FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL: UNA VISION INTRODUCTORIA Volumen I

Autores/as

Patricio Xavier Moreno Vallejo
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Administración de Empresas, Carrera de Gestión del Transporte, Panamericana Sur Km 1 1/2, EC060155, Riobamba, Chimborazo, Ecuador
https://orcid.org/0000-0002-9317-9884
Gisel Katerine Bastidas Guacho
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Informática y Electrónica, Carrera de Software, Panamericana Sur Km 1 1/2, EC060155, Riobamba, Chimborazo, Ecuador
https://orcid.org/0000-0002-6070-7193
Patricio René Moreno Costales
Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, Facultad de Informática y Electrónica, Carrera de Software, Panamericana Sur Km 1 1/2, EC060155, Riobamba, Chimborazo, Ecuador
https://orcid.org/0000-0001-8255-8953

Palabras clave:

Inteligencia Artificial, Conocimiento, Agentes, Búsquedas, Lisp, Visual Prolog, Python

Sinopsis

El presente estudio sobre inteligencia artificial es tratado en dos volúmenes, que inicia con la cronológica histórica de la inteligencia artificial, cómo esta ciencia contribuye e influye en diversas áreas en la actualidad, se analiza el diseño de los agentes inteligentes, las propiedades de sus entornos de trabajo, la forma en que adquieren el conocimiento y lo representan los humanos, para poder ofrecer un formato accesible y utilizable por sistemas de inteligencia artificial. 

La lógica es fundamental en la inteligencia artificial para la representación del conocimiento a través de la lógica proposicional y de primer orden. Mediante la inferencia se realiza el razonamiento lógico y la toma de decisiones en sistemas inteligentes. Las reglas de producción que son expresiones lógicas permiten representar las bases de conocimientos.

Se examinan varios métodos y estrategias de búsqueda no informada e informada, con el propósito de seleccionar la solución más adecuada de entre un conjunto de alternativas posibles se analiza los procesos de optimización. Los árboles de decisión al ser ampliamente utilizados se revisa su estructura y el modelo empleado en su evaluación.

Existen lenguajes que tienen importancia en la inteligencia artificial como son: Lisp, Visual Prolog, Phyton. Se cubre los tipos de datos, las funciones que emplean, los operadores aritméticos, operadores lógicos, las estructuras de control, el uso de la recursión y el desarrollo de sistemas expertos, haciendo uso de ejemplos prácticos.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Artasanchez A, Joshi P. (2020). Artificial Intelligence with Python. Birmingham: Packt Publishing Ltd., Second Edition.

Baader F, Calvanese D. (2003).The Description Logic Handbook Theory, implementation, and applications. USA: Cambridge University Press.

Baral Ch. (2001). Knowledge representation reasoning and declarative problem solving with Answer sets. USA: Arizona State University.

Bembenek A. (2016). The birth of prolog. http://www.seas.harvard.edu/courses/cs252/2016fa/10.pdf

Brachman R, Levesque H. (2004). Knowledge Representation And Reasoning. USA: Elsevier.

Brookshear J, Brylow D. (2015). Computer Science An Overview. England: Pearson Education, 12th Edition.

Conrad B. (2010). Land of Lisp. USA: No Starch Press

Chompsky N. (2004). Estructuras Sintácticas. España: Siglo veintiuno editores, s.a.

Chopra R. (2012). Artificial Intelligence A Practical Approach. India: Rajendra Ravindra Printers Pvt. Ltd.

Croitoru M, Marquis P, Rudolph S, Stapleton G. (2017) Graph Structures for Knowledge Representation and Reasoning. Australia: Springer.

Das S. (2008). Foundations Of Decision-Making Agents: Logic, Probability and Modality. USA: World Scientific Publishing Company.

Domkin V. (2021). Programming Algorithms in Lisp: Writing Efficient Programs with Examples in ANSI Common Lisp. USA: Apress.

Edelkamp S, Schroedl S. (2011). Heuristic Search: Theory and Applications. USA: Morgan Kaufmann

Eze T. (2022). Trustworthy Autonomic Computing. United Kingdom: The Institution of Engineering and Technology.

Feigenbaum E. (1977). The art of artificial intelligence. https://www.computer.org/csdl/proceedings/afips/1978/5086/00/50860227.pdf

Floridi L. (2023). The Ethics of Artificial Intelligence: Principles, Challenges, and Opportunities.USA: Oxford University.

Franceschett D. (2018). Principles of Robotics & Artificial Intelligence. USA :Salem Press.

Fraser, N. M. (1990). Natural Language Processing in PROLOG: An Introduction to Computational Linguistics.

Garcia A. (2012). Inteligencia Artificial: Fundamentos, práctica y aplicaciones. España: RC Libros.

Gelfond M, Kahl Y. (2014) Knowledge Representation, Reasoning, And The Design Of Intelligent Agents

Harmelen F, Lifschitz V, Porter B. (2008). Handbook of Knowledge Representation. Netherlands: Elsevier.

Haykin S. (2009). Neural Networks and Learning Machines. USA: Prentice Hall.

Whitby B. (2009). Artificial Intelligence. UEA: Rosen Publishing.

Knott G. (2017). Interpreting LISP Programming and Data Structures. USA: Apress.

Körner, P., Leuschel, M., Barbosa, J., Costa, V. S., Dahl, V., Hermenegildo, M. V., ... & Ciatto, G. (2022). Fifty years of Prolog and beyond. Theory and Practice of Logic Programming, 22(6), 776-858.

Kowaliw T, Bredeche N, Doursa R. (2014). Growing Adaptive Machines: Combining Development and Learning in Artificial Neural Networks. USA: Springer.

Kowalski R. (2011). Artificial intelligence and human thinking. http://ijcai.org/Proceedings/11/Papers/013.pdf

Kumar E. (2008). Artificial Intelligence. India: I.K. International Publishing House.

Lalanda P, McCann J, Diaconescu A. (2013). Automatic Computing Principles, Desing and Implementation. USA: Springer.

Lee K, Qiufan Ch (2021). FAI 2041 Ten visions for our future. United States: Random House LLC.

Lee K, Chen Q. (2021). AI 2041.USA: Penguin Random House LLC.

Leija, L. (2009). Método de Procesamiento Avanzado e Inteligencia Artificial en Sistemas Sensores y Biosensores. España: Editorial Reverte.

Lindley D . (2006). Understanding Uncertainty. USA: John Wiley & Sons, Inc.

МасКау D. (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. USA: Cambrige University Press.

Markman A. (1999). Knowledge Representation. USA: Lawrence Erlbaum Associates.

Martin J. (2013). Introduction to Languages and the Theory of Computation. USA: McGraw-Hill, Third Edition.

McCarthy J. (1956). Inversion of functions defined by Turing machines. http://www-formal.stanford.edu/jmc/inversion.pdf

McCarthy J. (1960). Recursive Functions of Symbolic Expressions and Their Computation by Machine, Part I. http://www-formal.stanford.edu/jmc/recursive.pdf

McCarthy J. (1969). Some philosophical problems from the standpoint of artificial intelligence. http://www-formal.stanford.edu/jmc/mcchay69.pdf

McCarthy J. (1977). Epistemological problems of artificial intelligence. http://www-formal.stanford.edu/jmc/epistemological.pdf

McCarthy J. (1990). Artificial intelligence, logic and formalizing common sense. http://www-formal.stanford.edu/jmc/ailogic.pdf

McDermott D. (2007). Artificial intelligence and consciousness. http://www.cs.yale.edu/homes/dvm/papers/conscioushb.pdf

Meyers J. (2023). Phyton Programming Bible. USA: Independently published.

Michiels W, Aarts E, Korst J. (2007). Theoretical aspects of local search. Alemania: Springer.

Minsky M. (1974). A Framework for Representing Knowledge. http://web.media.mit.edu/%7Eminsky/papers/Frames/frames.html

Minsky M. (1961). Steps toward artificial intelligence. https://www.cs.utexas.edu/~jsinapov/teaching/cs378/readings/W2/Minsky60steps.pdf

Pajares, M. (2006). Inteligencia Artificial e Ingeniería del conocimiento. España: Alfaomega.

Pham D.T, Karaboga D. (2000). Intelligent Optimisation Techniques. London: Springer.

Poole D, Mackworth A. (2017). Artificial Intelligence Foundations of Computational Agents.USA: Cambridge University Press.

Ramírez C. (2012). Advances in knowledge representation. Croacia: Intech.

Ronald J. Brachman R, Levesque H, Reiter R. (1992). Knowledge Representation. USA: The MIT Press.

Rusell S, Norving P. (2010). Artificial Intelligence A Modern Approach. EUA: Prentice Hall.

Russell S, Norvig P. (2022). Artificial Intelligence A Modern Approach. United Kingdom: Pearson Education, Fourth Edition Global Edition.

Samuel A. L. (1959). Some studies in machine learning using the game of checkers. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.368.2254&rep=rep1&type=pdf

Seibel P. (2005). Practical COMMON LISP. USA: Apress.

Shortliffe E. (1977). MYCIN: a knowledge-based computer program applied to infectious diseases*.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2464549/pdf/procascamc00015-0074.pdf

Sipser M. (2013). Introduction to the Theory of Computation.

Benítez R, Gerard S. (2013). Inteligencia Artificial Avanzada. España: Editorial UOC.

Shi Z. (1990). Cognitive Science and Computer. USA: Scientific Popularization Press.

Shi Z. (2011). Advanced Artificial Intelligence.USA: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.

Scott, R. (2010). A Guide to Artificial Intelligence with Visual Prolog. Outskirts Press.

Spivey, J. M. (1996). An introduction to logic programming through Prolog. London: Prentice Hall.

Turing A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. https://redirect.cs.umbc.edu/courses/471/papers/turing.pdf

Watson M. (2020). Loving Common Lisp, or the Savvy Programmer’s Secret Weapon. USA: Lean Publishing.

Weller K.(2010).Knowledge Representation in the Social Semantic Web. Alemania: Hubert & Co. GmbH & Co. KG, Göttingen

Xiao P. (2022). Artificial Intelligence Programming with Python. Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.

Descargas

Publicado

julio 24, 2024

Licencia

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.