Inteligencia Artificial

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Inteligencia Artificial by Mind Map: Inteligencia Artificial

1. Automatización de Razonamiento Lógico

1.1. Antedentes

1.1.1. Ramon Llull

1.1.1.1. "Ars Magna"

1.1.1.1.1. Gramática universal

1.1.1.1.2. Lógica binaria, combinatoria

1.1.2. Leibniz

1.1.2.1. Algebra Universal para deducir todas las verdades

1.1.2.2. Resolver controversias calculando

1.1.3. Rusell y Hilbert

1.1.3.1. Manipulación de Cadenas de Simbolos

1.1.3.2. Inferencia simbólica de la inteligencia artificial

1.1.3.3. Sistemas de representación del conocimiento

1.1.3.4. Reducir el razonamiento

1.1.4. Norbert Wiener

1.1.4.1. "Cibernetics" (1948)

1.1.4.2. Control y Comunicación

1.1.4.3. Interdisciplinario

1.1.4.4. Introdujo conceptos

1.1.4.4.1. Feedback

1.1.4.4.2. Sistemas auto-organizados

1.1.4.4.3. El control

1.2. Nacimiento

1.2.1. 1945 Vannevar Bush

1.2.1.1. "As We May Think"

1.2.1.1.1. Futuro de la automatización

1.2.2. 1950 Alan Turing

1.2.2.1. “Inteligencia y Funcionamiento de Máquinas”

1.2.2.1.1. Test de Touring

1.2.3. 1955 Allen Newell, J. C. Shaw y Herbert Simon

1.2.3.1. Lenguaje de procesamiento (búsqueda heurística)

1.2.3.1.1. IPL-II

1.2.4. 1956 “Conferencia del Darmouth”

1.2.4.1. “Logic Theorist”

1.2.4.1.1. Resolvía problemas de búsqueda heurística

1.2.5. Años 50 - John McCarthy

1.2.5.1. Lenguaje LISP

1.3. PERIODO 1956 - 1969

1.3.1. Logic Theorist

1.3.1.1. Buscaba las demostraciones de Teoremas Lógicos.

1.3.2. General Problem Solver(GPS)

1.3.2.1. Un problema puede separarse del conocimiento específico sobre el problema

1.3.2.2. Torres de Hanoi

1.3.2.3. El objetivo tiene que ser descrito

1.3.3. Perceptrón

1.3.3.1. Ilustrar algunas propiedades fundamentales

1.3.3.2. Probabilidades

1.3.3.3. Funcionamiento del ojo humano

1.3.3.4. Distinguir patrones de entrada muy complejos

1.3.3.5. Aprendizaje

1.3.4. LISP (LISt Procesing)

1.3.5. SAINT (Symbolic Automatic INTegrator)

1.3.6. GTP (Geometry Theorem Prover)

1.3.6.1. Demostrar Problemas Geométricos

1.3.7. Programa para jugar a las damas (IBM)

1.3.7.1. Aprender de la experiencia

1.3.8. Fracaso de la Traducción Automática

1.3.8.1. Exceso de Optimismo

1.3.8.2. IA Desacreditada

1.3.9. Micromundos de Bloque

1.3.9.1. Un ordenador con forma de robot o de simple programa.

1.3.9.2. Capaces de tratar con objetos geométricos

1.3.9.2.1. SHRDLU

1.3.9.3. Robots que manejaban cubos

1.3.9.3.1. Shakey

1.3.9.4. "Entendían" el ingles para sacar de las frases una determinada información

1.3.9.4.1. Sir y Student

1.3.10. ELIZA (o DOCTOR)

1.3.10.1. Parece estar hablando animadamente con la persona que le cuenta sus problemas,

1.3.10.2. Usa trucos para engañar

1.3.11. DENDRAL

1.3.11.1. Primer Sistema Experto

1.3.11.2. Averiguar Formulas Químicas de Compuestos

1.3.11.3. Genero Inversión Creciente

1.4. PERIODO 1970 - 1979

1.4.1. 1976. MYCIN

1.4.1.1. Sistema experto para el diagnóstico de enfermedades infecciosas

1.4.2. PROSPECTOR

1.4.2.1. Sistema experto para evaluar los yacimientos de minerales, en particular cobre y Uranio.

1.4.3. PROLOG

1.4.4. XCON

1.4.4.1. Configurador Experto de Ordenadores

1.4.4.2. Ahorro millones de dolares

1.4.4.3. Costoso mantenimiento de fuente de conocimientos

1.4.5. Sistema experto

1.4.5.1. Nunca se cansa

1.4.5.2. No pide aumento

1.4.5.3. No duerme

2. Definiciones

2.1. Área que trata de analizar o estudiar el compotamiento humano y llevarlo a maquinas

2.2. Es la emulación de un comportamiento inteligente, como reacciona, como aprende.

2.3. La rama de la informática que desarrolla procesos que imitan a la inteligencia de los seres vivos.

3. Autómatas

3.1. Antecedentes

3.1.1. Antiguos Griegos (VIII a.C)

3.1.1.1. Maquinas - Ilíada

3.1.2. Judios (1580)

3.1.2.1. Golem

3.1.3. Descartes (1596-1650)

3.1.3.1. Animal-Máquina

3.1.4. La Mettrie

3.1.4.1. L' homme machine

3.2. Aplicaciones

3.2.1. El Flautista (1737)

3.2.1.1. Movía realmente los dedos para producir una melodía

3.2.2. El Pato (1738)

3.2.2.1. Capaz de nadar, batir alas, comer y expulsar excrementos simulados

3.2.3. Torres Quevedo

3.2.3.1. Primer Jugador (1912)

3.2.3.1.1. Brazo Mécanico

3.2.3.1.2. Sensores Eléctricos (Ubicación)

3.2.3.1.3. Primer Automata que jugase realmente un juego humano

3.2.3.2. Segundo Jugador (1920)

3.2.3.2.1. Su hijo lo construyo

3.2.3.2.2. Naturaleza Electromagnetica

3.2.4. Francia (1929)

3.2.4.1. "Philidog"

3.2.4.1.1. Seguía un rayo luminoso de una linterna y ladraba si la intensidad luminosa era excesiva

4. Actualidad

4.1. AÑOS 80 Y PRINCIPIOS DE LOS 90

4.1.1. Soluciones comercializables basados en IA

4.1.2. "máquinas lisp"

4.1.3. shells

4.1.4. DELTA

4.1.4.1. Reparación y en el diagnostico de locomotoras diesel

4.1.5. CLIPS (Nasa)

4.1.5.1. Generador de sistemas expertos

4.1.5.2. Lenguaje C

4.1.6. Ajedrez HiTech

4.1.6.1. Nivel Gran Maestro

4.1.7. 1987 Fin de maquinas lisp

4.1.7.1. Ordenadores IBM / APPLE potentes

4.1.7.2. Lenguaje C

4.2. AÑOS 90 Y PRESENTE

4.2.1. Deep Blue (1997)

4.2.1.1. Jugó con Kasparov

4.2.2. ASIMO

4.2.2.1. Robot humanoide

4.2.2.1.1. Camina

4.2.2.1.2. Sube escaleras

4.2.3. AIBO (SONY)

4.2.3.1. Perro Robot

4.2.3.1.1. Emociones

4.2.3.1.2. Sigue instintos

4.3. ÁREAS DE INVESTIGACIÓN

4.3.1. La representación del conocimiento

4.3.2. Los métodos de aprendizaje automático

4.3.3. El campo de la planificación

4.3.4. Los trabajos en el área de razonamiento posible,

4.3.5. La coordinación y colaboración multiagentes

4.3.6. El desarrollo de ontologías

4.3.7. Los campos de procesamiento de voz y lenguaje

4.3.8. La síntesis y comprensión de imágenes

4.4. APLICACIONES COMERCIALES

4.4.1. Configuración

4.4.2. Diagnosis

4.4.3. Interpretación y análisis

4.4.4. Planificación

4.4.5. Desarrollo de software

4.4.6. Programas de reconocimiento de voz

4.4.7. En el mundo de los videojuegos. Rivales con comportamiento logico.

4.4.8. Traducción automática de documentos. (GOOGLE)