonar de un agente no vivo.


Al igual que en la informática convencional, en la Inteligencia artificial tenemos una serie de elementos peculiares que la caracterizan y la diferencian. Para Nilsson son cuatro los pilares básicos en los que se apoya la inteligencia artificial, los cuales serán analizados a continuación.

Búsqueda del estado requerido en el conjunto de los estados producidos por las acciones posibles.

Algoritmos genéticos (análogo al proceso de evolución de las cadenas de ADN).

Redes neuronales artificiales (análogo al funcionamiento físico del cerebro de animales y humanos).

Razonamiento mediante una lógica formal análogo al pensamiento abstracto humano.


Varios ejemplos se encuentran en el área de control de sistemas, planificación automática, la habilidad de responder a diagnósticos y a consultas de los consumidores, reconocimiento de escritura, reconocimiento del habla y reconocimiento de patrones. Los sistemas de IA actualmente son parte de la rutina en campos como economía, medicina, ingeniería y la milicia, y se ha usado en gran variedad de aplicaciones de software, juegos de estrategia, como ajedrez de computador, y otros videojuegos.


Búsqueda heurística. Podemos definir una heurística como un truco o estrategia que limita grandiosamente la búsqueda de soluciones ante grandes espacios de problemas. Por lo tanto ante un problema, nos ayuda a seleccionar las bifurcaciones, dentro de un árbol, con más posibilidades, con ello se restringe la búsqueda aunque no siempre se garantiza una solución adecuada. Todo lo que se debe tener para que una heurística sea adecuada es que nos proporcione soluciones que sean lo suficientemente buenas. Además utilizando la heurística, no será necesario replantear un problema cada vez que se afronte, ya que si lo hemos planteado anteriormente, ésta sugerirá la forma en que se ha de proceder para resolverlo.


Representación del conocimiento. La representación es una cuestión clave a la hora de encontrar soluciones a los problemas planteados, y que además éstas sean adecuadas. Si analizamos más detenidamente el término y además dentro de la Informática, y más concretamente dentro de la Inteligencia Artificial, encontramos varias definiciones, como pueden ser las siguientes: según Barr y Feigenbaum, la representación del conocimiento es una combinación de estructuras de datos y procedimientos de interpretación que, si son utilizados correctamente por un programa, éste podrá exhibir una conducta inteligente.


La opinión de Fariñas y Verdejo será que la Inteligencia Artificial tiene como objetivo construir modelos computacionales que al ejecutarse resuelvan tareas con resultados similares a los obtenidos por una persona. Por ello, el tema central de esta disciplina es el estudio del conocimiento y su manejo. Y por último la opinión de Buchanan y Shortliffe apunta a que la Representación del Conocimiento en un programa de Inteligencia Artificial significa elegir una serie de convenciones para describir objetos, relaciones, y procesos en el mundo.


Gran parte del esfuerzo realizado en la consecución de ordenadores inteligentes, según Rahael, ha sido caracterizado por el intento continuo de conseguir más y mejores estructuras de representación del conocimiento, junto con técnicas adecuadas para su manipulación, que permitieran la resolución inteligente de algunos de los problemas ya planteados. Otra característica a resaltar, es la inclusión en los programas de Inteligencia artificial, aunque por separado, de los conocimientos y la unidad que controla y dirige la búsqueda de soluciones. Dada esta disposición, en estos programas se hace fácil la modificación, ampliación y actualización de los mismos.


El razonamiento que puede tener cualquier persona, ha demostrado ser una de las cosas más difíciles de modelar dentro de un ordenador. El sentido común, a menudo nos ayuda a prever multitud de hecho y fenómenos corrientes, pero como ya hemos dicho es muy complicado representarlos en un ordenador ya que los razonamientos, son casi siempre inexactos, dado que sus conclusiones y reglas en las que se basan solamente son aproximadamente verdaderas. Lenguajes, entornos y herramientas de Inteligencia Artificial En la Inteligencia Artificial, se han desarrollado diferentes lenguajes específicos para los diferentes campos de aplicación.


Estos lenguajes en su mayoría cuentan con una serie de características comunes que podemos resumir de la siguiente forma: Este tipo de software ofrece una gran modularidad. Poseen gran capacidad de tomar decisiones de programación hasta el último momento, es decir cuando el programa ya está ejecutándose. Ofrecen grandes facilidades en el manejo de listas, y esto es importante, ya que las listas son la estructura más habitual usada para la representación del conocimiento en la Inteligencia Artificial.


Facilitan la realización de ciertos tipos de deducción automática permitiendo también, la creación de una base de hechos, que es el lugar donde se recogen los datos iniciales del problema a resolver y también los resultados intermedios una vez obtenidos. Permite el uso simultáneo de estructuras que incorporan conocimiento declarativo y conocimiento procedimental. Tienen una marcada orientación gráfica. Además, las herramientas de Inteligencia artificial, permiten hacer un seguimiento de todos los cambios realizados a lo largo de toda la sesión Disponen herramientas capaces de desarrollar programas que son capaces de comprender otros programas y también de realizar modificaciones sobre ellos.

FIN BIBLIOGRAFÍA ¿QUIÉN ES?

WIKIPEDIA

SU LOGROWIKIPEDIA

TEST DE TURINGWIKIPEDIA

INTELIGENCIA ARTIFICIALWIKIPEDIA

la inteligencia artificial

Education