Breve historia de la evolución en inteligencia computacional
Dr. Jorge R. Vergara
Académico e Investigador�Departamento de Informática y Computación, UTEM
23 de junio de 2023
Seminario -Taller Inteligencia Artificial y Educación - 23/junio/2023 & 7/julio/2023
Definiciones y conceptos
AI ⇒CI⇒ML⇒DL
Inteligencia Artificial (AI)
Cualquier técnica que permite a los computadores imitar el comportamiento humano.
Machine Learning (ML)
Subconjunto de técnicas de IC que usan métodos estadísticos para proveer a las máquinas la habilidad de aprender de la experiencia sin ser explícitamente programadas.
Deep Learning (DL)
Parte de una amplia familia de métodos de machine learning basados en la representación y aprendizaje de datos.
Inteligencia Computacional (CI)
Rama de la inteligencia artificial centrada en el estudio de mecanismos adaptativos para permitir el comportamiento inteligente de sistemas complejos y cambiantes.
Inspiración
¿Cómo surgen los diferentes métodos de aprendizaje?
Ejemplos de algoritmos inspirados en IC
Redes neuronales
Colonia de hormigas
Sistema Inmune
Enjambres
Historia de IA
Historia de IA
¿Qué entendemos por IA?
¿Qué pensamos sobre Inteligencia artificial?
¿Qué pensamos sobre Inteligencia Artificial?
¿Qué es realmente inteligencia artificial?
¿En qué está basado el proceso de aprendizaje?
Tipos de aprendizaje
Proceso de aprendizaje
¿Por qué funcionan los modelos de IC/IA?
¿Por qué funcionan los modelos de aprendizaje?
CPU
GPU
¿Por qué funcionan los modelos de aprendizaje?
CPU
GPU
¿Por qué funcionan los modelos de aprendizaje?
¿Por qué funcionan los modelos de aprendizaje?
Aplicaciones y modelos
Modelo matemático - estadístico
Representación modelo aprendizaje red neuronal
Representación modelo de refuerzo
Autoencoder
Autoencoder
Imágenes
Imágenes
GPT (Generative Pretrained Transformer)
GPT (Generative Pretrained Transformer)
Entonces, ¿son inteligentes los métodos vistos?