HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La inteligencia artificial surge definitivamente a partir de algunos trabajos publicados en la década de 1940 que no tuvieron gran repercusión, pero a partir de el influyente trabajo en 1950 de Alan Turing, matemático británico, se abre una nueva disciplina de las ciencias de la información.
Si bien las ideas fundamentales se remontan a la lógica y algoritmos de los griegos, y a las matemáticas de los árabes, varios siglos antes de Cristo, el concepto de obtener razonamiento artificial aparece en el siglo XIV. A finales del siglo XIX se obtienen lógicas formales suficientemente poderosas y a mediados del siglo XX, se obtienen máquinas capaces de hacer uso de tales lógicas y algoritmos de solución
En su histórico artículo de 1950, Turing propuso que la pregunta «¿puede pensar una máquina?» era demasiado filosófica para tener valor y, para hacerlo más concreto, propuso un «juego de imitación». En la prueba de Turing intervienen dos personas y un computadora. Una persona, el interrogador, se sienta en una sala y teclea preguntas en la terminal de una computadora. Cuando aparecen las respuestas en la terminal, el interrogador intenta determinar si fueron hechas por otra persona o por una computadora. Si actúa de manera inteligente, según Turing es inteligente. Turing, señaló que una máquina podría fracasar y aún ser inteligente. Aun así creía que las máquinas podrían superar la prueba a finales del siglo XX.
De todas maneras esta prueba no tuvo el valor práctico que se esperaba, aunque sus repercusiones teóricas son fundamentales. El enfoque de Turing de ver a la inteligencia artificial como una imitación del comportamiento humano no fuen tan práctico a lo largo del tiempo y el enfoque dominante ha sido el del comportamiento racional, de manera similar, en el campo de la aeronáutica se dejó de lado el enfoque de tratar de imitar a los pájaros y se tomo el enfoque de comprender las reglas de aerodinámica. Aunque desde luego, el enfoque del comportamiento humano y el del pensamiento humano siguen siendo estudiados por las ciencias cognitivas y continúan aportando interesantes resultados a la Inteligencia Artificial, y viceversa.

LA PRUEBA DE TURING:

Se llama Prueba o Test de Turing al procedimiento desarrollado por Alan Turing para corroborar la existencia de inteligencia en una máquina. Fue expuesto en 1950 en un artículo (Computing machinery and intelligence) para la revista Mind, y sigue siendo uno de los mejores métodos para los defensores de la Inteligencia Artificial. Se fundamenta en la hipótesis positivista de que, si una máquina se comporta en todos los aspectos como inteligente, entonces debe ser inteligente.
La prueba consiste en un desafío. Se supone un juez situado en una habitación, y una máquina y un ser humano en otras. El juez debe descubrir cuál es el ser humano y cuál es la máquina, estándoles a los dos permitidos mentir al contestar por escrito las preguntas que el juez les hiciera. La tesis de Turing es que si ambos jugadores eran suficientemente hábiles, el juez no podría distinguir quién era el ser humano y quién la máquina. El límite temporal que Turing puso para que una máquina consiga superar el test engañando durante bastante tiempo a un buen interrogador, y no dejándole aclarar si se está dirigiendo a un ser humano o a una máquina. Todavía ninguna máquina puede pasar este examen en una experiencia con método científico

TAREA:DEFINICION, JUSTIFICACION Y OBJETIVO

BUENO YO ELEJI EL TEMA DE " INTELIGENCIA ARTIFICIAL " POR QUE ES UN TEMA QUE PUES A ALGUOS NOS LLAMA MUCHO LA ATENCION YA QUE ES UN TEMA QUE CASI NO TIENE MUCHA INFLUENCIA ENTRE LAS PERSONAS.

DEFINICION:
Se denomina inteligencia artificial a la rama de la ciencia informática dedicada al desarrollo de agentes racionales no vivos. Esto nos da a entender que se basa principalmente en la construccio de procesos los cuales al ser ejecutados sobre una maquina fisica produce los resultados esperados aunque en ocaciones estos resultados no llegan a ser tan favorables para el tecnico o ingeniero que crea esta maquina.

JUSTIFICACION :
Es un tema de mucha importancia hoy en dia por que muchos investigadires, cientificos, tecnicos,etc, nos han demostrado que si es posible controlar a una maquina de manera que lo desee conforme a nuestras necesidades, pero como se supone muchas de las personas que viven alejadas o simplemente no les interesa este tema lo dejan sin importancia, pero sin duda todos tenemos algun aparato o maquina el cual tiene un poco de inteligencia artificial por ejemplo las lavadoras que hoy en dia son una gran innovacion entre las amas de casa ya que pues estas maquinas lo hacen todo solas claro solo con un poco de ayudad pero de ahi estas son capaces hoy en dia de lavar enjuagar y exprimir consiguiendo asi un secado mas rapido de las prendas pero en fin asi como este ejemplo hay muchos mas que contribullen a minimizar el trabajo delas personas.

Hoy en dia los avances tecnologicos y cientificos han hido bastante lejos con la implementacion de nuevas maquinas, como por ejemplo el robot asimo el cual ha hido evolucionando de manera favorable y tiene una gra influencia en las personas.

OBJETIVO:
El objetivo de este tema es probocar curiosidad de los compañeros que tambien sientan curiosidad acerca de este tema el cual es de suma importancia hoy en dia y asi tener conocimintos de este tipo de temas y asi aprender mas sobre las historia de la histiria la INTELIGENCIA ARTIFICAL asi mismo tener un concepto mas apropiado de lo que es y en que aplicarlo.

UNIDAD 2: DESARROLLO DE UN PROTOCOLO DE INVESTIGACION

2.1.- ESTRUCTURA DE UN PROTOCOLO DE INVESTIGACION:

1.- #PROTOCOLO DE ENCUESTA DESCRIPTIVA
ES UNA GUIA PARA LOS ESTUDIOS OBSERVACIONALES RETROSPECTIVOS, TRANSVERSALES Y DESCRIPTIVOS. LA CALIDAD EN LA PRESENTACION ES MUY IMPORTANTE PARA SU EVALUACION.

1.- TITULO
2.- ANTECEDENTES
3.- OBJETIVOS
4.- DEFINION DE LA POBLACION
4.1.- CARACTERISTICAS GENERALES
4.1.1.- CRITERIOS DE INCLUSION
4.1.2.- CRITERIOS DE EXCLUSION
4.2.- UBICACION ESPACIO TEMPORAL
5.- DISEÑO ESTADISTICO
5.1.- CUANDO MUESTREAR
5.2.- QUE MUESTREAR
5.3.- COMO MUESTREAR
5.4.- METODOS DE MUESTREO
6.- ESPECIFICACION DE VARIABLES Y ESCALAS DE MEDICION
7.- PROCESO DE CAPACITACION DE LA INFORMACION
8.- ANALISIS E INTERPRETACION DE LA INFORMACION
9.- CALCULO DEL TAMAÑO DE LA MUESTRA
10.- RECURSOS
11.- LOGISTA
12.- ETICA DE ESTUDIO Y PROCEDIMIENTOS PELIGORSOS
13.- REFERENCIAS

+PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
*DEFINICION DEL TIPO DE INVESTIGACION A UTILIZAR EN SU ESTUDIO
+OBJETIVOS DE LA INVESTIGACION
*JUSTIFICACION DE LA INVESTIGACION
+IMPACTO SOCIAL,TECNOLOGICO,ECONOMICO Y AMBIENTAL
*VIAVILIDAD DE LA INVESTIGACION
+PROCESO DE CONSTRUCCION
*ACOPIO DE INFORMACION
+ADOPCION DE UNA TEORIA
*ESTABLECER LA HIPOTESIS Y VARIABLES
+VALIDACION DE PARAMETROS
*ANALISIS DE ALTERNATIVAS
+VALIDACION DE PROCEDIMIENTOS
*RECURSOS FINANCIEROS Y HUMANOS NECESARIOS
+PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

>SISTERMA : Es similar a un conjunto universal y puede ser pequeño o grande como el investigador lo requiera. por ejemplo:el instituto tecnologico, una empresa, bodega aurrera, etc.

>SUBSISTEMA: Parte del sistema, un sistema puede tener varios subsistemas como el numero de elementos que lo integran supongase :sistema el tecnologico de ciudad altamirano el subsistema podria ser recursos financieros, materiales todos los departamentos.

>PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA:
Es aquella que tiene su genesis en la necesidad prioritaria del sistema o subsistema


>ESTRUCTURA:
Deacuerdo a la necesidad prioritario se describe el problema, motivo de estudio. Se delimita el problema y se enuncia la relacion que existe entre la variable dependiente e independiente. Variable independiente(x) supuesta CAUSA entre una relacion de variables y la variable dependiente (y) es el efecto provocado por dicha causa.